金融サービスにおけるAIの主なユースケース

口座保有者のエクスペリエンスを向上

高度にパーソナライズされた状況に応じた対応により、すべての口座名義人に寄り添い、より迅速なサービスを提供します。

主な実現方法：

• 口座保有者の履歴、ウォレットシェア、過去のやり取りをリアルタイムでエージェントのワークフローに取り込みます。
• 口座保有者に対して、状況に応じた適切な回答やパーソナライズされた提案を提供するチャットボットとバーチャルアシスタントを強化します。
• 検索拡張生成（RAG）を使用して金融機関のデータとモデルを組み合わせ、プライバシーに配慮した個別の推奨事項を提供します。（適切なソリューションでRAGを保護する方法をご覧ください。）

例：口座名義人のクレジット利用状況、サポート履歴、次に取るべき最適なアクションを含む顧客サマリーが、数秒以内にコールセンターの担当者へ提供されます。

価値： 問題解決の迅速化、NPSの向上、クロスセル／アップセルのコンバージョン率向上

この新しいeBookでは、AIを活用して口座名義人のエクスペリエンスを向上させる方法と、それに伴う技術的な課題について詳しくご紹介します。

異常なアクティビティをより迅速かつ正確に検知

主な実現方法：

• 取引とデバイスのシグナルをリアルタイムで監視し、口座保有者に影響を及ぼす異常なアクティビティを明らかにします。
• 行動分析を適用して誤検知を減らし、高度な攻撃を検知します。
• RAGを使用して、独自の不正プロファイルと口座名義人の取引履歴を検知パイプラインに取り込みます。

例：グローバルなパターン検出機能が不審なキャンペーンを検知し、プライベートモデルが口座名義人の取引コンテキストに基づいて金融機関固有のリスクを確認します。

価値： より迅速かつ正確な検知と不正被害額の削減

この新しいeBookでは、AIによる不正検知の向上と、それに伴う技術的な課題について詳しくご紹介します。

リスクとコンプライアンスを予測し、プロアクティブに管理

主な実現方法：

• 口座保有者の行動を考慮し、金融機関向けに調整されたモデルを使用して、信用リスクと市場リスクを予測します。
• 規制の変更点を要約し、社内ポリシーおよび統制との対応関係を明確にします。
• AIの詳細なアクティビティログを記録し、コンプライアンスとガバナンスに対応するための監査可能な証跡を提供します。

例：自動生成されるリスクレポートは、レビューが必要な融資ポートフォリオや口座名義人のセグメントを特定し、監査担当者向けにコンプライアンス要件に対応したサマリーを生成します。

価値： より多くの情報に基づく融資・リスク判断、レポート作成の迅速化、規制リスクの低減

この新しいeBookで、AIを活用してリスクおよびコンプライアンス管理を改善する方法と、それに伴う技術的な課題について詳しくご覧ください。

中核業務を自動化し、コストを削減して一貫性を向上

主な実現方法：

• 追跡可能なAIワークフローにより、文書管理、融資審査の各ステップ、照合、チケットの振り分けを自動化します。
• RAGを使用して、自動化された意思決定に最新の社内データを反映し、正確性と監査可能性を確保します。
• プライベートAIファクトリーを活用して、機密性の高い運用自動化をセキュアに拡張しながら、比較的単純なタスクにはサードパーティモデルを使用します。（AIファクトリーのチューニングによってコストを最小限に抑え、GPU使用率を最大化する方法をご覧ください。）

例：融資承認の自動化では、信用スコア、収入履歴、融資審査ルールを、監査可能な単一のワークフローに統合します。

価値： サイクルタイムの短縮、サービス提供コストの削減、一貫した実行、測定可能な生産性向上

この新しいeBookで、AIによる業務効率の向上と、それに伴う技術的な課題について詳しくご覧ください。