マーケットトレンド の 自動機械学習 産業
BFSIセグメントが市場成長を牽引
- 銀行・金融サービス・保険（BFSI）業界では、業務効率の向上や消費者体験の改善を目的に、AIやML技術の採用が進んでいる。データの注目度が高まるにつれ、機械学習によるBFSIアプリケーションの需要が高まっている。自動化された機械学習は、膨大なデータ、手頃な処理能力、経済的なストレージによって、正確かつ迅速な結果を生み出すことができる。
- また、機械学習（ML）を活用したソリューションは、インテリジェント・プロセス・オートメーションによる反復業務の自動化、チャットボットによる企業の生産性向上、事務処理の自動化、従業員研修のゲーミフィケーションなどにより、金融会社が手作業を置き換えることを可能にする。機械学習は、金融プロセスの自動化に活用されると予想される。
- パンデミック後、金融機関はデジタル・チャネルを通じて顧客に接触し、支援することへの関心が高まった。チャットボット、口座開設・管理サポート、技術支援など様々なデジタル・ソリューションが、金融セクター、特にPosh.Tech、Spixii、その他多数の企業は現在、銀行にとって不可欠な顧客対応機能を促進するよう設計されたインテリジェントなチャットボットを提供している。
- HDFC銀行は、ベンガルールを拠点とするSenseforth AI Researchが構築したAIベースのチャットボット「Evaを使用している。今年3月の発売以来、Eva（Electronic Virtual Assistantの略）は270万件以上の顧客からの問い合わせに対応し、53万人以上のユニーク・ユーザーと対話し、120万件の会話を交わした。ドイツ銀行は、金融分野における人工知能（AI）と機械学習（ML）の活用を加速させるため、エヌビディアと複数年にわたるイノベーション・パートナーシップを結んだと発表した。
- 銀行は、リスク管理への圧力が高まり、ガバナンスや規制要件が強化される中、より良い顧客サービスを提供するためにサービスを改善しなければならない。銀行詐欺事件の増加により、AIとMLの導入が進むと予想される。一部のフィンテック・ブランドは、利用可能な顧客データを活用し、顧客のニーズがどのように進化しているか、どの詐欺行為がシステムを攻撃する可能性が最も高いか、どのようなサービスが有益であるかなどを予測するために、複数のチャネルにわたるさまざまなアプリケーションでAIやMLを利用することが増えている。
- 2023年度、インド準備銀行（RBI）はインド全土で1万3,000件以上の銀行詐欺事件を報告し、前年度に比べて増加した。過去10年間の傾向を一転させた。このような銀行詐欺の増加は、市場の需要をさらに生み出す可能性がある。
この市場を形作る主な傾向を理解する
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