人類の伝承の黎明期と想像力の発達以来、助手として行動する目的で人間の知性を複製する構造の形で思考の模倣を作成したいという願望は、あらゆる種類の芸術作品で追跡可能であり、文献.

ヘファイストスの鍛造を手伝う黄金のドロイド労働者から悪名高いゴローニャまで、人生を考えることの模倣は人間の想像力を駆り立て、発明家を私たちが今知っている領域にさらに押し込みました 人工知能.

しかし、部屋サイズのコンピューターがプログラミングへの道を開き、人工知能構造とニューラルネットワークの両方を複製する最初の試みが行われたのは1950年代になってからでした。 可能になりました.

経済が人間の活動のほぼすべての領域を絞め殺し、収益性のプリズムを通して発明やイノベーションを承認または撃墜するにつれて、AIは投資収益率による判断の道を歩みました.

そして今、AIは金融セクターにその目的を設定し、フィンテックとして知られるまったく新しい用語に変身しました。銀行、取引、投資は、AIが今後数年間で故郷と呼ぶ新しい分野です.

AIがやってくる

主な理由 AIが落ち着きました 金融セクターでは、テクノロジーが大量のデータを処理し、太古の昔から考えられていたことを実行するのに最適であるという単純な事実のおかげです。人間の精神が生物学的に制限されているタスクに対処するのに役立ちます。.

金融セクターでは、利益を上げるために使用できる意味のある情報を抽出するために処理および分析する必要のある膨大な量のデータが必要です。そしてこれは、金融インフラストラクチャを通過するデータの配列から予測手段として結果や傾向を導き出し、抽出するようにプログラムすることでAIが支援できる主要な領域です。.

当然のことながら、すべてのテクノロジーと同様に、AIは開発の主要なサイクルを経ており、その結果、幻滅や金融危機から生まれた落ち着きがあります。.

最新の「冬」サイクルは1990年代に始まり、世界経済が完全に回復して新しいテクノロジーを採用し、イノベーションのブレークスルーを達成するまで、近年まで続きました。 AIの当然の技術は、この動きの先頭に立っており、数多くのアプリケーションを見てきました。.

FintechとしてのAI：AIはFintechをどのように変えたか?

AIの最初で最も明白な兆候は、ボットの出現で目撃することができます.

インターネットショップに入ってオンラインアシスタントと会話したことがある人は、ボットとチャットした可能性があります。 Statistaの調査によると、世界中で仮想アシスタントを使用している消費者の数は、2018年に10億人を超えると予想されていました。.

経済用語での「最適化」という言葉は、2つのことを1つにまとめることを意味します。それは、削減またはコストと生産性の向上です。その結果、ボットの導入による従業員の解雇、または一連の事前にプログラムされたアルゴリズムによるクライアントクエリへの応答など、単純なタスクを実行するようにプログラムできる単純なAIビルドが実現します。.

このようなボットは、複数のリクエストに同時に応答して販売につながることができます。これは、人間の管理者がこのような規模で行うことはできません。ボットは、オンライントレードから銀行業務まで、さまざまな業界に大きく浸透しており、すでにミドルラインマネージャーの優れた層に取って代わっています。.

ロシアの大手金融大手であるズベルバンクは最近、 発表 AIソリューションにより、中間ラインのスタッフが最大90％削減され、2018年には支店へのクライアントの訪問が最大500万件削減されました。大幅なコスト削減の成果.

予測分析は、最近金融業界に登場したAIテクノロジーのもう1つの巨大なアプリケーションです。.

NASDAQは2018年にトレーディングフロアでAIの採用を開始し、NASDQ CTA人工知能およびロボティクスインデックス（NQROBO）は、ライバルのROBOグローバルロボティクスおよびオートメーションインデックスおよびIndxxグローバルロボティクスを上回りました。 & 人工知能テーマインデックス（IBOTZ）はそれぞれ5.3％対0.19％および2.71％.

潜在的なグラフの動きを分析するためにAIを使用することは、AIが数秒でできる情報の量を処理することが決してできない、アナリストの大規模なスタッフを維持することの実行可能でかなり収益性の高い代替手段になりつつあります.

同時に、資産量で世界35位にランクされているスイスUBS銀行は、最近Amazonと提携して、Alexa搭載のEchoスピーカーデバイスに「AskUBS」サービスを組み込んでいます。.

述語分析とボットの組み合わせを使用して、潜在的な市場の動きについてインターネットから収集されたデータに基づいて未来を覗き見することは、トレーダーにとって非常に貴重なツールであるため、マネートレーディングはAIにとって次の大きなものです。.

特殊なAIは、ソーシャルネットワークやニュースチャンネルからの大量のデータを要約して、任意の通貨の為替レートに関する予測を作成できます。そして、それは主要なトレーディングフロアと小規模な金融スタートアップの両方で積極的に採用されている手段です.

GANまたはGenerativeAdversarial Networksは、 最大のトレンド 今後数年間の.

GANは2014年にIanGoodfellowによって発明され、ディスクリミネーターとジェネレーターの形式の2つのニューラルネットワークで構成されています。これらのニューラルネットワークは、任意の形式のデータを相互に分類し、ジェネレーターが実際のデータ.

言い換えれば、GANは無制限にトレーニングでき、ノンストップで学習できます。これはフィンテックにとって素晴らしいニュースです。業界はこれらのネットワークを個別に教えて現実的な市場行動を形成することができるため、トレーダーからリスクマネージャーまで誰にとっても天国からの手段になります。.

AIの将来の使用の傾向

GANと並んで、今後数年間でフィンテックで最も目に見えるAIの兆候は、イノベーションではなく、 応用. 最大の傾向は、セキュリティ、パーソナライズ、プロセス最適化におけるAIの使用にあります.

銀行および金融業界は一般に、長年にわたってセキュリティの問題に悩まされてきました。AIは、システムに残された複数の抜け穴を償還できると思われる手段の1つです。クライアント識別のための指紋や網膜パターンなどの生体認証データの使用は、ApplePayサービスのためにAppleが携帯電話で採用している顔認識技術とともにAIを適用できる分野の1つです。.

Goode Intelligenceによる最近のレポートによると、20億人の銀行の顧客が2021年までに何らかの形で生体認証を使用するようになるとのことです。不正は、不正防止部門に適切に適用された場合にAIが排除できる重要な領域の1つです。.

銀行でのユーザーエクスペリエンスのパーソナライズは、クライアントがより要求が厳しく、気まぐれで、技術に精通し、金融リテラシーが進歩しているため、業界全体にとって大きな課題です。 AIを使用しないと、ユーザーエクスペリエンスのカスタマイズやパーソナライズは考えられません。これは、AIがユーザーのリクエストを予測し、クライアントが将来必要になる可能性があることを知る前にそれらに対応するための鍵となるためです。.

クライアントの行動の分析に依存することで、AIは強力になることができます 広告ツール 金融商品および商品向け.

言うまでもなく、内部およびクライアント管理プロセスの最適化は、組織がコストの削減とワークフローの合理化に苦労しているため、今後数年間でAIが適用される重要な分野の1つです。ボットがオンラインショップでクライアントのクエリを処理できるようになったのと同様に、金融セクターに合わせた同様の構造により、クライアントに対応し、リクエストの処理に伴う事務処理の量を減らすことができます。.

アプリケーションのより社内的な意味で、JPモルガンはAIベースの構造を使用して、キーバンクシステムでの従業員の操作などの内部IT要求を処理し始めました。 JPMorgan Chaseは最近、法的文書を分析し、重要なデータポイントと条項を抽出するように設計された契約インテリジェンス（COiN）プラットフォームを導入しました。.

年間約12,000件の商業信用契約および関連文書の手動レビューには約360,000工数が必要であるため、数時間でタスクを処理できるAIの使用は正当化されます。.

適用性：AIの使用から誰がどのように利益を得るか?

平均的なユーザーの前でその価値と有用性を証明しない限り、単一のテクノロジーが真に有益になることはありません。しかし、金融セクターでは、平均的なユーザーは、クライアント、投資家、スタートアップを含む3つの言葉の意味です。.

金融セクターのクライアント側にとって、AIテクノロジーの適用は、メリットという意味で1つだけ意味があります。それは利便性です。クライアントにとっての利便性には、セキュリティの強化、サービスのパーソナライズの強化、サービスの高速化、収益性の向上が含まれます。これらのブーンの組み合わせはAIの適用によって達成でき、その収益性は人件費の削減によって保証されます。.

確かに、スタッフの削減は社会が眉をひそめるものですが、クライアントは、銀行とのやり取りの利便性とパスワード保護の強化の下でより良いサービスを受ける能力を優先して、解雇の問題を乗り越えようとしています。および個人データ.

たとえば、バンクオブアメリカコーポレーションは最近 発表 エリカという名前のインテリジェントな仮想アシスタント。予測分析とコグニティブメッセージングを使用して、組織の4,500万を超えるクライアントに財務ガイダンスを提供します。.

しかし、あらゆる銀行組織の最も魅力的なクライアントであるのは機関投資家やトレーダーなどの投資家であり、そのような方向性の開発について言えば、AIは聖杯です。.

トレーディングボットの提供から大規模なデータ分析と予測、膨大な数のクライアントデータの処理、それらをバックアップする財務結果まで、このテクノロジーはクライアントの価値を高める上で驚異的な効果を発揮します。投資家の場合、価値は主に利益につながるため、最適な投資機会を分析し、サービスの利便性を高めるためにAIを使用することは有望です。.

大事なことを言い忘れましたが、市場開発のバックボーンを形成するスタートアップは、AIのアプリケーションから大きな恩恵を受けることができます.

競争は進歩を促進する健全な現象であるため、AIテクノロジーの無料利用と多数のサポートデータベースの存在により、市場のニーズに応えるAI構造の開発は収益性の高いベンチャーになります。.

AIとニューラルネットワーク市場は、Amazon、Google、IBMなどの巨人によって大部分が支配されているため、支配者が提供するものと同様の高価値の製品を提供できるが、より優れた機能を備え、最も重要なこととして、より低コストで提供できる小規模なスタートアップの存在AI市場を収益性が高く、ほとんど未開発の広大な機会に満ちたものにします.

最終的な考え

AIの適用によるフィンテック革命はまだ始まったばかりですが、すでに業界全体に大きな印象を与えています.

システムとその派生物によって提供される実証済みの経済的実現可能性と効率性により、業界のリーダーは、より大きな利益と最適化を求めて、より新しいテクノロジーの開発に投資するようになっています。 AIソリューションの市場はチャンスに満ちており、何らかの形でそのアプリケーションの世界的なトレンドは、金融セクターのトレンドセッターが業界に革命を起こすための新しい手段に投資しているニューヨークの世界の金融センターに端を発しています。.

CB Insightsのレポートによると、2018年の第1四半期だけでも、ベンチャーキャピタルに支えられたフィンテック企業によって記録的な54億ドルが調達されました。これは、機関投資家が、金融業務.

カスタマーサービスの自動化、パーソナライズ、セキュリティの向上、プロセスの最適化、パターン認識を実現することで、イノベーションのアイデアをまだ受け入れていない他の組織に対する競争上の優位性が確保されるため、銀行は遅れをとっていません。.

金融市場は、莫大な金額を伴う他の市場と同じように残酷な競争を繰り広げているため、技術革命が世界経済を席巻するにつれて、トレンドを追い、受け入れる市場は、古風な思考の骨を乗り越えて勝利を収めることになります。 AIの.

IvanAleksandrovによる寄稿

Ivan Aleksandrovは、のマネージングパートナーです。 Memorandum.Capital, ブロックチェーンベースの資産に焦点を当てた国際投資会社。ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ、インベストメントバンキングに関する専門知識により、クライアントに模範的なサービスを提供し、投資誘致の絶好の機会を提供することができます。.