InvestGlass によって 23 8月 2023 に書き込まれました。

銀行はChatGPTで何をしているのか？

銀行業界への人工知能（AI）の統合は、顧客サービス、リスク管理、金融業務全般を大きく変容させた。その顕著な例が JPモルガン・チェース, ここで 従業員20万人はAIツールを積極的に活用している生産性と顧客との対話を強化する。.

同様に、, BBVA を採用した。 3,300 ChatGPTエンタープライズライセンス, である。 従業員数 80% ChatGPTを利用することで、毎週2時間以上の時間を節約でき、様々な部門の効率が向上していると報告しています。こうした動きは、銀行セクターに革命を起こす上でAIが極めて重要な役割を担っていることを裏付けている。

で インベストガラス, 我々は、AI導入に関する顧客の様々な行動を観察している。銀行はChatGPTを以下のことに活用できます。 充実したカスタマー・サポート, 不正検知, クレジット承認プロセス, 個別資産管理, コンプライアンス・モニタリング, そしてリスク管理. .AIを戦略的に導入することで、金融機関は効率を改善し、コストを削減し、顧客体験を向上させることができる。.

金融業界におけるChatGPTの未来は？

機械学習と自然言語処理のパワーを活用したChatGPTは、カスタマーエクスペリエンスを再定義する上で極めて重要な役割を担っています。それは、ユーザーからの問い合わせに対して人間のような応答を生成したり、正確なカスタマーサポートを提供したりすることだけではありません。経営幹部がCX（カスタマー・エクスペリエンス）をどのように認識し、どのように上級管理職がCXの役割を十分に理解するかに革命を起こすことなのです。デジタルバンキング AI。最近の回答者の報告によると、AIの利用率はユーロ圏平均の半分をはるかに上回っており、迅速な導入が進んでいることがわかる。.

最初のテストは、オープンAIチャットGPTで行った。もちろん、データは米国にあるサーバーに送られるため、潜在的なリスクがあります。多くのクライアントは、システムCRMの中でChatGPTを使用することに消極的でした。 PMS. .現在、私たちは自社内にソリューションを追加している。人工知能は安全に使用できる。. 金融機関は、LLMをそのサーバーで直接ホスティングすることを高く評価するだろう。.

銀行が顧客データを保護するには？

金融機関はリスク管理について常に警戒を怠らない。反マネーロンダリング, ChatGPTとその基盤技術を活用することで、ユーザートランザクションの監視、データ分析、さらには潜在的なコンプライアンス違反の特定が可能になります。さらに、ChatGPTのようなバーチャル・アシスタントを利用することで、銀行は不満足な顧客との遭遇を減らし、正確で有能な回答を確保することで、高額な罰金を回避することができます。セキュリティを提供するだけでなく、合理化することが重要なのです。業務と潜在的リスクの管理. .生成言語ツールを活用するために、まずInvestGlassのハードコードされたルール、またはソフトなノーコードでインテントを実行します。銀行の自動化ツールは自分でカスタマイズできる。最終的には、ローカルサーバーの顧客のデータのみをホスティングする。.

ChatGPTは銀行の収益性にどう影響するか？

バーチャルアシスタントは、より広範なバンキングAIシーンの一面として、バンキング業務をより効率的に機能させることができる。口座残高の照会、取引履歴のチェック、さらには金融ニュースの更新といった日常的なタスクが迅速に処理されるため、顧客サービス担当者はより複雑なタスクに集中することができる。これにより、大規模なカスタマー・サポート・チームを維持するためのオーバーヘッド・コストが削減されるだけでなく、よりパーソナライズされたカスタマー・サービスが可能になり、利用者の財務状況の改善につながる。.

我々は次のように考えている。銀行取引の監視がハードコードされたオートメーションであることに変わりはない。しかし、ユーザーのトランザクションや潜在的なリスクを監視することは、機械学習アルゴリズムで改善することができる。.

どのようにロボティック・プロセス・オートメーション金融業界への影響は？

報告によると、銀行分野におけるRPAは2025年までに$11.2億ドルに達すると予想されている。また、RPAと組み合わせてAI技術を活用することで、銀行業界は複雑な業務の自動化を実現できる。意思決定銀行プロセス不正検知やアンチマネーロンダリングのような。.

銀行における顧客サービスの向上

金融機関は、口座の詳細、申し込み状況から残高照会に至るまで、毎日多数の問い合わせを管理している。その銀行の課題は、これらの問い合わせに最小限の遅延で対応することにあります。デロイトの調査では、この課題が明らかにされている。過去12カ月間に製品関連の問い合わせにチャットボットを利用した顧客のうち、80%以上が、再びチャットボットを利用することに嫌悪感を示した。さらに、46%が実店舗でのやり取りを好むと回答しています。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、標準化されたプロセスを自動化してリアルタイムの回答を提供し、回答時間を大幅に短縮することで、このような状況を一変させる可能性を秘めている。これにより、問い合わせの解決を早めるだけでなく、人的リソースをより緊急性の高い業務に振り向けることができる。人工知能によって強化されたRPAは、識別が必要なクエリに取り組むことに長けている。自然言語処理により、チャットボット・オートメーションは、ボットが顧客の会話を理解し、人間のような方法で応答できるようにします。.

銀行業務における規制コンプライアンス

経済の枠組みにおける銀行業務の極めて重要な役割は、様々なコンプライアンス指令の厳格な遵守を要求している。アクセンチュアが2016年に実施した調査によると、参加者のうち73%がRPAをコンプライアンス領域における変革ツールとして認識している。たゆまぬ努力でRPAは生産性を高める完璧な精度を確保しながら、コンプライアンス・プロセスの品質に磨きをかける。.

買掛金と業務の効率化

銀行業務における買掛金管理は、その反復性が特徴である。ベンダーの情報を抽出し、検証し、処理する必要がある。. ロボティック・プロセス・オートメーション, 光学式文字認識（OCR）技術で補完することで、これを合理化する。OCRは、デジタルまたは物理的なフォームからベンダーの詳細を識別し、このデータをRPAシステムに供給する。不一致があった場合、RPAシステムは関連する幹部に警告を発する。.

合理化されたクレジットカードと住宅ローン加工

歴史的に、クレジットカードの申請手続きは骨の折れる作業であり、完了までに数週間を要していた。この長引く時間枠は、顧客満足度と銀行支出の両方にとって不利であった。しかし、RPAの導入により、この期間はわずか数時間に短縮された。複数のシステムとの同時照合により、RPAは必要書類の確認、身元調査、信用調査を行い、定められた基準に基づいて決定する。同様に、米国では住宅ローンの審査に平均50～53日かかり、複数のチェックポイントを通過している。RPAを利用すれば、このプロセスを劇的に短縮し、潜在的なボトルネックを最小限に抑えることができる。.

リスク管理と不正検知

このデジタル時代において、銀行は不正行為の脅威と闘っている。潜在的な不正行為を特定するためにすべての取引を監視することは困難な戦いです。RPAはリアルタイムで監視することで、異常な取引パターンを特定し、フラグを立て、場合によっては予防策を実施することで不正行為を未然に防ぐこともできる。.

KYCプロセスと総勘定元帳管理の合理化

についてお客様を知る（KYC）の手続きは銀行にとって譲れないものであり、通常、顧客審査のためにかなりの労働力を費やしている。手作業によるプロセスが膨大であることから、多くの銀行は効率的で正確なKYC手続きのためにRPAに軸足を移している。同様に、銀行は綿密な総勘定元帳を維持しなければならないが、異種のレガシー・システムに依存しているため、潜在的なエラーをはらんでいる。RPAは技術にとらわれず、様々なシステムからのデータを統合し、正確性を確保する。.

RPAでレポート作成、アカウント管理、アンダーライティングに革命を起こす

RPAの多用途性はレポート自動生成にも及び、ミスのない迅速な文書作成を促進する。口座管理の面では、特に閉鎖が必要なシナリオにおいて、RPAは効率的に口座を追跡し、通知を自動化し、状況によっては閉鎖を促進することもできる。金融取引のリスクを評価する複雑な手続きであるアンダーライティングは、RPAによって大幅に最適化され、手作業によるエラーや偏りを減らし、データに基づく意思決定を可能にした。.

現金回収、預金、口座開設の最適化

現金の集金や預け入れには課題が山積している。RPAは記録を一元化し、取引のセキュリティを強化することで、これまでにない効率化を実現する。また、従来は時間がかかっていた口座開設プロセスも、RPAを導入することで迅速化され、融資プロセスのスピードアップと規制遵守が実現します。.

結論として、銀行業務におけるRPAの統合は、大規模な人的リソースの必要性を削減する一方で、業務を増強する可能性を解明している。プライスウォーターハウスクーパースが金融セクターを対象に実施した調査では、この進化が浮き彫りになった：回答者の30%がRPAの導入を進めており、その多くが全社的な導入に向けて前進している。.

銀行がどのようにInvestGlassを利用し、個別化された財務アドバイスや顧客照会を行っているか？

InvestGlassとChatGPTの組み合わせは、銀行がパーソナライズされた金融アドバイスを提供するための強力な組み合わせです。AIツールは顧客データを分析し、将来の顧客行動や財務目標に関する洞察を提供し、さらにはパーソナライズされた金融商品の開発を支援する。生成言語ツールを活用することで、銀行はパーソナライズされた金融アドバイスを提供できるようになるだけでなく、カスタマイズされた金融アドバイスを提供できるようになり、顧客がより多くの情報に基づいた金融上の意思決定を行えるようになります。.

このシステムにより、ポートフォリオ一任運用を希望する顧客に対して、助言タイプのサービスを提供できるようになりました。これは、InvestGlass SAのようなツールがなければ顧客データを分析することが困難であったため、何年もの間、互換性がありませんでした。InvestGlassはすべてのデータを融合している CRM + PMS + KYC + 投資は、かつてないほどパーソナライズされた金融アドバイスを提供する。.

InvestGlassとChatGPTによる自動化革命

InvestGlassは、その高度な自動化機能により、銀行部門に多面的な革命をもたらしている。生成言語ツールを活用することで、銀行はパーソナライズされた顧客サービスを比類のない効率で提供することができる。人間のカスタマーサービス担当者だけに頼るのではなく、InvestGlassが促進する自動化されたカスタマーサービスは、銀行利用者の口座照会に迅速かつ正確に対応します。これは、口座残高に関する簡単なものから、より複雑な投資アドバイスまで多岐にわたり、それにより全体的な顧客体験を向上させます。.

AIは銀行を支援したり、顧客サービスやサポートを予測するために使用することができる。次に呼び出されるのは誰なのか...投資アイデアをどのように表現するのか...」。

さらに、InvestGlassは銀行を多面的に支援する。個々のユーザーのニーズに合わせたパーソナライズされた金融商品の開発を支援するだけでなく、潜在的なコンプライアンス違反の特定においても重要な役割を果たす。グローバル金融がますます複雑化する中、銀行取引を監視し、潜在的な不正を特定し、リスク管理AIを通じて規制遵守を確保する能力は不可欠だ。上級管理職が複雑な規制の迷路を十分に理解し、ナビゲートしようとする中で、これは特に重要である。.

InvestGlassの自動化を統合することで、ファイナンシャル・アドバイザーは平凡な仕事ではなく、個別化された資産管理サービスの提供など、その役割のより微妙な側面に集中することができる。テクノロジーとヒューマンタッチのシームレスな融合は、効率的な顧客サービスを保証するだけでなく、顧客からの問い合わせに的確に対応し、信頼を醸成することで、利用者の財務の健全性を向上させることに努めている。.

結論から言えば、それは顧客データから始まる。

進化を続けるグローバル金融セクターにおいて、ChatGPTのような先進テクノロジーの統合は単なる贅沢ではなく、必要不可欠なものとなっています。銀行や金融機関が顧客体験の向上、業務の合理化、リスク管理の強化に努める中、ChatGPTのようなAIツールの活用が最も重要であることが証明されています。InvestGlassのようなプラットフォームと相まって、銀行は今や効率的なだけでなく、深くパーソナライズされたサービスを提供する比類のない能力を手に入れた。.

InvestGlassでは、グローバルなバンキング領域は、新しいサービス、より良い金融業務、強化された将来のバンキングユーザー体験によって拡大すると考えています。そのため、小規模な銀行が人間のような対応で多くの金融サービスを提供し、潜在的なリスク要因を減らすことができるでしょう。.

これは新たな夜明けである。銀行時代, AIを駆使したソリューションが、顧客との対話、金融アドバイス、そして銀行業務の本質を再定義する。将来を見据えたとき、このようなイノベーションを取り入れることは、間違いなく、成功し、現代的で、先進的な金融機関の礎となるでしょう。.

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