銀行・金融業界向けのAI

ビジネス面の課題

規制遵守の要件は絶えず変化し、顧客のニーズは常に移り変わります。銀行が生き残れるかどうかは、利用可能な全てのデータから的確な洞察を導き出す能力に左右されます。実際問題、データを効率的かつ効果的に活用することは、今日の銀行が直面する数多くの課題（例：不正や金融犯罪との闘い、信用リスクや規制リスクの管理、カスタマー・エクスペリエンスの強化、十分な資本の生成など）に対処する上で極めて重要です。人間と機械のパートナーシップ（互いに補強し合うこと）には、コンプライアンスの達成や顧客ニーズへの対応を成功に導く極めて有望な可能性が秘められていますが、それをどこから、どのように開始するべきかを知ることは必ずしも容易ではありません。

AIがどのように役立つか

不正対策から、与信管理、リスク管理、カスタマー・エクスペリエンスに至るまで、様々な業務領域において、人工知能（AI）は人間の取り組みのスピード、精度、実効性を強化することができ、それが銀行の即応性や収益性の向上へとつながります。SASのAI機能では、以下のことが行えます。

• 手作業集約型で反復性の高いタスクを自動化： 銀行の日々の取引量はあまりに多すぎるため、人間が手作業で個々の取引をチェックすることは不可能です。AI機能を活用すると、構造化／非構造化データの両方（後者の例：音声ファイル、Eメール、ログ、ソーシャルメディアの投稿、スマートデバイスのデータ）を適切に管理し、データから効率的に意味を見出すことができます。
• 不正な取引を素早く特定： AIと機械学習を活用すると、どのようなタイプの銀行取引が不正の可能性が高いかを短時間で高精度に特定することができます。ニューラル・ネットワークは、取引の規模、頻度、小売業者のタイプなどの要因に基づき、不正な取引である可能性を予測することができ、誤検知率の低減も実現します。誤検知率の低減は、顧客満足度の大幅な向上、収益の保護、コストの削減へとつながります。
• 高速かつ正確なクレジット・スコアリング・ポリシーを採用： 潜在顧客から融資やクレジットカードの申し込みがあったときに、AIや機械学習の手法を用いて代替データソース（例： 公益事業の料金支払状況、携帯電話の使用状況、SMSメッセージのアクティビティ）を分析すると、融資評価の正確性が改善され、優良顧客が信用取引を利用しやすくなります。

SASを選ぶ理由

SASは高度なアナリティクスのリーディング・カンパニーとして、洞察を生み出す可能性のある全てのデータに対してアナリティクスを適用することを提唱しています。だからこそ、SASは、パワフルなSAS Platformから、銀行・金融業界のニーズに最適化された各種ソリューションに至るまで、自社のソフトウェアにAI機能を組み込んでいます。SASが提供するオープン性、信頼性、拡張性、持続可能性に優れたAI機能は、あらゆる規模の銀行が成長、収益性、コンプライアンスを達成するために役立ちます。40年以上にわたり、SASは銀行・金融業界に対して一貫した価値を提供してきており、世界中で3,500以上の金融機関が「The Power to Know^®（知る力）」を獲得するためにSASを選択しています。

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