AI を活用する銀行 AI 導入を成功に導く鍵となるのは、ハードウェアとソフトウェアの両方が含まれるフルスタックのソリューション、つまり、「プラットフォームとしての AI」です。AI のための一元化された共有インフラストラクチャを導入することで専門知識、生産性、規模が統合され、開発から展開までのライフ サイクルが短くなり、コンピューティングやストレージのリソースを効率的に利用できるようになるため、総所有コストを削減できます。AI を業務の一環として上手く取り入れる企業には、世界の優秀な人材を惹きつける組織になるという、他にはないメリットがあります。AI イノベーションをリードする人材は、AI を活用したツールや規模を提供し、人生で最もやりがいのある仕事ができる企業に集まってきます。 eBook を見る: AI を活用する銀行の構築 (PDF 14.3 MB) ウェビナーを見る: 金融のための AI 対応データ サイエンス プラットフォーム (56:35 分) 記事を読む: RBC が AI を活用したプライベート クラウドを構築 (2020 年 7 月)
不正検出 AI 導入の成功例としては、銀行やクレジット カード会社における数十億ドル規模の不正取引との闘いに対抗できることが挙げられます。不正検出は非常に重要ですが、従来のシステムでは、真の不正よりもはるかに多くの誤判定が検出されました。最近では、NVIDIA Triton™ Inference Server などのソリューションによって機械学習やディープラーニングの技術が進歩し、検出機能が改善されて誤検出が劇的に減りました。 AI は金融サービスのような数兆ドル規模の産業に革命をもたらし、世界中で成長を後押ししています。PayPal、アメリカンエキスプレス、Ping An などの企業が AI を活用して顧客成果を向上させ、コストを削減し、不正行為に対抗しています。 E-Book を読む: 不正検知向け自然言語処理 (NLP) ウェビナーを見る: ディープラーニングがもたらす金融の意志決定力の向上 (63:16 分)
カスタマー サービスの質を高める 対話型 AI によって、請求書の支払いや送金から新規口座の開設まで、あらゆる種類の金融取引を顧客自身で操作できるようになりました。そのような対話型セルフサービスを提供することで銀行はカスタマー サービスの担当者に、より価値の高い業務や取引に注力してもらうことができます。 対話型 AI の核となるのがディープラーニング モデルですが、金融サービスという分野固有の言語でコミュニケーションできるようチャットボットを訓練するには、非常に大きなコンピューティング パワーが必要になります。そのようなモデルがトレーニングされたら、ボットがリアルタイムでごく自然に顧客と会話できるようにする必要があります。そのような低レイテンシ パフォーマンスと、ディープラーニング モデルの学習に必要なコンピューティング パワーを実現するのが NVIDIA GPU です。 セッションを見る: Square Assistant で会話型 AI を誰でも使えるようにする (26:33 分)
パーソナライズされた銀行サービス 一部の巨大な商用プラットフォームでは、レコメンデーションが収益の 30% も占めており、数十億ドル単位の売り上げに換算されます。そのような理由から、銀行や保険会社はレコメンダー システムを使用し、Web ページの訪問から返済の優先順位設定まで、消費者のあらゆる行動を促しています。 レコメンダー システムはまた、個々の消費者に合わせたメッセージを作成することでコンバージョンを増やし、銀行に対する顧客忠実度と顧客満足度を上げます。 NVIDIA Merlin™ は GPU を活用するエンドツーエンドのレコメンダー フレームワークで、高速特徴量エンジニアリングや高スループットのトレーニングにより、ディープラーニング モデルの迅速な実験と本番環境の再トレーニングを可能にします。Merlin は低レイテンシ、高スループット、本番環境の推論を可能にし、個々の顧客に合わせたやりとりを素早く正確に提供します。 ブログを読む: NerdWallet のレコメンデーション エンジン (2020 年 4 月)