今日、人類はもはや人工知能（AI）の影響から逃れることはできません。次回 Google で検索するとき、誰にどの結果が表示されるかはアルゴリズムによって決定されます。スマートフォンの自動画像認識にも AI が使用されており、交通の流れを常に監視しながら、私たちを A 地点から B 地点まで安全に連れて行ってくれるナビゲーション システムも同様です。
ドイツの多くの人もそれは良いことだと考えています。 ICT 業界団体 Bitkom の調査によると、調査対象となったドイツ人の 60% 以上が、ドイツの将来の繁栄に関して人工知能を重要視しています。同調査の対象者の75％は、ドイツがAI開発において先駆的な役割を果たすことを望んでいる。私たちの繁栄に多大な影響を与える分野、つまり金融セクターにおける人工知能の可能性に注目するのに十分な理由があります。
AI 制御の投資: コンピューターが人間に勝つ
投資と富の構築に関しては、ドイツ人はより伝統的であると考えられています。 Statista の調査によると、40% 以上が依然として自分の普通預金口座を投資先として信頼しています。株や株式ファンドははるかに大きな利益をもたらします。そして、人工知能はドイツ人が代替投資に切り替えるのに役立つ可能性がある。 Lehner Investments のマネージング ディレクター、Markus Lehner 氏は、株式投資において AI が人間の投資家よりもうまく機能するかどうかという質問に、明確に「はい!」と答えます。ただし、AIはまだ資金を投資するためのパラメーターを独立して設定できないと彼は制限しています。レーナー氏によると、これらは多くの場合非常に主観的なものであるため、AI の強みである速度や独立した学習とは何の関係もありません。
ロボアドバイザーや AI を活用した投資信託では、人間による入力は確実に少なくなります。消費者にとっては、手数料が安くなるというメリットがあります。しかしレーナー氏は、この側面は二の次だと考えている。むしろ、AI はファンドのパフォーマンスの向上に役立ちます。したがって、「投資家は投資から純利益は何ですか?」という質問に答えられます。
人工知能は、特に金融業界において、人間よりも優れていることがよく示されています。プロセスの高速化とコストの削減は、消費者、小売業者、サービスプロバイダーに多くのメリットをもたらします。しかし最終的には、金融セクターは単に人間を機械に置き換えることではなく、機械の知能によって人間の仕事を最適化することになるでしょう。レーナー氏は非常に具体的にこう述べています。銀行は「非常に長い間、AI の時代に存続するでしょうが、その役割と機能は根本的に変わらなければなりません」。レーナー氏は来週のユーロマインド サミットでもこのテーマについて講演する予定です ( 5. -6.8.）ハンブルクにて。
銀行業務における AI によるサービスの高速化とセキュリティの強化
たとえば、従来の銀行業務でも、バックグラウンドで実行されているプロセスが多数あり、それらは AI によって合理化できるようになりました。人工知能は大量のデータ (ビッグデータ) を処理し、信用デフォルトやその他のリスクをより迅速に評価できます。これらの分析に基づいて、アナリストはより迅速に意思決定を下します。 AI が支払い取引を分析する場合、主にいわゆる「詐欺防止」に使用され、たとえばクレジット カードやトレード ローンの詐欺を防止するため、顧客だけでなく小売業者や金融機関にとっても銀行取引やオンライン ショッピングがより安全になります。 。
銀行協会はAIの大きな可能性を認識しており、この技術をさらに積極的に拡大したいと考えています。銀行協会のデジタル化責任者であるトビアス・テナー氏は次のように述べています。「人工知能は金融業界のプロセスをより迅速かつ効率的にします。銀行協会は、量子アルゴリズムに焦点を当てることで、この変化の形成をさらに積極的に支援したいと考えています。」
AI のおかげで被保険者がより早くお金を受け取ることができる方法
状況は保険市場でも同様です。市場は競争が激しく、保険会社はコストを節約して価格を下げる方法を常に模索しています。人工知能はこの点で保険業界を支援しています。例えば、クレーム後の報告書をAIが自動で読み取り、要点を抽出することができます。このようにして、請求解決プロセス全体を数か月からわずか数日に短縮できます。小さな損害であれば、自然言語プログラミングを使用した AI によって完全に自動化することもできます。このようにして、保険会社は評価コストを節約し、最終顧客にとってより安価な保険契約を保証します。
AI は、保険料率の分類に関しても貴重な仕事を引き受けることができます。アルゴリズムにより申請者の保険リスクが評価され、申請プロセス全体が迅速化されます。同時に、何千ものデータポイントを考慮したデータベースのリスク評価が実行されるため、手動で実行される「人間の」リスク分析よりもはるかに正確になります。
AI によるパーソナライゼーションのおかげで買い物気分が高まります
電子商取引業界を見てみると、AI がいかにインテリジェントになっているかがわかります。なぜなら、大量のデータが関与するときに常にその強みを発揮するからです。特にオンライン ショッピングでは、オンライン小売業者がより良いショッピング エクスペリエンスと売上の増加に使用できる多くのデータ ポイントが作成されます。このようにして、AI は、オンライン ショップの訪問者が検索を通じて目的の商品をより迅速に見つけるのに役立ちます。さらに、アルゴリズムを使用して、ユーザーの行動、購入履歴、以前に検索した製品や訪問したカテゴリに基づいて、たとえばショップ自体や顧客への郵送などに基づいて、カスタマイズされたパーソナライズされたオファーや推奨事項を作成することもできます。
消費者は、提供者が自分が何を望んでいるのか、何を必要としているのかを自分よりも先に知っていると感じます。そして小売業者にとっては、顧客が実際に購入する可能性が高まります。 Amazon、Otto、Zalando などの大手プラットフォームがその道を示しています。 Zalando Research の研究主任であるウルス・バーグマン氏は、「基本的に誰もが 1 つのことに同意しています。将来的には、ヨーロッパのほとんどの産業部門は人工知能を使用せずに競争力を維持できないということです。オンライン ショッピングは単なる始まりにすぎません。」と説明しています。企業、銀行、財務アドバイザーもこれに追随しています。