AIが金融業界に与える影響
現在金融業界ではインターネットの普及でオンライン取引が増え大量のデータが蓄積され続けています。 そして、それらのデータはサービス向上、不正検知、情報収集や分析、マーケティングなど様々な用途に活用することができますが、 膨大なデータ量を人の力だけで活用することは非常に困難なことです。
しかし、人工知能（AI）を導入することでデータ分析など大量のデータを扱う作業時間を削減でき、作業効率を大幅に上げることができます。 人だけでは気が付きにくいデータによる分析や不正チェックが可能で、人工知能（AI）独自の付加価値を提供します。 また、昨今の金融業界においてはコンプライアンス体制の整備・強化することが求められるようになりました。 人工知能（AI）はメールや日報などのコミュニケーションデータを解析し、リスクの高いものから効率的にチェックすることも可能です。
不正や犯罪対策など規制対応に貢献
リスクとチャンスを見逃さない人工知能KIBIT
2017年に金融庁が公表した「顧客本位の業務運営に関する原則」に則ったフィデューシャリー・デューティーへの取り組みが求められる中、営業行為におけるコンプライアンスなどの対策にFRONTEOのAIが活用されています。
また、今後予想されるテロ資金供与に関する法令改正を見据えた、金融機関におけるリスクベース・アプローチなどの犯罪対策強化にも、KIBITの技術で対応可能です。
AIエンジン「KIBIT」導入で何ができるのか？
金融商品の販売活動における
コンプライアンスチェック
日報などの営業レポートや顧客とのコミュニケーションの内容などを解析し、コンプライアンス違反の危険のあるやり取りをピックアップし、膨大な工数が必要とされるモニタリング業務を、AIが大幅に効率化します。多忙で全てを詳細まで読み込むことが難しい管理・監督者に代わり、AIエンジン「KIBIT」がお客様とのメールや日報などを瞬時に分析し、全ての記録の中から、不備やコンプライアンス違反の可能性が高い記録を抽出し、重点的に確認することが可能になります。
お客様の声の分析
カスタマーサポート部門に寄せられるお客様の声やお問い合わせを分析。 日々蓄積される膨大なコミュニケーションデータの中から製品開発・改良につながる情報や、トラブルになりそうなクレーム対応を検知します。レビューコメントや問合せ対応履歴から商品改良、新製品開発意見、顧客の不満等の特徴別にサンプルとなるデータを人工知能（AI）に学ばせることにより、日々蓄積される大量のコミュニケーションデータをそれらの種類別に自動仕分けます。
情報漏洩の予防と対策
社内不正による機密情報流出の兆候を早期に発見。日本企業にとって死活問題となる技術、営業機密情報が社員により国内外の競合他社へ持ちだされることを防ぎます。監査官の調査手法を学習した人工知能（AI）が大量のメールを全て監査し、監査官が望むメールを高精度に自動で抽出することで、目視するときよりも効率よく調査することが可能になります。
