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東京都 2019/01/22開催

金融サービスにおけるAI/RPA導入事例の徹底研究と態勢整備の勘所

~誰が、どのように、できること/できないことの切り分けと導入プロセス~

概要

【概要】
2019年現在、銀行・証券・保険を中心として人工知能導入の動きが活発になっています。2012年頃からのビッグデータ、人工知能、仮想通貨ブームを経て、複数の企業様にてさまざまな用途でPOCを経て本格導入が行われています。
講師も金融当局や金融機関経営陣を集めたAIテーマのラウンドテーブル、意見交換会、MeetUp等でファシリテーター兼スピーカーとして話す機会が非常に多くなりました。
俯瞰してみると、企業・グループ・部門単位で似たような人工知能を、POCをしてみては導入している状況があり、POC→本番開発→実運用をしてはみても、『人工知能だから継続的に勝手にかしこくなるから運用は楽ちん!』と思っていたにも関わらず、運用時の工数が思いのほか膨れ上がる傾向にあります。
本講では金融業界で既に導入可能な技術・導入ハードルが高い技術、導入不能な技術を紹介しつつ、過去の成功事例・失敗事例を踏まえ、どのような組織でAI開発・運用を行うべきかの組織論にも踏み込んでお話いたします。

【セミナー詳細】
1.AIとは
(1)導入を前提としてAI(人工知能)とは何かを定義いたします。
 (a)人工知能と未来社会
 (b)人工知能の本質
 (c)人工知能は人間を置き換えるのか

2.金融業界におけるAI導入事例
(1)フロント業務/対顧業務における注目すべきAI活用例や今後の方向性
 (a) 営業拠点
  (イ)訪問記録・プロファイル・取引履歴からの商品の提案
  (ロ)取引先間で商売のマッチング確率を算出し斡旋を行う
  (ハ)購入履歴、年齢などの属性から顧客ニーズに合った金融商品の提案
 (b) コールセンター、Webチャネル等
  (イ)コールセンター、行内照会対応
  (ロ)音声による既存クレイマー選別、感情認識による一次判定を行う
  (ハ)ホームページの顧客質問に回答
  (二) UXに資する画面の作成
(2)本部業務(営業関連)の注目すべきAI活用事例や今後の方向性
 ~営業企画
 (a)営業店、ATMの需要予測
 (b)工作対象先の抽出
 (c)多忙の営業店、業務を予測し、要員をシフトする
 (d)ATMに必要な資金(現金)量を予測する
 (e)AIを活用した窓口業務のRPA/ヒト型ロボットへのシフト
 (f)行動データと主要業績指標の相関性の強い要素を抽出
 (g)重要顧客、来店目的の決まっている常連顧客、要注意顧客の峻別
 (h)外為業務の照会対応
(3)事務業務におけるAI活用事例や今後の方向性
 (a) RPAの異例取引部分にAIを導入し、自動化率を上げる
 (b)契約書の電子化を行い、情報検索を可能とする
 (c)回答候補の抽出
 (d)帳票の手書き文字のデジタル化精度向上、印鑑認証の自動化
 (e)窓口機器・ATMでの偽装紙幣・硬貨の排除率向上
 (f)外部資料の要約
 (g)システム機器の異常値から問題可能性を把握
 (h)RPAの異例取引部分にAIを導入し、自動化率を上げる
(4)審査業務における注目すべきAI活用事例や今後の方向性
 (a)売上高、運転資金の増減など経営指標の変化を通知
 (b)取引履歴等個々のプロファイルに基づく融資可能額の算出
 (c)過去10年の相場変動を波形で記憶(波形記憶)し、為替予想
 (d)バンキング勘定運用への活用
 (e)将来予測に基づく自動取引

3.外部委託先管理の勘所

4.AI導入に適した組織作りとは(※本章の資料配付はございません)
(1)分析活用センター要件
(2)データ分析組織資料
(3)リソース調達方針例

5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください

開催日

2019/01/22 (火) 09:30〜12:30

エリア

東京都

主催

セミナーインフォ

定員

55名

種別

有料セミナー

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