AIで銀行のDXを加速する

業界、規模、その他の人口統計データごとに、ビジネス顧客の固有のニーズを予測するモデルを構築します。 履歴データから構築された予測パターンに基づいて、高度に最適化されたプロダクトとサービスを作成できます。

B2B企業向けのより高品質で効率的な製品・サービス予測モデルを作成できます。各顧客のニーズに合わせたサービスを展開できるようになり、コンバージョン率が向上します。

プロファイルと履歴データから各顧客のニーズを導き出して、プロダクトを最適化できます。それにより、顧客関係を向上させることができます。

滞納、信用格下げといったような過去の状況や、基本的な顧客の人口統計データ、預金の入払履歴、取引履歴、ローン状況などの情報を活用して、リスクのある顧客を予測するモデルを作成します。

過去の取引データと関連する人口統計データを分析することにより、滞納と信用格下げに影響を与える要因を特定できます。また、高いリスクのあるグループをすみやかに検出したり、その検出基準を作成したりできます。

信用リスクまたは信用プロファイルの変更による債務不履行を減らします。 リスクのあるクライアントを早期に特定し、債務不履行を最小限に抑えるための対策を打てます。

過去の需要データ、位置情報、日付、給料日といった影響の大きいイベントなどの情報を活用して、ATMごとの現金需要を予測します。紙幣が不十分なことから発生するATMのシャットダウンや、過剰な紙幣がATMに補充されることによる資本コストの増大を防止できます。

過去の履歴を分析して個々のATMで必要な紙幣量を予測し、月ごとに毎日の需要モデルを構築することにより、効率的な現金の運用が可能になります。

ATM内の紙幣がなくなってしまうことによるキャッシュアウトを防ぎます。また、日常的に必要な紙幣量と特定のイベントを起因とする需要の変動に適応できるため、必要な手持ち資金と現金運用コストを削減できます。

銀行運営において、どのような金融商品に需要があり、どの時期に必要とされ、どの市場で求められているかを把握することは重要です。

過去の販売データと顧客の人口統計を活用して、金融商品需要の予測モデルを構築し、顧客プロファイルに基づいて製品ポートフォリオを最適化します。

金利の変動、金融商品の需要、ローンの種類を予測できるようになります。また、支店レベルと組織管理レベルの両方でキャッシュフロー要件の把握が可能になります。

基本的な従業員の属性と、適性検査、勤怠状況、業績評価、研修履歴などから得られたデータを活用して、従業員のパフォーマンスに関するKPIに基づく予測モデルを構築します。

パフォーマンスの高い従業員、（不満やオペミスなどの）リスクの高い従業員に共通する属性や行動パターンを分析できます。従業員のタイプごとにモデルを作成し、それを実際の従業員のパフォーマンスと継続的に比較することも可能です。

パフォーマンスやモチベーションと相関の高いKPIに焦点を当てた分析によって、従業員のパフォーマンスやエンゲージメントを向上させます。従業員の不満やモチベーション低下につながるようなパターンや兆候を捉えることで、離職率を下げられます。