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銀行業務に機械学習を活用する

Banks to use machine learning

2018.02.27

Updated by Mayumi Tanimoto on February 27, 2018, 07:10 am UTC

機械学習を業務に取り入れる企業は増えていますが、銀行においてもその動きが出てきています。

英国においては機械学習の推進に積極的な銀行のひとつがHSBCです。英国のComputer Worldのインタビュー「HSBC chief architect interview: Why machine learning is accelerating cloud adoption」によれば、HSBCはGoogle Cloud Nextと共同で導入を進めていますが、現在、資金洗浄防止とリスクシュミレーションでクラウドベースの機械学習プロジェクトを実施しています。

以前は、SQLデータベースや伝統的なデータウェアハウス、さらにHadoopを使用して独自でデータ分析システムを構築していたのですが、拡張性に問題があった上に新技術の実装が困難でやりたいことができませんでした。

Google Cloudでは、データ分析にBigTableとBigQuery 、イベントハンドリングにDataflowとPubSub、Data Loss Prevention等の機械学習APIを使用しています。

資金洗浄防止とリスクシュミレーションで機械学習を導入したというのは、大変納得がいく動きですね。

金融機関におけるユーザーの高リスク活動というのは、行動パターンがある程度は類型化できますから、AIがケースを学べば学ぶほど、検出の正確性が高まります。

これまでは人間が目視等で確認をしてきたわけですが、 人力ではどうしても制限が出てきますし、オフショアの監視センターを使ったとしても運用ミスは出てきます。トレーニングによる知識の伝達にも限界があります。 AIを導入するというのは大変理にかなっています。

銀行業は今やデータ産業だといっても良いわけですが、機械学習が最も有効な分野の一つでしょう。しかし、所有データはそれほど活用されているわけではなく、効率化の機会は膨大ですね。銀行と同じく、小売や製造業なども、今や実質的には「データ産業」なので、機械学習が活躍する余地は思った以上にあるように思います。

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谷本 真由美(たにもと・まゆみ)

NTTデータ経営研究所にてコンサルティング業務に従事後、イタリアに渡る。ローマの国連食糧農業機関(FAO)にて情報通信官として勤務後、英国にて情報通信コンサルティングに従事。現在ロンドン在住。

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