金融サービス業界は人工知能の利用により重要なマイルストーンに達しています, 組織がAIの成功した実装に向けてテストや実験を超えて進むにつれて, ビジネス成果を推進する. 第5回年次報告書金融サービスにおける AI の現状金融サービスにおけるAIの状態, NVIDIAによって実施された, 金融機関がAIの取り組みをどのように統合し、重要なアプリケーションに集中させたかを示す, AIの能力と熟練度の大幅な向上を示しています
報告書は、AIに投資している企業が具体的な利益を得ていることを指摘している, 収益の増加とコストの節約を含む. 約70%の回答者がAIによって5%以上の収益増加があったと報告しています, 10%から20%の収益増加を報告するものもある. さらに, 60%以上の回答者がAIが年間コストを5%以上削減するのに役立ったと述べています. 約4分の1の回答者が新しいビジネス機会や収益の流れを創出するためにAIを利用することを計画している
AI技術はさまざまな市場を劇的に変革する可能性を秘めている, 金融部門でもそれは同じです, この革命から最も恩恵を受けているように見える者の一人である. それが、AIへの投資がもはや差別化の選択肢ではなくなった理由です, 競争力のある需要になるために, マルシオ・アギアールについてコメントする, NVIDIAのラテンアメリカ向けエンタープライズ部門のディレクター.
主な使用例生成AI, 投資収益率（ROI）の観点から, ポートフォリオの交渉と最適化, 回答の25%を占める, 顧客体験とエンゲージメントが21%で続いています. これらの数字は、AIの実用的で測定可能な利点を強調しています, 彼女が主要なビジネス分野を変革し、財務的利益を生み出すにつれて
報告は、インタビューを受けた管理者の半数が最初の生成AIサービスまたはアプリケーションをすでに実装したと述べていることも指摘している, さらに28%が今後6ヶ月以内にそれを行う予定です. さらに, IAに対する予算不足を報告したインタビュー対象者の数が50%減少しました, AIの開発とリソースの配分に対する増大する専念を示唆している
初期のAI探索に関連する課題も減少しています. 調査では、データの問題やプライバシーに関する懸念を報告する企業が減少したことが明らかになった, AIモデルのトレーニングに必要なデータが不足することへの懸念の軽減. これらの改善は、業界におけるデータ管理の知識の向上とベストプラクティスを反映しています
金融サービス企業が予算を配分し、データ管理においてより経験を積むにつれて, 運用効率を向上させるためにAIを活用するために、より良いポジショニングが可能です, すべてのビジネス機能におけるセキュリティと革新
ジェネレーティブAIがより多くのユースケースを強化
データ分析の後, 生成AIは金融サービス業界で最も使用される第二のAIワークロードとして浮上しました. 技術の応用は大幅に拡大しました, 顧客体験の向上から取引とポートフォリオ管理の最適化まで
顕著に, 顧客体験のための生成AIの活用, 特にチャットボットやバーチャルアシスタントを通じて, 倍以上になった, 25%から60%に上昇する. この増加は、増大する供給によって促進されています, コスト効率と生成AI技術のスケーラビリティは、顧客とのインタラクションを改善できるより洗練された正確なデジタルアシスタントを育成するために重要です
今, 金融専門家の半数以上が、重要なタスクの速度と精度を向上させるために生成AIを利用している, 文書処理とレポート生成.
金融機関も恩恵を受けるだろうAIエージェント – さまざまなソースからの大量のデータを活用し、複雑で多段階の問題を自律的に解決するために高度な推論を使用するシステム. 銀行や資産管理者は、リスク管理を強化するためにAIエージェントシステムを利用することができます, コンプライアンスプロセスの自動化, 投資戦略を最適化し、顧客サービスをパーソナライズする
高度なAIがイノベーションを推進
AIの変革の可能性を認識する, 企業はAI工場を建設するために積極的な措置を講じています – 特別に構築され、フルスタックAIソフトウェアで装備された加速コンピューティングプラットフォーム – クラウドプロバイダーを通じて、またはオンプレミスで. この高価値のAIユースケースの実装に対する戦略的な焦点は、顧客サービスの向上にとって重要です, 収入を増やし、コストを削減する.
高度なインフラとソフトウェアを活用して, 企業はAIモデルの開発と導入を迅速化し、エージェンシーのAIの力を活用するためのポジショニングを行うことができる.
業界のリーダーたちは、AIへの投資で少なくとも2倍のROIを予測しています, 金融機関は、効率性と革新を促進するために、最も価値のあるAIのユースケースを実装するために高いモチベーションを維持しています.
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