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金融サービス業界が見据えるAI主導の未来

ーソナライズされたアプローチ

金融サービス業界は他の分野と同様に、業務のデジタル化による影響を受けています。こちらの記事の調査(英語資料)によると、顧客が個人のモバイルでアプリやセキュリティの万全なウェブサイトを使用するようになって、銀行の実店舗に足を運ぶ顧客数が減少していることが分かります。これにより、既存企業がシェアを占める市場でのデジタル事業者の新規参入の門戸が開かれてきました。この変革は、金融機関の顧客を軸とした対応を可能にするAIなどの最新テクノロジーを導入したフィンテックの重要性を明らかにしています。

「テクノロジーを上手く導入したフィンテックで、カスタマーエクスペリエンスを変えることができます。我々はここ一年でこの変革を経験してきました。企業が提供する顧客のエンドツーエンドの経験を改善させる機械学習などのAIメソッドの使用が確実に増えてきています。」ー プレデンシャル生命保険シンガポール マーケティング部長 ハリッシュ・アガウォール氏

プレデンシャル生命保険シンガポールでは、データ分析からパーソナライゼーション、カスタマサービスやリアルタイムなインサイトなど、AIソルーションの導入後業務の効率性に驚異的な進歩を遂げました。一例として、保険費用相談窓口のコンサルタント専用AI搭載オンラインシステムのチャットボットです。モバイルから顧客情報を迅速かつ容易に集積するプレデンシャル生命保険シンガポールのチャットボックス「askPRU」を通して、優れた顧客体験を提供しています。コンサルタントから社内コンタクトセンターへのコール数の減少を実現し、より多くの顧客への対応が可能となりました。

セキュリティの強化

カスタマージャーニーの改善には、金融業界におけるセキュリティ強化と不正な詐欺の防止が必要です。AI は、過去のすべての取引の履歴を分析し、不正行為を未然に防止し、そのデータのパターンに基づいて詐欺の潜在を予測できます。シンガポール拠点のOCBC銀行は、まさにAI を適用して金融犯罪対策に取り組んでいます。 このテクノロジーは取引のパターンを「学習」したり、その変化に合わせて自動で調整され、疑わしい取引をより的確に突き止めます。また、生保業界コンサルタントの場合、AIは保険請求の評価に必要な能力を強化させ、詐欺行為を減らし数百万ドルの節約に貢献します。シンガポール損害保険協会によると、受付けた請求のおよそ5分の1が不正な請求であり、毎年業界に約SG$1.4憶(1億1千万米ドル)の損失が計上されています。(英語資料)

顧客エンゲージメントの見直し

カスタマーサービスおよびセキュリティの他、マーケティングもAIツールの導入によって多くの恩恵を受けるでしょう。例えば、顧客データと過去の取引履歴の総合かつソーシャルメディアをモニタリングすることで、パーソナライズされた商品の推奨が可能となります。

Appierのカスタマーエンゲージメント「アイコア」を使えば、ユーザーが興味を示すことやオンライン行動のデータに基づき、オーディエンスセグメンテーションの作成を可能にし、複数のプラットフォームにパーソナライズされたキャンペーンを展開して顧客の関心を引き寄せることができます。

AI活用によって、類似オーディエンスの検知から潜在顧客へのリマーケティングなど、より明確な顧客像を構築しながら顧客離れを防げます。例を挙げましょう。ある金融機関はライバル社に住宅ローン顧客を奪われ、解決策としてAI を適用しました。忠実な顧客と離脱した顧客のアトリビューションを比較し、データをモデル予測ツールに取り込み、顧客離れの可能性を予測しました。すべての住宅ローン顧客にこのモデルを適用した結果、離脱の可能性が高かった件数を100以上から10に減少させ、離脱の可能性が高い順で顧客のランキングを構成することを実現しました。この金融サービス事業者はAIによって生成されたインサイトを利用し、特定の顧客にターゲットを絞ってマーケティングキャンペーンを実施することで、顧客離脱率をほぼ半分に下げ、大幅な利益を確保することに成功しました。

今も存在する課題

引き続き現在のAPAC市場の金融サービス分野では、AIソリューションを実装して得られるメリットの実現を妨げる障壁が存在しています。Appier が協力し実施されたフォレスター調査によると、51 %の金融サービス企業が既にAIツールを導入済みの一方、27%が今後12ヶ月の間でAIの導入を計画していることが判明しました。しかし回答者の多くが社内調整と顧客データ管理に関する各部門の課題を挙げています。主な課題は、データ管理ができる適切なプラットフォームの実装 (52%)、データ収集と統合 (52 %) ならびに予測的な顧客インサイトの生成(49 %)です。課題に向き合いながらも、大多数の金融サービス企業がAIを活用して顧客ロイヤルティを高めて顧客の生涯価値を最大限に引き出し、マーケティングの最適化とROIの向上、 そしてインサイトを深めることで、より優れた顧客とのインタラクションを目標としています。

AIの影響で金融サービス業界における運営方法に変化が起きていることは確かです。その影響力は業界に革命を起こすだけではなく、消費者の財務健全性の改善へも期待されています。

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プライバシー時代の今、見直されるコンテンツ連動型広告

コンテンツ連動型広告が見直されており、Business Wireのレポートによると、世界のコンテンツ連動型広告市場は2025年までに2,792億米ドルに成長すると予想されています(英語資料)。 見直されている理由として、主にヨーロッパの一般データ保護規則(GDPR)やGoogleによるサードパーティCookieの破棄などが影響しています。つまり、広告主とアドネットワーク企業は、複数のサイトでユーザーを追跡して分析することができなくなるということです。 このような変化は、オンライン利用者のプライバシー強化に対する需要が高まっていることと関連しています。人々は、データの使用方法に関する透明性、制御の質を高め、選択を増やしたいと考えています。その結果、着実に行動ターゲティングは制限されてきています。 インターネット上の人々の行動を追跡する方法がなければ、行動ターゲティングで採用されていた方法は、その技術的バックボーンを失う可能性があります。その結果、コンテンツ連動型広告へのシフトが見られます。このシフトは、人工知能(AI)によって駆動される新しいテクノロジーによって推進されています。   コンテンツ連動型広告(コンテンツターゲティング)について   コンテンツ連動型広告は新しいものではなく、新聞や雑誌、テレビで長年使用されてきたアプローチです。 基本的に、最適な広告を適切なコンテンツに配置します。たとえば、テレビで放映される大規模のスポーツイベントの間にベットの広告を挿入したり、コンテンツ連動型広告としてファッションまたは生活スタイルのウェブサイトにお手頃の価格の美容製品を配置します。 行動ターゲティングでは、オンライン閲覧パターンが類似しているユーザーをグループ化し、広告でターゲティングする必要がありますが、コンテンツ連動型広告は、キーワード、トピック、および分類を一致させることで機能します。これは、手動またはプログラムで実行できます。 そのため、ランニングシューズの広告を掲載している場合、「ランニングシューズ」、「スポーツシューズ」、「スニーカー」などのキーワードを選択できます。 広告は、これらの主要なキーワードを含むウェブサイトに配置されます。 コンテンツ連動型広告には、視聴者がすでに興味を持って見ているコンテンツに関連しているという利点があります。また、関連する文脈である場合のみ広告が表示されるため、広告が必要以上に表示されることを回避できます。 さらなる利点は、広告主がサイト運営者と協力して、Cookieを使用せずにコンテキスト形式またはURLベースの形式で同様のデータを取得できるため、コンテンツ連動型広告はプライバシーを尊重した広告といえます。これにより、ブランドは新しい規制や変更に準拠するだけでなく、顧客のコンテンツの好みや関心をより深く理解して、マーケティング活動を展開できます。   コンテンツ解釈とブランド保護   コンテンツ連動型広告には多くの利点がありますが、課題もあります。キーワードとフレーズのみに基づいたターゲティングは、絶対に確実というわけではありません。 コンテンツが正しく解釈されない場合、ブランド保護を損なう可能性があります。 たとえば、目的地の観光情報サイトの横に配置されたバリ島への格安便の広告は効果的かもしれませんが、麻薬密売に関するニュース記事の横に配置された同じ広告は否定的な印象を与える可能性があります。 自然言語処理(NLP)やその他のAI技術の進歩により、表面的なキーワードやフレーズからさらに具体的にコンテンツを理解できるようになるため、広告主はブランド保護や不適切な広告配置の問題を克服できます。   コンテンツを正しく理解する、スマートテクノロジーの活用  

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ビジネスに新たな可能性を提供する感情認識 AIの最新動向

AI(人工知能)テクノロジー企業のAppier(エイピア、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下Appier)は、同社のチーフAIサイエンティストであるミン・スンが感情認識AI(エモーショナルAI)の導入により、様々な業界にメリットをもたらしていることを、最新の研究結果とともに以下の通り発表しました。   3 種類の感情認識AI   人間の感情は機械とは一線を画す性質のものですが、技術の進化によって機械が人の感情を解釈し、適切に応答できるようになりつつあります。研究者たちはこの技術を「感情認識AI」あるいは「エモーショナルAI」と呼んでいます。 感情認識AIには、自然言語テキスト分析、音声分析、表情分析の3つがあります。自然言語テキスト分析は、AIが製品やサービスのレビュー、オンライン記事、ツイートなどのテキストをスキャンし、肯定的、否定的、または中立的かどうかの感情の分析を行います。音声分析は、AIが話者の言葉の速さ、イントネーション、音程などの音声信号と、感情を表すときに使用する言葉を分析します。 現在最も注目されているのは、表情分析の分野です。ビデオカメラを使用して人の顔の表情を読み取ることで、AIは感情を分析します。その結果、心の状態、意図、嘘をついているのかなどを推測できます。一部の企業では、就職の面接ですでに使用されており、インタビューされる側の緊張、自信、または誠実な回答をしているのかなどを判断しています。また、銀行やフィンテック企業などの金融サービス企業では、ローンの承認を下す際の顧客とのやりとりに取り入れられています。   感情認識AIのビジネスにおける応用   感情認識AIは、ビジネスにおいても役立ちます。たとえば小売業の場合、店舗のカメラを使用して、顧客の表情、歩き方、および感情状態を判断することができます。たとえば、歩くペースが非常に速く、顔をしかめている人がいたとしたら、ストレスを受けて急いでいると推測することができます。それによって担当者は、近づかないようにする、あるいはストレスを抱えている人だと理解した上での声がけをするなど対応を取ることができます。 オンラインでも同じように、買い物客のボディーランゲージを見る代わりに、オンラインでの行動パターンを見て分析をすることができます。たとえば、マウスやカーソルを気ぜわしく動かしている場合、ストレスを受けているか急いでいる、またはその両方で、購買意欲がそれほどないと推測できます。一方、「今すぐ購入」のボタンにカーソルをしばらく置いている場合、購買意欲はあるが何かしらの原因により悩んでいる可能性があるため、割引または送料無料のクーポンを送信して、購入促進をすることができます。   感情認識AIの課題   感情認識AIは非常に精度が高く、表情分析の場合、研究者が定義する約64種類の表情と微視的表情を検出することができます。また、他のAIと同様、データが蓄積されることでさらに分析結果の精度を上げることが可能です。しかしながら、解釈にはまだ課題が残っています。人の感情は非常にユニークであり、人によって感情の表現方法は異なるので、同じ状況における反応でも大きなばらつきがあります。全ての人に適用する普遍的なルールは存在しません。 表情分析を用いた非常に印象的な実験があります。研究者が俳優に神経質なふりをするように頼み、AIがその感情に気付くかという実験です。俳優は大げさに感情を表現する傾向があるため90%の正答率となりましたが、一般の人々で実験をしたときの正答率は70%に留まっています。特定のシナリオでは、人間がAIを活用して最終決定を改善することは有用といえますが、誰を雇うか、融資を拒否するかなどの「最終的な」決定を全て任せられるまでのレベルには到達していません。   感情認識AIをマーケティングで有効活用する   感情認識AIはマーケティングにおける「決定」には非常に適しています。購入にいたる最終決定は顧客の手に委ねられているので、マーケティング担当者は販売促進を行うだけで、最終的な決定を下すわけではありません。 感情認識AIを活用するにあたって、顧客の感情が反映されるデータを準備する必要があります。たとえば、コールセンターの通話記録や、ウェブサイトのユーザーレビューは分析のためにすべて保存しておく必要があります。これらのデータがあれば、感情認識AIの技術はすぐに活用することができ、より効果的なビジネス上の意思決定を行うことが可能になります。感情認識AIの研究や実装はまだ初期段階ですが、AIの開発における重要なステップであり、AIが人間と自然に対話するシステム構築には不可欠と言えます。    

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Appierの日本市場の広告ソリューションセールスのヴァイスプレジデントとして 松塚展国が就任

Appierの日本市場における広告ソリューションビジネスを統括するヴァイスプレジデントとして、松塚展国 (まつつか のぶくに)が2019年12月に入社しました。 松塚は、Appierの主力製品の一つである、クロスデバイス広告ソリューション「Cross X」ならびにウェブ接客、顧客ターゲティングツール「AiDeal (アイディール)」のビジネスの強化と顧客ベースの拡大に取り組むチームを統括します。 Cross Xは、多様なデバイスを利用する消費者の行動をAIによって分析し、セグメントすることで、デバイスを横断して広告主のメッセージや広告を効率的・効果的に発信することが可能なプラットフォームです。消費者に直接メッセージを届けたり、エンゲージが可能なため、ウェブサイトに加えて、アプリを導入する企業が急速に増えています。Appierは、アプリを運営している広告主向けにCross Xプラットフォームによる効果的なアプリインストールとリターゲティングを提供しています。 松塚と彼のチームは、ゲームやマッチングサービス、ECなど様々なアプリを運営する事業者に向けて、新規ユーザーの獲得から、顧客維持、リターゲティング、休眠復活など、AI搭載のプラットフォームを活用したソリューションを提案し、日本でのアプリ事業者におけるAppierのプラットフォームの利用拡大に取り組んでいます。 松塚は、博報堂においてIT、エンタメを中心に広告制作、媒体双方を担当、Googleでは旅行業界に対して、デジタルマーケティングのコンサルティングを実施した経験を有します。ブランディングからメディアプランニング、特にデジタルマーケティング分野の技術面、施策面で豊富な知識と経験を有します。 Appier入社以前は、シナラシステムズにて、マーケティングおよびセールス部門を統括する執行役員として、大手広告代理店向けにCinarra DSPを拡販するための仕組みづくり、連携先SSPの拡大に貢献しました。 東京大学工学部にて、学士および修士を取得、自動車ボディの研究に従事しました。 松塚は、学生時代よりバレーボール部に所属しており、趣味は学生時代の友人や元同僚とのバレーボール、そして麻雀です。

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