銀行業務におけるアナリティクスの未来を形作る4つのトレンド

2024年12月26日トピックスニュース

マッキンゼーの「リテール・バンキングの現状」レポートによると、リテール・バンキングの収益は近年伸びているものの、金融犯罪の増加や、AIやML技術を活用するために必要な資本の増加といった傾向は、金融業界全体に大きなリスクと運用コストの増加をもたらしています。

今日の金融機関は、AIと高度なアナリティクスを活用してデータを活用することに注力しています。この課題に対応するためには、アナリティクス・ソリューションによって、銀行は消費者のプライバシーを尊重しながら、消費者が望む便利でパーソナライズされた体験を提供できなければなりません。

この記事では、銀行と金融におけるアナリティクスの未来を形作る大きなトレンドのいくつかを探ります。また、銀行がどのようにデータやテクノロジーを活用してコストを削減し、顧客体験をパーソナライズしているかについても見ていきます。

それでは、本題に入りましょう。

これは単にセキュリティ上のリスクというだけでなく、顧客と従業員の双方にとっての使い勝手にも影響されます。以下の項目に心当たりはないでしょうか。

特定の上級行員しか、カスタム・レポートの作成や高度な機能の使い方を知らない。
サイトの使い勝手やオンライン・バンキング体験に関する顧客からの苦情が日常的にある。
複雑なシステムのため、従業員の受け入れに必要以上に時間がかかる。
チームや部門が「データのサイロ化」を経験している。

これらは、ITシステムが見直しの時期を迎えているという警告サインです。壊れていないのなら、なぜ直す必要があるのか」と考える人は、レガシー・システムがデータ・セキュリティ・リスクにもなり得ることを考慮すべきです。顧客のプライバシーを保護するための規制を導入する国が増える中、罰則や訴訟を避けるためには、時代の最先端を行くことがますます重要になっています。

金融機関のITとアナリティクスの将来に影響を与えるトレンドは、規制だけではありません。

銀行業務におけるアナリティクスの将来を形作る4つのトレンド

新しい規制と新しいテクノロジーは、銀行業務におけるアナリティクスの状況を大きく変えました。

新たなプライバシー規制が世界中の銀行に影響

最初の大きな国際的な例は、2018年にEUで施行されたGDPRの登場でした。しかし、それ以降も多くのことが起きています。AIをめぐる新たなプライバシー規制や規制は、引き続き展開されています。

世界初のAIに関する包括的な法律として注目された欧州人工知能法（EU AI法）が2024年7月31日に施行された。
欧州のデータ連携構想において、Gaia-Xが計画しているクラウドインフラは、より安全で透明性が高く、信頼性の高いデータ保管・処理を提供する。
改正決済サービス指令（PSD2）は、決済の安全性を高め、欧州の企業と消費者の保護を強化するもので、より統合された効率的な決済市場の構築を目指している。

しかし、欧州に顧客を持たない企業も安全ではありません。消費者のプライバシーは世界的に注目されている問題です。

例えば、1月に施行されたカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）は、金融サービス業界に他のどの法律よりも大きな影響を与えています。例を挙げると、2022年に提訴されたCCPA関連事件の34％は金融セクターに関するものでした。

カリフォルニア州のプライバシー規制は米国で初めてでしたが、他の州もこれに追随しています。2024年7月1日には、フロリダ州、オレゴン州、テキサス州で新しいプライバシー法が施行され、人々は自分のデータをよりコントロールできるようになりました。

銀行業界の企業にとって典型的な問題のひとつは、ウェブサイトから収集したユーザーデータに関するプライバシー対策が、オンラインバンキングシステムのそれよりもはるかに緩いということです。

訴訟に巻き込まれて罰金を支払わなければならなくなる（そしていずれにせよシステムの変更を余儀なくされる）前に、プライバシーを重視した解析プラットフォームに積極的に投資した方がよいでしょう。

また、倫理的なアナリティクスソリューションの利点は、規制遵守だけではありません。適切な代替手段は、ユーザーエクスペリエンスの向上に役立つ重要な顧客インサイトを解き放つことができます。

パーソナライズされた銀行サービスへの需要

同時に、消費者は金融機関からますます合理化されたパーソナルな体験を期待しています。銀行職員の86％が、パーソナライゼーションは会社にとって明確な優先事項であると回答しています。しかし、63%はリソースが限られているか、明確なビジネスケースを示した後でなければ利用できないと回答しています。

マッキンゼーの『法人・商業銀行業務におけるデータとアナリティクスの優位性』では、高度なアナリティクスによって、銀行の第一線で働く行員が、あらゆる場面で顧客によりパーソナライズされた体験を提供できるようになっていることを指摘しています：

ミーティングの事前準備：高度なアナリティクスを活用し、顧客の潜在的な可能性を評価し、商品を推奨し、コンバージョンする可能性の高い見込み客を特定する。
ミーティング/交渉：価格交渉、what-ifシナリオ、複数商品の同時価格設定をサポートする高度なモデルの適用
ミーティング後/トラッキング：商談後／追跡：高度なモデルを使用して、高い業績をもたらす行動を特定し、予測精度と営業実行力を向上させる。

今日の銀行は、競合他社に打ち勝つために、顧客満足度とエンゲージメントを高めるパーソナライゼーションを提供しなければなりません。

AIの台頭と銀行業務における役割

AIと機械学習技術がより強力で身近なものとなり、世界中の金融機関はすでにその恩恵を享受しています。

マッキンゼーは、銀行業務におけるAIは、生産性の向上を通じて、世界の銀行セクター全体で年間2,000億ドルから3,400億ドルの利益をもたらすと推定しています。

クレジットカードの不正使用防止：アルゴリズムが利用状況を解析し、不正取引にフラグを立て、ブロックする。
より正確な予測：AIベースのツールは、より広範なデータを解析し、より正確な予測を行うことができる。
リスク評価とモデリングの向上：より高度な解析と予測モデルにより、リスクの高い顧客への与信を避けることができる。
予測解析：解約する可能性の高い顧客を発見するのに役立つ。
AIアシスタント顧客プロフィールを即座に解析し、予測モデルを適用して次善の策を提案する。

このような市場動向を踏まえて、次のことを検討してみましょう。

アナリティクスを活用したリスクの最小化と競争力の確立

適切なアプローチにより、アナリティクスとAIを活用して、変化する顧客の期待、不正行為の増加、新たな規制から銀行を守ることができます。

これはひどい顧客体験につながるだけでなく、多くの内部作業と追加コストを生み出します。ありがたいことに、機械学習は疑わしい活動を特定し、取引が実行される前に止めるのに役立ちます。例えば、マスターカードの不正防止モデルは、不正検知率を20〜300％向上させました。

このようなソリューションを導入する（あるいは導入しているクレジットカード会社と提携する）ことは、リスクを軽減し、顧客の信頼を向上させる方法かもしれません。

AIを活用したリスク管理で将来の問題を予見し、回避します
組織がどのような金融商品を提供しているかにかかわらず、AIは巨大なツールとなり得ます。ここでは、AIが将来の金融リスクを軽減する方法をいくつか紹介します：

予測解析によってリスク・エクスポージャーを評価し、商業用ローンの申請を承認するかどうかを、より多くの情報に基づき決定することができる。
より優れた信用リスク・モデリングにより、銀行は、債務不履行の可能性が最も高い顧客への個人ローンの融資を避けることができる。
投資銀行（または個人のトレーダーや金融アナリスト）は、AIやMLベースのシステムを利用して、市場や取引の動きをより効果的に監視できる。

これらはほんの一例に過ぎません。AIベースのアプリケーションやアナリティクスのユースケースは、あらゆる業界や市場セグメントに存在します。

詳細な解析を得ながら顧客のプライバシーを保護

新たな規制が導入され、消費者のプライバシーに対する懸念が高まっているからといって、銀行や金融機関がウェブサイト解析を完全に見送る必要はありません。パフォーマンスや顧客行動に関する洞察は、単純に価値が高すぎるからです。また、顧客とのインタラクションデータがなければ、誰かが苦情を申し立てた場合にのみ、何か問題があることに気づくことになります。

幸いなことに、どちらか一方である必要はありません。適切な財務解析ソリューションは、GDPRやCCPAなどの規制に準拠しながら、プライバシーを損なうことなく必要なデータと洞察を提供することができます。

そうすれば、プライバシーを損なうことなく、正確なデータに基づいて利用パターンを追跡し、サイトのパフォーマンスとコンテンツの質を向上させることができます。ユーザーエクスペリエンスに真剣に取り組む銀行にとって、信頼できる正確な解析は極めて重要です。

A/Bテストやその他のツールを使用してデジタル顧客体験を改善

パーソナライズされたデジタルエクスペリエンスは、うまくいけば銀行・金融業界において重要な差別化要因となり得ます。しかし、競争は厳しいです。2023年には、銀行顧客の40％が、銀行のオンラインおよびモバイル・エクスペリエンスを優れていると評価しています。

ユーザーのプライバシーを尊重しながらデジタル体験を向上させるには、グーグル・アナリティクスのような基本的なウェブ解析ツールの域を超える必要があります。A/Bテストやユーザーセッション解析などの機能を備えたプラットフォームに投資し、ユーザー行動をより深く洞察しましょう。

行動解析は、顧客とのインタラクションを理解する上で極めて重要です。摩擦や離脱のポイントを特定することで、デジタル体験をよりスムーズで魅力的なものにすることができます。

Matomoはこれらすべてを提供し、銀行や金融機関にとってGoogleアナリティクスに代わるGDPRに準拠した優れたツールです。

もちろん、これは難しいことです。だからこそ、アナリティクスに対して倫理的でプライバシーを重視したアプローチを取ることが、銀行にとって重要な競争力となり得るのです。データのセキュリティとプライバシーを優先することで、同じような考えを持つ倫理意識の高い消費者を惹きつけ、顧客ロイヤルティを高めることができます。

Matomoで銀行・金融業に適したプライバシーに配慮したウェブ解析を手に入れましょう

今日の顧客のデジタル体験を向上させるには、データのプライバシーと正確な解析を優先した、確かなウェブ解析プラットフォームが必要です。間違ったものを選ぶと、法的なトラブルに巻き込まれたり、解析セットアップ全体の再構築に奔走することになりかねません。

Matomoは、100％のデータ精度（サンプリングなし）、高度なプライバシーコントロール、同じプラットフォーム内でA/Bテストとユーザーセッション解析を実行する機能（リスクを抑え、コストを最小限に抑える）など、プライバシーに配慮した解析を提供します。

Matomoを使い始めるのは簡単です。ユーザーは、明確で理解しやすい指標と、初日から価値あるインサイトを提供する豊富な作成済みレポートにアクセスできます。フォームの使用状況レポートは、銀行やフィンテックがリンク切れや技術的な不具合などの潜在的な問題を特定し、短期的にUXを改善する手がかりを明らかにするのに役立ちます。

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