銀行は効果的に競争するためにコンピュータ ビジョン テクノロジーをどのように活用できるでしょうか?

コンピューター ビジョンは、コンピューターが人間の視覚の一部を再現し、オブジェクトを識別または分析できるようにするテクノロジーを説明するために使用される用語です。

このテクノロジーは、銀行取引を保護するための顔認識だけでなく、監視やスマート カメラの用途でもますます人気が高まっています。

金融機関はますます多くのプロセスを自動化するにつれて、さまざまな問題を解決するためにコンピューター ビジョンに注目しています。顧客サービスの問題コストを削減しながらセキュリティを強化します。

これにより、銀行は顧客の識別と取引の承認の効率と精度が向上します。

コンピューター ビジョンは、銀行に市場での競争上の優位性を与えることができます。

これにより、銀行機関は顧客を迅速かつ正確に特定できるようになり、不正行為の可能性が減ります。

この記事では、金融機関がコンピュータ ビジョン テクノロジを活用して効率を高めるさまざまな方法を見ていきます。

始めましょう。

1.顧客体験の向上

デジタルバンキングの人気はますます高まっています。

そのため、銀行は顧客エクスペリエンスを可能な限りシームレスかつ安全にする方法を模索しています。銀行が注目しているテクノロジーの 1 つがコンピューター ビジョンです。

顔認識の使用により、銀行は便利で信頼性の高い安全な認証プロセスを提供できます。コンピューター ビジョンを使用して、顧客を既存の記録と迅速かつ正確に照合し、すぐにアカウントにアクセスできるようにします。

顔認識に加えて、コンピュータ ビジョンは銀行によって特定の文書処理タスクを自動化するためにも使用されています。

たとえば、銀行はコンピューター ビジョンを使用してフォーム、文書、契約書をすばやくスキャンして読み取り、取引をより速く、より正確に処理できるようにする場合があります。これにより、事務処理が削減され、特定のプロセスの実装に必要な時間とリソースが削減されます。

最終的には、コンピューター ビジョンを使用して、顧客の銀行業務エクスペリエンスを大幅にアップグレードすることができます。

顔認識や自動文書処理などの高度な機能により、銀行は顧客に、よりスムーズで安全なエクスペリエンスを提供できます。

これにより、顧客エクスペリエンスが向上するだけでなく、銀行のコスト削減と時間の節約にも役立ちます。

2. KYC/AMLプロセスの合理化

近年、銀行は顧客確認 (KYC) およびマネーロンダリング対策 (AML) プロセスの簡素化および合理化を支援するためにコンピューター ビジョンに注目しています。

顔認識を活用することで、銀行は手動の手順を行わずに顧客の身元を迅速に確認できます。

これにより、本人確認が最新かつ安全であることが保証されます。

コンピューター ビジョンは、パスポート、運転免許証、出生証明書などの身分証明書を自動的に検証するために使用されます。これにより、手動による文書チェックが不要になり、プロセスが大幅にスピードアップします。

さらに、複数のチャネルにわたる顧客プロファイルを監視することにより、顧客プロファイリングが自動化されます。これにより、傾向や不審な動作を迅速かつ正確に特定できます。

フロリダに本拠を置く金融機関、Professional Bank は、 Vouched.id の本人確認プラットフォームKYCプロセスを加速します。

Vouched.id は、顔認識、文書検証、および独自の AI を活用した意思決定ツールを組み合わせて、手動入力の必要性を減らし、時間とコストを大幅に削減します。

これにより、革新的なデジタル オンボーディング エクスペリエンスを開始することができ、顧客はわずか数分でオンラインで個人当座預金口座を開設できるようになり、時間と手間が大幅に節約されました。

3.反復的なタスクの自動化

銀行はコンピューター ビジョンを使用して、データ入力、書類の並べ替え、顧客のセグメント化など、時間のかかる手動の反復的なタスクを自動化できます。

データ入力は、古典的な自動化タスクの 1 つです。

紙または電子文書からデータを入力する必要がある場合、銀行はコンピューター ビジョンを使用して文書を迅速にスキャンし、関連データをシステムに入力できます。

書類の仕分けも多くの時間を費やす可能性のある作業ですが、コンピュータビジョンは負担を軽減するのに役立ちます。

自動化されたプロセスを通じて文書を実行し、スキャンしたコンテンツを AI 駆動システムにフィードすることで、銀行は事前定義された基準に基づいて文書を迅速かつ正確に分類できます。

コンピューター ビジョンのもう 1 つの分野で輝けるのは、顧客のセグメンテーションです。

顧客セグメント化プロセスにコンピューター ビジョンを組み込むことで、銀行は顧客のニーズに応じて顧客を正確かつ自動的にグループ化できます。 AI は、取引記録、人口統計データ、行動パターンなどの顧客データを分析して、顧客を正確にセグメント化します。

要約すると、コンピューター ビジョンは、時間のかかる反復的なタスクの自動化を検討している銀行にとって強力なツールとなり得ます。

4.不正取引の削減

銀行は、不正行為と闘い、顧客のリスク評価プロセスを自動化するために、コンピューター ビジョン テクノロジーに注目しています。

コンピューター ビジョンは、顧客の画像またはビデオを分析し、詐欺のパターンを検出することによって機能します。これは、顧客の過去の取引と比較して行動の矛盾を探すことで実現できます。

たとえば、多額の購入を頻繁に行う顧客には、詐欺の可能性があるとしてフラグが立てられる可能性があります。

銀行はコンピュータ ビジョンを使用して取引監視を自動化することもできます。

銀行が処理する何百万もの取引をコンピュータ ビジョン アルゴリズムでスキャンすることにより、システムは不審なアクティビティを特定し、銀行に警告することができます。現在、銀行は不正行為の増加に直面しているため、この種の自動不正検出はますます重要になっています。

コンピュータ ビジョンは、銀行が顧客のリスク評価を自動化するのにも役立ちます。

コンピュータ ビジョンを使用して顧客の活動を分析することにより、銀行は顧客のリスク プロファイルをより正確に把握できます。

コンピューター ビジョンを活用することで、銀行はこれらのプロセスを自動化し、競争力を高めることができます。これにより、銀行は取引を手動で継続的に確認したり、顧客のリスクを評価したりする必要がなくなるため、コストの削減に役立ちます。

5.支払い認識の実装

コンピューター ビジョンを使用して支払いを自動的に処理することで、銀行は従来の手動による支払い確認プロセスにかかる時間とリソースを節約できます。

これはどのように作動しますか？

銀行は、領収書、請求書、約束手形などの支払書類のスキャン画像やビデオを読み取るようにシステムを設定できます。システムができることは、署名を自動的に認証するまたは、ドキュメントの情報を読んで既存のデータと比較します。

これは、銀行が支払いが正しいかどうか、そしてそれが本物の供給元からのものであるかどうかを認識するのに役立ちます。

支払者の認証にも使用できます。

これには、顔認識、指紋スキャン、音声認証、またはその他の技術が含まれる場合があります。このシステムは、支払いデータのパターンを検出して、疑わしい取引や不正な取引を迅速に認識することもできます。

これにより、銀行は顧客を詐欺から守るために積極的な措置を講じることができます。

時間とリソースを節約するだけでなく、コンピュータビジョンによる支払い認識により、銀行は次のようなメリットを得ることができます。競争力支払いスペースにあります。

潜在的な不正行為を排除しながら、処理時間を最小限に抑えるのに役立ちます。これにより、銀行は顧客の信頼を獲得し、より高度なサービスを提供できるようになります。

結論

コンピュータ ビジョンは、銀行業界においてすでにその価値を証明しています。

AI テクノロジーの導入は、特定のタスクの精度と速度を向上させる優れた方法であることが証明されています。銀行は、自動不正行為検出の手段としてコンピューター ビジョンを使用することで、競争上の優位性を獲得できるようになりました。

また、顧客識別プロセスの合理化にも役立ち、迅速かつ迅速に書類を正確に検証する。さらに、銀行は現在、基本を超えて、インタラクティブでインテリジェントなシステムによるユーザー エクスペリエンスを向上させることに目を向けています。

ただし、ほとんどのコンピューター ビジョン テクノロジはまだ誕生したばかりです。

したがって、コンピュータービジョン機能のさらなる研究は、大きな利益をもたらす可能性があります。たとえば、自然言語処理機能の研究により、銀行が手動入力の代わりに音声認識を使用できるようになる可能性があります。

全体として、コンピューター ビジョンは、銀行業界にとって潜在的な可能性を秘めた重要かつ急速に発展しているテクノロジーです。

現在のトレンドを調査し、これらのテクノロジーの機能を研究することで、銀行は競争上の優位性を生み出し、効率を向上させることができます。