データ管理活動とデータ分析テクノロジーの応用は、銀行業界の組織にとって目新しいものではありません。

ベトナム銀行協会（VNBA）研修センター所長のグエン・タン・ソン氏によると、VNBAは2017年以降、会員企業向けに数多くのセミナーや研修プログラムを開催してきたという。当時は、ほとんどの会員が単に興味を持っているだけで、事業活動、意思決定、リスク管理におけるテクノロジーの適用方法を研究・模索している人はごくわずかだったが、5～6年経った今、すべてが変わった。

グエン・タン・ソン氏は、9月19日にハノイで開催されたワークショップ「成功のためのデータ活用」で、多くの銀行がデータ管理アプリケーションを含むデジタルエコシステムにおける詐欺防止や決済活動に新しいテクノロジーを適用していると述べた。

巨大なデータ ウェアハウスを保有するという大きな利点を活用する方法を知っていれば、銀行は競争上の優位性を高め、ブランドを強化し、リスクを最小限に抑えることができます。

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ベトナム銀行協会（VNBA）研修センター所長のグエン・タン・ソン氏は、9月19日にハノイで開催されたワークショップ「データ活用による成功」で開会の辞を述べた。写真：タイ・カン

ただし、この資産を活用するには、まずデータを効果的に制御および処理、つまり管理する必要があります。

VNBA代表によると、大手銀行はデータ戦略を策定し、ガバナンスの枠組み、取締役会、スタッフ、専門部署、そしてステークホルダーの役割を規定する方針を定め、各段階における戦略を策定し、体系的に実行している。一方、小規模銀行はより低いレベルでデータ戦略を実行している。

PwCベトナムの財務アドバイザリーサービス部門リーダー兼副総裁のディン・ホン・ハン氏は、「データから得られるメリットはすべてデータ管理から生まれます。優れた、持続可能で安全な管理ツールだけが、データを効果的に活用できるのです」と述べています。

銀行にとって効果的なデータ ガバナンスのもう 1 つの利点は、世界中で絶えず変化する規制や法的要件に適応し、遵守できるようになることです。

東南アジアでは、規制要件による圧力、デジタル変革の推進要因、国境を越えたデータ管理の必要性により、金融機関はデータガバナンスの成熟化を進めています。

テクノロジーの応用は銀行の飛躍的な進歩に貢献する

銀行業界では、GenAIや機械学習といった新技術の活用により、顧客の嗜好や行動を理解することで画期的なソリューションが実現しています。一方、ビッグデータ分析は、パーソナライズされたサービスの提供、適切な商品の推奨、個々の金融目標の達成に役立ち、顧客満足度と銀行とのエンゲージメントの向上に貢献しています。

さらに、GenAIの学習機能は、複雑なプロセスの自動化、エラーの削減、運用時間の短縮、そして強力なリスク管理を実現します。GenAIと最新テクノロジーは、異常な行動パターンを理解することでリスク管理を改善し、不正行為を防止します。

GenAI は、履歴データ分析を通じて市場動向を予測し、よりスマートで正確な意思決定を行い、新しい製品やサービスの開発機会を広げ、急速な市場の変化に対応します。

マッキンゼー研究所の調査によると、AI全般、特にGenAIは生産性向上を通じて最大3,400億ドルの経済効果をもたらす可能性があるとされています。Statistaによると、銀行業界におけるGenAIへの投資は2030年までに850億ドルに達すると予想されています。

銀行は、要約、詳細な情報検索、変換/翻訳、既存コンテンツの拡張/強化、Q&A、新しいコンテンツの作成などの活動に GenAI を使用しています。

しかし、AIが業務にますます適用されていくにつれて、作成されるデータとモデルの量が増加し、サイバーセキュリティ、プライバシー、運用、合法性、コンプライアンスにリスクが生じます。したがって、潜在的なリスクを最小限に抑えるためには、AIを責任を持って適用する必要があります。