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機械学習を金融業界で活用するためには?事例や必要な知識・スキルを解説!

本記事では、機械学習を金融業界で活用するために必要なことや事例について解説しています。また、機械学習に必要な知識やスキルについても解説しています。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。

機械学習とは

機械学習とは、機械自身が自動的に学習することであり、現在さまざまな機器やシステムに組み込まれています。機械学習を語るうえで重要なものが人工知能(AI)です。機械学習とは、人工知能の学習方法の一部であり、分析するデータが膨大なほど、精度の高い予測や判断ができる人工知能を構築できる可能性が高まります。

現在利用されている人工知能の多くがディープラーニング」という学習方法によるデータ分析を行っています。ディープラーニングとは、膨大なデータを機械学習することにより、機械のみの力で自動的に学習する方法のことです。ディープラーニングを行う際に用いられる膨大なデータをディープニュートラルネットワークと言います。

機械が自動的に学習できるため、機械学習は現在さまざまな現場で利用されています。利用される現場の例をあげると、Webアプリの開発やデータサイエンスなどです。

Webアプリの開発では、Webアプリ内のシステムに機械学習のアルゴリズムを組み込みます。機械学習が組み込まれたWebアプリは自動的に学習し、最適な形へと変化していきます。また、Webアプリに組み込むことにより、Webアプリを利用する人のデータを収集できるようになり、効率よく機械学習が行えるようになります。

データサイエンスでは、データ分析の手法で活用されることがほとんどです。膨大なデータを効率よく扱うために必要になり、データサイエンスで利用するビッグデータという「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」を扱うためにも機械学習が必要になります。そのため、データサイエンスに機械学習が利用されています。

 

現在、機械学習は大きく発展している分野であり、世界中からとても注目されています。そのため、機械学習が組み込まれた機器やシステムが多く存在し、精度の高い機械学習により、機器やシステムの進化が加速していきます。

また、人工知能により、機械が正確な予測や判断を行えるようになりつつもあります。機械学習の制度が高まり、人工知能の能力が向上することで、予測や判断の精度が高まります。そのため、自動運転自動車や自動認識システム等の近未来的な技術を駆使した機器や医療などさまざまな分野が発展する可能性が高まります。

このようなこともあり、機械学習の精度を高めることがとても重要であり、そのためには膨大なデータが必要不可欠になります。また、良質なデータが多ければ多いほど、機械学習の精度を進化させる効率が上がり、機器やシステムの成長が加速されるため、皆様の生活がよりよくなることが予想されます。

機械学習を金融業界で活用した事例を紹介

機械学習はその特性上、金融業界との相性も良く、返済を延滞する可能性がある人を解析するなどさまざまな活用方法で利用されています。そこでここでは、機械学習を金融業界で活用した事例を紹介していきます。

返済を延滞する可能性のある人を予測するシステム

機械学習を活用することで顧客のデータを分析、処理し返済を延滞する可能性のある人を予測するシステムが存在します。人工知能によるディープラーニングを用いて、顧客情報を自動的に学習することで顧客一人一人のお金の流れを分析し、延滞する可能性のある人の属性を導き出しています。このシステムの精度は約98%です。

今後さらに分析する情報が増えることで精度を高められるようになり、延滞する人を正確に導き出す可能性が高まります。

投資やローン返済を機械が可視化することで資産運用をサポートするシステム

機械学習を活用することで投資やローン返済といった目に見えにくいものを可視化し、資産運用をサポートするシステムが存在します。従来では可視化することが困難であった投資やローン返済等の情報を人工知能を用いることで、わかりやすく可視化できるようになるため、資産運用を比較的簡単に行えるようになっています。

また、資産運用のデータを多く収集し、人工知能に機械学習させることでさらに精度が高まるため、今以上に資産運用が楽になり、投資といった比較的難しい領域に手を出しやすくなります。

人工知能によるコンプライアンス業務の効率化

人工知能を活用することでコンプライアンス業務を効率化し、業務時間を短縮できるようになりました。従来の金融業界では、コンプライアンス業務に大幅に業務の時間を省いていましたが、人工知能による機械学習を用いることで業務の工数を減少させることができます。

そのため、コンプライアンス業務の効率化につながり、従来までコンプライアンス業務に割いていた時間を他の業務に利用できるようになっています。また、人工知能の制度が高まることで、コンプライアンス業務以外の業務を機械によって自動的に行うことができるようになるため、さらに業務の効率化につなげられます。

人工知能によるクレジットカード審査

人工知能による機械学習を活用することでクレジットカード審査における不正行為の防止を行えるようになりました。従来までのクレジットカード審査となると、クレジットカードを作ろうとしている人の個人情報を調べ、問題がないか調査する手間があり、個人情報を詐称してクレジットカードを作成する人もいました。そのため、金融業界は不正情報により作成されたクレジットカードの利用により、大きな金銭的損失を被っていました。

しかし、人工知能を導入した審査により、不正行為を目的としたクレジットカードの作成を防止できるようになったため、金銭的な損失を防ぐことにも成功しています。

機械学習を金融業界で活用するために必要なこと

機械学習を金融業界で活用するために必要なことは、金融業界の情報を人工知能に学習させることになります。そのため、金融業界に特化している人工知能の開発が必要になり、金銭的な取引を行うため、精度に長けている必要もあります。

また、精度に長けている人工知能の開発には多くの時間を要するため、金融業界で本格的に導入されるのは数年後になる可能性が高いです。

金融業界で機械学習が活用されることにより、金融業界で働く人以外にも投資やローン返済等の金融にかかわることを行う顧客側にもメリットが多いため、本格的に導入される日が待ち遠しいです。

機械学習に必要な知識やスキル

機械学習を構築するためには専門的な知識やスキルが必要になります。そこでここでは、機械学習に必要な知識やスキルを解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。

  • 統計学
  • 情報工学
  • 英語力

統計学

統計学では、「数学的知識」や「データ分析の手法」などの知識やスキルが必要になります。

数学的知識では、機械学習を構築する際のデータの整理が行いやすくなることや仮説が立てやすくなるため、確率や統計、微分積分、アルゴリズムや解析モデルの知識が必要です。

データ分析の手法では、さまざまなデータに対応し、精度の高い機械学習を構築するため、統計処理や数理モデルの作成のスキルが必要です。

情報工学

情報工学では、「プログラミング言語」や「データベース」、「ビッグデータの処理」の知識やスキルが必要になります。

プログラミング言語では、機械学習で利用する「Python」と統計解析で利用する「R言語」の知識やスキルが必要です。特に機械学習においてPythonは必要不可欠な知識になります。

データベースでは、機械学習で利用するデータの保管、管理を行うために必要になります。

ビッグデータの処理では、扱うことが難しいビッグデータの分析、処理するための知識やスキルが必要になります。

英語力

機械学習の情報源のほとんどが英語であるため、英語力が必要になります。また、英語の情報は鮮度が高く、精度の高い機械学習を構築するためにとても重要です。

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引用元:Tech Teacher

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まとめ

本記事では、機械学習機械学習を金融業界で活用するために必要なことや事例について解説しました。機械学習は現在、金融業界以外の多くの業界でも導入されているため、今後さらなる進化が期待できます。