銀行業界ではDXの発展に伴って、デジタル化を進めてきたことも影響して様々な場面でデータ分析を活用しています。銀行業界では元々過去のデータなどをもとにして、銀行員が融資判断や投資信託の判断をしていましたが、この方法では銀行員それぞれで融資判断や投資判断が異なってくるので一定の水準を全員が保つことが非常に難しいです。
しかし、データ分析を活用することで銀行業界ではいろいろな場面で業務効率化や従業員の負担軽減を実現してきました。今回はデータ分析が金融業界に与えた影響や適用するメリットなどについて解説していきます。
データ分析とは
データ分析とは過去のデータを参考にして将来的にどのようなことが発生するか、現在の企業にはどのような問題点や課題を抱えているかを見つけることが可能です。
データ分析を活用することにより日常業務などで行っている単純作業などをAIが代わりにしてくれるようになるので、銀行員の日常業務が軽減されることになることから他の業務に割ける時間が多くなります。
データ分析は過去のデータを元にして予測を立てる、問題点や課題を見つけるので基本的な精度は高いので分析結果は信頼できるデータともいえます。過去のデータが多ければ多いほどデータ分析の精度は高くなりますが、金融業界では過去から莫大なデータがあるので、他の業界と比べてデータ収集をしやすいのが特徴です。
データ分析によって得た分析結果を参考にして、問題点や課題を修正することもできるので金融業界ではデータ分析は重要視されています。
データ分析が金融業界に与えた影響
データ分析が金融業界に与えた影響は大きく、これまでは銀行員が行っていた業務をいくつもデータ分析を取り入れることで業務効率化だけでなく、人件費削減や経費削減なども実現してきました。データ分析自体は業界によって与える影響の大きさは違ってきますが、金融業界ではデータ分析を取り入れることで働き方も大きく変化することになりました。
例えば、これまでは窓口で行っていた融資申し込みなどをインターネットからできるようにしたことで、融資申し込みの複雑な書類を簡略化することに成功しています。他にもデータ分析が金融業界に与えた影響は大きく、具体例についていくつか紹介していきます。
株式市場のリアルタイム把握
データ分析を導入することで株式市場のリアルタイム把握が可能になりました。株式市場では常に株価が変化しているので少しの変化でも取引などには大きな影響があることも多いです。
そのため株式市場をリアルタイムで把握できるのは取引上においては大きなメリットであるといえます。短銃に株価だけを分析するわけではなく、取引よってどのような影響を株式市場に及ぼす可能性があるかまで分析を行います。
セキュリティの向上
データ分析をすることでセキュリティの向上にも貢献してくれるでしょう。セキュリティは金融業界においては最も重要な要素ともいえるので、セキュリティの強化は金融業界では大切です。
金融業界では顧客の莫大な個人情報を取り合っていることから、個人情報を流出させてしまえば信用問題に発展してしまいます。こういった事情からデータ分析からセキュリティ強化は金融業界に大きな影響を与えたといえます。
データ分析によるリスク把握
データ分析によるリスク管理とは融資審査をする際などに重要です。例えば融資審査の際に過去に金融事故を起こしていないかなどの確認や融資後に返済を滞納するリスク把握などに役立ちます。
融資滞納は金融機関においては長年問題になっていますが、滞納している融資先から回収する手間などが必要です。融資審査に関してもデータ分析を参考にして判断することで、融資先の潜在的なリスクなどについても特定が可能です。
データ分析を適用するメリット
データ分析を適用することのメリットは多くありますが、データ分析を適用することで業務効率化を実現できるのが最も大きなメリットといえます。金融業界では業務効率化をすることで収益自体を増加させることに繋がるだけでなく、顧客からの要望などもデータとして収集して分析することが顧客満足度にも大きな影響があります。
具体的なデータ分析を適用するメリットに関して把握することは大事だといえるでしょう。
収益の最大化
収益の最大化は金融業界だけでなく、あらゆる業界で常に実現するために様々な対策などを行っています。金融業界では競争が激化していることもあるので、他の銀行よりも収益部分をどのようにして最大化するかによって、他の銀行と差をつけることに繋がります。
現在では銀行の収益は融資利息による収入以外にも手数料収入などがありますが、様々な収益で効率よく業務を遂行するためにもデータ分析は必要不可欠です。
顧客のニーズを満たせる
顧客のニーズを満たせることもデータ分析を行うことで可能になるだけでなく、顧客のニーズも多様化しているので銀行員がそれぞれで対処していくのは難しいと言われています。しかし、データ分析を行うことで顧客それぞれに合わせた商品提案などができるようになることから、顧客のニーズを満たすことにも繋がります。
顧客取引において、相手のニーズを把握してニーズを満たすための解決策を提案することは基本ともいえるので、データ分析を参考にして提案を行うことで顧客ニーズを満たせる可能性は高くなるでしょう。
銀行業務の処理の向上
銀行業務の処理の向上にもデータ分析は大きな影響を与えています。銀行業務の処理に関して、これまで細かいデータ分析やデータ入力も銀行員の手によって行っていることが多かったですが、データ分析を導入することでAIなどが自動で処理してくれるようになるので銀行業務の処理が向上します。
それ以外にも分析結果を参考にして銀行業務を行うことで、問題点や課題についても気づくことができるので銀行業務の処理の向上にも影響が大きいです。
データ分析の目的はお客様のため
データ分析は上手に活用することができれば、企業全体の業務効率化や収益の最大化、従業員の負担の軽減など様々なメリットがあることを紹介してきました。しかし、金融業界で行うデータ分析は最終的な目的はお客様のニーズを満たすためのものであるといえます。
銀行を利用してくれるお客様に対して十分なサービスや情報を提供することで、顧客満足度を高めることがデータ分析の目的です。
まとめ
データ分析が金融業界に与えた影響は大きなものがあり、データ分析が金融業界に現れたことから金業界全体に大きな変化を与えました。
特に影響が大きかった部分は融資関連の部分ともいわれており、データ分析などのDXが導入されたことでこれまでは窓口で融資申し込みをしていましたが、インターネット上で融資申し込みができるようになりました。
それだけでなく、融資審査自体も以前は銀行員などが過去のデータを参考にして融資判断をしていましたが、データ分析を取り入れることでAIなどが判断するようになったので、融資判断自体も素早くなっただけでなく、融資判断精度も高くなったといわれています。
金融業界でのデータ分析の最終的な目的はお客様の満足度を高めることであり、顧客満足度を高めることで顧客ニーズを満たすことで金融業界のデータ分析は完成します。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
