Gartner、2022 年の銀行および投資サービス業界向けの 3 つの注目のテクノロジー トレンドを発表
ガートナーは、2022 年の銀行および投資サービス業界における 3 つの注目のテクノロジー トレンド、すなわち生成人工知能 (生成 AI)、自律システム、プライバシー強化コンピューティングを発表しました。これら 3 つのトレンドは今後 2 ~ 3 年にわたり成長を続け、金融サービス機関の成長と変革を推進すると考えられます。
Gartner の調査副社長である Moutusi Sau 氏は次のように述べています。「金融サービス機関にとっての最優先事項は成長ですが、リスク管理、コストの最適化、効率性の向上のために新しい技術革新も必要としています。銀行 CIO は次のような支援を行うことができます。」 AI の生成は、収益増加を追求する企業にテクノロジー ソリューションを提供し、自律システムとプライバシー強化コンピューティングは、金融サービス ビジネスを変革するためのさまざまな新しいオプションをもたらす長期的なソリューションです。」
グローバル バンキングおよび投資サービス同社の 2022 年の IT 支出は、前年比 6.1% 増の 6,230 億米ドルになると予想されています。最大の支出分野は IT サービス (コンサルティングおよびマネージド サービスを含む) で、その額は 2,640 億ドルで、業界の総 IT 支出の 42% を占めます。ソフトウェア支出は前年比 11.5% 増の 1,490 億米ドルと予想され、最も急成長している分野となります。
ガートナーがリリースしたこれら 3 つの新しいテクノロジーは、企業が事業運営、成長、変革の目標を達成するのに役立ちます。関連アプリケーションはすでに銀行業界や投資業界で登場しています。
トレンド 1: 生成 AI
Gartner は、2025 年までに、消費者向けのユースケースに使用されるテスト データの 20% が、統合された方法で生成されるデータになると予測しています。生成 AI は、オリジナルの複製ではない人工知能によって作成されたデジタル形式に基づいて学習し、革新的な作品を作成します。
銀行および投資サービス業界は、敵対的生成ネットワーク (GAN) と自然言語生成 (NLG) を、ほとんどの不正行為検出、取引予測、合成データ生成、およびリスク要因モデリング シナリオに適用してきました。このテクノロジーの可能性は、パーソナライゼーションを新たな高みに引き上げることです。
トレンド 2: 自律システム
自律システムは、自らを管理できる物理ハードウェアまたはソフトウェア システムです。環境から学習し、アルゴリズムをリアルタイムで継続的に変更して、複雑な状況で自らを最適化できます。 . 生態系における行動。これらのシステムは、新しいニーズや状況をサポートし、パフォーマンスを最適化し、人間の介入なしに攻撃に抵抗できる一連の機敏な技術機能を作成します。
現在、銀行業界の自律システムのほとんどはソフトウェアの形式で提供されています。そして、顧客や顧客のニーズを満たすために、ハードウェアの形をした自律システム、つまり人型ロボットが銀行のスマート支店に登場しつつあります。これらのボットは、自律的な債務管理、個人金融アシスタント、セルフサービス融資に使用できます。ロボ投資アドバイザーは高度に自動化されているため依然として信頼性の問題を抱えていますが、本質的には低レベルの自律システムです。
ガートナーは、2024 年に、関連ビジネスを販売する企業の 20% が、システムまたはデバイス学習に関連する製品の補償条項を放棄することを顧客に要求すると予測しています。
トレンド 3: プライバシー強化コンピューティング
プライバシー強化コンピューティング (PEC) は、プライバシーおよびデータ保護法の継続的な発展に伴い、信頼できない環境で個人データを処理する場合に情報セキュリティを確保できます。消費者の懸念が高まるとともに、この問題はますます重要になってきています。プライバシー強化コンピューティングでは、さまざまなプライバシー保護テクノロジーを使用して、金融サービス機関がコンプライアンス要件を満たしながらデータから価値を得ることができるようにします。
Gartner は、2025 年までに大企業組織の 60% が、分析、ビジネス インテリジェンス、またはクラウド コンピューティングの分野で 1 つ以上のプライバシーを強化するコンピューティング テクノロジを使用すると予測しています。
データは、金融サービス分野におけるさまざまな分析、計算、データ実現の作業において、かけがえのない役割を果たしています。金融サービス機関は、不正行為分析、インテリジェントな運用と保守、データ共有、マネーロンダリング対策などのアプリケーションに PEC を採用するケースが増えています。
Gartner のお客様は、2022 年の銀行および投資サービス業界の主要な戦略的テクノロジー トレンドおよび世界の銀行および投資サービス市場におけるエンタープライズ IT 支出、2020 ~ 2026 年、2022 年第 1 四半期アップデートで詳細をご覧いただけます。
以上がGartner、2022 年の銀行および投資サービス業界向けの 3 つの注目のテクノロジー トレンドを発表の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大統領の科学技術顧問評議会によって設立された生成 AI ワーキング グループは、人工知能分野における主要な機会とリスクの評価を支援し、これらの技術が公正かつ安全に開発および導入されるようにするためのアドバイスを大統領に提供することを目的としています。 、そして可能な限り責任を持って。 AMD CEOのLisa Su氏とGoogle Cloudの最高情報セキュリティ責任者Phil Venables氏もワーキンググループのメンバーだ。中国系アメリカ人の数学者であり、フィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏。現地時間の5月13日、中国系アメリカ人の数学者でフィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏は、物理学者のローラ・グリーン氏と米国大統領科学技術諮問委員会(PCAST)の生成人工知能作業部会の共同リーダーに就任すると発表した。

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生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

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