銀行業界はここ数年で大きく変化しましたが、その主な理由はテクノロジーが急速に変化していることです。フィンテック、つまり「金融テクノロジー」は、標準的な金融サービスの仕組みを変え、新しいアイデアやより良い方法を可能にしました。フィンテックには、お金の取り扱い、取引、移動の方法を変えたさまざまなテクノロジーとソリューションが含まれています。この用語は、スタートアップ企業とテクノロジー大手の両方を指すのによく使用されます。このブログ投稿では、新しいテクノロジーにおけるフィンテックの役割と、それが金融業界にどのような変化をもたらしているかについて説明します。
参照： ポスト COVID-19：フィンテックの台頭か衰退か？
フィンテックの新興技術
フィンテックの進化は、新興技術の採用と統合と密接に関係しています。フィンテックの状況を一変させている主要な技術のいくつかを詳しく見てみましょう。
ブロックチェーンと暗号通貨
ビットコインで初めて使用されたブロックチェーン技術は、標準的な決済システムを大きく変え、分散型金融（DeFi）にこれまでにない新たな可能性をもたらしました。この画期的な技術により、仲介者なしで取引を安全かつ明確に記録する分散型台帳システムが構築されました。ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨は、従来の資産や投資の代替として非常に人気が高まっています。実際には、ユーザーにより多くの情報、より優れた保護、より簡単なアクセスを提供することで、人々は標準的な銀行や決済会社を避けることができます...ブロックチェーン技術により、新しい金融サービスやアプリの作成が可能になりました。これには、複雑な金融取引を理解して追跡しやすくするスマートコントラクトや、グローバルな貿易ネットワークをよりオープンで効率的にするサプライチェーンファイナンスソリューションが含まれます。
人工知能 (AI) と機械学習 (ML)
AI と機械学習アルゴリズムを併用することで、銀行業務は大きく変わりました。これらのテクノロジーは、信用スコアリング システムの改善、詐欺の発見と阻止、パーソナライズされた投資アドバイスを提供するロボアドバイザーの作成、簡単かつ迅速に顧客サービスを支援するチャットボットの作成など、さまざまな用途に使用されています。AI と ML により、金融機関はより正確なデータに基づいて選択を行い、多くの日常業務を処理し、顧客の満足度とエンゲージメントを高めることができます。これらのツールは、ビジネスの世界でデータに基づく意思決定を行うための大きな一歩です。
ビッグデータと分析
最近作成されている膨大なデータは、フィンテック企業が有利に活用できる情報の宝庫です。現在、高度な分析ツールは、非常に大規模なデータセットの分析を処理できるため、金融機関は有益な情報を得ることができます。ビッグデータ分析は、信用リスクを把握する上で重要な部分になっています。標準的な信用スコアよりも多くの要素を検討することで、より正確な評価が可能になります。これらのツールは、ユーザーに個別の金融アドバイスを提供するためにも非常に重要であり、ユーザーの関心と満足度を高めます。実用的な効率性の観点から、ビッグデータ分析は、コストを削減し、詐欺を阻止し、プロセス全体を改善する方法を見つけることで、内部プロセスを改善しています。
モノのインターネット (IoT)
銀行業務環境に新たな要素が加わり、モノのインターネット (IoT) が誕生しました。時計からコネクテッド プロダクトまで、ますます多くの IoT ガジェットが銀行業務に利用されています。こうしたデバイスから得られるリアルタイム データは、自動車のテレメトリ デバイスで監視される運転者の運転方法に基づいて保険料率を算出するなど、さまざまな用途に活用されています。また、IoT は資産の追跡にも役立ちます。センサーが輸送コンテナや工場設備などの貴重品の所在と状態を監視します。これにより、資産の追跡が容易になり、損失を削減できます。また、IoT によってモバイル決済カードやガジェットが利用できるようになり、多くの金融活動で現金やカードが不要になるため、支払いも容易になります。
量子コンピューティング
量子コンピューティングはフィンテックの仕組みを完全に変える可能性を秘めていますが、まだ初期段階にあります。量子コンピューターは非常に複雑な計算を素早く実行できますが、これは現在のところ通常のコンピューターでは不可能です。この新しいテクノロジーは、リスクの考え方、ポートフォリオの最適化、金融分野での暗号化の使用方法を揺るがしています。量子コンピューティングは大規模なデータセットを調べ、複雑な金融状況を模倣できます。これはリスクモデリングに役立ち、より迅速かつ正確な意思決定を可能にします。さまざまな要因と状況を考慮した量子アルゴリズムは、ポートフォリオの最適化に役立ちます。これにより、利回りが向上し、リスク管理が改善される可能性があります。また、将来の脅威から個人データと金融活動を保護するために、量子コンピューティングの影響を受けないセキュリティを作成する作業も行われています。
フィンテックにおける新興技術の応用
フィンテックの新興技術のいくつかを検討したところで、その応用についてさらに詳しく見ていきましょう。
デジタル決済
デジタル決済の選択肢が一般的になったことで、人々や企業の送金の取り扱い方が変わりました。モバイルウォレット、ピアツーピア決済アプリ、暗号通貨により、他の人に送金することが非常に簡単かつ迅速になりました。ブロックチェーン技術は、これらのデジタル取引が誠実で追跡可能であることを保証する鍵です。ブロックチェーンのログには、変更できないすべてのアクティビティが記録されるため、ユーザーは安心して送金や受け取りができます。また、ブロックチェーンは自律的であるため、仲介者は必要ありません。これにより、取引手数料と決済にかかる時間が削減されます。デジタル決済の変化により、世界の多くの地域では、現金を使わない取引が標準となっています。
貸付と信用
フィンテック企業は、AI 駆動型プログラムを使用して、銀行業務とクレジット業務を完全に変えました。従来の融資機関は、多くの場合、信用スコアと制限されたデータを使用して、誰かが信用に値するかどうかを判断します。一方、フィンテックの貸し手は、申請者の取引履歴、社会的行動、オンライン プロフィールなど、さまざまな種類のデータを調べて、申請者の財務状況のより正確で完全な概要を取得します。この方法により、リスクを正確に測定しやすくなるだけでなく、より多くの人がローンを取得しやすくなります。信用履歴が良好でなかったために標準的なルートでローンを取得できなかった個人や企業も、ローンを取得できるようになります。フィンテックにより、誰もがローンを利用しやすくなり、金融格差の縮小と経済成長の促進につながる可能性があります。
投資と資産管理
AI と ML を活用したロボアドバイザーの登場により、投資と資産管理は大きく変わりました。これらのオンライン ツールは、ユーザーの財務目的、リスク許容度、および時間的視野に応じて、自動的に投資アドバイスを提供します。ロボアドバイザーは、利益を最大化し、リスクを制御するために常に調整される多様な投資ポートフォリオを作成します。これは、膨大なデータセットと市場動向をリアルタイムで調査することによって行われます。ロボアドバイザーの最も優れた点は、これらのサービスを標準的な資産管理サービスよりもはるかに安い料金で提供していることです。これにより、熟練した財務支援と資産形成の方法がすべての人に利用しやすくなり、より幅広い人々が投資にアクセスしやすくなります。
暗号通貨取引所
暗号通貨の取引所は、デジタル資産の世界に入るための方法です。これらのサイトでは、ビットコイン、イーサリアムなど、多くの暗号通貨を売買および取引できます。暗号通貨スワップを使用すると、暗号通貨を通常の通貨に交換したり、その逆を行ったりできます。これにより、暗号通貨市場が急速に成長します。これらは、ビットコインの取引、価格の発見、個人および大口購入者の市場参入を容易にするために非常に重要です。多くのプラットフォームでは、ビットコイントレーダーの変化するニーズを満たすために、信用取引やスワップなどのより複雑な取引オプションも提供しています。
結論
新しいテクノロジーがフィンテックを推進し、銀行業務に変化をもたらしています。フィンテック ソリューションは、金融サービスをより簡単、より迅速、そしてよりユーザーフレンドリーなものにしています。これらのソリューションは、デジタル決済やローンから投資や保険まで、あらゆるものをカバーしています。しかし、これらの新しいアイデアは、規制、安全性、インクルージョンに関する問題ももたらしており、業界が最大限に成長するためには、これらの問題を解決する必要があります。
フィンテックは進化を続け、将来的には金融の仕組みの大きな部分を占めるようになるでしょう。ますますデジタル化が進む世界で、人々や企業にお金の管理、取引、ビジネスを行うための新しい方法を提供するでしょう。金融の世界は今、テクノロジーが壁を打ち破り、新しいアイデアや金融の平等を生み出す道を切り開いている、エキサイティングな時代にあります。
注目の画像: rawpixel.com による画像
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