銀行が今抱える問題の一つに、顧客との接点が日々多様化する中でどう自行の優位性を保つか、もしくは顧客にとっての利便性をはるかに向上させるか、重要になってきています。今後も銀行が直面するであろう数個の課題に焦点を当てて簡単にまとめてみました。 人工知能、API、ビッグデータ、そしてブロックチェイン・・・

1. 顧客接点の多様化と銀行のデータ戦略
小林 孝嗣 on 2016-04-05

2. ★ 専攻：犯罪心理学 >> 環境地理学
★ 専門：ビッグデータ戦略およびアルゴリズム開発
- 飲料業界
- インターネット通信業界
- EC物販業界
- 製薬業界
- 食農業界
- 健康フィットネス業界 など

3. データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素
Data: ビッグデータからスマートデータの時代へ
API: 自社開発から協業による価値創造の時代へ
AI: 人工知能の力でより創造性の高い時代へ
+1.Blockchain: 直接繋がる財務基盤技術の時代へ

4. Smart Data
データの選定
API Economy
データの収集
Artificial Intelligence
データの利活用
データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素

5. Smart Data
顧客行動を通じて顧
客を理解できれば！
API Economy
協業しながら顧客が
使うサービスの表面
になれれば！
Artificial Intelligence
作業の効率化や複
雑な事象の理解を高
められば！
各要素がなぜ必要とされるかというと

6. まず、人と物の接点が多様化し顧客理解が難しく
NOTE: http://www.internetworklink.com/iot-ioe-and-big-data/

7. 一方でデータの種類とデータ生成速度が劇的に増加
NOTE: http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121410.html

8. 結果、顧客への対応もより迅速・柔軟さが必要
NOTE: http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/intelligent-data-services/bigdata/offering/007-index.html

9. また、データ量も質も向上すれば知識も激増し
NOTE: http://www.bbc.com/news/technology-34175290

10. 人工知能のお陰で居住空間はよりシンプル＆便利に
NOTE: http://investadelaide.com.au/why-adelaide/adelaide-smart-city/the-smart-city-vision/

11. また人工知能が人間的アプローチをより簡単に
NOTE: https://www.kensho.com/#/ NOTE: https://www.money-design.com/

12. Smart Data
行動に至った背景や
文脈が重要な鍵
API Economy
他社との協業を通じ
て顧客価値UP
Artificial Intelligence
繋がるネット空間と
データで今まで以上
の速さで知識・知恵
が集まる
データ社会では3要素をうまく駆使することが重要

13. データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素
Data: ビッグデータからスマートデータの時代へ
API: 自社開発から協業による価値創造の時代へ
AI: 人工知能の力でより創造性の高い時代へ
+1.Blockchain: 直接繋がる財務基盤技術の時代へ

14. 世界的にもモバイル端末の利用が激増している中で
NOTE: https://www.statista.com/chart/1898/mobile-data-traffic/l

15. モバイル利用は情報の収集やSNS目的が増加しつつも
NOTE: https://gamestyle.sega-net.com/

16. 情報・商品の消費の場と決済の連携が急がれます
NOTE: http://venturebeat.com/2015/12/18/the-rise-of-contextual-commerce-infographic/

17. 同時に、顧客の理解を深める技術も多様化しており
ウェブやモバイルサイトの行動履歴 ワイアレス通信を使った行動態様

18. 統合的に顧客の行動パターンが見えるようなりました
NOTE: http://www.genesys.com/jp/customer-experience/customer-journey

19. NLPとCRMが合わさった便利なツールも増えており
NOTE: http://www.idioplatform.com/

20. 個人の興味関心に合わせた自動配信も可能です

21. データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素
Data: ビッグデータからスマートデータの時代へ
API: 自社開発から協業による価値創造の時代へ
AI: 人工知能の力でより創造性の高い時代へ
+1.Blockchain: 直接繋がる財務基盤技術の時代へ

22. 複雑な顧客行動の理解にはAPI連携が不可欠です

23. 人と物が
無限に
繋がる
情報の
多様化
User
Interfaceの
重要性UP
データ形式やデータ構
造が雑多な状態でも迅
速な対応が必要
繋がる経済の下ではど
んなデータを繋げると
何ができあがるかアイ
デアが重要
顧客が必要とする内容
をどれだけ提供できる
かが鍵
API連携を進めるには、自社の資産を理解し、顧客との
接面の質を高めることが大切です

24. 顧客が日々どういうサービスどう使うか理解し
NOTE: http://thefinancialbrand.com/55952/2016-top-banking-trends-predictions-forecast-digital-fintech/

25. API連携を加速させつつ顧客との接面を拡大してく
NOTE: http://apigee.com/about/solutions/financial-services-banking-api-management

26. ウェブでとれない情報は、ワイアレス技術を駆使し
NOTE: https://www.youtube.com/watch?v=wtBERi7Lf3c

27. 顧客が抱える課題をリアルタイムに解決してあげる
NOTE: https://www.youtube.com/watch?v=JrRS8qRYXCQ

28. 待ち時間の低減
ワイアレス技術を
使って店舗・ATMの
待ち時間を低減
機会ロスを低減
事前に店舗状況を知
らせることで潜在顧
客が他の店に流れる
のを防ぐ
不正利用の防止
万が一顧客のカード
が不正利用された時
にアラートが流れる
顧客理解を進めるとこで利便性の向上は計りしれず

29. NOTE: http://blog-jp.treasuredata.com/entry/2015/10/23/125051
しかし、API連携には多様なデータ統合が不可欠

30. データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素
Data: ビッグデータからスマートデータの時代へ
API: 自社開発から協業による価値創造の時代へ
AI: 人工知能の力でより創造性の高い時代へ
+1.Blockchain: 直接繋がる財務基盤技術の時代へ

31. データがあれど複雑な分析に対応する人材がおらず
NOTE: http://www.boulibrand.com/Article-1590-Oops_Big_Data_Baffles_Most_Marketers

32. 担当は、施策シナリオを検討・検証に頭を悩す日々
どのメディアに幾ら投資
すれば良いか？
新しいメディアを使うべき
か？
TV広告を増やしたらどう
なるか？
投資額を抑えながら売
上をアップさせるには？
広告代理店のメディア
プランを検証したい。
弱いエリアへの対策
は？
急にマーケティング計画
が変更に・・・
もし、TV広告を止めた
ら？

33. ビッグデータ分析人材の確保・育成は難しいという理解
のもと新しいサービスが出てきています
シナリオベース 汎用化

34. 一つは、What-if分析とAIを駆使した予算配分最適化
NOTE: http://www.thinkvine.com/

35. 詳細なデータを基に現実に近い仮想顧客を作成し
過去の施策 刺激
過去の売上反応
競合の活動
将来の市場変化
購買行動
メディア接触
1 広告・販促活動 3 生活者・市場の動
き
4 結果としての売上
2 季節要因・市場動向
気温・景気など 助長・抑制
インフルエンザ
伝播予測
交通渋滞予測 ロジスティックス口コミ伝播予測適応例

36. 既存施策の評価から将来施策の評価までカバー
妥当な予算配分はどういう組合せか？
将来の市場動向を
鑑みた投資シナリオ
を効果を測定します
効果的なメディア☓セグメントを狙えてるか？
各セグメント毎、特に
CLVが高いセグメン
ト、にどのメディア・
ビークルが効果的な
のか測定します
新製品や新セグメントへの投資が妥当か？ 異なる出稿時期・量・内容の効果はどうか？
意識調査などに記さ
れた新しい施策に対
する生活者の反応
を使い、効果検証を
行います
出稿期間・出稿量・出
稿内容が異なる投資
シナリオを作成して、
将来予測します

37. もう一つは、業務ドメインに特化した機械学習ツール
NOTE: https://www.datarobot.com/

38. モデル作成は自動化なので結果の解釈に専念できます
NOTE: http://www.algorithms.io/

39. Data Scientistがいなくても高度な分析が可能になる
汎用モジュールを用意
各領域で頻繁に使われ
るような分析モデルは
パッケージとして用意さ
れている
予測精度UPの機械化
複数の数理モデルを組
み合わせて最適なモデ
ルを作成する
モデルAPIの自動作成
モデルが出した予測結
果をサービスに反映さ
せるためのAPIを自動
生成する
高度な専門知識の価値を迅速に利活用できる

40. データ社会でのサービス利便性を高める3つの要素
Data: ビッグデータからスマートデータの時代へ
API: 自社開発から協業による価値創造の時代へ
AI: 人工知能の力でより創造性の高い時代へ
+1.Blockchain: 直接繋がる財務基盤技術の時代へ

41. 繋がる世界で最も注視されるBlockchain技術

42. その背景にあるのが「機器の民主化」という考え方
HOME: https://securityledger.com/2015/01/ibm-and-samsung-bet-on-bitcoin-to-save-iot/
閉鎖的 / 集中管理 開放的 / 集中管理 開放的 / 分散管理

43. 通常買い物すると支払認証は個人認証で行いますが
HOME: https://securityledger.com/2015/01/ibm-and-samsung-bet-on-bitcoin-to-save-iot/
多くの取引で個人による署名や生体認証が主流です

44. IoT連携した端末が必要に応じて独立して取引を行い
HOME: https://securityledger.com/2015/01/ibm-and-samsung-bet-on-bitcoin-to-save-iot/
各端末が独立して認証を行うが一定額を越えると個人認証が必要
ネットワークで繋がれた
「スマートな契約状態」

45. Blockchainを使って安価で安全な取引記録を行う方向へ

46. 最後に

47. 顧客が必要とするプラットフォーム化へ向けて
顧客への
利便性UP
に向けた協
業
データ
戦略の
徹底
迅速な対応
を可能にす
る
体制強化

48. 需要がBankからBankingへの移行している模様です