2022年、オートメーションはフィンテックをどう変えるのか?

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2022年、オートメーションはフィンテックをどう変えるか

OVIDIU POPESCU(オービディウ・ポペスク

2022年8月19日12 読む

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フィンテックはすでにあなたの私生活や仕事を一変させていますが、最も驚くべきことは、あなたがそれに気づいていないことです。

私たちは、銀行、金融、消費者関連のアプリケーションやソフトウェアの簡単さ、便利さ、即時性に慣れきってしまい、もはや当たり前のものとなっています。そのため、私たちの日常生活に溶け込み、当たり前のように利用されています。

かつて金融界の黒子と言われたフィンテックは、今やすっかり有名になった。破壊者」が主流となり、それは瞬く間に実現した。

しかし、FinTechがユビキタスであるにもかかわらず、あなたはまだいくつかの疑問を持っているかもしれません。FinTechと銀行の違いは何なのか?FinTechはいずれ伝統的な銀行に取って代わるのだろうか?また、FinTechにおける自動化の役割とは何なのでしょうか?

まずは基本的なところから。

FinTechとは何か?

フィンテックとは、携帯電話でタクシーを呼んだり、給料を受け取ったり、請求書を支払ったり、金融市場を取引したりする方法です。暗号通貨、デジタルトークン、デジタルキャッシュ。自動化、人工知能、機械学習の力をあなたの指先に。

ポートマントーの一種。 フィンテック は、金融(Finance)と技術(Technology)の2つの単語の組み合わせである。一般的には、自動化の力によって企業や個人の既存の金融形態を改善する多くのモバイルアプリケーション、ソフトウェアプログラム、および関連技術を指します。Tralityなどの取引プラットフォーム、N26などのデジタルバンク、Venmoなどのピアツーピア決済サービス、Wealthfrontなどの「ロボアドバイザー」(自動ポートフォリオマネージャー)などが挙げられる。

FinTechの簡単な歴史

FinTechは紛れもなく未来であるが、その多くの最近の革新は、少なくとも1950年代まで遡る歴史を裏付けている(ただし

1860年代とする説もあり).ダイナーズクラブ社は、最初のクレジットカードを発売し、金融の歴史を変えたといっても過言ではないだろう。

  • 1950s – クレジットカード – 現金を持ち歩く負担を軽減するために
  • 1960s – ATM – 窓口・支店の代替に
  • 1970s – 電子株取引 – 1971年、世界初の電子株式市場「NASDQ」が取引開始。
  • 1980s – オンライン証券会社-。 個人売買をもっと身近にするために
  • 2000s – 暗号通貨、取引自動化、モバイルウォレット、決済アプリの誕生

そして、FinTechの未来は、その過去と同様に印象的なものになりつつある。以下の通りです。 ある調査では、2018年に約15億ドルがブロックチェーンに投資され、2023年には世界の投資額がおよそ10倍の159億ドルになると予測されています。

FinTechにおける自動化とは?

自動化とは、人間の制御とは無関係に動作する機械やコンピュータを利用することと定義され、FinTechの自動化の教科書的な例としては 暗号取引ボットの使用.

大多数の個人投資家が暗号を手動で取引し、しばしば失敗の恐れ(FOMO)に基づいて市場のタイミングを計ろうとして失敗しているのに対し、金融機関は何十年も自動取引のパワー、効率、客観性を利用しており、その結果がそれを物語っています。で ニューヨーク州会計検査院による報告書ウォール街の利益は、市場が低迷する前の2021年後半には、記録的な水準に近づいていた。

FinTechにおける自動化は、送金や支払い、財務計画、予算編成、投資、貯蓄、保険、借り入れなど、多くのサービスの改善と容易化の原動力となっています。人間の入力に頼るのではなく、自動化によって金融取引が大幅に簡素化され、その結果、より手頃な価格で、よりアクセスしやすく、より包括的になる(例:以下のニーズに対応する 銀行口座を持たない人々や銀行口座を持たない人々).

自動売買ボットの台頭

FinTechにおける自動化の最も革新的な利用法の1つが トレーディングボットは、個人またはリテール・トレーダーの投資アプローチに変革をもたらし続けています。

最近まで、個人は信頼性に欠け、時間がかかり、主観的で非効率的な手動取引に頼るしかなかった。一方、ウォール街やその他の場所にある大手金融機関は、以下のような恩恵を受けてきた。 自動売買 は何十年も前から、その驚異的な利益を説明しています。しかし、TralityのようなFinTechの破壊的なパワーは、現在、プロ級のトレーディングツールを必要とする人なら誰でも提供することで、競争の場を平らにしているのです。ここでは、自動売買ボットについて簡単に説明し、その利点と、それらがどのように取引を変革しているかを学びましょう。

暗号化取引ボットとは何ですか?

暗号取引ボットは、あなたとあなたの間の高性能な仲介者として考えてください。 Binanceのような暗号取引所.暗号取引ボットは基本的に、人間よりも効率的に反復的な取引タスクを実行する自動化されたプログラムです。より正確な定義は、暗号取引ボットが事前に定義された一連のルールに基づいて機械学習(ML)と人工知能(AI)を使用して機能を実行することを含むように拡張されるかもしれません。そして、そこには 暗号取引ボットには様々な種類があります。アービトラージ、コインレンディング、信用取引、マーケットメイキング、テクニカル取引ボットなどです。

暗号取引ボットの基本的な仕組みは、4つの主要な段階を含んでいます。1)データ分析、(2)シグナル生成、(3)リスク配分、(4)実行。機械学習ソフトウェアの力を借りて、暗号取引ボットは膨大な量のデータを分析・解釈することができ、人間が処理できるものをはるかに超えています。テクニカル分析指標と前述の市場データを使用して、暗号取引ボットは取引シグナルを生成し、個々のユーザーの入力に基づき、そのリスク許容度に応じたリスク配分を行います。そして、最後のステップは、暗号通貨の実際の売買で、前のステップで確立された仕様に基づいて自動化された方法で行われます。

暗号取引ボットの利点は何ですか?

まず知っておくべきことは、暗号取引ボットを使用することには多くの利点があり、それこそが大規模な機関投資家の金融会社が何十年にもわたってボットを使用してきた理由だということです。あなたが個人トレーダーであれば、あなたは唯一の暗号取引ボットを使用して暗号を売買する必要があります。市場のタイミングを計ることは事実上不可能です(もう一度この文章を読み直してください)。

暗号市場は24時間365日オープンしており、カジュアルな投資家にとっては例外的に困難です。 暗号を購入するのに最適な時間帯を特定する。.このような暗号取引ボットなどの自動取引ツールを装備した場合、あなたは取引や取引の機会を逃さないことを保証しています。その多くの利点は次のとおりです。 無感動取引, 高速取引スピード, バックテストと紙上取引, リスク分散そして 取引規律.

もしかしたら、あなたは以下のことに興味があるかもしれません。 最も過小評価されている暗号通貨.または、あなたはちょうどいくつかを追加したいかもしれません。 新しい暗号コイン をあなたのポートフォリオに追加します。暗号取引ボットは最大限の柔軟性を提供し、トレーダーは世界のどこからでも一日中いつでも規律ある客観的な方法で資産を購入、売却、保有することができます。

トラリピで暗号通貨自動売買

ヨーロッパの中心に本社を置くウィーンのTralityは、すべてがボットによって自動化される未来を思い描いています。そして、特に自動化された投資に関して言えば、Tralityは以下をもたらすために存在しています。 自動化されたアルゴリズム取引 を、それを必要とするすべての人に。

多くの投資家が感情的な取引やタイミングの悪さによって損失を出している一方で、金融界の上層部は高度な自動化システムのおかげで利益を上げています。だからこそ、トラリティは革新的で他にはない自動取引ツールを個人投資家に提供できることを誇りに思っているのです。

トラリピのルールビルダー

トラリティの主力製品の1つであるルールビルダーは、コーディングの経験がほとんどない暗号トレーダーを対象としています。そのクリーンでエレガントなデザインは、ユーザーがプロ級のツールを使って、取引のアイデアを迅速かつ容易に収益性の高い戦略に変換できることを意味します。

直感的なグラフィカルユーザーインターフェースを持つルールビルダーは、シンプルかつ強力なルールベースのボット作成エディタで、トレーダーがブール論理に基づいてテクニカル指標をドラッグアンドドロップすることによってアルゴリズム取引ボットを構築し自動化することができるものである。100種類以上のテクニカル指標と定義済みのストラテジーが用意されており、トレーダーは個々のニーズに合わせて簡単にボットをカスタマイズすることができます。

トラリティの高速バックテスターは、1)パフォーマンス(例:損益、トータルリターン、勝ちトレードあたりの平均利益)、2)リスク/リターン(例:ボラティリティ、シャープ比)、3)ラン(例:最大ドローダウン、水没時間)を測定するために一般的に使用される様々な統計値を採用しています。

トラリピのコードエディター

トラリティの主力製品の一つである最先端のコードビルダーは、世界初のブラウザベースのPythonコードボットエディタです。最新のテクノロジーを使って洗練された取引アルゴリズムを開発したい経験豊富なトレーダー向けに設計されています。

Pythonプログラマーは、コードを作成し、彼らのアルゴリズムをバックテストするためにコードエディタの強力なツールと革新的な機能のフルレンジを使用して自宅で感じることができます。インテリジェントなオートコンプリートと同様にブラウザ内のデバッグを備えたブラウザ内の編集は、取引アイデアの開発と最終的に収益性の高い取引ボットとして実現するためのシームレスなプロセスを提供します。

テクニカル分析指標のフルレンジと、NumPyを含む増え続けるライブラリにより、コードエディタは、様々な市場状況や短期および長期の様々な取引目標に基づいたボットのカスタマイズに最大限の柔軟性を提供します。

超高速のブラウザ内バックテストは、アルゴリズムのテストと微調整を迅速かつ容易に行うことができることも意味します。明確なバージョン管理とバックテスト履歴の恩恵を受けると同時に、使いやすいAPIで金融データにアクセスすることができます。

トラリピは安全・安心ですか?

ルールビルダーとコードエディターで作成された全てのストラテジーとアルゴリズムは完全にエンドツーエンドで暗号化されており、トラリティのプラットフォームで作成された全てのボットは厳格なセキュリティとプライバシー基準をクリアしています。トレーダーの資金は選択した取引所で安全に保管され、トラリティは出金不可のAPIキーのみを使用しています。

自動化とFinTechにおけるその他の重要な開発

多くの人にとって 自動化は破壊的なレシピを提供する 伝統的な銀行部門やいわゆる「レガシー」企業にとって、ディスラプションは、最近の流行語のようなものです。この言葉自体は、急進的でシステム的な変化(印刷機やインターネットを思い浮かべてください)を意味し、その頻度は低い傾向にあります。ご存知のように、テクノロジーは何世紀にもわたって人間の介入を減らし、あるいは制限するために使われてきました。

むしろ、自動化の進展によるFinTechの変革というのは、革命というより進化という意味合いが強いです。自動化によって、プロセスはどのように合理化、効率化、収益化、アクセス性、適応性、安全性が向上するのでしょうか?

一般的に、自動化は以下のような主要な方法でFinTechセクターを変革していると言われています。

  • 不正の検出と削減
  • 運用コストの削減
  • リアルタイムデータ処理(融資など)
  • 規制遵守の観点から透明性・正確性を向上
  • 支払い照合のボリュームが増加

自動化とFinTechの最も重要な動きについて詳しく見てみましょう。

人工知能(AI)

人工知能(AI)は、FinTechエコシステムの重要な構成要素です。実際、FinTech企業やレガシー企業にとって非常に重要なものとなっており、現在では融資の決定、詐欺の検出、カスタマーサポート、信用リスク評価、富の創出・管理などのプロセスで利用されています。

例えば、データは依然として王様であり、事実上すべてのFinTechは自動化によってビッグデータの力を利用している。初期のAIのように単に書類をスキャンするだけでなく、現在のバージョンでは、ディープラーニング(機械学習については後述)を使用して、規制遵守を確保するために膨大な量のデータをスキャンして選別しています。その代表例が、Know Your Customer(KYC)コンプライアンスとアンチ・マネー・ローンダリング(AML)チェックであり、これらは包括的な用語として “KYC “に分類される。レグテック.”人工知能は、「InsurTech」、すなわち保険業界が保険金請求の処理と検証を改善するために技術を利用することの成功の背景にもあります。

人工知能の学術的な研究は急速に進んでいる。の調査において フィンテックの研究・政策議論インペリアル・カレッジ・ロンドンとペンシルバニア大学の研究者は、AI/MLを使用した信用スコアリング、マーケットプレイス融資とピアツーピア(P2P)融資の役割、デジタルバンキングと投資サービスの強化システムにおける自動化の使用に関するセクションを含んでいます。暗号が今後数年でより広範な普及を達成するにつれ、国内外のコンプライアンスを管理し、ピア間や機関間の金融取引を自動化するこのクラスのソフトウェア・アプリケーションは大きく成長することが予想されます。

機械学習(ML)

というような見出しで機械学習がフィンテックに大きな可能性を秘める理由機械学習がフィンテックにもたらす価値と重要性は、近視眼的なトレンドスポッターでさえも認識することでしょう。データについて述べたことを思い出してください。生活のあらゆる側面がデータの塊となり、保存、取引、販売、分析、数値化されるようになると、フィンテック企業は、人間ができないことをやってのける機械学習のパワーと能力にますます依存するようになるのです。

によれば、以下の通りです。 一応の目安機械学習は、2023年までに803億ドルの収益に達すると予想されています。ヘルスケア業界におけるMLの利用拡大がこの成長のかなりの部分を後押ししていますが、機械学習はFinTech分野、特に支払い照合において重要な利用が続いています。オンライン商取引やデジタル決済への移行に伴い、企業はタイムリーな決済処理に苦慮しています。複雑なデータ照合は通常、人間が手作業でチェックしますが、機械学習はスピードと精度を大幅に向上させ、このプロセスを再構築する可能性を秘めています。

より身近なところでは、研究者は以下のことを探求し続けている。 暗号取引における機械学習の利用.与えられた 暗号の悪名高いボラティリティが、どの程度まで上昇するのかを見極めようとしています。 暗号通貨の収益性を予測するために機械学習を使用することができます。 機械学習技術(例えば、線形モデル、ランダムフォレスト、およびサポートベクターマシン)を使用して設計された取引戦略を使用しています。重要なのは、異なる市場環境下でのこれらの予測の相対的なメリットを決定するために、そのようなモデルは弱気市場でテストされることです。

ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)

その名前が示すように、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、自動化技術の一種で、通常、コスト削減、一貫性の確保、エラー頻度の低減のために、ソフトウェアロボットやAIを採用して反復的またはルールベースのタスクを達成するものである。RPAは、銀行・金融プロセスの自動化、住宅ローン・融資プロセス、カスタマーケア自動化、eコマースマーチャンダイジング業務、光学文字認識アプリケーション、データ抽出プロセス、固定自動化プロセスなど、FinTech(および従来の金融)業務のさまざまな側面に幅広く適用でき、RPAは相互運用性のパラダイムと言えるものです。

しかし、レガシーな金融機関では業務部門とIT部門が区分けされているため、RPAは非効率な形で導入されることが多い。一方、FinTechはテクノロジー主導の企業であり、RPAは従業員を反復的な業務から解放し、より複雑で創造性が求められるプロジェクトに注力させるという点で大きなメリットがあります。早期に全社的に導入することで、FinTech企業は3~9カ月で投資回収を見込むことができ、以下のような効果が期待できます。 と予測するアナリストもいます。 RPAは今後2年以内にほぼ普及すると予想するアナリストもいます。

今日のFintechは はすでにRPAを活用している を利用して、さまざまなビジネスプロセスを効率化しています。コンプライアンスワークフローは時間がかかることが多く、RPAは自動化されたソリューションでオンボーディングとワークフローを最適化することができます。検証プロセスで大量の書類をふるいにかけるのではなく、FinTechは現在、銀行や貸し手のプロセスを迅速化する検証の自動化を提供しています。同様に、最近では電子請求書の普及が進んでおり、請求書の処理と検証の時間を短縮するRPAベースの請求書検証プラットフォームが数多く登場しています。企業は多くの場合、複数の管轄区域に複数の銀行口座を持つことができますが、FinTechは自動化に基づくマルチバンキングソリューションを提供し始め、中央財務データ管理、リアルタイムの流動性インサイト、トラブルのない社内送金を提供しています。RPAは、税金の申告の容易さと正確さを高めるためにさえ利用されています。

ロボティック・プロセス・オートメーションが、今後数年間のFinTechの変革に不可欠であることは容易に理解できるだろう。

自然言語処理(NLP)

自然言語処理は、医療、法律、金融など幅広い分野で活用されています。 この記事を書いている今、私が使っているソフトウェアでは、静かに予測文字列が提案されています。これは、自然言語処理、ディープラーニング、人工知能の力を示す簡単な例です。

こんにちは、私の名前はボブです。本日はどのようなご用件でしょうか?申し訳ございません、お客様のご要望を理解できませんでした。 私たちは皆、チャットボットと対話した経験があります。チャットボットは必ずと言っていいほど、私たちの質問に対する答えを持っていません(それにもかかわらず、私たちの貴重な時間を浪費します)。自然言語処理の最新技術を搭載した次世代のチャットボットは、銀行の顧客サービスを”カンバセーショナルバンキング音声、テキストメッセージングアプリケーション、または視覚的なエンゲージメントツールを介して、「会話型バンキング」、またはデジタルバンキングを行うことができます。これらの自動化されたチャットボットは現在、文脈を理解し、テキスト内の感情を分析し、予測分析を行う能力を備えています。FinTechが提供するNLPソフトウェアは、銀行が顧客に銀行口座管理を提供するだけでなく、利用限度額に達したときや支払いの異常が検出されたときに警告を出すのに役立っています。

機械学習や人工知能と同様に、学術研究が自然言語処理とFinTechの最新開発を後押ししている。 台湾の研究者 は、3つの具体的なシナリオの下で、NLP技術の応用を検討している。KYC(Know Your Customer)、KYP(Know Your Product)、SYC(Satisfy Your Customer)の3つのシナリオで、NLP技術の適用を検討している。 の研究者は インドのイスラム教徒の貧困緩和と持続可能な開発のためのNLPとFinTechの使用(最近の2つの研究例のみを引用する)。

エクストリームオートメーション(XA)、ハイパーオートメーション、インテリジェントオートメーション

暗号取引ボットに多くの種類があるように、自動化にも多くの種類があり、エクストリームオートメーション(ハイパーオートメーション、インテリジェントオートメーションとも呼ばれる)もその一つです。もう1つの包括的な用語である「エクストリームオートメーション」は、労働者、プロセス、技術を1つのシームレスなフローに統合し、ロボット工学と人工知能が重要な役割を果たすものである。このような自動化は、ロボットや人工知能が重要な役割を果たすとともに、高度な接続性によりリアルタイムでの相互作用が可能となり、自動化のパワーを飛躍的に高めます。

その変革の力を考えると、インテリジェント・オートメーションは金融業界に大きな影響を及ぼしている。 2人の研究者 は、例えば、ノルウェー経済学校の研究者は、ノルウェーの金融技術プロバイダーが、改訂された決済サービス指令(PSD2)に照らして、インテリジェント・オートメーションをどのように利用しているかを調査している。彼らの分析によると、FinTech企業はインテリジェント・オートメーションを活用することで、価値創造、価値提供、価値獲得など、ビジネスモデルの様々な側面をすべて改善することができるという。彼らが書いているように

ロボティック・プロセス・オートメーションは、反復的、大量、ルールベースのタスクを処理するボットの使用を伴うが、人工知能は、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、様々なアルゴリズムを使用して人間の認知をシミュレートすることにより、ビジネス問題を解決するユーザーの能力を向上させる。ロボティック・プロセス・オートメーションは、時代遅れのレガシーシステムに対処するための「パッチツール」として導入されることが多いのですが、今回の調査では、それが並外れた結果をもたらすことが明らかになりました。

エクストリーム・オートメーション(XA)は、消費者体験や収益といったものにおいてプラスの成長を達成するために、テクノロジーと日々のビジネスオペレーションが統合されたデジタルファーストの世界を促進することを約束するものである。そして、パンデミックは、エクストリーム・オートメーションの導入の必要性を早めただけである。 ある試算によるとCOVID前のIPA(インテリジェント・プロセス・オートメーション)市場は、2020年までに約100億ドルと予想されていたが、COVIDの結果、従業員や消費者のニーズが予想外に増えたため、その数字は2025年までに約163億ドルに修正された。

最終的な感想

自動化がFinTech分野だけでなく、従来の金融・銀行業界にも今後何年にもわたって変革的な影響を与え続けることは、もう明らかでしょう。

デジタル・バンキングは、アクセスが容易になり、サービスの利用可能性が高まるため、今後も積極的な成長が続くでしょう。ブロックチェーン技術は、企業が透明で検証可能な方法で取引を保護する新たな方法を模索する中で、今後も採用が進むでしょう。また、人工知能と機械学習の進歩により、運用コストが安くなり、消費者にとってより使いやすいサービスが提供されるため、企業の規模拡大が可能になります。

さらなる利点として、この技術の導入が進むにつれて、より手頃な価格になり、その結果、よりアクセスしやすくなることが挙げられます。

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