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AOSデータ社、X-Techのフィンテックで金融関連業務を支援「金融データプラットフォームAOS FinDX」をFinTech関連事業にInside実装サービスを開始
[23/10/10]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜タイパのいいフィンテックにデータを用いるData to AI(R)仕事術〜
クラウドデータ、システムデータ、金融データ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、金融データ管理において、金融業務の効率化を支援するため金融データを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「金融データプラットフォームAOS FinDX」(https://FinDX.ai/)のInside実装サービスを、2023年10月10日より販売開始いたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-5e2d835b18d5ddfd457c-0.jpg ]
■高まるフィンテックのニーズ
「フィンテック（FinTech）」とは、"Financial Technology" の略で、金融と技術の組み合わせを指します。FinTechは、従来の金融サービスにデジタル技術を活用して革新する動きや、それに関連するビジネス、サービス、技術を総称して示す言葉として広く使われています。具体的な例としては、次のようなものがあります。
・モバイル決済・送金サービス
スマートフォンを使って簡単にお金を送ったり、受け取ったりするサービス。
・P2P融資
個人同士で資金を貸し借りするプラットフォーム。従来の銀行を介さないため、低い金利や手数料で資金を調達できることが特徴。
・ロボアドバイザー
AIを活用して投資アドバイスやポートフォリオの管理を行うサービス。
・仮想通貨・ブロックチェーン
BitcoinやEthereumのようなデジタル通貨や、それを支える技術としてのブロックチェーン。
・InsurTech
保険業界におけるテクノロジーの活用。オンラインでの保険加入や、AIを用いた保険の査定などが行われています。
これらの技術やサービスは、従来の金融業界の枠組みを超えて、より迅速で便利なサービスを提供することを目指しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-223103f5f78031cb01d2-0.jpg ]
フィンテック（FinTech）の目的は複数ありますが、以下に主な目的を挙げます。
・効率化とコスト削減：
デジタル技術の導入により、従来の金融サービスの手続きを効率化し、運営コストを削減する。
・アクセスの拡大：
特に銀行口座を持たない人々や、従来の金融サービスにアクセスが難しかった地域の人々に、金融サービスを提供すること。
・新しいサービスの提供：
デジタル技術やデータ解析を活用して、従来の金融サービスにはなかった新しいサービスや商品を開発・提供する。
・顧客体験の向上：
スマートフォンやウェブを活用し、24時間どこからでもサービスを利用できるようにすることで、顧客の利便性を向上させる。
・安全性の向上：
ブロックチェーンやAIを利用した不正取引の検出など、技術を活用して金融取引の安全性を向上させる。
・競争力の強化：
従来の金融機関と新規参入企業が競争する中で、より良いサービスを提供することで市場での競争力を強化する。
これらの目的は、地域や国、業界の状況によって異なる場合があります。しかし、全体として、フィンテックは金融業界の変革と進化を促進するための手段として広く認識されています。
■世界のフィンテック市場規模は、2030年は1兆5,000億ドルまで成長
ボストンコンサルティンググループによると、世界にフィンテック市場規模は、2021年の2,450億ドルから、2030年までに1兆5,000億ドルへと6倍に成長すると予測しています。
https://www.bcg.com/ja-jp/press/22may2023-fintech-1-5-trillion-industry-by-2030
■フィンテックにおけるデータ管理の課題
フィンテック領域におけるデータ管理には、多くの課題が存在します。以下に主要な課題を挙げます。
・プライバシーの保護：
フィンテックサービスは顧客の金融情報や個人情報を扱うため、これらのデータのプライバシーを確保することが必須です。データの不適切な取り扱いや流出は、信頼の喪失や法的リスクを伴います。
・データセキュリティ：
サイバー攻撃の増加や技術の進化に伴い、データのセキュリティ確保がますます難しくなっています。特に金融取引に関連するデータは、攻撃者のターゲットとなりやすいため、高度なセキュリティ対策が求められます。
・データの統一と整合性：
多くのフィンテック企業は異なるソースからのデータを統合する必要があります。これにより、データの整合性や一貫性を保つのが難しくなることがあります。
・規制とコンプライアンス：
金融業界は多くの国で厳しい規制が存在します。データの取り扱いや保存、利用に関する規制への適合が必要となります。
・データ品質の確保：
不正確または欠落しているデータは、ビジネス上の意思決定やリスク管理に悪影響を及ぼす可能性があります。データの品質を維持・向上させる仕組みが求められます。
・データのスケーラビリティ：
フィンテックサービスの利用者が増加するにつれて、大量のデータを迅速に処理・分析する能力が必要となります。これに対応するためのインフラストラクチャの構築と最適化が課題となります。
・新技術の導入と互換性：
新しい技術やプラットフォームの導入に伴い、既存のデータシステムとの互換性や統合が課題となることがあります。
・データの所有権と利用権：
データの所有権や利用権に関する問題も増えてきており、これらの権利を明確にすることが重要です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-c3096b5927ea753c0f9b-0.jpg ]
これらの課題に対応するためには、技術的な対策だけでなく、組織全体の取り組みや外部との協力が必要となります。
■フィンテックの領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」が果たす役割
フィンテックの領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、以下のような重要な役割を果たします。
・データの集約:
複数のデータソースからの情報を一元的に集約し、効率的なアクセスや分析を可能にします。
・セキュリティの確保:
金融情報は機密性が高く、不正アクセスやデータ漏洩のリスクが伴います。プラットフォームは、データの暗号化、アクセス制御、ログの監査などのセキュリティ機能を提供します。
・データ共有の促進:
異なる部門や組織間でのデータの共有を容易にし、協業や新しいサービスの開発を支援します。
・規制との準拠:
金融業界は多くの国で厳格なデータ関連の規制が存在します。「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、これらの規制に対応する機能や証跡を提供し、企業のコンプライアンスを支援します。
・データのバックアップと復旧:
データの損失は大きなビジネスリスクを伴います。「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、定期的なバックアップや災害復旧機能を提供し、データの持続的な利用を保証します。
・高速なデータアクセス:
リアルタイムの金融取引や高度な分析を行うためには、迅速なデータアクセスが必要です。高速なデータベースやキャッシング機能を提供して、これをサポートします。
・データのクリーニングと前処理:
データの質は分析の質やサービスの品質に直結します。データのクリーニングや前処理の機能を提供し、高品質なデータの利用を支援します。
これらの役割は、フィンテック企業が効率的かつ安全にデータを利用し、革新的なサービスを提供するための基盤となります。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-428f12dd07f9b6fd5bfe-0.jpg ]
総じて、「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、金融業界におけるデータ管理の効率化、セキュリティ向上、コラボレーションの強化など、多岐にわたる要件を満たすための中心的な役割を果たします。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-72e9c553e1725aac55d3-0.jpg ]
■フィンテック領域におけるデータ活用事例
フィンテック領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」を利用したデータの活用は多岐にわたり、以下に具体的な例を挙げます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-ab2899b23810fe0ce3cb-0.jpg ]
・クレジットスコアリング：
伝統的な信用情報だけでなく、ソーシャル金融の活動やオンラインショッピングの履歴などを組み合わせて、個人の信用スコアを算出します。
・パーソナライズされた金融アドバイス：
顧客の取引履歴や資産情報をもとに、AIを活用して最適な投資戦略や節約方法を提案します。
・不正取引の検出：
顧客の取引履歴を解析して、異常な取引や不審なパターンをリアルタイムで検出します。
・リスク管理：
大量の市場データや経済指標を解析して、投資リスクを予測し、適切なリスク対策を提案します。
・顧客セグメンテーション：
顧客データを解析して、似たような特性やニーズを持つ顧客グループを特定し、ターゲットとなるセグメントに合わせたマーケティング戦略を策定します。
・チャットボットとのコミュニケーション：
顧客からの問い合わせ履歴やトランザクションデータをもとに、チャットボットが質問に即時かつ適切に応答します。
・自動投資（ロボアドバイザー）：
顧客のリスク許容度や投資目的をもとに、AIが自動で最適な投資ポートフォリオを組成します。
・顧客の行動分析：
オンラインバンキングやモバイルアプリの利用データを解析して、顧客の行動や嗜好を理解し、サービスの改善や新しいサービスの開発に役立ます。
・価格最適化：
大量の取引データや市場情報を解析して、ローンの金利や手数料、保険料などの価格をリアルタイムで最適化します。
・ビッグデータ分析による市場トレンドの予測：
多様なデータソースを組み合わせて、将来の市場トレンドや消費者の動向を予測します。
これらの活用例は、データ技術の進化とともに、ますます多様化してきており、フィンテック業界の競争力を高める上でのキーとなっています。
■「金融データプラットフォームAOS FinDX」の特長
「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化機能、バックアップ機能、および大容量、長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS FinDXは、金融データ管理向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)フィンテックに関連する金融データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、金融データを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
(9)勘定科目、参照リンク
■フィンテックにおけるAIの活用
フィンテックにおけるAI（人工知能）の活用は非常に多岐にわたります。以下はその主な活用例12個を示します。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-a205802a379163372f80-0.jpg ]
１、クレジットスコアリング：
AIが複数のデータソースを組み合わせて、個人の信用スコアを高精度で算出する。
２、不正取引の検出：
AIがリアルタイムの取引データを解析し、不正取引や異常なパターンを自動的に検出する。
３、ロボアドバイザー：
AIが顧客の投資目的やリスク許容度をもとに、自動で最適な投資ポートフォリオを組成する。
４、チャットボット：
顧客サポートや問い合わせ対応を自動化するためのAIチャットボット。
５、リスク管理：
AIが大量の市場データや経済指標を解析し、投資リスクの予測やリスク対策の提案を行う。
６、パーソナライゼーション：
顧客の取引履歴や行動データをもとに、AIが個別の顧客に合わせた金融商品やサービスを提案する。
７、市場予測：
AIがビッグデータを解析して、株価や為替レートの将来の動向を予測する。
８、自動取引：
AIがリアルタイムの市場データをもとに、自動的に取引戦略を最適化し、取引を実行する。
９、文書解析：
AIが金融関連の文書や契約書を自動的に解析し、重要な情報や条項を抽出する。
10、音声認識を活用したサービス：
顧客が音声での指示や問い合わせを行い、AIがそれを解析して適切なサービスを提供する。
11、顧客の感情分析：
AIが顧客のフィードバックやSNS上のコメントを解析し、顧客の満足度や感情を評価する。
12、画像認識を活用したサービス：
写真や画像を解析して、顧客のID確認や取引承認などのプロセスを自動化する。
これらの活用例は、AI技術の進化とともに、フィンテック業界におけるサービスの品質向上や効率化に大きく貢献しています。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」とData to AI仕事術
金融業界を取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
[画像8: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-36e2aa78d2254508c48a-0.jpg ]
[画像9: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-7c0b3db9459de9fd2a7b-0.png ]
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AOS IDXにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS FinDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS FinDXによって、金融データの利活用の促進、リスクの最小化、より質の高い金融データ管理に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS FinDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテック(R)?の技術、ITreview Grid Awardの3部門で15期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」サービス概要 （https://FinDX.ai/）
●サービス名： 金融データプラットフォームAOS FinDX（エーオーエスフィンディーエックス）
●提供開始：2023年10月10日
●価格：月額19,800円（税込）〜
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社の金融データ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータディープを総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
クラウドデータ、システムデータ、金融データ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、金融データ管理において、金融業務の効率化を支援するため金融データを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「金融データプラットフォームAOS FinDX」(https://FinDX.ai/)のInside実装サービスを、2023年10月10日より販売開始いたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-5e2d835b18d5ddfd457c-0.jpg ]
■高まるフィンテックのニーズ
「フィンテック（FinTech）」とは、"Financial Technology" の略で、金融と技術の組み合わせを指します。FinTechは、従来の金融サービスにデジタル技術を活用して革新する動きや、それに関連するビジネス、サービス、技術を総称して示す言葉として広く使われています。具体的な例としては、次のようなものがあります。
・モバイル決済・送金サービス
スマートフォンを使って簡単にお金を送ったり、受け取ったりするサービス。
・P2P融資
個人同士で資金を貸し借りするプラットフォーム。従来の銀行を介さないため、低い金利や手数料で資金を調達できることが特徴。
・ロボアドバイザー
AIを活用して投資アドバイスやポートフォリオの管理を行うサービス。
・仮想通貨・ブロックチェーン
BitcoinやEthereumのようなデジタル通貨や、それを支える技術としてのブロックチェーン。
・InsurTech
保険業界におけるテクノロジーの活用。オンラインでの保険加入や、AIを用いた保険の査定などが行われています。
これらの技術やサービスは、従来の金融業界の枠組みを超えて、より迅速で便利なサービスを提供することを目指しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-223103f5f78031cb01d2-0.jpg ]
フィンテック（FinTech）の目的は複数ありますが、以下に主な目的を挙げます。
・効率化とコスト削減：
デジタル技術の導入により、従来の金融サービスの手続きを効率化し、運営コストを削減する。
・アクセスの拡大：
特に銀行口座を持たない人々や、従来の金融サービスにアクセスが難しかった地域の人々に、金融サービスを提供すること。
・新しいサービスの提供：
デジタル技術やデータ解析を活用して、従来の金融サービスにはなかった新しいサービスや商品を開発・提供する。
・顧客体験の向上：
スマートフォンやウェブを活用し、24時間どこからでもサービスを利用できるようにすることで、顧客の利便性を向上させる。
・安全性の向上：
ブロックチェーンやAIを利用した不正取引の検出など、技術を活用して金融取引の安全性を向上させる。
・競争力の強化：
従来の金融機関と新規参入企業が競争する中で、より良いサービスを提供することで市場での競争力を強化する。
これらの目的は、地域や国、業界の状況によって異なる場合があります。しかし、全体として、フィンテックは金融業界の変革と進化を促進するための手段として広く認識されています。
■世界のフィンテック市場規模は、2030年は1兆5,000億ドルまで成長
ボストンコンサルティンググループによると、世界にフィンテック市場規模は、2021年の2,450億ドルから、2030年までに1兆5,000億ドルへと6倍に成長すると予測しています。
https://www.bcg.com/ja-jp/press/22may2023-fintech-1-5-trillion-industry-by-2030
■フィンテックにおけるデータ管理の課題
フィンテック領域におけるデータ管理には、多くの課題が存在します。以下に主要な課題を挙げます。
・プライバシーの保護：
フィンテックサービスは顧客の金融情報や個人情報を扱うため、これらのデータのプライバシーを確保することが必須です。データの不適切な取り扱いや流出は、信頼の喪失や法的リスクを伴います。
・データセキュリティ：
サイバー攻撃の増加や技術の進化に伴い、データのセキュリティ確保がますます難しくなっています。特に金融取引に関連するデータは、攻撃者のターゲットとなりやすいため、高度なセキュリティ対策が求められます。
・データの統一と整合性：
多くのフィンテック企業は異なるソースからのデータを統合する必要があります。これにより、データの整合性や一貫性を保つのが難しくなることがあります。
・規制とコンプライアンス：
金融業界は多くの国で厳しい規制が存在します。データの取り扱いや保存、利用に関する規制への適合が必要となります。
・データ品質の確保：
不正確または欠落しているデータは、ビジネス上の意思決定やリスク管理に悪影響を及ぼす可能性があります。データの品質を維持・向上させる仕組みが求められます。
・データのスケーラビリティ：
フィンテックサービスの利用者が増加するにつれて、大量のデータを迅速に処理・分析する能力が必要となります。これに対応するためのインフラストラクチャの構築と最適化が課題となります。
・新技術の導入と互換性：
新しい技術やプラットフォームの導入に伴い、既存のデータシステムとの互換性や統合が課題となることがあります。
・データの所有権と利用権：
データの所有権や利用権に関する問題も増えてきており、これらの権利を明確にすることが重要です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-c3096b5927ea753c0f9b-0.jpg ]
これらの課題に対応するためには、技術的な対策だけでなく、組織全体の取り組みや外部との協力が必要となります。
■フィンテックの領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」が果たす役割
フィンテックの領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、以下のような重要な役割を果たします。
・データの集約:
複数のデータソースからの情報を一元的に集約し、効率的なアクセスや分析を可能にします。
・セキュリティの確保:
金融情報は機密性が高く、不正アクセスやデータ漏洩のリスクが伴います。プラットフォームは、データの暗号化、アクセス制御、ログの監査などのセキュリティ機能を提供します。
・データ共有の促進:
異なる部門や組織間でのデータの共有を容易にし、協業や新しいサービスの開発を支援します。
・規制との準拠:
金融業界は多くの国で厳格なデータ関連の規制が存在します。「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、これらの規制に対応する機能や証跡を提供し、企業のコンプライアンスを支援します。
・データのバックアップと復旧:
データの損失は大きなビジネスリスクを伴います。「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、定期的なバックアップや災害復旧機能を提供し、データの持続的な利用を保証します。
・高速なデータアクセス:
リアルタイムの金融取引や高度な分析を行うためには、迅速なデータアクセスが必要です。高速なデータベースやキャッシング機能を提供して、これをサポートします。
・データのクリーニングと前処理:
データの質は分析の質やサービスの品質に直結します。データのクリーニングや前処理の機能を提供し、高品質なデータの利用を支援します。
これらの役割は、フィンテック企業が効率的かつ安全にデータを利用し、革新的なサービスを提供するための基盤となります。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-428f12dd07f9b6fd5bfe-0.jpg ]
総じて、「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、金融業界におけるデータ管理の効率化、セキュリティ向上、コラボレーションの強化など、多岐にわたる要件を満たすための中心的な役割を果たします。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-72e9c553e1725aac55d3-0.jpg ]
■フィンテック領域におけるデータ活用事例
フィンテック領域において「金融データプラットフォーム AOS FinDX」を利用したデータの活用は多岐にわたり、以下に具体的な例を挙げます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-ab2899b23810fe0ce3cb-0.jpg ]
・クレジットスコアリング：
伝統的な信用情報だけでなく、ソーシャル金融の活動やオンラインショッピングの履歴などを組み合わせて、個人の信用スコアを算出します。
・パーソナライズされた金融アドバイス：
顧客の取引履歴や資産情報をもとに、AIを活用して最適な投資戦略や節約方法を提案します。
・不正取引の検出：
顧客の取引履歴を解析して、異常な取引や不審なパターンをリアルタイムで検出します。
・リスク管理：
大量の市場データや経済指標を解析して、投資リスクを予測し、適切なリスク対策を提案します。
・顧客セグメンテーション：
顧客データを解析して、似たような特性やニーズを持つ顧客グループを特定し、ターゲットとなるセグメントに合わせたマーケティング戦略を策定します。
・チャットボットとのコミュニケーション：
顧客からの問い合わせ履歴やトランザクションデータをもとに、チャットボットが質問に即時かつ適切に応答します。
・自動投資（ロボアドバイザー）：
顧客のリスク許容度や投資目的をもとに、AIが自動で最適な投資ポートフォリオを組成します。
・顧客の行動分析：
オンラインバンキングやモバイルアプリの利用データを解析して、顧客の行動や嗜好を理解し、サービスの改善や新しいサービスの開発に役立ます。
・価格最適化：
大量の取引データや市場情報を解析して、ローンの金利や手数料、保険料などの価格をリアルタイムで最適化します。
・ビッグデータ分析による市場トレンドの予測：
多様なデータソースを組み合わせて、将来の市場トレンドや消費者の動向を予測します。
これらの活用例は、データ技術の進化とともに、ますます多様化してきており、フィンテック業界の競争力を高める上でのキーとなっています。
■「金融データプラットフォームAOS FinDX」の特長
「金融データプラットフォーム AOS FinDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化機能、バックアップ機能、および大容量、長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS FinDXは、金融データ管理向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)フィンテックに関連する金融データをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、金融データを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応
(9)勘定科目、参照リンク
■フィンテックにおけるAIの活用
フィンテックにおけるAI（人工知能）の活用は非常に多岐にわたります。以下はその主な活用例12個を示します。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/311/resize/d40956-311-a205802a379163372f80-0.jpg ]
１、クレジットスコアリング：
AIが複数のデータソースを組み合わせて、個人の信用スコアを高精度で算出する。
２、不正取引の検出：
AIがリアルタイムの取引データを解析し、不正取引や異常なパターンを自動的に検出する。
３、ロボアドバイザー：
AIが顧客の投資目的やリスク許容度をもとに、自動で最適な投資ポートフォリオを組成する。
４、チャットボット：
顧客サポートや問い合わせ対応を自動化するためのAIチャットボット。
５、リスク管理：
AIが大量の市場データや経済指標を解析し、投資リスクの予測やリスク対策の提案を行う。
６、パーソナライゼーション：
顧客の取引履歴や行動データをもとに、AIが個別の顧客に合わせた金融商品やサービスを提案する。
７、市場予測：
AIがビッグデータを解析して、株価や為替レートの将来の動向を予測する。
８、自動取引：
AIがリアルタイムの市場データをもとに、自動的に取引戦略を最適化し、取引を実行する。
９、文書解析：
AIが金融関連の文書や契約書を自動的に解析し、重要な情報や条項を抽出する。
10、音声認識を活用したサービス：
顧客が音声での指示や問い合わせを行い、AIがそれを解析して適切なサービスを提供する。
11、顧客の感情分析：
AIが顧客のフィードバックやSNS上のコメントを解析し、顧客の満足度や感情を評価する。
12、画像認識を活用したサービス：
写真や画像を解析して、顧客のID確認や取引承認などのプロセスを自動化する。
これらの活用例は、AI技術の進化とともに、フィンテック業界におけるサービスの品質向上や効率化に大きく貢献しています。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」とData to AI仕事術
金融業界を取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
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AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AOS IDXにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
AOS FinDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS FinDXによって、金融データの利活用の促進、リスクの最小化、より質の高い金融データ管理に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」を支える各賞受賞実績の技術
「AOS FinDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテック(R)?の技術、ITreview Grid Awardの3部門で15期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「金融データプラットフォーム AOS FinDX」サービス概要 （https://FinDX.ai/）
●サービス名： 金融データプラットフォームAOS FinDX（エーオーエスフィンディーエックス）
●提供開始：2023年10月10日
●価格：月額19,800円（税込）〜
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社の金融データ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータディープを総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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