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市場調査レポート

新たな技術からの豊かな収穫:アジア太平洋地域の金融サービスにおける人工知能 (AI) の早期導入企業20社の事例

Many Things from the Shiny New Thing: 20 Early Adopters of Artificial Intelligence in Asia/Pacific Financial Services

発行 IDC 商品コード 913848
出版日 ページ情報 英文 24 Pages
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新たな技術からの豊かな収穫:アジア太平洋地域の金融サービスにおける人工知能 (AI) の早期導入企業20社の事例 Many Things from the Shiny New Thing: 20 Early Adopters of Artificial Intelligence in Asia/Pacific Financial Services
出版日: 2019年10月07日 ページ情報: 英文 24 Pages
概要

人工知能 (AI) は、金融サービス業における全ての問題を解決できる訳ではありません。しかし、適切に活用できれば、顧客体験/エンゲージメントの大幅改善や、経営効率の最適化、新規製品/サービスの創出といった成果を得ることができます。2022年には、アジア太平洋地域の金融サービス業者の50%以上が人工知能 (AI) 関連の投資を実施している、と考えられています。

当レポートでは、アジア太平洋地域 (日本以外) の金融サービス市場における、人工知能 (AI) の導入状況と運用動向について分析し、主な早期導入企業 (アーリーアダプター) における現時点での活用状況や、将来有望な活用分野、今後の普及促進に際して解決すべき課題、といった情報を取りまとめてお届けいたします。

エグゼクティブ・サマリー

概況

  • 誰が何をしているのか?
  • 人工知能 (AI) に関する正確な定義
  • AIプロジェクトとは何か?
  • AIの市場機会の評価
    • 主な傾向
    • 利益
    • 課題
      • 適切な利用事例の発見
      • 最大級の難問を示すデータ
      • 中核戦略におけるAIの「欠けたピース」
      • 変更管理における不適切な試み
      • スキル・人員不足
      • 技術インフラの欠如
  • 一般的な導入領域
  • AI分野での初期導入者の取り組み:代表的事例 (20件)

技術バイヤー向け提言

  • 考慮すべき行動
    • 戦略・協賛 (スポンサーシップ)
      • 大きく考え、小さく生み出す
      • 管理エンドースメントの問題
      • 機能横断的なCOE (Center of Excellence) の構築
    • プロセス同定・最適化
      • ビジネス上の目標/問題点の設定
      • プロセスの再設計・再想像
    • 人員・変更管理
      • 機能横断的なコラボレーション:想像以上に重要
      • プロアクティブな変更管理への関心
      • 新たな役割・スキルについての考え
    • スケーラブルな (拡張可能な) インフラ
      • スケーラブルで適用可能な技術インフラが求められている
    • データ・モデルのライフサイクル管理
      • データのあらゆる局面に関心を払う
      • AI向けライフサイクル管理モデルに関する考察
      • 強固なセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンスが信頼を生み出す

参考資料

  • 関連調査
  • 要約
目次
Product Code: AP43052218

In this report, IDC Financial Insights discusses how Asia/Pacific (excluding Japan) (APEJ) is embracing artificial intelligence (AI) and the many technologies that come under its ambit. Several early adopters of AI have emerged from the region, with a wide range of objectives from the ability to offer superior customer and employee experience and the augmentation of operations to the design and launch of new products and services.In our opinion, AI is not the answer to every business goal and problem. However, for those in which AI is the answer, it can significantly transform customer experience and engagement, optimize operational efficiencies, and create new products and services. Regardless of its promises and emerging evidence of significant benefits, AI adoption has been low. Most of the FSIs in the region were not born digital, and they are still stuck with traditional ways of thinking and working. They still do not consider AI as part of their core, enterprisewide strategy, and as a result, it is being implemented as part of a fragmented, siloed approach without any long-term road map to achieve scale.

However, we are nearing a tipping point and expect this situation to change considerably within the next two to three years as there are more successful use cases and real evidence of unprecedented benefits available in the market. This will further change with a better understanding of the capabilities of AI and as more institutions invest in AI readiness. Sneha Kapoor, research manager, IDC Financial Insights, says, "By 2022, IDC Financial Insights expects more than 50% of Asia/Pacific FSIs to invest in one or more AI technologies. Majority of projects will focus on three objectives: transform the customer experience, optimize operational efficiencies, and create new revenue streams. We also believe that AI will be one of the key technologies to drive institutions through digital business transformation."

Executive Snapshot

Situation Overview

  • Who Is Doing What?
  • Defining What Exactly Is AI
  • What Is an AI Project?
  • The AI Opportunity Assessment
    • Key Trends
    • Benefits
    • Challenges
      • Identifying the Right Use Cases
      • Data Presenting the Biggest Conundrum
      • Missing AI Piece in the Core Strategy
      • Inadequate Attempts at Change Management
      • Lack of Skills and Talent
      • Lack of Technical Infrastructure
  • Most Common Areas of Implementation so Far
  • 20 of the Best, Early Adopter Initiatives in AI

Advice for the Technology Buyer

  • Actions to Consider
    • Strategy and Sponsorship
      • Think Big But Definitely Start Small or at Least Somewhere
      • Management Endorsement Matters
      • Build a Cross-Functional COE
    • Process Identification and Optimization
      • Identify a Business Goal/Problem
      • Redesign and Reimagine Processes
    • People and Change Management
      • Cross-Functional Collaboration Is More Important Than You Think
      • Focus Proactive Change Management
      • Think About New Roles and New Skills
    • Scalable Infrastructure
      • Scalable and Adaptable Technical Infrastructure Is Needed
    • Data and Model Life-Cycle Management
      • Pay Attention to All Aspects of Data
      • Think About AI Model Life-Cycle Management
      • Strong Security, Compliance, and Governance Will Create Trust

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  • Synopsis
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