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『BANK4.0 未来の銀行』☆5

テクノロジーやFintechが変える銀行の未来予想図。無駄な行為・価値を生まない行為をテクノロジーを使ってなくしていくことがDX(デジタルトランスフォーメーション)なのだと思うのです。2019年度暫定トップ5!

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この本を読むとわかること

2050年の銀行

第一原理への回帰

  • 今あるものをカイゼンするのではなく、ゼロからデザインし直す「第一原理」
    • カール・ベンツの軽量ガソリン自動車、イーロン・マスクのテスラとスペースX
  • 第一原理のバンキングへの適用
    • バンキングに必要なものは商品やチャネルではなく、利便性と機能性
  • AIやエージェントが浸透した世界におけるバンキング
  • 銀行口座を持たないケニア人を金融に招き入れたM-PESAの衝撃
    • 口座・財布代わりになったSIMカード
    • 「金融包摂」のモデルケース
  • VISAの10倍のトランザクションをさばくアリペイ
  • 第一原理を体現し、世界最大規模の金融機関になろうとしているアント・フィナンシャル
  • おカネに関するソリューションを必要な時に必要な場所で適切な方法で提供できるのが「Bank4.0」
    • 従来の銀行では提供できなかった速くて安価で斬新な顧客体験の創造

規制当局のジレンマ

  • 規制によるイノベーションの阻害リスク
  • GAFA・BATなどのプラットフォーマーが保有する銀行よりもはるかにリッチで精度の高い顧客データ
  • クラウドを導入しないことの大きなリスク
  • 銀行が従来通りの規制・監督を受け続けることの大きなリスク

リアルタイム世界におけるバンキングの再構築

組込み型バンキング

  • アレクサやSiriに搭載されたロボアドバイザーが提供する真の金融サービス
    • 現在の商品ベースのアドバイス(商品販売)とは全く異なる顧客体験
    • 現在の金融チャットボットとの大きな違い

商品とチャネルから顧客経験へ

  • Bank4.0における銀行支店網
  • これからのインターネット銀行の標準形
    • プラットフォーマーならではのネットワーク効果
  • 決済の未来:低フリクション・リアルタイム・シンプル+ネットワーク効果
  • テクノロジーの最終形としての「コンテキスト適合型バンキングサービス」
    • Bank4.0のキーコンセプトが「コンテキスト」
    • 音声ファーストのAIによるパーソナルバンカー
  • 「第一原理思考」に基づくプラットフォーム・エコシステムの構築
  • Bank4.0に向けて現在の銀行に足りない8つの要素

分散台帳技術、ブロックチェーン、仮想通貨、分散型エコシステム

  • ビットコインが証明したブロックチェーンの堅牢さ
  • ブロックチェーンの本質:分散配置・強力な監査性・自律的な管理
    • 第一原理思考としてのブロックチェーン
  • 銀行のコアシステムが賞味期限切れとなる理由

フィンテックで銀行が不要となる理由

フィンテックとテックフィン:敵か味方か?

  • 金融サービスにおけるDX浸透の速度
  • テクノロジーの「ネットワーク効果」という既存金融機関のディスラプター
  • アクセンチュアが描く2つのシナリオ
    • デジタルによるディスラプション or デジタルによる再創造
  • フィンテックと銀行の連携を成功に導く6つのカギ

バンキングにおけるAIの役割

  • AIが金融サービスに影響を与える2つの分野
  • 銀行アプリでは実現できない統合された「オープンバンキング」
  • AI時代に生き残るために見つけるべき4つのマネジメントスキル

普遍的な顧客経験

  • クレジットカードを持ちたがらない米国のミレニアル世代とZ世代
  • 求められる金融アドバイザー(≠金融機関)
  • 個別のアプリがアマゾン・アップルなどのプラットフォームに統合され金融サービスがリバンドリングされる世界
  • ユーザーの時と場を予測して経験を提供する「ユビキタスバンキング」

生き残る銀行、そうでない銀行

適応か死か

  • 価値の「製造・生産」から「ディストリビューション」へのシフト
  • Bank4.0を見据えた銀行がとるべき戦術

結論:Bank 4.0へのロードマップ

  • Bank1.0からBank4.0へ
    • Bank1.0:支店を中心とした伝統的バンキング
    • Bank2.0:ATMにはじまるバンキングのセルフサービス化・時間外アクセスの提供
    • Bank3.0:モバイルバンキング
    • Bank4.0:組込み型のユビキタスバンキング
  • 2025~2030年に起こること
  • ヒトの速度からマシンの速度へ


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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day3:終日観光】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。3 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。

『女たちの王国 「結婚のない母系社会」中国秘境のモソ人と暮らす』☆3

雲南省と四川省の境にある「世界で最後の母系社会を営むモソ族」の社会に入り込んだ中華系シンガポール人女性の手記。結婚という概念がない・一夫一妻制でもないなど、父系社会が当たり前の我々にはイメージしづらい世界ですが、命をはぐくむ女性を中心とした母系社会のほうが生物としては正しい在り方なのかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑