NVIDIA の調査により、金融機関の 89% が人工知能からより多くの利益を得ていることが明らかになりました

自律システムの統合により、世界の金融市場の日常業務が変革されます。 NVIDIA が実施した金融サービスにおける AI の現状調査では、このテクノロジーがテスト段階を終えていることが示されています。銀行および資産管理機関は、年間収益の直接的な増加を記録しています。近代化の動きに伴い、運営コストの削減が行われます。

このシナリオは、大量のデータを迅速に処理する必要性を反映しています。金融セクターの幹部は、競争の激しい経済環境において効率性を追求しています。ブラジルは国際的な傾向に従い、さまざまな分野で大規模な採用を行っています。現地調査により、企業の日常業務に高度なアルゴリズムが存在することが確認されています。

世界的な調査では、システム導入の加速的な成長が指摘されています

NVIDIA のレポートは、世界中の 800 名を超える専門家からの意見を聞いたものです。データによると、企業の 65% が人工知能を積極的に使用しています。この数字は、前版の 45% と比較して大幅な増加を示しています。市場では、複雑な問題を解決するためにさまざまなツールが採用されています。

生成人工知能は、相談を受けた機関の 61% の注目を集めています。これらのグループは、すでに内部プロセスでテクノロジーを適用または評価しています。この研究では、自律エージェントに基づくシステムの使用状況もマッピングされました。約 42% の企業がこの特定の形式を使用しています。この合計のうち、21% はエージェントが完全に展開され、機能しています。

財務上の影響は、テクノロジー分野への投資を正当化します。回答者の約 89% が、このツールにより収益が増加し、同時に支出が削減されたことを確認しています。ほぼすべての経営陣が、来年の予算を維持または増額すると予想している。イノベーションが将来の成功を保証するという認識は、インタビューを受けたリーダーの 73% に達しています。

ブラジル市場のリソース マネージャーがアルゴリズムの使用を主導

全国的なシナリオでは、テクノロジーの導入が堅調に進んでいることが示されています。 XP Investimentos は、リソース管理における AI 研究の初版を実施しました。この調査では、ブラジル人マネージャー 71 人の実践をマッピングしました。これらの企業は約 5 兆レアルの資産を管理しています。この額は同国のファンド業界の総資産の半分に相当する。

テクノロジーの存在は、調査で相談を受けたマネージャーの 97% に影響を与えています。用途はテキストや画像の生成だけにとどまりません。財務チームは予測モデルを適用して市場の動きを予測します。分類システムは断片化された情報を整理します。機械学習アルゴリズムは、リスク管理と投資ポートフォリオを構成する資産の選択に直接作用します。

ツールの配布は、各管理チームの運用上のニーズに従って行われます。

• 80% が自然言語処理を使用して、複雑なテキストや財務レポートを分析しています。
• 70% は、大規模なデータベースを迅速に分類するテクノロジーを適用しています。
• 63% は市場行動の予測モデルに基づいて意思決定を行っています。
• 63% はリスク警告を監視し発行するための自動システムを使用しています。
• 43% がポートフォリオの最適化を高度なアルゴリズムに委託しています。

リソース管理者の間では、内部ソリューションの開発が勢いを増しています。企業はさまざまなプラットフォームを組み合わせて独自のシステムを作成します。カスタマイズは、規制要件と特定の収益性戦略を満たします。

従来の銀行は新しいツールで生産性の向上を記録

ブラジルの銀行セクターも、新しいデジタル形式への強い執着を示しています。 Febraban Banking Technology Survey 2025 では、このトピックに関する最新データが提供されています。 Deloitte が実施したこの調査では、ブラジルの銀行の 82% が生成人工知能を使用していることが明らかになりました。統合は機関のさまざまな部門で行われます。

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結果を測定すると、チームの生産性が平均 11% 向上したことが示されています。効率の向上は、データ分析タスクとバックオフィス業務に集中します。顧客サービスも実装されたイノベーションの一部を吸収します。自動化された需要トリアージにより、プロセスの機敏性が高まります。

アルゴリズムのサポートにより、戦略的意思決定の精度が向上します。 NVIDIA のラテンアメリカ エンタープライズ部門のディレクターである Marcio Aguiar 氏は、この現象を観察しています。同幹部は、大量の情報が交差することで分析がより完全になることを強調した。標準化された手順では、人的エラーのリスクが減少します。

データセキュリティと不正行為検出が最新化を推進

金融システムの保護は、テクノロジー導入の主な推進力の 1 つとして機能します。機関は日々のハッキングの試みや取引上の詐欺に対処しています。人工知能は顧客の行動パターンをリアルタイムで分析します。不審な操作のブロックはミリ秒単位で行われます。

機械学習は、従来のセキュリティ システムから逃れる異常を特定します。本人確認には、膨大なデータベースと組み合わせた顔の生体認証が使用されます。銀行は電子詐欺による経済的損失を軽減します。中央銀行のルールを遵守するには、継続的な監視ツールが必要です。

信用分析も、新しいアルゴリズムによる大幅な見直しが行われています。代替データを相互参照することで、従来の銀行取引履歴がなくても消費者のリスク プロファイルを評価できるようになります。融資実行がより迅速かつ正確になります。承認基準の改善に伴い、デフォルト率は低下する傾向にあります。

コンピューティング インフラストラクチャにはハードウェアへの継続的な投資が必要です

人工知能の利用拡大は強力な機器にかかっています。 NVIDIA は、この高速化されたコンピューティング インフラストラクチャを提供します。同社は 1993 年に操業を開始し、1999 年にグラフィックス プロセッシング ユニットを設立しました。現在は、大容量データ センター向けの完全なソリューションに重点を置いています。

複雑なモデルを処理するには、1 秒あたり数兆回の計算を実行できるサーバーが必要です。金融セクターでは、日常業務における遅延を最小限に抑えることが求められます。資本市場における取引の成功は、応答の速度によって決まります。テクノロジーパークの近代化には企業予算のかなりの部分が費やされます。

銀行の戦略計画には、専門専門家の雇用が含まれます。データ サイエンティストとソフトウェア エンジニアは、組織内で中心的な地位を占めています。オープン モデルのトレーニングには、特定の技術的知識が必要です。ツールをレガシー システムに安全に統合することが主な技術的課題となります。

金融市場のデジタル変革は計画的に進んでいます。経営幹部は、実装の各段階で測定可能な結果を​​優先します。テクノロジーは、現代の銀行業務をサポートする柱としての地位を強化しています。効率性の追求が、今後数年間のアップデートのペースを左右します。