2023年の銀行システムにおける対話型AI開発のコスト
Cost of developing conversational AI in banking systems for 2023.
デジタルチャネルがますます増え、顧客の期待が高まる中、金融機関は、費用を抑えながらシームレスでカスタマイズされた効率的な体験を提供するという困難な課題に直面しています。
金融および銀行業界は、これらの課題に取り組むためにAIパワードテクノロジーを使用しています。最近の報告によると、2020年の世界の銀行エコシステムにおけるAIの価値は38.8億ドルであり、2021年から2030年までのCAGRが32.6％で、2030年には640.3億ドルに達すると予測されています。
会話型AIを金融サービスに統合することで、顧客体験を向上させ、業務を効率化し、革新的なサービスを提供する有望な機会が生まれます。会話型バンキングソフトウェアにより、顧客はAIパワードボットと対話して、アカウントにアクセスし、資金を移動し、支払いを行うことができます。
この技術を金融セクターに取り入れることの主な利点の1つは、ルーチンタスクが自動化され、パーソナライズされた支援が効果的に処理されるため、顧客サポートコストが削減されることです。会話型AIを活用することで、金融機関はリソースの最適化をしながらシームレスで効率的なサービスを提供することができます。
また、シティグループ、バンク・オブ・アメリカ、JPMorgan Chase＆Co.、American Expressなどの銀行の大物がビジネスの運営方法やコールセンターの管理方法を変えているという報告もあります。米国において330万人以上のコールセンター従業員を抱えるこれらの企業は、AI開発サービスへの投資を行い、カスタマーリクエストのほとんどを自動化し、顧客サポートコストを削減するAIチャットボット中心のソリューションを作成しています。このように、これらの企業がAI技術に投資する方法に重大な変化が生じていることで、業務を効率化し、費用を削減することができるようになっています。
これらの統計データが、会話型AIソフトウェアをビジネスに取り入れるための増分シフトを促すことができる場合、成長する市場シェアを活用するのに最適な時期です。この記事は、2023年の銀行システムにおける会話型AI開発のコストと、その影響を受ける要因について説明します。
2023年に銀行システムのための会話型AIソフトウェアを開発するのにどのくらいの費用がかかりますか？
ざっとした見積もりをすると、会話型AIプラットフォームの開発には45,000ドルから300,000ドル以上の費用がかかることがあります。 開発予算全体に影響を与えるいくつかの要因があります。これには、開発されるソフトウェアのタイプ、組み込まれる機能の複雑さ、ソフトウェア開発会社の場所、プラットフォームのUI/UXデザイン、開発者の時間単価などが含まれます。
言い換えると、ソフトウェアの全体的な複雑さが開発コストに影響する決定的な要素です。例えば、高度に複雑な会話型AIソフトウェアは、機能リストと機能の多いものよりも、最小限の機能を持つ単純なAIベースの会話型チャットボットよりも費用がかかります。以下で開発コストに影響を与える要因を詳しく見てみましょう。
カスタマイズ
金融機関の特定のニーズやブランディングに合わせてチャットボットを調整する必要がある場合、開発費用に影響を与える場合があります。業界特有の問い合わせに対応し、規制要件を満たし、企業の独自のアイデンティティを反映するようにチャットボットを適応させることによって、追加のコストが発生する場合があります。
ソフトウェア開発会社の場所
雇用したソフトウェア開発チームの場所は、会話型AIソフトウェアの全体的な開発コストに直接影響する場合があります。たとえば、アジアなどの地域では開発の時間単価が30〜40ドルになります。一方、米国や英国などの地域では、時間単価が非常に高く、100ドルから120ドルになる場合があります。
バックエンドシステムとの統合
AIベースの会話型チャットボットをCRMや銀行データベースなどのバックエンドシステムと統合することは、複雑で時間がかかる場合があります。このプロセスは、開発コストに追加される可能性があります。したがって、プロジェクトの予算を決定する際には、これを考慮する必要があります。
自然言語処理（NLP）の機能
会話型AIソフトウェアで使用される自然言語処理（NLP）アルゴリズムやモデルの複雑さと精度は、開発コストに大きな影響を与える場合があります。高度なNLP機能を実現するには、広範なトレーニングデータ、アルゴリズムの最適化、継続的な改善が必要であり、これらすべてが全体的な予算に大きな影響を与える可能性があります。
ソフトウェアのUI / UXデザイン
ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースデザインを組み込み、中断のないユーザーエクスペリエンスを作成することは、開発コストに直接影響を与えることができます。さらに、音声認識、多言語サポート、または視覚要素などの高度な機能を含める場合、追加のリソースと専門知識が必要になる場合があります。
メンテナンス
チャットボットソフトウェアが即座にトラクションを得て、ユーザーの興味に合わせるためには、継続的なメンテナンスと更新が重要です。チャットボットをスムーズかつ効率的に動作させるために、継続的な改善、バグ修正、セキュリティ強化、将来のアップグレードに予算を割り当てることが不可欠です。
チームの規模と専門知識
開発費用は、雇用するソフトウェア開発チームの規模と専門知識によって異なる場合があります。例えば、フリーランサーを雇うか、専門のソフトウェア開発会社にプロジェクトをアウトソーシングするかを選択できます。フリーランサーを雇うと、全体的なコストを削減できますが、専門知識やリソースの不足を考慮すると、ソフトウェア全体の品質に逆効果をもたらす可能性があります。一方、会話型AIソフトウェア開発プロジェクトを専門のチームにアウトソーシングすることで、優れた専門知識と豊富なリソースを活用しながら、全体的なコストを最適化することができます。
機能
会話型AIソフトウェアに統合された機能は、全体的な開発予算に直接影響を与えます。市場で即座にトラクションを得るために、便利でユーザーエクスペリエンスを向上させ、銀行業務を効率化する広範な機能セットを実装することが重要です。
銀行業界の堅牢な会話型AIソフトウェアに統合する機能
アカウント情報：良好に設計されたAIベースの会話型チャットボットは、ユーザーにアカウント残高、最近の取引履歴などのリアルタイムの更新を提供できる必要があります。
資金移動と支払い：ユーザーは、インタラクティブなチャットボットインターフェースを介して、複数のアカウント間で資金移動を開始し、デジタル送金の領収書を取得し、請求書を支払い、その他の金融クエリなどを実行できる必要があります。
製品の推奨：チャットボットは、顧客の好み、金融目標、リスクプロファイルを評価し、投資機会、保険ポリシーなどを含むカスタマイズされた製品の推奨を提供できる必要があります。
不正検出：AIベースの会話チャットボットは、不審な取引を識別し、同時に不正行為を報告し、安全な銀行体験を促進するためのセキュリティのヒントを提供できる必要があります。
24X7カスタマーサポート：チャットボットは、アカウント管理からカードサービス、金利、その他よくある質問にわたる広範なカスタマークエリを、一日中効率的に管理および対応できる必要があります。
言語とチャネルのサポート：AIベースの会話型チャットボットは、複数の言語やWebサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディアなどのさまざまなプラットフォームで顧客クエリを受け入れることができ、スムーズで一貫したユーザーエクスペリエンスを確保することができます。
データ分析：チャットボットは、顧客データを収集し、企業がトレンド、嗜好、行動を分析できるようにする必要があります。この情報はビジネス戦略を通知し、パーソナライズされたオファリングを作成するために使用できます。
まとめ
会話型AIソフトウェアを成功裏に実装するために、組織は要件を慎重に評価し、経験豊富な開発者と協力し、コストと機能をバランスさせる必要があります。主要なコストドライバーを認識し、明確な判断を下すことにより、金融企業は会話型AIを活用して顧客対応を革新し、常に進化する金融の景観でデジタルプレゼンスを向上させることができます。
トップ人工知能企業の1つを雇用することで、ビジネスのパーソナライゼーションとカスタマイズを優先しながら、この競争力のある市場スペースを活用するためのヘッドスタートを提供できます。
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