AI が ATM の将来の方向性を定める

機能が向上すると、デバイスが既存の場所で引き続き使用できるようになり、銀行不足の地域での新規運用のコスト削減につながる可能性があります。

現在の経済情勢が金融機関に負担をかけていることは周知の事実です。 多くの人が迫りくる不況を懸念している一方で、銀行支店閉鎖の増加は、全米にさらに多くの銀行砂漠を生み出し、ますます多くのアメリカ人が銀行口座を利用できない状態となり、金融包摂にとって大きな脅威となっている。

銀行砂漠は何年もの間増加していましたが、この傾向はパンデミックの結果としてさらに顕著になり、顧客と金融機関との関わり方が変わりました。 現在、多くの人が2023年下半期に景気後退環境に陥ると予測している状況に直面しており、銀行サービスや現金全般へのアクセスがさらに脅かされる可能性があるとの懸念が高まっている。

これらの傾向は憂慮すべきものではありますが、ディーボルト・ニクスドルフ氏の委託による研究は、自動化とテクノロジーの進歩がどのようにしてこれらの傾向に対抗できるか、同時に金融機関やATM機能に対する消費者の期待や好みの変化にどのように対処できるかを明らかにしています。 調査によると、現金の利用は2022年も引き続き好調で、ATMが引き続き顧客の獲得と維持を促進しており、ミレニアル世代とX世代の5人に1人がATMを介して金融機関の商品やサービスを認識していることが判明した。

これにより、金融機関は支店を適応させ、最新化するためのツールを取得するようになりました。 テクノロジーベースのモデルに重点を置くことで、金融機関はより少ないスタッフで運営するだけでなく、閉店する支店を減らしながら進化する消費者の好みに適応するためのツールを獲得しつつあります。

ATM を稼働し続けることがこれまで以上に重要になっており、人工知能の進歩により、ATM のメンテナンスと維持における新しい機能が解放されています。 ATM が真のモノのインターネット デバイスである場合、詳細な技術データをセンサーやデータ ポイントから継続的に収集し、機械学習を使用してクラウド コンピューティング プラットフォーム内で分析できます。 これは、デバイスのライフサイクルを特定して監視し、現場で動作しているすべてのデバイスの正確な性格プロファイルを確立するのにも役立ちます。

その結果、デバイスに障害が発生した場合、技術者を現場に派遣して障害を診断する必要がなく、インシデントの最も可能性の高い根本原因が数秒以内に自動的に特定されます。 正確な修正、技術者の必要なスキルと経験のレベル、必要なスペアパーツ、および修理にかかる時間に関する推奨事項を自動的に発行できます。 その結果、修理をより適切に計画し、より早く完了できるようになります。

AI 主導のアプローチにより、事後対応型から、インシデントを事前に回避できる予測型サービス モデルへの移行も可能になります。 データ パターン、傾向、先行指標、その他の重要なデータ ポイントを分析することで、差し迫った障害を特定できるため、顧客の使用率が低い時間帯にメンテナンス作業をスケジュールして、将来の計画外の停止を回避し、デバイスの稼働時間を最大化できます。

ATM の稼働時間を増やすことが金融機関にとって明らかに必要である一方で、ディーボルド・ニクスドルフが委託した調査は、なぜこれらのサービスの導入が今日の経済情勢において非常に重要であるのかも示しています。

消費者が主に利用する金融機関を選択する際、ATM は 2 番目に重要な基準となります。 2022 年には毎月の ATM 引き出しが大幅に増加し、現金へのアクセスが改めて重視されていることを示しています。 消費者の 40% 以上が依然として単純な取引に窓口を使用しており、さらに多くの取引をセルフサービスに移行する機会があることを示唆しています。 この移行により、業務効率が向上し、支店スタッフはより価値の高い顧客とのやり取りやエクスペリエンスに集中できるようになります。

「常時稼働」が銀行の成功にとって極めて重要な時代において、AI テクノロジーを自社の ATM フリートにスマートに適用する金融機関は、顧客に可能な限り最高のサービスを確実に提供できるようになります。 ATM の機能が向上すると、既存の ATM が稼働し続け、現金へのアクセスが決定的に不足している地域での新規運用のコストを削減する機会が提供されます。