人工知能が銀行業界を再構築していると言っても過言ではありません。2024年PYMENTSレポートによると、米国の財務リーダーの72％が自部門ですでにAIを使用していると回答しており、英国ではその数字がさらに高く、イングランド銀行によると75％です。
AIツール、特に生成AIへの依存度が高まると、ある程度のリスクが伴います。結局のところ、新しいテクノロジーはほぼ常に新しい脆弱性をもたらします。しかし、AIのユースケースは日々多様化しています。銀行やその他の金融機関にとって、AIは現在、デジタルトランスフォーメーションの取り組みの中心的な要素であり、オペレーショナルエクセレンスを実現（および維持）するための鍵となっていることは明らかです。
しかし、AIが最も変革の可能性を持つ業務分野はどこでしょうか。銀行はAIソリューションのROIを最大化するためにどのように取り組むことができるでしょうか。銀行におけるAIの将来についてさらに詳しく解説していきますので、読み進めてください。
銀行がオペレーショナルエクセレンスを達成するためにAIを活用する6つの方法
銀行業界はAIに対して大きな期待を寄せています。「2024 Forrester Report」によると、リーダーの44％が生産性の向上を期待し、44％が収益成長の増加を予想し、さらに38％がAIがイノベーションを促進すると考えています。問題は、銀行がこれらの統計をどのように現実のものにしているかです。
1 - プロセスの自動化と効率化
AIが金融サービス企業にもたらす主なメリットの1つは、反復的なプロセスを自動化および合理化する能力で、それにより、人間の関与が求められる複雑な業務に人材を集中することができます。たとえば、銀行はAIを活用して、大量でリスクの少ないタスクをロボティックプロセスオートメーションボット（RPA）に委託できます。RPAは、ボタンのクリック、ファイルの転送、財務データの入力などのアクションを実行するようにトレーニングされたソフトウェアロボットです。RPAボットはフラグを立てたりフォーカスを失ったりしないため、エラーの余地を減らし、時間のかかる面倒な作業によってしばしば引き起こされるボトルネックを排除します。
銀行はまた、より多くのインテリジェント自動化にAIを使用しており、その中には労働集約的なKYCプロセスを最適化するためのインテリジェントドキュメント化ツールの使用も含まれます。このようなAIソリューションは、身分証明書やその他の関連資格情報から顧客データを非常に迅速に抽出して検証できるため、デューデリジェンスのプロセスを簡素化し、運用コストを削減できます。
2 - リスク管理と不正検出
同様に、AIアプリケーションはすでにリスク管理に活用されています。機械学習アルゴリズムは、取引や顧客行動の不一致を検出し、不正行為を捉えるのに役立ち、銀行が悪意のある行為者からの脅威に迅速に対応できるようにします。
AIを活用した「ライブネスチェック」も生体認証セキュリティプロトコルに組み込まれています。これらのチェックにより、識別される人物が人間であり、検証可能であること、つまり、ディープフェイクや偽物ではないことが、3Dマッピングと動きの分析により確認できます。
3 - カスタマーエクスペリエンスとレビュー
ここ数年で、会話型AIの自然さと効率は飛躍的に向上しました。現在、AI搭載チャットボットは、顧客サービスの可用性を向上させるために銀行業界で大規模に活用されています。大規模言語モデル（LLM）によって訓練されたこれらのツールは、単純な顧客とのやり取りを処理し、ユーザーの意図を理解し、「口座残高はいくらですか？」や「前回の入金額はいくらでしたか？」などのさまざまな問い合わせに応答できます。
AIシステムは、銀行が顧客のフィードバックを処理する方法をも変革しています。センチメント分析を活用して、金融機関は複数のプラットフォームにわたる膨大なレビューデータを確認し、カスタマーエクスペリエンスの主要な傾向を抽出することができます。
4 - コンプライアンスとレポート
銀行業界の規制コンプライアンスの目標は絶えず変化していますが、AIツールによりコンプライアンスの取り組みにかかるコストと労力は大幅に削減されています。例えば、レグテックソリューションは、疑わしい活動をリアルタイムで特定し、マネーロンダリング防止指令やKYC規制のコンプライアンスを常に遵守し、規制要件に違反した場合は直ちに対処できるようにフラグを立てます。
レポートプロセスを自動化するためにAIツールを使用する銀行が増えています。これらのツールにはカスタムレポートテンプレートを入力でき、適切なデータが引き出され、ブランドに合ったわかりやすい方法で表示されます。AIの活用により、人的ミスを最小限に抑え、時間のかかる手作業によるレポートに必要なリソースを大幅に削減し、銀行が報告の正確性、完全性、適時性に関する罰金を回避できるようにします。
5 - 意思決定と戦略
高度なデータ分析とインテリジェントな予測を通じて、AIツールは金融機関にデータに基づいた意思決定を行う力を与え、リスクを積極的に管理し軽減します。この種のAI技術から得られる洞察は、ポートフォリオマネージャーの投資戦略を推進するだけでなく、融資、融資承認、与信適格性チェックなど、リテールバンキングの日常的なプロセスに革命をもたらします。
シナリオモデリングにより、このテクノロジーはさらに進化します。AIは、仮想的な将来のシナリオ（新しい大統領政権やサイバー攻撃など）と、それが財務パフォーマンスに与える影響度をシミュレーションするために使用されます。その後、銀行はこの予測データを使用して、レジリエンスに関するさまざまな戦略のストレステストを行い、実際のリスクから身を守ることができます。
6 - IT運用とサイバーセキュリティ
堅牢なITインフラストラクチャは現代の銀行業務の基盤であり、サイバーセキュリティを強化するためにAIの導入には多くの利点があります。AIネットワークツールは、ネットワークトラフィックやトランザクションデータを含む膨大な量のデータを分析し、不正アクセスのようなサイバー脅威を示す可能性のある異常なアクティビティを検出します。
同様に、予知保全ツールはシステムのパフォーマンスデータを監視し、ハードウェアやソフトウェアの障害の可能性を事前にフラグ付けするので、予防措置を講じることができます。一部のAIシステムには自己修復機能も備わっており、人間の介入を必要とせずに軽微な問題を修正できます。
銀行におけるAI導入を成功させる鍵
銀行はAIに投資していますが、その投資の収益性を証明しなければならないという大きなプレッシャーにもさらされています。グローバルバンキングにおけるAIとアナリティクスの価値は、最大年間1兆ドルに達する可能性がありますが、「プロセス最適化レポート2025」で調査した銀行業のプロフェッショナルの61%のみ（全産業では73%）が、AI導入に対して期待されるROIを達成していると回答しています。
銀行業界がAI投資の利益を享受できない理由
簡単に言えば、AIの有効性は、受け取るデータとビジネスコンテキストの品質によって決まります。現在、AIには、銀行が真のオペレーショナルエクセレンスを達成するために必要なインプットがありません。
AIソリューションには、銀行のプロセスと組織の独自の運営方法を深く理解するためのコンテキストナレッジが必要です。これらのツールには、個々のプロセスがどのシステム内にあるかを確認し、それらのプロセスがどのように相互作用するかを理解し、異常が発生する理由を特定し、取るべきアクションを決定するための可視性が必要です。