デジタルトランスフォーメーションが急務となっている背景には何があるのでしょうか。また、プロセスインテリジェンスは金融機関が主要な障壁を克服するのにどのように役立つのでしょうか。詳しくは続きをお読みください。
どの銀行も取り組んでいますが、うまくいっている銀行ばかりではありません。激動する経済情勢の中で競争力を維持し、生き残るためには、銀行やその他の金融サービスプロバイダーにとって、強固で継続的なデジタルトランスフォーメーション戦略が不可欠です。
銀行業務におけるデジタルトランスフォーメーションとは、金融商品、銀行サービス、バックオフィス業務を含む、銀行業務のあらゆる領域にデジタルソリューションを統合することを指します。
銀行業務は1990年代以来、送金機能や残高照会機能などの基本的なオンラインバンキングサービスの出現により、一貫したデジタルトランスフォーメーションを遂げてきました。今日、ITランドスケープははるかに進歩しています。AI、自動化、クラウドコンピューティングなどの新しいテクノロジーは、効率、正確性、サービス品質において予想外の飛躍をもたらしています。
技術進歩のペースが衰える気配を見せない中、デジタルトランスフォーメーションの成功は、もはや特定の目標に到達することではありません。より速く、より簡単に、そしてより効果的に変化に適応できるようになることです。しかも、継続的にです。
今日、銀行業界は生き残るために変化し続けなければなりません。銀行やその他の金融機関は、不安定で競争の激しい市場や、ますます巧妙化する金融犯罪の形態を乗り切るため、常に変化に対応せざるを得ない状況に置かれています。しかし、銀行業界におけるデジタルトランスフォーメーションを促進する多くの要因は、次の3つの重要なポイントに集約できます。
他の業界がハイパーコンビニエンスや即時アクセスサービスを取り入れたように、銀行もセキュリティやUXを犠牲にすることなく、スピードに対する顧客の高まる期待に応える必要があります。Alkamiのデジタルバンキングパフォーマンス指標レポートによると、デジタルバンキングの当座預金口座サービスを利用する口座保有者の割合は2024年に77%に達しました。
チャレンジャー「ネオバンク」は、次世代のパーソナライゼーション、魅力的な予算管理ツール、個人間決済などの機能における利用しやすいオプションを備え、モバイルバンキングの新たな基準を打ち立てました。しかし、従来の銀行はこうした新しいデジタルサービスに対応するだけでなく、他のコンタクトチャネルを維持し、最適化する必要があります。ZendeskのCXトレンドレポートによると、消費者は依然として人間が介在することの安心感を求めており、複雑な問題は電話で解決したいと答えた人が29％に上っています。
こうした進化する顧客ニーズに対応するには、従来の銀行やその他の金融機関は、変化を受け入れ、継続的に活用できる立場を目指して、完全に適応できるようにならなければなりません。
銀行業界の進化が遅れていることは周知の事実です。デジタルネイティブの代替サービスが毎月のように出現する中、金融機関は生き残るため、さらには成長するために最新化する必要があります。しかし、Revolutのレポートによると、企業の3分の2が「レガシーバンク」は自社のニーズに適応するのが遅すぎると感じています。
これは努力が足りないからではありません。実際、金融サービスの専門家を対象としたAutorekの調査によると、米国と英国の回答者の50％が、バックオフィスの効率性を毎年見直していることが分かりました。銀行を妨げているのは、労働集約的な手動プロセス、サイロ化された部門システムとコミュニケーション、断片化した技術スタックに対する過度の依存です。その結果、非効率性やリソースの無駄が生じ、AIなどの新しいテクノロジーの導入を成功させる際の障壁が生まれます。競争力を維持するために、銀行はレガシーシステムへの依存を減らし、プロセス中心のアプローチをモダナイゼーションに取り入れ、このようなデータが豊富なシステムを安全に処理できるツールを活用する必要があります。
2030年までに6兆ドルに達すると予想される不正な資金フローの中で、リスク管理は金融セクターにとってかつてないほど重要です。脅威は多様化しているだけでなく、より巧妙化しています。AIはデジタルトランスフォーメーションを推進する一方で、サイバー犯罪者がその能力を強化するために利用し、パーソナライズされたフィッシングやソーシャルエンジニアリング攻撃のような、より多様で高度な詐欺行為を引き起こしています。
このリスクを軽減するために、規制改革は頻繁に継続的に行われていますが、これらの更新は地域や市場によって大きく異なります。たとえば、英国では「Failure to Prevent Fraud Offence（詐欺防止不履行罪）」と呼ばれる新しい企業犯罪対策が導入されています。
銀行は変化するコンプライアンス規制に対応するために機敏であることが重要ですが、業務やプロセスのモダナイゼーションによってサイバーセキュリティの脅威に対する防御も強化されます。技術スタック全体をリアルタイムで可視化し、報告および監視機能を改善することで、金融機関は不正行為者が悪用するギャップを埋めることができます。
生成AIが最近の話題になる前から、人工知能はデジタルバンキングトランスフォーメーションの中心的な構成物として登場していました。このような多用途で形にとらわれない技術が将来の銀行業界にとってどのような意味を持つかを正確に定義するのは難しいですが、自動化と効率の面では大きな変革をもたらす可能性があります。
今日、銀行は顧客サービスチャットボットなどの比較的基本的なユースケースにAIを使い始めています。しかし、これらはAIができることのほんの表面をかすめるに過ぎません。AIから得られる真の価値は、銀行がカスタマーエクスペリエンスを向上させ、よりスマートな業務を実現し、変化するリスクや規制に対応するためにAIを適用したときに得られます。
これを実現するには、銀行やその他のすべての金融機関がAI導入へのアプローチを改善する必要があります。当社の「プロセス最適化レポート2025」では、AIに対して期待通りのROIを現在得ていると回答した銀行業界の専門家は61%に留まり、これは全産業の回答者では73%であることと比較すると低い数値です。
新しいテクノロジーが登場すると、銀行が適応しなければならない新しいトレンドが生まれます。ここでは、銀行のデジタルトランスフォーメーションにおける主要なテーマをいくつかご紹介します。
アメリカ人の55%がアカウントを管理するためにモバイルバンキングアプリを使用しており、65%はモバイルアプリを通じてあらゆる金融タスクを達成できるはずだと感じています。しかし、中小企業もこのシフトを増加させています。チャレンジャーバンクは、スマート通貨管理などのデジタルプラットフォーム機能を備えた中小企業を対象としていますが、一方で他の特化型フィンテックスタートアップは急速に市場に参入しています。
金融商品や金融サービスをeコマースまたはSaaSプラットフォームに統合することで、非銀行企業は既存のデジタル体験の中で顧客に金融サービスを提供できます。FinovateEuropeで議論されたように、組み込み型金融は銀行にとって最小限のコストで流通拠点を拡大する機会です。しかし、銀行ブランドが消費者から遠ざかることで、顧客ロイヤルティにとってリスクとなる可能性もあります。
多くの銀行は、カスタマージャーニーにおけるエンゲージメントを高めることを目的として、すでにモバイルアプリでゲームデザインの要素を活用しています。パーソナライズされた分析レポート、毎月の貯蓄目標、バッジ収集…これらの革新的な機能により、顧客定着率と金融リテラシーを向上させながら、顧客がモバイルバンキングアプリを使用する方法と理由が多様化しています。
デジタルウォレットは新しいテクノロジーではないかもしれませんが、世界中で最も急速に成長している支払い方法であり、2029年までに人口の68%が使用するようになると予測されています。ますます多くの企業が「キャッシュレス」に移行しており、2023年から2027年までのデジタルウォレット取引の年平均成長率は15％と推定されています。
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「課題は、このデータをフィルタリングして意味のある洞察を抽出することにあります。多くのデジタルバンキングプラットフォームは、このデータを効果的に活用するのに苦労しており、その結果、真のパーソナライズに必要な深さが欠けた一般的な洞察しか得られません。」 |
先に述べたように、銀行業におけるデジタルトランスフォーメーションの最大の課題は、複雑でサイロ化されたシステムアーキテクチャです。銀行業界はデジタルテクノロジーを最初に採用した業界の1つであるため、リテール銀行も商業銀行も、最新のITランドスケープに適さない老朽化したレガシーシステムと多額の技術的負債を抱えています。McKinseyの調査によると、例えば、ユニバーサルバンクは平均14年前のITアプリケーションを運用しているのに対し、デジタルバンクはわずか3年前のアプリケーションを使用しています。
この技術的負債に対処できない場合、銀行は断片化したシステムと煩雑な手動プロセスに過度に依存しながら、デジタルトランスフォーメーションのイニシアチブを進めることになります。サイロ化されたチーム間のコミュニケーションやコラボレーションでは、この状況を改善することはできません。
AIを活用したデジタルトランスフォーメーションに関しては、この断片化が特に課題となります。AIソリューションが効果を発揮するには、どのプロセスがどのシステムで実行されるのか、プロセス間の引き継ぎはどこで行われるのか、なぜ例外が発生するのかを理解する必要があります。AIは、関連するビジネスルールと、各銀行が独自にKPIを定義する方法も理解する必要があります。現時点では、ほとんどの銀行はビジネスプロセスを把握していないため、AIが成功するために必要なインプットをAIに提供することができません。
Celonisプロセスインテリジェンスプラットフォームは、プロセスデータ、標準化されたプロセス知識、AIを活用して、銀行業務のプロセスのデジタルツインを作成することで、銀行のデジタルトランスフォーメーションを支援します。
すべてのシステムと部門にわたってプロセスがどのように実行され、相互作用するかを可視化することで、銀行は改善の機会を見つけ、与信取引申請、クロスボーダー決済、規制当局への報告など、あらゆるプロセスにわたって変更を行うことができます。
プロセスインテリジェンスが、前述の3つの変化要因にどのように役立つかを以下に説明します。
プロセスインテリジェンスは、AIが成功するために必要なプロセス理解とビジネスコンテキストを提供することで、銀行がAIをより効果的に活用できるようにします。プロセスインテリジェンスは銀行業務がどのように運営されているかを理解しているため、不正検出や調査の共同パイロットから顧客オンボーディングAIエージェントまで、実際のビジネス価値を持つAIのユースケースを見つけ、高品質のプロセスデータで支援できます。
プロセスインテリジェンスが銀行業界における継続的なデジタルトランスフォーメーションをどのようにサポートしているかの実例については、当社の新しいガイド「銀行のためのプロセスインテリジェンス：究極のガイド」をご覧ください。
Celonisの金融ソリューションが、進化する需要や市場の状況に合わせて業務を継続的に適応させるのにどのように役立つかを確認しましょう。データシートをダウンロードしてください。
資産規模で米国第3位の銀行であるWells Fargoが、Celonisを使用してアナログからデジタルへの移行を加速する方法をご覧ください。
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