銀行業におけるAI

フィンテックのトレンドを先取りし、競争上の優位性を高め、価値あるサービスとより良い顧客体験を提供するために、銀行やその他の金融サービス企業はデジタル・トランスフォーメーションの取り組みを採用しています。

AIテクノロジーの登場によりデジタル・トランスフォーメーションの重要性はさらに高まり、業種・業務に新たな変化が起こっています。AIはもはやオプションではなく、必須要素であり、AIプラットフォームに投資する金融機関は、先行し、発展する可能性が大きくなります。

歴史的に、既存の金融サービス・プロバイダーはイノベーションに苦戦してきました。McKinsey社の調査によると、大手銀行の生産性はデジタル・ネイティブに比べて40%低いという結果が出ています。¹銀行業界の多くの新興スタートアップ企業が人工知能のユースケースを開拓しており、伝統的な銀行は、流れに追いつき、自ら革新することがより重要になっています。

金融業者は、自然言語処理（NLP）を長年使用して、社内にある、またはサードパーティーのソースから取得した膨大な量のデータを解析してきました。データ分析ツールを使用して洞察と傾向を明らかにし、主要な投資や資産管理に関して、より多くの情報に基づいた意思決定を下します。

特に銀行業界は、競争力を維持するためにAIテクノロジーの利点にますます依存するようになっています。顧客は、シームレスなデジタル・バンキング・エクスペリエンスを求めています。つまり、顧客のニーズを予測し、問題の複雑さに応じて人間やバーチャル・アシスタントと対話できるアプリを求めています。企業は、そうした顧客の満足度を維持するために、ユーザー・エクスペリエンスを向上させる必要があります。生成AIソリューションを採用してデプロイし、効果的なデータ管理を組み合わせることが、その目標達成に向けた重要なステップとなります。

AIは単独でも強力ですが、オートメーションと組み合わせることで、さらに大きな可能性を解き放つことができます。AI搭載オートメーションは、AIのインテリジェンスとオートメーションの信頼性を融合したものです。Robotic Process Automation（RPA）などの従来のツールは反復的なタスクを効率化する際に役立ってきましたが、銀行は現在、より複雑なワークフローを処理するためにエージェント型AIシステムを導入し始めています。

AIエージェントは自律的な意思決定が可能で、たとえばローンのアプリケーションを最初から最後まで案内できます。顧客との対話、書類のVerify、内部および外部データベースに対する信用度の確認、コンプライアンスの問題のフラグ付けを行うことができます。情報の変化に適応し、あらかじめ設定されたルールに従うのではなく、リアルタイムで意思決定を行い、人間の介入を最小限に抑えます。

銀行や金融サービス組織は、リスク管理、顧客体験の向上、フロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスのプロセスの合理化など、さまざまな理由でAIを採用しています。

AIは、顧客が金融問題に関する意思決定を強化するのに役立ちます。顧客は、最先端のAIテクノロジーを使用して資金をより適切に管理できるよう支援してくれる銀行を利用し続ける可能性が高くなります。

しかし、業界の広範な規制を考慮すると、銀行やその他の金融サービス組織は、AIにアプローチするための包括的な戦略を必要としています。AIを使用するには、リスクを軽減しながらビジネス価値を最大化するAIストラテジーとフレームワークが必要です。

IBM® Institute for Business Value（IBV）は、「2025年銀行業界のグローバルな展望」レポートの中で、AIツールと実践をオペレーションに取り入れたいと考えている銀行向けのガイドを公開しました。²主なアクションには、以下が含まれています。

金融サービスのデジタル化を活用するためにビジネスモデルを調整する。クライアントへの対応方法を変革することで、ビジネス戦略を見直す。エンベデッド・ファイナンスで顧客にサービスを提供する機能を拡大し、いつでもどこでも銀行業務を行えるようにする。AIでアドバイザリー提案を強化し、消費者と、企業や投資銀行などの専門分野の両方に対して、新たなサービス手数料を獲得する。エコシステム全体でAIを活用したリスク管理を強化するために、新しいデータのバックボーンとして決済イニシアチブを再検討する。

AIを活用した業務効率化の推進。影響力の大きいワークロードに焦点を当てて提供を合理化・強化し、シームレスにデジタル対応にしましょう。AIを採用してプロセスをエンドツーエンドで再構築し、効率とイノベーションを推進します。ハイブリッドクラウドを設計してコストを最適化し、オペレーションを簡素化します。

すべての銀行員がAIリスク管理者になるリスク管理文化を刷新しましょう。AIを使用してソフトウェア開発を加速しても、複雑化するリスクを見落としてはいけません。イノベーションの拡大に合わせて、セキュリティー、コンプライアンス、レジリエンスを管理するための明確なプラットフォーム・ガバナンスに投資する必要があります。データ・ガバナンスを優先して、機密性、整合性、可用性を保護し、AIモデルが堅牢なフレームワーク上に構築されるようにして、データ侵害、法的不確実性、モデルのバイアスなどのリスクを軽減します。

技術の進歩に対応した実践的な教育プログラムを実施しましょう。私たちの考えでは、AIはオートメーションの利点であると同時に拡張の機会でもあり、デジタル変革の進んだ業種・業務において銀行家の貢献を再考する力を与えてくれます。これは、事業部門とテクノロジー部門のどちらにも同様に当てはまります。銀行は適切なスキルの特定に苦労しており、また日常的な業務に縛られ、急速なイノベーションに追いつくことができない従業員のスキルアップを遅らせるわけにはいきません。

AIでリードしなければ、取り残されてしまいます。AI時代に銀行が競合他社と差別化するには、イノベーションだけでは不十分であり、ストラテジーを明確に表現する必要があります。AIを用いたイノベーションから、AIをベースとしたイノベーションへ移行するには、AIプラットフォームがすべてのビジネスおよびオペレーション戦略の中心となる「AIファースト」のアプローチが必要です。

AIを採用し、導入している銀行には、いくつかの重要なメリットがあります。

拡張API：銀行業務では、顧客がさまざまなアプリケーションで資金を追跡できるようにするために、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を使用することがますます増えています。たとえば、銀行は、顧客が複数の銀行口座を監視できるように、サードパーティーの予算作成アプリに関する権限をAPIに与える必要があります。AIは、より多くのセキュリティー対策を可能にし、反復的なタスクを自動化することで、APIの利用をさらに強化します。

よりインテリジェントな顧客ツール：ディープラーニングを搭載した生成AIとエージェント型AIの台頭により、投資業界や銀行業界は、より洗練されたツールを導入して、カスタマー・サービスを合理化できるようになります。AIを搭載したチャットボットとバーチャル・アシスタントは、カスタマー・サポートを向上させ、顧客が小さな問題を自分で解決できるように支援します。また、AIは顧客が財務をより適切に管理し、より多くのお金を節約できるようサポートする予算管理アプリを強化することもできます。

よりスマートな信用スコアリング：信用度の判断は、銀行サービスにおいて非常に重要な業務です。銀行は、クレジット・カードの申請を受理するかどうか、また与信の増額を承認するかといった重要な与信判断を下すために、膨大な量の顧客データを処理する必要があります。AIアルゴリズムと機械学習の技術は、金融機関がクレジット・カードや与信の増額、その他の顧客の要求を高速で承認または拒否するのに役立ちます。

サイバーセキュリティーと不正アクセス検知の強化：サイバー攻撃者は、金融機関から騙し取るためのより巧妙な方法を編み出す際に、ますますAIを利用するようになっています。顧客を模倣し、カスタマー・サービス・エージェントを混乱させるため、AI作成の音声³を使うことがあります。AIを使って、フィッシングEメールをますます正当なものに見せることができます。成果として、金融機関はAIアルゴリズムを使用して、従業員をサイバーセキュリティーの脅威からリアルタイムで保護するとともに、顧客が同じ手口を回避するためのツールを作成できます。金融機関や政府機関は、マネー・ロンダリングやなりすましなどの金融犯罪を阻止するために、AIシステムを利用することもできます。

組み込み型バンキング：Starbucks社が独自の決済アプリを始めたように、従来とは異なるエクスペリエンスに銀行業務を導入することを意味します。⁴ 組み込み型バンキングはサービスとして成長すると期待されています。AIは、小売業者やその他の企業が潜在的な市場機会に関するデータを収集・分析し、信用力を予測し、顧客へのサービスをよりパーソナライズするのに役立つため、この成長において重要な役割を果たします。

新規市場と機会：AI駆動型の予測分析と予測ツールにより、新規の成長分野を特定し、引受プロセスを改善し、どの顧客に解約リスクがあるのかより適切に推定できます。たとえば、銀行は顧客の習慣を分析し、それを他のデータポイントと比較して、個々の顧客が口座を解約しそうかどうかを判断できます。

銀行業にAIを導入するには、リスクや複雑な問題が伴います。2025年のIBM IBVの調査によると、ビジネスおよび金融市場のCEOの55%が、自動化による潜在的な生産性の向上は非常に大きいため、競争力を維持するためには大きなリスクを受け入れなければならないと述べています。⁵ これらのリスクには、次のようなものがあります。

サイバーセキュリティー：生成AIテクノロジーは、不正防止やコンプライアンス管理に活用できますが、リスクも生み出します。AIモデルは悪意ある攻撃者にとって特に貴重なターゲットとなるため、オープンなAIツールやテクノロジーを銀行のITシステムに組み込むと、セキュリティー上の課題が生じます。そのため、銀行は、イノベーションとリスク管理のバランスを効果的に取る包括的なAIガバナンス・アプローチを必要としています。

事業に関する法的不確実性：生成AIモデルが効果を発揮するには、既存のデータ・セットに対するトレーニングが必要です。ニュース記事や解説動画など公開されているデータを分析することが著作権侵害に当たるかどうかについては、依然として未解決の問題がいくつか残っています。⁶法人向け財務管理（BFM）事業を営むCEOの77%は、一貫性のない基準や規制が、ビジネスを成長させる能力を妨げていると述べています。²この問題を回避する1つの方法は、カスタマー・サービスのやり取りや独自の調査など、銀行が所有するデータで学習されたAIモデルを使用することです。

結果の精度を制御することの難しさ：現在、AIモデルはアウトプットを推論したり、「理解」したりはしません。代わりに、AIモデルは与えられたデータのパターンを検知し、成果を生成します。そのため、モデルはデータが間違っているか不正確であるかを人間の従業員に伝えることはできません。このような状況では、特に銀行業などの規制の厳しい業種・業務では、モデルがどのようにして決定に至ったのかを理解することが不可欠であるため、説明可能性が極めてクリティカルになります。

モデルのバイアスによる偏り：銀行は、自らの行動に対する透明性と説明責任を示す方法として、環境・社会・ガバナンス（ESG）イニシアチブへの投資を増やしています。AIモデルは人間が作成したデータでトレーニングされるため、人間に影響を与えるバイアスの一部を受け継ぐ可能性があります。銀行は、商品を販売する方法や信用度などの要素を判断する方法において、これまで特定の層に悪影響を及ぼしてきたバイアスをなくす必要があります。

金融機関はデジタル・トランスフォーメーションをますます迫られています。顧客は、セルフサービス機能を備えた自動化されたエクスペリエンスを求める一方で、個別の対話や、人間らしさを感じられることも望んでいます。

銀行は競合他社の一歩先を行き、顧客に資金や投資を管理するための高度化されたツールを提供するために、AIへの投資を優先し続けています。顧客は、金融上の機会を可視化するパーソナライズされたAIアプリケーションを提供できる銀行を引き続き優先します。

銀行業務におけるAIの将来には、AIの使用や、競合他社よりも早く進歩をデプロイできる方法を宣伝する機関が含まれるでしょう。AIは、銀行が新たな業務モデルに移行し、ワークフローを合理化し、デジタル化とスマート・オートメーションを取り入れ、コマーシャル・バンキングとリテール・バンキングの新時代における継続的な収益性確保を支援します。

多様で代表的なデータ・セットを使用し、アルゴリズムによるバイアス テストを継続的に実施し、保護されるクラス間の異種の格差を検知します。正式なモデル・リスク管理（MRM）フレームワーク内に制御を組み込み、モデルを検証、監視、文書化します。公正な融資法と消費者信用機会均等法（ECOA）の遵守を徹底します。これらの法律は、差別的な与信判断を禁止し、説明可能性を要求しています。

既存のコア・バンキング・システムをそのまま置き換えるのではなく、その上にAIサービスを重ねるAPIファーストのアプローチをとります。ミドルウェアとマイクロサービスを使用して、新しいAI機能をレガシー・アーキテクチャから切り離し、リアルタイム・アクセスのためにデータ・パイプラインをモダナイズし、段階的にデプロイして、運用リスクと規制リスクを管理します。

ハイパー・パーソナライゼーションをサポートするために、AIは取引履歴、行動シグナル、ライフイベント・データに学習させた機械学習モデルを使用して、個別のオファー、料金体系、財務アドバイスを提供します。AIエージェントは、顧客とプロアクティブに関わり、提案を調整することで、これらの洞察に基づいてリアルタイムで行動できます。予測分析は、顧客のニーズ（借り換えの機会など）を予測し、強力なデータ・プライバシーを確保します。

収益成長、コスト削減、不正行為削減、信用損失改善、顧客維持など、ビジネス価値に結びついた明確なユースケースKPIを定義し、ベースラインとAIを活用した場合の性能を比較します。ROIは、より良い意思決定によってもたらされる資本効率の向上や運営上の損失の削減など、リスク調整済みの利益も考慮する必要があります。

組織は、AIを戦略的機能と管理されたリスクの両方として扱い、説明責任、監督、倫理基準を定義する明確なAIガバナンス構造によってサポートすることで、顧客の信頼を維持することができます。モデルリスク管理、サイバーセキュリティー制御、データ・ガバナンスを企業のリスクプロセスに統合し、透明性のある報告や性能モニタリングを行うことで、AIシステムの安全性を確保し、顧客の期待に沿った状態を確保します。