銀行業務の自動化とは

現代における銀行業務の自動化の取り組みはロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や、生成AIやエージェント型AIを含む人工知能（AI）などのテクノロジーに依存しています。これらのツールは、データ入力、文書レビュー、顧客のオンボーディング、トランザクション処理などのタスクを自動化します。これにより、銀行は業務を迅速に完了し、ミスを減らし、従業員がより複雑で価値の高い業務に集中できるようになります。

複雑化が進むことはリスクをもたらしますが、自動化のメリットは大きいものです。銀行は、オートメーションの規模が拡大するにつれて、セキュリティー、コンプライアンス、レジリエンスを管理できるように、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。2025年のIBM IBVの調査によると、銀行業界のCEO（最高経営責任者）の60％以上が、オートメーションの利点を活用し、競争力を高めるためには、大きなリスクを許容しなければならないと回答しています。¹

オートメーションは、不正アクセス検知やリスク管理などのサイバーセキュリティにおいて重要な役割を果たします。AIシステムはトランザクション・パターンをリアルタイムで分析し、不審なアクティビティーを識別します。コンプライアンス・チームは自動化されたワークフローを使用して、規制の変更に迅速に、場合によっては（数週間ではなく）数時間で適応します。

自動化プラットフォームは、ローコードまたはノーコードのインターフェースを提供するため、銀行はIT部門に過度に依存することなく、複数部門にわたって自動化を構築・拡張できます。このアプローチにより、カスタマー・サービス、レポート作成、マーケティング、会計などの分野でソリューションをより迅速にデプロイメントできるようになります。

リテール・バンキングでは、クレジットカードの発行、口座開設、ローン申請、コンプライアンス・チェックなどのプロセスをオートメーションでサポートしています。RPAおよびAIベースのシステムは、顧客データを抽出して検証し、フォームを処理して、ローン実行システムにデータを供給します。この効率化により、ターンアラウンド・タイムが大幅に短縮され、大規模に一貫性が確保されます。

多くの銀行は、水面下で自動化とフィンテックを使用しています。たとえば、以前は、顧客が小切手を預けると、銀行員は画像を確認し、正しいデータを入力し、資金を移動させる必要がありました。現在、システムはその作業のほとんどを自動的に実行します。顧客が銀行のモバイル・アプリを使用すると、ソフトウェアが小切手を読み取り、それを検証し、多くの場合数秒で残高を更新します。

セクター全体で、インテリジェントな自動化は大幅なコスト削減につながります。自動化により効率が向上し、住宅ローン業務などのプロセスにおけるエラーを全面的に回避できることが証明されています。また、手動では何年もかかる大規模な文書処理も、エージェント型AIとインテリジェント・ソフトウェアを活用することで、数日で完了できます。

近い将来、生成AIと機械学習（ML）は、意思決定、顧客とのコミュニケーション、パーソナライズされた金融サービスにおいて、より大きな役割を果たすと予想されます。これらのテクノロジーは、強固なセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、より適応的で迅速な銀行業務をサポートします。

銀行業務の自動化は、金融機関がより迅速かつ正確に、そして効率的に業務を遂行できるようになるため重要です。従来の銀行業務の多くは、顧客のオンボーディング、ローン処理、支払い処理など、エラーが発生しやすく時間のかかる手動タスクに依存しています。自動化により、これらのタスクが効率化され、ミスが減り、一貫性が向上します。

レガシー・システムがデジタル・トランスフォーメーションを遅らせ、新しいテクノロジーの恩恵を十分に受けるためにモダナイゼーションが不可欠であることが多く、厳しく規制された銀行業において、これは重要なニーズです。

自動化は、より強力なコンプライアンスとリスク管理をサポートします。自動化されたシステムは、人間のチームよりもはるかに効率的に、取引をリアルタイムで監視し、疑わしいアクティビティにフラグを立て、規制の変更に対応することができます。これにより、銀行はコンプライアンス規則に迅速に対応し、罰金やブランド毀損のリスクを軽減できます。また、自動化により、すべてのシステムにおけるアクションの詳細なログが提供され、監視とレビューがよりアクセスしやすく信頼性が高くなるため、監査の準備性も改善されます。

自動化により顧客体験も向上します。顧客は、迅速な対応、シームレスなデジタル・サービス、パーソナライズされたやり取りを期待しています。自動化によって、24時間体制でリクエストを処理し、即時口座承認やリアルタイムの不正アラートなどの機能を有効にすることで、銀行はその期待に応えることができます。また、これによりスタッフがより複雑で価値の高いやり取りに集中できる余裕が生まれ、全体的なサービス品質が向上します。

最後に、自動化により銀行は規模を拡大できます。自動化されたシステムは、並行して従業員を増員することなく、数千の口座を開設し、数百万件のトランザクションを処理できます。この機能は、銀行が急速に変化する市場で競争力を維持しながら、コストを削減する上で役立ちます。

銀行業界のオートメーションでは、AI、RPA、ワークフロー自動化プラットフォームなどのソフトウェア・ツールを使用して、設定されたルールやパターンに従ってタスクを処理します。これらのシステムは、人間の従業員と同じように、データベース、ドキュメント、顧客向けプラットフォーム、社内システムとやり取りできますが、より速く、疲労することはありません。RPAはデータ入力などの構造化された反復可能なタスクを処理し、AIは不正アクセス検知や顧客行動分析など、データの解釈やストラテジー、意思決定を支援します。

エージェント型AIは、システムが独立して多段階のプロセスを計画・実行し、新しい情報が入手可能になるとリアルタイムで適応できるようにすることで、この機能を拡張します。

自動化プロセスは通常、人間の判断をあまり必要としない日常的で時間のかかるタスクを特定することから始まります。次に、開発者またはビジネス・アナリストが、ローコード・ツールやスクリプトを使用して自動化ワークフローを設計し、段階的にシステムに何をすべきかを指示します。このワークフローには、あるシステムから別のシステムへのデータのコピー、顧客情報の検証、またはレポートの生成などが含まれます。

導入されると、これらのプログラムはバックグラウンドまたはオンデマンドで実行され、多くの場合、かつては何時間もかかっていたタスクをわずか数秒で完了します。

銀行業務の自動化は、フロントオフィスとバックオフィス両方のオペレーションで機能します。フロントオフィスでは、チャットボットやバーチャル・アシスタントが顧客の基本的な質問に答えたり、過去の顧客データに基づいて自動入力するデジタル・フォームが利用されることがあります。バックオフィスでは、口座照合、文書処理、コンプライアンス・レポート作成などを合理化できます。

銀行は多くの場合、小規模から始めていくつかのタスクを自動化し、メリットが表面化するに従い、より広範なシステムに拡張していきます。自動化は昼夜を問わず実行できるため、サービスの速度と内部効率の両方を向上させ、一方でエラーと運用コストを削減します。

これらのテクノロジーはそれぞれ、オペレーションを合理化し、手作業を減らし、精度を向上させ、よりスマートで迅速な意思決定を可能にする役割を担っています。これらが一体となって、近代的な銀行業務の自動化の基盤を形成しています。

AIは、コンピューターや機械が人間の学習や理解、問題解決、意思決定、創造性、自律性をシミュレートできるようにするテクノロジーです。不正行為の防止と検知、信用リスクのアセスメント、顧客の感情分析など、固定ルールを超えたタスクに使用されます。AIは大規模なデータセットを分析し、パターンを認識し、過去の行動に基づいて判断できます。銀行業において、AIはチャットボットやアシスタントを強化し、顧客のニーズを予測し、金融活動の異常を検知する上で役立ちます。

生成AIは、パーソナライズされた財務アドバイス、ターゲットを絞ったマーケティング・メッセージ、カスタマイズされた顧客コミュニケーションなど、カスタマイズされたコンテンツを作成することで、これらの機能を拡張します。また、規制関連報告書や知識ベースの記事の作成と適応にも役立ちます。

エージェント型AIは、自動化システムがより自律的に動作できるようにすることで、新たなレイヤーを追加します。エージェント型AIは、事前に定義された指示に従うのではなく、中間目標を設定し、新しい情報に適応し、リアルタイムでワークフローを調整します。たとえば、顧客のローン申請で資料の抜け落ちがある場合、エージェント型AIシステムが問題を検知し、顧客に必要な資料を直接要求することができます。その後、資料を検証し、融資処理を自動的に継続します。

2024年に、生成AIを体系的に開発していた銀行はわずか8％で、78％は戦術的な取り組みを通じて生成AIについて追求していました。しかし、今後数年間で導入は劇的に急増すると予想されています。¹調査によると、AIをITプロセスに全面的に統合した組織は、他の組織と同様にテクノロジー全体に同じ金額を投資しています。ただし、予算の大部分は生成AIに投資されています。

これらの組織は、複数のパフォーマンス・メトリクスにおいて同業他社を上回っており、サービス障害が50%減少し、ITカスタマー・サービスの満足度が24%向上しています。⁴

APIは、ソフトウェア・アプリケーションが相互に通信し、データを安全に共有できるようにするルールまたはプロトコルのセットです。銀行業務の自動化では、APIが、中心的バンキング・システム、CRM、支払いゲートウェイ、コンプライアンス・ツールを接続します。APIは、プラットフォーム間で統合されたワークフローとリアルタイム・サービスを構築するために不可欠です。

BPMプラットフォームでは、ビジネスにおけるストラテジー、プロセス、ワークフローを発見、モデル化、分析、測定、改善、最適化する手法が用いられます。これらは、銀行がプロセス全体をマッピングし、改善すべき領域を特定し、さまざまなシステムとオートメーション・コンポーネントの連携方法を調整する際に役立ちます。BPMは、部門全体で複数の複雑なプロセスの管理に特に役立ちます。

クラウド・コンピューティングとは、物理サーバー、仮想サーバー、データ・ストレージ、ネットワーキング機能、アプリケーション開発ツール、ソフトウェア、AI搭載分析プラットフォームなどのコンピューティング・リソースをインターネットを介してオンデマンドで利用できる従量課金制のサービスです。クラウド・プラットフォームは、自動化ツールを大規模に実行するために必要なインフラを提供します。迅速な展開、柔軟なストレージ、場所を問わないシステムへの安全なアクセスをサポートします。銀行はクラウド・サービスを利用して、RPAボット、AIモデル、データ分析プラットフォームを最小限のハードウェア投資でホストします。

IDPは、OCRとAIおよび自然言語処理（NLP）と組み合わせて、さまざまなレイアウトや非構造化言語を含む形式であっても、ドキュメントを読み取り、理解、分類します。銀行はIDPを使用して、ローン申請、財務諸表、規制フォームなどの複雑な文書を自動的かつ正確に処理します。

これらのプラットフォームにより、ビジネス・ユーザーやアナリストは、最小限のコーディングで自動化ワークフローを設計し、デプロイできます。銀行は、ITチームに大きく依存せずに、社内ツールの迅速な構築や小規模なプロセスの自動化を行うため、こうしたプラットフォームを利用します。このアプローチにより、自動化はよりスケーラブルになり、部門を超えて利用できるようになります。

機械学習（ML）は、コンピューターと機械が人間の学習方法を模倣できるようにすることに重点を置いたAIの一分野です。これにより、自律的にタスクを実行することが可能となり、またより多くのデータを経験し、接触することで、徐々にパフォーマンスを向上させることができます。MLモデルは、結果の予測、リスクの分類、またはアクションの推奨を行うためにトレーニングされています。

銀行業界では、MLは不正アクセス検知システムの改良、ローンの引受の自動化、履歴データのパターンから学習することによる顧客オファーのパーソナライズに役立ちます。エージェント型AIは、MLの出力を使用して、人間の介入を伴わずに自律的に意思決定を行ったり、不足している情報を要求したり、複雑なケースをエスカレーションしたりすることができます。

NLPは、機械学習を使用してコンピューターが人間の言語を理解、解釈、応答できるようにするコンピューター・サイエンスとAIのサブフィールドです。これは、チャットボット、音声アシスタント、自動Eメール処理に不可欠です。銀行業務では、NLPはカスタマー・サポートの自動化、顧客フィードバックの分析、顧客の苦情やコールセンターのトランスクリプトなどの非構造化テキストからの洞察の抽出に役立ちます。

OCRは、スキャンされたドキュメントまたは画像を機械で読み取り可能なテキストに変換するために使用されます。銀行はOCRを使用して、オンボーディングまたはローンの処理中にフォーム、小切手、請求書、ID書類からデータを抽出します。OCRをAIまたはRPAと組み合わせることで、これまでは人間の確認が必要だった大量のドキュメント・ワークフローを自動化できます。

RPAは、インテリジェントな自動化テクノロジーを使用して、データの抽出、フォームへの記入、ファイルの移動など、人間が通常コンピューター上で行うような反復的なルールベースのタスクを実行します。銀行業界において、RPAは顧客のオンボーディング、口座のメンテナンス、トランザクション処理などの作業に広く使用されています。既存システムに変更を加える必要はほとんど、またはまったく必要なく、複数のアプリケーションで動作できます。

特定の銀行プロセスは、業務効率と顧客満足度の両方にとって重要な、ルール主導かつ反復的なタスクであるため、自動化の主なターゲットです。最近の技術の進歩により、銀行はシステム全体の複雑な機能をより迅速かつ正確に自動化できるようになりました。銀行業務の自動化のユースケースには、次のようなものがあります。

住所の変更、連絡先情報の編集、パスワードのリセットなどの日常的な更新には、厳密なロジックに従うシンプルなワークフローが必要なため、簡単に自動化できます。チャットボットまたはセルフサービス・フォームはユーザーから最新の情報を収集し、RPAボットはCRM、コア・バンキング・システム、コンプライアンス記録などの関連する内部システムを自動的に更新します。このエンドツーエンドのプロセスにより、コールセンターの関与が不要になり、待ち時間が短縮され、プラットフォーム間の一貫性が確保されます。

オンボーディングは、多くの場合、本人確認、書類収集、データ入力を含む、時間がかかる手作業のプロセスです。これは手順が高度に構造化され、ルールに基づいているため、自動化の理想的なターゲットです。自動化ツールは、光学文字認識（OCR）を使用して、パスポートや光熱費請求書などのスキャン文書からデータを抽出できます。

その後、ボットはこの情報を内部データベースまたは政府のIDレジストリなどのサードパーティプロバイダーと照合します。顧客プロファイルは自動的に作成され、フォームは事前入力されます。顧客確認（KYC）などのコンプライアンス・チェックはリアルタイムで実行されます。これらの自動化により、オンボーディング時間が数日から数分に短縮され、顧客満足度が向上し、離脱が減ります。

顧客サービス部門のリーダーの約65％は、生成AIと対話型AIを統合することで、顧客満足度が向上することを期待しています。²AI搭載のチャットボットは、残高の確認や近くのATMの場所の確認、PINのリセットなど、人間による判断を必要とせずに、基本的なカスタマー・サービスへの問い合わせを処理できます。これらのボットは自然言語クエリーを理解し、バックエンド・システムから取得したデータにアクセスすることで、即座に回答を提供します。

チャットボットが問題を解決できない場合、会話履歴を添付して人間のエージェントにケースをエスカレーションするため、情報が失われることはありません。このハイブリッド・モデルにより、効率が向上し、スタッフはより複雑なサポート・ニーズに集中できるようになります。

銀行は、住宅ローン申請からコンプライアンスに関する書類まで、膨大な量の文書を処理します。自動化では、OCRとインテリジェント・ドキュメント処理（IDP）を使用して、PDFやスキャンされた画像などの非構造化ファイルからデータを抽出します。ソフトウェア・プログラムは、これらのドキュメントをコンテンツ管理システムで分類、保管、インデックス付けし、検索と監査を容易にします。このプロセスを自動化すると、物理ストレージの必要性が減り、時間のかかる手動でのインデックス作成が不要になります。

不正アクセス検知では、悪意のあるアクティビティを示唆する異常を特定するために、大量のトランザクションを継続的に監視する必要があります。手動監視はスケーラブルではなく、この場合AI搭載のオートメーションが優れています。機械学習モデルは、顧客の行動のパターンを分析し、馴染みのない場所からのログインや突然の高額な引き出しなど、逸脱にフラグを立てることができます。

しきい値を超えると、システムはアカウントの凍結、顧客への警告、不正行為アナリストへのエスカレーションなどの自動対応をトリガーできます。これらのリアルタイムな介入により、金銭的損失が大幅に削減され、顧客との信頼関係が構築されます。

たとえば、パキスタンのAksari Bankは、IBMと協力して、政府の新しいサイバーセキュリティー規則に準拠するための支援を行いました。この新しいポリシーでは、銀行に対し、セキュリティー・オペレーション・センター（SOC）や24時間体制で稼働する自動応答ツールなど、基本的なセキュリティー機能を維持することを求めています。

結果として得られた新しいSOCにより、セキュリティー・インシデントの数は1日あたり約700件から20件未満にまで削減されました。また、自動応答の導入により、平均修復時間が30分からわずか5分に短縮されました。³

KYCおよびAMLコンプライアンス・プロセスでは、詳細な個人情報と財務情報を収集し、その情報を規制当局の監視リストに照らし合わせてスクリーニングし、継続的な取引監視を実施することが含まれます。これらのプロセスは反復的なルールで統制された機能であり、高い精度と追跡可能性が求められます。自動化は、ID文書の収集と検証、リアルタイム・ウォッチリスト・チェックの実行、新しい情報に基づいたKYC記録の更新などに役立ちます。

AIアルゴリズムは、取引履歴を分析して不審な行動にフラグを立て、金融犯罪や規制上の罰則のリスクを軽減することができます。また、ソフトウェアは監査証跡を自動的に生成するため、規制上の透明性もサポートされます。

ローンの処理には通常、財務データの収集、信用力の評価、文書の検証が含まれます。さらに、このワークフローは反復的で、文書の量が多く、ボトルネックが発生しやすいため、自動化に適しています。RPAボットは、さまざまなチャネル（Webフォーム、Eメール、CRMなど）から申請者のデータを収集し、信用スコアをチェックし、収入記録を検証し、社内融資基準とのクロスチェックを行うことができます。

AIは、過去のパターンに基づいてリスクを評価することもできます。これにより、申請から意思決定までライフサイクル全体が合理化され、正確性とコンプライアンスを維持しながら、手作業とターンアラウンド・タイムが削減されます。

銀行は大量の顧客データを収集しますが、そのデータを十分に活用しないことがよくあります。自動化により、行動、好み、または取引履歴に基づいて動的な顧客セグメンテーションが可能になります。生成AIなどのAIツールは、Eメールやモバイル・アプリケーションなど、顧客が好むチャネルを通じて、パーソナライズされたオファーをタイムリーに作成・配信できます。

自動化は、キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、オーディエンスの反応に基づいてメッセージを調整する上でも役立ちます。これによりエンゲージメントが高まり、銀行は手作業なしでサービスのクロスセルやアップセルを強化できます。

銀行は毎日何千、時には何百万もの支払いを処理しており、システム間でこれらの取引を調整するのは面倒な作業になることがあります。RPAボットは、入金と出金の記録を照合し、不一致を識別し、例外にフラグを付けることで、人的な確認を可能にします。また、調整レポートを自動的に生成することもできます。たとえば、顧客がクレジットカードの支払いを済ませる場合、支払いを明細書と照合し、口座に計上する必要があります。自動化により、正しい金額がエラーなく適用されることが担保されます。

規制機関は、銀行に対し、詳細で構造化されたデータを含む定期的な報告書の提出を求めています。さまざまなシステムからこのデータを収集し、正しくフォーマットし、厳しい期限を満たすことは、従業員にとって困難な作業です。自動化プラットフォームは、複数のシステムからリアルタイム・データを引き出し、ロジックを適用してデータをソートおよび検証し、すぐに提出できる標準化されたレポートを生成します。このプロセスにより、罰金につながる可能性のある申告の遅延、誤り、またはコンプライアンス違反のリスクが軽減されます。

銀行業務の自動化の主なメリットは次のとおりです。

コンプライアンスとリスク管理の向上：自動化されたシステムは、設定されたルールに従い、監査証跡を残すことで、銀行が規制に準拠しやすくなります。AIツールはアクティビティーを監視し、不審なトランザクションに即座にフラグを立てることができます。

プロセス間の一貫性：自動化されたワークフローは毎回同じ方法でタスクを実行するため、サービスの提供方法の一貫性が確保されます。

顧客体験の向上：チャットボットやセルフサービス・ツールが提供する迅速なサービス、ミスの減少、終日のサポートにより、顧客とのやり取りがより簡単になり、満足度が高まります。

意思決定の迅速化：AI駆動型のツールは、大規模なデータセットを迅速に分析して、信用スコアリング、リスク分析、顧客ターゲティングをサポートし、意思決定を迅速化できます。

精度の向上：自動化により、データ入力、文書処理、トランザクション処理における人的エラーが最小限に抑えられます。精度が向上すると、よりクリーンなデータと信頼性の高い結果が得られます。

効率の向上：自動化は人間よりも早くタスクを完了し、中断することなくフルタイムで稼働できます。これは、口座開設やローンの承認などのプロセスが数日ではなく数分で完了することを意味します。

業務コストの削減：手作業を自動化システムに置き換えることで、銀行は人件費を削減し、エラーや遅延に関連する費用を削減できます。

拡張性：自動化により、銀行は顧客からの問い合わせや取引量の増加など、増大する業務量に対応できます。