銀行 AI

銀行 AI について理解する

現在の金融業界は、大きな変革期を迎えています。競争力を維持するには AI の活用が必須条件であるという認識が広がっています。不確実な経済環境や急速な規制の変化に直面している金融機関は、AI を不正検知やアルゴリズム取引などの従来の用途で使用するだけでなく、人事業務、財務業務、運用業務などの中核的な業務を AI で変革しようとしています。

AI 導入の次の段階では、新しい包括的な発想が必要になります。その中心になるのが、人間の能力を拡張してさらに多くの可能性を引き出すという考え方です。そのためには、AI によって定型的な業務を自動化して時間を節約し、その分の時間を、顧客との関係構築や創造的な課題解決など、付加価値が高い戦略的な業務に充てる必要があります。

銀行 AI: デジタル金融サービスの新時代

現在の金融業界は、AI導入の新しい段階に入っており、人事/財務/IT などの中核的な業務全体にわたって AI の活用が広がっています。金融機関の利用者は、どのようなニーズであっても、パーソナライズされたシームレスなエクスペリエンスを求める傾向がますます高くなっています。その一方で、個人を特定できる情報 (PII) を適切に取り扱うための規制の枠組みも進化しています。現在は多くの金融機関が、次世代型の金融サービスを提供するために、Workday AI などの次世代型 AI の導入に積極的に取り組んでいます。

AI導入には既知の課題がありますが、業務の効率化や、迅速で適切な意思決定を行うための強力なツールであることは間違いありません。

「人工知能は、人間に取って代わることを目的としたものではありません。このテクノロジーを効果的に活用すれば、人間の能力がさらに高まります。AI によって人間の価値が低下することは決してありません」

- 最高情報責任者、KGI Financial

事例を読む

銀行 AI とは？

銀行 AI は、業務を支援するツールから、全社的な変革を推進する重要な戦略的手段へと進化しています。AI を活用すれば、ステークホルダーの意思決定の質を高め、重要な領域で変革的な成果を上げることができます。

人間の可能性と生産性の向上: AI を活用して反復的な業務を自動化し、人間の能力を拡張することにより、人間が持つ可能性をさらに引き出して生産性を高めることができます。また、高度な専門知識を持つ人財が、付加価値の高い戦略的な業務に注力できるようになります。この変化は、エンプロイーエクスペリエンスの向上と業務の効率化において非常に重要です。
戦略的成長の促進: AI を通じてデータに基づく詳細なインサイトを活用することにより、予測精度を高めてリソース配分を最適化し、金融機関の戦略的な意思決定を向上させることができます。
信頼性とコンプライアンスの強化: AI を活用してリスクの軽減とガバナンスの強化を行うことにより、採用におけるバイアスリスクの低減、監査対応力の向上、ポリシーの適切な遵守につながります。その結果、金融機関のコンプライアンス体制が強化されます。

銀行 AI の進化

金融業界における AI テクノロジーは、単純な不正パターンを検知するための硬直的な「if-then」ロジック (1980 年代) に基づくエキスパートシステムから始まり、2000 年代の適応型機械学習 (ML) アルゴリズムへと進化してきました。これらのシステムは、取引データに基づいて継続的な学習を行い、明示的にプログラミングされていない場合であっても、複雑なパターンを自動的に識別することができました。

それまでは、専門知識を持つ人間があらゆるルールやシナリオを定義する必要がありましたが、この技術革新によってその状況が大きく変化しました。AI モデルにより、膨大なデータセット内に隠された相関関係を検出し、金融機関の業務を「ルールに基づく事後対応」から「先回りしてパターンを認識する予測的対応」に変えることができます。AI モデルの精度とパフォーマンスは、反復的な学習を重ねるたびに向上していきます。

現在の金融業界では、さまざまな方法で AI の活用が進んでいます。以下に例を示します。

生成 AI: 職務記述書や財務レポートなどのさまざまなコンテンツについて、質の高い初稿や推敲版などを作成することができます。
AI エージェント: 複雑なコンプライアンス業務を高い精度でプロアクティブに管理
機械学習モデル: 予測精度を高めて、戦略的な意思決定を適切に行うことができます。

銀行 AI のメリット

AI はビジネスの成長をサポートするだけでなく、金融サービスを根本的に変革しています。

予測的リスク管理でコンプライアンスを強化

現在の金融機関は、以下に示すさまざまな業務上のリスクに直面しています。

社内のコンプライアンス違反
財務報告書の誤り
経費に関する不正
非効率な業務

AI は、高度な分析技術を使用して特定のパターンを検出し、そのパターンからの逸脱が見つかった場合に、上記のリスクを軽減します。AI ベースのシステムは、通常とは異なる仕訳入力を特定し、重大な問題につながる前にリスクを警告することにより、財務上の異常を検知します。こうしたシステムにより、財務データを分析して監査対応力を高め、継続的な監視を通じて不整合を検知し、ポリシーを遵守することができます。

入社初日から忠誠心を高めるスムーズなオンボーディング

銀行 AI の導入により、社員のオンボーディングプロセスが迅速化しています。トレーニングの効率化により、社員の知識の漏れ (特に、業界のコンプライアンス規制に関する知識の漏れ) を防ぐことができます。たとえば、AI を活用すれば、社員のオンボーディングにかかる時間を短縮できるだけでなく、新入社員にとって魅力的なエクスペリエンスを提供することもできます。長期的に見た場合、これが社員の定着率向上につながります。

Workday Skills Cloud は、新入社員の情報に基づいて必要なスキルの推測と提案を自動的に行い、そのデータに基づいて、学習コンテンツや社内の求人情報など、各社員に合わせた次のステップを推奨します。これにより、オンボーディングに伴う事務的な負担を軽減できるだけでなく、社員が入社初日から自身のキャリア開発の道筋を把握できるようになります。

インテリジェントなパーソナライゼーションによるエンプロイーエクスペリエンスの向上

競争の激しい現在の人財市場において、多くの社員が、私生活と同様のパーソナライズされたデジタルエクスペリエンスを職場でも使用したいと考えています。職場に AI テクノロジーを導入することにより、社員が「単なる事務作業」ではなく「パートナーシップ」を感じることができるエンプロイーエクスペリエンスが実現します。Workday AI エージェントなどのスマートなツールには、以下のようなメリットがあります。

複雑なワークフローに伴うストレスを軽減し、自然な対話形式でプロセスを処理することができます。
予算超過のリスクを指摘したり、社員の成長につながる新しい社内業務を提案したりすることにより、戦略的パートナーとしての役割を果たすことができます。
コンプライアンス上の問題につながる前に、注意が必要な事項を検知
単なる管理業務ではなく、有益なアドバイスに感じられるキャリア機会を社員に提案できる。

財務業務を自動化して収益を確保する

収益を確保することは、金融業界における長年の重要事項でした。従来の内部統制手法は、高い効率性を可能にする AI へと移行しつつあります。

以下に示す AI 機能を使用すれば、複数の方法でリアルタイムに異常を検知することができます。

仕訳インサイト機能 - 想定される通常のパターンから外れている仕訳を特定することにより、手作業による確認時間を短縮します。
費用保護機能 - 領収書を自動的にスキャンして異常値を特定することにより、誤った請求や不正な費用精算を防止します。
パターン認識機能 - 人間が見落としがちな財務変数間の複雑な相関関係を認識します。

会計監査エージェントなどの最新の検知システムを使用すれば、財務取引を継続的に監視し、将来の取引における異常を検知することができます。データ分析も容易になるため、財務チームの業務が効率化され、戦略的な取り組みに注力できるようになります。これにより、AI を活用していない場合と比べて、リスクを迅速に特定して対応できるようになるため、コンプライアンスの強化につながります。

銀行 AI 導入の課題

金融機関が AI を導入する場合、データガバナンスに関する要件、セキュリティやプライバシーに関する懸念、透明性の欠如など、いくつかの課題が存在します。

AI モデルの透明性の欠如

AI アルゴリズムの内部的な仕組みは透明性に欠けていることが多く、こうしたアルゴリズムに基づいて財務的な意思決定を行うと、問題が発生することがあります。ユーザーは、AI による判断結果の根拠に疑問を持つことが多く、自動化された判断をそのまま受け入れることに抵抗を感じる場合があります。そのため、常に人間が介在する「ヒューマンインザループ」というアプローチの重要性が高まっています。こうした理解のギャップは、ユーザーの信頼感を損なう原因になるため、信頼感とエンゲージメントをユーザーエクスペリエンスに直接組み込む必要があります。ユーザーは、「AI システムはどのようにしてこの結論を導き出したのか」について、明確な説明がほしいと考えています。なぜなら、信頼できないテクノロジーを使いたいとは思わないからです。Workday はこの問題に対処するため、すべての AI 機能に説明機能を直接組み込むことにより、さまざまな情報に基づいて意思決定を行うことができるようにしています。

サイバーセキュリティに関する潜在的な脆弱性

現在は AI がサイバーセキュリティに組み込まれるケースが増えていますが、それに伴い、AI を悪用した高度なサイバー攻撃のリスクが高まっています。こうしたリスクの増大が、金融機関におけるコンプライアンス上の問題につながる可能性があります。進化を続ける脅威から投資家や消費者を守るため、さらには高度なサイバーセキュリティ対策を講じる必要があります。

ワークフォースのスキルギャップと AI の進化

現在は AI の進化が続いていますが、こうした状況において労働市場の変化に対応し、急速な技術革新に遅れないようにするには、スキルの育成に継続的に取り組む必要があります。企業は、戦略的なワークフォース開発の取り組みを通じて既存のスキルセットを強化し、技術の進化に合わせて新しい競争力を獲得する必要があります。

規制と倫理に伴う複雑さ

金融機関が最大限の努力を払って不公平な処理をなくそうとしても、バイアスが入り込んでしまう可能性があります。ここで重要なのは、まったくバイアスのない AI ソリューションは存在しないということです。そのため、責任ある AI (RAI) を導入することが非常に重要です。この継続的な課題に取り組むには、金融機関が自らの盲点やバイアスを定期的に見直す必要があります。ポリシーの変更、アルゴリズムの調整、社員に対するトレーニング研修などを通じて実践的な改善策を策定し、バイアスに伴うリスクを可能な限り低下させる必要があります。

ご存知でしたか？

「生成 AI を活用して、定型業務の自動化、意思決定プロセスの改善、業務の効率化を行うことにより、金融業界の生産性を 5％向上させ、グローバルな金融業界全体の支出を 3,000 億ドル削減できる可能性があります」-『McKinsey Global Banking Annual Review 2024』

銀行 AI の導入方法

1.既存のデータインフラに AI を導入するための準備を行う

すべての金融機関が、最新のテクノロジーに対応できているわけではありません。ハードウェアに問題があるケースも少なくありません。データがサイロ化された古い ERP システムを使用している場合、データをリアルタイムに分析することはできません。こうした環境で AI を導入するには、外部データと業務データを統合して唯一の正しい情報源を構築するインテリジェントな統合型データ基盤が必要になります。必要に応じてこのデータ基盤をアップグレードし、既存のデータインフラに AI を導入できる体制を整える必要があります。

2. ステークホルダー間の認識を一致させる

投資銀行が AI を導入する場合や金融業務全般で AI を導入する場合など、効果的に AI を導入するには、ステークホルダー間の認識を一致させる必要があります。そのためには、会議を開催して、銀行 AI の主要なメリットを説明する必要になります。フローチャートやダッシュボードなどの視覚的な資料を活用すると、AI に慣れていないステークホルダーに対して、AI の仕組みや価値をわかりやすく伝えることができます。また、AI に詳しい業界のエキスパートと協力すると、すべてのステークホルダーの認識を一致させるのが容易になります。

3.プラットフォームベースの AI を活用する

先進的な金融機関は、AI モデルをゼロから開発するのではなく、クラウドプロバイダと協力しながら組み込み型 AI を活用しています。Workday などのソリューションを導入すれば、さまざまな用途で AI を活用できるようになります。事前に構築された各種の機能と AI エージェントが用意されているため、カスタムモデルの開発で IT 部門に大きな負担をかけることなく、短期間で高い成果を上げることができます。

4.規制対応に向けた準備を行う

プラットフォームベースの AI の重点は、トレーニングモデルの開発からガバナンス体制の確立へと移行しています。テクノロジーパートナーが提供する責任ある AI のフレームワークを活用することにより、コンプライアンスを遵守しながら、安全な環境で自信を持って取引を監視してリスクを軽減できるようになります。

5.ユーザーによる AI の活用を促進する

クラウドプラットフォームを通じて AI 機能を導入したら、チェンジマネジメントとスキルアップを重視する必要があります。これにより、社員は AI エージェントや各種ツールを効果的に活用して、価値の高い業務に注力できるようになります。こうしたシステムは継続的に進化していくため、テクノロジーに関する学習を継続することが重要です。