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銀行業務の自動化とは
銀行業務の自動化とは
重要なポイント
銀行にとっての利点
どの銀行業務プロセスを自動化するか
銀行業務における自動化の仕組み
課題とリスク
プラットフォームソリューション
将来の動向
AAIで可能性を解き放つ
よくある質問

銀行業務の自動化とは何か、そして銀行はそれをどのように利用しているのか？

銀行や信用金庫などの金融機関がコアビジネスプロセスを自動化して強化することを、「銀行業務の自動化」と呼びます。

銀行や金融機関のビジネスプロセスは、定型タスクが多いため、銀行業務の自動化テクノロジーに適しています。そして、銀行業界は、データ入力や文書処理のような反復的なプロセスを自動化するために、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や高度な文書処理（IDP）などのローコード/ノーコード自動化テクノロジーを率先して採用してきました。

AIと自動化テクノロジーの進歩により、銀行業務の自動化は、非構造化データの分析、パターンの検出、リアルタイムの意思決定を含む複雑なプロセスにまで拡大し、従来の銀行業務プロセスが作り変えられています。

特に、エージェントプロセスオートメーション（APA）の登場により、銀行は、不正検出、リスク管理、カスタマーサービスなど、適応性と正確さが重要な動的なワークフローを自動化できるようになりました。 APAを使用することで、銀行は顧客データを統合して、一貫性があり、価値に基づいた、パーソナライズされたサービスを提供し、競争力を高めることができます。

エージェントAIを銀行業務の自動化に取り入れることは、単なる技術的なアップグレードではありません。銀行の運営方法におけるパラダイムシフトです。エージェントを活用する自動化ツールとソリューションを利用することで、銀行や信用組合は業務効率を向上させ、規制遵守を確保し、セルフサービスとデジタルトランスフォーメーションに対して高まる需要に応えることができます。

記事の要点：

銀行業務の自動化により、特にエージェントプロセスオートメーション（APA）を通じて、業務が再構築され、顧客体験を向上させています。 AI主導の自動化により、銀行は変化に適応し、リスクをより効果的に管理し、パーソナライズされたサービスを提供できます。
エージェントAIは、将来に備えた銀行業務を推進しており、持続可能性レポートや環境、社会、ガバナンス（ESG）基準への準拠などの分野に自動化を拡大することが可能です。
APAはコア自動化テクノロジーを基盤として構築されており、厳格なセキュリティおよびコンプライアンス基準を遵守する統合クラウドネイティブプラットフォームを通じて適用することで、大幅なコスト削減と運用のスケーラビリティを実現します。

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銀行にとっての自動化の利点

銀行および金融機関の製品とサービスは、応答時間を大幅に短縮したり、生産性の向上によって各作業時間の価値を高めたりするなど、自動化の恩恵を受けることができます。

RPAやエージェントAIなどのテクノロジーを活用することで、銀行は非効率性に対処し、正確性を向上させ、サービスを拡張して増大する需要に応えることができます。

効率の向上と運用コストの削減

自動化は、データ入力や取引の照合などの時間のかかる手作業を排除し、人間が行う場合と比較にならないほどのわずかな時間で何千もの取引を処理します。この効率性によりワークフローが加速し、運用コストが大幅に削減されます。

銀行業務の自動化は、時間のかかるタスクを効率化し、下流のITシステムと統合することで、業務効率を最大限に高めるための最も利用しやすく手頃な方法の1つになっています。さらに、金融機関はコントロールを強化できるほか、データをより徹底して包括的に分析することで、効率化とコスト削減の新たな機会を特定することができます。

例えば、買掛金や売掛金のようなバックオフィスプロセスを自動化することで、処理時間を最大80%短縮でき、大幅なコスト削減を実現できます。このレベルの銀行業務の革新により、金融機関はリソースをより効果的に割り当てることができるようになります。

精度の向上とヒューマンエラーの削減

手動プロセスはエラーが発生しやすく、特にデータ入力やコンプライアンスチェックのような反復作業ではその傾向が強くなります。自動化ツールは、事前に定義されたルールとアルゴリズムに従うことで、ヒューマンエラーのリスクを最小限に抑え、一貫した精度を確保します。

AI搭載システムは、オンボーディング中に顧客データを相互確認できるため、本人確認（KYC）規制への準拠を確保しながら、不正確さを減らすことができます。この正確さは、些細なミスでも財務および評判面で重大な影響を及ぼす可能性がある不正検出のような分野で大きな違いを生み出します。

より優れた、より迅速なカスタマーエクスペリエンス

顧客は金融機関とのやり取りで、より多くのことをより短時間で行いたいと考えています。自動化により、銀行はより迅速でパーソナライズされたサービスを提供できるようになり、顧客満足度を向上させるだけでなく、競争が激化するフィンテックの分野においてロイヤルティを育むことができます。

例えば、AIエージェントとNLPによって強化されるチャットボットやバーチャルアシスタントは、リアルタイムでサポートを提供し、即座に顧客の質問に回答し、問題を解決します。また、自動化されたローン発行システムは、申請プロセスを効率化し、数日かかっていた承認を数分で受けられるようにします。

より強力なコンプライアンスとリスク管理

金融機関は、正確なデータ追跡と報告を必要とする厳しい規制要件に直面しています。自動化は、銀行がリアルタイムのレポートと監査証跡を生成し、疑わしいアクティビティがないか取引を監視し、必要な文書が最新であることを確認することによって、コンプライアンスを維持するのに役立ちます。

このプロアクティブなアプローチは、コンプライアンスチームの負担を軽減し、正確性と透明性を高めることで、非準拠の罰則のリスクを最小限に抑え、金融機関の評判をサポートします。

スケーラビリティと適応性

銀行が成長し進化するにつれて、業務の複雑さも増していきます。自動化により、リソースを比例的に増やすことなく、増加した作業負荷や取引量を処理するために必要なスケーラビリティが提供されます。自動化されたシステムは新しいテクノロジーやプロセスと容易に統合できるため、銀行は迅速に革新することが可能です。

ローコードのオートメーションプラットフォームにより、金融機関は変化するビジネスニーズに対応するためにワークフローを迅速に適応させることができます。顧客オンボーディング機能の拡張でも、新しいフィンテックアプリの統合でも、自動化は銀行業務をシームレスに拡大するために不可欠です。

例えば、銀行や金融サービス業界では、さまざまな構造、データモデル、ソースを持つ大規模なデータベースを活用できるようになりました。その結果、投資機会を特定し、不採算の投資を早期に発見し、特定の取引先に投資をマッチさせることが、これまで以上に迅速にできるようになりました。

どの銀行業務プロセスが自動化の候補となるか？

銀行業務の自動化は、もはや予測可能で構造化されたタスクに限定されていません。柔軟なAIを活用した自動化は、RPAなどの自動化テクノロジーとAIエージェントを組み合わせて、銀行業務やユースケース全体にわたる複雑で、複数のシステムが関与するプロセスを変革します。

カスタマーサービスの自動化

カスタマーサービスは、自動化が大きな違いを生む、最も顕著な分野の1つです。 AIエージェントおよびNLPによって強化されたチャットボットやバーチャルアシスタントは、口座残高や取引履歴のような定型的な問い合わせをリアルタイムで処理できます。

エージェントオートメーションも、人間のカスタマーサービスエージェントを補強する強力な支援ツールとして登場しています。サービスエージェントと連携してデータ更新を実行し、複数のシステムから情報を抽出するAIエージェントは、専門家レベルのガイダンスを提供して通話をサポートします。これらのツールは、人間のエージェントの負担を軽減しながら、顧客に24時間365日のサポートをより迅速に提供します。

不正の検出と防止

不正検出は、自動化テクノロジーが適している重要な分野です。 AI主導のアルゴリズムは、リアルタイムで膨大な取引データを分析し、不正行為を示す可能性のある異常なパターンを特定できます。

例えば、顧客のモバイルデバイスが自宅にあるのに、そのクレジットカードが突然外国で使用された場合、エージェントオートメーションシステムはレビュー対象として取引にフラグを立てたり、自動的にブロックして顧客に通知し、カード交換プロセスを開始したりできます。このプロアクティブなアプローチにより、顧客が保護され、銀行の財務損失が軽減されます。

ローン処理と発行

ローン申請プロセスはしばしば時間がかかり、多くの書類が必要です。単純な自動化により、データ入力、文書確認、信用調査などのタスクを処理して、処理時間を大幅に短縮できます。

ドキュメントオートメーションシステムは、借り手の書類から情報を抽出し、それをデータベースと照合して、不一致があればレビュー対象としてフラグ付けすることができます。

エージェントオートメーションシステムは、AIエージェントを使用して、信用情報機関や財務履歴などの複数のソースからデータを統合することで、ローン申請プロセスを効率化します。 AIエージェントは、信用度を迅速に評価し、数分以内にローン承認の決定を下すことができます。

ローンの発行にエージェントオートメーションを適用することで、承認が迅速化し、精度が向上し、コンプライアンスの問題につながる可能性のあるエラーのリスクが軽減されます。

買掛金・売掛金

自動化ツールは、請求書からデータを抽出し、それを注文書と照合し、財務システムを自動的に更新することで、請求書処理や支払い調整のワークフローなどの手動タスクを簡素化できます。これにより、効率が向上し、銀行はベンダーやクライアントとの関係をより良く維持しながら、キャッシュフローを最適化することができます。

RPAだけで数百の標準請求書を数分で処理できるため、遅延のない支払いが保証され、延滞料金のリスクが軽減されます。これらのワークフローにAIを追加することで自動化の柔軟性と範囲が拡大し、あらゆる形式の請求書を処理し、それを注文書と照合し、検証チェックを通じて正確性を確保しながら、タイムリーな支払いを促進できます。

コンプライアンスとKYC確認

規制遵守は金融機関にとって最優先事項ですが、多くの場合、KYC確認などの労力のかかるプロセスを伴います。自動化により、AIとMLを使用して顧客データを分析し、身元を確認し、潜在的なリスクにフラグを立てることで、これらのタスクを効率化できます。

インテリジェントオートメーションシステムは、新規顧客の情報を政府のデータベースや監視リストと照合し、マネーロンダリング防止（AML）規制へのコンプライアンスを確保することができます。

コンプライアンスの自動化により、AIエージェントを活用して規制の変更を監視し、自動的にコンプライアンスレポートを生成することができます。これらのシステムは大量のデータを分析できるため、銀行は広範な手動監視なしに規制要件を遵守できます。

ドキュメント処理

銀行は日々、膨大な量の文書を処理します。光学文字認識（OCR）のような自動化テクノロジーとAIを組み合わせることで、文書からデータを迅速かつ正確に抽出して処理できます。

例えば、自動化されたシステムが、住宅ローン申請をスキャンし、関連する詳細情報を抽出し、人間の介入なしでそれらを銀行のシステムに入力できるため、時間を節約し、データの手動入力によるエラーを減らすことができます。

リスク管理

効果的なリスク管理には、大規模なデータセットを分析して潜在的な脅威や機会を特定することが求められます。エージェントオートメーションツールは、高度な分析とMLを備えており、従来の方法よりも効率的にこのデータを処理できます。

例えば、AI駆動システムは市場動向、顧客の信用度、運用リスクを評価し、意思決定者に実用的な洞察を提供します。リスク評価の自動化により、銀行は情報に基づいた意思決定を行い、迅速に課題に対応することができます。

銀行業務における自動化の仕組み

銀行業務の自動化には、各タスク、ワークフロー、または銀行業務プロセスにRPA、AI、ML、NLP、API統合などの適切なテクノロジーセットを適用する必要があります。目標は、プロセスの開始から完了まで、さまざまなタスクとシステムを接続して、ワークフロー全体を自動化することです。

銀行業務では、フロントオフィス機能（カスタマーサービスや営業など）とバックオフィス業務（コンプライアンスやリスク管理など）の間にシームレスな接続を作成する必要があります。例えば、顧客がローンを申請する場合、RPA、AI、およびAPIを統合することによって、申請の提出、信用スコアリングから承認、支払いまで、プロセス全体を合理化できます。

エージェントプロセスオートメーション（APA）の登場により、銀行や金融機関はエージェントAIシステムを活用してワークフローを動的に実行し、部門やアプリケーション間でタスクを調整しています。

銀行業務の自動化を可能にするテクノロジー

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

RPAは、銀行業務の自動化のための信頼できるタスク実行基盤として機能し、ルールに基づいた反復的なタスクを正確かつ迅速に処理します。ソフトウェア「Bot」は、データ入力や取引調整などの人間の行動を、人間の介入なしに模倣します。

人工知能（AI）と機械学習（ML）

AIとMLは、システムがデータパターンに基づいて学習し、適応し、意思決定できるようにすることで、自動化を向上させます。事前に定義されたルールに従うRPAとは異なり、AI駆動の自動化は非構造化データを分析し、結果を予測し、プロセスを最適化することができます。

例えば、不正検出では、AIアルゴリズムがリアルタイムで取引パターンを監視し、不正行為を示す可能性のある異常にフラグを立てます。 MLモデルは、履歴データから学習することによって精度を継続的に向上させるために非常に重要であり、リスク管理やコンプライアンスなどの分野において不可欠なものとなっています。

自然言語処理（NLP）

NLPはシステムが人間の言語を理解し、応答することを可能にします。このテクノロジーは、顧客の問い合わせを処理し、アカウント情報を提供し、複雑なプロセスをガイドする生成AIチャットボットやバーチャルアシスタントの中核を成しています。

API統合

API統合は、異なる銀行システムを接続することで、シームレスなワークフローを作成し、エンドツーエンドのプロセス自動化を可能にします。この接続性により、サイロが排除され、意思決定が迅速化され、プラットフォーム間でデータの一貫性が確保されます。例えば、APIはローン発行システムに信用スコアリングプラットフォームをリンクさせ、申請から承認までのローン申請プロセスを自動化できます。

インテリジェントオートメーションと意思決定

インテリジェントオートメーションは、RPA、AI、およびMLを統合して、システムが最小限の人間の介入で情報に基づいた意思決定を行えるようにし、より複雑なエンドツーエンドのプロセスの自動化を可能にします。

例えば、ローン処理では、インテリジェントオートメーションにより信用度を評価し、書類を確認し、リアルタイムで申請を承認することができるため、銀行と顧客の両方にとってより迅速な結果がもたらされます。

エージェントプロセスオートメーションとAIエージェント

エージェントプロセスオートメーション（APA）により、銀行業務の自動化の境界が再定義されています。 APAはAIエージェントを活用して、タスクを自律的に管理し、データを分析し、プロセスを調整し、継続的な人間の監視なしに例外を処理します。

AIエージェントは、目的を解釈し、複雑なワークフローを管理して、動的な状況に応じて意思決定を行い、定義された目標を達成するための最適な行動指針を決定します。既存のシステムとシームレスに統合できるAPAでは、AIエージェントがリアルタイムで状況を評価し、それに応じてアクションを調整できるため、ワークフローにおける柔軟性と適応性が向上します。

目標指向の運用

事前に定義された手順やルールに従う従来のRPAなどの自動化ツールとは異なり、エージェントオートメーションは目標指向です。

銀行業務のコンテキストでは、AIエージェントがローン承認時間の短縮などの目標を解釈し、その目標を達成するための最適なアクションを自律的に決定することを意味します。

動的な意思決定

固定された順序でタスクを実行するのとは対照的に、エージェントAIは状況やデータを評価してその場で意思決定を行うことができます。

例えば、ローン申請を評価する場合、AIエージェントは信用履歴、所得証明、市場動向などの要素を分析して、リスク管理と顧客満足度の最適化という全体的な目標を達成するよう努めながら、最も有利な意思決定の道筋を決定することができます。

変化への適応

エージェントオートメーションは、条件が急速に変化する可能性のある環境で優れています。従来の自動化では新しいシナリオが発生したときにプロセスフローを手動で更新する必要がありますが、エージェントAIは新たなデータから学習し、リアルタイムでその戦略を適応させることができます。

銀行業界では、市場の状況、規制要件、顧客のニーズが急速に変化する可能性があるため、適応力は特に重要です。

システム間のコラボレーション

APAは、銀行内のシステムと部門をシームレスに接続します。 APIと既存のソフトウェアソリューションを活用して、AIエージェントは、達成するべき目標に基づいて、カスタマーサービス、コンプライアンス、リスク管理などのプラットフォーム間でタスクを調整します。この動的な相互接続性は、情報の効率的な流れを促進し、全体的な運用効果をサポートします。

銀行業務の自動化の課題とリスク

銀行業務の自動化の利点を達成することは、必ずしも簡単な道のりではありません。金融機関は、導入を成功させ、長期的に持続させるために、さまざまな障害を乗り越える必要があります。しかし、リスクや一般的な障害を理解することで、自動化に対して戦略的にアプローチでき、自動化テクノロジーの価値を最大化するための道のりをスムーズにすることができます。

銀行業務の自動化を導入する際の主な障壁の1つは、高額な先行投資です。 RPAやAI駆動のソリューションなどの自動化ツールを導入するには、かなりの財源が必要です。コストにはソフトウェアの購入、既存システムとの統合、従業員のトレーニングが含まれます。

小規模な金融機関にとって、導入費用が大きいと、運営全体への自動化導入が遅れる可能性があり、それが大手企業との競争力に影響を与える可能性があります。

銀行業界では依然としてレガシーシステムが一般的であり、それが別の課題を引き起こす可能性があります。

APAなどのUIベースの適応型自動化ソリューションはどのシステムでも動作できますが、多くの自動化ソリューションは統合の簡素化を考慮した設計になっていません。これは、金融機関が互換性の問題に直面する可能性があり、古いインフラストラクチャ間のギャップを埋めるためにカスタム開発やミドルウェアが必要になることを意味します。このプロセスは、遅延、コストの増加、および業務の中断を引き起こす可能性があります。

自動化システムは、個人識別情報や財務記録などの機密性の高い顧客データを扱うため、ハッカーにとって魅力的な標的となります。このデータが保護され、責任を持って使用されるようにすることが最も重要です。銀行は厳格なデータガバナンスポリシーを実施し、プライバシー規制を遵守して顧客の信頼を維持しなければなりません。これらのシステムが侵害を受けると、重大な経済的損失、評判の低下、および規制上の罰則につながる可能性があります。

暗号化、多要素認証、継続的な監視などの堅牢なサイバーセキュリティ対策を確保することは、自動化された銀行業務のワークフローを保護するために重要です。

コンプライアンスはもう1つの問題です。金融サービス業界は厳格な規制の枠組みの下で運営されており、自動化はこれらの要件に沿って行われる必要があります。 KYC基準、AML規制、およびその他の規制に準拠した自動化ソリューションの実装は困難な場合があります。コンプライアンスにおける一つの誤りが、罰金や法的な影響を引き起こす可能性があります。

金融機関は、規制基準を満たし、進化するコンプライアンス要件に適応できるソリューションを確保するために、自動化プロバイダーと密接に連携する必要があります。

これらすべての課題に影響を与えているのは、組織への導入に関する問題です。従業員は、配置転換や新しいスキル習得の必要性を恐れ、新しいテクノロジーに対して不安を感じるかもしれません。この抵抗は、自動化が自分の役割や責任にどのように影響するかについて確信が持てない、中間管理職や現場のスタッフの間で、特に顕著になる可能性があります。さらに、既存のワークフローやレガシーシステムの複雑さが、実装に対して重大な障壁を生む可能性があります。従来のプロセスに慣れている従業員が新しいプロセスの導入に消極的になる可能性があるからです。

同時に、上級リーダーシップは自動化の取り組みを戦略的目標と整合させることに苦労し、その結果、明確な方向性と変化へのサポートが不足する可能性があります。リーダーシップからの強力な支持がなければ、従業員の間で革新と受容の文化を育むことは難しくなります。

結局のところ、すべてのレベルの従業員に包括的なトレーニング、スキル向上、継続的なサポートが必要です。

最後に、自動化システムには堅牢なガバナンスと監視が必要です。自動化はヒューマンエラーを減らし、効率を高めますが、こうしたテクノロジーに過度に依存するとリスクを招く可能性があります。自動化システムは、人間の判断を必要とする予期しないシナリオに適応できない場合があります。

アルゴリズムバイアスのリスクもあります。自動化に使用されるAIシステムは、トレーニングデータに存在するバイアスを意図せず固定化してしまう可能性があります。これにより、ローン承認や不正検出などの分野で不公平な結果が生じる可能性があります。金融機関は、公平性と透明性を確保するために、アルゴリズムを定期的に監査し、調整する必要があります。

自動化と人間の介入のバランスを維持することは、複雑なプロセスにおいて正確性、適応性、責任を確保するために不可欠です。

銀行業務の自動化のためのプラットフォームソリューション

統合自動化ソリューションは、自動化ツールとテクノロジーを統合することで、データのサイロ化や非効率化につながる可能性がある複数の異なるシステムを管理する複雑さを排除します。

統合プラットフォームを使用することで、個別のツールよりも実装、展開、メンテナンス、サポートが簡素化され、総所有コストが削減され、更新や新機能を活用しやすくなります。

エージェントプロセスオートメーション（APA）システムは、銀行業務の自動化において特に有益です。 APAはプロセス管理により高いレベルの洗練度を提供することによって、統合プラットフォームを補完します。 APAを使用すると、銀行は動的な意思決定とコンテキスト理解を必要とする複雑なワークフローを自動化できます。

包括的な自動化ソリューションを採用することで、銀行は業務を効率化し、部門間の連携を強化でき、すべての自動化の取り組みが調整され、組織の目標に沿ったものであることを保証できます。

統合自動化プラットフォームの主な機能

エンドツーエンドのプロセス自動化機能： 包括的な自動化プラットフォームにより、銀行は顧客のオンボーディングからローン処理、コンプライアンスチェックまでワークフロー全体を自動化することができます。このエンドツーエンドの機能により、プロセスが効率的に、一貫して実行され、手動介入やエラーのリスクが軽減されます。

例えば、あるプラットフォームは、書類の収集と検証から信用リスク評価、最終承認まで、ローン申請プロセス全体を自動化することができます。これにより、所要時間の短縮と精度の向上が保証されます。
組み込みのAIとML： 高度な自動化プラットフォームには、人工知能（AI）と機械学習（ML）機能が組み込まれています。これらの機能により、銀行はデータ分析を活用して予測モデルを構築し、不正検出を行い、顧客セグメンテーションを行うことができ、より詳細な情報に基づいた意思決定とサービス提供の改善が実現します。
AIエージェント： 自動化プラットフォームにAIエージェントを統合すると、株式市場の動きや顧客とのやり取りなどの動的な環境において、インテリジェントな意思決定とリアルタイムの対応が可能になります。 AIエージェントは、複雑なタスクを自律的に管理し、データを分析し、洞察を提供し、アクションを実行することができ、銀行業務のプロセスをさらに加速し、顧客とのインタラクションを改善します。
ローコード/ノーコード開発： 多くの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開発環境を提供しており、ビジネスユーザーが広範なプログラミング知識なしにワークフローを作成および変更できるようにしています。これにより自動化が民主化され、組織内のあらゆるチームがプロセスの改善に貢献し、変化するビジネスニーズに迅速に適応できるようになります。
銀行業務プロセス用の事前構築済みテンプレートとコネクター： 自動化プラットフォームには、アカウント管理、取引処理、コンプライアンス報告など、一般的な銀行システムやプロセスに特化した事前構築済みのテンプレートやコネクターが含まれていることがよくあります。これらのリソースは実装を加速し、自動化ソリューションの導入に必要な時間を短縮します。
堅牢なセキュリティとコンプライアンス機能： 金融データの機密性の高い性質を考慮して、自動化プラットフォームはセキュリティとコンプライアンスを優先します。データ暗号化、アクセス制御、監査証跡、GDPRやPCI DSSなどの規制基準への準拠を含む堅牢なセキュリティ機能が提供され、銀行は顧客情報を保護しながら規制要件を満たすことができます。

ハイパーオートメーションの理念は、これらのソリューションの多くの基盤となっており、複数の自動化テクノロジーを統合して、まとまりのあるインテリジェントなシステムを作成することを重視しています。ハイパーオートメーションは、個々のタスクを自動化するだけでなく、AIやMLを活用してビジネスプロセス全体を自動化し、継続的に改善し適応することに重点を置いています。銀行にとって、これは業務効率を達成し、革新と成長の新しい機会を開くことを意味します。

銀行業務自動化の今後のトレンド

金融業界は、高度なテクノロジーの統合により、銀行の運営方法、顧客との関わり方、コンプライアンスおよび持続可能性の取り組みの管理方法が再定義される、重要な転換点にあります。

AI駆動の自動化へのシフトは、すべての業界で加速しており、特に銀行セクターで顕著です。エージェントAIとエージェントプロセスオートメーション（APA）は、組織が業務を管理する方法において大きな飛躍を表します。

金融機関は、エージェントAIの価値への認識を高めています。このレベルのインテリジェンスにより、銀行はコンテキストの理解と意思決定を必要とする動的なワークフローを自動化することができます。

APAは、効率の向上、運用コストの削減、顧客体験の改善といったインテリジェントオートメーションの利点に加えて、複雑な状況に対応し、リスクを管理し、顧客のニーズを予測する能力を提供します。

APAを採用し、カスタマーサービスからリスク管理まで複数の機能にわたってインテリジェントエージェントを展開することにより、銀行は変化する顧客の要求や規制要件に迅速に対応できるようになります。エージェントAIの力を活用する組織は、ますます複雑化する金融サービスの環境で革新し、繁栄するためのより良い準備が整うことになります。

そして、銀行業務の自動化が進化する中で、金融機関は自動化の取り組みを中核業務以外にも拡大を進めています。銀行は現在、持続可能性レポートや環境、社会、ガバナンス（ESG）基準への準拠などの分野でその可能性を探求しています。

企業の責任と持続可能な慣行に対する重要性の高まりが、銀行に正確な報告と規制基準の遵守を促進する自動化ソリューションの導入を促しています。持続可能性への取り組みを自動化することは、組織が ESG のコミットメントを果たすのに役立つだけでなく、顧客や関係者の目から見て責任ある企業市民としての地位を確立することにもつながります。

Automation Anywhereで銀行業務の自動化の可能性を解き放つ

銀行は自動化と、最近ではエージェントオートメーションによって目覚ましい変革を遂げています。金融機関はAIを活用した自動化とエージェントテクノロジーを採用する中で、業務を効率化し、リスクを軽減し、パーソナライズされたサービスを提供する新しい方法を見つけています。

エージェントプロセスオートメーションテクノロジーの進化をリードするAutomaton Anywhereには、KeyBankやBancolombiaなどの銀行の業務全体でプロセスをシームレスに自動化し、数百万ドルの節約と1300%のROIを実現してきた実績があります。

Automation Anywhereのエージェントプロセスオートメーションシステムは、厳格なセキュリティとコンプライアンス基準を維持しながら、複雑な銀行業務プロセスのエンドツーエンドの自動化を実現します。 Automation Anywhereは、RPAからAIエージェントまであらゆるツールを、機敏性と成長を目的とした統一されたクラウドネイティブプラットフォーム内で統合して、銀行が厳格なセキュリティとコンプライアンス基準を維持しながら自動化の取り組みを拡大できるように支援します。

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よくある質問

銀行業務の面から見ると、エージェントプロセスオートメーションは従来のRPAとどのように違うのでしょうか？

特に銀行業務に適用する場合を考えると、エージェントプロセスオートメーション（APA）は、従来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）とはいくつかの重要な点で異なっています。 APAは、適応能力、情報に基づく意思決定、システム間の統合機能を備えているため、銀行は複雑なワークフローをより効果的に自動化できます。その結果、効率性、顧客体験、規制基準への準拠が改善されます。

銀行業務において、RPAとAPAは主に以下のような点が異なります。

インテリジェンスのレベル：銀行業務では、不正行為検出やカスタマーサービスのようなタスクに対し、単なるルールベースの自動化以上の仕組みが必要です。しかし、従来のRPAは、データ入力やトランザクション処理などの人間の行動を模倣し、定義されたルールに従って反復的なタスクを自動化するように設計されています。一方APAは、人工知能（AI）や機械学習（ML）などの高度な技術を取り入れ、リアルタイムの大規模データセットを分析し、パターンを認識して、変化する状況に関連する意思決定を行い、アクションを起こします。エージェントAIがこのレベルの知能を備えることで、銀行は潜在的な不正取引の特定や、対策の開始、パーソナライズされたカスタマーサポートの提供に至るまで、複雑なプロセスをより効果的に処理することができます。

適応性：銀行業という動的な業界は、変化する規制と進化する顧客のニーズに直面しています。従来のRPAはこのような変化に適応するのが難しく、新しいシナリオが発生した際にはワークフローを手動で更新しなければなりません。一方で、APAは高い柔軟性と応答性を持つように設計されています。新しいデータや環境の変化に基づき、自動的に行動を調整できるため、規制の変化や市場の状況に迅速に対応する必要がある銀行業にとっては特に価値のある機能と言えます。

意思決定：銀行業務において、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことはビジネスの本質です。これは特にローン承認のようなプロセスで重要です。従来のRPAは、独立して意思決定を行う能力を持たないため、設定された順序に従って直線的にタスクを実行します。一方でAPAは、クレジット履歴、収入、市場動向などの多くの要因を評価可能なAIエージェントを使用して、最適な行動方針を決定します。 APAは、より迅速でスマートな意思決定機能を提供し、銀行がローン処理のような複雑なワークフローを効率化できるようにすると同時に精度を向上させ、顧客満足度を改善します。

システム間の統合：銀行は通常、確実な通信を必要とする複数のシステムで運営されています。従来のRPAは、特定のタスクを単独で自動化するために使用されることが多いため、データのサイロ化や効率性の低下を引き起こす可能性があります。対照的に、APAは銀行のシステムや部門間でシームレスに機能するように設計されています。 APAは技術とプロセスを統合し、顧客のオンボーディングからコンプライアンスのチェックまで、複雑なワークフローのエンドツーエンドの自動化を推進します。 APA固有の相互接続性は、運用効率を向上させ、一体感のある銀行サービスを推進します。

目標に集中する：銀行業において、顧客満足度の向上や運営コストの削減といった戦略的目標を達成することは、競争力維持のための重要な要素です。従来のRPAはタスク指向で、広範囲にわたる目標を考慮することなく、特定のアクションを実行することが主な目的です。一方でAPAは目標指向であり、全体的な目的を達成することを目指しています。 APAシステム内のAIエージェントは、このような目標を解釈し、達成する方法を自律的に決定することができるため、銀行にとってより戦略的に整合したプロセスの成果をもたらします。

銀行では自動化プロジェクトの優先度をどのように考えるべきでしょうか？

銀行にとって、自動化プロジェクトに優先順位を付けることは、戦略的な運営目標と成長目標を達成するための核心的業務になります。そのため、銀行は、6 つの手法に従い、自動化の候補となる銀行プロセスのリストを特定、評価、更新し、自動化プロジェクトに優先順を付ける必要があります。この構造化された手法は、銀行が自動化のメリットを最大化し、業務全体で有意義な改善を促進するのに役立ちます。

銀行が焦点を当てる自動化構想を決定する際に重要となる考慮事項 6 点について説明します。

影響力の大きい事例を特定する：銀行は、重要な自動化の影響を与える可能性のあるプロセスを特定するために、業務を評価することから始める必要があります。この業務には、繰り返し行われているタスク、時間を要するタスク、エラーが発生しやすいタスクを探すことが含まれます。たとえば、ローン処理や顧客オンボーディングを自動化すると、大幅な時間の節約と精度の向上につながり、顧客満足度に直接的なポジティブな影響を与える可能性があります。
実現可能性とROIを評価する：銀行は、影響力の大きい領域のリストに基づき、実現可能性を評価する必要があります。その際は、複雑さ、技術的ニーズ、利用可能なリソース、期待される投資収益率（ROI）などの要因を考慮します。このような評価に基づき、迅速な成果や大幅なコスト削減が見込まれる自動化の候補に優先順位を付けることで、自動化の価値を迅速に示すことができます。
規制コンプライアンスを考慮する：銀行業は厳しい規制を受ける産業であり、規制への遵守が常に重要な課題となります。多くの自動化プロジェクトは、KYC（顧客の本人確認）チェックや取引監視の自動化などにより、コンプライアンスを直接強化することができます。このような構想を優先することで、遵守違反による罰則のリスクを低減させるだけではなく、顧客や規制当局との信頼を維持するために重要なプロセスが効率化されます。
戦略的目標に合わせる：これは言うまでもないことと思えるかもしれませんが、銀行は自動化プロジェクトが全体的な戦略的目標と一致していることを確認する必要があります。カスタマーサービスの向上、業務効率の改善、製品提供の拡大といった主要な目標を支援するプロジェクトを優先することで、長期的な成功を促進することができます。たとえば、銀行が顧客体験の向上を目指す場合、カスタマーサービスの問い合わせの自動化や、ローン承認を効率化するプロジェクトを優先することが考えられます。
関係者に関与させる：優先順位付けのプロセスにおいて、部門の責任者、ITチーム、現場の従業員などの重要な関係者を巻き込むことには価値があります。関係者の視点は、どのプロセスが最も負担が大きく、どこで自動化が最も効果を発揮できるかを明らかにできる可能性があります。このようなフィードバックを収集すると、選択したプロジェクトが幅広い支持を受け、異なるチームや部門のニーズを満たせる可能性が高まります。
監視と再評価：自動化プロジェクトが開始されると、銀行はそのパフォーマンスと影響を継続的に監視する必要があります。自動化構想の成功を追跡するための重要業績評価指標（KPI）を確立することで、銀行は進化するニーズや新しい機会に基づいて優先順位を再評価することができます。優先順位付けプロセスの定期的な見直しは、銀行が俊敏性を維持し、市場の変化や顧客の期待に適応するための重要な方法の 1 つです。

自動化された銀行業務のワークフローには、どのような不正行為検出機能やリスク軽減機能を組み込むべきでしょうか？

銀行業務の自動化されたワークフローを設計する際には、銀行とその顧客の両方を保護するために、いくつかの重要な不正行為検出機能およびリスク軽減機能を組み込む必要があります。

自動化された銀行プロセスのための不正行為検出とリスク軽減用ツールには、以下のような機能が推奨されます。

リアルタイムの取引監視：取引発生時に継続的に監視するシステムを実装します。銀行は、不正行為を示す可能性のある異常なパターンや行動を迅速に特定可能になります。たとえば、顧客の電話が自宅にあるにもかかわらず、クレジットカードが突然他の国で大規模な購入に使用された場合、システムはこの挙動を確認するためにフラグを付けます。
機械学習アルゴリズム：機械学習（ML）を使用して不正検出を強化します。これらのアルゴリズムは、過去の取引データを分析し、それぞれの顧客の正常な行動がどのようなものかを学習することができます。このようなパターンからの逸脱を認識することで、システムで潜在的な不正行為を特定する性能が向上します。時間の経過とともに、ML モデルは新しいデータから学習することで精度を向上させ、より効果的に不正行為を検出できるようになります。
多要素認証（MFA）：自動化されたワークフローに MFA を組み込んで、追加のセキュリティ層を追加します。つまり顧客は、パスワードの入力だけではなく、テキストメッセージコードや指紋などの別の方法を使用して自分の身元を証明する必要があります。 MFA を使用すると、機密アカウントへのアクセスや取引の完了を、許可されたユーザーのみに限定することができます。
自動アラートおよび通知：顧客や銀行スタッフに不審な活動を通知する、自動アラートを設定します。取引が特定の金額を超えた、またはリスクの高い場所で取引が発生したという場合、システムが即時アラートを送信し、詳細な調査を促すことができます。クイック通知は、損失を防ぎ、顧客にアカウントに関する情報を提供するのに役立ちます。
リスクスコアリング：各取引を、金額、場所、顧客の行動などのさまざまな要因に基づいて評価する、リスクスコアリングシステムを開発します。リスクスコアが高い取引にはフラグを付け、詳細の確認または手動レビューを促すようにします。この優先順位付けにより、銀行は、問題を引き起こす可能性が最も高い取引にリソースを集中させることができます。
外部データベースとの統合：自動化されたワークフローを、不正行為のデータベースやウォッチリストなどの外部データベースと統合します。システムは、顧客情報と取引の詳細を既知の不正行為パターンやリスクの高い人物と照合することができます。
定期的な監査と更新：不正行為検出機能を定期的に監査し、更新するプロセスを確立します。不正行為の手口は進化しているため、自動化システムを最新の状態に保つことが重要です。理想的には、その一歩先を行くことが望ましいと言えます。定期的な見直しにより、システムの不十分な点を特定し、銀行がリスク軽減のために最も効果的なツールと手法を使用している状況を確保できるようになります。

特殊な事例や例外的事態を人間の介入なしで処理するためには、どのように自動化を設計すればよいでしょうか？

特殊な事例や例外的事態を人間の介入なしで処理するように自動化を設計することは、効果的な銀行ワークフローを作成する上で重要な側面です。エージェントプロセスオートメーション（APA）は、このニーズに対応するための独自の能力を備えています。特殊な事例とは、銀行プロセスにおいて発生し得る、異常な状況または予期しない状況を意味します。たとえば、顧客による異常なリクエスト、不規則な取引パターン、データ中にある例外などが該当します。このような状況を効果的に処理するためには、自動化に柔軟性とインテリジェンスが求められます。ここにAPAの強みがあります。

自動化設計において、APAが特殊な事例や例外的事態を処理する仕組みを説明します。

APAは人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して、大量のデータを分析し、過去のパターンから学習します。 APAワークフローは、さまざまなシナリオでのトレーニングに基づき、標準から外れているものを認識し、自動的にその対応を調整することができます。たとえば、顧客が通常あまり使われない口座から巨額の送金をしようとした場合、システムはこれを特殊事例として認識し、特定のルールを適用して対応します。
従来の自動化が固定されたルールに従うのに対し、APAはAIエージェントを使用して、リアルタイムのデータに基づき意思決定を行います。特殊事例が発生すると、これらのエージェントは顧客の履歴、取引の状況、リスクレベルなどの複数の要因を評価して、最適な行動方針を決定することができます。この動的な意思決定により、システムは人間の入力を必要とせずに、例外的事態を処理することができます。
APAの柔軟性は高く、例外処理のための異なるパスを複数組み込むことができます。たとえば、取引が疑わしいとフラグ付けされた場合、APAシステムは、二次確認プロセスを開始する、またはさらなる確認が完了するまで取引を一時停止するといった対応を自動的に開始できます。これにより、特殊事例に迅速かつ安全に対応することが保証されます。
APAには、決定した内容から学習するフィードバックループが含まれています。特殊事例に遭遇した場合、自らの行動の結果を分析し、それに応じてアルゴリズムを調整することができます。時間の経過とともに、例外処理の精度が向上し、人間の介入の必要性が減少します。

銀行が旧来のメインフレームシステムに依存している場合、最新の自動化を実装できるのでしょうか？あるいは、先にシステム自体を近代化する必要があるのでしょうか？

はい、銀行が旧来のメインフレームシステムに依存していても、最新の自動化を実装することができます。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、インテリジェントプロセスオートメーション（IPA）、エージェントプロセスオートメーション（APA）は、すべて旧来のシステムと効果的に統合できます。 RPAは、人間のアプリケーションとのやり取りを模倣することで反復作業を自動化し、旧来のメインフレームのユーザーインターフェースと直接連携できるようにします。 IPAは、旧来のシステムと接続しながら、AI機能を追加することでRPAを拡張します。

APAは、動的な意思決定と複雑なワークフローの処理のために、エージェントAIと機械学習を取り入れることで、これをさらに押し進めています。これらの自動化技術は、銀行が既存のインフラストラクチャを変更することなく、自動化を導入できるようにします。

さらに、現代の自動化ソリューションは、旧来のメインフレームシステムとの統合も視野に入れて設計されています。銀行は、API やその他の統合方法を使用することで、旧来のシステムと最新のシステムの両方を含む、自動化されたワークフローを作成できます。

銀行は旧来のシステムと並行して自動化を実装できますが、近代化のための長期的な戦略を持つことが重要です。旧来のシステムにのみ依存していると、銀行が将来の技術を採用する能力や、変化する市場や顧客の期待に迅速に適応する能力が制限される可能性があります。長期的な近代化計画は、銀行が業務を高速化し、進化する金融業界の環境で競争力を維持するのに役立ちます。

銀行業務について、独自の自動化プラットフォームを構築するべきでしょうか？あるいはベンダーから購入するべきでしょうか？

自社開発は、制御性とカスタマイズ性が高く、魅力的に感じられるかもしれません。ただし一般的には、実績のある自動化ベンダーから購入すると、はるかに大きな利点がもたらされます。理由は次のとおりです。

コストとリソースの効率性。自社プラットフォームの設計には、テクノロジーだけではなく、熟練した人材、継続的なメンテナンス、インフラストラクチャへの多大な投資が必要です。ほとんどの銀行においては、リソースに負担をかけ、顧客体験や成長といったコア業務に集中できなくなるということになりかねません。一方でベンダープラットフォームは、コストが予測可能で管理もしやすいため、既製ソリューションのすべてのメリットを享受しながら、より戦略的にリソースを割り当てることができます。

最新テクノロジーを利用可能。金融テクノロジーの革新のペースは非常に早くなっています。エージェントの自動化を専門とするベンダーは、AI、機械学習、データ処理の最新の進歩を次々と導入し、プラットフォームを進化させています。ベンダーから購入することで、内部で状況の先読みをする負担をかけることなく、最新テクノロジーに即座にアクセスできます。自社のプラットフォームを構築することは、チームに革新を続ける能力と予算がない限り、すぐに時流に乗り遅れてしまうリスクがあります。

確実にコンプライアンスに準拠する。銀行の規制は複雑で、変更も頻繁に行われます。ベンダープラットフォームは、最新の法的基準および規制基準に合わせて設計されています。自社のシステムを構築する場合、コンプライアンスを確保しようとすると、コストを要する継続的な作業が必要になります。担当チームは、他の優先事項も抱えながら、準拠のために苦労するという事態になりかねません。

信頼できるプライバシーとセキュリティ。データセキュリティは、銀行業務において譲ることができない重要事項です。通常ベンダーソリューションは、機密情報を保護するための長年の専門知識を活用した、組み込みの高機能なセキュリティフレームワークを備えています。安全な社内ソリューションを構築するには、先進的なセキュリティ対策への継続的な投資が必要です。これは、どの機関にとっても単独で引き受けるには難しく、コストのかかる責任であると言えます。ベンダーの実績のあるソリューションを使用することで、顧客データをより確実に保護できます。

企業のスケーリングとサポート。銀行には、バックオフィスプロセスの効率化から顧客とのやり取りの改善まで、多様な自動化のニーズがあります。ベンダーソリューションの主な利点は、稼働初日からすべての部門にわたって機能する、企業全体規模のプラットフォームを提供できることです。これらのソリューションは、複雑なワークフローを処理し、異なる部門にシームレスにサービスを提供するように設計されており、銀行業務全体にわたる統一された自動化を実現します。主要なベンダーは、問題を迅速に解決し、混乱を最小限に抑え、銀行を効率的に運営するための専任サポートスタッフも提供しています。

自社開発が有効なのはどのような場合でしょうか？あなたの機関が、用途の極めて限定されたカスタマイズを必要とする独自のプロセスを持っている場合、または常に開発資金を提供し、維持するためのリソースを持っている場合、自社構築は目標に合致するかもしれません。しかし、ほとんどの銀行においては、コストの上昇、陳腐化のリスク、複雑なスケーラビリティといった課題が潜在的なメリットを上回ってしまいます。

信頼できるエージェントオートメーションベンダーを選択することで、革新の最前線に立ち続け、コンプライアンスとセキュリティを管理し、顧客へのサービスとビジネスの成長という本当に重要なことに集中できるようになります。自社での構築は魅力的に聞こえるかもしれませんが、多くの場合、ベンダーからの購入が、成功に向けたよりスマートで効率的な手段になります。

自動化は、どのようにして銀行に競争優位性をもたらすことができるのでしょうか？

銀行業務の自動化は、効率を高め、コストを削減し、顧客満足度を向上させることで強力な競争優位性を提供します。また、規制遵守を強化し、戦略的成長と革新も実現します。

ここでの重要な要素はエージェントオートメーションです。この機能により、システムはタスクを実行するだけではなく、事前に設定された基準やリアルタイムのデータを元に、情報に基づく意思決定を行うことができます。この機能は、ローンの承認、不正行為の検出、投資ポートフォリオの管理などの場面で特に価値があります。エージェントオートメーションにより、意思決定をより迅速かつスマートに実行することで、処理時間を短縮し、全体的な運用効率を向上させます。

自動化は一般的に、取引処理、データ入力、報告などの定型プロセスを変革します。銀行は、このようなタスクを合理化することにより、運用コストを削減し、ヒューマンエラーを最小限に抑え、従業員がパーソナライズされたサービスを提供し、戦略的成長を促進することに集中できるようにします。

顧客体験は、自動化を通じて著しい改善がされています。 AIチャットボットなどのツールは、毎日24時間体制のサポートを提供し、効率化されたワークフローは口座開設や取引処理などのサービスを高速化します。エージェントオートメーションは、これをさらに進め、パーソナライズされた金融アドバイスや、カスタマイズされた製品提供など、顧客に合わせたソリューションを提供することができます。

コンプライアンスの側面では、オートメーションは複雑な規制要件を簡素化することができます。 AI駆動システムは、リアルタイムで取引を監視し、不規則性にフラグを付け、法律や基準への準拠を確保します。この能動的なアプローチは、罰金、法的な複雑性、評判に対する損害のリスクを低減させます。

オートメーションを通じて、銀行は業務のパフォーマンスを向上させ、市場の要求に迅速に適応し、革新的な業界リーダーとしての地位を確保できます。