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？

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。

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。

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。

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。

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。