金融サービス向け AI エージェント: 主なユース ケースと事例

このブログでは以下についてご紹介します。

• 金融サービスにおける AI エージェントとは
• 金融サービスにおける AI エージェントのユース ケース トップ 5
• エージェントが導く金融サービスの未来に向けた準備

アルゴリズムとアナリティクスは、数十年にわたって金融サービスの中心的な役割を果たしてきました。そのため、人工知能 (AI) が登場したとき、金融サービス業界は最も迅速かつ自然に AI を導入した業界のひとつでした。しかし、ビジネスの世界が加速するにつれ、リアルタイムの対応とインサイトに対する需要が高まり、企業が競争力を維持するためにサービスのスケーラビリティが最優先事項となりました。

金融サービス向け AI エージェントは、精度、正確性、パーソナライゼーションを損なうことなく、これを実現する重要なツールのひとつとして登場しています。エージェントは、コンテキストに基づいた意思決定を行い、人間のチームが設定したパラメータとガードレールの範囲内で自律的に行動することができます。

現在、ペースが速くリスクの高い環境において、サービス プロバイダの信頼性の高いスケーリングと迅速な実行をサポートするために、エージェントは予測力とインテリジェントな自動化を融合しています。金融サービスにおけるエージェント型 AI のユース ケースの多くには、正確性やセキュリティに関する当然の懸念が伴いますが、現代の金融サービスを定義するコア ワークフローにおいて、その存在感の高まりを否定することはできません。

実際、金融サービスにおけるエージェントの市場は、2025 年から 2030 年の間に 815% という驚異的な成長が見込まれています。業界の AI のパイオニアはすでに、成長を促進し、コンプライアンスを維持し、顧客にサービスを提供する上で、エージェントを積極的な役割に位置付けることを主導しています。

金融サービスにおける AI エージェントとは

AI エージェントは、環境を継続的に観察してトランザクション処理、市場動向、顧客からのフィードバックなどのデータを収集し、定義された目標とルールに照らしてそれらの入力を解釈することで、特定の作業を自律的に実行するように設計されたソフトウェア エンティティです。エージェントはこれらのインサイトを活用して、確立されたブランド、リスク、コンプライアンスのパラメータ内でエンドツーエンドのワークフローを実行できます。

具体的には、金融サービスのエージェントは、トランザクション フローを監視し、リスク要因を評価し、定期的なローンの承認や疑わしい活動のフラグ付けなどの作業をリアルタイムで処理できます。AI エージェントを業務に統合することで、金融サービス企業はより大量の作業負荷を処理し、専門知識をより必要とする戦略的な業務に人間のチームを再配置することができます。

金融サービスなど規制の厳しい業界の場合、エージェントがすべてのアクションに詳細な監査証跡を組み込み、完全な透明性とトレーサビリティを確保できることが重要です。自律型 AI エージェントが人間と業務に影響を与える主な分野は次のとおりです。

• カスタマー エクスペリエンスとエンゲージメント: 自然言語処理を使用して顧客との最初のやり取りを自動化し、パーソナライズされたアドバイスとセルフサービス機能を提供

• リスク評価とコンプライアンス: 不正行為、AML/KYC の施行、規制当局への報告の継続的な監視

• 財務収益の予測と流動性の管理: リアルタイムのキャッシュ ポジショニング、資金の割り当て、先を見据えたキャッシュフローの予測

• 信用と融資: 迅速な申請処理、動的な引受、信用限度額の調整

• 資産およびポートフォリオの管理: 自動化されたポートフォリオの再調整、パーソナライズされた投資のインサイト、およびパフォーマンスの監視

定期的な大量の作業を AI エージェントにオフロードすることで、金融機関は人間の専門家をより戦略的な業務に配置できるだけでなく、顧客やステークホルダーとの関係構築にさらに注力できるようになります。ハイパー パーソナライゼーションが業界標準になるにつれ、人間的な触れ合いがますます重要になっています。

金融サービスにおける AI エージェントのユース ケース トップ 5

実際には、金融サービスにおけるエージェント型 AI は、複雑なワークフローを自動化し、手作業による間接費を削減し、より先を見据えた意思決定を可能にすることで、核となる銀行業務と財務業務を変革しています。以下では、これらのシステムが測定可能な価値を提供する 5 つの主要な領域を検討し、それぞれのユース ケースを概説します。

1.自律型不正検知・対応

AI エージェントは、トランザクション ストリームをリアルタイムで監視し、ATM からの急速な引き出しや一貫性のない場所などの異常なパターンを識別し、侵害されたアカウントを直ちに凍結します。タイムスタンプ、リスク スコア、アナリストによるレビューのためのその他の重要なコンテキストを含む簡潔なインシデント レポートを生成します。

これは、エージェントがスケーラビリティに最も大きな影響を与えるユース ケースのひとつです。Bank Exchange によると、熟練したアナリストでもひとつの不正行為のアラートを解決するには 30 ～ 90 分かかる場合がありますが、エージェントはわずか数秒で 10 万件以上の膨大な量のアラートを解決できます。

スタッフのアナリスト数がスケーラビリティの障壁となることが多い中、中小規模の金融機関にとって、AI エージェントを不正行為のレビューに組み込むことで、提供できるサービスのスピードと品質を大きく変える可能性があります。

2.インテリジェントな信用引受

住宅ローン、自動車ローン、中小企業向けローンなどの信用引受ワークフローでは、AI エージェントが信用調査機関のレポートから銀行残高や代替支払い履歴まで、申請者の財務データを自動的に収集して正規化します。信用ポリシー ルールを適用してリスク スコアを計算し、対象となるアプリケーションを承認し、複雑な申請やリスクの高い申請を対象とした例外の概要を生成します。

Amazon Web Services は、この特定の目的のために Bedrock Agents AI ソリューションを搭載したエージェントをリリースしました。人間の介入を必要とせず、エンドツーエンドの住宅ローン承認プロセス全体を処理します。また、文書を確実に検証し、ローンに関するデータドリブンな意思決定を下す完全な機能を備えています。

3.先を見据えた資産管理

資産管理アドバイザーは、変化する顧客目標と市場の変動性および規制上の制約とのバランスをとります。エージェントは、戦略目標とさまざまな影響要因 (リスク調整後リターン、ESG 義務、金利の変動、セクター ローテーションなど) に対してポートフォリオのパフォーマンスを継続的に評価することで、この管理プロセスを簡素化および強化します。

さらに、ポートフォリオが事前定義されたしきい値を超える場合や、新しい機会が発生した場合、エージェントは再調整の推奨事項の自動生成や、影響の少ない取引の実行を行い、各クライアントの目標を調整します。

資産管理は他の分野よりも AI が歓迎されない分野のひとつとみなされることが多いですが、すべての兆候は、Z 世代や若い世代がこの分野で AI のサポートを受け入れる将来を示しています。

Forbes 誌によれば、ベビー ブーマー世代のほぼ半数がポートフォリオの管理において AI を信頼していないと述べていますが、Z 世代ではその割合は 5 人のうち 1 人に留まっています。ポートフォリオ管理におけるエージェントに対する寛容度の高まりから、投資会社向けのエージェントによる (およびその他の AI を活用した) ソリューションの導入が加速すると予想されます。

4.自動化された規制コンプライアンス

AI エージェントは、監視リストに対して顧客情報を検証し、不一致にフラグを立て、すべてのアクションを監査証跡に記録することで、処理段階全体で AML および KYC コンプライアンスのルールを適用します。規制当局への提出に備えてコンプライアンス レポートを自動的に生成します。

最近の記事で、Greenlite AI 社の最高経営責任者 (CEO)、Will Lawrence 氏は PYMNTS 社に対し、次のように述べています。「私たちは『コンプライアンスのエージェント時代』におり、(Lawrence 氏が引用した調査によると) エージェントは分析以外の業務に費やしている業務時間の 85% を削減しています」

「将来を見据えると、エージェントは既存のコンプライアンス インフラを置き換えるのではなく、その上に重ねて構築され、プロセスを合理化し、タイムリーなコンプライアンス処理ワークフローを妨げる労働集約的なレビュー プロセスを排除する必要があります」

5.パーソナライズされた迅速なカスタマー サポート

AI エージェントは、コア バンキング システムと統合し、複数ステップのワークフローを処理することで、顧客サービス ジャーニーの重要な側面を調整します。セッション開始時の認証と本人確認をサポートし、顧客の意図を解釈し、複数ステップのトランザクション (支払い、送金、異議申し立てなど) を実行するとともに、プロアクティブなステータス更新とフォローアップ リマインダーを提供し、複雑な問題を人間のアドバイザーにエスカレートします。

例えば、オーストラリア コモンウェルス銀行は、AI エージェントを使用してカード支払いに関する異議申し立てのワークフローを効率化しています。顧客は複数のメニューや画面を操作するのではなく、エージェントに対して会話形式で問題を説明します。エージェントは顧客のリクエストを解釈し、不足している詳細を要求して、解決までの時間を短縮します。

エージェントが導く金融サービスの未来に向けた準備

AI エージェントは、これまでのどのテクノロジーよりも大幅に金融サービスを変革する可能性を示しており、人間のチームだけでは実行できない規模で深いリアルタイムのインサイトを活用する新たな可能性を生み出しています。

同時に、エージェントは金融機関と顧客との関係性を変えています。金融サービス機関はエージェントを使用して迅速にパーソナライズされたサービスを提供し、顧客はエージェントを使用してアカウントを積極的に管理することができます。

今後、エージェントは金融サービスのワークフローと業務にさらに組み込まれる可能性が高いと予想されます。エージェントを積極的に受け入れ、意図的に実装する組織が、次の AI ドリブン財務の時代でリーダーシップを確保することができます。

財務リーダーは、社内外のステークホルダーからの期待の高まりに直面しています。このレポートをダウンロードして、最高財務責任者 (CFO) が財務業務を最適化するために Workday に移行している主な 5 つの理由をご確認ください。