「銀行って、なんだかんだ紙と人に頼っているよね」
ある日、友人との何気ない会話で、ふとこんな言葉が耳に入ってきました。
確かに、私たちの生活がどれほどデジタル化されても、銀行窓口の手続きはまだまだ「人間頼り」な部分が多くあります。
「AIが進化している時代に、なぜ銀行はそこまで自動化できないの?」
そんな疑問を抱いたことがある人も多いのではないでしょうか。
実はこの「進化の遅れ」には、深い理由があります。
そして今、その壁を乗り越えるための新たな一歩が踏み出されようとしています。
今回は、Plumery AIというデジタルバンキングプラットフォームが打ち出した革新的な解決策について、やさしく丁寧に解説していきます。
銀行とAI、なぜうまくいかないのか?
AIの進歩はめざましく、医療、製造業、物流などさまざまな業界で「当たり前のツール」として使われるようになっています。
それに対し、銀行業界はというと、まだまだ「AIの活用が進まない」と言われています。
理由のひとつは、銀行のシステムがとても複雑で古いこと。
何十年も前から使われている「レガシーシステム」の上に、新しいテクノロジーを無理やり乗せるような状態になっており、AIとの「接続」が非常に難しいのです。
例えるなら「昔ながらのアナログテレビに、最新のスマート機能をつけようとするようなもの」。
部品も規格も合わず、うまく連携できないのは当然ですよね。
McKinseyの調査によれば、生成AIは金融サービスにおける生産性と顧客体験を大幅に改善する可能性がある一方で、多くの銀行は断片化されたデータ基盤と既存のオペレーションモデルのために、実験段階から本格導入へと移行することに苦戦しています。
同社は、企業レベルでのAI導入には、共通のインフラ、ガバナンス、そして再利用可能なデータ製品が必要だと指摘しています。
銀行のAI活用を加速させる「AI Fabric」の登場
そんな中、注目を集めているのがPlumery AIです。
Plumery AIは、デジタルバンキングプラットフォームを提供する企業で、金融機関がAIを日常的な銀行業務に組み込むための新しい技術を開発しました。
先日、彼らは「AI Fabric」という標準化されたフレームワークをローンチしました。
これは、生成AIツールやモデルを銀行のコアシステムやサービスに接続するための統合基盤です。
まるで「全ての銀行に対応した共通の接続規格」のようなものを作った、ということ。
このフレームワークは、イベント駆動型のAPI優先アーキテクチャを採用しており、金融機関が成長するにつれて拡張できるように設計されています。
各銀行が個別に統合方法をゼロから考える必要がなくなるため、大幅なコスト削減とスピードアップが見込めます。
「顧客の信頼を守りながら、AIを活用する」 – Plumery AIの強みとは?
Plumery AIのアプローチは、ただ便利な技術を提供するのではありません。
同社は、金融機関がガバナンス、セキュリティ、規制遵守を損なうことなくAIを運用できる環境づくりに注力しています。
Plumery AIの創業者でCEOのBen Goldin氏は、製品ローンチに際してこう述べています。
「金融機関は、顧客体験と業務を改善する実用的なユースケースを求めていますが、ガバナンス、セキュリティ、管理を犠牲にすることはありません。イベント駆動型データメッシュアーキテクチャは、断片化されたシステムの上にもう一つのAIレイヤーを追加するのではなく、銀行データの生成、共有、消費の方法を変革します」
このアプローチは、ドメイン指向の銀行データを、複数のユースケースで再利用できる管理されたデータストリームとして提供するというものです。
記録システムと、エンゲージメントおよびインテリジェンスのシステムを分離することで、銀行はより安全にイノベーションを進められるようになります。
データの断片化という課題
データの断片化は、銀行業務におけるAI運用の最大の障壁の一つです。
多くの金融機関は、新しいデジタルチャネルに組み込まれたレガシーコアシステムに依存しており、製品や顧客体験においてサイロ化を引き起こしています。
AIの取り組みごとに新たな統合作業、セキュリティレビュー、ガバナンス承認が必要となり、コストが増加し、導入が遅れる原因となっています。
金融サービスにおける説明可能なAIに関する学術研究や業界調査は、断片化されたパイプラインが意思決定の追跡を困難にし、特に与信審査やマネーロンダリング対策などの分野で規制リスクを高めることを指摘しています。
規制当局は、AIモデルがどこで開発されたかに関わらず、銀行はAI主導の結果を説明し監査できなければならないと明言しています。
すでに実用化されているAIの事例
課題はあるものの、AIはすでに金融セクターの多くの分野に組み込まれています。
業界アナリストがまとめた事例研究によれば、カスタマーサービス、リスク管理、コンプライアンスにおいて機械学習と自然言語処理が広く使用されています。
例えば、Citibankは日常的な顧客問い合わせを処理するためにAI搭載チャットボットを導入し、コールセンターの負担を軽減し、応答時間を改善しています。
他の大手銀行は、ローンポートフォリオを監視し債務不履行を予測するために予測分析を使用しています。
Santanderは、信用リスクを評価しポートフォリオ管理を強化するために機械学習モデルを活用していることを公表しています。
不正検知も成熟した分野です。
銀行は、ルールベースシステムよりも効果的に異常な行動を検出するため、取引パターンを分析するAIシステムにますます依存しています。
より高度な応用も端緒についています。大規模言語モデルに関する学術研究は、厳格なガバナンスの下で、会話型AIがリテールバンキングにおける特定の取引機能やアドバイザリー機能をサポートできる可能性を示唆しています。
ただし、これらの実装はまだ実験段階にあり、規制上の影響を考慮して厳重に監視されています。
エコシステムアプローチとプラットフォームプロバイダー
Plumery AIは、コアシステムの置き換えではなくオーケストレーションレイヤーとして位置づけられるデジタルバンキングプラットフォームの競争市場で事業を展開しています。
同社は、より広範なフィンテックエコシステムに適合するよう設計されたパートナーシップを結んでいます。
オープンバンキングインフラプロバイダーであるOzone APIとの統合は、銀行がカスタム開発なしに標準準拠のサービスをより迅速に提供する方法として提示されました。
このアプローチは、コンポーザブルアーキテクチャへの業界全体のトレンドを反映しています。
BackbaseなどのベンダーもAPI中心のプラットフォームを推進しており、銀行が既存のコアにAI、分析、サードパーティサービスを組み込むことを可能にしています。
アナリストは一般的に、このようなアーキテクチャが大規模なシステム置き換えよりも段階的なイノベーションに適していることに同意しています。
準備状況は不均一
セクター全体での準備状況は不均一です。
Boston Consulting Groupの報告書によれば、大規模なAI導入の準備ができていると考えている銀行は4分の1に満たないことがわかりました。
そのギャップは、ガバナンス、データ基盤、運用規律にあると同社は主張しています。
規制当局は、実験のための管理された環境を提供することで対応しています。
イギリスでは、規制サンドボックス制度により、銀行がAIを含む新技術をテストできるようになっています。
これらのプログラムは、イノベーションをサポートすると同時に、説明責任とリスク管理を強化することを目的としています。
Plumery AIのようなベンダーにとって、機会は技術的な野心と規制の現実を調和させるインフラを提供することにあります。
AI Fabricは、運用AIへの需要が明白な市場に参入していますが、成功は新しいツールが安全で透明性があることを証明できるかどうかにかかっています。
未来はすぐそこに – 私たちの暮らしにも変化が訪れる
Plumery AIのアプローチが広く採用される標準となるかどうかはまだ不確実です。
しかし、銀行が実験段階から本格導入へと移行する中で、焦点はAIを支えるアーキテクチャに移りつつあります。
その文脈において、技術的な柔軟性とガバナンスの遵守の両方を実証できるプラットフォームは、デジタルバンキングの次の段階で重要な役割を果たす可能性が高いでしょう。
これが実現すれば、銀行の手続きがもっと早く、もっと安全に、もっと個別のニーズに合わせて提供されるようになります。
私たちが感じていた「なぜまだこんなに面倒なの?」という不満も、やがて過去のものになるかもしれません。
最後に：AIの力は、信頼を築く手段である
AIというと「人間の仕事を奪う」「冷たい技術」といったイメージが先行しがちです。
でもPlumery AIの取り組みを見ると、AIはむしろ「信頼を支える技術」であることが分かります。
一人ひとりに寄り添ったサービスを、より効率的に、より安全に届ける。
そんな未来が、もう目の前にきているのです。
銀行という「信頼」が何よりも重要な業界で、AIがその基盤を強化する日が来る。
それは単なる技術革新ではなく、私たちの暮らしの安心感を広げる、新しい一歩なのかもしれません。
参考：Banks operationalise as Plumery AI launches standardised integration
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