モニカ・ホヴセピアンはOpenTextのグローバル金融サービス責任者である。
厳しく不確実な利益率、増大する危険性、そしてデジタル時代からの容赦ない要求に直面し、金融機関は厳しい選択を迫られている：人工知能を単なる好奇心の対象として受け入れるか、あるいは競争優位性として採用するかという問題だ。
世界の銀行や保険会社との仕事を通じて、AIが顧客エンゲージメントからコンプライアンスまであらゆるものを変革する様子を目の当たりにしてきたが、明確な戦略がなければ価値がいかに急速に停滞するかも見てきた。その経験から、私は真のAI配当がどこで生まれているのか（そしていないのか）を探求することにした。
銀行業務、資産運用、金融全体のデータからも明らかだ：AIは測定可能なビジネス上の利益をもたらす。しかし「AI配当」は自動的に現れるわけではない。
今日のAI配当
これこそが金融機関が今日直面している完璧な嵐だ：経済的不確実性、高いコンプライアンスコスト、頻繁な顧客離れ、そしてデジタルファースト型の破壊者からの競争。マッキンゼーの調査によれば、生成AIだけでも世界の銀行業界に年間2000億ドルから3400億ドルの価値をもたらす可能性があり、これは業界収益の約3%から5%に相当する。銀行、保険、資本市場、決済事業におけるAI投資は2027年までに970億ドルに達すると予想されている。
二桁の生産性向上を実現できる組織がある一方で、多くの組織はパイロットモードで立ち往生し、整理されていないデータ、不透明なガバナンス、あるいはROIポリシーの欠如に埋もれている。マッキンゼーが明確に示しているように、AI配当は最大の支出者ではなく、最速でスケールする者に支払われる。
価値が生まれている領域
金融セクターの初期AI採用者は、効率性、成長、そしてレジリエンスという3つの側面で実際の成果を上げている。銀行や保険会社との仕事を通じて、組織が孤立したパイロットから企業レベルの展開へと移行する中で、これらの利点を直接目にしてきた。
業務効率
AIはすでにKYCレビュー、文書の取り込み、不正トリアージ、さらにはソフトウェア開発の要素までを含むデータ集約型プロセスを自動化している。金融機関との協業において、最大の効率向上は派手なユースケースからではなく、「配管」の近代化—文書ワークフローの自動化、顧客オンボーディングのデジタル化、手動照合の削減—から生まれるのを見てきた。
私が協力した銀行の一つは、AIを使用してレガシーフォームからデータを分類・抽出することで、商業オンボーディング時間を数日から数時間に短縮した。このような舞台裏での小さな改善が、最も速く、最も認識しやすいROIをもたらすことが多い。
経済的拡大とパーソナライズされたビジネス
AIはまた、新たな成長機会を解き放っている。銀行が予測分析を使用して次に最適な商品を提案し、離脱リスクのある顧客を特定し、驚くべき精度でエンゲージメントをカスタマイズするのを見てきた。
ある金融サービスクライアントでは、AIを活用したインサイトエンジンがフロントラインチームのパーソナライズされたアウトリーチを支援した。数か月以内に、彼らは反応率の測定可能な改善とより深いデジタルエンゲージメントを目にした。これらは理論上の利益ではなく、AIがデータを収益に変え、顧客がいる場所で顧客に応える方法の実践的な例だ。
リスクとレジリエンス
リスク面では、AIは問題をより早く検出し、より速く対応することで金融の安定性を強化している。機械学習を使用して異常な取引パターンにフラグを立て、リスクスコアリングを自動化し、モデル監視を改善する機関と協力してきた。最も印象的だったのは、AIが単に速度だけでなく精度を向上させる方法だ。
例えば、ある保険会社はAIを使用して保険金詐欺検出モデルを改良し、誤検知を大幅に削減した。これにより損失が減少し、顧客満足度が向上した。このようなレジリエンスの向上は過小評価されがちだが、AIが金融サービスにもたらす価値の中心となるものだ。
AIの配当がすでに支払われている領域
JPモルガン・チェース：AIを活用した株式調査とリスク検出
JPモルガン・チェースの内部AIシステムは、レポートと市場シグナルを分析して投資インサイトと早期リスク警告を生成する。IndexGPTを通じて、ポートフォリオマネージャーは従来のモデルよりも速くボラティリティと信用問題を発見できる。
バンク・オブ・アメリカ：Erica
2018年に立ち上げられたバンク・オブ・アメリカのデジタルアシスタントEricaは、現在3760万人の顧客に25億回以上のやり取りを提供している。利便性を超えて、測定可能なビジネス価値を提供している：コールセンターへの問い合わせ減少、エンゲージメント指標の向上、満足度スコアの向上だ。さらに収益エンジンとなり、アドバイスをパーソナライズし、クロスセルの機会を深めている。
多くの企業がまだ成果を上げられない理由
このようなダイナミズムにもかかわらず、大多数の金融機関はAIの潜在力のほんの一部さえ把握できていない。障害は一貫しており、ビジネス価値への焦点の欠如、データの断片化、オペレーティングモデルの摩擦、ガバナンスのギャップ、スケーリングの課題などが含まれる。
AI配当を獲得するためのブループリント
先進的な機関は5つの中核的な実践を採用している。銀行や保険会社との仕事を通じて、これらの行動がAIの価値をスケールする企業とパイロットモードで立ち往生する企業を一貫して区別することがわかった。
1. まず価値を定義する。
「どのようなビジネス問題を解決しているのか？」から始める。AIをKPIにマッピングする：オンボーディング時間の短縮、不正検出の精度向上、エンゲージメントの増加など。目新しさよりも価値に焦点を当てることで、銀行が初年度に数百万ドルの節約を実現するのを見てきた。
2. 統一されたデータ基盤を構築する。
クリーンで接続されたデータがAIの成果を決定する。散在するリポジトリを統合した後、クライアントはそれまで実現不可能だったリアルタイムのリスク監視と自動化されたコンプライアンスワークフローを解放した。
3. ガバナンスと説明責任を整合させる。
成果を所有する人がいなければプロジェクトは停滞する。明確なガバナンス、モデルリスク監視、倫理的レビュー、明確な役割を確立する企業が最も速く進む。ある保険会社の週次AIガバナンス評議会は、承認サイクルを数か月から数週間に短縮した。
4. 再利用可能なプラットフォームを通じてスケールする。
単発のパイロットから共有プラットフォームへ移行する。モジュラーコンポーネント、事前トレーニング済みモデル、共通データパイプラインを構築し、企業全体で再利用できるようにする。これにより価値実現までの時間が劇的に短縮される。
5. 徹底的に測定する。
サイクルタイムの短縮、不正検出の精度、エンゲージメント、コスト回避、生産性を追跡する。構造化された測定により、AIがどこで価値を提供し、どこで調整が必要かが示され、投資が結果に変換されることを保証する。
パイロットから利益へ
金融におけるAIはもはや生存に関わる問題だ。今、断固とした行動を取る金融機関は、コスト、成長、顧客信頼において持続的な優位性を構築できる。「AI配当」は実在し、測定可能で、ますます決定的なものになっている。価値創造の方法を再構築する意思のある金融リーダーにとって、その見返りは可能性ではなく、利益として数えられるだろう。
