アサフ・バシウは、世界最大級のブランドが利用する特化型生成AIを提供するPersadoの社長兼共同創業者である。
エージェントAIは業界を超えてビジネスに変革をもたらそうとしており、私たちの仕事のスピードだけでなく、働き方そのものを変えようとしている。AIエージェントは人間の入力を必要とせずに能動的にタスクを実行できるため—これは行動するために人間の入力を必要とした以前のAIとは大きく異なる—組織はビジネスプロセス全体で「AIの手を取る」ために減速する必要がなくなった。
この進化により、AIは真の仲間、同僚、コンサルタント、コパイロットなどになりつつある。ビジネス機能全体のチームが日々のタスクを続ける中、AIエージェントはミーティングのスケジュール調整、規制文書の確認、在庫管理などを並行して行っている。もちろん、安全で効率的かつ生産的なAIエージェントを確保するためには、ガードレールと人間による監視が依然として重要だが、エージェントシステムはすでに最小限の介入で成果を上げている。
例えば、消費者向け金融サービスブランドは早期導入者として台頭しており、エージェントAIを活用してコンプライアンスを犠牲にすることなくマーケティングコンテンツのレビューを最適化・加速している。業界全体で、マーケティングチームと法務チームは異なる目標を持っている：マーケティングはキャンペーンをタイムリーで高パフォーマンスなものにし、できるだけ早く公開したいと考えるのに対し、法務・コンプライアンスチームはブランドや規制のコンプライアンスのためにコンテンツのレビューと修正に何時間もの時間を費やしている。
消費者向け銀行業のような高度に規制された業界では、長いレビューサイクルは牽引力の喪失とコスト増加につながる。この業界はマーケティングコンプライアンスレビューに年間推定57億5000万ドルを費やしている—これは変革を必要とする驚くべき非効率性である。
以下に、小売銀行や保険会社がエージェントAIを活用してコンプライアンスを確保しながら、より高いパフォーマンスと効率性を実現する方法を紹介する。
コンプライアンス専門家としてのAIエージェント
マーケティングコンテンツのレビューサイクルは遅く、コストがかかり、ビジネスの成長を妨げる可能性がある。マーケターはクリエイティブをブランド、法務、コンプライアンスチームに送り、それが基準を満たしていることを期待する。なぜなら、彼らは現実的に自分の業務に加えて何千ページもの規制に目を通すことはできないからだ。あまりにも頻繁に、新鮮なマーケティングコピーは長いレビュープロセスの間にタイムリー性とインパクトを失ってしまう。以前に承認された言葉を使用することでコンプライアンスを「保証」できるが、リサイクルされたコピーに頼ると、古く、個人的でなく、パフォーマンスの低いコンテンツになり、実際に顧客を遠ざける可能性がある。
これを支援するために、銀行は規制、ブランドガイドライン、マーケティングコンテンツのライブラリに関して訓練されたAIエージェントを備えた特殊なプラットフォームを使用でき、これらは百科事典的な知識を持つ「同僚」のように機能する。これらのエージェントは法務やコンプライアンスチームに取って代わるものではなく、むしろマーケティングチームがレビューワークフローに入る前にパフォーマンスと安全性のためにコンテンツを最適化するのを支援する。マーテックとレグテックを融合させた特殊な技術は、業界固有のデータセットと知識ベースとともに、AIエージェントを使用して特定のコンテンツのコンプライアンスリスクを分析・特定し、関連する連邦または州の規制を記録し、アセットが高パフォーマンスでコンプライアンスに準拠するのを確保するためのコピー編集の推奨事項を共有する。この可視性はまた、マーケターやコピーライターに元のコンテンツがなぜコンプライアンスに準拠していなかったかを教育し、次回はより強力な最初の草案を作成できるようにする。
実践におけるAIエージェント
以下は、消費者向け銀行やカード発行会社におけるAIエージェントレビューの例である：
例1
元のコピー：「より高いクレジットスコアへの近道」
AIエージェントの警告：「信用欺瞞」をコンプライアンス上の懸念として指摘し、このコピーが準拠していない規制としてFCRA、FTC第5条、TILA規則Z、UDAAPを引用。
修正されたコピー：「あなたが気に入ると思います：信用構築を支援するために設計されたカード」
例2
元のコピー：「最も広く受け入れられているカード」
AIエージェントの警告：「根拠のない主張」をコンプライアンス上の懸念として指摘し、このコピーが準拠していない規制としてUDAAPとFTC第5条を引用。
修正されたコピー：「200以上の国と地域で利用可能。自由に旅する招待状」
例3
元のコピー：「すべての購入に価格保護」
AIエージェントの警告：「条件の省略」をコンプライアンス上の懸念として指摘し、このコピーが準拠していない規制としてFCRA、FTC第5条、TILA規則Z、UDAAPを引用。
修正されたコピー：「確認済み。すべての対象購入に価格保護」
マーケティングメッセージのパフォーマンスに関する特殊なデータセットを参照するエージェントAIは、レビューサイクルの高速化だけでなく、全体的により高いパフォーマンスのクリエイティブにもつながる可能性がある。マーケターは、クリック、コンバージョン、アプリのダウンロードなどの消費者行動を促す能力を犠牲にすることなく、よりコンプライアンスに準拠したメッセージを作成する力を得る。
AIエージェントの未来
従来のボトルネックとなっていたマーケティングコンプライアンスレビューのコストを定量化することは比較的簡単だが（コンテンツの量、レビューサイクルごとの平均やり取り、法務の時間と時給を考慮）、エージェントAIの最終的なビジネスへの影響を判断するのは難しい。それがマーケティングコンプライアンスレビューサイクルに適用されるか、他の場所に適用されるかにかかわらずだ。
なぜか？これまで、AIは私たちの時間で動いていたからだ：それは人間が行動を起こすことに依存していた。確かに、AIの初期の応用は企業や消費者にとって相当な時間の節約になった（例えば、会議前に見込み客を調査したり、オファーレターの校正をしたりする）が、エージェントAIは大きく異なる。それはAIの時間で動作し、本質的には24時間365日である。
上記の小売銀行業界全体の57億5000万ドルという数字を例にとると、銀行がエージェントAIで達成する正確なコスト削減をまだ予測することはできない。しかし、最初からよりコンプライアンスに準拠したコンテンツのレビューサイクルから1時間だけ削減したとしても、この業界は年間約20億ドルを回収できる可能性がある。さらに、よりタイムリーで高パフォーマンスなキャンペーンが銀行にもたらす影響も考慮に入れる必要がある。マーケティングチームとコンプライアンスチームの負担とストレスの軽減といった、測定しにくい利点は、さらなる恩恵となるだろう。
エージェントAIをソフトウェアスタックに追加する企業にとって、未来は明るい。今後数カ月で何を達成できるか楽しみだ。どの業界にいるかに関わらず、躊躇している組織は、競合他社（および彼らのAIエージェント）に追い抜かれる可能性があるため、現状維持にはかなりのコストがかかる可能性がある。エージェントAIのビジネスへの影響を活用する時が来ている。
