マイク・デ・ヴェア氏はZest AIのCEOです。
2026年を迎えるにあたり、人工知能は金融サービスにおいてもはや未来の約束ではなく、金融機関を次の銀行業の時代へと推進する基盤インフラになりつつあります。
大手4行からから資産規模1億ドル未満の信用組合まで、様々な金融機関にAI技術を提供する企業のリーダーとして、私はこの6年間でこの変革が加速するのを目の当たりにしてきました。しかし、これは単に競争優位性を獲得したり、業務効率を高めたりするだけの話ではありません。適切に実施されれば、AIは金融システムが同時に提供することに苦戦してきたものを実現する可能性を秘めています：それは銀行にとってより安全で、顧客にとってより良い銀行体験です。
業界で私が目にしている状況から、2026年は金融機関にとってAIがパイロット段階から本格稼働へと移行する年になると予測しています。私の会社Zest AIが委託したセレントの最近の調査によると、貸し手の3分の2（67%）がすでに生成AI戦略を完了しているか、2026年までに実装する予定です—これはAI/ML、オンライン融資、モバイル融資、統計的回帰分析に基づく自動審査など、以前の融資技術革新よりも速い採用率です。さらに、貸し手の83%が2026年に消費者向け融資の生成AI IT予算を増加させる計画を立てており、これは一般的に新興技術の採用に消極的だった業界にとって大きな転換です。
クリップボードからコードへ：レグテック革命
何十年もの間、銀行検査は変わらぬままでした：検査官がチェックリストを持って現れ、書類を確認し、数週間後に調査結果を提出するというものです。このような事後対応型のアプローチはアナログ世界では理にかなっていましたが、今日のリスクのペースには不向きです。
2026年には、規制当局が検査プロセスを支援するためにAIをワークフローに取り入れる動きが増えると予測しています。規制当局は四半期ごとのスナップショットから継続的なモニタリングへ、サンプル調査から包括的な分析へ、過去の報告書からリアルタイムのリスク検出へと移行するでしょう。AIは人間の判断に取って代わるものではありませんが、検査官にデータに基づいてパターンや洞察を素早く特定する能力を与えることができます。これにより、検査官は問題が悪化する前に特定することができるようになります。
金融機関は常に知的な監視下で運営されることになりますが、同時に非常に価値のあるものも得られます：評価方法の一貫性と透明性です。
私たちが無視している2.2兆ドルの時限爆弾
業界はシリコンバレー銀行の崩壊から立ち直りましたが、それを引き起こした条件は消えていません。2023年の調査によると、米国の銀行システムには約2.2兆ドルの未実現損失が存在していることがわかりました—この数字は、すべての銀行の取締役会を夜も眠れなくさせるはずです。
シリコンバレー銀行（SVB）が破綻したのは、従来のリスク管理システムでは規制当局が既知のリスクを監視するのに不十分だったことが一因です。金利リスク、集中リスク、流動性リスクが人間が追跡できるよりも速く積み重なりました。
しかし、SVBの3年後の検証に近づくにつれ、私たちのAI能力は2023年版の私たちが想像していたよりもはるかに加速しています。今日のAIエコシステムでは、あの崩壊は起こらなかったと私は考えています。代わりに、高度なシステムが継続的にシナリオの影響をモデル化し、ポートフォリオをリアルタイムでストレステストし、集中リスクが存在的脅威になる前に警告を発するため、規制当局はより多くの余裕を持ち、より早く行動を起こすことができます。
2026年には、金融機関は事後的な救済から戦略的なAI導入による事前予防へと考え方をシフトするでしょう。
コミュニティバンク：AIの格差
コミュニティバンクの緩やかな衰退は、アメリカの金融界における静かな悲劇の一つです。2026年には、この傾向が緩やかなものから急激なものへとシフトすると予想しています。
その触媒となるのは、中小規模の金融機関を取り残しているAIの格差です。大手銀行はAIを活用したコンプライアンス、融資、リスク管理に資金を投入しています。
多くのコミュニティバンクは依然として躊躇しており、AIを高すぎるか複雑すぎると見なしています。変化がなければ、コミュニティバンキングは金融専門家にとって警告的な事例になるかもしれません。顧客はますます、即時の融資決定、パーソナライズされた商品、積極的な財務ガイダンスなど、スピードと洗練さを期待しています。これらはコミュニティバンクが注力すべき分野です。
コミュニティバンクはAIを積極的に活用すべきです。これらの金融機関は、全国規模の銀行が決して複製できない深い顧客関係、地域市場の知識、借り手に関する独自のデータを持っています。しかし、壁を取り払い技術の進歩を受け入れない銀行は、エルビスがラジオで流れていた時代の運営方法に縛られたままになるでしょう。
データの堀：AIの真の差別化要因
多くの金融機関はスピードと効率性の約束のためにAIの導入を急いでいますが、ほとんどが実際の競争優位性の源泉を見逃しています：それはデータです。
一般的なデータで訓練された最も洗練されたAIモデルでも、顧客基盤と市場動向に特化した独自の高品質データで訓練された適切なモデルには及びません。2026年には、これが明らかになるでしょう。詳細な返済データを何年も蓄積している貸し手は、競合他社を上回る信用モデルを構築できます。大量の取引データを持つ銀行は、データプールが浅い銀行には見えない不正やリスクのパターンを検出できます。
問題は単に「AIをどう実装するか？」ではなく、「他にはない独自のデータは何か、そしてそれを中心にAIの優位性をどう構築するか？」です。
競争優位性を見つける場所
金融機関がAIの採用と開発を続ける中で、次の問題は誰がそれを最大限に活用するかということです。AIはスピードと効率性を約束しますが、正確で独自のものである質の高いデータで訓練される必要があります。リスクを減らしながら出力速度を上げることができる銀行は、業界のペースについていくことができます。しかし、新たな機会を積極的に見つけ、リスクを最小化するために信用ポリシーを最適化し、同業他社と比較してパフォーマンスをベンチマークできる金融機関が、良いAIを素晴らしいAIに変えることができるでしょう。
2025年、金融業界は本格的にAIの実験を始めました。2026年には、単にAI機能を構築することから、リスクと競合の両方を上回るためにそれを活用することへのシフトが見られると予測しています。
