Dmitrijs Stals氏はCARROT Capital Management LLCのCEO兼創業者である。
過去10年はデジタルバンキングの時代だった。次の10年はさらに破壊的なものに属することになる。それは、リアルタイムで運営され、即座に適応し、従来のシステムや規制当局が反応できるよりも速く意思決定を行うAIネイティブな金融機関だ。
多くの銀行はまだAIを「追加」する機能として語っているが、水面下では本当の変革がすでに進行中だ。コンプライアンス、オンボーディング、不正防止、与信判断、顧客エンゲージメント（銀行業務の中核的柱）は、静かに人間主導のプロセスから機械主導の意思決定エンジンへと移行している。
そしてこの変化が規模に達すると、グローバル金融サービスの競争環境は今日のものとはまったく異なるものになるだろう。
以下に、私がその移行を定義すると考える力学を示す。これらは、欧州内外の銀行、フィンテック、デジタルオンボーディングシステム内ですでに目にしているものを反映している。これらは未来の初期シグナルだ。
AIは銀行の主要な防御と攻撃の手段になる
最も価値のあるAIのユースケースは、見出しを飾るものではなく、現在銀行内で静かにROIを生み出しているものだ。AIは人間の検知能力をはるかに超える不正パターンを特定し、AMLモニタリングを一晩ではなく継続的に実行し、リアルタイムで顧客体験をパーソナライズし、信用リスク評価を遅い月次または四半期サイクルではなく動的に更新している。この組み合わせにより、銀行はより効率的になり、金融サービスの経済モデルが書き換えられる。
今後4〜5年で、銀行が反復的で効率の低いタスクの最大30%を、すでに利用可能または市場に出回りつつあるAIシステムに置き換えると予想している。この変化により運用コストは劇的に削減され、業界全体でスピード、精度、パーソナライゼーションへの期待が高まるだろう。
AIを「ツール」と考える銀行は遅れをとり、AIを運用モデルと考える銀行が急速に前進するだろう。
不正行為は銀行がシステムを修正できるよりも速く進化する
金融犯罪の次の時代を理解したいなら、生成AIがすでに可能にしたことを見るだけでいい。
ディープフェイクがデジタルアイデンティティにおける最も危険な武器となる。
現在のAI生成の音声や動画はすでに人間を欺くのに十分なほどリアルに見え、今日の生体認証セキュリティシステムの多くは敵対的AIの攻撃に耐えられるように設計されていない。
合成アイデンティティはまもなくグローバルな危機になる。
欧州全域で、大規模なデジタルオンボーディングを行っている銀行はすでにこの現象を目にしている。何千人もの新しい「顧客」のデータは正当に見えるが、その身元は存在しない。犯罪者は実在する情報と作り出した情報を精密に混ぜ合わせ、従来の不正行為よりも検出が難しくなっている。
不正リングが産業化する。
組織化されたグループが自動化、モデル、リアルタイムの連携を使用して銀行システムを継続的に探るという時代に入っている。彼らは数か月ではなく数分で防御に適応する。
業界はまだKYCとAMLシステムが追いつけると思い込んでいる。しかし、それは不可能だ。AIを活用したリアルタイムの敵対的モニタリング、つまりサイバーセキュリティの脅威モデリングに相当する金融システムへの完全な移行なしには。
銀行AIにおける最大のリスクはテクノロジーではない
運用上および倫理的リスクには、バイアス、プライバシーの問題、サイバーセキュリティの脆弱性、不明瞭な意思決定が含まれる。これらは実際のリスクだ。
しかし、はるかに大きなリスクは、既存のガバナンスフレームワークが今後起こることに対処できると想定することにある。追いつくために、銀行は規制当局向けに完全に説明可能で監査準備の整ったAIモデルを必要とし、責任ある展開を導くことができる機能横断的な監視委員会によってサポートされる必要がある。彼らはシステムを継続的に検証し再トレーニングし、バイアスやモデルドリフトをモニタリングし、次世代の脅威に対してデータ管理を強化しなければならない。
問題は、従来のコンプライアンスアーキテクチャがより遅い時代のために設計されていることだ。AIは四半期ごとのレビューや手動チェックには速すぎる。銀行のリーダーはAIの進化速度に適応できるガバナンスを構築する必要がある。
それがなければ、最も洗練されたAI導入でさえ負債となる。
AI評価は金融リーダーシップの新たな中核能力になる
不正検出やAMLのためのAIモデルを選ぶことは、従来のソフトウェアを選ぶこととは大きく異なる。最良の選択は、精度、リコール、F1スコアを自信を持って解釈できるリーダーによってなされるだろう。そのようなリーダーは、多様で現実的なデータセットが見出しの精度数値よりもはるかに重要であることを理解している。彼らはまた、敵対的攻撃に対してモデルをストレステストすることと、説明可能性と透明性をオプション機能ではなく不可欠な保護手段として考えることがいかに重要かを理解している。
今日市場にある多くのソリューションは初期段階にある。したがって、リーダーは実験し、厳密に検証し、パフォーマンス結果に基づいて決定を下さなければならない。
私が様々な機関で見ているのは、強力な内部AI評価能力を構築している機関は、判断プロセス全体を外部委託している機関を上回っているということだ。
最初のAIネイティブ銀行が顧客関係を再定義する
多くの人はAIが銀行業務においては単に自動化に関するものだと考えている。彼らはより大きな全体像を見逃している。
AIにより銀行はリアルタイムで顧客データを分析し、超パーソナライズされた推奨事項、ナッジ、商品提案、金融インサイトを提供できる。これは、どの機関も真に個別化された金融体験に最も近づいたものだ。
若い世代（特にZ世代とアルファ世代）にとって、これは目新しいものではなく、基本的な期待となるだろう。彼らはすでにすべてのプラットフォームが自分に適応する世界に生きている。銀行業務が次だ。
リアルタイムでパーソナライゼーション、リスク検出、本人確認をマスターする機関が基準となる。そうでない機関はコモディティ化していくだろう。
来るべき分断：AIネイティブ対AIエネーブルド
次世代の金融サービスは、AIエネーブルドとAIネイティブの銀行の間に明確な線を引くだろう。AIエネーブルド銀行は既存の、しばしば時代遅れのプロセスにAIを追加するが、AIネイティブ銀行はリアルタイムインテリジェンス、適応型意思決定エンジン、根本的に異なるスピードで動作する機械主導のリスクシステムを中心に設計される。
これら2つのグループ間のギャップは今後10年で大幅に拡大するだろう。一方は機械のスピードで動作する。もう一方は人間のスピード、人間のボトルネック、人間の遅延、人間のエラーで動作する。
グローバルに拡大できるのはこれらのグループのうち一方だけだ。
銀行業務の未来は、すべてを再考する意欲のある者に属する
銀行が好むと好まざるとにかかわらず、AIはコンプライアンス、不正検出、アイデンティティ、顧客エンゲージメントの根本的な再定義を迫っている。規律と長年の前提を再考する意欲をもってこの変化を受け入れる機関が、グローバルスタンダードを設定するだろう。
そして新興企業、特にシームレスで顧客フレンドリーなAIソリューションを構築している企業にとって、機会は膨大だ。米国、欧州、新興市場の金融サービスは、オンラインバンキングが登場して以来、かつてないほどの破壊の時代に入っている。
AIは金融インフラの新たな基盤だ。
