金融におけるエージェントAI：データリーダーが安全にスケーリングする方法

ヨーロッパ全土で、金融サービスにおけるデータリーダーは、AIツールの導入とスケーリングを進めたいと考えているものの、コンプライアンス、リスク管理、有形的な価値の証明の課題に直面しています。私たちのCDO Insights 2025調査によると、97%以上のグローバルデータリーダーは、ジェネレーティブAIのビジネス価値を明確に示すのに苦労しているようです。また、87%がAIへの投資を加速する予定である一方で、67%がAIのパイロットプロジェクトを本格的な展開に移行した割合が半分以下であることを認めています。

最大の障害の1つは、リーダーシップのバックアップを確保することです。過半数（35%）が、サポートを確保し、価値を示すことが、AIの展開を妨げる主要な課題であると述べています。これは、多くの人が、計測可能な成果物がない限り、より広範な展開にコミットしないまま、待機状態にあることを意味します。

この躊躇は、技術の潜在能力と対照的です。McKinseyによると、AIと分析が、グローバルバンキングに年間1兆ドルの追加価値をもたらす可能性があると推定されています。さらに、ジェネレーティブAIだけが、運用利益に340億ドルを貢献する可能性があります。これは、無視できない機会ですが、コンプライアンスを確保し、信頼を築き、実証されたリターンを生み出す方法でアプローチする必要があります。

進むべき道

大きな逆風にもかかわらず、ヨーロッパや世界中の組織がAIの展開を進めており、AIエージェントの利益を得る方法を探究しています。目標を達成している組織は、複雑で長期的な展開に飛び込んではいません。むしろ、計画的なアプローチを採用しています。小さなスタートから、信頼を築き、価値を証明し、テクノロジーが有効であることを証明した上でスケールアップしています。

最も成功したAIの展開は、瞬く間に起こりません。信頼を築き、成果をもたらす小さな、高い影響力を持つ動きから始まります。以下は、始めるための3つのステップです。

1. スケーリング前にAIを使用してデータをクリーン化する

コンプライアンスの承認がある場合でも、AIシステムは、構築されるデータの強さに応じてのみ機能します。データの品質が低いと、精度、効率、信頼性が損なわれます。実際、43%のデータリーダーは、ジェネレーティブAIをスケールアップする上での最大の障害はデータの問題であると述べています。

幸いなことに、AI自体がこれらのデータの問題を解決するのに役立ちます。金融サービスでは、企業がAIツールを使用して、受取金データをクリーン化し、重複を削除し、古いエントリを修正し、不一致のあるレコードを解決しています。データが整列し、信頼性が高まると、企業は自動化されたフォローアップを実行し、キャッシュフローを改善し、AIドリブンの洞察に自信を持って運用できます。これは、トップの投資優先事項でもあります。86%のデータリーダーは、データ管理への支出を増やす予定で、約半数がAIに適したデータを作ることを主な動機としています。

2. フォーカスされたエグゼキューター エージェントから始める

狭い目的を持った「エグゼキューター」エージェントを展開することは、計測可能な勝利を生み出す最も速い方法の1つです。これらのエージェントは、ミーティングのまとめをまとめる、標準的なトランザクションを処理する、または顧客の問い合わせをカテゴリ化するなどの、非常に具体的で、明確に定義されたタスクを処理するように設計されています。

エグゼキューター エージェントは、監視が容易であるため、出力が明確に追跡可能で、正確性を検証するのが容易です。これにより、運用上のリスクが軽減され、ステークホルダーにとって早期の成果物が提供され、より広範な採用のバックアップを確保するのに役立ちます。

単一タスクのエージェントで成功を示した後、組織は、プランナーとオーケストレーターなどのより複雑なエージェント構造を導入して、マルチステップのワークフローを処理できます。

3. 自動化を通じてコンプライアンス レポートをストリームライン化する

コンプライアンスは、金融サービスで非常にリソースを消費する分野です。規制報告には、複数のソースからのデータを収集して調整する必要があり、これは数百時間を消費し、訓練を受けた専門家の小さなプールに依存するプロセスになる可能性があります。AIはここで優れたスタート地点を提供し、テストしてスケールアップするための優れた機会です。

基本的なデータがクリーン化され、構造化されると、AIが重労働の一部を担うことができます。たとえば、BCBS 239に準拠したレポートの生成は、メタデータ マッピングとエージェント AI モデルを組み合わせて部分的に自動化できます。これらのシステムは、コンプライアンス オフィサーがレビューする正確な初期草案を生成できます。ターンアラウンド時間を短縮しながら品質管理を維持します。

ここでの潜在能力は大きいです。McKinseyは、1つのグローバル バンクが「AI エージェント ファクトリー」アプローチを採用して、KYC（顧客認証）プロセスで200%から2,000%の生産性向上を達成したことを強調しています。人間の監視を維持しながら、最も時間のかかるステップを自動化しました。

多国籍銀行のデータ ジャーニーの教訓

あるオランダの多国籍銀行は、AIの成功のためにデータ基盤を構築することの重要性を認識しました。データ管理を優先し、適切な組織プロセスを投資して大規模なデリバリーを可能にしました。チームに明確な方向性と強力な横断的コラボレーションを提供して成功するようにしました。この信頼できるデータ、エンパワーメントされたチーム、明確な戦略的方向性の組み合わせが、AIがビジネス価値を生み出すことを可能にします。技術的な成果だけではありません。

制御を失うことなく勢いを築く

76%の金融サービス企業が、次の12か月以内にエージェントAIソリューションを展開する予定であることから、勢いは増しています。ただし、最も成功した組織は、フルスケールの変革に急いでいないことは明らかです。AIを戦略的に展開し、小規模で、厳密に管理されたユースケースに焦点を当て、計測可能な価値を生み出し、運用効率を向上させています。また、コンプライアンス チームが早期に頻繁に関与することを保証するために、各段階にガバナンスを組み込んでいます。

この段階的なアプローチを採用することで、企業は、信頼と規制の整合性を犠牲にすることなくAIの採用を加速できます。「小さく始める」というのは、制限と見なされるのではなく、意図的な成長戦略です。AIの採用では、スピードが重要ですが、安全性とスケーラビリティがより重要です。小さく始めて価値を証明し、自信を持ってスケールアップする金融サービス機関は、AIの1兆ドルの潜在能力を解放するために最も適した立場にあります。