CIBCメルロンは、1日で数億ドルの損失につながる可能性のある市場で3.5兆ドルの資産を管理しています。同社は、常に先に立つためにAIをどのように使用しているのかを見てみましょう。

2021年2月18日、北米初のビットコインETFがカナダで上場し、最初の1週間で5億ドル以上の資産を集めました。翌日、同じ取引所で2番目のビットコインETFが上場しました。2番目のETFは、CIBCメルロンのCEOであるマル・カレンによると、3500万ドルを集めました。同様の製品であり、同じ市場で1日違いだけの違いがありましたが、集めた資産額には大きな差がありました。

このような対比は、カレンの世界を定義するものです。CIBCメルロンはカナダ最大の資産サービス会社の1つで、3.5兆ドルの資産を管理しています。このような環境では、1日の遅れが実際の損失につながる可能性があります。時には数億ドルにもなります。

「あなたのビジネスで1日の価値は何ですか？」カレンは、Appian World 2026のオーランドでの聴衆に質問しました。「私たちのビジネスでは、それは巨大なものになる可能性があります。」

この質問は、現在カナダの金融サービスで最も重要なAIの展開の1つを推進しており、その教訓は資本市場を超えて広がっています。

30年のプロセスの問題

CIBCメルロンは30年間の歴史があります。BNYとCIBCの合弁会社です。BNYは世界中で59兆ドル以上の資産を管理し、CIBCはカナダ最大の銀行の1つです。このような親会社は巨大な規模と制度的信用をもたらします。同時に複雑さももたらします。

「銀行に所有されることよりもいいのは何ですか？」カレンは、慎み深い笑みを浮かべながら言いました。「2つの銀行に所有されることです。2つの銀行には2つのコンプライアンスチーム、2つのリスクチーム、そしてほとんどすべてについて2つの意見があります。」

本気でAIに取り組むために、CIBCメルロンは急ぐことを避けました。1つのツールも展開する前に、同社は基礎から戻りました。ワークフローをすべてマッピングし、容量が制限されている場所、リスクが最も高い場所、手作業が集中している場所を特定しました。そこで見つけたものは彼らを驚かせました。

「問題は作業を行っている人ではありません」とカレンは述べました。「問題はチーム間で作業が流れる方法です。」つまり、技術ではプロセスが壊したものを修復できないのです。

アセンブリラインからAIへ

最初の主要な展開は、ファンド会計に関するものでした。CIBCメルロンは、厳格な期限と正確性要件のあるこのプロセスを巨大な規模で実行しています。

同社は、毎月約35万件のファンド評価を行っています。1つのファイルを開始から終了まで1人の会計士が所有するプロセスでした。個人の専門知識に基づくプロセスでしたが、個人の限界に基づいていたため、拡大することはほとんど不可能でした。同社はプロセスを水平に再設計し、作業を専門チームに分配しました。しかし、新たな問題が生じました。チーム間のハンドオフが摩擦と遅延の原因となりました。監督者は、誰かを問い合わせることなく、作業の状況を把握することができませんでした。

10年以上のファンド会計の経験を持つ会計士は、カレンが「コントロールタワー」と呼ぶワークフローシステムを、AppianのAIオートメーションプラットフォームを使用して構築しました。このシステムは、チーム全員にリアルタイムで作業の状況を可視化し、ハンドオフを自動化します。

結果は、単一のプロセスで34%の効率性の向上でした。月に35万件の評価では、すぐに蓄積されます。

「彼は、仕事の嫌いな部分をすべて除外したと私に言いました」とカレンは述べました。「プロセスを最もよく知っている人に作業をさせると、彼らは以前の手動作業を自動化しません。プロセスを再設計し、改善します。」

ETFの問題

2番目の例は、ビットコインETFの話に戻ります。ETFが上場したり、ユニット保有者に配当金を分配したりするときには、ファンドマネージャー、信託銀行、取引所、マーケットメーカー、移転エージェントなどの複雑な関係者が関与します。各関係者には通知が必要です。各関係者には役割があります。1日早くファンドを出せるようにするには、すべての関係者がシンクロして動く必要があります。

CIBCメルロンのETF製品の専門家は、Appian上でワークフローを構築し、すべての関係者にわたる透明性を提供しました。断片化された、メールに依存したプロセスを自動化し、監査可能なものに変えました。

Appian Worldの3週間前、CIBCメルロンはカナダ最大のETFプロバイダーに、トロントで開催されたクライアントユーザーグループで、このアプリケーションをデモンストレーションしました。「部屋が静かになった」とカレンは回想しました。「人々は身を乗り出して聞きました。私たちの最大のクライアントの1人が同僚に言った言葉です：『それは私にとって物議を醸すほどの時間を節約してくれました』」

ガバナンスの疑問

これらの開発は、すぐに起こったわけではありません。カレンは、その理由について明確です。CIBCメルロンはまだ、クライアント向けのサービスでAIを使用していません。現在のAIの展開はすべて内部向けです。定義されたワークフロー内で、監査可能で、クライアントに影響を与える前に人間によってレビューされています。

「私たちは、クライアントの快適さのレベルに応じてのみAIを使用できます」と彼は言いました。「私たちは、まだガバナンスが整っていないため、クライアント向けのサービスでAIを使用することを意図的に避けてきました。」

より広い市場からの数字は、カレンがすでに知っていたことを確認しています。Appianが後援し、カンファレンスで発表されたHarvard Business Review Analytic Servicesの新しい調査によると、92%の組織は、AIエージェントには安全に動作するためにルールベースのガードレールが必要であると同意しています。ただし、半分以下の組織しかそれらを定義していません。CIBCメルロンは、展開をスケールアップする前に基礎を構築することを選択した組織の1つです。

組織内では、この慎重さが、同社が人々を準備する方法を形作っています。同社は、約2000人の従業員のうち100人をAIチャンピオンに指定しました。これらのチャンピオンには、ツールへの早期アクセス、ユースケースの構築時間、およびサンドボックスでアプリケーションを圧力テストする権限が与えられます。彼らは、SnowflakeやMicrosoft (MSFT ) のような会社を迎え、週に1回「Artificially Speaking」という内部セッションを開催し、どれが機能し、どれが機能しないのかを共有します。

カレンは、このパターンを以前にも見たことがあります。20年前、彼は、クラウドは一時的なもので、機密データを信頼することはできないと言うCTOと話をしていました。ただし、ハイブリッドクラウドが登場し、組織に中間の道を提供しました。クラウドインフラストラクチャの効率性と、制御の喪失の認識の両方を提供しました。彼は、AIでも同様の軌道を辿ることを予想しています。

「ハイブリッドAIが次に来ると思います」と彼は言いました。「包含され、ガバナンスされ、しかし進化しています。」

市場が学べるもの

CIBCメルロンの物語は、技術的なブレークスルーについての物語ではありません。強力なツールに組織的な規律を適用した物語です。構築する前に測定し、プロセスを最もよく知っている人を問題に最も近づけ、スケールアップする前にガバナンスを実施することです。

これらの教訓は、資産サービスを超えて広がります。AIから実際の価値を得ている組織は、ガバナンスを制約ではなく機能として扱った組織です。

「テクノロジーから始めるのではなく、まずすべてを測定することから始めましょう」とカレンはAppian Worldの聴衆に言いました。

1日が5億ドルと3500万ドルの違いを生み出す可能性のある業界では、そのような忍耐強さは独自の競争上の優位性となっています。