地域銀行と信用組合におけるGenAIの未来

歴史的に、地域銀行と信用組合は、口座所有者との個人的な関係を通じてブランドを築いてきました。例えば、担当者のお名前や子供の名前を知っていることは珍しくなかったのです。実際、個人的な関係は、小規模金融機関の特徴であり、大手金融機関と差別化する鍵でした。銀行業務のデジタル化により、個人的な関係を築くことが難しくなり、差別化要因が薄れ、小規模金融機関は新たな戦略を模索するようになりました。

ここで、生成型人工知能（GenAI）が登場します。GenAIは、大規模言語モデル（LLM）を使用して、大規模データセットからパターンを学習し、人間の指示に基づいて新しいテキストコンテンツを生成するAI技術の一種です。

私たちが今年スポンサーした2025年小売銀行トレンドと優先事項レポートによると、80%の組織が、2030年までに、デジタルエージェントがリアルタイムのパーソナライズドマーケティングコミュニケーションにGenAIを利用することになるという見方を示しています。また、76%の金融機関が、2030年までに、ほとんどの金融機関がGenAIを利用することになるという見方を示しています。私たちは、実際には、この割合がもっと高くなると考えています。なぜなら、GenAIは、生産性を大幅に高め、データ駆動型の人間の意思決定をサポートし、改善されたパーソナライズドデジタル顧客体験を提供し、収益を大幅に増やすことができるからです。

どのくらいの収益増加になるのでしょうか。2023年末、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、GenAIが、分析した63のユースケースにおいて、年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を銀行業界にもたらす可能性があると推定しました。業界セクター別に見ると、銀行業界が最も大きな機会を持っており、生産性の向上により、小売銀行業界に200億ドルから340億ドル相当の新たな価値をもたらす可能性があると考えられています。

より速く、より良く、より幸せに

AIが人間の仕事を奪うという誤解があります。しかし、GenAIの力は、データと情報に基づいて、人間の指示に従ってコンテンツを生成することです。GenAIは、置き換えツールではなく、強化ツールです。

現在、銀行業界におけるGenAIは、主に、セキュリティ、ローンの発行、不正検出、自動サービス体験の改善などの繰り返しタスクやプロセスの自動化に使用されています。GenAIがこれらのタスクを担当することで、効率と生産性が向上し、従業員がより意義のある仕事に集中できるようになります。

地域銀行と信用組合が差別化するための主な方法の1つは、デジタルバンキング体験をパーソナライズし、向上させることです。具体的には、顧客の行動や嗜好を深く理解することで、ニーズに応えた商品やサービスを提供できるようになります。NetflixやAmazonが顧客にカスタマイズされたコンテンツを提供するのと同様に、地域銀行と信用組合も顧客にカスタマイズされた商品やサービスを提供できるようになります。

同様に、GenAIによるデータ収集と深い分析により、各顧客に合わせたコンテンツを生成できます。例えば、中年女性が自宅を所有し、収入や信用スコアが良いのなら、彼女は、学生ローンを返済しようとしている新卒の男性と同じコンテンツを見る必要はありません。彼女に見せるコンテンツは、彼女のニーズに合わせたものでなければなりません。

人間の感覚

銀行業界におけるGenAIソリューションの構築には、人間の意思決定と監督が不可欠です。私たちのGenAI統合の成功の方程式は、銀行データセットに特化した深い学習モデルから始めることです。これらのモデルは、人間の言語のパターンと構造も学習しており、ユーザーの問い合わせやプロンプトに自然な応答を生成します。人間の関与は、AIが生成した応答が正確で、倫理基準、規制遵守、顧客のニーズに合致し、潜在的なリスクや偏見を軽減することを保証するために不可欠です。

明日のテクノロジー、今日

GenAIが地域銀行と信用組合を変革する潜在性は、限りがありません。GenAIを統合することに成功する金融機関は、将来に向けた戦略を立てながら、今日、高い潜在性と低いリスクのアプリケーションに投資するものです。

ここでは、GenAIが銀行業界に即座に、かつ大きな影響を与える4つの主な方法を紹介します。

戦略的成長を促進する

マッキンゼーのレポートによると、企業銀行と小売銀行が、GenAIの正しい導入から最も多くの利益を得ることになります。企業銀行の場合、最高の潜在性は、人間が関与する意思決定、自動化されたリスク評価モデル、自動化による運用の効率化です。一方、小売銀行は、パーソナライズされた銀行体験、改善された顧客サービス、革新的なマーケティングから利益を得ることになります。

運用の効率化を促進する

アクセンチュアの2023年のトップバンキングトレンドレポートによると、銀行業界は、GenAIの影響を受ける可能性が最も高く、生産性を向上させるための最大の潜在性を持っています。レポートによると、現在のワークフローの中で、34%がGenAIの強化の対象となり、GenAIを導入した金融機関は、生産性を最大30%向上させることができます。

しかし、GenAIが効率を向上させる潜在性があるにもかかわらず、人間の専門知識が成功の鍵です。特定の銀行知識を使用して、内部チームはモデルを正確にし、人間ができるように複雑さを評価することができます。ただし、人間の能力を超えたレベルでスケーラブルです。

大手と小規模金融機関の間の平等を実現する

私たちは、GenAIが地域銀行と信用組合に及ぼす利点をいくつか見てきました。生産性の向上、パーソナライズされた口座所有者体験の実現などです。リスク回避的な銀行家たちが、GenAIの多くの利点を認識し、導入率が上昇していることは、良い兆しです。しかし、まだ多くの地域金融機関が、GenAIの導入に躊躇していることを見ています。

彼らが躊躇している間に、大手金融機関は動き出しています。GenAIの力を活用することにもかかわらず、まだ表面的な利用に留まっています。過度に慎重な金融機関は、最終的に後れを取ることになります。覚えておくべきことは、GenAIツールを、プロプライエタリデータに接続し、内部で保持できることです。

集団的知恵を提供する

集団的知恵は、個人やグループが協力して作り出すものです。集団的知恵の要素には、グループの意思決定、コンセンサス形成、アイデアの生成、競争による動機づけなどがあります。従来、集団的知恵を活用するには、機関の知識を文書化し、トレーニングやジョブエクスペリエンスを通じて共有していました。GenAIは、集団的知恵の利点を、簡単に、かつリアルタイムで高めます。

地域金融機関におけるGenAIの成功的な導入と統合には、銀行データと深い業界知識に特化したLLMが必要です。しかし、最も重要な要素は、人間のコラボレーションと監督です。GenAIは、置き換えツールではなく、強化ツールであることを覚えておく必要があります。