銀行は生成型AIの導入で遅れている、と報告書が指摘

銀行業界における人工知能 (AI) の変革の可能性は広く認識されているにもかかわらず、キャップジェミニの最近のレポートによると、大規模な生成 AI (gen AI) 機能の実装に向けた実行可能なロードマップを確立している小売 銀行は になりました。 

世界中の小売銀行 250 行を評価したこの調査では、金融機関がインテリジェントな変革を受け入れ、効果的に実施する準備が不十分であるという懸念が浮き彫りになりました。

銀行は資金調達の課題とAI導入における地域格差に直面している

生成AIのような高度なAI技術の導入における大きな障壁は、十分な資金の不足です。不透明な経済情勢の中で事業拡大がますます困難になっているため、多くの銀行は内向きの成長戦略に注力しています。 

最高エクスペリエンス責任者（CXO）は、サービスと業務の強化を目指し、デジタル技術への投資を最大10%増やす計画を立てています。しかし、多くの銀行にとって、新しい技術を効率的に導入できないことが大きな課題となっています。

本レポートは、インテリジェント・トランスフォーメーションへの準備状況において、地域間で大きな格差があることを示しています。北米の準備状況は27%と低い一方、欧州は31%と僅差で続いています。しかし、アジア太平洋地域（APAC）は大幅に遅れており、48%の銀行の準備状況が低水準となっています。 

これは、レポートで「生成AIのサイレント障害」と表現されている事態を回避するために、世界中の銀行が迅速に行動する必要性が高まっていることを示しています。

持続可能な成長には測定可能な成功が不可欠

銀行は、継続的な課題に効果的に対応するために、AIを活用した機能を組み込んだインテリジェントなソリューションに注力する必要があります。しかしながら、本レポートは、測定可能な成功指標を確立することの重要性を強調しています。驚くべきことに、調査対象となった銀行のうち、AIの影響を測定し継続的なモニタリングを行うための主要業績評価指標（KPI）を設定しているのはわずか6%でした。

AI 実験による最適ではない結果の実現が遅れると、重大なリスクが生じます。これは、経営幹部の 39% が AI ユースケースの結果に不満を抱いていることからも明らかです。

ジェネレーティブAIは、リテールバンキングのバリューチェーン全体における効率性と顧客体験を向上させる大きな可能性を秘めています。特に業務業務や顧客オンボーディングに携わる銀行員は、不正検知、データ可視化、パーソナライズされたコンテンツ作成といったタスクを自動化するジェネレーティブAIコパイロットの可能性を歓迎しています。 

このレポートでは、銀行は AI を活用したインテリジェントな変革を通じて、業務に費やす時間を最大 66% 最適化できる可能性があると示唆しています。

顧客の不満に対処する会話型AI

デジタルカスタマーサービスチャネルへの移行にもかかわらず、銀行顧客の間では、特にチャットボットとのやり取りに関して不満が依然として残っています。本レポートでは、従来のルールベースのチャットボットの限界を浮き彫りにし、複雑な問い合わせに効果的に対応するための会話型AI機能の必要性を強調しています。 

高度な AI 駆動型システムを備えたインテリジェント コンタクト センターを導入することで、銀行は顧客の不満を軽減し、通話放棄率を削減できます。

キャップジェミニのレポートは、ますますデジタル化が進む環境で競争力を維持するために、小売銀行が生成AIやその他の先進技術の導入を加速させる緊急の必要性を強調しています。 

堅固なロードマップを策定し、測定可能なKPIを設定し、従業員研修に投資することは、持続的な成長と顧客体験の向上を達成するための不可欠なステップです。銀行業界が進化を続ける中で、AIを活用したソリューションを導入することは、今後の課題と機会を乗り越える上で極めて重要です。