ヤアコブ・マーティンはJifitiのCEOです。* * *トップフィンテックニュースやイベントを発見しよう！FinTech Weeklyのニュースレターに登録JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの幹部が読んでいます* * *AIは金融のあらゆる分野を変革しており、金融サービスセクターは2027年までにAIに対して驚異的な970億ドルを投資すると見込まれています。エージェント型AIエージェントなどの技術が銀行業務や顧客体験を再構築する中、新たな競争優位性として「発見性」が浮上しています。すでに44％の消費者が金融サービスにおいてAIエージェントを信頼しており、消費者行動の変化を示しています。AIエージェントは、パーソナライズされた金融アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者向けのローンオプションを提示するだけでなく、最終的には申請書の作成や資金の自動支払いも行うようになるでしょう。近い将来、AIエージェントはフォームの記入から本人確認、自動引き受けまであらゆる作業を担当する可能性があります。銀行にとっては、もはやAI主導になるかどうかではなく、そのスピードが問題です。AI最適化された引き受けやデジタルファーストの貸し手が市場を再形成する中、今投資を行う金融機関は信用エコシステムの中心に位置し続けるでしょう。遅れてAIを導入する銀行は、若いテクノロジーに精通した借り手が従来のチャネルを避けてスマートな自動化された代替手段を選ぶため、可視性を失うリスクがあります。**発見性は新たな玄関口**----------------------------AIエンジンを使ってローンを検索・申請することは、顧客体験の次なる大きな進歩です。2027年までに金融サービス市場のAIエージェントの価値は42.8億ドルに達すると予測されています。この機会は銀行や金融機関にとって巨大ですが、新たな課題も浮上しています：見えにくさです。AIエンジンは、ローンの質を評価してランキングするのではなく、読みやすさで評価します。これを「回答エンジン最適化（AEO）」と呼びます。ローン商品が簡単に取り込める構造になっていなければ、考慮されません。例えば、貸し手のAPRや適格基準がPDFに埋もれている場合、AIエンジンはそのローンを提示しません。銀行は、ローン商品に関するメタデータを明確に記述し、構造化された形式で公開する必要があります。商品タイプ、APR、条件、適格基準などです。構造化されたメタデータは、AIエージェントが正確にインデックス化、比較、行動できるようにします。これがなければ、優れたローン商品も見えなくなってしまいます。しかし、発見性の問題はそれだけにとどまりません。AEOはAIエージェントがローンを提示するのに役立ちますが、データを正しい形式に整えるだけでなく、AIエージェントが顧客にAIソースのローン提案を提供できるインフラも必要です。例えば、顧客がAIエージェントの検索エンジンにローン条件を入力すると、すぐに関連するローン提案と自動申請のオプションが表示されます。ワンクリックで条件付きのローン承認を受け取ることができ、すべて機械可読データとAPI駆動のワークフローによって実現します。API駆動の融資技術やデジタル化されたユーザージャーニー、非サイロ化されたデータ、自動化されたオンボーディングと意思決定を備えない銀行は、競争に勝てません。この環境では、見つけやすくなることが重要です。しかし、これは簡単ではありません。PYMNTSの調査によると、75％の銀行がレガシーインフラのために新しいデジタルソリューションの導入に苦労しています。また、「59％の銀行員はレガシーシステムを大きなビジネス課題と見なしており、相互に接続された古い技術の“スパゲッティ”と表現しています。」**公平性と新たなコンプライアンスの最前線**--------------------------------------------------発見性がエージェント型融資の玄関口であるなら、公平性は新たなコンプライアンスの最前線です。AIエンジンは、AI発見性に最適化されていない商品を排除するだけでなく、技術基準を満たさない貸し手のカテゴリー全体を排除する恐れもあります。しかし、ここでの問題は可視性ではなく、公平性です。今日のエージェント型融資は、偏った融資の現代版を導入しています。消費者は、最良の金融商品ではなく、適切なインフラ—API、クリーンなデータ、自動化されたワークフロー—を持つ貸し手に誘導される可能性があります。AI搭載プラットフォームのランキングや提示方法の透明性がなければ、消費者は高コストや適合性の低いローンに誘導されるリスクがあります。これは、適切な商品ではなく、適切なインフラを持つ貸し手が優遇されるためです。これにより、規制当局にとって新たな盲点が生まれます。規制当局は、「あなたの銀行の古いインフラは、最良の商品へのアクセスを効果的に妨げていませんか？」と問いかけるかもしれません。長年にわたり、規制当局は融資判断における差別的行為に焦点を当ててきました。しかし、エージェント型融資が浸透するにつれ、規制の視野は広がります。近い将来、近代化を怠る銀行は、市場シェアを失うだけでなく、システム的偏見に加担していると見なされる可能性もあります。**銀行はまだ競争できる—近代化次第**--------------------------------------------表面上、エージェント型融資は、スピードと柔軟性を重視するフィンテックにぴったりの仕組みのように見えます。しかし、その優位性は限定的ではありません。銀行も運用モデルを更新する必要があります。新たに登場しているAIエージェントは、適切な商品を見つけ、申請を完了し、KYC書類を提出し、自動引き受けをトリガーするよう設計されています。エンドツーエンドのワークフローをデジタル化していない銀行は、競争から取り残されるリスクがあります。彼らには、融資プロセスの重要な部分をつなぎ、ワークフローを自動化し、各ステップを機械可読かつAPIアクセス可能にする調整プラットフォームが必要です。このインフラを提供するオーケストレーション層は、ID認証、KYC/KYB、詐欺防止、オープンバンキング、信用リスクチェック、自動意思決定などの重要な機能とサードパーティの機能を統合します。フィンテックはすでにAPIネイティブですが、多くの銀行は断片化された技術スタックの遅れを取り戻す必要があります。オーケストレーションなしでは、これらの重要な統合はサイロ化されたままであり、AIエージェントが最終的にエンドツーエンドのローン申請体験を提供するには、継続性が不可欠です。オーケストレーション層は、単なる支援ツールではなく、レガシー銀行がエージェント型融資エコシステムで競争できるようにする橋渡し役です。インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、融資の流れを取り戻し、AIプラットフォームに自社商品を提示させ、顧客にとって最適かつ最も適合した選択肢にAI駆動でアクセスできるようにできます。
AIの発見性ギャップ：良い融資が見落とされるリスクと銀行が取るべき対策
ヤアコブ・マーティンはJifitiのCEOです。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの幹部が読んでいます
AIは金融のあらゆる分野を変革しており、金融サービスセクターは2027年までにAIに対して驚異的な970億ドルを投資すると見込まれています。エージェント型AIエージェントなどの技術が銀行業務や顧客体験を再構築する中、新たな競争優位性として「発見性」が浮上しています。すでに44％の消費者が金融サービスにおいてAIエージェントを信頼しており、消費者行動の変化を示しています。
AIエージェントは、パーソナライズされた金融アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者向けのローンオプションを提示するだけでなく、最終的には申請書の作成や資金の自動支払いも行うようになるでしょう。近い将来、AIエージェントはフォームの記入から本人確認、自動引き受けまであらゆる作業を担当する可能性があります。
銀行にとっては、もはやAI主導になるかどうかではなく、そのスピードが問題です。AI最適化された引き受けやデジタルファーストの貸し手が市場を再形成する中、今投資を行う金融機関は信用エコシステムの中心に位置し続けるでしょう。遅れてAIを導入する銀行は、若いテクノロジーに精通した借り手が従来のチャネルを避けてスマートな自動化された代替手段を選ぶため、可視性を失うリスクがあります。
発見性は新たな玄関口
AIエンジンを使ってローンを検索・申請することは、顧客体験の次なる大きな進歩です。2027年までに金融サービス市場のAIエージェントの価値は42.8億ドルに達すると予測されています。この機会は銀行や金融機関にとって巨大ですが、新たな課題も浮上しています：見えにくさです。
AIエンジンは、ローンの質を評価してランキングするのではなく、読みやすさで評価します。これを「回答エンジン最適化（AEO）」と呼びます。ローン商品が簡単に取り込める構造になっていなければ、考慮されません。
例えば、貸し手のAPRや適格基準がPDFに埋もれている場合、AIエンジンはそのローンを提示しません。銀行は、ローン商品に関するメタデータを明確に記述し、構造化された形式で公開する必要があります。商品タイプ、APR、条件、適格基準などです。構造化されたメタデータは、AIエージェントが正確にインデックス化、比較、行動できるようにします。これがなければ、優れたローン商品も見えなくなってしまいます。
しかし、発見性の問題はそれだけにとどまりません。AEOはAIエージェントがローンを提示するのに役立ちますが、データを正しい形式に整えるだけでなく、AIエージェントが顧客にAIソースのローン提案を提供できるインフラも必要です。
例えば、顧客がAIエージェントの検索エンジンにローン条件を入力すると、すぐに関連するローン提案と自動申請のオプションが表示されます。ワンクリックで条件付きのローン承認を受け取ることができ、すべて機械可読データとAPI駆動のワークフローによって実現します。
API駆動の融資技術やデジタル化されたユーザージャーニー、非サイロ化されたデータ、自動化されたオンボーディングと意思決定を備えない銀行は、競争に勝てません。この環境では、見つけやすくなることが重要です。
しかし、これは簡単ではありません。PYMNTSの調査によると、75％の銀行がレガシーインフラのために新しいデジタルソリューションの導入に苦労しています。また、「59％の銀行員はレガシーシステムを大きなビジネス課題と見なしており、相互に接続された古い技術の“スパゲッティ”と表現しています。」
公平性と新たなコンプライアンスの最前線
発見性がエージェント型融資の玄関口であるなら、公平性は新たなコンプライアンスの最前線です。AIエンジンは、AI発見性に最適化されていない商品を排除するだけでなく、技術基準を満たさない貸し手のカテゴリー全体を排除する恐れもあります。しかし、ここでの問題は可視性ではなく、公平性です。
今日のエージェント型融資は、偏った融資の現代版を導入しています。消費者は、最良の金融商品ではなく、適切なインフラ—API、クリーンなデータ、自動化されたワークフロー—を持つ貸し手に誘導される可能性があります。
AI搭載プラットフォームのランキングや提示方法の透明性がなければ、消費者は高コストや適合性の低いローンに誘導されるリスクがあります。これは、適切な商品ではなく、適切なインフラを持つ貸し手が優遇されるためです。これにより、規制当局にとって新たな盲点が生まれます。規制当局は、「あなたの銀行の古いインフラは、最良の商品へのアクセスを効果的に妨げていませんか？」と問いかけるかもしれません。
長年にわたり、規制当局は融資判断における差別的行為に焦点を当ててきました。しかし、エージェント型融資が浸透するにつれ、規制の視野は広がります。近い将来、近代化を怠る銀行は、市場シェアを失うだけでなく、システム的偏見に加担していると見なされる可能性もあります。
銀行はまだ競争できる—近代化次第
表面上、エージェント型融資は、スピードと柔軟性を重視するフィンテックにぴったりの仕組みのように見えます。しかし、その優位性は限定的ではありません。銀行も運用モデルを更新する必要があります。
新たに登場しているAIエージェントは、適切な商品を見つけ、申請を完了し、KYC書類を提出し、自動引き受けをトリガーするよう設計されています。エンドツーエンドのワークフローをデジタル化していない銀行は、競争から取り残されるリスクがあります。彼らには、融資プロセスの重要な部分をつなぎ、ワークフローを自動化し、各ステップを機械可読かつAPIアクセス可能にする調整プラットフォームが必要です。
このインフラを提供するオーケストレーション層は、ID認証、KYC/KYB、詐欺防止、オープンバンキング、信用リスクチェック、自動意思決定などの重要な機能とサードパーティの機能を統合します。
フィンテックはすでにAPIネイティブですが、多くの銀行は断片化された技術スタックの遅れを取り戻す必要があります。オーケストレーションなしでは、これらの重要な統合はサイロ化されたままであり、AIエージェントが最終的にエンドツーエンドのローン申請体験を提供するには、継続性が不可欠です。オーケストレーション層は、単なる支援ツールではなく、レガシー銀行がエージェント型融資エコシステムで競争できるようにする橋渡し役です。
インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、融資の流れを取り戻し、AIプラットフォームに自社商品を提示させ、顧客にとって最適かつ最も適合した選択肢にAI駆動でアクセスできるようにできます。