顧客や規制当局からの要望が高まるにつれて、金融機関はデジタル化を競い合っています。そのような中、金融機関の多くがデジタルトランスフォーメーションに苦慮しており、計画や事前準備の不足から失敗に終わる例も散見されます。トータルデジタルトランスフォーメーションとは、組み込みインフラストラクチャの構築を通じた適応・向上の実現を指します。

新たな競合の台頭によって銀行は収益を上げる必要に迫られており、金融サービスを提供するうえでテクノロジーがますます欠かせない存在となっています。そのため、金融業界は変化に適応し、取引処理を簡易化するだけでなく顧客満足度の向上を実現する必要があります。結局のところ、銀行業界は顧客あっての存在です。

この記事では、銀行の基幹事業、顧客サービス・サポート、財務経理における自動化の様々なユースケースとメリットについて掘り下げます。

金融・銀行業界におけるRPAとは

厳しい規制や煩雑なプロセスにより多くのリソースが必要な銀行業界では、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）の普及が進んでいます。

RPAはボトルネックや単調なタスクを素早く効率的に解決できるため、金融業界だけでなく多くの業界で活用されています。RPAでは、マウスクリックやキー入力といった人間の操作を模倣することで、単純で規則的な日常タスクをボットに代行させます。時間がかかりエラーが起きやすい手動プロセスの負担が軽減されるため、従業員は他のことにスキルを活かすことができます。

銀行業務にRPAを活用する場合、ソフトウェアボットを展開して、顧客のオンボーディングやコンプライアンスに関するチェック項目の確認といった時間のかかるプロセスを実行させることができます。それにより、時間のできた従業員は、顧客から寄せられた苦情への対応や顧客ロイヤリティの獲得といった、より価値の高いタスクに注力できるようになります。

RPAは銀行の基幹プロセスで活用されることが多く、特にバックエンドの基幹プロセスで多く利用されています。将来的には、広範にわたるビジネスプロセス全体を自動化して、全社規模で作業をこなせるようになる可能性があります。

インテリジェントオートメーションによる効果 

インテリジェントオートメーション（IA）では、RPAを機械学習（ML）等の他の人工知能（AI）テクノロジーと組み合わせてプロセスのワークフローに完全統合し、デジタルワークフォースの活用によるフロー改善の最適化、学習、実装を実現します。こうしたデジタルワーカーとチームが連携することで、ワークフォースの統率と一貫性が向上します。

金融サービスにIAを活用して銀行業務全体を統率し、自動化のたびにそのモニタリングと改善を実施することで、効率化、コスト削減、TTV（Time to Value）の短縮を実現することができます。IAは運用コストの削減に役立つだけでなく、ヒューマンエラーに起因しがちな運用リスクの低減にも役立ちます。

ここからは、RPA・IAの導入対象として最適な金融・銀行業界の領域について説明します。RPA・IAの効果的な活用によって金融業務が改善する仕組みについて、そのメリットとユースケースをご紹介します。

銀行・金融サービスにおけるRPAとIAのメリット

すでに多くの金融機関が、クイックウィンソリューションとしてRPAプログラムを活用しています。そこにAIとRPA・MLを組み合わせたテクノロジーであるIAを導入することで、そのメリットを10倍にすることができます。

では、銀行業務における自動化のメリットとは何でしょうか。この記事では6つの主なメリットをご紹介します。

コスト効率性 

RPAによって反復的なタスクを自動化することで、手作業を減らして運用コストを削減できます。こうしたコスト削減により、銀行は、競合ひしめく市場において競争力を確保することができます。

ここで、融資業務におけるAIを活用したロボティックプロセスオートメーションについて考えてみましょう。

融資プロセスをデジタル化することで、品質や精度を犠牲にすることなく、1日あたりの融資件数を増やすことができます。つまり、問題点やヒューマンエラーの分析に費やす時間を減らすことができるのです。このような分析を手作業で行った場合、組織にかかるコスト面の負担は増える一方でしょう。

また、顧客からの融資依頼にも迅速に対応できるようになります。さらに、自動化にかかる諸経費を減らし、人員を増やすのではなく既存スタッフのリスキリングを行うことにより、投資利益率（ROI）を高めることができます。

コスト効率化に向けて金融機関がIAを活用できるその他のタスク例：

• フォームへの自動入力
• KYC（Know Your Customer）
• 余分なデータフィールドの削除
• 融資契約書の機械可読フォーマットへの変換

デジタルレジリエンスとオペレーショナルレジリエンス

金融業界にとって、レジリエンスは欠かせない要素です。金融業界の業務にはセキュリティが求められるため、自動化の導入は一見困難な取り組みに思えるかもしれません。

そのため、SS&C Blue Prismは事前構築型の自動化ソリューションを開発しました。この事前構築型ソリューションは、AI機能を使って既存システムと簡単に統合することができます。

IAにより、安全にデータを取り扱い、プロセス全体に作用する新しい効率化手段を開発し、絶え間ない変化に適応できるようデジタルワークフォースを拡大できます。

リスク、セキュリティおよびコンプライアンス

銀行業務においてインシデント管理、不正検出、リスク管理は極めて重要であり、適時かつ正確なデータ分析が求められます。データ分析、不正検出、リスクのスコアリングなど、デジタルワーカーが実施するタスクのおかげで、銀行はリスクの検出・軽減を迅速かつ効率的に行うことができます。

また、IAの導入により、不正行為が疑われる不審な取引やパターンを検出し、マネーロンダリングの手口と思われる活動を特定することも可能です。これにより、規制基準を確実に遵守し、法的リスクや風評リスクを回避することで膨大なコストを削減することができます。

また、デジタルワーカーは、機械学習テクノロジーを使ってほぼリアルタイムで脅威を分析してアラートを発するため、サイバー脅威を軽減できます。

コンプライアンスの向上はリスクの低減につながります。また、IAの活用により、従業員は時間と労力のかかるタスクから解放され、あらゆる情報がリアルタイムで正確に報告されるようになるため、従業負荷が軽減します。

IAによる金融機関のセキュリティとコンプライアンスの確保について、他の例をいくつかご紹介します。

• 実施済みの融資プロセスすべてで監査適合性とコンプライアンスを100%保証
• 規制当局による罰金や格付けの引き下げリスクを低減
• 巨額の不正決済リスクを低減
• 流動性や財務上の取引リスクを管理
• データの品質、保存、分類を改善
• スクリーニング、アラート、インシデント管理

従業員満足度

IAを導入することで、従業員は定型タスクから解放されるため、戦略的で収益性の高い、顧客重視の業務に就くことができます。

データ入力等のミスが起きやすい作業をデジタルワーカーに行わせることで、フラストレーションの溜まる引き継ぎ、遅延、ボトルネックを除外して作業負荷を軽減できます。

IAにより、多数のポートフォリオを対象とした資産運用業務など、財務スタッフによる迅速な意思決定をデジタルワーカーが支援します。

担当者は、デジタルワーカーを活用してデータを分析し、十分な情報に基づく意思決定を行うことができます。デジタルドキュメントを使用し、融資処理、保険金請求、資金調達、管理・モニタリング、債務不履行の管理といったタスクを自動化することで、融資プロセスを短縮できます。

顧客体験

IAを活用してカスタマーサービスにおける手作業のプロセスを自動化することで、銀行はサービス提供の迅速化と効率化を実現できます。これにより、コストのかかるミスを回避し、収益を改善することができます。さらに、サービスの向上により、顧客のエンゲージメントやロイヤリティを獲得して長期的な成功を実現できます。

また、IAにより、顧客にとって有用な製品やサービスを明確化できるため、ニーズのない製品による無駄を生むことなく顧客に関連する要素のみに注力できます。さらに、KYC（Know Your Customer）や返済能力の算定を自動化することで、新規顧客が数分で銀行口座を開設し、追加商品を申し込めるようになります。

その他のAIテクノロジーを導入すれば、チャットボットが顧客とやり取りし、応答時間を短縮することもできます。依頼内容が単純な場合は、人が関与しなくてもボットが問い合わせを処理できます。問題が複雑な場合、チャットボットは手続きをエスカレーションし、顧客の要望を担当者に通知します。

融資サービスにRPAを活用することで、融資申請の処理と審査にかかる時間を数日から数時間に短縮できます。申請書を迅速かつ100%の精度で処理することが可能となり、リスク管理に対処し、顧客の解約を抑え、顧客体験を向上させることができます。

そのほか、RPAとIAを組み合わせることで次のような顧客体験の向上を実現できます。

• 顧客のオンボーディングにかかる時間を短縮
• 紛失・盗難カードの交換、請求の取り消し、請求処理、カード停止処理をサポート
• KYCやリスク評価のスピードを10倍アップ
• より迅速かつ詳細なマネーロンダリング防止（AML）クライアントレポート
• 顧客口座の保守、料金の文書化、身分証明書の確認、現金引き出し・預け入れ、口座閉鎖にかかるプロセスの改善

コネクテッドエコシステム

最後に、IAにより人の労働力とデジタルワーカーが統合され、業務効率が高まり、システムと部門間のコミュニケーションが向上します。つまり、情報の不足やワークフローを停滞させるエラーが減り、顧客に適した高品質のサービスを提供できるようになります。

この記事でご紹介したものは、IAが金融サービス業界にもたらすメリットの一部にすぎません。

IAの活用により、銀行は反復タスクの排除、効率化、コスト削減、カスタマーサービスの強化といったメリットを得られます。金融業界の発展に伴い、銀行が競争力を確保して変化する顧客のニーズを満たす上でIAの果たす役割はますます重要になるでしょう。

RPAとIAのユースケース

銀行業界や金融サービスには正確性、レジリエンス、セキュリティ、品質が求められますが、テクノロジーの発展やニーズが急速に進む今、効率性、顧客体験、従業員満足度、コネクティビティの向上も同様に求められます。

ここまで、金融サービスにおけるRPAとIAの数多くのメリットをご紹介しました。ここからは、メリットを実現する方法について詳しく説明します。

口座開設・オンボーディング 

上記でも少し触れましたが、新規顧客を手作業でシステムに追加する場合、手順が複雑で時間がかかることがあります。

しかし、RPAを活用すれば、そのような手作業による銀行プロセスを自動化して、新規顧客のオンボーディングにかかる時間やリソースを削減できます。RPAボットがプロセスの手順を実行し、データ入力、身元調査、身分証明書の確認といった日常タスクをこなします。

貿易金融

貿易金融は、世界中の複数の当事者間における商品の引き渡しや支払いを伴う、確実性が求められる業務です。銀行は信用状や銀行保証書などを用いて、そのような取引について企業とやり取りし、そのすべてを処理する必要があります。デジタルワーカーはこの情報を素早く正確に処理し、貿易金融における関係者間のやり取りを円滑化します。

融資申込

融資業務や与信業務は、いずれも多大なリソースと専門知識を必要とします。一方、手動による融資の監査処理には数日かかることもあります。融資適格性を判断するプロセスは広範にわたる可能性があり、信用調査、所得の確認、自動引き落としの取り消し、口座閉鎖、銀行間決済、対外支払い、監査報告、インターネットバンキングの申請、PIN取得などを伴う場合があります。

IAを活用することで、そのような手動の銀行処理をすべて自動化でき、精度を向上しながら必要なリソースや時間を削減することができます。

自動化を活用した融資業務アプリケーションの例：

• オンライン：オンラインでの融資申請では、デジタルワーカーによってすべての確認が行われ、さらなる処理のためにメインフレームに送られます。
• 電話：電話での融資申請では、サービス担当者が顧客と会話しながら電子フォームへの入力を行います。その後、入力済みの電子フォームがデジタルワーカーに送られ、担当者の手作業なしに処理されます。

会計

会計では、規制基準を遵守するために正確なレポーティングと監査証跡が求められます。RPAを導入することで、自動化システムによってあらゆる金融イベントと取引の記録管理と報告が行われ、データを安全に保管することができます。

自動化は売掛金勘定にも役立ち、正確な記録と会計処理によってタイムリーな支払回収が実現します。買掛金勘定については、RPAボットがエントリーを作成し、ベンダーデータを管理することで、従業員による作業が不要になります。

RPAボットが実行できるその他の会計業務：

• 従業員の給与
• 時間外労働
• 有給休暇
• 年金
• 税金

予測と予算

RPAボットを使用することで、データベースやスプレッドシートといった複数のソースから金融データを抽出し、分析用の単一のレポートにまとめることができます。また、そのようなデータを使って傾向分析やシナリオモデリング用のプログラミングを行うことで、財務の健全性に関する洞察を得たり、将来の支出や収益を予測したりすることも可能です。

銀行業務にRPAとIAを導入する方法

RPA・IAは顧客や従業員にとって役立つとともに、適応力や拡張性による収益増の可能性も秘めています。このテクノロジーが発展を続ける中、金融部門は取り組みを続け、全社規模でその自動化を検討することが重要です。

世界的にデジタルサービスの活用が進んでおり、情報の入手から質問への迅速な回答まで、あらゆることが即時に行えるようになることが予想されます。そして、このような流れは今後も変わらないでしょう。

金融サービスにおけるRPAとIAのユースケースは多数あり、今も増え続けています。こうした自動化テクノロジーに適応するためにも、組織や従業員の将来について戦略的かつ革新的に考えることが求められています。