_Yaacov MartinはJifitiのCEOです。_* * ***フィンテックの最新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 Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの役員が読んでいます*** * *AIは金融のあらゆる分野を変革しており、金融サービス業界は2027年までにAIに対して驚異的な970億ドルを費やすと推定されています。エージェントAIエージェントのような技術が銀行業務と顧客体験を再構築する中で、新たな競争優位性が現れています：発見可能性です。すでに、消費者の44%が金融サービスにおける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財務アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者に対してローンオプションを提示するユースケースが生まれているだけでなく、最終的にはそれらの申請を完了し、資金の支払いを自動化することになるでしょう。非常に近い将来、AIエージェントはフォームの記入から身元の確認と自動アンダーライティングの開始までを扱うことになるでしょう。銀行にとって、もはやAI駆動になるかどうかの問題ではなく、どれだけ早くなるかの問題です。AI最適化されたアンダーライティングとデジタルファーストの貸し手が市場を再構築する中、今投資する金融機関は信用エコシステムの中心にその地位を保つことができます。AIの採用を遅らせると、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バイパスして、よりスマートで自動化された代替手段を選好するため、視認性を失うリスクがあります。 **発見可能性は新しいフロントドアである**--------------------------------------------AIエンジンを使用してローンを検索し申請することは、顧客体験における次の大きな飛躍であり、金融サービス市場におけるグローバルなAIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値があると予測されています。そして、銀行や金融機関にとってはこの機会が巨大である一方で、新たな問題が浮上しています：不可視性です。AIエンジンはローンを質によって発見・ランク付けするのではなく、可読性によってランク付けされます。これは回答エンジン最適化（AEO）として知られています。ローン商品が容易に取り込めるように構造化されていない場合、それは考慮されません。例えば、貸し手のAPRと適格基準が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。競争力があってもです。銀行は公開されたオファーメタデータを確保しなければなりません：ローン商品は、製品タイプ、APR、条件、および適格基準を明確に構造化された形式で説明する必要があります。構造化されたメタデータは、AIエージェントがローン商品を正確にインデックス、比較、そして行動することを可能にします。これがなければ、優れたローンオファーでさえも不可視のままになってしまいます。しかし、発見可能性の問題はさらに深いところにあります。AEOはAIエージェントにローンを提示させるのに役立ちますが、データを適切な形式に整えることに加えて、銀行はAIエージェントが顧客にAIソースのローンオファーを提供できるようにするための適切なインフラも必要です。例えば、顧客はAIエージェント検索エンジンにローン基準を入力し、瞬時に関連するすべてのローンオファーと自動申請のオプションが表示されることができます。ワンクリックで、顧客は機械可読データとAPI駆動のワークフローによって完全に支えられた条件付きローン承認を受け取ります。API駆動の貸し出し技術、デジタル化されたユーザージャーニー、サイロ化されていないデータ、および自動化されたオンボーディングと意思決定を持たない銀行は、レースにも参加できません。この環境では、優れた貸し手であることは重要ではなく、発見可能でなければなりません。しかし、これは言うは易く行うは難しです。PYMNTSの報告によれば、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。そして、「59%の銀行員がレガシーシステムを主要なビジネス課題と見なし、互いに接続されているが時代遅れの技術の「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フロンティア**------------------------------------------------発見可能性がエージェントローンのフロントドアであるなら、公平性は新しいコンプライアンスのフロンティアです。AIエンジンは、AIの発見可能性に最適化されていない製品を除外するリスクがあるだけでなく、技術基準を満たさない貸し手の全カテゴリを除外する恐れがあります。しかし、ここでの問題は視認性ではなく、公平性です。今日のエージェントローンは、偏った貸し出しの現代的なバリエーションを導入します：消費者は、最適な金融商品ではなく、適切なインフラ—API、クリーンデータ、自動化されたワークフロー—を持つ貸し手に向かって誘導される可能性があります。AI駆動のプラットフォームがローンオファーをどのようにランク付けまたは提示するかについて透明性がない場合、消費者は単にその貸し手が適切なインフラを持っているために、より高コストまたは不適切なローンに誘導されるリスクがあります。これは規制当局にとって新たなコンプライアンスの盲点を生み出します。規制当局は「あなたの銀行の古いインフラは、あなたの最良の製品へのアクセスを効果的にブロックしていますか？」と尋ねるかもしれません。数十年にわたり、規制の監視は貸し出し決定における差別的慣行に焦点を当ててきました。しかし、エージェントローンが根付き始めると、規制の視点は広がります。近代化に失敗した銀行は、単に市場シェアを失うだけでなく、体系的な偏見に寄与していると見なされるかもしれません。 **銀行は依然として競争できる—近代化すれば**------------------------------------------------表面的には、エージェントローンはスピードと柔軟性のために構築されたフィンテック向けに特別に作られているように見えます。しかし、その利点は独占的ではありません。銀行は単に運営モデルを更新する必要があります。新興のAIエージェントは、適切な製品を見つけ、申請を完了し、KYCドキュメントを提出し、自動アンダーライティングをトリガーするように設計されています。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、競争力のある金利を提供していてもバイパスされるリスクがあります。彼らは、貸し出しプロセスのすべての重要な部分を接続し、ワークフローを自動化し、各ステップが機械可読かつAPIアクセス可能であることを保証する調整システム、またはオーケストレーション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レイヤーは、ID確認、KYC/KYB、詐欺防止、オープンバンキング、信用リスクチェック、自動化された意思決定など、すべての重要な機能や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した技術スタックでキャッチアップする必要があります。オーケストレーションがなければ、これらの重要な統合はすべてサイロ化され、AIエージェントはエンドツーエンドの連続性を必要とし、最終的にはエンドツーエンドのローン申請体験を提供することができません。オーケストレーションレイヤーは単に役立つだけでなく、レガシー銀行がインフラ全体を崩壊させることなく、エージェントローンエコシステムで競争できる架け橋なのです。インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、貸し出しファネルのコントロールを取り戻し、AIプラットフォームが自社の製品を提示し、顧客が最良かつ最適な選択肢にAI駆動でアクセスできるようにすることができるのです。
AIの発見性ギャップ：良いローンが無視される理由と銀行ができること
Yaacov MartinはJifitiのCEOです。
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AIは金融のあらゆる分野を変革しており、金融サービス業界は2027年までにAIに対して驚異的な970億ドルを費やすと推定されています。エージェントAIエージェントのような技術が銀行業務と顧客体験を再構築する中で、新たな競争優位性が現れています：発見可能性です。すでに、消費者の44%が金融サービスにおける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財務アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者に対してローンオプションを提示するユースケースが生まれているだけでなく、最終的にはそれらの申請を完了し、資金の支払いを自動化することになるでしょう。非常に近い将来、AIエージェントはフォームの記入から身元の確認と自動アンダーライティングの開始までを扱うことになるでしょう。
銀行にとって、もはやAI駆動になるかどうかの問題ではなく、どれだけ早くなるかの問題です。AI最適化されたアンダーライティングとデジタルファーストの貸し手が市場を再構築する中、今投資する金融機関は信用エコシステムの中心にその地位を保つことができます。AIの採用を遅らせると、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バイパスして、よりスマートで自動化された代替手段を選好するため、視認性を失うリスクがあります。
発見可能性は新しいフロントドアである
AIエンジンを使用してローンを検索し申請することは、顧客体験における次の大きな飛躍であり、金融サービス市場におけるグローバルなAIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値があると予測されています。そして、銀行や金融機関にとってはこの機会が巨大である一方で、新たな問題が浮上しています：不可視性です。
AIエンジンはローンを質によって発見・ランク付けするのではなく、可読性によってランク付けされます。これは回答エンジン最適化（AEO）として知られています。ローン商品が容易に取り込めるように構造化されていない場合、それは考慮されません。
例えば、貸し手のAPRと適格基準が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。競争力があってもです。銀行は公開されたオファーメタデータを確保しなければなりません：ローン商品は、製品タイプ、APR、条件、および適格基準を明確に構造化された形式で説明する必要があります。構造化されたメタデータは、AIエージェントがローン商品を正確にインデックス、比較、そして行動することを可能にします。これがなければ、優れたローンオファーでさえも不可視のままになってしまいます。
しかし、発見可能性の問題はさらに深いところにあります。AEOはAIエージェントにローンを提示させるのに役立ちますが、データを適切な形式に整えることに加えて、銀行はAIエージェントが顧客にAIソースのローンオファーを提供できるようにするための適切なインフラも必要です。
例えば、顧客はAIエージェント検索エンジンにローン基準を入力し、瞬時に関連するすべてのローンオファーと自動申請のオプションが表示されることができます。ワンクリックで、顧客は機械可読データとAPI駆動のワークフローによって完全に支えられた条件付きローン承認を受け取ります。
API駆動の貸し出し技術、デジタル化されたユーザージャーニー、サイロ化されていないデータ、および自動化されたオンボーディングと意思決定を持たない銀行は、レースにも参加できません。この環境では、優れた貸し手であることは重要ではなく、発見可能でなければなりません。
しかし、これは言うは易く行うは難しです。PYMNTSの報告によれば、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。そして、「59%の銀行員がレガシーシステムを主要なビジネス課題と見なし、互いに接続されているが時代遅れの技術の「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フロンティア
発見可能性がエージェントローンのフロントドアであるなら、公平性は新しいコンプライアンスのフロンティアです。AIエンジンは、AIの発見可能性に最適化されていない製品を除外するリスクがあるだけでなく、技術基準を満たさない貸し手の全カテゴリを除外する恐れがあります。しかし、ここでの問題は視認性ではなく、公平性です。
今日のエージェントローンは、偏った貸し出しの現代的なバリエーションを導入します：消費者は、最適な金融商品ではなく、適切なインフラ—API、クリーンデータ、自動化されたワークフロー—を持つ貸し手に向かって誘導される可能性があります。
AI駆動のプラットフォームがローンオファーをどのようにランク付けまたは提示するかについて透明性がない場合、消費者は単にその貸し手が適切なインフラを持っているために、より高コストまたは不適切なローンに誘導されるリスクがあります。これは規制当局にとって新たなコンプライアンスの盲点を生み出します。規制当局は「あなたの銀行の古いインフラは、あなたの最良の製品へのアクセスを効果的にブロックしていますか？」と尋ねるかもしれません。
数十年にわたり、規制の監視は貸し出し決定における差別的慣行に焦点を当ててきました。しかし、エージェントローンが根付き始めると、規制の視点は広がります。近代化に失敗した銀行は、単に市場シェアを失うだけでなく、体系的な偏見に寄与していると見なされるかもしれません。
銀行は依然として競争できる—近代化すれば
表面的には、エージェントローンはスピードと柔軟性のために構築されたフィンテック向けに特別に作られているように見えます。しかし、その利点は独占的ではありません。銀行は単に運営モデルを更新する必要があります。
新興のAIエージェントは、適切な製品を見つけ、申請を完了し、KYCドキュメントを提出し、自動アンダーライティングをトリガーするように設計されています。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、競争力のある金利を提供していてもバイパスされるリスクがあります。彼らは、貸し出しプロセスのすべての重要な部分を接続し、ワークフローを自動化し、各ステップが機械可読かつAPIアクセス可能であることを保証する調整システム、またはオーケストレーション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レイヤーは、ID確認、KYC/KYB、詐欺防止、オープンバンキング、信用リスクチェック、自動化された意思決定など、すべての重要な機能や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した技術スタックでキャッチアップする必要があります。オーケストレーションがなければ、これらの重要な統合はすべてサイロ化され、AIエージェントはエンドツーエンドの連続性を必要とし、最終的にはエンドツーエンドのローン申請体験を提供することができません。オーケストレーションレイヤーは単に役立つだけでなく、レガシー銀行がインフラ全体を崩壊させることなく、エージェントローンエコシステムで競争できる架け橋なのです。
インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、貸し出しファネルのコントロールを取り戻し、AIプラットフォームが自社の製品を提示し、顧客が最良かつ最適な選択肢にAI駆動でアクセスできるようにすることができるのです。