ヤアコブ・マーティンはJifitiのCEOです。* * ***トップのフィンテックニュースとイベントを見つけよう！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読する****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどのエグゼクティブに読まれています*** * *AIは金融のあらゆる領域を変革しており、金融サービス分野は2027年までにAIに対して印象的な97億ドルを支出すると見込まれています。エージェント型AIエージェントのような技術が銀行や顧客体験を再構築する中で、ひとつの要因が新たな競争優位として浮上しています。それが発見可能性（discoverability）です。すでに金融サービスにおけるAIエージェントを44％の消費者が信頼しており、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不正検知を超えて動き出しています。消費者にローンの選択肢を提示する用途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させ、資金の支払いを自動化することになります。ごく近い将来、AIエージェントは、フォームへの入力から本人確認、そして自動化された与信審査の開始まで、あらゆる業務を扱う可能性が高いでしょう。銀行にとっての問題はもはや、AI駆動型になるべきかどうかではなく、どれほど速く実現できるかです。AI最適化された与信審査やデジタル・ファーストの貸し手が市場を再構成するにつれ、今投資する金融機関は、クレジット・エコシステムの中心に居続けられます。AIの導入を遅らせると、全体の可視性を失うリスクがあります。というのも、若いテックネイティブな借り手は、より賢く自動化された代替手段を選び、従来のチャネルを迂回するからです。 **発見可能性（Discoverability）は新しい正面玄関**--------------------------------------------AIエンジンを使って、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世界のAIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値になると予測されています。そして、銀行や金融機関（FI）にとって機会が巨大である一方で、ここには新たな課題が最前線に現れます。それは「不可視性（invisibility）」です。AIエンジンは、品質によってローンを発見・ランキングするのではなく、可読性によってランキングします。これは回答エンジン最適化（answer engine optimization：AEO）として知られています。ローン商品が、容易に取り込める形で構造化されていなければ、検討の対象になりません。たとえば、貸し手のAPRや適格基準がPDFの中に埋もれている場合、そのローンが競争力を持っていても、AIエンジンはそれを提示しません。銀行は、露出（提示）されるオファーのメタデータを確実にする必要があります。ローン商品は、商品タイプ、APR、条件、適格基準といった形で、構造化されたフォーマットで明確に説明される必要があります。構造化メタデータは、AIエージェントがローン商品を正確にインデックス化し、比較し、そして行動できるようにします。これがなければ、たとえ優れたローン提案であっても、不可視のまま残る可能性があります。しかし、発見可能性の課題はさらに深くまで及びます。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、データを適切な形式に置くだけでなく、銀行側には、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ようにするための適切なインフラも必要です。たとえば、顧客は自分のローン条件をAIエージェントの検索エンジンに入力できます。すると、関連するローン提案がすべて瞬時に表示され、自動申請のオプションも提示されます。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全面的に支えられた条件付きのローン承認を受け取ります。API駆動型の融資テック、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、自動化されたオンボーディングと意思決定を備えていない銀行は、そもそも土俵にすら上がりません。この環境では、あなたがより良い貸し手であっても、発見可能でなければ無関係です。しかし、これは言うほど簡単ではありません。PYMNTSのレポートによれば、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戦しています。そして「59％のバンカーが、自社のレガシーシステムを重大なビジネス上の課題だと見ており、それを『相互につながっているが時代遅れのテクノロジーの“スパゲッティ”』だと表現している」とされています。 **公正性、そして新しい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型融資の正面玄関だとすれば、公正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による発見可能性の最適化がされていない商品を排除するリスクがあるだけでなく、技術基準を満たさないために、貸し手のカテゴリ全体を排除してしまう脅威にもなります。しかしここで問題なのは可視性ではなく、衡平性です。今日のエージェント型融資は、バイアスのかかった融資に対する現代的な変種をもたらします。消費者は、最も良い金融商品ではなく、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）を備えた貸し手へ誘導される可能性があります。AI対応のプラットフォームがローン提案をどのようにランキングしたり提示したりするのかが不透明である場合、消費者は、正しい商品ではなく、その貸し手が適切なインフラを持っていたという理由だけで、高コストあるいは適さない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しいコンプライアンス上の盲点を生みます。規制当局は近いうちに、「あなたの銀行の時代遅れのインフラは、最良の商品へのアクセスを実効的に妨げていませんか？」と問うかもしれません。何十年もの間、規制上の監視は、融資判断における差別的な慣行に焦点を当ててきました。しかしエージェント型融資が定着するにつれ、規制の視点は広がります。近代化に失敗した銀行は、市場シェアを失うだけでなく、システム的なバイアスに寄与していると見なされる可能性があります。 **銀行はまだ競争できる—近代化すれば**------------------------------------------------表面的には、エージェント型融資は、スピードと柔軟性のために構築されたテックスタックを持つフィンテックにぴったりのように見えます。ですが、その優位は独占的ではありません。銀行は自社の運用モデルを更新する必要があります。新たに設計されている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、自動化された与信審査を起動するように作られています。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たとしても、迂回されるリスクがあります。彼らは、貸し出しプロセスの重要なすべての要素をつなぎ、ワークフローを自動化し、各ステップが機械可読でありAPIでアクセス可能であることを保証する、連携されたシステム、つまりオーケストレーション・プラットフォームが必要です。このようなインフラを提供するオーケストレーション層は、通常、ID検証、KYC/KYB、不正対策、オープンバンキング、信用リスクのチェック、そして自動化された意思決定など、重要なものに加えて第三者機能も統合します。フィンテックはすでにAPIネイティブですが、多くの銀行は分断されたテックスタックにより、追いつく必要があります。オーケストレーションがなければ、こうした不可欠な統合はすべてサイロ化されたままで、AIエージェントは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ために、エンドツーエンドの連続性が必要になります。オーケストレーション層は単に便利なだけではありません。レガシー銀行が自社のインフラを全面的に壊すことなく、エージェント型融資のエコシステムで競争できるようにする“橋”です。インフラを近代化し、ワークフローを自動化できる銀行は、融資ファネルのコントロールを取り戻せます。AIプラットフォームが自社の商品を提示し、顧客が利用可能な中でも最良で最も適切な選択肢に対して、AI主導でアクセスできるようにします。提示しやすいものだけでなく、最適なものを確実に得られるようにするのです。
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
ヤアコブ・マーティンはJifitiのCEOです。
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどのエグゼクティブに読まれています
AIは金融のあらゆる領域を変革しており、金融サービス分野は2027年までにAIに対して印象的な97億ドルを支出すると見込まれています。エージェント型AIエージェントのような技術が銀行や顧客体験を再構築する中で、ひとつの要因が新たな競争優位として浮上しています。それが発見可能性（discoverability）です。すでに金融サービスにおけるAIエージェントを44％の消費者が信頼しており、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不正検知を超えて動き出しています。消費者にローンの選択肢を提示する用途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させ、資金の支払いを自動化することになります。ごく近い将来、AIエージェントは、フォームへの入力から本人確認、そして自動化された与信審査の開始まで、あらゆる業務を扱う可能性が高いでしょう。
銀行にとっての問題はもはや、AI駆動型になるべきかどうかではなく、どれほど速く実現できるかです。AI最適化された与信審査やデジタル・ファーストの貸し手が市場を再構成するにつれ、今投資する金融機関は、クレジット・エコシステムの中心に居続けられます。AIの導入を遅らせると、全体の可視性を失うリスクがあります。というのも、若いテックネイティブな借り手は、より賢く自動化された代替手段を選び、従来のチャネルを迂回するからです。
発見可能性（Discoverability）は新しい正面玄関
AIエンジンを使って、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世界のAIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値になると予測されています。そして、銀行や金融機関（FI）にとって機会が巨大である一方で、ここには新たな課題が最前線に現れます。それは「不可視性（invisibility）」です。
AIエンジンは、品質によってローンを発見・ランキングするのではなく、可読性によってランキングします。これは回答エンジン最適化（answer engine optimization：AEO）として知られています。ローン商品が、容易に取り込める形で構造化されていなければ、検討の対象になりません。
たとえば、貸し手のAPRや適格基準がPDFの中に埋もれている場合、そのローンが競争力を持っていても、AIエンジンはそれを提示しません。銀行は、露出（提示）されるオファーのメタデータを確実にする必要があります。ローン商品は、商品タイプ、APR、条件、適格基準といった形で、構造化されたフォーマットで明確に説明される必要があります。構造化メタデータは、AIエージェントがローン商品を正確にインデックス化し、比較し、そして行動できるようにします。これがなければ、たとえ優れたローン提案であっても、不可視のまま残る可能性があります。
しかし、発見可能性の課題はさらに深くまで及びます。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、データを適切な形式に置くだけでなく、銀行側には、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ようにするための適切なインフラも必要です。
たとえば、顧客は自分のローン条件をAIエージェントの検索エンジンに入力できます。すると、関連するローン提案がすべて瞬時に表示され、自動申請のオプションも提示されます。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全面的に支えられた条件付きのローン承認を受け取ります。
API駆動型の融資テック、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、自動化されたオンボーディングと意思決定を備えていない銀行は、そもそも土俵にすら上がりません。この環境では、あなたがより良い貸し手であっても、発見可能でなければ無関係です。
しかし、これは言うほど簡単ではありません。PYMNTSのレポートによれば、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戦しています。そして「59％のバンカーが、自社のレガシーシステムを重大なビジネス上の課題だと見ており、それを『相互につながっているが時代遅れのテクノロジーの“スパゲッティ”』だと表現している」とされています。
公正性、そして新しい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型融資の正面玄関だとすれば、公正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による発見可能性の最適化がされていない商品を排除するリスクがあるだけでなく、技術基準を満たさないために、貸し手のカテゴリ全体を排除してしまう脅威にもなります。しかしここで問題なのは可視性ではなく、衡平性です。
今日のエージェント型融資は、バイアスのかかった融資に対する現代的な変種をもたらします。消費者は、最も良い金融商品ではなく、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）を備えた貸し手へ誘導される可能性があります。
AI対応のプラットフォームがローン提案をどのようにランキングしたり提示したりするのかが不透明である場合、消費者は、正しい商品ではなく、その貸し手が適切なインフラを持っていたという理由だけで、高コストあるいは適さない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しいコンプライアンス上の盲点を生みます。規制当局は近いうちに、「あなたの銀行の時代遅れのインフラは、最良の商品へのアクセスを実効的に妨げていませんか？」と問うかもしれません。
何十年もの間、規制上の監視は、融資判断における差別的な慣行に焦点を当ててきました。しかしエージェント型融資が定着するにつれ、規制の視点は広がります。近代化に失敗した銀行は、市場シェアを失うだけでなく、システム的なバイアスに寄与していると見なされる可能性があります。
銀行はまだ競争できる—近代化すれば
表面的には、エージェント型融資は、スピードと柔軟性のために構築されたテックスタックを持つフィンテックにぴったりのように見えます。ですが、その優位は独占的ではありません。銀行は自社の運用モデルを更新する必要があります。
新たに設計されている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、自動化された与信審査を起動するように作られています。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たとしても、迂回されるリスクがあります。彼らは、貸し出しプロセスの重要なすべての要素をつなぎ、ワークフローを自動化し、各ステップが機械可読でありAPIでアクセス可能であることを保証する、連携されたシステム、つまりオーケストレーション・プラットフォームが必要です。
このようなインフラを提供するオーケストレーション層は、通常、ID検証、KYC/KYB、不正対策、オープンバンキング、信用リスクのチェック、そして自動化された意思決定など、重要なものに加えて第三者機能も統合します。
フィンテックはすでにAPIネイティブですが、多くの銀行は分断されたテックスタックにより、追いつく必要があります。オーケストレーションがなければ、こうした不可欠な統合はすべてサイロ化されたままで、AIエージェントは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ために、エンドツーエンドの連続性が必要になります。オーケストレーション層は単に便利なだけではありません。レガシー銀行が自社のインフラを全面的に壊すことなく、エージェント型融資のエコシステムで競争できるようにする“橋”です。
インフラを近代化し、ワークフローを自動化できる銀行は、融資ファネルのコントロールを取り戻せます。AIプラットフォームが自社の商品を提示し、顧客が利用可能な中でも最良で最も適切な選択肢に対して、AI主導でアクセスできるようにします。提示しやすいものだけでなく、最適なものを確実に得られるようにするのです。