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「フィンテック業界の収益は、2022年から2028年の間に従来の銀行セクターのほぼ3倍の速さで成長すると予想される」 – マッキンゼー、2023年10月24日。 「世界のフィンテック市場は2025年に3948億8000万ドル、2032年には1兆1266億4000万ドルに達すると予測される」 – Fortune Business Insights、2025年6月9日
カスタマーエンゲージメントは、従来の銀行・金融サービス機関とフィンテックの間の主要な差別化要因の1つです。シームレスな顧客オンボーディングから、検証、取引実行、その後のサービス提供、苦情処理に至るまで、フィンテックは従来の金融機関を凌駕しています。時間の経過とともに、フィンテックはギャップを埋め、カスタマーエンゲージメントで優位に立とうと努力してきました。研究によると、これが最終的な収益改善につながる最も重要な要因です。
デジタル技術の発展や銀行の努力にもかかわらず、カスタマーサービスは依然として改善が必要な主要分野の1つです。「パーソナライゼーション」と「カスタマーサービスのスピード」は、満足度調査で依然として低い評価を受けており、銀行や金融サービス機関が質を向上させる多くの機会を提供しています。このギャップは、ウェルスマネジメントの顧客ではさらに拡大し、パーソナライゼーションと専門知識の必要性が最も重要であり、信頼とロイヤリティを構築します。ここで、専門的なドメイン知識を備えたAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客体験を推進できます。カスタマーサービスはビジネス対話の最前線にあり、満足度だけでなく、長期的なロイヤリティと生涯価値を促進します。
複数の専門エージェントを持つAgentic AIメッシュは、顧客インタラクション履歴の取得、感情分析、ライフイベント、製品や手数料に関する競合環境の分析、市場トレンドの分析など、同時にアクティビティを実行し、顧客に情報に基づくガイダンスを提供できます。NLPや音声対応技術を使用することで、顧客の好みのスタイルに直感的にマッチし、言語に依存せず、オムニチャネル対応の対話を実現できます。GenAIの利点は現実のものであり、銀行による最近の実装では肯定的な成果が示されています。体験の改善は主要な受益者の1つです。
AIと人間のコラボレーションは、最近の技術開発における最も相互有益な成果の1つです。人工知能システムは、膨大な量のデータを処理し、トレンドやパターンを正確かつ高速に識別する卓越した能力を示しています。
生成AIはさらにこの能力を進化させ、人間のエージェントにレコメンデーションを生成し、顧客体験とエンゲージメントを向上させます。かつては超富裕層顧客だけの特権だったパーソナルファイナンシャルアドバイザーは、今やAIエージェントによって民主化され、より幅広い顧客層に提供できるようになりました。
銀行は、顧客の個人情報や取引履歴の多くを把握しているため、税金計画から投資アドバイス、さらにはパーソナルアシスタントとしての役割まで、コンシェルジュサービスの提供が可能です。AIエージェントが複雑で個人的なタスクを処理するこの段階的な有効化により、銀行や金融サービス機関は優れた顧客体験を提供し、ロイヤリティと生涯価値を向上させることができます。
ガートナーの2025年テクノロジートレンドでは、Agentic AIが2025年のトップトレンドに挙げられています。MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Surveyでも同様の結果が予測されています。
Agentic AIとは何か？ HBRによれば、「自律的に行動し、常に人間のガイダンスを必要とせずに目標を達成できるAIシステムとモデル」を指します。「ユーザーの目標や目的、そして解決しようとしている問題のコンテキストを理解します」。これは、GenAIモデルの高度な推論と創造的能力を使用して、複数のステップからなる複雑な問題を解決する自己学習システムです。Agenticメッシュは複数のエージェントからなるチームであり、単一の目標に沿って同時にタスクを実行できます。
「Agentic AIシステムは、強化された推論と実行能力により、人間と機械のコラボレーションの多くの側面を変革すると期待されています。自律的に計画を立て意思決定を行い、人間の労働力に生産性、革新、洞察を提供します。」 – HBR、2024年12月
これらすべてのエージェントはタスクを同時に実行し、マネージャーエージェントに報告します。マネージャーエージェントは顧客の問い合わせに応答します。厳選されたドメイン知識とトレーニングにより、これらのエージェントは各自の分野の専門家になります。ウェルスマネジメントの研究とデータポイントからなる広大な組織ライブラリは、AIエージェントのトレーニングに活用できるリソースです。
カスタマーサービスにおける主要なユースケースは次のとおりです。
* バーチャルファイナンシャルアドバイザー * カスタマープロファイリング * リアルタイム不正監視 * ルーティンタスクの実行 * レポーティング
カスタマープロファイリングは、顧客を知る第一歩であり、カスタマーエンゲージメントを促進するもう1つの重要なユースケースです。銀行が顧客をよく知るほど、より良いサービスを提供し、永続的な関係を築くことができます。これは困難なプロセスです。技術の進歩にもかかわらず、依然として時間がかかり、改善の余地が多くあります。長年にわたり、OCR技術とさまざまな段階での自動化により、顧客情報の取得、処理、利用のプロセスは大幅に改善されました。自律型AIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスで複数のアクティビティを同時実行する可能性を多く提供します。
AIエージェントは、生体認証、顔認識、API対応の書類検証などのAI駆動ツールのエコシステムを使用して、データを取得しながら同時に検証を並行して実行できます。
証拠が示すように、現在のプロセスは不正行為者に対して脆弱であり、ライブネステストなどの検証メカニズムを回避される可能性があります。AIエージェントは、デバイスの角度やバックグラウンドでの不正ソフトウェアの実行などのコンテキストシグナルを分析することで、このプロセスを堅牢にする能力を持っています。さらに、AIエージェントが非構造化データを処理する能力と感情分析を組み合わせることで、より正確なペルソナを作成するための堅牢なリスクプロファイリングが可能になります。この深いレベルの精査とリアルタイムの同時検証により、セキュリティレベルが向上し、不正な要素による巧妙な不正試行を防ぎ、システムを安全に保ちます。これにより、信頼が高まり、顧客エンゲージメントとロイヤリティが向上します。
学び:
* 典型的な顧客とのやり取りには、最近の取引、製品推奨、請求エラーなど、単一の会話内で複数の問い合わせが含まれる場合があります。 * 従来のチャットボットは、このような多面的なやり取りを処理できず、コンテキストを失うことがよくあります。 * 従来のチャットボットは、ウェルスマネジメント商品への投資取引を実行して顧客ポートフォリオを回すことはできません。 * Agentic AIはより高度なレベルで動作し、以下の特性を持つデジタルチームメンバーのように機能します。
自律性: 常に人間の介入なしに行動できる。
目標指向のインテリジェンス: 特定の成果を追求し達成する。
リアルタイムの推論能力: 動的な意思決定に対応。
* これらのシステムは以下を実行できます。
ニュアンスのある自然な人間の言語を理解する。
長く複雑な対話全体でコンテキストの一貫性を維持する。
CRM、ERP、内部ナレッジベースなどのツールを使用してタスクを統合および調整する。
* カスタマーエンゲージメントにおいて、Agentic AIは以下を提供します。
人間の対話を模倣した24時間365日のサポート。
複雑で重層的な顧客問題のスケーラブルな処理。
特定の顧客ニーズに特化したマイクロエージェントのネットワークによる、パーソナライズされた流暢な会話。
* このアプローチは、基本的な問い合わせ解決を超え、完全な問題オーナーシップとエンドツーエンドの解決を保証します。
さて、戦略的な問題です。業界リーダーは、実験するだけでなく、変革的な利益を得るためにAgentic AIを実運用化するために何をすべきでしょうか？ まず、パイロット疲れを乗り越え、「コパイロットモード」でテストするために、インパクトの大きいカスタマーエンゲージメントのユースケースを選択する必要があります。
つまり、人間のエージェントを補完し、置き換えるのではありません。第二に、フロントラインのチームがAIと連携して、AIを回避せずに作業できるようにトレーニングに投資します。AIは彼らのパートナーであり、並行プロセスではありません。第三に、予算モデルをシート単位のソフトウェアから、成果ベースのサービスとしてのソフトウェア契約に移行します。ライセンスごとではなく、解決ごとに支払います。第四に、リーダーはマーケティング、サービス、オペレーションなどのサイロ間でデータを統合し、これらのシステムに必要なコンテキストを提供する必要があります。
最後に、信頼を重視し、倫理的なガードレールを導入し、パフォーマンスを透明に測定し、機械が問い合わせを処理しても人間は常に関与していることを顧客に知らせます。この新しい時代において、勝利はテクノロジーを構築することではなく、人とプロセスを強化してそのインパクトを増幅することにあります。
参考文献:
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1.54M 人気度
69.83K 人気度
15.82K 人気度
180.64K 人気度
エージェンティックAI - 金融サービスにおける顧客エンゲージメントの向上
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「フィンテック業界の収益は、2022年から2028年の間に従来の銀行セクターのほぼ3倍の速さで成長すると予想される」 – マッキンゼー、2023年10月24日。
「世界のフィンテック市場は2025年に3948億8000万ドル、2032年には1兆1266億4000万ドルに達すると予測される」 – Fortune Business Insights、2025年6月9日
カスタマーエンゲージメントは、従来の銀行・金融サービス機関とフィンテックの間の主要な差別化要因の1つです。シームレスな顧客オンボーディングから、検証、取引実行、その後のサービス提供、苦情処理に至るまで、フィンテックは従来の金融機関を凌駕しています。時間の経過とともに、フィンテックはギャップを埋め、カスタマーエンゲージメントで優位に立とうと努力してきました。研究によると、これが最終的な収益改善につながる最も重要な要因です。
デジタル技術の発展や銀行の努力にもかかわらず、カスタマーサービスは依然として改善が必要な主要分野の1つです。「パーソナライゼーション」と「カスタマーサービスのスピード」は、満足度調査で依然として低い評価を受けており、銀行や金融サービス機関が質を向上させる多くの機会を提供しています。このギャップは、ウェルスマネジメントの顧客ではさらに拡大し、パーソナライゼーションと専門知識の必要性が最も重要であり、信頼とロイヤリティを構築します。ここで、専門的なドメイン知識を備えたAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客体験を推進できます。カスタマーサービスはビジネス対話の最前線にあり、満足度だけでなく、長期的なロイヤリティと生涯価値を促進します。
複数の専門エージェントを持つAgentic AIメッシュは、顧客インタラクション履歴の取得、感情分析、ライフイベント、製品や手数料に関する競合環境の分析、市場トレンドの分析など、同時にアクティビティを実行し、顧客に情報に基づくガイダンスを提供できます。NLPや音声対応技術を使用することで、顧客の好みのスタイルに直感的にマッチし、言語に依存せず、オムニチャネル対応の対話を実現できます。GenAIの利点は現実のものであり、銀行による最近の実装では肯定的な成果が示されています。体験の改善は主要な受益者の1つです。
AIと人間のコラボレーションは、最近の技術開発における最も相互有益な成果の1つです。人工知能システムは、膨大な量のデータを処理し、トレンドやパターンを正確かつ高速に識別する卓越した能力を示しています。
生成AIはさらにこの能力を進化させ、人間のエージェントにレコメンデーションを生成し、顧客体験とエンゲージメントを向上させます。かつては超富裕層顧客だけの特権だったパーソナルファイナンシャルアドバイザーは、今やAIエージェントによって民主化され、より幅広い顧客層に提供できるようになりました。
銀行は、顧客の個人情報や取引履歴の多くを把握しているため、税金計画から投資アドバイス、さらにはパーソナルアシスタントとしての役割まで、コンシェルジュサービスの提供が可能です。AIエージェントが複雑で個人的なタスクを処理するこの段階的な有効化により、銀行や金融サービス機関は優れた顧客体験を提供し、ロイヤリティと生涯価値を向上させることができます。
Agentic AIとそれをめぐる誇大広告
ガートナーの2025年テクノロジートレンドでは、Agentic AIが2025年のトップトレンドに挙げられています。MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Surveyでも同様の結果が予測されています。
Agentic AIとは何か？ HBRによれば、「自律的に行動し、常に人間のガイダンスを必要とせずに目標を達成できるAIシステムとモデル」を指します。「ユーザーの目標や目的、そして解決しようとしている問題のコンテキストを理解します」。これは、GenAIモデルの高度な推論と創造的能力を使用して、複数のステップからなる複雑な問題を解決する自己学習システムです。Agenticメッシュは複数のエージェントからなるチームであり、単一の目標に沿って同時にタスクを実行できます。
「Agentic AIシステムは、強化された推論と実行能力により、人間と機械のコラボレーションの多くの側面を変革すると期待されています。自律的に計画を立て意思決定を行い、人間の労働力に生産性、革新、洞察を提供します。」
– HBR、2024年12月
Agentic AIカスタマーサービスシステムのサンプル表現
これらすべてのエージェントはタスクを同時に実行し、マネージャーエージェントに報告します。マネージャーエージェントは顧客の問い合わせに応答します。厳選されたドメイン知識とトレーニングにより、これらのエージェントは各自の分野の専門家になります。ウェルスマネジメントの研究とデータポイントからなる広大な組織ライブラリは、AIエージェントのトレーニングに活用できるリソースです。
カスタマーサービスにおける主要なユースケースは次のとおりです。
カスタマープロファイリングは、顧客を知る第一歩であり、カスタマーエンゲージメントを促進するもう1つの重要なユースケースです。銀行が顧客をよく知るほど、より良いサービスを提供し、永続的な関係を築くことができます。これは困難なプロセスです。技術の進歩にもかかわらず、依然として時間がかかり、改善の余地が多くあります。長年にわたり、OCR技術とさまざまな段階での自動化により、顧客情報の取得、処理、利用のプロセスは大幅に改善されました。自律型AIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスで複数のアクティビティを同時実行する可能性を多く提供します。
AIエージェントは、生体認証、顔認識、API対応の書類検証などのAI駆動ツールのエコシステムを使用して、データを取得しながら同時に検証を並行して実行できます。
証拠が示すように、現在のプロセスは不正行為者に対して脆弱であり、ライブネステストなどの検証メカニズムを回避される可能性があります。AIエージェントは、デバイスの角度やバックグラウンドでの不正ソフトウェアの実行などのコンテキストシグナルを分析することで、このプロセスを堅牢にする能力を持っています。さらに、AIエージェントが非構造化データを処理する能力と感情分析を組み合わせることで、より正確なペルソナを作成するための堅牢なリスクプロファイリングが可能になります。この深いレベルの精査とリアルタイムの同時検証により、セキュリティレベルが向上し、不正な要素による巧妙な不正試行を防ぎ、システムを安全に保ちます。これにより、信頼が高まり、顧客エンゲージメントとロイヤリティが向上します。
学び:
自律性: 常に人間の介入なしに行動できる。
目標指向のインテリジェンス: 特定の成果を追求し達成する。
リアルタイムの推論能力: 動的な意思決定に対応。
ニュアンスのある自然な人間の言語を理解する。
長く複雑な対話全体でコンテキストの一貫性を維持する。
CRM、ERP、内部ナレッジベースなどのツールを使用してタスクを統合および調整する。
人間の対話を模倣した24時間365日のサポート。
複雑で重層的な顧客問題のスケーラブルな処理。
特定の顧客ニーズに特化したマイクロエージェントのネットワークによる、パーソナライズされた流暢な会話。
業界リーダーへの行動喚起:
さて、戦略的な問題です。業界リーダーは、実験するだけでなく、変革的な利益を得るためにAgentic AIを実運用化するために何をすべきでしょうか？ まず、パイロット疲れを乗り越え、「コパイロットモード」でテストするために、インパクトの大きいカスタマーエンゲージメントのユースケースを選択する必要があります。
つまり、人間のエージェントを補完し、置き換えるのではありません。第二に、フロントラインのチームがAIと連携して、AIを回避せずに作業できるようにトレーニングに投資します。AIは彼らのパートナーであり、並行プロセスではありません。第三に、予算モデルをシート単位のソフトウェアから、成果ベースのサービスとしてのソフトウェア契約に移行します。ライセンスごとではなく、解決ごとに支払います。第四に、リーダーはマーケティング、サービス、オペレーションなどのサイロ間でデータを統合し、これらのシステムに必要なコンテキストを提供する必要があります。
最後に、信頼を重視し、倫理的なガードレールを導入し、パフォーマンスを透明に測定し、機械が問い合わせを処理しても人間は常に関与していることを顧客に知らせます。この新しい時代において、勝利はテクノロジーを構築することではなく、人とプロセスを強化してそのインパクトを増幅することにあります。
参考文献: