著者：Yaacov Martin（Jifiti CEO）
自ら思考するフィンテックプロフェッショナルのためのインテリジェンスレイヤー。
一次情報源のインテリジェンス。独自分析。業界を定義する人々からの寄稿。
JPモルガン、コインベース、ブラックロック、Klarnaなどのプロフェッショナルに信頼されています。
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世界のオンライントラフィックがAIに移行し、AIエージェント主導のオンライン売上が新記録を更新する中、銀行や貸し手は新たな現実に適応しなければなりません。
私たちは、従来の銀行ファネルの終焉を目の当たりにしています。AIとAIエージェントは、数十億ドル規模のオンライン売上に関与してきました。しかしこれは単なるショッピングトレンドではなく、信用の見つけられ方における根本的な変革になろうとしています。AIに適応していない大中規模の銀行や貸し手は、この新しいゲームから完全に取り残されるでしょう。貸し手にとって唯一の前進方法は、消費者向けチャネルからエージェント向けテクノロジーへと移行することで、この発見可能性のギャップを解決することです。
ほとんどの銀行幹部は、AIを業務効率化とコスト削減（古典的な効率性プレイ）に活用することに集中していますが、彼らはより破壊的なシフトを見逃しています。AIは効率革命を推進していますが、エージェンティックAIはアクセスの革命を推進しています。それは融資の「玄関口」そのものを変革しています。銀行にとってのリスクは、どのように運用するかだけではありません。エージェントが顧客がどの事業体と関わり、やり取りするかを決定する際に、あなたが可視性を保てるかどうかが問題なのです。
Salesforceの2025年ホリデーショッピングレポートによると、AIとAIエージェントは、2025年のホリデーシーズン中に米国で合計2,620億ドルの売上に影響を与えました。このシーズンは、全世界でオンライン売上が1.29兆ドル、米国では2,940億ドルと記録的な数字を記録しました。
AI駆動の組み込み型融資、特にBuy now, pay later（BNPL）は、小売店の決済端末やeコマースサイトを動かすますます一般的なオプションとなっています。AI組み込み型融資は、消費者がどのようにお金を使うかだけでなく、銀行や貸し手がどのようにクレジットを提供するかを変えています。これらのオプションは、ホリデーシーズンの数字に部分的に貢献しています。
Salesforceのレポートによると、米国では前年比（YOY）売上成長率が4%に上昇し、AIとエージェントはホリデーショッピングの大部分に役割を果たし、全小売売上の20%を占めました。
しかし、これはデジタルインフラを更新しておらず、依然としてレガシーシステムと従来の融資ファネルで運用している銀行や貸し手にとって何を意味するのでしょうか。それは、不可視性です。
AIエージェントがミリ秒単位で買い物客の資金調達オプションを選択するとき、銀行のブランド、評判、信用条件は、その信用オプションが発見可能でなければ無関係になります。エージェントがあなたのクレジット商品を「読め」なければ、そのコンテキストでは存在しないことになります。
今日のオンライン買い物客が見るものは、AIによって大幅に絞り込まれています。ますます多くの買い物客は、オンライン小売業者のウェブサイトに移動する前に、ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIツールで商品検索を開始しています。最終的には、エージェンティックコマースの時代には、平均的な買い物客は購入のためにAIエージェントの環境を離れることさえなくなるでしょう。そして融資も同じ方向に向かっています。
簡単に言えば、AIプラットフォーム向けに最適化されておらず、MCPを介してAIエージェントと統合されていなければ、明日の消費者があなたの資金調達オプションを目にする可能性は大幅に減少します。朗報は、この新しいAIファネルに参入することが、サードパーティプラットフォームを通じてますますアクセスしやすく、費用対効果が高くなっていることです。
AIは二重のレイヤーで展開されており、銀行はその両方を必要としています。徐々に、より多くの消費者が銀行のウェブサイトではなく、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索チャネルを通じて銀行にアクセスするようになっています。内部的には、銀行はコアとなる融資AIテクノロジーを使用して、不正検出、引受、スコアリングを効率化しています。
AIエージェントは、ユーザーにレコメンデーションを提供するためにウェブページに統合されているだけではありません。また、ショッピングカートや支払いオプションにも深く組み込まれています。
2026年1月下旬、IBMは、AIエージェントがすでに消費者や企業に代わって行動していると報告しました。彼らは調査、交渉、購入をユーザーに代わって完了し、しばしば人間は関与しません。Visaの「Intelligent Commerce」やMastercardの「Agent Pay」などの企業は、AIエージェントのショッピングと購入ジャーニーに決済をシームレスに統合するために前進しています。
エージェンティックAIジャーニー内に支払いおよび資金調達オプションを組み込むことは、摩擦のないカスタマーエクスペリエンスを創出し、収益を促進し、エージェンティックAI時代における関連性を確保するために設計されています。可視性、関連性、競争力を維持したい銀行や貸し手は、エージェントの資格認証をサポートし、必要なデータフレームワークを持ち、コンプライアンスと規制の観点から何が要求されるかを理解する必要があります。
複雑さ、AIシステムの社内構築と管理の高コスト、およびユーザーデータとAIテクノロジーを中心に構築された進化する規制要求を考慮して、多くの銀行はAIエージェントとAI対応システムのアウトソーシングをサードパーティのフィンテックプロバイダーに委託しています。
結局のところ、AIがもたらした刺激的な進歩と技術的飛躍にもかかわらず、銀行のリーダーは2つの優先事項にのみ集中する必要があります。最初の優先事項は、自社のデータ、製品、サービスをAIプラットフォームに読み取られ、認識され、推奨されるようにする方法です。
小売業者と銀行は、Amazonに商品を載せるように、または販売時点で資金調達を埋め込むように、ChatGPTやGensparkなどのサイトに直接オファリングを統合することはできません。しかし、AIエージェントがオファリングをスキャンして消化できるように、データ構造とワークフローを変更することはできます。これは、すべてのデータを機械可読にし、すべてのワークフローをデジタルにすることを意味します。
続きを読む： AIエージェントは銀行口座を開設できない。3つの動きは、その必要がなくなることを示唆している。
AIエージェントにとって、PDFはブラックボックスです。AIエージェントがより効率的に読み取るのは、APIと構造化メタデータに保存されたデータです。銀行は複雑な与信ポリシーを、消費可能なロジックに変換する必要があります。これが信用の民主化です：小規模銀行でさえ、そのローン条件を巨大なグローバル企業やフィンテックと同様に「クローラブル」で「エージェント対応」にすることです。
銀行は、消費者が自社の「デジタル玄関口」に来ることに慣れています。エージェンティック時代には、玄関口は存在しません。代理として機能するエージェントだけが存在します。銀行が優れたアプリだけを構築するなら、結局誰も訪れない目的地を構築していることになります。
たとえば、Schema.orgなどのフォーマットを使用することで、銀行のウェブページは商品名、金利、手数料、資格、条件などのデータを、AIボットが読み取れる方法で明確にラベル付けできます。ページはクロール可能でクリーンであり、ログインやペイウォールの背後に隠れておらず、コンテンツブロックなしで読み込まれる必要があります。
銀行の2番目の優先事項は、自社の商品をサードパーティのエージェンティックコマースショッピングおよびチェックアウトシステム内で利用可能にすることです。これは難しそうに聞こえるかもしれませんが、そうではありません。これは、航空会社が電話予約からExpediaなどのオンラインプラットフォームに移行した方法や、ホテルがAPIを使用してBookingに移行した方法と考えてください。APIは2つのシステムを接続するソフトウェアと考えることができます。この場合、APIはAIエージェントを銀行のシステムに接続するMCP（Model Context Protocol）です。
銀行は、エージェンティックコマースの時代に参加するために、何千もの個別のエンドポイントを構築することを目指すべきではありません。代わりに、オーケストレーションとAIエージェンティック融資の両方をサポートするサードパーティプロバイダーとのパートナーシップを活用することで、貸し手は「ユニバーサル翻訳機」にアクセスできます。これにより、小規模なコミュニティバンクからティア1の金融機関まで、あらゆる規模の銀行が即座にデジタル流通を拡大し、流動性を提供し、プラットフォームがエージェンティックコマース環境への接続性を提供することができます。
融資オーケストレーションプラットフォームは、金融機関と加盟店ネットワークを接続します。これにより、銀行は時間とコストのかかる個別のパートナーシップを構築することなく、1つの統合で数百または数千の小売業者と統合できます。
このエコシステムにより、銀行は数十または数百の個別の統合を管理することなく、今日の消費者がますます購入を行っている場所にデジタル流通を拡大できます。
コンプライアンスのためにゼロから構築されたサードパーティのテクノロジーパートナーは、通常、主要な業界標準の実装と順守を管理し、機関が規制上の期待とセキュリティのベストプラクティスに追いつくのを支援します。
オンラインショッピングチャネルと融資ファネルは変わりました。機能、テクノロジー、AIプロセスはまだ形成途上ですが、どの銀行や貸し手も、重要なコンプライアンスと規制の監督を損なうことなく、シンプルかつ効果的なAIデジタル変革フレームワークを開発できます。このフレームワークにより、銀行は融資プログラムとデータセットをAI可読にし、適切なサードパーティ統合プロバイダーと提携して新規および既存の顧客にリーチすることで、消費者向けシステムからエージェント向けテクノロジーへとピボットできます。
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銀行にとっての新たな目に見えない戦場：AIが2620億ドルの売上を牽引
著者：Yaacov Martin（Jifiti CEO）
自ら思考するフィンテックプロフェッショナルのためのインテリジェンスレイヤー。
一次情報源のインテリジェンス。独自分析。業界を定義する人々からの寄稿。
JPモルガン、コインベース、ブラックロック、Klarnaなどのプロフェッショナルに信頼されています。
FinTech Weekly Clarity Circleに参加する →
世界のオンライントラフィックがAIに移行し、AIエージェント主導のオンライン売上が新記録を更新する中、銀行や貸し手は新たな現実に適応しなければなりません。
私たちは、従来の銀行ファネルの終焉を目の当たりにしています。AIとAIエージェントは、数十億ドル規模のオンライン売上に関与してきました。しかしこれは単なるショッピングトレンドではなく、信用の見つけられ方における根本的な変革になろうとしています。AIに適応していない大中規模の銀行や貸し手は、この新しいゲームから完全に取り残されるでしょう。貸し手にとって唯一の前進方法は、消費者向けチャネルからエージェント向けテクノロジーへと移行することで、この発見可能性のギャップを解決することです。
ほとんどの銀行幹部は、AIを業務効率化とコスト削減（古典的な効率性プレイ）に活用することに集中していますが、彼らはより破壊的なシフトを見逃しています。AIは効率革命を推進していますが、エージェンティックAIはアクセスの革命を推進しています。それは融資の「玄関口」そのものを変革しています。銀行にとってのリスクは、どのように運用するかだけではありません。エージェントが顧客がどの事業体と関わり、やり取りするかを決定する際に、あなたが可視性を保てるかどうかが問題なのです。
AIエージェンティックコマースはすでに到来し、繁栄している
Salesforceの2025年ホリデーショッピングレポートによると、AIとAIエージェントは、2025年のホリデーシーズン中に米国で合計2,620億ドルの売上に影響を与えました。このシーズンは、全世界でオンライン売上が1.29兆ドル、米国では2,940億ドルと記録的な数字を記録しました。
AI駆動の組み込み型融資、特にBuy now, pay later（BNPL）は、小売店の決済端末やeコマースサイトを動かすますます一般的なオプションとなっています。AI組み込み型融資は、消費者がどのようにお金を使うかだけでなく、銀行や貸し手がどのようにクレジットを提供するかを変えています。これらのオプションは、ホリデーシーズンの数字に部分的に貢献しています。
Salesforceのレポートによると、米国では前年比（YOY）売上成長率が4%に上昇し、AIとエージェントはホリデーショッピングの大部分に役割を果たし、全小売売上の20%を占めました。
しかし、これはデジタルインフラを更新しておらず、依然としてレガシーシステムと従来の融資ファネルで運用している銀行や貸し手にとって何を意味するのでしょうか。それは、不可視性です。
AIエージェントがミリ秒単位で買い物客の資金調達オプションを選択するとき、銀行のブランド、評判、信用条件は、その信用オプションが発見可能でなければ無関係になります。エージェントがあなたのクレジット商品を「読め」なければ、そのコンテキストでは存在しないことになります。
目に見えないファネル：可視性とクレジット選択が銀行所有チャネルから引き離される
今日のオンライン買い物客が見るものは、AIによって大幅に絞り込まれています。ますます多くの買い物客は、オンライン小売業者のウェブサイトに移動する前に、ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIツールで商品検索を開始しています。最終的には、エージェンティックコマースの時代には、平均的な買い物客は購入のためにAIエージェントの環境を離れることさえなくなるでしょう。そして融資も同じ方向に向かっています。
簡単に言えば、AIプラットフォーム向けに最適化されておらず、MCPを介してAIエージェントと統合されていなければ、明日の消費者があなたの資金調達オプションを目にする可能性は大幅に減少します。朗報は、この新しいAIファネルに参入することが、サードパーティプラットフォームを通じてますますアクセスしやすく、費用対効果が高くなっていることです。
AIは二重のレイヤーで展開されており、銀行はその両方を必要としています。徐々に、より多くの消費者が銀行のウェブサイトではなく、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索チャネルを通じて銀行にアクセスするようになっています。内部的には、銀行はコアとなる融資AIテクノロジーを使用して、不正検出、引受、スコアリングを効率化しています。
チェックアウトにおけるAIエージェントの機能
AIエージェントは、ユーザーにレコメンデーションを提供するためにウェブページに統合されているだけではありません。また、ショッピングカートや支払いオプションにも深く組み込まれています。
2026年1月下旬、IBMは、AIエージェントがすでに消費者や企業に代わって行動していると報告しました。彼らは調査、交渉、購入をユーザーに代わって完了し、しばしば人間は関与しません。Visaの「Intelligent Commerce」やMastercardの「Agent Pay」などの企業は、AIエージェントのショッピングと購入ジャーニーに決済をシームレスに統合するために前進しています。
エージェンティックAIジャーニー内に支払いおよび資金調達オプションを組み込むことは、摩擦のないカスタマーエクスペリエンスを創出し、収益を促進し、エージェンティックAI時代における関連性を確保するために設計されています。可視性、関連性、競争力を維持したい銀行や貸し手は、エージェントの資格認証をサポートし、必要なデータフレームワークを持ち、コンプライアンスと規制の観点から何が要求されるかを理解する必要があります。
複雑さ、AIシステムの社内構築と管理の高コスト、およびユーザーデータとAIテクノロジーを中心に構築された進化する規制要求を考慮して、多くの銀行はAIエージェントとAI対応システムのアウトソーシングをサードパーティのフィンテックプロバイダーに委託しています。
ChatGPT、Gemini、Gensparkのレーダーに映るには？
結局のところ、AIがもたらした刺激的な進歩と技術的飛躍にもかかわらず、銀行のリーダーは2つの優先事項にのみ集中する必要があります。最初の優先事項は、自社のデータ、製品、サービスをAIプラットフォームに読み取られ、認識され、推奨されるようにする方法です。
小売業者と銀行は、Amazonに商品を載せるように、または販売時点で資金調達を埋め込むように、ChatGPTやGensparkなどのサイトに直接オファリングを統合することはできません。しかし、AIエージェントがオファリングをスキャンして消化できるように、データ構造とワークフローを変更することはできます。これは、すべてのデータを機械可読にし、すべてのワークフローをデジタルにすることを意味します。
続きを読む： AIエージェントは銀行口座を開設できない。3つの動きは、その必要がなくなることを示唆している。
AIエージェントにとって、PDFはブラックボックスです。AIエージェントがより効率的に読み取るのは、APIと構造化メタデータに保存されたデータです。銀行は複雑な与信ポリシーを、消費可能なロジックに変換する必要があります。これが信用の民主化です：小規模銀行でさえ、そのローン条件を巨大なグローバル企業やフィンテックと同様に「クローラブル」で「エージェント対応」にすることです。
銀行は、消費者が自社の「デジタル玄関口」に来ることに慣れています。エージェンティック時代には、玄関口は存在しません。代理として機能するエージェントだけが存在します。銀行が優れたアプリだけを構築するなら、結局誰も訪れない目的地を構築していることになります。
たとえば、Schema.orgなどのフォーマットを使用することで、銀行のウェブページは商品名、金利、手数料、資格、条件などのデータを、AIボットが読み取れる方法で明確にラベル付けできます。ページはクロール可能でクリーンであり、ログインやペイウォールの背後に隠れておらず、コンテンツブロックなしで読み込まれる必要があります。
1つの統合で、銀行を数十万の小売業者と接続可能
銀行の2番目の優先事項は、自社の商品をサードパーティのエージェンティックコマースショッピングおよびチェックアウトシステム内で利用可能にすることです。これは難しそうに聞こえるかもしれませんが、そうではありません。これは、航空会社が電話予約からExpediaなどのオンラインプラットフォームに移行した方法や、ホテルがAPIを使用してBookingに移行した方法と考えてください。APIは2つのシステムを接続するソフトウェアと考えることができます。この場合、APIはAIエージェントを銀行のシステムに接続するMCP（Model Context Protocol）です。
銀行は、エージェンティックコマースの時代に参加するために、何千もの個別のエンドポイントを構築することを目指すべきではありません。代わりに、オーケストレーションとAIエージェンティック融資の両方をサポートするサードパーティプロバイダーとのパートナーシップを活用することで、貸し手は「ユニバーサル翻訳機」にアクセスできます。これにより、小規模なコミュニティバンクからティア1の金融機関まで、あらゆる規模の銀行が即座にデジタル流通を拡大し、流動性を提供し、プラットフォームがエージェンティックコマース環境への接続性を提供することができます。
融資オーケストレーションプラットフォームは、金融機関と加盟店ネットワークを接続します。これにより、銀行は時間とコストのかかる個別のパートナーシップを構築することなく、1つの統合で数百または数千の小売業者と統合できます。
このエコシステムにより、銀行は数十または数百の個別の統合を管理することなく、今日の消費者がますます購入を行っている場所にデジタル流通を拡大できます。
コンプライアンスのためにゼロから構築されたサードパーティのテクノロジーパートナーは、通常、主要な業界標準の実装と順守を管理し、機関が規制上の期待とセキュリティのベストプラクティスに追いつくのを支援します。
「消費者向け」から「エージェント向け」の現実へのピボットに関する最終的な考察
オンラインショッピングチャネルと融資ファネルは変わりました。機能、テクノロジー、AIプロセスはまだ形成途上ですが、どの銀行や貸し手も、重要なコンプライアンスと規制の監督を損なうことなく、シンプルかつ効果的なAIデジタル変革フレームワークを開発できます。このフレームワークにより、銀行は融資プログラムとデータセットをAI可読にし、適切なサードパーティ統合プロバイダーと提携して新規および既存の顧客にリーチすることで、消費者向けシステムからエージェント向けテクノロジーへとピボットできます。