_Yaacov Martin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発見！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読んでいます*** * *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970億ドルを支出する見込みです。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、新たな競争優位性として浮上しているのが「発見可能性」です。すでに、44%の消費者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金融アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者向けにローンオプションを提示する事例が増えているだけでなく、最終的には彼らのために申請を完了し、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分証明の確認、そして自動化されたアンダーライティングの開始まで、すべてを処理する可能性があります。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で、今投資する金融機関は、信用エコシステムの中心に留まることができます。AI採用を遅らせる銀行は、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スキップし、よりスマートで自動化された代替案を選ぶため、完全に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**--------------------------------------------ローンを検索し申請するためにAIエンジンを使用することは、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AIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値に達する見込みです。そして、この機会は銀行や金融機関にとって巨大ですが、これは新たな問題を前面に押し出します：不可視性。AIエンジンはローンを質で発見してランク付けするのではなく、可読性によってランク付けします。これは、回答エンジン最適化（AEO）として知られています。ローン商品が簡単に取り込むために構造化されていない場合、考慮されません。たとえば、貸し手のAPRと適格基準がPDF内に埋もれている場合、AIエンジンはそのローンを浮上させません。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、構造化された形式で明確に説明される必要があります—商品タイプ、APR、条件、および適格基準。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化、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目に見えなくなる可能性があります。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エージェントがローンを浮上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、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。たとえば、顧客がローン基準をAIエージェントの検索エンジンに入力すると、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即座に表示されることになります。ワンクリックで、顧客は条件付きのローン承認を受け取ります。これはすべて機械読み取り可能なデータとAPI駆動のワークフローによって実現されています。API駆動の貸付技術、デジタル化されたユーザージャーニー、非サイロ化されたデータ、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、競争の場にも立てません。このような環境では、より良い貸し手であることは無関係であり、発見可能でないなら意味がありません。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%の銀行は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実装に苦労しています。「59%の銀行員は、レガシーシステムを主要なビジネスの課題と見なしており、それを「スパゲッティ」のような相互接続された古い技術の集合体と説明しています。」 **公平性と新しいコンプライアンスの最前線**------------------------------------------------発見可能性がエージェント貸付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最前線です。AIエンジンは、AI発見可能性のために最適化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貸し手のカテゴリ全体を排除する脅威もあります。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貸付は、バイアスのかかった貸付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浮上させるかについて透明性がなければ、消費者は、適切な商品ではなく、適切なインフラを持つ貸し手によって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作り出します。規制当局は「あなたの銀行の古いインフラは、最良の商品へのアクセスを効果的に妨げていませんか？」と尋ねるかもしれません。数十年にわたり、規制の厳格な監視は貸付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、エージェント貸付が根付くにつれ、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、制度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、エージェント貸付は、迅速さと柔軟性のために構築されたフィンテックに最適のように見えます。しかし、その利点は独占的ではありません。銀行はただオペレーティング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、貸付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、各ステップが機械読み取り可能でAPIアクセス可能であることを確保するための調整されたシステム、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層は、ID確認、KYC/KYB、詐欺対策、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を含む、すべての重要な機能およびサードパーティ機能を統合します。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された技術スタックで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、これらすべての重要な統合はサイロ化されたままとなり、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層は単なる助けではなく、レガシー銀行がそのインフラ全体を破壊することなくエージェント貸付エコシステムで競争するための橋なのです。インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、貸付ファunnelのコントロールを取り戻し、AIプラットフォームが彼らの製品を浮上させ、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ことを確保します。
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970億ドルを支出する見込みです。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、新たな競争優位性として浮上しているのが「発見可能性」です。すでに、44%の消費者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金融アドバイスや詐欺検出を超えて進化しています。消費者向けにローンオプションを提示する事例が増えているだけでなく、最終的には彼らのために申請を完了し、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分証明の確認、そして自動化されたアンダーライティングの開始まで、すべてを処理する可能性があります。
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で、今投資する金融機関は、信用エコシステムの中心に留まることができます。AI採用を遅らせる銀行は、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スキップし、よりスマートで自動化された代替案を選ぶため、完全に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
ローンを検索し申請するためにAIエンジンを使用することは、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AIエージェントは2032年までに42.8億ドルの価値に達する見込みです。そして、この機会は銀行や金融機関にとって巨大ですが、これは新たな問題を前面に押し出します：不可視性。
AIエンジンはローンを質で発見してランク付けするのではなく、可読性によってランク付けします。これは、回答エンジン最適化（AEO）として知られています。ローン商品が簡単に取り込むために構造化されていない場合、考慮されません。
たとえば、貸し手のAPRと適格基準がPDF内に埋もれている場合、AIエンジンはそのローンを浮上させません。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、構造化された形式で明確に説明される必要があります—商品タイプ、APR、条件、および適格基準。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化、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目に見えなくなる可能性があります。
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エージェントがローンを浮上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、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。
たとえば、顧客がローン基準をAIエージェントの検索エンジンに入力すると、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即座に表示されることになります。ワンクリックで、顧客は条件付きのローン承認を受け取ります。これはすべて機械読み取り可能なデータとAPI駆動のワークフローによって実現されています。
API駆動の貸付技術、デジタル化されたユーザージャーニー、非サイロ化されたデータ、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、競争の場にも立てません。このような環境では、より良い貸し手であることは無関係であり、発見可能でないなら意味がありません。
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%の銀行は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実装に苦労しています。「59%の銀行員は、レガシーシステムを主要なビジネスの課題と見なしており、それを「スパゲッティ」のような相互接続された古い技術の集合体と説明しています。」
公平性と新しいコンプライアンスの最前線
発見可能性がエージェント貸付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最前線です。AIエンジンは、AI発見可能性のために最適化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貸し手のカテゴリ全体を排除する脅威もあります。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貸付は、バイアスのかかった貸付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浮上させるかについて透明性がなければ、消費者は、適切な商品ではなく、適切なインフラを持つ貸し手によって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作り出します。規制当局は「あなたの銀行の古いインフラは、最良の商品へのアクセスを効果的に妨げていませんか？」と尋ねるかもしれません。
数十年にわたり、規制の厳格な監視は貸付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、エージェント貸付が根付くにつれ、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、制度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、エージェント貸付は、迅速さと柔軟性のために構築されたフィンテックに最適のように見えます。しかし、その利点は独占的ではありません。銀行はただオペレーティング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、貸付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、各ステップが機械読み取り可能でAPIアクセス可能であることを確保するための調整されたシステム、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層は、ID確認、KYC/KYB、詐欺対策、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を含む、すべての重要な機能およびサードパーティ機能を統合します。
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された技術スタックで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、これらすべての重要な統合はサイロ化されたままとなり、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層は単なる助けではなく、レガシー銀行がそのインフラ全体を破壊することなくエージェント貸付エコシステムで競争するための橋なのです。
インフラを近代化し、ワークフローを自動化した銀行は、貸付ファunnelのコントロールを取り戻し、AIプラットフォームが彼らの製品を浮上させ、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ことを確保します。