_**トム・バーン** は、nCino における商業融資の商業担当ジェネラルマネージャーです。**_* * ***トップのフィンテックニュースとイベントをチェック！****FinTech Weekly のニュースレターを購読****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna などの経営幹部に読まれています*** * *人工知能は、もはや金融における未来の概念ではありません。この変化が最も見て取れる分野の1つが商業融資です。オンボーディングからリスク評価まで、AI はかつて書類作業や長いリードタイムによって定義されていたプロセスのより奥深くへと進出しています。期待されるのは、より迅速な承認、より賢い判断、そしてバンカーがリレーションシップに集中するための時間の創出です。しかし、まだ疑問は残っています――特に、公平性、透明性、そしてデータの価値を本当に解き放つには何が必要なのか、という点です。このインタビューでは、**nCino の商業融資ゼネラルマネージャーであるトム・バーン** からお話を伺います。彼は、従来型の銀行と **フィンテック** の双方での経験を持っています。現在、彼は、商業銀行がデータとインテリジェント・オートメーションをどのように活用して融資判断を改善できるのか――そしてより良いサービスを提供できるのか――に注目しています。会話は、説明可能なAIから、今後数年で商業バンカーが何を行うことになるのかまで、あらゆることに触れています。**バーンはまた、次の点を明確にしています。意味のある形でAIを活用することとは、既存のデータを有用にすることです。**下記に全文インタビューを掲載しています！* * ***R: ご自身のキャリアの歩みと、nCino における EMEA & International Onboarding – Product and Engineering のゼネラルマネージャー職に、どのように移行したのか少し共有していただけますか？** **T:** nCino に入社する前は、Lloyds Banking Group でリレーションシップマネジメント、その後デリバリーに携わっており、商業銀行においてさまざまなデジタルトランスフォーメーションのプロジェクトの導入を管理していました。私は 2017 年に nCino に参加し、最初はデリバリーリードとして働き、その後 EMEA のプロダクト責任者になりました。私は 2021 年から、ゼネラルマネージャー、EMEA – プロダクトおよびエンジニアリング の職に就いています。最近はスコープをオンボーディングへと移し、EMEA 地域の金融機関におけるクライアント・ライフサイクル・マネジメントの機会に注力し、nCino プラットフォーム内でのオンボーディングプロセスを強化しています。実際には、機関に対して、デジタルチャネルと人的チャネルの両方でオンボーディングを合理化するためのプロセス、データ、インテリジェント・オートメーション、そして接続性を備えさせることで、新規および既存のクライアントに関わる重要なアクティビティの管理方法を変えていきます。 **R: 従来型の銀行とフィンテックの両方で働いた経験を踏まえ、テクノロジーが商業融資を形作るうえで最も大きな違いとしてどのような点を見てきましたか？** **T:** 従来型の銀行はリレーションシップ重視で、お客さまに価値をもたらし、金融目標の達成を支援することに重点を置いています。デジタルトランスフォーメーション以前は、仕事道具は小切手帳でした。今では、銀行は外出先でも利用できるようにするデジタルフロントエンドへ大きく投資しています。**しかし、銀行はいまだに、こうした同じ運用上の非効率や手作業のプロセスをバックエンドへ持ち込むことに苦戦しています。**ここでフィンテックが大きな役割を果たします。テクノロジーは最初に、デジタル化されたデータの保存とやり取りの必要性に対応することに注力されました。そこで出てくるのが「**クラウドバンキング**」という言葉です。現在は、クラウド基盤上で確立されたワークフローを使いながら、フィンテックが AI とデータ・インテリジェンスによって銀行のデータを強化しています。この次の進化により、ローン担当者が、オンボーディング時に取得された膨大な量のデータを見直し、それを解釈しやすい分析に取りまとめることが、より容易になっています。これにより、既存のプロセスはより効率的になり、もともと手作業の調査が必要だったステップについての洞察が得られ、銀行が顧客に集中するための貴重な時間も取り戻せます。**R: AI は金融サービスの多くの側面を変革しています。ご経験に基づくと、近年、AI が商業融資にもたらした最も重要な変化は何でしょうか？** **T:** AI は商業融資の多くの側面を急速に変えています。AI によって、融資担当者がクライアントに高いレベルのパーソナライズを提供できるようになったことは、最大級の変化の1つです。従業員が、顧客の固有の目標や状況に対応するために必要なツールを手にすることで、AI は承認までの時間をより速めると同時に、顧客向けに洗練されたソリューションを提供し、さらに顧客体験を強化しています。**AI ツールは、信用評価、詐欺検知、コンプライアンスのようなプロセスを改善するためにも導入されており、人為的なミスの可能性を減らし、顧客に対してより高い確実性を提供しています。** nCino では、データの価値を引き出して活用につなげることで、市場にインパクトのある形で AI イノベーションをもたらす立場として、私たちは独自の位置にあります。プラットフォームの幅広さゆえに、オートメーションを創出し、プロセスにインテリジェンスを組み込む機会が非常に多いと見ています。 **R: AI 主導の融資モデルにおけるバイアスは、ますます懸念されています。融資判断に AI を統合する際に、公平性と透明性をどのように担保する方針ですか？** **T:** これは nCino において私たちが継続的に考えていることです。バイアスを取り除く最善の方法は、説明可能な AI モデルを採用することです。これは、不公平な融資慣行を防ぐうえで重要で、借り手との信頼を築くことにもつながります。適切に使われるなら、AI の統合は、さまざまなメカニズムを通じて融資判断における公平性を高める可能性があります。たとえば、AI はオンライン取引のような代替データの種類を分析し、信用スコアが低い、あるいは信用履歴がないといった理由で不利になりがちな借り手の信用リスクを評価できます。 高度な予測分析能力によって、AI は借り手が将来的に直面しうる経済的な困難を予測し、融資側が先回りして支援を提示することで、起こりうるデフォルトを抑えます。同様に、AI は、既存の顧客に対して、当該機関とともに事業を拡大できる機会がどこにあるかを、融資側が見抜くのにも役立ちます。**R: AI が管理・運用上のタスクを担うようになる中で、今後数年の商業バンカーの役割はどのように変わっていくと見ていますか？** **T:** AI が管理タスクを担うためにますます導入されていくことを踏まえ、私たちはこれを商業バンカーの役割に対する補完だと捉えています。そうすることで、従業員は顧客により集中でき、これらの関係を強化できるようになります。より多くの手作業で時間のかかるタスクに AI が投入されるにつれて、銀行が関わる顧客数が増え、顧客満足度も高まることが見込めると思います。加えて、従業員はより深く専門化し、AI によるインサイトが、従業員の専門性が本当に必要とされる場所へと導いていくようになると考えています。私が、AI が商業銀行の業務を改善すると見ているのは、4つの中核領域です。 * インテリジェントなソリューション：銀行が収集する膨大なデータから得た知見に基づき、インテリジェントで AI を搭載したソリューションは、各借り手の特定のニーズや将来の成長計画に合わせてプロダクトを構築し、カスタマイズできます。 * より賢いリスク評価：AI は膨大な量の財務データおよび非伝統的なデータ（例：ニュース記事、ソーシャルメディア）を分析して、より正確で包括的な信用プロファイルを作成できます。これにより、より賢いローンの価格設定につながり、リスクが低減します。 * 詐欺検知：AI は不正な申請や疑わしい行為をリアルタイムで検知し、融資側を潜在的な金融損失から守ります。 * 効率の向上とオートメーション：AI は、ドキュメント分析、検証、生成のようなタスクを自動化でき、処理時間と手作業の負担を大幅に減らします。これにより、以前は手作業のプロセスに使われていた時間を、リレーションシップ構築に振り向けることが可能になります。**R: 融資における AI 搭載ソリューションの導入で直面した最大級の課題は何ですか。また、どのようにそれらを乗り越えましたか？****T:** データは銀行業界を動かしており、銀行がよりデジタル化されるにつれて、銀行が持つデータ量は指数関数的に増えています。しかし、そのデータを管理し、かつ使える状態に保つことは課題になり得ます。クリーンなデータとともに使うことで、AI は顧客の全体像を把握することができ、顧客に関する洞察をより深めることで、信用損失の削減、モニタリングコストの低減、生産性の向上につながる可能性があります。フロントオフィスとバックオフィスをクリーンなデータで揃えることは、従業員の効率を大きく高め、顧客体験を改善するうえで重要です。しかし、機関が「どうすればもっとデータを手に入れられるのか？」と尋ねるべきであるのに対して、「すでに持っているデータからどうやって価値を生み出せるのか？」を問うべきなのに、そうしなければこれらの効率化の成果は達成できません。 私たちが顧客の課題解決において後押しできたことを見ると、データのロックを解除するための最初のステップは、それを理解することです。インテリジェント・オートメーションによって、自社データをより良く使う方法を示すことで、より良い分析、より賢いソリューション、そして顧客との関係を築くためのより多くの時間への扉が開かれます。**R: 先を見据えて、今後の商業融資の未来に最も大きな影響を与えると思う AI の新しいトレンドや革新は何でしょうか？** **T:** AI が予測モデルや生成モデルから進化していくにつれて、エージェント型のソリューションがますます活用され、インテリジェント・オートメーションが複雑なマルチクリックの作業を、シンプルなワンクリックのソリューションへと変えていくことになるでしょう。デジタルソリューションへの需要が高まっていることは、消費者がワンサイズ・フィット・オールのサービスに満足していないことを示しています。競争力を維持するために、金融機関は今後ますますリレーションシップ・マネジメントに注力するようになるはずです。
AIが商業融資を変革する方法 - トム・バーンとのインタビュー
トム・バーン は、nCino における商業融資の商業担当ジェネラルマネージャーです。**
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna などの経営幹部に読まれています
人工知能は、もはや金融における未来の概念ではありません。
この変化が最も見て取れる分野の1つが商業融資です。オンボーディングからリスク評価まで、AI はかつて書類作業や長いリードタイムによって定義されていたプロセスのより奥深くへと進出しています。期待されるのは、より迅速な承認、より賢い判断、そしてバンカーがリレーションシップに集中するための時間の創出です。
しかし、まだ疑問は残っています――特に、公平性、透明性、そしてデータの価値を本当に解き放つには何が必要なのか、という点です。
このインタビューでは、nCino の商業融資ゼネラルマネージャーであるトム・バーン からお話を伺います。彼は、従来型の銀行と フィンテック の双方での経験を持っています。現在、彼は、商業銀行がデータとインテリジェント・オートメーションをどのように活用して融資判断を改善できるのか――そしてより良いサービスを提供できるのか――に注目しています。
会話は、説明可能なAIから、今後数年で商業バンカーが何を行うことになるのかまで、あらゆることに触れています。バーンはまた、次の点を明確にしています。意味のある形でAIを活用することとは、既存のデータを有用にすることです。
下記に全文インタビューを掲載しています！
R: ご自身のキャリアの歩みと、nCino における EMEA & International Onboarding – Product and Engineering のゼネラルマネージャー職に、どのように移行したのか少し共有していただけますか？
T: nCino に入社する前は、Lloyds Banking Group でリレーションシップマネジメント、その後デリバリーに携わっており、商業銀行においてさまざまなデジタルトランスフォーメーションのプロジェクトの導入を管理していました。
私は 2017 年に nCino に参加し、最初はデリバリーリードとして働き、その後 EMEA のプロダクト責任者になりました。私は 2021 年から、ゼネラルマネージャー、EMEA – プロダクトおよびエンジニアリング の職に就いています。
最近はスコープをオンボーディングへと移し、EMEA 地域の金融機関におけるクライアント・ライフサイクル・マネジメントの機会に注力し、nCino プラットフォーム内でのオンボーディングプロセスを強化しています。
実際には、機関に対して、デジタルチャネルと人的チャネルの両方でオンボーディングを合理化するためのプロセス、データ、インテリジェント・オートメーション、そして接続性を備えさせることで、新規および既存のクライアントに関わる重要なアクティビティの管理方法を変えていきます。
R: 従来型の銀行とフィンテックの両方で働いた経験を踏まえ、テクノロジーが商業融資を形作るうえで最も大きな違いとしてどのような点を見てきましたか？
T: 従来型の銀行はリレーションシップ重視で、お客さまに価値をもたらし、金融目標の達成を支援することに重点を置いています。デジタルトランスフォーメーション以前は、仕事道具は小切手帳でした。今では、銀行は外出先でも利用できるようにするデジタルフロントエンドへ大きく投資しています。しかし、銀行はいまだに、こうした同じ運用上の非効率や手作業のプロセスをバックエンドへ持ち込むことに苦戦しています。
ここでフィンテックが大きな役割を果たします。テクノロジーは最初に、デジタル化されたデータの保存とやり取りの必要性に対応することに注力されました。そこで出てくるのが「クラウドバンキング」という言葉です。
現在は、クラウド基盤上で確立されたワークフローを使いながら、フィンテックが AI とデータ・インテリジェンスによって銀行のデータを強化しています。この次の進化により、ローン担当者が、オンボーディング時に取得された膨大な量のデータを見直し、それを解釈しやすい分析に取りまとめることが、より容易になっています。
これにより、既存のプロセスはより効率的になり、もともと手作業の調査が必要だったステップについての洞察が得られ、銀行が顧客に集中するための貴重な時間も取り戻せます。
R: AI は金融サービスの多くの側面を変革しています。ご経験に基づくと、近年、AI が商業融資にもたらした最も重要な変化は何でしょうか？
T: AI は商業融資の多くの側面を急速に変えています。AI によって、融資担当者がクライアントに高いレベルのパーソナライズを提供できるようになったことは、最大級の変化の1つです。
従業員が、顧客の固有の目標や状況に対応するために必要なツールを手にすることで、AI は承認までの時間をより速めると同時に、顧客向けに洗練されたソリューションを提供し、さらに顧客体験を強化しています。
AI ツールは、信用評価、詐欺検知、コンプライアンスのようなプロセスを改善するためにも導入されており、人為的なミスの可能性を減らし、顧客に対してより高い確実性を提供しています。
nCino では、データの価値を引き出して活用につなげることで、市場にインパクトのある形で AI イノベーションをもたらす立場として、私たちは独自の位置にあります。プラットフォームの幅広さゆえに、オートメーションを創出し、プロセスにインテリジェンスを組み込む機会が非常に多いと見ています。
R: AI 主導の融資モデルにおけるバイアスは、ますます懸念されています。融資判断に AI を統合する際に、公平性と透明性をどのように担保する方針ですか？
T: これは nCino において私たちが継続的に考えていることです。バイアスを取り除く最善の方法は、説明可能な AI モデルを採用することです。これは、不公平な融資慣行を防ぐうえで重要で、借り手との信頼を築くことにもつながります。
適切に使われるなら、AI の統合は、さまざまなメカニズムを通じて融資判断における公平性を高める可能性があります。たとえば、AI はオンライン取引のような代替データの種類を分析し、信用スコアが低い、あるいは信用履歴がないといった理由で不利になりがちな借り手の信用リスクを評価できます。
高度な予測分析能力によって、AI は借り手が将来的に直面しうる経済的な困難を予測し、融資側が先回りして支援を提示することで、起こりうるデフォルトを抑えます。同様に、AI は、既存の顧客に対して、当該機関とともに事業を拡大できる機会がどこにあるかを、融資側が見抜くのにも役立ちます。
R: AI が管理・運用上のタスクを担うようになる中で、今後数年の商業バンカーの役割はどのように変わっていくと見ていますか？
T: AI が管理タスクを担うためにますます導入されていくことを踏まえ、私たちはこれを商業バンカーの役割に対する補完だと捉えています。そうすることで、従業員は顧客により集中でき、これらの関係を強化できるようになります。
より多くの手作業で時間のかかるタスクに AI が投入されるにつれて、銀行が関わる顧客数が増え、顧客満足度も高まることが見込めると思います。加えて、従業員はより深く専門化し、AI によるインサイトが、従業員の専門性が本当に必要とされる場所へと導いていくようになると考えています。
私が、AI が商業銀行の業務を改善すると見ているのは、4つの中核領域です。
R: 融資における AI 搭載ソリューションの導入で直面した最大級の課題は何ですか。また、どのようにそれらを乗り越えましたか？
T: データは銀行業界を動かしており、銀行がよりデジタル化されるにつれて、銀行が持つデータ量は指数関数的に増えています。しかし、そのデータを管理し、かつ使える状態に保つことは課題になり得ます。
クリーンなデータとともに使うことで、AI は顧客の全体像を把握することができ、顧客に関する洞察をより深めることで、信用損失の削減、モニタリングコストの低減、生産性の向上につながる可能性があります。
フロントオフィスとバックオフィスをクリーンなデータで揃えることは、従業員の効率を大きく高め、顧客体験を改善するうえで重要です。しかし、機関が「どうすればもっとデータを手に入れられるのか？」と尋ねるべきであるのに対して、「すでに持っているデータからどうやって価値を生み出せるのか？」を問うべきなのに、そうしなければこれらの効率化の成果は達成できません。
私たちが顧客の課題解決において後押しできたことを見ると、データのロックを解除するための最初のステップは、それを理解することです。インテリジェント・オートメーションによって、自社データをより良く使う方法を示すことで、より良い分析、より賢いソリューション、そして顧客との関係を築くためのより多くの時間への扉が開かれます。
R: 先を見据えて、今後の商業融資の未来に最も大きな影響を与えると思う AI の新しいトレンドや革新は何でしょうか？
T: AI が予測モデルや生成モデルから進化していくにつれて、エージェント型のソリューションがますます活用され、インテリジェント・オートメーションが複雑なマルチクリックの作業を、シンプルなワンクリックのソリューションへと変えていくことになるでしょう。
デジタルソリューションへの需要が高まっていることは、消費者がワンサイズ・フィット・オールのサービスに満足していないことを示しています。競争力を維持するために、金融機関は今後ますますリレーションシップ・マネジメントに注力するようになるはずです。