AIエージェントがシンガポールの銀行におけるローン審査と顧客サービスを変革する
AIエージェントがシンガポールおよびそれ以外で銀行業務を効率化
金融サービス企業が世界中で、またシンガポールでも、融資の審査を加速し、顧客のオンボーディング期間を短縮するために人工知能 (AI) エージェントを導入しつつあると、The Straits Times が報じた。絶えずプロンプトを出し続ける必要がある従来型の生成AIツールとは異なり、AIエージェントは、人間の介入を最小限に抑えながら、意思決定を行い、複雑なタスクを実行し、ワークフローを管理できる。
AIエージェントは従来のAIとどう違うか
従来型のAIとエージェント型AIの区別は、金融分野のアプリケーションにおいて重要だ。従来型のAIは、顧客が融資の対象になるかどうかを説明するかもしれない。一方でエージェント型AIは、顧客を評価し、適格性を判断し、数日ではなく数時間で融資を承認できると、専門家は The Straits Times に語った。
手作業のデータ入力や紙が多いプロセスは、これまで融資の承認を遅らせてきた。銀行は、人間の従業員にファイルを渡す前に、書類を処理し、初期のリスク分析を行うためにAIエージェントを使っていると述べたのは、AIおよびエージェント型自動化ソフトウェアを開発するグローバル企業 UiPath の、南アジア担当のエリア・バイスプレジデントである Deb Deep Sengupta だ。
融資承認の申請
Sengupta によると、米国の Lake Michigan Credit Union は、データ収集とファイル例外を扱うためにAIエージェントを導入し、融資サイクル時間を10日短縮した。ファイル例外は、融資申請に、審査の標準ガイドラインに照らして承認を妨げる、欠落・誤り・古くなった情報が含まれている場合に発生する。
住宅ローン、自動車ローン、そして中小企業向けローンにおけるインテリジェントなクレジット・アンダーライティングは、別の適用領域だ。AIエージェントは、さまざまな情報源から申請者データを自動的に集約して分析できると、McKinsey & Company の AI 部門 QuantumBlack のパートナー兼データサイエンティストである Dr Paul Beaumont は述べた。
ドイツの Deutsche Bank は、別のデータソースを取り入れることでリスク評価を強化しながら、エージェント型AIによってより迅速な融資承認を実現していると、Dr Beaumont は指摘した。Salesforce ASEAN のソリューション担当バイスプレジデント兼チーフテクノロジーオフィサーである Gavin Barfield は、さらに「融資の発見」――顧客の財務状況に合わせた融資商品を特定し評価するプロセス――はAIエージェントで自動化でき、人間の融資担当者は、借り手に助言し、信頼できる関係を築くことに集中できると付け加えた。
顧客サービスと保険のアプリケーション
顧客サービスは、AIエージェントを展開するもう一つの重要領域だ。保険会社は、顧客とのやり取りにエージェント型AIを導入し、請求の処理を加速していると、Priscilla Chong は述べた。同氏は、Amazon Web Services Singapore の managing director（代表取締役）だ。
シンガポール拠点のinsurtech企業である Bolttech は、エージェント型AIを使って、先進的なスピーチ・ツー・スピーチ型チャットボットを駆動し、顧客の保険契約に関する質問を扱い、日常的な請求を処理し、ほぼ瞬時の応答時間で問い合わせに応答している。
保険会社 Singlife は、10月に Salesforce と提携して、より迅速でより正確な回答を提供することで顧客サービスの効率を高めるAIエージェントを立ち上げた。今回の導入は、Singlife のプロダクトマニュアル、トレーニングガイド、その他の資料から情報にアクセスするための Salesforce の Agentforce プラットフォームを活用している。これは、通常であれば顧客サービスの担当幹部が手作業で探し回る必要がある情報だ。Singlife は、エージェント型AIの拡大を、自社の金融アドバイザーの担当者にも検討している。
シンガポール銀行は、10月に「富の源泉（source-of-wealth）」レポートを生成するエージェント型AIツールを立ち上げた。これは、個人または法人の総資産と、その出所を詳述するものだ。このツールにより、通常の10日から最短で1時間程度へと生成時間が短縮され、リレーションシップマネージャーがクライアントとのエンゲージメントや自社のポートフォリオの見直しにより多くの時間を振り向けられるようになる。
不正検知とコンプライアンス
AIエージェントは、不正検知と対応能力を強化する。Dr Beaumont によると、エージェントは取引ストリームをリアルタイムで監視し、異常なパターンを特定し、侵害された口座を瞬時に凍結できるという。これにより金融損失を大幅に減らし、顧客を守れる。
最もインパクトの大きい応用の一つは、数十万件のアラートを数秒でクリアできることだ――この作業は、人間のアナリストであれば、アラート1件あたり30〜90分かかるはずだと、Dr Beaumont は指摘した。
AIエージェントは、知るべきあなたの顧客 (KYC) のプロセスも自動化し、マネーロンダリング対策を補強している。Sengupta は、AIエージェントは、身元確認を自動化し、法人データを照合し、必要書類を収集することで、顧客のデューデリジェンスを処理できると説明した。
今後の展開とヒューマン・イン・ザ・ループモデル
専門家は、自律的な市場分析と、最小限の人間の介入でのトレーディング、そしてリレーションシップマネージャーや銀行アナリストのアシスタントとして機能する役割特化型エージェントを、将来の応用として挙げた。Dr Beaumont は、「銀行は、市場にはまだ存在しないまったく新しい商品を開発している」と述べた。
AIの能力が拡大する一方で、人間の判断は依然として重要だ。Sengupta は、「実際には、金融サービス機関は、AIが下準備を実行し、人間がその結果を検証し、その後AIがワークフローを完了するというモデルに従う」と強調した。
顧客との信頼関係づくりは、本質的に人間の仕事であり、とりわけウェルスマネジメントやファイナンシャルアドバイザリーにおいてそうだ。Chong は、「クライアントとの関係は、信頼、共感、そして個々の事情への深い理解に基づいて築かれる――AIにはそれを再現できない」と述べた。
複雑でハイリスクな意思決定は、人間が担い続ける。AIがデータに基づく推奨を提供していても、人間は、きめ細かな判断や倫理的な考慮を適用できると、Dr Beaumont は述べた。
