* * ***トップフィンテックニュースとイベントを発見！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営者が読んでいます*** * *「2022年から2028年の間に、フィンテック業界の収益は従来の銀行セクターのほぼ3倍の速度で成長すると予測されている」 – 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3948.8億ドルの価値になり、2032年までに11264.6億ドルに達する見込み」 – フォーチュン・ビジネス・インサイト、2025年6月9日顧客エンゲージメントは、従来の銀行・金融機関とフィンテックを区別する重要な差別化要素の一つです。シームレスな顧客オンボーディングから認証、取引の実行、その後のサービスや苦情対応に至るまで、フィンテックは従来の金融機関を凌駕しています。時間とともに、フィンテックはギャップを埋め、顧客エンゲージメントにおいて優位性を築こうと努力しています。調査によると、これは最も重要な要素の一つであり、収益改善につながるとされています。 デジタル技術の進展や銀行の努力にもかかわらず、顧客サービスは依然として改善の余地が大きい分野です。「パーソナライズ」と「顧客サービスのスピード」は満足度調査で低評価を受けており、銀行や金融サービス組織が質を向上させる絶好の機会となっています。このギャップは、資産運用顧客においてさらに拡大しており、パーソナライズや専門知識の必要性が最も高く、信頼と忠誠心を築く上で重要です。ここで、専門的なドメイン知識を持つAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客対応を推進できます。顧客サービスはビジネスの最前線にあり、満足度だけでなく、長期的な忠誠心や生涯価値を高める役割も担います。 複数の専門エージェントを持つエージェント型AIメッシュは、顧客のやり取り履歴や感情分析、ライフイベント、競合の製品・料金の分析、市場動向の分析などを同時に行い、情報豊富なガイダンスを提供します。NLPや音声認識技術を活用することで、顧客の好むスタイルや言語に自然にマッチし、オムニチャネル対応も可能です。GenAIの利点は実在し、最近の銀行の導入例も良好な結果を示しています。体験の向上は大きな恩恵の一つです。 AIと人間の協働は、最近の技術革新の中でも最も相互に利益をもたらす成果の一つです。人工知能システムは膨大なデータの処理、トレンドやパターンの正確かつ高速な識別に卓越しています。生成AIはこの能力をさらに進化させ、人間のエージェントに対して顧客体験やエンゲージメントを向上させる推奨を生成します。かつては超富裕層だけの特権だった個人資産アドバイザーも、AIエージェントによって民主化され、より多くの顧客に提供できるようになっています。銀行は、多くの顧客の個人情報や取引履歴を把握しているため、税務計画や投資アドバイス、さらには個人アシスタントとしてのサービスを提供できます。AIエージェントにより複雑で個人的なタスクを段階的に処理させることで、優れた顧客体験を提供し、忠誠心と生涯価値を高めることが可能です。**エージェント型AIとその熱狂的な注目**--------------------------------------ガートナーの2025年技術トレンドでは、エージェント型AIが2025年のトップトレンドに位置付けられています。MITSMRの2025年AI＆データリーダーシップエグゼクティブベンチマーク調査も同様の予測をしています。エージェント型AIとは何か？HBRによると、「AIシステムやモデルが、絶え間ない人間の指導なしに自律的に行動し、目標を達成できるもの」と定義されます。これは、「ユーザーの目標や目的、解決しようとする問題の文脈を理解する」自己学習型のシステムであり、高度な推論や創造的能力を持つGenAIモデルを活用して、多段階の複雑な問題を解決します。エージェント型メッシュは、複数のエージェントが同時にタスクを実行し、単一の目的に沿って協働するチームです。 「エージェント型AIシステムは、その超強化された推論と実行能力により、多くの人間と機械の協働の側面を変革することを約束します。自律的に計画や意思決定を行い、生産性や革新性、洞察力を向上させる」 – HBR、2024年12月**エージェント型AI顧客サービスシステムの一例**--------------------------------------------------------------------これらのエージェントは同時にタスクを実行し、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対応します。専門的な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その分野のエキスパートとなります。資産運用に関する研究やデータの豊富な組織ライブラリは、AIエージェントの訓練に活用できるリソースです。顧客サービスの主要なユースケースには次のようなものがあります：* バーチャルファイナンシャルアドバイザー * 顧客プロファイリング * リアルタイム詐欺監視 * ルーチン作業の実行 * レポーティング顧客を知る第一歩である顧客プロファイリングは、顧客エンゲージメントを促進する重要なユースケースです。銀行が顧客を深く理解すればするほど、より良いサービスと長期的な関係構築が可能になります。これは非常に手間のかかる作業ですが、技術の進歩により、OCR技術やさまざまな自動化レベルの導入によって、情報の取得・処理・活用の効率は大きく向上しています。自律型AIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスかつ複数の活動を同時に行うことを可能にします。AIエージェントは、生体認証や顔認識、API連携による書類検証などのAIツールを駆使し、同時並行で検証を行いながらデータを収集します。 証拠が示すように、現行のプロセスは、ライブネス検査などの認証を回避しようとする不正行為者に脆弱です。AIエージェントは、デバイスの角度や背景で動作している不正ソフトウェアの検出など、文脈的な信号を分析してこのプロセスを堅牢にします。さらに、非構造化データの処理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し、リスクプロファイリングを強化します。この深い分析とリアルタイムの検証により、セキュリティレベルが向上し、巧妙な詐欺行為を未然に防ぐことが可能となります。これにより、信頼性が高まり、顧客エンゲージメントと忠誠心が向上します。### **学び：*** 一つの顧客とのやり取りには、最近の取引、商品推薦、請求エラーなど複数の問い合わせが含まれることが多い。* 従来のチャットボットは、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ある。* 従来のチャットボットは、資産運用商品に関する投資取引を実行して顧客ポートフォリオを管理できない。* エージェント型AIは、より高度なレベルで動作し、次のように機能します：常に人間の介入なしに行動できる自律性。特定の結果を追求し達成する目標志向の知能。動的な意思決定を可能にするリアルタイム推論能力。* これらのシステムは：微妙なニュアンスや自然言語を理解できる。長く複雑な対話でも文脈を維持できる。CRMやERP、内部知識ベースなどのツールを統合・調整できる。* 顧客エンゲージメントにおいて、エージェント型AIは次のような価値を提供します：24時間対応の人間に近いサポート。複雑で層状の顧客問題をスケーラブルに処理。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動的な会話。* このアプローチは、基本的な問い合わせ解決を超え、問題の完全な所有とエンドツーエンドの解決を保証します。### **業界リーダーへのアクション提言：**次に求められるのは、実験だけでなく、エージェント型AIを変革的に運用化するための戦略的なステップです。まず、パイロット疲れを脱し、「コパイロットモード」で高インパクトの顧客エンゲージメントユースケースを選定し、テストを行うこと。これは、人間のエージェントを補完し、置き換えないことを意味します。次に、フロントラインのチームにAIと共に働くためのトレーニングに投資し、AIをパートナーとし、並列のプロセスとしないこと。三つ目は、予算モデルをライセンスごとから成果に基づくサービス契約にシフトし、解決ごとに支払う方式にすること。四つ目は、マーケティング、サービス、オペレーションなどのサイロを越えたデータ統合を進め、これらのシステムに必要なコンテキストを供給すること。そして最後に、信頼を基盤にリードし、倫理的なガードレールを設置し、パフォーマンスを透明に測定し、顧客に対して機械が問い合わせを処理している一方で、人間も常に関与していることを伝えることです。この新時代に勝つためには、技術を構築するだけでなく、人とプロセスを活用してその影響を拡大することが重要です。参考資料： - https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/ - https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html - https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025 - https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/ - マッキンゼーによるフィンテックの成長予測 | McKinsey - https://www.fortunebusinessinsights.com/ - フィンテック市場の概要と規模、シェア、価値 | 成長予測【2032】
Agentic AI - 金融サービスにおける顧客エンゲージメントの向上
トップフィンテックニュースとイベントを発見！
FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう
JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの経営者が読んでいます
「2022年から2028年の間に、フィンテック業界の収益は従来の銀行セクターのほぼ3倍の速度で成長すると予測されている」 – 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3948.8億ドルの価値になり、2032年までに11264.6億ドルに達する見込み」 – フォーチュン・ビジネス・インサイト、2025年6月9日
顧客エンゲージメントは、従来の銀行・金融機関とフィンテックを区別する重要な差別化要素の一つです。シームレスな顧客オンボーディングから認証、取引の実行、その後のサービスや苦情対応に至るまで、フィンテックは従来の金融機関を凌駕しています。時間とともに、フィンテックはギャップを埋め、顧客エンゲージメントにおいて優位性を築こうと努力しています。調査によると、これは最も重要な要素の一つであり、収益改善につながるとされています。
デジタル技術の進展や銀行の努力にもかかわらず、顧客サービスは依然として改善の余地が大きい分野です。「パーソナライズ」と「顧客サービスのスピード」は満足度調査で低評価を受けており、銀行や金融サービス組織が質を向上させる絶好の機会となっています。このギャップは、資産運用顧客においてさらに拡大しており、パーソナライズや専門知識の必要性が最も高く、信頼と忠誠心を築く上で重要です。ここで、専門的なドメイン知識を持つAIエージェントが、魅力的でインテリジェントな顧客対応を推進できます。顧客サービスはビジネスの最前線にあり、満足度だけでなく、長期的な忠誠心や生涯価値を高める役割も担います。
複数の専門エージェントを持つエージェント型AIメッシュは、顧客のやり取り履歴や感情分析、ライフイベント、競合の製品・料金の分析、市場動向の分析などを同時に行い、情報豊富なガイダンスを提供します。NLPや音声認識技術を活用することで、顧客の好むスタイルや言語に自然にマッチし、オムニチャネル対応も可能です。GenAIの利点は実在し、最近の銀行の導入例も良好な結果を示しています。体験の向上は大きな恩恵の一つです。
AIと人間の協働は、最近の技術革新の中でも最も相互に利益をもたらす成果の一つです。人工知能システムは膨大なデータの処理、トレンドやパターンの正確かつ高速な識別に卓越しています。
生成AIはこの能力をさらに進化させ、人間のエージェントに対して顧客体験やエンゲージメントを向上させる推奨を生成します。かつては超富裕層だけの特権だった個人資産アドバイザーも、AIエージェントによって民主化され、より多くの顧客に提供できるようになっています。
銀行は、多くの顧客の個人情報や取引履歴を把握しているため、税務計画や投資アドバイス、さらには個人アシスタントとしてのサービスを提供できます。AIエージェントにより複雑で個人的なタスクを段階的に処理させることで、優れた顧客体験を提供し、忠誠心と生涯価値を高めることが可能です。
エージェント型AIとその熱狂的な注目
ガートナーの2025年技術トレンドでは、エージェント型AIが2025年のトップトレンドに位置付けられています。MITSMRの2025年AI＆データリーダーシップエグゼクティブベンチマーク調査も同様の予測をしています。
エージェント型AIとは何か？HBRによると、「AIシステムやモデルが、絶え間ない人間の指導なしに自律的に行動し、目標を達成できるもの」と定義されます。これは、「ユーザーの目標や目的、解決しようとする問題の文脈を理解する」自己学習型のシステムであり、高度な推論や創造的能力を持つGenAIモデルを活用して、多段階の複雑な問題を解決します。エージェント型メッシュは、複数のエージェントが同時にタスクを実行し、単一の目的に沿って協働するチームです。
「エージェント型AIシステムは、その超強化された推論と実行能力により、多くの人間と機械の協働の側面を変革することを約束します。自律的に計画や意思決定を行い、生産性や革新性、洞察力を向上させる」
– HBR、2024年12月
エージェント型AI顧客サービスシステムの一例
これらのエージェントは同時にタスクを実行し、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対応します。専門的な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その分野のエキスパートとなります。資産運用に関する研究やデータの豊富な組織ライブラリは、AIエージェントの訓練に活用できるリソースです。
顧客サービスの主要なユースケースには次のようなものがあります：
顧客を知る第一歩である顧客プロファイリングは、顧客エンゲージメントを促進する重要なユースケースです。銀行が顧客を深く理解すればするほど、より良いサービスと長期的な関係構築が可能になります。これは非常に手間のかかる作業ですが、技術の進歩により、OCR技術やさまざまな自動化レベルの導入によって、情報の取得・処理・活用の効率は大きく向上しています。自律型AIエージェントは、このプロセスをさらに変革し、シームレスかつ複数の活動を同時に行うことを可能にします。
AIエージェントは、生体認証や顔認識、API連携による書類検証などのAIツールを駆使し、同時並行で検証を行いながらデータを収集します。
証拠が示すように、現行のプロセスは、ライブネス検査などの認証を回避しようとする不正行為者に脆弱です。AIエージェントは、デバイスの角度や背景で動作している不正ソフトウェアの検出など、文脈的な信号を分析してこのプロセスを堅牢にします。さらに、非構造化データの処理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し、リスクプロファイリングを強化します。この深い分析とリアルタイムの検証により、セキュリティレベルが向上し、巧妙な詐欺行為を未然に防ぐことが可能となります。これにより、信頼性が高まり、顧客エンゲージメントと忠誠心が向上します。
学び：
常に人間の介入なしに行動できる自律性。
特定の結果を追求し達成する目標志向の知能。
動的な意思決定を可能にするリアルタイム推論能力。
微妙なニュアンスや自然言語を理解できる。
長く複雑な対話でも文脈を維持できる。
CRMやERP、内部知識ベースなどのツールを統合・調整できる。
24時間対応の人間に近いサポート。
複雑で層状の顧客問題をスケーラブルに処理。
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動的な会話。
業界リーダーへのアクション提言：
次に求められるのは、実験だけでなく、エージェント型AIを変革的に運用化するための戦略的なステップです。まず、パイロット疲れを脱し、「コパイロットモード」で高インパクトの顧客エンゲージメントユースケースを選定し、テストを行うこと。これは、人間のエージェントを補完し、置き換えないことを意味します。次に、フロントラインのチームにAIと共に働くためのトレーニングに投資し、AIをパートナーとし、並列のプロセスとしないこと。三つ目は、予算モデルをライセンスごとから成果に基づくサービス契約にシフトし、解決ごとに支払う方式にすること。四つ目は、マーケティング、サービス、オペレーションなどのサイロを越えたデータ統合を進め、これらのシステムに必要なコンテキストを供給すること。そして最後に、信頼を基盤にリードし、倫理的なガードレールを設置し、パフォーマンスを透明に測定し、顧客に対して機械が問い合わせを処理している一方で、人間も常に関与していることを伝えることです。この新時代に勝つためには、技術を構築するだけでなく、人とプロセスを活用してその影響を拡大することが重要です。
参考資料：