21世紀経済報道記者 唐婧3月17日、プライスウォーターハウスクーパース（PwC）は「AIが金融サービス業の革新とアップグレードを推進」調査報告書を発表し、メディア向けの記者会見を開催した。この調査は2026年1月に完了し、201の銀行、保険、資産運用機関を対象に、20名の業界幹部への深層インタビューも含まれている。報告書は、現在の金融機関におけるAIの主要な適用シナリオを明確にし、顧客サービスの最適化、不正検知、予測分析など複数の分野をカバーしている。銀行、保険、資産運用の三大業界において、ほとんどの回答者はAIを戦略的変革の中核エンジンと位置付けており、単なる効率向上ツールではないと考えている。戦略的ポジショニングの全面的なアップグレードと投資の必要性報告書によると、76％の金融機関がAIを活用して事業戦略の変革と新たな収益源の開拓を計画している。そのうち41％はAIを戦略的変革のエンジンと位置付け、35％は新たな価値創造体系の基盤とみなしている。一方、15％の機関はAIをコスト削減と効率化のツールに過ぎないと考えている。プルース・永道中国管理コンサルティングパートナーの王建平は記者会見で、回答した金融機関はAIによるビジネスの可能性に対して非常に高い期待を寄せていると述べた。彼らにとって、AIの価値は運用効率の向上だけにとどまらず、AIネイティブな経営モデルの再構築、サービス体験の刷新、新たなビジネスモデルの創出において重要な機会であり、逃すことはできない。例えば、香港の地元銀行の幹部はインタビューで次のように述べている。「私たちは単にAIによる効率化を追求しているだけでなく、AIを活用して市場にまだ存在しない新たな価値提案やビジネスモデルを創出したいと考えている。」しかし、戦略の重要性が高まる一方で、その資金投入が十分に追いついていない現状も指摘されている。報告書によると、AI関連の予算は全体のIT予算の10％未満の金融機関が61％に上る。これは、各機関のIT投資においてAIへの支出に30％から40％のギャップが存在することを意味している。王建平は、回答した機関はAI投資によって初期段階で10％から15％のリターンを得ていると述べ、その効果はリスク低減、コンプライアンス効率の向上、収益増加、コスト削減など多方面に及ぶと説明した。一方、短期的な利益だけでなく、市場での地位向上や戦略的成長の拡大、新たな成長機会の発見といった長期的価値も重視しているが、現状の最大の課題はAIへの投資規模が十分かどうかである。主要シナリオの多点展開と人機協働の主流化投資の差はあるものの、コアビジネスシナリオに焦点を当てることで、すでに定量的なリターンが得られ始めており、企業レベルのAI応用においても重点的な開発分野となっている。調査によると、顧客サービスとチャットボットの導入が31％の占める最も一般的なAI適用分野であり、次いで投資と資産管理が28％、不正検知、予測分析、モデル構築、バックエンドの自動化がそれぞれ24％、23％、19％の重要な位置を占めている。注目すべきは、人機協働が現在のAI応用の主流トレンドとなっている点だ。57％の金融機関は、AIを通じて従業員の既存の職能や新たな職能を向上させると回答しており、AIの適用は従業員の代替ではなく、能力補強を目的としている。中国内地の資産・富裕層管理業界の倪清は、業界ごとにAIの導入・適用の重点が異なると述べている。銀行業はリスク管理、マネーロンダリング対策、コンプライアンスに集中し、保険業は代理店の能力向上、顧客サービス、保険金支払いに重点を置いている。資産・富裕層管理では、投資・ポートフォリオ管理やデータ・市場分析にAIが活用されている。同時に、リスクをコントロールしながらAIを適用することは業界の共通認識となっている。記者会見中、21世紀経済報道の記者から「AIの適用において効率と安全性のバランスをどう取るか」という質問に対し、プルース・永道のリスク・規制ビジネス管理コンサルタントの陳彦は、「投資と成果だけでなく、AIのガバナンスも非常に重要だ」と述べた。AIガバナンスはシステム全体の「ブレーキ」の役割を果たし、ブレーキが適切に働かなければ、金融機関は全速力で前進できず、バランスを取るための抑制策が必要となる。具体的には、金融機関はAIガバナンス委員会を設置し、ガバナンスの共通認識を確立すべきだ。委員会はAIの全面的な棚卸しを行い、部門横断的に従業員が使用しているAIツールを把握し、全体像をつかむ必要がある。従業員の積極性を引き出しつつ、リスク意識の教育を強化し、リスク認識を技術の進展に追いつかせることも重要だ。AI投資のペースも適切にコントロールし、資源配分を決定するとともに、過去のITインフラ整備の「煙突式」開発の失敗を繰り返さないよう注意しなければならない。さらに、厳格なアクセス基準を設け、導入されるAI技術の成熟度や新技術のリスク評価を行う必要がある。人材と文化が最大の課題、データガバナンスの突破口を模索報告書はまた、AIの大規模展開には多くの制約要因があることも指摘している。その中でも、人材不足と硬直した組織構造は、企業のAI導入を妨げる最も重要な障壁であり、その影響は予算や技術面を超えている。中国管理コンサルティングの李偉斌は、「回答者の多くは、‘ビジネスとアルゴリズムの両方を理解する複合型人材’の採用が難しいと感じている。既存社員のスキルアップや、AIを変革ツールとして推進するインセンティブ制度の整備が、AI優先文化の構築に不可欠だ」と述べている。調査によると、「AI優先」の文化を成功裏に築いている金融機関は29％にとどまる。AIの導入には技術だけでなく、文化の変革も必要であり、従来の業務や職能の孤立化がAI推進の妨げとなっている。人材と組織文化に加え、データもAIの大規模展開の重要な制約要因だ。回答者は、AI予算配分に影響を与える要因として、データの可用性（30％）、規制の圧力（20％）、既存のコアシステムの維持優先（14％）を挙げている。さらに、データの安全性とプライバシー保護の問題が最大の課題とされ、90％の金融機関が内部の専有データに依存してAIを展開している。これに対し、報告書は「コンプライアンスサンドボックスと連邦学習（フェデレーテッドラーニング）」の仕組みを構築し、規制の範囲内で機関間の価値交換を実現することが突破口になると提言している。香港の大学教授も、「規制当局と良好なコミュニケーションを保ち、規制サンドボックスの解決策を積極的に模索している金融機関は、AIの大規模展開において先行優位に立てる」と述べている。今後五年間の四大トレンドと金融機関の積極的対応未来五年間のAI応用展望について、回答した金融機関は、金融業のビジネスモデルが根本的に変革されると予測しており、主に次の四つのトレンドが挙げられる。一つは、標準化された商品からAI駆動の動的リアルタイムサービスへと移行し、超個別化されたサービスを実現すること。AIは顧客の行動、嗜好、ニーズをリアルタイムで分析し、商品提案やサービス内容を動的に調整する。二つ目は、AIがより多くの意思決定権を担い、人間のスーパーコラボレーターとなることだ。高度な自動化と意思決定の最適化を推進し、ルーチンの意思決定はAIに任せ、人間は複雑な判断や創造的な仕事、顧客関係の維持に集中する。三つ目は、コンプライアンス管理が受動的対応から、埋め込み型・リアルタイム・事前の積極的なインテリジェントコンプライアンスへと変化すること。未来のAIシステムは、業務フローの中でリアルタイムに監視・警告を行い、各取引にコンプライアンス要件を埋め込む。四つ目は、リスクコントロールが事後分析から事中介入と予測へとシフトし、リアルタイムの予測的リスク管理を実現することだ。機械学習モデルを用いて膨大なデータをリアルタイムで分析し、潜在的リスクを早期に把握できる。AIの効果的な導入を実現するために、調査では金融機関が推進すべき四つの重要施策を明らかにしている。まず、基盤の強化だ。AIに適したデータインフラとハイブリッドクラウドアーキテクチャへの投資を進める。高品質なデータはAIの根幹であり、データの一元化と孤立化の解消が必要だ。次に、人材育成の加速だ。大規模な社員のAIスキル向上計画を推進し、AIに精通した複合型人材の採用と育成を進める。金融とAIの両方を理解する人材は、外部からの採用とともに、既存社員の体系的なトレーニングによって育成される。三つ目は、エコシステム協力の強化だ。AIスタートアップやフィンテック企業、研究機関と広範な連携を図り、能力の補完を行う。単一の機関だけではすべてのAI能力を掌握できないため、オープンな協力とエコシステムの構築が必要だ。最後に、リスク防止体制の構築だ。説明性やアルゴリズムの偏り、データのプライバシー・倫理問題に対応できる先見的なAIガバナンス枠組みを整備する。AIが金融の中核業務において重要な役割を果たす中、公平性や透明性、説明責任を確保し、偏見や倫理リスクを防ぐことが喫緊の課題となる。
PwC：AIは単なる効率化ツールにとどまらず、金融機関のビジネス変革を促進する重要な推進力である
21世紀経済報道記者 唐婧
3月17日、プライスウォーターハウスクーパース（PwC）は「AIが金融サービス業の革新とアップグレードを推進」調査報告書を発表し、メディア向けの記者会見を開催した。この調査は2026年1月に完了し、201の銀行、保険、資産運用機関を対象に、20名の業界幹部への深層インタビューも含まれている。
報告書は、現在の金融機関におけるAIの主要な適用シナリオを明確にし、顧客サービスの最適化、不正検知、予測分析など複数の分野をカバーしている。銀行、保険、資産運用の三大業界において、ほとんどの回答者はAIを戦略的変革の中核エンジンと位置付けており、単なる効率向上ツールではないと考えている。
戦略的ポジショニングの全面的なアップグレードと投資の必要性
報告書によると、76％の金融機関がAIを活用して事業戦略の変革と新たな収益源の開拓を計画している。そのうち41％はAIを戦略的変革のエンジンと位置付け、35％は新たな価値創造体系の基盤とみなしている。一方、15％の機関はAIをコスト削減と効率化のツールに過ぎないと考えている。
プルース・永道中国管理コンサルティングパートナーの王建平は記者会見で、回答した金融機関はAIによるビジネスの可能性に対して非常に高い期待を寄せていると述べた。彼らにとって、AIの価値は運用効率の向上だけにとどまらず、AIネイティブな経営モデルの再構築、サービス体験の刷新、新たなビジネスモデルの創出において重要な機会であり、逃すことはできない。
例えば、香港の地元銀行の幹部はインタビューで次のように述べている。「私たちは単にAIによる効率化を追求しているだけでなく、AIを活用して市場にまだ存在しない新たな価値提案やビジネスモデルを創出したいと考えている。」
しかし、戦略の重要性が高まる一方で、その資金投入が十分に追いついていない現状も指摘されている。報告書によると、AI関連の予算は全体のIT予算の10％未満の金融機関が61％に上る。これは、各機関のIT投資においてAIへの支出に30％から40％のギャップが存在することを意味している。
王建平は、回答した機関はAI投資によって初期段階で10％から15％のリターンを得ていると述べ、その効果はリスク低減、コンプライアンス効率の向上、収益増加、コスト削減など多方面に及ぶと説明した。一方、短期的な利益だけでなく、市場での地位向上や戦略的成長の拡大、新たな成長機会の発見といった長期的価値も重視しているが、現状の最大の課題はAIへの投資規模が十分かどうかである。
主要シナリオの多点展開と人機協働の主流化
投資の差はあるものの、コアビジネスシナリオに焦点を当てることで、すでに定量的なリターンが得られ始めており、企業レベルのAI応用においても重点的な開発分野となっている。調査によると、顧客サービスとチャットボットの導入が31％の占める最も一般的なAI適用分野であり、次いで投資と資産管理が28％、不正検知、予測分析、モデル構築、バックエンドの自動化がそれぞれ24％、23％、19％の重要な位置を占めている。
注目すべきは、人機協働が現在のAI応用の主流トレンドとなっている点だ。57％の金融機関は、AIを通じて従業員の既存の職能や新たな職能を向上させると回答しており、AIの適用は従業員の代替ではなく、能力補強を目的としている。
中国内地の資産・富裕層管理業界の倪清は、業界ごとにAIの導入・適用の重点が異なると述べている。銀行業はリスク管理、マネーロンダリング対策、コンプライアンスに集中し、保険業は代理店の能力向上、顧客サービス、保険金支払いに重点を置いている。資産・富裕層管理では、投資・ポートフォリオ管理やデータ・市場分析にAIが活用されている。
同時に、リスクをコントロールしながらAIを適用することは業界の共通認識となっている。記者会見中、21世紀経済報道の記者から「AIの適用において効率と安全性のバランスをどう取るか」という質問に対し、プルース・永道のリスク・規制ビジネス管理コンサルタントの陳彦は、「投資と成果だけでなく、AIのガバナンスも非常に重要だ」と述べた。AIガバナンスはシステム全体の「ブレーキ」の役割を果たし、ブレーキが適切に働かなければ、金融機関は全速力で前進できず、バランスを取るための抑制策が必要となる。
具体的には、金融機関はAIガバナンス委員会を設置し、ガバナンスの共通認識を確立すべきだ。委員会はAIの全面的な棚卸しを行い、部門横断的に従業員が使用しているAIツールを把握し、全体像をつかむ必要がある。従業員の積極性を引き出しつつ、リスク意識の教育を強化し、リスク認識を技術の進展に追いつかせることも重要だ。AI投資のペースも適切にコントロールし、資源配分を決定するとともに、過去のITインフラ整備の「煙突式」開発の失敗を繰り返さないよう注意しなければならない。さらに、厳格なアクセス基準を設け、導入されるAI技術の成熟度や新技術のリスク評価を行う必要がある。
人材と文化が最大の課題、データガバナンスの突破口を模索
報告書はまた、AIの大規模展開には多くの制約要因があることも指摘している。その中でも、人材不足と硬直した組織構造は、企業のAI導入を妨げる最も重要な障壁であり、その影響は予算や技術面を超えている。
中国管理コンサルティングの李偉斌は、「回答者の多くは、‘ビジネスとアルゴリズムの両方を理解する複合型人材’の採用が難しいと感じている。既存社員のスキルアップや、AIを変革ツールとして推進するインセンティブ制度の整備が、AI優先文化の構築に不可欠だ」と述べている。調査によると、「AI優先」の文化を成功裏に築いている金融機関は29％にとどまる。AIの導入には技術だけでなく、文化の変革も必要であり、従来の業務や職能の孤立化がAI推進の妨げとなっている。
人材と組織文化に加え、データもAIの大規模展開の重要な制約要因だ。回答者は、AI予算配分に影響を与える要因として、データの可用性（30％）、規制の圧力（20％）、既存のコアシステムの維持優先（14％）を挙げている。さらに、データの安全性とプライバシー保護の問題が最大の課題とされ、90％の金融機関が内部の専有データに依存してAIを展開している。
これに対し、報告書は「コンプライアンスサンドボックスと連邦学習（フェデレーテッドラーニング）」の仕組みを構築し、規制の範囲内で機関間の価値交換を実現することが突破口になると提言している。香港の大学教授も、「規制当局と良好なコミュニケーションを保ち、規制サンドボックスの解決策を積極的に模索している金融機関は、AIの大規模展開において先行優位に立てる」と述べている。
今後五年間の四大トレンドと金融機関の積極的対応
未来五年間のAI応用展望について、回答した金融機関は、金融業のビジネスモデルが根本的に変革されると予測しており、主に次の四つのトレンドが挙げられる。
一つは、標準化された商品からAI駆動の動的リアルタイムサービスへと移行し、超個別化されたサービスを実現すること。AIは顧客の行動、嗜好、ニーズをリアルタイムで分析し、商品提案やサービス内容を動的に調整する。
二つ目は、AIがより多くの意思決定権を担い、人間のスーパーコラボレーターとなることだ。高度な自動化と意思決定の最適化を推進し、ルーチンの意思決定はAIに任せ、人間は複雑な判断や創造的な仕事、顧客関係の維持に集中する。
三つ目は、コンプライアンス管理が受動的対応から、埋め込み型・リアルタイム・事前の積極的なインテリジェントコンプライアンスへと変化すること。未来のAIシステムは、業務フローの中でリアルタイムに監視・警告を行い、各取引にコンプライアンス要件を埋め込む。
四つ目は、リスクコントロールが事後分析から事中介入と予測へとシフトし、リアルタイムの予測的リスク管理を実現することだ。機械学習モデルを用いて膨大なデータをリアルタイムで分析し、潜在的リスクを早期に把握できる。
AIの効果的な導入を実現するために、調査では金融機関が推進すべき四つの重要施策を明らかにしている。まず、基盤の強化だ。AIに適したデータインフラとハイブリッドクラウドアーキテクチャへの投資を進める。高品質なデータはAIの根幹であり、データの一元化と孤立化の解消が必要だ。
次に、人材育成の加速だ。大規模な社員のAIスキル向上計画を推進し、AIに精通した複合型人材の採用と育成を進める。金融とAIの両方を理解する人材は、外部からの採用とともに、既存社員の体系的なトレーニングによって育成される。
三つ目は、エコシステム協力の強化だ。AIスタートアップやフィンテック企業、研究機関と広範な連携を図り、能力の補完を行う。単一の機関だけではすべてのAI能力を掌握できないため、オープンな協力とエコシステムの構築が必要だ。
最後に、リスク防止体制の構築だ。説明性やアルゴリズムの偏り、データのプライバシー・倫理問題に対応できる先見的なAIガバナンス枠組みを整備する。AIが金融の中核業務において重要な役割を果たす中、公平性や透明性、説明責任を確保し、偏見や倫理リスクを防ぐことが喫緊の課題となる。