Author: Admin

Ownership wars of the largest-ever economic engine Inbar pointed out that in the AI world, there is no “fair” competition or second-best — it’s a winner-take-all situation. “Imagine a race to get up and down a slide,” he said. “The first to get to the top of the slide may be just inches ahead of the others, but the moment they start sliding, the gap opened is so much larger than the inches at the…

コンサルティング会社Publicis Sapiensの最新調査によると、予算の縮小と顧客の期待の高まりに直面する中、銀行はAIへの依存を強めている。 グローバル・バンキング・ベンチマーク・スタディ2024という世界の銀行部門の経営幹部1000人以上を対象に実施された調査によれば、銀行の顧客体験変革のための予算のほぼ3分の1（32%）が、現在AI、機械学習、ジェネレーティブAIに費やされていることがわかった。約42％の銀行が、顧客体験を向上させるためにパーソナライズされたカスタマージャーニーに依存している。 調査の著者が説明しているように、これらの結果は、よりパーソナライズされたサービス、データ主導の意思決定、俊敏なプロセスへの明確な傾向を強調している。銀行は、このようなシフトによって、急速に変化する市場において、より迅速な革新と効率的な業務が可能になることを期待している。 顧客との接点にとどまらず、銀行関係者はジェネレーティブAIが自社にとって重要な変革テクノロジーになると考えている。調査によると、今後3年間で最も注力されるのは、AIがサポートするデータ分析で、次いで社内でのジェネレーティブAIの利用が続く。 興味深いことに、既存の人材の育成は、デジタル・トランスフォーメーションにおいて3番目に多く挙げられている。これは、銀行が規制上の懸念にもかかわらず、内部および顧客向けのユースケースに取り組もうとしていることを示すものである。 調査によると、銀行が現在AIに注力している主な分野は以下の通り： 取引ユースケース：5行中3行（61％）の銀行が、信用分析、ポートフォリオ管理、リスク評価、法的契約、オファー、入札、売り込み文書などの取引ユースケースにこのテクノロジーを使用している。 従業員の生産性55％の銀行では、AIがアシスタントのような形で従業員をサポートしている。 マーケティングと顧客サービス：調査対象となった銀行員の半数近く（49%）が、マーケティングやカスタマーサービス業務でAIを活用していると回答している。 これまで以上に困難なデジタルトランスフォーメーション このようにAIを最大限に活用することが強調されているにもかかわらず、銀行はデジタルトランスフォーメーションに苦戦し続けている。顧客リーダーシップと業務リーダーシップの分野で銀行がどの程度発展しているかによって、調査の著者は調査対象の銀行を4つのグループに分けた。最も先進的なグループである「トランスフォーメーション・リーダー」の割合は、2022年と比べて半減して11％になった一方、「スロースターター」の割合はこの2年間で57％から66％に増加した。 多くの銀行幹部は、規制上の課題、業務上の柔軟性の欠如、時代遅れのテクノロジーが、過去12ヶ月間における組織のデジタル・トランスフォーメーションの最大の障害であったと述べている。さらに、予算の制約も32％の経営幹部が障害として挙げている。 このような予算環境は、銀行のデジタル・ジャーニーの進捗に影響を与えるだけでなく、その方向性さえも左右している。この調査の著者によると、2年前、経営者の最も重要な目標は、顧客体験の向上、新商品やサービスによる利益の増加、既存商品の売上増加だった。 今日でも、特に既存顧客に対する顧客体験の向上は重要な目標である。しかし、現在では利ざやの拡大や効率性の向上といった収益改善が、銀行幹部のデジタルトランスフォーメーションの優先事項のトップに挙げられている。効率性と柔軟性の向上によるコスト削減は、最も重要な目標のひとつだという。要するに、今求められているのは「より良くなること」であり、AIはそのための手段として捉えられているのだ。 差別化要因としてのAI 本調査の著者によると、AIとアジリティを戦略的に位置づける銀行は、変革的な成長と効率性を達成できるという。トランスフォーメーション・リーダーのAIの活用方法には、後発組と比較して大きな違いがある：投資額が多いだけでなく、投資方法も異なっている。先行している銀行は、AIのメリットをより効果的に活用するための基盤整備に重点的に投資している。例えば、トランスフォーメーション・リーダーの44%はAIの社内活用を優先しているが、後発組では25%に過ぎない。 同時に、トランスフォーメーション・リーダーの84%は、既製のソリューションを使用して時間を節約するよりも、カスタマイズしたAIツールを開発する方が良いと考えている。遅れている企業では、70％しかそう考えていない。 「AIの有効性は、処理されたデータの質と、テクノロジーを扱う能力に依存します」と、コンサルティング会社Publicis Sapientの金融サービスリーチDACHのアレクサンダー・シュロフは説明する。データ統合によって、顧客行動に対する深い洞察と革新的な商品の開発が可能になります。このような技術の進歩により、銀行はますますダイナミックになる市場環境において、俊敏で将来を見据えたポジショニングをとることができる。「したがって、AIはデジタルトランスフォーメーションの次の段階に到達するための鍵となります」と銀行の専門家は言う。 Source link