新興市場がデジタルバンキング変革を加速

新興フィンテック市場は、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、その他のテクノロジーを最新のデジタルバンキングサービスに活用する上で、ほとんど制約を受けません。

デジタルバンキングは今後数年間で大きな波及効果をもたらすでしょう。ロボティック・プロセス・オートメーション、ビッグデータ、人工知能、その他のテクノロジーが金融サービスで継続的に発展していることは、一部の領域で懸念を生んでいます。

その影響の一例：ウェルズ・ファーゴは昨年後半、デジタイゼーションがウォール街に与える影響を詳細に記した特別レポート110ページを配布。2026年までに約10万人の銀行員がデジタル技術で完全に置き換わると予測しています。

問題はフィンテックが変わらなければならないかではなく、何がそれを起こすのかです。これを理解するには、どのデジタルイノベーションと組織アプローチが新興市場をデジタルバンキングへ飛躍させるかを把握することが不可欠です。

支店：別の角度からの対応

デジタルサービスは物理的な銀行支店の必要性を減らしているように見えます。COVIDパンデミックで多くの人がデジタルバンキングとATMで金融業務を処理するようになりました。

銀行は物理オフィスをデジタルバンキングエコシステムへ変革しなければなりません。eウォレットでの取引だけでは、顧客が銀行に求める業務範囲全体をカバーできないからです。

デジタルバンキングサービスは、窓口での人的支援を必要とする多くの高齢顧客にとって問題のように見えます。従来の対面手続きに加え、多くの「特殊な」業務——法律相談、保険、証券、不動産コンサルティング——が今日銀行支店で提供されています。

バンキング変革は、物理オフィスとクライアント向けソフトウェアを二極化させるものではなく、人間の窓口担当者をAIチャットボットと対立させるものでもありません。デジタルサービスチャネルにより、運営管理者は「スーパーヒーロー」——人間の能力がデジタル進化で補強された存在——へ転換できます。

最終的に、銀行支店は物理、デジタル、人間、サイバーが効果的に絡み合い、奮闘する銀行業界を活性化する拡張現実の遊び場になる機会を持っています。

顧客エンゲージメントの再考：デジタルニューノーマルでの銀行の振る舞い

Venmo、TransferWise、PayPal、Remitlyのような革新的決済プラットフォームとの競争激化の中で、銀行の課題は、フィンテックディスラプターが提供するのと同様のパーソナライズドアプローチで既存顧客を維持することです。これを果たすため、銀行はアクセンチュアのグローバルリサーチ「Banking Technology Vision」が示すいくつかのトレンドに従うべきです。

トレンド1： DARQテクノロジーグループの活用。D=分散型台帳技術（ブロックチェーン）、A=人工知能、R=拡張（または拡張）現実、Q=量子コンピューティング。回答者の47%によると、デジタルバンキングで最もインパクトのある技術はAI。

トレンド2： 顧客との新たなレベルの「デジタル近接性」達成。顧客行動を分析・解釈する能力が、デジタルバンキングでの高品質な個別サービス創出に不可欠。

トレンド3： 銀行スタッフのデジタルスキル向上。トップマネージャーの75%以上が、従業員の「デジタル成熟度」が彼らの勤める銀行組織より高いと確信。

トレンド4： サイバーセキュリティ強化。オープンバンキング（銀行が情報システムへサードパーティアクセスを提供）のグローバルトレンドにもかかわらず、銀行監督者の51%のみがパートナーをデジタルバンキングエコシステムのサイバーセキュリティ面で完全に信頼できると回答。

トレンド5： サービスをノンストップ運用へ。「朝8時まで閉まっている」言い訳は、どの銀行サービスでも通用しなくなっています。銀行トップマネージャーの約87%が、リアルタイムサービスこそがデジタルバンキングの真の競争優位性だと同意。

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銀行が使用すべきデジタル技術は？

ほとんどどの種類のデジタルイノベーションも、新興フィンテック市場にとって確実な価値を持ちます。ここでは、銀行が今すぐ使用すべき実証済みのいくつかの技術を選びました。

クラウドコンピューティング

マルチユーザープラットフォームを持つデジタルバンキングエコシステムは、平均以上のコンピューティング能力を必要とします。銀行はデータを収集し、安全に保存し、分析して新しい銀行商品を開発すべきです。銀行スタッフはどこからでもいつでもデータセットにアクセスできる必要があります。最もリッチなオンプレミスITインフラでも、いつかは陳腐化するリスクがあります。対照的に、クラウドプロバイダーはクライアントに提供されるすべてのデジタルイノベーションに追従することで生計を立てている側です：

• 継続中のサービスを中断せずにハードウェアを定期的にアップグレード。
• 最高のソフトウェアエンジニアが開発した最新ソフトウェアソリューションでクラウド管理を促進。
• ほぼ無限のストレージスペースをあらゆる種類のデータに提供。
• クラウド内インフラ全体の継続的バックアップで、クライアントが貴重な情報損失を心配する必要なし。

銀行におけるクラウドコンピューティングには説得力のある財務的根拠があり、銀行がデジタルトランスフォーメーションに費やす資金を減らせます。クラウドプロバイダーの最も高価なプレミアムプランでさえ、オンプレミスITインフラが必要とする支出に比べれば大海の一滴です。

現在、クラウドコンピューティングなしに持続可能なデジタルバンキングはあり得ないと主張するのは正当です。例えばMigom Bankは、ダイナミック通貨交換、QRコード決済、デジタル資産カストディで、新興市場向けにスイスグレードのクラウドベースバンキングを提供しています。

ビッグデータ

ビッグデータは、機械学習アルゴリズムを動かすリソースであり、多くの効率的な銀行アプローチ（KYC/顧客把握など）を可能にします。正しく処理されたビッグデータは、予測分析にこれ以上ない貢献をします。

銀行におけるビッグデータには、分析と可視化のための対応するソフトウェアソリューションが必要です。これらは、深いデータサイエンス専門知識を持たない銀行スタッフでも理解できるものでなければなりません。ビッグデータ処理の既製ソフトウェア製品とオーダーメイドソリューションの両方が市場にあります。後者のアプローチが望ましいです。金融におけるビッグデータアプリケーションには特殊な目標設定と実装があるため。新興市場の金融機関は、顧客データ処理がフィンテックの必須条件であるため、銀行におけるビッグデータ分析を回避できません。

人工知能

人工知能はニューラルネットワークの上に構築され、それらはビッグデータによって燃料を供給されます。デジタルバンキングのための技術は、AIで頂点をなす一種の多層ピラミッドを形成します。

銀行業界は人工知能をどう活用するか？ AI適用範囲は銀行で多岐にわたります：

• AIアルゴリズムが顧客行動を分析し、より良い顧客満足のための貴重な推奨を提供。
• AIが銀行ルーチンの自動化を促進、特にリスク管理で。不審取引を検知し適時にブロック。
• AIがBank-as-a-Serviceパラダイムでのデータ分析を改善。オーストラリアコモンウェルス銀行は、AI搭載モバイルアプリで顧客へパーソナライズド財務プランを提案。
• AI搭載チャットボットが、顧客の典型的質問に24時間365日回答し運用コスト削減。
• AIがエラーレスな不正検知で規制コンプライアンスを強化。
• AI搭載顔認証がモバイルバンキングでの顧客識別を促進。

大多数の銀行専門家は、銀行・金融における人工知能が最も価値を付加するデジタル技術だと考えています。

ロボティック・プロセス・オートメーション

銀行内業務の大半が依然として手作業で処理されているため、金融サービスにおけるRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）にはより広範な採用が必要です。手作業の銀行ルーチンは最も貴重な資産——時間——を奪います。さらに、起こりうるエラーのリスクを抑制できません。

Fortune Business Insightsは、RPA市場規模が2026年までに68.1億ドルに達すると予測。

銀行でのRPAユースケースには、AML（アンチマネーロンダリング）分析のような立派なロボティック・プロセス・オートメーション例が含まれます。AML調査は、高度に規制されたルールに基づく反復手順を伴うため、MLA手順は銀行でのロボティクスで容易に履行可能。

金融サービスでのRPAのもう一つの例は、口座閉鎖処理。AI搭載RPAボットが銀行職員を完全に置き換え、人的スタッフが真に創造的な人間知能を必要とする業務に集中できるように。RPAは、モバイル決済で新興市場の貧困を緩和する常時利用可能なバンキングエコシステムにとって不可欠。Alvarez & Marsalは例えば、アフリカの銀行向けにモバイル決済バンキングインフラを開発し、最貧困層へ金銭的恩恵を届けています。

サイバーセキュリティ

銀行へのサイバー攻撃は、デジタイゼーションの避けられない帰結のように見えます。ハッカーは常に顧客データベースを狙い、ブラックマーケットでマーケターと広告主へ売ろうとします。

法人向け銀行クライアントシステムと個人向けモバイルバンキングアプリの両方を攻撃します。

技術的ハッキング手段に加え、詐欺師はソーシャルエンジニアリングを用い、銀行を装って潜在的被害者へ電話をかけます。

金融機関のサイバー脅威を軽減できるデジタル技術：

• AI搭載不正分析が、複数データソースを即座にチェックし、文書と取引の不整合を検知。
• 2要素認証やクロスプラットフォーム検証のようなデジタル識別技術が、銀行システムを不正アクセスに対してより脆弱でないものに。
• 暗号化メールが、銀行と顧客間のプライベート通信のセキュリティを促進。

プライバシーは今日のデジタルバンキングで基石になりつつあります。幸い、金融セクターで十分なサイバーセキュリティを提供するデジタル技術に不足はありません。メキシコの「ネオバンク」Klarの一つが、国家運営のカストディアルサービスを受けられない一般顧客へ高セキュリティバンキングソリューションを提供しています。

最後に

成熟市場も新興市場も、デジタルトランスフォーメーションへの驚くほど平等な機会を持っています。さらに、新興市場の方がデジタルバンキングへ飛躍するためにより良い装備を持っています。

東欧、アジア太平洋、中南米、ロシア、インドのソフトウェアアウトソーシングベンダーが、米国と西欧で作られる類似システムより安価に高度なデジタルバンキングソリューションを提供しています。

新興フィンテック市場は、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、その他のテクノロジーを最新のデジタルバンキングサービスに活用する上で、ほとんど制約を受けません。次のステップは、これらのイノベーションがどう機能するかをより深く理解することです。