新興市場がデジタルバンキングに飛躍

新興の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、および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使用する際に、いくつかの制約に直面しています。

デジタルバンキングは、今後数年間で大きな影響を及ぼします。金融サービスにおけるロボットプロセス自動化、ビッグデータ、人工知能、およびその他のテクノロジーの継続的な開発は、一部の地域で懸念の原因となっています。

その影響の1つの兆候：昨年末、ウェルズファーゴは、ウォール街でのデジタル化の影響に関する詳細を提供する特別な110ページのレポートを配布しました。銀行は、2026年までに約10万人の銀行員が完全にデジタルテクノロジーに取って代わられると予測しました。

問題は、フィンテックを変更する必要があるかどうかではありません。問題は、これが正確に何が起こるのかということです。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的アプローチが新興市場をデジタルバンキングに飛躍させるかを把握することが重要です。

ブランチ：別の角度からのアドレス指定

デジタルサービスは、物理的な銀行のオフィスの必要性を減らすようです。 COVIDの大流行により、多くの人々がデジタルバンキングやATM機を介して経済的な問題に対処するようになりました。

電子財布を介した取引では、クライアントが銀行に要求する業務の全範囲をカバーすることはほとんどできないため、銀行は物理的なオフィスをデジタルバンキングのエコシステムに変換する必要があります。

デジタルバンキングサービスは、人間の専門家によるオフィス内の支援を必要とする多くの高齢の顧客にとって問題のようです。対面の顧客サポートを必要とする従来の社内手続きに加えて、法律上のアドバイス、保険、仲介、不動産コンサルティングなどの多くの「エキゾチックな」活動が今日の銀行支店によって提供されています。

銀行の変革は、物理的なオフィスやクライアントバンクのソフトウェアを二極化することはありませんが、人間の店員はAIを利用したチャットボットと並置されていません。サービスデジタルチャネルにより、運用管理者は、人間の能力がデジタル開発によって補完される「スーパーヒーロー」に目を向けることができます。

最終的に、銀行の支店は、物理、デジタル、人間、サイバーが効果的に絡み合って、活気のある銀行業界を活性化できる拡張現実の遊び場になる機会があります。

カスタマーエンゲージメントの再考：銀行がデジタルニューノーマルでどのように振る舞うか

Venmo、TransferWise、PayPal、Remitlyなどの革新的な決済プラットフォームとの競争が激化する中、銀行の仕事は、フィンテックディスラプターが提供するものと同様のパーソナライズされたアプローチで既存のクライアントを維持することです。このタスクを遂行するために、銀行はアクセンチュアがグローバルリサーチのバンキングテクノロジービジョンで示したいくつかのトレンドに従う必要があります。

トレンド1： Dは分散型台帳テクノロジー（ブロックチェーン）、Aは人工知能、Rは拡張（または拡張）現実、Qは量子コンピューティングを表すDARQ技術のグループを使用します。回答者の47％によると、デジタルバンキングに最も影響を与えるテクノロジーはAIです。

トレンド2： クライアントとの新しいレベルの「デジタル近接」を実現します。顧客の行動を分析および解釈する能力は、デジタルバンキングで高品質の個別サービスを作成するために重要です。

トレンド3： 銀行スタッフのデジタルスキルの向上。トップマネージャーの75％以上が、従業員が勤務する銀行組織よりも高いレベルの「デジタル成熟度」を持っていると確信しています。

トレンド4： サイバーセキュリティの強化。オープンバンキングの世界的な傾向（銀行がサードパーティに情報システムへのアクセスを提供する場合）にもかかわらず、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に関して完全に信頼できるとパートナーを受け入れる銀行監督者は51％にすぎません。

トレンド5： サービスをノンストップ運転に設定します。 「午前8時まで休業」どんな銀行サービスに関係しても、言い訳はほとんど受け入れられません。銀行のトップマネージャーの約87％が、リアルタイムサービスがデジタルバンキングの真の競争上の優位性を構成することに同意しています。

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銀行はどのデジタルテクノロジーを使用する必要がありますか？

新興のフィンテック市場にとって、どのような種類のデジタルイノベーションも一定の価値を持っていることはほとんどありません。現在、銀行が使用する価値のある実証済みのテクノロジーをいくつか選択しました。

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備えたデジタルバンキングエコシステムには、平均以上のコンピューティング機能が必要です。銀行は、新しい銀行商品を開発するために、データを収集、安全に保管、分析する必要があります。銀行のスタッフは、いつでもどこからでもデータセットにアクセスできる必要があります。最も豊富なオンプレミスのITインフラストラクチャでさえ、いつか時代遅れになるリスクがあります。銀行とは対照的に、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対応することで生計を立てているプロバイダーです。

• 継続的なサービスを中断することなく、ハードウェアを定期的にアップグレードします。
• クラウドコンピューティングの管理は、最高のソフトウェアエンジニアによって開発された最新のソフトウェアソリューションによって促進されます。
• クラウドは、あらゆる種類のデータに対してほぼ無限のストレージスペースを提供します。
• クラウド内インフラストラクチャ全体の継続的なバックアップにより、クライアントは貴重な情報を失うことを忘れることができます。

銀行のクラウドコンピューティングには説得力のある経済的根拠があり、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すことができます。クラウドプロバイダーからの最も高価なプレミアムプランは、オンプレミスのITインフラストラクチャが費やす必要があるものと比較して海の低下であるように思われます。

今日、クラウドコンピューティングの金融サービスなしでは持続可能なデジタルバンキングは不可能であると主張することは正当です。たとえば、Migom Bankは、動的な通貨交換、QRコード決済、デジタル資産の管理を備えた、新興市場向けのスイスグレードの標準のクラウドベースの銀行業務を提供しています。

ビッグデータ

ビッグデータは、多くの効率的なバンキングアプローチ（KYCやKYCなど）を可能にする機械学習のアルゴリズムのリソースです。正しく処理されたビッグデータは、他のほとんどの場合とは異なり、予測分析に貢献します。

銀行のビッグデータには、分析と視覚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。それらは、データサイエンスに関する深い専門知識を持たない銀行スタッフにとって理解しやすいものでなければなりません。ビッグデータ処理用のすぐに使用できるソフトウェア製品と特注のソリューションの両方が市場で入手可能です。金融におけるビッグデータアプリケーションには特別な目標設定と実装があるため、2番目のアプローチが望ましいです。新興市場の金融機関は、顧客のデータを処理することがフィンテックにとってなくてはならないものであるため、銀行業務でビッグデータ分析を回避することはほとんどできません。

人工知能

人工知能はニューラルネットワーク上に構築されており、ニューラルネットワークはビッグデータによって支えられています。デジタルバンキングのテクノロジーは、AIによって制限された一種のマルチレベルピラミッドを構成します。

銀行業界は人工知能をどのように使用しますか？ AIアプリケーションの範囲は、銀行業務において多面的です：

• AIアルゴリズムは、顧客の行動を分析して、顧客満足度を高めるための貴重な推奨事項を提供できます。
• AIは、特にリスク管理において、銀行業務の自動化を促進します。疑わしいトランザクションを検出して、時間内にブロックするのに役立ちます。
• AIは、Bank-as-a-Serviceパラダイムのデータ分析を改善できます。たとえば、オーストラリアコモンウェルス銀行は、AIを利用したモバイルアプリを介して、顧客向けにパーソナライズされた財務計画を提案しています。
• AI対応のチャットボットは、24時間体制で顧客の一般的な質問に答えることで、運用コストを削減します。
• AIは、エラーのない不正検出を通じて規制コンプライアンスを強化できます。
• AIを利用した顔認識により、モバイルバンキングでのクライアントの識別が容易になります。

銀行の専門家の大多数は、銀行と金融における人工知能が最も付加価値の高いデジタルテクノロジーであると信じています。

ロボットプロセスの自動化

銀行内業務の大部分は依然として手動で処理されているため、金融サービスにおけるロボットプロセス自動化（RPA）は、より幅広い採用が必要です。手動の銀行業務は、最も貴重な資産である時間を取得します。さらに、起こりうるエラーのリスクを減らすことができません。

Fortune Business Insightsは、RPA時価総額が2026年までに68億1,000万ドルに達すると予測しています。

銀行業務におけるRPAのユースケースには、AML（マネーロンダリング防止）分析などの適切なロボットプロセス自動化の例が含まれます。 AML調査は、高度に規制された規則に基づく反復的な手順を意味します。したがって、MLAの手順は、銀行のロボット工学によって簡単に実行できます。

金融サービスにおけるRPAの別の例は、アカウントの閉鎖処理を意味します。 AI対応のRPAボットは、銀行の役員を完全に置き換えることができ、人間のスタッフが創造的な人間の知性を本当に必要としていることに集中できるようにします。 RPAは、モバイル決済を介して新興市場の貧困を緩和する、常に利用可能な銀行エコシステムにとって重要です。たとえば、Alvarez＆Marsalは、アフリカの銀行が最貧層の人々に金銭的利益をもたらすためのモバイル決済バンキングインフラストラクチャを開発しています。

サイバーセキュリティ

銀行へのサイバー攻撃は、デジタル化の必然的な結果のようです。ハッカーは常に顧客データベースを入手して、闇市場を介してマーケターや広告主に販売しようとします。

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

ハッキングの技術的手段に加えて、詐欺師は銀行を装って潜在的な被害者に電話をかけながらソーシャルエンジニアリングを使用しています。

次のデジタルテクノロジーは、金融機関のサイバー脅威を軽減することができます。

• AIを活用した不正防止分析により、複数のデータソースを即座にチェックして、ドキュメントとトランザクションの不一致を検出できます。
• 2要素認証やクロスプラットフォーム検証などのデジタル識別テクノロジーにより、銀行システムは不正アクセスに対する脆弱性が低くなります。
• 暗号化された電子メールは、銀行とクライアント間のプライベート通信のセキュリティを促進します。

プライバシーは、最近のデジタルバンキングの基礎になりつつあります。幸いなことに、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ためのデジタルテクノロジーが不足しているわけではありません。メキシコの「ネット銀行」の1つであるKlarは、国営の保管サービスを奪われている一般の顧客に安全性の高い銀行ソリューションを提供しています。

最後の言葉

先進国市場と新興市場の両方が、驚くほどデジタル変革の機会を平等に持っています。さらに、新興市場はデジタルバンキングに飛躍するための準備が整っています。

東ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、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は、米国や西ヨーロッパで作成された同様のシステムよりも安価な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。

新興の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、およびその他の技術を最新のデジタルバンキングサービスに使用する際に、いくつかの制約に直面しています。次のステップは、これらのイノベーションがどのように機能するかをより深く理解することです。