AIが商業融資をどのように変革しているか - トム・バーンインタビュー

_トム・バーン_はnCinoのコマーシャルレンディングのゼネラルマネージャーです。

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人工知能はもはや金融の未来の概念ではありません。

この変化が最も顕著に見られる分野の一つがコマーシャルレンディングです。オンボーディングからリスク評価まで、AIはかつて書類作業や長いリードタイムで定義されていたプロセスに深く入り込んでいます。約束されるのは、より迅速な承認、より賢明な意思決定、そして銀行員が関係性に集中できる時間の増加です。

しかし、依然として疑問もあります — 特に公平性、透明性、そしてデータの価値を解き放つために本当に必要なことについてです。

このインタビューでは、nCinoのコマーシャルレンディングのゼネラルマネージャーであるトム・バーンから、伝統的な銀行業務とフィンテックの両方の経験を交えてお話を伺います。彼は現在、コマーシャルバンクがデータとインテリジェントオートメーションを活用して融資判断を改善し、より良いサービスを提供する方法に焦点を当てています。

会話は、説明可能なAIから今後数年間にコマーシャルバンカーが何をするのかまで、多岐にわたります。バーンはまた、意味のある方法でAIを活用することは、既存のデータを有用にすることだと明確に述べています。

全文は以下でお読みください！

R：あなたのキャリアの歩みと、nCinoのEMEA＆インターナショナルオンボーディングのゼネラルマネージャーの役割にどのように移行したのか教えてください。

T： nCinoに入る前は、ロイズ・バンキング・グループでリレーションシップマネジメントとデリバリーに従事し、商業銀行全体のデジタルトランスフォーメーションプロジェクトの導入を管理していました。

2017年にnCinoに入社し、最初はデリバリーリードとして働き、その後EMEAのプロダクト責任者になりました。2021年からはEMEAのゼネラルマネージャー、プロダクト＆エンジニアリングの役職を務めています。

最近はオンボーディングに焦点を移し、EMEA地域の金融機関におけるクライアントライフサイクルマネジメントの機会に取り組んでいます—nCinoプラットフォーム内でのオンボーディングプロセスの強化です。

実務的には、金融機関に対して、デジタルと人的チャネルの両方でオンボーディングを効率化するためのプロセス、データ＆インテリジェンスの自動化、接続性を提供し、新規および既存のクライアントの重要な活動を管理する方法を変革しています。

R：伝統的な銀行業務とフィンテックの両方で働いた経験から、テクノロジーがコマーシャルレンディングにどのように影響を与えていると最も大きく感じますか？

T： 伝統的な銀行は関係性を重視し、顧客に価値をもたらし、彼らの金融目標達成を支援することに焦点を当てています。デジタルトランスフォーメーションの時代以前は、取引のツールは小切手帳でした。今や、銀行はモバイルでの取引を容易にするデジタルフロントエンドに多大な投資をしています。しかしながら、銀行はこれらの運用上の非効率や手作業のプロセスを裏側に持ち込むのに苦労しています。

ここでフィンテックが重要な役割を果たします。技術は最初、デジタル化されたデータの保存とやり取りのニーズに対応することに焦点を当てており、これが「クラウドバンキング」という用語の由来です。

現在、クラウドインフラ上に確立されたワークフローを利用して、フィンテックはAIやデータインテリジェンスを用いて銀行のデータを強化しています。次の進化は、ローン担当者が顧客のオンボーディング時に収集された膨大なデータをレビューし、理解しやすい分析にまとめることを容易にしています。

これにより、既存のプロセスがより効率的になり、手作業の調査を必要としたステップについての洞察を提供し、銀行にとって貴重な時間を取り戻し、顧客に集中できるようになります。

R：AIは金融サービスの多くの側面を変革しています。あなたの経験に基づき、近年AIがコマーシャルレンディングにもたらした最も重要な変化は何だと思いますか？

T： AIはコマーシャルレンディングの多くの側面を急速に変えつつあります。AIが貸し手に高いレベルのパーソナライズを提供できる範囲が最大の変化の一つです。

従業員に対して、顧客の独自の目標や状況に対応できるツールを提供することで、AIは承認までの時間を短縮し、洗練されたソリューションを顧客に提供しています—これにより顧客体験も向上します。

AIツールはまた、信用評価、詐欺検出、コンプライアンスなどのプロセスを改善するために導入されており、人為的なミスの可能性を減らし、顧客にとっての確実性を高めています。

nCinoでは、AIの革新を市場に提供し、機関がデータを解き放ち価値を生み出す手助けをすることで、他に類を見ない位置にあります。プラットフォームの幅広さから、多くの自動化やインテリジェンスの埋め込みの機会を見出しています。

R：AI駆動の融資モデルにおける偏見が増大する懸念があります。AIを融資判断に組み込む際、公平性と透明性を確保するためにどのように取り組んでいますか？

T： これは私たちが常に考えていることです。偏見を排除する最良の方法は、説明可能なAIモデルを採用することです。これが不公平な融資慣行を防ぎ、借り手との信頼を築く鍵となります。

適切に使用されると、AIの導入はさまざまな仕組みを通じて融資判断の公平性を高める可能性があります。例えば、AIはオンライン取引などの代替データを分析し、信用スコアが低い、または信用履歴のない借り手の信用リスクを評価します。

高度な予測分析能力を持つAIは、借り手の将来の財務困難を予測し、貸し手が積極的に支援を提供し、潜在的なデフォルトを軽減できるようにします。同様に、AIは既存のクライアントとのビジネス拡大の機会も見出すのに役立ちます。

R：AIが管理や運用のタスクを引き受ける中、今後数年間でコマーシャルバンカーの役割はどのように進化すると考えますか？

T： AIが管理業務をより多く担うようになるにつれ、それはコマーシャルバンカーの役割を補完するものと見ています。これにより、従業員は顧客により集中し、関係性を強化できるようになります。

AIがより多くの手作業や時間のかかるタスクに導入されることで、銀行が関与する顧客の数が増え、顧客満足度も向上すると考えています。さらに、従業員は深く専門化し、AIによる洞察が彼らの専門知識が本当に必要とされる場所へと導くでしょう。

AIがコマーシャルバンクの運営を改善すると考える4つの主要な分野は次の通りです：

*   インテリジェントなソリューション：銀行が収集する膨大なデータから、AIを活用したインテリジェントなソリューションは、各借り手の特定のニーズや将来の成長計画に合わせて商品を構築・カスタマイズできます。
*   より賢いリスク評価：AIは、ニュース記事やソーシャルメディアなどの大量の金融・非伝統的データを分析し、より正確で包括的な信用プロファイルを作成します。これにより、融資の価格設定が最適化され、リスクが低減します。
*   詐欺検出：AIは不正な申請や疑わしい活動をリアルタイムで検知し、貸し手を潜在的な財務損失から守ります。
*   効率化と自動化の向上：AIは書類分析、検証、生成などのタスクを自動化し、処理時間と手作業を大幅に削減します。これにより、以前は手作業に使われていた時間を関係構築に充てることが可能になります。

R：融資におけるAI駆動ソリューションの導入で直面した最大の課題は何で、それをどう克服しましたか？

T： データは銀行業界を推進しており、銀行のデジタル化が進むにつれて、持っているデータの量は指数関数的に増加しています。しかし、そのデータを管理し、使える状態にすることは課題です。

クリーンなデータとともに使用されると、AIは顧客の全体像を提供し、信用損失の削減、監視コストの低減、生産性の向上といった顧客洞察を深めることができます。

フロントとバックオフィスをクリーンなデータで整合させることは、従業員の効率を大きく高め、顧客体験を向上させます。しかし、これらの効率化は、「もっとデータを得るにはどうすればいいか？」と問いかけるのではなく、「既に持っているデータからどう価値を創出できるか？」と問いかける必要があります。

私たちが顧客の課題を克服するのを支援した最初のステップは、そのデータを理解することです。インテリジェントな自動化を通じてデータの活用方法を示すことで、より良い分析、より賢いソリューション、そして顧客との関係構築により多くの時間を割くことが可能になります。

R：今後、AIの新たなトレンドや革新の中で、コマーシャルレンディングの未来に最も大きな影響を与えると考えるものは何ですか？

T： AIが予測モデルや生成モデルから進化し、エージェンティックなソリューションがますます活用されるにつれ、インテリジェントな自動化は複雑なマルクリック作業をシンプルなワンクリックソリューションに変えていきます。

デジタルソリューションへの需要が高まる中、消費者はもはや一律のサービスに満足しなくなっています。競争力を維持するために、金融機関は関係性管理にますます注力していくでしょう。