ロボットは銀行業務を破壊するのか？

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世界経済フォーラムの最近のレポートでは、2020年までに先進国で500万の雇用がインテリジェントオートメーションに置き換えられる可能性があると予測されています。そのため、日本の銀行業界が今後10年間で3つの主要銀行グループで3万人の人員削減を行うという最近の発表は、懸念を引き起こすと思われるかもしれない。しかし、最近東京を訪れた際、ある銀行の上級幹部から、高齢化に伴う労働力の減少に対処するには自動化が不可欠であり、日本にとって人が全く働かないよりは忙しく働くロボットの方が良い選択肢だと聞いた。

日本には雇用喪失の長い歴史があるが、インテリジェントオートメーションによって金融サービス部門の雇用が必然的に減少すると想定するのは間違いだろう。実際、アクセンチュアの最近の調査によると、インテリジェント オートメーションを導入した企業では、収益が 2022 年までに 32% 増加する可能性があるだけでなく、重要な雇用も 9% 増加する可能性があることが示されています。

あらゆる産業革命と同様に、雇用の増加も雇用の変革と進化と密接に関係しています。重要なのは、多くの仕事の性質が人間と機械の新たなパートナーシップを反映するようになることです。自動化されたテクノロジーをトレーニング、監視、保守するには人間が必要ですが、インテリジェントな自動化により人間のスキルと判断力が強化され、向上します。もちろん、銀行業界には機械が完全に人間に取って代わる分野もありますが、これらは通常、退屈で反復的な作業です。創造性、共感、判断力を必要とする仕事は依然として多く、この点では、近い将来、機械が果たす役割は限定的なものとなるでしょう。最終的に、人間と機械の破壊的な関係ではなく共生的な関係をよりよく理解し定義できれば、金融サービス業界でより多くの雇用を生み出すことができるだけでなく、より興味深く付加価値の高い雇用も生み出せるようになるでしょう。

最近のアクセンチュアによる 2018 年北米銀行業務調査では、この変革はすでに始まっており、多くの企業がデータと人工知能を使用して、顧客サービスから従業員のトレーニングに至るまでのプロセスを改善していることがわかりました。北米の銀行のうち、22%がすでにAI、機械学習、自然言語処理を活用しており、さらに55%が来年中に導入を開始する予定です。ほぼ 5 行に 1 行の銀行がすでにロボットによるプロセス自動化技術を使用しており、さらに 63% の銀行が今後 1 年以内に導入する予定です。この調査では、北米の多くの銀行が人間と機械の共生関係を理解し​​ていることも示されており、54%が戦略目標の達成には人間と機械の連携が不可欠であると回答している。

アクセンチュアの金融サービス部門のグローバル人材・組織リーダー、アンドリュー・ウルフ氏は、銀行、保険会社、その他の企業にとっての課題は「人間の創意工夫とスマートテクノロジーが融合して新たな成長の形を切り開く、まったく新しい世界に従業員を対応させること」だと語った。自動化の増加が雇用喪失の原因だと非難するのは簡単だが、多くの企業がテクノロジーを活用して生産性を高め、顧客に提供するサービスを改善している。たとえば、過去数年間で資産管理ロボアドバイザーが急増しました。場合によっては、これらのロボットは、従来の財務計画に関連する料金を支払う余裕がない消費者に自動アドバイスを提供します。しかし、他のケースでは、AI は現時点ではファイナンシャル アドバイザーに取って代わるものではなく、アドバイザーの仕事を効率化することが目的です。資産配分プロセスをサポートする AdvisorEngine などのフィンテック企業は、アドバイザーが顧客への個別アドバイスの提供と、人間が最も得意とする関係構築に集中できるようにします。ある上級資産管理者はこう言った。「機械は多額の遺産を適切なポートフォリオに組み入れることはできるが、その財産を蓄えるために親が何をしたのか、どのように同情を示したのかを尋ねることはない。」

AI はリスクとコンプライアンスのコスト削減にも役立ちます。 AI と自然言語処理を使用して、マネーロンダリング防止、顧客確認 (KYC) レポートの自動化、規制ストレステストのデータ収集を行うことができます。 International Banker によると、これらのタスクを AI で完了すると、銀行のコンプライアンス コストが最大 30% 削減され、数十億ドルを節約できる可能性があるとのことです。この自動化により、何百人ものリスクおよびコンプライアンス担当者が、倉庫のような大きな部屋に座って反復的で単調なタスクを完了する必要がなくなり、より価値のある作業に時間を割くことができます。

たとえロボットが顧客対応の役割を担うようになったとしても、最も洗練された対策でさえ人間の行動の微妙な違いに合わせて調整されるため、人間による徹底的なトレーニングとメンテナンスが必要になります。たとえば、ロボットが皮肉などの感情を認識するのは難しく、Alexa などのプラットフォームは要求に応じてユーモアのセンスを偽ることはできるかもしれませんが、人間の感情のすべてをまだ処理することはできません。つまり、ロボットは、人間が糸を引いて、複雑で微妙な、そして多くの場合は文化特有の人間同士のやりとりのシナリオをナビゲートすることを学ぶ必要がある操り人形のようなものです。

同様に、銀行が規制当局に違反しないようにするためには、人間が自動化された決定を説明できなければなりません。機械は、プログラムされた要素に基づいて、誰かがクレジットカードを取得すべきか、それとも自動車ローンを取得すべきかを決定できますが、それらの決定が人種や地理に基づいて異なることがないようにするためのプロセスも整備されている必要があります。 American Banker は次のように指摘しています。「AI は、信用判断に関連するセキュリティ、健全性、消費者保護のギャップを回避することに関して、人間よりも優れていることをまだ証明していません。実際、プロセスの重要なステップには依然として人間が関与する必要があります。」

1968年の映画「2001年宇宙の旅」でコンピューターHALが邪悪な殺人マシンに変身して以来、人々は人間がいつか機械に取って代わられるのではないかと心配し始めた。そして、銀行業界で起こっていることは革命というよりは進化なのかもしれない。機械が最適な仕事を引き受け、人間は最も得意なことに集中するのだ。しかし、人間と機械を組み合わせた活動も数多く行われ、この新しい世界で努力する銀行が目立つようになるでしょう。