AIが商業融資を再構築する方法 - トム・バーンとのインタビュー

トム・バーンはnCinoのコマーシャルレンディング部門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浸透しています。これにより、承認の迅速化、より賢明な意思決定、そして銀行員が関係構築に集中できる時間の増加が期待されています。

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引き出す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部門のゼネラルマネージャーであるトム・バーンの意見をお聞きします。彼は伝統的な銀行業務とフィンテックの両方の経験を持ち、現在は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。

会話では、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、次のように明確に述べています：意味のある方法でAIを活用することは、既存のデータを有効に使うことにほかならない。

全文インタビューは以下からお読みください！

R：キャリアの歩みと、nCinoのEMEAおよび国際オンボーディング – 製品とエンジニアリングのゼネラルマネージャーへの役割にどのように移行され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ていました。そこでは、コマーシャルバンク全体のさまざまな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担当していました。

2017年にnCinoに入社し、最初はデリバリーリードとして、その後EMEAのプロダクト責任者となりました。2021年からはEMEAのゼネラルマネージャー（製品とエンジニアリング）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オンボーディングプロセスを改善しています。

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、インテリジェンス自動化、接続性を提供し、重要な活動の管理方法を変革しています。

R：伝統的な銀行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な変化をもたらしていると感じますか？

T： 伝統的な銀行は関係性を重視し、顧客に価値を提供し、財務目標達成を支援します。デジタルトランスフォーメーションの時代以前は、小切手帳が主なツールでした。今や、銀行はモバイルバンキングを容易にするデジタルフロントエンドに大きく投資しています。

しかし、銀行はこれらの運用効率化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。最初はデジタル化されたデータ保存とインタラクションのニーズに対応する技術として始まり、「クラウドバンキング」という言葉も生まれました。

現在は、クラウドインフラ上で確立されたワークフローを活用し、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やすく、解釈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、既存のプロセスが効率化され、手動調査が必要だったステップについての洞察が得られ、銀行は顧客に集中できる時間を取り戻しています。

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ています。特に、AIが顧客一人ひとりに高いレベルのパーソナライズを提供できる点が最大の変化の一つです。

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

また、AIツールは信用評価、詐欺検出、コンプライアンスなどのプロセス改善にも活用されており、人為的ミスのリスクを減らし、顧客にとっての確実性を高めています。

nCinoでは、データの解放を支援し、価値を生み出すためにAI革新を市場に提供できる独自の立ち位置にあります。プラットフォームの多様性を活かし、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の問題が懸念されています。公正性と透明性を確保するために、どのようにAIを融資判断に組み込む際の公平性と透明性を担保していますか？

T： これはnCinoで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。これにより、不公平な融資慣行を防ぎ、借り手との信頼関係を築くことができます。

適切に使えば、AIの導入はさまざまな仕組みを通じて公平性を高める可能性があります。例えば、オンライン取引などの代替データを分析し、信用スコアや信用履歴が低い、または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活用し、借り手の将来の財務状況を予測し、積極的に支援を提案することで、デフォルトのリスクを軽減します。同様に、既存顧客とのビジネス拡大の機会も見出せます。

R：AIが管理業務や運用タスクを担う中、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変わると考えますか？

T： AIが管理業務を担うことで、コマーシャルバンカーの役割は補完されると考えています。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を自動化することで、銀行が関与する顧客数が増え、顧客満足度も向上すると予想しています。さらに、従業員は深く専門化し、AIによるインサイトが本当に必要な場所へと導きます。

AIがコマーシャルバンクの運営を改善する4つの主要な分野は次の通りです：

• インテリジェントソリューション：銀行が収集した膨大なデータを活用し、各借り手のニーズや将来の成長計画に合わせたカスタマイズされた商品を構築します。
• 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、融資価格の最適化とリスクの低減が可能です。
• 詐欺検出：AIは不正申請や疑わしい活動をリアルタイムで検知し、潜在的な損失から貸し手を守ります。
• 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できます。

R：融資にAIを導入する際に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： データは銀行業界の原動力です。銀行のデジタル化が進むにつれ、保有するデータ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、活用可能にすることは難しい課題です。

クリーンなデータを用いると、AIは顧客の全体像を把握し、信用損失の削減や監視コストの低減、生産性の向上につながる洞察を提供します。

フロントとバックオフィスをクリーンなデータで連携させることで、従業員の効率性と顧客体験を大きく向上させることが可能です。ただし、「もっと多くのデータをどうやって得るか？」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するか？」と考える必要があります。

私たちが顧客の課題を解決する際の第一歩は、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、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できるのです。

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、エージェント的なソリューションがますます活用されるにつれ、インテリジェントオートメーション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。