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から今後数年間でコマーシャルバンカーが何をするのかまで、さまざまなトピックに触れています。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。

全文は以下でお読みください！

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として、プロダクトとエンジニアリングを担当しています。

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改善に努めています。

実際には、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、新規および既存クライアントの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、彼らの金融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以前は、取引ツールは小切手帳でした。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の悪さ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保存とインタラクション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。

現在は、クラウドインフラ上に構築されたワークフローを利用し、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がクライアントに対して高いレベルのパーソナライズを可能にした点は大きな変化です。

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し、人為的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、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場にあります。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の問題が高まっています。公正性と透明性を確保するために、AIを融資判断に組み込む際にどのように取り組んでいますか？

**T：**これは私たちnCino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。これにより、不公平な融資慣行を防ぎ、借り手との信頼を築くことができます。

適切に使用すれば、AIの導入はさまざまな仕組みを通じて融資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通じて、AIは借り手の将来の財務状況の悪化を予測し、貸し手が積極的に支援を提供できるようにします。これにより、デフォルトのリスクを軽減できます。同様に、AIは既存の顧客とのビジネス拡大の機会も見出すことができます。

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、これをコマーシャルバンカーの役割の補完と捉えています。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に導入されることで、銀行が関与する顧客数が増え、顧客満足度も向上すると考えています。さらに、従業員は深く専門化し、AIによるインサイトが彼らの専門知識が本当に必要とされる場所へと導きます。

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：

*   インテリジェントソリューション：銀行が収集する膨大なデータを活用し、AIを駆使したソリューションが各借り手のニーズや将来の成長計画に合わせて商品を構築・カスタマイズします。
*   より賢いリスク評価：AIは大量の金融データや非伝統的データ（例：ニュース記事、ソーシャルメディア）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、金融損失のリスクから貸し手を保護します。
*   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搭載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、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、使える状態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、監視コストの低減、生産性の向上といった洞察をもたらします。

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は、従業員の効率を大きく高め、顧客体験を向上させます。ただし、「もっと多くのデータをどうやって得るか」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」を問う必要があります。

私たちが顧客の課題を解決する手助けをしてきた中で、データの解放の第一歩は、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、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。