近年、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、銀行業界はかつてない変革の機会に直面しています。マッキンゼー・グローバル・インスティチュートの最新の報告書によると、生成系AI（GenAI）は、世界の銀行業界に年間2,000億～3,400億ドルの収益増加をもたらすと予想されており、これは業界収益の2.8％～4.7％に相当します。この成長の主な原動力は、生産性の著しい向上です。

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画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

インドでは、銀行におけるAIの応用が急速に進んでいます。2023年、アクセンチュアは、AIが顧客サービスの効率と取引量の向上に大きな可能性を秘めていることを強調する調査を発表しました。早くも2017年、DFC銀行はEvaというAIベースの顧客アシスタントを導入しました。これはインド初のAIベースの顧客アシスタントであり、Evaは数百万件の顧客問い合わせを同時に処理し、銀行のサービス能力と応答速度を大幅に向上させました。

2020年、ICICI銀行はさらにこの分野を拡大し、Amazon AlexaとGoogleアシスタントと統合されたチャットボットiPalを導入しました。これにより、ユーザーは音声コマンドで簡単な銀行取引を行うことができました。このサービスは2021年に終了しましたが、その革新的な精神は依然として注目に値します。最近では、インド国家銀行（SBI）もAI主導の戦略を発表し、高度なデータウェアハウスとデータレイクを構築することで、意思決定能力と運用効率の向上を目指しています。SBIはまた、フィンテック企業や非銀行金融会社（NBFC）と連携し、共同融資のイノベーションを推進する計画です。

国際的には、ドイツ銀行はGoogle CloudとNVIDIAと協力して、AI戦略を積極的に推進しています。2023年、同銀行は全社的な計画を開始し、AIチャットボットやデータ分析ツールなど、複数のアプリケーションを導入して、AI分野における競争力を強化しました。

しかし、AI技術の応用に伴い、セキュリティ上の問題もますます顕著になっています。Krollの調査によると、経営幹部の67％が金融犯罪の増加を予想しており、57％がサードパーティ仲介業者をリスク要因と考えています。毎年約2兆ドルの資金がマネーロンダリングに利用されており、銀行はAI技術を活用してこの課題に対処しようとしています。HSBC銀行を例にとると、同銀行はGoogle Cloudと協力してAIを活用し、マネーロンダリング対策（AML）能力を向上させ、疑わしい取引をより効果的に特定し、誤報を削減しています。

さらに、Infosys Finacleが提供するAIスイートは、銀行にAIを迅速に統合するための強力なツールを提供し、デジタル運用の効率向上に役立っています。一方、Axis BankはAI分野への投資をさらに進めるため、チームの拡大を続けています。

要点：

💰 生成系AIは、世界の銀行業界に年間2,000億～3,400億ドルの収益増加をもたらすと予想されています。

🤖 インドの多くの銀行がAI技術を積極的に採用し、顧客サービスと運用効率を向上させています。

🔍 銀行は金融犯罪の防止においてもAIを導入し、マネーロンダリング対策や不正検知能力を向上させています。