AIを基盤として構築されたネイティブAI銀行は、顧客サービス、与信、コンプライアンスなどを自動化しています。Catena Labs、One Zero、Bunq、WeBank、およびCITIC aiBankのような先駆者が、いかにしてグローバルな金融を再定義し、伝統的な銀行に挑戦しているかを見てください。
金融におけるAIは急速に進化しました。2010年代には多くの銀行が機械学習を信用格付けやカスタマーサポートのチャットボットに導入し、既存の枠組み内でAIの可能性を試験しました。2020年までには、主要な銀行がリスク管理や顧客個別化に高度なアルゴリズムを統合していました。最近の業界調査によると、65％の銀行が2025年にAI駆動の顧客サービスを開始する計画であることがわかっています—これはAIが銀行業務で主流になった証拠です。しかし、これらの努力の多くは依然としてAIをレガシーシステムに接ぎ木するものです。対照的に、「AIネイティブ」銀行は、金融機関を完全にAI能力の周りに設計し、銀行の運営方法を根本的に再考することを目指しています。
ネイティブAI銀行の概念は、起業家や技術者が既存の銀行—デジタルファーストのネオバンクでさえも—AI重視の世界に適応する際に限界を感じていることを認識し、注目されています。伝統的な銀行は、数十年にわたるプロセスとインフラ上に構築されており、新しい機会を提供するAIをサポートするのに「遅く、高価で、世界的な摩擦に満ち、柔軟性がなく、不向き」と感じることが多いです。
これにより、スタートアップや先進的な金融企業がAIファーストのアーキテクチャを起点とした銀行を構築する道が開かれています。
これらの新しいプレイヤーは、顧客のやり取りや不正監視から与信判断、さらには規制遵守に至るまでAIが担当するシステムを設計していますが、すべては人間の監督下にあります。 The following content translated from English to Japanese, with markdown links unaltered, is presented below:
Content: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), そのアプローチへの信頼を強調しています。2025年までに、その銀行は約2億4200万ドルを調達し、約3億2000万ドルの評価を受けました。投資家にはTencentのようなテックジャイアントやSoftBankのエコシステムからのフィンテックファンドが含まれています。
AIはOne Zeroの顧客体験の中心にあります。
2024年2月、銀行は顧客の仮想金融アシスタントとして機能するジェネレーティブAI搭載のサービスプラットフォーム「Ella 2.0」を発表しました。これは、AI21 Labs（大型言語モデルに特化したイスラエルAIスタートアップ）と共同開発されたもので、本質的に24/7利用可能なAIプライベートバンカーです。
顧客は自然言語でEllaと対話し、アカウントに関する複雑な質問をしたり、予算アドバイスを受けたり、問題の解決を試みたりすることができます。システムは多言語を理解し、その正確性を向上させるために広範な銀行クエリで訓練されました。
銀行によると、Ella 2.0は「即時の応答を提供し、24/7動作し、パーソナライズされた金融サービスを提供するために機械学習を活用しています」。つまり、顧客とのやり取りから学び続け、より良い助けを提供します。必要に応じて人間のバンカーが支援します。
One Zeroの初代CEO、Gal Bar Deaは、このAIアシスタントがサービスの質をどのように高めるかを強調しました。「Ella 2.0の能力は言語の壁を超えます」と彼は述べ、個別の顧客ニーズに応じて「即時、正確、かつパーソナライズされた応答を保証し、進化し続ける」と語りました。
One Zeroは銀行業務における「実験的なジェネレーティブAIから実用化へのグローバルな取り組み」をリードしていることを誇りに思っています。
AI21 Labs共同CEOのOri Goshenは、「One Zeroの新しいAIアシスタント、Ellaは、より迅速で信頼性が高く、それぞれのユーザーにパーソナライズされた形で顧客体験を向上させるデジタル銀行業界の変革を示しています」と指摘しました。
このような支持は、AIソリューションの開発におけるテックスタートアップと銀行の緊密な統合を強調しています。
Ella以外にも、One Zeroは舞台裏でAIを使用しています。銀行の日常業務や意思決定の多くは、自動化されたアルゴリズムによって処理されています。例えば、AIモデルは信用リスク評価や投資推奨に使用され、データから学びそのアウトプットを精緻化しています。
銀行の戦略は、できるだけ多くのルーチン作業を自動化し、コストを削減し、より競争力のある手数料を提供することです。
その一方で、One Zeroは顧客が連絡を取れる人間の財務アドバイザーを維持しています（銀行は「個人の財務管理者」とAI支援のハイブリッドを約束しています）。この二重のアプローチは、AIの効率性を望む顧客と、重要な決定において人間の専門知識の安心感を求める顧客に応えます。
One ZeroのAIへの多大な投資は顧客の関与において成果を上げています。
ある報告によれば、AIアシスタントは発売直後に顧客の問い合わせの最大40％を独立して処理し、他にも多くの問い合わせで人間のエージェントを支援しました。これにより応答時間が大幅に短縮され、銀行はほとんどのクエリで待ち時間を排除したと主張しています。これにより、顧客はいつでも一貫した高品質の応答を得ることができます。
AIは複雑なクロスリファレンスの質問にも対応することができ、One Zeroは「友人とロンドンで行ったインド料理店は何でしたか？」のようなシナリオを例に挙げています。システムは推論し、取引を見つけることができます。このような能力は、トランザクションデータと会話型AIを組み合わせる力を示しています。
市場の視点から見ると、One Zero BankはAIで差別化する新しい銀行のケーススタディです。イスラエルの競争の激しい銀行セクターでは、One Zeroの売りは、スリックなモバイルアプリがあるだけでなく、サービスがよりスマートで積極的であることです。銀行はAI分析に基づいてデータを駆使し、通常では予測できない支出、予測キャッシュフロー、または金融移動をユーザーに警告します。この傾向は広まりつつあり、消費者は、NetflixやSpotifyのように、金融サービスにおいてますます個別化が期待されています。One Zeroはこの期待を利用し、AIを使用して一種の「金融コンシェルジュ」としているのです。
One Zeroは特にイスラエル以外に進出を目指しているため、課題が残っています。銀行は国際的に展開する計画を立てていましたが、2023年後半の地域紛争などの外部要因により、一部の取組みを一時停止せざるを得ませんでした。
それでも、同社の進歩は世界的に注目されています。One Zero Bankが成功を収め続ければ、他国でも同様のAI集中デジタルバンクを刺激する可能性があります。また、AIが銀行業務に安全に統合できることを示す生きた例となっています。特にイスラエルの規制当局はOne Zeroにフルバンキングライセンスを与え、そのモデルと資本に対する信頼を示しました。これは、将来のAIネイティブ銀行の規制承認を求める希望者にとっても良い兆候です。
Bunq – 欧州初のAI搭載ネオバンク
ヨーロッパでは、AIネイティブアプローチを採用している設立済みのプレーヤーの一つとして、デジタル銀行としてしばしば「The Freeの銀行」と呼ばれるオランダのBunqがあります。
Bunqは設立されました 2012年にされ、ヨーロッパ全体で何百万人ものユーザーに成長しましたが、2023年後半には「欧州初のAI搭載銀行」として発表し、大きな話題を呼びました。
Bunqは、有能なAIをプラットフォームに統合し、顧客が金融にどのように取り組むかを変革することを目指しています。この取り組みの中心として、BunqのAI搭載パーソナルファイナンスアシスタントである「Finn」があります。
2023年12月、Bunqはそのアプリに埋め込まれた顧客向けジェネレーティブAIツールとしてFinnを展開しました。
Finnは効果的にBunqアプリ内の従来の検索およびナビゲーション機能を置き換えました。ユーザーはメニューを手動で閲覧したり、取引リストを確認したりするのではなく、自然言語でFinnに質問したり、指示を出したりすることができます。「Finnがあなたを驚かせるでしょう」と、Bunqの創設者兼CEOであるAli Niknamは発表時に述べ、「数年間にわたるAIの革新」と「ユーザーへのレーザーフォーカス」の結果を誇示しました。
Niknamが説明した目標は、「銀行業務を知っているかのように、対話と同じくらい簡単にインタラクションすること」です。
Finnの能力は？Bunqによると、多くのことができます。ユーザーは、「先月、食料品にいくら使いましたか？」や「私の平均月間公共料金はどれくらいですか？」といった質問を送信すると、Finnは取引データをすぐに解析して回答します。複数の情報を組み合わせる複雑なクエリも処理できます。
たとえば、Niknamは「先週の土曜日にセントラルパーク近くのカフェでどれだけ使いましたか？」という質問にも答えられると共有しました。AIはコンテキストを理解しており、「セントラルパーク近くのカフェ」はユーザーのトランザクション履歴の特定の販売者と日付を指すことを把握でき、通常の検索機能では苦労するだろうものです。このような対話型クエリを可能にすることで、Bunqはユーザーが自身の支出を分析し、会計知識や手動労力を必要とせずに情報を見つけるのを大いに簡単にしています。
Q&Aを超えて、Finnは財務計画と予算作りを支援します。ユーザーは「今月の余剰分で€500を貯金に追加することができますか？」といったアドバイスやインサイトを求め、データ駆動の回答を得ることができます。それはまるで個人の会計士が呼び出し可能なようなものです。
Bunqはこれを駆使して、顧客により健康的な金融習慣を促進しています。内部ではBunqのAIも複数のリンクされたアカウント（ヨーロッパのオープンバンキングフレームワークを利用）全体でトランザクション パターン を分析し、ユーザーの金融の統合ビューを提供します。これによりFinnはユーザーが許可すれば、Bunqだけでなく他の銀行でも残高や支出を確認し、予算と計画のためのワンストップの概要を提供する力を持つことができます。
Finnの影響は注目されました。
報告によれば、Finnは人間の介入なしで顧客の問い合わせの約40％を自己完結的に処理し、もう1つの大部分を支援しました。
この結果、Bunqのサポートスタッフの作業量が軽減され、ユーザーへの応答時間が加速されました。実際、2024年初頭までに、Finnの導入により、顧客とのやり取りがこれまで以上に効率的になり、多くの質問がAIによってすぐに回答されたとBunqは主張しました。残りの人間の介入が必要なクエリについては、BunqのチームはAIが単純なものを先行処理することで、より複雑な問題に集中することができます。
この結果、Bunqがヨーロッパ全体でユーザーベースを拡大するにつれ、スケーラブルな顧客サービスモデルが実現されました。
BunqのAI採用は、地理的および製品の拡大と共に行われています。同社は2023年に米国の銀行ライセンスを申請し、アメリカ市場への参入を目指しています。このような革新は混雑が激化するネオバンクの場面で目立つのを助けます。
特筆すべきは、他のフィンテック企業が同様に追随していることです：米国のネオバンク、MoneyLionは同じ時期にChatGPT搭載の検索機能を発表し、もう一つのDaveはカスタマーインクワイリーのための「DaveGPT」を導入しました。
しかし、Bunqのリードスタートとコア機能への統合（検索を完全にAIで代替）は、それにリーダーシップを与えました。
ビジネスの視点から見ると、Bunqはユーザーの支援だけでなく、新しいオファリングを通知するための[洞察].(https://tech.eu/2025/04/30/dutch-neobank-bunq-expands-into-crypto-trading/)を引き出すためにAIを使用しています。人々がどのようにお金に関する質問をするかを分析し、痛点や人気のリクエストを特定し、それらに関連する新しい機能や製品を作成する可能性があるのです。
たとえば、多くのユーザーが「年末までにXを購入する余裕があるか？」と尋ねる場合、Bunqは自動化された貯蓄プランナーを開発するかもしれません。このデータをもとにした革新は、AIネイティブの銀行であることの競争優位性です–ユーザーのインタラクションからサービス改善へのフィードバックループが非常にタイトです。
しかし、Bunqはまた、慎重...コンテンツ：
AIと人間の監視を組み合わせる。すべてのAIの応答は、正確さと関連性について監視されます。
銀行は、フィンのアドバイスはデータに基づいているが、顧客は判断力を行使する必要があると強調しています。これはアシスタントであり、完全に自律的な金融マネージャーではありません（少なくともまだ）。加えて、プライバシーとセキュリティが最優先であり、BunqはAIがユーザーが許可したデータのみをアクセスし、機密情報が保護されていることを確保する必要があります。これまでのところ、重大な問題は報告されておらず、顧客は会話型バンキングの利便性に概ね良い反応を示しています。
BunqのCEOであるAli Niknamは、AIの推進をBunqのバンキングを簡素化するという使命の一環として位置付けています。彼の見解では、伝統的な銀行は顧客に使いにくいインターフェースや専門用語を押し付けるのに対し、Bunqは技術を通じて「ユーザーの生活を非常に簡単にしたい」と考えています。
友達にテキストを書くようにバンキングを簡単にすることで、Bunqは顧客の忠誠心とエンゲージメントを深めることを望んでいます。実際、業界の分析によれば、パーソナライズと使いやすさがバンキングにおける顧客満足度を大幅に向上させることが示されています。
BunqのAI戦略は両方の目標を達成しています：体験をパーソナライズすること（フィンの回答はあなたのデータと質問に固有のものです）と、簡単にすること（アプリのメニューや金融用語を学ぶ必要がないこと）。
ヨーロッパにおけるAI駆動のバンキングの先駆者の一員として、Bunqは業界にとって貴重な例を提供しています。これは、何百万ものユーザーを持つ運営中の銀行でも、サービスの中核にAIを成功裏に注入できることを示しており、これは新しいスタートアップだけのものではないことを示しています。Bunqの経験は、他のヨーロッパの銀行やフィンテック企業によって注意深く観察されることでしょう。ある意味で、Bunqは銀行であると同時にテクノロジー企業にもなりつつあり、最新のAI開発を継続的に統合しています。もしフィンやその後のAI機能が引き続き良好な成績を収めれば、さらなる銀行がデジタルに精通した顧客を引き付けるために独自のGPTスタイルのアシスタントやAI駆動のパーソナライズ機能を開始するのを目にすることが多くなるでしょう。
WeBank – 中国のAIファースト銀行の先駆け
バンキングにおけるAIの議論は、WeBankなしでは完結しません。WeBankは設立以来AIの採用で先駆者となってきた中国のデジタル銀行です。
WeBankは2014年、中国初のインターネット専業銀行として、テックジャイアントTencentによって設立されました。設立当初から、WeBankの戦略は、低コストで何百万もの顧客にサービスを提供するために「ABCD」マンtra（AI、ブロックチェーン、クラウド、データ）で技術を活用することでした。過去10年間で、WeBankは爆発的に成長し、多くの彼らが銀行サービスが提供されていない個人や中小企業にローンや支払い、金融サービスを提供しています。その成功はしばしば、運営に深くAIを統合していることに起因しています。これにより、従来の銀行よりもボリュームとリスクをはるかに効率的に管理することが可能になっています。
WeBankの顕著な成果の一つは、どの程度AIと自動化がカスタマーサービスとサポートに使用されているかということです。数年前の段階でも、WeBankは1日あたり約10万件のカスタマーサポートの問い合わせを受けており、そのAI「仮想ロボット」は98%を人間の介入なしで処理していました。
これらの仮想エージェントは、今日の音声アシスタントの基盤となるAIの初期バージョンである自然言語処理と音声認識を使用して、顧客の問い合わせを解決します。WeBankのAI顧問であるDr. Yang Qiangは、顔認証、音声認識、自然言語処理を活用してサービスと便宜を改善していると説明しています。顧客はチャットや音声を通じて交流し、AIは彼らを認証し（顔認証を通じて）、リアルタイムで問題を解決したり、リクエストを実行したりすることができます。
WeBankの哲学は、AIは「人間のサービスを拡張するものである」というもので、これは西側の銀行と似た立場ですが、WeBankはそれを極端な程度まで実現しています。「自動化されたサービスは、人間のサービスの敵ではありません。それらは並行して働くべきです」とYang Qiang氏はCNBCに対して語っています。結果として、比較的小さな人間のスタッフチームが何百万もの顧客ベースを監督することができるため、AIは日常の重労働를担っています。実際、WeBankはかつてわずか数十人の従業員だけで、新しい支店を持たなくてもスマートフォンを通じたAI駆動のク레ジットアルゴリズムと顧客対話に依存して中国全土で大規模なマイクロローンを配分することができました。この運営効率性は、WeBankが設立から数年内に利益を上げることができた主な理由であり、新しい銀行としてはまれな偉業です。
WeBankが輝いているもう一つの分野は、AI駆動の信用リスク分析とローン承認です。
伝統的な銀行は、ローンのために長時間の書類と人的アンダーライティングを必要とすることが多いですが、WeBankは機械学習モデルを使用してその多くを自動化しました。膨大な量の代替データを分析することによって – たとえば、ソーシャルメディアの行動、モバイル支払い履歴（Tencentのエコシステムを活用）、および他のデジタルフットプリント – WeBankのAIは信用度を迅速に評価し、大規模な銀行に拒否される可能性のある個人や中小企業に小口融資を提供することができます。
この包括的なアプローチは、以前はリスクが高すぎるまたは提供することが高額すぎると判断されたセグメントにクレジットを拡張しました。Yang Qiang氏는、そのような技術 が、「貸出処理とリスク分析において、従来の銀行よりも高い効率をWeBankに提供する可能性を作り出します」と注目しました。これは実際に証明されています。WeBankは、ローンの申請を数分で処理し、それを継続的に監視することができます。これは、旧来の銀行が追いつくのが難しいものです。
WeBankは、AI研究に革新をもたらしてきました。
WeBank는センシティブなデータを複数のソースからプライバシーを損なうことなくAIモデルをトレーニングする手法として、フェデレーティッド・ラーニングの分野に投資してきました。これは、他の機関と協力するために重要でした（不正データを共有するなど）しつつ、中国の厳格なデータプライバシー規則을 준수하였다。
銀行の技術者는論문を公開し、ツールをオープンソース化しており、WeBank가自分を金融服務会社だけでなくテクノロジー의指導者として見なしていることを示唆しています。2025年3月、WeBank는世界会議で「AIネイティブ銀行」のビジョンを共有し、その10年の技術専門知識がバンキングを「より賢明で包括的に」押し進めていると強調しました。
これは、WeBank가金融においてAI의最前線に留まることを目指していることを示唆しており、さらに高度なサービスのために生成モデルのような次世代AIのことを探索する可能性도あります。
WeBank는膨大な автоматическое にもかかわらず、人間の要素を排除していません。代わりに、それを再配置しました。AI가日常の作業を行うことで、人間の従業員はアルゴリズムの改善、例外的なケースの処理、新しい製品の開発などの分野に焦点을 맞えることができました。
WeBank의 ス태프戦略는 reportedlyとして、全従業員の約60%가テクノロジー役割に従事しています。これは通常은행として는비정상적으로실비미な比率ですが、本質적으로는フィン테ック機関であるWeBankにとって는論리的입니다。この技術優先文化는さらにWeBank의AIネイティブ銀行avant la lettre라는地位を確固たるものにしています。
CITIC aiBank – ファイナンス과テックのジョイントベンチャー
WeBank가勢いを増し始めたประมาณその時期、中国에서는AI中心の銀行에おける別의注目すべき実験이進められました：CITIC aiBank（通称„AiBank“と呼ばれることもあります)。
これは、中国Citic銀行、중級の商業은행와百度、인터넷検索와AI 자이언트 간의合弁사업입니다。2017年末に설립され、aiBank는支店を持たない直接은행로して設立され、大量のデータ와人工知能を活用하여より賢明な金融서비스를提供する 명확한으로운目標을持っていました。
登録자본는20億元(当時 약3억 미국 달러）으로、所有권はCitic銀行와百度의 사이에서70/30으로分割されており、aiBank는銀行領域の知識과最先端のテクノロジー能力의混在를象徴하고いました。
aiBankの焦点は、設立当初から中国の伝統的な銀行がしばしばサービスを提供していない消費者와中小企業への融資にありました。百度의AI 기술을利用하여、aiBank는信用記録이ほとんどまた는まったくない借り手를보다適切に評価できる新しいリスク評価モデル을開発することを目指しました。「aiBank는個人および小企業への貸出を集中し、ビッグデータ와人工知能を活用して、新しいリスクコントロールモデルを構築します」と述べていたのは、設立当時の李老江（Li Rudong）은행長でした。
これはaiBank가、百度のおかげで、検索데이터、ソーシャルデータなど非伝統的なデータを利用하여、信用決定を行う意図を示唆しています。期待されていたのは、AI駆動の洞察が、伝統적인スコアリング方法では見逃される可能性のある信頼できる顧客を特定し、利益を持続することで金融包摂を拡大する可能성이あるということでした。
設立イベント에서明らかにされた驚くべき詳細中のひとつは、aiBankの従業員の60%が技術スタッフになるということでした。これは 当時 은同行として는 前例のないことであり、이ように aiBank가従来의銀行の大半のスタッフ가支店または運営一般부문에従事하는の에対してどれだけ異なっているか이を 시사しています。aiBank는エンジニア링とデータサイエンス인재에 집중することで、社内のAIシステムの継続적인開발および改良의道를確保しました。百度의比较은ただの資本だけではなくその技術も 포함されていました。その内含まれるものとして百度のAIプラットフォーム、クラウドサービス、そしてその膨大なユーザーデータ(プライバシー・法律적限界内で)도包含していた可能성이あります。この파트ナープシップ은百度のAI 연구의金融における수익化の途を書名하며、AI리ーダーシップを披露する方法을示しています。 शिवприємومة कृ करते ब्लॉग अ コンテンツ: インテリジェントファイナンスの未来... 「顧客を最も理解し、金融を最も理解する機関である。」この引用は、Baiduのユーザーに関する知識（オンライン行動から）とCiticの銀行業務の専門知識を融合させることで、aiBankが顧客の洞察力とサービスにおいて従来の銀行を上回ることができるという願望を表しています。
直接銀行（オンライン専用）であるということは、物理的な存在なしに全国の顧客に到達できることを意味し、中国の広大な市場では大きな利点となります。
実際には、次の数年間にわたり、aiBankはデジタル融資商品とAI強化サービスを展開しました。携帯アプリを通じて個人ローンを提供し、機械学習クレジットモデルによって迅速な承認を行いました。小企業向けには、AIを使用してeコマース取引やサプライチェーンデータを分析し、信用を拡張する実験を行いました。これはAnt Groupが行っていることに似ています。
aiBankはまた、カスタマーサービスにおけるAIの探求も行い、基本的な問い合わせに対するインテリジェントチャットボットを含めました。Baiduが自然言語処理（特に中国語におけるNLP）に強みを持っていることを考えると、aiBankは音声アシスタントやテキストベースの顧客インタラクションで高度なAIの恩恵を受けた可能性があります。aiBankの詳細な業績データは広く公表されていませんが、CiticとBaiduが成長をサポートするために2018年までに資本を倍増したと報じられるなど、その継続的な運営と資本増強は重要な動向を示唆しています。
aiBankのユニークな視点は、Baiduのエコシステムとのシナジーにあります。Baiduは人気のあるアプリにaiBankの金融サービスを統合することができます。例えば、Baiduの検索や地図のユーザーが、特定の文脈でaiBankのサービスを提供される可能性があります（「カーローン」を検索してaiBankのオファーを見るといったシナリオ）。さらに、BaiduのAI研究、特に顔認識や音声技術は、aiBankのセキュリティおよびオンボーディングプロセスで現実の用途を見つけました。WeBankのYang Qiangが一般的に指摘したように、顔認識のような技術は、シームレスで遠隔のアカウント開設を可能にします。Baiduの専門知識を考慮すると、aiBankも同様の方法を採用した可能性が高いです。ある意味で、aiBankは、規制された業界におけるAIの力を示すためのプラットフォームとして機能し、AIビジネス市場の中でのBaiduの地位を強化する可能性があります。
ただし、より大きな伝統的な銀行（Citic）の構造内でAIネイティブバンクを運営することには課題もあります。
Citic Bankの関与は規制コンプライアンスを確保し、銀行インフラを提供しましたが、それはまた、純粋なスタートアップよりも慎重なペースを課することもありました。中国銀行および保険監督管理委員会（CBIRC）による監督により、aiBankのAI革新は金融リスクの規制に準拠しなければなりませんでした。2021年には、中国の規制当局がJVの設立に関する形式上の問題でCiticとBaiduに罰金を科したという話が出回りましたが、これは技術先行の銀行でも厳格なルールの下で運営を行っていることを思い出させるものです。それでも、中国の規制当局はAIとフィンテックにおける銀行業務に対して一般的に支援的であり、リスクが管理されている限りです。
2025年時点で、CITIC aiBankは新たな銀行ベンチャーにAIを統合した成功例として位置づけられています。
WeBankのような世界的な名前の認知度はないかもしれませんが、遺産銀行と技術の巨人が協力してAIネイティブの銀行プラットフォームを共同創造するモデルを示しています。
終わりの考え
ネイティブAI銀行の台頭は、金融がより迅速で、個別化され、さらには機械駆動である未来を示しています。
これらの先駆的なプロジェクトは、現代技術によって銀行を根本的に再考することができることを示しており、お客様に超便利なサービスを提供し、AIエージェントや十分にサービスを受けていない人口などの新しい参加者に金融システムを開放する可能性があります。今後、伝統的な銀行が自らのAI導入を加速させるか、AIネイティブの取り組みとパートナーシップを結ぶことが期待されます。場合によっては、既存の企業が成功したAI銀行のスタートアップを買収して、その能力を強化することもあります。規制当局もまた、注意深く観察しています。AIネイティブの銀行がリスク管理やコンプライアンスにおいて強力な業績を示す場合、規制当局は銀行でのAIの広範な使用を促進するためにフレームワークを更新するかもしれません。おそらく、AI駆動の金融機関に新しいライセンスカテゴリを作成するかもしれません。
ただし、AIネイティブの銀行の出現は、管理が必要な重大なリスクと課題ももたらします。主要な懸念事項の一つはガバナンスと監督です。AIアルゴリズムがクレジットの決定を下す場合や不正を検出する場合、それらが偏りなく誤りがないことを確保することが重要です。制御されていないアルゴリズムは、ある特定の顧客グループに対して見えない差別を行ったり、リスキーなローンを承認したりする可能性があり、それは信頼を損ない、規制のペナルティを招くことになります。透明性は別の課題です：これらの銀行はAIのアクションを規制当局や顧客に説明できるようにしなければなりません。
伝統的な金融機関にとって、AIネイティブの銀行の出現は両刃の剣です。一方では、革新の限界を押し広げ、既存の企業が採用できる新しい方法や技術を生む可能性があります。確立された銀行は、CatenaのAIワークフローの効率性やBunqのFinの顧客エンゲージメント成功から学び、同様のアイデアを統合することができます。しかし一方で、これらの新しい参加者は特定のセグメントで手強い競争相手となる可能性があります。