成長を支えるデータとAI：銀行・決済業界における生産性の変革

銀行はいま、「限られたリソースで、これまで以上の成果を出すこと」を強く迫られています

現代の銀行は、明確なビジネス成果の創出に対する圧力を強く受けています。金利環境の追い風は弱まり、株価純資産倍率は抑えられた水準にとどまり、経費率も60％を上回る高水準が続いています。併せて、人材不足は深刻化し、デジタルネイティブなフィンテックとの競争も激化しています。2024年の世界フィンテック収益は21％増と、既存金融機関の約3倍の成長率を記録しました。このような経営環境下で、銀行の経営陣は「少ないリソースで多くを生み出すこと」を求められています。低金利下での手数料収益の拡大、バランスシート効率の向上、スリム化した組織からの一層の生産性向上が、その具体的な要請です。

2010年以降、米国の地方銀行は毎年約30bpsの生産性を失っており、コストが上昇する中で収益を侵食しています。一方で、生産性がわずか1パーセントポイント向上するだけで自己資本利益率（ROE）は100～150 bps上昇します。これは取締役会や投資家にとって大きな変動です。

Databricksは、世界中の銀行の収益部門とコスト部門のリーダーと協力し、その傾向を覆すための取り組みを行っています。データとAIに投資しているすべての銀行のうち、測定可能な損益（P&L）へのインパクトを達成できているのは、わずか約5%の機関にすぎません。失敗の理由は構造的なものです。構想の約10%は、統一されたデータとAIのビジョンがないために失敗し、20%はレガシーシステムの技術的負債と分断されたデータ資産が原因で、そして70%は、データの民主化、ガバナンス、およびイネーブルメントが未解決のままであるために失敗しています。²

上位5パーセンタイルの銀行は、生産性の損失をデータをよりスマートに統合する機会と捉えています。これらの銀行は、統一され、ガバナンスの効いたデータの基盤を構築し、インテリジェンス、自動化、そして最終的にはパフォーマンスを拡張しています。

飛躍的な生産性向上を実現するためのDatabricksのアプローチ

テクノロジーの近代化とデータ資産の統合に既に取り組んでいる銀行業界のリーダーの皆様に対し、生産性を向上させるための当社のゴールドスタンダードなアプローチは、2つの側面からなります:

1. 成功への近道 - まずデータサイロおよび老朽化したツール群を排除することが重要です。Databricks の Unity Catalog を活用した高度なデータガバナンスを起点として、営業プロセス上のあらゆる手作業ステップを精査・見直します。統合されたガバナンスにより、AI／BI（Genie、ダッシュボード）および Databricks One を通じて、ビジネスユーザーが自然言語でデータを活用できる環境を整備し、データの民主化を推進できます。その結果、ブロンズ／シルバー層のデータとビジネスインテリジェンスの間で IT 部門がボトルネックとなる状況が解消され、より迅速かつ高度な意思決定が可能になります。
2. 銀行の変革 - 高速な変革の道筋を確立することで、銀行はオペレーティングモデルを再設計・変革できるようになり、生産性の飛躍的な向上を実現し得ます。DatabricksのAgent Bricksを使用することで、銀行はコストと品質の最適なバランスを見つけながらAIエージェントを迅速に作成、評価、最適化し、手作業の多いプロセスを自動化して、より価値の高い活動のための時間を確保できます。

中堅企業向け商業銀行のリーダーのある1日

Databricksでは、米国のミッドマーケットにおける商業銀行のリーダーと緊密に連携しています。彼らの使命は、収益性を伴う成長、効率的な資本活用、そしてバンカーの生産性向上です。しかし、経費率は60%を超えたままであり、法人営業担当（リレーションシップバンカー）の生産性は10年以上にわたって横ばいです。

人員のスリム化が進んでいます。融資需要、コンプライアンス要件、顧客の期待が高まっているにもかかわらず、2020年以降、地方銀行はフロントラインの人員を約15%削減しました。各リレーションシップマネージャーは、より大規模なポートフォリオを担当するようになっていますが、顧客の優先順位付けや活動の追跡、また新規融資の実行、預金獲得、財務・決済製品のクロスセルといった収益創出業務に集中するためのツールは限られています。

製品開発チームからのプレッシャーもあります。銀行が融資、FX、財務管理にわたって、より複雑な新しい商品を提供するにつれて、RM（リレーションシップマネージャー）は習熟度の維持に苦労しています。トレーニングはなかなか進まず、ガイダンスは断片的で、知見はサイロ化されたCRMやスプレッドシート、製品システムの中に埋もれてしまっています。その結果、機会損失や、リレーションシップバンキングのまさに差別化要因である「ホワイトグローブ（高品質）」な顧客サービスの質の低下につながっています。

リーダーたちは、これらの課題を構造的なものと捉えています。データは融資システム、CRMインスタンス、財務部門にわたってサイロ化しており、それを管理・分析するための一元的なレイヤーが存在しません。バンカーの業績と顧客の収益性に関する一元的で統制されたビューがなければ、説明責任を徹底したり、最も価値の高い機会に注力させたりすることは困難です。

成功への近道：データのガバナンスと民主化

商業銀行部門の責任者にとって、生産性はパイプラインの量と速度、経費率、収益成長率、そして最終的にはROEによって測定されます。DatabricksのUnity Catalogは、融資システム、CRM、預金、財務にわたる情報を統合してあらゆるレベルで信頼性の高い知見を提供し、単一の統制されたデータ基盤をリーダーに与えることで、これを可能にします。

この基盤により、銀行の経営幹部はDatabricksのAI/BI Dashboardsを使用して、パイプラインの状態とコンバージョン率をリアルタイムで追跡し、担当者、顧客タイプ、または地域ごとにポートフォリオをセグメント化し、クロスセルの機会や利益の漏れを特定することが、すべて単一の信頼できるソースから可能になります。また、担当者の活動データ（電話、会議、顧客との接触）をリンクし、業績結果に結びつけることで、マネージャーがより価値の高い行動を指導するのに役立てることもできます。

現場の銀行員は、Databricks Oneを通じて、AI/BI Genie、Databricks Apps、リアルタイムのAI/BIダッシュボードからこれらの知見を即座に利用できます。手動のエクスポートや月末のレポートに頼る代わりに、銀行員は「預金価格の例外が必要な顧客は？」や「今四半期にリスクのある契約更新は？」といった質問をするだけで済みます。— そして、その答えにすぐに対応できます。その結果、より的確な優先順位付け、より迅速な契約更新、そしてより高いウォレットシェアが実現します。

Databricksはある大手銀行のデータおよび機械学習ワークフローのモダナイゼーションを支援し、顧客、製品、チャネルのデータを単一のガバナンスの効いたプラットフォームに統合しました。1年以内に、この銀行はクロスセルの効果を90%向上させ、顧客獲得コストを30%以上削減しました。これは、統合されたデータとAIが生産性と利益に直接結びつくことを示しています。

銀行の変革: AgentBricksでワークフローを再構想する

リーダーが「成功への近道」を進むにつれて、エージェントワークフローを通じて生産性の次の波を解き放つことができるようになります。同じ仕事をより速くこなすだけでなく、銀行員が価値を創造する方法を変革することができます。

DatabricksのAgentBricksを活用することで、銀行は社内外のデータ（FactSet、Moody’s、S&P、Dun & Bradstreetなど）を分析するAIエージェントを編成し、アクションの優先順位付けや、調査、準備、アウトリーチの自動化が可能になります。例をいくつかご紹介します。

• リサーチの自動化：取引履歴、リスクシグナル、市場ニュースを組み合わせて顧客のプロファイルを生成し、手作業での準備時間を数時間短縮します。
• アクションに繋げる分析：コンテキストとコンプライアンスを確保するためにヒューマンインザループによるレビューを行いながら、製品、サービス、またはアウトリーチメッセージを提示します。
• 実行の自動化: インサイトからアクションまでのループを閉じ、顧客へのメール送信、価格例外の承認、システム・オブ・レコードの更新などを自動的に実行します。

AIを使って手動プロセスを自動化する取り組みは、業界全体で順調に進んでいます。ある北米の銀行は、Databricks上で顧客リサーチを自動化し、準備時間を70%削減、新たな人員を増やすことなく銀行員の担当範囲を拡大しました。

DatabricksのAgent Bricksは、技術的な複雑さを簡素化し、顧客リサーチ、クレジットメモの作成、預金価格リクエストなどの手動ワークフローを自動化します。これにより銀行員は、より多くの顧客と、より迅速かつ深い知見を持って関わることができるようになり、成長の加速と運用コストの削減につながります。

Databricksがパートナーとともにお客様を支援します

成功確率の高いアクションの推奨、顧客リサーチの自動化、アウトリーチの効率化によってB2B営業担当者の生産性を最大化するために構築された「Agentic Banker」デモを提供しています。AgentBricksを使用することで、Databricksのお客様は管理業務の負担を軽減するAIエージェントを迅速に構築できるため、銀行員は最も重要な業務、すなわち顧客へのサービス提供に集中できるようになります。グローバルな銀行業務や決済業務のリーダーの方で、オペレーティングモデルの再構築や大規模な生産性向上を目指している場合は、データインテリジェンスを測定可能なビジネスパフォーマンスへと変えるロードマップの策定と実行について、当社までお問い合わせください。銀行が連携されたデータドリブンソリューションからの価値を迅速に獲得し、デリバリーを加速できるよう支援するZebなどのコンサルティングパートナーと共に、Databricksデータ＆AIプラットフォーム上で大規模かつ効率的な成長を実現できます。

¹ https://web-assets.bcg.com/04/4f/160d4f9d4d7e98ab417609b553d4/globalfintechreport-june2025.pdf
² https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value