金融機関は、ますます複雑化する状況に対処しています。クラウド コンピューティング、人工知能 (AI)、生成 AI (gen AI)、エージェント AI を活用した彼らの変革は、彼らの適応力と競争力にとって不可欠なものとなっています。
2025 年の銀行と資本市場のクラウド、データ、AI ローテーション インデックスでは、世界最大手の銀行 78 行と協力し、クラウドへの移行と AI の導入がどの段階にあるのかを判断する幹部に話を聞きました。調査結果の中には、トップパフォーマンスの機関がすでに自己資本利益率を125ベーシスポイント（BPS）向上させている一方で、コスト対収益比率を452BPS削減していることが含まれています。また、ワークロードの 1% ごとにクラウドに移行することで、AI 導入が大幅に改善されます。
アクセンチュアの 2026 年の銀行業界のトップトレンド:制約のない銀行業務がここにある
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ここでは、成功を収めている銀行および資本市場のリーダーがビジネスを再発明し、長期的な成長を推進するために行っている重要な戦略的動きを紹介します。
多くの銀行の取締役会では、「経営陣は柔軟性を求めているが、コントロールを犠牲にすることはできない」という同様の言葉が聞かれます。これは多くの場合、部分的な移住や「テクノロジーツーリズム」につながり、システムがより複雑になります。最終的に、提供される価値は期待を裏切ることがよくあります。
ハイブリッド クラウドは、柔軟な制御という設計概要を実現しており、現在、銀行や資本市場のリーダーにとって好ましい長期モデルとなっています。これにより、妥協のないコンプライアンスが可能になり、俊敏性とリスクへの曝露のバランスが取れます。しかし、マルチクラウド戦略を採用している銀行はわずか 31% であり、残りの銀行は集中リスクやベンダー ロックインに対して脆弱なままとなっています。
コア システムは、複雑でコストが高く、機密データを保持しており、変更には運用リスクが伴うため、銀行システムを最新化する上で依然として最大の課題となっています。コア ワークロードのわずか 10% がクラウドに移行しており、これは金融機関にとって未開発の変革価値の最大の源泉となっています。
セールス＆トレーディングと消費者金融の初期の企業は、すでにリアルタイム処理、統合リスク、スケーラブルな AI を活用しています。ここで重要なのは、コストを超えて機能を把握することです。コアの最新化は、リアルタイムの意思決定、組み込みコンプライアンス、大規模な AI への入り口となります。
現在、銀行の将来は、リーダーがクラウドと AI を業績にどのように結び付けるかによって決定的に形作られています。私たちの最近の経営陣との取り組みでは、間違いなく 1 つのパターンがあります。それは、最も早く移行している銀行は、ワークロードを移行しているだけではなく、インテリジェンスを収益化しているということです。
私たちの分析によると、トップパフォーマンスの機関はすでに自己資本利益率を 125 ベーシス ポイント向上させ、コスト対収益の比率を 452 ベーシス ポイント削減しています。
当社のクラウド ローテーション分析では、迅速な生成 AI の導入により、すでに税引前利益が平均 29% 増加していることが示されています。その価値は、顧客サービス、見込み顧客発掘、IT エンジニアリング、製品開発、リスク管理の 5 つの機能に集中しており、これらを合わせると全体の影響の 59% を占めます。
私たちはクライアントとの仕事において、単なるテクノロジーのアップグレードではなく、ビジネス モデルの変革として AI にアプローチしています。私たちはこれを、不正防止、信用評価、リスクモデリング、顧客サービスなどの重要な分野に適用しています。私たちの研究は、迅速な実装シナリオでは、遺伝子 AI が大規模な成果を生み出す大きな可能性を秘めていることを示しています。 3 年以内に、Gen AI は以下を提供できるようになります。
– 収益の増加:収益が最大 4.9% 増加します。
– コストの最適化:運用コストが 7.7% 削減されます。
– 税引き前利益の伸び:29% 改善。
AI の導入が加速している一方で、多くの銀行は依然として明確なロードマップがないまま価値を模索しています。厳然たる真実は、63% の教育機関が、遺伝子 AI に対するガバナンス フレームワークが限られているかまったくなく、リスクと不安定性の原因となっていると報告しているということです。
私たちが取引している大手銀行は、初日から責任あるガバナンス、人材パイプライン、財務指標を AI 戦略に組み込んでいます。 AI イニシアチブが確実に具体的な価値を提供するには、明確なパフォーマンス指標を確立する必要があります。クラウド、データ、規律の堅牢な基盤を構築することで、銀行は AI パイロットを超えて実際の業績に効果的に移行できます。
ほとんどの金融機関は、より多くの AI 人材の必要性について同意していますが、本当の課題は人材パイプラインではなく、リーダーシップと変更管理にある可能性があります。
多くの銀行には、体系化されたトレーニング プログラム、明確なキャリア パス、明確に統合された AI の役割が不足しています。組織が既存の人材の可能性を活用できるように支援することで、組織が人材戦略を再配線し、機能全体に AI の流暢性を組み込むことができるように支援してきました。その結果、AI 導入が迅速化され、より強力な成果が得られ、好奇心の文化が生まれました。
銀行業界の競争上の優位性は、クラウド移行と AI 実装の連携にますます依存しています。成功するには、イノベーションを妨げるレガシー インフラストラクチャ、コンプライアンスのボトルネックを生み出すガバナンス フレームワーク、クラウド ネイティブと AI の専門知識における人材不足という 3 つの重要な障壁に対処する必要があります。
私たちの調査によると、AI を効果的に導入している業界のリーダーは、自己資本利益率、コスト対収益率、税引前利益が大幅に向上していると報告しています。
銀行の上級幹部にとって、統合された変革プログラムとしてクラウドと AI を調整することが不可欠であることは明らかです。 AI は銀行業務の未来を定義するでしょう。そのため、この考え方を念頭に置いて設計してください。今日の競争環境においては、この調整が持続可能な成長と市場のリーダーシップにとって不可欠です。
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