私はこの 1 年間、世界中の大手銀行や金融機関の顧客に、銀行のアーキテクチャ、優先事項、課題についてアドバイスを提供してきました。さらに、私は、Finovate、Finacle Conclave、Sibos、Money20/20、Temenos Community Forum、ジョージタウン大学の金融市場品質カンファレンスなどの主要な業界イベントを訪れ、参加してきました。そこで、銀行業界に極めて重要な瞬間が到来しているという認識に衝撃を受けました。世界的には、金融サービス アーキテクチャに分離されたアプローチを採用し、リスク回避を減らし、フィンテック ソリューション、パートナーシップ、革新的なテクノロジーに大胆に取り組む意欲が高まっているようです。シタデル セキュリティーズ、CME グループ、ABN AMRO 銀行での私自身の経験により、これらの観察を現実的な実務経験に基づいて検証することができます。

デジタル バンキング、AI、フィンテックのイノベーションが市場に大きな変化をもたらしている

銀行業界は進化的かつ市場主導の変化を経験しています。かつては厳格でモノリシックだったデジタル バンキング システムは、分離されたアーキテクチャ、AI 主導のインテリジェンス、プログラムによるテクノロジーの利用、フィンテックのイノベーションとパートナーシップを通じて再考されています。すべての業界が AI の破壊に直面していますが、銀行業界は次の理由から特殊です。

• この市場の変化は単なる進化ではなく、競争です。 イノベーションのペースは加速しており、勝者はアジリティ、AI インテリジェンス、戦略的パートナーシップを採用する企業になります。
• 遅延はもはや選択肢ではありません。銀行業務の未来は今日すでに構築されています。 こうしたイノベーションを活用するには、テクノロジー リーダーはデジタル コア バンキングの俊敏性を優先し、新しいイノベーションとの統合を確保し、進化する市場の需要に適応する必要があります。

分離されたバンキング イノベーション アーキテクチャで競争力を維持

商業銀行業務のコンシューマライゼーションと同様に、分離されたイノベーションの利点を受け入れるデジタル専用銀行による製品イノベーションの加速により、銀行アーキテクチャの変化のペースが加速しています。遅れをとらないために、既存の銀行機関のテクノロジー リーダーは次のことを行う必要があります。

• デジタル専用銀行のアーキテクチャから学びましょう。 デジタル専用銀行は、最新のクラウドベースのアーキテクチャ上にネイティブに構築されており、数十年前のレガシー システムに負担をかけることなく運営されているため、従来の銀行と比べて制限が緩和されています。これらは銀行イノベーションの実験場であり、銀行技術リーダーが最終的に技術的負債を返済したときにどのような未来が待ち受けているかを示しています。
• 分散アーキテクチャの原則と要素を受け入れます。 このアーキテクチャにより、システムが解放され、大規模な物理ブランチ ネットワークの維持による制約が回避され、より効率的なコスト構造とより迅速なスケーラビリティが可能になります。
• リアルタイムの需要に対応するためにコア バンキング システムを最新化する。 すべての金融機関の中心には、日々の取引を処理し、口座を管理し、利息を計算し、シームレスな金融情報の流れを調整する強力なエンジンであるコアバンキングシステムがあります。数十年にわたり、これらのシステムはモノリシックで複雑で、維持費が高価でした。コアバンキングは、機敏性、効率性、そして真の顧客中心のアプローチを実現するために最新化する必要があります。南アフリカのスタンダード バンク グループのエンタープライズ アーキテクチャ責任者兼ディレクターである Paul van der Merwe 氏は、中核的な銀行業務、決済、コンプライアンスにおけるイノベーションは本質的に最新のテクノロジーに基づいて構築されており、リアルタイムの需要に対応することが期待されていると述べています。
• ポートフォリオ管理ゲートウェイとプロンプト エンジンを含めます。 このコンポーネントは柔軟性を考慮して設計されており、社内で構築することも、フィンテック パートナーと共同開発することも、サードパーティ ソリューションとして調達することもできます。 API を介して、コア バンキング システム、カスタマー エクスペリエンス チャネル、支払いレール、トランザクション ハブにシームレスに統合されます。
• 高度な開発 ポートフォリオ管理とデータ分析 アルゴリズム コンピューティングと AI インテリジェンスを活用して、ポートフォリオ管理を強化し、資産配分を最適化し、より適切な意思決定のためのリアルタイムの分析情報を提供する
• AI を活用したポートフォリオ管理を推進する 定量的 AI モデルを適用して、取引機会を特定し、債券戦略を最適化し、銀行、個人資産、保険のポートフォリオ全体で意思決定を迅速に実行します。これらのモデルにより、シナリオベースのリスク分析が可能になり、動的な市場状況下でパフォーマンスが加速されます。

AI で強化されたアーキテクチャ オプションを採用し、フィンテック イノベーションを導入する

銀行 (バンク・オブ・アメリカなど) は、AI (予測型、生成型、エージェント型を含む) を活用して、業務のあらゆる側面に革命を起こしています。これは、チャットボットが基本的なクエリに答えるだけの話ではありません。 AI は現在、高度な不正検出システムを強化し、リスク シナリオ分析、金融犯罪管理、複雑な融資承認プロセスの合理化を実現しています。テクノロジー リーダーは、AI イノベーションで次のことがどのように実現できるかを検討する必要があります。

• 減らす バックオフィス業務の遅延。 膨大なデータセットを分析する AI の機能により、銀行は顧客の行動に関する比類のない洞察を得ることができ、ニーズを予測し、本当に共感を呼ぶカスタマイズされた商品を提供できるようになります。 Capital One のチーフ アーキテクト兼副社長である Aditya Singh 氏は、銀行が生成 AI とプロセス マイニングを組み合わせると、プロセスの調整、例外処理、規制報告を自動化できると述べています。
• 高度な不正行為の検出とコンプライアンスの自動化。 疑わしいパターンをリアルタイムで特定します。図に示すように、分離されたリスク分析ゲートウェイとプロンプト エンジンにより、規制報告が合理化され、進化するルール (regtech) への遵守が保証されます。フィンテック プロバイダーである Skaleet の副社長である Whitney Morgan 氏は、生成 AI が規制報告を自動化し、製品開発を加速することで、これをさらにワンランク引き上げると述べています。
• リスク管理を強化する AI を活用したリスク管理により、銀行は手動プロセスでは実現できない速度と精度で大規模な翻訳データセット全体の異常を検出できるようになります。リスク モデリングとストレス テストにより、信用リスク スコアリング、市場リスク シミュレーション、シナリオ分析が強化され、先制的および収益のオプションが推進されます。

銀行および金融サービスのイノベーション競争は、導入と市場での優位性の獲得に課題を抱えているため、リーダーは機敏であると同時に、基本を重視し続けることが求められています。 CIO、CTO、その他のテクノロジーリーダーは、適切なバランスをとるために積極的な措置を講じることができます。銀行業務のイノベーションを受け入れるには、リーダーは単に新しいテクノロジーを採用するだけでなく、それ以上のことを行う必要があります。デジタル変革と、イノベーションに対する厳選および管理されたリスクオン アプローチを促進する環境を育成する必要があります。私たちは 2026 年に銀行アーキテクチャについて多くの研究を行う予定です。それまでの間、これらの傾向、最新化の方法、分離された銀行アーキテクチャの導入方法を理解するために、Forrester のクライアントは私とのガイダンス セッションをスケジュールできます。

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