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銀行と金融におけるロボティック・プロセス・オートメーションは、自動化技術の最も強力で説得力のある使用例の1つである。 取引の自動化は1970年代から1980年代にかけて広まってきたが、RPAはコスト削減と消費者体験の向上に重点を置いた、これまでとは異なるタイプの機械化を切り開こうとしている。

バンキングRPAはまた、ファイナンス・オートメーションRegTechソリューションとして機能することで、企業は刻々と変化する規制環境に対応できるようになった。 しかし、取引処理、融資承認、サイバーセキュリティの強化など、金融におけるRPAの優れた用途は他にもいくつかある。

この記事では、金融・銀行業務におけるロボティック・プロセス・オートメーションのメリット、ケーススタディ、ユースケース、トレンド、課題を探る。

 

目次

ロボティック・プロセス・オートメーション

金融・銀行市場規模

ソフトウェアテストとRPAにおけるコパイロットとジェネレーティブAIの未来

銀行・金融(BFSI)におけるロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)の世界市場規模は、 2023年に約8億6,075万ドルであった。 年平均成長率(CAGR)は40%で、アナリストはこの分野が2030年までに90億ドル近くまで拡大すると予想している。

北米(45%)とヨーロッパ(30%)が市場の大部分を占めている。 しかし、アジア太平洋地域は今後10年間で最も成長する可能性のある地域と見られている。

 

銀行業務に影響を与える要因

ファイナンス・プロセス・オートメーション

金融・銀行業界におけるRPAの単体テストと影響要因

銀行・金融市場は、ソフトウェア・テスト自動化ツールや RPA技術を早くから採用してきた。 金融取引のような反復的でルールに基づいた作業を大量に処理するこれらの部門は、多くの点でこのテクノロジーの理想的な候補者だった。 しかし、それ以外にもさまざまな理由で採用が増加している。 最も重要なものをいくつか紹介しよう。

 

1.コスト削減

 

長い間、銀行や金融サービス会社は低金利、あるいはマイナス金利の時代に存在し、コスト削減が優先された。 ここ数年、多くの中央銀行が利子を5%前後まで引き上げているため、インフレの猛威がそれを変えたのかもしれない。 しかし、金融ビジネスには他にも逆風が吹いている。

ネオバンクや革新的なFinTech企業の台頭は、金融業界に深刻な競争をもたらしている。 消費者の期待の明確な変化と相まって、金融機関は競争力を維持するためにコストを削減する必要がある。 RPAは、消費者に革新的な製品を提供しながら、サービス運営にかかる日々のコストを削減するのに役立つ。

2.規制と管理負担の増加

 

ここ数年の金融規制基準の強化は、金融ビジネスにとって大きな問題となった。 KYC(Know Your Customer)とAML(Anti-Money Laundering)の義務は、金融サービス企業に大きな管理負担を強いるもので、収益に貢献することはない。 手作業によるコンプライアンスは、コストがかかり、反復的で、人為的ミスが起こりやすい。

光学式文字認識(OCR)やその他のAI支援ツールを備えたRPAツールは、銀行からこの負担の一部を取り除き、人的資本などコンプライアンスを維持するためのコストを削減することができる。

 

3.顧客セルフサービス

 

顧客の期待はこの10年で著しく変化した。 今、消費者は物事を即座に完了させることを期待しており、9時から5時の間にしか対応できないようなビジネスに時間を割いている暇はない。 もちろん、期待されているのは顧客サービスだけではない。 消費者はまた、ローンや口座の申し込みについて、迅速な決定を望んでいる。

RPAは、ルールベースの基準に照らし合わせてアプリケーションを自動化することで、人的なやり取りを最小限に抑え、顧客からの問い合わせに対応することで、こうした問題のすべてを解決することができる。

 

4.リスクが少ない

 

銀行や金融会社は、必然的に多くのリスクを抱えている。 しかし、そのリスクを軽減することは、うまく運営されるビジネスの重要な部分である。 ミスは消費者の信頼を失い、風評被害につながる可能性がある一方、コンプライアンスのミスは厳しい金銭的罰則につながる。

RPAは人為的ミスを減らし、金融機関のコンプライアンス維持を支援し、データの正確性と処理を向上させ、機械学習(ML)で補強すれば不正検出に利用できる。

 

5.事業継続

 

金融機関は経済において重要な役割を担っており、サービスの中断は風評被害につながりかねない。 さらに、これらの金融機関は機密データを保有しているため、消費者を保護し、金融システムの安定性を確保するための規制に縛られている。

RPAは強固な事業継続計画(BCP)の一部を構成し、自然災害や公衆衛生上の緊急事態、サイバーセキュリティ攻撃などによるダウンタイムを最小限に抑えることができる。

ロボティック・プロセス・オートメーションの利点

金融・銀行

ヘルスケアにおけるRPAの市場規模

金融サービス分野でのRPAソリューションの導入には多くのメリットがある。 最も重要なものをいくつか紹介しよう。

 

#1. 節約

 

RPAの利用は今後数年間、金融分野で拡大し続けると予想される。 RPAは金融セクターの業務の最大80%を自動化することが可能であり、これは組織にとって信じられないほどのコスト削減の可能性を意味する。

 

#2. 職務満足度の向上

 

金融業界には、従業員がやる気を失い、退屈し、過小評価されていると感じる反復的で平凡な仕事があふれている。RPAツールは、このようなルールベースの仕事を引き継ぎ、従業員が組織全体のミッションとのつながりをより強く感じられるような、より魅力的で創造的な仕事への扉を開くことができる。

仕事の満足度の向上は、従業員の定着率の向上につながる。 RPAはその戦略の一部であるべきだ。

 

#3. 規制遵守

 

金融サービス業界には、あらゆる業界の中でも最も厳しい規制要件がある。 これらの規則に従わない場合、重い罰金やライセンスの喪失、立ち直るのが難しい評判の低下につながる可能性がある。 RPAは、チームが日々進化するこうした基準に対応するのを支援する。

 

#4. スケーラビリティ

 

金融サービスの新興企業におけるネオバンクやFinTechビジネスは、魅力的なインセンティブのおかげで急成長することが多い。 しかし、この成長はスタッフ不足などの問題を引き起こす可能性がある。 RPAは、作業負荷の増加に対応できるデジタルワークフォースを通じて、こうした制約を克服するのに役立つ。

 

RPAバンキング活用事例

金融・銀行におけるRPAの使用例

銀行や金融業界には、素晴らしいRPAの活用事例が数多くある。 コア・バンキング業務に直接関連するものもあれば、より事務的な業務や顧客対応業務に役立つものもある。

 

ここでは、銀行・金融業界における最高のロボティック・プロセス・オートメーションの使用例を9つご紹介します。

 

#1. 顧客オンボーディング

 

顧客オンボーディングは、現代の銀行時代に最適なRPAユースケースの1つである。 ネオバンクやフィンテック企業の登場は、デジタルバンキングの新時代を切り開いた。 新しい口座を作るために支店に足を運ぶことは、急速に廃れてきている。 その代わり、現代の消費者はアプリで何でもやりたがる。

もちろん、遠隔口座開設への移行にはそれなりの問題が伴う。 顧客は書類や書類をアップロードし、信用調査を受ける必要がある。 しかも、その情報を銀行のシステムにアップロードする必要がある。

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RPAは、顧客とのコミュニケーション、文書処理、本人確認、信用調査、データ入力、口座更新など、これらのプロセスすべてを支援する。 迅速で、拡張性があり、費用対効果が高く、セルフサービスを求める消費者の需要に応えることができる。

 

#2. ローン申請の処理

 

融資申し込みの処理は、銀行業務におけるRPAの好例だ。 このようなプロセスでは、損失を軽減するために、書類や顧客データを徹底的に精査する必要がある。 しかし、競争力を維持するためには、このような徹底的な努力と迅速な決断を相殺しなければならない。

RPAは、光学式文字認識(OCR)とインテリジェント・ドキュメント・プロセッシング(IDP)を使って文書を分析し、データを抽出し、社内文書と情報を照合して融資を承認または却下するのに役立つ。 RPAは、消費者がデジタル・バンキングに期待するようになったスピードと正確さの融合を提供する。

 

#3. 自動カスタマー・サポート

 

顧客セルフサービスのトレンドに引き続き、銀行は顧客に迅速かつ常時接続のマルチチャネル・サポートを提供する方法を見つけなければならない。 RPAはいくつかの異なる方法でこのプロセスを支援することができる。 手始めに、カスタマーサービス・ボットは、洗練された文脈に沿ったアドバイスを顧客に提供することができる。 それは、FAQやナレッジ・ベースへのリンクのような簡単なものから、ジェネレーティブAIによる本格的な会話まで様々だ。

さらに、RPAボットは、データや文書を収集し、関連部署にチケットをプッシュし、問題発生中にユーザーに自動で連絡を提供することで、顧客の問題解決を支援することができる。 AIやデータ分析と組み合わせることで、RPAツールはよりパーソナライズされたサービスを提供し、信頼を築くのに役立つ。

 

#4. レポート作成

 

銀行向けRPAは、レポート作成における金融サービスのニーズを満たすのに役立つ。 さまざまなデータベースやスプレッドシートと連携することで、従業員はRPAツールを使ってリアルタイムに情報を抽出し、可視性の高い最新レポートを作成できる。

RPAツールは、データ収集の自動化、情報の集約、レポートの生成、関連する海賊への最終製品の配布を支援するため、レポート生成のライフサイクル全体が迅速になる。

RPAが作成するレポートは、迅速で、ミスがなく、費用対効果が高い。 さらに、RPAシステムはコンプライアンスを考慮して導入することができ、AIツールと組み合わせれば分析や意思決定にも役立つ。

 

#5. 不正行為の検出

 

RPAが金融ビジネスの不正検知に役立つ方法はいくつかある。 RPAツールは、パターン認識を容易にするためにデータを収集・集約することができる。 また、リアルタイムの監視、アラートの送信、特定の調査結果や条件に基づくルールの実行にも使用できる。

不正検知におけるRPAの真の威力は、人工知能、特に膨大なデータを分析して異常を検知できる機械学習アルゴリズムとの統合にある。 そこから、これらのRPAボットは、人間のレビューのためにケースを強調することができ、銀行や金融機関は、詐欺に関連するリスクと損失を減らすことができます。

 

#6. コンプライアンス

 

銀行・金融業界では、規制遵守が喫緊の課題となっており、近年、この問題に対処するためのテクノロジー部門が誕生している。 レギュレーション・テクノロジー(RegTech)専用ツールへの支出は、2028年までに2000億ドルに達すると見られている。 しかし、RPAはこうした問題の多くを解決できる。

金融規制コンプライアンスのためのRPAツールは、透明性を示すのに最適な監査証跡を持つレポートのデータ収集を支援することができる。 さらに、RPAはデータ管理や匿名化、資格証明書発行、一般的なサイバーセキュリティにも最適な選択肢である。

全体として、規制要件を満たすにはコストと時間がかかる。 RPAツールは、KYCやAMLの反復作業を自動化することで、チームの負担を軽減する。 天と地ほどの差がある。

 

#7. 支払い処理

 

経理におけるRPAと同様に、ファイナンス・サービス企業も、1日に何度も発生する支払いや送金トランザクションの多くを自動化し、迅速かつミスのない処理を実現することができる。RPAは、大量かつ反復的なタスクの自動化に長けており、支払い処理も確かにその範囲に含まれる。

RPAツールは、支払いを開始し、支払い処理ソフトウェアに指示し、照合データを送信し、さらには顧客との紛争を解決することができる。 繰り返しになるが、正確性、効率性、そしてヒューマンエラーを減らすことだ。 適切なセットアップを行えば、決済はコンプライアンス基準を満たすのに役立つと同時に、金融サービス事業の拡大を容易にする。

 

#8. 自動口座閉鎖

 

どの銀行や金融機関も顧客の離反を好まないが、その一因は余計な管理が増えるからだ。 しかし、RPAツールは、プロセスをより効率的に、コスト効率よく、コンプライアンスに適合させることができる。 銀行はRPAを利用して、様々なソースから顧客情報を収集し、残高、書類、口座状況を確認することで口座照合をスケジュールすることができる。

口座を閉鎖する場合、新しい送金先への送金や第三者への通知が必要になることが多い。 繰り返しになるが、RPAはこうした作業を自動化するのに適している。 最後に、金融サービス事業者は、関連文書や書類を作成し、顧客データベースを更新して変更を反映させることもできる。

 

#9. 従業員管理

 

経費管理の自動化から従業員のオンボーディング、人事考課まで、金融サービスでは人事関連のさまざまな業務にRPAツールを活用している。 金融機関がサービスの合理化とコスト削減を迫られている中、RPAは従業員管理に関連するコストを削減するエレガントなソリューションである。

RPAは、給与計算、福利厚生、病気休暇の管理を自動化し、必要な基準を満たし、従業員に迅速なセルフサービス・オプションを提供します。 ここで得られるメリットは、従業員の経験値が向上し、仕事への満足度や忠誠心が高まることだ。

 

金融サービスにおけるRPA事例

金融・銀行業界におけるRPAの単体テストと影響要因

もちろん、金融・銀行業界におけるRPAの活用事例を耳にするのも一つの手だが、このテクノロジーがこの業界でどのように適用され、組織にどのような具体的なメリットをもたらしたかを理解することが、RPAのインパクトを測る最も説得力のある方法である。

 

ケーススタディ#1:ヒューマンエラーの排除

 

150カ国以上に約24万人の従業員を擁するグローバルな金融サービス企業では、ワークフローを合理化し、手作業に伴うヒューマンエラーを削減することが急務だった。 監査、税務相談、人事、サイバーセキュリティー、取引管理など、提供するサービスが多岐にわたることも、彼らが抱えていた問題のひとつだった。

しかし、他のパラメータもあった。 同社は、現在のITシステムを一新したり、事業継続に大きな支障をきたすようなことはしたくなかった。

この企業は、組織内のさまざまな利害関係者やIT担当者を集め、部門横断チームを結成して要件を収集し、自動化できるワークフローやビジネスプロセスを特定した。 彼らはヒューマンエラーの多い反復作業を特定し、スピード、データ品質、自律性、製品への影響といった4つのKPIをプロジェクトに設定した。

導入には約3カ月を要したが、最終的には1日3回、無数のシステム間でデータをやり取りするRPAボットを構築した。 このプロジェクトは、ヒューマンエラーによる問題を減らしながら、年間10万労働時間と8億ドルを節約した。

 

ケーススタディ#2:ローン処理の迅速化

 

米国のある有名銀行では、毎月1万件以上の融資申し込みがあった。 こうした融資の処理には50人のスタッフの労力が必要で、そのプロセスには、融資申込書の審査、顧客データの収集と確認、最終的な融資の可否などが含まれる。 しかし、銀行がレガシー・ソフトウェア・システムに依存していたため、対処すべき複雑なレイヤーが余分にあった。

綿密な計画の後、この銀行はRPAを使って融資プロセス全体を自動化した。 RPAツールは、アプリケーションからデータを読み取り、抽出し、銀行の融資方針や関連規制の枠組みに照らしてデータを検証した。 そこからシステムが融資の適否を判断する。

RPAソリューションの導入により、同行は融資処理の精度とスピードの両方を大幅に改善した。 申請処理は80%削減され、ヒューマンエラーは完全に減少した。 効率性の向上により、銀行が規制を遵守する一方で、人手を70%削減することができた。

 

ケーススタディ#3:規制負担への対応

 

英国に本拠を置くある多国籍銀行は、ある商品の入れ替えを求める規制当局の圧力に直面した。 彼らはレガシー・クレジットカードを持っており、顧客にポイントや特典を与えていた。 しかし、140万人の顧客が新商品を選択しなければならない新モデルへの切り替えの必要性は、手作業で処理できるものではなかった。

自動化する必要があったプロセスには、変更に関する顧客への連絡、顧客の意思決定処理、社内システム全体の詳細情報の更新、監査要件に準拠するための変更の記録などがあった。 しかし、時間的、予算的な制約があり、それが乗り越えるべき障害となった。

同行はCRMシステムにバックエンドのSQLデータベースを導入し、意思決定を支援するあらゆるシナリオをカバーできるデータベースを構築した。 さらに、コミュニケーションやフィードバックを含め、製品の切り替えステップを自動化した。 最後に、彼らはレポート検索を処理するための管理ポータルを構築した。

最終的な成果としては、年間120万ポンドの節約、18人のフルタイムスタッフの雇用の節約、精度の100%向上、規制要件の遵守などがあった。

ロボットプロセスが直面する課題

銀行・金融分野における自動化

負荷テストとRPAの課題

銀行・金融チームへの自動化の導入には、両部門の文化やワークフローに起因する特有の課題がある。

 

#1. レガシー・インフラストラクチャー

 

金融セクターは、IT技術に関しては情に厚いという評判がある。 実際、2020年代初頭には、米国の大手金融機関の40%以上が 、1959年に発明されたプログラミング言語であるCOBOL(Common Business Oriented Language)で構築されたソフトウェアをまだ使用して いた。 しかも、多くの企業がいまだにデータ処理にメインフレームコンピューターを使用している。

RPAは、レガシーシステムと最新のクラウドベースのアプリケーションやAPIの統合を支援する効果的なツールである。 また、こうした旧式のシステムからデータを移行し、レガシー・テクノロジーに関連するメンテナンス・コストを削減するためにも利用できる。

 

#2. プロセスの標準化

 

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企業文化や従業員、企業アーキテクチャ内のレガシーシステムの集中度にもよるが、金融機関は独自のワークフローやプロセスを持っており、異なる部門にまたがっていることが非常に多い。 RPAソリューションの導入には、部門横断的なコラボレーションとプロセスの標準化が必要となる。

多くの点で、プロセスの標準化は効率化の一環に過ぎない。 もし2つの部署やチームメンバーが同じことを荒々しく異なる方法で行えば、時間やリソースの使用という点で、どちらかがもう一方より効率が悪くなる。 プロセスを標準化することは、組織がRPAソリューションを活用することを意味する。

 

#3. シルバーバレット神話

 

デロイトは、金融機関がコグニティブRPAを「シルバーバレット(銀の弾丸) 」と信じ、「根本的に壊れたプロセスに適用することで、それ自体が修復されると期待する」危険性があると指摘している。

現実には、RPAシステムの導入には慎重な要件収集と計画が必要だ。 RPAの専門家に相談することで、すでに複雑なエコシステムにこのテクノロジーを導入することに伴う多くの問題をスムーズに解決することができる。

#4. 規制遵守

 

金融サービスは最も厳しく規制されている分野のひとつであり、機密データやリスクの取り扱いに関する規則もある。 そのため、RPAソリューションはこれらの制限に適合し、規制遵守を確保する必要がある。

RPAは、財務監査に不可欠な各プロセスの記録があるため、こうしたシナリオに適している。 さらに、規制は常に変化し、更新されているが、RPAは新しいルールに柔軟に対応できる。 最後に、自動化することで、機密性の高い財務データや個人データが人の目に触れないようにすることができ、セキュリティのレイヤーを増やすことができる。

 

#5. 技能不足

 

ITスキル不足はここ数年、金融サービス業界に影響を及ぼしている。 そのため、RPAソリューションの導入は、ITスペシャリストの経験と専門知識がなければ難しい。

RPAの導入を成功させるには、その可能性と限界を含め、テクノロジーに対する深い理解が必要です。ZAPTESTEnterpriseのユーザーは、専任のZAPエキスパートを活用することで、ユーザーと密接に連携して要件を理解し、業界のベストプラクティスに基づくRPAソリューションの導入を支援することができます。 これは、RPAのスペシャリストが相対的に不足していることを克服するのに役立つ。

 

銀行業界におけるRPAの動向

RPAの動向

金融サービス業界は、消費者や規制当局の要求の変化に応じて、急速に変化している。 金融・銀行業界におけるRPAのトレンドを探ってみよう。

 

#1. インテリジェント・オートメーション

 

インテリジェント・オートメーション(IA)には、RPAツールと組み合わせて他の種類の人工知能を使用することが含まれる。 この技術には、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング(IDP)や機械学習が含まれる。

これらのツールを追加することで、非構造化データの取り扱いや意思決定能力におけるRPA固有の限界を克服することができる。 その結果、自動化可能な業務の範囲が広がり、金融機関はより多くの業務をこなせるようになる。

 

#2. クラウドベースのRPA

 

初期のRPAシステムはオンプレミスが一般的だったが、ここ数年はクラウドベースのツールへのシフトが顕著だ。 この切り替えには、分散したチームの安全なリモートアクセスなど、多くのメリットがある。

 

#3. ジェネレーティブAI

 

ジェネレーティブAIはさまざまな業界に影響を与えているが、銀行・金融業界も同様だ。 チャットボットによる顧客アシスタント、コンテンツ作成、レポート作成など、さまざまなユースケースがある。 銀行や金融サービスも、金融や個人データに関する規制に対応するため、自社でAIを構築する可能性がある。

 

#4. アシストRPA

 

アシストなしRPAは、ビジネスの世界で使用されている自動化の最も一般的な方法ですが、アシストRPAの重要性が高まっています。 これらのツールは、従業員のワークフローにシームレスに組み込むことができる。 例えば、カスタマーサービス担当者は、データ検索や処理作業をその場で自動化することができ、生産性がはるかに向上し、ひいては消費者がよりハッピーになることにつながる。

 

銀行業界におけるオートメーションの未来

RPAの未来

金融・銀行業務におけるロボティック・プロセス・オートメーションは確立されている。 しかし、興味深く革新的な方法で成長する余地は十分にある。

 

#1. ハイパーオートメーション

 

データ分析、人工知能、自然言語処理(NLP)、RPAが融合し、バックエンドのプロセスからフロントエンドのワークフローまで、あらゆる可能性を自動化する銀行・金融システムが誕生するだろう。 この未来的な目的地はハイパーオートメーションと呼ばれる。

ハイパーオートメーションが銀行分野で進む可能性はいくつかある。 財務・会計業務におけるロボットによるプロセス自動化を超えて、機械学習とアナリティクスが人間の承認に必要な意思決定を推奨するという、より高度なレベルでの人間とコンピューターのコラボレーションが実現するかもしれない。

 

#2. 高度にパーソナライズされたノーコード・アプリケーション設計

 

銀行業界のアプリケーション設計は複雑だ。 それは、金融および個人データを管理する厳格な法律と大きく関係している。 しかし、AIとAPIを備えたRPAツールのおかげで、ノーコード・アプリケーションがこの領域に登場するだろう。ソフトウェア・テストの自動化は、個々のワークフローや企業文化に合わせて調整可能なこのソフトウェアの完全性とセキュリティの両方を確保する上で大きな役割を果たすだろう。

 

#3. 不正行為の予測検知

 

金融機関にとって、不正の検知は大きな関心事である。 英国では、2022年に詐欺によって銀行に約12億ポンドの損害が生じた。 機械学習ツールはすでに財務・経理分野のRPAで利用されており、不正の検出に長けている。 しかし、将来的には、十分に訓練されたMLアルゴリズムが、申請時に、あるいは一定のステップ群に基づいて、不正の可能性を予測できるようになるだろう。 コスト削減の意味は計り知れない。

 

最終的な感想

 

銀行・金融業界におけるロボティック・プロセス・オートメーションは、めまぐるしく変化するエキサイティングな分野だ。 金融サービス業界における近代化と技術的な高度化は、銀行業務RPAが単なる “あったらいいな “ではなく、ライバル企業との競争に打ち勝つために不可欠であることを意味する。

金融・銀行業務におけるロボティック・プロセス・オートメーションの力を解き放つことで、効率性とコンプライアンス基準の遵守が向上し、コスト削減が実現します。 銀行がより顧客重視の経営を行うようになるにつれ、ファイナンス・オートメーションは、特にAIツールと組み合わせることで、より優れた顧客体験とパーソナライゼーションの向上を実現するのに役立つだろう。 また、革新的な新製品は、ユーザーの節約、予算管理、生活目標の達成を支援するアプリの需要に応えるだろう。

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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