実店舗の支店が姿を消すまでには、おそらくまだ数十年以上の時間があるでしょう。しかし、潮目がその方向に向かっていることは間違いありません。顧客の間で利便性を重視する習慣への一般的なシフトが進んでいること、そしてフィンテックの世界でそのニーズに応えるテクノロジーが整っていることの両方が背景にあります。現在、最大の制限要因となっているのは戦略です。私たちの世界の大部分がアナログだった時代を思い出すのに、それほど昔まで遡る必要はありません。スマートフォンが顕著に普及し始めたのは2010年頃からです。それ以前は、iPodやその他のMP3プレーヤーがまだ最先端と見なされていました。ほとんどのミレニアル世代は、CDで音楽を買っていたことを今でも覚えているはずです。最後にCDを見かけたのはいつでしょうか？

ここで重要なのは、家庭用テクノロジーが非常に短期間で劇的な進化を遂げ、それに伴って私たちの習慣も変化してきたということです。朝起きたとき、朝のラジオ番組よりもデジタル音声アシスタントから天気や交通情報の最新情報を得る可能性が高くなり、通勤途中に新聞を読むよりもSpotifyの厳選されたプレイリストやポッドキャストを1つか2つ聴く可能性が高くなり、昼休みを潰して実店舗の支店に行くよりもアプリやウェブサイトを通じて銀行取引を処理する可能性が非常に高くなっています。

今や顧客は、手間のかかる画一的なアナログの解決策ではなく、個々のニーズに具体的にパーソナライズされた、シンプルなデジタル解決策を求める段階に達しています。それに対応するアプリがなければ、人々は関心すら持ちません。それにもかかわらず、未だにそのメッセージを受け取っていない（おそらく今でも紙のメモに頼っているため）ビジネス慣行が一部に存在します。

特に銀行業界には、さらなる発展の余地が十分にあります。公平に見て、彼らのアプリは常に向上しており、タイの大手銀行の中には、日々のニーズに対してシンプルで安全なサービスへのアクセスを可能にするアプリを提供しているところもあります。しかし、改善の余地はまだ大いに残されています。

マッキンゼー・アンド・カンパニーのフィナンシャルサービスは、銀行が生き残るためには「AIファースト」のアプローチを採用し、すべての卵を「人工知能」というカゴに盛る必要があると示唆しています。これに異論を唱えるのは困難です。特に、技術の進化に適応してきた世界中のチャレンジャーバンクが、確立された既存の古い体制に不満を抱いて離れていく顧客から、成長する市場シェアを奪い続けている現状を見ればなおさらです。私たちはすでに、AIが不正検出の向上と迅速化にどのように役立っているかについて議論してきましたが、銀行の未来を決定づける要因となる他の進歩にはどのようなものがあるでしょうか？

ローコード／ノーコードツール

テクノロジー開発、特にフィンテックにおいてはスピードが鍵となります。特定の分野における最初のプレイヤーが常にその市場を支配するとは限りませんが、彼らが大きな優位性を獲得し、しばしばその分野に自社の名前をブランド化することは事実です。もちろん、確立された分野におけるイノベーションは状況を劇的に変えることができますが、それははるかに困難な道です。

さて、専門用語を並べ立てましたが、これが実際に銀行業務にとって何を意味するのでしょうか？

簡単に言えば、プログラミングには時間がかかります。優秀なコーダーを大量に抱えていたとしても、安全で、安定し、シンプルで、かつ効率的な銀行アプリをコーディングすることは、週末だけで片付けられるようなものではありません。そして、競合他社からのたった1つのイノベーションによって、完全に足元をすくわれ、結果として多大な時間と費用が無駄になってしまうこともあります。

しかし、ほとんど、あるいはまったくコーディングを行わずに高度なシステムを構築できるプラットフォームを利用すれば、より簡単な実験や、迅速な導入およびスケールアップが可能になります。これにより、大手銀行は比較的短い時間で自社のサービスをフィンテック企業のサービスに適合させるだけで、それらの企業による市場の混乱を最小限に抑えることができます。ドラッグ＆ドロップ感覚で操作できるローコード／ノーコードツールが利用可能になることで、銀行は高度なスキルを持つコーダーを大量に雇う必要がなくなります。驚くほど少ないトレーニングで、信じられないほど複雑なシステムを構築できるようになるからです。

当然のことながら、これは銀行がぜひ活用したい分野であり、このようなシステムの完成に向けて多額の資金が投入されることが予想されます。MarketsAndMarkets.comによると、その額は2025年までに455億ドルに達する可能性があります。

プロセスインテリジェンス

デジタル時代は、データによって動かされる時代です。現代の私たちの習慣における利便性の要素はすべて、過去の経験に基づいてシステムが私たちのニーズや好みを予測できることによって成り立っています。それはまるで、友人があなたのコーヒーの好みを覚えてくれているようなものですが、それよりもはるかに包括的で正確です。

しかし、同じテクノロジーを、SpotifyやYouTubeのフィードを厳選する以外のことにも活用できます。適切なデータソースがあれば、ワークフローの非効率性を特定し、消費者の待ち時間を最小限に抑えるために使用できます。アナログ時代には、それは6ヶ月ごとの業績評価（時間のかかる、不確実なプロセス）でしか達成できませんでした。プロセスインテリジェンスを使用すれば、障害をリアルタイムで浮き彫りにすることができます。

これについても、やはりデータが鍵となります。特に、様々な異なる情報源からの大量かつ多様なデータが重要です。適切に分析すれば、パターンはすぐに明らかになり、それらのパターンから自然とインサイト（知見）を導き出すことができます。それらのインサイトに基づいて行動することで、顧客体験を向上させ、顧客を引き留めることができます。また、全体の効率性を高めるためにも使用できるため、コスト削減と収入増加を同時に実現することが可能になります。

コンテンツインテリジェンス

コンテンツインテリジェンスとは、銀行が文書を正確かつ迅速に処理するのを支援するテクノロジーです。以前は、顧客からの連絡事項を読み取り、銀行のデジタルシステムに手動で入力する必要があったため、どうしても人的ミスのリスクが伴いました。単純なタイポ（小数点の位置の間違いのような簡単なこと）が、銀行や顧客の人生を台無しにする可能性もあるため、そのリスクを排除することは極めて重要なステップです。

幸いなことに、コンピュータが書かれた文書を「読み取る」技術は、非常に優れたレベルにまで進化しています。タイに住んでいる（そして特にタイ語が読めない）方なら、Google翻訳のカメラモードという形でご自身も使ったことがあるでしょう。この機能は、デザインされたテキストであっても、理解できる言語の読みやすいテキストに変換してくれます。このプロセスについて気づく重要な点は、その速さ（実質的に一瞬であること）です。これにより、顧客は以前にかかっていた時間のほんの一部で、問題を解決し、融資の承認を得て、取引を処理できるようになります。

テクノロジーの統合

ここで取り上げたシステムからお分かりいただけるように、顧客体験の向上には非常に多くの異なる要素が絡み合っています。それぞれが異なる、しかし重要な方法で同じ最終目標に向かって貢献しているため、それらを個別に機能させることはできません。例えば、コンテンツインテリジェンスシステムはコンピュータが文書を読むのを助けますが、コンピュータが書かれている内容を理解するためには機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）が必要であり、適切な出力を決定するためにはAIが必要となります。

ここでも、この発展の鍵となるのは手動プロセスの排除です。手動ステップはそれぞれ貴重な時間を浪費し、エラーのリスクを高めるため、そのようなステップを自動化できるテクノロジーは、顧客を満足させることで十分に元が取れます。さらに、従業員の業務から退屈で反復的な、比較的単調な作業を取り除くことができるため、従業員はサービス、保護、リスク軽減など、銀行と顧客の双方にとってはるかに価値の高い業務に集中できるようになります。

そのテクノロジーを適用するために、銀行が採用する戦略。それを正しく実現できた銀行はおそらく勝利を収め、誤った銀行は自らの支店と同じ道をたどることになるでしょう。つまり、CDがたどったのと同じ場所、すなわち「陳腐化」です。

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