【ITニュース解説】AI in Finance and Banking Exploring the Emerging Role of the Internet of Behaviors (IoB)

インターネット・オブ・ビヘイビア（IoB）は、金融や銀行業界においてAI（人工知能）と組み合わさり、サービスのあり方を大きく変えつつある。この技術は、IoT（モノのインターネット）が物理的なデバイスからデータを集めるのに対し、そのデータを使って人間の行動を理解し、予測し、さらには影響を与えようとする新しい分野である。ガートナーの予測によると、2025年末までに世界人口の少なくとも40%が何らかのIoBアプリケーションに接することになるという。IoB市場は2024年に世界で4,565億ドルと評価され、2034年には3兆8,048億ドルへと急成長し、年平均成長率は23.62%という驚異的な伸びを示すとされている。特に銀行、金融サービス、保険（BFSI）業界は世界のIoB市場の24%を占め、この革新的な技術の最先端を走っている。

IoBの核心は、IoTデバイスから得られるデータと、特定の人間の行動を結びつけて解釈することにある。IoTが単にデータを収集するだけなのに対し、IoBはその情報を分析し、行動パターンを読み解くことで、人間がどのように行動するかを理解しようとする。ここでAIがIoBの「頭脳」として機能し、収集された生々しい行動データを、活用可能な洞察へと変換する役割を担う。機械学習アルゴリズムは、取引パターン、デバイスの利用状況、位置情報、支出習慣、デジタル上の交流など、多様な情報源から得られる膨大なデータを分析する。これらのAIシステムは、既に知られたパターンに基づいて学習する教師あり学習と、新しい行動の異常を自ら発見する教師なし学習の両方を活用し、個人の包括的な行動プロファイルを構築する。AIの真価が発揮されるのは、リアルタイム処理の場面だ。現代のIoBシステムは、何十億ものデータポイントを瞬時に分析し、人間では検知不可能なパターンを特定できる。例えば、EUで1,700万人以上のユーザーを抱えるネオバンクbunqは、NVIDIAが高速化するAIを活用して不正検出のワークフローを強化し、モデルの学習速度を100倍、データ処理速度を5倍に向上させている。AIとIoBの統合は単なるデータ収集にとどまらない。SardineのようなAI駆動型IoBプラットフォームは、70カ国以上で展開されており、デバイスインテリジェンス、行動生体認証、機械学習を組み合わせることで、新たな脅威にリアルタイムで適応する洗練されたリスク評価モデルを構築している。

銀行や金融業界におけるIoBの応用は多岐にわたる。最も重要なものの一つが、不正検出と防止だ。IoBは行動パターンを認識することで、銀行システムにおける不正行為を特定するのに優れている。AIは顧客の行動を分析し、これまでにない精度で異常な活動を検出する。例えば、ジョンが普段、週に1,000ドルをフリーランスの仕事で定期的に入金しているにもかかわらず、突然、複数の異なる情報源から2日ごとに1,000ドルの入金が相次いだ場合、AIシステムは即座にこの逸脱を不正の可能性としてフラグを立て、調査を促すことができる。すでに世界中で導入が進んでおり、アフリカ最大の資産を持つ銀行であるスタンダードバンクグループは、SwiftのAI駆動型不正検出サービスを導入し、リアルタイムで疑わしいパターンを特定して不正リスクを軽減し、より安全な銀行体験を提供している。また、ロイヤルバンク・オブ・スコットランドはAI分析を駆使した行動に基づく不正検出により、顧客の900万ドル以上の損失を防いだ実績がある。

次に、パーソナライズされた金融サービスが挙げられる。IoBは行動データを分析することで、動的な信用リスク評価を可能にし、顧客一人ひとりに合わせた金融商品やサービスを提供できる。従来の信用スコアだけに頼るのではなく、銀行は顧客がどのようにデバイスを利用し、どのような支出パターンを持ち、どのような取引行動を示すかを評価することで、より正確なリスクプロファイルを構築できるようになる。これにより、常に期日通りに支払いを済ませ、安定した支出パターンを維持し、責任あるデジタルバンキング行動を示す顧客は、信用履歴が限られていてもより良い条件の融資を受けられる可能性がある。また、IoBが顧客が頻繁に海外旅行をしていることを検知すれば、旅行に便利なクレジットカードや外貨両替サービスを推奨するといった、行動に基づくパーソナライズされた商品推薦が可能になる。

顧客体験の向上もIoBの重要なアプリケーションだ。AIはオムニチャネルパーソナライゼーションを通じてユーザーエンゲージメントを高め、顧客が好むチャネルを特定して、それぞれの顧客に合わせたメッセージングを可能にする。過去の行動データに基づいて、銀行は顧客のニーズを先読みし、問題が発生する前に対応できる。スペインのOrangeとIntent HQの提携による「Market Explorer」サービスは、ビッグデータとAI技術を活用した分析ソリューションで、実際の消費者の行動に関する詳細な情報を提供し、パーソナライズされた銀行サービスに役立てている。さらに、プロアクティブなサポートは、将来のカスタマーサービスのあり方を示すものだ。IoBが、通常カスタマーサービスへの問い合わせにつながるような異常な口座活動パターンを検出した場合、顧客が困っていると認識する前に、銀行が解決策を提示して積極的にアプローチできる。

銀行におけるIoBの技術的基盤は、いくつかの洗練された技術が連携して人間の行動を読みやすい形で出力するものだ。機械学習モデルがその基盤を形成し、教師あり学習と教師なし学習の両方を用いてパターン認識を行う。これらのモデルは新しいデータから継続的に学習し、進化する顧客行動や新たな不正の手口に適応していく。リアルタイム処理システムは、何十億もの記録を処理し、複雑な不正パターンを瞬時に特定する。世界200カ国以上で11,500以上の銀行組織をつなぐSwiftのネットワークは、膨大な量の取引データを処理し、世界中の決済フローにおける疑わしいパターンを検出している。FeaturespaceのARICプラットフォームやFeedzaiのAIネイティブプラットフォームのような行動分析プラットフォームは、IoBの実装に必要な専門ツールを提供し、異常検出や金融犯罪防止に貢献する。また、TemenosはNVIDIA NIMマイクロサービスを利用して、信用スコアリング、不正検出、顧客サービス向けの生成AIモデルを世界中の銀行に展開している。エージェントAIは最先端の技術であり、KYC（顧客確認）/AML（マネーロンダリー対策）の自動化や調査のための自律型エージェントを生み出す。これらのシステムは人間の監視下で独立して意思決定を行うことができ、コンプライアンスプロセスの効率を劇的に向上させる。ただし、IoTデバイス、取引システム、行動データを複数のプラットフォーム間で連携させつつ、セキュリティとプライバシー基準を維持することは、依然として大きな課題となっている。

IoBの導入には多くの利点がある一方で、いくつかの課題も存在する。利点としては、まず精度が挙げられる。AIは手動での管理よりも不正検出において非常に効果的であり、AIシステムが誤検知を最大50%削減しつつ、より多くの実際の不正を検出できることが研究で示されている。次に、コスト削減だ。自動化された行動分析は、手動による監視を大幅に削減し、銀行は日常的な調査を自動化し、人間によるリソースを判断が必要な複雑なケースに集中させることが可能になる。顧客満足度も向上する。誤検知が少なければ、正当な顧客はよりスムーズな体験を得られる。不正検出システムが正確であればあるほど、顧客は取引の拒否や口座凍結といった事態に直面することが少なくなる。最後に、競争優位性がある。強化された顧客体験と優れたリスク管理は、混雑した市場で銀行に差別化をもたらす。IoBを使用する金融機関は、よりパーソナライズされたサービスを提供しつつ、より強固なセキュリティを維持できる。

一方で課題も深刻だ。プライバシーに関する懸念は最も大きなものの一つだ。大規模な行動追跡は、重大な倫理的疑問を投げかける。IoTデバイスが常にデータを収集していることに63%の人々が不快感を覚えているという調査結果もあり、銀行は洞察の生成とプライバシー保護のバランスを取る必要がある。規制遵守も複雑な課題だ。データ保護に関する透明性と遵守の必要性は地域によって異なり、欧州の銀行はGDPR（一般データ保護規則）の要件に直面する一方、他の地域には異なるプライバシーフレームワークがあり、複雑なコンプライアンス環境を生み出している。誤検知は、セキュリティと顧客体験のバランスを取る上で依然として課題だ。AIシステムであっても、正当な異常行動を疑わしいと誤解する可能性があり、顧客関係に悪影響を及ぼすことがある。また、バイアス（偏見）のリスクも存在する。AIモデルにおける公平性と非差別性を確保するためには、常に監視が必要だ。行動パターンが、特定の人口統計グループや文化的行動に対して意図せず差別的な判断を下す可能性があるからだ。

IoB市場は減速の兆しを見せず、2034年まで世界で年率23%以上の成長が予測されている。地域的な傾向を見ると、アジア太平洋地域が最速の成長を見せており、インドのスマートシティ構想や中国のクラウド支出における主導的役割が、IoB導入に理想的なデジタルインフラ環境を構築している。ヨーロッパは、規制の枠組みと共同イニシアチブを通じて進歩しており、プライバシーを重視したイノベーションと国境を越えた協力に焦点を当てることで、責任あるIoB展開のリーダーとしての地位を確立している。アフリカでは、スタンダードバンクグループのような大手銀行を通じて導入が進んでおり、新興市場における従来の銀行インフラの限界をIoBがいかに飛び越えさせることができるかを示している。技術の進化としては、生成AIの採用が実験的なパイロット段階から戦略的な企業導入へと移行しており、銀行はIoBを単なる補完的なツールとしてではなく、中核的なビジネスプロセスに統合する傾向を強めている。世界中の規制環境もIoBの課題に対応するために進化しており、責任あるIoB実装のための標準化されたフレームワークを構築する包括的なプライバシー法や倫理的なAIガイドラインが今後登場すると予想される。業界の変革は、銀行と顧客の関係を根本的に再構築するだろう。未来の銀行は、顧客がニーズを認識する前にそれを知り、金融ストレスが発生する前に予測し、金融の健全性を向上させるための積極的なソリューションを提供するようになる。

結論として、インターネット・オブ・ビヘイビアは、銀行が顧客を理解し、サービスを提供する方法におけるパラダイムシフトを意味する。AIの分析能力と包括的な行動データを組み合わせることで、金融機関はこれまで以上に安全で、パーソナライズされ、効率的なサービスを創造できる。消費者にとっては、不正からの保護が強化され、より関連性の高い金融商品が提供され、よりスムーズな銀行体験が期待できる。しかし同時に、個人データがどのように使用され、保護されるかについて積極的に理解する必要がある。金融機関にとってIoBは、リスク管理の改善、顧客体験の向上、運用効率の向上を通じて競争上の優位性をもたらす。成功は、堅牢なプライバシー保護を実装し、アルゴリズムの公平性を確保し、顧客との透明性を維持することにかかっている。銀行の未来は、責任あるIoBの実装にある。つまり、プライバシーを尊重し、金融包摂を促進しつつ、行動の洞察から価値を生み出すことである。世界人口の40%がIoBシステムと連携する世界へと移行する中、イノベーションと倫理的責任のバランスを取る機関が、金融サービスの次の時代を定義するだろう。この変革はすでに始まっている。IoBが銀行業務を再構築するかどうかではなく、この進化がどれほど迅速かつ責任ある形で展開されるかが問われている。