著者:Rohith Rajamony、シニアビジネスソリューションコンサルタント APAC、Smartstream
先週香港で開催された AsianInvestor COO フォーラムにて、AI と機械学習(ML)が資産運用業務をどのように変革しているかについて議論する機会を得ました。資産運用会社が今日直面している重大な課題を直接目の当たりにしてきた私は、最新テクノロジーがこれらの問題をどのように解決しているかを見てきました。
資産運用会社は、人材、テクノロジー、環境という3つの大きなカテゴリーに分類される業務上の非効率性に苦慮しています。スキルギャップ、従業員の高い離職率、変化への抵抗といった人材関連の問題は、最も一般的なものの一つです。重要な従業員が退職すると、業務知識も一緒に失われ、混乱が生じます。新規採用者のトレーニングには時間がかかり、その期間中、企業の効率性は影響を受けます。さらに、人間である以上、私たちはミスを犯しやすく、新しいテクノロジーへの抵抗は組織文化に根ざしていることが多いのです。テクノロジー関連の問題も同様に差し迫っています。多くの企業は依然として、柔軟性に欠け、統合が困難で、サイバーセキュリティの脅威に対して脆弱なレガシーシステムに依存しています。これらの時代遅れのシステムは、今日のペースの速い環境において不可欠な、より機敏な最新ソリューションの採用を困難にしています。実際、イベントの最初の投票では、回答者の39%が、投資運用セクターで直面している最も重要な課題として、テクノロジー統合とデジタルトランスフォーメーションの管理を挙げました。これは、企業が競争力を維持するために新しいテクノロジーを採用する必要性が差し迫っていることを強調しています。環境的課題とは、増え続けるデータ量や規制監視の強化など、企業のコントロールを超えた要因です。これらは状況にさらなる複雑性を加えます。データの管理がより困難になり、規制が厳しくなるにつれ、企業はこれらの進化する要求に対処する方法を見つけなければなりません。
AI と ML
ここで AI と ML が登場します。従来の業務上の非効率性への対処方法、例えば人員の増加などは、もはや十分ではありません。代わりに、AI と ML は、よりスマートで、より安全で、より迅速なソリューションを提供します。人間の意思決定を必要とするプロセスを自動化することで、AI は企業が業務を拡大しながらエラーのリスクを軽減するのを支援します。Smartstream では、データの取得とオンボーディングから、マッチングと評価、例外管理、レポート作成に至るまで、業務のさまざまな段階で AI をどのように展開できるかを見てきました。
たとえば、照合プロセスにおいて、最も時間のかかる側面の一つは、さまざまなソースからのデータのオンボーディングとマッピングです。AI は、ファイルを単一のデータモデルに自動的にマッピングおよび関連付けし、サポートされる形式の範囲を拡大することで、これを簡素化できます。また、マッチング基準を予測し、データ品質を評価することで、手作業による介入の必要性を減らすこともできます。
データがオンボーディングされると、AI は自動化率を向上させることで、業務効率をさらに高めます。たとえば、私たちは AI を使用して過去のデータを観察し、ユーザーの行動から学習することで、システムがデータとともに進化できるようにしています。これにより、手作業が削減され、キーパーソンへの依存から保護され、マッチングルールの継続的なメンテナンスが最小限に抑えられます。
データの不一致などの例外が発生した場合、AI は原因と解決策を予測し、問題を最も適切なチームに自動的に割り当て、解決にかかる時間を予測できます。例外を自動調査および修正する機能により、手作業がさらに削減され、より迅速な解決と全体的な効率の向上につながります。
AI と ML テクノロジーの採用は、単に業務コストを削減することだけではありません。企業を将来に備えることです。プロセスを標準化し、タスクを自動化し、イノベーションの文化を育成することで、資産運用会社は、ますます競争が激化する市場において、レジリエンスを高めることができます。これらのテクノロジーにより、企業はより少ないリソースでより多くの作業を処理でき、人的エラーのリスクを軽減し、業務の柔軟性を高めることができます。
2017年以降の照合における AI
Smartstream では、2017年以降、照合における AI の先駆者として取り組んできており、当社の最新ソリューションは AI の潜在能力を最大限に活用するように設計されています。Smartstream Air などの AI 対応照合ソリューションは、可能なすべてのレイヤーで AI と ML を活用しています。たとえば、AIR の AI コンポーネントは、マッピング、相関、さらにはマッチルールの生成を自動化することで、オンボーディングを簡素化し、市場投入までの時間を数週間からわずか数分に短縮します。また、ユーザーのマッチングから学習し、ユーザーが行う意思決定を自動化することで、手作業によるタッチポイントを削減できます。AIR で達成したこれらの画期的な成果を、既存のお客様を支援するためにも組み込むことができます。あるケーススタディでは、当社のソリューションを使用して照合活動のほぼ95%をすでに自動化していた大手資産運用会社が、手作業をさらに43%削減し、自動化率を97%以上に押し上げることを支援しました。これは AI を使用しなければ不可能だったでしょう。これは、AI と ML が資産運用業務に革命をもたらし、より高い効率性、正確性、拡張性を推進できることを示す一例にすぎません。
資産運用の未来は、これらの先進テクノロジーの採用にあります。AI と ML は、企業が現在の業務上の課題に対処するのを支援するだけでなく、今後数年間のイノベーションと成長の基盤を提供します。
