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プレッシャー下の決済:競争、コスト、時間、複雑性

2026年6月24日
ドバイで開催されたmea Finance Banking Technology Summitにおいて暗い幾何学的な背景を背にステージ上でマイクを持つスピーカー

著者:Roland Brandli、グローバル戦略ディレクター、Smartstream

今週ドバイで開催されたMEA Finance Banking Technology Summitにおいて、私はパネルディスカッションに参加しましたが、議論は常に同じ論点に立ち戻りました。決済は一種類のプレッシャーを受けているのではありません。同時に4つのプレッシャーを受けているのです。そして、金融機関がそれぞれにどのように対応するかが、5年後の業務の立ち位置を決定することになります。

競争は新たな領域に移行しています

銀行は常に決済において競争してきました。クロスボーダー決済、国内クリアリング、地域スキーム:これらは馴染みのある戦場です。変化したのは、誰が参入してきているかということです。MastercardやVisaを含むスキームプロバイダーは、以前は銀行に任せていた領域に進出しています。一方、多国籍企業は全く異なる問いを投げかけています:なぜコルレス銀行チェーンを使う必要があるのか、と。

ステーブルコインとプログラマブル決済は、この問いを現実のものにしています。組織内、またはクライアントベース全体で、従来のレールに触れることなくグローバルに資金を移動させることは、もはやホワイトペーパーで議論される概念ではありません。パイロット運用されています。場合によっては、すでに稼働しています。

最終的にどこに落ち着くかは、真に不確実です。ステーブルコインに関する規制の境界線は見えてきています。しかし、その境界線内での資金の流れがどのようなものになり、銀行がどこに位置するかは、まだ未定です。完全な明確性を待ってから業務の準備を始める金融機関は、手遅れになるでしょう。

コストは、ほとんどの業務予算が反映しているよりも高くなっています

現代の決済業務は、複数のプラットフォームを並行して運用しています:クロスボーダーシステム、ローカルおよび地域クリアリング、即時決済レール。それぞれが独自の統合要件、独自のコンプライアンススタック(KYC、AML、事前承認、流動性管理)を持っています。これらすべてを最新の状態に保つための累積コストは、大きく、かつ増大しています。

しかし、過小評価されがちなコストは、例外管理です。失敗、フラグ付け、または自動処理フローから外れた決済は、依然として主に人の手で解決されています。担当者は取引相手を追跡し、非構造化メッセージを処理し、結果を手作業で照合します。多くの業務において、人員の相当部分がこの作業に従事しています。顧客満足度リスクの相当部分も同様です。

Smart Agentsは、ここで測定可能な違いを生み出しています。例外管理コストが50~70%削減され、AIが手作業の負荷を引き受けることで、業務チームは実際に判断を必要とする意思決定に集中できるようになっています。

時間はかつてリソースでした。今では制約となっています。

銀行業務の歴史の大部分において、決済サイクルは業務チームに作業の余地を与えていました。エラーは検出され、修正されることができました。流動性は管理されることができました。例外は、何かが緊急になる前に調査されることができました。

即時決済は、その余地を取り除きました。決済が秒単位で測定される場合、介入の窓は、ほとんどの手作業プロセスが開始される前に閉じてしまいます。

これに対処するには、スピード以上のものが必要です。例外解決から手作業のステップを完全に取り除き、人間の判断が必要な場合に、長い調査の開始時ではなく、選択の瞬間に担当者が関与できるようにする必要があります。目標は、決済業務から人を排除することではありません。機械にはできないことを付加できる場所に人を配置することです。

複雑性は、専門知識が追いつくよりも速く複合化しています

金融機関が追加する新しい決済レールごとに、統合作業、メンテナンスのオーバーヘッド、そしてそのレールがどのように動作するか(技術的、運用的、および障害の観点から)を理解する人材の必要性が生じます。問題は、レールがそれらをサポートする人材プールよりも速く増加していることです。

答えの一部は、組織の知識を人に残すのではなく、システムに取り込むことです。しかし、アーキテクチャも同様に重要であり、ここでAIの議論は複雑になります。

決済には重要な顧客データが含まれています。例外管理ワークフロー全体にAIエージェントを展開したい場合、現実的な課題に直面します:そのデータが環境から離れてクラウドベースのモデルに送られることなく、AIをどのように使用するか?これは解決可能です。しかし、意図的な選択と持続的な注意が必要です。データガバナンスを後付けとして扱う金融機関は、リスクにさらされるか、追求している業務上の利益を実現できなくなるでしょう。

Smartstreamが決済業務をどのように支援するか

これら4つのプレッシャーは、自然に解決されるものではありません。しかし、共通の糸があります:業務オーバーヘッドが取引量に比例して増加することなく、すべての決済レールにわたって管理を行う必要性です。

Smart Paymentsは、業務チームに複数のレールにわたる単一の管理ポイントを提供し、自動化された例外管理とリアルタイムの可視性を実現します。

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