金融DXの推進によるデータ活用で業務効率化を図る5つの方法

今日、金融業界はデジタルトランスフォーメーション（DX）を進め、業務効率化を目指して多くの企業がデータ活用に注力しています。データは単なる数字や情報の集まりにとどまらず、企業の成長を支える重要な資産として注目されています。

しかし、データをどのように活用すれば業務の改善につながるのか、具体的な方法がわからない方も多いでしょう。

本記事では、金融DXの推進によるデータ活用の実際について業務効率化を図るための5つの方法を解説します。この記事を読んで、データの力をどのように活用して金融業務の効率化を進められるのか、具体的な方法を理解していきましょう。

金融DXとデータ活用の関係

金融業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）とデータ活用は、現代のビジネス環境において不可分の関係にあります。業務の効率化を目指す際、データの収集・分析・活用が中心的な役割を果たしており、その効果を最大限に引き出すための方法を知ることが成功のカギです。

そもそも金融DXとは

金融DXとは、金融業界におけるデジタル技術を活用してビジネスの運営方法や顧客サービスを革新することです。これには、デジタルプラットフォームの導入やAI・機械学習・ブロックチェーンといった先進的なテクノロジーの活用が含まれます。金融機関は、デジタル技術を利用してより効率的で柔軟な業務運営を実現し、顧客に対して革新的なサービスを提供することが求められています。

特に、従来の金融業務はほとんど手作業や紙ベースで行われていたため、情報の伝達速度や処理能力に限界がありました。しかし、金融DXの推進によってリアルタイムでデータを活用したサービスが提供可能になり、業務の効率化だけでなく顧客満足度の向上にもつながります。

なぜ今、金融業界でデータ活用が必要なのか

データ活用の重要性が高まる理由は、ビジネス環境の急速な変化にあります。テクノロジーの進化により膨大なデータが生成され、適切に応用することで、企業は競争優位を築けます。金融業界においても、顧客のニーズを瞬時に把握してサービスをパーソナライズするためには、データの活用が不可欠です。

例えば、顧客の取引履歴や行動データの分析によって、最適な金融商品を提案できるでしょう。また、金融機関はリスク管理や規制遵守のために多くのデータを扱っていますが、これを効率的に処理してリアルタイムで活用することが求められています。データの活用により、業務の効率化はもちろん、顧客との信頼関係を深めるためにも有効です。

金融DXの推進でデータ活用ができる理由

金融DXが進むことで、データ活用が可能になる理由は大きく分けて3つあります。1つはデータのリアルタイム収集、2つ目は高度な分析技術の導入、そして3つ目は部門間でのデータ共有の容易さです。これらにより、データは単なる情報の集まりではなく、業務改善や意思決定の重要な材料となります。

データがリアルタイムで蓄積可能になる

デジタル技術の進展により、金融機関はリアルタイムでデータを蓄積できるようになりました。従来の手作業や紙ベースの処理ではデータの収集や更新に時間がかかり、その間に市場や顧客の状況が変わることもありました。しかし、現在ではクラウドシステムやAPI連携を活用し、データを瞬時に収集・蓄積できるようになっています。

リアルタイムでデータを収集すると、金融機関は顧客のニーズや市場の変化を即座に把握し、迅速に対応できます。このようにデータが即座に活用できる環境を整えることは、業務の効率化とともに、競争優位性を維持するためにも重要です。

高度な分析技術で活用が進む

AIや機械学習技術の進化により、金融業界は高度なデータ分析を行えるようになりました。データ分析は膨大なデータの中から有益な情報を瞬時に抽出するため、意思決定の支援が可能です。例えば、顧客の行動パターンを分析することで最適な金融商品を提案したりリスク管理に役立つ予測を行ったりするなどです。

また、AIを活用すると過去のデータから未来の動向を予測し、マーケットの変化に迅速に対応できます。この環境が整うと金融業務の精度が向上し、効率的なリスク管理やサービスを提供できるでしょう。

部門間でデータ共有が容易になる

金融機関では、さまざまな部門が密接に連携して業務を進めています。しかし、これまで部門間でデータを共有するのは手間がかかり、情報が遅れて伝わることがありました。そこで、金融DXを推進すると、クラウドシステムや統合データベースの導入が進み、部門間でのデータ共有が簡単に行えるようになりました。

営業部門やリスク管理部門、顧客サポート部門などが同じデータをリアルタイムで把握し、協力して業務を進められると顧客対応のスピードが向上し、業務全体の効率化が進みます。

金融業界でデータを活用する5つのメリット

金融業界におけるデータ活用は単なる業務の効率化にとどまらず、ビジネスの成長に大きな影響を与えます。データがもたらす利点を最大限に活かすことで業界全体の競争力を高め、顧客サービスの向上やリスク管理の強化を実現できます。

ここでは、データ活用によって得られる5つの主要なメリットについて解説します。

①顧客理解の深化によりサービス精度が向上する

金融業界で顧客理解を深めることは、成功のカギです。顧客のニーズや行動パターンを把握して最適なタイミングで適切なサービスを提供すれば、顧客満足度が向上します。データを活用すると顧客の取引履歴やオンラインでの行動を詳細に分析できるため、個別のニーズに対応したサービスを提供可能です。

例えば、顧客が過去に利用した金融商品やサービスを分析すると、その顧客が次に必要とする商品やサービスを予測できます。また、顧客のライフステージに応じた金融提案もできるようになります。データを活用することでサービスの精度が向上し、顧客との信頼関係の強化に効果的です。

加えて、顧客のフィードバックを分析してサービスの改善点を特定できるため、常に顧客にとって価値あるサービスを提供し続けられます。このように、顧客データをもとにしたサービス向上は顧客ロイヤルティを高め、長期的な収益を増やす結果につながるでしょう。

②リスク管理の高度化を実現できる

金融機関にとってリスク管理は重要です。適切にリスクを管理できなければ、企業の運営が不安定になる可能性があります。不正取引や信用リスク、市場リスクなどさまざまなリスクに対してデータ活用は大きな役割を果たします。特にAIや機械学習を活用すれば、大量のデータをリアルタイムで分析し、リスクの兆候を早期に発見できるでしょう。

例えば、顧客の取引履歴や信用情報を分析すると、返済能力や債務不履行のリスクを予測できます。これによって融資判断を精緻に行えるようになり、最小限に抑えることが可能です。さらに、リアルタイムで市場動向や経済指標を監視することでマーケットリスクを予測し、回避するための戦略を立てられます。

これにより予期せぬ損失を防ぎ、安定した運営が実現できます。データ活用はリスクの回避だけでなく、コストの最適化も可能です。

③パーソナライズされた金融商品の開発が可能になる

データ活用のもう1つの大きなメリットは、パーソナライズされた金融商品の開発です。顧客ごとのニーズや投資行動を理解した上で金融商品を開発すると他企業との差別化ができ、競争優位性を高められます。データ活用によって顧客のライフスタイルや経済状況を分析することで、個々に最適な商品を提供できるようになるのです。

例えば、顧客の年齢や収入、家族構成などを分析すると、最適な保険や投資商品を提案できます。さらに、顧客の過去の取引履歴や投資の傾向を分析することで、リスク許容度や好みに合った金融商品のカスタマイズが可能です。パーソナライズの実現によって顧客満足度が向上し、契約数や販売額の増加にもつながります。

また、パーソナライズされた商品は顧客のロイヤルティを高め、長期的な収益の向上に寄与します。顧客1人ひとりに最適な商品の提供を行うことで、深い関係を築きやすくなるでしょう。

④不正取引の早期検知が可能になる

金融業界では、不正取引を未然に防ぐことが重要です。従来の方法では、不正行為を発見するのに時間がかかり、被害が拡大する可能性がありました。しかし、データ分析を活用すると不正取引を早期に発見でき、迅速な対応につながります。

AIや機械学習を活用したリアルタイム分析は、通常の取引パターンから逸脱した行動を瞬時に発見できます。例えば、普段は取引が少ない顧客が急に大きな金額を引き出す場合、システムが自動的に警告を出し、担当者が確認できます。早期に兆候を発見することで、不正取引を未然に防げるでしょう。

不正取引の早期発見は金融機関だけでなく、顧客にとっても大きなメリットです。顧客が安心して取引を行える環境を提供できるため、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

⑤経営判断のスピードと精度が向上する

データの活用により、金融機関は経営判断のスピードと精度の向上を目指すことが可能です。金融市場は常に変動しているため、状況に応じて迅速に対応しなければなりません。データ分析にもとづいた意思決定は、これまでの経験則に頼ることなく客観的な情報にもとづいて行われるため、経営判断の精度が向上します。

リアルタイムで得られる市場動向や顧客の反応を分析すると、経営者はより早く正確な判断を下せます。例えば、市場が急激に変動した場合、その変動に迅速に対応するための戦略を立てられるでしょう。また、新たな金融商品の投入やサービスの改善をタイムリーに行え、競争力を維持するために必要な行動を即座に取れるようになります。

経営判断のスピードと精度が向上すると、競争の激しい金融業界で優位性を保て、より多くのビジネスチャンスを得られるでしょう。

金融業界におけるデータ活用のための環境づくり

金融機関がデータをビジネスに有効活用するためには、単にデータを収集・保有するだけでは不十分です。収集したデータを適切に整理し、品質を保ちながら安全に管理・分析できる環境を整備することが求められます。そのためには技術的な基盤だけでなく、組織体制や人材育成といったソフト面の整備も不可欠です。

ここでは、金融業界におけるデータ活用環境を構築するための7つのステップについて詳しく解説します。

ステップ1：データ収集基盤を整備する

データ活用の第一歩は、正確かつ網羅的なデータ収集体制の確立です。

金融業界では、以下のように多種多様なデータが存在します。

• 取引情報
• 顧客属性
• 問い合わせ履歴
• Webログ
• SNSデータ

これらを自動的に収集・取得できるシステムを構築すると、データの取得漏れや遅延を防ぎリアルタイムでの分析にも対応できる体制が整います。

APIを活用した外部サービスとの連携、ETLツールによるシステム間のデータ連携、自社アプリのログ設計などが代表的な手法です。こうした仕組みを取り入れることでデータの信頼性が向上し、以降の分析作業の精度にもつながるでしょう。

ステップ2：データを蓄積・統合できるDWHを構築する

データを収集した後は、安全かつ効率的に蓄積・統合する必要があります。ここで重要になるのが「データウェアハウス（DWH）」の存在です。DWHは、複数のシステムから収集された異なる形式のデータを一元的に蓄積し、統合・変換する役割を担います。

特に金融業界では、勘定系・情報系・チャネル系といったシステムごとにフォーマットが異なるため、DWHで整備することで、分析対象として活用しやすい形に変換できます。また、パフォーマンスの高いデータベースを採用すると、膨大なデータ量でもスピーディーな検索や集計ができるでしょう。

ステップ3：データの品質を維持・管理する

収集・蓄積されたデータを有効活用するためには、品質を常に維持・管理することが不可欠です。不正確なデータや重複データが含まれていると分析結果に偏りが生じ、誤った意思決定を導いてしまう危険が孕んでいます。

この課題に対応するためには、「データクレンジング」や「マスターデータ管理（MDM）」といった手法が効果的です。データクレンジングでは、誤記や欠損、重複の修正・削除を行い、MDMでは顧客情報などの重要データを一元管理します。また、定期的な監査プロセスや自動検知ルールの設定により、運用フェーズでも品質を保つ仕組みを構築できるでしょう。

ステップ4：セキュアなデータ環境を構築する

金融業界においては、顧客の個人情報や取引情報など極めて機密性の高いデータを扱うため、情報セキュリティの確保が最重要課題となります。特にサイバー攻撃や内部不正といったリスクに備えた堅牢なセキュリティ対策が求められます。

具体的には、暗号化やアクセス制御、多要素認証の導入といった技術的対策に加え、ログ管理や監査証跡の整備によって内部不正の抑止力を高めることが必要です。さらにクラウド環境においては、ゼロトラストモデルにもとづいたアクセス設計や通信経路の監視を徹底することで、安全性と柔軟性を両立させたデータ活用基盤が実現できるでしょう。

ステップ5：分析・可視化ツールを導入する

整備されたデータ基盤を活用するためには、誰もがデータにもとづいた判断を行えるようにすることが欠かせません。そのためには、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールやダッシュボードといった分析・可視化ツールの導入が効果的です。

これらのツールは、複雑なクエリを知らなくても直感的な操作でデータ分析を行える点が魅力です。例えばPower BIやTableauといったツールでは、部門ごとのKPIを自動集計・グラフ表示でき、現場レベルでの迅速な意思決定が可能になります。分析結果を視覚的に表現することで、経営層への報告や業務改善の議論もスムーズに進むでしょう。

ステップ6：組織横断のデータ活用体制をつくる

データを全社的に活用するためには、部署ごとの個別最適ではなく、組織横断的な連携体制が求められます。データのサイロ化を防いで横串でのデータ共有や協働が可能な体制を構築することで、企業全体としてのデータドリブン経営が実現できるのです。

そのためには、データガバナンス体制の構築がカギとなります。具体的には、CDO（最高データ責任者）やデータステワードの設置によってデータの管理ルールを全社的に統一し、部署間の連携を促進します。また、データカタログやメタデータ管理ツールを導入することで、誰がどのデータをどのように使えるのかを明確にし、属人化のリスクを軽減するのも良いでしょう。

ステップ7：データ人材の育成を行う

高度なデータ活用を推進するには、専門知識を持った人材の確保と育成が不可欠です。データサイエンティストやデータアナリストだけでなく、現場でデータを扱う一般従業員にも一定のリテラシーが求められます。技術に強い人材だけでなく、業務との橋渡しができる人材が必要です。

教育施策としては、eラーニングや社内研修の実施、外部講座の受講支援、資格取得の推奨などが効果的です。また、実際の業務に即した分析プロジェクトへの参加を通じて、実践的なスキルを養う取り組みも行いましょう。組織として継続的に人材を育てていく文化を醸成することで、将来にわたって競争力のあるデータ活用体制を維持できます。

金融DXの推進によるデータ活用が業務効率化に与える影響

金融業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進は単なる技術の導入にとどまらず、業務の効率化や改善に大きな影響を与えています。データ活用の強化によって従来の手作業で行われていた業務の自動化が進み、顧客対応のスピードや精度、営業活動の効率化などさまざまな業務プロセスの革新が進んでいます。これにより、金融機関は競争力を強化し、業務コストの削減が実現しつつあるのです。

ここでは、金融DXによるデータ活用が業務効率化に与える影響を具体的に探ります。

手作業の削減により業務の自動化が進む

データ活用が進むと、これまで人の手によって行われていた多くの作業が自動化されます。顧客情報の入力や取引履歴の管理、帳簿の更新作業などは、以前は膨大な時間と労力を要していました。しかし、データの統合基盤とAI技術を組み合わせると、手作業が自動化され効率化が実現します。

また、データの統合によって、各部門で使用していた異なるシステム間でのデータの共有が容易になり、重複入力を減らせるでしょう。例えば、顧客情報が一元化されると、新たに取引が行われた際に自動で情報が更新され、入力ミスを防ぎつつ手作業での確認作業が不要になります。さらに、AIを活用したRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールを導入すれば、定型業務や繰り返し行う作業が迅速に処理され、業務の生産性が向上するでしょう。

この自動化によって、従業員はより創造的な業務や顧客とのインタラクションに集中できるようになり、業務全体の効率化につながります。

顧客対応のスピードと精度が向上する

金融業界における顧客対応は、常に迅速かつ高い精度が求められます。そのため金融業界では、データ活用が顧客対応のスピードと精度向上に直結します。

データ活用が顧客対応の改善につながる理由の1つが、顧客対応に必要な情報へのアクセスの簡便性です。顧客の過去の取引履歴や口座情報、問い合わせ内容などが一元化されることで、カスタマーサポート担当者は迅速に必要な情報を引き出せます。顧客が求める情報にも素早く応答でき、待機時間を削減できるでしょう。

また、AIチャットボットや自動応答システムの導入により、24時間対応の顧客サポートが実現するため、顧客の待機時間を減らすとともに人的リソースの削減にもつながります。AIを使ったデータ分析によって顧客のニーズを予測し、パーソナライズされた提案ができるため、顧客の満足度も向上するでしょう。

データを活用することで、金融機関は顧客対応の精度を高め、同時に効率的な運営が実現するでしょう。

営業活動の効率が向上する

営業活動においても、データ活用が大きな効果を発揮します。従来の営業活動では、顧客1人ひとりに対してアプローチを行い、ニーズをヒアリングしながら商談を進めていくスタイルが主流でした。しかしデータ活用により、営業担当者が一度に大量の顧客データを分析できるようになります。

CRM（顧客関係管理）システムと連携したデータ分析により、過去の取引データや顧客の行動履歴から「どの顧客が次に購入しそうか」や「どのタイミングでアプローチすべきか」などの情報を導き出せます。営業活動が効率化されれば、無駄な時間を省いて見込みの高い顧客にリソースを集中することが可能です。

また、営業担当者は営業活動に関するレポートや業績の分析を手動で行う必要がなく、データベースやツールで迅速に結果を把握できます。このデータドリブンな営業活動の導入により、営業の生産性が向上するでしょう。

レポート作成や監査対応の工数が削減される

金融業界ではレポート作成や監査対応が重要で、それには膨大な時間と労力がかかっていました。これまでは、手作業でレポートを作成し必要なデータを集めるために多くのリソースが割かれていましたが、データ活用が進むことで、負担を軽減できるでしょう。

例えば、データ分析ツールを導入すれば、複数の部門から集めたデータを自動で集計・分析し、レポートの作成を効率化できます。過去のレポート作成にかかっていた時間を削減でき、リアルタイムで業務状況を把握することにつながります。

また監査対応についても、必要なデータがデジタル化されすぐにアクセスできるようになるため、監査プロセスのスムーズ化にも有効です。AIや機械学習を活用した監査支援ツールを導入すれば、過去のデータにもとづいたリスク分析を事前に行うことができ、潜在的な問題を早期に発見できます。このようなデータ活用により監査の負担が軽減され、業務が効率的に進められるでしょう。

金融DXを推進する上での注意点

金融業界でのデジタルトランスフォーメーション（DX）は、単に新技術を導入するだけではなく、その実行過程においていくつかの重要な注意点を踏まえた対策を講じる必要があります。特に顧客情報や膨大な金融データを扱う金融機関にとって、プライバシーやセキュリティの問題、バイアスのかかったデータによる意思決定の誤り、そして社内での理解と教育の促進は、DX推進の成功に直結する要素です。

ここでは、これらの課題に対する対策を具体的に見ていきます。

プライバシーとセキュリティへの対応を徹底する

金融DXを推進する際、重要な要素の1つがデータのセキュリティと顧客のプライバシー保護です。金融機関は膨大な量の個人情報や取引情報を扱っており、その情報漏えいや不正アクセスが発生すると、顧客の信頼を失うだけでなく法的な責任も問われる可能性があります。

したがって金融DXを進める際には、データ暗号化技術やアクセス管理システム、セキュリティ監視の強化などセキュリティ対策を万全に整備する必要があります。これに加えて、個人情報保護法などの法令遵守の徹底も重要です。GDPR（一般データ保護規則）や日本の個人情報保護法などの規制に準拠し、顧客のプライバシーを最優先に扱うことが金融機関にとって不可欠です。

セキュリティ対策が不十分だと、顧客情報が外部に漏れるリスクが高まるだけでなく、DXに対する信頼性も失われてしまいます。そのため、サイバーセキュリティ対策を強化してデータ漏えいを防ぐための対策を講じることが、金融DXを成功に導くでしょう。

バイアスのあるデータによる誤った意思決定を避ける

データにもとづく意思決定は金融DXの中心的な役割を果たしますが、データが偏っていたりバイアスがかかっていたりすると、誤った意思決定がなされる恐れがあります。例えば、過去の取引データが特定の顧客層に偏っている場合、そのデータにもとづいて新たな顧客層へのアプローチを試みても、期待した結果を得ることができません。

バイアスを避けるためには、データの収集段階から偏りを意識して幅広いデータを集めることが重要です。また、データ分析の過程でAIや機械学習アルゴリズムがバイアスを含んでいないかを検証し、問題があれば修正を加える必要があります。データの偏りが意思決定に影響を及ぼすと、顧客への提案やサービスの内容にも誤りが生じ、最終的には顧客満足度の低下や企業の評価に影響を与えかねません。

公平なデータを用いて意思決定を行うためには、データ分析者の教育やトレーニングを行い、バイアスに対する理解を深めることが大切です。

データ活用に関する社内理解と教育を促進する

金融DXを成功させるためにはテクノロジーの導入だけでなく、社内全体でのデータ活用に対する理解と教育が不可欠です。多くの金融機関では、データ活用に関して知識が不足している従業員がいるため、まずは全従業員に対するデータリテラシーの向上が求められます。データの扱い方やデータ活用の意義を理解し、業務での活用法を学ぶことが、DX推進のカギとなるでしょう。

具体的には、

• データを使った意思決定がどのように業務に活かされるのか
• データ分析をどう実施するのか
• データ活用によって業務がどのように効率化されるのか

を従業員に伝える必要があります。こうした教育を通じて社内の意識が高まり、データ活用の文化が根付くことが期待されます。また、データを取り扱う部門だけでなく、営業部門やカスタマーサポート部門など業務全体でデータ活用を意識することが、金融DXを成功に導くでしょう。

金融DXによるデータ活用は『株式会社 TWOSTONE&Sons』へご相談ください

金融業界におけるデータ活用は競争力を高めるだけでなく、業務の効率化や顧客サービスの向上に直結する重要な要素です。『株式会社 TWOSTONE&Sons』では、金融DXの推進に向けたデータ活用支援を行っており、貴社のニーズに合わせた最適なソリューションを提供しています。セキュリティ対策やデータ分析、従業員教育まで、幅広い支援を通じて金融業界でのDXをサポートいたします。

もし貴社のDX推進に関する課題があれば、ぜひ『株式会社 TWOSTONE&Sons』にご相談ください。専門的な知識と豊富な経験を持つ弊社のコンサルタントが貴社に最適なデータ活用戦略を提案し、実行をサポートいたします。

まとめ｜データ活用を通じて金融DXを成功させよう

金融業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）は、今後の競争優位性を確立するための重要な手段です。データ活用を徹底し、業務の効率化や顧客サービスの向上を実現することが、金融機関の成長につながります。しかし、プライバシーやセキュリティ、バイアスのないデータ活用、そして社内教育の強化など細部にわたる配慮が欠かせません。

これらのポイントをしっかりと押さえた上で、金融DXを進めると、より効率的で成果を上げるデータ活用ができるでしょう。もしDX推進に不安がある場合は専門家に相談し、貴社の状況に合った最適な戦略を導き出すことが重要です。

金融DXを積極的に推進し、データ活用を最大限に活かして業務を改革しましょう。