ブローダリッジ・ファイナンシャル・ソリューションズは、資本市場およびウェルスマネジメントの業務運用全体にエージェント型の人工知能機能を導入し、限定的な人手介入で運用上の例外を分析、優先付け、解決することを目的とした自律的なワークフローシステムを提供しています。この技術は、40以上のマネージドサービスのクライアントにおいて本番稼働しており、ポストトレード処理、口座管理、顧客サービスのワークフローにまたがって、月間で何百万件もの運用取引を処理しています。ブローダリッジによると、同システムを導入する新規顧客は、実装直後に最大30%の運用コスト削減を達成できる可能性があります。
金融業界における初期のAI導入の多くは、生産性向上、コパイロット、分析支援、または会話型インターフェースといった用途に重点が置かれていました。ブローダリッジの導入はその代わりに「エージェント型AI」に焦点を当てています。これは、ソフトウェアシステムが自律的に業務タスクを実行し、例外を評価し、アクションを開始し、絶え間ない人の指示を必要とせずにワークフローを調整するモデルです。
現在の導入では、取引失敗の管理、ブレイク（中断・不整合）の解消、バリュエーション例外の処理、口座メンテナンスのワークフロー、顧客からの問い合わせの自動化、メールのワークフロー処理など、業務機能を扱っています。これらのシステムは、ブローダリッジが「人の監督によるアーキテクチャ」と表現した領域の内部で稼働しており、監査可能性、監視、規制上の統制を維持しています。
ブローダリッジのグローバル・テクノロジーおよびオペレーション部門の社長であるトム・キャリーは、次のようにコメントしました。「私たちは、次の金融サービスの時代で先導する企業とは、AIを仕事の進め方そのものに直接組み込む企業だと考えています。」
ブローダリッジの発表の中でも特に重要な点は、データの正規化とオントロジー基盤への重点です。同社は、分断された業務データが、金融機関全体で大規模なAI導入を妨げる主要な障壁だと主張しました。
多くの銀行や資産運用会社は、いまだに切り離されたシステム、サイロ化されたデータベース、レガシーのワークフロー、不統一な業務上のタクソノミーを、何十年にもわたって蓄積した状態で運用しています。ブローダリッジは、この課題を、業界で初めて、機関規模で稼働する完成された金融サービスのオントロジーだと同社が説明するものによって解決したとしています。
オントロジーは、複数の資産クラス、ワークフロー、機関向けシステムにまたがる業務および取引情報を統合する、正規化された機械可読データ層として機能します。ブローダリッジによると、この基盤は60年以上にわたる業務データに基づいており、トークン化された証券と従来型の証券の両方で、$15兆を超える日次の取引活動を支えています。
ブローダリッジは、正規化されたデータ・アーキテクチャを、断片的な試験的取り組みと本番品質のエージェント型AIシステムを分ける重要な差別化要因として位置付けました。同社は、金融業務におけるAIの品質は、モデルの高度さだけに依存するのではなく、構造化された業務上の文脈と標準化された機関データにより大きく左右されると主張しています。
ブローダリッジは、自社のエージェント機能が、2024年以降のマネージドサービス事業内での本番導入を通じて進化したと述べました。同社は現在、顧客に対して2つの導入モデルを提供しています。1つ目のモデルでは、ブローダリッジが委託（アウトソーシング）基盤を通じて業務をエンドツーエンドで完全に管理し、そのワークフローにエージェント型の自動化を組み込みます。2つ目では、機関がオープン標準APIを通じて、ブローダリッジのAIプラットフォームを自社の基盤に直接統合できます。
どちらのアプローチも、同じオントロジーと業務の枠組みに依存しています。この二重構造は、AIが金融アウトソーシングの経済性をますます変えていくことを示しています。マネージドサービス提供者は、労働力の規模や業務の専門性だけで競うのではなく、独自のワークフロー自動化、業務インテリジェンス、AI対応の基盤でますます競い合うようになります。
エージェント型システムが、ポストトレード処理、顧客業務、照合（レコンシリエーション）、例外対応、ワークフロー調整のかなりの部分を自動化することに成功すれば、時間の経過とともに金融業務チームの構造が実質的に変わる可能性があります。金融機関は、法令順守と規制上の統制を維持しながら、手作業による業務負荷を減らす方法をますます求めています。
同時に、規制当局は、自律的な業務システムがどのように判断を行い、例外をエスカレーションし、エラーを管理し、監査証跡を維持するのかについて、精査する可能性があります。ブローダリッジは、今回の発表の中で人の監督とガバナンスを繰り返し強調しており、同社がこれらの懸念を認識していることを示唆しています。
また同社は、オープン標準を通じて、自社のオントロジー基盤の一部へのより広い業界アクセスを検討しているとも述べました。実装されれば、金融機関が業務データをどのように標準化し、業界全体で相互運用可能なAIシステムをどのように導入するかに影響を与える可能性があります。
