AI時代の金融業務を支えるデータ基盤変革

ビジネス拡大と生産性向上の両立に向けて、業務の省人化が重要な課題となっています。そのため、業務標準化やAIエージェントの活用による業務効率化を進め、人員を増やさずに事業を拡大していくことが求められています。しかし、データウェアハウスやデータレイクが整備されていても、データはソースシステムの構造のまま蓄積されており、顧客や業務の単位で整理・統合されていないことが少なくありません。また、業務の「結果」データは存在する一方で、その結果に至った意思決定のプロセスを示すデータが不足している場合があります。つまり、自律的に動作するAIエージェントの活用には適さないデータ構造となっているのです。今後の事業拡大と省力化に向けてAIを活用していくためには、顧客・業務データの再編成と、不足データの整備が不可欠です。

既存のデータアーキテクチャを事業・顧客・業務の単位で再編成し、あるべきデータモデルを再設計します。あわせて、AIエージェントが自律的に動作するために不可欠なセマンティックレイヤー（オントロジー）を含めた整備方針を策定。事業・業務の優先度を踏まえ、複数年にわたり段階的にAI指向型データを整備していくロードマップを作成します。さらに、このロードマップを土台に、既存のデータプラットフォームをAI駆動型のデータ＆AIプラットフォームへと変革する計画を策定し、実行まで一貫して支援します。

顧客・事業のマスタデータと、そこから発生する各種イベントを一元的に整理・集約することで、複数部門にまたがる複雑なデータフローを大幅に簡素化できます。あわせて、データに基づくイベント駆動型のプロセス自動化方針を整備することで、実現性の高いAI適用計画を描けるようになります。その結果、新たな商品や顧客が加わった場合にも、安定した業務プロセスとデータ構造を柔軟に拡張できる基盤が整い、ビジネスのスケーラビリティ向上とIT投資コストの削減が期待されます。