ウェルス・マネジメントにおけるAI：使用事例とツール

より高い効率

AIをウェルス・マネジメントに活用する最大のメリットのひとつは、ファイナンシャル・アドバイザーの足を引っ張る反復的で時間のかかる作業をAIエージェントが処理してくれることだ。

アナリストやアドバイザーにとって、パフォーマンスの追跡、ポートフォリオのリバランス、ファイナンシャル・プランの更新など、毎日がタスクの洪水だ。GPTような大規模な言語モデルを搭載したAIエージェントは、こうした時間のかかる責任の多くを担うことができる。 

AIエージェントは企業のシステムにログインし、顧客のポートフォリオ・データを引き出し、分析を実行し、パーソナライズされたパフォーマンス・サマリーを作成することができる。

スケーラブルなパーソナライゼーション

資産管理は長い間、規模対サービスのゲームであった。より多くの顧客にサービスを提供すれば、パーソナライゼーションは損なわれる。しかし、AIはそのトレードオフを逆転させる。

AIチャットボットは現在、以下のような日常的だが意味のあるタッチポイントを扱うことができる：

• クライアントが目標に遅れているとき、後押しを送る
• 誕生日を思い出させる
• 突発的な支出シフトのフラグ

このような瞬間は、絶え間ない手作業を必要とせずに信頼を築く。

その結果は？誰もがVIPスタイルのサービスを受けられる。

費用対効果の高い成長

AIは、ファイナンシャル・アドバイザーが手薄になることなく、より多くの顧客にサービスを提供するのに役立つ。

顧客サービスは、燃え尽き症候群や給与の膨張を犠牲にして成り立つものではありません。AIは定型的な業務を処理することで、人間のアドバイザーをより価値の高い会話に集中させることで、企業のキャパシティを拡大するのに役立つ。

AIツールは従業員に取って代わるものではなく、従業員がより少ない時間でより多くのことを行うためのツールを提供するものだ。

データに基づく意思決定

AIエージェントは、大量のリアルタイムの財務データを自動的にスキャンし、新たなリスクや機会を特定することで、よりデータ主導型の意思決定を可能にする。 

これらのエージェントは、データを文脈に沿って解釈し、顧客の特定の目標に沿った次のステップを推奨する。これにより、アドバイザーは手作業による分析から洞察に基づく意思決定へとシフトする。

例えば、金利引き上げの話があったとしよう。手作業でスプレッドシートに目を通す代わりに、AIエージェントはどの顧客が最も影響を受けやすいかを即座に判断し、その影響をシミュレーションし、各顧客の目標に基づいてより賢い配分戦略を提案することができる。

1.AIによる財務インサイト

顧客とのミーティングに備え、ダッシュボードやレポートをまだ手作業で調べているのですか？もっと速い方法があります。

LLM エージェントは、リアルタイムの市場データ、ポートフォリオ配分、マクロトレンド、顧客固有のアクティビティをスキャンし、アドバイザーに分かりやすくインサイトを提供することができる。「顧客Xは現在のボラティリティからしてハイテクに過剰に投資している。ヘルスケアやエネルギーへのシフトを検討しましょう。

そして、それはうまくいっている。ウィプロの調査によると、予測分析を利用しているウェルス・マネジメント会社の77％が、従来の方法と比較して意思決定がより迅速で正確であると報告している。

大手企業も参入している。UBSでは、AIが作成したアナリストのアバターを顧客に提供し、顧客に合わせたリサーチ・ブリーフを提供している。 

2.自動投資アドバイザー

ロボ・アドバイザー（AIを搭載した投資管理ツール）は、市場の動きを24時間365日監視することができる。各顧客の財務プロフィールを理解し、リアルタイムでスマートなポートフォリオの微調整を行う。四半期ごとのレビューで更新を待つのとは大きな違いだ。

ベターメントを例に取ろう。ベターメントは560億ドル以上の資産を運用しており、市場が大きく上昇し株式エクスポージャーが増加した場合など、顧客のポートフォリオが軌道から外れた場合、システムが自動的にリバランスを行う。人間が介入するのを待つ必要はない。

しかし、優れた企業は人間と機械のどちらかを選んでいるわけではない。両方を使っているのだ。 

バンガードのパーソナル・アドバイザー・サービスはその好例だ。AIはリバランスやタックス・ロス・ハーベスティングのような日々のタスクを処理し、人間のアドバイザーは、人生の変化後の退職プランの調整のような、より大きな、より個人的な決断を支援するために利用できる。

3.スマートなポートフォリオの最適化

AIは、企業が顧客のポートフォリオを継続的に監視できるようにすることで、ポートフォリオ管理を再形成している。 

ポートフォリオ管理にAIを導入している企業は、手作業で管理している企業に比べ、パフォーマンスが27％向上したと報告している。

AIエージェントは、顧客のポートフォリオの微妙だが重要な変化を検知することができる。ウェルス・マネジメント会社は、四半期ごとのレビューを待つ代わりに、AIエージェントを利用してポートフォリオのドリフトやマクロ経済の変化を継続的にスキャンしている。これらの洞察により、アドバイザーはポートフォリオをプロアクティブにリバランスし、顧客のリスク選好と財務目標に沿った状態を保つことができる。

Addeparのようなプラットフォームは、スマートなポートフォリオ最適化の実際をよく表している。Addeparは、ウェルス・マネージャーがすべての資産にわたる顧客のポートフォリオをリアルタイムで把握できるよう支援する。つまりアドバイザーは、顧客の株式エクスポージャーがリスク許容度を超えたときや、債券配分が所得目標をサポートしなくなったときを即座に確認することができる。 

Addeparは、顧客の目標に対するパフォーマンスも追跡している。65歳で退職するためのポートフォリオが、予測される成長曲線に遅れをとっている場合、プラットフォームはそれを警告し、アドバイザーが早期に戦略を調整できるようにする。

4.よりスマートな顧客エンゲージメント

AIは、タイムリーでパーソナライズされたインタラクションを大規模に提供することで、ウェルス・マネジメント企業が一歩先を行くことを支援する。四半期ごとに最新情報を送ったり、顧客からの連絡を待つだけではもはや十分ではありません。 

JPモルガンの社内システムであるコーチAIは、顧客の行動や市場の状況を分析し、投資家が知りたいことを事前に予測する。 

そして、それは最も重要なときに提供された。2025年4月の市場混乱の際、CoachのAIはアドバイザーが適切な情報を手にして通話に飛び乗るのを助けた。

5.事務処理の自動化

オンボーディング・フォーム、KYCチェック、コンプライアンスの更新をまだ手作業で行っていますか？もっと早く終わらせる方法があります。

AIエージェントは、書類の確認、受取人情報の更新、社内でのタスクのルーティング、組織のCRMとの同期など、煩雑な作業を代行してくれる。 

クライアントがフォームをアップロードすると、システムがデータを抽出し、不足しているものにフラグを付け、適切な場所に移動します。メールでのやり取りや、チーム間の引き継ぎに時間がかかることはもうありません。

そして、それは実際の違いを生む。デロイトによると、AIを業務に活用している企業では、業務コストが22％減少したという。

6.不正検知

過去2年間で、金融サービス会社の47％が不正行為を経験している。 信頼がすべてであるウェルス・マネジメントでは、問題を早期に発見することが重要である。

資産運用会社や資産管理会社を含む金融サービス企業は、AIエージェントを使用して、不規則なデジタル行動をリアルタイムで検知している。これには以下が含まれる：

• 異常なログインパターン
• 突然の離脱行動の変化
• 異なる地域の新しいデバイスからのログイン。

Darktraceは、この分野におけるリーダーの一社である。同社のAIは、社内および顧客システム全体のネットワークアクティビティを継続的に分析し、エスカレートする前に異常を発見する。 

例えば、AIエージェントは、顧客が普段使っているデバイスからログインした後、セキュリティ設定や電信送金など、普段使うことのない口座の一部をクリックしていることに気づくかもしれない。AIはこのような通常とは異なる行動を認識し、フラグを立てることで、従来のシステムでは見逃してしまうような不正行為を発見することができる。

これらのツールはまた、取引にリスクスコアを割り当て、アドバイザーがフォローアップの優先順位をつけ、誤検出を減らすのに役立つ。

7.規制遵守サポート

コンプライアンスを維持することは譲れないが、そのために手動のプロセスに頼ることを正当化するのは難しくなっている。

企業は現在、AIを活用してコミュニケーションやアドバイザーの活動をリアルタイムでプロアクティブに監視している。これらのエージェントは規制の枠組みを理解し、チームがより少ない労力と高い精度でコンプライアンスを維持できるよう支援する。

LLM エージェントは、FINRA規則2210のような規制の枠組みに照らし合わせてアドバイザーのコミュニケーションをスキャンし、問題になる前に疑わしいものにフラグを立てることができます。アドバイザーは、「このメールは開示要件に違反しているか」、「先週、AMLのしきい値をトリガーした口座はどこか」といった質問をすることができ、数秒でソースを引用した直接的な回答を得ることができる。

AIを使ってコンプライアンスを監視している企業では、規制違反の件数が減少し、監査の準備に費やす時間が大幅に短縮されている。早期発見と自動チェックのおかげで、違反が30％近く減少したケースもある。

コミュニケーション能力の向上

AIが進化し続けるにつれて、アドバイザーや顧客とAIとの関わり方も進化していくだろう。自然言語処理の進歩により、会話AIはより人間らしく感じられるようになり、チャットボットやバーチャルアシスタントとのやり取りをよりスムーズに行えるようになっている。

また、多言語チャットボットが当たり前になり、企業がグローバルな顧客とつながりやすくなるだろう。

新たなテクノロジー

しかし、AIは真空地帯で生きているわけではない。AIは他の新興テクノロジーとつながり始めている。 

例えば、暗号AIエージェントによるブロックチェーン統合は、取引記録を改ざんできないようにし、リアルタイムで監査可能にすることで、コンプライアンスを合理化することができる。 

仮想現実や拡張現実によって、顧客は自分のポートフォリオのインタラクティブな3Dバージョンを探索し、時間の経過とともに資産配分がどのように変化するか、あるいはさまざまな市場シナリオが長期的な目標にどのような影響を与えるかを視覚化できるようになる日が近いかもしれない。 

そして量子コンピューティングだ。まだ初期段階ではあるが、量子コンピューティングは、ポートフォリオの複数の地政学的・経済的要因のモデル化など、超複雑なシミュレーションを一度に実行できる可能性を秘めている。これにより、アドバイザーはリスクとパフォーマンスについて、かつてないほど迅速に、より深い考察を行うことができる。

規制強化

このような展開が進むにつれて、規制当局の監督も厳しくなるだろう。監査や認証プログラムを通じてAIの透明性がより強調され、顧客データの収集・取り扱い方法に関するセキュリティがより厳格化されることを期待したい。

Botpress

AIをウェルス・マネジメント業務に組み込むことをお考えなら、Botpress 、顧客エンゲージメントの自動化、業務の合理化、パーソナライズされたサービスの拡張を支援するために構築された強力なプラットフォームです。

Botpress 、ファイナンシャル・アドバイザーや資産管理会社が顧客にサービスを提供する方法を強化する、AIを搭載したエージェントを構築するためのエンタープライズ・グレードのプラットフォームです。開発チームを必要とせずに使用できるように設計されたBotpress 、ビジュアルビルダーを通じてインテリジェントなアシスタントを導入する権限を組織に与えます。

新規顧客のオンボーディング、ポートフォリオ・レビュー、コンプライアンスに関する質問への回答など、BotpressAIプラットフォームは、複雑な会話をエンドツーエンドで人間のように自然な対話で処理することができます。複数のチャネルへの安全な導入をサポートするBotpress 、金融機関が必要とするセキュリティを備えた設計となっています。

カシスト（KAI）

デジタル顧客エンゲージメントを強化するためのAIツールをお探しなら、カシストのKAIプラットフォームはウェルス・マネジメントを含む金融サービス向けに構築されています。

KAIは、ポートフォリオ関連の質問への回答からファイナンシャル・プランニング・ツールの案内まで、バンキングおよびアドバイザリー・サービス全体で顧客との会話を処理できるインテリジェントなデジタル・アシスタントを提供している。 

KAIの会話型AIは複雑な金融用語を理解し、正確で文脈を考慮した対話を可能にします。また、モバイルアプリや顧客ポータルサイトのような既存のデジタルチャネルにも統合できます。

Yellow.ai

世界中の顧客とのやり取りを多言語のAIエージェントで処理する必要がある資産管理会社にとって、Yellow.ai 強力なエンタープライズグレードの選択肢である。

ノーコード/ローコードビルダーにより、アドバイザリーチームやオペレーションスタッフは、エンジニアリングのサポートなしに洗練されたボットを作成できます。あらかじめ用意されたテンプレートと統合機能により、コンプライアンスとブランドの一貫性を維持しながら、FAQの自動化、アポイントメントのスケジュール管理、オンボーディングのサポートなどを行うエージェントを迅速に導入することができます。

コグニジー

顧客サービスと内部業務の自動化に重点を置く企業にとって、コグニジーは強力なプラットフォームを提供する。

Cognigyでは、大量の顧客とのやり取りを管理できる会話型AIエージェントを構築できます。そのローコードインターフェースにより、ビジネスチームが利用しやすいだけでなく、ウェルスマネジメントのITチームやコンプライアンスチームが必要とする高度な機能も提供します。

オムニチャネル展開を強力にサポートするCognigyでは、ウェブ、音声、メッセージングプラットフォームを横断して顧客をエンゲージすることができる。

ルシッドチャート

資産管理業務にAIを導入する初期段階であれば、Lucidchartは構築前にすべてをマッピングするのに最適なツールだ。

Lucidchartは、簡単なドラッグ＆ドロップのインターフェースを使用して、クライアント・ジャーニー、チャットボット・フロー、意思決定ツリー、社内プロセスを図式化できるビジュアル・ワークスペースを提供します。これにより、技術的な知識がなくても、ギャップの発見、ロジックの合理化、チームとの連携が容易になります。 

このプラットフォームは特に、AIエージェントが顧客とどのように対話し、リクエストを処理すべきかを計画するのに役立つ。

アメリア（サウンドハウンドAIによる）

高度にインテリジェントで人間のようなデジタル・アシスタントを求める資産管理会社にとって、アメリアは市場で最も先進的なプラットフォームの一つを提供している。

Ameliaは、自然言語処理、機械学習、リアルタイムの感情分析を組み合わせ、卓越した顧客体験を提供します。 

アメリアはまた、CRMやポートフォリオ管理プラットフォームなどの企業システムと統合し、音声とチャットの両方のチャネルでパーソナライズされたエンドツーエンドのインタラクションを可能にします。

AIが生成した金融に関する見識は、人間のアドバイザーと比べてどの程度正確なのだろうか？

AIが生成する財務洞察は、大規模なデータセットを分析し、統計的傾向を発見する場合には非常に正確だが、経験豊富なアドバイザーが捉えるような感情的な背景や人間の行動による突発的な変化を見逃す可能性がある。AIが最も威力を発揮するのは、人間の洞察力に取って代わるものではなく、それを補完するものである。 

資産管理におけるAIの活用は、ファイナンシャル・アドバイザーの必要性を完全に代替するのだろうか？

というのも、AIは分析や顧客情報の更新といった作業を自動化するものの、人間関係の構築や微妙な判断力を代替することはできないからだ。顧客は、特に不安定な市場や人生の一大イベント時には、人間との会話から得られる安心感や信頼感を求めることが多い。ウェルス・マネジメントの将来は、AIがルーティンワークを処理し、アドバイザーが戦略と個人的なつながりに集中するハイブリッド型になると予想される。

資産管理AIツールは、GDPRやSEC規則のようなデータ・セキュリティやプライバシー規制にどのように対応しているのだろうか？

資産管理AIツールは、個人金融データが安全かつコンプライアンスを維持できるよう、暗号化、アクセス制御、データ匿名化、監査証跡を実装することで、GDPRやSEC規則のようなデータセキュリティやプライバシー規制に対応している。評判の高いAIプラットフォームは、厳格な規制の枠組みを念頭に置いて構築されており、多くの場合、第三者機関によるセキュリティ監査を定期的に受けている。 

独自の投資哲学や顧客の嗜好に対応したAIツールのカスタマイズ性は？

ウェルス・マネジメントにおけるAIツールは高度にカスタマイズ可能であり、投資ルール、リスク・プロファイル、倫理的スクリーン（ESG基準など）、顧客ごとにカスタマイズされたコミュニケーション・スタイルなどを定義することができる。Botpress ようなプラットフォームでは、アドバイザーが独自のモデルや特定のポートフォリオ戦略をAIのロジックに送り込むことができる。しかし、カスタマイズを実現するには、初期設定に時間がかかり、複雑なユースケースの場合は技術的な専門知識が必要になる。

AIが間違った金融推薦をしたらどうなるか - 誰が責任を負うのか？

AIが誤った金融推奨を行った場合、使用されたツールに関わらず、顧客に提供されたアドバイスに責任があるため、通常、責任はウェルス・マネジメント会社またはアドバイザーにある。SECのような規制当局は、会社はAIツールを監督し、出力が受託者と適合性の基準に準拠していることを確認しなければならないと強調している。