MBA ファンディングアドバイザー 西谷佳之

金融機関経験を活かした中小企業の創業・経営支援

ビジネスモデル 銀行

銀行業界の変化と銀行への対応

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銀行業界の変化は他業界に任せる

前回のブログでお話したのですが、銀行が他業界に参入していけず、モデルチェンジもままならないのならば、他業界企業の銀行参入を加速度的に進めることが、逆に銀行業界と他業界の融合に繋がるはずです。

 あらゆる場所で指摘されているのが、多くの銀行業務はAIにとって代わられるか、人口問題などの社会的な変化によって無くなってしまうと言うことです。銀行業務自体が縮小していくのであれば、銀行が法的な壁を乗り越えて新たなビジネスを始めるより、他業界から銀行業に参入して、銀行業務を必要な部分だけ始めていくほうが、効率的かつ他の収益事業があるだけに効果的ではないでしょうか。

 一部の銀行行員からは、「今の銀行員は知識に乏しい。特に融資業務など出来る人が減っている。もっとトータル的に能力の高い人材を育てないといけない。」と言った声が聞かれます。

 これは、銀行のビジネスモデルが崩壊の一途をたどっており、収益率が悪化していく過程において、目先の収益を優先して追い求め、その場の決算対策に終始した結果だと思います。安定して収入が得られる業務に対して人材投入することを後回しにしたツケなんでしょう。

 たしかに、ひと昔前なら、トータル的に能力の高い人材を育てることが銀行立て直しの効果的な施策となったでしょう。しかし、著者も指摘しているとおり、あと10年もすれば専門分野はほぼAIに置き換わることがほぼ確実です。

 そうなれば、融資も運用も外為む出来るトータル的な人材は必要無くなってしまいます。それよりも、あと数十年はAIに置き換わらないであろう分野に特化した人材を育成することのほうが、将来生き残るための優先的な施策ではないかと考えます。

これからの銀行に対する対策は?

 銀行は大きく変わっていく、いや、変わっていかねばならないのです。そのような状況の中で、どのように銀行と付き合うのが良いのでしょうか。

 長い目線でみると、どのように変わっていくのかもわからない中で、明確な回答は導けません。それぞれの銀行が何を捨て何を残したか、変化をみて対応を検討するべしといったことが正解なんでしょう。

 ただ、近い将来に絞ってみると、少しは明確になってきます。たとえば今後、様々な決済機能は他業界の参入により格段に便利になってくるはずです。わざわざ人の手を介さなくとも良くなるでしょう。そうなれば手元の現金ニーズは減ってくるはずです。数字だけが動く世界ですね。

 現金がバーチャル化していく中においても、企業や事業者の、事業を動かし、大きくしていくうえでの資金調達ニーズは無くなることはないでしょう。銀行から調達する必要性は多分にあるはずです。

(たぶん、近い将来はまだ銀行が資金の出し手であることは変わらないでしょう。それ以外にアマゾンやアップルなども対応していると思います。)

 AIやフィンテックなどのめまぐるしい発展もあり、銀行の人員は減少していくなか、融資の審査などは、銀行員に代わりAIが審査の多くを担うことになっているでしょう。

 そうすれば、AIと化した銀行の審査基準をどうクリアするがかが課題として挙がってきます。

 また、銀行の体質からいって、全てAIに依存するよりも、おそらく審査の一部は人間の目で見て判断する部分を残すのではないでしょうか。当面は会社の雰囲気、社長の人となりなどの判断は、まだAIに頼り切ることをしないと考えます。

(消費者向け金融はAIに全て置き換わるでしょう。その分、リスクは高くなりリスクヘッジコストは金利にオンされると思われますが)

 そのような状況の中、どうやって有利に資金調達すればよいか。会社としてどのようにすればよいか。

 調達という目線から、今後の銀行への対応について考察してみます。

資金調達において抑えておくべきポイントは?

 おそらく、数字的なところつまり決算書(AIが担当する分野になると思います)は教科書どおりのバランスにしておく必要があります。
今でもすでに融資判断の基礎的な部分は、銀行員ではなくシステムにて分析されたデータに頼っているので、みなさんが
かつて融資を受けるときに銀行から言われたであろう教科書的なポイントをきちんとクリアしておけば大丈夫なのです。

 しかし、たとえば事業主借入や未払資金の内容など、従来銀行員が聞き取ることで、評価が変わった項目についても、数字上で判断されてしまう可能性は高いです。
そういった点には注意が必要だと思います。

 人的な部分については、銀行員が好む形に持っていく必要があります。(銀行員が判断する余地があるとした場合ですが)社内の雰囲気から、工場の状態など、細かい項目は各行さまざまかも知れませんが、大まかなところでは大差はないのではないでしょうか。

 ただしビッグデータを駆使し、確率統計に基づきリスク割合を算出し、独自の貸出基準と金利を決定するといった貸出方法を取った場合、おそらく他業界からの参入企業などはこの手法だと思われますが、この人的な部分は排除されます。

 まるで活気の無い、在庫管理もままならないような企業でも、数字上基準をクリアすれば調達出来るということですね。

そういった所は、今後ブログでも書いていきたいと思います。

 

 

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西谷 佳之
大阪生まれ 神戸大学大学院経営学研究科修了(MBA) 大学卒業後地方銀行勤務。約10年 4ヶ店の銀行支店長経験後リレーション推進部地域創生室を経験し、大阪大学産学共創本部特任研究員として大学発ベンチャーの創生に関わる。 一方で、中小企業支援をライフワークとし、テイクオフパートナーズを立上げ。銀行ではほぼ全ての期間で法人取引を担当した経験や、支店長として着任したすべての店舗を業績表彰店に導いた手法とMBAの知識をもとに、個社別のコンサルタントや経営関連講演を行うことで事業サポートを行っている。 銀行の枠組みを超えた企業サポート手法のひとつとしてクラウドファンディングの可能性に魅力を感じ、クラウドファンディングを利用した事業サポートに注力している。 また、起業志向学生のサポーターとして大学発ベンチャー創生にも携わっている。

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