Broadridge は CENTRL に投資し、AI によるデューデリジェンスを自動化します
ブローダリッジ・ファイナンシャル・ソリューションズは、発表によると、CENTRLへの少数持分投資と、データおよび分析プラットフォームにAI駆動のデューデリジェンス（DD）ツールを統合するための戦略的パートナーシップを発表した。今回の協業は、特にカウンターパーティ・デューデリジェンスおよびRFP (RFP)の調達提案依頼（リクエスト・フォー・プロポーザル）運用において、手作業のプロセスが依然として多い金融サービスの業務フローを対象としている。
現在のデューデリジェンスにおける課題
金融機関は、顧客、規制当局、およびカウンターパーティからのデューデリジェンス依頼を大量に管理している。これらのプロセスでは、複数のシステムにまたがって情報を収集、検証、更新する必要があり、しばしば多大な手作業による入力が伴う。企業は、異なる形式やシステムを用いて同様の依頼に複数回対応することがあり、それが運用コストを増大させ、データの不整合を招き得る。
規制の厳格な監視はさらに複雑さを増し、詳細な監査証跡と正確な報告が求められる。要件が拡大するにつれ、企業はデューデリジェンスのプロセスを管理する方法において、効率性と信頼性の両方を高めることを迫られている。
AI駆動のワークフロー自動化
このパートナーシップは、CENTRLのAI駆動型プラットフォームをブローダリッジの既存ソリューションに統合し、デューデリジェンス、リサーチ、およびRFP対応ワークフローに自動化を組み込む。ブローダリッジにおけるデータ駆動型ファンド・ソリューションズの社長であるDan Cwenarによれば、「ブローダリッジの深い業界関係とデータ資産に、CENTRLの目的に合わせて設計されたAIテクノロジーを組み合わせることで、顧客のデューデリジェンスおよびRFP対応ワークフローの近代化を支援しています。」
このシステムは、自動化を用いてデータを収集、整理、検証し、重複を減らし、整合性を高める。AIモデルは、依頼の中のパターンを特定し、応答を自動化し、さらに詳細な確認を要する不一致をフラグ付けできる。このアプローチは、デューデリジェンスを文書中心のプロセスから、複数のやり取りにわたって情報を保存し、更新し、再利用するデータ中心のワークフローへと移行する。
CENTRLのCEOであるSanjeev Dheerは、次のように述べた。「デューデリジェンス、リサーチ、DDQ／RFP対応およびコミュニケーションのワークフローにAIを直接組み込むことで、企業が手作業で分断されたプロセスから、合理化されたデータ駆動型の業務へ移行できるよう支援できます。」
ブローダリッジの拡張されたデータおよび分析戦略
この統合は、データ、分析、およびワークフローを単一のプラットフォーム内でつなぐというブローダリッジのより広範な戦略を支える。同社は、分配分析、投資家の行動に関する洞察、運用パフォーマンスの追跡など、資産運用のライフサイクル全体にわたるサービスを提供している。
デューデリジェンスの自動化を追加することで、プラットフォームは、顧客のオンボーディング、カウンターパーティ評価、規制コンプライアンスに直接影響する領域へと拡張される。このパートナーシップには、Fi360 RFP Directorのような既存製品の更新が含まれており、応答を自動化し効率を改善するためのAI機能を取り込む。資産運用会社やアドバイザーにとって、この統合は、データ分析とコンプライアンスのプロセスのために別々のシステムを管理する必要を減らす。
データ駆動型コンプライアンスへの業界トレンド
今回の動きは、金融サービスにおけるより大きな流れを反映している。すなわち、コンプライアンスや業務プロセスがますます自動化されているという流れだ。AI駆動のツールは、デューデリジェンス質問票やRFPへの応答のように、構造化された反復的なデータ取り扱いを伴うタスクに適用されている。
同時に、企業は、自動化されたシステムが正確性と透明性を維持できるようにしなければならない。規制要件では明確な監査証跡が求められるため、自動化はモニタリングおよび報告の機能と統合される必要がある。ブローダリッジとCENTRLのパートナーシップは、データ基盤とAI駆動型ワークフローを組み合わせることで、これらの要件に対応し、増え続ける需要に合わせてスケールできるシステムを構築することを目指している。
資産運用会社およびアドバイザーへの示唆
資産運用会社、退職アドバイザー、そして金融機関にとって、この統合はデューデリジェンスおよびRFPプロセスに関連する運用上の負担を軽減する方法を提供する。自動化されたワークフローは反復的な作業を処理できるため、チームは分析や意思決定に集中できる。
プロセス間でデータを標準化できることは、特に複数のチームが同様の情報を扱う環境において、整合性を高め、エラーを減らすことにつながり得る。このパートナーシップは、データ、分析、そして自動化が交わる分野の中でブローダリッジを位置付けている。企業がAI駆動型ツールの導入を続けるにつれ、競争は、これらの能力を既存のワークフローにいかに効果的に統合できるかに焦点が当たる可能性が高い。
