Dun & Bradstreetは、複雑な信用およびリスクワークフローを支えるため、Gemini Enterprise上に構築されたAI機能を発表した。Model Context Protocol(MCP)サーバー統合によって実現されるこの協業は、より迅速なオンボーディング、より強固なリスク判断、拡張可能な融資業務ワークフローを実現する、ガバナンスされたAIシステムの構築をユーザーに支援する設計となっている。

AIは、金融機関が顧客を評価し、信用を供与し、リスクを管理する手法に不可欠な要素となりつつあり、それらの意思決定を支える情報の重要性が高まっている。しかし、Dun & Bradstreetの2026年調査によると、金融サービスおよび保険組織のうち、企業データが大規模なAI活用を完全にサポートできる状態にあると回答したのはわずか8%だった。このギャップは、規制対象のワークフローにAIを導入する企業が、自動化だけでなく、基盤となるデータの品質、トレーサビリティ、ガバナンスに注力している理由を裏付けるものとなっている。

同社によれば、D&B Commercial Graph™は、グローバル経済全体におけるビジネスのアイデンティティ、関係性、リスクをエージェントが理解できるようにする基盤となるコンテキスト層を提供することで、より信頼性の高いAIワークフローへの移行を支援するという。その結果得られるアウトプットは、一貫性があり、説明可能で、監査可能なものとなる。

「銀行は数十年にわたってデジタルインフラの構築に取り組んできました。次の競争優位性は、AIのためのインテリジェンスインフラの構築にあります」と、Dun & BradstreetのFinance & Creditゼネラルマネージャーを務めるScott Spencerは述べた。「Gemini Enterpriseとの協業により、金融機関は意思決定を検証済みビジネスコンテキストに基づかせることで、日々行うビジネス上の重要な意思決定にAIを適用できるようになります」

金融機関にとって、この協業は3つの実用的なメリットをもたらす:

• 顧客獲得、信用評価、コンプライアンス、リスク意思決定の各ワークフローの高速化。
• 従来のKnow Your Customer(KYC)およびKnow Your Business(KYB)プログラムを超える継続的なモニタリング。
• 検証済みビジネスコンテキストによる、エージェント型ワークフローにおけるガバナンス、説明可能性、信頼性の強化。

「金融機関は最も複雑なワークフローにAIを活用したいと考えていますが、信頼と透明性については妥協できません」と、Google CloudのバイスプレジデントであるSatish Thomasは述べた。「D&Bの検証済みビジネスデータをGemini Enterprise for Financial Servicesと接続することで、正確で監査対応可能なデータに裏付けられたAIのスピードを提供し、組織が自信を持って自動化を進められるよう支援しています」

「金融機関は、高まるリスク、規制上の期待、データの複雑さを管理しながら、意思決定の近代化というプレッシャーに直面しています」と、Dun & BradstreetのRiskゼネラルマネージャーであるAlex Zuckは述べた。「解決策は、既存のワークフローにAIを追加するだけではありません。継続的に更新されるビジネスコンテキストとAI機能を統合することで、従来は不可能であったレベルへとオペレーションを変革することです。この統合は差し迫ったリスクへのタイムリーなアラートを支援するだけでなく、企業が新たな機会を発見するのにも役立ちます。D&Bの検証済みビジネスコンテキストとGemini Enterprise for Financial Servicesの組み合わせは、金融サービス業界のリスクに対する考え方を一変させる可能性があります」