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銀行業界におけるAI活用のメリット・事例

「現在の銀行業界が抱える問題に対してAIがどのように対処できるのか」 「AI活用のメリットや具体的な事例が知りたい」 こんな悩みを抱えていませんか? AIは専門的で難しそうに聞こえますが、この記事ではAIについて詳しくない方でも分かりやすいように上記の疑問を解決していきます。 近年、AIの導入によって、銀行サービスの内容や雇用が大きく変化しています。 実はその領域もスマートコントラクト、消費者金融、投資支援、銀行運営などと分野は多岐に広がっています。 こういった変化の中で、そもそもAIは銀行業界のどんな問題を解決するのか、既にどんな活用がされているのかについて解説していきます。 AI導入のメリットや実際の活用事例を知ることによって、これから銀行業界がどのように変化していくか掴めるようになるため、よりよいサービスの提供、最適なキャリア選択ができるようになります。 ぜひこの記事を参考にしてみてください。

  • 銀行業界でAIを導入するメリット

    AIは銀行業界が抱えている問題の大きな改善が期待されています。

    そもそも銀行業界が抱えている問題は主に2つです。

      賃料や人件費、セキュリティ対策による多大なコスト
      金利情勢に左右されるビジネスモデルの弱さ

    銀行の支店運営で占めるコストの大半は店舗の賃料や人件費です。
    店舗は立地の良さが重要で、書類の保管や金庫など広いスペースが必要になります。
    また、多数の銀行員が所属しているため、人件費は大きくなる傾向にあります。

    さらに、現在は低金利下において融資が伸び悩んでいます。
    つまり、お金を貸し出して利息を受け取るビジネスモデルの維持は困難になりました。
    人口も減少し続けているため、資金需要も後退の傾向にあります。

    こういった問題に対して、AIの導入はこのようなメリットが考えられます。

    • AI技術を活用した業務の効率化
    • AIを使った融資。信用評価の補助・精度向上
    • サイバー攻撃や不正送金の防止をAIによるセキュリティ強化

    それぞれ解説していきます。

    AI技術を活用した業務の効率化
    AI導入により今までの業務を効率化することができます。

    なぜなら、人の手で行う作業をAIは圧倒的に早く、正確に、年中無休で行うことができるためです。

    店舗や人員削減できるので、今までよりも低コストで銀行サービスを運用が可能です。

    実際にジムや窓口業務を中心にAIの活用が進んでいます。

    例えば、音声認識によるコールセンター業務の支援、チャットボットを利用した自動質疑応答、RPAを利用したジム作業の自動化、AI OCRを活用した帳票類の読み取りは既に多くの銀行で行われています。

    こういったサービスにより、顧客の手間を削減、業務の効率化を両立できるのがAI導入によるメリットの1つです。

    AIを使った融資、信用評価の補助・精度向上
    AIの導入によって融資業務も効率的に行うことが可能になります。

    理由は融資の審査に必要な複雑な手続きの時間を短縮できるためです。
    また、AIによって信用度をスコアリングすることによって、人が行っていた融資の可否判断の一部をAIが担えるためです。

    具体的には、決算書の書類だけでなく、銀行が保有している入出金取引などの多くの情報を考慮して、人の手で行うよりも迅速な融資条件の提示が行われています。

    最終的には人の目で判断しますが、判断に必要な膨大な情報を整理することで、精度向上と手続きの時間、手間を大幅に改善できます。

    サイバー攻撃や不正送金の防止をAIによるセキュリティ強化
    サイバー攻撃から銀行の重要な情報を守ったり、不正を防止することでセキュリティ強化にも活用できます。

    新手のサイバー攻撃手法やその対処法は日々世界中で更新されており、情報量は膨大になりますが、AIによってスピーディに対策を講じることができるようになります。

    お金を扱う金融機関ではサイバー攻撃や詐欺などへのセキュリティは、特に重点を置く必要があります。
    もはや人の手では追えない手法も存在するため、AIでの対処が必要です。

    AI導入のメリットの1つと言えますが、セキュリティ強化の面では必要不可欠な存在になっています。

  • 銀行業界における、AIの活用領域

    すべての業務が現在のAI技術で実現できるわけではありません。

    そこで現在、積極的にAIが活用されている領域は以下のようになります。

    • 融資業務
    • 顧客対応
    • ドキュメント処理
    • 自動翻訳

    融資業務では、事前に決められた項目をネットで入力するだけで審査できます。
    これにより従来より簡単かつスピーディに手続きを行うことが可能になりました。

    顧客対応では、AIが質疑応答を行う銀行が増えています。
    銀行には日々、膨大な量の問い合わせがあります。
    これに対してAIチャットボットの導入などによって、営業時間外の対応が可能になったり、オペレータの負担が大幅に軽減されました。

    ドキュメント処理では、紙情報をパソコンに入力する手間が大幅に効率化しました。
    具体的には、紙帳票をAI−OCRで処理することによって、パソコンへの入力作業がすべて自動化しました。

    自動翻訳では、外国人顧客に対しても円滑にコミュニケーションが行えるようになりました。
    グローバル化が進む中で、音声認識によるAI翻訳は銀行業界だけにとどまらず、様々な業界で広く普及しています。

  • 銀行業界における、AIの実活用例8選

    実際にAI技術を導入している銀行の事例について解説していきます。

    ここではメガバンクから地銀まで、以下の8つの事例をご紹介します。

    • 金融機関が返済を延滞する可能性がある人を深層学習AIを用いて予測
    • 専門的な文章の校閲・校正にAIの文字認証を導入することで制作者・確認者両社の負担を軽減
    • 将来の投資・ローン返済リスクを見える化し顧客の資産形成をサポート
    • AIとRPAを導入することによりコンプライアンス業務を月200時間の工数削減
    • AIを用いて高精度なクレジットカードの発行審査を可能にし不正行為を防止
    • 不正検知の効率化
    • 業況変化検知システムによる与信管理
    • 大量の帳票読み取りの効率化

    金融機関が返済を延滞する可能性がある人を深層学習AIを用いて予測
    金融機関が債権回収コストの削減のため深層学習AIを導入し、返済を延滞する可能性がある人を予測することに成功しました。

    本AIを導入した某銀行では、債権管理業務の効率化と債権回収コスト削減にあたり、返済の延滞に悩まされていました。

    そこで、専門的な文章の校閲・校正にAIの文字認証を導入することで、延滞予兆の分析がスムーズになり、制作者・確認者の負担を軽減することに成功しています。

    実際に、そのAIの予測精度は98.5%を記録しており、債権回収コストが効率化しています。

    その結果、低金利で安定的な金融商品サービスを新たに開発することにつながっています。

    専門的な文章の校閲・校正にAIの文字認証を導入することで制作者・確認者両社の負担を軽減
    大手銀行では、AIによる文字認識を活用して、専門用語が多く、基準の厳しい金融機関の広告制作物の校閲・校正業務を自動化することに成功しています。

    この銀行では、商品・サービス部門が作成したパンフレット原稿の専門用語のチェックを確認部門が一括で行っていました。

    しかし、制作レギュレーションを作業者に徹底することが難しく、2重3重にもチェックを行い、制作者に差し戻すなど、制作・確認部門の両方に大きな負担でした。

    そこで、文章の校閲・校正作業の効率化を目的としてAIを導入したところ、実際に作業員の負担軽減が実現。

    結果として、ヒューマンエラーの減少にもつながっています。

    将来の投資・ローン返済リスクを見える化し顧客の資産形成をサポート
    とある企業傘下の銀行では提携する株式会社の技術を独自改良し、顧客の資産形成サポートを実現しました。

    一般的に不動産投資では、ローン返済のリスクに対する不安があります。

    そこで、5,800万件を超える物件データをAIが分析することにより、比較検証が容易になり、顧客の心理的なハードルの軽減につながりました。

    投資形成のサポートにおいて、業務の効率化だけでなく心理的な問題にもアプローチ可能になりました。

    AIとRPAを導入することによりコンプライアンス業務を月200時間の工数削減
    大手ショッピングモールの銀行では提携している株式会社のAIエンジンとRPAツールを導入し、金融商品の販売にかかる工数を大幅に削減することに成功しました。

    本銀行では、金融商品を販売する際、1時間ほど顧客と面談を行い、その後、適切な勧誘であったかをチェックするため、法令順守や適合性といった観点から、第3者によるモニタリングを行っていました。

    その際に、面談記録を3つのシステムにまたいでモニタリングを行っていたため、1件当たり6分ほどかかっていました。そのため、取引件数が増加すると過大な工数がかかっていました。

    そこで、AIによるRPA化を導入することにより、月200時間分の工数削減が実現しました。

    AIを用いて高精度なクレジットカードの発行審査を可能にし不正行為を防止
    クレジットカード発行会社である某社は、AI導入によりクレジットカードの発行審査の精度向上を実現しました。

    某社では、クレジットカードを利用した巧妙な不正行為によって多大な金銭的損失を被っていました。
    しかし、審査のチェックを厳しくすると、一般顧客への対応も遅くなってしまい、従業員の負担やコストが大きくなることが課題となります。

    そこで、AIが発行審査の一部を担うことで不正行為の発見数が25%増加、検知精度は94%、偽陽性率は0.17%となり、およそ1,500万ドルほどの被害の防止が実現しています。

    したがって、不正行為の予防にもAIが導入されている例も存在します。

    不正検知の効率化
    銀行員が調査する不正取引のモニタリング業務の負担も軽減しました。

    大手地銀ではマネーロンダリングや特殊詐欺のモニタリング業務の高度化を目的として、大手コンピュータサービス会社の「AI不正・リスク検知サービス for Banking」を活用しています。

    近年、金融犯罪は複雑化しており、膨大な情報から不正を効率的に検知することが求められています。

    そこで、調査対象とする口座数をあらかじめAIで絞り込むことにより、銀行員の負担を減らして、詳細な調査への専念が可能になりました。

    業況変化検知システムによる与信管理
    過去の取引データをAIに学習させたモデルから、未来の企業の業況が高レベルで予測可能になりました。

    大手地銀では、「業況変化検知システム」を大手通信会社のクラウドプラットフォームに構築したシステムを稼働させています。

    業況変化検知システムとは、取引企業の口座情報の動きをAIが分析することで、企業の業況変化を早期に検知するシステムです。

    このシステムの導入により、人手による与信管理業務が削減でき、銀行員の負担緩和を実現。ノウハウの属人化防止や品質の均一化にも期待されています。

    AIを導入した書類読み取り機により、自動でホチキス留めを外したり、一枚ごとのスキャンが可能になりました。

    大量の帳票読み取りの効率化
    某メガバンクでは印鑑票などの紙帳票の電子化をロボットやAI技術を用いて進めています。

    多くの銀行員を抱えるメガバンクにとって、人件費は高コストで大きな悩みの1つです。

    こうした問題に対して、某メガバンクではAI技術やロボットを活用することで、2,000人強の人手で1年かかる作業が、30人ほどで約5年で完了する見積が出ています。

    電子化済みの書類は倉庫利用料も抑えられるため、今後その他の融資契約書や入金伝票などの電子化も検討している銀行も存在します。

  • プログラミング不要でAIが構築できる「MatrixFlow」

    銀行業界にも様々なメリットがあるAIですが、導入したくても「そもそも導入可能なのか」「どのように導入したらいいのか」不明な点が多いのではないでしょうか。

    AIを現場に導入するには、プログラミングスキルや開発資金が必要な場合や、導入までに時間がかかる場合がほとんどです。

    AIエンジニアがいないけど、時間もコストも限りがある方には、AI活用プラットフォームの「MatrixFlow」がおすすめです。

    MatrixFlowでは、アルゴリズムの開発を処理単位のブロックをドラッグ&ドロップしてつなぐことで簡単に実現できます。

    また、データの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することができます。

    これらは、業種・業界に依存しない上、開発を続けることで開発ノウハウがブロックとその組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていくため、今後のAI開発においてさらなる開発の早期化、開発費用の低減が期待されます。

    銀行業界においても、AI構築は可能です。
    ぜひ、詳細はお問い合わせください。

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