【生成AI×金融】業界における活用事例と導入されているツールを徹底解説
生成AI（Generative AI）は、金融業界で急速に普及しています。この技術は高度な自然言語処理能力を持ち、顧客対応の自動化や業務効率化など、さまざまな分野で活用されています。
例えば、生成AIは顧客からの問い合わせに対する自動応答や、サービスのパーソナライズ化、文書の生成・要約などに利用できます。
本記事では、生成AIが金融業界でどのように活用されているのか、その具体的な事例や導入時の注意点について詳しく解説します。
金融業界で大活躍中の生成AI
生成AIは金融業界で幅広く利用されており、業務効率の向上やコスト削減、サービス品質の向上が実現されています。
また、生成AIはデータ解析やリスク管理にも活用され、より精度の高い意思決定をサポートします。これにより、金融機関は競争力を強化し、顧客満足度を高めることが可能です。
生成AIの導入は金融業界の成長を促進し、業務効率化させる手段として注目されています。
金融業界で生成AIにできること6選
生成AIの導入は金融業界における業務タスクを効率化し、生産性を向上できます。ここでは、具体的な活用事例を6つ紹介します。
顧客対応の自動化
生成AIは、顧客からの問い合わせに対する自動応答システムとして活用されています。これにより、顧客満足度の向上と業務効率化が可能です。また生成AIは24時間体制で顧客対応が可能なため、待ち時間の削減にも貢献します。
さらに、生成AIは学習を重ねることで顧客対応の品質が向上し、従業員一人ひとりの業務負荷を減らすことにも役立ちます。※1
ノウハウの言語化・共有
生成AIは、社内の知識やノウハウを言語化し、社内共有が可能です。情報が統一され、社員同士のコミュニケーションがスムーズになるでしょう。
生成AIは各社員の専門知識や経験をテキスト化し、そのデータをデータベースに蓄積します。他の社員はそのデータベースから必要な情報を素早く検索・取得できます。
組織全体の知識管理が強化され、新入社員の教育やトレーニングの効率化にも期待できるでしょう。
サービスのパーソナライズ
生成AIは、顧客の取引履歴などを分析することで、顧客ニーズにマッチした商品やサービスを提案できます。
生成AIが顧客の購入履歴を基に、その人の関心や価値観を推測。推測に基づいて新たな商品情報を通知したり、おすすめの商品を提案したりできるのです。
顧客一人ひとりに対してパーソナライズされたサービスを提供することで、顧客満足度の向上やリピート購入の促進に繋がるでしょう。
アイデア出し
生成AIは大量のデータを活用して、新しいアイデアを生み出します。AIからのアイデア出しにより、金融商品やサービス開発が進み、企業の競争力が高まるでしょう。
また生成AIは市場の動向を予測し、リスク管理に役立ちます。企業は迅速に市場の変化に対応でき、リスクを最小限に抑えつつ、成長の機会を最大限に活用できます。この結果、企業全体の業績向上が期待できるでしょう。
業務フロー生成
生成AIは、業務フローの自動作成や最適化にも活用されています。
これにより、業務が効率化されコストの削減に繋がります。
複雑な手順を簡単に整理し無駄を省くことで、作業時間を短縮しミスを減らすことが可能です。生成AIを活用することで、業務プロセスの見直しや改善が進み、従業員の負担が軽減されます。
さらに、生成AIは学習を重ねることで業務フローの精度を高め、企業全体の生産性向上が期待できます。企業は競争力を維持しつつ、効率的な運営が可能となるでしょう。
文書の生成・要約
生成AIは、金融レポートなどの自動作成や要約にも利用できます。
社員の作業負担が減り、仕事のスピードが速くなるでしょう。過去のデータを基に必要な情報を自動でまとめるなど、手作業の時間を大幅に短縮できます。※2
生成AIは複雑なデータ分析や報告書の作成も素早く行えるため、業務の効率化が期待できるでしょう。
なお、生成AIの業務効率化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
金融業界における生成AI導入時の注意点5つ
生成AIを導入すると多くのメリットがありますが、注意すべき点もいくつかあります。ここでは、金融業界で生成AIを使う際に気をつけるべき5つのポイントを紹介します。
注意点1.情報漏えいのリスク
生成AIを使用する際には、入力データが外部に漏れるリスクがあります。
情報漏えいにおける対策としてメガバンクであるMUFG（三菱UFJフィナンシャル・グループ）では、Azure基盤上で生成AIを運用しています。これによりデータの安全性を確保しています。※2
具体的には、Azure OpenAI Serviceと連携したアプリを構築し、社内の安全な環境でChatGPTと同等のサービスを利用できるようにしています。これにより、入力データが外部に漏れることなく、セキュアな環境で生成AIを活用することが可能となり、企業の信頼性とデータの機密性が保たれます
注意点2.ハルシネーション
生成AIは、ときどき「ハルシネーション」と呼ばれる現象を起こし、間違った情報を生成することがあります。これは、AIが学習したデータから推測して情報を生成するため、事実とは異なる内容を出力してしまうことがあるためです。
このハルシネーションを防ぐためには、生成された情報をしっかりと確認することが必要です。AIの出した答えが正しいかどうかを人間がチェックすることで、間違った情報の拡散を防ぐことができます。
ハルシネーションは生成AIの大きな課題ですが、人間が対処することで、その影響を最小限に抑えられるでしょう。
注意点3.透明性・責任の所在
生成AIの判断プロセスは分かりにくくなりがちです。
そのため、AIがどのように判断したかを明確にし、問題が起きたときに誰が責任を取るのかをはっきりさせることが重要です。責任の所在が明確になることで、トラブルが発生した際にスムーズな対応ができ、信頼性の高いAIシステムの運用が可能となります。
またAIの判断プロセスを透明化することにより、ユーザーや関係者の信頼を得ることができ、AIの導入や活用が促進されるでしょう。
注意点4.回答の倫理面
生成AIが生成する回答が倫理的に問題ないかを常にチェックする必要があります。
特に金融業界では、顧客の信頼が重要です。AIの回答が偏見や差別を含まないようにし透明性を保つことで、顧客の信頼を高め倫理的な運用の確保が求められます。
定期的なチェックや評価を行い、生成AIの出力内容を検証することで、倫理的な問題を未然に防げるでしょう。
注意点5.著作権侵害のリスク
生成AIを使う際には、既存の著作物を無断で利用しないように注意が必要です。
AIが生成したコンテンツが他人の著作権を侵害していないか確認し、必要なら著作権者から許可を得ることが求められます。これにより法的な問題を避け、適切に運用できます。
またコンテンツの出所や引用元を明確にすることも重要です。これにより、透明性を保ちつつ著作権に関するトラブルを未然に防げるでしょう。
なお、生成AIのリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
金融業界での生成AI活用事例
生成AIは、金融業界の多くの企業で使われています。ここでは、企業での具体的な活用事例を5つ紹介します。
これらの事例は、AIが業務の効率化、顧客対応の改善、リスク管理の強化など、さまざまな分野で効果的に活用できることを示しています。
事例1.三菱UFJ銀行
三菱UFJ銀行は、Azure OpenAI Serviceを使って、資料作成や金融レポートの要約など、110以上の業務で生成AIを活用しています。これにより、業務効率が大幅に向上しています。※2
さらに、生成AIは社内手続きの照会や顧客対応にも利用されており、従業員の作業負担を軽減し、意思決定をサポートしています。この取り組みにより、三菱UFJ銀行は競争力を強化し、顧客満足度の向上にも役立っています。
事例2.明治安田生命
明治安田生命では、生成AIを活用して顧客対応メモの自動作成や社内照会のQ&Aの自動作成を行い、業務効率を大幅に向上させています。これにより、応対メモ作成業務の時間を約30％削減し、表現の統一化も実現しています。※1
生成AIによってこれまで人間では拾いきれなかったQ&Aも作成可能となり、顧客対応の質の向上にも繋がります。生成AIの活用は、単に業務の効率化だけでなく、顧客満足度の向上や従業員の作業負担軽減にも貢献しており、明治安田生命の競争力強化に大きく影響を与えています。
事例3.セゾンカード
セゾンカードは、生成AIを使って顧客対応を自動化し、マーケティングを最適化しています。これにより、顧客サービスの質が向上し、効率的なマーケティング活動が可能になっています。具体的には、AIチャットボットやボイスボットを導入し、顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に対応しています。※3
さらに、セゾンカードは議事録作成システムの内製開発にも取り組んでいます。このシステムは、会議や打ち合わせで録音した音声をテキストに変換し、LLM（大規模言語モデル）を活用して議事録内容を要約します。このシステムのおかげで議事録作成の精度が向上し、業務効率の大幅な改善が期待されています。
事例4.東京海上日動
東京海上日動は、生成AIを使って保険契約書の作成やリスクの評価を自動化しています。その結果、業務効率が大幅に向上し、人的ミスを減らすことができました。
生成AIの活用は、例えば顧客情報から自動で契約書を生成したり、事故データを分析して適切な保険料を算出したりしています。また議事録やレポートの作成、情報検索などの日常業務にも活用されており、社員一人ひとりの生産性を高めています。※4
事例5.みずほ銀行
みずほ銀行は、生成AIを使って顧客対応を効率化し、業務プロセスを最適化しています。AIを活用することで、顧客サービスの質が向上し、業務のスピードも速くなりました。
AIは、顧客の質問に自動で答えたり、業務手順を最適化して作業時間を短縮したりしています。さらに、生成AIは「事務手続き照会」などの業務にも活用されており、これらの業務を自動化することで社員の負担を軽減し、より業務に集中できる環境を整えています。※5
金融業界で導入済みの生成AIツール
金融業界では、さまざまな生成AIツールが使われています。ここでは代表的なツールを3つ紹介します。
これらのツールは、業務効率化や顧客対応の改善に役立つでしょう。業務効率化を目指す方は、ぜひ参考にしてください。
ChatGPT Enterprise
ChatGPT Enterpriseは、企業向けに特化した生成AIツールで、強力なセキュリティ機能を持っています。
入力データは暗号化され、AIの学習には使われません。GPT-4を無制限に利用でき、メール作成やデータ入力、顧客対応の自動化などに役立ちます。その結果、業務効率が向上し、コスト削減が可能です。
また企業がカスタマイズ可能なワークフローを使いチーム間の協力を強化し、作業のクオリティを40%向上。タスクの完了速度も25.1%速くなり、コードのデバッグ速度は75%向上したという調査結果もあります。※6
公式サイト：ChatGPT Enterprise
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Serviceは、Microsoftのクラウド上で提供される生成AIツールです。
高いセキュリティとスケーラビリティが特徴で、企業が安心して利用できます。このツールにより、大量のデータ処理や高度な分析が可能です。※7
またAzure OpenAI Serviceは、GPT-4やDALL・Eなどの最先端モデルを活用して、カスタマーサービスの自動化やコンテンツ生成、データ分析など、さまざまなユースケースに対応できます。企業はこれを活用して、業務効率の向上、コスト削減、競争力を強化できるでしょう。
公式サイト：Azure OpenAI Service
Cohere Coral
Cohere Coralは、自然言語処理に特化した生成AIツールで、さまざまな業務に使えます。例えば、テキストの要約や翻訳、チャットボットの作成などに役立ちます。その結果、業務効率が向上し、作業時間を短縮できます。
さらに、Coralは企業が持つドキュメントやデータベースと連携し、必要な情報を整理して提供する機能も備えています。この機能のおかげで、情報の正確性が増し、AIのハルシネーション（誤情報生成）問題も解消されるでしょう。※8
公式サイト：Cohere Coral
生成AIの可能性と導入時の注意点
生成AIは、金融業界において大きな可能性を秘めています。顧客対応の自動化や業務の効率化、個別のニーズに合わせたサービス提供など、様々な場面で活躍が期待されています。
一方で、機密情報が外部に漏れたり誤った情報の出力などのリスクもあります。生成AIを導入する企業は、これらのリスクを認識し適切な対策を講じた上で、効果的な活用を進める必要があります。
これらのポイントを踏まえた上で、生成AIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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