2025年に成長を促進する銀行業における8つのジェネレーティブAIのユースケース

銀行業界はついに古くて使いにくいシステムを脱却し、よりスマートで自動化されたものへと移行し始めています。この変革の中心にあるのが生成AIであり、もはや単なる流行語ではありません。

その可能性は非常に大きいです。マッキンゼーは、生成AIが銀行業界に年間最大3400億ドルの価値をもたらす可能性があると考えています。しかし、多くの金融リーダーにとって、どこから始めればよいのか分からないことが多いです。全体が少し抽象的に感じられることもあります。

そこでこのガイドが役立ちます。今日、実際に大きな違いを生んでいる銀行業界における8つの実用的な生成AIのユースケースを分解して説明します。それらがどのように機能し、どのような影響を与えているのか、そして大規模で長期的なプロジェクトを開始せずにどのように実際に始めることができるのかを見ていきます。

銀行業界における生成AIとは正確には何ですか？

専門用語は省きましょう。銀行業界における生成AIとは、学習したデータに基づいて、テキスト、コード、要約などをゼロから作成する高度な人工知能の使用を指します。

既存のデータのパターンを見つけるだけの古いAIとは異なり、生成AIは顧客と人間のような会話をしたり、複雑な規制報告書を作成したり、実際に効果のあるパーソナライズされたマーケティングコピーを書いたりすることができます。

アセット1: ワークフロー – 銀行業界における従来のAIと生成AIの比較

代替タイトル: 銀行業界における従来のAIと新しい生成AIのユースケースを比較するワークフロー。

代替テキスト: 銀行業界における生成AIのユースケースの核心概念である、新しいコンテンツを作成する生成AIとパターン認識のための従来のAIを対比するマーメイド図。

銀行にとって、これは単に過去の出来事を分析することから、次に何が起こるかを積極的に作成し自動化することへのシフトを意味します。何十年も手作業で行われてきたワークフローを合理化し、顧客に本当に個人的な体験を提供することです。

銀行業界におけるトップの生成AIユースケースを選んだ方法

誇大広告を切り抜けるために、このリストのユースケースは、いくつかの簡単な基準に基づいて選びました。コスト削減や新しい収益成長の方法を見つけるなど、実際の価値を提供するアプリケーションに焦点を当てました。また、すでに成功している主要な銀行が使用しているユースケースを優先しましたので、実際の世界で機能することがわかっています。最後に、無限の予算を持つグローバルな巨人だけでなく、ほとんどの機関が手の届く範囲にあるアプリケーションを選びました。

銀行業界におけるトップの生成AIユースケースの簡単な比較

ユースケース	主な利点	影響を受ける銀行分野	解決する主要な課題
強化されたカスタマーサービス	24/7サポートとパーソナライズ	リテールバンキング、顧客オペレーション	高いコールボリューム、遅い応答時間
不正検出とAML	リアルタイムの脅威防止	セキュリティ、コンプライアンス	進化する金融犯罪戦術
クレジットリスク評価	より迅速で公正な決定	貸付、引受	手動レビュー、限られたデータポイント
内部プロセスの自動化	スタッフの生産性向上	オペレーション、IT、HR	繰り返し作業、知識のサイロ化
パーソナライズされたマーケティング	顧客エンゲージメントの向上	マーケティング、セールス	一般的なキャンペーン、低いコンバージョン
アルゴリズム取引	最大化されたリターンとスピード	投資銀行、資産管理	市場の変動性、人間の遅延
規制コンプライアンス	リスクと労力の削減	コンプライアンス、法務	複雑な規制、手動報告
従業員トレーニング	より迅速なオンボーディングとスキルアップ	HR、部門長	一貫性のないトレーニング、知識のギャップ

2025年の銀行業界における8つの重要な生成AIユースケース

さて、詳細に入りましょう。ここでは、現在銀行業界で最も大きな影響を与えている生成AIの8つのアプリケーションを紹介します。

1. 銀行業界における生成AIユースケース: より良いカスタマーサービスとサポート

それが何か: これは、AIチャットボットやバーチャルアシスタントを使用して、"残高はいくらですか？"や"ローン申請の状況はどうなっていますか？"などの一般的な質問に対して、顧客に即座に24/7の回答を提供することです。また、人間のエージェントを支援するために、送信準備が整った返信を作成するツールも含まれ、応答時間を大幅に短縮します。

なぜ重要か: これにより、顧客は待たされることがなくなり、人間のエージェントは本当に複雑な問題に取り組むことができます。ほとんどの銀行にとって、AIを使用し始める最も簡単で効果的な方法です。

最大の頭痛の種は通常、セットアップです。新しいAIツールをヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）や散在する知識ドキュメントと接続することは面倒です。eesel AIのようなプラットフォームは、数分でライブになるワンクリック統合でこれを回避します。過去のサポートチケットを即座に学習し、AIが初日から最高のエージェントのように聞こえるようにします。

アセット2: スクリーンショット – 銀行のヘルプデスクと統合されたAIチャットボット。

代替タイトル: 銀行業界における生成AIユースケース、特に顧客の問い合わせに答えるチャットボットを示すスクリーンショット。

代替テキスト: AIを搭載した銀行のチャットボットが、顧客に即座に口座残高と最近の取引詳細を提供しているスクリーンショット。

2. 銀行業界における生成AIユースケース: リアルタイムの不正検出とマネーロンダリング防止（AML）

それが何か: これは、AIモデルを使用して、発生する何百万もの取引をスキャンすることです。AIは、不正やマネーロンダリングのスキームを示す可能性のある奇妙なパターンを見つけることを学びます。

なぜ重要か: 古いルールベースのシステムは、今日の創造的な詐欺師に追いつくことができません。生成AIは、新しい脅威が現れるたびに適応し、良い顧客を苛立たせる誤報を減らし、銀行とその顧客を大きな財務損失から保護します。たとえば、MastercardのAIは、場合によっては不正検出を300％も改善しました。

アセット3: ワークフロー – リアルタイムの不正検出プロセス。

代替タイトル: 銀行業界における不正防止のための生成AIユースケースを示すワークフローダイアグラム。

代替テキスト: 銀行業界における主要な生成AIユースケースの1つであるリアルタイムの不正検出プロセスを示すマーメイドチャート。取引の開始からAI分析、疑わしい活動のフラグ付けまで。

プロのヒント: 取引がフラグ付けされた理由を説明できるAIシステムを探してください。この"説明可能なAI"（XAI）は、規制監査を通過し、内部チームがシステムを信頼するために非常に重要です。

3. 銀行業界における生成AIユースケース: 自動化されたクレジットリスク評価と引受

それが何か: 従来のクレジットスコアを見るだけでなく、AIはより広範なデータセットを分析できます。取引履歴、キャッシュフロー、さらには広範な経済動向などを見て、誰かの信用力のより完全で正確なイメージを得ることができます。

なぜ重要か: これにより、ローンの承認が迅速化され（以前は数週間かかっていたものが数分で済むようになります）、人間のバイアスの余地が減り、銀行が従来のスコアリング方法で見逃されていたかもしれないより多くの人々に貸し出すことができるようになります。貸付とクレジットプロセス全体で役立つ生成AIユースケースがあります。

アセット4: テーブル – 従来のクレジットリスク評価とAI駆動の評価の比較。

代替タイトル: 銀行業界における生成AIユースケースの重要な例である、古い方法と新しい方法を比較するテーブル。

代替テキスト: 従来のクレジットスコアリングとAI駆動の評価の違いを強調する比較テーブル。銀行業界における生成AIユースケースが、より迅速で公正な貸付決定をもたらす方法を示しています。

特徴	従来のクレジット評価	AI駆動の評価
データソース	クレジットスコア、収入確認	取引履歴、キャッシュフロー、市場動向、非伝統的データ
決定速度	数日から数週間	数分から数時間
バイアスの可能性	人間のバイアスの可能性が高い	客観的なデータ分析によるバイアスの削減
精度	良好だが範囲が限られている	より高く、リスクの全体的な見方
実例: JPMorgan ChaseはAIプラットフォームを使用して商業クレジット契約を確認しています。この作業は以前は弁護士が年間36万時間以上かかっていましたが、AIは数秒で行います。

4. 銀行業界における生成AIユースケース: 内部プロセスの自動化と従業員サポート

それが何か: これは自社のチームのためにAIを使用することです。ドキュメントの処理、データの入力、レポートの生成などの繰り返しのバックオフィス作業を自動化できます。これの大部分は、会社専用のChatGPTのような内部AIアシスタントを作成し、従業員の質問に即座に答えることです。

なぜ重要か: オペレーションがスムーズに進み、コストを削減します。しかし、より重要なのは、従業員に即座に会社の集合知へのアクセスを提供することです。これにより、退屈な作業から解放され、実際に専門知識を必要とする作業に集中できます。

難しいのは、会社の知識が通常、Confluence、Google Docs、無数のSlackスレッドなどのツールに散在していることです。eesel AIのAI内部チャットツールは、これらのソースを瞬時に接続し、チームのための信頼できるアシスタントを作成します。他のツールが設定に時間がかかるのとは異なり、数分で安全な内部AIを立ち上げることができます。

アセット5: スクリーンショット – 銀行従業員向けの内部AIアシスタント。

代替タイトル: 銀行業界における最も実用的な生成AIユースケースの1つである内部AIチャットのスクリーンショット。

代替テキスト: 銀行従業員が内部AIアシスタントに"国際送金のポリシーは何ですか？"と尋ね、即座に正確な回答とソースドキュメントへのリンクを受け取るスクリーンショット。

5. 銀行業界における生成AIユースケース: ハイパーパーソナライズされたマーケティングと製品推奨

それが何か: 生成AIは、顧客の支出習慣、金融目標、大きなライフイベントなどのデータを見て、実際に関連性のあるマーケティングメッセージと製品推奨を作成します。たとえば、残高が増えている顧客に高利回りの貯蓄口座を提案することができます。

なぜ重要か: 誰も読まない一般的なマーケティングメールの終わりです。パーソナライズされたオファーはより良い結果をもたらし、顧客の忠誠心を築き、銀行が実際に顧客を理解していると感じさせます。

アセット6: ワークフロー – ハイパーパーソナライズされたマーケティングキャンペーンフロー。

代替タイトル: 銀行業界におけるトップの生成AIユースケースの1つであるパーソナライズされたマーケティングを示すワークフロー。

代替テキスト: 銀行業界における生成AIユースケースが、顧客データの分析から製品推奨の生成と配信まで、パーソナライズされたマーケティングをどのように作成するかを示すマーメイドチャート。

6. 銀行業界における生成AIユースケース: アルゴリズム取引と資産管理

それが何か: これは、市場データを分析し、価格変動を予測し、人間が決して匹敵できない速度で取引を実行するAIモデルを含みます。個人の財務では、"ロボアドバイザー"がAIを使用して、クライアントの目標とリスク許容度に基づいて投資ポートフォリオを構築し管理します。

なぜ重要か: ミリ秒が数百万ドルの価値を持つ分野では、AIは大きな利点を提供します。日常の顧客にとって、かつては超富裕層にしか手の届かなかった洗練された投資戦略が、誰にでもアクセス可能になります。

実例: Morgan Stanleyは16,000人の金融アドバイザーにAIアシスタントを提供し、10万以上の研究レポートのライブラリに即座にアクセスできるようにし、情報を数秒で見つけるのを助けています。

7. 銀行業界における生成AIユースケース: 規制コンプライアンスと報告

それが何か: 数千ページの密な金融規制を読み、理解し、要約できるAIを想像してください。それが生成AIです。また、コンプライアンスレポートを自動的に生成し、常に変化するルールに正確で最新の状態を保ちます。

なぜ重要か: コンプライアンスを維持することは、リソースの大きな消耗であり、リスクの大きな原因です。生成AIは手作業を減らし、人為的なエラーの可能性を減らし、銀行が大規模な罰金を回避するのを助けます。CitigroupはAIを使用して、1,000ページ以上の新しい資本規則をレビューし、コンプライアンスプロセスをかなり加速させました。

アセット7: ワークフロー – 自動化された規制コンプライアンスプロセス。

代替タイトル: コンプライアンス報告のためのフローチャート、銀行業界における重要な生成AIユースケース。

代替テキスト: 銀行業界における生成AIユースケースが、新しいルールを自動的にスキャンし、レポートを生成し、法的レビューのために項目をフラグ付けすることで、規制コンプライアンスを合理化する方法を示すマーメイドチャート。

8. 銀行業界における生成AIユースケース: 従業員トレーニングとオンボーディング

それが何か: これは、従業員の役割と学習速度に合わせたトレーニングプログラムを作成するためにAIを使用することです。新入社員は、会社のポリシーについてAIアシスタントに質問し、即座にステップバイステップの指示を受け取ることができ、上司を煩わせることなく済みます。

なぜ重要か: 新入社員をより迅速に適応させ、会社全体でトレーニングを一貫させ、上級スタッフやHRの負担を軽減します。初日からより自信を持ったチームを構築するのに役立ちます。

効果的なトレーニングAIを実現するには、すべての内部ドキュメントにアクセスする必要があります。eesel AIのようなツールを使用すると、すべての知識ソースを接続し、24/7の"オンボーディングバディ"として機能するAIアシスタントを展開できます。

銀行業界における生成AIユースケースを始めるためのヒント

試してみる準備はできましたか？最初の生成AIプロジェクトがスムーズに進むようにするための実用的なヒントをいくつか紹介します。

• 実際のビジネス問題から始める。 AIを採用するのは流行だからではなく、特定の厄介な問題、たとえば長いカスタマーサービスの待ち時間や誰もが嫌がる面倒なコンプライアンスレポートを選びましょう。

• データのプライバシーとセキュリティを最初から考慮する。 銀行は信頼に基づいています。検討するAIソリューションが強力なセキュリティ、データ暗号化、明確なポリシーを持っていることを確認してください。必要に応じて、オンプレミスホスティングやEUデータ居住を提供するベンダーを探してください。

• テストと導入が簡単なプラットフォームを選ぶ。 新しい技術の最大のリスクは、何ヶ月も続く失敗した実装で、多くのお金を無駄にすることです。

プロのヒント: シミュレーションを実行できるツールを見つけてください。たとえば、eesel AIは、顧客サービスAIをテストし、過去のサポートチケット数千件でそのパフォーマンスを測定し、潜在的なROIを完全にリスクフリーで確認できます。

• AIを置き換えではなく、補助として位置づける。 AIを"コパイロット"として位置づけ、繰り返し作業を処理し、従業員が人間のタッチを必要とするより戦略的な作業に集中できるようにします。良いトレーニングを提供し、プロセスに関与させて、全員が新しいツールに慣れるようにします。金融機関が文化に最適な運用モデルを選択することが、成功した導入のために必要です。

今日から最初の生成AIユースケースを始めましょう

生成AIはもはや遠い未来のアイデアではなく、今日の銀行業界で実際に価値を提供している実用的なツールです。サポートの自動化から不正の検出まで、これらのアプリケーションは業界のあらゆる部分を改善しています。

賢く始めることが重要です。大規模でリスクのあるオーバーホールを計画するのではなく、顧客や従業員のサポートなど、管理可能で影響力のある1つの領域を選んで始めましょう。

eesel AIを使用すると、サポートチームのための強力なAIアシスタントを数分で立ち上げることができます。ヘルプデスクと知識ソースを数クリックで接続し、リスクフリーのシミュレーターでそのパフォーマンスをテストし、どれだけの時間とお金を節約できるかを正確に確認できます。

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