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163件の事例 / 全1933件 定量効果あり

城南信用金庫

2024

東大松尾研発スタートアップneoAIと共同で信金業務特化の生成AI「neoAI Chat for しんきん」を開発。社内手続きのAIチャット対応や補助金アシスタントなど約20種の業務特化アシスタントを構築。

約20種の業務特化AIアシスタントを構築、全国61信金が関心
金融・保険 営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

京都中央信用金庫

2024

NECの「NEC Generative AI Service」を導入し、職員約200名を対象に生成AIの業務適用に向けた実証実験を開始。事務規定の問い合わせ対応や業務文書の作成・要約に活用。

職員約200名を対象に実証実験実施
金融・保険 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

北洋銀行

2024

Helpfeelの検索型AI-FAQを導入し、電話応答率を80%未満から90%以上に改善。顧客のWeb上での自己解決を促進し、人手不足のコールセンター課題を解消。

電話応答率が80%未満→90%以上に改善
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 チャットボット・対話AI

肥後銀行

2024

アクセンチュアのAI HUBプラットフォームを採用し、行内向け生成AIチャットボットを開発・運用開始。複数の生成AIやカスタムAIを組み合わせたセキュアな専用環境を構築。

業務問い合わせ対応の効率化、全行員へ展開
金融・保険 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

北國銀行

2024

PKSHA AIヘルプデスクを顧客向け・社員向けの両面で全面導入し、地銀最大規模のAIコミュニケーション基盤を構築。年間5,000時間の業務削減を目標に掲げる。

年間5,000時間の業務削減目標
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

常陽銀行

2024

深層学習と自然言語処理を活用したPKSHA Chatbotを導入し、24時間365日顧客の問い合わせに自動応答する体制を構築。DX認定事業者としてデジタル顧客接点を強化。

24時間365日の自動応答体制を構築
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 チャットボット・対話AI

広島銀行

2024

AI Shift社のAI音声対話システム「AI Messenger Voicebot」を投資信託フリーダイヤルに導入。顧客情報の収集から解約手続きの説明・同意確認までをボイスボットが一貫対応し、来店不要の手続き完結を実現。

電話応対工数の大幅削減、来店不要で手続き完結
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

福岡銀行

2024

ふくおかフィナンシャルグループは2024年4月にAI戦略グループを新設し、融資稟議書作成に生成AIを導入。作成時間を35%短縮し、全店舗への展開を推進。

稟議書作成時間35%短縮
金融・保険 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)

JCB(Microsoft 365 Copilot業務変革)

2024

Microsoft 365 Copilotを全社導入しL1〜L3の3段階で活用推進。6ヶ月で月間利用率83%を達成し、個人業務効率化から組織業務最適化へ段階的に発展。

月間利用率83%、月約6時間/人の時間削減、6ヶ月で達成
金融・保険 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)AIエージェント

JCB(GitHub Copilot&M365 Copilot)

2024

GitHub Copilot Businessを開発部門に導入し費用対効果を実証。Microsoft 365 Copilotも全社導入し6ヶ月で月間利用率83%を達成、ユーザーは月6時間の時間削減を実現。

M365 Copilot月間利用率83%、月6時間/人の時間削減、GitHub Copilot費用対効果を実証
金融・保険 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)

ドイツ銀行(Deutsche Bank)- Aleph Alpha投資

2024

ドイツ銀行はドイツのAI企業Aleph Alphaに投資し、生成AIを活用したコンプライアンス業務の効率化を推進。全ソフトウェア開発者にGemini Code AssistとGitHub Copilotを配備し、週1.5〜2.5時間の生産性向上を実現した。

開発者の週1.5〜2.5時間の生産性向上
金融・保険 設計・R&D経理・財務・法務 生成AI(テキスト)AIエージェント

チャールズ・シュワブ(Charles Schwab)

2024

チャールズ・シュワブは社内AIナレッジアシスタントを展開し、2024年に従業員の採用率が90%増加。1件あたりの対応時間を2分短縮し、過去10年間で口座あたりコストを25%削減した。

従業員採用率90%増(2024年)、1件あたり対応時間2分短縮、口座あたりコスト25%削減(10年間)
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

プログレッシブ保険(Progressive)

2024

プログレッシブ保険はAIツールを活用した保険金査定の効率化を実現。AIツール使用時のアジャスターの査定処理能力が2.5倍に向上し、請求処理全体の速度が15%改善された。

アジャスターの査定処理能力2.5倍向上、請求処理速度15%改善
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

ミュンヘン再保険(Munich Re)

2024

ミュンヘン再保険は生成AI搭載の保険商品設計プラットフォーム「REALYTIX ZERO」を展開し、保険商品のデジタル構築を自動化。また、AI性能リスクを補償する「aiSure」プラットフォームで新たな保険市場を開拓した。

ストレート・スルー・プロセッシングが30〜35%向上、AI保険でEUR 1,500万の初期補償を提供
金融・保険 設計・R&D不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)AIエージェント

ドイツ銀行(Deutsche Bank)

2024

ドイツ銀行は生成AIツール「DB Lumina」を2024年9月に稼働開始し、約5,000人のアナリストが利用。アーニングスレポート作成時間を最大2時間短縮し、分析量を50%増加させた。

アーニングスレポート作成時間を最大2時間短縮、分析量50%増加、2024年末までに10,000人以上へ展開予定
金融・保険 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

BNPパリバ(BNP Paribas)

2024

BNPパリバは750以上のAIユースケースを本番環境で稼働させ、3,000人のデータ・AI専門家チームを擁する。AI統合により2025年までに5億ユーロの収益貢献を目指す戦略を推進している。

750以上のAIユースケースを本番稼働、2025年までに5億ユーロの収益貢献目標
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

大日本印刷

2024

生成AIを活用した「DNP AI審査サービス」に法令・専門用語チェック支援機能を追加。保険業界向けに提供を開始し、販促物や製品パッケージの審査業務を最大80%削減。

審査業務を最大80%削減、年間売上目標10億円(2025年度)
製造業金融・保険専門サービス 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

Mastercard

2024

生成AIとグラフ機械学習を組み合わせた次世代不正検知システムを30億枚以上のカードに展開。不正検知率を最大300%向上させ、カード発行会社のチャージバック削減と消費者のシームレスな決済体験を両立。

不正検知率を最大300%向上、30億枚以上のカードに展開
金融・保険 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Goldman Sachs

2024

自社データプラットフォーム「Legend」と生成AIを統合し、トレーディング・コンプライアンス・リスク管理の各領域でAIを本格展開。戦略検証サイクルを60%以上短縮し、500人以上のAIエンジニアを新規採用。

戦略検証サイクルを60%以上短縮、2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

三井住友海上火災保険

2024

dotDataのAI技術を活用した代理店営業支援システム「MS1 Brain」を約3万8,000の代理店に導入。AIスコアリングにより保険のアップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に向上。

アップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に増加、約3万8,000代理店で展開
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ