スイス再保険は2024年半ばに生成AIベースの保険金請求分析ツール「ClaimsGenAI」を導入。1,000件以上の不正アラートを生成し、数百万ドル規模の不正防止パイプラインを構築した。

キャピタル・ワンはグラフニューラルネットワークと金融取引埋め込み技術を活用した高度な不正検知システムを開発。AIアシスタント「Eno」と組み合わせ、精度を17ポイント向上させながら誤拒否を削減した。

INGは生成AIチャットボットを欧州の金融機関として初めて顧客向けに展開。McKinseyとの協力でわずか7週間で構築・展開し、10市場・3,700万人以上の顧客への拡大を計画している。

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。

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。

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。

HEROZと共同で保険業界向けの独自LLM・VLMの基盤構築に着手。グループ独自データとオープンデータを組み合わせ、AIによるヒヤリハット自動検出などのリスクソリューション開発を目指す。

生成AI技術を活用した「応対記録作成の自動化システム」をコールセンターに導入。通話音声をリアルタイムでテキスト化し要約を自動生成。通話時間が長いケースや複数用件の場合も迅速に対応。

約3万人の営業職員を対象にAI顧客情報管理システムを導入。顧客の意向や状況をAIが高精度に分析し、営業職員の提案活動を支援。Vitalityプログラムとの連携も推進。

日本IBMと協力し融資審査業務の稟議書作成に生成AIを活用する実証実験を実施。財務資料をAIで読み込み、最大で年間19,500時間（行員1人あたり月8時間）の業務効率化を見込む。

生成AIを活用したデータ分析・業務支援アプリ「Shadow」を内製開発し全社員に展開。チャット形式でAIと対話しながら複雑なデータ集計・要因分析・グラフ作成・レポート自動生成を一気通貫で処理。

シンガポール最大の銀行がカスタマーサービス部門500名に生成AI搭載バーチャルアシスタント「CSO Assistant」を導入。通話要約・回答生成・アクション提案を自動化し、対応品質と効率を向上。370以上のAIユースケース、S$7.5億の経済効果を創出。

200人超のML科学者からなるMLCOE（Machine Learning Center of Excellence）を設立。20万人超がLLM Suiteを利用し、不正検知・信用判断・顧客パーソナライズ等に約100の生成AIソリューションを本番運用。

PKSHAと共同開発した照会応答業務特化型対話AI「AI Search Pro」を本格導入。また営業支援ツール「マーケットインナビ」で顧客課題を生成AIが自動解析。

日本IBMとシステム運用に生成AIを活用する実証実験を実施し、運用の高度化を実現。障害対応の迅速化と運用品質の向上に成功。

大規模言語モデルを活用した照会回答業務の効率化トライアルを実施。保険代理店からの問い合わせ対応にLLMを適用し、回答品質と速度の向上を検証。

コンタクトセンターに音声AIオペレーターを国内金融機関初導入。24時間1,000回線同時対応可能で、株価照会やNISA質問に自動応答。約半年の開発で実装に成功。

OpenAI搭載のAIアシスタントを23市場・35言語以上で展開。初月で顧客サービスチャットの3分の2を処理し、700人分のフルタイム相当の業務をこなし、年間4,000万ドルの利益改善を見込む。

AIプラットフォームDataRobotを導入し、カードローン顧客開拓にAIを活用。AIが抽出した顧客への電話勧誘で通話率2倍・成約率1.5倍を実現。東北地銀初のDX認定事業者。

QTnetと共同開発の生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」を導入し、文書作成・要約などの業務支援で生産性向上を推進。Azure OpenAIを専用クラウド環境で安全に利用。