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15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

中国建設銀行(China Construction Bank)

2025

DeepSeek-R1とオープンソースモデルを基盤とした企業級AIシステムを構築し、168の活用事例と7,000以上のモデルデプロイメントで193シナリオを本番運用。AIモデル管理プラットフォームでアジア太平洋最優秀賞を受賞。

168活用事例、7,000以上のモデルデプロイメント、デプロイサイクル2か月短縮、モデル関連リスクインシデント30%削減
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

明治安田生命(AI引受査定)

2025

生命保険の引受査定にAI「健活未来予測モデル」を導入。匿名化された約130万件の医療ビッグデータを活用し、循環器病リスクを高精度に予測。従来の医学査定とAIの組み合わせで正確・迅速な査定を実現。

約130万件のデータで高精度予測、より多くの顧客の引き受けが可能に
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

SBI新生銀行

2025

自社開発のAIスコアリングモデルをマネー・ローンダリング対策の取引モニタリングに導入。疑義確率スコアとAIの判断根拠を提示する仕組みで、調査件数を約50%削減しながら対象範囲を維持。

調査件数を約50%削減、対象範囲は維持
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

U.S. Treasury(米国財務省)

2024

米国財務省がMLを活用した不正検知プロセスにより、2024年度に不正・不適切支払いの防止・回収額40億ドル以上を達成。前年度の6.5億ドルから6倍以上に増加。

不正・不適切支払い防止・回収額40億ドル以上(FY2024)、前年度6.5億ドルから6倍増
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Allstate(オールステート)

2024

米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。

テレマティクスと価格最適化で必要値上げ幅を軽減、AI活用で業務効率化
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ品質管理・検査 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

PayPal(ペイパル)

2024

H2OのDriverless AIプラットフォームを活用し、不正検知モデルの精度を6%向上。年間1.68兆ドル・263億件の決済を処理するデータ基盤でAIモデルを訓練し、不正損失を40%削減。

不正損失40%削減、モデル精度6%向上、年間263億件処理
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

SBI新生銀行(AI融資審査)

2024

AIを活用した融資審査モデルを開発し、過去の取引データと外部データを組み合わせた高精度な信用リスク評価を実現。従来の審査手法では対応困難だった新規顧客への融資判断を迅速化。

融資審査の迅速化と精度向上
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

日本生命(AI査定)

2024

保険金・給付金の査定業務にAIを活用し、診断書のOCR読み取りと支払い要否のAI判定を導入。年間数百万件の請求処理において、査定時間の短縮と精度向上を同時に実現。

査定時間の短縮と精度向上
金融・保険 経理・財務・法務 需要予測・数値予測OCR・文書解析

クレディセゾン(AI与信)

2024

クレジットカードの不正利用検知にAIを活用し、リアルタイムで不審な取引パターンを検出。さらにAIベースの与信モデルで審査精度を向上させ、カード会員の安全性と利便性を両立。

リアルタイムでの不正取引検知
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

キャピタル・ワン(Capital One)

2024

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。

不正検知精度17ポイント向上、正当取引の誤拒否を削減
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・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

住友生命

2024

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。

約3万人の営業職員が利用、2024年11月25日から運用開始
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

山形銀行

2023

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。

電話通話率2倍、成約率1.5倍
金融・保険 マーケティング・広告営業支援・販売 需要予測・数値予測

八十二銀行

2022

DataRobot AI Cloudプラットフォームを導入し、融資先企業の業況変化を予測するAIを構築。口座取引記録など700項目のデータを匿名化して活用し、支援が必要な企業を早期に検知する仕組みを内製化した。

50種以上のAIモデルを開発・運用
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測