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41件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ハートフォード(The Hartford)

2024

エンドツーエンドのデジタル変革を推進し、データ・アナリティクス・AI能力を活用して引受判断の迅速化と顧客体験の向上を実現。予測分析・ビッグデータ分析・機械学習を保険引受と不正検知に導入し、業界の技術先導者としての地位を確立。

エンドツーエンドの変革投資でAI・デジタル能力を全事業に浸透
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 需要予測・数値予測チャットボット・対話AI

プルデンシャル(Prudential plc)

2024

シンガポールにグローバルAIラボを設立し、アジア・アフリカ24市場向けのAI活用を加速。ソフトローンチ後2か月で100以上のAI活用事例が社内から提案され、Google Cloudとの提携で引受・不正検知・顧客体験のAI化を推進。

ソフトローンチ後2か月で100以上のAI活用事例が社内から提案
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)AIエージェント

コタック・マヒンドラ銀行(Kotak Mahindra Bank)

2024

自社AI基盤「Kotak AI」を構築しGenAI搭載の銀行への変革を推進。AIチャットボット「Keya」は350万件以上の問い合わせに93%の精度で対応。インド科学大学院大学(IISc)とAI/ML研究センターを設立し、技術者500名の採用を計画。

350万件以上の問い合わせに93%の精度で対応、100万以上のユニークユーザー、技術者500名採用計画
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

アクシス銀行(Axis Bank)

2024

6つの柱で構成されるGenAI戦略を推進し、約70名のAI専門チームでコーディングの30-40%を自動化。社内チャットボット「Adi」やSWIFT連携のAI不正検知パイロットを展開し、コンタクトセンター・融資審査・ドキュメント生成にAIを導入。

コーディングの30-40%を自動化、年間ICT支出2.9億ドル
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)チャットボット・対話AI

KBCグループ(KBC Group)

2024

AI搭載パーソナルアシスタント「Kate」を全サービスに統合し、2024年に世界No.1バンキングアプリの評価を獲得。AI子会社「DISCAI」を設立して自社開発のAIソリューション20件を外販し、100名以上のAI専門家チームで生成AI統合を推進。

2024年世界No.1バンキングアプリ評価、20件のIP保護済みAIソリューション、100名以上のAI専門家
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

カシコン銀行(Kasikornbank)

2024

KBTG(技術子会社)が「Human-First x AI-First」戦略でエージェント型AI時代に対応。独自プラットフォーム「AthenaMind」やAI顔認証活体検知「AINU」を開発し、Global Finance「The Innovators 2024」賞を受賞。5年で100億バーツの事業インパクトを目標。

Global Finance「The Innovators 2024」受賞、5年で100億バーツの事業インパクト目標
金融・保険 設計・R&D不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査AIエージェント

OCBC銀行(OCBC Bank)

2024

シンガポール初のAI専門部門を2018年に設立し、1日600万件のAI駆動型意思決定を実現。OCBC GPTを30,000名の従業員に展開し最大50%の生産性向上を達成。2027年までに顧客サービス要求の75%をAI支援する目標を掲げる。

1日600万件のAI意思決定、30,000名に生成AI展開、最大50%の生産性向上
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レコメンド・パーソナライズ

HDFC銀行(HDFC Bank)

2024

AIファースト機関への変革を目指し、GenAI Academyで従業員教育を推進。15以上の高インパクトGenAIプログラムを展開し、BharatGPT開発のCoRoverに戦略投資。会話型顧客体験・リアルタイムリスク管理・生産性向上の3本柱でAI活用を加速。

15以上のGenAIプログラム展開、24か月以内にAIファースト機関への変革目標
金融・保険 マーケティング・広告不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

インド・ステート・バンク(State Bank of India)

2024

AIファースト組織への変革を推進し、SIA(SBI Intelligent Assistant)で月間数百万件の問い合わせに90%以上の精度で対応。AI不正検知やYONOアプリでのビデオKYCも導入し、年間13億ドルのICT投資でデータ駆動型運営モデルを構築。

月間数百万件の問い合わせに対応、精度90%以上、年間ICT支出13億ドル
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

中国工商銀行(ICBC)

2024

独自の大規模言語モデルを開発し、顧客サービス・リスク管理・マーケティングなど20機能領域で200以上のAI活用事例を展開。顧客サービス効率18%向上、リスク評価で年間20万時間の削減を達成し、アジアの銀行AI実装のベストに選出。

顧客サービス効率18%向上、リスク評価・コンプライアンスで年間20万時間削減、200以上のAI活用事例
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

ラボバンク(Rabobank)

2024

不正検知AIの「Buddy」ガイドを2024年に導入し3,000名のアナリストに展開。経理問い合わせチャットボット「Billy」や非構造化データ分析AIも活用し、段階的なAI導入で慎重かつ実効的な金融AI活用を推進。

3,000名のアナリストにBuddyを展開
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

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

ドーバー(Dover Corporation)

2024

ドーバーがDigital Labsに約150名のソフトウェア開発者・データサイエンティストを配置し、IoT×ML×AIのコネクテッド産業製品とSaaSサービスを開発。製品トレーサビリティ、偽造防止、車両損傷分析など認証済みソリューションを展開。

Digital Labs約150名体制、FY2024調整後フリーキャッシュフロー10億ドル
製造業 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

住信SBIネット銀行(AI住宅ローン)

2024

AIを活用した住宅ローンの仮審査を即時回答で提供。申込情報をAIがスコアリングし、最短15分での仮審査結果通知を実現。ネット銀行の強みを活かしたAI審査の先進事例。

最短15分での仮審査結果通知
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

東京海上日動(AIドラレコ)

2024

ドライブレコーダーの映像データをAIで解析し、事故の過失割合を自動算出するシステムを構築。映像から衝撃の方向や車両の動きを分析し、客観的な事故認定を支援。

事故の過失割合を客観的データに基づき算出
金融・保険 不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

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

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

ウーバー(Uber)

2024

Uberは自社開発のMLプラットフォーム「Michelangelo」を8年間にわたり進化させ、5,000以上のモデルを本番運用。ピーク時に毎秒1,000万件のリアルタイム予測を処理し、ETA計算・マッチング・不正検知など全事業に活用している。

5,000以上のモデルを本番運用、月間2万以上の訓練ジョブ、ピーク時毎秒1,000万件のリアルタイム予測
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ最適化・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・数値予測最適化・シミュレーション

MS&ADインシュアランスグループ

2024

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。

OSS LLMの選定からファインチューニング実装環境の構築まで検証完了
金融・保険 設計・R&D不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査