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19件の事例 / 全1933件 定量効果あり

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行(UOB)

2025

AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

法人銀行収益前年比5%以上増、ATM補充トリップ33%削減
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

千葉銀行(Google Cloud JBP)

2024

Google Cloudとジョイントビジネスプラン(JBP)に合意し、AI・MLの最新技術を活用。約100ジャンルの業務でAI活用を優先順位付けして推進。

約100ジャンルの業務でAI活用を計画
金融・保険 社内ナレッジ検索・共有不正検知・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

めぶきフィナンシャルグループ

2024

傘下の常陽銀行・足利銀行にAI審査サービスを導入し、住宅ローン・無担保ローンの審査を自動化。50〜80%の案件で即時回答を実現。

50〜80%の案件で即時回答可能
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

西日本シティ銀行

2024

NTTデータのAI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入。法人融資をAIが審査し最短当日の借入を実現。事務作業1,200人分を削減。

事務作業1,200人分削減、法人融資最短当日
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

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

Visa

2024

AI搭載の不正検知スイート「Visa Protect」により2024年だけで400億ドルの不正取引をブロック。深層学習による新たな「Visa Deep Authorization」や即時送金保護ソリューションも展開。

2024年に400億ドルの不正取引をブロック、手動審査25%以上削減、取引の98.7%をAIが自動処理
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

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

Nubank

2024

ブラジル発の世界最大級デジタルバンキングが、AIデータインテリジェンス企業Hyperplaneを買収しAIファースト戦略を加速。1億人超の顧客基盤に対し、AIによる信用リスク判定・パーソナライゼーションを高度化。

1億人超の顧客基盤、ペタバイト規模の日次データ処理、リスク・回収・マーケティングの各領域でAIモデル活用
金融・保険IT・通信 レコメンド・パーソナライズ不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

琉球銀行

2023

口座の入出金データをAIが分析して融資審査を行う新商品「電光石火―りゅうぎんAIレンディング―」を開発。決算書不要・最短即日融資を実現し、沖縄県内の中小企業の資金調達を支援。

最短即日融資を実現、決算書提出原則不要
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

SBI新生銀行(住宅ローンAI審査)

2023

SBI新生銀行が、住宅ローン審査業務にDayta ConsultingのAI審査サービスを採用した。AI審査モデルが個別ローン案件のデフォルト確率を算出して金融機関に提供する仕組みで、審査業務の迅速化を図る。

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

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

PayPal(不正検知モデルの精度向上)

2018

PayPalが不正検知モデルの開発にH2O Driverless AIを使い、単一のテストでモデル精度を約6%向上させた。10年以上にわたり特徴量設計を続けてきたチームにとっても大きな成果だった。

単一のテストでモデル精度が約6%向上。モデル開発は6倍高速化し、上位5つの特徴量は自動生成されたものだった。
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