AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
85件の事例 / 全1933件 定量効果あり

TD Bank

2024

カナダ最大級の銀行がコンタクトセンターとエンジニアリング部門で生成AIパイロットを開始。仮想アシスタントが顧客サービス担当者を支援し、GitHub Copilotで開発効率を向上。

データエンジニアの93%が生産性同等以上と回答、50%が2週間スプリントで20時間削減と推定
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

Wells Fargo

2024

AIアシスタント「Fargo」が2024年だけで2億4,540万回の顧客対話を処理。機密データをLLMに一切送信しないプライバシー設計で、提供開始3年未満で累計10億回超の対話を達成。

2024年だけで2.45億回の対話処理、累計10億回超達成
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AIAIエージェント

Bank of America

2024

AIバーチャルアシスタント「Erica」が2018年の提供開始から累計20億回以上の顧客対話を達成。4,200万人以上の顧客が利用し、98%の問い合わせに44秒以内で回答する高性能を実現。

累計20億回以上の対話、4,200万人利用、98%を44秒以内に回答
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応レコメンド・パーソナライズ チャットボット・対話AIAIエージェント

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

スイス再保険(Swiss Re)

2024

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。

1,000件以上の不正アラート生成、数百万ドル規模の不正防止パイプライン構築
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

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

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

ING(ING Group)

2024

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。

10市場・3,700万人以上の顧客への拡大計画、従来のNLPベースから大幅な精度向上
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

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

Revolut

2024

AIアシスタント「AIR(AI by Revolut)」を開発し英国からロールアウトを開始。支出の詳細分析・旅行手配・カード管理などをAIが支援。5,250万ユーザーを擁するFinTechのAI戦略の中核。

5,250万ユーザー基盤(2024年に約1,500万人増加、年間最大の増加)、2024年収益4.38億ポンド
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIAIエージェント

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

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

DBS Bank

2024

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。

500名のCSO対象、370以上のAIユースケース、1,500以上のAIモデル、2024年にS$7.5億(約750億円)の経済効果
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)音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

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

Stripe

2024

AI不正検知システム「Radar」を拡張し、ACH・SEPA決済にも対応。1,000以上の特徴量を100ms以下で分析。NVIDIAとの協業で検知精度を向上させ、不正率10%削減を達成。

不正率10%削減、SEPA不正42%削減、ACH不正20%削減、100ms以下で1,000+特徴量を分析
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

JPMorgan Chase

2024

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。

20万人超のLLM Suite利用者、約100の生成AIソリューションを本番運用
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)AIエージェント異常検知・予兆検知