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156件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

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

大日本印刷

2024

生成AIを活用した「DNP AI審査サービス」に法令・専門用語チェック支援機能を追加。保険業界向けに提供を開始し、販促物や製品パッケージの審査業務を最大80%削減。

審査業務を最大80%削減、年間売上目標10億円(2025年度)
製造業金融・保険 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

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

三井住友海上火災保険

2024

dotDataのAI技術を活用した代理店営業支援システム「MS1 Brain」を約3万8,000の代理店に導入。AIスコアリングにより保険のアップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に向上。

アップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に増加、約3万8,000代理店で展開
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

チューリッヒ生命

2024

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。

応対記録作成業務を自動化、通話後の処理時間を大幅短縮
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

明治安田生命

2024

約3万6,000人の営業職員にAIエージェント「MYパレット」を導入。顧客属性・趣味嗜好・地域イベント情報等をAIが分析し最適なコミュニケーションをアドバイス。訪問準備・報告時間を30%削減。

訪問準備・報告作業時間を従来比30%削減、約3万6,000人の営業職員に展開
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)AIエージェントレコメンド・パーソナライズ

あいおいニッセイ同和損害保険

2024

保険商品の販売に関わる募集文書の審査・点検業務に生成AIを活用。年間約8,000件の保険募集文書の初期点検業務時間を50%削減し、約4,000時間分の効率化を実現するツールを開発。

審査・点検業務を50%削減、約4,000時間/年の効率化、年間約8,000件の文書を処理
金融・保険 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

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

住信SBIネット銀行

2024

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。

全社員へのAI展開を実現、予測分析から要因分析・レポート自動作成まで一気通貫処理
金融・保険 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)AIエージェント

住信SBIネット銀行

2024

GPT-4oを搭載した対話型AIプラットフォーム「Kore.ai XO Platform」を活用し、カスタマーセンターの電話自動応対を実現。顧客を待たせることなく即座に応対・案内が可能になった。

電話問い合わせの即時自動応対を実現、オペレーター対応が必要な場合のみ転送
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)音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

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