金融業界のAI活用事例9選！銀行・保険・証券への導入メリットや注意点を解説

金融（Finance）と技術（Technology）を組み合わせたフィンテックが進むなか、AIの発展によってその動きはさらに加速されています。

AIの活用は、銀行などの金融業界にとって、大きなコスト削減の機会となるだけではありません。顧客にとってもより良いカスタマーサービスを受けられる可能性につながります。

本記事では、金融業界でAI導入が進む背景、導入メリット、銀行・保険・証券での活用事例やAI Marketに寄せられた実際の相談事例を紹介します。

自社でAI活用を検討する際に、どの業務から始めるべきか、どのような技術や開発会社を検討すべきかを判断する材料としてご活用ください。

なお、他業界のAI開発事例について知りたい方は業界別にAI開発事例を紹介！機能上の分類もわかりやすく解説をご覧ください。

AI開発会社をご自分で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

金融業界でAI導入が速まっている理由

金融業界は、現在、いくつかの問題を抱えています。まずはそれらの問題をまとめてみましょう。

顧客接点のデジタル化

銀行と顧客の接点は、店舗中心からATMやスマートフォン、オンラインサービスへと変化しています。

利用者が金融サービスに利便性や即時性を求めるなか、金融機関には、デジタルチャネルの充実や顧客ごとに最適化されたサービスの提供が求められています。

過去の膨大なデータの処理

銀行のシステムは昔から使っているものが多く、そのことがDX（デジタルトランスフォーメーション）において足かせになっていると経済産業省が発表しています。

銀行がさらに生産性を向上するには、ITを活用した新たなシステムにより、過去の膨大なデータを効率的に処理していくことが重要です。

こちらで金融業界でのデータ分析の重要性を詳しく説明しています。

収益環境と顧客ニーズの変化

金融機関を取り巻く収益環境は、長期的な低金利やデジタル金融サービスとの競争を経て、大きく変化しています。日本銀行は2024年3月にマイナス金利政策を終了しており、現在は金利環境の変化を踏まえた事業戦略も求められています。

金利環境にかかわらず、業務コストの削減、手数料収入の拡大、顧客ニーズに応じた商品・サービスの提供は重要な課題です。そのため、AIを活用した生産性向上やサービスの高度化が注目されています。

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金融業界にAIを導入するメリットは？

金融業界にAIサービスを導入することで、審査、不正検知などの業務を効率化し、担当者の負担軽減やサービス品質の向上につなげられます。

データ処理・審査業務の効率化

AIやOCRを活用することで、申込書類の読み取り、取引履歴の分析、審査資料の作成などを効率化できます。

情報収集や一次評価をAIで支援し、最終的な判断を人が担うことで、審査時間の短縮と担当者の負担軽減につなげられます。

不正検知・リスク管理の高度化

AIは大量の取引データを分析し、通常とは異なるパターンを検出できます。不正送金、クレジットカードの不正利用、保険金の不正請求などの兆候を早期に発見する用途で活用されています。

調査対象をAIで絞り込むことで、担当者による確認や対応を迅速化できます。

需要の予測

AIが得意とする分野に、過去のデータから未来を予測する、予測分析という分野があります。これを利用することで、顧客が必要とするサービスの種類やその量を事前に予測でき、効率的にプロモーションを打ち出したり、人員配置を行ったりできるでしょう。

関連記事：「 需要予測とは？すぐ分かる用途・種類・手法・AIとの関係を解説！」

顧客満足度の向上

AIサービスは対顧客向けサービスにも応用可能です。例えば、顧客からの問い合わせに対して自動的に回答する、AIを利用したチャットボットがあります。

金融機関への顧客からの問い合わせは、実はパターン化されており、AIによって大部分が解決可能です。実際、アメリカのある金融機関では、チャットボットを導入したことで、1人の顧客が抱える問題を解決する時間が、従来の47分から4分へと91％も短縮させられました。

業務効率化と人的リソースの最適化

AIを活用して定型的なデータ入力、照合、文書作成などを効率化することで、担当者は顧客対応、企画、審査判断など、人の知識や判断が求められる業務に集中できます。

業務時間や運用コストを削減できるだけでなく、人材配置の見直しや働き方の改善にもつながります。

なお、近年はAIエージェントを活用して情報収集や分析、業務システムの操作を連携させ、一連の金融業務を効率化する取り組みも増えています。AIエージェントの仕組みや金融業界での活用については、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：「AIエージェントとは？生成AIとの違い・自律的に動く仕組み・種類・導入リスクを徹底解説！」
関連記事：「金融業界でAIエージェントは使える？機能・主要サービス・企業活用事例・注意点を徹底紹介！」

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金融業界でのAI導入事例①銀行

まずは金融業の代表ともいえる、銀行への導入事例です。

AIを活用した稟議書検索システム（京都銀行）

京都銀行は、融資審査業務において、生成AIを活用して融資稟議書の素案を作成するシステムを導入しています。

このシステムは、行内の複数のシステムに蓄積された企業情報や取引情報などを収集・要約し、審査で確認すべき観点を踏まえた稟議書の素案を生成するものです。判断に必要な情報が不足している場合には、その内容を担当者に示す機能も備えています。

実証実験では、生成された稟議書に対する審査担当者の評価が合格ラインに達した割合が約30％から約95％へ向上しました。京都銀行は2026年7月から本格的な利用を開始し、年間最大11,700時間の業務削減を見込んでいます。

参照：京都銀行｜生成AIを活用した稟議書の作成について

AIを活用した顔認証（セブン銀行）

セブン銀行は、2019年から顔認証機能や本人確認書類の読み取り機能を搭載した第4世代ATMの導入を進めています。

顔認証と本人確認書類の読み取りを組み合わせることで、口座開設や登録情報の変更など、従来は店舗や郵送で行っていた手続きの一部をATMで受け付けられるようにしています。

また、ATMごとの取引データをAIで分析して現金需要を予測し、現金切れの防止や現金輸送の効率化にも活用しています。現在は、事前に顔情報を登録することで、キャッシュカードを使わずに入出金などを行える「FACE CASH」も提供しています。

参照：セブン銀行｜次世代ATMを導入開始　顔認証、QRコード読取にも対応
参照：セブン銀行｜＋Connectセキュリティ対策

AIによる校閲・校正支援（みずほ銀行）

みずほ銀行は、凸版印刷（現TOPPAN）が開発したAI校閲・校正支援システムの実証実験を経て、2020年1月から広告制作物の校閲・校正業務で運用を開始しました。

このシステムは、金融業界や企業独自の表記、専門用語、制作ルールなどをAIに学習させ、誤字脱字や誤表記、ルールに沿っていない表現などを検出します。

制作段階から文章を確認できるため、制作者と確認担当者の間で発生する修正のやり取りを減らし、広告制作物の品質向上と確認業務の効率化につなげています。

ほかにも銀行業界の事例や導入について詳しく知りたい方は、銀行業でのAI活用のメリットや活用方法、海外事例までの記事をご参考ください。

参照：凸版印刷｜凸版印刷、みずほ銀行の校閲・校正業務をAIで支援

金融業界でのAI導入事例②保険

銀行だけでなく、保険会社にもAIサービス導入の動きがあります。その事例をご紹介しましょう。

チャットボット自動応答による保険診断（ライフネット生命保険）

ライフネット生命保険は、顧客からの質問に自動で回答するAIチャットボットを導入しています。

保険商品や各種手続きなどに関する問い合わせに対応し、顧客が時間を問わず必要な情報を確認できる環境を整えています。AIチャットボットで解決できない内容については、必要に応じて有人対応へつなげることで、利便性と対応品質の両立を図っています。

参照：ライフネット生命保険｜AIチャットボットでの対応開始について

ドローンの画像をAIで解析して保険金額を算定（東京海上日動）

東京海上日動火災保険は2019年、ドローンで撮影した画像をAIで解析し、自然災害時の損害調査や修理費の算出を迅速化する取り組みを開始しました。

大規模な自然災害が発生した場合、担当者が被災した住宅や工場、倉庫などを一件ずつ訪問して損害状況を確認するには、多くの時間がかかります。

ドローンによる空撮画像とAIによる画像解析を活用することで、広い範囲の損傷状況を効率的に把握し、損害調査から保険金支払いまでの期間短縮を目指す取り組みです。

参照：日本損害保険協会｜東京海上日動「ドローンとAIを活用した保険金支払いに関する取組み」

車両修理見積をAIで自動点検（三井住友海上・あいおいニッセイ同和損保）

三井住友海上とあいおいニッセイ同和損保は2020年、TractableのAI技術を活用した自動車事故の車両修理見積を自動点検するシステムを導入しました。

このシステムは、事故車両の損傷画像と修理工場などが作成した見積書を分析し、損傷内容と修理項目の整合性を確認します。

AIが妥当と判定した見積書については、専門社員による確認作業を効率化できるため、修理費の確定や保険金支払いまでの期間短縮につながります。

ほかにも保険業界の事例や導入について詳しく知りたい方は、保険業界のAI活用事例！活用メリット4つも解説の記事をご参考ください。

参照：Tractable｜MS&AD to use Tractable’s AI across Japan to accelerate recovery from auto accidents

金融業界でのAI導入事例③証券

証券会社でも積極的にAIサービスの導入を進めています。これらがその事例です。

コールセンターでの通話内容をAIを使って分析（みずほ証券）

みずほ証券は2017年、音声認識技術とAIを活用した通話モニタリングシステムを正式稼働しました。

このシステムは、顧客と営業担当者の通話を音声認識技術でテキスト化し、機械学習によってモニタリングが必要な箇所を抽出します。

担当者がすべての通話内容を最初から確認する場合と比べて、優先的に確認すべき通話や箇所を絞り込めるため、コンプライアンス関連のモニタリング業務を効率化できます。

コールセンターでAIによる音声認識を用いたシステムを導入した事例についてはこちらの記事で特集しています。

コールセンターへのAIシステム導入を今すぐ検討されている方は、コールセンター向けおすすめAIサービスをこちらで紹介していますのでご覧ください。

参照：みずほ証券｜顧客サービス向上に向けた音声認識技術と人工知能を活用したシステムの正式稼働について

マーケット情報をチャットボットで提供（三菱UFJモルガン・スタンレー証券）

三菱UFJモルガン・スタンレー証券は、株価や為替、市況などの情報をチャット形式で提供する「マーケットAI」を提供しています。

国内外の株価、外国為替、市況、関連ニュースなどについて質問すると、AIが自動で回答します。システムメンテナンスの時間を除き24時間利用でき、質問内容に関連する次の質問候補も表示されます。

参照：三菱UFJモルガン・スタンレー証券｜マーケットAIを使ってみませんか？

問い合わせをチャットボットで回答（松井証券）

松井証券は、24時間365日利用できるAIチャットを提供しています。

口座開設、各種手続き、取扱商品などに関する一般的な質問に対応し、利用者は選択肢または自然言語で質問できます。AIチャットで解決できない場合は、営業時間内であればオペレーターによる有人チャットへ引き継ぐことも可能です。

2026年には生成AIによる対話機能も追加され、利用者が適切な検索キーワードを思いつかない場合でも、対話を重ねながら必要な情報を探せるようになっています。

証券会社でのAI導入事例について、こちらの記事でさらに紹介しています。

参照：松井証券｜AIチャットの提供を開始します
参照：松井証券｜チャットサポートのご利用

実際にAI Marketにいただいた金融業界のAI活用相談事例

AI Marketには、金融業界における不正・目的外利用の検知、審査業務の高度化、生成AIのガバナンスやコンプライアンス対応などに関する相談が寄せられています。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 建築図面の画像認識による住宅ローンの目的外利用検知
2. 生成AI利用時の金融関連コンプライアンス制御

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 建築図面の画像認識による住宅ローンの目的外利用検知

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

お客様は、住宅ローン申し込み時に顧客から提出される建築図面の画像データをもとに、物件が居住用ではなく投資用・事業用などの目的外利用に該当する可能性を検出したいと考えておられました。

住宅ローンは原則として居住用物件を前提としていますが、実際には図面上からは分かりにくい形で賃貸利用や事業利用が想定されるケースがあります。

提出される図面は、コピー機でスキャンされた画像や不動産会社から取得した解像度の低いデータを含むため、図面OCR、間取り認識、部屋種別の抽出、設備数のカウント、図面内テキストの読み取り、画像品質のばらつきへの対応が重要な要件として整理されました。

建築図面から抽出した情報を既存の審査データと組み合わせ、審査品質を高めたいという目的がありました。

② 生成AI利用時の金融関連コンプライアンス制御

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：501〜1,000人

要件・技術整理内容

お客様は、生成AIの内製活用を進めるにあたり、金融業界特有の法令・コンプライアンスリスクをどのように制御するかを検討されていました。生成AIを便利な業務支援ツールとして使うだけでなく、利用者の入力内容、AIの回答内容、社外利用時の説明責任まで含めた統制が必要という課題感がありました。

特に課題として挙がっていたのは、アウトプットの制御です。生成AIの回答が一見正しく見える場合でも、金融商品取引法などの個別法令に照らして説明責任を果たしていない可能性があります。

そのため、単にハルシネーションを減らすだけではなく、回答内容が社内ルールや関連法令に反していないかを確認する仕組みが求められていました。

技術面では、プロンプト制御、禁止表現の検知、社内規程との照合、回答根拠の確認、生成AI出力のリスク分類、レビュー履歴の保存などが要件として整理されました。

AI Marketでは、上記のように、金融業界をはじめとする様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIや画像認識、与信モデル、不正検知などの活用領域は広がっていますが、実際の導入では、業務データの整備状況、既存システムとの連携、判断責任の所在、法令・コンプライアンス対応、費用対効果の整理など、人が確認すべき要素も多く存在します。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも金融業務におけるAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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金融業界のAI導入についてよくある質問まとめ

金融業界のAI導入では業務とリスクの整理が重要

ここまで見てきたように、金融業界では、審査支援、不正検知、需要予測、問い合わせ対応など、幅広い業務でAIの活用が進んでいます。

AIは業務効率化や顧客サービスの向上に役立つ一方、金融業務では、精度だけで導入可否を判断することはできません。

ただし、金融業務では、AIの精度だけで導入可否を判断することはできません。

利用するデータの品質、既存システムとの連携、担当者による最終判断、法令・社内規程との整合性、監査時に説明できる記録管理まで含めて検討する必要があります。

自社のどの業務にAIを活用できるのか、既存データで検証できるのか、どの開発会社に相談すべきかを判断するには金融業務とAI技術の両方を踏まえた整理が必要です。

AI Marketでは、金融業界でのAI活用を検討する企業に対して、課題のヒアリングから要件整理、適したAI開発会社の選定・紹介まで支援しています。

金融業務でAI導入をご検討中の際は、ぜひご相談ください。