この記事のポイント
この記事では、セブン銀行がAI技術を用いてATM運用の効率化を図った取り組みについて説明しています。- 同行がAIを活用して予測精度を向上させ、現金管理の課題を解決したことが紹介されています。
監修者プロフィール
坂本将磨
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
金融業界におけるDX推進の波は止まることを知らず、セブン銀行はその最前線でAI技術を駆使した画期的な取り組みを進めています。本記事では、セブン銀行が全国約26,000台のATMの運用効率の最大化と利用者サービス向上を目指し、AIを活用したATMの入出金差額予測モデルを構築した事例にスポットを当てて解説します。従来の課題に直面しながら、データ科学とクロスファンクショナルチームによる努力を重ねた結果、業界における革新的な試みとして成果を上げています。この取り組みが、将来の金融サービスにどのように影響を与えるか、実例を通じて深掘りしていきます。
金融および保険業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。金融および保険業界では、自社金融機関内業務の効率性の向上の事例が多く報告されています。また、セキュリティが非常に重要であるため、Azure OpenAIでセキュリティを確保している特徴があります。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
セブン銀行の革新的DX推進とATM予測モデル
セブン銀行が、ATMの運用効率化と顧客サービスの改善を目指して、AIを活用したATM入出金差額予測モデルの構築に成功しました。
この導入事例は、日本の金融業界におけるDX推進の好例として評価されています。
【導入事例概要】
セブン銀行は、全国に約26,000台のATMを展開しており、新たなビジネスモデルの確立を見据えた自己改革を続けています。
コーポレート・トランスフォーメーション部を中心に、データ活用を全社に浸透させるための人材育成と内製化を進めています。今回、マイクロソフトのData Hackを活用し、ATMの入出金差額予測モデルを構築しました。
セブン銀行
【導入の背景】
金融業界の再編 acceleration の中で、セブン銀行は新しいテクノロジーの検証と実装に向けた取り組みを推進してきました。
革新とデジタルトランスフォーメーション(DX)に焦点を当て、組織変革とビジネスモデルの変革に取り組んできた経緯があります。
【元々の課題】
従来のATMの現金管理は、予測の不確かさから金融機関にとって大きな課題でした。
低い予測精度であれば入金・回収作業にズレが生じ、ATMが使えないリスクが増大します。これを解決するためには、高精度の予測モデルが必要でした。
【解決策】
この課題に対し、セブン銀行はマイクロソフトのAzureを活用し、データ分析・活用を進め、ATMの入出金差額予測モデルの構築を目指しました。
データ活用の人材を育成し、業務部門をクロスファンクショナルチームと連携させることも試みました。
セブン銀行の革新的DX推進とATM予測モデルの画像1
セブン銀行の革新的DX推進とATM予測モデルの画像2
【効果】
このプロジェクトにより、ATMの現金管理における予測精度が大幅に向上しました。
また、社内でのAI技術の理解を深め、データを活用したビジネス展開への第一歩を踏み出すことができました。
セブン銀行の方々
【出典】
