この記事のポイント
この記事では、七十七銀行における生成AIの導入事例について紹介しています。- 生成AIを活用してデータ分析の自動化を実現し、業務効率の向上に成功しました。
- 今後はAI技術をより広範な業務に応用し、高付加価値なアプリケーションの開発を目指しています。
監修者プロフィール
坂本将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
データ分析と報告業務の効率化を目指して、七十七銀行はAI技術の力を借りることを決定しました。膨大な量の情報を迅速かつ正確に分析し、業務の効率化と質の向上を図るため、AI insideの技術を活用するプロジェクトを立ち上げたのです。この記事では、七十七銀行が取り組んだ生成AIの導入事例について、背景から現在の成果までをわかりやすく解説していきます。自動でプログラミングコードを生成し、分析データを視覚的に表現、そしてさらにはその結果を自動文書化することに成功した七十七銀行の挑戦。これにより、大きな業務効率の向上を実現し、次世代の銀行業務への応用を目指します。
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。
【導入事例概要】
七十七銀行
七十七銀行は、生成AIを導入して商品販売状況の分析や可視化を行うプロジェクトを開始しました。AI insideの支援を受け、プログラミングコードの自動生成や表・グラフの可視化を行い、分析結果を自動で文書化することに成功しました。
【導入の背景】
七十七銀行は、融資先の業況判断やリテール分野での効率的な商品提案の推進に予測AIを活用することを考えました。
【元々の課題】
七十七銀行は銀行業務において、大量のデータを効率的に処理・分析し、結果を迅速に共有する必要がありました。
【解決策】
そこで七十七銀行は生成AIの導入により、チャネル別の販売状況の分析・可視化、プログラミングコードの自動生成、分析結果の文書化を実現しました。
七十七銀行によるAIの導入
【効果】
生成AIの導入により業務効率が向上し、非構造データの構造化と自動転記システムの構築に成功しました。今後、さらに広範な業務にAIを導入し、高付加価値なAIアプリケーションの構築を目指しています。
