生成AIは銀行員に代われるか？ 顧客対応、コンプラチェック――進む金融業界の活用事例

　NRIのシステムは、独自のNLPエンジンとAmazon Bedrockを通じて利用するClaudeを組み合わせている。

　両社の取り組みに共通するのは、社内資料を生成AIが利用できるようにするRAG技術の活用だ。既存の文書や過去のデータを効果的に利用することで、生成AIの回答の質を向上させている。

●文書処理・評価の自動化

　顧客対応の最適化に続き、金融業界における生成AI活用の第二の柱として浮上しているのが、文書処理・評価の自動化だ。膨大な文書を扱う金融機関にとって、この領域での革新は業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。

　生成AIを使い保険金支払い査定業務の自動化に挑戦しているのはFinatextだ。同社リードエンジニアの山崎蓮馬氏は、その狙いをこう説明する。

　「保険金支払いの査定では、ナレッジの蓄積・共有が難しく、専門知識を要する書類や画像の取り扱いも課題だ。さらに、業務のスケールに伴う負荷増大も問題。これらを解決するため、RAG、マルチモーダル、自動文書作成の3つの技術を駆使した」

　具体的には、商品情報や約款をRAGとして取り込み、請求書類の内容をClaudeのマルチモーダル機能を使いAIが解析。そして、支払い査定の見解を自動で文書化する。山崎氏によれば、社内のヒアリングでは、これにより査定業務の時間を3分の1に短縮できる可能性が示されたという。

●コンプライアンス・リスク管理の強化

　文書処理の自動化に続き、金融業界における生成AI活用の第三の柱として浮上しているのが、コンプライアンス・リスク管理の強化だ。厳格な規制下にある金融機関にとって、この領域での革新は業務の信頼性と効率性を両立させる鍵となっている。

　キャピタルアセットプランニングが開発した保険関連文書の自動評価システム「LibelliS」（リベリス）は、コンプライアンスチェックを生成AIによって行う。同社の佐々木勝則氏（システムソリューション第2事業部アシスタントマネージャー）は、その威力を次のように説明する。

　「保険の募集関連文書は、多くのガイドラインや規定に従う必要があり、チェックや審査に膨大な労力がかかっていた。LibelliSは、AIがこれらの文書を評価し、関連情報を表示する。社内の検証では、作業時間を65%削減できた」

　まず、評価したい文書のPDFをアップロードすると、AIによるOCRで内容が抽出される。次に、セクションごとにAIが評価・チェックを行い、どの資料を参照して評価したかまで表示する。佐々木氏によれば、これにより人間の査読者は効率的に文書を確認でき、同時に判断の根拠も明確になるという。