銀行業界では近年、AI（人工知能）の導入が加速しています。顧客ニーズの多様化や人手不足、競争激化などの背景を受け、業務効率化やサービス品質の向上が求められているためです。
AIは顧客対応や自動化、リスク管理などさまざまな分野で活用が進み、成果を上げる事例も増えています。
本記事では、大手銀行の導入事例を交えながら、導入のメリットや課題、今後の展望までをわかりやすく解説します。
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銀行業界におけるAI導入の背景
顧客ニーズの変化や収益構造の見直しが求められる中、銀行は競争力を確保するために、AIをはじめとした先端技術の導入を本格化させています。
下記でデジタル化の進展と、顧客の行動変化がAIの導入にどのように影響しているのかを詳しく見ていきましょう。
デジタル化の進展と顧客ニーズの変化があった
銀行業界ではデジタル化の進展に伴い、顧客のニーズやサービス利用の形が大きく変化しています。
スマートフォンやオンラインバンキングの普及により、若い世代を中心にフィンテックの決済・送金サービスを活用する動きが広がり、24時間対応や個別に最適化されたサービスへの要望が高まっています。
さらに、少子高齢化や長引く低金利の影響で、銀行は従来の収益モデルの見直しを迫られているのです。こうした状況で注目されているのがAIの導入です。
顧客対応の自動化や業務効率化、パーソナライズなど、AIを利用することで利便性の向上と生産性の改善を同時に実現できる可能性があり、多くの銀行が導入に向けた取り組みを加速させています。
競争激化による業務効率化の必要性があった
銀行同士の競争が激しくなる中で、これまで以上に業務の効率化が求められるようになりました。AIを使えば、くり返しの作業を自動的に行ったり、データをすばやく分析したりと、正確な判断ができるようになります。
これにより、時間や人手を減らしながら、よりよいサービスを提供できるようになったのです。競争に勝つためには、今の働き方やサービスの進め方を見直し、AIを取り入れた新しい仕組みを考えることがもはや必要不可欠になっています。
AI導入による銀行業務のメリット
銀行業務にAIを導入することで、どのようなメリットがあるのかをまとめました。
- 業務プロセスの自動化と効率の向上ができる
- 顧客サービスの向上とパーソナライズができる
- リスク管理と不正検知の強化ができる
業務プロセスの自動化と効率の向上ができる
これまで人の手で行っていた定型的な作業をAIに任せることで、業務の効率を高められます。例えば、紙の伝票処理にAI-OCRを導入すれば、膨大な量の帳票も短時間で正確に読み取りをし、人為的ミスが減ります。
作業が速くなることで、顧客への対応もスムーズになり、全体のサービス品質向上につながるでしょう。
また、チャットボットを使えば問い合わせ対応に割いていた人件費を削減できるなど、コスト面でも効果があります。不正取引の監視や融資の審査といった作業もAIに任せることで、限られた人手でも効率よく業務を進められることから、銀行にとってAIは今や重要な経営ツールとなっています。
顧客サービスの向上とパーソナライズができる
AIを活用することで、銀行はきめ細かい顧客サービスを提供できるようになります。例えば、AIが取引履歴や属性データを分析し、個々のニーズに応じた商品やサービスを自動で提案することが可能です。
ある銀行では、AIによる住宅ローンのレコメンド機能を導入した結果、申込件数が前年比で1.4倍に増加したというケースもありました。さらに、チャットボットによる24時間対応の導入により、問い合わせ対応の待ち時間が大幅に短縮され、顧客満足度調査で「非常に満足」と回答した割合が約20％改善したという報告もあります。
AIの導入は利便性だけでなく、顧客との信頼関係の構築にも効果が期待できます。
リスク管理と不正検知の強化ができる
AIは膨大な取引データをリアルタイムで分析し、通常とは異なるパターンや口座の不自然な動きを即座に検知します。
そのため、不正送金やマネーロンダリングなどの金融犯罪を早期に察知し、速やかに対処できます。人間では見逃しがちな微細な兆候もAIが高精度に予測・判別できるため、セキュリティ体制が一段と強化されるでしょう。
実際に、一部の銀行ではAIによる不正検知導入後、該当する取引の発見率が従来比で30％以上向上したという例もあり、AIはリスク対策においてもおすすめのツールです。
銀行業務におけるAI導入のデメリット
AIを導入するにあたり、メリットだけではなくデメリットもしっかり押さえておきましょう。ここでは2つの注意点をご紹介します。
初期投資と運用コストが増加する
AIの導入には、初期投資や運用コストが伴い、銀行にとっては無視できない負担です。AIシステムの構築には専門的な技術や外部ベンダーとの契約が必要になり、その分コストがかさみます。
また、導入後も保守・アップデートやデータ管理、人材育成に必要な費用が発生し、これらが人件費やシステム維持費として収益を圧迫することもあるでしょう。特に投資が先行するため、収益とのバランスを慎重に考える必要があります。
関連記事：AI導入にかかる費用とは？料金を抑える方法や相場も解説
データプライバシーとセキュリティの懸念がある
銀行業界でAIを導入する際、特に注意すべきなのがデータプライバシーとセキュリティの問題です。AIは膨大な顧客データを分析して機能しますが、個人情報の取り扱いには万全の体制が不可欠です。
不適切な管理や外部からの不正アクセスがあれば、信用失墜や法的リスクに直結します。さらに、AIによる取引や行動パターンの監視が進む中で、利用者のプライバシーをどう守るかも大きな課題です。
また、サイバーセキュリティ対策としては、データの暗号化やアクセス権限の制限、システムの定期的な監査などが必要です。
【大手銀行】AI導入の成功事例9選
ここからは、実際にAIの導入によって成功した銀行の事例を9選ご紹介します。
- 三井住友銀行
- みずほ銀行
- 三菱UFJ銀行
- 横浜銀行
- 七十七銀行
- 東京スター銀行
- 京都銀行
- シンガポールDBS銀行
- Bank of America
1.三井住友銀行｜AIチャットボット導入
三井住友銀行では、AIチャットボットを行内業務に導入し、ヘルプデスクへの問い合わせ対応や人事関連の手続き照会などを自動化しています。
これによって、電話応答の削減や対応時間の短縮といった業務効率化が実現しました。質問内容はチャット入力欄に自由に記入でき、ボットでの対応が難しい場合には自動的に有人チャットへと切り替わる仕組みも整備されています。
また、学習データの自動生成ツールを活用することで、チャットボットの運用に必要なデータ準備も効率化されており、継続的な精度向上と利用促進につながっています。
2.みずほ銀行｜社内照会作業の負担を軽減
みずほ銀行では、2023年2月下旬から生成AIの導入検討を開始し、6月に社内向けテキスト生成AI「Wiz Chat」を導入しました。社員が業務の中で使い方を試し、活用法を社内SNSで共有するなど、全行的な利用促進が進められています。
さらに、事務手続き書などの社内情報と連携させたチャットボットも構築され、照会内容に対して意図をくみ取った回答が可能かを検証中です。
特に、これまで人に依存していた曖昧な照会や個別対応の領域において、生成AIがどこまで柔軟に対応できるのかを、現場の受電メンバーと連携しながら開発が進められています。
出典：〈みずほ〉が見据える、10年後の金融。生成AIを活用して、業務効率化と新たなイノベーションの実現へ。
3.三菱UFJ銀行｜不正検知システム
三菱UFJ銀行は、従来の偽造カード対策では限界があり、少額かつ巧妙な手口が増えたことで、人の目では見分けがつきにくくなっているという問題を抱えていました。
そこでPKSHA Technologyの「PKSHA Security」を採用し、AIによって小口から大口取引まで幅広い不正を検知可能にしました。
さらに、独自のアルゴリズムにより不正パターンを日々自動学習し、新たな手口にも迅速に対応できる体制を構築しています。結果として、不正抑止の精度とスピードの両面で大きな成果を上げています。
出典：三菱ＵＦＪニコスがクレジットカードの不正使用検知にAIを導入～「人的ノウハウ・知見×AI」で業界最高水準の不正抑止精度に！
4.横浜銀行｜顧客対応AIシステム
横浜銀行では、人手不足への備えと業務効率化を目的に、ボイスボット「MOBI VOICE」を導入し、電話対応の一次受電業務を自動化しました。導入により、対応の取りこぼしを防ぎ、放棄呼ゼロを実現しています。
さらに、従業員の負担軽減にもつながり、月に67時間分の対応業務を削減する効果がありました。顧客対応の質を保ちつつ、デジタルチャネルの強化と従業員満足度の向上を同時に実現した好事例です。
出典：株式会社横浜銀行｜電話からボイスボットへ。自動化によるデジタルチャネルの促進で放棄呼ゼロを実現
5.七十七銀行｜与信業務の効率化に向けて先端AIシステムを実証導入
七十七銀行では、与信関連業務の増加に対応し、業務の効率化と取引先企業との関係強化を目的として、先端的なシステムの導入に向けた実証実験を開始しました。
導入に際しては、セキュリティの信頼性と導入までのスピードを重視し、三井住友銀行での運用実績があるNTTデータの「OpenCanvas」上で提供されるクラウドサービスを採用しています。
安全性と実用性を兼ね備えた形で業務改善を図りながら、今後の本格展開に向けた検証を進めています。
出典：七十七銀行へAI業況変化検知システム導入に向け実証実験開
6.東京スター銀行｜ VRラウンジで顧客が簡単操作
東京スター銀行では、時間や場所にとらわれず、顧客が自身のペースで操作できるバーチャル空間の提供を目指し、「東京スター銀行 VRラウンジ」を構築しました。
この取り組みは、同行の目的や要望を丁寧に整理しながら進められ、スマートフォンやパソコンからアクセス可能な仮想店舗として、利便性と新しい体験価値を両立しています。
VRラウンジは、銀行業務のデジタル化を推進する「MiraiLab」事業の一環で、金融業界では初の本格導入事例として注目を集めました。
出典：「実店舗での体験をオンライン上でも！」株式会社タッグ、独自の特許技術を活用し「東京スター銀行 VRラウンジ」を構築！
7.京都銀行｜生成AIによる文書照会自動化で全行業務の効率化を推進
京都銀行は2025年2月、行内向けAIチャットボットに生成AIを活用した文書検索・回答機能を追加し、約4300人の全従業員を対象に運用を開始しました。
この新機能により、行内規定やマニュアルをもとにした問い合わせ対応が迅速化され、業務の効率化が進んでいます。現在は約1000種類の文書に対応していますが、2025年内には約4000種類へ拡大予定で、対応範囲の拡充によるさらなる業務支援が期待されています。
同行では年間8000時間の削減効果も見込んでおり、生産性向上の有力な取り組みとして注目されています。
出典：京都銀行が生成AIで行内業務を自動化、年8000時間の削減効果を見込む
8.シンガポールDBS銀行｜組織横断型AI導入
シンガポールのDBS銀行は、AIチャットボットを導入し、問い合わせ対応の迅速化とサービス品質の向上を実現しています。こうした動きは、銀行業界におけるデジタル競争の激化を象徴しました。
さらに、テクノロジー企業の金融サービス参入も進み、競争は一層厳しさを増しています。配車アプリで知られるGrabやGojekは、モバイル決済機能を拡充し、銀行の顧客を取り込もうとするなど、従来の金融機関にとって脅威となる存在となっています。
9.Bank of America｜AIアドバイザーと顧客洞察
Bank of Americaが提供する「LifePlan」は、利用者のライフステージに応じた資金計画を支援するデジタルアプリです。出産や住宅購入といった目標に対して、口座と連携しながら金融アドバイスを提供し、動画・ツール・読み物・チェックリストなどを通じて達成をサポートします。
個々の目標に合わせたパーソナライズ体験が特徴で、顧客満足度の向上に貢献しています。2020年のリリース以降、2023年3月時点で1,000万人以上が利用し、累計550億ドル超が同行口座に追加されるなど、大きな成果を上げました
出典：Bank of Americaのデジタルを利用した顧客体験への取り組み
AI導入における成功のポイント
AIの導入には、あらかじめ知識を入れておく必要があります。ここでは成功するコツを3つまとめました。
データの質と量の確保
AI導入を成功させるには、高品質で十分な量のデータを確保することが欠かせません。まずは、どのようなデータが必要かを明確にし、その収集方法を具体化することが重要です。
収集後は、データの精度や一貫性を保つために定期的なチェックとクレンジングを行い、常に最新でなおかつ信頼できる状態を維持する必要があります。
さらに、社内の複数部門や外部ソースからのデータも統合し、AIにとって有効な情報量を確保することで、モデルの精度と実用性を高められるでしょう。
専門知識を持つ人材の育成
AIを効果的に活用するためには、専門知識を持つ人材の存在が欠かせません。まずは、AIやデータ分析に関するスキルを持つ人材を採用し、プロジェクト推進の核となるチームを強化することが重要です。
加えて、既存社員にも技術や知識のアップデートを目的とした継続的なトレーニングを実施し、社内全体のAIリテラシーを底上げしていく必要があります。
さらに、自社の業務特性に合わせた教育プログラムを構築すれば、特定領域に特化したスキルを持つ人材を効率的に育成できます。
関連記事：失敗しないAI人材育成とは？詳しいステップや成功のポイントを解説
継続的なシステムの改善と評価
目的に応じた明確な評価基準を設定し、システムが期待通りに機能しているかを定期的にチェックする体制を整えることが重要です。
評価結果をもとに改善点を洗い出し、新たな技術や手法を柔軟に取り入れることで、常に最適な状態を維持できます。また、過去の運用履歴や改善内容を記録・管理すれば、効果の検証と再発防止が可能になり、AIシステムの品質と信頼性を継続的に高めることにつながります。
銀行業界におけるAIの未来展望
銀行業界では、AIの役割が業務の効率化から価値創出へと広がりつつあります。今後は、人とAIが協力しながら新たなサービスを生み出す時代が到来すると考えられます。
一方で、社会的責任を伴う業界だからこそ、規制や倫理への配慮も欠かせません。ここからは、今後の展望を2つの視点から解説します。
AIと人間の協働による新たなサービス
AIと人間が協力することで、銀行業務はより効率的で質の高いサービスになります。AIは顧客データをもとに最適な提案を行い、人間はその情報を活用して判断や対話を担当します。
AIが分析と処理を、人間が信頼構築や柔軟な対応を担うことで役割分担が生まれ、業務のスピードと精度が向上するでしょう。この協働によって、一人ひとりに合ったサービスを提供できるようになり、より豊かな顧客体験が実現されます。
規制と倫理の課題への対応
銀行業界でAIを活用する際には、顧客の資産や個人情報を扱うという性質上、法的な規制と倫理的配慮が不可欠です。
特に融資や審査など重要な判断にAIを用いる場合、根拠やプロセスが不透明では説明責任を果たせません。こうしたリスクを回避するため、判断の透明性や公平性を確保する規制が必要です。
また、多くの金融機関では、AI活用ガイドラインの策定やデータの偏りを防ぐ仕組み、外部監査の導入など、倫理面への配慮も進めています。これらの取り組みによって、顧客の信頼を守りつつ、安全で持続可能なAIの活用が可能となっています。
まとめ：AIで銀行の業務を効率化しよう
銀行業界におけるAI導入は、業務効率化や顧客サービスの質向上にとどまらず、不正検知やリスク管理といった重要な分野にも広がりを見せています。大手銀行の先進事例からもわかるように、AIは今や銀行経営に欠かせない存在となりつつあります。
一方で、導入には初期投資やセキュリティ、倫理面での配慮も必要で、技術だけでなく体制や人材の整備も重要です。これからAI導入を検討する銀行にとっては、目的に合った活用法と信頼できるパートナー選びが鍵となります。
SHIFT AIでは、金融業界の特性に合わせたAI導入支援を行っており、課題の整理からPoC、本番展開まで一貫してサポートが可能です。AI活用にお悩みの際は、ぜひお気軽にご相談ください。
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