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金融のAI活用ユースケース

銀行・信用金庫・証券・リース会社の営業店と本部に向けて、規程に沿って進める業務を集めたページです。多いのは、営業店からの事務照会への回答、融資稟議の下書きと過去の審査記録の検索、広告やチラシの原稿の法令に沿った点検、取引モニタリングのアラートの一次調査です。「情報が見つからない」「問い合わせが多い」という課題から、根拠探しと下書きをAIに任せる範囲と、人が最終判断する範囲を業務単位で確認できます。

該当ユースケース 236 件

UC-1747

SaaSのサポート窓口が過去の入電・チャットの数と施策の予定表から Python で2週間先の日ごと・時間帯ごとの問い合わせを見込み、席数の案を作る

過去の電話とチャットの受付数と、メール配信・キャンペーン・リリースなどの施策の予定表から、2週間先までの1時間ごとの問い合わせ数を窓口別に見込みます。見込みを必要な席数に直し、施策ごとの上乗せの内訳を添えて運用の担当に渡します。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 判断支援
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UC-1724

報道機関から届く取材の依頼を Power Automate で受け、媒体・依頼の種類・テーマ・締切を整理して、担当と回答の要否の案を広報の Teams に回す

広報の共有メールボックスに届く取材の依頼を、媒体の種類・依頼の種類・テーマ・緊急度に分類し、締切と質問を抜き出して台帳にそろえます。テーマごとの担当の表から担当を決め、回答の要否の案を付けて広報の Teams のチャネルに回します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 マーケティング IT・SaaS・商社 対応スピード向上
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UC-1722

社員の社外研修の受講申請を Power Automate で受け、研修の案内と規程に照らして費用・目的・受講の条件の確認点を挙げてから承認者に回す

社員が出す社外研修の受講申請を受け、添付された研修の案内と申請の記載を突き合わせ、教育研修規程の条件ごとに確認が要る点を挙げてから承認に回します。人事の担当は、確認点の付いた申請だけを詳しく見ます。

想定削減率
71%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 人事 IT・SaaS・商社 判断支援
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UC-1711

損害保険会社の査定担当が、火災保険の風災・水災の事故で、査定マニュアルと本社の照会回答を引き、支払の判断の根拠を探す

火災保険の風災・水災などの事故を査定する担当者が疑問を入れると、契約の始期に効く約款、いまの査定マニュアル、本社の照会回答、災害ごとの特別な取扱いから、条文と手順を引用して返します。支払の可否は担当者と決裁者が決めます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 判断支援
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UC-1710

広告会社の考査担当が、新聞・ラジオ・交通広告の媒体社ごとの広告掲載基準を引き、出稿前の原稿の表現が基準に触れないかを根拠つきで確かめる

新聞・ラジオ・交通広告に出す原稿を表現ごとに分け、出稿先の媒体社それぞれの広告掲載基準から、触れるおそれのある条文を引用して並べます。考査担当は一覧を読み、修正の相談を制作と営業に返します。掲載の可否は媒体社の考査が決めます。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 マーケティング EC・医療 品質標準化
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UC-1700

法律事務所が外部に渡す判決文や書面から、氏名・住所・電話番号を Azure AI Language で拾い、伏せ字の候補を作る

外へ出す判決書や準備書面から、氏名・住所・電話番号など個人を特定できる記載を拾い、ページと位置の付いた伏せ字の候補の一覧を作ります。弁護士が採否を決めた箇所だけを、文字の層ごと消します。

想定削減率
50%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 法務 保険・士業 入力漏れ削減
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UC-1698

企業年金基金の事務局に届く給付・手続の問い合わせに、規約と手続の案内を根拠にして回答の下書きを作る

企業年金基金の事務局に届く給付と手続の問い合わせに、規約と手続の案内から根拠の条項を引いて回答の下書きを作ります。給付額や加入者期間のような個人の記録が要る箇所は、AIに書かせず空欄にして職員へ渡します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 人事 商社・製造 品質標準化
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UC-1697

カード会社の加盟店向けの担当が、EC加盟店から集めた注文・配送・認証の記録を Azure OpenAI で照会の理由に照らして整理し、チャージバックへの反論の資料の下書きと足りない証跡の依頼文を作る

EC加盟店から集めた注文・配送・3Dセキュアの認証・ログインの記録を、チャージバックの理由ごとに求められる証跡の一覧と照らし、英文の反論の資料の下書きと、足りない証跡を加盟店に頼む依頼文を作ります。反論するか受け入れるかは担当者が決めます。

想定削減率
56%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-1695

住宅の火災保険の破損・水濡れ・盗難の請求で届く書類と事故の経緯を Azure OpenAI で読み合わせ、書類どうしの食い違いを確認点に並べて、特別調査に回すかの判断材料を査定担当に出す

住宅の火災保険の破損・水濡れ・盗難の請求で届いた書類と受付の記録を読み合わせ、日付・場所・損害の物・金額の食い違いを、根拠の原文付きの確認点として並べます。特別調査に回すか、支払うかは査定担当が決め、AIは不正かどうかを書きません。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 品質管理 保険・金融 判断支援
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UC-1696

暗号資産交換業者のAML担当が、入出庫のモニタリングのアラートを Azure OpenAI でブロックチェーン分析の結果・アクセスの記録・顧客の申告と突き合わせ、疑わしい取引の届出の要否を検討するメモの下書きを作る

暗号資産の入出庫や売買で上がったアラートごとに、ブロックチェーン分析の結果、アクセスの記録、取引時確認で受けた申告を時系列に並べ、金融庁の参考事例のどれに当たりうるかを挙げた検討メモの下書きを作ります。届出の要否は担当者が判断し、AIは結論を書きません。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 法務 IT・SaaS・金融 判断支援
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UC-1690

保険会社の商品部が約款の改定案を Claude で現行の約款と比べ、保障の範囲が変わる条項と説明の要る箇所を新旧対照表にする

約款・特約の改定案と現行の約款を、プログラムで条項ごとに対応づけ、Claude で組ごとに「保障の範囲が変わるか」を判定します。表現だけの修正、範囲の拡大、縮小、条件の変更に分け、根拠の文言を添えた新旧対照表の下書きにします。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Claude 構成例 法務 保険・金融 入力漏れ削減
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UC-1677

M&A のデューデリジェンスで売り手とやり取りする質問・回答の一覧から、Copilot で未回答・回答の食い違い・追加の確認事項を毎週まとめる

デューデリジェンスで売り手とやり取りする質問・回答の一覧から、Copilot で未回答の質問、回答どうしの食い違い、追加で確かめる事項を毎週まとめます。社内の定例と外部のアドバイザーとの打合せの前に、論点の一覧として使います。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 法務 IT・SaaS・商社 入力漏れ削減
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UC-1653

GitHub でマージされたプルリクエストを n8n で毎週集め、社内向けの変更を外したうえで、AI でお客様向けのリリースノートの下書きを作る

毎週、GitHub でマージされたプルリクエストを集め、ラベルと規則で社内向けの変更を外します。残りを AI が読み、お客様に関係する変更かを判定して、新機能・改善・不具合の修正に分けたお客様向けの文に書き直し、リリースノートの下書きにします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
n8n 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・広告 品質標準化
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UC-1650

SaaS ごとの利用者とログインの記録を n8n で毎日ためて、使われていないライセンスの候補を判定し、本人への回収の案内まで出す

SaaS へのサインインの記録を毎日ため、月初に SaaS ごとの割り当てと突き合わせて、しばらく使っていない人を拾います。AI がその人の申請の理由と在籍の状態を読んで回収候補か保留かを判定し、本人に使い続けるかを尋ねる案内まで出します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 情報システム IT・SaaS・人材 判断支援
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UC-1640

情報システム部が社員から報告された不審メールを受け、本文・送信元・リンクから危険度を分けて、対応の要否と社員への返信を返す

社員が Outlook の報告ボタンで報告した不審メールを受け、送信元の認証の結果、差出人と表示名、本文の依頼、リンクの宛先のドメインから種類と危険度の候補を付けます。担当者が確かめたうえで、報告した社員に結果と次にすることを返します。

想定削減率
58%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 情報システム 保険・金融 品質標準化
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UC-1630

損害保険会社の営業支援部が、代理店からの引受照会に、始期日に効く引受基準書と過去の回答を引いて回答の下書きを作る

代理店から「この業種・この建物でこの保険金額は引き受けられるか」と照会が届いたときに、始期日に効く引受基準書と過去の回答から、当たる基準の区分と条文を引用した回答の下書きを作ります。引受部との協議が要るものは、基準書の区分で機械的に回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 営業 保険・金融 品質標準化
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UC-1618

保険会社のコールセンターで、通話の文字起こしを応対品質の評価シートに照らして採点し、オペレーターごとの指導の要点を根拠の発言と一緒に出す

保険会社のコールセンターで、応対品質の評価に抜き出した通話の文字起こしを、評価シートの項目ごとに採点の下書きにします。点数には根拠の発言と時刻を必ず添え、月の終わりにオペレーターごとの指導の要点にまとめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・その他 品質標準化
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UC-1615

金融機関の情報システム部が業務システムの権限申請を、Azure OpenAI で職務と権限の対応表に照らし、過大な権限と職務分掌の衝突の疑いを承認の前に拾う

行員から届く業務システムの権限申請を、職務と権限の対応表と職務分掌の禁止の組み合わせに照らし、標準を超える権限と衝突の疑いを承認の前に挙げます。差分ごとに申請理由で説明がつくかを Azure OpenAI で判定し、確認の文案を添えます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 情報システム IT・SaaS・保険 判断支援
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UC-1613

保険金を支払えない・一部だけ支払う事案の通知文を、約款の該当箇所と理由を添えてClaudeで下書きし、決まった言い回しと不服申立ての案内の抜けを確かめる

支払担当が不払・一部支払と判断した事案について、査定の記録の認定事実と適用条項から、理由を説明する通知文の下書きを Claude で作ります。社内の定型文と相談窓口の案内がそろっているか、金額と条項が記録と合っているかは、プログラムで確かめます。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Claude 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 入力漏れ削減
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UC-1589

証券会社の営業員が書く勧誘の記録を、適合性の原則と社内規程に照らして点検し、記載の抜けと確認が要る勧誘を管理部門に回す

証券会社の営業員が電話や訪問の勧誘ごとに書く面談記録を、社内規程の記載事項と照らして点検します。記載の抜けと、承認の無い勧誘や乗換えの勧誘など確認が要る記述を拾い、内部管理責任者に回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 営業 金融 入力漏れ削減
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UC-1558

不動産鑑定事務所に届く鑑定の依頼メールから、物件・依頼目的・価格時点・提出期限を整理して、受付票と見積の下書きを作る

不動産鑑定事務所に届く鑑定の依頼メールから、対象不動産・依頼目的・価格時点・提出期限を写し出し、受付台帳に記録します。報酬表の区分に沿った見積と、足りない情報を尋ねる返信を下書きにしておきます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 営業 不動産・士業 入力漏れ削減
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UC-1551

自社アプリの App Store と Google Play のレビューを毎朝集めて不具合・要望・質問に分け、不具合は既存のチケットと照らして開発の Jira に起票する

App Store と Google Play に付いたレビューを毎朝 API で集め、不具合の報告・機能の要望・使い方の質問・その他に分けます。不具合は症状と端末の情報を抜き出し、既存のチケットへの追記か新規の起票かを決めて、担当が確かめてから Jira に登録します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-1552

自社製品の GitHub に届く Issue を読み、不具合・要望・質問と影響する部品で分けてラベルと担当の候補を付け、似た既存の Issue を重複の候補として示す

自社製品の GitHub リポジトリに Issue が立つたびに、不具合・要望・質問と、影響する部品を判定します。ラベルと担当の候補、足りない情報を尋ねるコメントの下書き、重複の候補を当番の開発者に示し、承認されたものだけを反映します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・製造 対応スピード向上
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UC-1506

保険会社に郵送で届く手書きの住所・氏名の変更届を読み取り、証券番号・新しい住所・届出日を事務の入力項目にそろえて、記入漏れと印の欠けを拾う

郵送で届く手書きの住所・氏名の変更届を読み取り、証券番号・変更の対象・新しい住所・届出日を契約管理の入力項目にそろえます。記入漏れ、印の欠け、郵便番号と住所の食い違いは、入力の前に印を付けて返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 入力漏れ削減
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