ChatGPTとAIの活用で変わる銀行業界！AI活用事例とリストラの危機について解説

金融・銀行業界はAIの進化で変革の波に乗っています。

AIは業務効率と顧客サービスを向上させ、コストを削減する一方で、銀行員の仕事の減少とリストラの問題も引き起こしています。

この記事では、AIの銀行業界での活用事例と、それが銀行員の仕事とリストラ・失業にどのように影響を与えているか、銀行員の仕事はなくなってしまうのか？を解説していきます。

なぜAIを銀行に導入するのか？

銀行はなぜAIを導入するのかを銀行の現状と併せて解説していきます。

なぜAIを銀行に導入するのか①：運営コストが大きい

銀行業界は、運営コストの削減が急務となっています。長引く低金利時代と厳しい規制に直面しているため、効率的な運営が求められています。

AIの導入は、以下のように運営コストを削減する手段として有効です。

なぜAIを銀行に導入するのか②：ビジネスモデルの弱さ

銀行業界は、デジタルトランスフォーメーション(DX)の波に乗り遅れ、古典的なビジネスモデルに囚われている場合が多いです。

AIの導入は、以下のようにビジネスモデルを革新し、競争力を向上させる手段として注目されています。

銀行界でAIを導入するメリット

では、以上のような問題を抱える銀行業において、AIを導入するメリットとはどのようなものでしょうか？

メリット①：運用効率の向上

AI技術を活用することで、銀行は手作業による細かい過程を自動化し、業務の時間とコストを大幅に削減することができます。

例えば、ローンの申請処理や顧客情報の更新などの作業が自動化され、より迅速かつ効率的に行われるようになります。また、24時間365日稼働するチャットボットを導入することで、顧客からの問い合わせに対する即時対応が可能になり、人的リソースの負担を軽減しつつ、顧客サービスの質を維持、あるいは向上させることが可能です。

メリット②：顧客サービスの向上

AIによるチャットボットは、顧客からの問い合わせに対して瞬時に反応することができるため、顧客満足度の向上に貢献します。

さらに、AIを活用したパーソナライズされた金融アドバイスや製品推薦は、各顧客のニーズに合わせたカスタマイズされたサービス提供を可能にし、顧客の満足度を大きく向上させます。

メリット③：リスク管理の強化

AI技術は、詐欺検出システムの効率を飛躍的に向上させます。大量のトランザクションデータをリアルタイムで分析し、異常なパターンを即座に識別することで、不正行為を迅速に検出し、防止策を講じることができます。

また、AIは膨大な量の顧客データを分析してクレジットリスクを正確に評価し、より確実な貸出決定を支援します。

メリット④：市場分析と予測の改善

銀行はAIを利用して大量の市場データをリアルタイムで分析し、投資判断のための重要なインサイトを得ることができます。

機械学習技術を用いたトレンド予測は、市場の変動を先読みし、新たなビジネスチャンスを発見するための強力なツールとなります。

メリット⑤：コンプライアンスと報告の効率化

法規制の変更への迅速な対応と、複雑なレポーティング要件の効率的な管理は、AI技術を利用することで大幅に改善されます。

AIは、コンプライアンスプロセスを自動化し、法規制に関する最新の要件を常に把握することを可能にします。これにより、誤りのリスクを減少させ、コンプライアンスコストを削減することができます。

銀行界でAIを導入するデメリット

では反対に、銀行業においてAIを導入するデメリットについてご説明していきます。

デメリット①：初期コストが高い

AI技術の導入と統合には、しばしば高額な初期投資が必要になります。このコストには、高度なAIシステムの開発、運用環境の構築、必要なハードウェアとソフトウェアの購入が含まれます。

また、これらのシステムを維持し、最新の状態に保つためには、専門的なリソースが継続的に必要とされます。これらのコストは、特に中小規模の銀行にとって大きな負担となる可能性があります。

デメリット②：技術的複雑さと専門知識が必要

AIシステムの設計、運用、更新には、高度な技術知識が必要とされます。これには、データサイエンス、機械学習、ソフトウェアエンジニアリングなどの分野が含まれます。

適切なスキルを持った人材の確保と育成は、多くの場合、時間とコストを要する課題となります。また、これらのスキルを持つ専門家は高い需要があるため、採用が困難であることもあります。

デメリット③：データプライバシーとセキュリティの懸念

銀行は顧客の財務情報を含むデリケートなデータを扱います。AI技術を用いることで、データプライバシーとセキュリティに関するリスクが高まる可能性があります。不正アクセスやデータ漏洩のリスクを適切に管理し、顧客の信頼を維持することが極めて重要です。

デメリット④：技術依存のリスク

AIシステムに依存することで、システムの障害やエラーがビジネス運営に直接影響を及ぼすリスクが生じます。また、技術の急速な進化により、導入したばかりのシステムが早期に陳腐化する可能性もあります。これにより、継続的な投資とアップデートが必要となります。

AIの活用で銀行員はリストラされる？

AIの技術が進化し、多くの業界で活用されるようになっています。

特に銀行業界では、業務の効率化やコスト削減のためにAIの導入が進められています。しかし、その一方で銀行員の仕事が奪われ、リストラ・失業の危機が迫っているのも現状です。

AIに仕事を奪われた銀行員の声
都内在住の吉野武彦さん（仮名・38歳）：
首都圏を中心に数店舗を渡り歩き、営業成績は良かったほうです。7年前から融資審査部署に配属され、中小企業さんを相手にやっていたのですが……。3月のある日、本社の重役クラスが来て『融資審査にAIを導入する』と告げられました。審査は過去のデータを基に、対象企業の資産などの数字を打ちこめば、誰でもできるように。程なく、私の所属部署は解散になりました……

引用：AIに仕事を奪われ、リストラされた銀行員「絶望しかない」

AIの導入は、効率化とコスト削減をもたらしますが、それと同時に人間の仕事を奪う結果となっています。

銀行員は、この波に飲まれないために、AIと共存する方法や新しいスキルを学ぶ必要があるでしょう。

AIを実際に活用している事例

以下では実際にAIを活用している事例について具体的に紹介していきます。

AIを実際に活用している事例①：三井住友銀行-サイバー攻撃の検知

三井住友銀行は、AIの自然言語処理技術を活用して、サイバー攻撃の検知能力を向上させています。

これにより、不正なアクセスや異常なトラフィックのパターンをリアルタイムで識別し、迅速な対応を可能にしています。

これは、銀行のセキュリティを強化し、顧客の資産と情報を保護する重要なステップです。

AIを実際に活用している事例②：三菱UFJ銀行-帳票読み取りの効率化

三菱UFJ銀行は、AI技術を用いて、帳票の読み取りとデータ入力の効率を向上させています。

これにより、人間のエラーを減少させ、業務のスピードアップとコスト削減を実現しています。

AIの精度の高いデータ処理能力により、従業員はより複雑で価値のある業務に注力できるようになりました。

AIを実際に活用している事例③：みずほ銀行-オンライン完結のレンディング

みずほ銀行は、AIを活用して、オンラインで完結するレンディングサービスを提供しています。

AIが顧客の信用評価を迅速に行い、スピーディな融資を可能にしています。

これにより、顧客は手間をかけずに資金を調達でき、銀行も効率的なサービス提供が可能になっています。

AIを実際に活用している事例④：東京スター銀行-VRラウンジ接客

VRラウンジでは、AIロボットが顧客の疑問に対してリアルタイムでアドバイスを提供します。

これにより、顧客は自分のペースで必要な情報を収集することができ、個々のニーズに合わせたパーソナライズされたサービスを受けることが可能です。

AIロボットは、データ分析とパターン認識の能力を活用して、顧客の質問に対して迅速かつ正確な回答を提供します。

AIを実際に活用している事例⑤：七十七銀行-業況変化検知システムの与信管理

七十七銀行が導入した「業況変化検知システム」はAIを活用して取引先企業の口座の入出金情報などを分析し、業況の変化を迅速に把握することができます。

これにより、顧客に対して事業支援や改善提案を早期に行うことが可能となり、さらには行員の与信管理業務の効率化も期待されています。

AIを実際に活用している事例⑥：横浜銀行-不正検知の効率化

横浜銀行向けにマネーロンダリングや特殊詐欺などの疑わしい取引を高度にモニタリングする「AI不正・リスク検知サービス for Banking」をNECから提供されました。

このサービスは金融犯罪の複雑化に対応するため、AIを用いて取引のリスク度合いをスコアリングし、効率的かつ精緻に検知・審査します。2019年5月から2020年1月にかけて実施された実証実験では、詳細調査が必要な口座数を30～40%削減し、未然に金融犯罪を防ぐ効果が確認されました。

NECの先進技術「NEC the WISE」の異種混合学習技術を活用しており、このホワイトボックス型AIは高い予測精度とその根拠の可視化を実現します。このサービスは、金融機関が安心・安全に金融商品を取り扱えるよう、金融犯罪撲滅に貢献することを目指しています。

AIを実際に活用している事例⑦：十六銀行-ローン専用チャットボット対策の強化

株式会社十六銀行は、PKSHA Workplaceが提供する深層学習と自然言語処理技術を活用した対話エンジン「BEDORE Conversation」を、2021年10月から顧客対応のチャットボットとして導入し、特にローン関連の問い合わせに対応するために、2022年6月10日からは各種ローン専用ページにこのチャットシステムを追加設置しました。この導入により、十六銀行は月間約12,000件の問い合わせを分析し、利用者のニーズに基づいたマーケティングデータを収集・分析することで、顧客体験の向上とビジネス効果の拡大を実現しました。

さらに、十六銀行は「地域金融機関FAQプラットフォーム」への参加にも関心を示しており、顧客の声を活用したサービス改善を目指しています。PKSHA Workplaceは、金融領域におけるデジタルトランスフォーメーションを支援し、AI対話エンジンの導入だけでなく、その活用を通じて企業の成長を促進することを目的としています。

AIを実際に活用している事例⑧：ゆうちょ銀行-社内向け問い合わせ業務に富士通のAIを搭載

株式会社ゆうちょ銀行は、社内の問い合わせ対応業務の効率化を目的として、富士通のAI技術を活用したナレッジサービス「FUJITSU Cloud Service Know-Flow DX」を2022年1月に導入しました。当初は233店舗のゆうちょ銀行および一部の郵便局でチャットボット機能が利用されていましたが、この度、全国約24,000の郵便局での利用が5月30日より開始されました。

このサービス導入により、ゆうちょ銀行と郵便局の店舗社員は、パートナーセンターに蓄積された広範囲にわたる商品サービスに関するFAQをチャットボットを通じて直接検索できるようになります。これによって、パートナーセンターへの問い合わせ件数が削減され、オペレーターの負担軽減と共に、貯金窓口担当社員の業務スキルの平準化と顧客対応の迅速化が実現し、顧客満足度のさらなる向上が期待されます。

AIを実際に活用している事例⑨：GMOあおぞらネット銀行-インターネットバンキングの監視にAIを搭載

GMOあおぞらネット銀行は、マネー・ローンダリングおよびテロ資金供与の防止に向けた対策を積極的に実施しています。安全な銀行取引を支援するため、キャッシュカードや口座開設後のなりすまし防止などのセキュリティ対策を進めてきました。

この一環として、GMOインターネットグループのAI研究開発室と共同で、Google CloudのVertex AIを使用した「AML AIスコアリングモデル」を開発しました。このシステムは2021年6月から12月にテスト導入され、疑わしい取引の検知において成果を上げたため、2022年10月3日からは本格導入されています。

AIを実際に活用している事例⑩：Bank of America-AIアシスタント搭載のアプリの導入

Bank of Americaは、AI搭載の仮想アシスタント「Erica」を25百万人のモバイル顧客に向けて正式に導入しました。このサービスは、2017年下旬に従業員向けの試験を開始し、2022年3月から顧客への展開が開始されました。Ericaは、Bank of Americaのアプリを通じて音声コマンド、テキスト、ジェスチャによる操作で、過去の取引検索、支店コードや最寄りのATMへのアクセス、請求の確認や支払いの予約など、幅広い銀行処理を支援します。

Aditya Bhasin氏によると、Ericaは顧客とのやり取りを重ねるごとにその知識を増やし、将来的にはユーザーの財政関連の判断をサポートするための洞察を提供するようになるとのことです。また、デジタルサービスの利用増加に伴い、銀行支店への来店やATMでの取引が減少しているという業界の傾向も報告されており、銀行部門ではAIを活用した音声対話サービスの重要性が高まっています。

まとめ

AIの導入は金融業界に革命をもたらしていますが、その影響は光と影の両面を持っています。

業務の効率化と顧客サービスの向上は明らかなメリットですが、銀行員の仕事の減少とリストラの問題も無視できません。

これからの金融業界は、AIと人間が共存し、新しい価値を創造する方向へと進化していく必要があります。