DI、機械学習、そしてビジネスフローへのAI導入
金融業界AI導入のトレンドは 「ディシジョンインテリジェンス」
金融業界の DX は、年々高度化している。とりわけ、その中核を担う AI 導入は、概念実証（PoC）を乗り越えた後であっても、単一モデルがシンプルな構成で運用されているケースがほとんどだった。近年は、AI モデルの継続性や複数のモデルを同時並行的に実行・制御する本格的な AI の導入に転換してきており、現場レベルでも影響の低い業務での“お試し”的な運用から、基幹業務に直結する AI 利用に変わりつつある。
ポイント
✅ 事例１：三井住友ファイナンス＆リース
「AI 自動審査システム」刷新で生まれた余力を新たな付加価値の創出に
✅ 事例２：三菱UFJ信託銀行
管理職層から新入社員まで、全社を挙げてAI人材の育成・研修に注力
✅ ユーザーインタビュー
金融業界のAI活用の成功ポイントと将来像
これまでは業種や売上高を勘案しながら、どこからアプローチすべきか優先順位を付けていた営業ターゲティングにAI を導入すると、財務情報を含めたさまざまなデータを総合的に見て判断できるようになります。この他にも与信やリスク分野、マーケティングなど、複雑かつ大量なデータを使って答えを出す領域で、AIは最も効果を発揮すると思います。
5年後には、もしかしたら AI という特別な言葉がなくなっているかもしれません。 DataRobotのようなソリューションが出てくると、業務にAIを実装するのはもう普通のことになる。そうなれば、現在は特別視されている「AI人材」も、IT人材の一要素になっていくかもしれません
※所属、役職は全て 2021 年 11 月取材当時の情報です
