【具体的事例あり】銀行・金融機関でAIの導入が注目されている理由は？メリットや注意点、成功のためのポイントを解説

銀行・金融機関を取り巻く環境は、顧客チャネルの多様化や業務の高度化、金融犯罪への対応強化などにより、年々複雑さを増しています。
こうした状況の中、AIの活用は、DX推進や業務改革を進めるうえで欠かせない取り組みの一つです。

本記事では、銀行・金融機関でAI活用が注目される背景から、導入によって得られるメリット、成功させるためのポイントを整理するとともに、NTTネクシアが支援を行った具体的なAI活用事例やソリューションをご紹介します。
金融業界や銀行におけるAI導入や活用を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。

顧客チャネルの複雑化

かつて銀行と顧客の接点は、店舗やATMが中心でした。
しかし現在では、インターネットバンキングやスマートフォンアプリなど、顧客チャネルが大きく多様化しています。

それに伴い、顧客から寄せられる問い合わせ内容も、「操作方法がわからない」「Web上で手続きが完結しない」といったテクニカルなものが増加し、対応の難易度が高まっています。

こうした状況の中、限られた人数のオペレーターですべての問い合わせを電話のみで対応することは現実的ではありません。
そこで、銀行におけるAIの活用例の一つとして、「よくある質問」を自動化し、人による対応をより付加価値の高い業務へ集中させる手段として、音声認識AIを用いたボイスボットが注目されています。

業務の煩雑化

金融機関の業務現場には、口座振替依頼書や本人確認書類、融資申込書など、現在もなお多くの紙書類が残っています。
これらの情報をシステムへ入力する作業には高い正確性が求められるため、ダブルチェックを含めると、想像以上の人的リソースが必要です。

こうした定型業務の負荷を軽減する手段として、AIの活用が進んでいます。
具体的には、手書き文字を高精度に読み取るAI-OCRと、入力作業を自動化するRPAを組み合わせることで、作業時間の短縮と入力ミスの削減を同時に実現する取り組みが広がっています。

金融犯罪の増加

マネー・ローンダリング（資金洗浄）や振り込め詐欺といった金融犯罪は、年々その手口が高度化・巧妙化しています。
膨大な取引データの中から不審な動きを人の目だけで抽出・監視することには限界があり、AIを活用した24時間365日の異常検知体制が欠かせません。

さらに、不正の兆候を検知した後には、本人確認書類の再提出依頼や現況確認など、顧客への連絡業務（AML対応）が発生します。
こうした後続業務も増加傾向にあることから、AIによるリスク検知と人による対応を組み合わせた効率化が必要になるでしょう。

顧客接点の最適化・効率化が行える

電話窓口にAIを活用することで、あふれ呼（電話がつながらない状態）の解消や、24時間対応といった体制の構築が可能です。
例えば、NTTネクシアが提供する「AI音声応答サービス（ボイスボット）」では、AIがオペレーターに代わって顧客の用件を聞き取り、回答や各種受付を自動で行います。

これにより得られるメリットは、顧客を長時間待たせることなくスムーズな解決へ導けるだけではありません。
オペレーターはより判断力や専門性が求められる相談対応に集中できるようになり、結果として顧客満足度（CX）の向上と業務効率化を同時に実現できます。

業務効率が向上する

生成AI（ChatGPTなど）の活用は、銀行・金融機関のコンタクトセンター運営を大きく変えつつあります。
AIを導入することで、オペレーターと顧客の会話内容をリアルタイムでテキスト化・要約する取り組みを実現可能です。

これにより、通話終了後に発生していた記録作成業務（アフターコールワーク）を大幅に短縮できるだけでなく、応対品質のチェックやFAQ作成の支援にもAIを活用できるようになります。
その結果、金融機関におけるAIの実践的な活用例として、コンタクトセンター全体の生産性と品質の向上につながるでしょう。

不正行為の防止につながる

銀行・金融機関では、マネー・ローンダリング（資金洗浄）や不正送金といったリスクへの対応が年々重要性を増しています。
こうした分野では、AIを活用した取引モニタリングやデータ分析により、不審な兆候を早期に検知する取り組みが広がっています。

一方で、不正の疑いがある取引や口座を検知した後には、本人確認書類の再提出依頼や現況確認など、顧客一人ひとりへの丁寧な対応が欠かせません。
これらのプロセスは自動化が難しく、対応件数の増加により現場の負荷が高まりやすい領域でもあります。

NTTネクシアの「マネロン確認書類回収促進支援」は、こうしたリスク検知後の実務プロセスを支援するソリューションです。 SMSやDM、プロフェッショナルなオペレーターによる架電など、複数のチャネルを組み合わせたアプローチにより、重要書類の回収率向上を実現します。

活用方法や方向性を設定する

銀行・金融機関におけるAI導入では、「導入すること自体」を目的にしないことが重要です。
まずは、「どの業務課題を解決したいのか」を明確にし、そのうえでAIの活用方法や方向性を定めていく必要があります。

例えば、「問い合わせの待ち時間を短縮したい」「書類入力におけるミスや手戻りを削減したい」といったように、達成したい状態を具体的なゴールとして設定しましょう。
そうすることで、導入後の効果検証や改善も行いやすくなります。

業務の現状を把握する

銀行・金融機関がAIの導入を進めるには、自動化・AI化の対象となる業務フローの可視化が必要です。
業務内容や判断基準がブラックボックス化している状態では、AIによる学習や自動化を十分に行うことが難しくなります。

そのため、まずは業務が標準化・マニュアル化されているかを確認し、必要に応じて業務プロセスを整理することが重要です。
この工程を丁寧に行うことで、AI導入後の精度や定着度にも大きな差が生まれます。

パートナーとなる企業や専門家へ相談する

銀行・金融機関におけるAIの導入では、業界特有の知識や規制への理解が不可欠です。
金融業界には、FISC安全対策基準をはじめとする独自のルールや用語が存在しており、これらを踏まえた設計・運用が求められます。

そのため、汎用的なAIベンダーに任せるのではなく、金融業務に精通し、セキュリティ要件やコンプライアンスを十分に理解しているパートナー企業や専門家を選定することが、AI導入を成功に導く重要なポイントとなります。

費用対効果を試算する

AIを銀行・金融機関が導入する場合、初期費用やランニングコストを含めた投資対効果（ROI）の検証が求められます。

単にコスト削減額を見るのではなく、削減できる工数（時間）や、それによって生み出される付加価値（営業機会の創出やサービス品質の向上など）を整理しましょう。
整理した結果をもとに、総合的な評価を行うことが重要です。

検証および導入を進める

金融機関や銀行がAIの導入を進める際は、いきなり全店・全業務へ展開することは避けましょう。
まずはスモールスタートでPoC（概念実証）を実施することが重要です。

限定的な範囲で検証を行い、現場からのフィードバックを踏まえてチューニングを重ねることで、精度や運用面の課題を洗い出します。
効果や安定性が確認できてから本格展開へ移行することで、リスクを抑えたAI導入が可能です。

非対面営業を強化するプロジェクトでローン獲得率の向上を実現

広島銀行さまでは、個人向けローンの獲得強化にあたり、店舗の人員やノウハウに依存した従来型の営業体制に限界を感じられていました。
そこで、持続的な成長に向けた新たなチャネルとして、電話やWebを活用した非対面営業の強化に着手しています。

本プロジェクトにおいて、NTTネクシアは「金融コンタクトセンターの運営ノウハウ」と「データ分析」を融合させた高付加価値型BPOを提供。 繁忙時のインバウンド対応による店舗負荷の軽減と、データに基づく戦略的なアウトバウンドを組み合わせ、リソースの最適配分を実現しました。

この取り組みにより、非対面チャネルの営業効率とローン獲得率が大幅に向上。
「デジタル」と「人」の強みを最大化した本事例は、金融機関における営業DXの成功モデルとなっています。

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Webサイトを活用した有人チャットサポート×コールセンター業務

電通共済生協さまでは、Webサイト上にチャットボット（無人対応）に加え、オペレーターが対応する「有人チャット」を導入しました。
まずはAIチャットボットが一次対応を行い、内容に応じて有人チャットへシームレスに連携する仕組みを構築しています。

これにより、AIチャットボットでは対応が難しい複雑な質問や個別性の高い相談にも、Web上でそのまま対応できるようになりました。
電話をかけずに問題を解決したい顧客ニーズに応えることで、顧客の利便性向上と電話窓口の混雑緩和を同時に実現した事例です。

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進化させた生成AI（ChatGPT）の活用でコンタクトセンターの品質向上と作業効率化に成功

NTTネクシアでは、自社コンタクトセンターにおいて、生成AI（ChatGPT）を活用した業務支援の実証を行いました。
具体的には、オペレーターと顧客の通話内容を自動でテキスト化・要約するほか、会話データをもとにFAQ候補を生成する取り組みを実施しています。

その結果、通話後に発生していた後処理業務の負担が軽減されただけでなく、管理者による応対品質の確認やモニタリング業務も効率化されました。
「AIがオペレーターを支援する」という形で、業務品質の維持・向上と作業効率化を両立できた点は、金融機関のコンタクトセンター運営においても有効な示唆を与える事例の一つです。

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【金融業界向け】マネロン確認書類回収促進支援

金融庁によるマネー・ローンダリング（AML）対策の強化に伴い、継続的な顧客管理や本人確認業務の実施が金融機関にとって重要性を増しています。
こうした背景から、書類回収や確認対応の実務負荷とコスト低減を両立させる仕組みが重要です。

NTTネクシアの「マネロン確認書類回収促進支援」は、金融業界向けの豊富な支援実績を活かし、SMS・DM・電話などの多様なチャネルを組み合わせたワンストップの回収支援サービスです。
金融機関ごとの業務フローや顧客の属性に応じて最適なチャネルを設計し、回収率向上とセキュリティ要件の両立を実現します。

具体的には、郵送後に回収が進まない顧客に対しては、着電率が上がりやすい夜間帯や土日・祝日の架電、SMS通知などの最適チャネルでアプローチ可能です。
豊富な実績を持つコミュニケーターが高品質な対応を行うことで、回収率の向上につながるでしょう。

このソリューションは、コンプライアンス強化と顧客対応の効率化を両立させたい金融機関にとって、実務面での負担を大幅に軽減しながら、マネロン対策体制の強化に貢献します。

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AI音声応答サービス（ボイスボット）

NTTネクシアのAI音声応答サービス（ボイスボット）は、銀行・金融機関における電話応対業務をAIで自動化し、コンタクトセンター運営の効率化と顧客満足度向上を同時に実現するソリューションです。

簡易な問い合わせ対応や各種手続きの案内、予約受付などをAIが自動で対応することで、あふれ呼（電話がつながらない状態）の解消や、オペレーターの業務負荷軽減に貢献します。
また、24時間365日の対応が可能となるため、営業時間外の問い合わせにも対応でき、顧客利便性の向上につながります。

さらに、NTTネクシアのボイスボットは、金融業界での豊富な運用実績を踏まえた設計が特長です。
シナリオ設計から導入、運用改善までを一貫して支援することで、AIを「導入して終わり」にせず、現場で定着・活用される仕組みを構築します。
結果として、電話応対品質を維持しながら、コスト削減と業務効率化を両立させることが可能です。

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データエントリーソリューション (AI-OCR, RPA)

NTTネクシアのデータエントリーソリューションは、申込書や各種帳票などの紙書類を対象に、AI-OCR・RPA・人によるチェックを組み合わせて高精度にデータ化するサービスです。
金融機関に求められる高い正確性を担保しながら、入力業務の効率化を実現します。

AI-OCRによる文字認識とRPAによる自動処理により、入力作業の大部分を自動化しつつ、最終的な確認は専門スタッフが対応します。 この「AI＋自動化＋人」の三位一体の運用により、入力ミスの低減と品質の安定化を両立できる点が特長です。

その結果、従来は多くの人手と時間を要していたデータ入力業務において、コスト削減と業務スピードの向上を同時に実現できるでしょう。
口座開設や融資、各種手続きなど、金融機関の基幹業務を下支えするソリューションとして、現場の負荷軽減と業務全体の生産性向上に貢献します。

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