経営層600人に聞いた、生成AIは銀行業界をどう変える？19の活用事例
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さまざまな業種・業界で生成AIへの期待が高まり、多種多様な取り組みが始まっている。銀行業界もその1つだ。IBMの調査によれば、すでに86％の銀行は、生成AIのユースケースを本番稼働中もしくは稼働準備中にあるという。ただし、その取り組みは始まったばかりだ。ここでは、グローバルの調査をもとに、銀行業界の生成AI活用の現状と今後の展開について整理する。
（Photo/Shutterstock.com）
銀行業界で高まる生成AIへの期待とリスクへの懸念
銀行業界における生成AIの活用方法はさまざまだ。第1は顧客との関係の刷新だ。顧客ごとにパーソナライズされたコミュニケーションが可能となり、より顧客満足度の高いサービスを提供できるようになる。また、銀行業務の生産性・効率性の向上、サイバーセキュリティやガバナンス、コンプライアンス強化への期待も高まる。
一方で、新しいリスクも懸念される。実際に銀行CEOの60％以上が、サイバーセキュリティの新たな脆弱性、オペレーションにおける法的な不確実性、モデルのバイアスによって生じる偏見を重大なリスクとして挙げる。
そこで以下の資料では、生成AIが銀行業界に与える変化を概観し、この変化を乗り切る戦略を解説する。具体的には、約2000の金融機関の財務諸表分析をベースに、生成AIがもたらす広範なインパクトを整理し、世界の先進的な銀行業界の経営層600人へのアンケートをもとに、グローバルな銀行業界の現状を掘り下げる。
そして、革新的な生成AIの19ユースケースを解説・分析したうえで、最後に生成AIの全社活用に向けた意思決定の指針となる10のアクションを紹介する。
一方で、新しいリスクも懸念される。実際に銀行CEOの60％以上が、サイバーセキュリティの新たな脆弱性、オペレーションにおける法的な不確実性、モデルのバイアスによって生じる偏見を重大なリスクとして挙げる。
そこで以下の資料では、生成AIが銀行業界に与える変化を概観し、この変化を乗り切る戦略を解説する。具体的には、約2000の金融機関の財務諸表分析をベースに、生成AIがもたらす広範なインパクトを整理し、世界の先進的な銀行業界の経営層600人へのアンケートをもとに、グローバルな銀行業界の現状を掘り下げる。
そして、革新的な生成AIの19ユースケースを解説・分析したうえで、最後に生成AIの全社活用に向けた意思決定の指針となる10のアクションを紹介する。
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