1. 概要 (Overview)
アジアに拠点を置く中規模の商業銀行であるクライアントは、**Invoice-to-Cash（I2C）**プロセスにおけるコンプライアンス効率の向上を目指していました。毎週数千件の請求書や書類を処理する必要があり、高精度な自動化、時間の節約、既存システムとのシームレスな統合が求められていました。
2. 課題 (Challenges)
銀行が直面していた主な課題：
- 膨大な書類量：年間数万件におよぶ請求書、契約書、社内メモを人手で確認しており、多大な時間と人為的ミスのリスクがありました。
- 高い人件費：年間約30,000時間が文書検証とコンプライアンス確認に費やされ、戦略的業務に集中できていませんでした。
- 厳しい規制要件：金融機関は、内部・外部の監査で誤報告が一切許されません。
- リスクの早期検知が困難：異常が監査の終盤でようやく発見され、対応が後手に回っていました。
3. ソリューション – 「Reg-Monitor」AIエージェントの導入
当社は、Reg-Monitorという専用AIエージェントを開発し、I2Cプロセス全体におけるコンプライアンスチェックを自動化しました。
Reg-Monitorの主な機能：
- OCRとNLPによる請求書・PDFからのデータ自動抽出
- 請求金額、期日、契約条件などのリアルタイム検証
- 異常検出とリスクアラート、リスク評価レポート自動生成
- フォーマット済みの監査報告書を自動作成
- ERP・DMSシステムとのAPI連携により、既存インフラに影響を与えず統合可能
4. 成果 (Results Achieved)
導入から3ヶ月以内で以下の成果を達成：
- 1件あたりのコンプライアンス確認時間を30分 → 2分未満に短縮（95%以上削減）
- 年間30,000時間の作業を削減（約15名分の業務を削減）
- 文書確認の精度を98%に向上（従来の手作業は約87%）
- 直近の財務監査において重大な指摘ゼロ
- 監査チームを戦略分析・顧客体験向上業務に再配置
5. 使用技術
Reg-Monitor AIエージェントの構築には、以下の技術を使用しました：
カスタムAIエージェントフレームワーク：金融業務に特化したタスクのカスタマイズを可能にします。
自然言語処理（NLP）：金融文書のテキストを解釈・分析します。
機械学習：監査フィードバックから学習し、コンプライアンス検出の精度を継続的に向上させます。
光学式文字認識（OCR）：スキャンまたは画像ベースの文書からデータを抽出します。
APIレイヤー：SAP、Oracle Financials、カスタム会計システムとの統合を実現します。
6. 結論
AIエージェント「Reg-Monitor」の登場により、銀行はコスト削減や業務スピードの向上だけでなく、金融業界において不可欠な「コンプライアンス強化」も実現しました。これは、AIエージェントの導入が単なるトレンドではなく、金融企業がコア業務のDX（デジタル変革）を進めるための効果的な解決策であることを明確に示しています。
私たちは、各企業モデルに最適化されたAIエージェントを設計・カスタマイズする能力を持ち、重要な業務プロセスすべてに対するスマートな自動化の可能性を解き放つサポートをいたします。
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