金融企業向けのAIによるKYC高速化ソリューション（60%の時間短縮）
🎯 目的： 顧客確認（KYC）オンボーディングにおける書類の自動検証を実現し、コンプライアンスと精度を確保。 📦 ソリューション： OCR＋LLMによる検証パイプライン ⚙️ 使用技術： Azure AI Document Intelligence、FastDoc、GPT 📈 成果： 審査時間を60％短縮 ⏱️ PoC期間： 2〜3週間...
🛡️ AIによる金融取引における不正検出の自動化
🎯 目的：ユーザー行動および過去データに基づき、リアルタイムで不正取引を検出する。 📦 ソリューション：リアルタイム監視 + 異常検知 + アラートシステム ⚙️ 技術：Kafka、PyTorch、Isolation Forest、Scikit-learn 📈 成果：不正検知の早期化（35%改善）、四半期ごとの億単位の損害を防止 ⏱️ PoC期間：4週間...
スマートな請求書処理：OCRとRPAで処理時間を70％短縮
🎯 目的：PDF、メール、画像など複数のソースから請求書データを自動抽出・照合し、社内会計システムと連携。 📦 ソリューション：OCR + 文書分類 + RPA統合 ⚙️ 技術：Tesseract OCR、spaCy、UiPath、FastAPI 📈 結果：請求書処理時間を70％短縮、手入力ミスを95％削減 ⏱️ PoC期間：2.5週間...
スマートな金融アドバイス：AIアドバイザーで顧客エンゲージメントが40％向上
🎯 目的：取引履歴、財務目標、リスクプロファイルに基づき、顧客にパーソナライズされた金融アドバイスを提供。 📦 ソリューション：パーソナルファイナンス分析 + LLMアドバイザリー + チャットボットインターフェース ⚙️ 技術構成：GPT-4 Turbo、LangChain、RAG、Pinecone 📈 成果：顧客エンゲージメントと新規投資口座開設率が40％増加 ⏱️ PoC期間：3週間...
AIによるスマートな信用スコアリング：貸出リスク分類の精度が22％向上
🎯 目的：複数のデータソースを活用して顧客の信用スコアを自動評価し、融資審査の迅速化とリスクの早期検出を実現。 📦 ソリューション：データ統合 + 機械学習リスクモデル + 説明可能なAIエンジン ⚙️ 技術構成：XGBoost、SHAP、Pandas、FastAPI 📈 成果：リスク分類の精度が22％向上、審査プロセスを3日から6時間に短縮 ⏱️ PoC期間：4週間...
AIで再定義される金融コンプライアンス：監査時間を60%短縮
🎯 目的：請求書や契約書処理のコンプライアンスチェックを自動化し、法的基準の遵守と内部監査部門の作業効率化を実現。 📦 ソリューション：ドキュメント解析 + LLMレビュー + ルールベースの判断エンジン ⚙️ 技術構成：Azure Form Recognizer、LangChain、GPT-4 Private、Pythonルールセット 📈 成果：コンプライアンス確認作業の時間を60％短縮し、人的ミスを大幅に削減 ⏱️ PoC期間：3週間...
金融業界におけるAI：インテリジェントAIエージェントによるInvoice-to-Cashプロセスの効率化
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、 ...
