AI導入で着実に進化する融資審査プロセスの現実

背景・課題

従来の融資審査プロセスでは、書類確認やデータ照合など、手作業が多く時間を要すること、また人為的な入力ミスや判断ばらつきが課題となっていました。これにより審査に数日かかる場合もあり、顧客満足度の低下や業務負荷増大を招いていました。

AI活用ソリューション

当社では、書類デジタル化とAIによる一次スクリーニングを組み合わせた新審査プロセスを導入しました。AIは、金融庁等のガイドラインを遵守しつつ、過去の融資実績や属性データを活用して、審査担当者による確認を補助しています。あくまで人の意思決定を補う形でAIを活用し、不明点や例外的ケースは必ず担当者が再チェックします。システム導入前に十分なPoC（概念実証）を行い、判定精度・説明責任・セキュリティの強化にも注力しました。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

処理時間短縮とミス低減により、担当者の業務負担が着実に軽減。サービス満足度調査でも、2022年比で5%ポイント改善。新規顧客獲得数にも若干の増加傾向が見られました。ROIについてはシステム導入コスト回収の見込みが4年程度で計画されています。

実事例

本事例では、大手金融機関が実証実験を重ねてAIを限定利用し、審査効率向上とリスク管理強化を両立。AIは最終判断ではなく人的判断の補佐として活用し、一定の効果を発揮しています。

https://www.mizuho-fg.co.jp/research/future/ai_case_2022.html

さらなる展開

今後は与信管理や不正検知など、審査以外のプロセスにも段階的なAI活用を拡大する予定です。同様のシステムを他支店や関連業務にも水平展開し、全体最適と社内ナレッジ化の促進を目指します。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 従来の審査フローおよびミス発生原因・工数状況を定量的に洗い出し。
2. PoC・スモールスタート - 一部業務・支店を対象にAI導入を小規模実験し、判定精度・業務影響を検証。
3. 全社導入決定 - 導入効果・コスト・リスクを評価し、安全面や合意形成のプロセスも踏んで全社導入に移行。
4. 本番運用・教育 - 全社で新AIシステム運用開始。担当者教育や、AIの利用ルール策定をあわせて実施。
5. 継続改善 - AI判定結果の定期評価・モデル更新・人との差異分析による継続的な品質向上。