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人工知能が銀行業務を改革する

人工知能(AI)は、金融・銀行セクターの持続可能な発展を支える強力なツールとなりつつあります。AIの潜在能力を効果的に活用するためには、銀行は障壁を克服し、AI活用のメリットを最大限に活用する必要があります。

Báo Nhân dânBáo Nhân dân13/10/2025


VPBank支店での顧客取引。(写真:KHÁNH AN)

VPBank支店での顧客取引。(写真:KHÁNH AN)

データで顧客を理解する

現在、AIは金融と銀行を中心に、多くの業界や分野で広く活用されています。AIはビッグデータ分析をサポートし、市場動向の予測、不正行為の検知、リスク管理に加え、バーチャルアシスタント、自動コンサルティングサービス、商品のパーソナライゼーションを通じて顧客体験の向上にも貢献しています。これにより、銀行は業務の最適化やコスト削減だけでなく、新たな価値を創造し、デジタル時代における競争力の向上に貢献しています。

AIVAグループの創設者であるカオ・ヴォン氏によると、人工知能(AI)は前例のないスピードで発展しており、2023年までに世界の組織の55%がAIを導入し、2025年初頭にはこの数字が78%に増加する見込みです。わずか2年足らずでAI導入率は23ポイント上昇しており、この技術がもはや選択肢ではなく、多くの分野でトレンドとなっていることを示しています。特に、新世代のAIであるAIエージェントが登場し、スマートで自律的な「デジタル同僚」へと成長しています。

例えば、VietinBankでは、社内AIアシスタント「Genie」がわずか2ヶ月で35万件の質問を処理し、待機時間を95%削減しました。これは月間数十万時間に相当します。同様に、 TechcombankもAIを活用して1億件のパーソナライズ分析データを作成し、400万人以上の顧客に5,200万件の金融アドバイスを送信しました。「将来的には、部門や部署を合理化し、戦略策定に専心する専門家5名と、分析、展開、最適化を担当するAIエージェント10名を組み合わせれば、従来のモデルと比べて何倍もの効率性を実現できるでしょう」とCao Vuong氏は語りました。

ビッグデータ分析アルゴリズムを活用することで、HDバンクはあらゆる金融ニーズを瞬時に処理できる「ワンクリックバンキング」モデルへと進化を遂げています。AIの活用は、社内業務の最適化にも貢献しています。反復的で時間のかかるプロセスはソフトウェアロボットによって自動化され、手作業の80%を削減し、年間9万2000時間以上の労働時間を節約しています。「クレジットカードの承認時間は、以前は数時間かかっていましたが、5分未満に短縮されました」とタイ氏は述べています。

さらに、同銀行は信用分析(不良債権の可能性予測、不正検知能力の向上)にもAIを活用しています。この機能により、AIシステムが提案した商品を顧客が受け入れる割合は、提案総数の15%に達し、明確な実用的効果を示しています。

実施における課題

AIは多くの明らかなメリットをもたらしますが、この技術が最大限の効果を発揮するには、銀行が依然として多くの障壁を克服する必要があります。HDバンクの副総裁であるダム・ザ・タイ氏は、AI導入の課題を指摘し、次のように強調しました。「第一に、データの正確性と信頼性は、システム出力の品質を決定する重要な要素です。第二に、銀行は大量の金融データと機密性の高い個人情報を管理しているため、セキュリティ要件は常に最優先されます。さらに、エラーのリスクを抑えるために、ガバナンスメカニズムを構築し、AIの運用を監視することも必要です。」HDバンクの代表者は、技術開発には責任が伴わなければならないという見解から、信用や融資の承認などの重要な決定には依然として人間による監督が必要だと述べました。

Online Mobile Services Joint Stock Company(MoMo)のデータサイエンス担当ディレクター、タン・ティ・ハ・イェン氏によると、AIの活用は倫理的な観点からアプローチする必要があるとのことです。金融分野におけるAIは多くのメリットをもたらす一方で、バイアスやエラーといった潜在的なリスクも抱えています。こうした状況に対応するため、MoMoはAI倫理の5つの中核原則を策定しました。これは、人間中心主義に加え、公平性、プライバシー保護、透明性、責任という原則を掲げています。MoMoは定期的に信用スコアリングモデルを監査し、エラーを検出し、ユーザーに意思決定を説明できるシステムを設計しています。また、リスク管理、人間による監督、導入後の継続的なモニタリングを含むガバナンスプロセスを構築しています。

専門家によると、金融・銀行分野へのAI導入には厳格なガバナンスとセキュリティが求められる。適切に管理されていない場合、モデルはバイアスを生み出し、不信感や法的リスクにつながる可能性がある。しかし、責任ある適用であれば、AIは顧客体験を向上させながら、デジタルバンキングの発展を促進するプラットフォームとなるだろう。

AIは銀行・金融業界を変革しつつあります。しかし、今後の道筋はAIがどのように導入されるかにかかっています。テクノロジー、データ、人材への長期的な投資戦略と明確な倫理的枠組みがあれば、AIはベトナムの銀行や金融事業にとって持続可能な成長の原動力となる可能性があります。

ビック・リエン


出典: https://nhandan.vn/tri-tue-nhan-tao-lam-moi-ngan-hang-post914911.html


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