AIにFFGの審査ノウハウを搭載し、
業務のスピードアップと質担保を両立
「審査サポートAI」とは
──紆余曲折を経て誕生した「審査サポートAI」の特徴について教えてください。
吉野 「審査サポートAI」は、担当者が入力した顧客の財務情報や案件情報、FFG独自の審査ノウハウを基に、案件組み立てに必要な情報を自動生成するものです。
具体的には、財務分析やヒアリングすべき事項、潜在的なリスクなどを網羅的に提示し、人間が最終判断する際に活用できる整理された材料を提供します。
これにより、従来、担当者が長時間かけて行っていた情報収集や案件組み立てのプロセスの大幅削減を可能とし、さらに、AIのアウトプットに担当者が自身の知見や判断を加えることで、より質の高い審査の実現を目指しています。
──「審査サポートAI」のプロジェクトを計画・実行するにあたって、PwCコンサルティングとして注力したポイントについて教えてください。
ディレクター
金融サービス事業部
浅輪 聡志 氏
浅輪 大きく２つのアプローチが挙げられます。1つ目は暗黙知である与信ノウハウを形式知化するために行ったインタビューです。
まず、AIによる審査業務の効率化にあたり、プレーンなLLM（大規模言語モデル）の性能を検証したところ、生成AIとしてもっともらしい文章は返ってくるものの、FFGの審査ノウハウが十分に反映されないことが明確になりました。
銀行の融資審査は、財務指標だけでなく、業界特性や市場動向など多面的な要素を加味して総合評価する高度な判断業務であり、審査担当者は長年の経験に基づき、数字だけでは判断できないリスク評価を行っています。このノウハウには暗黙知が多く含まれるため形式知化が不可欠ですが、ここが非常に難しい取り組みとなりました。
まずは業務マニュアルとして形式知化されているデータをインプットした上で、金融業務に深い知見を持つ担当者をアサインし、審査部の方々へのインタビューを実践しました。その際に重視したのが、仮説を立てた上でインタビューを行うことです。
「この業界におけるこの資金使途の案件の見方については、こう考えているのですがどうでしょうか」といった具合に、業務に関する具体的な“壁打ち”を地道に繰り返し、業界や資金使途に応じた審査観点を言語化し、マニュアルに記載されていない知見も含めてAIへのインプットを進めていきました。
2つ目はMVP（Minimum Viable Product）の活用です。AIのアウトプットを業務効率化に確実につなげるため、営業担当の方々の協力を得て、プロジェクト初期からMVPを活用した効果検証を実施し、得られた気づきを基に、軌道修正を重ねながらプロジェクトを推進しました。実際に使用するユーザーからのフィードバックを得ながらそれを反映していく仕組みを作ったのは、品質の担保とプロジェクトの遅れを防ぐ上でも有効だったと捉えています。
PwCコンサルティングの粘り強い伴走により、
チーム一体となってプロジェクトを推進
──「審査サポートAI」の現時点での活用範囲と、具体的な成果についてはいかがでしょうか。
吉野 案件の初期相談の段階における情報収集から実際に稟議を起案するタイミングまで、幅広いシーンでの活用が進んでいます。
案件の組み立てから稟議書作成までのプロセスのガイドとしても機能するため、融資業務の初心者の業務習熟の加速が期待できます。上長や役職者は初心者の壁打ちに費やす時間を削減できるため、より本質的な案件のブラッシュアップや顧客体験向上に資する業務に集中できる環境が実現します。
「審査サポートAI」は25年11月に社内でローンチしています。これにより、従来、与信判断までの情報収集などに費やしていた時間について、最大3割程度の削減効果を期待しています。案件準備の効率化により、間接的にお客さまの手間の軽減と審査までの時間短縮も実現するため、顧客のロイヤルティ向上にも寄与するのではと見ています。
──「審査サポートAI」開発の成功要因について教えてください。
浅輪 1つ目としてはFFGの皆様の側での運営体制が挙げられます。一般的にはDX関連部署などがAIドリブンで改革を進めるケースが多いのに対し、業務を所轄するリスク統括部が「業務変革」という明確な目的を持ってプロジェクトを主導されました。関与するステークホルダーも多い中、課題を一つひとつ整理しながら社内調整を進め、全社横断的なプロジェクトを卓越したアジリティを持って力強くリードしていただいたことは、リリースに至った大きなポイントだと思います。
２つ目に、FFGの皆様からも我々からも、様々な知識・知見を持ったメンバーをアサインしたことがあります。プロジェクト体制には、金融業界やAIに特化したPwCコンサルティングの担当者をはじめ、営業、データ、システムなど、両社より多様なスキルを有するメンバーが集結し、他プロジェクトで培われた知見も取り入れながら推進したことが、リリース後の内製化に備えた準備につながりました。
三善 PwCコンサルティングとしては、銀行業務に精通した業務系のチームとテクノロジー系のチームが組んで長期プロジェクトを推進したケースは珍しく、貴重な体験となりました。
吉野 PwCコンサルティングのサポートについては、３つの大きな優位性があると感じています。１つ目は金融業界に精通し、豊富な知識・知見を有していること。銀行業界や融資業務特有の慣習や留意点も多くある中、それらを踏まえた全体設計を行うには必要不可欠な要素です。
２つ目はAI活用に関する先進的知見です。銀行の融資業務における生成AI活用について、実務的なベストプラクティスがまだない状況で、融資領域における生成AIの役割を定義・設計し、実務的に落とし込み、先進的な取り組みが実現したことはPwCコンサルティングの貢献があってこそでした。
３つ目として挙げたい最大の強みは、粘り強い伴走支援です。組織の垣根なくクライアントにコミットし、社内運営チームと一体となって自分事として考え抜く真摯な姿勢に大変助けられました。この点が欠けていたならば、「審査サポートAI」のリリースはかなわなかったと思います。
AIエージェントによるシームレスで統一された
融資プロセスDX化を目指す
──FFGとしての「審査サポートAI」と今後の融資DXの展望、それを受けてのPwCコンサルティングとしてFFGのDXに対する姿勢や、金融業界におけるDXの重要性について、どのようにお考えかそれぞれお聞かせください。
髙着 「審査サポートAI」の展望としては、対象とする資金使途のスコープをより拡大していくこと、機能面に関してもユーザーフィードバックを踏まえた改善・拡張を進めていく計画です。
また、融資DXについては、将来的に自律的に機能するAIエージェントへの進化を構想しています。単なる分析ツールではなく、営業や融資担当者のパートナーとして機能させ、顧客情報の収集から提案内容の最適化、与信判断の補助までを担う世界観を描いています。
さらにSFA（営業支援）システム、融資支援システムなどともAIエージェントを通じてデータ連携を強化し、営業活動から融資提案・実行に至るまで、シームレスで統一された融資プロセス全体のDX化を図り、顧客への新たな価値提供を目指してまいります。
三善 4年間に及ぶプロジェクトを通じ、一貫して印象に残っているのは、挑戦を楽しみながらプロジェクトを推進するFFGの企業風土で、「挑戦を恐れず未来を切り拓くカルチャー」を強く感じました。
AIによる業務変革は既存のプロセスを大きく変容させるため、常に不確実性と試行錯誤がつきまといます。その観点から、常に新たな分野に挑戦してきた歴史の積み重ねがあったからこそ、融資業務へのAI実装という大胆なチャレンジが実現したと考えています。
生成AIをはじめとするテクノロジーは加速度的に進化しており、その流れは不可逆です。金融業界においても異業種からの台頭がある中、今後、競争力を維持し、持続的成長を実現する上でDＸ推進が必要不可欠な取り組みであることは言うまでもありません。
ただし、ここで大事なのは、決してテクノロジーありきではなく、自社が有する競争優位性を踏まえ、その実行手段としてテクノロジーを自社に合った形でいかに活用していくかです。
我々PwCコンサルティングは、金融業界が持つ深い知見やノウハウという「無形の資産」を、AI時代における「圧倒的な競争優位」へ変換していくプロセスの最良のパートナーでありたいと考えています。戦略の策定から現場への定着、そして文化の醸成まで、皆様の変革の道のりに深く伴走してまいります。
