金融業界向け｜AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポートを無料公開【2025年2月版】

金融業界でのAI活用によって解決できる課題や活用例、成功事例を徹底解説

owned株式会社

2025年2月26日 11時30分

株式会社ベクトル（本社：東京都港区、代表取締役会長兼社長：西江肇司、東証プライム：6058）の子会社であるOwned株式会社（東京都品川区、代表取締役社長、石井翔、以下「当社」）は、金融業界向けに「AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポート」の2025年2月版（全32ページ）を無料公開いたしました。

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本レポートの内容

本レポートでは、金融業界向けにAI活用を進める上で、データの質や整理不足、定義の不一致がもたらす問題とその解決策を解説します。

AI技術の導入が進む中、多くの企業がデータ管理の課題に直面し、AIの効果を十分に引き出せていないのではないでしょうか。AIモデルのパフォーマンスは学習データの質に依存しますが、不正確なデータや欠損データが問題となり、AIの分析や予測の精度を低下させています。

例えば、顧客情報が未更新だったり、収集基準が統一されていないことが原因です。また、部門間で分散管理される膨大なデータが、AIが全体像を理解する障害となっています。このような状況では、データレイクやデータウェアハウスの導入が効果的であり、データの一元化と整備が求められます。

さらに、データの基準や定義が部門間で異なることもAI活用の妨げとなっています。例えば「顧客」の定義が部門ごとに異なるケースでは、AIが正確な学習や分析を行うことが難しくなります。この課題に対応するには、データガバナンスを強化し、標準化されたルールを策定することが不可欠です。解決策としては、データクレンジングツールを用いて不正確なデータを補正し、データの統一と一元管理を進めることが挙げられます。また、業務目標に基づいたデータ設計を行うことで、AIのパフォーマンスを向上させることが可能です。

本レポートでは、これらの課題に対する具体的な対応策と業界別の活用例を詳しく紹介しています。AI活用を最大化するための指針としてご活用ください。

AIデータ活用で解決できる課題と活用例も紹介

本レポートでは、AIを活用した金融業界の効率化とリスク管理の向上について紹介しています。AIは、与信管理の高度化、投資提案の個別最適化、詐欺検出の強化といった分野で、業界の課題解決に大きく貢献しています。

AIは顧客の信用情報を分析し、リスクの高い貸付を回避することが可能です。この取り組みにより、不良債権の発生を抑え、金融機関の収益性を向上させるだけでなく安定した経営基盤の構築を支援します。

また、詐欺検出の分野では、AIが取引データをリアルタイムで監視し異常検知アルゴリズムを活用して不正行為を未然に防ぎます。通常の取引パターンから外れる行動を素早く特定し迅速な対応を可能にすることで、詐欺リスクを大幅に低減します。これらの取り組みは、金融業界の効率化や信頼性向上を支えると同時に競争力強化にもつながります。

本レポートでは、AI導入後のパフォーマンスを監視しながら、最適化を進めるための方法についても解説しています。リスク管理や顧客対応の強化を目指す金融業界の方におすすめの内容です。

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～Owned株式会社について（https://owned.co.jp/）～

2020年創業。東京都品川区。代表取締役、石井翔。大学在学中に株式会社終活ねっとにジョインし、わずか2年半で月間1,000万PVを叩き出したメディアの幹部として運営に携わる。株式会社終活ねっとがDMMにジョインするタイミングで、Owned株式会社を立ち上げ「デジタルの力で企業活動を一歩前に」「DXで健康のアンフェアがない世界を創る」というビジョンを見据え、「DXコンサルティング事業」「オンライン診療事業」の2事業を展開。2023年7月に、世界6位、アジアNo1*のPRエージェンシーのベクトルグループに参画。同月にホワイトニング事業、プロケアホワイトニング (https://procare-whitening.com/) を開始した。2024年6月より、幹細胞クリニック東京 (https://kansaibou-clinic.or.jp/) の包括的マーケティング支援を開始するなど、医療ドメインにおける事業の多角化を進めている。