金融業界は、金融犯罪の巧妙化やコールセンターの人手不足、重いコンプライアンスを背景に、AIの活用が進んでいます。ここでは金融のAI活用を実例とともに整理し、規制を踏まえた osFoundry の使いどころを、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

金融で進むAI活用

  • 不正検知・AML — ルールベースの限界を補う
  • 与信審査・スコアリング — 属人化・書類工数の解消
  • コールセンター/AIオペレーター — 生成AIによる応対
  • 社内業務効率化 — RAGによる文書検索・稟議作成
  • 運用監視 — システム監視のイベント検知

公開事例として、MUFGとOpenAIの戦略提携（2025年11月公表）、SMBCのAIオペレーター（2026年2月開始と公表）、みずほとIBM watsonxによる運用監視のイベント検知（98%精度と公表）などがあります。なお一部で流通する具体的な削減時間・金額には公式未確認のものがあるため、本記事では数値の断定を避けています。

規制を踏まえる

金融は規制が最も濃い領域です。金融庁のAIディスカッションペーパー、FISC安全対策基準、金融分野のサイバーセキュリティ・個人情報保護ガイドラインへの配慮が必須で、「AIは判断材料の一つ」とし最終判断を人が担う設計が原則です。

データ主権が要：osFoundryの適性

金融ではデータの所在とセキュリティ要件が厳しく、外部SaaSにデータを預ける方式が壁になることがあります。osFoundry はモデル非依存で、自己ホストや保存リージョンの選択、端末内推論に対応するため、データを自社管理下に保ちながら社内効率化や応対業務に活用しやすい構成です。要件適合（FISC等）の確認は不可欠で、dgmが個別に行います。社内効率化の進め方は 社内に生成AIを導入するステップ も参考になります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、規制を踏まえた金融業務（特に社内効率化・応対・運用）のAI活用の設計から実装・定着までを支援します。