AI-OCRの導入事例【銀行編】

このページでは、AI-OCRの導入を考えている銀行向けに、実際にAI-OCRを導入した銀行の事例を紹介しています。

みずほ銀行の事例

取引先ごとに書式が異なる書類が多く自動化が難しかった

銀行をはじめとする金融機関では、請求書といった取引先ごとに書式が異なる書類を多くあつかうため、従来AI-OCRの導入は難しいとされてきました。

かねてより業務のDX化を積極的に検討していたみずほ銀行においても事情は同様でした。同銀行では、これまで請求書入力業務に、多くの人員および業務時間を割きながら手作業で行っていました。

非定型帳票に対応したAI-OCR
ソフトウェアを導入し業務効率
が改善

IT・AI関連技術の進歩に伴い、現在では、複数の企業が非定型帳票であっても問題なく認識できるAI-OCRソフトウェアをリリースしています。

みずほ銀行でも、そうした非定型帳票に特化したAI-OCRソフトウェアを導入することで、これまで手作業で入力していた請求書を自動で入力することができるようになり、データ入力業務・仕訳業務・支払業務で業務効率が大きく改善しました。

名古屋銀行の事例

二重管理問題が大きな課題だった

金融サービスという枠組みにとらわれない独創的な取り組みを行っている名古屋銀行では、2013年よりBPR戦略をスタートさせました。

その一環として、AI-OCRの導入も検討されたものの、同行が持つ膨大な過去の資料はすべてが紙媒体で保存されているため、過去の資料は紙媒体ベースで、AI-OCR導入後の資料はデジタルベースでという二重管理が避けられないという課題がありました。

過去データのデジタル化による
資料の一元的管理に期待

二重管理問題の解決のためにソフトウェアの代理店が提案したAI-OCRシステムを名古屋銀行では導入し、現在、同行では過去データのデジタル化が進んでいます。

また、名古屋銀行ではAI-OCRを住宅ローンのチェックシート入力業務などにも導入しており、年間あたり約1,000時間の業務時間の短縮に成功しました。

まとめ

みずほ銀行の事例で見られるように、取引先ごとに書式が異なる請求書など、形式が異なる書類を大量に扱うという点は、銀行でAI-OCRを導入する際の大きな課題の一つといえます。

また、名古屋銀行が抱えていた膨大な量の過去の紙媒体資料による二重管理問題も、銀行がAI-OCRを導入する際、障壁の一つと言えます。

AI・IT技術の進歩により、現在では、非定型帳票であっても問題なく認識できるAI-OCRソフトウェアを各社がリリースしています。また、処理速度に優れたパッケージを選べば、過去の資料のデジタルデータ化も実現不可能な夢ではなくなります。

抱えている課題・問題に合わせて適切なソフトウェアを選ぶことで、AI-OCR導入によって大きなメリットを享受することができるはずです。

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