取り組み領域 · Focus areas

銀行業務のどこから、変えていくか。

私たちはまず、法人営業における顧客理解・提案づくりから取り組みます。決算・IR、業界動向、面談メモ、自行商品といった散らばる情報をもとに、提案の仮説と根拠を用意する領域です。そこを起点に、ビジネスマッチングや稟議審査など、銀行の現場でつながる業務にも展開していきます。

想定シナリオ以下は現時点の想定シナリオです。実証を経たものから、順次更新していきます。

最終的な判断は、つねに銀行員の手に。

Focus 01最初に取り組む領域

提案仮説の作成

顧客理解にもとづき、次の提案を見つける。

状況 · Situation

顧客に何を提案するか。その出発点となる仮説づくりには、決算・IR、業界動向、過去の面談メモ、自行商品を読み解く必要があります。現状では、情報収集や切り口の整理に時間がかかり、提案の質と量が担当者の経験に左右されがちです。

Nazuna がすること · What Nazuna does

散らばった材料から顧客の課題・ニーズの仮説を構造化し、自行商品や外部情報と突き合わせます。提案テーマ、切り口、初期ドラフトを根拠付きで用意し、担当者が確認・仕上げます。

想定シナリオ
従来経験頼みで準備に時間。提案テーマの質と量が担当者に依存する。
資料を手作業で収集経験と勘で取捨準備が浅いまま/見送り
NazunaAIが準備し、人が確認・判断する一本の流れに。
AI が担当情報を集約課題・ニーズを構造化自行商品・外部情報と突き合わせ提案仮説・初期案を作成
ここは人担当者が確認・判断記録
狙う指標(想定)提案準備の時間提案テーマの数・幅案件化につながる提案数
信頼の担保
  • 参照元リンク
  • 承認は人
  • 監査ログ
  • 自動実行なし
Focus 02想定シナリオ

ビジネスマッチング

顧客同士の可能性を、根拠付きで見つける。

状況 · Situation

取引先同士をつなげば価値が生まれる。そう分かっていても、誰と誰が合うかは担当者個人の記憶や勘に頼りがちです。顧客の課題や提供価値が組織で十分に共有されず、紹介の機会が見過ごされることがあります。

Nazuna がすること · What Nazuna does

構造化した顧客の課題・提供価値をもとに、行内の顧客情報や必要に応じた外部情報を組み合わせ、接点や紹介候補を根拠とともに提示します。誰の情報を、どの範囲で使えるかは同意に基づいて管理し、実際に紹介するかは担当者が判断します。

想定シナリオ
従来誰と誰が合うかは記憶・勘に依存。紹介機会が見過ごされる。
資料を手作業で収集経験と勘で取捨準備が浅いまま/見送り
NazunaAIが利用可能な情報から候補を発掘し、人が紹介を判断する流れに。
AI が担当課題・提供価値を構造化同意範囲で利用可能な情報と突き合わせ候補と根拠を提示
ここは人担当者が確認・判断記録
狙う指標(想定)マッチング候補の発掘数紹介機会の見過ごし減少紹介・面談につながった件数
信頼の担保
  • 同意に基づく利用
  • アクセス権限・利用範囲の管理
  • 承認は人
  • 監査ログ
Focus 03想定シナリオ

稟議審査の支援

審査の論点を、根拠とともに素早く把握する。

状況 · Situation

稟議・与信の審査では、財務資料・担保・業績推移・関連先など、多くの材料を読み解き、論点を整理する必要があります。準備の負荷が大きく、案件や担当者によって確認すべき論点にばらつきが出やすい領域です。

Nazuna がすること · What Nazuna does

財務資料や担保情報などをもとに、添付資料の不足や整合性を確認し、論点と根拠を要約して提示します。見極めと最終的な与信判断は、つねに審査役・銀行員に残します。

想定シナリオ
従来資料の読み解きに時間。案件ごとに論点が異なり、抜け漏れが起きやすい。
資料を手作業で収集経験と勘で取捨準備が浅いまま/見送り
NazunaAIが論点と根拠を整理し、人が審査・判断する流れに。
AI が担当資料を確認整合性をチェック論点・根拠を整理
与信判断は人担当者が確認・判断記録
狙う指標(想定)審査準備の時間論点整理の網羅性差し戻しの減少
信頼の担保
  • 参照元リンク
  • 与信判断は人
  • 承認者・日時を記録
  • 監査ログ
  • 自動実行なし

今後について · What's next

面談準備や顧客理解の蓄積など、隣接する業務にも、検証を経て順次広げていきます。何から始めるかは、現場の業務をうかがいながら決めます。

貴行・貴庫の業務で、どこから始めるか。

貴行・貴庫の現場ではどう効くか、具体的にご相談ください。