金融機関のAI活用：始め方と注意

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銀行・信用金庫・保険会社・証券会社などには、規程に沿った正確な事務と丁寧な説明が求められます。AIは文書の作成や検索の手間を減らせる一方、誤った案内や情報の漏えいは顧客の信頼に直結します。経営者・企画の担当者の方に向けて、始め方と注意点をまとめます。

金融機関には、どんな業務と課題がありますか？

共通して多い業務は、問い合わせへの対応、融資の審査と稟議書などの作成、規程・通達を調べながら進める事務、不正の検知とリスク管理、紙やPDFの書類の読み取りと入力です。課題は、必要な情報を規程から探す時間、文書の作成と確認の負担、限られた人手で顧客対応の質を保つことです。

金融庁が2025年3月に公表したAIディスカッションペーパー（第1.0版）では、アンケートに回答した130社の9割以上が、従来型のAIまたは生成AIをすでに活用していると整理されています。2026年3月3日には、2025年6月〜12月の「金融庁 AI官民フォーラム」の知見をもとに改訂した第1.1版が公表されました。第1.1版は、2024年11月の調査の時点ではほとんど行われていなかった顧客向けサービスへの利用について、範囲や条件を絞ったサービスの提供や、その検討が行われる段階に至っていると整理しています。

AIが役立つのは、どんな場面ですか？

① 文書の要約・翻訳：ディスカッションペーパー（第1.0版）でも、生成AIの利用は文書の要約・翻訳・社内のFAQなどの社内利用にとどまっている先が多いと整理されています。

② 規程・マニュアルの検索：回答に根拠の文書を示す仕組みにすると、確かめやすくなります（RAGの基本）。

③ 社内文書の下書き：ディスカッションペーパー（第1.0版）では、稟議書の下書きやコールセンターの業務の支援は、顧客対応への間接的な利用に分類されています。

④ 書類の読み取り：OCR（光学文字認識）で入力の手間を減らします（書類の読み取り）。

⑤ 不正の検知・審査の補助：従来型のAIは、不正の検知や与信の審査にも使われています。結果の説明や偏りの確認を含めて設計します（偏りの確かめ方）。

ディスカッションペーパー（第1.0版）では、生成AIを顧客に直接使う例はごく限定的と整理されていました。第1.1版は顧客向けサービスの検討が進んでいるとしたうえで、リスクを減らす取組の例を、提供前の「設計と事前検証」、提供時の「顧客への適切な説明・注意喚起」、提供後の「検証・モニタリング」、全体を支える「ガバナンス」の4つの局面に分けて示しています。事務的な手続きから始めて範囲を広げる進め方や、顧客がいつでも人の対応へ移れるようにすることも例に挙げられています。まずは社内向けの業務から始め、確認の流れを固めてから顧客に近い業務へ広げるのが現実的です。

金融庁は、どんな論点を挙げていますか？

AIディスカッションペーパー（第1.0版）は、課題として、データの整備の遅れ、外部の事業者への依存とそのリスクの管理、投資の効果の説明の難しさを挙げています。生成AIによって難しくなった課題は、説明可能性（結論の根拠を示しにくい）、公平性・偏り（学習のデータなどに由来する偏り）、モデルのリスク管理（体系的な評価の指標が未確立）、個人情報の保護（学習のデータに個人情報が混ざるおそれなど）、サイバーセキュリティ（細工した指示を与えるプロンプトインジェクションや、学習のデータを汚す攻撃など）です。

生成AIに特有の課題としては、ハルシネーション（事実と違う内容の生成）、詐欺やディープフェイクなど金融犯罪への悪用、本人確認のすり抜けなどが挙げられ、ハルシネーションには人の確認を含む業務の設計などで対応する考え方が示されています。

金融庁は、リスクの程度はユースケースや導入の方法によって異なるとし、過度に萎縮せず挑戦することへの期待を示しています。法令の解釈の相談には、FinTechサポートデスクなどの窓口が案内されています。

どんな法令・ガイドラインに注意しますか？

サイバーセキュリティ：金融庁の「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（令和6年10月4日）は、銀行・保険会社・金融商品取引業者・貸金業者・資金移動業者などが対象です。項目ごとに「基本的な対応事項」と「対応が望ましい事項」を分け、一律の対応ではなく、自社のリスクに見合った対策を取るリスクベースの考え方を求めています。項目には、サードパーティリスク管理（外部の事業者に関するリスクの管理）も含まれます。生成AIの記述はありませんが、外部のAIサービスを使う場合も、委託先のリスクの管理の考え方に照らして確かめておくと安心です（サプライチェーンのセキュリティ）。

個人情報の扱い：個人情報保護委員会と金融庁の「金融分野における個人情報保護に関するガイドライン」は、要配慮個人情報に加えて、労働組合への加盟、門地、本籍地、保健医療、性生活に関する情報を「機微（センシティブ）情報」とし、定められた場合を除いて取得・利用・第三者提供を行わないこととしています。また、個人データの取扱いを委託する場合は、委託先の監督が求められます。

個人情報保護委員会の注意喚起は、個人情報を含む指示を入力する場合は利用目的の範囲内かを十分に確かめること、本人の同意なく入力した個人データが回答の生成以外の目的で扱われると法令に違反するおそれがあることを示しています。入力前に、サービスの事業者が入力したデータを学習に使わないことなどを確かめます（生成AIと個人情報）。

システムの安全対策：目安に、金融情報システムセンター（FISC）の「金融機関等コンピュータシステムの安全対策基準」があります。金融庁の公表によると、2025年12月2日の金融庁とFISCの意見交換会で、FISCから安全対策基準などの改訂に向けた検討の状況と、生成AIの利活用について説明がありました。最新の版と改訂の内容は、FISCの公表でご確認ください。

どの順番で始めればよいですか？

① 任せない範囲を決める：顧客への最終的な案内、審査の判断、機微情報の扱いはAIに任せないと、社内で決めます。

② 使うサービスを確かめる：入力した情報の扱い、学習への利用の有無、保存の場所、再委託、事故のときの連絡を確かめます（委託先の確認リスト）。

③ 社内向けの業務で試す：顧客の情報を入力しない要約や規程の検索で1〜2か月ほど試し、手直しの量や根拠と食い違った回答の数を記録します。

④ 確認の手順を決めて広げる：誰がどの時点で出力を確かめるかを決め、記録を残してから顧客対応の支援などに広げます。

⑤ ルールにまとめて伝える：入力してよい情報・いけない情報と確認の手順を利用ルールにまとめ、職員に伝えます（入力してはいけない情報の一覧）。あわせて、AIを悪用したなりすましへの備えも見直します（なりすましへの備え）。

チェックリスト

• 顧客への最終的な案内と審査の判断はAIに任せないと決めている
• AIディスカッションペーパーの論点を、自社の使い方に照らして確かめている
• 機微（センシティブ）情報をAIに入力しない決まりがある
• 入力した情報が学習などに使われないかを確かめている
• 外部のAIサービスを、委託先のリスクの管理の対象に含めている
• AIの出力を根拠の文書と照らして確かめ、記録している
• AIを悪用したなりすましへの備えを見直している
• FISCの安全対策基準の改訂の状況を確かめている