スピードと可視性の向上
入力された文書や書面でのやり取りを、顧客応対やバックエンドの財務プロセスなどに役立つ実用的なデータやインサイトに変換します。
金融サービス
銀行業務および金融サービスにおけるインテリジェントな自動化
AI文書処理スキルがあれば、データを必要な結果に変え、本人確認手続き、KYC、貿易金融といったプロセスを迅速化することができます。銀行のデジタルトランスフォーメーションが今ここで始まります。
自社システムの情報を活用し、よりスマートで迅速なバンキングを実現
今日の銀行や金融機関は、現代のビジネスや消費者が求める卓越したエクスペリエンスを提供しながら、プロセスの効率を高め、運用コストを抑える革新的な方法を見つけなければなりません。
ABBYYは、AI、NLP、プロセスマイニングを含むインテリジェントな自動化技術により、金融サービスのビジネス迅速化を実現します。当社のMarketplaceで提供されるインテリジェントな文書処理スキルは、金融文書データをKYC/AML、資産管理、消費者金融、その他の重要なプロセスのための実用的な結果に変えます。
AI を活用したインテリジェントな文書処理により、新たな効率性への扉を開きます
プロセスの自動化を促進
人工知能と機械学習を使用したインテリジェントなデータの取得と抽出は、極めて高い精度を誇っています。
早速スタート
ABBYY Marketplaceでは事前に学習されたインテリジェントな文書処理スキルが用意されているので、すぐに最高精度のプロセスを実現することができます。
カスタマーサービスの改善
口座開設、クレジットカードやローンの申し込み、返済猶予、住宅ローンの借換え、緊急時の対応などを合理化・自動化します。
コンプライアンスの確保
コンプライアンスと犯罪検出のため、本人確認手続きからカスタマージャーニーに全体いたるまで、全顧客データおよび全申請データを追跡・監査します。
直観的な本人確認手続きを実現
顧客の期待と不正管理のバランスを取り、顧客の本人確認手続き、クレジット、ローン申請への迅速な対応を実現します。
AIの意思決定をすべて説明可能に：規制上の盲点を最小化
モデルリスク管理（MRM）プロセスは、他の業界では見られないレベルのガバナンス成熟度に達しています。しかし現在、新たな高度なAIモデルが金融サービス業界のガバナンスのルールを根本から変えています。
ソリューションブリーフ
7年連続7回目： エベレストグループ、PEAK Matrix®評価でABBYYをインテリジェント文書処理（IDP）製品のリーダーに選出
2025年の評価では、ABBYYのIDPソリューションが、複数のAIモデルを統合・最適化し、ドキュメント処理パイプラインの各段階においてリソースの使用を最小限に抑えつつ、効率的な成果を実現する能力が高く評価されました。
レポート
ABBYY Marketplaceで入手可能な金融サービス向けドキュメントスキル トップ7
金融サービスのためのインテリジェントな文書処理スキルは、銀行取引明細書、公共料金の請求書、IRSの源泉徴収票などに対して、数分で使用できるようになります。
チェックリスト
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ABBYYがどのように情報を活用して銀行のDXを支援しているのか、ご覧ください
KYCコンプライアンス
KYC/AMLの規制に違反した場合、銀行は数十億ドルの罰金と法的リスクを負うことになります。プロセスやコンテンツに存在する脆弱性を見つけ出し、最高レベルのKYCを実現しましょう。
住宅ローンの処理
大量の書類の処理が必要なプロセスを自動化することで、住宅ローンのプロセスを合理化します。すべてのローン書類に対し、入力時点で、プロセス・インテリジェンス、OCR、検証機能を駆使して、簡単で効率的なフローを実現します。
不正行為の防止 / リスク管理
皮肉なことに、プロセスの自動化が進むにつれ、金融機関は犯罪や詐欺、KYC違反に対して脆弱になる可能性が高まります。文書の検証および証明機能を最適化することで、脆弱性を改善し、不正文書からプロセスを保護することができます。
貿易金融
文書主体の貿易金融プロセスを合理化する包括的アプローチを採用しましょう。当社では、貿易金融の自動化に向けたエンドツーエンドのデジタルアプローチを通じて、収益改善、リスク低減、ペーパーレスへ向けた動きを支援しています。
口座サービスの提供
モバイルアプリやリモートアプリを導入して書類の処理を自動化することで、顧客と従業員のシームレスなやりとりを実現します。貴社の顧客は、必要な身分証明書や書類をリモートで簡単にキャプチャし、データを抽出して検証し、アプリケーションやシステムに送信することができます。
クレジット申込手続き
プロセス・インテリジェンスを使用してクレジット申請プロセスを近代化し、プロセスをエンドツーエンドで完全に発見、可視化、分析することで、どこが最も効率が悪いのかを特定することができます。クレジット申込書の取り込みと情報の抽出を自動化し、顧客へのクレジットカード発行を迅速化します。
非構造化文書のレビューと分析
複雑な財務文書内にあるデータを活用することで、リスクを軽減することができます。自然言語処理は、請求書、契約書、申請書、契約書、その他の顧客文書などの非構造化文書から貴重な情報を自動的に分析し、発掘します。
顧客のエクスペリエンスと満足度
企業・機関・団体内のすべての文書中心のプロセスを自動化し、加速することで、顧客の"今の期待"に応えます。オンボーディング、KYC/AML、資産管理、消費者金融など、ABBYYには事前に訓練されたスキルがあり、すぐに結果を出す準備ができています。
モデルリスク管理（MRM）
AIをスケールする準備はできていますか？ コストを増やさずにコンプライアンス能力を拡大する方法をご紹介します。新しい高度なAIモデルとプロセスマイニングにより、金融機関は透明性が高く、コンプライアンスに準拠したAIベースのプロセスを実現しています。
インテリジェント文書処理（IDP）を始めましょう
AIを活用した堅牢なプラットフォームと、あらゆるシナリオに対応したすぐに使えるドキュメントスキルを備えたABBYYなら、インテリジェントな文書処理で情報を簡単に活用できます。
あらゆる文書を処理する中核的なAIスキル
ABBYYのIDPプラットフォームは、中核的なAIスキルのセットから成り立っています。これは、あらゆる種類の文書処理の土台となるものです。定型、半定型、あるいは非定型データであるかは問わず、あらゆる種類のデータに対応しています。それらのデータには、機械印刷、手刷り、バーコード、サインやチェックボックスなどが含まれます。
素早いスタートを切るために学習済文書作成スキル
ABBYY Marketplaceでは、事前学習済みのドキュメントスキルが多数ラインアップされています。それらを利用すれば、銀行の明細書、公共料金の請求書、納税申告書、融資に関する文書など、金融関連の文書から情報をすぐに理解して抽出し、素早くROIを達成することができます。
ノーコード/ローコードの設計
当社のノーコード/ローコードの簡単なスキルデザイナーを使えば、ITに詳しくなくても、あらゆるタイプの文書に対応した文書スキルを設計・学習・公開することができます。文書が定型、非定型であるかどうかは問いません。
継続的な学習で精度を向上
ヒューマン・イン・ザ・ループのレビュー中に新しい文書のバリエーションや統計データが収集されるにつれて、ABBYY IDPのスキルはより賢く、より正確になっていきます。それにより、ビジネスプロセスは時間が経つにつれて、ますます効率的になり、人が介入する場面が減っていきます。
銀行・金融サービス向けの
すぐに使えるAI抽出モデルをご覧ください
Serimag、企業への金融支援の提供を迅速化
75%
プロセス全体を自動化した割合
6週間以上
プロジェクト展開
99%+
SLAの精度
「ABBYYとの長期的なパートナーシップにおいて、同社のインテリジェントなテクノロジーは、卓越した結果で常に私たちの期待に応えてくれました。そのおかげで、激動の時代を生き抜くべく、記録的なスピードでこのプロジェクトを展開することができました」
Explore automation in banking and financial services
ABBYYが選ばれる理由 ?
信頼性
1万社にも及ぶ企業が、極めて重要な文書をABBYYに委ねています。その中にはフォーチュン500に名を連ねる企業も数多く含まれています。ABBYYは10社以上のアナリスト企業からインテリジェント文書処理のマーケットリーダーとして選ばれています。さらに、6社のアナリスト企業からプロセスマイニングのリーダーとして選ばれました。
革新
ABBYYはローコード／ノーコードのプラットフォームでIDP市場に新たな旋風を巻き起こしました。30年を経た今、私たちがサポートする文書の種類、フォーマット、言語の数では他の追随を許しません。1兆ページを超える処理から継続的に学習し、常に最良の結果を提供します。
変革的
数十年にわたりAIに注力してきたことで、より速く、より強力で、より低い処理コストで結果を出すことができます。お客様が私たちをビジネスに活用していただくことで、従業員の生産性が400％向上し、業務上95%の自動化が実現し、数百万ドルのコスト削減が可能になります。
今すぐ、デモをリクエストしましょう！
ABBYYのインテリジェントオートメーションのデモンストレーションを予約して、貴社の業務効率化やコスト削減、顧客サービスの向上など、さまざまな課題を解決する方法をご覧ください。
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