業績会が話題沸騰、銀行業のAIコンペティションが深みにはまる

かつては何時間も行列に並び、複雑な書類に記入しなければならなかった融資業務も、いまではスマホバンキングアプリを軽く操作するだけで、数分以内に正確に上限額と金利が通知されるようになった。銀行の窓口では、窓口担当者とAIアシスタントがリアルタイムで対話し、業務上の難題を解きほぐしている。「シリコン基の同僚（“硅基同事”）」は、フロントラインの従業員にとって欠かせない仕事の相棒となった。国有の大手行から地方銀行まで、トップ層の戦略設計から現場での具体的な展開まで、AIはあらゆる方面に浸透する勢いで、銀行を「人治」から「技治」へと飛躍させている。直近に相次いで開催された各種銀行の業績発表会では、幹部が頻繁にAI戦略に言及しており、AI主導の産業変革はすでに全面的に展開されている。この変革は、銀行のビジネスモデルや協業のあり方を作り替えるだけでなく、金融サービスを本質へと引き戻し、サービスの射程を無限に伸ばし、サービスの粒度を絶えず細分化している。だが、機会と課題は表裏一体であり、AI競争が深い水域に入る一方、データのサイロ、プライバシー保護、規制への適応などの難題はなお早急に解決が必要だ。

「ツール係」から「シリコン基の同僚」へ

銀行業務の複雑さが継続的に高まるなかで、AIアシスタントは「知識のサイロ」を解きほぐし、フロントラインのサービス能力を高めるためのカギになっている。2025年度の業績発表会で、中国建設銀行の副行長レイ・ミン（雷鸣）は一連のデータを明かした。2025年末時点で、中国建設銀行の拠点における問い合わせ対応プロセスにおいて、AIアシスタントのカバー率はすでに99.42%に達しており、日平均のアクセス数は10万人超となっている。

これは、従業員が業務上の難題に直面して本部や管理部門に助けを求めるとき、ほとんどのケースで人工知能がまず解決策を提示するということだ。「最強の頭脳」を持つこのスーパー・メンターは、いつでも待機し、忍耐強く、年中無休であり、銀行内部の協働のあり方を変えつつある。

工商銀行の「工銀智涌」大規模言語モデルの技術体系においても、変化は特に顕著だ。同行は30以上の業務領域で規模化して500以上のAIアプリケーションを導入しており、AIのデジタル従業員が担う年間作業量は5.5万人年に上る。これらの、報酬を要しない「従業員」は、7×24時間の作業を止めることなく行い、大きな業務負荷を分担している。招商銀行は大規模モデル技術を活用して財務経費精算の質と効率を高め、昨年末までにペーパーレスの精算申請書140.85万件を処理し、前年同期比23.76%増となった。興業銀行ではAIプログラミング・アシスタントが研究開発担当者の90%をカバーしており、晨夕会のエージェント・アシスタントは1500以上の部門および機関の拠点をカバーしている。

AIは、銀行の各部署の従業員にとって欠かせない「仕事の相棒」となっている。招商銀行はリテール部門でリテール向けの一連の「小助（“小助”）」を構築し、顧客運営、運営分析、ウェルス・投資研究（投研）などの場面で、顧客担当者および中台チームに継続的に能力を付与している。ホールセール部門では「CRM小助」を構築し、法人顧客担当者の顧客サービスの質と効率の向上を後押しする。リスク部門では「リスク小助」を構築し、作業プロセスに組み込み、インテリジェントなリスク管理を実現する。オペレーション部門では「営小助」を構築し、デジタルアシスタント、運営の知識に関する質疑応答、業務のインテリジェントな審査、インテリジェント・サービスの模擬練習、リスク事象のインテリジェントな分析などの場面でのアプリケーションを実現する。2025年末時点で、法人顧客担当者、融資担当者、運営担当者によるそれぞれの小助の利用者カバー率は、80.13%、80.32%、および100%に達している。

顧客に直接向き合うフロントラインの戦場では、AIは「サービス」の境界を再定義している。従来の銀行サービスは人件費に制約され、真の意味での個別最適化を実現することは難しかった。だが今、交通銀行はウェルスマネジメント・システムにAI商品解説、AIによる投研見解の補助生成といった機能を追加し、多くの顧客の個別ニーズに応じた資産配分需要を満たしている。平安銀行は「AI+T+Offline」サービスモデルをアップグレードし、AIアシスタント、スマート音声による架電アウトバウンドなどのデジタルツールの活用を強化し、遠隔バンキングのサービス効率を高めている。中信銀行は小規模モデル＋大規模モデルの能力を活用し、法人の口座開設や変更などの業務をオペレーションとして上流で回収し、新しい運営モデルを全面的に構築しており、業務の集約化による効率は2倍以上に向上している。

2025年度の業績説明会で、興業銀行の董事長リュ家進（吕家进）が述べた一連の発言は、今後のトレンドをさらに鮮明にした。彼の見解では、「AI時代において、シリコン基の生命は大量に炭素基の生命の仕事を代替し、ある種の人工知能エージェントに金融関連の知識（ファンド、リテール、同業など）を与えるだけで、1人の存在がそれぞれ複数の役割を演じられるようになる。今後、顧客担当者は会社向け、リテール向け、同業向けといったタイプの区分をしなくなる」。

AIが「行（銀行）」に入り込む：全領域への浸透

このAI「浸透戦」の中核ロジックは、銀行が従来の「人治」から効率的な「技治」への移行を実現することにある。

国有大手行の「空母級」からの転換、株式制銀行の俊敏な突破、地方銀行の精密なポジショニングまで、AIはもはや「ちょっとした付加価値」としての役割ではなく、業務の毛細血管にまで浸透する神経系になっている。

トップ設計の段階では、各行が相次いで駒を進めている。最新の年報開示データによれば、工商銀行は2025年にグループレベルで「領航AI+アクション」計画を実施し、投資・取引、マーケティングの新規獲得、リスク防止、運営効率化という4つの中核シーンに力を付与した。郵儲銀行は各支行に向けて10項目の24の汎用AI能力を開放し、「対外の全領域到達＋対内の全員効率化」という郵儲銀行の「AI2ALL」デジタル・エコシステムを形成した。

招商銀行は「AI First」理念を提起している。同行の戦略ボード上では、AIは「優先、先行、いち早く」といった位置づけに置かれている。トップ設計の変更は資源の流れも決める。リテール部門の「小助」であっても、ホールセール部門の「小助」であっても、AIは業務ニーズを待たず、能動的に組み込み、かつ業務プロセスを再構築する。

地方銀行も負けていない。すでに年報を開示している複数の銀行においても、AI戦略では重点的に筆が割かれている。重慶銀行は「重銀晓AI」ブランドのアプリケーションを構築し、全国でも最初のグループの一つとして、大規模モデルの「プライベート化＋金融シーンへの適応」を実現した城商行（都市商業銀行）の1社となった。青島銀行は《青島銀行デジタル化転換 新たな3カ年戦略計画》を策定しており、その中では「AI能力とデータ価値」の「2大スマート・エンジン」を構築すると言及している。瑞豊農商行もまた、2025年にオープンソースのフレームワークに基づいて全行レベルのAIプラットフォームを構築し、主要な業務ラインをカバーするエージェントのアプリケーション・エコシステムを形成することを明確にしており、AI能力の構築はすでに規模化されたアプリケーション段階に入っている。

AIはまた、業績発表会での高頻度のキーワードともなっている。将来を見据え、次の段階で「数智工行（デジタル＆インテリジェント化された工商銀行）」を構築するための重点業務に関して、工商銀行の副行長チャオ・グイド（赵桂德）は、「領航AI+」アクションを継続的に実施し、智能、智慧、智算、智享の4つの面に焦点を当てると指摘している。加えて、金融インテリジェント・エージェントを革新的に構築し、テクノロジーの位置づけを裏方の支えから前線の駆動へと転換する。さらに「1顧客1アドバイザー」のサービスモデルを加速的に構築し、AIを銀行と顧客を最も直接に結ぶブリッジにする。

交通銀行の副行長チャオ・ビン（钱斌）は、AIが単点アプリケーションから全面的な融合への転換を推進することを明確にしている。彼が提起した、テクノロジー自身の能力構築を強化し、サービス業務と従業員を深く結び付け、サービス市場と顧客をアップグレードし、インテリジェントなリスク防止・制御の水準を高めることは、AIがすでに銀行のトップ設計に深く組み込まれ、コスト削減・品質向上・効率化を駆動する新質の生産力になっていることを明確に示している。

蘇商銀行の特約研究員ウー・ゼウェイ（武泽伟）は、AIの自律的な意思決定、リアルタイム対応、インテリジェントな学習能力が、銀行の業務モデルを全面的に作り変えることになると述べている。これには、顧客体験のアップグレードが含まれる。AIは多様なモーダルのインタラクションと個別化サービスにより、銀行と顧客のつながり方を再定義し、顧客の全期間にわたる伴走、個別化されたウェルスマネジメント、リアルタイムの反不正詐欺のモニタリングなどを実現できる。リスク管理のアップグレードでは、AIがリスク制御を「事後対応」から「リアルタイムの遮断＋予測の早期警戒」へと移し、信用評価の刷新、複雑な詐欺の識別、コンプライアンスの自動化を実現し、全プロセスの防護網を構築できる。運営効率のアップグレードでは、AIが銀行の業務プロセスを「無接触」および「自適応」へと進化させ、組織の生産力を解放し、プロセスの自動化、意思決定の科学化、組織知の進化などを可能にする。

これらの課題は未解決のまま

アーキテクチャの進化、全面的な融合、そしてスマートな意思決定へと至るまで、銀行業界のAI競争はすでに深い水域に入っている。

技術の活用をより安全で、制御可能にするにはどうすればよいのか、という問題が、銀行業界の数智化転換における最優先の検討要素になっている。工商銀行の行長リュウ・ジュン（刘珺）は業績会で、技術活用の前提条件を率直に述べた。「工商銀行が用いる技術は比較的新しい技術ではあるが、この技術は必ず市場検証、そして我々の内部の強力な検証能力による検証を経なければならない。さもなければ、この技術を慌ただしくシステムの上に載せることなどできない。なぜなら、顧客のプライバシー保護と情報セキュリティは銀行にとって最も重要な責任だからだ」。リュウ・ジュンはさらに、「したがって、工商銀行は先進技術を運営プロセスに統合する際、システム検証を前提条件としなければならない」と強調した。

谷凌云（谷凌云）副行長は、「安全の防壁をより盤石にし、適度に先行してインテリジェントな計算能力を配置し、新型のセキュリティ技術を導入して、AIアプリケーションの安全性、信頼性、制御可能性を確実にする」と述べている。

チャオ・グイド（赵桂德）もまた、統治の有効性を高め、AIアプリケーションの全チェーン・プロセスにわたる安全防御体制を構築し、テクノロジー基盤インフラの安全、データ安全、モデル安全、アプリケーション安全などの領域を効果的にカバーすると語った。

招联首席研究員ドン・シーミャオ（董希淼）によれば、人工知能のアプリケーションは業務、組織、認知のレベルで前向きな変革を促すだけでなく、技術、規制、人材の面でも新たな問題をもたらしている。技術面では、データ側が断片化したデータエコシステムによって形成される「データのサイロ」がモデルの偏りを招くし、トレーニング過程でのデータのプライバシーと安全の保護も早急に解決すべき課題だ。アルゴリズム面では、不透明なモデルの意思決定プロセスや生成系人工知能の「幻覚」のリスクが、アプリケーションの難易度をさらに引き上げる。さらに、ネットワークセキュリティに対する脅威も強化されている。規制面では、一方で、現行の金融監督の枠組みは主に従来のビジネスモデルを対象に設計されており、人工知能技術により駆動される新興の業態に対して有効な規制手段が不足している。さらに他方で、国際的な金融機関は、異なる司法管轄による監督基準の差がもたらすコンプライアンス上の課題に直面している。

北京商報記者 宋亦桐

（編集：钱晓睿)

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