上場銀行2025年「成績表」続々と明らかに 金融業界のAI応用にどのような傾向が見えるか？

ラジオ・中国中央テレビ局ネットワーク北京3月28日電（記者 宓迪）「人工知能と特色ある業務の深い融合を全面的に推進し、スマート投資顧問、双炭素管理、多資産の量的運用などのアプリケーションシーンの導入を加速する」。興業銀行は、近日公表した2025年の年次報告書でこのように言及した。

ラジオ・中国中央テレビ局ネットワークの財経記者は、上場銀行の2025年の「業績レポート」が間もなく順次明らかになってきていることに注目した。人工知能が急速に発展する現在、多くの銀行が年次報告書や業績発表会などの場で、金融テック能力の構築、つまりAI技術の発展やアプリケーションなどの関連トピックについて語っている。

分析によると、上場銀行が「人工知能＋金融」に力を入れることは、銀行業のデジタル化への転換が「情報化」から「数値知能化」へと進む新たな段階に入ったことを示す。今後に向けて、商業銀行は金融テック能力の構築において、コンプライアンスとリスク管理、防御、データガバナンスと標準化の構築、人材チームの構築などをしっかり行う必要がある。

平安銀行：「人工知能＋金融」は中核戦略の一つ

近日、平安銀行の副行長兼最高財務責任者である項有志は、同行の業績発表会で次のように述べた。AIの金融業界での活用は高い注目を集めている。新たな科学技術革命の時代においても、「人工知能＋金融」は平安銀行の中核戦略の一つである。

「この取り組みは永遠に変わらない。2つの側面だ」と項有志は述べた。ひとつは技術面での能力構築である。現状の人工知能を踏まえ、平安銀行はAIの技術とデータを強化しなければならない。これが2つの能力の土台だ。活用の部分では、平安銀行は主にデジタル社員、精密マーケティング、精密リスク管理に焦点を当て、これら3つを活用の主要な手掛かりとしている。最終的には、インテリジェントな運用、インテリジェントな経営、インテリジェントなリスク管理（管理を含む）などの面で、より大きな役割を発揮できるようにする。

項有志によると、これらの面は過去ずっと途切れることなく、特にここ1〜2年はこれらの領域に段階的に投資しており、同時に成果も継続的に示されてきた。たとえばコスト削減の面では、現在、小売部門にAIGCマーケティング・プラットフォームがある。このプラットフォームの中にある多くのクリエイティブ・コンテンツはデジタル人が自動生成しており、多くの人手を削減できている。ざっくり試算すると、昨年この分野で平安銀行はおおむね6000万の費用を削減したという。同氏は、総体として平安銀行は能力の土台について、絶えず継続的に反復し、テクノロジー能力の構築を強化している。能力構築の最終的な目的は、実際のマーケティング、経営、リスク管理のプロセスに活用していくことで、最後にはコスト削減、品質向上、効率向上を実現することにある。

中国信託銀行：テクノロジー能力がコア業務プロセスへ加速的に組み込まれている

記者が不完全ながら整理したところでは、人工知能を含む金融テック能力の構築を強化することは、商業銀行の主要な注力方向の一つとなっている。

「近年、当行は『先進的なデジタル・バンク』の戦略実行を一貫して推進してきた」と、中信銀行の副行長である谷凌云は先日の業績発表会で説明した。全体として、同行のテクノロジー能力はコア業務プロセスへ加速的に組み込まれており、コスト削減、効率向上、リスク抑制、優れた体験の4つの面で、実際に生産力を解き放っている。

谷凌云は例として、金融市場業務の面では、同行が自社開発した集中型量的取引プラットフォームを土台にしており、取引全体の自動化率はすでに80%超に達していると述べた。同行はまた、大モデルが量的戦略の生成を支援する仕組みをいち早く導入しており、戦略研究開発の効率は3倍に向上し、国際的な金先物を跨ぐ市場間の価格差を精確に捉えられるようになった。ミリ秒級の量的アルゴリズムにより全自動で発注でき、人手操作による遅延を効果的に回避でき、日次の取引量は2024年の10倍以上に達している。AI見積りボットは通貨、デリバティブ、現物債券、外貨の4大市場をカバーしており、効率は5倍以上向上し、連動して取引量は25%増加した。さらに、自社開発した評価（バリュエーション）アルゴリズムにより、外貨オプション、ストラクチャード預金などの主要デリバティブの自主評価を実現し、海外モデルへの依存を大幅に低減した。毎年の節約額は100万元超という。

谷凌云は、人工知能のアプリケーションの面では、同行の2025年の智算（インテリジェント計算）ハードウェア投資が5倍に増加し、統一されたAIミドル（AI中台）とGPU計算能力のクラスターをすでに構築していると紹介した。現在、小型モデルの月次呼び出し回数は約5億回、大型モデルの日次ピーク時の呼び出し回数は300万回超だ。

2026年および「第十五・五」期（2026-2030年）に向けて、谷凌云は、中信銀行は引き続き「テクノロジーで強くなる」目標に照準を合わせ、業界をリードする「数値知能化された銀行」の構築に尽力し、4つのことにしっかり取り組むと述べた。第一に、組織の運転をより円滑にする。第二に、データをより良く使えるようにする。第三に、人工知能をあらゆる隅々に溶け込ませる。第四に、安全の防壁をより強固にする。

AIは構造的変革の重要な推進力と見なされている

上場銀行が「人工知能＋金融」に力を入れることについて、南開大学の金融学教授である田利輝は、ラジオ・中国中央テレビ局ネットワークの財経記者に対し、これは銀行業のデジタル化が「情報化」から「数値知能化」へと進む新たな段階に入ったことを示していると述べた。これは、利ざやの縮小や業績面の圧力への対応として、必然の選択でもある。AIによるコスト削減と効率向上、ならびにリスク管理の精度向上も、コア競争力を再構築するための戦略的なポジショニングだ。

田利輝は、関連する事例を見ると、銀行はもはやAIを「ちょい足し」の補助ツールとして扱うのではなく、コア業務プロセスに全面的に組み込まれる生産力のエンジンとして見ていることが分かるとした。このトレンドは銀行業のコスト構造、サービスのモデル、競争の枠組みに深い変化をもたらす。今後の分化は、誰が本当にAI能力を持続可能な収益成長に転換できるかにかかってくる。

「現在、上場銀行はAIを構造的変革の重要な推進力と見なし、AIおよびその応用への投資を継続的に強化している」と、中国郵政貯蓄銀行の研究員である娄飛鹏は述べた。実情から見ると、銀行は膨大なデータを保有しており、AI活用において優位性がある。AIは、インテリジェントなリスク管理、自動化されたカスタマーサービス、精密マーケティングなどを通じて、単位あたりの運営コストを大幅に引き下げ、新たな収入源を切り開くことができ、それによって銀行業のインテリジェント化・軽資本モデルへの転換を後押しする。

今後に向けて田利輝は、商業銀行がAI能力の構築を加速する際、重点的に4つの次元を捉えるべきだと提案した。第一に、戦略として「やるべきことはやり、やらないことも決める」こと。AI投資は非常に大きく、必ず価値を生みやすい中核的なシーンに集中すべきで、風控（リスク管理）、マーケティング、運営といった領域であって、技術を「大も全も」とむやみに追うべきではない。第二に、データ・ガバナンスは根本である。AIモデルの精度はデータ品質に強く依存しており、銀行は内部のデータ孤島をつなぎ、統一されたデータ標準とガバナンス体系を確立しなければならない。第三に、技術と業務を深く融合させること。「二枚舌（表裏の分離）」現象を避けるために、テクノロジー側の人材に業務を理解させ、業務側の人材にはAIを理解させ、協同的な反復を可能にする機敏な仕組みを形成する。第四に、リスクとコンプライアンスは決して片方に偏ってはならない。AIモデルの「ブラックボックス」特性、アルゴリズムのバイアス、データセキュリティといった問題は、事前に統制し、説明可能で監査可能なAIガバナンスの枠組みを構築する必要がある。戦略の協調、シーンの価値、安全の下限、そして人材エコシステムに照準を合わせ、実体経済に資することを指向として、AIを「技術的な見どころ」から確実に「経営面の実績」へと転換させる。

娄飛鹏は記者に対し、商業銀行が金融テック能力の構築を進めるにあたり、第一にコンプライアンスとリスク防止・管理を強化し、コンプライアンスが技術の優位性を効果的に活用できるようにすること。第二に、データガバナンスと標準化の構築を強化し、情報の孤島を打破し、反欺詐（詐欺対策）のデータの流通効率を高めること。第三に、人材チームの構築を強化し、組織機構の転換にしっかり取り組むこと、だと述べた。