AIを問う・建設銀行はどのようにして顧客担当者のサービス顧客数を2万人超に実現しているのか？中経記者 ヤン・ジンシン 北京報道3月27日、建設銀行は2025年の業績発表会を開催した。これまでと異なるのは、国有の大手銀行による人工知能（AI）の活用が、今回取り上げられた重点的な話題の1つになったことだ。建設銀行の年次報告書のデータによれば、2025年末時点で同行の営業収入は7610.49億元に達し、前年同期比1.88%増となった。手数料および報酬の純収入は1103.07億元で、前年同期比5.13%増。純利益は3397.9億元で、前年同期比1.04%増。親会社帰属の純利益は3389.06億元で、前年同期比0.99%増。不良債権比率は1.31%で、前年同期比で0.03ポイント低下した。引当金カバー率は233.15%で、2024年同期と同水準。『中国経営报』の記者は、建設銀行のこの鮮やかな「成績表」の背後には、同行が小売（リテール）業務を大きく拡大してきたこととの密接な関係があることに注目した。現在、建設銀行の個人顧客数はすでに7.85億人を超え、信用供与（与信）の投下額はさらに9万億元にまで達している。一方で、多くの個人向けローン業務、ウェルスマネジメント業務、プライベートバンキング業務などの小売業務はいずれも「顧客ごとにカスタマイズ（量に応じた最適化）」が必要であり、その中で人工知能が重要な役割を果たしている。**小売業務の優位性を固める**建設銀行の行長である張毅氏によれば、同行の2025年は「重点分野のローンがすべて二桁成長を実現」し、実体経済の発展を効果的に支え、「金融の『5つの大きな文章』」を実践した。データによれば、2025年末時点で建設銀行のテクノロジー・ローン残高は5.25万億元で、増加率は18.91%。グリーンローン残高は6万億元で、増加率は20.54%。包摂的金融（普惠金融）ローン残高は3.83万億元で、増加率は12.37%。デジタル経済の中核産業向けローン残高は8919.26億元で、増加率は18.7%。年金のカストディ（資産保全・管理）規模は2.06万億元で、増加率は16.87%に達した。同銀行によれば、建設銀行の2025年の貸付および前払（ローンおよび担保付き前払）の総規模は27.7万億元超で、そのうち国内の法人向けの貸付および前払規模は15.69万億元で、前年同期比8.7%増となった。内訳として、製造業向けの貸付は3.52万億元で、増加率は15.83%。戦略的新興産業向けの貸付は3.52万億元で、増加率は23.46%。同時に、建設銀行は6594のデジタル・サプライチェーンの中核企業の産業チェーンに属する19.17万社のチェーン企業に対し、1.32万億元の資金支援を提供した。しかし、こうした対公（法人向け）業務と比べて、張毅氏は小売業務のほうが資本の占用と収益率の面でより優位だと考えている。同氏は明確に次のように述べた。「建設銀行の国内個人向け貸付残高は9万億元。この種の資本占用が低く、リターンが高い業務の比率は32.59%で、業界内で先頭水準にある。」利益への貢献の観点から見ると、建設銀行の2025年の個人向け貸付の収益率は、法人向けのそれよりもなお大幅に高い。同行が開示した2025年年次報告書に記載のデータによれば、建設銀行の2025年の法人類似の貸付収益率は2.76%であるのに対し、個人向け貸付収益率は3.15%。さらに、ウェルスマネジメント業務、カード（銀行カード）やクレジットカード業務などの小売業務も、非利息収入の増加を力強く押し上げることができる。実際、記者は同年次報告書の中で、小売業務には見栄えのするデータが少なくないことを見つけた。すなわち、同行の個人事業ローン規模は1.32万億元で、前年同期比28.77%増。個人消費ローンは6831.74億元で、前年同期比29.41%増となった。建設銀行の副行長である唐朔氏はこれを評価し、「個人消費ローンはすでに3年連続で、新規の追加が1000億元を超えている」と述べた。加えて、建設銀行の個人顧客の総数は7.85億人に達し、個人顧客の金融資産の運用残高は23万億元超。ウェルスマネジメント顧客数も二桁成長を実現している。**AI活用「6つの分野」**「銀行の顧客担当者が顧客をサービスする過程で、頭脳の記憶量は20人、30人、さらには100人の顧客を対応できます。しかし、『幫得助理（サポート・アシスタント）』システムがあれば、2万人以上の顧客を管理できます。」建設銀行の副行長である雷鸣氏が述べた。いわゆる「幫得助理（サポート・アシスタント）」システムとは、建設銀行が顧客担当者のために開発した人工知能アプリケーションで、小売と包摂（普惠）の2つの業務に適用され、銀行の顧客担当者に対して顧客インサイト、商品推薦、財務分析、顧客への働きかけ（到達）などの支援を行う。建設銀行は、同行が数値化・知能化（デジタル・インテリジェンス）への転換を積極的に推進し、個人顧客担当者に「デジタル・ツイン（デジタルの分身）」を配備して、人工知能技術を顧客担当者の業務フローに深く統合し、ニーズの洞察、資産配分などのコアとなる業務シーンを軸に複数の垂直分野のスマート・エージェントを構築したと説明している。データ駆動とインテリジェント分析により、顧客担当者が顧客の潜在的なニーズを正確に把握し、マーケットチャンスを「より正確に見通す」ことを実現する。専門的な商品分析能力により、顧客担当者が差別化された金融サービスを提供できるよう後押しし、資産計画を「より良くサービスする」ことを確実にする。業務フローモデルによる自動化処理により、顧客担当者の業務処理にかかるタイムラグを短縮し、顧客の要求への「より迅速な対応」を実現する。『幫得助理（サポート・アシスタント）』の幅広い活用により、個人顧客担当者チームの数値化・知能化によるサービス能力が顕著に向上し、顧客対応の有効性と品質の双方で二重の向上を実現し、揺るぎないテクノロジー能力で小売業務の高品質な発展を力強くけん引する。同銀行によれば、現在建設銀行は個人顧客の直営（ダイレクト）において「洞察—マッチング—交付（デリバリー）」の運営クローズドループを構築しており、オンラインでの顧客サービスは7400万件超にのぼる。人工知能アプリケーションの構築を体系的に推進しており、人工知能の大規模モデル技術はグループ398のシーンアプリケーションに対して規模化して賦課（提供）されている。雷鸣氏は、「現在、建設銀行はAI分野においてDeepSeek、通义千问などの最先端のアルゴリズムモデルをすでに導入しており、400のプロダクトアプリケーションを構築している。スマート・マーケティング、スマート・カスタマーサービス、スマート投資助言（投顧）、スマート・オペレーション、スマート・マネジメント、スマート・リスク管理（風控）の6つの分野を全面的にカバーしている」と述べた。同銀行によれば、現在建設銀行は与信業務において「与信審査の全プロセスAI適用」を推進しており、「AI支援＋専門家の意思決定」という与信審査の審査モデルを構築し、技術革新により与信審査の質と効率をともに高めるとしている。このアプリケーションは、公私両領域のデータを含む与信審査の専門知識ベースに基づく。多モーダルの大規模モデルの自主的な認識・計画能力に依拠し、過去の審査事例や優れた専門的研究などの各種の媒体を通じて、経験豊富な審査専門家の暗黙の経験を十分に練り上げ、それを思考連鎖などの明示的な能力ベースへ転化させる。同時に、同種業務のコアとなるリスクポイントと本行の差別化された与信戦略を整理し、リスク嗜好（リスク許容度）の伝達を全プロセスで円滑にする。さらに、この技術の適用では、1分以内に5つのモジュールを含む格付け審査意見のドラフト原稿を生成でき、総合融資業務における政策遵守性を自動照合して、10ページ超の審査意見ドラフト原稿を作成できる。生成比率の最大は90%で、審査担当者が少し補完するだけで提出できる。データによれば、「与信審査の全プロセスAI適用」実施後、建設銀行の2025年の人工審査業務量は増えたものの、審査の平均純用時は逆風にもかかわらず30%以上減少した。（編集：張漫游 審査：何莎莎 校正：燕 郁霞）
個人信用貸付9兆元 建設銀行幹部詳細解讀AI応用
AIを問う・建設銀行はどのようにして顧客担当者のサービス顧客数を2万人超に実現しているのか？
中経記者 ヤン・ジンシン 北京報道
3月27日、建設銀行は2025年の業績発表会を開催した。これまでと異なるのは、国有の大手銀行による人工知能（AI）の活用が、今回取り上げられた重点的な話題の1つになったことだ。
建設銀行の年次報告書のデータによれば、2025年末時点で同行の営業収入は7610.49億元に達し、前年同期比1.88%増となった。手数料および報酬の純収入は1103.07億元で、前年同期比5.13%増。純利益は3397.9億元で、前年同期比1.04%増。親会社帰属の純利益は3389.06億元で、前年同期比0.99%増。不良債権比率は1.31%で、前年同期比で0.03ポイント低下した。引当金カバー率は233.15%で、2024年同期と同水準。
『中国経営报』の記者は、建設銀行のこの鮮やかな「成績表」の背後には、同行が小売（リテール）業務を大きく拡大してきたこととの密接な関係があることに注目した。現在、建設銀行の個人顧客数はすでに7.85億人を超え、信用供与（与信）の投下額はさらに9万億元にまで達している。一方で、多くの個人向けローン業務、ウェルスマネジメント業務、プライベートバンキング業務などの小売業務はいずれも「顧客ごとにカスタマイズ（量に応じた最適化）」が必要であり、その中で人工知能が重要な役割を果たしている。
小売業務の優位性を固める
建設銀行の行長である張毅氏によれば、同行の2025年は「重点分野のローンがすべて二桁成長を実現」し、実体経済の発展を効果的に支え、「金融の『5つの大きな文章』」を実践した。
データによれば、2025年末時点で建設銀行のテクノロジー・ローン残高は5.25万億元で、増加率は18.91%。グリーンローン残高は6万億元で、増加率は20.54%。包摂的金融（普惠金融）ローン残高は3.83万億元で、増加率は12.37%。デジタル経済の中核産業向けローン残高は8919.26億元で、増加率は18.7%。年金のカストディ（資産保全・管理）規模は2.06万億元で、増加率は16.87%に達した。
同銀行によれば、建設銀行の2025年の貸付および前払（ローンおよび担保付き前払）の総規模は27.7万億元超で、そのうち国内の法人向けの貸付および前払規模は15.69万億元で、前年同期比8.7%増となった。内訳として、製造業向けの貸付は3.52万億元で、増加率は15.83%。戦略的新興産業向けの貸付は3.52万億元で、増加率は23.46%。同時に、建設銀行は6594のデジタル・サプライチェーンの中核企業の産業チェーンに属する19.17万社のチェーン企業に対し、1.32万億元の資金支援を提供した。
しかし、こうした対公（法人向け）業務と比べて、張毅氏は小売業務のほうが資本の占用と収益率の面でより優位だと考えている。同氏は明確に次のように述べた。「建設銀行の国内個人向け貸付残高は9万億元。この種の資本占用が低く、リターンが高い業務の比率は32.59%で、業界内で先頭水準にある。」
利益への貢献の観点から見ると、建設銀行の2025年の個人向け貸付の収益率は、法人向けのそれよりもなお大幅に高い。同行が開示した2025年年次報告書に記載のデータによれば、建設銀行の2025年の法人類似の貸付収益率は2.76%であるのに対し、個人向け貸付収益率は3.15%。さらに、ウェルスマネジメント業務、カード（銀行カード）やクレジットカード業務などの小売業務も、非利息収入の増加を力強く押し上げることができる。
実際、記者は同年次報告書の中で、小売業務には見栄えのするデータが少なくないことを見つけた。すなわち、同行の個人事業ローン規模は1.32万億元で、前年同期比28.77%増。個人消費ローンは6831.74億元で、前年同期比29.41%増となった。建設銀行の副行長である唐朔氏はこれを評価し、「個人消費ローンはすでに3年連続で、新規の追加が1000億元を超えている」と述べた。
加えて、建設銀行の個人顧客の総数は7.85億人に達し、個人顧客の金融資産の運用残高は23万億元超。ウェルスマネジメント顧客数も二桁成長を実現している。
AI活用「6つの分野」
「銀行の顧客担当者が顧客をサービスする過程で、頭脳の記憶量は20人、30人、さらには100人の顧客を対応できます。しかし、『幫得助理（サポート・アシスタント）』システムがあれば、2万人以上の顧客を管理できます。」建設銀行の副行長である雷鸣氏が述べた。
いわゆる「幫得助理（サポート・アシスタント）」システムとは、建設銀行が顧客担当者のために開発した人工知能アプリケーションで、小売と包摂（普惠）の2つの業務に適用され、銀行の顧客担当者に対して顧客インサイト、商品推薦、財務分析、顧客への働きかけ（到達）などの支援を行う。
建設銀行は、同行が数値化・知能化（デジタル・インテリジェンス）への転換を積極的に推進し、個人顧客担当者に「デジタル・ツイン（デジタルの分身）」を配備して、人工知能技術を顧客担当者の業務フローに深く統合し、ニーズの洞察、資産配分などのコアとなる業務シーンを軸に複数の垂直分野のスマート・エージェントを構築したと説明している。データ駆動とインテリジェント分析により、顧客担当者が顧客の潜在的なニーズを正確に把握し、マーケットチャンスを「より正確に見通す」ことを実現する。専門的な商品分析能力により、顧客担当者が差別化された金融サービスを提供できるよう後押しし、資産計画を「より良くサービスする」ことを確実にする。業務フローモデルによる自動化処理により、顧客担当者の業務処理にかかるタイムラグを短縮し、顧客の要求への「より迅速な対応」を実現する。『幫得助理（サポート・アシスタント）』の幅広い活用により、個人顧客担当者チームの数値化・知能化によるサービス能力が顕著に向上し、顧客対応の有効性と品質の双方で二重の向上を実現し、揺るぎないテクノロジー能力で小売業務の高品質な発展を力強くけん引する。
同銀行によれば、現在建設銀行は個人顧客の直営（ダイレクト）において「洞察—マッチング—交付（デリバリー）」の運営クローズドループを構築しており、オンラインでの顧客サービスは7400万件超にのぼる。人工知能アプリケーションの構築を体系的に推進しており、人工知能の大規模モデル技術はグループ398のシーンアプリケーションに対して規模化して賦課（提供）されている。
雷鸣氏は、「現在、建設銀行はAI分野においてDeepSeek、通义千问などの最先端のアルゴリズムモデルをすでに導入しており、400のプロダクトアプリケーションを構築している。スマート・マーケティング、スマート・カスタマーサービス、スマート投資助言（投顧）、スマート・オペレーション、スマート・マネジメント、スマート・リスク管理（風控）の6つの分野を全面的にカバーしている」と述べた。
同銀行によれば、現在建設銀行は与信業務において「与信審査の全プロセスAI適用」を推進しており、「AI支援＋専門家の意思決定」という与信審査の審査モデルを構築し、技術革新により与信審査の質と効率をともに高めるとしている。このアプリケーションは、公私両領域のデータを含む与信審査の専門知識ベースに基づく。多モーダルの大規模モデルの自主的な認識・計画能力に依拠し、過去の審査事例や優れた専門的研究などの各種の媒体を通じて、経験豊富な審査専門家の暗黙の経験を十分に練り上げ、それを思考連鎖などの明示的な能力ベースへ転化させる。同時に、同種業務のコアとなるリスクポイントと本行の差別化された与信戦略を整理し、リスク嗜好（リスク許容度）の伝達を全プロセスで円滑にする。さらに、この技術の適用では、1分以内に5つのモジュールを含む格付け審査意見のドラフト原稿を生成でき、総合融資業務における政策遵守性を自動照合して、10ページ超の審査意見ドラフト原稿を作成できる。生成比率の最大は90%で、審査担当者が少し補完するだけで提出できる。
データによれば、「与信審査の全プロセスAI適用」実施後、建設銀行の2025年の人工審査業務量は増えたものの、審査の平均純用時は逆風にもかかわらず30%以上減少した。
（編集：張漫游 審査：何莎莎 校正：燕 郁霞）