銀行業務における会話型AI：ユースケース、メリット、事例

金融機関の営業時間は短く制限も多いため、顧客の勤務時間や授業時間と重なりがちです。銀行に会話型AIを導入すれば、運用コストを増やさずに24時間365日のサービスを提供し、このギャップを埋められます。営業時間中も、AIエージェントが日常的な質問への回答、本人確認、さらには支払いに関する異議申し立てへの対応まで担い、長い待ち時間を短縮します。

こうした自動化サービスのコスト効率と顧客体験の向上により、会話型AIは銀行業務に欠かせない存在となりました。ただし、チャットボットが急速に普及することが必ずしもメリットになるとは限りません。米国消費者金融保護局（CFPB）は2023年、米国の上位10行がすでに業務フローにチャットボットを導入し、米国人の3分の1以上がこれらのボットを利用したことがあると報告しました。一方で、CFPBはボットの性能上の問題も指摘しており、実際に問題を解決することと、人への引き継ぎを明確にすることが一層重要だと示しています。

このガイドでは、銀行における会話型AIの概要と、機密データを保護しながら顧客対応に人間らしい対話を取り入れるため、現代の金融チームが大規模なサポート体制を構築する方法を解説します。また、銀行が利用するAI技術の種類や、各チャネルで成果を測定する方法も紹介します。

まとめ

• 銀行の会話型AIは、自然言語による依頼を処理するエージェントを活用し、顧客に24時間365日のサポートを提供します。
• 顧客は会話型バンキングを利用して、日常的な問い合わせの解決や、対応中の口座問題に関する進捗確認などをすばやく行えます。
• 安全な会話型バンキングシステムは、厳格なサイバーセキュリティプロトコルを採用し、SOC 2 Type II、ISO 27001、PCI DSSへの準拠を維持することで金融データを保護します。
• 運用責任者は、初回問い合わせ解決率やエスカレーション頻度などの主要指標を測定し、銀行チャットボットの各ユースケースにおけるパフォーマンスを追跡します。
• 効果の高いチャットボットのユースケースには、口座開設、支払いリマインダー、異議申し立ての受付、不正利用アラートなどがあります。
• 音声エージェントにより、顧客は自然な会話で電話バンキングを利用でき、数十の言語でより迅速な応答を受けられます。

銀行における会話型AIとは？

銀行の会話型AIは、自動化されたチャットと音声システムを使って銀行とのやり取りを処理し、顧客の問い合わせを解決します。すべての依頼を人に回すのではなく、AIエージェントで解決できない場合や、顧客から明示的に求められた場合にのみエスカレーションします。

こうしたチャットボットは、厳格なスクリプトに従う基本的なルールベースモデルとは異なります。最新の会話型バンキングプラットフォームは自然言語を理解し、実際の口座情報を参照します。情報の取得、意図の解釈、ユーザーの本人確認、複雑なワークフローのリアルタイム処理などを行えます。

つまり会話型AIを使えば、顧客は人間の担当者と話すときと同じように、銀行へ話しかけたり文字を入力したりできます。実際の仕組みを見てみましょう。

銀行ではどのようなAIが使われている？

金融機関は、顧客対応とバックオフィスの両方にAIモデルを導入しています。顧客体験やサポートにAIモデルが必要なだけでなく、リスク管理や不正検知などには特化型モデルも利用しています。

業務フローの最適化に使われる主な技術は次のとおりです。

• 会話型AI：自然言語処理（NLP）を基盤とする会話型AIは、リアルタイムの音声・チャット対応を通じて顧客対応業務を支えます。たとえば銀行に導入されたElevenAgentsは、NLPでユーザーの意図を解釈し、複数のチャネルで日常的な取引を実行します。
• 生成AI：生成AIもNLPを使用しますが、画像などほかの種類のデータも取り込めます。生成AIエージェントは、社内調査を効率化し、複雑な文書を分析して、銀行員向けのレポートを作成します。こうした管理業務のユースケースは、チャットボットの運用など顧客対応業務とは異なります。
• 機械学習：機械学習（ML）モデルは取引履歴や過去のデータを分析し、不正の可能性をリアルタイムで特定して、必要に応じてリスクスコアを算出します。また、ネットワークの動きを継続的に監視して異常を検出し、不審な取引をブロックします。

銀行における会話型AI、チャットボット、IVRの違い

銀行では長年、電話メニューやスクリプト型チャットボットが使われてきました。会話型AIは異なるアプローチを採用し、銀行システムとより自然にやり取りできるようにします。

3つのアプローチの実際の違いは次のとおりです。

IVRの詳細と、AI音声エージェントが従来の選択肢とどう異なるかをご覧ください。多くの銀行にとって現実的なのは、明確な引き継ぎ方法とガードレールを設けたうえで、自由形式の依頼に会話型AIを利用することです。

会話型バンキングと従来型バンキングの比較

現代の金融機関は、サービスの自動化によって手間を減らし、画一的だった顧客サービスを変革したフィンテック企業との競争激化に直面しています。多くのフィンテック企業は、人間とAIエージェントによる24時間365日のチャットサポートも提供しています。

大手金融機関の運用責任者も、自動化された業務フローを導入して追随し、銀行におけるAIのメリットを最大限に活用し始めています。こうした変革により、コンタクトセンターの運用コストを削減しながら、顧客の利便性を優先できます。

最新の会話型バンキングと従来のシステムを比較すると、次のようになります。

従来型バンキングと会話型バンキングの中間に位置する銀行もあります。しかし、現代のバンキングが持つメリットを最大限に引き出すには、高度な会話型AIシステムを取り入れた業務フローへの変更が必要です。

音声AIによる電話バンキング：音声エージェントが通話に対応する仕組み

電話バンキングは、会話型AIと、顧客が慣れ親しんでいる場合もある固定メニューとの違いが最も明確に表れる場面です。音声エージェントは顧客の話を聞き、要望を理解して、自然な音声でリアルタイムに応答します。

優れた通話対応には、発信者の本人確認、発言内容の理解、迅速な応答、割り込みへの自然な対応、適切なタイミングでの担当者への引き継ぎという5つの要素が重要です。

以下では、通話の開始から終了までを順に説明します。

1）発信者を確認する

すべての通話は「誰からの電話か」という確認から始まります。エージェントは口座情報を伝える前に、電話番号や発信者が提供したその他の情報を使い、CRMや中核銀行プラットフォームなどの連携システムで発信者の記録を検索します。その後、安全な発信者本人確認ワークフローを使用して、登録情報の確認を求めます。

各銀行が独自の確認要件を定め、エージェントは銀行が指定した同じ手順を適用します。音声エージェントのインテグレーションに関するガイドでは、通話中にエージェントが顧客記録を参照・更新する仕組みを解説しています。

発信者の本人確認が完了すると、エージェントは依頼内容の把握に集中できます。

2）発信者を理解する

地域や国によって、顧客の話し方は異なる場合があります。エージェントには、内容を正確に理解し、顧客に合った方法で応答する能力が必要です。

ElevenAgentsが銀行の顧客対応を支援する主な機能は次のとおりです。

• あらゆる発信者の声を聞き取る：Scribe v2は、90以上の言語の音声を文字起こしします。重要語句のプロンプトに商品名や銀行用語を追加すれば、正確に文字起こしできます。Scribe v2リアルタイムでは、最大50個の重要語句を指定できます。
• 発信者の言語で応答する：Eleven v4 Turboは、90以上の言語とアクセントに対応しています。どの音声でも、エージェントが対応するすべての言語を話し、通話中に言語を切り替えられます。発話や言語が変わっても、同じ声の個性を維持します。たとえばRevolutのエージェントは、言語をリアルタイムで検出して切り替え、31以上の言語で稼働しています。
• 信頼感のある声で伝える：90以上の言語に対応する17,500以上の音声から、アクセント、トーン、スタイルで絞り込んで選択できます。短い録音から音声をクローンし、すべての通話で同じ声を顧客に届けることも可能です。
• 銀行用語を正しく発音する：発音制御を使えば、音素ルールやインラインIPAにより、ブランド名、専門用語、地名の発音を微調整できます。「IBAN送金」などが代表的な例です。

3）迅速に応答する

不自然な間を置かず、その瞬間にふさわしい声でエージェントが応答してこそ、通話は自然に感じられます。ElevenLabsによると、ライブ会話向けに設計された音声モデルEleven v4 Turboの応答時間は約100ミリ秒です。

2026年9月に実施したElevenLabsのベンチマークでは、WebSocketストリーミングを利用したEleven v4 Turboは、リクエストから音声が聞こえるまでの時間の中央値が142ミリ秒でした。同一のスクリプトとデフォルト設定でテストした競合のTTSモデルは、262～814ミリ秒でした。

銀行への電話はどれも同じではありません。残高確認、支払い計画、不正利用アラートでは、それぞれ適切な伝え方が異なります。Eleven v4 Turboを搭載したElevenAgentsは、通話中に発信者の感情に合わせてトーンを調整し、苛立っているときは穏やかに、混乱しているときはより明確に話します。オーディオタグと会話のコンテキストを使えば、伝え方をさらに細かく調整できます。迅速で適切なトーンの応答なら、発信者も自然に話へ割り込めます。そこで重要になるのが、発話交替です。

4）割り込みに自然に対応する

発信者は話の途中で割り込んだり、間を置いたり、考えを変えたりします。優れたエージェントは、こうした状況でも会話の流れについていきます。ElevenAgentsでは、専用の発話交替モデルが割り込みと会話のタイミングを管理します。Eleven v4 Turboでは、発信者が割り込むとエージェントが単語の途中でも発話を止め、訂正を受け入れ、同じターン内で新しい質問に回答します。

5）適切なタイミングで担当者に引き継ぐ

優れたエージェントは自身の限界も把握しています。配慮が必要な顧客、苦情、不正利用の疑いには、状況が十分に伝わる形ですばやく担当者へ引き継ぐべきです。顧客が最初から説明し直す必要がないよう、会話を要約して人間の担当者に渡します。

引き継ぎを行う状況は各銀行が決定し、エージェントはすべての通話でそのルールを適用します。

この5つの要素により、音声エージェントとの会話は、人間のサポート担当者との会話に近いものになります。通話体験が向上すれば金融機関への信頼が高まり、長期的には顧客との関わりが深まり、より強い関係を築けます。

銀行に会話型AIを導入するメリット

手作業のサポートキューを自動解決に置き換えることで、大手金融機関もフィンテック企業のような機動力を得られます。会話型AIはコンタクトセンターの働き方を変え、拡張性と顧客体験を向上させます。多くの金融機関が業務フローの最適化にElevenAgentsを導入する理由を紹介します。

待ち時間とコールセンターの負荷を削減

McKinsey & Companyの報告によると、銀行に会話型AIを導入すると平均処理時間が10～20％短縮され、総通話件数も最大40％減少します。コールセンターの負荷軽減は、金融機関の運用コスト削減にもつながります。KeyBankのCEOは2026年初め、AIが対応する通話のコストは約35セントで、人が対応する通話の約9ドルと比べて大幅に低いと投資家に説明しました。

音声とチャットで常時対応

音声・チャットエージェントは、顧客が必要とする際に24時間いつでも対応します。高品質なサポートを常時提供することで、次のような顧客体験指標が向上します。

• 顧客満足度（CSAT）とネットプロモータースコア（NPS）：デジタルチャネルを利用する顧客全体の満足度を測定します。
• 自己完結率：人の介入なしに、自動システムだけで完全に解決した問い合わせの割合を追跡します。
• 初回問い合わせ解決率（FCR）：銀行への最初の問い合わせで完了したタスクの割合を測定します。
• 顧客離脱率と維持率：顧客が口座を維持する期間や、銀行を継続して利用する割合を追跡します。

大規模でも一貫性とコンプライアンスを保った応答

自動化はタスクを効率化・最適化して品質保証を向上させ、QAコストを最大30％削減します。また、数百万件のやり取りに厳格なポリシーガードレールを適用し、規制当局や監査人向けの明確な監査証跡を残します。SOC 2 Type IIおよびPCI DSSの基準を満たすプラットフォームを選べば、コンプライアンスをさらに強化できます。さらに、音声エージェントを中核台帳に接続することで、手動入力とそれに伴うミスを減らせます。

カスタマージャーニー全体での銀行チャットボット活用例

銀行は、口座保有者がサポートを必要とする場面だけでなく、カスタマージャーニー全体に会話型AIを導入することで、そのメリットをさらに高められます。銀行がAIをどのように活用しているのか疑問に思う方に向けて、最新のエージェントが基本的なカスタマーサポートの役割を超え、バックエンドシステムでエンドツーエンドの金融業務フローを実行する例を紹介します。

• 販売前対応とオンボーディング：バーチャルアシスタントが申込者のニーズに合う商品選びを支援し、顧客確認（KYC）書類を収集して、口座開設を効率化し、途中離脱率を下げます。
• 口座サービス：自動化エージェントが、残高確認、パスワードのリセット、通常の資金移動など、件数の多い銀行チャットボット業務に対応します。
• 異議申し立ての受付とリマインダー：自動化された業務フローが、支払期日のリマインダーを顧客に送り、音声またはチャットで定型化された異議申し立てを処理します。
• 不正利用アラートと復旧：不正の可能性を銀行と口座保有者に通知し、侵害されたカードや口座を数秒で凍結することもできます。
• 口座解約と顧客維持：自動化エージェントが離脱の兆候を検出し、顧客を維持するために個別の特典や代替商品の提案を提示します。

銀行の生成AIが顧客との会話を改善する仕組み

生成AIは、正確でコンテキストを踏まえた応答を生成し、顧客との会話を改善します。AIモデルは、検索拡張生成（RAG）を使用して、リアルタイムの口座データや企業ポリシーを応答の根拠とします。固定的な決定木や事前にスクリプト化されたチャットとは異なり、RAG対応モデルは取引履歴や個別の口座データを分析し、動的かつ事実に基づく回答を提供します。

それでも金融機関は、生成AIを顧客対応に直接導入することに慎重です。ハルシネーション、不正確な案内、意図的な攻撃にAIエージェントが耐えられないことは、金融機関に深刻な結果をもたらしかねません。

業界では誤った説明に厳しい罰則が科されるため、銀行は通常、生成AI技術を社内業務やバックオフィスで優先的に活用します。一方、フィンテック企業が顧客体験の向上に向けて生成AIの大胆な導入を進めるなか、安全な導入方法を見つける金融機関も増えています。

安全でコンプライアンスに準拠した銀行向け音声体験の構築方法

音声エージェントを安全に導入する金融機関は、会話型AIプロバイダーがエンタープライズレベルのセキュリティとコンプライアンス基準を満たしているか評価する必要があります。確認すべき主な認証は次のとおりです。

• SOC 2 Type II：セキュリティ、データプライバシー、運用可用性について、厳格かつ独立監査済みの統制をプラットフォームが維持していることを示します。
• PCI DSS：決済データの保存、処理、送信に関する必須のグローバルセキュリティ統制を定めています。
• ISO 27001：情報セキュリティ管理の国際基準であり、特に金融情報などの機密データを扱う組織に適用されます。

銀行は、機密性の高い金融データを保護するため、ゼロリテンションモードにも注目すべきです。この機能では、モデルがやり取りの音声とテキストを一時的に処理し、必要なタスクの実行直後に削除します。これにより、銀行システム外に機密データが保存されるのを防ぎます。

顧客データを現地の地理的管轄区域内に保持するため、銀行は地域別のデータレジデンシー管理も検討する必要があります。たとえばGDPRは、欧州連合および欧州経済領域の個人データを域外へ移転する方法を制限し、FINMAはスイスの銀行に対する要件を定めています。

銀行における会話型AIのパフォーマンス測定方法

速度と応答時間は、AIモデルの性能とコスト効率を評価するうえで優れた出発点です。ただし運用責任者は、実際の業務効果とサービス品質を判断するため、こうした基本指標だけでなく、より広い観点で評価する必要があります。

追跡すべき主な指標は次の3つです。

• 解決率：追加対応を必要とせずに解決した顧客問い合わせの割合を測定します。
• エスカレーション率：AIモデルで問題を解決できなかった際、顧客が問い合わせを転送したり、上位の窓口へ進んだりして、人間の担当者から支援を受ける頻度を追跡します。
• コンプライアンス遵守チェック：本人確認、KYC書類、正確な応答など、必須の金融規制をエージェントが厳格に適用しているか監査します。

評価フレームワークとテスト手法の詳細については、会話型AIの測定に関するガイドをご覧ください。

ElevenAgentsで銀行の規制対象プロセスを管理する方法

銀行にとって重要なのは、AIエージェントが会話できるかどうかだけでなく、銀行のリスク管理チームが導入を承認できるかどうかです。ElevenAgentsは安全な導入を想定して設計され、リスク管理・コンプライアンスチームにとって特に重要な4つの制御機能を備えています。

• 規制対象プロセスの固定ルール：高リスクの手順は決定論的な業務フローとして実行されます。たとえば、認証が完了するまで、エージェントは口座データを一切共有できません。
• すべてのアクションに監査証跡：エージェントが実行するすべてのアクションは、判断理由の要約とともに記録されるため、監査人や検査官にどの判断も説明できます。
• 完全な可視性と制御：チームはエージェントのすべての手順を確認・編集し、通話シミュレーションで変更をテストできます。また、全面展開前に一部の通話へ段階的に導入できます。自社で運用したくない場合は、ElevenLabsのFDEが共同で運用します。
• 人の対応が必要な場面には担当者を：配慮が必要な顧客、苦情、不正利用の疑いは、会話の全コンテキストとともに人間の担当者へ引き継がれます。

金融サービスにおける会話型AIの実例：ElevenLabs顧客のユースケース

金融サービスで会話型AIを機能させるには、生成モデルの回答を金融機関独自のデータに基づかせ、人への明確な引き継ぎ方法と組み合わせる必要があります。ElevenLabsを利用する2社の事例から、実際の顧客通話での運用方法を紹介します。

ユースケースの概要

Customers Bank

Customers Bankは、業界平均の約2倍のネットプロモータースコアで知られる、総資産250億ドルの米国の銀行です。同社はElevenAgentsで構築した3つのエージェントを導入しています。口座照会、カードサービス、送金に対応する24時間365日の音声・チャットエージェント、新規顧客の口座開設を案内するオンボーディングエージェント、ライブ通話中にコンタクトセンター担当者を支援するリアルタイムコーチングエージェントです。すべてのエージェントに、人への引き継ぎ経路が用意されています。

Customers Bankの事例をご覧ください。

Klarna：米国の電話サポートで即時回答

Klarnaは、ElevenAgentsで構築した音声エージェントを米国顧客向け電話サポートの一次窓口として導入し、同国内のKlarna顧客3,500万人全員が利用できるようにしました。

• エージェントの役割：商品案内、支払い状況、次の手順など、情報提供に関する通話を処理します。関連するコンテキストを収集し、複雑または配慮が必要な状況を検出すると人に引き継ぎます。
• 成果：Klarnaによると、エージェントが問い合わせに対応した顧客では、問題解決が最大10倍高速化し、簡単で件数の多い依頼の電話待ち時間も短縮されました。
• 方針：顧客はいつでも人間の担当者につながることができ、必要な場合はエージェントが引き継ぎます。

Klarnaの事例を見る。

どちらの導入事例も、前述のパターンに従っています。回答を企業独自のデータに基づかせ、連携システムでアクションを実行し、必要に応じて人へ引き継ぎます。ElevenAgentsを業務フローに活用する方法については、金融サービス向けElevenAgentsをご覧ください。

銀行のカスタマーサービスにElevenAgentsを導入する

ElevenAgentsなら、金融機関はセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、安心して会話型AIモデルのメリットを活用できます。

ElevenLabsのエージェントはエンタープライズコンプライアンスを念頭に設計され、SOC 2、PCI DSS、GDPRの各基準とゼロリテンションモードに対応しています。顧客体験を向上させながら、機密性の高い金融データを危険にさらさないことを目指しています。

営業時間外の対応や、件数の多い特定の依頼から始める場合でも、銀行が最初のエージェントの範囲を定め、検証し、展開するまでの流れを、リスク・セキュリティ審査で求められる証拠も含めてElevenLabsのチームがご案内します。今すぐ導入するには、金融サービス向けElevenAgentsの詳細をご覧いただくか、営業チームにお問い合わせください。

銀行の会話型AIに関するよくある質問