AIReadの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社みずほ銀行
課題・目的
決算書の勘定科目明細が画像データのままでテキスト化されていなかった。
企業ごとにレイアウトが異なる勘定科目明細は従来型OCRでは読み取りが難しかった。
必要な決算書情報を営業担当が個別に取得する手間が大きかった。
導入後の効果
システム稼働から半年で営業スタイル変化の兆しが見え始めている。
膨大な決算書データが連携・優先順位付けされ営業での利活用期待が高まっている。
今後、行内およびグループ・業界全体のデータマイニング推進に寄与する見込みがある。
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導入前の課題
決算書の勘定科目明細が画像データのままでテキスト化されていなかった。
企業ごとにレイアウトが異なる勘定科目明細は従来型OCRでは読み取りが難しかった。
必要な決算書情報を営業担当が個別に取得する手間が大きかった。
導入の目的
行内に散在する決算書情報を集めてデータ化し営業で利活用すること。
勘定科目明細をテキスト化してデータマイニング基盤に取り込み、先を見据えた営業スタイルに変革すること。
顧客に新たな価値を提供するためのDX（攻めと守り両面）の推進。
導入後の効果
システム稼働から半年で営業スタイル変化の兆しが見え始めている。
膨大な決算書データが連携・優先順位付けされ営業での利活用期待が高まっている。
今後、行内およびグループ・業界全体のデータマイニング推進に寄与する見込みがある。
導入の決め手
AIReadがPoCで確認できた読み取り精度の高さがあった。
他銀行で勘定科目明細の読み取り実績がある点が評価された。
導入スピード感や継続的なサポート体制など総合的な判断で選定された。
導入のプロセス
2019年に未来化推進チームを発足。2020〜2021年にかけて1回目のPoCで精度確認、2回目のPoCで仕分けを含めた実践検証を実施。比較検討した3社のうちAIReadを採用。開発は約6カ月程度で進み、2022年12月より稼働開始。稼働後はユーザーのフィードバックを反映し継続的にブラッシュアップを行っている。
活用方法
融資審査システムに取り込まれている決算書の画像データから、勘定科目明細をAIReadでテキスト化し、可視化・分析して営業活動やデータマイニングに活用する
社内の反応
営業部門での期待感が高まっている。従来は各自で決算書を取得するスタンスだったが、データが集約・優先順位付けされることで営業スタイルの変化への期待が生まれている。
今後の展望
行内のすべてのデータを集約・活用できる基盤構築に向け成果を全社的に還元したいと考えている。今後もAIReadを活用したデータマイニングを推進し、他行も含め業界全体のノウハウ集約・共有を期待している。
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AIReadは、紙やFAXから電子化された画像ファイルの文字情報を読み取りデータ化を行うAI OCRです。AIを用いて画像処理、仕分け、文字認識、CSV出力等を行います。オンプレミス、クラウド、LGWANなど様々な環境で利用が可能です。ローコード開発ツール、RPA、ETLと連携し、働き方改革を実現します。
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主要な業務の内容: 預金業務(当座預金、普通預金、通知預金、定期預金等)、譲渡性預金、貸出業務(手形貸付、証書貸付、当座貸越等)、手形の割引、商品有価証券売買業務、有価証券投資業務、内国為替業務、外国為替業務、社債受託および登録業務、附帯業務(代理業務、日本銀行代理店、公金取扱等)ほか(ページ記載の日本語表記をそのまま記載)
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