
融資稟議の確認ポイントをAIが横断チェックし、審査の抜け漏れと確認時間を削減。
地方銀行の融資業務では、営業店が作成した稟議書に加え、決算書、資金繰り表、面談記録、担保資料など、多数の情報を確認する必要があります。 しかし、どこまで深掘りするか、どの数値を重視するかは審査担当者の経験に左右されがちでした。記載漏れや根拠不足が後から見つかると、営業店への確認や稟議の差し戻しが発生し、融資判断までの時間が延びていました。
稟議書、決算書、資金繰り表、面談記録などを取り込み、企業情報や融資条件、返済原資に関する記載を整理します。
融資区分や金額、担保条件に応じて必要な確認項目を抽出し、未記載や根拠が弱い箇所を提示します。
売上、利益、借入残高、返済計画などの数値関係を確認し、資料間のずれや追加説明が必要な論点を洗い出します。
AIの判定だけで結論を出さず、最終判断に必要な質問や確認事項を優先順位付きで表示します。
経験年数にかかわらず、必要な論点を同じ順序で確認できるようになり、レビュー品質が安定しました。
審査部へ提出する前に記載漏れや根拠不足を発見でき、営業店と審査部の往復を減らしました。
資料の突合や規程検索にかかる負担を減らし、事業性や返済可能性の検討に時間を使えるようになりました。
OCRと文書解析で資料内容を構造化し、行内規程や過去の確認観点と照合。数値不整合、記載不足、追加確認が必要な論点を抽出します。
4カ月
600万円