Kuwait Finance House

課題

与信案件の審査には平均で3日、長いときは4～5日を要した。子会社から集めたデータの突き合わせにも約2週間かかった。

取り組み

同行は子会社のデータをMicrosoft Fabricに集約し、研究開発機関と共同で、マイクロソフトのAIサービスを用いて自社のリスクエンジン「RiskGPT」を構築した。Microsoft 365 CopilotとPower BI Copilotがこのエンジンに照会し、自動化したリスクモデルが各支店で稼働している。

主な数値

示唆

リスクエンジンを使うには、まずデータを1カ所に集める必要があった。

分類

規模

中堅・成長企業

業種

金融・保険

業務機能

財務・リスク・法務生産・品質

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

生成AI予測分析・機械学習

導入形態

パートナーとの共同開発

目的

生産性・スピード品質・リスク

根拠

ベンダーの事例紹介

出典

1. Kuwait Finance House customer story (Azure AI services)

   Microsoft·2024年12月3日ベンダーの公表資料

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。