【金融サービス業界編】生成AI Difyで加速するフィンテック：
AIによる分析・報告業務の自動化と顧客エンゲージメント強化

金融アナリストは、複数の情報源からのデータ収集、反復的な計算、そしてレポート作成といった業務に多くの時間を費やしており、これがヒューマンエラーや作業遅延の原因となることも少なくありません。

Difyのワークフロー機能を活用し、FinancialDatasets.aiプラグインを組み込んで過去の株価データや企業財務情報を自動取得。取得データを処理し、主要な財務指標の計算やトレンド分析を行い、LLMを活用して分析結果を構造化されたレポートや要約として自動生成します。さらに、DifyのAIエージェント機能で、財務報告書の詳細分析や新規レポート作成を自律的に行わせることも可能です。

手作業によるデータ収集およびレポート作成にかかる時間の大幅な削減、財務報告の正確性と一貫性の向上、意思決定に不可欠なインサイトの迅速な提供、アナリストの付加価値業務への集中。

投資家は、自身のポートフォリオに影響を与える可能性のある重要な市場の動きやニュースに関するタイムリーなアラートを必要としています。

FinancialDatasets.aiプラグインを使用して特定の金融商品を監視するDifyワークフローを作成。価格変動、ニュースのセンチメント、または特定の財務指標の変更に基づいてトリガーを設定し、ユーザーにメールまたはDify搭載のチャットボット経由でパーソナライズされたアラートを生成・配信します。

投資家へのタイムリーな情報提供、リスク管理の改善、金融アドバイザーの顧客エンゲージメント向上。

金融機関には、口座情報、ローン商品、投資信託、保険商品など、多岐にわたる問い合わせが日々寄せられ、対応に多くのリソースが割かれています。

Difyのチャットボット作成機能とRAG機能を活用。金融商品の詳細情報、利用規約、FAQ、市場概況などをナレッジベースとして学習させ、顧客からの質問に24時間365日体制で自動応答するチャットボットを開発します。必要に応じて有人対応へスムーズに引き継ぐ機能も搭載します。

問い合わせ対応コストの削減、応答時間の短縮による顧客満足度向上、オペレーターの専門的対応への集中。

金融取引における不正行為は巧妙化しており、早期発見と未然防止が重要ですが、膨大な取引データから異常を検知するのは困難です。

Difyのデータ分析機能とワークフロー機能を活用。過去の不正取引パターンやリスクシナリオを学習させ、リアルタイムの取引データを監視し、異常なパターンや疑わしい取引を検知した際にアラートを発するシステムを構築します。

不正取引の早期発見と被害の極小化、リスク管理業務の効率化、コンプライアンス体制の強化。

企業活動においては、コンプライアンス遵守の観点から、メールの内容や契約書の条項を適切に管理・チェックする必要がありますが、これには多大な労力がかかります。

リコーは、Difyを活用した具体的なユースケースとして、メール監査や契約書のチェック機能を挙げています。DifyのRAG機能で関連法規や社内規定を学習させ、テキスト分析能力を活用することで、これらのチェック業務を支援するAIアプリケーションの開発が可能です。

メール監査や契約書レビューの効率化、コンプライアンスリスクの低減、法務・監査部門の業務負荷軽減。