AIによるニュース自動ラベリングで年間1.1万時間の業務削減と投資判断精度の向上を実現
信託銀行の市場部門では、投資判断に必要なネガティブニュースの手作業抽出に多大な時間を要していた。機械学習モデルによるニュース自動ラベリングシステムを導入し、年間約1.1万時間の業務削減と再現率97.1%の高精度な情報抽出を実現した。
- 導入企業
- 三菱UFJ信託銀行
- 業種
- 金融・保険
- 規模
- 大企業
- 部門
- 市場部門
- 解決した製品
- NEWS AI SEARCHER（milize.co.jp）
01課題
投資判断に必要なネガティブニュースの抽出に、膨大な時間と労力がかかり、情報の見落としやリスク管理の精度低下が課題だった。特に金融専門用語や特有の文脈の理解が必要で、担当者の経験に依存していた。
02やったこと
MILIZEと共同で機械学習モデルを活用したニュース自動ラベリングシステムを開発・導入。ビジネス関連ニュースを自動的にスクリーニングし、ネガティブニュースを優先順位をつけて抽出し、専用WEB管理画面で可視化した。
03成果
意思決定のスピードが向上し、投資判断の精度が向上。AML・経済制裁関連の重要なリスク情報の抽出漏れを防ぐことができるようになり、投資機会の逃しを防止。担当者がより高付加価値業務に集中できるようになった。
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