韓国ディープラーニングとIBK、ボイスフィッシング救済書類を88%短縮

韓国のAI企業、韓国ディープラーニングは30日、IBK企業銀行の金融消費者支援部と共同で、ボイスフィッシング被害救済業務の自動化に関する実証を完了したと発表した。視覚言語モデル(VLM)を使ったAIエージェントにより、書類の処理時間を従来より88%短縮し、文書認識の精度も向上したという。

実証は4月から8月まで行われた。被害救済の過程でファクスにより届く申請書や身分証をAIが分析し、必要な情報を抽出して担当者の負担を減らすことが目的だ。従来は行員が書類を一件ずつ確認し、情報をシステムに入力していたため、迅速な被害対応が難しかった。

犯罪類型の推論まで実施

両社は、同社の金融特化型AIエージェント「DEEP Agent for Finance」で自動化システムを構築した。文書の種類を判別して主要情報を抽出するだけでなく、内容から犯罪類型まで推論する。従来の光学文字認識(OCR)が文字の抽出に主眼を置いていたのに対し、VLMは文書の視覚情報や文脈まで分析する。

結果として、印刷体の認識精度は100%、手書きは97%以上を記録した。文書分類と犯罪類型の推論も、実証評価の基準で100%の精度だった。一部の抽出項目では、従来のAI-OCRを最大20.4ポイント上回った。

システムはAI-OCRとVLMの結果を相互検証し、信頼度に応じて自動処理するか担当者が確認する。最終判断は行員が行う。金融情報を外部クラウドへ送らず、行内ネットワークで運用できるオンプレミス環境も採用した。

来年上半期に本格導入へ

本件は、財政経済部と科学技術情報通信部が主催した「2026公共機関AIイノベーションチャレンジ」のAIサービス実証部門で優秀賞に選ばれ、IBK企業銀行は長官賞を受賞した。IBK企業銀行は来年上半期にも、実際の被害救済業務へ適用する計画だ。韓国ディープラーニングは、金融機関や公共機関向けの文書処理自動化事業を拡大する方針である。