ACES與三井住友銀行共同開發企業業務專用AI應用程式
ACES與三井住友銀行（SMBC）共同開發並上線了一款專門的AI應用程式，該程式將銀行專有的知識結構化，以支援企業客戶的業務提案。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月24日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月24日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月25日 02:54（收集後16小時22分鐘）
ACES 股份有限公司（總公司：東京都文京區，代表董事：田村浩一郎，以下簡稱「ACES」）宣布，與株式會社三井住友銀行（總裁 CEO：福留 朗裕，以下簡稱「三井住友銀行」）共同開發了一款支援企業業務人員提案活動的 AI 應用程式，並已於三井住友銀行內部開始使用。
本應用程式旨在支援企業業務人員從面談準備到提案具體化的一連串業務流程。透過將三井住友銀行多年累積的客戶接觸數據與業務見解，結合 ACES 的知識結構化與 AI 設計技術，實現了反映三井住友銀行特有商品知識與業務推動方式的實務支援，這是通用型 AI 工具難以達成的。
■ 背景
在金融機構的企業業務中，隨著客戶的經營課題與提供的解決方案日益複雜，需要花費更多時間在提案的調查與準備上。這導致了一個結構性課題：提案的品質與速度往往容易依賴業務人員個人的經驗與技能。
此外，商品相關資料與提案時的注意事項散落在各個部門，有時難以迅速找到所需資訊。即使資訊本身已累積在公司內部，業務人員要在實務中跨部門參考並應用於提案準備上仍有其極限。
針對這些課題，三井住友銀行過去一直在推動 AI 應用基礎建設，並致力於擴大行員的 AI 使用率與提升數位素養。此次，為了在這些積累的基礎上將 AI 應用推向下一階段，他們利用在企業業務第一線累積的知識與客戶接觸數據，與 ACES 共同開發了直接支援業務人員提案活動的 AI 應用程式。透過擺脫依賴個人的業務結構，並提升整個組織的提案能力，目標是實現更迅速且精準的價值提供。
在本專案中，ACES 將三井住友銀行內部累積的商品知識與業務見解結構化，並以能自然融入現場作業的形式內建於 AI 中，藉此支援企業業務的升級。這體現了 ACES「專家 AI」※的理念，即活用企業專屬知識與第一線訣竅來支援實務工作。
■ ACES 的角色與技術特徵
1. 金融業務中知識與資訊的結構化
金融商品相關資料與提案相關資訊橫跨各個部門，且格式多樣，因此並未處於 AI 容易跨部門參考與活用的狀態。ACES 與三井住友銀行內部各部門合作，對資訊進行整理與結構化，將商品特性、適用條件、提案時的注意事項等，建置成 AI 與業務人員雙方都能活用的知識庫。這使得業務人員能透過應用程式迅速取得所需資料與相關資訊，大幅減輕了提案準備時的資訊搜尋負擔。
2. 業務見解的體系化與 AI 實作
透過訪談三井住友銀行的業務人員，整理出如何評估客戶課題、商品選擇的判斷標準、提案時的關鍵等第一線見解，並將其反映在 AI 的推論與提示邏輯中。藉此實作了能根據客戶經營課題提示商品與服務候補，以及支援梳理和檢討提案方向的機制。
3. 針對現場持續使用的應用程式設計與開發
為了能毫無負擔地運用在實際業務中，在設計與開發時也納入了操作性、動線以及資訊提示方式的考量。透過與三井住友銀行反覆進行綿密的規格定義與現場驗證，實現了以日常業務使用為前提的應用程式品質。
■ 應用程式概要
本應用程式由 AI 支援企業業務人員從面談準備到提案具體化的一連串流程。主要功能如下：
- 整理潛在需求與論點：根據與客戶的對話內容及業務人員的假設，AI 會整理出預期的經營課題，並從多角度提示最適合的商品與服務候補。透過與包含三井住友銀行獨特的客戶接觸數據及業務見解等知識庫連動，實現了通用 AI 工具無法做到的產業特化推論，以及基於專屬見解的支援。這讓經驗較淺或剛調任的業務人員也能更容易檢討對客戶的接觸方式與提案方向，進而提升整個組織的提案能力。
- 支援提案準備：根據最新的商品相關資訊與提案時的注意事項，支援業務人員進行比較檢討與提案準備。透過提升獲取必要資訊的效率，減少調查與公司內部查詢所需的時間，讓業務人員能將更多時間投入於與客戶對話及掌握本質性課題上。
■ 未來展望
本應用程式旨在支援企業業務人員從面談準備到提案具體化的一連串業務流程。透過將三井住友銀行多年累積的客戶接觸數據與業務見解，結合 ACES 的知識結構化與 AI 設計技術，實現了反映三井住友銀行特有商品知識與業務推動方式的實務支援，這是通用型 AI 工具難以達成的。
■ 背景
在金融機構的企業業務中，隨著客戶的經營課題與提供的解決方案日益複雜，需要花費更多時間在提案的調查與準備上。這導致了一個結構性課題：提案的品質與速度往往容易依賴業務人員個人的經驗與技能。
此外，商品相關資料與提案時的注意事項散落在各個部門，有時難以迅速找到所需資訊。即使資訊本身已累積在公司內部，業務人員要在實務中跨部門參考並應用於提案準備上仍有其極限。
針對這些課題，三井住友銀行過去一直在推動 AI 應用基礎建設，並致力於擴大行員的 AI 使用率與提升數位素養。此次，為了在這些積累的基礎上將 AI 應用推向下一階段，他們利用在企業業務第一線累積的知識與客戶接觸數據，與 ACES 共同開發了直接支援業務人員提案活動的 AI 應用程式。透過擺脫依賴個人的業務結構，並提升整個組織的提案能力，目標是實現更迅速且精準的價值提供。
在本專案中，ACES 將三井住友銀行內部累積的商品知識與業務見解結構化，並以能自然融入現場作業的形式內建於 AI 中，藉此支援企業業務的升級。這體現了 ACES「專家 AI」※的理念，即活用企業專屬知識與第一線訣竅來支援實務工作。
■ ACES 的角色與技術特徵
1. 金融業務中知識與資訊的結構化
金融商品相關資料與提案相關資訊橫跨各個部門，且格式多樣，因此並未處於 AI 容易跨部門參考與活用的狀態。ACES 與三井住友銀行內部各部門合作，對資訊進行整理與結構化，將商品特性、適用條件、提案時的注意事項等，建置成 AI 與業務人員雙方都能活用的知識庫。這使得業務人員能透過應用程式迅速取得所需資料與相關資訊，大幅減輕了提案準備時的資訊搜尋負擔。
2. 業務見解的體系化與 AI 實作
透過訪談三井住友銀行的業務人員，整理出如何評估客戶課題、商品選擇的判斷標準、提案時的關鍵等第一線見解，並將其反映在 AI 的推論與提示邏輯中。藉此實作了能根據客戶經營課題提示商品與服務候補，以及支援梳理和檢討提案方向的機制。
3. 針對現場持續使用的應用程式設計與開發
為了能毫無負擔地運用在實際業務中，在設計與開發時也納入了操作性、動線以及資訊提示方式的考量。透過與三井住友銀行反覆進行綿密的規格定義與現場驗證，實現了以日常業務使用為前提的應用程式品質。
■ 應用程式概要
本應用程式由 AI 支援企業業務人員從面談準備到提案具體化的一連串流程。主要功能如下：
- 整理潛在需求與論點：根據與客戶的對話內容及業務人員的假設，AI 會整理出預期的經營課題，並從多角度提示最適合的商品與服務候補。透過與包含三井住友銀行獨特的客戶接觸數據及業務見解等知識庫連動，實現了通用 AI 工具無法做到的產業特化推論，以及基於專屬見解的支援。這讓經驗較淺或剛調任的業務人員也能更容易檢討對客戶的接觸方式與提案方向，進而提升整個組織的提案能力。
- 支援提案準備：根據最新的商品相關資訊與提案時的注意事項，支援業務人員進行比較檢討與提案準備。透過提升獲取必要資訊的效率，減少調查與公司內部查詢所需的時間，讓業務人員能將更多時間投入於與客戶對話及掌握本質性課題上。
■ 未來展望