福岡銀行成為首家地方銀行導入LayerX的「Ai Workforce」。AI將優化結構性融資的合約文件管理業務，預計每年可節省7,000小時工時

株式會社LayerX（東京都中央區，代表取締役CEO 福島良典，以下簡稱「LayerX」）提供的AI平台「Ai Workforce」已獲株式會社福岡銀行（福岡縣福岡市，取締役頭取 五島 久，以下簡稱「福岡銀行」）導入。這是地方銀行首次導入此類平台。

作為一項以年輕行員為中心的AI應用專案，旨在透過AI優化結構性融資中複雜的貸款合約文件搜尋與管理業務，進而創造更多營業時間並提升業務品質。此項業務效率提升預計每年可減少約7,000小時的工作量。

導入背景

結構性融資是指以資產或專案作為擔保的融資業務，包括專案融資、不動產融資、槓桿收購（LBO）融資以及船舶・航空器融資等。由於每個案件都涉及不同的複雜合約條款，因此需要高度專業知識和細緻的管理。

福岡銀行的結構性融資業務主要面臨以下挑戰：

過去案件的搜尋與應用困難

現有系統在搜尋過去案件時耗費時間，且年輕行員在考慮新案件時缺乏參考過去案例的工具。

結果導致過去案例和專業知識集中於資深行員，造成業務的個人化（屬人化）。

複雜貸款合約文件管理的負荷

案件和合約文件複雜且具有高度個別性，各業務流程中存在大量手動操作部分，導致人力業務負擔沉重。

例如，從超過100頁的貸款合約中提取必要的監控資訊並轉錄至管理表中，耗費大量時間。

導入概要

福岡銀行在其結構性融資業務中採用了「Ai Workforce」。預計此舉將實現過去合約文件的高精度搜尋和貸款合約文件的效率化管理，大幅減少工作時間。

過去合約文件的高度搜尋功能

從過去的貸款合約文件中提取摘要資訊並儲存至資料庫中。

不僅可透過文件名，還可透過合約文件內記載的詞彙進行搜尋。

建立即時搜尋環境，支援年輕行員主動收集資訊。

貸款合約文件管理的自動化

自動從貸款合約文件中提取監控資訊並自動化生成各類管理表。

預期成果

福岡銀行預計透過導入「Ai Workforce」，在結構性融資的合約文件管理業務方面，每年可減少約7,000小時的工作量。

內部分配：

合約文件搜尋：約6,500小時/年

管理表生成：約500小時/年

節省的時間將用於充實客戶服務和提升業務品質。

作為組織文化改革專案的定位

此專案主要由30歲出頭的年輕專案成員推動。透過專案，他們獲得了業務整理、需求定義的經驗，並透過試行回饋的循環，有助於人才培養。此外，累積組織內數位轉型（DX）的成功經驗，以期營造業務改進的文化氛

圍，也是一個重要目標。

再者，這也是銀行內一個先進的嘗試，源於使用者部門的AI應用，且年輕行員的成功案例也透過內部案例分享等方式，不僅在結構性融資部，也推廣到其他部門。

未來展望

福岡銀行正在考慮「Ai Workforce」是否除了合約文件搜尋和管理表生成之外，還能應用於合約內容確認等業務。透過在單一系統內執行多項業務，目標是進一步提高效率。

福岡銀行結構性融資部 副部長代理 米川先生評論

在導入之前，我們花費大量時間整理龐大的合約文件資訊，並感受到了業務速度的挑戰。特別是搜尋合約文件的繁瑣和生成各類管理表所耗費的精力巨大，在要求迅速反應的環境下成為了障礙。

選擇株式會社LayerX作為合作夥伴的決定因素是其創新技術實力和實績。「Ai Workforce」運用了先進的AI技術，具有精確滿足我們需求的靈活性，且導入後可持續獲得支援的期待也是其魅力所在。

透過此專案，每位負責人的AI相關知識都得到了提升。過去年輕行員在查閱其他案件的內容方面手段有限，今後則能主動搜尋案件，我們相信這也有助於人才培養。

未來，「Ai Workforce」不僅將大幅減少合約文件的搜尋時間，還能自動生成各種管理表。這將使我們能夠轉向更具戰略性的業務，並專注於客戶。