随着生成AI在业务中的广泛应用，金融行业备受关注的便是“贷款审批”的自动化。Business+IT报道的文章中，通过实际审批书的Before/After详细解析，具体展示了生成AI如何替代业务。
这一新闻不仅限于金融行业，对所有企业的“审批·批准业务”都具有启示意义。本文基于该案例，解析生成AI“可以替代”的业务条件及实际导入方法。
贷款审批中AI改变了什么
贷款审批业务的核心是读取大量企业信息和财务数据，评估风险，并汇总成审批书。传统上，这一过程高度依赖负责人的经验和知识，容易形成个人化依赖。
在报道介绍的案例中，通过利用生成AI，以下流程得到了大幅效率提升。
首先，AI从财务报表、登记信息等非结构化数据中自动提取所需信息。接着，基于提取的数据生成风险评估草案。最后，由人工对生成的草案进行审查和修正，审批书制作时间缩短至原来的约三分之一。
关键在于，AI并非进行“判断”，而是负责“信息整理和草案生成”。最终判断和责任始终由人类承担。这种角色分工是AI导入成功的关键。
“可以替代”的业务三大条件
从这一案例可以看出，生成AI可以承担的业务具有明确条件。根据我至今支持93个AI活用案例的经验，将其整理为三个条件。
1. 基于规则可判断的部分较多
贷款审批中，信用标准和审查标准有明确定义。存在“这个数值可以”“这个条件需确认”等规则的部分，是AI的擅长领域。反之，依赖价值观和经验法则的判断，应由人类负责。
2. 处理大量文档数据
从财务报表、登记信息、交易记录等多个文档中横向收集和整理信息的工作，是AI信息处理能力最能发挥的场景。人工操作既耗时又容易遗漏。
3. 输出格式已定型化
审批书的格式因企业而异。指示AI“按此格式输出”，即可生成一致的草案。反之，格式不固定的业务，AI的输出需要人工大幅修正，反而导致效率低下。
符合这些条件的业务不仅限于金融行业，存在于所有行业。例如，合同审查、费用报销的初步核对、招聘简历筛选等都是典型例子。
导入的障碍与成本感
那么，实际导入时的障碍有多大呢？
首先，技术障碍较低。使用ChatGPT或Claude等通用AI，通过提示词指示公司内部的审批书格式和审查标准，即可达到一定精度。不过，在处理机密信息的金融业务中，需要选择本地部署型或私有云型AI服务。这种情况下，月成本通常在10万日元（约5000元人民币）至50万日元（约2.5万元人民币）之间。
其次，运营层面的障碍。不能直接使用AI的输出，而需要设计人工审查的流程。如果“人工介入点”设置错误，AI导入的效果将减半。根据我的经验，最有效的方式是仅由人工进行AI生成草案的“最终确认”。
然后，成本效益。假设导入月成本30万日元（约1.5万元人民币）的AI服务，年成本为360万日元（约18万元人民币）。另一方面，如果审批书制作原本每周需20小时，缩短至每周5小时，按人工费换算，每年可节省约400万日元（约20万元人民币）。简单计算，一年内即可收回投资。
不过，导入初期需要2至3个月的准备时间，用于调整提示词和修订内部规则。建议将这一期间的工时也纳入预算计划。
不限于金融行业的“文档业务AI化”本质
此次新闻虽是金融行业的案例，但其本质是“定型文档业务的AI替代”。所有行业的后台部门都隐藏着以下业务。
例如，公司内部申请书的初步审查。费用报销、休假申请等规则明确的申请，可由AI进行初步核对，仅将有问题的申请升级给人工处理。
此外，会议纪要的生成和行动项目的提取。AI将语音数据转录，自动生成会议纪要，并提取决定事项和任务，自动通知相关人员。这一机制已投入实用。
更进一步，客户咨询应对。常见问题由AI聊天机器人负责，仅复杂案件由人工处理。这种混合型客户支持已在许多企业推广。
这些业务的共同点是符合“基于规则可判断”“处理大量数据”“输出格式定型化”三大条件。找出符合这些条件的业务，按优先级推进AI化，是高效数字化转型的第一步。
具体导入步骤
根据我的经验，介绍实际导入时的步骤。
步骤1：盘点目标业务
首先，列出公司内部的文档业务，用前述三大条件进行评估。这一工作由管理层和现场负责人共同进行至关重要。需要将现场“总觉得麻烦”的感觉转化为客观数据。
步骤2：试点导入
从优先级高的业务开始，进行小规模试点导入。此时，不要追求完美。先让AI尝试，再由人工修正。通过这一循环，逐步改进提示词和规则。
步骤3：效果测量与推广
用时间削减率、错误率等KPI测量试点导入的结果。确认效果后，推广至其他业务。此时，在公司内部共享成功案例，获得员工理解，是顺利推广的关键。
在我支持的一家企业中，3个月内完成了这些步骤，实现了每年约1400小时的业务削减。初期投资仅为月成本15万日元（约7500元人民币）。
总结：让AI负责“整理”而非“判断”
贷款审批AI活用案例表明，不是让AI进行“判断”，而是让其负责“信息整理和草案生成”的有效性。最终判断由人类进行，AI则提高准备工作效率。这种角色分工是业务中AI活用的成功模式。
希望各位经营者具备将公司内部文档业务划分为“AI可承担部分”和“人类应判断部分”的视角。第一步从今天即可开始。不妨先确认公司内部的审批书或申请书格式，尝试让AI生成草案。
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