本文の核心的な見解は、金融AIの競争の焦点が、より会話が上手な「金融版ChatGPT」を構築できるかどうかではなく、金融従事者の日常的な作業ツール（Excel、PPT、Wordなど）や核心的な業務フロー（デューデリジェンス、承認など）に深く統合し、審査・アーカイブ可能な正式な「納品物」を直接出力できるかどうかにあるということである。
文章作成者：Resonant Ones
出典：遂初.AI
金融AIの競争は「誰が会話できるか」ではなく、「誰がExcel、PPT、承認フローにアクセスできるか」にある。
多くの人が、金融AIの競争は、金融をよりよく理解する大規模モデルを訓練することだと考えている。
しかし、Claude for Financial Services は真の答えを明らかにした：金融AIの核心はモデルではなく、ワークフローである。
それはAIにユーザーと株式について話させることではなく、AIをExcel、PPT、Word、投資調査、投資銀行、デューデリジェンス、コンプライアンス、照合、承認フローに導入することである。
これは国内の起業家にとって非常に重要です。もしあなたが「金融版 ChatGPT」をまだ作っているなら、大手企業やデータ端末、オフィススイートに飲み込まれる可能性が高いです。しかし、金融機関が毎日繰り返し作成する Excel、PPT、Word、承認パッケージを引き継ぐことができれば、その機会はようやく始まったばかりです。
一つの実際のシナリオ
先月、私はPEをやっている友人と話しました。彼らのチームが消費財企業のデューデリジェンスを実施した際、受領したData Roomには17のフォルダー、400以上のファイル——契約書、監査報告書、銀行明細、注文明細、インタビュー記録、経営陣資料——が含まれていました。
以前、VPが2人のアナリストを連れて2週間かけてやっとまともなICメモの原稿を仕上げていた。
では、現在、誰か（またはエージェント）が24時間以内に資料の整理、リスクのマーキング、欠落項目の特定、および原稿の作成を完了できるとしたら、顧客は支払うでしょうか？
これはSFではありません。Claude for Financial Services はすでにこのことを実行しています。そして、それはアプリではなく、「エージェント＋スキル＋コネクター＋成果物＋人間による承認」という製品パラダイムをオープンソース化しています。
まず最初の発見を述べます。Claude for Financial Services の製品構造は実にシンプルです。Agent がエンドツーエンドのタスクを担当し、Skill が金融専門プロセスを蓄積し、Connector が金融データおよび企業内部システムに接続し、Excel、PowerPoint、Word が最終的な成果物を引き継ぎ、さらに権限管理、参照機能、監査、人間による確認により、金融機関が利用可能になります。
過去の金融AIの形態は、あなたが質問をし、AIが答えを返すものだった。しかし、金融機関が本当に必要としているのは、あなたが大量の資料を提供し、それに対して審査可能で、引用可能で、アーカイブ可能で、業務システムに取り込める成果物を提供することである。この二つの違いは大きい。金融AIの価値はチャットボックスにではなく、成果物にある。
もう一つ注目すべき変化は、国内の金融機関が観察姿勢ではなくなったことです。
2025年から2026年にかけて、私が見ている実装状況は大きく3つの段階に分かれている。銀行が最も速く進んでおり、中国建設銀行はDeepSeekのプライベートデプロイを完了し、数百のシナリオに適用している。中信建投ファンドはDeepSeekを用いてREITsのデューデリジェンスを実施し、5名の従業員が70日かかっていた作業を1名で10日間に圧縮——効率が30倍向上した。
保険会社の中国人民財産保険も追随し、中信建投証券はマルチエージェントを活用した投資アドバイザリーサービスを提供、中国人民財産保険はDeepSeekを導入して専門知識ベースを構築、平安の大規模モデルは半年間で8.18億回の呼び出しを記録。
しかし、本当に興味深いのは第3陣——PE、資産運用、財務管理です。これらはデータが豊富で予算も十分、納品の圧力も大きいですが、現在はまだPOC段階にあります。これは遅れているのではなく、スタートアップの機会期です。
スタートアップが参入する際、多くの人がまず金融版 ChatGPT を思い浮かべる。しかし、この取り組みは大きなリスクを伴う。なぜなら、三つの強力な競争相手と同時に向き合うことになるからだ。
モデル提供企業は、汎用能力をますます低コストで提供していくでしょう。Wind、Choice、iFinD、同花順などの金融データ端末は、既にデータとユーザーへのエントリーポイントを保有しており、AIを組み込むことで、汎用的な金融質問への有料化は難しくなります。大手金融機関は、汎用能力を自社の権限システムに統合するため、内部のAIミドルウェアを自社で構築することを好む傾向があります。
スタートアップが正面から戦い、三方面から攻撃を受けている。
しかし、入口ではなく操作層に目を向ければ状況は異なります。垂直操作層とは、特定の職務、特定のプロセス、特定の成果物を中心にAIを深く活用することを意味します。たとえば、PE・投資銀行のデューデリジェンス資料の構造化、Excel財務モデルの監査、クレジット審査資料の初期審査、コンプライアンス審査表の自動生成、保険金支払および核保資料の補助的審査、クライアントマネージャーの会議録の自動整理などです。
これらの方向性は「金融大モデル」ほど壮大には見えませんが、顧客の予算により近いです。
どのような製品が価値があるか
まとめると、4つの条件をすべて満たす必要があります。
データを受け取る
真に高価値のあるシナリオでは、顧客の内部ファイル、CRM、クラウドストレージ、メール、契約書、承認システムと連携する必要があります。公開ウェブページのみを処理するだけでは、価値は限定的です。
プロセスが動作する
金融ユーザーはAIのために働き方を変えることはない。製品は、彼らがすでに使用しているExcel、PPT、飛書、企業微信、钉钉、WPS、CRMに組み込まれるべきである。
ファイルを提出できます
金融機関が支払うのは回答ではなく、資料である。審査表、メモ、デッキ、Excelを出力できなければ、支払いの意欲は生まれない。
責任の境界を明確に保つ
AIは参照、追跡、権限、監査、人間による確認をサポートする必要があります。投資アドバイスを提供せず、自動取引を行わず、最終承認を代替してはなりません。
この4つのうち1つでも欠けていると、製品は本番環境に導入するのが難しくなります。
遠くの視点から未来24か月を見ると、最も注目すべきセグメントは7つあります。
調査研究とデューデリジェンスが最優先。資料が多く、時間が限られており、納品物が明確であるため、HebbiaやRogoの方向に最も近い。
次にExcelモデルの監査です。投資銀行、プライベートエクイティ、クレジット、資産運用の分野ではExcelが大量に使用されており、数式のエラー、ハードコード、仮定の不一致が頻繁に発生しています。AIによる支援の可能性は非常に大きいです。
信用審査支援が第3位であり、銀行および非銀行機関ともに、書類の初期審査、取引明細の分析、リスク抽出、およびクレジットレポートの生成が必要である。コンプライアンス審査が第4位であり、制度の比較、マーケティング資料の審査、KYCチェックは、参照可能で追跡可能なAIアシスタントに適している。
ファンドの行政および財務運営の照合、評価、費用確認、監査ワークペーパーは非常にプロセス化されており、エラーのコストが高くなります。
保険の賠償申請と核保資料が多く、ルールも複雑で審査の負担が大きいが、人間による確認を必ず残す必要がある。
最後はクライアントマネージャーと投資アドバイザーのCopilotであり、AIが直接投資アドバイスを提供するのではなく、会議前の準備、製品説明、会議録、CRM更新を支援します。
この7つの方向には、製品が監査可能で、参照可能で、プライベート化可能であるという共通の前提があります。
金融機関は「AIがたぶんこう言っていた」などとは受け入れません。数値はどこから来たのか？引用元はどこか？誰が確認したのか？データは外部に流出していないか？これらは調達決定の前提条件です。したがって、最初から引用の追跡、人間による承認、データの隔離、操作のログ残しを設計する必要があります。これはコンプライアンスコストではなく、製品の壁です。
さらに大きなトレンドがあります。モデルの能力が商品化された後、機会はワークフロー、コネクター、ガバナンス層に移ります。かつてクラウドコンピューティングがITインフラをAPIに変えたように、次世代の起業家たちはその上にSaaSを構築します。今日の大規模モデルも同様です——誰が業界のワークフローをその上にパッケージ化できるかが、競争優位性を生み出します。
金融業の知識は情報密度が高く、フォーマット要件が厳しく、責任の制約が強いという特性から、汎用AIが短期間でカバーできる分野ではない。これがスタートアップ企業の安全圏である。
スタートアップはどのように参入するべきですか
最初からプラットフォームを作らないでください。
狭いシーンを探す：実際のデータがあり、固定されたテンプレートがあり、明確な納品物があり、人間による確認があり、部門の予算があり、60〜90日以内にROIを検証できる。
このような言い方はしないでください。
私は金融機関用AIプラットフォームを構築します。
このように言います：
まず、PE/FAチームのためにData Roomの資料を自動的に構造化し、デューデリジェンスQ&A、リスクリスト、ICメモの原案を出力します。
具体的であればあるほど、成約しやすくなります。
最大のリスクは大手企業に置き換わるのか？
汎用エントリーポイントは置き換えられる。汎用金融質問、通常の研究レポート要約、シンプルなデータ照会は、大規模モデルとデータ端末によって容易にカバーされる。
しかし、垂直深度プロセスはできません。
大手企業は、それぞれの細分化された職務のために面倒な作業を行いたくない。本当に難しいのは：顧客の内部システムへの接続、職務プロセスの理解、顧客のテンプレートへの適合、POCから本番まで顧客とともに歩むことである。
これらは1つのモデルAPIでは自動的に解決できません。