文書AI企業の韓国ディープラーニングがIBK企業銀行と共に、ボイスフィッシング被害救済業務をAIエージェントで自動化する実証を終えた。書類処理にかかる時間が88%減った。ボイスフィッシング被害に遭うと、被害者は銀行に被害救済申請書や身分証写しなどの書類を提出する。これまではファックスで届いたこの書類を銀行員が一つずつ確認し、システムに入力していた。送金された金が引き出される前に支払停止などの措置を取らなければならない業務だが、書類処理に時間がかかり、迅速な対応が難しかった。
韓国ディープラーニングは自社開発した金融特化型AIエージェント「DEEP Agent for Finance」をこの業務に適用した。このエージェントはVLM（視覚言語モデル）を基盤にしている。VLMは画像と文字を一緒に理解するAIモデルで、文字を読み取るだけの既存OCR（光学文字認識）とは異なり、文書の文脈まで把握する。エージェントは届いた書類の種類を分類し必要な情報を抽出した後、文書内容を基にどのような類型の犯罪かまで推論する。
実証はIBK企業銀行金融消費者支援部が主導し、韓国ディープラーニングが技術を担当する形で、今年4月から8月まで行われた。同社によると、印刷体は100%、手書きは97%以上の精度で読み取り、文書分類と犯罪類型の推論も評価基準で全て正答した。既存のAI-OCRがうまく読み取れなかった低画質の身分証や手書きが混じった申請書でも精度が向上した。既存のAI-OCRと比較すると、精度が最大20.4ポイント高かった。実際の業務データで評価した結果、目標に設定した指標（KPI）を全て上回った。
システムは既存のAI-OCRの結果とVLMの結果を互いに照合する。結果をどれだけ信頼できるかスコア（信頼度スコア）を算出し、スコアが高ければ自動処理し、低ければ担当者に確認を回す。最終判断は担当者が行う。銀行の内部網の外にデータが流出しないよう、銀行サーバーに直接設置するオンプレミス方式で構築した。韓国ディープラーニングはVLMエンジンの高度化、文書処理パイプラインと確認ダッシュボードの構築、銀行内部網への適用を担当した。
この課題は企画財政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（PoC）部門で優秀賞に選ばれた。IBK企業銀行は来年上半期中にこのシステムを実際の業務に適用する計画だ。韓国ディープラーニングは他の金融機関や公共機関へも適用を広げる方針だ。
韓国ディープラーニングの文書特化型VLM「KDL Frontier」は今年3月、マルチモーダルOCRベンチマーク「OCRBench v2」の英語部門で1位を記録した。
キム・ジヒョン韓国ディープラーニング代表は「ボイスフィッシング被害救済で最も惜しい時間は、被害対応に使えず書類処理に消耗される時間だ」とし、「金融機関の反復業務を自動化して運営費用を下げ、金融消費者保護により多くの時間と人員を割ける環境を作る」と述べた。
IBK企業銀行金融消費者支援部の関係者は「ボイスフィッシング被害救済は迅速な対応が核心だが、これまで書類処理だけに多くの時間がかかっていた」とし、「今回の実証でこの時間を大幅に減らし、被害救済に必要な対応時間を確保できる可能性を確認した」と述べた。
韓国ディープラーニングは去る27日、ソウル市とIBK企業銀行が開いた「2026ソウルフィンテックウィーク デモデイ with IBK企業銀行」で人気賞を受賞した。
