KB国民銀行がAmazon Web Services(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)、内部の生成AIシステムを連結するデータ網を構築する。AIサービスの開発速度とデータ活用度を高め、AIエージェントを銀行業務全般に広げる戦略だ。
金融業界によると、KB国民銀行はAWSとGCP、内部の生成AIシステムの間でデータを検索し、やり取りできる連携体系を整えている。KB国民銀行のクラウド転換とKB金融の生成AI拡大を、一つのデータ構造でつなぐ作業だ。
KB国民銀行は、データの保存と分析を担う情報系システムをAWSベースのクラウドへ転換する。KB金融はGoogle Cloudとの戦略的協業を進め、Googleの生成AIモデルであるGemini（ジェミニ）を業務や顧客サービスに適用する。データを処理する環境とAIモデルを活用する環境が異なっていても、AIエージェントが必要な情報を取得できるよう、共通のデータ通路を作る構造だ。
データを処理する環境とAIをすべて一つのクラウドに集約するのではなく、AmazonとGoogleのクラウドおよび内部システムを連結して活用するマルチクラウド連携方式となる。
AIエージェントが銀行業務を処理するには、商品情報や市場データ、内部規定、業務資料などを迅速かつ正確に見つけ出す必要がある。データがシステムごとに分散していると、AIサービスを追加するたびに個別の連結作業が必要になる。KB国民銀行は、複数のAIサービスが同じデータを一貫した方式で活用できるよう、共通の検索・連携体系を構築する。
事業の背景には、KB金融によるAIエージェントの拡大がある。KB金融は最近、データ分析AIエージェント「KB DAVIS」を公開した。役職員が日常言語で質問すると、必要なデータを検索・分析し結果を提供する業務支援サービスだ。リアルタイム対話と多言語通訳が可能な相談エージェント「KB Star ビョリ」も、顧客接点へ段階的に適用する計画だ。
KB金融がGoogleベースのAIエージェントを拡大する中で、AWSベースのデータ環境とGCP、内部の生成AIシステムを連結する基盤の必要性も高まったものと解釈される。
データ網が整えば、顧客相談や商品分析、リスク管理、内部報告書作成など、業務別のAIサービス開発速度を高めることができる。同じデータを複数のAIサービスが共同で活用できるため、重複開発やデータ加工の負担も減る。
銀行業界のAI競争は、AIに正確なデータをいかに速く安全に供給できるかを競う段階へと移っている。ただし、複数のクラウドと内部システムの間で金融データが行き来する以上、セキュリティと運用統制体系も併せて整える必要がある。
金融業界関係者は「AIエージェントを実際の銀行業務に広げるには、モデルの性能だけでなく、複数のシステムに散らばったデータを速く安全に連結する基盤が必要だ」とし、「今回の事業は、銀行のデータ活用構造そのものをAI中心に変える作業だ」と述べた。
