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bunq、Claude でインテリジェントなバンキングアシスタント Finn を構築
業種：
金融サービス
会社規模：
中規模
製品：
Claude Code
地域：
ヨーロッパ
約80% のサポート自動解決
Claude の高度な推論により自動解決率が向上し、Finn がほとんどのサポートチケットを処理可能に
5分で口座開設
AI 搭載の自動化により、完全に本人確認済みの銀行口座を作成
動画のキャプション
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bunq はヨーロッパ第2位のネオバンクであり、国際的なライフスタイルを持つ個人と企業にサービスを提供するために構築されました。2012年に Ali Niknam 氏により設立された bunq は、ヨーロッパ全域で2,000万人のユーザーに、単一の使いやすいアプリを通じて支出、貯蓄、予算管理、投資を行えるよう支援しています。
bunq は、広範な A/B テストで Claude がサポートシナリオに必要な複雑な計画能力において一貫して優れていることを確認した後、Claude を選定しました。たとえば支払い失敗の調査には、カード、口座、残高、取引を正確な順序で確認する必要があります。Claude は、エージェンティックワークフローに必要な精度を維持しながら、これらのマルチステップの問題を推論する優れた能力を示しました。「最高のモデルをベンチマークした結果、Claude がトップになりました」と bunq の機械学習エンジニアリングリードは説明しています。
Claude により bunq は、以下を実現しています。
- 複雑な銀行の問題を自律的に調査。支払い失敗、取引紛争、口座の問題についてマルチステップの調査を計画・実行
- 画像認識を使用して領収書の処理や書類の検証を即座に実行
- 音声対音声 AI 翻訳を導入した初の銀行として、リアルタイムの多言語サポートを実現。ユーザーが母国語でサポートエージェントと会話可能
- 検証プロセスを自動化し、5分での口座開設を実現する迅速なオンボーディングを推進
- バックエンド自動化に不可欠なエラーのない JSON など、精度の高い構造化出力を生成
課題： 大規模な複雑な銀行問い合わせ
銀行のサポートは単純ではありません。1件の支払い失敗の問い合わせでも、カードの状態確認、口座情報の検証、残高の確認、取引自体の分析が必要になる場合があります。これらすべてをセキュリティと正確性を維持しながら行います。ヨーロッパ全域で異なる言語と銀行ニーズを持つ2,000万人のユーザーにサービスを提供するネオバンクにとって、従来のサポートモデルではスケールできませんでした。
bunq は単なるチャットボット以上のものを必要としていました。複雑なマルチステップの調査を推論できるインテリジェントなシステムが必要であり、同時に自動化に必要な精度の高い構造化出力を生成できるものでした。1つの JSON フォーマットエラーがワークフロー全体を壊す可能性があります。課題は、高度な推論と絶対的な精度を兼ね備えた AI モデルを見つけることでした。
インテリジェントなバンキングアシスタントの構築
「当初から、AI における私たちの目標はシンプルでした。ユーザーの生活を簡単にすることです」と bunq の機械学習エンジニアリングリードは述べています。「それを大規模に実現するために、AI とコードが連携して問題を解決するエージェンティックワークフローを構築しました。」
変革は、2023年に Finn がユーザーが財務を検索しアプリをナビゲートするための会話型アシスタントとしてローンチされたことから始まりました。しかし bunq のビジョンは基本的な支援をはるかに超えていました。同社は、ユーザーの代わりに安全に行動できるマルチエージェントシステムを構築しました。問題の調査、書類の処理、複雑な銀行操作の実行が可能です。
2024年、bunq はリアルタイムの音声対音声 AI 翻訳を導入した初の銀行となりました。これは、バンキングをアクセシブルにするというアプローチを体現する画期的な取り組みでした。ユーザーは母国語でサポートエージェントと会話でき、Finn がリアルタイムで翻訳します。38言語へのアプリ翻訳と合わせて、何百万人もの人々を近代的なバンキングサービスから長年排除していた障壁を取り除きました。
実装は非常に迅速でした。bunq の社内 LLM ルーター（異なるモデル、プロバイダー、設定を管理）のおかげで、Claude の追加はわずか数日で完了しました。「当社の内部ベンチマークと LLM ルーターにより、テストと統合を迅速に行うことができました」とチームは述べています。「Anthropic チームは、プロンプトの最適化からキャパシティの拡張まで、常にサポートしてくれました。」
成果：約80% の自動化と即時の口座アクセス
結果はすべての指標で大幅な改善を示しています。Claude の高度な推論により、bunq の自動解決率は8% 向上し、全サポートチケットの80% 以上を自動化しました。ユーザーはキューで待ったり複雑な電話メニューを操作したりすることなく、より迅速で信頼性の高い回答を得られます。
その影響はユーザーサポートにとどまりません。Claude Code によりエンジニアリングの生産性が即座に向上し、新しい開発者が意味のあるコードを貢献するまでの時間が40時間から16時間に短縮され、組織全体で製品デリバリーが加速する60% の削減を実現しました。「この組み合わせにより、他のモデルでの経験よりもはるかにスムーズかつ迅速に実装できました」とチームは報告しています。
最も重要なのは、bunq がバンキングのあり方を再定義したことです。以前は書類と支店訪問で数日かかっていた口座開設が、5分で完了します。「新規ユーザーから、体験がどれほど迅速でスムーズかに驚いたという声をよくいただきます」と機械学習エンジニアリングリードは述べています。「ユーザーにとって、それは単なるスピードだけではなく、選択肢の自由です。何日も待ったり支店を訪れたりする代わりに、数分で利用開始できるのです。」
今後、bunq は Finn の機能を拡張する大きな可能性を見ています。チームは、ユーザーが Finn に「収入の20% を税金用に取り置いて」や「メイン口座からバケーション貯金に50ユーロ移動して」と依頼するだけで即座に実行される未来を構想しています。
「私たちは、AI がバンキングにできることのほんの表面をなぞっているに過ぎません」とチームは説明しています。「Anthropic の信頼、安全性、推論への注力は、セキュリティを決して損なわずに生活を簡単にするという bunq のミッションと完全に一致しています。」
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