金融・保険データ分析・予測 IT・開発工数

決済基盤企業の照合エラーの調査をAIで効率化し、調査時間を短縮

決済と本人確認の基盤を運営する企業の技術チームが、システムのログと照合データにまたがる複雑な不整合の原因調査にAIのコーディングエージェントを使い、数時間から数日かかっていた手作業の調査を短時間で終えられるようにした取り組み。

使用ツール：Codex、ChatGPT Enterprise

事例の要約

課題: 決済システムで照合の不整合が起きると、技術チームが複数のシステムのログと照合データを手作業で突き合わせて原因を探す必要があり、調査に数時間から数日かかっていた。
取り組み: 技術チームが、AIのコーディングエージェントにシステムのログと照合データを調べさせ、不整合の原因を追跡する。
AIが時刻の記録のわずかな食い違いなど、見つけにくい原因を特定する。
リスクの判断、検証、対応は専門家が責任を持って行う。
成果: 複雑な照合の問題の調査時間が、数時間から短時間に大きく縮まった。
ある事例では、数日かかる手作業の調査が数分で済んだ。
専門家がより速く複雑な問題を調べられるようになった。

出典 OpenAI openai.com/index/australian-payments-plus

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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