AI時代銀行のHR戦略：日本は職務を変え、韓国は構造を変える
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팀제이커브
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AIの話をするとき、私たちは通常の技術から思い出しています。どのモデルが出てきたのか、自動化がどこまで可能なのかといった話です。
ところで、実際の組織では質問が少し違って始まります。
「だから人はどうなるのか？」
特に銀行のように事務業務と窓口業務の割合が大きかった産業では、この質問がより現実的に迫ってきます。 AIが繰り返し業務を素早く代わり始め、人材構造自体をどのように変えるかが重要な経営課題となっており、人材構造自体をどのように変えるかが重要な経営課題となっているからです。
興味深い点は、同じ変化の中でも国別対応方式がかなり違うということです。代表的な事例が日本と韓国の銀行です。国別対応方式がかなり違うということです。代表的な事例が日本と韓国の銀行です。
どちらの国もAI導入と店舗縮小という同じ流れを経験しています。しかし、人を扱う方法はかなり異なる方向に動いています。
AI時代、銀行人材構造はなぜ変わっているのか
AIが銀行業務を変える方法
銀行業務を詳しく見てみると、整形化された繰り返し作業がかなり多いです。
たとえば、このようなものです。
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口座開設書類確認
•
送金関連書類検証
•
顧客情報の登録と管理
これはAIと自動化技術が最も速く適用される分野です。実際、多くの銀行が事務センター自動化、AI相談、デジタル窓口などのシステムをすでに導入しています。
以前は、人が最初から最後まで処理しなければならなかったことが、今ではAIが一次的に処理し、人は例外状況のみを管理する仕組みに変わっています。 AIが一次で処理し、人は例外状況のみを管理する仕組みに変わっています。
問題はここで終わりません。仕事の仕方が変われば、必要な人員規模も一緒に変わるからです。
消える職務と減る店舗
もう一つの大きな変化は、オフライン店舗の役割の縮小です。
モバイルバンキングと非対面金融サービスが日常化するにつれて、顧客が銀行支店を訪問すること自体が大幅に減少しました。その結果、銀行は近年、支店の閉鎖と店舗の縮小を急速に進めています。
店舗が減ると、自然に窓口職員、事務人員、運営人員に対する需要も一緒に減ります。
だから今銀行が直面している質問はかなり単純です。
「自動化で減らすことに代わる新しい役割を作るのか、それとも人材を減らすのか？」
そしてまさにこの地点で日本と韓国銀行の戦略が分かれ始めます。
銀行の人事戦略が重要な理由
最近の銀行では、AIの導入自体は特別なことではありません。ほとんどの金融機関がすでに自動化とデジタル切り替えを行っているからです。
しかし、組織の観点から見ると、もっと重要なのは技術ではなく人材戦略です。
同じAIを導入しても、ある組織は
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人を別の役割に再配置する
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職務を再設計し、
•
新しいことを生み出します。
逆に、ある組織は
•
人員を減らす
•
コスト構造を軽くし、
•
組織規模を縮小する方向を選択します。
結局、同じ技術を導入しても、組織の選択は完全に変わることができるということです。
そしてこの時点で、日本のある銀行はかなり興味深い戦略を示しています。
日本みずほの選択：職務をなくさずに変える
AI導入と事務職5,000人自然削減計画
日本のメガバンクの一つであるミズホファイナンシャルグループは、AI導入を比較的攻撃的に推進している銀行です。
事務センターにAIを導入し、口座開設書類確認、送金関連検証、顧客情報登録などの繰り返し業務を自動化しています。これは、ルールが明確でデータが整形化されており、AIが最も速く置き換えられる領域だからです。
この過程でみずほは今後10年間、事務職最大5,000人を減らす計画を明らかにしました。
ここまで見ると、他の国の銀行と大きく変わらないようです。自動化が増えると人材が減るのは自然な流れですからね。
しかし、人を減らす方法には違いがあります。
みずほの基本原則は比較的明らかです。
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まとめ解雇はしない
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自然退職と配置転換で人材を減らす
つまり、従業員を外部にエクスポートするのではなく、組織内で役割を変更する方法を選択します。
事務グループ→プロセスデザイングループ、職務再定義
みずほが興味深いのは、単純な人材再配置で止まらないということです。職務自体を再定義する作業も一緒に進んでいます。
代表的なケースが部門名の変更です。
既存の「事務グループ」という名前を「プロセスデザイングループ」に変更しました。
一見すると、単純な名称変更のように見えます。しかし、内部メッセージはかなり明白です。
以前は、仕事を処理する人だったら、今後は仕事のプロセスを設計し改善する役割だということです。
つまり、
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簡易処理業務→自動化
•
人の役割→業務構造の設計と改善
このように、人の役割自体を一歩上に移動させる戦略です。
リスキリングを福祉ではなく経営戦略に
この過程で自然に登場するのがリスキリングです。
オートメーションに減る事務員に、みずほは新たな役割を提示しています。
例えば
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企業顧客分析のサポート
•
法人金融営業支援
•
内部プロセス改善プロジェクト
同じ仕事です。
ここに合わせて教育と職務転換プログラムも一緒に運営しています。
ここで重要なポイントは、リスキリングの位置です。
多くの組織では、リスキリングはしばしば福祉プログラムのように扱われます。しかし、みずほは少し違うアプローチをしています。
AI導入→業務自動化→職務再設計→人材再配置
この流れの中で、リスキリングを組織戦略の一段階として展開しています。
そこで、みずほのアプローチは、単純なデジタル変換よりも組織構造自体を再設計するプロセスに近いと評価されます。
韓国銀行の選択：希望退職中心人材構造再編
5大銀行希望退職規模と構造
韓国銀行もAI導入とデジタル転換を急速に進めています。
ただ、人材構造の調整方法は日本とは少し違う流れを見せている。代表的な方式が希望退職プログラムです。
一定の条件を満たす従業員に特別退職金を提供し、自発的な退職を誘導する仕組みです。
近年、国内の主要銀行では、このプログラムはほぼ年次イベントのように繰り返されています。
2025年基準でみると、5大市中銀行で希望退職を選択した職員は2,300人以上です。支給された退職金規模も約7,000億ウォン水準で知られています。
言い換えれば、組織内の役割を変えるよりも、経済的補償を通じて組織の規模を調整する方法が広く使用されています。
退職年齢下降と組織構造の変化
もう一つ目立つ変化は希望退職対象年齢の下方です。
過去には、主に55歳前後の従業員が主な対象でした。事実上、定年を数年控えた人材を整理する性格が強かった。
しかし、最近は状況が少し変わりました。一部の銀行では、希望退職対象が40代前半まで下がる場合も現れています。
この変化は、単純な高齢者の要因を超えて、組織全体の人員構造を再調整しようとする動きとして解釈されることもあります。
部分的に進むリスキリングの試み
もちろん、国内銀行もデジタル転換に合わせて社員能力強化プログラムを運営しています。
例えば
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デジタル能力教育
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データ分析トレーニング
•
IT人材育成プログラム
•
従業員向けAI業務ツールの導入
同じ試みが続いています。
ただし、これらのプログラムは主に残っている人材の能力を強化することに焦点を当てています。
同じ技術、異なる哲学：AI時代のHR戦略の違い
先ほど見た日本と韓国銀行の事例を見ると、一つの共通点があります。両国とも、AI導入とデジタル転換という同じ変化を経験している点です。
しかし、人を扱う方法では、別の選択肢が表示されます。
まとめるとこんな感じ.
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日本：人を組織内で移動させる戦略
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韓国：組織構造を調整する戦略
どちらの方法も絶対に正しいと言うのは難しいです。組織の環境と人材構造によって戦略が変わる可能性があるからです。
ただ明らかなことは一つあります。
AIが増える組織で人の役割をどのように定義するのか
この質問は、今後の銀行だけでなく、ほとんどの組織が悩み続ける問題であるということです。
同じAI波の前でも組織が人をどのように扱うかは結局、その社会の雇用文化と組織哲学を反映しています。
エディタの一言
AIの話をすると普通の技術から思い浮かぶが、組織では結局人の問題に戻ります。
同じAIを導入しても、ある組織は職務を再設計し、人を移動させる選択をし、一部の組織は組織規模を減らす選択をします。
今回の日本と韓国の銀行事例は、技術より組織が人を見つめる方法がどれほど重要かを示す事例のように見えます。
AIはますます多くのことに代わるでしょう。
そうするほど、組織は1つの質問をより頻繁にするかもしれません。
「AIが増える組織で人の役割は何なのか？」
この質問に対する答えは技術ではなく、最終的に組織がどの方向を選択するかにかかっているかもしれません。
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