業界全体の AI ユースケースに関する Nvidia の最近の調査によると、人工知能 (AI) は金融サービス業界を急速に変化させています。不正検知、会話型インターフェース、投資ポートフォリオ管理などの新しい分野に AI を適用する企業が増えています。この調査では、自然言語処理 (NLP) と大規模言語モデル (LLM) が 2023 年に AI のユースケースのトップに躍り出ましたが、今年もトップに留まる可能性が高いことが明らかになりました。
主な調査結果
この調査では、金融サービスにおける21の異なるAIアプリケーションを分析しました。20% 以上の企業が、これらのアプリケーションを少なくとも 10 個使用していることがわかりました。回答者の 35% が報告したように、業務効率は際立ったメリットでした。調査対象企業の 20% が総所有コストの削減を経験し、36% が年間コストが 10% 以上削減されたと回答しました。これは大きな財務上の利益を示しています。また、AI の適用によりカスタマーエクスペリエンスとビジネスチャンスが改善され、収益と利益にプラスの効果をもたらしました。調査対象企業の半数以上がAIの用途を3つ以上採用しており、20% が6つ以上導入しています。
LLMの専門化の重要性
LLMを金融サービス業界の特定のタスクに特化させることは非常に重要です。いつ LLM と RAG 金融用語とプロセスを理解するように微調整されており、市場レポートの分析、顧客からの問い合わせの理解、規制コンプライアンスの管理などのタスクをより効果的に実行できます。この専門分野では、AIが状況を理解して正確な予測や意思決定を行えるように、財務データを分類して注釈を付ける広範なデータラベリングが必要です。
LLM の微調整プロセス
LLM モデルの微調整 特定のデータセットでうまく機能するように、LLMアライメントを使用して事前にトレーニングされたモデルを調整する必要があります。財務部門では、過去の財務報告書、顧客サービスとのやり取り、または市場データに関するトレーニングが必要になることがあります。AIは、金融言語のニュアンスを理解し、感情を識別し、さらにはトレンドに基づいて予測を行うように訓練されています。
データのラベル付けは、分析するデータをAIに明確に理解させるため、微調整に不可欠です。金融業界におけるラベル付きデータは、不正検出用のトランザクションカテゴリから、会話型 AI 用のカスタマーサービスフレーズまで多岐にわたります。LLM は、ラベル付けされたデータから学習することで、より多くの情報に基づいた正確な評価、提案、意思決定を行うことができます。
リスク管理とコンプライアンスへのAIの活用
AI によるリスク管理
リスク管理は金融サービスにおける重要な機能であり、AIが大きな影響を与える可能性があります。AI モデルは膨大な量のデータを処理して人間が見逃す可能性のあるパターンを特定できるため、金融機関はリスクをより効果的に予測して軽減できます。たとえば、AI は市場の変化を予測できるため、企業はそれに応じて戦略を調整できます。以下を含む高度な AI 機能 自然言語生成また、意思決定に役立つ詳細なレポートや洞察を作成する役割も果たします。
コンプライアンスとAI
コンプライアンスは、AIが非常に貴重であることが証明されているもう1つの分野です。金融規制は複雑で絶えず変化しているため、コンプライアンスは困難な課題となっています。取引を監視し、コンプライアンス違反の可能性があるアクティビティにフラグを立てるように AI システムをトレーニングできます。これにより、金融機関がマネーロンダリング防止 (AML) 法や一般データ保護規則 (GDPR) などの規制を確実に遵守できるようになります。
AIによる投資戦略の強化
ポートフォリオ管理におけるAI
投資会社はAIを活用して、市場データやトレンドを分析することで顧客のポートフォリオを最適化しています。AI は、新しい市場情報が入り次第、それを考慮しながら、投資ポートフォリオをリアルタイムで管理および調整できます。
投資のための予測分析
AIを活用した予測分析では、過去のデータ、ニュース、経済指標を分析することで市場の動きを予測できます。この予測力は投資判断に役立ち、投資家にとってより高いリターンをもたらすことができます。
パーソナライズド・バンキングにおけるAIの役割
パーソナライズされたカスタマーサービス
銀行はAIを採用して、パーソナライズされた銀行体験を提供しています。AI は顧客の行動を分析して、カスタマイズされたアドバイスを提供したり、商品を推奨したり、日常的な顧客サービス問い合わせを自動化したりできるため、銀行業務がより個人的で利用しやすくなります。
カスタマイズされた金融商品
金融商品はAIのおかげでよりパーソナライズ化されています。銀行は、個々の顧客のニーズや好みを理解することで、個人に合わせた金利のローンや、顧客のリスク許容度に合わせた投資商品など、カスタマイズされた商品を提供できます。
AI におけるデータプライバシーとセキュリティの課題
データプライバシーに関する懸念
金融機関がより多くの顧客データを活用してAIアプリケーションを改善するにつれて、データプライバシーに関する懸念が高まっています。AI システムの安全性を確保し、顧客データを細心の注意を払って処理することが最も重要です。
安全な AI 実装
金融機関は、データ侵害やサイバー脅威から身を守るために強固なセキュリティ対策を講じる必要があります。安全な AI の実装には、データの暗号化、アクセス制御、定期的なセキュリティ監査が含まれます。
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NVIDIA の NLP と LLM の台頭に関する調査から得られた知見に基づくと、金融サービスにおける AI モデルの有効性は、トレーニングの対象となるデータの質にかかっています。そこで役立つのが Sapien です。生データときめ細かく調整された AI との間のギャップを埋め、金融サービスを前進させる準備が整っています。
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