生成 AI は多くの業界で重要な役割を果たしており、場合によっては生産性を飛躍的に向上させています。
金融業界もその可能性に魅力を感じています。
例としては、キャピタル・ワンやJPモルガン・チェースなどが挙げられる。 GenAI を活用して不正行為や不審な活動の検出システムを強化し、ゴールドマン・サックスは GenAI を活用して社内ソフトウェアを開発し、モルガン・スタンレーは 紹介する 財務アドバイザーがデータを見つけるのを支援する AI ツール。
しかし、ここでは Carina Grühser 氏、エンジニアリング担当副社長、G最近調達したエルマン・バンキング・アズ・ア・サービスのフィンテック「Solaris」 9,600万ユーロの資金調達ラウンドでは、金融機関が金融環境にGenAIを導入する際に直面する課題のいくつかを概説しています。
Solaris が ChatGPT を使用しないのはなぜですか?
「ChatGPT のような大規模な言語モデルを規制対象の組織全体に内部展開することは、重要な作業です。セキュリティとデータ保護は常に最優先事項であるため、AI を使用する場合は注意が必要です。
「たとえば、一部の AI アプリはサードパーティの AI モデルプロバイダーを使用する場合があり、多くの場合、データの共有が利用規約の一部です。Solaris 技術スタックの一部としてソフトウェアを使用する場合、明確なプロセスと制御が確実に行われるようにする必要があります。顧客データを不正アクセス、侵害、悪用から保護するための場所。
「さらに、継続的な監視と検証のプロセスを設定する必要があります。
「AI の専門知識が不足しているため、ChatGPT などのツールを導入する代わりに、特に銀行業務のノウハウを持つ規制環境では、まず社内の専門知識を構築するのが当社のアプローチです。
「特に生成型 AI において、本当に価値を付加するアプリケーション領域を特定するには、ビジネス コンテキストを深く理解することが重要です。
このプロセスの一環として、AI タスクフォースが特定したユースケースの 1 つは SolarisGPT です。これは、Solaris システムからのすべての情報と知識に基づくチャットボットで、従業員がすべての情報を手元に置いて最も効率的に作業できるようにします。
「彼らはアーキテクチャを設計し、概念実証の実装にすでに成功しています。このようなシステムを社内で開発するということは、システムが規制された環境で動作することを中心に設計されていることを意味し、データとプライバシーの使用をより詳細に制御できるようになります。」
GenAI を金融環境に導入することが重要な取り組みであるのはなぜですか?
「私たちは、パートナーのエクスペリエンスと当社のサービスを向上させるために、新しいテクノロジーがもたらす改善点を常に評価しています。 自分の オペレーショナルエクセレンス。 同時に、私たちの お客様 そして パートナー データは何よりも安全である必要があります。
「通常のAIやMLを使用するものも含め、実績のあるサードパーティソフトウェアには、多くの既存のポリシーがあります。 ノウハウ それらを堅牢かつ確実に使用できるようにするための手段と、 規制に優しい やり方。
「しかし、GenAI アプリケーションに関しては、このテクノロジーは初期段階にあるため、多くの機能が存在します。 少ない 規制された金融環境内で作業する場合の実証済みのユースケースと証明ポイント。
「これは、あらゆる潜在的な機会をゼロから徹底的に分析する必要があることを意味し、その結果、重要で多くの場合、時間のかかるプロセスが必要になります。」
GenAI が Solaris 製品になるには、まだ時間がかかりそうですか?
「リスク評価、不正行為検出、パーソナライズされたサービス、自動化された顧客サービスなど、特定のシナリオで AI と機械学習を使用することには多くの大きな可能性があると考えていますが、Gen AI の広範な導入はまだ模索段階にあります。
「証明されていないことは、 歴戦の 規制された環境における Gen AI のシナリオは、Solaris 製品で Gen AI の使用を期待する段階にまだ達していないことを意味します。」