AIを活用した金融サービスにおけるデータガバナンスのシンプル化
データが急速に増加し、金融機関がAIや生成AIモデルにデータを活用することへの圧力が高まる中、データガバナンスの重要性はますます高まっています。 欧州連合（EU）議会が包括的なAI規制を可決し、米国連邦政府がAI利用を規制する措置を講じるなど、規制当局がAIの応用に関心を寄せています。 これは、AI規制の重要性の高まりを浮き彫りにしています。（詳しくは、Databricksのブログ「 展開中のAI規制への対応をデータインテリジェンスプラットフォームが支援 」にまとめられています） データガバナンスは基礎であり、生成AIの使用に先立つものです。 データガバナンスがなければ、金融機関は規制上の要求を満たすことも、AIの結果を説明することも、アルゴリズムやデータ中心のバイアスを制御することもできません。 AIモデルがより複雑になるにつれ、それらをどのように管理し、社内外のデータ資産とどのように相互作用させるかを検討することが極めて重要になります。 データガバナンスは生成AIよりも前に考えるべき重要な基盤 データとテクノ
Generative AI is Everything Everywhere, All at Once
Original: Generative AI is Everything Everywhere, All at Once 翻訳: saki.kitaoka Data and AI Summit on "Generation AI "に直接またはバーチャルで参加し、詳細をご確認ください。 変化の激しい金融の世界では、企業は自動化の促進、製品イノベーションの加速、業務効率の改善を通じて競争力を維持する方法を常に模索しています。金融サービス機関（FSI）の自動化、合理化、効率化を支援する上で、Generative AIが重要な役割を果たすとエグゼクティブは考えています。FSIは、膨大な量のデータを分析し、人間の知性を補強する洞察を提供するために、AI機能への投資を開始しています。例えば、ブルームバーグは最近、金融業界向けに特別に構築された500億パラメータの大規模言語モデル（LLM）「 Bloomberg-GPT 」を発表し、JPモルガンはChat-GPTベースの言語AIモデルを使用して、...
企業のAI化を真の意味で加速する「モデルリスクマネジメント」
EYのMario Schlener、Wissem Bouraoui、Tarek Elguebalyには、このジャーニーを通してのサポート、このブログとソリューションアクセラレータへの貢献に対して特別な感謝を申し上げます。 Original: Model Risk Management, a true accelerator to corporate AI 翻訳: junichi.maruyama モデルリスク管理（MRM） - 金融サービス業界の多くのモデル開発者やデータサイエンティストにこれほどの不安をもたらす3文字の頭字語は稀である。MRMは、ガバナンスとコンプライアンスチームが、誤ったモデルや誤用されたモデルによって引き起こされる悪影響を慎重に特定し、軽減するための規律である。人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルに限らず、AI/MLモデルは銀行で管理されているモデルのごく一部であり、その範囲はエンドユーザーのコンピューティングアプリケーション、複雑な統計パッケージ、ルールベースのプロセスにも容易に及ぶ。
金融サービスのリスク管理に AI を活用する 4 つのメリット
効果的なリスク・コンプライアンス管理について詳しくは、 こちら のページをご覧ください。 銀行などの金融サービスにおける中核的な機能は、詐欺、マネーロンダリングなどの金融犯罪から顧客を守ることによる資産の保護、リスクの特定、損失の軽減です。相互に絡まり合ったデジタルな現在の世界において、金融サービスにおけるリスク・コンプライアンスの管理は、これまでになく複雑でコストのかかる取り組みとなっています。2008 年の グローバル金融危機 以来、コンプライアンスなどの規制変更は 500% 増加 し、プロセスにおける規制のコストは増大しています。金融サービス機関（FSI）では、2020 年に更新されたマネーロンダリング対策（AML）や 2023 年のトレーディング勘定の抜本的見直し（FRTB）、EU における PSD2 のような新たな規制への対応に追われています。コンプライアンス規制への対応に加え、データ管理やリスク評価の改善を求める消費者の声もあり、銀行の運用コストは 60% 増加しています。 コンプライアンス の問題は、
地理空間クラスタリングによる金融不正の識別
本ブログで参照する Notebook にスキップできます。 For most financial service institutions (FSI), fraud prevention often implies a complex ecosystem made of various components –- a mixture...