AddeparがDatabricksを使用して、投資プロフェッショナルがクライアントに、より迅速、安全、かつ大規模にサービスを提供できるよう支援するネイティブAIエクスペリエンス、Addisonを強化する方法
によって Bob Pisani による投稿
Addeparは、投資の専門家が複雑な金融情報を実行可能なインテリジェンスに変えることを可能にする、グローバルなテクノロジーおよびデータプラットフォームです。登録投資アドバイザー、ファミリーオフィス、プライベートバンク、グローバル機関は、Addeparを利用してポートフォリオ、市場、顧客データを統合し、公開および非公開市場全体で総ポートフォリオビューを提供しています。
データとAIは、このミッションの基盤です。Addeparは現在、プラットフォーム上で約9兆ドルの資産を管理しており、顧客は情報に基づいた、重大な意思決定を行うために、セキュリティ、品質、一貫性を頼りにしています。これをサポートするために、Addeparは古いシステムやデータベースツールの集合体から、AWS上で実行されるDatabricks上の単一のデータインテリジェンスプラットフォームに移行しました。そのプラットフォームは、数百もの異なるデータフィードを取り込み、標準化および強化し、その結果を製品、API、データ共有を通じて顧客に提供します。
Addeparは、エンジニアリング、分析、AIを単一の、管理されたデータプラットフォーム上に統合するためにDatabricksを選択しました。共同ノートブックとSQLにより、社内チームは1つの場所で作業できます。一方、Unity Catalogは、グローバルな金融サービスフットプリントが要求するきめ細かな権限とアクセス制御を提供します。
その結果、エンジニア、アナリスト、そしてAIシステムがすべて依存できる単一の真実の源泉が生まれました。
この決定は、明確なビジネスインパクトをもたらしました。Databricksを採用して以来、Addeparは従来のインフラストラクチャと比較してパイプラインコストを60%削減し、200万ドル以上のインフラストラクチャとデータ処理の節約を達成しました。また、新しいパイプラインと統合の提供速度を5倍に向上させました。この加速は、オンボーディング、顧客への提供、実験を支援し、DatabricksとAWSの組み合わせは、Addeparが顧客と共に成長するために必要なスケーラビリティと信頼性を提供します。
統合されたデータ基盤の上に構築されたAddeparは、プラットフォームに直接組み込まれたネイティブAIエクスペリエンスであるAddisonを導入しました。Addisonは、Addeparの中核データとワークフローに基づいた、信頼できるガイダンスと実行可能なインサイトを提供するように設計されています。
Addisonは、チャットベースのインターフェースを超えて、以下を提供します：
投資の専門家にとって、Addisonはデジタルパートナーのように機能します：
ビジョンは、自然言語、ワー クフロー、インテリジェントエージェントが、ユーザーがAddeparと対話する主要な方法になることです。煩雑なデータ操作とオーケストレーションをAddisonにオフロードすることで、投資の専門家は、人間関係と戦略的意思決定により多くの時間を費やすことができます。
Addeparの顧客は高度に規制されたドメインで事業を行っているため、Addisonのアーキテクチャは、一般的なコンシューマーモデル（公開LLMへの直接呼び出しなど）では対応できない方法で安全かつスケーラブルである必要があります。Addeparはセキュリティ、データプライバシー、ガバナンスを優先し、AIスタックをそれに応じて設計しました。
Databricks上でインフラストラクチャを変換することにより、AddeparはUnity Catalogを利用し、権限とアクセス制御が環境に深く統合されています。これらの同じ制御がAddisonにも表示されます。最先端のフロンティアモデルの組み合わせが、Databricks Model Servingを介してAddeparの環境内で提供およびホストされ、MLflowで追跡および管理され、一貫したライフサイクル管理と監査可能性を提供します。
データとモデルの両方をAddeparエコシステム内に保持することは、Addeparのグローバルインフラストラクチャフットプリント全体における個人識別可能データおよび顧客識別可能データにとって重要です。これにより、同社はリスク、コンプライアンス、法的または管轄上の懸念に関する顧客の期待に応えることができます。
このアプローチは、Addisonが単なるLLMエンドポイントではないことを意味します。これは、断片化されたツールや管理されていない外部APIでは達成がはるかに困難であった、Addeparのプラットフォームの他の部分と同じガバナンス保証を継承するAIシステムです。
単純なLLMプロンプトは強力ですが、本番の金融サービスワークフローで信頼性と再現性を確保するのは困難です。アドバイザーや投資家が必要とする一貫性のレベルに達するには、オーケストレーション、検証、イテレーションが必要です。
Addeparは現在、AIジャーニーの次の進化としてDatabricks Agent Bricksを採用しており、バックグラウンドでGenie搭載分析を調整するSupervisor Agentから開始します。AddisonはこれらのSupervisorフローを使用して、「LLMプラスプロンプト」から、システムがアドバイザーの監視下で彼らに代わってアクションのシーケンスを実行できる、信頼できるエージェント的なワークフローに移行します。かつてはプロンプト、ツール、検証ロジックを接続する断片的で手動なプロセスであったものが、Agent Bricksによって一元化され、簡素化されました。これには、内部Slackボットやアドバイザーエクスペリエンスを強化するためのマルチエージェントGenieワークフローの初期利用も含まれます。
Addisonは、さまざまなモデルプロバイダーからの最先端モデルへのアクセスを、管理されたサービングエンドポイント経由で提供するDatabricks Foundation Model APIsから提供されるLLMを利用します。本番の金融サービスワークフローは、透明性、監査可能性、およびAI精度のきめ細かな評価を要求します。Addeparは、トレーサビリティと個々のエージェントワークフローの詳細なインサイトを強化するためにDatabricks Managed MLFlowを活用しています。Addeparは現在、MLFlowを使用してAddisonのパフォーマンスと動作を開発、評価、およびイテレーションしています。
Addeparにとって、これらすべては、マルチステップのポートフォリオ分析、計画フロー、または自動化されたインサイト生成などのエージェントワークフローを定義し、それらを厳密にテストし、コアデータを強化するのと同じプラットフォーム上でガバナンスを適用してデプロイできることを意味します。これは、Databricks独自の価値提案です。統合されたデータ、ガバナンス、およびエージェントオーケストレーションを1か所に集約します。
Databricksは、Addeparが社内および顧客と協力する方法も変えました。以前は、Addepar内部および顧客組織内のさまざまな種類のユーザーが、スプレッドシート、抽出、およびワンオフAPI交換を使用してトランザクション方式で作業していました。コラボレーションは限定的で断片的でした。
適切なアクセス制御を備えたDatabricks NotebooksとUnity Catalogにより、Addeparは現在、単一の環境でデータ、コード、SQLを共有できます。チームは同じ場所でデータとモデルを操作でき、そのコラボレーションはAIにまで及びます。一貫したコンテキストでモデル、設定、プロンプトを共有できます。顧客にとっては、同じデータを同時に表示できることで信頼が構築され、オンボーディング中および運用中の誤解が減り、ポートフォリオのより正確で透明性の高いビューがサポートされます。
Addeparは、投資エコシステムの基盤となるデータプラットフォームを提供し、投資の専門家が日常的に依存するワークフローを強化するために、複雑なポートフォリオ、市場、顧客データを統合します。プラットフォームが必要とするスケーラビリティ、セキュリティ、イノベーションをサポートするために、AddeparはDatabricksやAWSのようなテクノロジーパートナーと緊密に連携しており、それらの機能はデータインフラストラクチャの主要な要素を強化するのに役立ちます。これらのパートナーシップは、単純なベンダー取引ではなく、オープンな交換と共有された成功を中心に構築されています。
DatabricksがデータとAIの機能を継続的に進化させるにつれて、AddeparはAddisonが多くのユーザーがプラットフォームを体験する主要な方法になると予想しています。統合された、管理されたデータ基盤とGenAIおよびエージェントを組み合わせることで、Addeparは投資の専門家がポートフォリオ、データ、ワークフロー全体で複雑さを乗り越え、より情報に基づいた意思決定を行い、サービスを提供する顧客により良い成果をもたらすのを支援します。
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(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事
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