ガイド

ダッシュボードから意思決定までを数分で

エージェントの時代においてGenieが金融サービスをどのように支援するか

エグゼクティブはビジネスインテリジェンスを再考しています

財務チームが、四半期取締役会報告書の準備に4週間を費やしたとします。貴社のリスク管理責任者は、監督当局からの追加の質問に回答するために 3 日間を要しています。貴社のウェルスおよびコマーシャルバンカーは、顧客との会議の前に、IT 部門がダッシュボードにもう 1 つのビジュアライゼーションを追加するのをまだ待っています。

そして、AIツールは金融サービス機関で一般的になりつつありますが、経営幹部や現場のチームが実際に必要とするときに答えを届けられるものはごくわずかです。AIは多くの場合、試験運用、専門家チーム、または単発のチャンネルの中に留まっています。残された課題は、ビジネスリーダーや実務担当者が、必要なときに、どのようにしてガバナンスの効いた知見にアクセスするかということです。

従来のBIアーキテクチャでは、チームが数か月も前から重要な問いを予測し、定期的なスケジュールでレポートやダッシュボードを構築することが想定されていました。運用環境がより安定していた時代には、そのモデルは理にかなっていました。金利の変動、不正行為、進化する顧客行動によって問いが週ごとに変わりうる状況では、このモデルは通用しません。

従来の「AI for BI」ツールはダッシュボードを要約しますが、ドメイン間の可視性は提供できず、財務やリスク部門と単一のビジネス定義を共有しず、しばしば別のガバナンスプレーンでコピーされたデータに依存しているため、意思決定の正確性に影響を与えることがあります。金融サービスのリーダーにとって、それだけでは不十分です。

Genie は、このギャップを直感的かつ有意義な方法で埋めるように設計されています。これにより、CFO、CRO、事業責任者、現場のチームは、自然言語でデータと対話できるようになり、静的な過去の資料から、インタラクティブで監査可能な回答へと移行できます。数週間ではなく、わずか数秒で。

金融サービス向け Genie

GenieはDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームによって機能する会話型分析アシスタントです。ユーザーは自然言語で質問し、回答は物語形式の説明、表、図表などの形で受け取ることができ、同じ会話の中で追加の質問をすることも可能です。Genieは Databricks SQLに含まれており、別途BIライセンスや追加ツールはありません。

一般的なチャットボットとは異なり、Genieは貴社のガバナンスの効いたデータや、組織がパフォーマンス、リスク、顧客行動をどのように定義しているかを学習します。活用例:

Unity Catalogにおけるメタデータとデータ値
貴社の CFO、CRO、ビジネスリーダーが世界をどのように測定しているかを反映した、認定済みのメトリクス、ディメンション、ビジネス定義
クエリ履歴、およびダッシュボードやノートブックといった既存の**アナリティクス**アセット（アナリストやクオンツがすでに尋ねている質問を含む）
時間の経過とともに回答を改善する質問の例、指示、ユーザーからのフィードバック

バックグラウンドで、特殊なエージェントが質問を解釈し、関連するデータとメトリクスを特定し、クエリーを生成して、明確な説明と可視化を返します。質問が曖昧な場合、Genieは推測するのではなく、明確化を求めます。また、会話のコンテキストが維持されるため、ユーザーは自然に質問を絞り込むことができます。

すべてのインタラクションはガバナンスの効いた環境内で行われ、別の分離されたツールではなく、信頼できるアナリティクスのための単一の会話型インターフェースが作成されます。

Unity Catalog との緊密な統合

行レベルおよび列レベルのセキュリティにより、ユーザーはアクセス権限のあるデータのみを閲覧できるようになります。
ダッシュボードや SQL クライアントで使われているのと同じ認定済みのメトリクスと定義を使用するため、「純金利マージン」、「エクスポージャー」、「コンバインドレシオ」は、どこでも同じ意味になります。
監査のためにすべての質問と回答がLogsとして記録されるため、リスク、コンプライアンス、内部監査の各部門は、知見がどのように生成されたかの完全な証跡を得ることができます。

金融サービス全体にわたる現実世界でのユースケース

バンキングと支払業務

銀行は、取引量重視の業務から、情報に基づいた意思決定へとますます移行しつつある。Genieは経営幹部、財務チーム、リレーションシップマネージャーにエンタープライズデータに対する対話層を提供します。

ユースケース	ユーザータイプ	自然言語クエリーの例	メリット
リアルタイムの財務知見（ChatCFO）	経営幹部および CFO チーム	「事業部門別の先週のマージンと流動性プロファイルはどのように変化しましたか？」	財務チームは、パフォーマンスを瞬時に探り、新たな疑問が生じても分析を続けることができます。
リアルタイムの財務知見（ChatCFO）	経営幹部および CFO チーム	「2025年の金利サイクル中に開設された預金のコホート行動を表示してください。」	財務チームは、パフォーマンスを瞬時に探り、新たな疑問が生じても分析を続けることができます。
Customer 360	リレーションシップマネージャー、コマーシャルバンカー、カスタマーサクセスチーム	「私のポートフォリオの中で、早期にストレスの兆候を示している中小企業の顧客はどれですか？」	結果には、ランキングリスト、キードライバー、推奨される次のステップが含まれ、これらはすべて統合された顧客ビューに基づいています。
Customer 360	リレーションシップマネージャー、コマーシャルバンカー、カスタマーサクセスチーム	「現在の金利シナリオを考慮すると、今後90日以内に借り換えを行う可能性が最も高いのは誰ですか？」
ストレステストとシナリオ探索	リスク管理、財務、戦略計画チーム	"200ベーシスポイントのパラレルシフトは、当社の商業用不動産エクスポージャーに地域別でどのような影響を与えますか？"	Genieは、経営幹部や取締役会での会話に適した言葉で結果を提示します。
ストレステストとシナリオ探索	リスク管理、財務、戦略計画チーム	「シナリオ3において、予想損失に最も大きな変化をもたらしているセグメントはどれか表示してください。」	Genieは、経営幹部や取締役会での会話に適した言葉で結果を提示します。

アセットマネージャー、投資アドバイザー

資産運用管理者と投資顧問は、アナリティクス主導の知見からエージェント主導のワークフローへと移行しています。Genieは、複雑で厳しく規制されたデータ資産を、デスク、リサーチ、コンプライアンス向けの会話型サーフェスに変えることで、このシフトをサポートします。

ユースケース	ユーザータイプ	自然言語クエリーの例	メリット
リサーチコパイロット	株式およびクレジットアナリスト	「この同業他社グループにおいて、前四半期のアーニングサプライズの前後でスプレッドと出来高はどのように変動しましたか？」	Genieは関連データセットを収集・分析し、アナリストが正式な調査用に洗練させることができるナラティブを生成します。
リサーチコパイロット	株式およびクレジットアナリスト	「これらの発行体の過去6四半期のパフォーマンスをベンチマークと比較して要約してください。」	Genieは関連データセットを収集・分析し、アナリストが正式な調査用に洗練させることができるナラティブを生成します。
デスクとクライアントのアナリティクス	トレーディングデスクと営業チーム	"今日の戦略別P&Lを、上位10社のクライアント別に内訳表示してください。"	チームは即時に知見を受け取り、さらに掘り下げたり、デスクレビューにエクスポートしたりできます。
デスクとクライアントのアナリティクス	トレーディングデスクと営業チーム	"日中のVaRの変動が最も大きかったクライアントは？"	チームは即時に知見を受け取り、さらに掘り下げたり、デスクレビューにエクスポートしたりできます。
監視とコンダクトに関する知見	コンプライアンス、監視、監査チーム	「過去 1 か月間で、日中のポジション変更とコミュニケーションにおいて異常なパターンを示しているトレーダーは誰ですか？」	Genie は、取引活動とコミュニケーション全体のパターンを要約し、チームが完全な監査可能性を維持しながら調査の優先順位付けを行うのを支援します。

顧客事例: Jefferies、エージェント型AIで株式調査を最新化

課題：リサーチチームは、数十の内部および外部データセットを使用して数千の企業を手動で分析しており、1つの投資論文をまとめるのに数日かかることもありました。市場が動いたとき、アナリストにはそのような時間はありませんでした。
ソリューション：Databricks 上の Genie を使用することで、Jefferies のアナリストは、既存のワークフローから離れたり、データエンジニアリングに頼ったりすることなく、自然言語を使用して、ガバナンスの効いた社内データおよびサードパーティデータにクエリを実行できます。
結果: アナリストは、これまで数日または数週間かかっていた複雑な調査に関する質問に、数分で回答できるようになります。そして、データ検索にかかる時間を短縮し、投資判断により多くの時間を費やすことができます。これは、チームの働き方における根本的な変革です。

保険会社

保険会社は、気候の変動性、変化する顧客の期待、そして使用量ベースの保険といった新しいビジネスモデルに対応しています。Genieは、保険引受、保険金請求、販売部門のリーダーがこの複雑さを理解するのを支援します。

ユースケース	ユーザータイプ	自然言語クエリーの例	メリット
ポートフォリオおよび事業部門の業績	最高引受責任者（CUO）およびリスク委員会	「過去12ヶ月間における沿岸不動産のコンバインド・レシオは、セグメント別およびチャンネル別にどのように推移しましたか？」	知見は、ポートフォリオレビューや運営委員会で直接使用できます。
ポートフォリオおよび事業部門の業績	最高引受責任者（CUO）およびリスク委員会	「エクスポージャーの増加を考慮した場合、損失率が最も急速に悪化しているのはどの分野か？」	知見は、ポートフォリオレビューや運営委員会で直接使用できます。
Distribution アナリティクス	営業およびチャンネルリーダー	"中規模法人市場において、見積成約率が最も高い代理店とブローカーはどこですか？"	リーダーは、新しい分析サイクルを待つことなく、要因と外れ値を深掘りできます。
Distribution アナリティクス	営業およびチャンネルリーダー	"製品別・地域別で失効率が最も高いのはどこですか？"	リーダーは、新しい分析サイクルを待つことなく、要因と外れ値を深掘りできます。
請求アナリティクス	請求チーム、特別調査班	「製品ライン別に見て、最も保険金支払漏れが多いのはどこですか？」	Genie は、プロセスの変更、トレーニング、不正対策につながるパターンやボトルネックを特定するのに役立ちます。
請求アナリティクス	請求チーム、特別調査班	「本件と同様の特徴を持つ訴訟事例とその結果を提示してください。」	Genie は、プロセスの変更、トレーニング、不正対策につながるパターンやボトルネックを特定するのに役立ちます。

銀行、資本市場、保険の各分野で一貫したパターンが見られます。顧客、市場、リスクに最も近い人々が、信頼できるデータに直接アクセスできるようになるのです。

パターンが機能する証拠

金融機関はすでに Genie で成果を上げています。

財務チームは、手作業でレポートを作成するのではなく、ガバナンスの効いたデータに直接クエリを実行することで、レポート作成サイクルを数週間から数分に短縮しています。
グローバルバンクでは、かつて大規模なコホート分析に数日かかっていた作業を、今では数分で完了し、その結果を何百人ものセルフサービスユーザーに提供できるようになりました。
ウェルス・マネジメント（富裕層向け資産管理）会社は、年次の顧客レビューパック作成の80～90%を自動化することで、ソースシステムへの完全なリネージを維持しながら、毎年数千時間を節約しています。
リスク・コンプライアンスチームは、基になるデータやポリシー文書への完全なトレーサビリティを維持しながら、規制レビューを数日から約 1 時間に短縮しています。

これらの改善は、レポート作成の速度を向上させるだけではありません。これらは、財務、リスク、顧客オペレーションにおける意思決定のペースを根本的に変えます。

Genie は、1 つのエクスペリエンスで、金融サービスに 3 つの主要な特性をもたらします。

ガバナンスの効いたデータ制御: 単一のコントロールプレーンで、ガバナンスの効いたデータを操作します。
一貫したビジネスロジック: ツールごとに新しい定義を作成するのではなく、共有のビジネスセマンティクスを再利用します。
アクセスしやすい知見: 専門家だけでなく、経営幹部や実務担当者にも自然言語によるアクセスを提供します。

顧客事例: Magic Orange、Genieを使用してテクノロジー支出データをリアルタイムの意思決定に活用

課題：複雑な技術ポートフォリオを管理するチームは、大量のデータセットを迅速に分析して対応することに苦労していました。手動の報告サイクルに依存していたため、財務上の意思決定が遅れ、コスト要因が不明瞭になっていました。
解決策: Magic OrangeはGenieを使用して、テラバイト規模の財務データを自然言語でクエリーし、トレンド、差異、コスト削減の機会を即座に明らかにします。
結果: チームは、高価なBIツールや手動分析への依存を減らしながら、投資判断を向上させる、リアルタイムで行動につながる知見を提供できるようになり、年間数十万を節約できます。

金融サービスにおけるGenieの始め方

重要な会話から始めましょう
経営幹部や現場チームが迅速に回答するのに苦労する、以下のような繰り返し発生する質問を特定する。
- 収益性、流動性、資金調達コストに関する CFO からの質問
- 取引パフォーマンスと顧客アクティビティに関するデスクヘッドからの質問
- 保険引受または保険金支払い部門のリーダーが尋ねる、損失傾向やポートフォリオエクスポージャーに関する質問
これらの会話によって、貴社が最初に構築すべきGenie Spacesが決定されます。
信頼できるビジネス定義を確立する
次に、貴機関にとって最も重要なメトリクスが一元的に定義されていることを確認してください。Unity Catalog Business Semanticsを使用することで、組織は次のことが可能です。
- NIM、ROE、default時のエクスポージャー、複合比率などの指標の計算を標準化します
- 製品ライン、地域、リスク等級など、経営幹部が信頼するディメンションを認証します
- それらの定義を、Genie がアクセスできるデータセットに関連付けます
この共有セマンティックレイヤーにより、ダッシュボード、レポート、会話型アナリティクス全体で一貫性が確保されます。
影響の大きいワークフローをいくつか開始する
広範にエクスペリメントするのではなく、いくつかのライトハウスユースケースに焦点を当てます。
- 銀行および決済: CFOパフォーマンスコックピット、リレーションシップマネージャー顧客知見ワークスペース
- 資本市場: 主要なアセットクラスのリサーチコパイロット、トレーディングデスクの**アナリティクス** ワークスペース
- 保険: 主要事業分野におけるポートフォリオパフォーマンスの監視、支払い漏れと不正検出のためのクレームアナリティクス
意思決定速度の向上、ユーザー導入、およびアドホックレポート作成リクエストの削減を追跡します。
ロールアウトにガバナンスを組み込む
初日から、ガバナンスと評価を障害ではなくアクセラレータとして扱います：
- 既存のデータアクセスポリシーを再利用して、Genie が権限をバイパスしないようにします。
- リスクチームと監査チームが使用状況を確認できるよう、ログ記録を有効にします。
- ユーザーからのフィードバックを奨励し、継続的に応答を改善します
強力な評価フレームワークを導入している組織は、管理と透明性を実証できるため、より多くの AI プロジェクトを本番運用に移行させる傾向にあります。
事業規模に応じて事業を拡大する
- 初期のGenieスペースで価値が証明されたら、追加のドメインに展開します。ビジネスオーナーが、重要となる質問、意思決定、および成果を定義します。
- データおよび分析チームは、基盤となるデータセットやセマンティクスをキュレーションします。
- リスクおよびコンプライアンスチームは、ポリシーとロギングが自社の基準を満たしていることを検証します。
彼らは協力して、Genieを単なるレポーティングツールから企業データと関わる新しい方法へと変革しています。

お客様導入事例： KPMG、Genieを使用してデータ活用法を再構想

課題: 財務および分析チームは、複数のダッシュボードや手動報告に依存し、運用および財務データを迅速に取得・分析するのに苦労しており、戦略的意思決定を遅らせています。
ソリューション：KPMG は Genie を使用して、財務および分析チームが自然言語でデータに簡単にクエリを実行し、実用的な知見を直接的かつインタラクティブに探索できるように支援しています。
結果：チームは現在、予算編成、予測、業務上の意思決定に情報を提供する正確でリアルタイムの知見を提供し、手動での報告を削減し、組織全体のビジネスアクションを加速させています。