金融および保険業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。
金融および保険業界では、自社金融機関内業務の効率性の向上の事例が多く報告されています。また、セキュリティが非常に重要であるため、Azure OpenAIでセキュリティを確保している特徴があります。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。
また、弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
グルーヴノーツが提供する「MAGELLAN BLOCKS」の新しいサービス「Autonomous MAGELLAN」を、金融業の大手である三菱UFJ銀行が先行して実証実験を行った事例です。
このサービスは大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語データの解析や要約、ナレッジの探索といったタスクを自動で行い、企業の言語データの活用を革新します。
【導入の背景】
企業活動において、大半の情報が言葉で表される文章データで構成されています。従来の言語モデルでは限定された処理が行われていた中で、LLM技術の進化が企業における文章情報の有効活用への可能性を広げていました。
この背景のもと、グルーヴノーツは、LLMを活用したサービスを提供することで、企業の抜本的な改革を支援する狙いがあります。
グルーヴノーツが提供するMAGELLAN BLOCKSのページ
【元々の課題】
金融業界を含む多くの企業が、日々大量の言語データを処理する必要がある一方で、その解析や要約、ナレッジの探索は従来は大きな労力を要していました。
特に金融業界ではリスク管理などの重要文書を的確かつ迅速に分析することが求められており、作業効率化が業界全体の課題でした。
【解決策】
「Autonomous MAGELLAN」は、ユーザーが求めるデータ分析を自立的に実現することをコンセプトにしたサービスで、LLMを活用して質問応答や要約などの高度な言語解析を可能にします。
三菱UFJ銀行ではこのサービスを採用し、文書の解析要約トピック抽出やナレッジの探索回答提案などの実証に成功しました。
三菱UFJ銀行との取り組み
【効果】
実証実験により、三菱UFJ銀行ではリスク統括部門のリスク関連情報の自動化解析やコールセンターの入電内容分析効率化など、言葉による情報の高度な分析を実現しました。
これにより大量の自然言語データの活用分析が可能となり、作業のスピードと精度の両面での大幅な向上が見込まれています。
【出典】
グルーヴノーツ
