金融サービス分野は、人工知能(AI) の導入により大きな変革を遂げています。 F5 のapplication戦略の現状レポートによると、 金融サービス版では、この分野の組織の 80% 以上がすでに AI をシステムに統合しています。 AI の可能性を考えると、この広範な導入は驚くべきことではありません。 特定の AI ユースケースを実装することが自社にとってどの程度価値があるかを尋ねられたとき、 Google Cloud Gen AI ベンチマーク調査の回答者は、次のユースケースに対して 72% 以上（非常に価値があるかかなり価値がある）を選択しました：改善された仮想アシスタント（80%）、金融文書検索（78%）、パーソナライズされた推奨事項（76%）、資本市場分析（72%）。
この記事では、金融サービスにおける AI の主な使用事例、検索拡張生成 (RAG) などの重要な AI テクノロジの重要性、適切なソリューションを実装することで金融セクターにおける AI に関連するいくつかの主要な課題にどのように対処できるかについて説明します。
顧客体験の向上、不正検出の改善、リスク管理の合理化、運用効率の向上のために AI を導入する機関が増えるにつれ、適切な高度な AI 手法とテクノロジーを活用することが重要になります。 そのような技術の 1 つが RAG です。
RAG は、情報検索と自然言語生成の長所を組み合わせて、より正確で文脈に適した出力を生成します。 本質的には、企業から深い知的財産や個人データを取得し、それを OpenAI の ChatGPT のような生成 AI モデルのパワーと組み合わせます。 これは、多くの場合分散環境にある複数のデータベースから関連するドキュメントまたは情報を取得し、それらを使用して一貫した応答を迅速に生成することによって機能します。
金融サービスにおける AI において、RAG はさまざまな AI 主導のユースケースを強化する上で重要な役割を果たします。 たとえば、AI がアカウント所有者のエクスペリエンスをどのように向上させるかについての以前の例では、RAG は応答の精度とコンテキストを向上させます。 RAG を使用するカスタマー サービスチャットボットは、アカウントの詳細や取引履歴などの社内ソースから情報を取得し、正確でパーソナライズされた応答を提供して、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
さらに、RAG は、より関連性の高いドキュメントとデータの取得と処理を自動化することで、業務を効率化し、規制要件への準拠を確保するのに役立ちます。
残念ながら、その利点にもかかわらず、RAG には、異なるインフラストラクチャ テクノロジと環境にまたがるワークロードに依存することから生じる課題も伴います。
金融サービスにおける RAG に関連する主な課題には、パフォーマンスの遅れ、データ セキュリティのリスク、コンプライアンス違反の可能性などがあります。 これらの課題は、適切に対処しないと、金融サービス組織の業務と AI の可能性に大きな影響を与える可能性があります。 適切なソリューション プロバイダーと提携することで、次のような方法でこれらの課題に効果的に対処できます。
AI が金融サービスに与える影響は、いくら強調してもし過ぎることはありません。 これには、口座保有者の体験に革命をもたらし、不正検出を強化し、リスク管理を改善し、運用効率とコンプライアンスを合理化する可能性が秘められています。 これらの機能を強化する上での RAG のような重要な AI テクノロジーの役割は、この可能性の大きな部分を占めていますが、考慮すべき新たな課題も伴います。
適切なソリューションを導入することは、RAG に関連する課題に対処する上で極めて重要な役割を果たすことができます。 もっと詳しく知る 現代の AI アプリには最新のソリューションが必要な理由について説明します。