生成 AI – 資本市場の次の波の先駆者

  生成 AI は、真に変革的で破壊的な可能性を秘めているため、最近注目を集めています。 この進化は、予測分析と洞察生成のための機械学習技術の急速な進歩から始まり、その後、深層学習モデルが採用されました。 これらのモデルは現在、生成 AI モデルの基礎を形成する、より高度な LLM (大規模言語モデル) に進化しています。 LLM は、言語間のコンテキストや意図などを理解するために、テキスト、画像、音声を含む膨大な量のデータをトレーニングできるようにすることで、言語の複雑さの壁を打ち破り、結果として文脈的にも意味的にも正しい出力を得ることができます。 生成 AI は、知識ベースに基づいて質問に回答したり、トピックを要約したり、コードを書いたりするなど、複数のユースケースで活用できるようになりました。

現在の生成 AI アプリケーションのセットには、ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusion、BARD、Midjourney、Deepmind などが含まれており、テキスト、電子メール、チャット、画像、ビデオ、音声録音などの巨大な組織データを処理できます。ビジネス変革を推進するために使用されます。 利点としては、顧客エクスペリエンスの向上、生産性の向上、製品開発の迅速化、コストの削減などが挙げられます。

資本市場における新たなユースケース

大手投資会社やフィンテック会社はすでに、生成人工知能のさまざまなユースケースの概念実証の実験を開始しています。 ユースケースのほとんどは、顧客サービス、運用、調査と洞察、コンテンツ作成の改善と変革に焦点を当てています。 生成 AI アプリケーションは、企業がそのまま使用するか、独自のデータを使用してモデルをカスタマイズすることを選択できる、使いやすい API を提供します。 これらの API はエンタープライズ アプリケーションとシームレスに統合して、相互接続されたプラットフォーム ソリューションを提供できます。

添付の図は、公開されている情報に基づいて、資本市場内のさまざまな事業分野の潜在的なユースケースのいくつかを示しています。

  私たちの見解では、顧客サービス、コンテンツ生成、投資調査は、大多数の企業が検討しているユースケースです。 使用例については後続の段落で簡単に説明します。

  カスタマー サービスのユース ケースには、質問の意図を理解し、応答を作成し、応答の品質を向上させることでコミュニケーションを支援できるカスタマー サービス チャットボットが含まれます。 やり取りから取得したデータは、興味や感情を分析して、ハイパーパーソナライゼーションを通じて顧客関係を改善する道を開くこともできます。 ウェルスマネジメント会社はこのテクノロジーを活用して、デジタルチャネルを通じて個別化された投資アドバイスを提供し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

 リレーションシップ マネージャーは、これを利用して、顧客セグメント、地域、人口統計全体にわたってパーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成し、デジタル販売とマーケティングを自動化することもできます。 これにより、長期にわたって顧客価値、コンバージョン、維持率が向上する可能性があります。 法務およびコンプライアンス チームは、規制およびコンプライアンス レポートを作成することで、レポートの複数形式の課題を克服することによって恩恵を受けることもできます。

 Generative AI の広範なデータ分析機能を企業は活用して、大量のテキスト形式のアナリスト レポートと推奨事項、音声トランスクリプト、およびソーシャル メディア、ニュース、記事などからのデータを分析して、パターン、傾向、相関関係を検出し、情報に基づいた投資の洞察と健全な情報を得ることができます。投資の決定。

Generative AI 導入における現在の課題とリスク

これは画期的なテクノロジーではありますが、独自の課題とリスクが伴い、責任を持って使用するには企業が効果的に管理する必要があります。

生成型 AI はハイプ サイクルの最高点にあります。 企業にとって、ビジネス価値を提供し、テクノロジーの機能をより深く理解するのに役立つ適切なユースケースを特定することにより、生成 AI 機能を探索することが重要です。 ユースケースを選択する際の考慮事項の XNUMX つはデータです。 モデルの出力はデータに大きく依存しているため、トレーニング、データ品質、データ セキュリティ対策に適切なデータ セットを特定するには、詳しく調べる必要があります。

公開されているデータセットですでにトレーニングされている既存のモデルを活用するには、意思決定エラーにつながる誤った誤った情報が含まれる可能性があるため、課題が残ります。

データのプライバシーと機密保持、サイバー詐欺の問題、生成された出力と人間が生成した出力の説明可能性に関する問題に関連する法的およびコンプライアンスのリスクがあります。

Generative AI の可能性を最大限に発揮するには、企業はどのように対応すべきでしょうか? 

     生成 AI は企業に大きなメリットをもたらすことが期待されています。 企業が競争上の優位性を獲得するには、この新たなテクノロジーを今すぐ検討することが重要です。 企業は既存のイノベーションポートフォリオを見直し、生成型AIを当面の重点分野のXNUMXつとする必要がある。 企業は外部プロバイダーと提携して、変革の取り組みを改善するためにテクノロジーの機能を最大限に活用する必要があります。

このアプローチは、ビジネス ユース ケースを特定し、そのユース ケースから達成できる検証済みの学習に基づいて優先順位を付けることを含む PoC を実行することです。 アプローチの XNUMX つは、最大の利益を達成するためのデザイン思考やリーン スタートアップ方法論を探ることです。 他の AI モデルと同様に、企業にとっては、説明可能で信頼できる AI フレームワークを備えた堅牢な AI フレームワークとガバナンスを整備することが重要です。

まとめ 

世界の生成 AI 市場は、34 年までに 2032% 成長し、165 億米ドルにまで増加すると予想されています。 企業は研究開発、POC（概念実証）の構築、ビジネスケースの確立、エンタープライズプラットフォームへの統合への投資を増やしています。 フロント、ミドル、バックオフィスの機能を統合した企業は、市場での先行者としての優位性を得ることができます。 他の新興テクノロジーと同様に、リスクはガバナンスとコンプライアンスのフレームワークで管理され、テクノロジー インフラストラクチャと労働力に関連する多額の投資が必要となるため、慎重な意思決定を行う必要があります。

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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/24544/generative-ai–pioneering-the-next-wave-in-capital-markets?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs