カスタムのテキストからSQL生成するアプリケーションで金融のインサイトを解き放つ！
序章 取得強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を使用して企業が非構造化知識ベースを活用する方法を革新し、その可能性は広範に影響を及ぼします。 インターコンチネンタルエクスチェンジ（ICE） は、世界最大の証券取引所グループであるニューヨーク証券取引所（NYSE）を含む、取引所、クリアリングハウス、データサービス、住宅ローン技術を運営するグローバルな金融組織です。 ICEは、既存のアプリケーションからのデータ移動を必要とせずに、構造化されたRAGパイプラインを持つことで、構造化データ製品の自然言語検索のシームレスなソリューションを先駆的に開発しています。このソリューションは、エンドユーザーがデータモデル、スキーマ、またはSQLクエリを理解する必要性を排除します。 ICEチームはDatabricksエンジニアと協力して、Databricks Mosaic AI製品のフルスタック（ Unity Catalog , Vector Search , Foundation Model APIs , and Mod
キャピタルマーケットのための生成AI戦略
財務評価と比較分析 ヘッジファンド、マーケットメーカー、年金基金などのキャピタルマーケットに特化した金融機関は、これまでも最新の分析手法や新しいオルタナティブデータの導入に積極的でした。この競争の激しい業界では、成功者はより広範なデータを迅速に要約し、それに基づいて行動することで「アルファ」を獲得しています。 生成AI（Gen AI）の成熟は、金融サービス業界全体で注目されており、買い手側と売り手側の間に長く存在していたデータの格差は急速に縮まっています。リーダーたちは、大規模な言語モデル（LLM）やAI技術が、金融アナリストチームを強化するために大きな価値をもたらすことを認識しています。多くの企業が、データサイエンス部門から生まれた概念実証や限定的なパイロットプロジェクトに、すでに意欲的に投資を行っています。今日、「アルファ」を獲得するための戦いは、早期に正しい情報を手に入れるだけでな く、技術的なパイロットをいち早くビジネスユーザーが信頼して活用できる企業向けアプリケーションに変換する能力にも依存しています。
ワールドワイドな真の水リスクの評価をはじめよう！
Translation Reviewed by Akihiro.Kuwano 保険、金融、公共安全など、さまざまな分野で真の水リスク評価を実現 このブログ全体で参照されているノートブックをダウンロードするには、 ソリューション アクセラレータ を確認してください。 水と気候変動は密 接に関連しており、行動を起こさないことのコストが行動のコストを上回ることは明らかです。 過去40年間、米国は大規模な気候災害の劇的な増加により、 2兆ドルを超える復興費用 の増え続ける財政負担に直面してきました。 2023 年だけでも、米国は少なくとも 929 億ドル の価格を計上しました。 世界気象機関(WMO)は 、過去20年間で洪水の数が134%も増加し、干ばつの発生率は29%増加したと報告しています。 世界中のコミュニティと資産は、水の過剰と不足の両方による大きなリスクに直面しています。 効果的な水リスク管理には、リアルタイムの水リスクデータを継続的にリスクモデルに取り込むことが必要です。...
規制データ管理とリスク分析の変革 - データインテリジェンスプラットフォームの力
イントロダクション 金融機関は、複雑な規制検査と、柔軟で包括的なリスク管理ソリューションの差し迫ったニーズを伴う厳しい環境に直面しています。 時代遅れのインフラストラクチャと、さまざまな種類のリスクに関する分離されたデータの負担により、既存のシステムは、CECL（信用損失に関する米国会計基準）、ストレス テスト、流動性リスク、規制データ報告にわたる規制上の期待に持続的かつ効率的に対応するために必要なデータ フレームワークを提供できません。 さらに、複雑なリスクプロセスは長い間大きな障害となっており、変化する規制への迅速な適応や効率的なデータ処理と分析を妨げてきました。 これらの課題に対応するため、金融機関は時代遅れのレガシー システムからクラウドへと重点を移しつつあります。 この変化は、特にリスクと財務機能の統合において、イノベーションと業務効率の重要な推進力となります。 金融機関は、リスク管理を近代化する際に、規制上の懸念に対処するために2つの重要なイニシアチブを検討することができます。 規制リスクと財務のため
Santalucía Seguros: 顧客サービスとエージェントの生産性を向上させるエンタープライズレベルの RAG を構築する
Translation Review by Akihiro.Kuwano 保険業界では、顧客は自分のニーズに応える、パーソナライズされた、迅速で効率的なサービスを求めています。 一方、保険代理店は、複数の場所からさまざまな形式で大量のドキュメントにアクセスする必要があります。 100 年以上家族をサポートしてきたスペインの企業 Santalucía Seguros は、顧客サービスとエージェントの生産性を向上させるために、製品、補償範囲、手順などに関するエージ ェントの問い合わせをサポートできる GenAI ベースの仮想アシスタント (VA) を実装しました。 VA は Microsoft Teams 内でアクセスされ、あらゆるモバイル デバイス、タブレット、コンピューターから、エージェントの質問に自然言語でリアルタイムに、24 時間 365...
DatabricksとMLflowを活用して、FactSetが企業向け生成AIプラットフォームを実現した方法
「FactSetの使命は、クライアントがデータに基づいた意思決定を行い、ワークフローと生産性を向上させることです。私たちは、プラットフォーム全体でAI駆動のソリューションを提供するために、自社の開発者およびクライアントの企業の開発者が効率的かつ効果的に革新を進めることを支援しています。Databricksはこの革新の重要な要素であり、データとAIを中心としたソリューションを構築するための柔軟なプラットフォームを提供することで、価値を創出しています。」 - Kate Stepp, CTO, FactSet 私たちの企業と主要な取り組み 2024年には、特にAIの応用を通じてクライアントのワークフローを改善し、検索やさまざまなクライアントチャットボット体験における提供内容を強化することに焦点を当てています。AIをさまざまなサービスに統合することで、より個別化された効率的なクライアント体験を提供し、成長を促進することを目指しています。これらのAI駆動の強化は、ファクトセット投資家向けの財務提案の生成からポートフォリオの
Databricks でコストの最適化と信頼性のバランスを賢く実現
Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは比類のない柔軟性を提供し、ユーザーはほぼ瞬時に水平方向にスケーラブルなコンピュート リソースにアクセスできます。 この作成の容易さは、適切に管理されない場合、制御不能なクラウド コストにつながる可能性があります。 オブザーバビリティを実装してコストを追跡し、チャージバック Databricks でコストを追跡およびチャージバックするために可観測性を効果的に使用する方法 複雑な技術エコシステムを扱う場合、未知の要素を積極的に理解することが、プラットフォームの安定性を維持し、コストを管理するための鍵となります。 オブザーバビリティ（可観測性）は、システムが生成するデータに基づいてシステムを分析お よび最適化する方法を提供します。 これは、既知の問題を追跡するのではなく、新しいパターンを特定することに重点を置くモニタリングとは異なります。 Databricks のコスト追跡の主な機能 タグ：タグを使用して、リソースと料金を分類します。 これにより、よりきめ
AIを活用した金融サービスにおけるデータガバナンスのシンプル化
データが急速に増加し、金融機関がAIや生成AIモデルにデータを活用すること への圧力が高まる中、データガバナンスの重要性はますます高まっています。 欧州連合（EU）議会が包括的なAI規制を可決し、米国連邦政府がAI利用を規制する措置を講じるなど、規制当局がAIの応用に関心を寄せています。 これは、AI規制の重要性の高まりを浮き彫りにしています。（詳しくは、Databricksのブログ「 展開中のAI規制への対応をデータインテリジェンスプラットフォームが支援 」にまとめられています） データガバナンスは基礎であり、生成AIの使用に先立つものです。 データガバナンスがなければ、金融機関は規制上の要求を満たすことも、AIの結果を説明することも、アルゴリズムやデータ中心のバイアスを制御することもできません。 AIモデルがより複雑になるにつれ、それらをどのように管理し、社内外のデータ資産とどのように相互作用させるかを検討することが極めて重要になります。 データガバナンスは生成AIよりも前に考えるべき重要な基盤 データとテクノ
KXとDatabricksの統合：資本市場などにおける時系列データ分析の進歩
KXとDatabricksは、資本市場分野向けの時系列分析ソリューションの開発で提携し、クオンツ調査や一時的な取引データ分析など、多くのユースケースをサポートしています。 これまで、SQL、Python、Rなどのデータサイエンスや分析のプログラミング言語では、時系列分析が煩雑で時間がかかっていました。 SQLはその人気と強力なクエリ言語にもかかわらず、時系列データの順序（例えば、時間ベースの結合）や以前の状態に関する質問には限界があります。 PythonやR、そしてSparkでさえ、時間分析を実行するには何ページものコードが必要です。 これらの限界は、時系列分析に伴う高次元データの課題によってさらに複雑になっています。 特にヘッジファンドや機関投資家にとって、このコラボレーションは、KXの専門的な時系列データ処理能力と、Databricksで利用可能な包括的な計算および機械学習フレームワークを組み合わせたものです。 このパートナーシップは、時系列データに焦点を当てることで、金融業界向けの定量的・データサイエンス研
Coastal Community Bank、Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを用いて充実した金融エコシステムを構築
Coastal Community Bank（Coastal）のSVP、Head of Technology Operations and ImplementationのBarb MacLean氏とCavallo TechnologiesのRob Cavallo社長に感謝します。 ゴリアテのコミュニティ・バンクとして繁栄 ある意味で、コミュニティ・バンクであることがこれほど厳しくなったことはありません。 米国では現在、上位15行が業界の預金と資産の大半を支配しており、大手5行で 総資産の56 ％ を管理しています。 さらに、中小銀行に対する規制上の要求も高まっており、大手の競争相手と同じような厳しい資本、報告、 マネーロンダリング防止基準に従うことが求められています。 Coastal Community Bank（Coastal）のSVP、テクノロジー・オペレーションおよびインプリメンテーションの責任者であるBarb MacLean氏にとって、その解決策はサービスとしての銀行（BaaS）です。 CoastalがDe