Databricks Lakehouseでクレジットデータプラットフォームを構築する方法
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link dbdemos.aiのデモ をご覧になり、ビジネスのためのクレジットデータプラットフォームを構築してください。 はじめに 世界銀行の金融包摂に関する報告 によると、なんと17億人もの成人が銀行口座を持たないとされている。銀行口座を持たない個人の多くは、伝統的な金融機関から融資を受けることが難しく、法外な金利で融資を行うインフォーマルな金融業者に頼ることになる。このグループには通常、若い世代、発展途上国の低所得者、農村部の住民が含まれ、その多くは金融サービスへのアクセスを得るために移動している。 銀行口座を持たない人々に関して言えば、モバイル・バンキングは通常、伝統的な銀行業務が弱いと思われている地域の消費者ニーズを満たすために参入してきました。世界中のスマートフォンのユーザー数は、過去5年間一貫して毎年最低5%ずつ増加しており、融資にとって新たな有望な機会をもたらしています。金融機関は、機械学習やその他の高度な分析を活用して顧客の
Generative AI is Everything Everywhere, All at Once
Original: Generative AI is Everything Everywhere, All at Once 翻訳: saki.kitaoka Data and AI Summit on "Generation AI "に直接またはバーチャルで参加し、詳細をご確認ください。 変化の激しい金融の世界では、企業は自動化の促進、製品イノベーションの加速、業務効率の改善を通じて競争力を維持する方法を常に模索しています。金融サービス機関（FSI）の自動化、合理化、効率化を支援する上で、Generative AIが重要な役割を果たすとエグゼクティブは考えています。FSIは、膨大な量のデータを分析し、人間の知性を補強する洞察を提供するために、AI機能への投資を開始しています。例えば、ブルームバーグは最近、金融業界向けに特別に構築された500億パラメータの大規模言語モデル（LLM）「 Bloomberg-GPT 」を発表し、JPモルガンはChat-GPTベースの言語AIモデルを使用して、...
サイバーセキュリティアプリケーション向けDatabricks Lakehouseプラットフォーム
翻訳: Masahiko Kitamura 具体的なコードはIOCマッチングのソリューションアクセラレータの GitHub reo を参照ください。また、本ソリューションのPOC・トライアルについては [email protected] までご連絡ください。 金融機関、医療機関、政府機関がデー タをクラウドに移行し、IoTセンサーや相互接続されたデバイスが増加しているため、サイバーセキュリティは依然として重要なデータ課題となっています。地政学的な脅威が続く中、企業は、大量のデータの処理、複雑なデータ処理タスク（人工知能や機械学習などの高度な分析機能を含む）のサポート、費用対効果の高い拡張が可能なDatabricks Lakehouseプラットフォームをサイバー業務に採用しています。Databricks Lakehouseプラットフォームは、データ、アナリティクス、AIを単一のプラットフォームで統合した、サイバーセキュリティ業界の隠れた標準基盤になっています。 企業やサイバーセキュリティベンダー
企業のAI化を真の意味で加速する「モデルリスクマネジメント」
EYのMario Schlener、Wissem Bouraoui、Tarek Elguebalyには、このジャーニーを通してのサポート、このブログとソリューションアクセラレータへの貢献に対して特別な感謝を申し上げます。 Original: Model Risk Management, a true accelerator to corporate AI 翻訳: junichi.maruyama モデルリスク管理（MRM） - 金融サービス業界の多くのモデル開発者やデータサイエンティストにこれほどの不安をもたらす3文字の頭字語は稀である。MRMは、ガバナンスとコンプライアンスチームが、誤ったモデルや誤用されたモデルによって引き起こされる悪影響を慎重に特定し、軽減するための規律である。人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルに限らず、AI/MLモデルは銀行で管理されているモデルのごく一部であり、その範囲はエンドユーザーのコンピューティングアプリケーション、複雑な統計パッケージ、ルールベースのプロセスにも容易に及ぶ。
クラスターポリシー オンボーディング入門
Original : Cluster Policy Onboarding Primer 翻訳： junichi.maruyama はじめに このブログは、Databricks環境を管理・維持するために重要なトピックに焦点を当てる「Admin Essentials」シリーズの一部です。 ワークスペース組織 、 ワークスペース管理 、 UCオンボーディング 、 コスト管理 のベストプラクティスについては、以前のブログをご覧ください！ データは、洞察に変換されて初めて有用なものとなります。データの民主化とは、過度なプロセスのボトルネックや、高価で恥ずかしい失敗をすることなく、データを付加価値を与えることができる人々の手に届けるセルフサービスプロセスである。例えば、若手のデータアナリストが「SELECT * from <massive...