ゲン AIは、金融業界の生産性向上に大きく寄与する可能性を持っています。専門家のRussによると、AI技術は銀行業務の生産性を最大30%向上させることができるとのこと。また、業界のリーダーの68%が新興技術の導入を可能にするプラットフォームの重要性を認識しており、AIが金融の未来を書き換えているのは明らかです。
しかし、金融機関がこの技術を最大限生かすためには、適切なデータの活用、法規制への準拠、データインテリジェンスを強化したい労働力など、多くの要素を考慮に入れる必要があります。
また、大きなLLM（言語学習モデル）に目が行きがちですが、金融機関にとって求められるのは、より小さく安全なLLMです。企業のニーズに合わせたオーダーメイドの解決策を用いることが重要で、たとえば、企業に不要なセレブ情報を持たないモデルを作ることができます。
カスタムメイドでオープンソースのモデルは、企業の独自データに基づいて訓練される必要がありますが、これにより、より費用効率の良い運用が可能となり、質の高いデータセットを使うことで、ずっと適切で正確な結果を出すことができるとRussは指摘しています。
このように、自社に特化したデータを用いてトレーニングされた小規模なモデルの方が、大規模だが品質の悪いデータに基づくモデルよりも、実際のビジネスにおいてはより有効な結果を出すことができるのです。
出典 : Databricks: Why Finserv Should Embrace Generative AI Now https://fintechmagazine.com/articles/databricks-why-nows-the-time-for-finserv-to-embrace-gen-ai