生成AIは急速に成長しており、ビジネスおける可能性は極めて大きく広がっています。しかし、金融サービスのように複雑な業界でAIを活用するには、成熟したアプローチと、リスクや機密漏れを軽減するための綿密な枠組みが必要です。AIは、金融サービス業界が顧客を支援し、効率性を高め、データを保護する方法を変えますが、解明すべき重要な考慮事項があります。

IBMは100年以上にわたって金融サービス業界のイノベーションをリードし、世界最大手の90以上の金融機関と提携しています。IBMのハイブリッドクラウドとAIの機能は、金融機関が新しい業務モデルに移行し、デジタル化を受け入れ、金融機関の新時代において継続的な収益性を確保できるよう支援します。

業界共通サービスを金融サービス向けのクラウド上で、オープンかつ安定的に提供

DSPは「オープン・ソーシング戦略フレームワーク」を推進するための第一弾で、大きく3つの要素から構成されています。

1. 業務マイクロサービス：認証、諸届、口座照会、振替、資金移動といったサービスを実行するための共通サービス部品です。基幹系連携機能を利用することにより、基幹系システムを意識せずにプラグインの方法で新たな業務を迅速かつ柔軟に開発できるようになります。
2. 基幹系連携機能：業務マイクロサービスは、汎用的な基幹系システムを想定し、規定のAPI仕様を利用してバックエンド・システムとやりとりをする仕組みになっています。そのため、金融機関ごとに異なる基幹系システムの連携方法、インターフェース仕様・粒度の違いを吸収する基幹系連携機能が必要です。基幹系連携機能の開発・稼働には、日本IBMのソリューション・アセットをご利用いただけます。
3. DSP基盤：業務マイクロサービスの稼動環境として、DSP基盤を提供します。DSP基盤はIBM Cloudを活用し、セキュアな高可用性のクラウド基盤です。
   

DUPは金融DX実現のための包括的システム・アーキテクチャー「オープン・ソーシング戦略フレームワーク 」のデータ利活用サービスを支え、洗練された複数のデータ分析モデルとデータ利活用の活性化に資するユーザー・コミュニティーを提供するものです。分析モデルでは、顧客の行動から成約につながりやすいアプローチを予測するイベント・ベースト・マーケティング（EBM）のみならず、今後も継続的にラインナップを増強していくため、金融機関は最小限の経営資源投下のみで包括的なデータ利活用体験を享受できます。

• 提供サービス
  分析モデル（EBM）
  連合学習
  ユーザー・コミュニティー
• 期待効果
  特定商品における成約顧客の獲得力が推定約1.5〜2.0倍になると試算しています。
  連合学習済みモデルと自社モデルの併用により、さらなる潜在顧客を導出できます。
  ユーザー・コミュニティーでは参加者同士の成功事例等のナレッジ共有や、データサイエンス・スキルの共有を実施し、ユーザーのデータ利活用活動の継続や高度化を推進していきます。

実績のある分析モデルの活用
DUPは検証済みの実績ある分析モデルを搭載しています。
データを所定のフォーマットでアップロードいただければ、翌営業日に分析結果をご提示します。

連合学習
連合学習したモデルを併用することで、これまで捕捉できなかった顧客を導出することが可能です。

コミュニティーへの参加
参加者同士の成功事例等のナレッジ共有や、IBMのデータサイエンティストやコンサルタントのスキルの共有を促進する場にご参加いただけます。