生成AIは急速に加速しており、企業にとっての可能性は明らかです。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よく考えられたフレームワークでリスクとエクスポージャーを軽減する必要があります。AIは、金融サービス業界による顧客支援の方法、効率性の構築と最適化の方法、そしてデータの保護方法を変えることになるでしょう。しかし、重要な考慮事項を詳しく説明する必要があります。

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、金融サービスを提供する企業が競争上の優位性を獲得できるようなテクノロジー・ソリューションを提供してきました。世界最大の銀行や資産管理プロバイダーの90社以上と提携し、業務プロセスの合理化とワークフローの簡素化を支援しています。IBMのハイブリッドクラウドとAIの機能は、銀行が新たな業務モデルに移行して、デジタル化とスマート・オートメーションを取り入れ、コマーシャル・バンキングとリテール・バンキングの新時代において継続的な収益性を達成するのを支援します。

オープン・ソーシング戦略フレームワークは、6つのタスクから構成されています。

1. フロント・サービス
2. デジタル・サービス
3. ビジネス・サービス
4. 金融サービス向けパブリッククラウド
5. 新しい働き方の実践と人材育成、コミュニティー
6. データ利活用サービス

このフレームワークは、デジタル変革戦略の迅速な立案と実行を支えるために、サービス 提供のスピード向上、開発コストの削減、システム品質の向上を重視して構造改革を推進 します。さらに、新しい働き方の実践や技術者の育成・確保といった課題解決も視野に入 れ、ビジネス・モデル変革に包括的に取り組むことができます。オープン・ソーシング戦 略を推進するためのソリューションは、オープン・アーキテクチャー、オープン・スタン ダード、オープンソースを採用した「オープン・プラットフォーム」として提供します。

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。

金融機関が安全かつ統制された環境下で日常業務に生成AIを活用するためのソリューション

「DSP生成AI拡張機能」は以下3つの要素により構成されます。

1. Generative AI Applications：金融機関における各種業務を生成AIで高度化・効率化するアプリケーション群。本機能では、チャットや文書検索機能のような汎用的な機能に加え、「融資稟議書作成支援」「営業トークスクリプト」など、金融機関の各業務を効率化するアプリケーションを複数ご利用いただけます。
2. Generative AI Gateway：用途に応じて複数のAIモデルを使い分けながら、モニタリングや制御などの統合的な管理を提供するゲートウェイ。生成AIの活用状況のモニタリングや制御を一元化するため、主要な生成AIへの接続を集約するゲートウェイとその管理ダッシュボードを提供します。
3. Generative AI Foundations：金融機関に求められるセキュリティー水準を備えたクラウド環境を迅速に構築するインフラ機能。生成AIを安全な環境でご利用いただけるようにするため、End-to-Endでのプライベートなネットワーク接続を含むインフラ環境一式を最短１日で構築する機能を提供します。

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。