今日の急速に変化する金融業界では、テクノロジーが銀行の運営方法を変えつつあります。銀行が顧客サービスの向上、プロセスの合理化、コンプライアンスの確保を目指す中、銀行に特化した大規模言語モデル (LLM) がゲームチェンジャーとして登場しています。適切なトレーニング データがあれば、これらのモデルは顧客とのやり取りから不正行為の検出まで、あらゆることを変革できます。
世界の銀行セクターは巨大で、 155年現在、世界中で2023兆ドルの資産が管理されています。 これほど広範囲に及ぶ範囲では、正確で効率的なサービスを提供することが極めて重要です。例えば、 JPモルガン・チェースは毎日約43万件の取引を処理している。 LLM が業務とサービス品質の向上に及ぼす潜在的な影響を紹介します。
規制文書、財務レポート、顧客とのやり取りなど、さまざまなデータ ソースを使用することで、銀行固有の LLM を業界固有のニーズに合わせてカスタマイズできます。これにより、モデルの金融言語の理解と生成能力が向上するだけでなく、銀行が顧客に優れたサービスを提供し、金融業界の複雑さを乗り越えるのに役立ちます。
銀行業務に特化した大規模言語モデルの作成: トレーニング データ ガイド
銀行業界向けの効果的な大規模言語モデルを構築するには、適切な種類のトレーニング データが必要です。しかし、これには具体的に何が必要なのでしょうか。銀行業界向けの LLM の構築に役立つデータの種類について見ていきましょう。
金融の言語
まず、金融の言語を要約したデータが必要です。これには、年次報告書、市場分析、規制書類、ニュース記事などの財務文書のテキストが含まれます。LLM は、この種の情報を処理して、銀行業界に関連する専門用語、概念、傾向を学習できます。
銀行業界の現状
次に、銀行業務の分野の詳細を掘り下げます。ここでのテキスト データは、銀行の Web サイト、取引履歴、ローン契約、さらには金融商品の説明から取得できます。このデータは、LLM が銀行のサービス、手順、製品、および業界固有の用語の詳細を把握するのに役立ちます。
顧客との会話
サービスベースのあらゆるセクターの重要な側面は、顧客とのやり取りです。このために、カスタマー サービス チャット、電子メール、通話記録、フィードバックからのテキスト データを使用できます。これにより、LLM は顧客が使用する言語、顧客の好み、一般的な問い合わせ、苦情を理解することができます。
規制とコンプライアンスの対応
銀行業界では、規制とコンプライアンスが重要な役割を果たします。このコンテキストでのトレーニング データは、規制ガイドライン、法的文書、コンプライアンス義務のテキストになります。これにより、LLM は銀行業界の規制環境、法的用語、コンプライアンス関連の側面を理解できるようになります。
ユーザー生成の洞察
ユーザーが銀行業務や金融の話題について議論するオンライン プラットフォームから得られるデータは、非常に貴重です。フォーラム、ブログ、ソーシャル メディアからのユーザー生成コンテンツは、顧客の意見や体験についての洞察を提供します。したがって、LLM は、銀行商品や銀行機関に対する一般の感情を理解するのに役立ちます。
銀行の扉の向こう側
最後に、内部レポート、ポリシー、コミュニケーションなど、銀行内で生成されたテキスト データは、独自の洞察を提供できます。このデータは、銀行の特定のプロセス、サービス、内部用語を明らかにし、LLM を特定の機関のニーズと言語にさらに適合させることができます。
[また読む： 大規模言語モデル (LLM): 2025 年の完全ガイド]
銀行特有のLLMモデルの重要な使用例
銀行に特化した大規模言語モデルは、人間のように言語を理解し、生成できるため、銀行業界内で幅広い機能を果たすことができます。ここでは、大規模言語モデルの主な活用方法をいくつか紹介します。
顧客サービスの向上
LLM は、顧客からの問い合わせのかなりの割合を処理することで、顧客サービスを大幅に改善できます。チャットボットや仮想アシスタントで使用して、銀行サービスに関する質問に答えたり、一般的な問題をトラブルシューティングしたり、関連情報をすばやく提供したりできます。LLM を使用すると、銀行機関は 24 時間年中無休の顧客サポートを提供でき、人間のエージェントを日常的なタスクから解放して、より複雑な問題に集中できるようになります。
パーソナライズされた推奨事項の提供
LLM の優れた点は、銀行業務の体験をパーソナライズできることです。複雑なアルゴリズムを使用して、顧客の財務データを詳細に分析し、要件や好みを把握して、クレジットカード、ローン、貯蓄口座などのサービスについて適切な提案を行うことができます。つまり、顧客は最善の決定を下すために必要な情報を得ることができます。さらに、銀行にとっても、これらの洞察を活用して自社のサービスを最適に販売およびクロスセルできるため、メリットがあります。
不正検出
不正行為の検出に関しては、LLM は非常に貴重な資産であることが証明されています。LLM は取引データを精査し、不正行為の可能性を示唆する異常を特定することに長けています。この追加のセキュリティ層により、顧客に安心感を与えます。銀行にとって、不正行為を防止する強力なシステムを使用することは、リスクを最小限に抑え、評判を維持するのに大いに役立ちます。
コンプライアンスと規制の支援
銀行業は規制が厳しい業界です。LLM は、規制の変更に関する最新情報をリアルタイムで提供し、必要な文書の作成を支援し、コンプライアンス問題に関する質問に答えることで、銀行が複雑な規制に対応できるよう支援します。これにより、銀行はコンプライアンスを維持し、高額な罰金や評判の低下のリスクを軽減できます。
財務計画の促進
LLM は、顧客の財務計画と予算作成もサポートします。顧客が財務計画を作成し、経費を追跡し、財務目標を達成するためのヒントを提供するのを手伝います。これにより、顧客に貴重なサービスを提供し、財務をより効果的に管理できるようになります。
信用リスクの評価
融資に関しては、銀行は信用リスクを評価する必要があります。LLM は、信用スコア、財務履歴、収入などのさまざまなデータ ポイントを分析することで、これを支援できます。この分析に基づいて、LLM は銀行が情報に基づいた信用決定を下すのを支援し、ローンの不履行のリスクを軽減できます。
投資ポートフォリオの管理
投資サービスを提供する銀行にとって、LLM は非常に貴重な支援を提供できます。LLM は市場動向を分析し、ポートフォリオの配分に関する推奨事項を提供できます。これにより、顧客にとってより最適化されたポートフォリオが実現し、投資目標の達成に役立ちます。
金融教育の推進
LLM は金融リテラシーの向上に重要な役割を果たします。複雑な金融概念を説明し、顧客にチュートリアルを提供できます。これにより、顧客はより適切な金融上の決定を下せるようになるだけでなく、銀行と顧客との関係も強化されます。
保険業界向けのカスタマイズされた大規模言語モデルの作成: 包括的なトレーニング データ ガイド
保険固有の大規模言語モデルをトレーニングするには、保険分野の言語と用語を正確にカプセル化した多様で代表的なデータが必要です。ここでは、貴重なトレーニング データとして使用できるさまざまな種類のデータ ソースを紹介します。
保険会社のウェブサイト
保険会社の Web サイトはデータの宝庫です。ポリシーの詳細、請求フォーム、よくある質問 (FAQ) などが掲載されています。このデータには業界特有の言語が豊富に含まれており、LLM がさまざまな保険ポリシーや請求プロセスのニュアンスを理解するのに役立ちます。また、保険会社が顧客とどのようにやり取りするかについての洞察を提供し、複雑な用語や概念を説明します。
業界出版物
保険業界の業界誌、雑誌、ニュースレターも、トレーニング データの優れたソースです。これらには、引受、リスク評価、ポリシー管理など、保険のさまざまな側面に関する記事、ケース スタディ、レポートが含まれています。このデータを使用して、LLM は業界のトレンド、ベスト プラクティス、保険会社が直面している課題について学ぶことができます。
規制当局の文書
保険は規制が厳しい業界です。これらの規制を担当する政府機関は、貴重なトレーニング データとして役立つガイドラインや規則を公開しています。このデータは、LLM が保険業界の法的および規制の状況を理解し、正確で準拠した対応を確実に提供するのに役立ちます。
オンラインフォーラムとディスカッションボード
保険に関する話題を話し合うオンライン スペースも貴重です。ポリシー、補償範囲、請求に関する会話が交わされます。このユーザー生成コンテンツは、LLM が顧客が保険についてどのように話しているか、顧客が直面している問題、顧客がよく尋ねる質問などを知るのに役立ちます。
保険金請求データ
匿名化された請求書や査定メモなどの保険請求データは、請求プロセスに関する洞察を提供します。このデータは、LLM が請求処理で使用される言語と、プロセス中に関係するさまざまな要因を理解するのに役立ちます。
トレーニングマニュアルとドキュメント
保険会社は、従業員の教育にトレーニング マニュアルやドキュメントを使用しています。このコンテンツは、保険の実務、ポリシー、手順に関する包括的なデータを構造化された詳細な形式で提供するため、LLM のトレーニングに最適です。
ケーススタディと法的文書
保険金請求や紛争に関連するケーススタディ、裁判所の判決、法的文書は、豊富なトレーニング データを提供します。これらは、LLM が保険業界で使用される法律用語や用語を学び、保険紛争の処理方法を理解するのに役立ちます。
カスタマーレビューとフィードバック
顧客のレビューとフィードバックは、顧客が保険契約や保険体験をどのように認識しているかに関する実際のデータを提供します。このデータは、LLM が一般的な顧客の懸念、感情、保険体験を議論する際に使用される言語について学習するのに役立ちます。
業界レポートと市場調査
市場調査レポートや業界調査では、市場の動向や顧客の嗜好に関するデータが提供されます。このデータは、LLM が保険市場全体を理解し、現在の動向や業界の洞察を常に把握するのに役立ちます。
ソーシャルメディアの投稿とブログ
保険に関連するソーシャル メディアの投稿、ブログ、記事は、多様で関連性の高いデータを提供します。これらは、保険に関するより非公式なオンライン コミュニケーションで使用される言語とトーンを捉えており、LLM はさまざまなコミュニケーション スタイルに対応できます。
