金融サービス機関は非構造化データをどう捉えるべきか：堅固なエンタープライズAI戦略における非構造化データの重要性

2025年以降の効果的なデータ戦略において、非構造化データを活用できることは非常に重要です。AIが加速するイノベーションのスピードと競争に遅れないために、企業はコールセンターのログ、カスタマーレビュー、Eメール、請求レポート、ニュース、ファイリング、トランスクリプトなど、すべてのエンタープライズデータの約80%を占める非構造化データの山に埋もれている貴重な価値を掘り起こす必要があります。エンタープライズデータがこれほど大きな割合を占めるにもかかわらず、多くの金融サービス機関はデータを効果的に活用できていないのが現状です。 

鍵となるのは、構造化データと非構造化データの両方をサポートするプラットフォーム、そして強固なデータ戦略です。これらがなければ、データリーダーは生成AIを全社で大規模に実行して価値を最適化するにあたって苦労する可能性が高くなります。 

非構造化データを活用したいと考えている企業は、次の3つの難しい課題をどのように達成するかを考える必要があります。 

• データの取り込み：非構造化データを取り込むための適切なパラダイムはなにか。 

• データの解析：非構造化データの分析とはどのようなものか。 

• 変換後のデータの利用：企業全体でさまざまな人が適切なインサイトを見つけられるようにするためには、どのようなデータアクセスが必要か。 

ユースケースごとに顧客価値を創出する

上記の課題に適切に対処できれば、データリーダーは実際の顧客がメリットを得られる具体的なユースケースの最適化に向けて前進できます。ここでは、非構造化データがインパクトを与える例として、金融業界のユースケースをいくつかご紹介します。

• 保険金請求の処理：保険金請求プロセスは複雑であるため、顧客満足度向上の達成において非常に重要です。オンライン、コールセンター、モバイルアプリを問わず、請求は送信された瞬間からいくつかの重要なステップを通過します。請求は、種類と複雑さに基づいて評価され、適切な部門に送られ、妥当性が調査され、最終的に和解または支払いによって解決される必要があります。 

  このプロセスでは、多くの場合、請求管理者がメモ、契約書、コールセンターのログ、さらには動画や写真などのマルチメディアを含む幅広いデータを確認する必要があります。調査には、不正検出ツールの使用、現地査察、外部調停機関との協働も含まれます。

• 初めての住宅購入者をサポート：マイホームの購入は、多くの人にとって最もエキサイティングなマイルストーンの一つですが、頭痛の種にもなります。このプロセスには多くの文書化が必要だからです。融資申請書、損益計算書、納税申告書、財産評価書のすべてに必要な情報が含まれていますが、大規模に処理することは難しい場合があります。AI駆動のテキスト処理機能により、保険代理店や保険会社はより迅速かつ効果的に文書を解析してギャップやエラーを特定し、顧客の住宅購入体験を促進できます。

• クオンツ調査と投資分析の実施：価格データ、見積もりデータ、ESG（環境、社会、ガバナンス）データなどの構造化データに注意を向けることは、価値のあるクオンツ調査と投資分析の始まりにすぎません。経験豊富なアセットマネージャーにとって、LLMによって非構造化データを解き放つことは、アルファを生成するための次のフロンティアです。企業の財務文書などの精査、関連ニュースの閲読、ソーシャルメディアの感情理解といった作業は、業界のランドスケープを把握するためや、市場に影響する姿勢を変化させるうえで役立ちますが、非常に煩雑です。 

生成AIがなければ、こうした非構造化データリソースを市場調査に使用するには高度な自然言語処理スキルと長い時間を要することになります。しかし、アセットマネージャーとクオンツマネージャーは、適切なAI駆動のツールを使用することで、要約を迅速化してより徹底した独自の分析を行えるようになり、最終的にアルファ（または、少なくともより迅速なインサイト）を生成できます。 

非構造化データのパワーを活用するうえでSnowflakeがどのように役立つか

金融サービス業界のリーダーは、セキュリティ、規模、コストの制御を維持しながら、自社のAIと非構造化データの戦略を前述の機会とユースケースにマッピングしようと努めています。Snowflakeは、簡単に展開でき、効率的に拡張でき、セキュリティ確保において信頼できるAIスタックにより、リーダーをサポートします。このスタックは、Snowflake Cortex AIと呼ばれています。 

Cortex AIは「フルスタックAI」として、データの取り込みからAIドリブンのアプリケーションの展開までを包括します。Cortex AIにより、単一の統合アーキテクチャで、非構造化データの処理、ベクトル埋め込みの作成、ベクトル検索の実行、基本的なLLMの展開、検索拡張生成（RAG）アーキテクチャの構築、構造化データとのチャットを実行できる関数を利用できるようになります。 

スケーラブルなGPUインフラストラクチャを原動力とするCortex AIは、Google、Anthropic、Meta、Mistral AIなどの企業が提供する最先端のモデルを、データにより近い場所で利用できるようになります。外部モデルの場所にデータを移動させる必要はありません。これにより、アプリケーションの効率的な展開が促進され、データの取り込みから変換、生成AIアプリケーションの推進まで、1つの場所で単一のガバナンスとセキュリティのアーキテクチャを維持できます。 

この統合スタックにより、Snowflakeのお客様はAIのROIのために注力できるようになります。

非構造化データの活用方法の詳細については、AI Blueprint for Financial Servicesをぜひダウンロードしてください。さらに、今すぐAccelerateに登録していただくことで、実際のデモを視聴できます。