ブラックボックスの先へ：金融分野におけるLLMの解釈可能性

- Hariom TatsatそしてAriye Shater
- 2026年9月23日

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大規模言語モデルは金融分野に変革をもたらす可能性を秘めていますが、その不透明さが、リスクが高く規制の厳しい環境での導入を妨げる障壁となっています。Hariom Tatsat氏とAriye Shater氏は、メカニスティックな解釈可能性を応用して、Gemma 2およびGPT OSSの内部特徴量を抽出し、監視し、制御することで、金融アプリケーションにおける監査可能性の観点から、バイアス、ハルシネーション、センチメント、および取引設定を検証しています

大規模言語モデル（LLM）が金融意思決定に不可欠となるにつれ、透明性、信頼性、および規制への準拠を確保することが極めて重要となっています。現在、金融機関ではリスク管理、不正検知、クレジットスコアリング、コンプライアンス、取引などにLLMを活用していますが

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