信用監視の革命：パート2

ジェネレーティブ人工知能（GenAI）は誇大広告に見合うか？S&Pグローバルマーケットインテリジェンスのミッシェル・チョンとシュルティ・ナガラジャンが、AIとデジタル化プロジェクトの優先順位付けによって、AIイニシアチブの背後にあるデータの威力がいかに明らかになったかを論じています。

AIハイプ・サイクルの現在地は？

S&Pグローバルマーケットインテリジェンスは、GenAIが話題になってから数年が経過した今、お客様がデジタル化の取り組みが本当に価値をもたらしているかどうかを見極めようと、率直な目を向けていることに気づきました（図1参照）。

AIとデジタル化プロジェクトの再優先順位付けには、以下の要素が含まれます：

• コスト対効果の評価：AIおよびデジタル化イニシアチブの価値を、そのデリバリー・コストと照らし合わせて評価します。
• 重要性と価値の再評価：既存のソリューションと比較した新しいソリューションの競争上の優位性を分析し、戦略的イニシアチブを達成するための重要性をランク付けし、拡張性と将来性を判断します。
• 実装精度とリスクの影響の定量化：自動化ソリューションの精度を調査し、見落とされる可能性のある重要な情報を特定し、これらのアプリケーションに関連する潜在的なサイバーリスクとデータセキュリティリスクを評価します。

AIエンジンを支える力としての、目的に合った適切なデータ

お客様との交流や自社のAI機能の開発を通じて、AIアプリケーションの成功にはデータが極めて重要な要素であることを認識しています。包括的なデータ・テストは通常、概念実証（PoC）レビューの後に行われ、そこでAIイニシアチブの潜在的な価値がステークホルダーに伝えられますが、目的に合った適切なデータの重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。

そのようなデータは、図2に示されているように、社内のワークフローにシームレスに統合でき、コストを削減しながら実質的な価値を提供し、ビジネスユニットの情報の可視化を促進します。このような特性は、デジタル化やAIイニシアチブの実現に役立ちます。とはいえ、データソーシングと検証が行われるのは、PoC段階でビジネスケースが確立され、プロジェクトを進めるための利害関係者の承認が得られた後であるのが一般的です。

AIアプリケーションの例NLP駆動型金融しきい値と自動クレジットメモ処理

S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスは、PoCからの期待とプロジェクト成果物の現実との間の潜在的なミスマッチに対処するため、これらのデータ属性を前もって提供することに投資してきました。これらの望ましいデータ属性は、S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスの自然言語処理（NLP）を活用した^{RatingsDirect}®上の財務しきい値（図3参照）や、S&P Capital IQ Pro上の^{RatingsDirect}®上のクレジット・リサーチ・チャットボットのベータ版など、S&Pグローバル社内のAIを活用したアプリケーションにも役立っています。

また、このデータは、お客様独自の社内AIや自動化ソリューションに取り込むことも可能です。例えば、コマーシャル・レンディング、キャピタル・マーケット、ウェルス・マネジメントにおける一般的なユースケースである、クレジット・メモの大規模生成の自動化が可能です。図 4 と図 5 は、Xpressfeed™、XpressAPI、XpressCloud の各デリバリー・プラットフォームからアクセス可能なライブ・データを示しています。

また、図4と図5は、S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスがS&Pグローバル・レーティングスのリサーチ・テキストから導き出した記述情報と同業他社比較も示しています。これらの情報は、ビジネス・エンティティ相互参照サービスの相互参照機能を活用することで、クレジット・メモに自動的に統合され、他のデータセットとリンクさせることができます。将来的には、アプリケーション・プログラミング・インターフェースを介した顧客固有のチャットボットによるプロンプトへの応答に基づいてクレジット・メモを作成する可能性があります。

最後に、データカバレッジは、複数のデータパイプラインを管理する必要性を軽減し、プロバイダー間でデータ定義を調和させるため、データソリューションを選択する際の重要な考慮事項です。クレジット・アナリティクスのRiskGauge事前計算クレジットスコアと債券インプライドスコアは、信用格付機関による格付を受けていない事業体に対して、市場およびファンダメンタルズ主導の分析モデルを活用し、公共および民間事業体の88万件以上の小文字のクレジットスコアを提供します。

当社の広範なカバレッジを補完するために、当社は、顧客が直接取得した取引先の財務情報をロードし、スコアリングすることを可能にしています。将来的にはこれらのプロセスを自動化し、利用可能な信用スコアの範囲をシームレスに拡大したいと考えています。

GenAIが誇大広告に見合うかどうかについてのデータ指向の見解

結局のところ、GenAIは学習モデルを通してアウトプットを推進するためにデータに大きく依存しています。伝統的なデータプロセスでは、データの適時性と地理的範囲が主要な競争上の優位性として優先されます。

さらに、データ内に存在するバイアス、データのサブサンプル、または複数のソースにまたがる類似のコンテンツが、AI/GenAIの実行時の出力に系統的なバイアスを発生させる可能性があります。結局のところ、モデルには、学習に使用され、実行時に目的に適合するデータが必要です。適切なデータは、これらのGenAIプロジェクトが、大げさであろうとなかろうと、期待に応えるのに役立ちます。

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