まとめ

完了

金融業界は、自動化によってパフォーマンスを向上させ、より優れたソリューションを見つけてデータ保護とコンプライアンスを確保することで、AI 革命の恩恵を受けることができます。 このモジュールでは、これらの目標を達成できる特定のユース ケースと、これらのソリューションを実装して成功した企業の例について説明しました。

これらの財務シナリオを実現するために Microsoft が提供する製品とサービスの概要を示しました。 一部のソリューションでは、Microsoft Teams、Microsoft 365、Microsoft Dynamics 365、Microsoft Power BI など、ビジネス ユーザー向けの日常的なアプリケーションに AI が埋め込まれています。 開発者が Azure Machine Learning や Azure AI サービスなどの最先端の AI モデルをカスタム アプリケーションに統合できるようにするものもあります。これには、Azure OpenAI Service や Azure AI Document Intelligence などの強力な製品が含まれます。

このモジュールを完了したので、次のことができるようになったはずです。

• 金融サービスにおける一般的な目標と課題を検討する
• 金融サービス組織にとっての AI の機会について説明する

以下のリソースを使用して詳細を確認する

• FSI 組織に対して Microsoft ができることの詳細については、Microsoft Cloud for Financial Services の Web サイトを参照してください。
• FSI のニーズに合わせて調整された特定の Azure サービスの詳細については、Azure for Financial Services の Web サイトを参照してください。
• Microsoft の AI に関する最新情報については、AI の Web サイトを参照してください。
• Microsoft による責任ある AI への取り組みについては、責任ある AI の Web サイトを参照してください。
• Azure OpenAI Service で提供されるモデルの詳細については、Azure OpenAI Service のテクニカル ドキュメントを参照してください。
• Azure OpenAI Service のプライバシーとセキュリティの詳細については、Azure OpenAI Service に関する法的ドキュメントを参照してください。
• Microsoft のインテリジェントなビジネス アプリケーションの詳細については、Dynamics 365 AI のホームページを参照してください。
• Power Platform のローコード ツールの詳細については、Power Platform の Web サイトの AI Builder のホームページを参照してください。
• Azure AI サービスで使用できるすべての事前構築済み AI モデルの詳細については、AI サービスに関するテクニカル ドキュメントをお読みください。
• Azure AI Document Intelligence で実現できることの詳細については、Azure AI Document Intelligence のホームページを参照してください。
• Azure Machine Learning で達成できることの詳細については、Azure Machine Learning のホームページを参照してください。

リファレンス

1. McKinsey & Company, "The economic potential of generative AI:The next productivity frontier」、2023 年 7 月。
2. KPMG、「Generative AI:From buzz to business value」2023 年 5 月。