生成 AI: 状況をナビゲートする
今日のダイナミックな金融サービス市場において、生成 AI は技術の進歩とイノベーションの最前線に立ち、前例のない成長と効率性の機会を提供します。 AI が勢いを増すにつれ、重大な問題が直面する
企業: 既製の AI ソリューションに投資するべきでしょうか、それとも社内でカスタム システムを構築するという課題に取り組むべきでしょうか?この決定には、単にプロバイダーを選択するだけではありません。これには、ビジネスが AI と連携する方法を戦略的に理解することが含まれます。
特定のニーズ、目標、リソース、制約。 AI はビジネス運営のあらゆる側面に大きな影響を与える可能性があるため、購入か構築かの議論はさらに重要かつタイムリーなものになっています。
購入すべきか、それとも構築すべきか?
あなたの会社にどの道が適しているかを評価する際には、考慮すべき要素がたくさんあります。
社内で構築: 生成 AI ソリューションを社内で作成するには、財務投資から人材の獲得、インフラストラクチャの要件やテクノロジーのビジョンに至るまで、多くの要素が関係します。この取り組みは開発を超えて広がっています。会社
また、ペースの速い AI の進歩に対応して、継続的なメンテナンス、進化、将来のイノベーションも考慮する必要があります。このパスは、既製のソリューションでは満たせない、特定の狭いユースケースまたは独自のユースケースやセキュリティ要件を持つ組織に適している可能性があります。
彼らの正確な要件。
ソリューションの購入: 対照的に、既存の AI ソリューションを選択することは、特に膨大なリソースを持たない組織や完全にオーダーメイドのシステムを必要としない組織にとっては、より実現可能で柔軟なオプションとなる可能性があります。このルートにより、企業は次のことが可能になります。
社内リソースへの負担を軽減しながら、AI の機能を迅速に活用します。ここで重要な要素は、組織のビジョン、ニーズ、業界の要件にうまく適合するソリューションを選択することです。しかし、どのソリューションが適切であるかをどのように評価できるのでしょうか?
あなたの会社は？
AI ソリューションを選択する際の重要な考慮事項
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統合された AI エコシステム: AI ソリューションは、既存のインフラストラクチャや複雑なシステムとシームレスに統合する必要があります。社内チャット ツール、CRM、リサーチなどの重要なツールやアプリケーションへの接続が事前に構築されているソリューションを探してください。
システム、ファイル システム、市場データ プロバイダーを統合し、運用を中断することなく AI ソリューションが現在のワークフローを補完および強化できるようにします。 -
適応型で将来に対応した AI アーキテクチャ: 急速な技術進歩と変化する市場状況に適応できる、柔軟でスケーラブルなアーキテクチャを備えた AI ソリューションを必ず選択してください。この適応力は長期的には非常に重要です
特にダイナミックな金融サービス分野における AI 投資の実行可能性と関連性。 -
戦略的にカスタマイズする機能: AI ソリューションでは、カスタマイズと柔軟性を組み合わせて独自の戦略をサポートし、競争力を高めることが重要です。 AI ソリューションは、特定のビジネス目標に沿って、次のことを行うことができる必要があります。
投資家や顧客との関係、ポートフォリオの監視と投資、企業全体の生産性目標などの優先ユースケースに対処し、将来の要件に適応できるようにします。 -
AI と市場動向の専門知識：外部の AI ソリューションは、特に AI テクノロジーと金融市場のダイナミクスの間の複雑な相互作用に関して、社内の専門知識とのギャップを埋めるのに役立つはずです。解決策を探してください。
は専用に構築されており、AI をこの分野で機能させて、効果的な実装と長期的な成功を保証できます。 -
妥協のないセキュリティとコンプライアンス: どの AI ソリューションも、この分野の最高のセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス基準を満たしている必要があります。 LLM と AI ベースのテクノロジーを使用するための、認可された安全な環境を作成するソリューションを探してください。
LLM インタラクションの完全な 17a-(4) 監査を含む。 SOC2 タイプ 1 認定を受けています。ユーザー権限には OAuth2 標準を最大限に活用します。 -
LLM-不可知論: LLM に依存しないモデルを活用すると、企業は最適化、カスタマイズ、回復力という計り知れないメリットを得ることができます。最適化は、ユーザーが特定のタスクごとに適切なモデルを選択できるようにするため、特に重要です。
強みと弱みを明らかにし、最終的には組織のより良い成果をもたらします。 1 つの LLM への依存を回避するということは、その LLM に障害が発生した場合に、ビジネスを大幅な中断やパフォーマンスに影響を与えることなく、すぐに代替に切り替えることができることを意味します。
問題。
私は、建設か購入かのバイアスがかかっている多くの企業でキャリアをスタートさせたので、コスト支出とそれらの決定の長所/短所を直接見てきました。独自のツールを活用して、アルファ生成に重点を置いたツールを構築していた場合
データとモデルを構築することを正当に選択しました。ベンダーのソリューションが私たちのニーズを満たせず、そこに到達するためのロードマップ計画がない場合は、構築するしかありませんでした。生産性ツールを使用して企業の効率を向上させるなどの他のケースでは、
ベンダーは私たちのチームよりも広く、より深く、より速く構築するだろうということを認識していました。私たちは他のビジネス優先事項に時間を費やす必要がありました。
AI の将来を計画する
どちらのルートを選択する場合でも、AI ソリューションは目まぐるしく変化する AI 環境に適応でき、今後間違いなく新たに導入される規制に対応できる必要があります。あなたの組織に、その上に構築するための適切なリソースが不足している場合、
戦略的なガイダンスやすぐに使えるソリューションを提供できる外部の専門家と協力するための多くのオプションがあります。
AI ソリューションの購入または構築は微妙な違いがあり、組織のニーズ、能力、長期戦略を十分に理解した上で決定を下す必要があります。これは、メリットのバランスを考慮しながら慎重に検討する必要がある決定です。
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