オンデマンドウェビナー

データプラットフォームへの賭け：AIの勝者と40％の敗者を分けるもの

主催者:

Efi Pylarinou

Efi Pylarinou

世界トップクラスのフィンテック＆テクノロジーインフルエンサー

GrowFin GmbH

Tim Brophy

プリンシパルソリューションズアーキテクト

Elastic

Mike Sisk

Mike Sisk

寄稿編集者

American Banker

概要

ほとんどの金融サービス企業がAI競争で負けているのは、モデルの性能が低いからではありません。適切なデータがそれらのモデルに十分な速さで届かないため、失敗しているのです。

データレイクは履歴を保持しますが、迅速に提供することはできません。CRMやワークフローツールはプロセスを管理するが、その根底にあるものを統合するものではありません。その結果、規制環境下では、動作が遅く、不完全で、信頼性に欠けるAIが生まれてしまいます。

このウェビナーでは、統合データプラットフォームが従来のそれとどう異なるのか、そしてコンプライアンスリスクを生み出すことなく、適切なデータを適切なタイミングで適切なモデルに提供するために何が必要なのかを詳しく解説します。

このセッションでは以下の内容を取り上げます。

  • 金融サービスのほとんどのAIプロジェクトがモデル層ではなくデータ層で行き詰まる理由
  • データレイクやワークフローツールでは実現できない統合データプラットフォームの機能
  • レガシーシステムや複数のスキーマを使用する環境でもAIを活用して進歩する方法

参考資料

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