ニューロシンボリック AI
(私たちの設計)
規制と説明責任が問われる金融では、判断の理由を示せるよう設計・実装します。LLM は抽出・要約に徹し、判定はルールとロジックの決定論エンジン、独立 Validator が再検証 —— 最終判断を LLM に委ねない構成にすることで、なぜそう判断したかを示せます。
Finance ｜ 金融
人と AI が、
通じあえる仕組みを。
複雑度の高い金融業務において、人とシステムが意図を理解しあえていることは極めて重要です。AI がなぜその答えを出したのか、説明可能でなければ業務に利用できません。また変化の激しい業界だけに、関心は都度変化します。このような場合でも、何を意図しているのかをシステムが理解し、適切な対応が求められます。
適切であること、
説明できること。
システムに、複雑な計算を行える量子コンピュータや AI が組み込まれることは、システムの性能を高める一方で、なぜその回答に至ったのかをわかりにくくすることがあります。わたしたちは、こうしたことを回避するためにも、わかりにくい回答を AI が解釈し、アドバイスする仕組みや、結果に対して質問をしながら疑問点を解消する仕組みを提供します。結果の適切さにとどまらず、説明できる適切さを実現します。
私たちが、解くこと。
01
リスク分析の高度化
AI・LLM の実務活用を、現場の判断につなげる。
02
不正検知・AML
リアルタイム化と、規制に耐える説明可能性の両立。
03
照会・事務の効率化
自然文での横断検索・回答支援。
04
レガシー照会業務の AI 化
電話・問い合わせの省力化。
確かめながら、本番へ。
規制と現場業務を理解し、解くべき問いを定義。
PoCで技術を、業務検証で精度・説明性と投資対効果(ROI)を確かめてから、本番開発・定着へ進みます。
構想
理解・調査
規制と現場業務を調べ尽くす。
構想
問いを立てる
解くべき問いを定義する。
反復
PoC
技術コンセプトを確かめる。
反復
業務検証
業務と ROI を確かめる。
本番
本番開発
本番システムへ作り込む。
本番
定着・自走
本番運用・定着まで。
金融に効く、
私たちの能力。
ニューロシンボリック AI
統制・監査(Ravel)
RBAC・監査ログ・Secrets 管理で、誰が・何を・なぜ実行したかを残す。ガバナンスを最初から。
最適化・量子
配置・需要予測など組合せ最適化に。
LLM
抽出・要約
自然言語や非構造データから、必要な事実を抽出・整理する。
決定論エンジン
判定
ルールとロジックで、同じ入力には同じ結論を返す。最終判断はここ。
独立 Validator
再検証
判定とは別の独立した仕組みが、結果の妥当性を再確認する。