金融AI開発基盤管理ソリューション

業務上の課題

金融テクノロジーの急速な発展に伴い、金融業界は次のような課題に直面しています。データ処理の複雑化、汎用言語モデル（LLM）の知識的限界、市場の急速な変化、そしてインフラ管理の課題です。

財務報告書、リアルタイム分析、リスク評価、市場情報の多様性により、技術ソリューションにはより高度な要件が求められています。しかし、汎用LLMは、金融専門用語や高精度を要するタスク（例：リスク管理、市場予測）において十分な性能を発揮できていません。

さらに、市場の変化が非常に速い中で、モデルの精度を維持するためには頻繁な更新が必要です。また、エッジデバイスからデータセンターに至るまでの計算需要が、負荷分散や大規模な計算処理といった新たな課題をもたらしています。

金融分野は、高度な複雑性と専門性を有しており、近年のAI活用における主な課題として以下が挙げられます：

• 多様かつ複雑な金融データ処理：財務報告書、リアルタイムデータ解析、リスク評価、動的な市場情報など、さまざまなデータの処理が求められます。特に動的な市場情報は広範囲にわたるため、カスタマイズされたシステムによる調整が必要です。
• 汎用大型言語モデル（LLM）の知識不足：汎用モデルでは、金融分野特有の用語や複雑な財務概念を正確に理解できず、高精度が求められるタスク（例：リスク管理、顧客分析、経済予測）において十分な性能を発揮できません。
• 知識更新の頻度不足：金融市場は変化が非常に速く、AIモデルは継続的な更新を行うことで正確性を維持する必要があります。
• 技術基盤の課題：エッジデバイスからデータセンターに至るまでの計算需要に対応する必要があり、モデルの負荷分散や大規模並列計算といった課題があります。

ソリューションの提案

これらの課題に対応するために、金融AIソリューションは、INFINITIXのAI-Stack技術と組み合わせた包括的な技術フレームワークを提供します。本ソリューションの主な特徴は以下の通りです：

• AIモデルの最適化と迅速なデプロイ：
  • AI-StackのGPU分割技術および複数GPU集約技術を活用し、高効率なモデルのトレーニングと推論を実現します。
  • AI-Stack分散トレーニング技術により、金融AIモデルのトレーニング時間を大幅に短縮します。
• モジュールアプリケーションのサポート：
  • 金融専門用語のデータベースを活用し、モデルのトレーニングを行います。また、信用評価、資産運用アドバイス、リスク予測など、特定のシナリオに合わせた調整が可能です。
  • LLM技術層は、階層型エージェント（AI Agent）のサポートと、音声、画像、テキストといったマルチメディア処理に対応しています。
• スマートリソース管理：
  • AI-Stackを活用してGPUリソースを効率的に調整し、GPU利用率を90%に向上させ、リソースの無駄を削減します。
  • マルチクラウドリソース管理とMLOpsの統合により、開発環境の迅速なデプロイを実現します。
  • ナレッジベース（Knowledge Base）とAI Gatewayを活用し、企業の内部業務（例：HR、リスク管理）および外部業務（例：保険、資産運用）に適用可能なソリューションを提供します。
• 技術基盤のサポート：
  • AI-StackはNVIDIAおよびAMDの全シリーズGPUに対応し、エッジデバイスからデータセンターまでシームレスなサポートを提供します。
  • AI-Stackのエネルギーモニタリング機能により、計算資源の効率的かつ低炭素な運用を確保します。

ソリューションの強み

• 迅速な導入と運用：AI開発環境の構築時間を2週間から1分に短縮し、展開効率を大幅に向上。多様なシナリオに対応したコンテナやイメージの迅速な適応をサポートし、AIモデルのトレーニングと推論を加速します。
• 効率的なリソース利用：独自のGPU分割技術を活用し、投資効率を最大10倍に向上。また、異なるブランドのGPUを統合し、効率的な計算リソースを提供することで、大規模な安定運用と高性能を実現します。
• 専門的な性能向上：企業のニーズに対応した金融モデルは、より正確なリスク管理、データベース分析、そして将来の市場予測能力を強化します。
• 運用・保守の簡素化：AI-Stackの統合プラットフォームにより、運用負担を軽減し、チームがモデルの開発と活用に専念できる環境を実現します。また、モデルは継続的に更新され、急速に変化する金融市場への対応力を向上させます。

金融AI開発管理ソリューション構成