SERVICES

弊社は、金融分野の中核となる、
1)金融市場分野での資産運用
2)与信・保証分野での信用リスク測定
を、人工知能(AI)を用いて高度化するサービスを提供しています。


人工知能(AI)サービス

1)資産運用系AI

金融市場データやオルタナティブデータと深層強化学習を組み合わせ、AIが「売買タイミング、売買数量、売買方向」を判断します。騰落予測や銘柄スクリーニングに止まらず、買ったもしくは売った銘柄(ポジション)をどのタイミングで閉じるかまでを、自己ポジションや手持ち資金、値動きを考慮しながらAIが判断します。AIにはPLを上げる以外に、「リスクを抑える」「売買回転率を上げる」などのその他の目的を同時に学習させることも可能です。( トラックレコード

2)信用リスク系AI

通常の使用リスク測定に使用される年次決算書以外に、口座データや為替明細などより時間粒度の細かいデータや、定性情報やレポート、金融市場データと深層学習を組み合わせることで、リアルタイムに近い粒度でAIがリスクを測定します。途上管理で使用すればより素早く、ポテンシャルリスクや損失を回避出来る可能性が高まります。また、深層強化学習を組み合わせることで、債務者格付けと案件格付けを同時に分析するような新たな内部格付けモデルや、新たな審査モデルの作成を目指すことも可能です。

3)その他

資産運用や信用リスクに限らず、金融機関が保有するデータや外部データを用いて、マーケティング用途や来店客数予測、需要予測など、資産運用などの実戦で培った技術・ノウハウを用いて周辺領域のAIを開発することも可能です。お気軽にご相談ください。


●システム導入の流れ

  1. 実証実験要件定義
    • 事前に入力データ、ターゲット、精度指標、精度許容範囲、使用シナリオなどを議論します。
  2. 実証実験(6ヶ月〜12ヶ月)
    • 定期報告会や結果に関するヒアリング、人工知能に関する簡易的なレクチャーを実施します。
  3. プロトタイプ開発
  4. 社会実験(6ヶ月〜12ヶ月)
    • 初期実証実験で条件を満たす精度が得られた場合、本番データを使用したプロトタイプシステムを既存モデルと並行稼働させ、出力のトラッキングを行います。
  5. システム要件定義
    • 社会実験で、AIを導入する価値があると判断した場合、システム開発のフェーズに移行します。運用環境やAIシステムの導入方法、データのIFなどに関して要件定義を行います。
  6. システム開発
  7. 導入・運用開始
  8. トラッキング検証&メンテナンス(導入後)
    • 外部環境や入力データの変化を考慮しながら定期的にトラッキング検証を行い、モデルの再チューニングを実施します。

●運用環境

運用環境のバリエーション

オンプレミスやプライベートクラウド、外部クラウドなど金融機関ポリシーに合わせて、AIを設置する環境を選択することが可能です。


●システム&インターフェイス

アドオンシステム

1ライブラリファイルやAPIなど既存システムからAIエンジンを呼び出すことで、最小限の設備投資でAIを導入することが可能です。

新規システム

2目的に合わせて新規システムもしくはインターフェイスを開発してAIシステムを導入することも可能です。