金融機関の大小を問わず、大規模言語モデル(LLM)は主要業務を自動化/強化するための強力な武器となりうる。企業向けLLMソリューション市場が拡大するにつれ、大手IT企業やAIに特化したスタートアップ企業、オープンソースでの取り組みなど、多数の選択肢が登場してきた。各金融機関のニーズ(パフォーマンス/正確性/データ・プライバシー/セキュリティなど)に合致したLLMベンダーの選択は非常に重要である。
本レポートでは、主要LLMプロバイダーと各社ソリューションの概要/特徴をまとめ、金融機関がLLMソリューションを選択するための指針となることを狙った。執筆にあたっては、ベンダー13社( AI21、Anthropic、AWS、BLOOM、Cohere、Google、H2O.ai、Hugging Face、IBM、Meta、Microsoft、Mistral AI、OpenAI)の概要を、公開情報と弊社の質問に対する回答を活用してまとめた。
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本レポートでは、AI21、Anthropic、AWS、BLOOM、Cohere、Google、H2O.ai、Hugging Face、IBM、Meta、Microsoft、Mistral AI、OpenAI に言及している。
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Jim Mortensen
Jim Mortensen is a Strategic Advisor in Datos Insights’s Fraud & AML practice, covering identity, fraud, and data security issues. Jim has been in the financial services industry for over 30 years, delivering fraud prevention, identity verification, and credit underwriting solutions to top-tier financial institutions both domestically and internationally. Through his experience in the industry, he has developed a substantial...
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Martin Higgins
Martin Higgins is a Senior Principal at Datos Insights. He has over two decades of experience working in insurance technology, having served as Practice Director for Edgewater Consulting, where he was responsible for the company’s property and casualty business nationwide. He has expertise in technology strategy, core system selection and implementation, Agile transformation and DevOps, business intelligence, systems integration, legacy...