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Fraud and AML Guide to Enterprise LLM Solutions: Selection Factors and Leading Providers (JP)

LLMを活用した不正防止/AMLソリューション・ガイド
大規模言語モデル(LLM)の登場により、企業のAI/データ活用が大きく変化しているが、金融業界の不正防止/AML分野も例外ではない。
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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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