TDセキュリティーズ、AI活用でリアルタイム株式洞察を実現

高度に規制された性質にもかかわらず、株式取引セクターは金融サービスにおける技術革新を一貫してリードしてきました。しかし、AIアプリケーションやインテリジェントエージェントのより広範な採用に関しては、多くの従来の銀行はかなりの慎重さを示してきました。このトレンドを打ち破り、TD銀行の株式および証券取引専門部門であるTDセキュリティーズは、7月8日に「TD AIバーチャルアシスタント」を立ち上げました。この洗練されたツールは、銀行のフロントオフィス機関投資家向け営業、トレーディング、調査の専門家がワークフローを合理化し、重要な洞察へのアクセスを強化することで、彼らの能力を高めるように設計されています。

TDセキュリティーズのCIOであるダン・ボスマン氏によると、このバーチャルアシスタントの主な目的は、フロントオフィスの株式営業担当者とトレーダーに、より深い顧客洞察と包括的な調査を提供することです。ボスマン氏は、初期バージョンはパイロットとして開始され、その後、より広範な展開のために拡張されたと説明しました。その核となる機能は、銀行のアナリストが生成した膨大な量の内部株式調査データを、顧客対応チームにとって容易にアクセス可能で「営業に優しい」ものにすることにあります。ペースの速い取引環境で運用するということは、AIアシスタントがユーザーのクエリの独自の専門用語とコンテキストを理解し、最新の市場情報から導き出された自然で直感的な応答を提供する必要があることを意味します。

TD AIアシスタントの誕生は、株式営業チームのメンバーからの革新的なアイデアであり、TD銀行の社内プラットフォームであるTD Inventを通じて実現しました。TD Inventでは、従業員がプロジェクトを提案し、イノベーションリーダーシップチームによる評価を受けることができます。ボスマン氏は、このツールの自然な採用を強調し、その本質的な価値から、広範な社内プロモーションを必要としなかったと述べました。代わりに、銀行全体のチームがその可能性を迅速に認識し、積極的に業務への統合を模索しました。データ、クラウドインフラストラクチャ、人間の創意工夫への投資を統合するこの協調的なアプローチは、アシスタントの成功した開発に不可欠であることが証明されました。

TDセキュリティーズは、OpenAIの高度なGPTモデルを活用し、社内のテクノロジーチーム、カナダのAI企業Layer 6（2018年にTDが買収）、およびその他の戦略的パートナーと密接に協力して、TD AIバーチャルアシスタントを構築しました。このアシスタントは、銀行の既存のクラウドインフラストラクチャとシームレスに統合されており、13Fレポートなどの規制当局への提出書類や広範な履歴株式データを含む、豊富な内部調査文書やリアルタイム市場データにアクセスできます。ボスマン氏は、TD AIアシスタントを洗練されたナレッジマネジメントシステムと特徴付けています。これは、検索拡張生成（RAG）プロセスを採用し、複雑な情報を効率的に検索、集約、合成して、簡潔でコンテキストを意識した要約と実用的な洞察を提供し、営業チームが比類のない速度と精度で顧客からの問い合わせに対応できるようにします。

さらに、TD AIバーチャルアシスタントは、TD銀行の包括的な基盤モデルであるTD AI Prismへのアクセスをユーザーに提供します。6月にローンチされたTD AI Prismは、TDセキュリティーズだけでなく、銀行全体に展開されています。発表時、銀行はこのモデルが、以前のシステムよりも100倍多くのデータを処理することで、アプリケーションの予測性能を大幅に向上させ、単一アーキテクチャモデルを置き換えながら、すべての顧客データが銀行の内部ネットワーク内に安全に保持されることを保証すると述べていました。生成AIソリューションの開発は、特にガバナンスとコントロールに関して、プロジェクト開始時点での組織内におけるテクノロジーの相対的な新規性を考慮すると、独自の課題を提示しました。これらのハードルにもかかわらず、このイニシアチブは重要な企業横断的な協力を促進し、最先端のソリューションを完成させました。アシスタントの優れた機能の1つは、自然言語のプロンプトを直接SQLデータベースクエリに変換し、データアクセスを簡素化するテキスト-to-SQL機能です。

アシスタントのパフォーマンスを最適化するために、TDセキュリティーズはトレーニング方法論において独自の強化を開発しました。ボスマン氏は、プロンプトエンジニアリングと動的なフューショット事例検索における特許出願中の最適化により、コンテキスト学習のみで望ましいビジネスパフォーマンスを達成できたと指摘しました。決定的に、これらのイノベーションにより、基礎となるOpenAIモデルの広範なファインチューニングの必要性がなくなり、非構造化データセットと表形式データセットの両方とのシームレスな相互作用が可能になりました。

TD銀行とTDセキュリティーズは、高度なAIソリューションの追求において孤立しているわけではありません。金融業界全体で、基本的なAIアシスタントからより洗練されたAIエージェントへと移行する機関が増加しています。例えば、BNYは営業チームにマルチエージェントソリューションの提供を開始し、外国為替サポートなどの複雑なクエリを支援しています。ウェルズ・ファーゴも内部AIアシスタントの使用量が大幅に増加していることを確認しており、キャピタル・ワンは顧客の自動車販売を強化するために特化したエージェントを開発しました。これらの洗練されたAIアプリケーションの多くは、他の業界と同様に、数ヶ月にわたる厳格なパイロットテストを経て登場します。しかし、金融機関は、厳格な顧客データプライバシー規制と重要な受託者責任という追加の負担に直面しており、AIの展開にはさらに細心の注意を払う必要があります。

ボスマン氏は、銀行のビジネスサイドの多くの従業員でさえ、ChatGPTのような消費者向けAIツールにますます精通していると述べました。これらの高度なアシスタントやエージェントのパイロットテストにおける主な課題は、ユーザーにツール自体について教育することではなく、その使用に関するベストプラクティスを確立し、既存のワークフローにシームレスに統合し、固有の限界を理解し、潜在的な不正確さや「ハルシネーション」を軽減するための効果的な人間によるフィードバックメカニズムを開発することにあります。最終的に、ボスマン氏はアシスタントが内部チームを超えて価値を拡大し、TDセキュリティーズとやり取りする外部顧客にとって不可欠なツールになる時点まで進化すると考えています。この未来志向の視点は、AIが顧客と同僚の両方の体験を大幅に向上させ、より強力なエンゲージメントと運用効率を推進する可能性を強調しています。