証券・ブローカレッジにおけるAI主導の変革を解き放つ

学べること

• 従来型データアーキテクチャが失敗する理由 - 分断されたレガシーシステムやETL依存のワークフローがリアルタイム分析を妨げ、AIの潜在能力を制限している仕組みを理解します。
• データレイクハウスの優位性とは - レイクハウスが柔軟性・スケーラビリティ・ガバナンス・パフォーマンスをどのように統合し、構造化・半構造化・非構造化データを1つの環境で扱えるかを学びます。
• 実際に価値を生むAI・生成AIユースケース - トレードサーベイランス、コンプライアンス自動化、ポートフォリオアドバイザリー、リスク予測、顧客維持、リサーチ自動化、ナレッジアシスタントなどを紹介します。
• 具体的なビジネス成果 - レイクハウスを基盤にしたAIエコシステムが、手作業を削減し、TCOを抑え、規制対応力を高め、アナリスト生産性を向上し、顧客エンゲージメントを強化する方法を示します。
• 実践的な導入ロードマップ - ディスカバリーや設計から、データ取り込み、ガバナンス、AI活用、可視化、継続的最適化まで、AI対応レイクハウスを実現する段階的なブループリントを紹介します。
• いま動くべき理由 - データ量が増え規制が厳しくなる中、変革のタイミングは限られています。今モダナイズを進める企業は競争優位を獲得し、遅れた企業は取り残されるリスクがあります。