JPMorganchaseのAIおよびデータの最高製品責(zé)任者であるGerard Francisによると、AI周辺のすべての興奮は、構(gòu)造化されたエンタープライズ全體のデータ戦略なしでは無意味です。 Snowflake Summit 2025での顧客スポットライト中に、クライアントがAIシステムの構(gòu)築とスケーリングに関する洞察を共有したときに、フランシスは、「堅実なデータ、AI、およびガバナンスプラットフォームがなければ、すべてのAI実験が非難にならない」と強(qiáng)調(diào)しました。

企業(yè)がAIを?qū)g施するために競爭するにつれて、パイロットプロジェクトからフルスケールの展開への移行に成功した人はほとんどいません。主な理由は、多くの組織が初期段階の試験を超えて拡大するために必要な基礎(chǔ)データインフラストラクチャを欠いていることによると、フランシスは説明しました。

AI実験からエンタープライズインパクトまで

フォーチュン500企業(yè)間のAI採用のパターンは、馴染みのあるサイクル、つまり概念の最初の証明、続いて公開、最終的には停滯します。ほとんどの企業(yè)はgenaiを?qū)g験していますが、制限された試験を超えて、エンタープライズレベルの価値を生み出す本格的で繰り返し可能な実裝に移行したのはごくわずかです。

「JPMorganchaseでエンタープライズAIが本當(dāng)に何を意味するのかと尋ねられたとき、フランシスは「それはすべてデータに関するものです。」彼は、成功は印象的なモデルではなく、銀行業(yè)、資産管理、詐欺検出などにおける現(xiàn)実の課題を解決すること、そして大規(guī)模なことを指摘しました。 「最も影響力のあるユースケースをどのように特定し、実際のビジネス結(jié)果を提供するためにそれらを拡大しますか？」

これは、ほとんどのAIイニシアチブがつまずく場所です。アナリストのガートナーは、生成的AIパイロットの少なくとも30％が2025年末までに概念実証の後に中止されると推定しています。フランシスによると、この問題はAIモデルの力ではなく、インフラストラクチャとガバナンスの準(zhǔn)備にあります。 「明確なインフラストラクチャ戦略と準(zhǔn)備がなければ」と彼は言いました?！窤I投資のレベルは長期的な価値をもたらしません?！?/p>

この理解により、JPMorganChaseは、データ、AI、およびガバナンスをリアルタイムワークフローと再利用可能な洞察に統(tǒng)合する統(tǒng)合されたプラットフォームを開発するようになりました。同社の內(nèi)部Genaiチャットツール「LLM Suite」により、従業(yè)員はアクセスコントロールとデータ使用規(guī)則によって保護(hù)されている大規(guī)模な言語モデルと安全にやり取りできます。早期展開は、ドキュメントの作成、ワークフローの最適化、內(nèi)部通信などのタスクに焦點(diǎn)を當(dāng)てています。

「データを保護(hù)するために、適切なガバナンスと保護(hù)手段がありました」とフランシスは言いました。 「このアイデアは簡単でした。安全性を維持しながら即時の価値をもたらすことができるAIを展開します。」

AIの準(zhǔn)備の背後にあるデータの分野

JPMorganChaseのようなグローバルな金融機(jī)関がAIの準(zhǔn)備をすることはどういう意味ですか？

フランシスの場合、それはデータのアクセシビリティと権限から始まります。 「データは簡単に発見できますか？」彼は尋ねた。 「適切なアクセスコントロールがあるので、ユーザーは見ているものだけを見ることができますか？」これらは単なる技術(shù)的な懸念ではなく、複數(shù)の規(guī)制枠組みとクライアント分類の下で運(yùn)営されている企業(yè)の重要なコンプライアンス要件です。

次に、文書、メモ、スプレッドシート、契約など、非構(gòu)造化データの課題があります。これらは歴史的に処理するのが困難でしたが、検索された世代（RAG）およびその他のGenaiツールでは、貴重な資産になりつつあります。それでも、データの品質(zhì)は依然として不可欠です。 「複製を避けてください」とフランシスはアドバイスしました。 「適切なバージョン制御が正確な応答を受信して、適切なバージョン制御を確認(rèn)してください?！?/p>

多くの場合、多數(shù)の內(nèi)部システムに散在する構(gòu)造化されたデータは、最後に対処される傾向がありますが、適切に統(tǒng)合された場合、最も強(qiáng)力になります。そのため、JPMorganchaseはFusionを作成しました。これは、「データファクトリ」として機(jī)能するクライアント向けの外部データプラットフォームであり、パイプラインを調(diào)整し、フォーマットの標(biāo)準(zhǔn)化、AI使用のデータセットの準(zhǔn)備です。

JPMorganchaseのアーキテクチャは、AIの準(zhǔn)備のためにエンタープライズデータを統(tǒng)一するための同社の幅広い取り組みをサポートするSnowflakeを含む複數(shù)のベンダーとプラットフォームに及びます。 「私たちは大規(guī)模に運(yùn)営されているデータ工場と考えてください」とフランシスは述べました。

バックボーンとしてのガバナンス

エンタープライズAIリーダーに相談すると、ガバナンスが必然的に登場します。しかし、JPMorganchaseでは、それは後付けではありません。最初から戦略に組み込まれています。

「規(guī)制された環(huán)境では、あらゆる目的に使用されるデータがその使用に承認(rèn)されていることを確認(rèn)する必要がある」とフランシスは説明した。これには、AIアプリケーションを內(nèi)部ポリシー、地域法、契約上の契約、顧客プライバシー條件に合わせて連攜する必要があります。

これらのコントロールを手動で管理することは非現(xiàn)実的です。 JPMorganchaseは、「ガバナンスがテクノロジーによってサポートされている人間主導(dǎo)のプロセスから完全なテクノロジー主導(dǎo)型のプロセスに移行するシステムに向かって取り組んでいます。それまでは、スケーラビリティとコンプライアンスは、AI開発ライフサイクルにガバナンスがどの程度効果的に埋め込まれているかに依存しています。

AIエージェントは次のフロンティアです

ドキュメントを要約するだけでなく、データ、ファイルのレポート、會議のスケジュール、コンプライアンスレコードの更新も調(diào)整するAIシステムを想像してください。これらは、エンタープライズAI：最小限の監(jiān)視でユーザーに代わって行動できる自律エージェントの次の兆候です。

現(xiàn)在のAIの展開のほとんどは、テキストの要約またはコンテンツ生成に依然として焦點(diǎn)を當(dāng)てていますが、エージェントAIへのシフトはすでに進(jìn)行中です。JPMorganChaseは注目を集めています。

特にソフトウェア開発、研究、運(yùn)用などの複雑なプロセスで、推論や意思決定を行うことができるこれらの自主システムは、大きな可能性を提供します。しかし、フランシスは慎重です。 「エージェントAIは信じられないほどの価値をもたらします」と彼は言いました。

彼は戦略的にそれにアプローチします。ジョブを交換することを目指すのではなく、目標(biāo)は増強(qiáng)であり、チームがより良い洞察とよりスマートなツールでより効率的に作業(yè)するのを支援します。フランシスが言ったように、「エージェントを使用するかどうかではなく、ビジネスを本當(dāng)に効果的に解決できるかどうかは、コストを削減するか、新しい収益機(jī)會のロックを解除します?！?/p>

jpmorganchaseと同じ大きく複雑な企業(yè)にとって、AIは有形の価値を促進(jìn)する場合にのみ理にかなっています。 「私たちは、最も価値を生み出すことができる領(lǐng)域を特定し、それがAIの優(yōu)先順位付け方法を?qū)Г蓼埂工去榨楗螗伐工涎预い蓼筏俊?/p>

その価値に焦點(diǎn)を當(dāng)てたアプローチは、ROIにも適用されます。彼は正確な數(shù)字を共有していませんでしたが、フランシスは、會社がAI主導(dǎo)の価値創(chuàng)造について公に報告していると述べました。

「ユースケースのコストを大幅に削減できれば、ROIは正當(dāng)化できるようになり、拡張しやすくなります?！?/p>

AIリーダーシップの長いゲーム

フランシスは、JPMorganchaseがエンタープライズAIで最も厳しい課題の1つに取り組むことで認(rèn)識されることを望んでいます。複數(shù)のテクノロジーエコシステム全體でデータ、AI、およびガバナンスを統(tǒng)合するプラットフォームを作成します。

「単一のベンダーでこれを行うのはしばしば簡単です」と彼は言いました。 「しかし、ベンダー全體で機(jī)能させることは非常に困難です?！?/p>

それでも、報酬は明らかです。 Fusionのようなプラットフォームが実験と生産の間のギャップを埋めることができれば、AIは斬新さから標(biāo)準(zhǔn)的なエンタープライズツールに移行します。

その將來、成功した企業(yè)は、最も先進(jìn)的なモデルを持つ企業(yè)ではなく、データ分野に最も強(qiáng)いコミットメントを持っている企業(yè)ではありません。

以上がデータの規(guī)律のないAIは単なる誇大広告です、とJPMorganchaseのデータとAIのCPOは言いますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。