2025年の大きな潮流：エンタープライズ＋フィンテック

規制がコードになる時

銀行、保険、ヘルスケア業界の企業は、規制に従うために数えきれない時間と数百万ドルを費やしています。今日、銀行と保険の規制は数十万ページに及ぶ規模であり、SBAローンの文書化だけで1,000ページを超えています。企業にとって、これらの規制を遵守することは、複雑なワークフローと多くの時間を要するスタッフの採用とトレーニングを必要とします。代わりに、これらの長い文書 — テキスト、画像、事例の先例を含む — を使用して、規制特有のLLMをトレーニングすることができると想像してみてください。突然、規制遵守はGoogleの検索のように簡単になります:「[X]は規制に準拠していますか? どのような変更が必要ですか?」

規制に従うための難しいプロセスは、消費者にも目立たないコストをもたらします。たとえば、毎年150万人の消費者が住宅ローンの支払いを遅れさせています。もし、それらの人々がファニーメイの1,000ページを超えるサービスガイドに精通した人と話すことができて、ローンの変更と救済について迅速で正確な回答を得ることができたらどうでしょうか? AIエージェントは迅速にトレーニングでき、無限に忍耐強いです。LLMは従来の難しいプロセスを合理化できます。

規制遵守の労働集約的なビジネスは、新しいソフトウェアに適しています。AIは、私たちのシステムをより安全で、より簡単で、消費者と企業にとってより効率的なものにすることができます。

レガシーシステムの撤去

AIは、企業の買い手が全体のテックスタックを見直すように促しています。クランラが今年初めにセールスフォースとワークデイを自社開発のAIソリューションに置き換えたことは、氷山の一角にすぎません。このようなレガシーシステムの撤去 — 動的なアップグレードに置き換える — は、繰り返し行われるでしょう。10年以上で初めて、レコードシステムは脆弱です。2010年代の典型的なソフトウェア企業は、既存のレコードシステムに接続してダウンストリームのワークフローを強化していましたが、今日の最も野心的な創業者は、そのコアシステムを再構築しています。

関係データベースはマルチモーダルになるでしょう: AIが実際に作業を実行する（それを促進するだけでなく）ことができるようになった今、顧客は「エンゲージメントシステム」 — 動的なAI駆動ツール — を求めるでしょう。これらのツールは、人間の「実行者」を主にレビュアーに変えます。エンゲージメントシステムは、コアデータセット（顧客の詳細、注文情報など）を保存し、ユーザーが作業を完了するためのプライマリーアプリケーションとして機能します。

これは速くも簡単でもないでしょう。レガシーシステムの既存の企業は、深いデータの防御と膨大なリソースを持っています。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIAは、アカデミアに深く関わり、アメリカ、オランダ、ハンガリー、日本、韓国、シンガポール、ベトナムでの仕事経験を持つ人々によって設立されました。ABN ASIAは、学問とテクノロジーが機会と出会う場所です。最先端のソリューションと優れたソフトウェア開発サービスにより、ビジネスがレベルアップし、グローバルシーンに挑戦できるよう支援しています。私ちの取り組み: より速く。より良い。より信頼性が高くなります。ほとんどの場合、価格も安くなります。

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