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2022/07/05

【三菱UFJ信託銀行】AI活用によるネガティブニュース記事ラベリングシステムの共同開発について

| by:ウェブ管理者
三菱 UFJ 信託銀行株式会社は、株式会社MILIZEと共同で、ニュースベンダー等、複数の情報ソースから配信される様々なビジネス関連情報に対し、自然言語処理技術のひとつである「BERTモデル」*1 を用いて、特定の情報の抽出および優先順位付けを行う、ラベリングシステムを開発いたしました。従来、大量のビジネスニュースの中から投資意思決定に関わる特定情報の抽出、ならびにその分析・吟味に当たっては相応の時間を要していましたが、同システムの開発により、作業の効率化、所要時間の短縮等を見込んでおります

*1 BERT モデル
2018 年 10 月に Google が発表した自然言語処理モデル。容易なファインチューニングにより、活用したいデータに合わせたモデルの最適化を可能とした。

1. 背景
当社では、国内外のマーケットを対象とした市場運用業務において、投資の意思決定等にあたり多種多様な情報の収集、分析を行っております。その中でも、複数の情報ソースから配信される大量のビジネス関連情報の中から、投資判断に影響を与え得る重要なネガティブニュースを抽出し、分析・吟味するプロセスに関しては、従来その業務効率性の観点で課題認識を持っておりました。
MILIZE は、市場運用やリスク管理業務の高度化に強みを持つ AI ベンダーで、オルタナティブデータや自然言語処理を活用して、機関投資家や個人投資家における運用業務の DX 化支援を行っています。
今般、当社は、MILIZE と共同で、投資関連情報の抽出および分析作業の効率化に資する新たなシステムを共同開発しました。本システムが実用化に至れば、当社の高い市場運用知見と MILIZE の優れた技術力により、効率的な業務体制が構築され、ネガティブニュース分析作業の大幅な負荷軽減と、市場運用業務における投資意思決定の際のデューデリジェンス・プロセスの円滑化が期待されます。


原文はこちら
https://www.tr.mufg.jp/ippan/release/pdf_mutb/220704_1.pdf

15:06 | 金融:銀行
 

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