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AI は銀行業務やフィンテックの多くの分野に進出していますが、すでに強力な足場を築いている分野の 1 つは金融犯罪の検出です。そして、この AI テクノロジーを使って新しく革新的なことを行っている企業がいくつかあります。

Fintech One-on-One ポッドキャストの次のゲストは、CEO のアダム ファムラロです。 ワークフュージョン。彼の会社は、銀行やフィンテックの労働力に統合されるこれらの AI デジタル ワーカーを作成しました。これらは、WorkFusion によって実現された本物のデジタル アシスタントです。

このポッドキャストでは、次のことを学びます。

• アダムが WorkFusion の CEO の役割に惹かれた理由。
• 彼は今日の会社をどのように説明していますか。
• AI デジタル ワーカーがどのように動作するか、および彼らが担うさまざまな職務。
• これらのデジタル ワーカーのユースケースの説明。
• デジタル ワーカーをどのようにトレーニングしたか。
• 銀行はこれらのデジタル ワーカーを従業員でどのように増強しているか。
• AI モデルを人間化することでどのようなフィードバックが得られたか。
• オンボーディングプロセスに関係するもの。
• AI デジタル ワーカーがコア ソフトウェア内に収まる場所。
• 現在 WorkFusion を使用している典型的な組織。
• のカップル 場合 研究 ソフトウェアを使用して銀行から。
• LLM と Gen AI にどの程度依存しているか。
• 間違いや幻覚のリスクをどのように軽減するか。
• これが5年後にはどうなっているのか。
• これが、AI ワーカーと対話する人間のワーカーにどのような影響を与えるか。

以下の会話の転写をお読みください。

ピーター・レントン  00:01

Fintech One on One ポッドキャストへようこそ。 Fintech Nexus の会長兼共同創設者であるピーター レントンです。私は 2013 年からこの番組を続けており、これはすべてのフィンテック分野で最も長く続いている XNUMX 対 XNUMX のインタビュー番組になります。この旅にご参加いただき、誠にありがとうございます。

ピーター・レントン  00:27

始める前に、Fintech Nexus は現在デジタル メディア企業であることを思い出していただきたいと思います。 当社はイベント事業を売却し、フィンテックのリーディングデジタルメディア企業となることに100%注力しています。 これはあなたにとって何を意味しますか? さまざまなデジタル製品、ウェビナー、詳細なホワイト ペーパー、ポッドキャスト、大量の電子メール、広告などを通じて、200,000 人を超える最大規模のフィンテック コミュニティに参加できるようになりました。 あなただけのために設計されたカスタムプログラムを作成することができます。 フィンテックの上級ユーザーにリーチしたい場合は、今すぐ Fintech nexus.com の営業担当者にお問い合わせください。

ピーター・レントン  01:04

今日は番組にアダム・ファムラロをお迎えできることを嬉しく思います。彼は WorkFusion の CEO です。現在、WorkFusion は非常に興味深い会社であり、金融​​犯罪分野に参入していますが、これにアプローチする方法は AI のレンズを通して行われています。そして彼らは現在、金融犯罪と戦うために銀行やフィンテックに導入しているAIデジタルアシスタントを持っています。そして私たちは明らかに、これが何を意味するのか、すべてがどのように機能するのか、AI デジタル ワーカーをどのように作成したかについて話します。そしてご存知のように、アダムが信じているのは、現在も将来も、デジタル ワーカーの役割のようなものになるだろうと考えています。そして、前進する部分でアダムの考えを聞くのは本当に本当に興味深いものでした。とにかく、とても興味深い議論でした。ショーをお楽しみください。

ピーター・レントン  02:04

ポッドキャストへようこそ、アダム。

アダム・ファムラロ  02:06

ピーター、私を呼んでくれてありがとう。

ピーター・レントン  02:07

どういたしまして。それでは、WorkFusion を導入する前のあなたのキャリアの最高点のいくつかについて触れていただければと思い、リスナーにあなた自身についての背景を少し説明することから始めましょう。

アダム・ファムラロ  02:19

WorkFusion の前に、私は erwin というデータ ガバナンス ソフトウェア会社を設立しました。そして、ご存じのとおり、IoT デバイスなどから市場にデータが大量に拡散しており、その業界や GDPR などの政府規制により、人々はデータがどのようなものであるかを理解する必要があったため、私たちはデータに熱心に取り組んできました。データを管理および管理することになります。そこで私たちは、2020年末、文字通り2020年の最後の日にQuest Softwareに買収されるまで、XNUMX年間かけて非常に成功した会社を築き上げました。そして、その前に私は数年間Verizonの幹部を務めていました。そして私は CA Technologies でキャリアの大部分を、クラウド コンピューティングからストレージ、セキュリティ ソフトウェアに至るまで、複数の事業分野のゼネラル マネージャーとして過ごしました。

ピーター・レントン  03:14

さて、それでは、WorkFusion の CEO の役割にどのような魅力を感じましたか?あなたは会社の創設者ではないみたいですね？

アダム・ファムラロ  03:20

いいえ、いいえ、私は創設者ではありません。会社設立がどのようなものか知っています。そしてそれは簡単ではありません。そして私は創業者にも投資しており、副業でテクノロジー投資も行っています。しかし、この会社では、私が厳密には休暇を取り、家族との時間を楽しんでいたときに、同じ会社の友人で同僚から声をかけられました。そしてその技術を見てみたら、すごいものでした。そして、それは間違いなく、ピーターが目を見開いて感じた経験の 2021 つであり、このテクノロジーが市場の業界を本当に変えることができるのは、本当にエキサイティングなことであり、真剣に検討する必要があることだと感じました。そして、投資家や取締役会からさらに深く関わっていき、社員、従業員、顧客との関係を深めていくうちに、私はますます興奮していき、XNUMX 年 XNUMX 月に入社しました。

ピーター・レントン  03:38

長い休みはなかったみたいですね。

アダム・ファムラロ  04:15

いいえ、あまり長くはありません。私は約 6 か月をしっかりと過ごし、さらに 3 か月は、2 つの会社間のあらゆる統合作業を手伝うために費やされました。

ピーター・レントン  04:24

さて、それでは WorkFusion が正確に何をするのかについて話しましょう。それをどう説明しますか?

アダム・ファムラロ  04:30

WorkFusion について私がどのように説明するかというと、当社の中核は IDP テクノロジーを使用する AI 企業であるということです。そして私たちは、インテリジェントな文書処理の略である IDP と呼ばれるもののリーダーでもあります。したがって、あらゆる種類のデータ入力を読み取って解読することができます。そして、AI エンジンを使用して、その上にワークフローを配置して作業を実行できるようになります。それがテクノロジーとしての私たちの基礎です。私たちが企業として行ってきたことは、金融犯罪という特定のユースケースに焦点を当ててきたということです。したがって、私たちの目標は悪者を止めることです。それが私たちがやってきたことなのです。そこで、21 年 60 月に入社したとき、ロードショーに参加し、約 XNUMX 人の顧客と会い、当社のテクノロジーの最良の使用例を見つけました。そして、彼らはまさに金融犯罪に関する問題に陥っていました。そして、裏を返せば剥がすほど、私たちが抱えた最も成功した顧客は、時間をかけて私たちのソフトウェアを採用し、それを自社の一部として扱ってくれた顧客でした。したがって、彼らは彼らに一種の名前、役割、責任を与えていることがわかります。そして彼らは私たちのソフトウェアをチームの一員のように扱ってくれました。それが、私たちのテクノロジーで次のレベルに進むというアイデアを与えてくれたものです。そして私たちがやったのは、実際に私たちのテクノロジーを利用し、金融犯罪におけるすべての特定の職務と責任を与え、私たちのウェブサイトにあるように、名前と顔を与え、彼らを演じるために俳優や女優を雇ったことでした。そうすれば、顧客が当社のテクノロジーを導入し、金融犯罪チームの一員として扱うことが容易になります。

ピーター・レントン  06:15

右。

アダム・ファムラロ  06:16

それが私たちがやったことです。私たちはこれを 2 年 2022 月 XNUMX 日に立ち上げました。これが私たちのデジタル ワーカー戦略の誕生のようなものでした。

ピーター・レントン  06:24

そうそう。それで、これについて掘り下げたいと思います。なぜなら、いつか言わなければならないからです。私のポッドキャストに参加している人たちにたくさんのピッチが届きますが、そのほとんどはうまくいきません。しかし、広報担当者が私に御社のことを売り込んだとき、私は御社のウェブサイトにアクセスし、AI デジタル ワーカーを見て、この人たちは本物なのかと思いました。つまり、それは本物に見えるので、私には理解できませんでした。しかし、それは AI デジタル アシスタントのようなものです。そして彼らは人間のように見えます。それで、あなたが言ったように、俳優を雇ったのですね。したがって、これらはすべて実在の人物に基づいている可能性があります。しかし、AI デジタル ワーカーが話しているのを見ると、彼らは誰ですか?

アダム・ファムラロ  07:05

素晴らしい質問ですね、ピーター。そして、それは顧客にとって非常に興味深いものになります。なぜなら、私たちの視点では、デジタル ワーカーを雇用して、職務を遂行するために出社してもらうということだからです。たとえば、タラを雇うとします。タラは取引審査を行います。そこで彼女は、銀行に送られてくるすべての取引を調べて、どれが誤検知でどれが通過を許可されるべきかを教えてくれます。それが彼女の仕事の役割です。彼女は人間のチームと協力することになる。そして、彼女が行き詰まったとき、彼女は人間に手を差し伸べて、「聞いて、ジョンかジェーン、私はこの問題で行き詰まっている」と言うことができるでしょう。答えはこれ、これ、それともこれ？ジョンまたはジェーンがログインすると、彼らは「タラ、答えはこれです」と言い、タラは仕事に戻ります。ピーター、その構造自体が、私たちが彼らに名前を与え、職務を与え、具体的な職務責任を与えた理由なのです。それが実際にそうなのですから。あなたは彼らを銀行に働きに来て特定の役割を果たすために雇っているのです。そして、その職務を剥がしてみると、これらはほとんどの人間がやりたくない職務であることがわかります。とても面倒な作業です。それは非常に手作業であり、非常に労働集約的です。そして、あなたには規制当局がいます。したがって、非常にエラーが発生しやすい作業です。だからこそ、私たちはこれらの特定のユースケースに焦点を当てました。そして、彼らが会社の一員としてみなされるように、私たちは実際に彼らにペルソナを与えました。

アダム・ファムラロ  07:06

右。それらは俳優のような誰かがやって来てこれを行ったものに基づいているのでしょうか、それとも純粋に AI によって生成されたものなのでしょうか?

アダム・ファムラロ  08:38

いいえ、彼らはその役を演じた俳優や女優です。

ピーター・レントン  08:44

なるほど、彼らは本物の人間なのですね。しかし、彼らと対話するとき、あなたは明らかに俳優と対話しているのではなく、AI と対話しているのです。

アダム・ファムラロ  08:52

タラが Teams であなたに電話できるようになり、実際に彼女の顔が見え、彼女が話しかけるようになるなど、私たちが取り組んでいることをあなたに知らせるように、彼らと対話することで、私たちはますますあなたに近づいています。彼女が抱えている問題についてあなたに。したがって、チームがタラが本当にチームの一員であると感じられるように、できる限りこれを採用しています。

ピーター・レントン  09:15

さて、それでは、当然のことですが、それらはデジタルです、できる、24 時間年中無休で動作します、そうです、休憩する必要はありません、人々はどのようにそれらを使用していますか?分析する必要がある文書が 7 万件ある場合に、彼らはそのような方法でそれらを使用しているのでしょうか。つまり、どのように、彼らがさまざまなタイプのデジタル作品をどのように使用しているかの例をいくつか挙げて、あなたが持っているさまざまなタイプとそれらがどのように使用されているかについて説明してください。

アダム・ファムラロ  09:38

そして、これは、各従業員に特定の仕事の役割と責任を与える上で非常に重要な部分です。なぜなら、ピーター、あなたが目指しているのは、これらのデジタル ワーカーがいれば文字通り何でもできるということですよね? 「わかりました。このデータを読み取って解読することに集中してください。そうすれば、その背後に学習アルゴリズムを作成できます。」私たちが行ったことは意図があってのことなので、意図を持って、わかった、エブリン、あなたは不利なメディアに焦点を当てるつもりだと言いました。つまり、現在の悪い人たちと新しい悪い人たちをすべて探し出し、私たちが彼らとの取引を停止したことを確認するつもりです。それがあなたの唯一の特別な仕事であり、タラ、あなたは取引の審査を行っています。ケンドリック、あなたはすべての顧客 ID を調べて、それが有効な ID であることを確認します。ダリル、あなたは KYC プロセスに関連する文書を読むつもりです。したがって、それぞれに特定の仕事の役割と責任があります。そして彼らはまさにその職務を遂行します。そこで私たちが発見したのは、このようなことを試みた他の企業は、誰のためにでも何でもできるという、より広範なアプローチをとっているということです。しかし、すべてのトレーニングを行うには、多くの時間、お金、労力がかかります。私たちの最大の違いは、モデルが事前にトレーニングされた状態で提供されていることです。つまり、これは、これらのモデルに 1 年、2 年、場合によっては 3 年のトレーニングが費やされたことになります。したがって、私たちの視点は、タラやエブリンを自分のために雇うとき、あたかも 3 年間その仕事をしてきたかのように雇用しているということです。これは大学を卒業したような人ではないので、一から教育しなければなりません。だからこそ、私たちは彼らに名前、顔、そして彼らに課せられた具体的な役割と責任を与えたのです。

ピーター・レントン  11:18

では、これらのアシスタントをどのように訓練しましたか？

アダム・ファムラロ  11:21

したがって、既存の顧客ベースのおかげで、彼らと一緒に行ったトレーニング モデルを採用し、それを開発して製品化することができたことに非常に感謝しています。そこからが最初の始まりでした。そこから、実際に作業中の追加のタラスとエブリンがすべてあり、彼らのフィードバックがモデル、将来のモデルに反映され、モデルのすべての改良点が取り込まれ、新しいリリースに反映されます。それらを市場に送り出します。それが私たちがやることなのです。現在、オプトインする方法も用意されています。これは各銀行次第ですが、モデル変更を行う際に実際にタラとエブリンのリアルタイムの更新情報を取得できるようになります。しかし、私たちが発見したのは、ほとんどの銀行が、自分たちのビジネスにもたらす変化の裏側で、​​もう少し構造化されたものになりたいと考えているということです。その観点からすると、通常は 12 か月から XNUMX か月ごとにアップグレードを行うことができます。

ピーター・レントン  12:16

右。わかった。あなたが取引している銀行も同様です、彼らは持っていますか、つまり、明らかに、あなたが言及したすべてのことは、銀行が何十年も行っていることです。これらのデジタル ワーカーを導入した場合、現時点では既存のチームを増強するだけなのでしょうか?銀行はどうやってそれを見つけているのでしょうか？

アダム・ファムラロ  12:34

それがその言葉です。したがって、チームを増強するという言葉が本当に適切です。私は先週、ある銀行の CEO とそのリーダーシップチームと一緒にいたところです。そして彼は同じ言葉を使いました。つまり、「彼らは私たちのチームメンバーを増強している」というものでした。当社には、人材を昇進、訓練、育成できる高度な仕事が他にもたくさんあり、それが今日当社が抱える労働力を増強しています。そして、ほとんどの場合、これらの銀行のほとんどが、これから来る純粋な数の制裁に対処する能力を拡大するのに苦労していることがわかります。ロシアとウクライナの戦争から見ると、制裁は100以上増加していますご存知のとおり、戦争は 2022 年 XNUMX 月に勃発しました。そして彼らは他国からのさらなる制裁を計画しています。つまり、この仕事をすることさえほとんど望んでいない現在の労働力で、この増大する需要すべてにどうやって対処すればよいのでしょうか?そこで私たちは、現在ある仕事を増強し、他の人がより複雑で高度な仕事をできるようにしています。

ピーター・レントン  13:39

そうそう。そして、クライアントは、この種の、何と呼ぶのかわかりませんが、モデルを実装する人間味のある方法を受け入れましたか、あるいはそこでのフィードバックはどうでしたか?

アダム・ファムラロ  13:51

彼らはそれが大好きです。したがって、私たちのソフトウェアを使用することで、彼らが私にイメージするのは文化の変化であるため、私たちにはそれの独自のバリエーションのようなものを実行している複数の顧客がいます。したがって、何か文化が変化しているときは、人々がそれに適応しやすくする必要があります。彼ら自体は、私たちがこのような策を講じる前に、ある会社で小さなロボットのフィギュアを作成し、名前を付けていました。私は別の会社に、文字通り段ボールの切り抜きを持たせ、彼女に「サラ」と名付け、机に座らせました。そして、その人は取引審査を行っていた人でした。それで、あらゆる種類の異なる差異がありました。そのため、彼らは、私が各人がどのような役割を担うのかを非常に簡単に理解できるようにし、実際にチームに参加しやすくするために特定の名前と顔を与えたという事実を実際に気に入ってくれました。そして彼らは、あたかも私たちがこの特定の仕事を引き受けるためにタラを雇っているかのように彼らに話しかけることができました。そして、ああ、ジョン、タラが行き詰まったときに協力して彼女を助ける必要があります。これにより、彼らがすべてを理解し、使用できるようになり、名前と顔を与えるだけでなく、私たちが行ったもう 1 つの大きなことは、これらすべてのパートナーシップを構築したことです。そこで、すべての統合を組み込みました。そのため、以前はデプロイするのに 6 か月かかったかもしれない Tara や Evelyn のオンボードが非常に簡単になりました。今では、数週間、3 週間、4 週間以内に本稼働を開始できるようになり、稼働して実稼働環境で Tara を使い始めることができます。

ピーター・レントン  15:19

さて、そこでのオンボーディングプロセスについて話しましょう。特に、これまで一緒に仕事をしたことがない新しいクライアントを獲得するなど、何が関係するかについて話しましょう。彼らはあなたのソフトウェアを社内に導入したいと考えています。オンボーディング プロセスには何が関係するのですか?

アダム・ファムラロ  15:31

さて、先ほども述べたように、統合の部分が一番重要ですよね。そこで私たちは、Firco や Clear など、私たちが統合する必要があるさまざまな種類の企業が、制裁審査に関連してどのような金融システムを使用しているかを調べます。そこで、人間が使用していたツールについて考えてみましょう。私たちの AI ソフトウェアは相互運用する必要があります。そのため、私たちはこれらすべてのツールとのパートナーシップを構築し、すぐに使える統合機能を構築しました。他に統合する必要があるものがあれば、それを行うことができます。それは一種のオンボーディングプロセスの一部です。それ以外では、私たちのマシンモデルは準備ができています。そして通常、概念実証を行うだけで自動化率は約 50/55% になります。そして、彼らを組織に組み込むとき、今度はチームの誰かをタラまたはエブリンと協力するように割り当てます。そしてその人は、60 日に 70 回、80 日 XNUMX 回、システムにログインして更新を行ったり、タラやエブリンが行き詰まった問題に対処したりするようになります。そしてそこから、自動化が XNUMX%、XNUMX%、XNUMX% に達するまで改善、改善、改善が続けられ、タラとエブリンはますます多くの作業を行っています。

ピーター・レントン  16:45

彼らが実際にどのように仕事をしているのかに興味があります。そうですか、つまり、ソフトウェアは制裁リストと同様に公開する必要があります。リストは常に更新されており、発見される悪者はさらにいます。つまり、彼らはただ外出してさまざまなデータベースをリアルタイムで監視しているだけなのでしょうか?彼らはこの仕事をどうやってやっているのでしょうか？

アダム・ファムラロ  17:06

そう、それはエヴリンのような、メディアに不利な立場にある仕事のひとつだ。彼女は、Web サイトを使用して外部および内部のさまざまなデータベースをすべて利用し、それがどのように変化しているかを理解しています。そして、変化があれば、それを人間のチームにロールバックして、発見した内容に基づく組織内の変更を実装します。

ピーター・レントン  17:29

では、これは WorkFusion が現在提供しているものの一部にすぎないのでしょうか?それとも、これは私たちがこの 15 分間話し合ってきたこと、これが本当に今の製品なのでしょうか?

アダム・ファムラロ  17:38

これが核となる機能です。簡単に分類すると、Work.ai プラットフォームと呼ばれるものがあります。私たちのプラットフォームは、AI エンジンを備えた業界をリードする IDP テクノロジーです。それが私たちの会社の核となる構造です。さらに、金融犯罪だけを行う 8 人のデジタル ワーカーであるインスタンスを構築しました。それでおしまい。そして、私たちがパートナーシップで行っていることは、Epic という会社とパートナーシップを結んだのと同じように、Emphasis という会社とも別のパートナーシップを結んだことです。しかし、私たちはそれらの企業がさまざまな業界向けに独自のデジタル ワーカーを構築し、育成できるようにしています。私たちは決して自分たちだけで法律業界に参入するつもりはありません。 Epic は、法律ソフトウェアおよびサービスのリーダーの 1 つです。したがって、私たちは彼らが私たちのソフトウェアを使用し、合法的なデジタルワーカーを構築し、それらを市場に投入できるようにし、その後私たちに少額のロイヤリティを与えるだけです。

ピーター・レントン  18:36

面白い、面白い。つまり、金融サービスに重点を置いているということですね？

アダム・ファムラロ  18:41

うん。

ピーター・レントン  18:41

あなたがこれまで行ってきたことの核心について言えば、ターゲットとなる市場は正確には誰ですか? WorkFusion を導入するには、ある程度のサイズが必要ですか?誰と一緒に働いていますか?

アダム・ファムラロ  18:53

はい、それは良い質問です。そのため、フィンテックから地方銀行、大手銀行まで幅広く対応しています。私たちは、ヨーロッパだけでなく、米国からカナダに至るまで、北米全土の銀行をカバーしています。これらは私たちの主要な市場のようなものです。販売先、主に最高リスク責任者または最高コンプライアンス責任者に何を販売するか。つまり、悪者から企業を監視し保護する責任を負っているのは、ご存知のとおり、私たちが協力するコア ユーザーとユースケースです。

ピーター・レントン  19:28

あなたがこれまでに協力した銀行のうち、AI デジタル ワーカーと関わっている 1 つまたは 2 つの銀行についてのケーススタディを提供してもらえますか?

アダム・ファムラロ  19:40

そうですね、これ以外では、当社の PR 責任者である Jess Cassdy が実際に事例を提供してくれるので、インタビューに合わせてご紹介できます。

ピーター・レントン  19:49

はい。

アダム・ファムラロ  19:50

当サイトでも使えるものを掲載しております。多くの銀行は自分の名前が使用されることを望んでいないので、私は常に少し注意する必要がありますが、私たちは間違いなく複数の銀行を提供することができます…

ピーター・レントン  20:03

それは素晴らしいですね。ポッドキャストを公開するときにそれを提供していただければ、番組ノートにリンクします。

アダム・ファムラロ  20:07

パーフェクト。

ピーター・レントン  20:08

それでは、生成 AI について少し話しましょう。Open AI と、それが進行中の ChatGPT の旅のようなもので、1 年以上にわたってホットな話題になっているからです。私は、あなたが行ったことのうち、どれくらいの時間がかかっているのか知りたいです。生成 AI テクノロジーのこれらの要素と大規模な言語モデル。つまり、あなたが今日作成したもののどれくらいがこの新しいテクノロジーに依存していますか?

アダム・ファムラロ  20:37

実際、たくさんあります。したがって、LLM についてはかなり深く理解しています。そして、私たちは ChatGPT と Google、Bard の両方で非常に早い段階から着手し、そして今では Bard からの新しい新製品を開発しました。私たちは、LLM はデータと情報を理解するための素晴らしい種類の水平方向の取り組みであると信じています。しかし、彼らにはないのは、深い垂直的存在であり、そこが私たちの出番です。そこで私たちは、私が以前ほのめかしたテクノロジーを持っています。私たちはそれをヒューマン・イン・ザ・ループと呼んでいます。そこでは、人間を私たちのテクノロジーに組み込んで支援します。モデルを強化します。 LLM についても同じことがあり、LLM をモデルに組み込んでモデルを強化し、LLM によってより適切に提供される作業を実行し、それを私たちのモデルにフィードします。そして結局のところ、LLM を統合することで、80 つの会社内で Tara を 92% の自動化から XNUMX% の自動化にまで引き上げ、自動化率の向上を確認することができました。つまり、そこにはうまく適合しているのです。ここでは、ループ内の人間とともに LLM を使用して、市場に提供するより優れた労働者の作成を支援します。

ピーター・レントン  21:54

さて、あなたは本当に間違いが許されない領域にいますよね？これはあなたが取り組んでいる深刻なビジネスであり、映画やテレビなどのことについて話しているわけではありません。あなたは金融と、非常に規制の厳しい企業について話しています。そして、大規模な言語モデルなどの一部を導入して、幻覚やあらゆる種類のエラーのリスクをどのように軽減していますか?

アダム・ファムラロ  22:21

ええ、そこには良い点がいくつかあります、ピーター。最初のポイントは、LLM はどの銀行でも歓迎されるわけではないということです。そしてそれは各銀行によって正式に認められています。そして飛び込んでくる人たちも固唾をのんで飛び込んでいますよね。そこで彼らは周囲に箱を置き、監視し、自分自身に危害を加えていないことを確認しています。私たちの立場からすると、私たちはそれを非常に似た方法で見ています。つまり、LLM から取り出している中核となる情報とデータがあり、LLM を使用して行う意思決定を文書化しているということです。私たちはブラックボックスではなく、まさにホワイトボックスであり、あなたの指摘では、規制当局が介入して、私たちに見られるものを気に入る必要があります。そして、そうです。現在、規制当局がやって来て、当社の製品がインストールされて使用されていることを確認し、簡単にクリックして、当社が行ったすべての決定とその理由を確認できるようになりました。私たちにとって非常に重要なことは、私たちがまさにホワイトボックスであるということです。開いていますよね？これは、人々が私たちがどのような決定を下したのか、なぜそれを行ったのかを理解し、その時点でこの決定が正しい決定であったことを証明できる、オープンなエコシステムです。したがって、私たちの立場からすると、私たちのソフトウェアは LLM の上に乗っており、LLM を使用して意思決定を行うだけでなく、そのデータも使用するため、銀行のサービスが少し向上し、保護が強化されるようになります。そして、一日の終わりに最終的な決定を下すのは私たちです。

ピーター・レントン  23:49

したがって、LLM による幻覚がある場合、それが実際に世に出てしまう前に気づくことができます。

アダム・ファムラロ  23:57

正しい。

ピーター・レントン  23:58

わかった。わかった。それで、ここでのインタビューの最後は、将来について話したいと思います。なぜなら、あなたは興味深い立場にいると思うからです。今いる場所に座って、ある種のことをすることに本当に全力を尽くしたと言えますか？ AI デジタル ワーカーは未来の仕事の一部になると言えましょう。ここでの私の最初の質問は、今日の私たちの状況を見ると、10 年後に振り返って、これが 1.0 だったと思うだろうと想像しています。そして、私たちはかなり初歩的なものでしたよね？

アダム・ファムラロ  24:31

初歩的なもの。まさにその通り。

ピーター・レントン  24:33

さて、どこへ行きますか？金融犯罪や私たちが話したすべてのことのようなあなたのニッチな分野で、これはどうなるでしょうか？おそらく5年後、銀行の中はどうなっているでしょうか?

アダム・ファムラロ  24:45

今よりもずっと進化するでしょう。会話の早い段階でそれをチラ見せし始めました。しかし、現在のように、対話はポータル内で行われ、ログインしてこれらすべてのデータ フィードを確認し、それらのデータ フィードに基づいてモデルを強化するのに役立ちます。ご存知のように、私たちは俳優や女優の顔を取得して、私が今ピーターと会話しているのと同じように、俳優や女優があなたと会話できるようにすることを検討しています。これで、タラと会話できるようになります。私たちは会話ができるようになり、タラもこの会話モードであなたから学び、仕事に戻ることができるようになります。それもそれほど遠くない。つまり、12 か月、24 か月も経つと、まるで同僚と会話しているかのように AI と会話できるようになるでしょう。そして、それがすべてを変えることになるでしょう。なぜなら、AI テクノロジーが人間のように感じ、人間のように行動できるようになればなるほど、より多くの作業が AI 側に委ねられ、作業がはるかに簡単になるからです。他の人も彼らからより早く学ぶことができます。

ピーター・レントン  25:54

ディープフェイクや将来についてのさまざまな方法について心配していますか。それはすでに可能になっていますが、基本的には誰でも何でも発言するビデオを作成できます。

アダム・ファムラロ  26:04

正しい。

ピーター・レントン  26:05

今日、その技術は存在します。そういったことについては、今後どのように考えていらっしゃいますか。

アダム・ファムラロ  26:11

私たちは実際にそのテクノロジーの一部を使用して、AI を実際に人間として描写できるようにすることを検討しています。実際、私たちはそのように取り組んでいます。そして、それをより会話的な AI にするということは、ある種の次の世界、この世界の次の世界は会話的なポイントに移行しつつあるということですよね?ご存知のとおり、私はそれほど心配していません。世界中の政府や政府がこの問題に非常に熱心に注目しているような気がします。これが AI であることを私たちが確実に認識できるようにするための機能があると思います。それが人間であるかどうか、それが対話の一部である必要があると思います。しかし、なりすましを阻止するための適切なルールと保護が整備されるだろうと私は感じています。なりすましの部分が本当に危険です。大統領になりすまして何かを発言し、人々がそれに基づいて行動する場合です。でも、それを言ったのは大統領ではないですよね。そこが本当に危険なところです。そして、私たちが制御不能になるのを防ぐために、適切な規則や規制が導入されることを期待しています。

ピーター・レントン  27:21

では、銀行が大きくなり、テクノロジーが向上したときはどうなるでしょうか?あなたは先ほど、これが今日の労働者を本当に増大させているとおっしゃいました。 10年からXNUMX年後、もし望むなら、銀行の金融犯罪部門を本格的に強化したいなら、人を雇うつもりですか?それとも、WorkFusion から AI やデジタル ワーカーを雇用する予定ですか?

アダム・ファムラロ  27:44

そうですね、ピーター、これが今日の最高の質問です。これはどの業界でも起こることですから。結局のところ、あらゆる業界が変化し、人々は最終的により高度な仕事に就くようになるでしょう。その過程では、何らかの方法、形、形で依然として人材が必要になりますが、彼らは彼らは今日行っている基本レベルの作業を行っていません。つまり、L1 修復作業のようなものの多くは消滅することになるでしょう、それは間違いなく起こります。しかし、ハイエンドの作品は今後もさらに高くなっていくでしょう。そして人々は、常にそこに存在する何らかの方法、形、形式で AI と会話する必要があります。でも、製造業にオートメーションが来たときと同じような気がしますよね？つまり、人々は、自動ロボットがやったほうがよかった XNUMX つの仕事から、人間のほうがよかった別の仕事に移るのです。企業内では、そのような栄枯盛衰が見られるでしょう。次のXNUMX年。

ピーター・レントン  28:42

まあ、これがどのように変化するかを見るのは本当に興味深いでしょう。そして、あなたはとても興味深い空間にいます。そして、ご存知だと思いますが、今後 90 年から XNUMX 年の間に何が起こるかというと、私たちと同じように、物事の一部や、それがどのように変化するかについては、私たちには想像することすらできないのではないかと時々思います。 XNUMX年代のiPhoneなんて想像できませんでした。それは単なる SF のようなテクノロジーでしたが、とにかく、アダム、今日はショーに来てくれて本当にありがとう。どうもありがとう。

アダム・ファムラロ  29:11

ピーター、私を迎えてくれてありがとう。素晴らしい会話でした。そして、近いうちにまたお会いできることを楽しみにしています。

ピーター・レントン  29:18

さて、ショーを楽しんでいただければ幸いです。 ご清聴ありがとうございました。 ぜひ、お好みのポッドキャスト プラットフォームで番組のレビューをして、お友達や同僚に伝えてください。 とにかく、その点で私は承認を終了します。 ご清聴ありがとうございました。また次回お会いしましょう。 さよなら。

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