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2024年

Goldman Sachs

自社データプラットフォーム「Legend」と生成AIを統合し、トレーディング・コンプライアンス・リスク管理の各領域でAIを本格展開。戦略検証サイクルを60%以上短縮し、500人以上のAIエンジニアを新規採用。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域海外
導入段階全社展開
使用ツールLegendデータプラットフォーム、社内生成AI基盤

背景・課題

グローバル金融市場での競争激化に伴い、トレーディング戦略の検証速度やコンプライアンス対応の効率化が急務だった。膨大な独自金融データを最大限に活用するAI基盤の構築が求められていた。

取り組み内容

自社データプラットフォーム「Legend」にAIを統合し、アナリストが過去のトレーディングパターンに迅速にアクセスできる環境を構築。高頻度取引やマクロイベント予測にAIを活用し、構造化データと非構造化データ(ソーシャルメディア・ニュースフィード含む)を統合分析。コンプライアンス分野では規制追跡・異常検知・内部監査の自動化を推進。

成果・効果

戦略検証サイクルを60%以上短縮、2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用

戦略検証サイクルを60%以上短縮。AIによる予測的リスク管理により、事後的なコンプライアンス対応から予防的なリスク軽減モデルへ転換。2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用し体制を強化。

教訓・ポイント

大手金融機関のAI戦略では、長年蓄積した独自データが最大の競争優位。データプラットフォームとAIの統合が鍵であり、AI人材への積極投資が持続的な競争力の源泉となる。

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