AI応用を探索、国泰金がオープンソース小型言語モデルで顧客意図判断を実証

国泰金控（Cathay Financial Holdings）は、金融分野における生成AIの応用を継続的に模索しており、昨年の金融向け大規模言語モデル（LLM）の実証成果に続き、2025年6月4日、新たな概念実証研究を発表した。この研究では、オープンソースの小型言語モデル（SLM）を活用し、顧客の意図を高精度に判断することを目指している。これにより、将来的な金融サービスの運用効率向上が期待される。

国泰金は近年、金融現場でのAI活用を推進しており、内部プロセスの最適化、顧客サービス体験の向上、金融知識の理解、モデルガバナンスに至るまで、拡張可能な技術基盤を段階的に構築してきた。

今回の実証では、オープンソースモデルを訓練対象としている。初期の検証結果によると、テスト条件下では、複雑なプロンプトエンジニアリング（AIモデルに正しい方法で問題を理解させ、回答を生成させるための指示設計）やベクトル検索モジュールへの依存を低減でき、システムアーキテクチャの簡素化に寄与することが示された。

国泰金は、適切な金融シナリオのデータ設計とモデルの微調整を組み合わせることで、モデルの安定性、推論効率、アプリケーションの制御性を向上させる可能性があると指摘する。微調整後のSLMは、顧客意図判断タスクにおいて、主流のクローズドソースLLMに近いパフォーマンスを達成しており、企業が将来AI言語モデルを選択して訓練する際の参考資料となる。

データガバナンスとプライバシー保護の面では、今回の概念実証は「完全合成データ」を採用し、実際の顧客データを使用しない設計となっている。台湾の言語コンテキストに最適化し、キーワード拡張などの手法を用いることで、台湾のローカルな金融サービスコンテキスト、固有名詞、曖昧な質問に対するモデルの理解力を強化している。応用シナリオは、住宅ローン残高照会、クレジットカード支払い、支店サービス案内などの一般的なニーズを網羅し、将来のスマート検索とサービス振り分けの技術基盤となる。