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ベクターデータベースの使用例を探る

リスクと不正分析のための金融におけるベクトル・データベースの応用

Apr 05, 20240 分で読めます

ベクター・データベースは、特にリスク分析や不正検知において、金融セクターを一変させる技術である。

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#はじめに

金融機関は、取引記録、市場データ、顧客情報、規制当局への提出書類など、様々なソースから大量の異種データを扱っている。これらのデータは非構造化または半構造化であることが多く、従来のアプローチでは分析や洞察の抽出が困難でした。

従来の手法では、このような複雑なデータを変換し、事前に定義された厳格なスキーマにマッピングするという困難な作業が必要でした。このアプローチは一般的ではあるが、柔軟性に欠け、情報の損失につながる可能性がある。不正パターンの検出、投資機会の特定、リスク評価のような複雑な分析では、複雑なモデリングと計算コストのかかる操作が必要になることが多い。さらに、ニュースやソーシャルメディアのような非伝統的なデータソースが株価の動きに大きな影響を与えることが研究（Ding et al., 2015; Hu et al., 2018; Chen et al., 2019; Yang et al., 2018 ）で明らかになっている。では、このような新しい非構造化データタイプをどのように財務分析に取り込めばよいのだろうか？

金融機関向けベクターデータベースの紹介

ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)と機械学習モデルは、ベクトル埋め込みと類似性検索のパワーを活用することで、これらの課題に対する説得力のあるソリューションを提示する。これらのデータベースは、複雑なデータ点を連続ベクトル空間における高次元ベクトルとして表現し、意味的に類似したデータ点はクラスタ化される。このアプローチは、データに内在する豊富な文脈情報を保持するだけでなく、より効果的な分析とパターン認識を可能にし、価値ある洞察につながります。

機械学習モデルと統合することで、ベクトルデータベースは近似最近傍検索、クラスタリングアルゴリズム、ニューラルネットワークベースの埋め込みなどの高度なテクニックを活用し、類似データポイントの効率的な特定、異常の検出、従来の手法では発見が困難だった洞察の浮上が可能になります。例えば、機械学習モデルによって特定された既知の詐欺事例と類似したパターンを示す取引を素早く特定したり、過去の市場動向との類似性に基づいて投資機会を特定したりすることができる。

さらに、ベクトル・データベースは大量のデータを扱うように設計されており、分散アーキテクチャをサポートしているため、データ量が指数関数的に増大してもスケーラビリティとパフォーマンスを確保することができる。機械学習や自然言語処理モデルとシームレスに統合することで、高度な分析と意思決定が可能になります。

金融機関はこの強力な組み合わせを活用して、ファイナンシャル・インテリジェンス・プラットフォーム、リアルタイムの不正検知システム、パーソナライズされた投資推奨エンジン、高度なリスク管理ソリューションを構築することができます。この統合されたアプローチにより、金融機関は競争力を高め、リスクを軽減し、複雑なデータの可能性を最大限に引き出すことで、ますますデータ主導型になりつつある業界においてイノベーションを推進することができます。

ベクターデータベースの説明

ベクターデータベースに飛び込む前に、Vector Embeddingsについて簡単に理解しておこう。ベクトル埋め込みは、高次元ベクトル空間内の複雑なパターンと意味的関係を符号化する。これは地図のようなもので、似ているオブジェクトは近くに、似ていないオブジェクトは遠くに配置されていると考えてください。

ベクトル埋め込みは、大量のデータを分析・学習する機械学習モデルによって作成されます。エンベッディングを見ると、コンピュータが扱うことのできる数値の配列であることがわかります。これらの数値は、モデルによって注意深く決定され、類似したデータ点のエンベッディングは「マップ」上で近くに配置され、非類似のデータ点は遠くに配置されます。

ベクトル埋め込みは、ユーザが意味的に類似した項目を検索できるベクトル検索ライブラリを持つ任意のデータベースに保存することができます。しかし、金融データ分析は巨大なデータセットに対して行われるため、効率的にパフォーマンスよくスケールを処理するためには、専用に構築されたベクトルデータベースが推奨される。

ケーススタディと実際のアプリケーション

ベクトル検索を使った金融業界における典型的なユースケースの1つは、膨大な量の財務文書を検索して、ユースケースに応じて類似項目や異常項目を見つけることです。例えば、SEC提出書類には上場企業の詳細な財務情報がたくさん含まれています。大規模言語モデル](https://zilliz.com/glossary/large-language-models-(llms))(LLM)を使うことは、データを消費しやすいように要約するのに役立つからだ。しかし、ただLLMにこれを頼むと、最新のSECファイリングを持っていない可能性が高く、AIの幻覚として知られる不正確な答えになってしまうかもしれない。

これに対抗するため、LLMを直接使う代わりに、チャットボット・インターフェースを作り、ユーザーがインターフェイスできるようにします。そして、私たちのコンテンツのベクトル埋め込みを作成し、ベクトルデータベースに保存します。ユーザーがチャットボットに質問を投げかけると、LLMはベクターデータベースからクエリの内容に関連する情報を取得し、正確な答えを返すように指示します。LLMは質問をベクトル埋め込みに変換し、ベクトルデータベースに格納されたデータを使って意味的類似性検索を行います。一旦、検索-補強された回答で武装すると、我々のチャットボットアプリは、これとソースをLLMに送信し、ユーザーの質問、提供されたデータ、そして指示通りに実行した証拠を含む要約を生成するように依頼することができます。

検索拡張生成（RAG）](https://assets.zilliz.com/rag_3d94a263d8.png)

部隊による検索拡張生成

Troopは、アセット・スチュワードシップ・チームが顧客の価値観や目標を支持するために使用される調査作業を合理化できるように、プロキシー・アドバイザリー・プラットフォームを構築した。 SECの膨大なアーカイブを精査し、構造化されていない膨大なデータセットにアクセスできるようにすることで、これを実現している。Retrieval Augmented Generation](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation) (RAG)フレームワークをMLモデル、LLM、Milvus vector databaseと組み合わせて使用することで、委任状提出書類から、ガバナンスに関する質問を整理し評価するために必要な必須情報を解析し、より効率的に抽出することができる。

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OMERSによる市場機会の特定

OMERSは共同出資の確定給付型年金制度であり、1,000の参加雇用主が債券、公的・私的クレジット、公的・私的エクイティ、インフラストラクチャー、不動産への高品質投資の多様なポートフォリオを組成・運用している。Omersのデータサイエンス/データエンジニアリングチームは、Milvusのベクトルデータベース機能を活用し、複雑な金融データに効率的にインデックスを付け、クエリを実行することで、洞察力と検索力を向上させる金融文書のセマンティック検索ソリューションを構築するためにMilvusを活用しています。

Zigramによる不正検知

Zigramはグローバルリスクスクリーニングソリューションであり、第三者によるアンチマネーロンダリング、金融犯罪、エマージング、その他のビジネスリスクの特定と管理を支援します。 ZigramはMilvusを採用し、リアルタイムの取引を既知の不正行為のデータベースと比較することで不正を検知し、ベクトル検索技術を活用して潜在的な不正を迅速かつ正確に特定することで、業務におけるセキュリティと信頼を高めています。

金融システムへのベクトルデータベースの統合

ベクトル・データベースを金融システムに統合する際には、いくつかの要素を考慮する必要があります：

既存システムとベクターデータベースの互換性を検討し、シームレスな統合を実現するための相互運用性の問題に取り組む。
データのセキュリティは最も重要です。データの完全性とプライバシーを守るための多層的なアプローチ（https://zilliz.com/security）を取り入れたベクターデータベースのソリューションを探しましょう。データ暗号化、RBACサポート、SOC 2 Type II、ISO 27001、GDPRに準拠し、機密性の高い財務データを確実に保護します。
魅力的なトレーニング・セッションを通じて、ベクトル・データベースのノウハウとリスク分析、不正検知、およびそれ以降の可能性をチームに提供します。
データおよび類似検索プロセスに内在する潜在的な偏りや限界に常に注意を払い、対処する。

金融とベクトル検索の将来動向

AIでは非常に多くのエキサイティングなことが起こっており、金融の世界でAIの力をフルに発揮することになれば、これは本当に始まりに過ぎないことがお分かりいただけると思います。これから起こるであろうことを示す、興味深い論文やノートブックをいくつか紹介しよう！

Stock2VEC

従来の予測モデルは、同じ業界内の企業の過去のデータに依存して予測を行う。しかし、複数の業界にまたがって事業を展開する大規模で複雑な企業や、確立された同業他社を持たない革新的な企業にとっては、このアプローチでは不十分かもしれない。業界固有のデータのみを考慮すると、予測が不正確になる可能性がある。企業は、地理的な位置や規模など、業界を超えた次元で類似性を共有している。このことは、予測モデルを強化するために、様々な次元からの企業横断的な情報を取り入れるべきかどうかという問題を提起している。

この論文では、著者らはStock2Vecを紹介している。Stock2Vecは、企業間の推論を学習するために、安価だが効率的な企業株の埋め込みである。

ニュース記事から取得した株式の埋め込み

別の論文では、著者らはニュース記事が金融市場のダイナミクスに影響を与えることを示唆している。例えば、ニュース速報の後、関連銘柄の株価が動くことがよく観察される。これは、自然言語処理（NLP）を使って、ニュース記事のテキストと価格の間のこの影響を分析することによって、トレーダーを支援することを示唆している。

結論

ベクトル・データベースは、金融セクターにとって革新的なテクノロジーである。高次元の金融データの効率的な保存、管理、クエリーを可能にすることで、市場の動きを驚異的な精度で予測できる高度な予測モデルの構築や、かつては手作業で何時間もかけて分析する必要があった複雑な意思決定プロセスの自動化が現実のものとなるだろう。

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