ウェルスマネジメントにおけるAI：データサイエンスのサポートツールとDataOpsの台頭
2018/08/06
ケリー・バーンズ ザオ・ウー
ウェルスマネジメントおよびアセットマネジメントにおけるAIの重要性は増しており、そうした業務を扱う企業は、AIを活用するためにデータサイエンティストを雇ったり、そうした役職を新たに設けたりしている。
Key research questions
- データサイエンスのワークフローとは? それがAI戦略にとって重要である理由は?
- DataOpsとは? それがもたらすメリットは?
- ウェルスマネジメントやアセットマネジメントの業界はどうすればデータサイエンスのメリットを享受できるか?
Abstract
様々なデータサイエンス・ワークフロー・モデルは、応用分野によって少し異なり、重要な役割を担っている。又、データサイエンティストは様々なツールを活用している。ウェルスマネージャーやアセットマネージャーは、AIの取組みを始めるにはどのようなツールやスキルの組み合わせが必要か理解しなければならない。
本レポートでは、次の主要ステップを含むデータサイエンスのワークフローについて考察している：ビジネス目標の提案、データ要件の規定、データの収集/取込み、データの検索、データの削除/変換、データのサンプリング、モデリング、評価 / テスト、デプロイ、モニタリング / 適用。このワークフローは自動化に適しており、これはすなわち最近ではDataOpsと呼ばれているテーマである。DataOpsはデータサイエンス版DevOpsのようなもので、以下の取組みにより、データサイエンス業務の効果的な自動化を目指している。
•調査結果の再現性の向上
•実際に「使える」インサイトの検出時間の短縮
•業務上の効果が出るまでの時間の短縮