テラデータ、企業のAIソリューションに対する投資と実装リスクを低減し、 ROI達成を迅速化する「AIサービス」および「AIアクセラレーター」を提供

2017年12月6日 | TERADATA PARTNERS CONFERENCE, ANAHEIM, California

[2017年10月23日にテラデータ・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です]

テラデータ・コーポレーション（NYSE: TDC、以下テラデータ）は、アナリティクスの専門知識と反復可能なプラクティスを活用してAIの導入課題を素早く解決し、運用支援する「AIサービス」、およびアナリティクスの継続的統合および運用（CICD： Continuous Integration Continuous Delivery）のために、AIの開発・テスト・実装・メンテナンスを支援するフレームワーク「AI Accelerator」（AI アクセラレーター）の提供を発表しました。
 
テラデータは、企業のAI導入時の課題となる、適切なAIユースケースの特定、オープンソース・ツールと特殊なハードウェアを統合する際の技術的な障害、自律的意思決定の運用とサポートなどを解決するサービスを提供します。データサイエンスにおける知見と、多くのルールベースや機械学習（マシン・ラーニング）アプローチより格段に優れたディープ・ラーニング・アルゴリズムを提供し、不正検知、製造における生産性最適化、リスク・モデリング、高精度なリコメンデーション・エンジン等の分野において、AIソリューションに対する投資と実装リスクを低減し、迅速なビジネス成果達成を支援します。
 
「AIサービス」： テラデータのアナリティクスの専門知識と実証済みプラクティスを活用し、AIの導入課題を素早く解決し、運用を支援します。
  • AI Strategy Service：企業が現在行っているプロジェクトを検証し、ビジネス戦略に適合したAIユースケースを提案します。 
  • AI Rapid Analytic Consulting Engagement：企業が投資を行なう前に、PoV（Proof of Value）を実施し、アナリティクス・ソリューションから得られる潜在的ビジネス価値のインサイト（洞察力）を提供します。
  • AI Foundation Service：企業と連携してディープラーニング・プラットフォームの構築と実装に取り組みます。このサービスでは、複数のデータ・ソース、モデル、ビジネス・プロセスを統合します。
  • AI Analytics-as-a-Service：AIを活用し、既存のビジネス・プロセスを最適化および改善ためのメカニズムを設計、監視するサービスです。テラデータは、開発からハンドオーバ、オペレーションまでの分析モデルのための反復的なステージゲートプロセスを管理します。
 
「AIアクセラレーター」： ベスト・プラクティス、コード、知的財産（IP）、実証済みのデザイン・パターンで構成され、AIソリューションの実装の迅速化と早期ROI達成を支援します。
  • AnalyticOps Accelerator：ディープラーニング・モデルの生成、検証、デプロイ、管理するためのエンド・ツー・エンドの拡張性あるフレームワークを提供します。AnalyticOps Acceleratorは、既に提供開始しています。
  • Financial Crimes Accelerator：ディープラーニングを活用し、クレジット・カード、デビット・カード、オンライン、支店銀行、ATM、電子送金、コール・センター等、リテール・バンキングの商品やチャネルを横断して、不正パターンを検出します。犯罪者が、システムを悪用するための不正スキームを継続的に監視および阻止し、迅速な価値創出を実現します。Financial Crimes Acceleratorは、2017年第4四半期に実装され、2018年第1四半期に提供開始する予定です。
 
＜事例＞
  • デンマークの金融サービス機関、ダンスケ・バンク社：テラデータと協業し、最先端のAIを活用した不正検知プラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、本番稼働の初年で100%のROI達成が見込まれています。エンジンには、数万件単位の潜在的な不正の特徴を分析するためにディープラーニングを使用し、何百万件ものオンライン・バンキングの取引をリアルタイムでスコアリングすることで、取引の正当性を判断できる実用的なインサイトを提供しています。ダンスケ・バンク社は、不正検知に対する投資コストを大幅に削減することで、全体的な効率性を高め、実質的なコスト削減を実現しました。
  • モバイル・サービス・プロバイダー：ディープラーニングおよび自然言語処理技術を活用し、顧客から共通して受ける質問に対し、2つの言語で300以上の返信定型文を適用しました。また、非常に低コストでルーチン・クエリーを自動化することで、現場の担当者は、顧客毎に個別対応する必要がある複雑な要求に集中することができます。
  • 大手輸送／物流企業：AIを活用した画像認識技術を活用し、費用がかかる「荷物紛失」の解決時間を短縮し、年間2,500万ドルの節約を達成しました。これは、AIへの初期投資としては大きなROI達成事例です。 
  • 郵政事業機関：AIを活用した画像認識およびディープラーニング・プロセスを活用して、年間1億1,500万個以上の小包の仕分け作業を改善しました。業務効率を向上し、仕分け時間短縮と徹底的なコスト削減に成功しました。
以上
　本プレスリリースの原文はTeradata News Roomをご参照ください。
 
関連リンク（英語）：  
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