2025年10月29日、金融街フォーラムにおいて、アント・データ科（アント・スカイテック）と寧波銀行が共同で構築した「Agentar知識工学KBaseによる金融業務のスマート化アップグレード」の事例は、「2025国際標準金融応用優れたケース」に選出されました。このソリューションは、知識技術の金融分野への応用において優れた成果を収め、高いセキュリティ性、高い正確性および強い説明可能性などの主要な利点により、審査専門家から一致して認可され、業界におけるスマート化アップグレードの新しい基準を樹立しました。

    現在、金融機関は一般的に「知識の孤島」の課題に直面しています。ユーザーの特徴データ、製品ルール、市場研究などの重要な情報が異なるシステムに分散しており、知識検索の不正確さやサービス効率の低下、専門的なコンサルティング体験の悪化といった問題が生じています。眠っている知識資産を核心的な競争力に変えることは、金融業界のデジタル転換における重要なテーマとなっています。

    こうした課題に対処するために、寧波銀行とアント・スカイテックは協力し、Agentar知識工学プラットフォーム（KBase）を基盤として、一連の知的判断システムを構築しました。「知識加工管理プラットフォーム＋論理推論エンジン＋知的応用シナリオ」を統合したこのシステムは、全行のスマート化アップグレードに堅固な技術基盤を提供しています。

    このプラットフォームは、行内および外部の多様で異質なデータのライフサイクル全体を管理できるようになっており、インテリジェントな質問応答、知識加工、複数ルートの検索および知識管理などの主要機能を持っています。技術的な突破点は主に知識強化生成エンジンであり、「計画－検索－推論」の3つの演算子の協調メカニズムを通じて、知識グラフと元のテキストを双方向に相互インデックス化する独自の方法を採用し、知識の品質を著しく向上させました。このシステムは、「曖昧なマッチング」から「正確な推論」への重要な飛躍を実現し、推論の深さを伝統的な1ジャンプから3～5ジャンプまで引き上げ、AIが金融専門知識を「理解」するだけでなく、人間のような論理的推論能力を持つことを可能にしました。

    現在、このソリューションは寧波銀行の市場動向分析、製品解説、会話トレーニング、報告書作成などの内部シナリオで大規模に導入されています。評価結果によると、複雑な質問の正答率は68％から91％へと向上し、応答速度は百ミリ秒レベルに達しています。その中でも、コンテンツ推薦の正答率は35％上昇し、検索率は40％上昇し、業務効率は顕著に向上しています。

    注目すべきは、Agentar知識工学プラットフォームが強い説明可能性を備えており、答えの推論プロセスとデータソースを明確に表示できることです。これにより、生成型AIが厳格な規制環境での安全でコンプライアンスに沿った導入が可能になります。

    今後、両社は協力をさらに深め、関連技術をより広範囲な金融業務シナリオに拡張し、業界標準の建設にも積極的に参加し、知識工学と大規模モデル技術の金融分野における規範化・大規模化応用を推進していく予定です。