Amazon Web Services ブログ
Category: Financial Services
金融リファレンスアーキテクチャ日本版 v1.3アップデートのお知らせ
「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」は、金融で求められるセキュリティと可用性に関するベストプラクティスを提 […]
Amazon Bedrock を利用したプロンプトエンジニアリングにより、アナリストの財務諸表分析、仮設検定、因果関係分析を強化する
このブログは “Empowering analysts to perform financial […]
AWS Summit Japan 2024 に見る Resilience at AWS
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの 新谷です。2024 年 6 月 2 […]
Resiliency Quest のご紹介 – カオスエンジニアリングを体験できるゲーム形式のワークショップ
今回は、AWS Fault Injection Service (FIS) を使ったアプリケーションのレジリエ […]
株式会社ナウキャスト様の AWS 生成 AI 事例:決算短信データ抽出業務における LLM 業務適用
本稿は株式会社ナウキャスト データ & AI ソリューション事業部 事業責任者 片山 燎平様と Ama […]
非構造化金融データに隠された関連性を Amazon Bedrock と Amazon Neptune で発見する
アセットマネジメント業務において、ポートフォリオマネージャーは、リスクと機会を把握し投資判断を導くために、投資 […]
AI/ML CoE (Center of Excellence) の設立
本記事は、2024年5月9日に公開された Establishing an AI/ML center of ex […]
Amazon QuickSightのダッシュボードで銀行データを分析する
Amazon QuickSight はAWSが提供するクラウドネイティブの統合型BIサービスです。サーバーレスのため、運用管理の負担が少ないだけでなく、ビジネスユーザーがデータから多くのインサイトを得られる機能を提供しています。このたび銀行業界向けのサンプルダッシュボードをDemoCentral上に公開しましたので、本ブログにて使い方の解説をいたします。
組織内でデータ利活用を推進するためには、各種ツールの使い方に加え、どのような可視化を行えばよりよいインサイトにつながるかについての理解も重要です。本ブログでは、銀行業界に従事する方々がイメージしやすいようATMの配置戦略というテーマをサンプルシナリオとしてとりあげ、どのような観点でグラフや表(以下、ビジュアル)を構成していくとよいかについて解説していきます。ぜひ実際のダッシュボードをブラウザの別タブや別ウィンドウとして開いた状態で見比べながら当ブログを読み進めて頂ければと思います。
AWS Clean Rooms ML は、お客様やパートナーが未加工データを共有せずに ML モデルを適用するのに役立ちます (プレビュー)
11月29日は、AWS Clean Rooms ML (プレビュー) を紹介します。この製品は、AWS Cle […]
金融リファレンスアーキテクチャ日本版における FISC 安全対策基準・解説書(第11版)対応及びパートナー様での活用
本ブログは、「金融機関向け AWS FISC 安全対策基準対応リファレンス」における「金融機関等コンピュータシ […]