Amazon Web Services ブログ

Tag: Financial Services Industry Service Spotlight Series

金融業界特集 : Amazon Textract

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Alvin Huang、 Gene Ting と Stefan Natu による寄稿を翻訳したものです。 編集者注 : これは、金融業界特集の月刊連載の第三回目の投稿です。 Amazon SageMaker ノートブックインスタンスについて説明した第一回目もお読みください。 Amazon Comprehend (Comprehend Medicalを除く) について説明した第二回目もお読みください。 — 金融業界特集の連載をご覧頂きありがとうございます。この連載では、AWSのサービスの利用承認を合理化するために、金融機関がフォーカスすべき特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 に焦点を当てる予定です。5 つの領域にはそれぞれ特定のガイダンスが含まれており、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 この特集では、 Amazon Textractを取り上げます。Amazon Textract は、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書きやその他のデータを抽出し、フォームとテーブルからのデータの関係を特定し、理解するフルマネージド AI サービスです。

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[新しいブログシリーズのご紹介] 金融業界特集 : Amazon SageMaker ノートブックインスタンス

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである John Formento と Syed Shareef による寄稿を翻訳したものです。 3 週間にわたる re:Invent バーチャル カンファレンスをまとめるにあたって、金融業界特集の最初のブログの投稿をします。この連載は、金融業界のお客様に特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 を深く掘り下げ、世界規模の金融機関を支援した当社の経験に基づき、AWS サービス利用の承認を効率化することを目的としています。 コンプライアンスの達成 データ保護 コンピューティング環境の隔離 API による監査の自動化 運用上のアクセスとセキュリティ これら 5 つの各領域には、特定のサービスに対するサービス利用の承認を効率化するのに役立つ具体的なガイダンスが含まれています。これは、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 金融業界のお客様の間で SageMaker の使用が増加したため、Amazon SageMaker ノートブックインスタンスでこの連載を始めます。 Fraud.net のような金融機関は、Amazon の機械学習サービス群を採用し、機械学習モデルを容易に構築してトレーニングし、オンライン決済詐欺を効果的に検出できるようにしています。 または、顧客により多くの価値を提供するレコメンデーションプラットフォームを構築し、データサイエンティストが、プロジェクトを設計から本番環境に迅速に動かします。これはNerdWalletが達成していることです。この組織では、 Amazon の機械学習サービス群を使用して 20 を超える機械学習モデルを提供しており、Amazon DynamoDB と AWS Lambda を使用して、サーバーのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行しています。

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