【再放送】金融業の融資稟議書作成、機密性の高い顧客・決算情報を生成AIでどう扱う? ~データを外部に出さず、ローカルLLMで複数資料の整理・ドラフト作成を効率化~(ITmedia)

3 декабря 2026, 06:00doorkeeper ↗
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本セミナーはWebセミナーです。 ツールはSPEAKERSを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。 当お申込ページは ITmedia 経由の方向けのお申込みページです。 一般の方はこちらからお申し込みください。 本セミナーは2026年11月20日に開催されたセミナーの再放送です。 多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。 顧客・決算情報を外部に出さず、生成AIを融資業務へ活用するには  金融機関では、顧客へのヒアリング内容や決算情報など、複数の資料から必要な情報を整理し、融資稟議書を作成する業務にも生成AIの活用が期待されています。一方、そのために必要な顧客情報や決算・財務情報は機密性が高く、外部の生成AIサービスへ入力することには懸念があります。  本セミナーでは、顧客・決算情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。エフサステクノロジーズの「Private AI Platform on PRIMERGY(PAPP)」を活用し、複数資料を統合・整理して融資稟議書のドラフトを作成する具体的な導入事例をご紹介します。  金融業の方はもちろん、外部に出しづらい複数の実データを整理・統合し、文書作成へ生成AIを活用したい他業種の方にも、自社・自組織の業務へ置き換えて考えていただける内容です。 こんな立場の方/こんな課題を感じている方におすすめ ・金融機関の情報システム/DX推進/IT企画部門で、生成AI活用の企画・導入を担当している方 ・融資業務や融資稟議書作成への生成AI活用を検討している方 ・顧客情報や決算・財務情報を外部の生成AIサービスへ入力することに懸念がある方 ・生成AIを導入・検討しているものの、実際の顧客データを使う業務まで活用を広げられていない方 ・金融業に限らず、外部に出しづらい複数の自社データを生成AIで活用したい方 本セミナーで持ち帰れること  生成AIを金融業務へ広げるためには、単に「AIで何ができるか」だけではなく、そこで必要となる顧客情報や決算情報をどのように安全に扱うかまで考える必要があります。  本セミナーでは、融資稟議書のドラフト作成という具体的な導入事例を通じて、外部に出しづらい顧客・決算情報をローカルLLMで扱い、生成AIを実業務へ活用するイメージを具体化します。  「生成AIを使いたい。しかし、本当に活用したい金融業務ほど、扱うデータの機密性が高い」  そんな壁を感じており、一般的な生成AI活用から、自社・自組織の実データを使った業務活用へ一歩進めたい方は、ぜひご参加ください。 プログラム 14:45~15:00 受付 15:00~15:05 オープニング(マジセミ) 15:05~15:35 【再放送】金融業の融資稟議書作成、機密性の高い顧客・決算情報を生成AIでどう扱う? ~データを外部に出さず、ローカルLLMで複数資料の整理・ドラフト作成を効率化~ 15:35~15:50  QA ※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます ライブセミナーを開催いたします。 ご都合の合う日程にてお申込みください。 2026年11月20日(金)11:00~11:50 金融業の融資稟議書作成、機密性の高い顧客・決算情報を生成AIでどう扱う?~データを外部に出さず、ローカルLLMで複数資料の整理・ドラフト作成を効率化~ その他、業界別・再放送セミナーも開催いたします。 ご興味のあるセミナーがございましたら下記よりお申込みください。 ■医療現場の退院サマリ作成、患者・診療情報を生成AIでどう安全に活用する?    ~データを外部に出さず、ローカルLLMで診療記録の抽出・要約から文書作成まで効率化~  ・2026年11月16日(月)14:00~14:50 へお申込みの方はこちら  ・【再放送】2026年11月27日(金)11:00~11:50 へお申込みの方はこちら ■自治体の住民面談、個人情報を含む音声を生成AIでどう議事録化する?    ~ローカルLLMで音声データを外部に出さず、話者識別・議事録作成を自動化~  ・2026年11月18日(水)13:00~13:50 へお申込みの方はこちら  ・【再放送】2026年11月27日(金) 15:00~15:50 へお申込みの方はこちら ■製造業の仕様書比較、生成AIに読ませたい。でも技術情報は外に出せない    ~ローカルLLMで機密文書を安全に比較し、改版時の新旧差分を自動抽出~  ・2026年11月18日(水)15:0

  • Дата начала:03.12.2026 06:00
  • Дата завершения:03.12.2026 06:50

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