イントロダクションとスピーカーの概要
皆さん、こんにちは。私はDatabricksのプロダクトスペシャリスト、Michael Schermerです。今日は、Hapag-Lloydでの監査プロセスを強化するための生成AIの変革的な応用について探求します。私はHapag-Lloydのコーポレート監査ディレクターであるUri Danijelと、DatabricksのシニアスペシャリストであるAnja Sinikovaと共にいます。私たちは、日常的なタスクを自動化し、迅速なデータの取得と分析を容易にすることで、運用コストを削減し、全体的な効果を向上させることを目的とした先進的なAIツール「Implementer」の展開に積極的に関与しています。
革新的な解決策と伝統的な課題
監査は、企業の運営が適切に行われていることを保証する重要な機能です。通常、監査人は監査対象部門が運用マニュアル、プロセスルール、プロセス文書に従っているかどうかを確認します。また、すべてが適切に文書化されていること、およびビジネスが正しい方法で行われていることを確認します。
特定の監査フロー
面接の実施: 監査人は監査対象の部門のさまざまな個人と関与します。これにより、部門の日常的なワークフローと運用の実態を把握するのに役立ちます。
データセットとシステムのレビュー: 使用中のデータセットとシステムのチェックは不可欠です。これには、部門で使用されているさまざまなソフトウェアやツールのレビューが含まれる場合があります。
調査結果の文書化: ルールに100％準拠していない場合、監査人はこれらの調査結果を記録します。通常、これは監査報告書の重要な部分となります。
複数の監査人による監査: 監査はしばしば複数の監査人によって行われ、それぞれが異なる視点からの調査結果を持ち寄ります。個々の結果は大きく異なることがあり、多くの調査結果が最終的に監査報告書にまとめられます。
この複雑で多層的なプロセスは、生成型AIの実装による効率化の大きな可能性を秘めています。生成型AIは情報の取得と処理能力に優れており、通常手作業で行われる時間のかかる作業を大幅に削減する可能性を提供します。このセッションでは、これらの先進技術がHapag-Lloydの監査効率を具体的にどのように改善できるかについて詳述しています。
セッション記事の改訂作業
上記の情報に基づき、セッションの具体的な内容に従って、事前に作成された記事の改訂が行われました。記事の構成は「セクションテーマリスト」で示された通り、「Hapag-Lloydにおける監査効率向上のための生成型AI」というタイトルと「セッションの概要」に基づいた抄録に従っています。改訂対象となるセクションは「対象セクションテーマ」で具体的に示され、使用された転写は「対象セクション本体」の下に提供されました。改訂対象として挙げられたセクションは「対象セクション記事」に従って変更されました。
目標の明確化と初期テストの実施
最初にクリアな目標を特定することが重要です。ハパグ・ロイドでの生成AIプロジェクトにおいて、監査の課題に基づいて具体的な目標を設定することで、プロジェクトが焦点を絞り効果的に進行するようにします。これには、開発プロセスを導く仮説と目標の策定が含まれます。次に、これらの仮説を検証する初期テストが実施され、さらなるモデル開発のためのロードマップを提供します。
モデル評価の重要性と方法
モデルの効果を評価するために、強固な評価フレームワークが不可欠です。これには、パフォーマンスを測定する標準的な定量的指標を使用するだけでなく、企業監査のユニークなニーズを反映するためにカスタムデータセットを使用することが含まれます。これらのデータセットは、ハパグ・ロイドの要件に特有の条件下でモデルがどのように機能するかを理解するのに役立ちます。
比較分析と評価の洞察の適用
モデル評価から得られる洞察は重要です。これらはモデルの最適化に関する意思決定に情報を提供し、設定されたベンチマークを満たすまでAIツールを改良するのに役立ちます。さらに、異なるモデルを比較することで、チームはハパグ・ロイドの運用環境に最も適した効率的なモデルを選択することができます。これらの決定は、ターゲット評価から得られたデータに裏打ちされ、選択されたモデルが実際の監査シナリオで最適に機能することを保証します。
この構造的なアプローチにより、モデルの標準化と評価は、AIソリューションの信頼性を高めるだけでなく、ハパグ・ロイドの監査中に直面する特定の課題に対応するためにカスタマイズされています。モデルの慎重なテスト、評価、比較を行うことで、プロジェクトは監査効率の大幅な改善という目標に近づきます。
統合と実装
ハパックロイドでは、Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム上での最先端技術の活用を通じて、監査効率の向上に重点を置いています。特に情報取得強化生成とスケーラブルなモデル提供に焦点を当てています。監査プロセス内で生成された調査結果のレビューと評価に使用される方法論は、非常に戦略的に行われています。
詳細なアプローチ：
生成された調査結果のレビュー： 監査人は生成された各調査結果を入念に精査し、余分なものは破棄します。この行動は、監査結果の関連性と正確さを保証するために重要です。
データセットの利用： これらの調査結果の評価は特定のデータセットを使用して行われ、評価の正確さを高めるために多重コーディングのような方法が含まれます。
さまざまな評価技術の採用： 評価プロセスを迅速化するために、二重アプローチが利用されます。これには、初期評価のための小規模機能と、詳細な評価のための広範な判断能力が含まれます。審査官は調査結果の表示の正確さを評価し、これらの判断に基づいてテストコールを実施して結果を確認します。
HTMLセクションの精度を確保する： HTML文書では、すべての情報が正しくキャプチャされて反映されるように、徹底した措置が講じられています。これにより、テスト結果が正確に報告されることが保証されます。
これらの統合的な行動は、ハパックロイドの監査の効率を大幅に向上させました。AIおよびデータ駆動戦略は、監査結果の精度を保証するだけでなく、完了に必要な時間も短縮します。これらの取り組みは、AIおよびデータインテリジェンスを活用し、具体的な評価とデータセットの応用を通じて、ハパックロイドの監査の未来を大きく変革する可能性を秘めています。
ハパグ・ロイドにおける監査効率の向上と生成AIの活用
ユーザーインタラクションとフィードバック
ハパグ・ロイドでは、監査機能の向上を洗練させるために、ユーザーインタラクションとフィードバックプロセスが重要です。初めに、小さなモデルが問い合わせを処理し、これらはしばしばユーザーからの入力に基づいて手動で調整が必要です。このフィードバックは、基本モデルに提出されるより効果的なプロンプトを作成するのに役立ち、統一感のある包括的なアプローチを確立します。
二段階の推論テーブルが戦略的に使用され、入力データがシステム内で正確に反映されるようにします。この二層の問い合わせメカニズムは、ユーザーインターフェース構造全体の透明性と機能性を大幅に向上します。ユーザーインターフェース内では、ユーザーが新しく統合されたタブで直接問い合わせを入力することができ、結果のリアルタイム可視性が可能になります。
ユーザーエクスペリエンスをさらに向上するために、いくつかの結果が参照として表示されます。さらに、ユーザーは「クールパス」として知られる指定された経路を通じて、複数言語で提示された文書をナビゲートする独自の能力を持っています。このインタラクティブなアプローチは、動的なフィードバックループを促進し、監査プロセスを合理化し、ハパグ・ロイドをより進んだ効率的な監査方法へと推進します。
直接的なユーザーインタラクションにより、システムの継続的な進化が促され、技術的な障壁が減少し、直感的でユーザーフレンドリーなプラットフォームが作成されます。積極的なユーザーフィードバックを取り入れることにより、ハパグ・ロイドはシステムの能力を絶えず改善し、運用全体での監査効率と精度を最大限に高めることを目指しています。
Generative AIによるHapag-Lloydでの監査効率の向上
テーマ：メトリクス、モニタリング、データ統合
監査効率を向上させるために、Hapag-LloydはDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームを採用し、スケーラブルなモデル提供のためのRetrieval-Augmented Generationのような先進技術を統合しています。このセクションでは、これらの技術の監査プロセスにおける有効性を探求し、その影響を評価するために使用されるメトリクスに焦点を当てています。
特に、セッションでは情報アクセスの容易さを中心にメトリクスが大きく回ることが強調されました。これは物流スタッフがデータ取得に投資する時間を大幅に削減し、プロセスを簡素化し、効率の向上に直接寄与しています。アクセスの容易さは、プロセスの速度を上げるだけでなく、さまざまなユーザーパーソナにとって直感的に役立つシステムにすることも意味しています。より多くのインデックス化されたパーソナライゼーションを追加する計画が議論され、今後の実装でカスタマイズされたデータインタラクション体験が約束されました。
データセキュリティについては、任意のデータ統合およびモニタリング設定の重要な側面であり、現在の対策の詳細は広範囲にわたってカバーされていませんでした。しかし、データ保護フレームワークを強化し、効果的に違反を防止するための重要な計画が進行中であることが話し合われました。これは、より堅牢なセキュリティ対策を提供することができる将来の向上を予測しています。
まとめとして、Generative AIのHapag-Lloydの監査プロセスへの統合は、明らかに彼らの監査フレームワークを再形成しています。監視とデータ管理の継続的な改善が期待される中、AIを効果的に使用して運用を合理化し、データの整合性を維持する、さらに回復力があり効率的な監査システムを作成するための将来は有望です。
結論
Hapag-LloydにおけるAIおよびデータ統合戦略の継続的な進化は、監査効率を進展させるために不可欠です。これらの技術を効果的に活用することは、監査プロセスを単純化するだけでなく、さまざまなユーザーのニーズに応える高い水準のデータセキュリティとカスタマイズを保証します。今後、より深い統合とより洗練された監視が期待されており、これらのシステムを強化し、熟練した最先端の監査メカニズムへの道を開くことになります。
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