フィンテック企業Revolutにおける、AIエージェントを活用した金融犯罪対策や業務プロセスの再設計に関する取り組みの事例。かつては検知規模の拡大に留まり、人間の手による長い審査プロセスが必要であったが、顧客対応や文書収集、膨大なデータの事前分析を行うAIエージェントの導入により、プロセスの簡素化と迅速な顧客対応を実現している。400億件以上のトランザクションイベントを活用した基盤モデルの構築や、コンテキストエンジニアリングの課題、そしてNebius Token Factoryの導入による大幅なコスト削減と信頼性の確保について解説している。
金融犯罪対策におけるAIエージェントの導入とプロセスの簡素化
私がRevolutに入社した当時、AIは主に大規模な検知のために使われていましたが、ケースを審査して顧客に返答するまでには、まだ人間の手による長いプロセスが残っていました。私たちが取り組み始めたのは、そうしたプロセスを本質的な部分へと簡素化することです。
私の名前はロディエです。Revolutのリードデータサイエンティストで、金融犯罪対策に取り組んでいます。私たちは独自のカスタムAIプラットフォーム上でAIエージェントを構築しました。かつては人間による長い審査プロセスがありましたが、AIエージェントの多大なサポートを得ることで、プロセスを本質的な部分まで削ぎ落とす試みを始めました。エージェントが顧客に連絡を取り、書類を収集し、膨大なデータを事前に分析します。これにより、人間の専門家の作業量は大幅に減り、最もリスクの高い領域に集中できるようになりました。その結果、通常よりもはるかに短い時間で回答を受け取ることができるようになり、顧客にとってもより良い結果をもたらしています。
Revolutのエンジニアリングリーダーシップが本当に重要だと考えたのは、トランザクションのイベントベースの基盤モデルに投資することでした。これは基本的に、顧客の行動データに基づいてトレーニングされたLLMスタイルのモデルです。私たちは40億件以上のイベントを使ってトレーニングを行っており、これにより異なるドメイン間で再利用できる共有埋め込みを取得しています。私たちがAIで解決しようとしている主な課題は、プロセスを再設計して、よりシンプルで透明性の高いものにすることです。現在のRevolutでは、AIを本格的に活用している主なプロダクトが4つか5つほど思い浮かびます。月間100万件以上のチケットを処理しているカスタマーサポートのチャットボットでは、その約80%が人間の介入なしで解決されています。
AIプラットフォームの技術的課題とコンテキストエンジニアリング
私たちが解決しなければならなかった最も困難な問題の一つは、評価の問題でした。実験の評価、デプロイ時の評価、そしてプロセスが完全に安全で顧客中心であり続けるように、状況がどれほど順調に進んでいるか、AIと人間がどのように相互作用しているかを監視する際の評価です。
このAIプラットフォームやAIエージェントを構築する上での主な技術的課題の一つは、実際に適切なコンテキストエンジニアリングを行うことです。すべてを何も考えずにコンテキストに詰め込むのではなく、LLMが必要なものを正確に取得し、私たちが望む品質で望む結果を達成するために、必要な正確なツールにそれを渡すことができるようにすることです。これは、人間が本を誰かに手渡そうとする感覚に少し似ています。本を渡すときは、表紙を見るだけでよく、その本のすべてのページを隅々まで読む必要はありませんよね。同じように、LLMもデータの内容をすべて消費するのではなく、それが何であり、どこに行くべきかを理解することによって、データをやり取りできる必要があります。
Nebius Token Factoryによるコスト削減と信頼性の確保
私たちのAIエージェントが非常にうまく機能し、期待通りのパフォーマンスを発揮し始めたとき、金融犯罪の審査プロセスを実行するために、月間数百万件のタスクへと規模を拡大し始めました。そこで、同じ推論能力をより優れたコストで実現することに関心が移ったのです。
一部のプロダクトにNebius Token Factoryを導入したことで、AIエージェントのコストを時には一桁、つまり10分の1まで削減することができました。これは、同じ高度な推論タスクを、おそらく半分か3分の1のコストで実行できることを意味していました。私たちはそれを評価指標として設定し、それを達成できれば、最も効率的な方法でそこに到達するために、AIシステムであれ非AIシステムであれ、どのようなシステムでも柔軟に使用できるようにしています。そのため、既存のクローズドソースモデルからオープンソースモデルの代替案に切り替える際、はるかに安価なオープンソースモデルを使用することが非常に多くなります。オープンソースモデルに移行する際、私たちにとって最も重要なのは、非常に信頼性の高い評価とモニタリングを行うことです。
私にとって、Nebius Token Factoryで最も重要だと思える機能は、まず使いやすさです。さまざまなモデルを実験し、目標を最もよく達成できるものを選択できる必要があります。そしてもちろん、信頼性です。専用のエンドポイントを使用して信頼性の高いスループットを維持し、GPUを確保できること、そしてその上に構築して、最高のプロダクトを提供するための独自のAIクラウドや機能を構築できるすべての機能が重要です。
フィンテックにおける私たちのAIエージェントが優れた顧客成果につながるためには、非常に高い応答性が必要です。一部のAIエージェントは、顧客が送信するあらゆるトランザクションに対して実行され、審査が完了するまでトランザクションを一時的にブロックする可能性があります。そのため、優れた応答時間が必要です。信頼性の高いスループットが必要であり、それこそがRevolutでNebius Token Factoryを使用しているときに構築できる基盤なのです。AIに関連することはすべて、顧客に素晴らしい結果をもたらすためのものです。
このAIエージェント技術をこれから始める人に私が与える3つのアドバイスは、既存の古いプロセスにAIエージェントをただ投入するのではなく、プロセスをゼロから適切に再設計することです。次に、それらのエージェントを適切に評価することです。彼らは非決定的です。それは簡単なことではありませんが、何かをデプロイする前に目標や指標が達成されているかどうかを知るためには、適切に評価される必要があります。そして最後のアドバイスは、AIを導入する前からすでに実践していた優れたエンジニアリングプラクティスを、引き続き遵守することです。
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