Dutra は、このアプローチを、生成 AI が従来の計画システムにどのように組み込まれているかと対比しています。他の多くの場合、AI は付加価値ではなく、マーケティングのバズワードとして使用されていると彼は主張します。生成 AI を既存のシステムに組み込んで、手動で入力したデータに定性分析や解説を追加することもできますが、これはこの技術のあまり理想的な用途ではないと Dutra 氏と Neami 氏は主張します。しかし、プロセスのデータ入力部分に AI を導入することで、彼の会社は AI の優れた機能を活用し、ハードコーディングされた自動化を使用して計算を強化し、数学的出力が正しいことを保証できると信じています。
平易な言葉を理解して行動する能力のために AI を使おうとしているのと同じように、フリードマン チームは AI の最も弱点である外部の数値データ収集には使用していません。多くの大規模な言語モデルには幻覚の能力があるため、代わりにハードコーディングされたツールと、AI が抽出できる正確な財務データの知識ベースが使用されています。 Neami 氏は、AI の幻覚は、LLM が状況のコンテキストを失ったときによく発生しますが、これは AI エージェントが長期記憶に依存している結果である可能性があると説明しています。彼らのエージェントには長期記憶が欠如しており、特定のクエリに基づいて必要なツールのみを引き出すため、LLM が幻覚から保護される状況が生じます。さらに、AI モデルが採用している考え方についての十分な洞察をアドバイザーに提供し、行われた作業を再確認できるようにします。
「アドバイザーが退職計画を求めているとします。RRSPやTFSAなどからどのように蓄積されるのでしょうか。文字通り地図全体が表示され、何を考えているか、どこにつながっているかが正確に表示されます」とドゥトラ氏は言う。 「アドバイザーは、希望に応じて基本的に脚本に従うことができ、最終結果が理にかなっていることを確認できます。」
Dutra 氏は、FriedmannAI が現在アドバイザー向けにマーケティングされているが、消費者向けのアイデアとして始まったと指摘し、このプラットフォームをどのように成長させていくつもりであるかを説明しました。今後も、自社で、またはロボアドバイス プラットフォームの 1 つと提携して、消費者向けバージョンを立ち上げる可能性があります。自身も元アドバイザーである Dutra 氏は、より知識のあるクライアント セットでプラットフォームをテストするため、またアドバイザーの間でこのプラットフォームに対する大きな需要があると見たため、まずアドバイザー市場を追求することにしました。同氏は、多くのアドバイザーが現在、同様の機能を実現するためにパブリックの非ゲートLLMを使用しているため、データセキュリティが危険にさらされ、出力の品質が低下する可能性があると指摘した。
同氏は、このプラットフォームはクライアントがアクセスできる内容にも制限があると説明する。このプラットフォームは顧客のために TFSA や RRSP を開くことはできず、生命保険契約を販売したり遺言書を作成したりすることはできず、顧客を法人化したり顧客に代わって ETF に投資したりすることもできません。すべては依然としてアドバイザーを経由する必要があります。同氏は、このプラットフォームがアドバイザーとクライアントの間の「コネクター」として機能すると主張する。このプラットフォームはポートフォリオ構造や証券選択に関して推奨を行わないため、KYC および KYP 規制に準拠したままになります。 Dutra 氏は、このプラットフォームでのデータ入力の容易さもそのプロセスに役立つと主張しています。
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