金融サービスにおけるエンタープライズAIのデリバリーとセキュリティ
金融サービスの未来を支えるのは、相互接続された分散型AIモデルとAIエージェントです。F5は、企業がAIワークフローを安全に拡張、接続、最適化できるよう支援し、パフォーマンスを最大限に高め、AIの可能性を最大限に引き出します。
金融サービスにおけるAIには、卓越したパフォーマンスとセキュリティが不可欠
AIは、銀行や金融サービスプロバイダーの業務を変革し、顧客体験の効率化、不正検知の高度化、コアプロセスの自動化を推進しています。一方、こうしたイノベーションは新たなリスクをもたらし、分散アーキテクチャの複雑性を高め、規制遵守を難しくします。顧客の信頼を維持し、EU AI Actや関連する米国大統領令など、変化し続ける規制に準拠するには、信頼性と拡張性を備えたアプリケーションデリバリおよびセキュリティへのアプローチが必要です。
F5により、大手銀行や保険会社は、AIを活用したサービスを迅速に導入し、保護しながら拡張できます。F5 Application Delivery and Security Platformは、堅牢なAIモデル保護、高度なAPIおよびアプリケーションセキュリティ、シームレスなマルチクラウドオーケストレーションを提供し、コンプライアンスとレジリエンスも組み込まれています。
F5は、運用の複雑さ、リスク、計画外のダウンタイムを軽減しながら、AI導入の加速を支援します。口座保有者からの信頼を最優先に、AIトランスフォーメーションを着実に推進し、パーソナライズされたコンプライアンス準拠の革新的な金融サービスを、安全に大規模展開できます。
AIが根本的な変革を推進
銀行・金融サービスに共通するAIの課題
ハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体で、信頼性が高く低レイテンシーの推論と予測可能なモデル提供を大規模に実現することは、多くの金融機関にとって運用上の最重要課題です。パフォーマンス上の問題が口座保有者の印象に直接影響するためです。また、AIはAPI、データパイプライン、モデル全体に新たなセキュリティリスクとガバナンスリスクをもたらします。金融業界は特に規制が厳しい業界の1つであり、取締役会、監査人、規制当局は、AIを活用したあらゆるサービスについて、実証可能なトレーサビリティと説明可能性、および文書化されたガバナンスを求めています。
課題
脆弱なAIパイプラインによるダウンタイム
金融サービスにおけるAIのユースケース（ウェルスアドバイザー向けAIアシスタントなど）は、継続的なデータフローに依存しています。しかし、ストレージエンドポイントの停止、過負荷、レイテンシの急増によるパイプライン障害が発生すると、トレーニング、ファインチューニング、RAGの各プロセスが停止する可能性があります。適切なインテリジェントフェイルオーバーおよび動的トラフィック管理ソリューションがなければ、こうした中断によりGPUがアイドル状態となり、SLAを達成できず、モデル完成までの時間が長引きます。
金融サービス向けAIシステムの複雑なガバナンス
金融サービス組織では、AIモデルやAIエージェントがユーザーやデータとどのようにやり取りしているかを一元的に可視化できていないため、リスクにさらされています。規制当局や監査機関は、AIシステムについて、追跡可能かつ説明可能なガバナンスを文書化することを求めています。特に、機密データを扱う口座保有者向けのAIユースケースでは、その重要性が高まります。
AIの攻撃対象領域全体で変化するセキュリティリスク
AIアプリやAIエージェントに対する脅威は急増しています。特に金融サービスでは、データ損失防止（DLP）対策の不備や、シャドーAIの利用に伴うものなど、許可されていないデータフローによって、機密性の高い顧客データや取引データが漏えいする可能性があります。また、オープンファイナンスの進展により、第三者との口座名義人データの共有や、第三者のAIシステムの利用を通じて複雑さが増し、不正行為、アカウント乗っ取り、規制上の制裁を受けるリスクが高まっています。
エンタープライズ向けAIソリューションを見る
AIデータ配信
F5 BIG-IPは、AIモデルのトレーニング、ファインチューニング、RAG向けデータ取り込みのための、セキュアで高性能なフロントドアを提供します。データセットの移動をインテリジェントに管理・保護することで、企業はストレージエンドポイント全体でレジリエントな可用性を確保し、ベンダー選択の柔軟性を高める疎結合を維持しながら、リアルタイムトラフィックを最適化できます。データのボトルネックを防ぎ、セキュリティリスクを軽減し、中断のない効率的なAIワークフローを確保しながら、大規模なデータセットをシームレスに配信します。
AIファクトリーの負荷分散
NVIDIA BlueField-3 DPUに導入したF5 BIG-IP Next for Kubernetesを活用し、AIファクトリーの負荷分散とセキュリティによってGPUクラスターを最大限に活用します。BIG-IPとNGINXにより、トレーニングや推論などのAIファクトリーサービスに流入するトラフィックとサービス間のトラフィックを管理し、ワークロードのデリバリーを効率化してレイテンシーを低減します。リソース使用率を最適化してGPUをフル稼働させることで、AI運用の高速化とコスト効率の向上を実現します。
AIランタイムセキュリティ
F5 AI Guardrails、AI Red Team、Distributed Cloud Services、NGINX、BIG-IPを活用して、AIアプリケーション、API、モデル、データを保護します。環境をまたいだAIモデルとアプリケーションの連携を完全に可視化して制御しながら、データ漏えいを防止し、進化する脅威から防御します。
AIマルチクラウドネットワーキング
F5のAIマルチクラウドネットワーキングソリューションにより、分散したAIインフラストラクチャを接続し、保護します。F5は、一元管理によってデータフローをオーケストレーションし、AIパイプラインを保護することで、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境全体でシームレスな運用、堅牢なセキュリティ、コンプライアンスを確保し、エンタープライズAIの可能性を最大限に引き出します。
F5はパートナーとともに、AIアプリケーションのエコシステムを簡素化し、セキュリティを確保します。
F5は、世界をリードするAIイノベーターと連携し、業界をリードするテクノロジーアライアンスパートナーシップを構築しています。複雑なAIアプリケーションエコシステムを支える、統合されたセキュアで効率的なソリューションを共同で提供します。
拡張性
提供
高性能なネットワークとセキュリティを活用し、最も意欲的なAIプロジェクトを拡張
F5 AIリファレンスアーキテクチャで、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体にわたり、安全性、信頼性、パフォーマンスに優れたAIインフラストラクチャを実現するためのベストプラクティスをご確認ください。モデルのトレーニングや推論に使用するデータの取り込みから、最適化されたAIネットワーキングまで、F5ソリューションがどのように幅広く支援するかをご覧いただけます。データをラインレートで転送し続け、トラフィックをシームレスに拡張することで、エンドツーエンドで一貫したコスト効率の高いパフォーマンスを実現します。
すべて表示
F5 AI Reference Architectureは、WebおよびAPIのフロントドアから、データ取り込み、クラスターイングレス、LLM、モデル推論、RAGワークフロー、データストレージ、トレーニングに至るAIパイプライン全体にわたって、戦略的なトラフィック管理と重要なセキュリティポイントを示し、あらゆる段階で高速かつ信頼性とセキュリティに優れた運用を実現します。
AIデータ配信
AIモデルのトレーニング、ファインチューニング、RAGワークフローには、高性能かつセキュアなデータ取り込みが不可欠です。F5 BIG-IPは、大規模なデータセットがエンドポイントからストレージ、さらにトレーニングパイプラインへと移動する際に、高速で信頼性の高いデータフローを確保し、最大限のスループットと堅牢な保護を実現します。
AIファクトリーの負荷分散
AI Factory内のすべてのGPUを余すことなく最大限に活用できます。トラフィック管理とセキュリティをDPUハードウェアにオフロードすることで、NVIDIA BlueField-3 DPU上に導入されたF5 BIG-IP Next for Kubernetesは、GPUクラスターに出入りするAIワークロードの配信を効率化し、AIインフラストラクチャの効率を最大限に高めます。
AIランタイムセキュリティ
AI駆動型アプリケーションには、モデルの悪用、データ漏えい、従来型の攻撃から保護するための堅牢でセキュアなランタイム環境が不可欠です。F5は、WebアプリケーションおよびAPI保護（WAAP）ソリューションにより、AIアプリケーションをエンドツーエンドで保護し、RAGやエージェント型ワークフローを支えるAPIを悪用から守ります。F5 AI GuardrailsとAI Red Teamは、データ漏えいを防止し、進化する脅威から防御するとともに、環境全体でAIモデルとアプリケーションがどのように連携するかを完全に可視化して制御し、AIガバナンス統制を適用することで、AIアプリケーション、API、モデル、データのセキュリティ確保とガバナンスを実現します。
AIマルチクラウドネットワーキング
AIマルチクラウドネットワーキングにより、AI/MLインフラストラクチャを簡素化し、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境でアプリケーションを安全に接続するとともに、AIモデルのコンテキスト認識を強化できます。検索拡張生成（RAG）と分散推論のワークフローを最適化するよう設計されたF5により、企業は信頼性、セキュリティ、拡張性に優れたAIソリューションを容易に導入できます。
注目のトピック
リソース
注目
銀行業界におけるエージェント型AI：金融サービスでAIシステムを安全に拡張
銀行、金融サービス、保険（BFSI）機関では、AIの実験段階をすでに脱しています。現在、エージェント型AIは、不正のトリアージから融資の組成、財務業務に至るまで、中核的なワークフロー全体で推論、計画、実行を担っています。導入が拡大するにつれ、決定論的システム向けに構築されたセキュリティおよびガバナンスモデルでは、自律的かつマシンスピードで行われる意思決定に対応しきれなくなっています。
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