Taktileは金融業界での機械学習の活用を容易にします

金融サービス企業向けの機械学習プラットフォームを開発している新興スタートアップ、Taktileをご紹介します。金融商品に機械学習を活用しようとする企業は、Taktileが初めてではありません。しかし、Taktileは、AIを活用したモデルへの移行と導入をはるかに容易にすることで、競合他社との差別化を図っています。

数年前、あらゆるピッチデッキに「機械学習」や「人工知能」という言葉が溢れていた時代、一部のスタートアップは特に金融業界に注力していました。銀行や保険会社は膨大なデータを収集し、顧客に関する多くの情報を把握しているため、これは理にかなっています。彼らはそのデータを用いて新しいモデルを訓練し、機械学習アプリケーションを展開できるからです。

新興フィンテック企業は社内にデータサイエンスチームを編成し、自社製品向けの機械学習の開発に着手しています。Younited CreditやOctoberといった企業は、予測リスクツールを活用して融資判断の精度向上を図っています。これらの企業は独自のモデルを開発し、過去のデータで実行した際にそのモデルが適切に機能することを実証しています。

しかし、金融業界の既存企業はどうでしょうか？既存の銀行インフラに統合できる製品を開発しているスタートアップ企業がいくつかあります。人工知能を活用すれば、不正取引の特定、信用力の予測、保険金請求における不正行為の検知などが可能になります。

保険分野に特化したShift Technologyのように、成功しているスタートアップもいくつかあります。しかし、多くのスタートアップは概念実証を行ってそこで終わってしまいます。将来的に意味のある長期的なビジネス契約につながる見込みがないのです。

Taktileは、導入しやすい機械学習製品を開発することで、この障壁を克服したいと考えています。同社はIndex Venturesをリード投資家とし、Y Combinator、firstminute Capital、Plug and Play Ventures、そして複数のエンジェル投資家も参加したシードラウンドで470万ドルを調達しました。

この製品は、既製のモデルとお客様が構築したモデルの両方に対応しています。お客様はニーズに応じてこれらのモデルをカスタマイズできます。モデルはTaktileのエンジンによって展開および保守されます。お客様のクラウド環境またはSaaSアプリケーションとして実行できます。