MILIZEと三菱UFJ信託、ネガティブニュース記事の「ラベリングシステム」を共同開発

金融とITを融合したフィンテックとAI(人工知能)事業のMILIZEは、三菱UFJ信託銀行と共同で、ニュースベンダーなど複数の情報ソースから配信されるさまざまなビジネス関連情報にから特定の情報の抽出や優先順位付けをする「ラベリングシステム」を開発した、と7月4日に発表した。投資判断に影響する重要なネガティブニュースを、Googleが発表した自然言語処理技術「BERTモデル」で抽出し、分析作業の大幅な負荷軽減につなげる。

多様な情報ソースから日々配信されるビジネス関連情報をスクリーニングする。記事内容を理解し、特定の企業や組織の「投資・経済活動」に関連する記事や、ビジネス活動で重要度の高い「アンチ・マネーロンダリング(AML)・経済制裁」に関する記事などをネガティブニュースとしてラベリングして分類し、スコアリング・優先順位付けを行う。ラベリング結果は、ID取得者であれば、Web画面上で確認できる。

文脈でキーとなる会社名を識別する。例えば「Apple」が固有の企業名か「りんご」の意味かを認識して、主体となる企業名を抽出する。担当者の精査で誤った予測データを発見した場合は正しいラベルに貼り替えて再学習し、精度を向上させる。システムが実用化すれば、三菱UFJ信託銀行の市場運用知見と、MILIZEの技術力で効率的な業務体制が構築でき、市場運用業務で投資意思決定の円滑化が期待できる。