文書を検索可能な単位に整理
長い文書を条項や文脈の単位に分け、資料の出典や言語など検索に必要な情報もあわせて整理します。
CONVOFIN LEARN · 技術紹介
RAGと機械学習で
金融文書の根拠をつなぎます。
金融文書から必要な内容を探し、条項の意味を分類し、結果を検証する技術。ConvoFinのConvoFin Learnをご紹介します。
文書検索とモデルの学習・検証の仕組み、そして顧客ニーズに合った金融商品検索へと広げる活用の方向性をまとめました。
活用分野を見る01 / RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION
RAGとは？金融文書から説明の根拠を探す方法
RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する資料をまず検索し、見つけた内容を参考に説明を生成する方式です。約款や商品説明書のように確認すべき原文がある情報に活用できます。
質問に関連する根拠を検索
入力された文に関連する条項を探します。似た言葉があっても、適用条件と前後の文脈が合っているか確認が必要です。
根拠を参考に説明
見つけた資料を説明の参考内容としてつなぎます。生成された説明は原文と照らし合わせ、根拠が不十分な部分は別途確認が必要です。
ConvoFin Learnには文書の整理・検索と検索結果のレビュー機能が実装されています。上の流れはRAGの原理を説明したもので、実際の分析に適用される範囲は機能ごとの設定と検証状況によって異なります。
02 / MACHINE LEARNING
機械学習で金融条項の特徴を学習します
機械学習は事例データのパターンを学習し、新しい入力を分類・予測する技術です。ConvoFin Learnには、レビュー済みの金融条項で分類モデルを学習・評価する機能が実装されています。
条項を手数料・解約・義務・損失などに分類すると、確認すべき内容の整理に役立ちます。分類結果そのものが、その条項の法的判断や顧客ごとの適合性を意味するものではありません。
学習から検証まで
- レビュー済み事例の準備条項の分類をレビューし、学習に使う資料を整理します。
- 学習・検証・テスト資料の分離同系統の文書が混ざって評価が過大にならないよう分離します。
- モデル評価とバージョン管理分類結果と誤りを確認し、検証状況に応じて適用するかを判断します。
RAGと機械学習はどう違いますか？
RAGは「どの資料を根拠に説明するか」に、機械学習は「この文はどんな特徴を持つ条項か」に焦点を当てます。検索で文脈を探し、学習で分類を助けられますが、2つの結果はそれぞれ検証が必要です。
03 / APPLICATIONS
顧客のニーズと金融文書をつなぐ活用分野
文書検索と条項分類をもとに広げられる活用の方向性です。
活用の方向性
顧客の条件に合う金融商品の検索
顧客が望む商品タイプ、利用目的、希望金額、期間、金利条件、返済方法を整理し、商品説明書や約款から条件に合う候補を探す方式です。
機械学習は文書や条項のタイプ分類に、RAGは候補商品の条件と根拠となる文をつないだ説明に活用できます。
顧客ニーズを検索条件に変える例
「毎月一定額で返済したいし、
早く返すときの費用も比べたいです。」
- 条件の整理
- 返済方法 · 金利タイプ · 繰上返済条件
- 候補の確認
- 該当条件が明記された商品文書を検索
- 根拠の比較
- 手数料・免除条件と原文の位置を確認
架空の活用例です。実際の商品一覧や検索結果ではありません。
商品検索を実際に提供するには、最新の商品資料の確保・更新と条件の検証が必要です。文書上の条件一致は、加入の可否、承認、個人ごとの適合性を保証しません。
金融文書の理解
保険約款、ローン商品説明書、カード案内から費用・解約・義務に関する条項を探し、確認すべき内容を整理します。
金融文書分析ガイド →機関相談の支援
相談中に必要な商品説明と約款の根拠を検索し、相談員が追加で確認すべき条件を整理するのに活用します。
金融教育の支援
文書の事例をタイプ別に整理し、手数料・解約条件・顧客の義務など見落としやすい内容の学習に活用します。
金融用語を見る（韓国語） →04 / QUALITY & SCOPE
見つけた根拠も、学習した結果も検証が必要です
出典と適用時点
同じ名前の商品でも、文書の作成日や適用対象によって条件が変わることがあります。検索された原文がその状況に適用されるか確認が必要です。
評価資料と誤り
検証に使った資料が実際の利用状況を十分に反映しているか確認が必要です。このページでは、確認されていない精度の数値や性能の保証は示しません。
資料の利用範囲
文書検索やモデル学習に使う資料は、利用権限と個人情報の有無を確認する必要があります。サービスの個人情報の取り扱い基準はプライバシーポリシーでご確認いただけます。
金融商品を推薦したり、加入を仲介したりしますか？
このページは顧客の条件を文書検索に活用する方向性を説明するものです。特定商品の推薦・加入の仲介やローン審査の結果は提供しません。