三菱UFJ 信託銀行は、株式会社MILIZEと共同で、ニュースベンダー等、複数の情報ソースから配信される様々なビジネス関連情報に対し、自然言語処理技術のひとつである「BERTモデル」 を用いて、特定の情報の抽出および優先順位付けを行う、ラベリングシステムを開発した。
従来、大量のビジネスニュースの中から投資意思決定に関わる特定情報の抽出、ならびにその分析・吟味に当たっては相応の時間を要していたが、同システムの開発により、作業の効率化、所要時間の短縮等を見込んでいる。
本システムでは、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がスクリーニングされ、そのうち、金融専門用語や特有な文脈を有するものに対して、機械学習モデルが、特定の企業や組織等の「投資・経済活動」に関連する記事、「アンチ・マネーロンダリング、経済制裁」に関連する記事等のネガティブニュースとしてラベリング・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 画面上で確認可能。
同行と MILIZE は、市場運用業務におけるニュース分析、デューデリジェンス・プロセスの効率化に向けた新たな取り組みとして、今般共同開発したシステムの実務検証および実用化の検討を進めるとともに、今後も、先端技術の積極的な活用による業務効率化の推進に取り組んでいく。