四家資產管理公司跨行業共同製作生成式 AI 培訓教材

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  • 四家資產管理公司跨行業共同製作生成式 AI 培訓教材
  • 日本生命(Nissay)、東京海上、農林中金、損保(SOMPO)四家資產管理公司與 Nowcast 共同開發了「AI 資產管理應用案例研究」。該課程專注於行業特有的業務,旨在消除引進 AI 工具與員工實際應用之間的落差。
  • Source: PR Times
  • Date: 2026年4月27日

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日本生命(Nissay)、東京海上、農林中金、損保(SOMPO)四家資產管理公司與 Nowcast 共同開發了「AI 資產管理應用案例研究」。該課程專注於行業特有的業務,旨在消除引進 AI 工具與員工實際應用之間的落差。

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四家資產管理公司跨行業共同製作生成式 AI 培訓教材 (2026年4月27日), PR Times
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PR Times
Date
2026年4月27日
日本生命(Nissay)、東京海上、農林中金、損保(SOMPO)四家資產管理公司與 Nowcast 共同開發了「AI 資產管理應用案例研究」。該課程專注於行業特有的業務,旨在消除引進 AI 工具與員工實際應用之間的落差。
提携NQ 0/100出典:PR Times

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年4月27日 20:00
  • 🔍 收集: 2026年4月27日 11:31
  • 🤖 AI分析完成: 2026年4月28日 03:19(收集後15小時47分鐘)
日本生命資產管理有限公司(總部:東京都千代田區,總裁:大關洋)、東京海上資產管理有限公司(總部:東京都千代田區,總裁兼首席執行官:長澤和哉)、農林中金全共連資產管理有限公司(總部:東京都千代田區,總裁:八木正展)、SOMPO 資產管理有限公司(總部:東京都中央區,總裁:山口力)以及 Nowcast Inc.(總部:東京都千代田區,首席執行官:辻中仁士,以下簡稱「Nowcast」)等五家公司共同製作了專門針對資產管理業務的生成式 AI 培訓教材「AI 資產管理應用案例研究(AI Use Case Study for アセマネ)」。四家資產管理公司貢獻了各自關於生成式 AI 應用的見解,由 Nowcast 負責教材的策劃與編輯。

### 舉措的背景與意義
在 NISA(小額投資免稅制度)的普及和確定提撥制退休金擴大的背景下,個人資產管理正在迅速發展。隨著投資產品的多樣化和投資方法的精密化,資產管理公司被要求提供的資訊披露和風險管理也變得日益複雜。在日本金融廳的「資產管理立國實現計畫」中,資產管理公司的業務效率化和治理強化也被列為重要課題。雖然生成式 AI 工具正在行業內普及,但工具的引進與員工的實際應用之間存在巨大差距。一般的 AI 培訓雖能教導基本操作,但難以深入到諸如投資報告製作、基金條款比對、月報查核等資產管理業特有的業務應用上。

### 「AI 資產管理應用案例研究」概要
本教材是針對資產管理公司員工的生成式 AI 培訓計畫。根據熟練程度和職種設有 6 個講座,可進行階段性學習:

1. **生成式 AI 一般講座(基礎篇)**:學習基礎知識、提示詞製作及風險管理,旨在達到能安全正確使用的狀態。
2. **生成式 AI 一般講座(中級篇)**:學習 RAG(檢索增強生成)、AI 代理及推廣方法,旨在達到能自主創造應用案例的狀態。
3. **應用案例講座(銷售編)**:學習銷售業務中有用的 AI 案例。
4. **應用案例講座(投資・交易編)**:學習投資與交易業務中有用的 AI 案例。
5. **應用案例講座(中後台編)**:學習中後台業務中有用的 AI 案例。
6. **應用案例講座(行政編)**:學習公司行政管理業務中有用的 AI 案例。

### 教材主要特點
1. **集結多家資產管理公司的實務見解**:匯集了各公司在業務中獲得的 AI 應用知識,設計為不依賴特定工具的通用教材。
2. **具體展示行業特有的應用案例**:針對各部門的業務挑戰,提供提示詞範例、RAG 和 AI 代理的技術演示,讓受訓者能具體想像在自身業務中的應用。
3. **根據熟練程度設計的階段性結構**:從初學者到負責推動公司內部 AI 應用的核心人才,都能找到對應的學習內容。

透過生成式 AI 實現業務效率化和處理速度的提升,有助於維持及提高投資品質,並透過降低成本將更多的附加價值回饋給受益者。

常見問題

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日本生命(Nissay)、東京海上、農林中金、損保(SOMPO)四家資產管理公司與 Nowcast 共同開發了「AI 資產管理應用案例研究」。該課程專注於行業特有的業務,旨在消除引進 AI 工具與員工實際應用之間的落差。

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日本生命(Nissay)、東京海上、農林中金、損保(SOMPO)四家資產管理公司與 Nowcast 共同開發了「AI 資產管理應用案例研究」。該課程專注於行業特有的業務,旨在消除引進 AI 工具與員工實際應用之間的落差。

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PR Times: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000593.000012138.html | 2026年4月27日