要約:

  • 年金への関与を促す問題に取り組んできたが、業界に成功は限られている。
  • 従来の「エンゲージメント」の定義に疑問が生じており、目的のエンゲージメントを追求する必要性がある。
  • AI、LLM、テクノロジーが顧客との個別の対話や信頼構築に大きな影響を与える可能性がある。
  • LLMエージェントは膨大な情報から選択し、専門分野の知識を身につけることができる。
  • 特定のドメインの専門知識を持つAIエージェントが存在し、それらは訓練されるほど価値が高まり、信頼性が向上する。
  • AIとLLMは、顧客が必要とする時に適切なサポートを提供し、埋め込み金融の夢を実現できる。

感想:

この記事は、従来の手法による年金へのアプローチに疑問を投げかけ、AIとLLMが顧客との個別の対話や信頼構築にどのように影響を与えるかを示唆しています。特に、専門分野の知識を持つAIエージェントが注目されており、顧客のニーズに適切に対応できるようになる可能性が示唆されています。これにより、顧客が必要とする時にサポートを提供し、埋め込み金融や年金の分野で革新がもたらされる可能性があります。


元記事: https://corporate-adviser.com/stephen-coates-and-matt-gosden-how-large-language-models-will-solve-the-pension-engagement-problem/