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銀行に必要なAI基盤：企業の頭脳か業務実行基盤か
企業の頭脳となる基盤は知識を索引化し、ワークフロープラットフォームはプロセスを実行します。銀行や保険会社には両方が必要です。KYC、融資審査、コンプライアンスで両者の間をつなぐベンダーを紹介します。
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RAG・ナレッジグラフ・決定論的処理と監査
RAGは意味を照合できますが、誤った回答を生成します。ナレッジグラフは正確ですが、高コストで壊れやすい構造です。決定論的ワークフローはコンプライアンスを優先するアーキテクチャです。本記事では、それぞれが力を発揮する用途を整理します。
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規制対象企業の組織知を守るのは何か
規制対象企業の組織知を実際に守るのは何でしょうか。Neo4j、Confluence、Azure Doc AI、Onyx、Jinbaを監査可能性、RBAC、オンプレミス導入の観点から評価します。
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銀行の既存システムを生かす「企業の頭脳」の構築
銀行が企業の頭脳を構築するために、新しいシステム一式は必要ありません。KYC、融資組成、文書システムの上に、そこにすでにある暗黙知を統制する処理制御層が必要です。
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JinbaワークフローでTinyFishのページ取得を使う
タブを開いてコピーする作業をやめましょう。Jinba Flow内のTinyFishは、JavaScriptで描画されたページを取得し、CSSや広告の不要な要素を除き、整ったMarkdownやJSONを後続へ渡します。
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JinbaワークフローでPerplexityを使って調査する方法
Jinba Flow内でPerplexityの検索を、取得、要約、送信の3ステップで実行します。各ステップを、ツールごとに分散せず、一元的な監査ログに記録します。
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JinbaでShopifyの注文と商品を同期する方法
出荷・会計チームが古いデータで作業するのは、プロセスの問題です。orders/create WebhookでShopify注文をJinba Flowへ同期し、支払い済みの注文を出荷へ振り分け、会計へ自動記録する方法を説明します。
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JinbaでNetseaの商品と注文を同期する方法
JinbaのNETSEA_GET_SUPPLIERSとNETSEA_GET_CATEGORIESで、Netseaの仕入先やカテゴリーのデータをGoogle SheetsやSlackへ同期します。独自のスクリプトは不要です。