Synthetic Dataは、様々な価値を持っています。まず、データのリベレーション（解放）により、特定のデータが持つリスクや機密性が低減されるため、より自由に共有できます。次に、トレーニング用途で実データを補完することでモデルの精度向上が可能です。さらに、テスト目的では生成プロセスを制御して不正行為のパターンなどを確認することができます。これらの利点からFinancial Synthetic Dataは金融アプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。