金融におけるビッグデータ – 金融業界のビッグデータ分析ガイド

金融業界のデジタル化によって、高度な分析や機械学習AIビッグデータ、そしてクラウドなどのテクノロジーが金融機関に浸透し、その市場競争のあり方を変革するようになりました。 大企業はこうしたテクノロジーを採用することで、デジタルトランスフォーメーションを実行し、消費者の要求に応え、損益を下支えしています。それにより、多くの企業が新しくて有用なビッグデータを保存していますが、必ずしもその潜在能力を最大限に引き出す方法を知っているわけではありません。なぜなら、非構造化データであったり、社内で得られたデータではなかったりするためです。

金融業界が急速にデータ駆動型にに最適化されつつある中で、企業はこうした金融業界でうまれたビッグデータの課題に対して、慎重かつ包括的に対応する必要があります。これらの課題は、デジタルトランスフォーメーションの高度な分析要求を満たす、効率的なテクノロジーソリューションによって解決できます。金融機関は非構造化データやビッグデータを十分に活用し、競争上の優位点を見つけ出して、新たな市場機会を推進できるようになります。

しかし、金融機関はまず、ビッグデータテクノロジーソリューションが持つ価値と、それが顧客と自社の業務プロセスの双方にとってどのような意味を持つのかを理解する必要があります。そこで今回は、金融業界におけるビッグデータとそれがうまれたことによる変化をご紹介します。

金融業界におけるビッグデータとは何か

金融業界におけるビッグデータとは、数ペタバイトの構造化データや非構造化データを参照して、顧客行動を予測したり、銀行や金融機関の戦略を策定したりすることを指します。

金融業界では、多くのデータが生成されます。 構造化データは、意思決定のための重要な知見を得るために組織内で管理される情報です。 非構造化データは、複数のソースに存在していてその量は増大しており、重要な分析の機会を提供します。

金融業界のグローバル市場では、毎日数十億ドルもの金額が動いています。アナリストには、このデータを正確、安全、スピーディに監視して分析・予測を立て、パターンを明らかにして予測戦略を策定する責任があります。 このデータが持つ価値は、データがどのように収集、処理、保存、解釈されるかに大きく依存します。 レガシーなシステムでは、複雑で大がかりなIT部門の関与なしには非構造化データやサイロ化したデータに対応できないため、アナリストはますますクラウドデータソリューションを採用するようになっています。

クラウドベースのビッグデータソリューションは、寿命が限られているオンプレミスのハードウェアにかかるコストを削減するだけでなく、スケーラビリティと柔軟性を向上させ、あらゆるビジネスアプリケーションにわたってセキュリティを統合し、そして最も重要なことに、ビッグデータと分析のアプローチを効率化します。

金融関連企業はさまざまなデータセットを分析する能力を持つことで、ビックデータを分析し、顧客サービスの向上や不正の防止、顧客ターゲティングの向上、トップチャネルパフォーマンスの向上、そしてリスクエクスポージャー評価などの目的に対して情報に基づく意思決定を行うことができます。

ビッグデータはどのように金融業界に大変革をもたらしたか

金融機関は、その起源をデジタル環境に持つわけではないため、行動や技術上の変化が必要となる、長い変換のプロセスを経る必要がありました。 金融業界におけるビッグデータは、ここ数年で非常に大きな技術革新を引き起こし、金融業界でも個人に合わせてカスタマイズされた便利で安全なソリューションが利用できるようになりました。 結果として、ビッグデータ分析は個々の業務プロセスだけでなく、金融サービス業全体をも変革してきました。

株式市場に対するリアルタイムの知見

機械学習が、取引と投資を変えつつあります。 ビッグデータによって、単に株価を分析するだけでなく、株式市場に影響を与える可能性のある政治的、社会的な傾向を考慮できるようになりました。 機械学習を用いて傾向をリアルタイムで監視することで、アナリストは適切なデータを収集・分析して評価し、賢明な判断を下すことができます。

不正の検出と防止

ビッグデータを原動力とする機械学習は、不正の検出と防止に大きな役割を果たしています。 かつて金融業界で起こっていた、クレジットカードによって生じていたセキュリティリスクは、購入パターンを解釈する分析を行うことで緩和されました。 現在では、安全で有用なクレジットカード情報が盗まれた場合、銀行は即座にカードと取引を凍結して、顧客にセキュリティ上の脅威を伝えることができます。

正確なリスク分析

投資やローンのような金融上の大きな意思決定は、バイアスのない機械学習に頼って行われるようになりました。 予測分析に基づいて計算された決定は、経済や顧客セグメント、企業の資本を初めとしたあらゆる要素を分析。それらを考慮して、劣悪な投資先や支払人などの潜在的なリスクを特定します。

金融業界におけるビッグデータの適用

金融関連企業では今や、さまざまなユースケースでビッグデータを活用できるようになりました。その中には、データ駆動型の提案を通じた新たな収益源の創出や、顧客に合わせてカスタマイズされた推奨事項の提案、効率化による競争優位性の拡大、そしてセキュリティの強化と顧客サービスの向上などが含まれます。 既に多くの金融関連企業がビッグデータをうまく分析し活用して、すぐに結果を手に入れています。

収益と顧客満足度の向上

Slidetradeのような企業は、ビッグデータソリューションを適用して顧客の支払い行動を予測する分析プラットフォームを構築することに成功しました。 顧客の行動に対する知見を得ることで、企業は支払いの遅延を最小限にしてキャッシュフローを生み出しつつ、顧客満足度を向上させることができます。

手作業によるプロセスの高速化

データ統合ソリューションは、ビジネス要件の変化に応じてスケールアップすることが可能です。 Qudos Bankのようなクレジットカード会社では、あらゆる取引の全体像を毎日把握できるようにすることで、手作業によるプロセスが自動化され、ITスタッフの作業時間が削減でき、顧客の日々の取引に関する知見が得られるようになりました。

顧客の購入までの道のりの改善

従来のツールではもはや、大規模で多様化するデータに必要なソリューションは提供できず、多くの場合展開できるサーバーの数の柔軟性も限られています。

クラウドベースのデータ管理ツールは、MoneySuperMarketのような企業が複数のWebサービスからデータを取得してデータウェアハウスに保存し、財務やマーケティング、ビジネスインテリジェンス、マーケットインテリジェンス、レポーティングなどのさまざまな部門でデータを利用できるようにするのに役立ってきました。 こうしたクラウド戦略によって、顧客の購入までの道のりが改善し、毎日のメトリクスおよびパフォーマンスの予測と同時に、特定の目的でのデータ分析も可能になります。

合理化されたワークフローと、信頼できるシステムによる処理

銀行業務におけるデータ量の増加により、一元化された統合プラットフォームを通じた、勘定系データとアプリケーションシステムの最新化が進んでいます。 Landesbank Berlinのような企業では、合理化されたワークフローと信頼できる処理システムに合わせてアプリケーション統合を適用した結果、1日あたり2TBのデータを処理し、1,000のインターフェイスを実装して、すべての情報輸送とインターフェイスをわずか1つのプロセスで実現することができました。

財務パフォーマンスを分析し、成長をコントロールする

金融業界では、年間数千件もの案件と数十の事業部門がある場合があります。そうなると、企業の従業員が財務パフォーマンスの分析と成長のコントロールを同時に行うのは同時に。 データ統合プロセスによってSyndexのような企業では、毎日のレポート作成が自動化でき、IT部門の生産性を向上させて、ビジネスユーザーが重要な知見に簡単にアクセスして分析できるようになりました。

金融業界のビッグデータに存在する4つの課題

ビッグデータは、増え続ける非構造化および構造化データソースから急速に生成されるため、レガシーなデータシステムでは次第にビッグデータが必要とする量、速度、多様性に対処できなくなってきています。 金融業界の経営陣は、適切なプロセスの構築、強力なテクノロジーの実現、そして情報からの知見の抽出が可能であることに依存するようになっています。

これらの課題を解決するためのテクノロジーは既に利用可能ですが、企業はビッグデータの管理方法を理解し、組織を新しいテクノロジー構想に整合させ、組織の一般的な抵抗に打ち勝つ必要があります。 金融関連のビッグデータに特有の課題は、他の業界よりも若干複雑ですが、そこには多くの理由があります。

1. 規制要件

金融業界は、重要なデータへのアクセスを管理して迅速なレポートを要求する、トレーディング勘定の抜本的見直し(FRTB)などの厳格な規制要件に直面しています。 革新的なビッグデータテクノロジーは、金融機関がリスク管理をコスト効率よくスケールアップできるようにすると同時に、メトリクスとレポート機能の向上によってデータを分析プロセス用に変換し、必要な知見を得られるようにします。

2. データセキュリティ

ハッカーや高度かつ執拗な脅威の台頭を考えると、金融サービス業界に関連するリスクを軽減する上でデータガバナンスの施策は極めて重要です。 ビッグデータ管理ツールにより、データが安全に保護され、疑わしい挙動は即座に検知されることが約束されます。

3. データクオリティ

金融関連企業は単にデータを保存したいのではなく、データを分析し、使用したいと考えています。 データは非常に多くの異なるシステムから収集されるため、常に整合するとは限らず、データガバナンスに対する障害物となります。 データ管理ソリューションは、情報が正確で使用可能であり、そして安全であることを約束します。

それと同時に、リアルタイムの分析ツールは正確かつ素早いビッグデータストアへのアクセスを可能にすることで、企業が高品質な知見を得て、新製品やサービス、機能を発売できるようにするのに役立ちます。

4. データサイロ

金融データは、従業員の文書やメール、企業アプリケーションなどの、多くのソースからやって来ます。 ビッグデータの結合と照合には、ストレージとアクセスに関する処理を簡素化するデータ統合ツールが必要です。

ビッグデータソリューションとクラウドは、このような業界の喫緊の課題に連携して取り組み、解決します。 クラウドソリューションを採用する金融機関が増えるにつれて、ビッグデータソリューションはITユースケースだけでなくビジネス用途に対しても有益であることが、金融市場に対してより明確に示されるでしょう。

金融業界におけるビッグデータの導入方法

大規模な金融企業によってビッグデータ採用への道が整備され、ビッグデータソリューションが現実のものであることが証明されました。 金融企業におけるビッグデータの適用と成熟の段階は企業ごとにまちまちですが、完全な採用へと向かわせる中心的な原動力は、どの企業も同じく「データを利用して最優先のビジネスの問題をどう解決できるか」という疑問から生まれます。

中心となる問題がカスタマーエクスペリエンスであろうと、事業の最適化や業務プロセスの改善であろうと、ビッグデータとクラウドベースのソリューションが約束するデータ駆動型の変革を金融企業が完全に取り入れるためには、踏むべき決まった手順があります。

1. データ戦略の定義

データ戦略の定義は、常にビジネス目標から始める必要があります。 包括的な戦略は、自社のすべての部門だけでなくパートナーのネットワークもカバーします。 企業は短期的な一過性の修正に重点を置くのではなく、自社のデータがどこに向かって成長しているのかを調査する必要があります。

2. 適切なプラットフォームの選択

各企業のニーズはそれぞれ異なります。 柔軟性とスケーラビリティの両方を兼ね備えたクラウドデータプラットフォームを選択することにより、企業は必要なだけのデータを収集すると同時に、リアルタイムで処理できます。

さらに重要な点として、金融業界はセキュリティに特化したプラットフォームを採用する必要があります。 ビッグデータを詳細に監視して、主要なメンバーが有益な情報にアクセスできるようにすることが、データ戦略の成否を左右します。

3. 1つのビジネスの問題から始める

ビッグデータには多くの潜在能力があります。 一度に1つのビジネス課題を特定して取り組み、1つのソリューションから順に拡張していくことで、ビッグデータテクノロジーの適用が定着し、現実的なものになります。 基本的なユースケースを容易に積み重ねて、時間とともに拡張することができます。

金融業界向けのビッグデータソリューション

ビッグ[1] [2] データは金融企業にとって第二の通貨になりつつあるため、企業はデータを収益化するための適切なツールを必要としています。 大企業がビッグデータソリューションの完全な採用に向かって進み続けることで生まれる新たなテクノロジーにより、中小企業と大企業の両方に革新を起こす機会と高い競争優位性をもたらす、費用効果の高いソリューションが実現します。

Talendのエンドツーエンドのクラウドベースプラットフォームは、データプレパレーション、企業向けデータ統合品質管理ガバナンスによって金融データからの知見獲得を促進します。

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