金融サービス

金融サービスにおけるデータ分析の活用

金融機関では、テクノロジーを活用したデジタル変革(DX)による業務効率化やリスク回避が急務となっています。

金融を意味する「ファイナンス(Finance)」と、技術「テクノロジー(Technology)」を組み合わせた造語であるFintech(フィンテック)は、金融サービスと情報技術を結びつけた革新的な取り組みのことで近年特に注目されている分野のひとつです。金融業務においてインターネット、スマートフォン、AI(人工知能)などの最新技術を駆使することで新たなサービスやイノベーションを生み出し、グローバルにおける競争力強化と金融全体のイノベーションを推進します。

日本におけるFintechの流れに先駆けて、世界有数の多くのグローバル銀行、クレジットユニオン、住宅金融、生命保険、損害保険企業などのあらゆる金融業界と30年来の取引を続けてきたAltairは、リスクの低減、規制の監視、新たなカスタマーエンゲージメントチャネルの開拓、業務に関する知見の獲得などをデータ分析によって実現してきました。Altairのデータアナリティクスプラットフォームは、操作が簡単で、コーディングなしでデータを変形でき、機械学習、リアルタイム可視化、ストリーム処理の機能を備えています。経営層も、金融アナリストも、データサイエンティストも、管理の行き届いた信頼できる正確なデータから、知見を獲得、共有することができます。

マイナビニュース「金融機関がいま対処すべき不正利用のリスク管理 効果的な機械学習・可視化ソリューションとは」
突合

突合

自動ワークフローの活用により、各部門の手作業を最小限に抑え、銀行における突合作業を自動化することができます。何千ものレポートやスプレッドシートの統合、レポート形式の標準化、予測精度の向上が可能です。RPA(ロボティックプロセスオートメーション)とシームレスに統合されているため、バックオフィス業務を効率化し、コスト削減に寄与することができます。

融資のライフサイクル

融資のライフサイクル

融資のライフサイクルの合理化とリスクの低減を実現します。Altairは、顧客オンボーディング、組成のためのスコアカード、融資のポートフォリオ構築、融資処理、回収の最適化、限度額の変更など数多くの分野で実績があり、それらすべてに対応できる分析プラットフォームを、世界各地の多数の銀行やクレジットユニオンに提供しています。

電子取引

電子取引

Altairのソリューションで市況や取引アクティビティを分析することにより、的確なタイミングで賢明な取引を執行できるようになります。スプーフィング(見せ玉)、クォートスタッフィング、馴合取引などの不正行為が疑われるケースを洗い出したり、背負っているリスクに基づいてトレーダーにスコアを付け、現在と過去のパフォーマンスを比較したりすることも可能です。リアルタイムおよびヒストリカルなデータを分析し、すべての取引活動の可視化と不正行為の防止を実現しましょう。


不正行為の検知

不正行為の検知

顧客やサードパーティーのシステムからPDFやテキスト形式で提供されたデータを処理せずにいると、二重支払い、現金流用、請求書不正といった業務上の不正行為による混乱を招きかねません。Altairのデータプレパレーションソリューションは、PDFやテキストからのデータの抽出と変換を自動化できるだけでなく、ベンフォードの法則やゲシュタルトテストなどの高度な不正検知手法を適用できます。Altairの予測分析機能を使用すれば、ビジネスルールを簡単に生成および展開し、不正行為が疑われる場合に通知することが可能です。Altairのディープラーニング機能では、入力と出力の間の複雑な関係を非常に効率よくモデリングし、膨大なデータの中から不正パターンを見つけ出すことができます。

Altairのデータ分析ソリューションの試用版を申請

信用貸付の組成

信用貸付の組成

金融サービス企業にとって、リスクを正確にモデリングし、かつ透明性と規制順守を達成することは容易ではありません。なかでも、既存の顧客や新規の申込者に対して限度額を提示する際に、ビジネスのリスクになりうる顧客を特定するのは難しい問題です。Altairのソリューションなら、リスクベースの商品の申込者をスコアリングだけでなく、限度額の拡大や融資の認可を行った場合のスコアを予測することができるため、信用貸しの顧客の中で債務不履行に陥るリスクが大きい顧客をより確実に把握するのに役立ちます。こうしたスコアの情報があれば、滞納中の顧客に対する回収のアプローチや担当者の派遣戦略を向上させることができます。

クレジットユニオンおよび銀行向けのソリューションの詳細はこちら

スコアカードを用いてリスクの最小化と収益の拡大を実現する方法とは

金融商品のマーケティング分析

金融商品のマーケティング分析

キャンペーンに対する顧客の反応をどう予測すべきか――マーケティングチームは、しばしばそのことに頭を悩ませます。商品のクロスセルやアップセル、あるいは新規顧客獲得に力点を置いた優れたマーケティングキャンペーンを設計するには、内容のかけ離れた様々な種類のデータセットを活用しなければなりません。マーケティング分析プロジェクトの構築は複雑になりがちですが、Altairのソリューションは、キャンペーンの成功率を予測する機械学習モデルの反復作業を自動化することにより、その構築作業を簡略化します。制御変数と制御不可能変数を変化させて各シナリオを試すことで、チャネルを正しく選択し、目的のオーディエンスに的確なメッセージが届くように、マーケティングキャンペーンの戦略を組み立てることができます。

マーケティング分析のためのソリューション詳細はこちら

電子取引

電子取引

証券、債券、FX、先物、コモディティなどの電子商取引では、決断の遅れは大きな痛手となります。レポートが上がってくるのを丸1日待っていては、収益につながる商機を逃すことになりかねません。あるいは、コンプライアンスを脅かす存在への対応が手遅れになることもあるでしょう。Altairのプラットフォームならトレーダーも、クオンツも、コンプライアンスオフィサーも、コードを一切書くことなく、自分専用のリアルタイム監視・分析システムを構築、導入することができます。高頻度取引(HFT)デスク特有の要件にも対応しており、目まぐるしく変化する市場の状況に瞬時に反応することが可能です。

資本市場向けストリーミング分析の詳細はこちら

関連リソース

金融犯罪防止のためのデータ分析活用ガイド

金融犯罪の手口は無数に存在し、その範囲も保険、政府の補助金、小売店の返品、クレジットカードでの購入、税情報の過少申告や虚偽申告、住宅ローンや消費者ローンの申請など多岐にわたります。 組織全体に目を光らせて不正を検知するには、全チームおよび全部門のデータを分析用のデータに含める必要があります。 不正アナリストの専門知識に加えて機械学習(ML)ベースの予測モデルからの知見があれば、証拠に基づく防止策を強化し、金融犯罪の新たな手法に迅速に対応することが可能になります。

eBook

MasterCardがセルフサービス型データプレパレーションでカスタマーエクスペリエンスを向上

メインフレームに格納されたレポートの取引明細と現金残高の確認を毎週40~80時間かけて手作業で行い、突合用のデータはExcelに手入力していました。Monarchのデータプレパレーション機能を使ってメインフレーム内のレポート上の重要情報を抽出することで、即座に分析を開始できるようになり、突合を短時間で完了できるようになり、顧客や社内の他部署から問い合わせがあった場合に都度分析を行うことも容易になりました。

Customer Stories

ビジネスの成長を支えるデータサイエンスへの手引き

現代の企業はかつてないほどに膨大なデータを抱え、データサイエンスチームはそうしたテラバイトあるいはペタバイト規模のデータの海からインサイトを引き出し、実行可能なアクションへと落とし込むことが求められています。 多様な統計ツールや分析手法を用いてデータサイエンスを実践すれば、意思決定の質の向上、新たなビジネスチャンスの発見、そして確かな量的データに基づく決断といった付随的なメリットも期待できます。最新のデータサイエンスモデルでは、巨大なデータセットから迅速にアウトプットを得ることができるようになりました。しかも、リアルタイムまたはリアルタイムに限りなく近いスピードで、です。モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。 ・なぜ今データサイエンスか ・機械学習  - Altair Knowledge Studioで機械学習を実践する  - 債権回収の傾向スコア  - 信用リスクの軽減  - 不正リスクの軽減 ・Altair Knowledge Studio

Brochures, Datasheets, eBooks, White Papers

ATM不正利用ケースから考える、金融機関における不正リスク管理態勢の強化

IT技術の発展により、金融取引のデジタル化・高度化が進む一方、それらを対象とした金融犯罪も高度化しています。不審なスプーフィング(見せ玉)、クォートスタッフィング、馴合取引などの不正行為が疑われるケースを洗い出すなど、金融機関は常時から、膨大な情報の中から金融犯罪や不正を瞬時に検知し、あらゆるリスクへ対応することが求められています。 また、背負っているリスクに基づいてトレーダーにスコアを付け、現在と過去のパフォーマンスを比較し続けるなど、リアルタイムおよびヒストリカルなデータを分析することも必要です。 Altairのデータ分析ソリューションは、すべての取引活動の可視化と不正行為防止を実現します。本ウェビナーで、ATMにおける不正使用予測検知を例に解説します。 【セミナーの内容】 ・金融機関におけるリスク管理と課題 ・ATMにおける不正使用予測検知事例のご紹介 ・Altair Knowledge Worksのご紹介

Webinars
金融サービス関連のリソース一覧