金融サービス

金融サービス

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。

データプレパレーション

Gartner Peer Insights「Voice of the Customer」

Altairが、2020年ガートナー社のデータプレパレーションツール分野において、Customers' Choiceに選ばれた理由

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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。

「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」

マイナビニュース
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。

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

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

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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

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

金融業界に関するウェビナーや資料

FITウェビナー「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る!米金融機関の業務効率化事例」

2021年7月21日開催のニッキン主催「FITウェビナー」にて、「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る!米金融機関の業務効率化事例」をテーマに講演させていただきました。 https://fit.nikkin.co.jp/event/detail/fweb210721_02 新型コロナワクチンの普及により経済再開が急速に進む米国では、人手不足が喫緊の課題となっています。 DX先進国である北米の金融機関では、データとAIを活用して業務効率化を徹底的に進め、この危機を乗り越えようとしています。 本セミナーでは、米国金融機関の業務自動化事例を2つご紹介します。 -------------------------- ①消込業務や照合、報告書作成業務は属人化しやすく、多くの工数が割かれています。PDFや取引明細形式など異なるシステムからのデータ集計作業を自動化し、人的ミスや作業時間を削減、担当者の負担を軽減した事例をデモを交えてご紹介します。 ②新しい手口が続発し、多くの人件費が費やされている不正検知においても、ルールベースと機械学習を組み合わせ、ハイブリッド型の不正取引リアルタイム監視システムとして自動化が可能です。さらに、不正データが少ない環境でも精度の高い不正予測モデルを開発する手法も併せてご紹介します。 --------------------------

Webinars

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

FinTech(フィンテック)による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及など、金融業界をめぐる環境はここ数年で激変しています。新サービスの利便性を高めるため、セキュリティの肝となる本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織は、金融機関を主要ターゲットとしてサイバー攻撃を加速させています。昨今はITの技術的発展により脅威の手法が高度化し、新たな手口の犯罪が増えているのも特長です。 この状況において、金融機関はリスク管理をどのように考え、具体的にどういった対策を取るべきでしょうか。 編集:マイナビニュース

Brochures

AMLコンファレンス2021「キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ~機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング~」

2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。 IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。

Webinars

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。 不正を防ぐためのテクノロジーとビジネスプロセスには、柔軟な設計と不正防止に関わる担当者全員が理解できるシンプルさが求められるほか、新しい手口が登場するたびに一から作り直すことなく対応できる機敏さも欠かせません。 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。 本ガイドブックでは、機械学習(ML)とデータ可視化が、リスク評価に基づく意思決定を迅速に下す際の情報の質を高め、損失を減らすことに役立つ理由を解説します。 <目次> ・不正を検知する ・ビジネスルールの概要と不正検知における重要性 ・不正検知にディープラーニングを応用する ・高頻度取引(HFT)を用いた不正行為の検知にストリーミング分析を応用する ・Altair のソリューション

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