変化の激しい現在、金融機関はかつてないサイバーリスク、絶えず進化する規制、そして責任ある形でのイノベーションの圧力に直面しています。最近の調査では次のような結果が示されています。
銀行のリスクリーダーの 63% が、最大の懸念としてサイバーリスクを挙げている
銀行の 94%超 が、過去18か月で小切手詐欺を経験
61% がデジタル決済の不正に直面し、より迅速かつ高度な防御が求められている
先進的な機関は、統合データインテリジェンス、強固なセキュリティコントロール、エンドツーエンドのコンプライアンス管理を実現するために Databricks を採用しています。
Databricks Data Intelligence Platform は、銀行・金融機関に次の能力を提供します。
セキュリティ強化：リアルタイム脅威検知、自動化、調査、スレットハンティング、検知エンジニアリング、サイバーセキュリティ向け AI エージェント。セキュリティ・レイクハウスにより、エンドポイント、アイデンティティ、アクセス、クラウドワークロード、ネットワーク、暗号化、シークレット管理まで可視化。
コンプライアンスの簡素化：NIST、ISO、GDPR、PCI DSS、FINRA、AML、Basel III/IV、DORA などへの対応を支える組み込みコントロール。監査ログとデータリネージにより説明責任を自動化。
オペレーション最適化：Unity Catalog による集中ガバナンス、災害復旧と事業継続計画（BCP）、既存ワークフローとのシームレス連携。
自信を持って革新：目的別に設計された AI/ML フレームワーク（DASF/DAGF）、モジュラー型ガバナンス、広範なパートナーエコシステム。
Databricks の実力をご覧ください：
ベンダーのデューディリジェンス審査が 66% 高速化
顧客苦情の分類で 精度94%・カバレッジ100%
取締役会主導の AI ガバナンスと国際標準への整合
MITRE、NIST、ISO、OWASP、HITRUST などのフレームワークにマッピングされたリスク管理
2025年の Data + AI Summit で、Databricks はデータと AI で金融サービスの変革を加速する数々のイノベーションを発表しました。
MLflow 3.0：信頼できる AI のためのエンドツーエンドなモデルガバナンス
モザイクAIエージェントブリック: 自動コンプライアンスチェックと不正検知
Unity Catalog & Apache Iceberg™：統合データガバナンスで監査を簡素化
Lakebridge移行：レガシー DWH からの AI ドリブンな移行経路
なぜ重要か： レガシーなデータシステムは遅く・高コストで・スケールしにくく、イノベーションの足かせになります。Lakebridge はモダンで AI 対応のプラットフォームへの移行を効率化し、リスクとコストを削減。中断なく深いインサイトにアクセスし、成長を後押しします。
サーバーレスセキュリティアップグレード：マルチキー保護、Private Link、エグレス制御
複雑な金融規制への実践的な対応ガイド
業界標準に裏打ちされた、データ保護・AI導入・リスク低減の実行可能なプレイブック
不正防止・ガバナンス・監査可能性のベストプラクティス
セキュリティ／AI／データガバナンスに関する最新のプラットフォーム革新をこの一冊に集約
リスク部門のリーダー、コンプライアンス担当、ITアーキテクト、経営層のいずれであっても、規制対応の“チェック作業”を超えて、真のレジリエンスと責任あるイノベーションへ踏み出 すための示唆が得られます。
Q. 2025年、銀行が直面しているセキュリティ／コンプライアンス課題は？
A. サイバー攻撃、高度化する不正、複雑化する規制、そして新たなAIガバナンス要件が主要リスクです。
Q. Databricks は規制遵守をどのように効率化しますか？
A. 自動化されたコントロール、監査ログ、リネージ追跡、国際標準にマッピングされたモジュラー型フレームワークにより、手作業とエラーを削減します。
Q. 金融機関はセキュアなままAIでイノベーションできますか？
A. はい。Databricks は、セキュリティ・ガバナンス・MLOpsのための専用ツールを提供し、責任ある・コンプライアンス順守のAI活用を実現します。
Databricksを活用した未来のセキュリティに関する電子書籍をダウンロードしてください。戦略的な視点、運用上のベストプラクティス、レジリエントでコンプライアンスを満たし、データ駆動型の組織を構築するための実行可能な設計図を解放します。
Databricksでリスクを機会に変えてみませんか。ここでは、データインテリジェンスが金融のレジリエンスに出会います。
