金融サービスにおけるデータ活用
4 つの課題
データ管理とガバナンス
データの俊敏性とモデルの再現性の欠如は、金融サービス特有の規制要件を満たすことを困難にしています。
顧客に関する深い知見
データのサイロ化が、顧客行動やクロスセルの機会、大規模なハイパーパーソナライズのための知見の取得を阻害しています。
リアルタ イムな意思決定
ベンダーロックインや分断されたツールがリアルタイム分析を困難にし、金融に関するスマートな意思決定の促進や民主化を妨げています。
サードパーティデータの利用
従来のテクノロジーでは、急増する非構造化データやオルタナティブデータから金融や顧客に関する知見を得ることができません。また、コラボレーションを促進するオープンなデータ共有機能は提供されません。
金融サービス向けレイクハウス
データと AI の統合プラットフォーム
あらゆるデータと分析のワークロードを統合する単一プラットフォームが、現代の金融サービス機関を変革するイノベーションを促進します。
パートナーソリューション
世界の大手ソリューションプロバイダが、金融サービス機関向けレイクハウスを構築しています。予め構築されたソリューションを提供し、データドリブンな変革を加速させます。
ビジネス成果を加速するツール
Databricks とパートナーの連携による金融サービス機関向けソリューションアクセラレータが、ESG 投資や不正防止などのさまざまなユースケースに対応し、迅速な導入を可能にします。
コラボレーション
Databricks のデータエコシステムは、S&P グローバル、インターコ ンチネンタル取引所（ICE）、FactSet、Nasdaq と連携し、セキュアでオープンなデータ共有を可能にすると同時に、持続可能な価値創造のためのイノベーションを促進します。
金融サービスを変革するレイクハウス
「Databricks のレイクハウスは、Nasdaq のデータと AI のビジョンを支えています。膨大な量の複雑な金融・オルタナティブデータを処理し、お客様向けにデータや分析結果 を提供しています。Databricksは、データの供給と消費のモダナイズにおける中核的な役割を担っています。分析ワークスペースにデータをシームレスに供給できるため、お客様は、データを移動させることなく、ミッションクリティカルなテラバイト規模のデータを迅速に分析・統合できます。」
金融サービス向けレイクハウスを選ぶ理由
データと AI のオープンでコラボレーション可能な統合プラットフォームが、リスクを最小限に抑えて優れた顧客体験の提供とイノベーションの加速を支援します。
リスク管理とコンプライアンスに対するガバナンス
データの取得、処理、送信をセキュアに効率化し、優れたデータガバナンスを実践することで、複雑な規制当局への報告、リスク管理、コンプライアンスをシンプルにします。
商品・サービスのパーソナライズ
市場やオルタナティブデータなどのさまざまなデータの統合により、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスが実現し、クロスセルの機会創出、顧客満足度の向上、ウォレットシェアの促進が可能になります。
リアルタイムな知見による的確な意思決定
あらゆるデータソースを大規模かつ迅速に取り込み、より適切な投資の意思決定ができます。新たな不正パターンを迅速に検知し、リアルタイムなリスク管理を可能にします。
オープンなデータ共有とデータの収益化
社内外の膨大なデータを集約し、革新的な金融ソリューションの共有および、新しいデータ製品の収益化を可能にします。プロプライエタリな技術に縛られることなく、主要なクラウドやツールで高度な分析機能を利用できます。
パートナーとソリューション
分析や AI のためのデータのオープンフォーマットおよび標準化を推進します。
大規模なサイバーセキュリティ
Splunk と Databricks で脅威を迅速に検知し、影響を調査してリスクを低減します。
ESG スコア
サステナビリティを定量化し、企業が行動に対する説明責任を果たしているかどうかを評価します。
モデルリスク管理
レイクハウスによるデータと AI の統合で、リスク管理ソリューションのアジャイルな開発を加速
地理空間分析と AI による不正行動の特定
地理空間データを活用し、顧客の特定と取引内容の把握の両面から顧客の購買行動を深く理解できます。
マーチャント分類によるトランザクションエンリッチメント
トランザクションエンリッチメントの自動化により、行動をより深く理解し、高度にパーソナライズされた顧客体験を提供できます。
ルールベース AI モデルによる金融不正の防止
不正防止戦略をモダナイズすることで、運用コストを削減し、顧客の信頼を高めます。
規制当局へのタイムリーで信頼性の高い報告書の作成
金融サービス業界のデータモデルとクラウドの相乗効果により、低い開発オーバーヘッドで高水準のガバナンスが可能になります。
投資データプラットフォームのモダナイズ
金融市場データを最大限に活用し、顧客への商品提供に注力できるようになります。
アンチマネーロンダリング（AML)
あいまい一致や画像解析などの AI ドリブンなユースケースを活用し、マネーロンダリングや金融テロ対策を講じます。
金融サービス向けレイクハウス導入事例
