現在、銀行幹部は違法取引を逃した場合に個人として責任が問われます。厳格な規制に準拠できていない銀行は大きな代償を払うことになる場合があります。米国で 2008 年から 2015 年の間に課せられた制裁措置に伴う罰金は 2,000 億ドルにも上りました。[i] 犯罪を防止し、罰金を避けるために、銀行には次の 3 つの問題点を解決するための厳格な取引審査ソリューションが必要です。

1. 規制が頻繁に変更され、規制機関による精査が厳しいため、コンプライアンスの確保が難しい
2. 審査の綿密さとスピードのバランスを維持すること、特に合法の顧客取引を妨げずに実現することが容易ではない
3. システムが柔軟性に欠ける場合は特に、制裁リストの更新に時間と手間がかかる

4.取引審査の問題に対処する

違法取引を防止し、合法取引への影響を最小限に抑え、警戒リストの目まぐるしい更新に絶えず対応するには、強力な審査ツールが銀行に必要です。

カスタマー エクスペリエンスを損なうことなく罰金を回避できるよう、警戒リストを迅速に比較しつつ、誤検出率を低く抑えなければなりません。審査ソリューションは、取引履歴データと動向分析を組み込むことで、この誤検出率を達成しています。また、効果的な審査を既存のシステムと簡単に統合できるため、現在の IT アーキテクチャに大幅な変更を加えなくても、銀行はソリューションを実装して新しい要件に常に対応し続けることができます。

銀行はこれまでも、金の流れを規制対象者から断つことを求められてきました。Temenos が提供している Screen ソリューションのような審査に特化したソリューションを活用することで、違法取引の捕捉で確実に役割を果たすことができるようになります。Temenos の Screen ソリューションの詳細については、Microsoft AppSource (英語) をご覧ください。

[i] http://www.cnbc.com/2015/10/30/misbehaving-banks-have-now-paid-204b-in-fines.html
[ii] Global Economic Crime Survey, PwC, 2016
[iii] http://www.mas.gov.sg/News-and-Publications/Media-Releases/2016/MAS-directs-BSI-Bank-to-shut-down-in-Singapore.aspx
[iv] https://dealbook.nytimes.com/2014/06/15/bank-account-screening-tool-is-scrutinized-as-excessive/

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保険はデータを解釈してリスクを管理することに基づく業界で、規制や報告の要求を満たすためにコンピューティング パワーを増加させることが常に求められています。 保険会社がクラウドを採用し始めたために、顧客からは次のような的を絞った質問がされています:

• どのようにデータが保護されているのか。
• どのようにデータが使用されているのか。
• どのようにコンプライアンスのニーズに対応できるか。
• どこにデータがあり、誰がデータにアクセスできるのか。
• 顧客データに対する政府機関の要請にどのように対応するのか。

これらは次の 1 つの質問に要約されます: 「あなたを信頼できるのか。」

正しい決定を下すには、これらすべての質問に対する答え、データの確認、ニーズの分析、成功を可能にする信頼できるテクノロジ パートナーの選択が必要になります。

金融規制機関は監査する権利を望み、企業がクラウド運用環境に対してより詳細な制御を行うことを望んでいます。 多くの国では、規制機関はこれらのディスカッションに参加する必要があります。 規制機関が参加しない場合であっても、規制機関によるソリューションの確認時に「不認可」にならないように、事前に「異議なし」であることを確認しておく方が良いでしょう。

クラウド サービス プロバイダーには、サービスをサポートするための適切な施策が実施されている強力なセキュリティ基盤が必要です。そのためには、認証、アクセス、管理、暗号化、監視のためのツールが必要で、安全なソリューションを構築する必要があります。 これらがすべて揃っているなら、安全でシームレスな方法でサード パーティを仮想環境にアクセスできるようにするのは簡単です。

また、クラウド プロバイダーは、データの取扱いと所在場所の透明性、違反発生時における顧客と規制機関へのコミュニケーション、データの使用方法の管理を顧客ができるようにすることなど、ISO 27018 プライバシー基準に含まれる重要な基本原則にも準拠する必要があります。

安全な環境で運用されることによって、ソリューション プロバイダーが、クラウド内またはクラウドとシームレスに実行する、実績のあるより低コストなソリューションを構築できるようになり、ビジネス、顧客、収益により多くの価値をもたらすことができるようになります。 このために求められるサポート体制や信頼は、構想から納品、さらにその先に至るまで、同じツールとテクノロジを使用して、業務規模のソリューションを連携させて構築することによってのみ実現することができます。

詳しくはマイクロソフトの『Perspectives on Insurance Risk Modelling』をダウンロードしてください

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リスクの予測が何より重要な業界について言うと、多くの保険プロバイダーは自分たちが今日直面している最大の脅威の 1 つを認識できていません。それは自社の既存のシステムです。 クラウドにより、より強力で、安全で、効率の良いリスク モデリングの機会が得られますが、保険会社は依然として取り組むことに消極的です。 保険プロバイダーは新しいトレンドの採用に関していえばより保守的になる傾向がありますので、そのことは理解できます。

しかし、クラウドは単なる流行語ではありません。 クラウドは保険業界を破壊しており、猛烈なスピードで革新を後押ししています。 世界中がクラウドに移行しており、早期に採用しない保険会社は手遅れになる危険があります。 それらの会社では、限界のあるモデリング機能、費用のかかるオンプレミスのインフラの拡大、セキュリティ侵害に対する脆弱性の増加という結果を招く恐れがあります。

コンピューティング容量が限られると、モデリングの可能性が限られてしまいます

正確なリスクのモデリングには、スピードと容量は不可欠です。 保険会社は、モデルを高速に実行してより多くのシナリオに対応するのに必要なコンピューティング パワーを提供するソリューションを常に追求しています。 ただし、ほとんどの保険会社では現在必要なリソースが不足しています。 2014 年の調査では、3 分の 2 の保険会社が依然として保険数理モデルを個々の PC とデスクトップ アプリで実行していることがわかりました。 これらのツールでは、高度なリスク モデリングに必要な処理能力が不足します。

かつてない量のデータが保険会社で利用できるようになり始めていますが、そのデータをインサイトに変換する容量がなく、無駄になっています。 低容量のプロセッサでは、細かく散らばった顧客のインサイトを含む生データ ストリームの負荷を処理できません。 代わりに、保険会社は扱いにくい人口統計学や一般論に頼ることになり、分析能力が限られているために、リスク モデリングの正確さが低下します。 その結果これらの会社は、もっとハイテクに精通していて正確な価格設定ができる競合他社に負けてしまっています。

リスク アセスメントにおけるより優れた正確性は、単なる追加の優位性ではなく、保険会社にますます必要なものとなっています。 ソルベンシー II、ドッド フランク法、国際財務報告基準 (IFRS) などの新しい規格では、保険会社がより複雑なモデルをより頻繁に実行することが求められています。 遵守する必要のある多くの異なる規制に対応しなければならないグローバルな保険プロバイダーにとって、これには特に困難が伴います。 ほとんどの保険会社では、現在のインフラでこれらの要求を満たすことができず、既存のインフラを拡張するには多くの費用と時間がかかります。

保険業界で利用できる顧客に特化したデータの量と種類が増加するにしたがって、コンピューティング容量もそれに応じて増加させる必要があります。 クラウド テクノロジは、従来のシステムに対する強力な置き換えとなります。 データ入力に対する膨大な容量によって、保険会社は、分析を迅速かつ同時に実行するのに必要な規模と演算性能が得られます。 データを分析してインテリジェンスを増し加える機械学習テクノロジと組み合わせて、保険会社はリスク、顧客離れ、不正行為をより正確に診断できます。

オンプレミスのインフラの拡張には法外な費用がかかります

規制を満たし、市場での競争に勝ち抜くのに十分なコンピューティング容量に拡張するには、オンプレミスのテクノロジに固執する保険会社は、すぐに時代遅れになる可能性のあるインフラの拡張に数百万ドル規模の投資をする必要が生じます。 さらに、コンピューティングのニーズは変動します。保険会社では通常 2000 コアが使用されますが、四半期または年間のリスク モデルには 5,000 ～ 10,000 コアが必要です。 柔軟性を欠いたオンプレミスのモデルを使用すると、会社は未使用の容量がある状態を許容するか、予期せぬ需要の急激な増加に対応できなくなるかのいずれかになります。

保険会社には、柔軟性がありコスト効率が高いソリューションが必要です。 クラウド コンピューティングを使用すると、会社は膨大なコンピューティング能力を必要に応じて使用できるようになります。 消費モデルの価格設定がされている SaaS ソリューションでは柔軟な利用が可能となり、総所有コストが大幅に低下します。 インフラをクラウドに移行するだけで、IT コストの大幅な削減が期待できます。

従来のシステムは、攻撃に対してより脆弱です

保険会社が、クラウドで作業するリスクについて懸念するのは当然です。 しかしほとんどの場合、保険会社は、クラウド プロバイダーが自社のデータ センターよりも厳格なセキュリティ基準および要件を適用していることを理解します。 マイクロソフトのようなテクノロジ プロバイダーが企業のクラウド サービスを保護し、幅広い国際的な規格に準拠するために開発した、テクノロジ保護機能や運用プロセスを再現できる単独の組織はごくわずかしかありません。

MetLife

先進的な保険会社は従来のテクノロジにリスクが存在することを認めており、企業の優位性を維持するための手段を講じています。 MetLife は、早期にクラウドを導入した企業の 1 つです。 MetLife は世界最大級の生命保険会社で、約 50 か国で 1 億の顧客にサービスを提供しています。 MetLife は MetLife Integrated Actuarial Modeling Environment (MIAME) と呼ばれる処理環境を構築しました。これは Microsoft HPC Pack、Windows Server、Microsoft Analytics Platform System、Microsoft SQL Server 上でのエンドツーエンドのハイ パフォーマンス コンピューティング グリッドベース ソリューションです。 コストを削減しつつ、コンピューティング容量、スピード、パフォーマンスを増加するために、MetLife は MIAME に必要なハイ パフォーマンス コンピューティングとデータ処理の負荷のかかる部分の一部を Microsoft Azure のクラウド プラットフォームに移しました。 これにより、MetLife はデータ処理機能の柔軟性と拡張性を最大限に活用して、より高速で正確な保険数理計算を実現しながら、インフラ費用を大幅にコストを削減することができ、結果として顧客と会社にとってさらなる価値がもたらされました。

MetLife には既存のツールとプロセスとうまく統合できるプラットフォームが必要とされていたため、Microsoft Azure のクラウド コンピューティング プラットフォームが第 1 候補となりました。 MetLife が毎月実行する必要のある膨大で複雑な財務計算を処理するために Azure 活用することによって、いくつかの目標を達成できます。 ピーク時には、MIAME は指数関数的に拡張してビジネスと規制のニーズを満たすことができ、より早く結果が得られるようになります。 独自の計算インフラを構築し続けるのではなく Microsoft クラウドを使用することで、MetLife は、レポートのタイムフレームに間に合わせるために必要とされたかもしれないインフラ コストを 45 ～ 55 パーセント削減することを期待しています。 これにより、毎年コストを削減しています。

マイクロソフトのクラウドによるコンピューティング リスクの排除

MetLife のような会社がクラウド コンピューティングを採用して得た大幅なコスト削減と精度の可能性を考えると、テクノロジは保険会社の選択肢というよりもますます要件になりつつあります。 業界をリードするパブリック クラウド プラットフォームである Microsoft Azure は、優れたリスク モデリング能力を提供します。 Azure は、定期的な保守点検を必要とする従来のシステムおよび旧式の ISV アプリケーションの限界を取り除くクラウド ベースの環境と組み合わせた強力な分析機能を提供します。 Azure は比類のないスケーラビリティ、柔軟性のある消費モデル価格設定、ハイブリッドとクラウド環境の両方の可用性を提供し、顧客はデータの管理権限を維持しながらも、技術要件に関する負担をマイクロソフトに任せることができるようになります。 Willis Towers Watson、Milliman、FIS、GGY などのソリューション プロバイダーとのパートナーシップは増加しており、これは、Azure が保険業界に提供できるサービスの幅広さを示しています。

マイクロソフトは、金融サービス業界に要求されるセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、透明性を伴うプラットフォームを構築するために、多額の投資を行いました。 企業が Azure を使用する際には、マイクロソフトの比類のないスケールと世界中に適合するオンライン サービスを実行している経験を活用できます。 Azure は、FISC、IRS 1075、PCI DSS レベル 1 など、国際および業界固有の幅広い規格に適合しています。詳細については、Microsoft Azure Trust Center をご覧ください。ここでは、お客様が規制に関する独自の評価を行うことができるよう、マイクロソフトのクラウド サービスのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスに関する詳細な情報を提供しています。

クラウドを採用することに消極的な保険会社は、リスク モデリング機能に関して遅れをとることになり、規制基準への対応に苦労し、セキュリティの脅威に対して脆弱になってしまいます。 古い IT を使用し続けるリスクを背負うよりも、クラウドと機械学習の機会を活用することをお勧めします。 Azure のクラウド コンピューティングと機械学習によって、保険会社に提供される事柄の詳細については www.microsoft.com/insurance をご覧ください。

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何世紀もの間、データは保険業界の重要な部分となってきましたが、ビッグ データの出現は世界中の保険会社にかつてない課題をもたらしました。 今日、さまざまな規模の保険会社が、異種のソースから大量のデータを迅速かつ優れたコスト効率で取り込み、処理し、分析し、データに基づいて行動する必要があります。 既存の分析ツールでは、新しいビッグ データのワークロードに対する必要な機能や俊敏性が提供できないため、フル マネージドのビッグ データおよびアドバンスド アナリティクスのスイートである Cortana Intelligence Suite が、新しいデータ、分析、インテリジェンスの必要を満たす実現手段であることが保険会社に知られ始めています。

たとえば、北欧地域で 3 百万の顧客を持つ主要な損害保険会社である If P&C Insurance は、Cortana Intelligence Suite のアドバンスド アナリティクス機能を使用すればデータの価値を迅速かつ優れたコスト効率で発見できることに気づきました。 If P&C はマイクロソフトと連携し、Azure Machine Learning (ML) を中心とする Cortana Intelligence Suite のパイロット プロジェクトを実施しました。 主な目的は、If P&C のオンプレミスの既存のデータ分析プラットフォームの置き換えとして、Cortana Intelligence Suite が予測モデルの異なる側面をどれほど上手に処理できるかを評価することでした。 パイロットの成功は、この会社の既存の SAS プラットフォームを Cortana Intelligence Suite ベースのソリューションに置き換えることにつながりました。

パイロットでは 3 つの使用用途が評価されました。更新日前後の 40 日の期間に顧客がポリシーをキャンセルするかどうかを予測するのに解約モデルが使用され、同時にアップセル モデルにより特定の顧客への潜在的なアップセルのコミュニケーションが成功する確率が予測されました。 年齢、ポリシーの期間、製品構成、支払いソリューション、世帯データ、電話と web の連絡窓口などが、これらの 2 つのモデルに使用されました。 3 番目のケースはメールの Text Analytics プロジェクトで、顧客離れのリスクの増加を示す可能性のあるネガティブな感情が含まれるメッセージを識別するなど、受信メールを分類するのに役立ちます。

このソリューションは、評価されたすべての使用用途において If P&C の期待に沿う、または上回るものとなりました。 Cortana Intelligence Suite のコンポーネントは連携するように設計されているため、Azure ML web サービスを使用して、予測分析の出力を迅速にエンドツー エンドのデータ パイプラインに統合できました。 また、このソリューションによってユーザーの生産性が向上し、データ サイエンティストとエンジニアをもっと短期間で立ち上げることが可能になりました。 さらに、If P&C では Cortana Intelligence Suite を使用して大幅なコスト削減が実現できると見積もられています。 Azure ML に加え、この会社では Azure Data Factory、Azure Data Lake、Azure SQL Data Warehouse、Azure HDInsight を採用し、これらを Microsoft Dynamics CRM と統合しています。

Cortana Intelligence Suite を活用することで、保険会社は迅速かつ優れたコスト効率でデータの価値を発見し、焦点が絞られたインサイトに満ちた情報をサポートする意味のある視覚化を提供して、保険計理士がリスクをすばやく特定して対応できるようにします。 たとえば、財務モデリングを使用して、顧客の収益性、顧客の解約、違反行為の可能性などの分野にフォーカスした、リスクについての鮮やかな最新情報の表示を作成できます。

Cortana Intelligence Suite のアドバンスド アナリティクス機能を使用すると、リッチな視覚化を組み合わせた顧客ベースの絶え間ない分析ができるようになり、リスクに関係するあらゆる分野で保険会社に価値を提供できます。 Milliman はこの分野をリードしており、従来の表形式のビューよりもはるかに視覚的で意味ある方法で保険計理士にデータを提供する Power BI ソリューションを使用しています。

保険ビジネスで生成するデータ量が増加するにつれて、リスク管理には増加するデータのモデリングが引き続き必要とされます。 Cortana Intelligence Suite を使用すると、保険会社はモデルから取得するデータ セットを拡張し、そのデータからさらにインサイトが得られ、より良い判断ができるようになり、データからビジネス価値を生み出せるようになります。

詳しくはマイクロソフトの『Perspectives on Insurance Risk Modelling』をダウンロードしてください

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