金融サービスにおける不正行為検出の ためのビッグデータ

ソリューション概要
金融サービスにおける不正行為検出の
ためのビッグデータ管理
リスク管理を変革し、サービスの安全性と収益性
の向上を実現
Informatica Big Data
Management は、業務上
の価値の迅速な創出に不
可欠なビッグデータの統
合、管理、保護を可能に
するデータ管理のゴール
ドスタンダードとなるソ
リューションです。
「保険のビジネスでは、
関係者に提供する経営情
報の品質が非常に重要で
す。常にビジネスサイク
ルのどこにいるかを正確
に把握しなければなら
ず、そのためにはタイム
リーで正確なデータ統合
が必要なのです」
– Chubb Insurance Company of
Europe社情報技術、ヨーロッ
パ統括副社長、ピーター・
トーマス（Peter Thomas）氏
銀行や保険会社などの金融サービス機関にとって、不正取引や不正請求などはよく知って
いる脅威ですが、インターネットやモバイルデバイスのようなデジタルチャネルを通じて
事業を拡大する場合、これまでとは異なる高度な攻撃への対処が必要になります。また、
マネーロンダリングやその他の疑わしい行為を監視することが規制当局から義務付けられ
ているため、タイムリーに不正を検出できる信頼性の高い機能を確立することが必須と
なっています。
デジタルチャネルを通じた金融取引の増加に応じて、銀行や保険会社はビッグデータを
活用してサービス提供の安全性と収益性を高める新たな方法を模索しています。取引の
Webログやクリックストリームデータは、不正行為の可能性を探る上で他にはないデー
タソースとなります。センサーから収集するマシンデータは、物理イベントでの異常な活
動の監視と分析を可能にします。
金融サービス分野での不正行為検出の取り組みが成功するかどうかは、より多くのデータ
の先回り的な保存と分析の両方を実現できるかどうかに左右されます。銀行業務では、口
座の偽装やなりすましを示す異常な動きをリアルタイムで監視しなければなりません。ま
た、保険請求データも不正請求がないかを請求行レベルで分析する必要があります。
金融機関には、Apache Hadoopのような新しいプラットフォームを使ってリスク対応と
収益向上の両方にアナリティクスを活用するチャンスがあります。異常な動きや不正行為
を効果的に特定できれば、コンプライアンスや収益のリスク対応に加えて、競争が激化し
ている市場でのブランドイメージの向上も可能になります。つまり、適切なビッグデータ
管理は、不正行為への対策だけでなく、強固なセキュリティと広範なサービスを求める顧
客の獲得にもつながるのです。
課題
銀行や保険会社のデータアナリストにとって、絶え間なく増えるデータの量とタイプ、加速
するスピードは、分析を行う上での障害となっています。業界の統合が進み、サイロ化した
データが増えているため、データアナリストは、社内のあちこちに分散され、内容も重複し
整合性と正確性に欠ける不完全なデータを手作業で検索し照合する手間に多くの時間を費や
しています。データアナリストが必要なデータをタイムリーに入手してお互いに共有できな
ければ、レポートが不完全になったり、予測の信頼性が低下したりする危険性があります。
その結果、不正行為の検出やリスク管理の能力が損なわれることになります。
従来のソリューションは、一般に高コストで時間のかかる手作業のプロセスを必要とする
ものか、連携のない断片化したポイントソリューションを統合したものです。いずれの場
合も、データアナリストが役立つデータを手にするまでには数週間もの時間を要します。
ビッグデータ管理に体系的なアプローチを採用することで、より多くのデータアナリスト
が、リスクを高めることなく、より多くのデータからより多くの業務上の価値をすばやく
繰り返し引き出せるようになります。
主なメリット
あらゆるデータを検出し、重要な関係を探索
インフォマティカにつ
いて
インフォマティカは、あらゆるモ
ノを動かすデータの未来を変革す
るイノベーションに取り組む先進
的な独立系ソフトウェアプロバイ
ダーです。インフォマティカのソ
リューションによって世界中の企
業が情報価値を高めることに成功
し、ビジネスの最重要ニーズを満
たしています。現在、5,800社を
超える企業がインフォマティカを
利用して、オンプレミスやクラウ
ドのほか、ソーシャルネットワー
クを含むインターネット上の情報
資産から最大限の価値を引き出す
ことに成功しています。
インフォマティカのBig Data Managementによって、データアナリストは、不正と
リスクについてより正確でターゲットを絞ったアナリティクス用に、重要なあらゆ
るデータを検出して関係を探索することができます。インフォマティカの機械学習
ベースのデータディスカバリによって、金融サービスのデータアナリストは、手作
業では統合と照合が難しく時間を要する、新しいデータと関係を検出することが可
能になります。Big Data Managementでビッグデータの照合と関連付けをリアルタ
イムで行うことで、ビジネスに不可欠なすべてのデータのマスター化と関係探索を
短時間で完了できます。
必要なデータを迅速に準備して共有
データアナリストは、不正とリスクを検出する卓越したアナリティクスのために必
要なデータを短時間で準備し、共有することが可能になります。高速で繰り返し実
行可能なデータ処理により、データを任意のタイミングで取り込み、任意の場所に
提供できるため、業務上の価値の迅速な創出に必要なデータを意思決定者が活用で
きます。
インフォマティカのマルチペルソナインターフェイスとルールビルダーは、データ
アナリスト、データスチュワード（データ管理／案内人）、業務担当者の効果的な
コラボレーションを可能にします。これにより、ビッグデータを信頼できるインサ
イトにすばやく変えることができます。インフォマティカが提供するセルフサービ
ス型のデータ準備機能は、あらかじめ組み込まれたデータリネージ、全社規模での
データ資産ディスカバリ、スマートなデータセット提案、クラウドソースのデータ
資産のタグ付けと共有によって、より多くの信頼できるインサイトへの迅速なアク
セスを可能にし、 最適なユーザーが最適なデータを最適なタイミングで手にするこ
とが可能になります。
リスクを高めることなく、より多くのデータからより多くの信頼で
きるインサイトを獲得
インフォマティカのアーキテクチャにはセキュリティとガバナンスの機能があらか
じめ組み込まれているので、データアナリストは、リスクを高めることなく、より
多くのデータからより多くの信頼できるインサイトを手にすることができます。そ
の結果、データアナリストは組織全体のリスクに関する信頼できる 360度ビューを
利用して、提供するサービスの安全性と収益性を高めることができます。
市場をリードするインフォマティカのプラットフォーム、豊富な実績に裏打ちされ
た方法論、強力なパートナーエコシステムによって、金融サービスや保険のデー
タアナリストは、ビッグデータにすばやく繰り返しアクセスし、リスクを高めるこ
となく、これらのデータを業務上の価値に変えることができます。今日から、金融
サービスデータ管理戦略の一部としてBig Data Managementを統合し、チャネルを
問わずグレートデータ（高品質なビッグデータ）主導の卓越したカスタマーエクス
ペリエンスを提供するとともに、マネーロンダリングなどの不正行為に関わるリス
クの排除を実現してください。
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