金融サービス全体のデータガバナンスとリスク管理に対する新型コロナウィルスの影響

金融市場全体での信用、市場、流動性、運用のリスク管理や監視は、進行中の地政学的緊張、国際貿易戦争、そして時折発生するハリケーンや地震など、非常に困難です。現在のパンデミック（感染爆発）により、チーフリスクオフィサーとそのチームは、リスクの管理と監視に使用されている古い前提条件やモデルを再調整するように迫られています。クラウドコンピューティング、機械学習（ML）対応の予測モデリングソリューション、人工知能（AI）主導のビジネスプロセス自動化ソリューションの革新は、企業が新たなリスクを管理する方法を再構築するのに役立ちます。

同時に、これらのイノベーションと豊富なデータは、新しいビジネスチャンスが出現したときにそれを理解して把握する機会を提供します。以下にその例を挙げいと思います：

  • 生命保険会社は、疾病予防管理センターからリアルタイムの入院、感染、死亡に関連するデータを取得して、従来の人口統計および請求データを分析することができます。これにより、保険金受取人からの生命保険金請求の財務的影響を予測する方法を改善すると同時に、それらの受取人に新しいサービスを提供することで新規顧客化を望めます。 
  • 銀行は、従来のトランザクションデータとアカウントデータを使用して、通話とWebログからの大量の非構造化データをクラウドデータレイクに統合できます。これにより、AIを利用したアナリティクスアプリケーションは、不正行為に対抗することができようになります。また、チームは、これらのアプリケーションからの洞察を活用して、次善のオファーやアクションを予測し、トップ顧客に最高の顧客エクスペリエンスを提供することも可能となります。

しかしこれらの成功は、最高データ責任者と最高情報責任者にかかっています。運用は、主に以下の4つの領域に注力する必要があります：

これらを達成するには何が必要とされると思いますか？　どのような落とし穴を避けるべきでしょうか？　このトピックの詳細については、「Operationalizing Data Governance for Enterprise Risk Management in Financial Services（金融サービスにおけるエンタープライズリスク管理のためのデータガバナンスの運用）」に関する電子書籍をご覧ください。

本ブログは7月17日のPeter KuによるCOVID-19’s Impact on Data Governance and Risk Management Across Financial Servicesの翻訳です。


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