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リスク・テクノロジーの発展

金融機関におけるテクノロジーの役割についてのアクセンチュアの調査。7つのテクノロジー分野に焦点を当て、リスク管理ツールおよびテクノロジー自体が生み出すリスクの双方からの視点で分析。

金融機関におけるテクノロジーのリスク

金融機関とテクノロジーは複雑に絡み合っています。競争優位を維持するためには、革新の最先端をいかねばなりませんがIT投資が予想し得ない結果を引き起こすこともあり、その恩恵を受けるには幾つもの壁を乗り越える必要があります。アーキテクチャが非効率化したり複雑になりすぎると、企業は狙った効果を得ることができなくなります。現在、IT投資が行われる主な理由は、規制要件という外部圧力であるため、将来的な競争優位の構築につながる新しいテクノロジーに裁量的に投資するための資金が大幅に少なくなっています。

金融機関がインフラを開発する際には、テクノロジー革新が成功した場合の利益とそれに関わるリスクのバランスを慎重に管理しなければなりません。テクノロジーに関しては、完全なまたはリスクの全く無いソリューションというものは存在しません。どのようなテクノロジーにも相応の課題が伴います。テクノロジーの発展は、生物学における発展と同様に予測できません。

7つのテクノロジー分野
本紙では、アクセンチュアとチャーティスによる分析に基づき、金融機関におけるテクノロジーの役割を、リスク管理ツールとしての観点およびテクノロジー自体が生み出すリスクの観点の両方から考察します。この検討は以下の7つの具体的なテクノロジー分野に焦点を当てて行います。これらは、エンタープライズ・リスク・マネジメント(ERM)に及ぼす現在または将来の潜在的な影響が大きい分野としてアクセンチュアとチャーティスが共同で特定したものです。

  1. タブレットによるコンピュータ処理、モバイル通信、携帯端末などのモバイルテクノロジー

  2. インターネットを介した仮想サーバの使用などのクラウドコンピューティング(例:SaaS)

  3. ソーシャルメディア(例:ソーシャルメディアデータ、分析ツール)

  4. 人工知能(例:自然言語処理、ニューラルネットワーク、機械学習)

  5. ビッグデータ(極めて多種多様で大量なデータを高速処理するための先進的分析ツールおよび手法の利用)

  6. リアルタイムおよび高性能計算(例:インメモリー分析ツール、スーパーコンピュータ、インスタントメッセージング、複合イベント処理を用いた非常に大規模なシミュレーション)

  7. オープンソースソフトウェア(オープンソースコンテンツを含む)

本調査の対象となっている各種テクノロジーは、全てリスクの源泉になり得ると同時にリスク管理に役立ちますが、それらのメリットがリスクを上回るという点で回答者の意見は一致しています。特に、ビッグデータ、リアルタイムテクノロジー、モバイルテクノロジーについては、そのメリットがリスクを大きく上回るものとみられています。