金融サービスにおけるデータアーキテクチャ最新化のベストプラクティス徹底解説

「Best Practices for a Modern Data Layer in Financial Services」は、硬直的で低速なレガシーITシステムからモダンなデータ層へ移行するための最適なステップを解説する必読のホワイトペーパーです。リアルタイムで顧客のニーズに応えるために、ぜひ以下から無料でダウンロードしてください。

Redisは、データ業界の大手TDWIとの共同ウェビナーに参加し、金融サービスにおけるデータアーキテクチャ最新化のベストプラクティスについて議論しました。ウェビナーの講演を務めたのは、情報管理分野で世界的に著名なエキスパートであるDavid Loshin氏です。同氏は、さまざまなTDWIイベントやカンファレンスにおいて、データ層の最新化について頻繁に講演しています。

本記事では、ウェビナーで取り上げられた内容をもとに、金融サービス組織がデータ層を最新化するための最も効果的な手法をご紹介します。

大きく変貌を遂げた金融サービス業界

テクノロジーの進化により、金融サービス業界は根本から姿を変えました。対面型の店舗サービスは段階的に廃され、モバイルバンキングへと置き換わりつつあります。取引処理も定期的なバッチ処理からリアルタイム処理へと進化し、銀行にとって大きな課題となっています。従来のITレガシーシステムは陳腐化しており、リアルタイムのデジタルバンキング体験を提供することができないのです。

この状況が問題となるのは、顧客の期待値が天井知らずに高まっているためです。一貫したリアルタイムのデジタルバンキング体験への需要により、金融サービス業界の競争はさらに激化し、銀行は硬直的なレガシーITシステムのままでは現代の消費者の要求に応えられずに苦戦しています。

さらに、政府の法規制や市場からの圧力によっても、銀行はデータ層の最新化を迫られています。フィンテック企業は俊敏性に優れ、柔軟なアーキテクチャを活かしてオムニチャネル体験の提供や新製品の市場投入を実現し、その成果を享受しています。

銀行が今すぐ最新化に取り組み、競争条件を平等にし、高速で使いやすくアクセシブルなリアルタイムデジタルバンキングサービスを提供することが求められているのです。

データアーキテクチャを最新化する6つのアプローチ

金融データ層の最新化は、複雑である必要も、業務を混乱させる必要もありません。データ層の最新化は時系列のプロセスに沿って進められ、「データアクセシビリティのギャップ特定」から始まり、「マイクロサービスによるデータ層の運用化」で完了します。

David Loshin氏のスライドでは、金融サービス組織が業務を中断することなくデータ層を最新化できる6つの最適な方法が示されています。各手法の背後にある技術コンポーネントはすべて綿密にレビューされており、データ層を最新化する際に金融サービスが従うべき方向性が明確化されています。

具体的には以下の6つです。

• データアクセシビリティのギャップを特定する：顧客データへの迅速なアクセスが妨げられている領域を発見します。
• 一貫したオムニチャネル顧客体験を実現する：一貫したリアルタイムのオムニチャネル体験に関わる4つの基本的な期待事項を満たすことを保証します。
• リアルタイム処理のための情報モデル：リアルタイムプロセスを支援する多様な情報モデル間でのアクセシビリティと相互運用性を維持します。
• モダンなコンピューティングサービスの採用：アーキテクチャ上の違いを理解し、モノリシックシステム開発からの移行方法を習得します。
• 低レイテンシアクセスのためのデータプラットフォームの活用：低レイテンシアクセスを実現する高性能リアルタイムデータプラットフォームの重要な特性を把握し、自社アーキテクチャでの活用方法を学びます。
• 運用データ層の導入：マイクロサービスによるデータ層の運用化の方法と、それらのシステムへの迅速なアクセス提供方法を明らかにします。

データアーキテクチャ最新化のユースケース

今日の急速に変化するデジタル環境において、多くの銀行は無数の課題を克服するためにデータ層の最新化を必要としています。世界をリードするいくつかの銀行は、ITレガシーシステムがパフォーマンスの阻害要因であることを認識し、Redis Enterpriseを活用してデータ層を最新化することで、最大の障壁を乗り越えてきました。

RedisのシニアソリューションマーケティングマネージャーHenry Tam氏は、複数のユースケースを通じて、Redis Enterpriseでデータ層を最新化した際に銀行が期待できる成果を紹介します。各ユースケースにおいて、Redis Enterpriseがどのようにパフォーマンスレベルを飛躍的に向上させるのかを詳しく見ていきましょう。

顧客体験の大幅強化

Redis Enterpriseの活用により、顧客は場所を問わず、銀行口座、住宅ローン、融資、投資など、幅広いデジタル製品やサービスにリアルタイムでシームレスにアクセスできるオムニチャネル体験を享受できます。

ID管理システムの最大化

ユーザー体験を向上させる革新的なデジタルソリューションへのアクセスを顧客に提供するには、サードパーティとのデータ共有が不可欠です。しかし、これにより金融機関はサイバー犯罪者にデータを侵害されるリスクにさらされます。

このユースケースでは、サードパーティ組織とデータを共有しながら、Redis Enterpriseを活用して顧客情報をサイバー犯罪者から保護する方法を紹介します。API、データ、リソースへのきめ細かなアクセス制御により、開発者体験の向上も実現します。

手動調査プロセスの高速化

Henry Tam氏は、RediSearchを活用して膨大なデータを超効率的にふるいにかけ、不正行為を示唆する不審なパターンを特定することで、手動調査を高速化する方法を解説します。

リアルタイムデータによる不正行為の阻止

詐欺師がオンラインで窃盗を遂行するのに必要な時間はわずか数秒です。したがって、不正検知は、銀行が不審なデータパターンを識別し対応できる速度に完全に依存します。Henry Tam氏は、Redisのリアルタイムデータ保証機能により、ある大手銀行がリアルタイムデジタルIDやAIモデルなどを通じて、不正行為を迅速に排除できている様子を詳しく説明します。

よくある質問（FAQ）

Q：データモダナイゼーションとは何ですか？

A：データモダナイゼーションとは、サイロ化されたデータをレガシーデータベースからモダンなクラウドベースのデータベースへ移行するプロセスです。データモダナイゼーションにより、組織は俊敏性を獲得し、レガシーシステムを取り巻く非効率、ボトルネック、不要な複雑さを排除できます。

Q：モダンなデータプラットフォームとは何ですか？

A：モダンなデータプラットフォームとは、効率的なデータ移行、高速なデータ取り込み、スケーラブルなマルチ構造モデルのサポート、柔軟なデプロイ選択肢、最適化されたストレージ効率を提供するプラットフォームです。Redis Enterpriseのようなモダンなデータプラットフォームは、インタラクティブな顧客体験、強化されたリスク管理、不正検知のための高度な準リアルタイム分析を可能にします。

Q：モダンなデータ層は、クラウド移行、ビッグデータ、分析、AIをどのように支援しますか？

A：ビッグデータ、AI、分析は、インサイト獲得までの時間を短縮し、エンタープライズのデータドリブンな意思決定を加速させる上で重要な役割を果たします。そのためには、リアルタイムデータを提供できるモダンなインメモリNoSQLデータプラットフォームが必要です。企業はモダンなデータベースをマネージドサービス（DBaaS）として任意のクラウドにデプロイすることで、クラウドプロバイダーが提供するスケーラビリティ、分析機能、外部データ、AI/MLサービスを活用できます。

今こそ、データアーキテクチャ最新化への道を歩み始めましょう。