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情報系システム

情報系システムの概要

情報系システムは、勘定系システムなどから元帳情報や取引情報等の情報を授受・蓄積したうえで、経営管理やマーケティングなどの目的にデータの加工や分析を支援するシステムです。
金融ITシステムにおいて「情報系システム」という用語は多様な用途で使用されています。勘定系システム以外の周辺系システム(経営管理システムや事務集中システム等)全体を指す場合(広義)もあれば、データウェアハウスや共通DB等の情報分析系のシステム(狭義)を指す場合もあります。ここでは、狭義の情報系システムについて説明します。

情報系システムの形態は金融機関ごとに異なりますが、顧客情報や取引情報等を明細単位で保有するデータウェアハウス(統合DB)と、営業店計数や収益情報等の集計値を保有する共通DB(目的別DBの一種)の2種類を構築する場合が多いようです。

情報系システムは、経営管理系システム、リスク管理系システム、営業支援系システムなどへデータを提供する「データハブ」としての役割も担っているため、ETLツール等のデータ加工機能を具備しています。

このほか、ユーザ向けにOLAPツールやデータマイニングツールなどのビジネスインテリジェンスツールを提供しており、当システムが保有する膨大なデータを様々な角度から分析できるようになっています。

ビッグデータの時代を迎えて、情報系システムに求められる役割は年々拡大しており、マーケティングの高度化(EBMへの活用等)や金融犯罪対策の高度化(AMLへの活用等)など、金融機関ではこれまで以上に情報系システムを活用することが期待されています。

情報系システムの概要図

以下に典型的な情報系システムの概要図を示します。各金融機関により、システム構成は大きく異なります。
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情報系システムの種類・機能

(1) データウェアハウス(統合DB)

データウェアハウス(統合DB)は、勘定系システム等から受領した口座情報や取引データ等のデータをもとに、利用者が集計・分析しやすいようデータの加工や正規化を行った、明細単位のデータを保有しています。(加工・正規化を行わず、勘定系システムの元帳形式のデータを、そのまま保有している場合もあります。)

勘定系システムなどの自行システム内のデータだけでなく、外部情報提供機関からの信用情報や地域計数等のデータも保有しており、内部データと外部データと組み合わせて、様々な切り口で分析できるようになっています。

また、ユーザの分析業務や帳票作成業務等をサポートするために、ビジネスインテリジェンスツールと呼ばれる以下のようなツール群が提供されています。

OLAPツール

多角的な観点から、データベースの検索・集計等を実施することができるツールです。通常、データベースへの問い合わせはSQL文を記述する必要がありますが、OLAPツールでは、GUIでデータベースへの問い合わせが実施できるようになっています。

データマイニングツール

様々な統計的手法やデータ解析手法を用いて、有意義な新しい情報・知識を抽出するためのツールになります。例えば、マーケティングの高度化や、苦情分析等に活用されています。

レポーティングツール

データベース上に存在するデータを組み合わせて、様々な帳票を作成することができます。帳票のひな形を登録しておくことで、定期的に定型帳票を作成することもできます。

データウェアハウスは、様々なシステムのデータを蓄積すること、及び明細単位でデータを保有することから、そのデータベースの容量は非常に大きくなります。このため、パフォーマンス(処理速度)はシステム構築時に大きな課題となります。

データウェアハウスの処理速度向上のために、これまではデータ保有世代数の削減や、重複データの排除といった対策が取られてきました。しかし最近では、データウェハウス自体を高速化する技術も発展してきており、例えばインメモリデータベースや、Hadoop等の並列処理基盤を活用する動きが見られます。

また近年、データウェアハウスに関して、様々な活用方法が考案されています。以下に、新たな活用方法の事例について紹介します。

EBM(イベント・ベースド・マーケティング)

EBMとは、顧客の結婚や住宅購入・子供の進学など、顧客に関連するイベントを顧客属性や家族構成、取引イベント等をもとにシステム的に推測・検知することにより、顧客にとって最適なタイミングでマーケティング活動を実施する仕組みのことです。このEBMの実現にデータウェアハウスが活用されています。(顧客管理/マーケティングシステムの項で別途説明)

金融犯罪(AML、反社システム等)への活用

AMLシステムや反社システムにおけるスクリーニング、あるいはインターネットバンキング不正送金の取引検知等を効果的に実現するために、データウェアハウスが使用されています。データベースに保有する顧客属性や取引データをもとに、システム的に異常取引や疑わしい取引を洗い出す取組みが行われています。

SNSデータの活用

TwitterやFacebook等のSNS(ソーシャルネットワーキングサービス)のデータをデータマイニングツールの分析対象とし、顧客の声や行動パターン分析等を通して、より効果的なマーケティングやサービス・商品の改善に活用する動きが出てきています。

(2) 共通DB

共通DBは、勘定系システム等から受領した顧客情報や科目単位の口座数や残高、手数料等の情報等をもとに、月日単位や店舗単位等で集計したデータを保有するシステムです。主に定型帳票の作成や経営管理などに活用されています。

具体的な帳票としては、月次で各科目残高等を集計した店舗計数票や、当局宛の報告帳票、経営管理用帳票などがあります。

もともと第3次オンライン時代にはメインフレーム上に情報系システムが構築され、このような定型帳票作成が行われていました。その後、オープン系システムやオープン系接続プリンタの性能が向上してきたことから、順次オープン化が進められ、この共通DBへと進化を遂げてきました。

製品・サービス一覧

情報系システムの製品・サービス一覧は、以下のページを参照ください。

 

参考文献

参考文献一覧

参考文献一覧

  1. 金融情報システムセンター(2015)『金融情報システム白書〈平成27年版〉』財経詳報社 417pp
  2. 土屋清美(2013)『ITエンジニアのための金融知識』日経BP社 232pp
  3. 山本統一(2010)『SEが基礎から学ぶ金融システムの教科書』日本実業出版社 328pp
  4. 小泉保彦(2010)『SEのための金融入門―銀行業務の仕組みとリスク』金融財政事情研究会 300pp
  5. 克元亮(2004)『SEのための金融の基礎知識』日本能率協会マネジメントセンター 341pp
  6. 調査部(2009)「EBMを中心とした顧客マーケティングの最新動向」『金融情報システム』No.305(平成21年秋号) pp.82-99. 金融情報システムセンター
  7. 調査部(2014)「ビッグデータの活用事例と金融機関における利用の可能性」『金融情報システム』No.331(平成26年冬号) pp.118-133. 金融情報システムセンター
  8. 調査部(2012)「ビッグデータ時代の高速処理技術の最新動向と金融機関における利用可能性」『金融情報システム』No.319(平成24年冬号) pp.112-135. 金融情報システムセンター
  9. 高津知仁(2011)「〔第2回第2部〕滋賀銀行の基幹系システムと周辺システムについて」『金融情報システム』No.314(平成23年春号) pp.184-193. 金融情報システムセンター
  10. 株式会社NTTデータ第二金融事業本部 第一リージョナルバンキング事業部 第二バンキング統括部 統括部長 竹内 正(2011)「〔第3回第2部〕NTT データ地銀共同センターにおける現状と今後の展望」『金融情報システム』No.315(平成23年夏号) pp.139-146. 金融情報システムセンター
  11. 調査部(2014)「地域金融機関におけるチャネル戦略の現状とオムニチャネルの可能性」『金融情報システム』No.333(平成26年夏号) pp.42-61. 金融情報システムセンター
  12. ITPro(2015)「りそなホールディングス–情報系をオープン化、移行資産を半減」<http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/031600047/040600006/>(2015/10/14 アクセス)
  13. 日本銀行(2015)「ITを活用した金融の高度化に関するワークショップ報告書」<http://www.boj.or.jp/announcements/release_2015/rel151021a.htm/>(2015/10/22 アクセス)
  14. 日本銀行 金融機構局 金融高度化センター長 岩下直行(2015)「金融機関のビッグデータ活用とプライバシー保護について」<http://www.boj.or.jp/announcements/release_2015/data/rel150528a2.pdf>(2015/10/22 アクセス)
  15. 株式会社 横浜銀行 加藤毅(2015)「データ活用の高度化と地銀連携のためのマネジメントシステム」<http://www.boj.or.jp/announcements/release_2015/data/rel150417a4.pdf>(2015/10/22 アクセス)