日本リスク・データ・バンク

オペレーショナル・リスク共同データベースの活用
平成22年9月
日本リスク・データ・バンク株式会社
http://www.riskdatabank.co.jp

日本リスク・データ・バンク（ＲＤＢ）とはRisk Data Bank

メガバンク・地方銀行・地域金融機関の「共同信用データベース」を出発点とした、融資を始めとした信用事業における〝絶対的なソリューション・パートナー〟を心がけ目指しています。
最新の金融理論と数理技術を梃子として、様々な「信用リスク評価モデル」を構築し、社会に実装しています。

主たる事業内容

1.
1. 貸出に関する共同データベースの運用
貸出に関する共同データベースの運用
2.
2. 信用データの還元・提供
信用データの還元・提供
3.
3. 科学的な手法による信用リスクの評価
科学的な手法による信用リスクの評価

わたしたちの使命
それは日本金融システムの一層の発展のため
企業経営の失敗を“社会の財産”へと昇華させること

4.
4. 信用リスクに係る各種コンサルティング
信用リスクに係る各種コンサルティング
オペレーショナル・リスク管理（以下、「オペリスク管理」）の高度化は、2007年の金融庁・日本銀行合同による「オペリス関
連データに関する調査結果」の発表を契機とし、その後の日本銀行による全国各地での金融高度化セミナー「オペリスク管理と内部監査の高度化に向けて」の開催などにより大きく進展しております。一方、金融機関様におかれましても、バーゼルⅡの実施により、オペリスクについても規制資本が配賦されるようになった他、サービスの多様化、業務のＩＴ化・集中化、銀行の社会的責任の増大などにより、オペリスク管理の重要性が日々刻々と高まってきているのが現状です。
そのような中、弊社では「オペリスク管理の高度化には、共同ＤＢの存在が重要である」という金融機関の皆様の意見に応えるべく、これまでの経験や開発済み基本インフラなどを活用したオペリスク管理への“貢献”を実現する会員制度を2010年
10月に発足いたします。何卒宜しくお願い申し上げます。

2010年9月

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1

ＲＤＢサービス 信用ＤＢ参加会員一覧（敬称略） －2010年8月現在－【その他 大手行等】
みずほ銀行、三井住友銀行、三菱東京UFJ銀行、りそな銀行、
中央三井信託銀行、新生銀行、農林中央金庫、日本政策投資銀行、
三菱商事、オリックスグループ、GEグループ ほか

参加会員数 ：
収録データ数 ：

62会員
61万社

（うち非デフォルト：40万社）【北海道・東北地方】
北洋銀行
（北海道）
青森銀行
（青森県）
秋田銀行
（秋田県）
北都銀行
（秋田県）
荘内銀行
（山形県）

【関東地方】
東京都民銀行 （東京都）
東京スター銀行（東京都）
新銀行東京
（東京都）
千葉銀行
（千葉県）
武蔵野銀行
（埼玉県）
埼玉りそな銀行 （埼玉県）【中国地方】
中国銀行
（岡山県）
広島銀行
（広島県）
もみじ銀行 （広島県）
山口銀行
（山口県）
鳥取銀行
（鳥取県）

【九州・沖縄地方】
福岡銀行
（福岡県）
西日本シティ銀行 （福岡県）
熊本ファミリー銀行（熊本県）
豊和銀行
（大分県）
親和銀行
（長崎県）
十八銀行
（長崎県）
長崎銀行
（長崎県）
鹿児島銀行
（鹿児島県）
琉球銀行
（沖縄県）
沖縄銀行
（沖縄県）

2010年9月【四国地方】
百十四銀行 （香川県）
阿波銀行
（徳島県）
四国銀行
（高知県）
愛媛銀行
（愛媛県）

Risk Data Bank

【近畿地方】
百五銀行
（三重県）
三重銀行
（三重県）
関西アーバン銀行（大阪府）
近畿大阪銀行
（大阪府）
みなと銀行
（兵庫県）

【中部地方】
静岡銀行（静岡県）
スルガ銀行 （静岡県）
静岡中央銀行（静岡県）
名古屋銀行 （愛知県）
愛知銀行
（愛知県）
中京銀行
（愛知県）
大垣共立銀行（岐阜県）
山梨中央銀行（山梨県）
第四銀行
（新潟県）
富山第一銀行（富山県）
北國銀行
（石川県）

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2

ＲＤＢの歩み
2000年

Risk Data Bank

4月 ＲＤＢ創業•法人データベース開始（現在約62会員 ユーザー会議年2回）

2001年•初の標準スコアリングモデル•ＲＤＢモデルをリリース（以後毎年更新）•個人事業者データベース研究会開催

2002年•格付モデル研究会2回とＷＧ6回開催•個人事業者データベース開始（現在35会員 ユーザー会議年1回）•個人事業者モデルリリース（以後毎年更新）•Ｓ＆Ｐとの共同開発モデル 中小企業クレジット・モデルリリース•モデル活用研究会2回開催（実態財務、定性情報の活用を研究）

2003年
2004年

2010年
オペレーショナル・リスク
データベース発足•回収データベース研究会開催

2005年•Ｓ＆Ｐとの共同事業 中堅中小企業専用「日本ＳＭＥ格付け」サービスイン

2006年•信用リスク管理研究会4回開催（日本銀行 金融機構局 講演)•デフォルト債権回収データベース授受開始（現在19会員 ユーザー会議年2回）

2007年•スコアリング・モデル システム化サポート事業開始•企業診断レポート 企画・事務受託サービス開始

2008年•Ｓ＆Ｐとの共同開発モデル 中小企業クレジット・モデルリニューアル•ＲＤＢ企業デフォルト率 会員向け提供開始

2009年•ＲＤＢ企業デフォルト率 一般向け提供開始•ＲＤＢ企業デフォルト率予測レポートサービス 提供開始

2010年9月•引当金算出モジュール提供開始•与信ポートフォリオ リスク計量モジュール提供開始

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3

ＲＤＢ信用データベース⇒「成長する社会インフラ」
全国津々浦々より、ＩＴネットワークを梃子として、
信用情報を電子データとして吸い上げ、格納す
る「成長する社会インフラ」です。

Risk Data Bank

共同データベースの仕組み
参加金融機関RDB

授受データ（ただし、顧客名など個別企業が認知できる情報は除外）

データベースとして正規化

RDB提供サービス
データベースの件数 （単位：千社）（2010年6月現在：61万社）

700
全体

うちデフォルト先数

610

609

1.データ還元サービス（データの分析・加工）
2.信用リスクモデルの提供
3.スコアサービス（スコア計算ソフトの提供）
4.ナレッジ・シェアリング

還元データ
スコアリング・モデル

590

600
535
486

500

売上高規模構成

437

業種構成

392

400

その他
7%

347

300

10億円以上
18%
209

211

186

200

5億円以上
10億円未満
12%

158
134
100

80

98

116

2010年9月

200503

200603200703

200803

200903

201003

201006

建設業
18%

卸売業
17%
1億円以上
5億円未満
39%

0
200403

1億円未満
31%

製造業
21%

その他サービス業
15%

不動産業
8%

小売・飲食業15%

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4

ＲＤＢが運営する共同データベース

Risk Data Bank

ＲＤＢでは、複層的なデータベースの運営とそれに伴うサービス提供により、会員の皆様のニーズにお応えしております。
法人
データベース

個人事業者
データベース

デフォルト債権
回収データベース

2000年より 現在62会員

2002年より 現在35会員

2006年より 現在19会員

データ授受（月次）格納顧客データ数：61万社（うちデフォルト先21万3千社）

格納財務データ数：339万件（うちデフォルト先118万１千件）
標準スコアリングモデルのご提供（年1回）
ユーザー会議の開催（年2回）

企業デフォルト率の提供
Ｓ＆Ｐとの共同開発モデルのご提供個別行向け分析サービス 他

データ授受（年1回）
格納顧客データ数：2万3千社（うちデフォルト先1万社）
格納財務データ数：5万件（うちデフォルト先2万件）
標準スコアリングモデルのご提供（年1回）
ユーザー会議の開催（年1回）
個別行向け分析サービス

データ授受（年2回）
格納債務データ数：2万7千社
標準回収率推計モデルのご提供（年1回）
ユーザー会議の開催（年2回）
個別行向け分析サービス

各会員様から拠出いただきましたデータは、確実にデータベースとして格納され、各会員様から拠出いただきましたデータは、確実にデータベースとして格納され、耐震性が高いデータセンター及びバックアップセンターにて管理されております。
耐震性が高いデータセンター及びバックアップセンターにて管理されております。
事務受託サービス〝データベース〟や〝信用評価モデル〟を活用して、銀行が取引先に配布する企業財務の「診断レポート」の企画及び作成事務の受託をしております。
全国や同業種中の相対評価や、財務指標毎の水準比較による、診断企業の「強み弱み分析」です。
また、Ｓ＆Ｐ社との共同事業「ＳＭＥ格付け」におけるレポート作成も弊社で企画・作成しております。
2010年9月

利用会員（敬称略）
三菱東京ＵＦＪ銀行
みずほ銀行
千葉銀行 他The Risk Data Bank of Japan, Ltd. All Rights Reserved.

5

ＲＤＢにおける研究開発
RDBユーザー会議
年２回（夏冬）の全会員向けの会合にて、各種の分析成果を発表しております。成果が見られたものについて、後日プロダクトに採用されたケースも多数あります。

Risk Data Bank

財務以外の付加情報による信用リスク評価の可能性調査 （2009/12）
財務情報以外に、与信残高の情報を使用して実行後の資金使途を特定し、資金使途によって実行後の信用リスクにどのような変化が見られるかを分析

景気変動に起因するリスクとその管理方法 （2009/6）
景気の変動に対する信用リスクモデルの安定性・頑健性についての分析を実施。また、景気後退期の企業の信用力低下の要因を、システマティックリスク、アンシステマティックリスクに区分し、モデルパフォーマンス改善を試みる

「信用リスク計量」と「ストレステスト」 （2009/6）
バーゼル銀行監督委員会より公表されたストレステストの考え方について概念を再整理

企業の成長に関する分析 (2008/6)
弊社データベースを用いて、デフォルトする企業ではなく将来の成長企業の財務特性を把握し、これを判別するための統計的な分析を実施

ＲＤＢモデル高度化への試み (2008/6)
信用リスクモデルの更なるパフォーマンス向上のために、新たなモデル構築ロジックとして「折れ線ロジスティック回帰モデル」をテスト。１年半後にリリースされた「RDBモデル2009」では、本方式が正式に採用されている情報誌「CreditResearch」

住宅ローンのプリペイメント・モデル (2010/1)
ＲＤＢ企業デフォルト率の予測結果と今後の展望 (2010/1)
「目利き」に着目した多面的な貸出審査方法の検討 (2009/12)

月１回発行の会員向け情報誌では、銀行実務に密着したテーマをタイムリーに提供します

学術界での情報発信

IFRS の概要と企業財務への影響について (2009/12)
地方公共団体のリスク評価 ～異常財務の検出～ (2009/11)
単月集計によるRDB 企業デフォルト率の試算 (2009/11)

RDBデータベースにおける信用リスクモデルの説明力の年度間推移に関する分析 (2007/8)
信用リスクモデルの構築に使用するデータの時期を変化させたときの、モデルパフォーマンスの変化について、実際の弊社データを用いて検証。第27回JAFEE（日本金融・証券 計量・工学学会）大会にて発表「銀行ではないからこそできる」基礎研究と、実務と密着した実証分析、及び積極的な情報発信・外部との交流を通じて、新たな問題点・ニーズに対する解決策を引き続き探求
2010年9月

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会社概要 －2010年8月現在－
名称

Risk Data Bank

日本リスク・データ・バンク株式会社（The Risk Data Bank of Japan, Limited）

設立

平成12年4月3日

所在地〒105-0011 東京都港区芝公園1-8-21 芝公園リッジビル9F
Tel：03-5425-2331 Fax：03-5425-2332
URL：http://www.riskdatabank.co.jp

E－MAIL：jimukyoku@riskdatabank.co.jp

資本金300百万円（授権資本1,200百万円）

役員

代表取締役社長
代表取締役副社長
取締役 常務執行役員
取締役 常務執行役員
社外取締役
学術顧問
顧問
顧問

株主

株式会社愛知銀行、株式会社大垣共立銀行、株式会社鹿児島銀行、株式会社静岡銀行、
株式会社荘内銀行、スルガ銀行株式会社、株式会社第四銀行、株式会社千葉銀行、
株式会社東京都民銀行、株式会社鳥取銀行、株式会社名古屋銀行、株式会社福岡銀行、
株式会社西日本シティ銀行、株式会社みずほ銀行、株式会社三井住友銀行、三菱商事株式会社、
株式会社三菱東京ＵＦＪ銀行、株式会社琉球銀行、データ・フォアビジョン・ホールディングズ株式会社／ 合計19社

2010年9月

大久保 豊
大竹 勝利
稲葉 大明
尾藤 剛
栗原 脩 （弁護士）
三浦 良造 （一橋大学特任教授 JAFEE元会長）
安藤 佳則 （立命館大学客員教授）
山本 真司 （株式会社山本真司事務所代表取締役
兼 慶應義塾大学大学院 非常勤講師 ）The Risk Data Bank of Japan, Ltd. All Rights Reserved.

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Risk Data Bank

オペレーショナル・リスク
データベース運営のポイント

2010年9月

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8オペレーショナル・リスク管理の必要性

Risk Data Bank

オペレーショナル・リスクは、信用リスクや金利リスクに並び極めて重要な管理対象です。オペレーショナ
ル・リスク管理の高度化は、「リスク事象の最小化」と「配賦されるべき資本の計量と効率運営」の2点を通じて、企業価値の増強という”経営果実”を生み出します。

企業価値の増強
企業価値の増強
リスク事象の最小化

配賦されるべき資本の計量と効率経営

主に、①発生したリスク事象の評価と、②潜在的なリスク
事象を洗い出すシナリオ分析により、「業務の改善策」を講じることで達成されます。

リスクの計量化（ＡＭＡ等の規制対応のことではない）①は、過去に発生した「失敗」の原因と対策を評価・分析することであり、ミス撲滅、取扱商品多様化への修繕強化、顧客保護の観点から、業務改善策を打つものです。
②は、現時点では発生していない（もしくはごく少数発生）事象であるものの、将来的には、比較的大規模で発生する可能性がある事象について分析することを意味します。「大規模損失を発生させない」また
は「発生しても大規模損失にさせない」対策を、シナ
リオ分析を基に講じるものです。

2010年9月

により、金融機関様が抱えるオペレーショナル・リスク
量を客観的に把握し、適切な資本運営を行うことで達成されます。

リスクの計量化により、何が因子でオペレーショナル・
リスクを抱えているか、またオペレーショナル・リスク圧
縮の客観的な優先順位付けも可能となり、結果オペ
レーショナル・リスク資本の圧縮と効率運営が生起され、企業価値の増強に寄与いたします。

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9個別金融機関でのデータ蓄積の限界

Risk Data Bank

現在多くの金融機関様で、オペレーショナル・リスク管理への取組みとして、自行内で発生したリスク事象をデータとして登録・蓄積することを始めています。実際に顕在化したリスク事象はもちろんのこと、直接的な損失が発生する可能性があったものの結果的に発生しなかったいわゆる「ニアミス」もリスク事象の対象としていることが一般的です。しかしながら、このような単体金融機関内のオペレーショナル・リスク・データでは、下記の観点で前述の経営果実を最大限引き出すことには限界があります。

個別金融機関データによるオペレーショナル・リスク管理の限界

１．リスク事象評価の限界

２． シナリオ分析の限界

３．リスク計量の限界

2010年9月

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10個別金融機関でのデータ蓄積の限界（つづき）

Risk Data Bank

限界１：リスク事象評価の限界
多くの金融機関様では、自行にて蓄積したデータの中から一定額以上の直接的な損失が発生したリス
ク事象を中心に取り上げ、要因調査、業務改善を通して、自行のリスク削減に取組んでおられます。しかし、現在自行では小規模な損失事象であっても、今後高頻度または高額なリスクとなる事象が存在しえます。これらに対して事前の有効な対策を講じることが重要ですが、自行の実績のみでは情報として不十分であることが危惧されます。

限界２：シナリオ分析の限界
シナリオ分析は、現在の発生有無にかかわらず、今後発生する可能性のあるリスク事象を網羅的に分析することが非常に大切です。しかしながら、自行では実際に発生していないだけに、この網羅的分析が難しいのが現状です。多くの金融機関様では、「担当者の経験に基づく推測」「外部報道・情報を参考とした推測」により行われていますが、そのシナリオ作成の客観性・頑健性という点で限界があります。

限界３：リスク計量の限界
単体金融機関の実績データで高頻度部分の損失を見積もり、前述のような課題を抱えるシナリオ分析による低頻度高額損失シナリオに基づく現在のオペレーショナル・リスク計量には大きな限界があります。
計量結果の信頼性、安定性を確保できないという、大きな欠点を抱えています。

2010年9月

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11

限界を超えて～共同データベースによる解決～

Risk Data Bank

解決１：自行のリスク事象を評価するためには、他行との比較衡量が必要であり、有効です。他行で実際に起きた損失データを参照することで、オペレーショナル・リスク対策の優先度やその効果の大きさを事前に見積もることができ、客観的数値をもってリスク削減アクションの優先順位付けが可能となります。
解決２：単体行の場合、自行の経験域を超えた想定が困難であるため、自行のバイアスのかかったシナリオのみで構成されてしまう危険性があります。他行で実際に発生した事象を参考に、自行の内部統制要因と照らし合わせて評価することで、客観的・網羅的なシナリオを作成することができます。

自行データのみの場合
自行が経験したデータ+
その経験から類推するシナリオ

自行では経験したことのないリスク事象が漏れている可能性がある。

他行事例が得られる場合
自行が経験したデータ+
その経験から類推するシナリオ+
他行事例から作成するシナリオ

他行事例を参照する
ことで、自行では経験したことのないリスク事
象を検出し、シナリオを作成することが可能。

解決３：他行データを活用することで、データ数増加により計量時の安定性確保が可能なだけでなく、自行では滅多に発生しない低頻度高損失（テール部分）シナリオの見落としも回避することが可能となります。

国内金融機関様の特徴に合った共同データベースが必要不可欠
2010年9月

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12共同ＤＢ運営に求められること～金融機関様のご意見～

Risk Data Bank

ＲＤＢでは、本年2月、3月にワーキンググループを開催し、国内金融機関様がオペレーショナル・リスクDBに求める要件について議論して参りました。その中で、データベースの運営は、データの収集と格納をシステム的に行う程度では機能しえず、情報を正規化・標準化して収集し、利用を促進する為に情報共有の媒介となる「ハブ機能」を具備することが重要である、とのご意見が多数挙げられました。具体的には、次のような態勢・機能が求められています。

１．データベースの共通フォーマットの設計共通フォーマットとは、収集するデータ項目を意味します。各金融機関様が個別に設定している分類（コード）の最大公約数的な性能をもち、且つ期待する分析成果を得るには、テコとなる最小公倍数的な性能も具備するよう設計することが肝要です。

２．データの正規化・標準化作業
各金融機関様が保有する独自の項目やコードを単に共通フォーマットに読み替えるという程度の作
業では、共同データベースが機能しません。「データ入力の背景にある企業文化やポリシーの違い」「行内におけるデータ入力（現場作成）者の差異（ブレ）」が発生しており、これらを“単純集計した結果では、参照情報としての有効性に疑問がある”という意見が多く見られ、各金融機関様のオペレーショナ
ル・リスク・データの定義・内容を理解し、共通フォーマットに従い、正規化・標準化する運営が欠かせません。（銀行業務に対する理解と経験が重要）

2010年9月

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13

共同ＤＢ運営に求められること～金融機関様のご意見～ （つづき）

Risk Data Bank

３．収集範囲の設定と運営
ニアミス事象、つまり直接的な損失は発生していないものの、いわゆる「ヒヤリ・ハット」な事象も収集対象とすべきであり、それが重要であるとの認識が一般的である。過去の日本銀行の調査にもあるとおり、邦銀の損失発生額は諸外国と比較しても非常に少ないため、直接損失が発生しているデータのみを対象とすると、リスク事象の網羅性について非常に限定的となることが想定されます。直接損失の発生は、数多くのヒヤリ・ハットな出来事の中から「たまたま損失に至った」という認識に立つべきであり、ヒヤリ・ハットな事象も収集対象としなければ、有効なシナリオの想定も困難になります。

４．分析力・企画力
オペレーショナル・リスクに関しては、信用リスク・金利リスクの計量とは違い、いまだ確固たる標準的な分析・計量手法が形成されておりません。よって、実務を十分に理解した実践的な分析力が期待されています。また、データベース運営サイドにおいて、金融機関間の情報交換のハブとして機能することが重要であり、「データ集計からの知見共有」「リスク削減成功事例の共有」「特殊業務であるため、担当者交代時におけるスムーズな引継ぎ」などのご要望があげられました。それらの要望に応える企画力も重要な要素となります。

５．データベース運営主体の信頼性
参加金融機関様の「自らの事由によるオペ損失」という非常にセンシティブな情報が拠出対象となることから、共同データベースの運営主体の実質性、頑健性、安全性そして中立性が重要であるとの意見も多く、高いレベルでそれら態勢を実現することが求められます。
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Risk Data BankＲＤＢオペレーショナル・リスク データベース

2010年9月

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ＲＤＢオペリスクＤＢ

Risk Data Bank

非常に重要でセンシティブな情報である内部損失データを、複数の会員行様から集約し、管理する共同ＤＢには、それを支えるインフラと頑健なセキュリティ管理体制が求められます。（共同ＤＢへの参加＝会員）
ＲＤＢでは、設立からの10年間、本邦銀行界における信用リスク管理の高度化に向けた様々な取組みを行って参りました。その中で、中立的な立場である弊社だからこそ、他では得ることの出来ない大変貴重な経験を数多く積ませていただきながら、銀行業務への知識と経験、また様々な局面での対応力を強化させてい
ただいております。
これらの経験や立場、その中で作り上げられてきた体制・インフラ等を十分に活かして、オペリスクの共同ＤＢ化にも誠心誠意取組んで参りたいと考えております。
ＲＤＢのこれまでの取組み（抜粋）• 会員から授受するデータ
融資先の財務データ
債務者区分
デフォルト先の債権情報（LGD）
回収に関わる諸データ（LGD）• 会員へ還元するデータ
全会員からの授受データ
上記の債務者区分
RDB標準財務指標（全113指標）
デフォルト時債務者情報（LGD)
回収率等に関わる情報（LGD）• データ授受・還元の頻度
デフォルト先･･･毎月
非デフォルト先･･･年一回
LGD関連･･･半期ごと

全国津々浦々より、ＩＴネットワークを梃子として、
信用情報を電子データとして吸い上げ、格納する「成長する社会インフラ」です
RDB
取引先企業の信用データ提供

データベースとして正規化

授受データ
データ提供は会員の守秘義務、営業基盤の漏洩に抵触しない形態
共有データ・共通インフラとしてのシステム構築と整備

分析用の信用データの提供
還元データ
RDB自身の知見の提供
企業信用評価モデル
ＲＤＢのデータとノウハウを利用して、RDBのデータとノウハウを利用して、企業信用評価モデルを構築提供
企業信用評価と企業信用評価モデル、

RDB提供サービス
銀行界から要求される守秘義務は当然のこと、データ保全性に富んでいる。
データの内部管理体制が構築されており、ＤＢ運営が標準化されている。

を構築提供

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ＲＤＢオペリスク会員 基本サービス

Risk Data Bank

会員様は基本サービスをご利用いただけます。基本サービス項目としては、下記の4点を予定しております。

基本サービス項目
1.

還元データの提供
各会員様から拠出いただいたデータや、ＲＤＢが会員様用に作成する
各種データを還元します。

2.

分析レポートの提供
会員様ごとに個別の分析レポートを配信します。

3.

ユーザー会議の開催
半期に一度、情報提供・交換の場としてのユーザー会議を開催します。

4.

勉強会・研究会の開催
目的やトピックに応じた会員グループによる勉強会や研究会を主催します。

その他に別途オプションサービスメニュー有2010年9月

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還元データの提供 仕分後内部損失データ

Risk Data Bank

会員様から拠出いただいたデータは、ＲＤＢにて共同ＤＢ用の標準フォーマットへの仕分作業を行い、還元用として各ＤＢへ格納します。還元用データは専用端末を通じてダウンロードすることができます。
A行様拠出データ
管理番号
（ID）

リスク種類

発生日

発覚日

業務
（大分類）

00523 プロセスリスク 2009/6/20 2009/6/21 金融商品

業務
（中分類）

生命保険

業務
（小分類）

・・・

事象の概要

原因の概要

・・・

契約

・・・

第三分野の保険の契約において、高齢者取引における保険管理責任者の事前承認なしによる取り扱い。

承認すべき内容は確認していたが、確認印の押印箇所を間違え
ていた。

・・・

・・・

工程分類

仕分後データ（仕分後内部損失データ）
共同DBの
管理番号
（ID）

リスク種類

100635 事務リスク

発生日

発覚日

業務分類（大） 業務分類（中） 業務分類（小）2009/6/20 2009/6/21 金融商品

保険

販売

・・・

事象分類

権限者承認・管理 受付印・検印等押印漏れ

事象の概要

原因の概要

第三分野の保険の契約におい承認すべき内容は確認していたて、高齢者取引における保険が、確認印の押印箇所を間違え管理責任者の事前承認なしにていた。
よる取り扱い。

・・・

・・・

会員様からのデータを一件ずつ読み、ＲＤＢが設定する共通分類区分（業務分類、工程分類、事象分類）や損失金額種類の『仕分』を行います。
会員様側にお願いする作業としては、各行におけるオペレーショナル・リスクのデータ収集システムから対象期間のデータを取り出し、行内に設置させていただくＲＤＢ専用端末からデータを送信していただきます。拠出の際に、ＲＤＢから指定する
データ・フォーマットはございませんが、”マスキング”は各会員様にて作業をお願い致します。リスク種類ごとにフォーマット
が異なっても問題ありません。

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18

個別行向けの集計結果・レポートの提供
業務分類
リスク種類

大

中

Risk Data Bank

貴行
小

工程分類

事象分類

件数

合計

金額
中央値

同グループ
最大値

件数

頻度

合計

全体
金額
中央値

件数

最大値

頻度

合計

A銀行 御中

金額
中央値

最大値

Risk Data Bank

貴行内部損失データ分析レポート（損失合計ベース）
１．業務別比較
件数による比較

金額による比較

預金

預金

5
内国為替

4

5
融資

内国為替

3

2

1

1

0

クレジット

融資

3

2

その他業務

4

金融商品

出納

全体
同グループ
貴行

その他業務

0

クレジット

金融商品

出納

全体
同グループ
貴行

外国為替
外国為替

業務区分
預金
融資
金融商品
出納
外国為替
クレジット
その他業務
内国為替

会員様から拠出いただいたデータをＲＤＢにて集計・分析し、会員様ごとに配信します。会員様ごとの特徴把握や経営層とのコミュニケーション等にご活用いただきます。
また、自行の特異な傾向についての原因調査など、他行状況を踏まえ、ＲＤＢにてご協力することが可能です。

2010年9月

全体_件数 同Gr_件数 貴行_件数
154.0
171.1
162.20171.2
165.3
183.60
18.2
20.2
22.24
5.6
6.2
5.91
31.6
10.5
8.95
8.2
10.3
8.82
28.0
46.7
14.00
58.2
64.7
90.58

業務区分
預金
融資
金融商品
出納
外国為替
クレジット
その他業務
内国為替

全体_金額 同Gr_金額 貴行_金額
18,005,470 18,905,743 19,472,916
16,254,426 15,441,705 17,140,292
2,160,656
2,268,689
2,223,315
540,164
475,344451,577
873,349
655,011674,662
1,440,438
1,512,459
1,572,958
1,800,547
1,926,585
1,984,383
2,880,875
3,024,919
2,722,427

2．業務別 時系列比較
件数による比較
業務区分
預金
融資
金融商品
出納
外国為替
クレジット
その他業務
内国為替

2009年7-9月
2009年10-12月
2010年1-3月
全体
同Gr
貴行
全体
同Gr
貴行
全体
同Gr
貴行
183.3
147.2
147.6
188.8
173.6
134.3
154.0
171.1
162.2
155.7
145.5
190.9
185.3
126.6
211.9
171.2
165.3
183.6
19.5
19.2
21.8
19.1
21.9
20.9
18.2
20.2
22.2
6.7
6.6
6.9
8.0
7.3
7.7
5.6
6.2
5.9
38.9
12.6
8.2
35.4
13.0
8.6
31.6
10.5
9.0
10.1
11.1
10.3
11.5
13.1
10.3
8.2
10.3
8.8
26.3
46.2
13.3
27.6
44.4
14.2
28.0
46.7
14.0
65.8
79.6
82.4
77.6
93.9
85.3
58.2
64.7
90.6

金額による比較2009年7-9月
2009年10-12月
2010年1-3月
業務区分
全体
同Gr
貴行
全体
同Gr
貴行
全体
同Gr
貴行
預金
21,426,509 16,258,939 17,720,353 22,069,304 19,185,548 16,125,521 18,005,470 18,905,743 19,472,916
融資
14,791,528 13,588,700 17,825,904 17,601,918 11,822,169 19,786,753 16,254,426 15,441,705 17,140,292
金融商品
2,311,902 2,155,255 2,178,849 2,265,664 2,456,990 2,091,695 2,160,656 2,268,689 2,223,315
出納
648,197
503,865
523,830
771,354559,290591,927
540,164
475,344451,577
外国為替
1,074,219
786,014620,689
977,539809,594
651,723
873,349
655,011674,662
クレジット1,771,738 1,633,456 1,840,361 2,019,782 1,927,478 1,840,361 1,440,438 1,512,459 1,572,958
その他業務 1,692,514 1,907,319 1,885,164 1,777,140 1,831,027 2,017,125 1,800,547 1,926,585 1,984,383
内国為替3,255,389 3,720,650 2,477,409 3,841,359 4,390,367 2,749,924 2,880,875 3,024,919 2,722,427

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ＲＤＢオペレーショナル・リスク・データベース会員募集要項
既存ＲＤＢ会員様
料金体系
（税込）

入会金
年会費

Risk Data BankＲＤＢ会員以外の金融機関様免除
2,100千円

入会金
年会費

2,100千円
3,150千円

内部損失に関するデータ拠出
各金融機関様で収集している内部損失データ（直接損失または間接損失が発生しているもの）

データ拠出

４半期ごとの拠出（拠出月の３ヶ月前の月初～１ヶ月前の月末の間に発覚したデータ）
会員様内部にてご負担のない形でのデータ拠出（フォーマットの指定なし）
会員様を特定できる部分のマスキングが必要
入会後３年間はデータ拠出をお願いいたします（その他詳細は個別打合せにより決定させていただきます）
データベースの還元利用（４半期ごと）
分析レポートの利用（半年ごと）
ユーザー会議、研究会・勉強会への参加

サービス内容年に２回のユーザー会議を予定
共通計量モデルの提供
会員金融機関様のご要望にあわせて研究会・勉強会を開催

オプションサービスのご利用（都度見積もり）
個別分析、リスク計量サービス、オペリスク報告システムのご提供
ＴＳＡ承認申請コンサルティングサービス

2010年9月

他

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『ＲＤＢオペレーショナル・リスクＤＢ』の特長

Risk Data Bank

事象内容を理解し、統一基準にて仕分作業を行うことで、データを標準化
データを読込んで事象の内容を捉え、全会員共通の分類区分への仕分作業をＲＤＢにて行います。分類区分の統一は当然のことながら、その分類区分への仕分基準まで統一し、分析に資するＤＢを構築します。よって、ＲＤＢの仕分
後内部損失データを、各行データの精査結果として即比較や分析に活用することができます。

実務での活用を意識した、結果を出すための分析力・企画力
銀行業務への理解（銀行業務経験者が多数在籍）と、実務での活用場面を意識して、結果を出すための分析・企画を行います。会員様からデータをお預かりし、多数金融機関の大量データを扱っているからこそ見出せる知見を、効果的に業務に活かしていただくために、様々な角度からサポート致します。

運営機関としての中立性、データベース運営における経験・実績
ＲＤＢは、銀行界の声により発足し、運営されている中立的な組織です。設立からの10年間、会員金融機関様の顧客に関する信用情報を収集・管理し、データベースを安全に運営してきた実績があります。

既に構築済みのインフラ及びセキュリティ・レベルの高い運営態勢
これまでのＤＢ運営に際して構築してきた既存インフラを最大限に活用致しますので、オペリスクＤＢ参加に係るシステ
ム開発や導入コストといった、参加金融機関側の費用や作業負担が格段に小さくなります。また、それら既存インフラ
は、国内金融機関の厳しいセキュリティ要求水準に応える安全性を維持しております。
2010年9月

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『ＲＤＢオペレーショナル・リスクＤＢ』の活用

Risk Data BankＲＤＢオペレーショナル・リスクＤＢを活用したリスク管理

ＲＤＢの考え方

リスクの削減・低減
他行事例を参照することで、新事例や多発事例を発見•自行で課題となっている損失事象について、他行データと対比して研究•自行では未発生ながら他行では既に発生している損失事象（未だ見ぬ脅威）を検知•有効な改善策を実施している銀行に対策内容をヒアリングし、情報を共有（ＲＤＢがそのハブ機能を担います）
他行との水準比較により、自行にて改善すべき点を明確化•分析レポート及びシナリオIデータにて、発生件数や損失金額の水準の他行比較が可能•他行における実際の損失規模、対応範囲・内容などを知ることで、取組むべき課題に優先順位付
けした上で、改善策を具体的に検討することが可能

大規模リスクの抑制
大規模損失事象を他行事例から研究し、自行での発生可能性を検証

オペレーショナル・リスクの計量
リスク量の把握•他行が実際に経験した損失データを参照することで、シナリオの網羅性を確保•自行の事務や統制要因を考慮したシナリオの発生頻度を見積もる

2010年9月

どのような事象がどの程度発生しているか（または発生する可能性があるか）を理解するためには、損失事象の詳しい内容を共有することが重要です。加えて、それらを様々な角度から比較・分析するためには、”統一基準“で整理されたデータが不可欠となります。
ＲＤＢでは、各行から拠出されたデータを一件一件仕分することで本質的なクレンジングを実現し、統一基準
により正規化された、分析に耐えうる精度の高いデー
タを提供します。
このように基準と形式が統一されたデータが基盤とすることで、情報の可用性が最大化され、多様な切口にて分析することが可能です。

発生頻度は低くとも発生した場合に損失が大きいリス
クに対しては、対応策を確実に用意しておくことが求められる反面、滅多に起きない・過去に未経験の事象に関しては、見落としや対策漏れが発生し易くなります。
これら大規模リスク対策が十分かどうか、他行データと照らし合わせて検証する必要があります。

実際に他行で発生した事象データを参照して、テール部分データを含むシナリオの網羅性を高めることが可能となります。発生頻度についても、各行の状況を加味して説得力・納得性の高い頻度を見積もるためのサ
ポートを致します。

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お問い合わせRisk Data Bank

本件に関するお問い合わせは、弊社事務局までお願いいたします。

日本リスク・データ・バンク株式会社〒105-0011 東京都港区芝公園1-8-21 芝公園リッジビル9F
TEL：03-5425-2183 FAX：03-5425-2332
E-mail：bp@riskdatabank.co.jp
http://www.riskdatabank.co.jp
本資料に記載されている内容は、平成22年9月現在のものであり、将来予告なく、変更或いは改訂されることがあることをご了承ください。

なお、本資料につきましては、作成時点における弊社の見解を示しており、その作成においては弊社が信頼に足ると判断した情報に基づき正確性を期しておりますが、その完全性を保証するものではありません。

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