GMS 2014 金融市場国際フォーラム
2014年
年7月月22日日 【A-3】】

リスク管理の高度化と精緻化～バーゼルレポートBCBS239/ 277の目指すもの～の目指すもの～～バーゼルレポート

SAS INSTITUTE JAPAN株式会社
株式会社
ソリューションコンサルティング第二本部
RISK INTELLIGENCEグループ
グループ部長柳 洋二郎

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SAS会社紹介
会社紹介
 SAS Institute Inc.
•設⽴

：1976年•所在地 ：米国ノースカロライナ州キャリー•代表者 ：Dr. James Goodnight（CEO,設⽴者）•拠点数 ：56カ国以上、約400拠点以上•従業員数：約14,000名（2014年１⽉現在）

2013年売上⾼ 30.2億米ドル

 SAS Institute Japan株式会社•設⽴：1985年•所在地 ：東京、大阪•代表者 ：吉田 仁志•従業員数：約250名（2014年1⽉現在）

R&D投資率：業界トップの売上高の平均24％24

 SAS Institute Inc. の業績•ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディング・カンパニー•年間売上 30億米ドル（2013年）•1976年以来連続して増収増益を達成•R&D投資率：売上⾼の平均24％※大手ソフトウェア企業平均の約2倍を継続投資

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SASMicrosoftORACLESAPHP

BCBS239
実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原理

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背景 実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原理
2007 年に始まった金融危機では、グローバルにシステム上重要な銀行（いわゆるG-SIBs）を含む多くの銀行において、リスク・エクスポージャを包括的な形で迅速かつ正確に集計できないリスク・エクスポージャを包括的な形で迅速かつ正確に集計できないということが露呈した。すなわち、銀行はリスクに関する意思決定をタイムリーに行うことが著しく困難となったため、個々の銀行や金融システム全体の安定にさまざまな悪影響をもたらす結果と困難となったためなった。
本日公表した諸原則は、銀行のリスクデータ集計能力や内部のリスク報告実務を強化する
銀行のリスクデータ集計能力や内部のリスク報告実務を強化すること銀行のリスクデータ集計能力や内部のリスク報告実務を強化するを企図したものである。これらは進行中のその他の国際的な取組みを補完するもので、銀行がこれらを効果的に遵守することを可能とするものである。
銀行、とりわけG-SIBs のリスク管理能力は、これらの諸原則を実施していくことで強化され、ストレス及び危機時への対応力が向上する。この点に関して、バーゼル委議長で、リクスバンク総裁のステファン・イングベス氏は「これらの諸原則は銀行のリスク管理能力の向上に向けた重要な一歩であり、G-SIBs の処理の実行可能性（resolvability）に寄与することを通じて、納税者が負担を被る可能性を軽減するものである」と述べている。
出典：金融庁

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％の銀行が既存システムを拡張することで対応している
現状 78％の銀行が既存システムを拡張することで対応している
本年実施された英国LEPUS社による27行のG-SIB, D-SIBへのサーベイの結果、BCBS239への対応は基本的に既存システムの拡張で実施しており、新規に構築しているのは15%に過ぎない。

既存システムの拡張
新規開発（インハウス）
新規開発（パッケージ）
出典：Aggravation or Aggregation : Risk Data andcompliance, by LEPUS, 2014

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その他

現状

データの収集能力が対応できていない
正確性
完全性
適時性
適合性
正確性
頻度

配布
包括性
明瞭性と有益性

出典: Basel Committee on Banking Supervision, Progress in adopting the principles for effective risk data aggregation and risk reporting, December 2013
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現状 データ不整合とソースシステムの数が課題
分類

リスクデータ集約能力

#各論

内容

原則３

正確性と統合性

通常時/ストレス時に係わらず正確なレポーティングを行えるよう、正確かつ信頼性のあるデータを自動的に生成できるべきである。

適合性

幅広い要望に応えられるようにリスクデータを集約できるべきである。（アドホックにストレス/危機状況での状況でも。また内部の要求の変化や当局の要望に合わせて）

原則６

データ収集の技術面のキー
チャレンジ

出典：Aggravation orAggregation : Risk Data andcompliance, by LEPUS, 2014

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データの不整合分散したシステム

古い元システム

その他

その他：データのボリューム、この領域のスキル不足

年前は規制が意識されていなかった
現状 2年前は規制が意識されていなかった

規制に追いついていない

規制に追いついていない
出典：TRMA 2014年サーベイ
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課題解決のために データ収集で苦労しているのは金融機関だけではない大企業の半数以上がビジネスアナリティクスに関連した最重要課題は「データ品質の改善」と回答

しかも4年前に既に認識されていた

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課題解決のために データ収集で苦労しているのは金融機関だけではない

ビジネスアナリティクスのエリアでデータ収集に関して最近注目されている技術として、以下の２つがあります。

 データの仮想化
物理的にデータを集めずにソースDBの情報を透過的に見れるようにする技術

 データの品質改善
不整合なデータや重複したデータを洗い出し、自動補正する技術

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課題解決のために データの仮想化
データの仮想化とは、データ統合パターンの一つであり、異なる多様なデータソースを、それぞれのデータソースの独立性やデータソース間の整合性を保ちつつ、あたかも一つのデータソースであるかのように参照し操作することを可能にするテクノロジーです。
従来の ETL/ELT
データウェアハウス

DATA の仮想化
データソース

load
データソースtransformextract
データソース

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・・・・・・

データソース

データソース

変換・統合
ルールの適用

アプリケーション

アプリケーション

課題解決のために データの仮想化 論理データウェアハウス
 ビジネス・インテリジェンス

主な利用シーン データソース構造全体の可視化 シームレスなアプリケーション連携
 容易なセキュリティ管理 容易なデータアクセス環境

 データキャッシング

主な機能

 ⼀元的なセキュリティ管理機能

 テーブル/項目/⾏レベルセキュリティ
 データ統合
 モニタリング

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仮想化サーバー課題解決のために データの品質改善
データ品質改善プロセスではデータプロファイリング、データクレンジング、データ拡張や統合などが求められます。

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課題解決のために データ品質改善：データプロファイリング
※下記プロセスで利用されるルールや定義は、ビジネス要件に合わせて柔軟にカスタマイズ可能

データプロファイリング

データクレンジング

 データ値の分布分析

データ統合

 データの重複分析

項目ごとにデータ値の分布をチェックできる！
（例）決済日の”Value Data”の最大値、最小値を見て、ありえない値があれば欠損値に置き換える

異なるテーブル内項目間のデータ値の重複（一致度）を分析できる！
（例）顧客情報Aの”name”列内の名前とBの”contact”列内の名前の一致度を分析

後の手作業で補正
 パターン分析
銘柄コードや顧客IDなどの表記パターンの出現頻度をチェックできる！
単なる範囲指定などでは見つけられない異常値を容易に発見し、的確な対処が可能
 フィールド分析
異なるシステム内の異なるテーブル間で類似する項目を検出できる！
（例）顧客情報A内の”name”列は、B内のどの項目と同じ意味合いなのかを検出
A：

name ≒B： contact

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個々の項目ごとのデータ内容を確認する手間を省き作業効率を向上

A：”name”にB：”contact”にのみ存在す
る名前のみ存在する
名前

A,B両方に共通する名前の割合
登録情報が同じであるはずのマスタ－が複数システ
ムに存在する場合の一致度チェックに最適 ビジネスルール検証（例）「取引において決済日は約定日の後になるルール」を満たさない取引を調査業務ルールに合ったデータであるかを確認できる
ので、業務で使えるレベルの品質向上が可能課題解決のために データ品質改善：データクレンジング、統合

顧客マスター※下記プロセスで利用されるルールや定義は、ビジネス要件に合わせて柔軟にカスタマイズ可能

データプロファイリング

データクレンジング
顧客ＩＤ

データ統合

Address（住所）独自のアルゴリズムによって、郵便番号 情報や完全な住所データを使用せずに 適切に分割することが可能 パース
データを意味のある単位に分割！

・フレーズ：単語変換辞書に基づく変換など
・パターン：TEL（999-9999-9999）などの表記統一
・要素：“県”の付与や文字の半角全角変換など

 標準化
実装済み標準化定義を使用して表記を揃える！

マッチ条件は様々：>氏名と住所が一致 OR 住所とTELが一致>氏名は曖昧一致＆郵便番号は完全一致

 マッチング
表記揺れを考慮した同一レコード判定！
同一と判断されたレコードをグループ化！
同一と判定

条件に基づく生き残り判定によって、人的確認作業負荷を軽減

 生き残りレコード選定
同一レコードグループ内から生き残りレコードを選定！
顧客マス
タへ登録

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BCBS277
健全な資本政策プロセス：重要な要素

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背景 健全な資本政策プロセス：重要な要素
金融危機からの重要な教訓として、銀行による自身の資本政策に対する改善と強化の必要性が示されたことが挙げられます。例えば、資本政策において、包括的な観点が十分でなく、フォ資本政策において、包括的な観点が十分でなく、フォワード・ルッキング（将来的）な視点が欠けており、或いは適切なルール化がなされていなかったという事例が散見されました。結果として、一部の銀行は自身の経営戦略に内包されているリスクを過小評価し、そして必要な資本に係る判断を誤ることになりました。健全な資本 政策によって、様々な将来におけるシナリオ並びに業績を展望する銀行の経営戦略をサポートする、適正な資本の額及びその構成についての十分な情報に基づく判断が可能となります。
出典：金融庁•“統合的な情報がない中、複数の銀行が本来将来の危機に備えて蓄えておく本来将来の危機に備えて蓄えておくべき資本を配当や自社株買いに使用していた“べき資本を配当や自社株買いに使用していた•

バーゼル委員会は資本政策のプロセスを頑強な制度フレームワークを補完長期戦略と整合を取った適正するものと位置付けている。健全な資本政策は長期戦略と整合を取った
長期戦略と整合を取った適正な資本の額およびその構成を決める上で大変重要である,
ストレス時にな資本の額およびその構成を決めるも耐えることができる

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出典：BCBSBCBS277 健全な資本政策プロセス：重要な要素
前頁を背景として、BCBSは以下の４つの原理を提唱しています。

内部コントロールとガバナンス
Internalcontrol and governance
資本政策を策定するに当たり、全ての重要なビジネスラインが参画し、定期的なプロセスを見直す

資本政策とリスクの捕捉Capital
policy and risk capture
銀行の資本政策がリスクの状況やストレステストの結果と連動する仕組みをマネジメントが保証

将来的な視点Forward-lookingview
ストレステスト
シナリオ分析

適正な資本を保存するためのマネジメントフレームワーク
Managementframework for preserving capital
資本政策、リスク嗜好をマネジメントが同意し、関連するリスク（定量、定性）を補足し、資本政策に反映できる仕組みが構築されている
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実現イメージ 「将来的な視点」を実現するシステム機能

 将来の特定期間にわたり必要な資本額の推定
主要なビジネスの戦略や予測（ストレステスト、シミュレーション）を入力として制度上必要な資本額、エコノミックキャピタルの算出をすることで、どのような資本構成が必要になるのかを「見える化」することができる

 上記で推定した資本額が、必要な資本額と比較して足りないのか余剰なのかを計算
何時どれだけ資本の過不足があるのかを事前に知ることで、資本調達をどのように行ったら良いのかの計画を練ることができる

 ビジネス戦略に合わせた資本のアロケーション
ビジネス戦略に合わせ、撤退する領域、より資産の質を上げる領域等自在な戦略を策定することができる

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実現イメージ 将来の特定期間にわたり必要な資本額の推移
以下はシミュレーションした結果の資本額の推移の一例になります。
銀行全体、もしくは特定地域のどのシナリオの結果を見たいかを指定することで、該当のシナリオにおける資本額の推移が見られます。
グループ区分Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.

シナリオ種類将来的な視点 従来のリスク管理のプロセスでの位置づけ
将来的視点は、健全な資本を維持するためのガバナンスの強化の観点で重要な視点になります。
ファクター’@ t=0

計測ツール(Assets, Liabilities)

シナリオ生成MV(A),MV(L)@ t=0

必要な資本の算出
Capital @ t=0

ファクター’ @ t=1..5Under scenarios

リスクガバナンス方針
設定と監視

資本政策の管理

ガバナンスの方針の設定、質的な評価、監視• IS, BS,Capital, OF for t=1-5の予測• IS, BS, Capital, OF for

t=1-5• 異なる戦略で複数年のパフォーマンスを予測• ストレステスト• ファクター• 予測式

ビジネスプラニング• IS @t=0 – for初期値• BS_stat @t=0,1..5 ベン

チマーキング

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報告分析ツール将来的な視点 本邦金融機関の意識 － ストレステスト実施上の課題

適切なシナリオの設定

出典：TRMA 2014年サーベイ
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が考えるストレステスト実施上の課題
将来的な視点 G-SIB, D-SIBが考えるストレステスト実施上の課題
本邦金融機関ではシナリオの設定が最大の課題であったが、グローバルの大手金融機関では「データの品質」と「テスト実行時間」が最大の課題であり、日本ではまだ一部の金融機関でしかストレステストが通常業務の一環として行われていないと考えられます。

出典：Aggravation orAggregation : Risk Data andcompliance, by LEPUS, 2014

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データの品質古い元システムシナリオの設定

データへのアクセス権

テスト実行時間

その他

将来的な視点 本邦金融機関の意識 － ストレステストの活用

出典：TRMA 2014年サーベイ
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将来的な視点 本邦金融機関の意識 － ストレステストの活用

ストレステストは実施しているが資本政策の観点ではほとんど活用されていない

出典：TRMA 2014年サーベイ
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将来的な視点 課題

以上より、多くの金融機関が認識している「将来的な視点」への主要課題は以下の３つと考えられます。
 データの品質
BCBS239

 ストレステスト（シミュレーション）の実際的な活用
システム連携、 技術的な問題 ？

 ストレステスト（シミュレーション）を行う上でのパフォーマンス
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グリッドコンピューティング
In Database処理
In Memory処理将来的な視点 パフォーマンス向上のためのテクノロジー
SAS® Grid ComputingSAS® In-DatabaseSAS® In-MemoryAnalytics

概 念 モデ ル
Clustered File System

概要

数百〜数千のオンラインユーザー数やオンラインの実⾏ジョブを保有する企業のため、さらにはシミュレーションのような⾼付加処理に対応するために提供されます。システム全体の負荷を管理し、最適なリソース割り当てを可能とする分散処理アーキテクチャーです。

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Database / Data Warehouse

従来、SAS処理を実⾏するためには、データベースからSAS環境にデータを移動していました。データベース側でSAS機能を理解させることにより、データを移動することなくSAS処理をデータベース上で実⾏することを可能としました。

Data Warehouse Appliance

ビッグデータ時代における意思決定では、超大規模データに対する⾼度な統計解析処理をリアルタイムに近い処理時間で実⾏することが求められます。
それを実現するのがインメモリアーキテクチャです。

パフォーマンス向上のためのSAS GRID COMPUTING
テクノロジー 概要
SAS Grid Computingは、ロードバランシング技術により、大データ、及び、大規模ユーザーの分析要求を処理するための環境を提供します。複数のSAS処理を複数サーバー環境で効率的に分散することが可能となります。汎用サーバーを使用することで拡張性が⾼く、低コスト規模・大容量ので柔軟なインフラストラクチャを構築、管理することができます。
 主な適用シーン• ワークロードの管理 – より効率的なジョブ、及び、ユーザー処理の管理。
• 可用性の向上 – 複数ノードでのグリッド構成による障害発生時のシステムダウン回避。
• パフォーマンスの向上 – グリッド環境のマルチプロセッシング機能によるリソースの有効利用。

事例：•約2000万顧客の分析処理時間が11時間から10秒に短縮

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パフォーマンス向上のためのSAS IN-DATABASE
テクノロジー 概要
SAS In-Databaseは、従来SASで実施していた加工や分析等のデータ処理をデータベース側で実施する機能を提供する製品です。大容量データの移動することを抑制することで、パフォーマンスの向上が図ります。
DWHアプライアンスと組み合わせることで、データ移動の抑制だけではなく、 MPPの恩恵を受けられます。
 主な適用シーン• データガバナンスの向上 – データの移動、複製を削減。
• モデル開発/導入の簡素化・⾼速化 – DB側でのモデル開発・実装による⾼速な結果の配信。
• ITリソースの有効利用と最適配置 – DBリソースの有効利用によるITリソースの稼働率向上。

事例：•英語300タイトルに関する統計分析プロセスが、36時間から1時間15分に短縮•140万顧客の⾏動履歴を使用したモデルのスコアリング処理が4.5時間から1分に短縮
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パフォーマンス向上のためのSAS IN-MEMORY ANALYTICS
テクノロジー 概要SAS In-Memory Analyticsは、インメモリ技術と分散処理技術を融合した大容量データの超⾼速分析処理を実現します。
SAS In-Memory Analyticsを利用することで、大容量のデータを使った⾼度な統計処理やデータマイニング処理を、リアルタイムで実施することが可能となり、ビジネスにおける課題に対する迅速な意思決定を支援します。
 実現可能なこと• 迅速な意思決定 – インメモリ技術と分散型マルチスレッドアークテクチャによる超⾼速処理。
• 分析精度の向上 – より大容量なデータの使用しての分析結果の配信。
• ⾼度なビジネスソリューションの提供 –リスク管理や収益最適化ソリューションを提供。

事例：•2億7000万通りの組み合わせを分析して適正価格を特定する処理が30時間から2時間で完了•従来18時間かかっていたリスク・ポートフォリオ計算を12分に短縮
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まとめ

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まとめ データ収集をサポートする技術として既にBig Dataアナリティクスの分野
では活用されている「データの仮想化」、「データの品質改善」を活用可能である
 「将来的な視点」を実現するためにはシナリオシミュレーションをある期間（保険会社の場合は5年、10年のレンジ）で行う必要があり、テスト実施のパフォーマンスを改善する技術として「グリッドコンピューティング」、「InDatabase処理」、「In-Memory」処理がある

SASはBCBS239,２７７に対応可能なソリューションをご提供できます。
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ご清聴ありがとうございました

お問い合わせ先：SAS Institute Japan株式会社
マーケティング本部
Tel:
03-6434-3700
Email:JPNSASInfo@sas.com
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