リスクの測定はサイエンスではありません。しかし、リスク分析によって潜在的なリスクの影響をうかがい知ることができます。また、金融サービス企業においては、リスクマネジメントに向けて先進的な戦略を導入し、真のデジタルトランスフォーメーションを推進できるようになります。
リスクマネジメントをデジタルトランスフォーメーションプロセスの中核に据えることで、従来のリスクの範疇に囚われず、デジタル化の性質とレベルを考慮しながら、必要なコントロールを定義できるようになります。さらに、リスク分析によってデータに対する理解を深め、データに基づいて意思決定を行うことで、意思決定のプロセスを加速させ、より有意義で実践的なインサイトを得られるようになります。また、データ分析を活用して変革の道筋に沿ったリスクエクスポージャーを特定、分類、対処することで、リスク管理者は効率を高め、費用対効果の高い成果を見込めるようになります。
リスクマネジメントを成功させるには、データ資産、分析、日々のビジネスプロセス、そして人材をビジネスの目標の達成とより良い成果に向けて高めていくことのできる、効果的なデータマネジメント戦略が不可欠です。
データはリスク管理の鍵
基本的な出発点としてデータに取り組むことで、リスク管理者は膨大な情報を活用し、リスクを評価、監視、軽減することができます。しかし、組織全体で正確なデータを見つけることは困難になりがちです。そしてそれが結果として、データ資産が増え続け、問題が複雑化し、非効率と遅れを生じさせる原因となっています。
分析プラットフォームを使用すると、組織のすべてのデータをまとめて検索し、プロセスを自動化して統合することで、部門間での共有が可能になります。 その結果、各部門のリーダーは、指標に基づいて成長戦略を立て、データの質を担保しながら収益の向上を図ることができるようになります。
金融サービス業界や他の業界が直面する大きな課題のひとつは、正しいデータを正しく入手することです。
アクセスしやすく正確なデータを保有するという課題に対処するには、定量的データ・定性的データを含む複数のソースにわたる大量のデータを処理できるツールを導入する必要があります。
リスク分析担当者が成果を上げるためには、データ型に関係なくすべてのデータにアクセスできる柔軟性が求められます。また、完全な分析を実現するには複数のソースからデータを取得する必要があります。グラント・ソントンの調査によると、「85％の銀行が、データおよびリスク情報の管理によって、多くの（そしてさらなる）効率化が実現できる」と考えていることが明らかになっています。
真のデータトランスフォーメーションはなぜ実現しないのか
組織内のあらゆる意思決定は、データ分析から得られるインサイトに基づいて推進されるべきです。分析プロセスとは、意思決定者にどのようにインサイトを提供するかです。しかし、分析プロセスの最大の欠点のひとつは、プロセスが正しく進められることはほとんどなく、むしろ特定のタスクを遂行するのみのサイロに陥りがちだという点です。
一般的に、組織が解決すべき問題を特定した後、あるいは意思決定を行うために回答が必要な質問がある場合、アナリストはIT部門と連携し、どのデータソースにアクセスすべきかを決める必要があります。その後、データの専門家が分析用にデータを準備し、そのデータがビジネスインテリジェンス（BI）チームの手に渡り、分析結果を記したレポートやダッシュボードが作成されます。さらに高度な分析や予測分析が必要な場合は、データサイエンティストもこのプロセスに加わり、意思決定者にインサイトが提供される流れとなります。こうした一連のプロセスに時間がかかりすぎてニーズに合わない場合、意思決定者はアクセス可能な分析ツール（多くの場合、表計算ソフト）を使って、データの一部分だけを切り取って作業することになります。これが、組織内でよく起こりがちなシナリオです。
この問題に対処する一つの方法は、分析ワークフローを自動化し、可能な限り意思決定者へのインサイトの提供を簡素化することです。
デジタルトランスフォーメーション*への5つのステップ
- 適切なリーダーを配置する
- 人材のスキルを高め、将来に備える
- 新しい働き方へのエンパワーメント
- 日常業務ツールのデジタル化
- 頻回なコミュニケーション
*出典：McKinsey『Unlocking success in digital transformations』
自動化でデータ、プロセス、人材を変革
多くの組織がビジネスの変革に向けてデータを活用し続ける中、新しい形でのデータとの対話、データの利活用や教育を実現するために自動化が不可欠となっています。手作業によるプロセスは時間がかかり、エラーが生じるリスクも高くなりがちです。データの取得とクレンジングに関連するステップを自動化し、リアルタイムでレポートを作成することで、リスクチームはより正確かつ効率的にリスクを測定し、軽減できるようになります。
「グローバルバンクならではのソリューションやアドバイスをお客様は求めています。 こうしたリクエストに応え、デジタルトランスフォーメーションを推し進めるにあたって、データは欠かせない存在です。 統合された自動化プラットフォームにより、分析とデータサイエンスを加速して最高品質のサービスを提供し、多くのプロセスを自動化できるだけでなく、銀行全体で何千人もの人々をスキルアップして、さらに多くの価値を提供できるようになります」
— UBS 社、データサイエンス担当ディレクター、Nick Bignell 氏
リスク管理責任者によるユニークな視点
競争上の差別化を図るためにデータの利活用に対するニーズが加速度的に高まっている今日のビジネス環境では、膨大な量の構造化・非構造化データをビジネス価値へと変えられるリスク管理者の役割がこれまでになく重要視されるようになっています。
データ主導型の意思決定を行うにあたって、多くのリーダーが直面する課題が、チームとデータをいかに結び付けるかということです。同様の課題でお悩みであれば、その解決策が、テクノロジースタックに分析ツールを加えたり、インサイトを取得するだけでは済まないことをよくご存じかと思います。これらの課題解決の鍵となるのが、データ、プロセス、人材の統合です。これらすべてを統合することができれば、適切なデータに基づいてあらゆる意思決定を下し、またそのための十分な時間を確保できる企業文化を育み、そのプロセスを通じて、データ分析を中心に据えた文化を築いていくことが可能になります。こうした取り組みで成功を収める企業は、誰もがデータ分析を活用して短時間でインサイトを獲得し、成果の創出に専念できる環境を確立しています。
リスク管理にデータ分析を活用し、成果を上げるには？
リスク分析を成功させるには、分析、財務、オペレーション、コンプライアンスなどを組織全体に適用し、次のような方法で活用することをお勧めします。
- データ分析を活用し、繰り返し可能なワークフローを通じて規制リスクに対処し、報告要件を合理化する。
- 信用リスク分析を行い、PPPローンを必要とする可能性の高い企業を特定し、中小企業の収益増加につなげる。
- 銀行や法執行機関のデータを利用して、不正行為の監視を自動化し、パターンを検出してリアルタイムのアラートとレポートを作成し、不正行為を軽減する。
データ分析、データサイエンス、プロセス自動化など、デジタルトランスフォーメーションで必要となる一連の機能を提供する統合ソフトウェアプラットフォームは、リスクマネジメントの自動化を目指すリスクマネジャーにとって極めて重要です。もう自ら矢面に立つ必要はありません。リスク分析の構築に注力し、リスク組織の変革を成し遂げましょう。