COVID-19 パンデミックは市場を混乱に陥れました。実際、2020年は金融サービスや資本市場の企業にとって、現代の最も困難な時期となっています。
しかし、希望はあります。より優れたテクノロジーによって、資本市場企業はこの不安定な時期を乗り切るための道標を見つけることができます。そして、適切なテクノロジーは、新たな洞察を提供し、顧客のロイヤリティを向上させ、トップラインの収益を向上させ、コストを削減することができます。リターンとロイヤルティを向上させるテクノロジーの力は明らかです。これは、特に混乱期には、すべての組織が望む利点です。
では、資本市場のリーダーは、市場の不確実性の中で成功を維持するために、どのようにテクノロジーを活用できるのでしょうか？私が見ている5つのトレンドをご紹介します。
1.レガシーシステムの拡張
新しいアプリケーションは、企業のビジネスの維持と成長を支援します。また、組織の内外を問わず、データの可用性が向上しています。しかし、組織は、しばしば緊張状態にあるレガシーテクノロジーのインフラストラクチャを調整しない限り、これらのデータを完全に活用することはできません。
重要なのは、リスクが高く、長時間の作業を必要とする RIP-AND-REPLACE 方式を避けることです。その代わり、新しい技術インフラは既存の環境を補完するものでなければなりません。
銀行は、無駄のない人員と予算の制約の中で、導入にかかる総コストと市場投入までの時間を分析しています。導入が複雑になればなるほど、リスクも大きくなります。これは、コストのかかる業務のメルトダウンを意味する可能性があります。レールを改良しながら列車を走らせ続けることがすべてです。
実装は、既存のアーキテクチャやインフラストラクチャを補完する技術の恩恵を受け、理想的には、ビジネスや動作環境の多くのラインでポータビリティをサポートする API を使用します。
2.より多くのデータを活用
データはあらゆる組織の生命線です。しかし、ここでの課題は、銀行全体で何百、何千もの異なるデータソースが存在する中で、正確で一貫性のあるオペレーションビューを得るにはどうすればよいのかということです。
最近では、スマートバンクがデータのサイロを破壊し、アナリティクスを使用して企業全体の包括的なビューを構築しています。より多くのデータを使用してより多くのシミュレーションを使用することで、取引やポートフォリオ管理の意思決定が改善され、リスクが軽減されます。意思決定者は、より詳細で正確な情報と予測をより迅速に得ることができ、顧客は勝利を得ることができます。
大手銀行は、高性能な分散データ・ファブリックを使用して、企業全体のあらゆるデータを、調和のとれた安全な方法でレポーティングと分析に利用できるようにしています。
3. 人工知能(AI)と機械学習(ML)による収益と顧客ロイヤルティの強化
社内外のサービスに AI や MLを取り入れることは、今、業界で最もホットなトレンドの一つです。それには正当な理由があります。熟練した組織は、AI と ML を活用して顧客体験を改善し、新たな収益を生み出すサービスを生み出しています。
AI と ML は、正確で、統合され、正規化された過去のデータセットを活用できるかどうかにかかっています。データサイエンティストは通常、モデルを構築する前に、1日のうち最大70%をデータと格闘することに費やしています。 そしてもちろん、データから正確な ML モデルを開発するには、通常、高度なスキルを持つデータサイエンティストのチームが必要となります。
幸いなことに、新しいテクノロジーが登場し、これらのボトルネックの両方が緩和されています。強力なデータプラットフォーム技術により、機械学習モデルを開発するためのデータの統合と操作が容易になりました。また、AutoML と IntegratedML エンジンにより、SQL やアプリケーションの開発者は、データサイエンスの専門知識を必要とせずに、過去のデータセットから正確な機械学習モデルを作成することが可能になり、熟練したデータサイエンティストの生産性を高めています。
AI と ML のメリットは、今日の不確実性を超えて広がっています。長期的な成功のためには、組織は顧客のロイヤルティに焦点を当てる必要があります。今日の顧客は、テクノロジー主導の優れたインタラクションを求めており、それを提供する金融サービス企業に報酬を与えています。
4. 総所有コストを下げる
これらのテクノロジー・アップグレードは、高額でなければ利用できないと考える人もいるかもしれません。しかし、実際には、正しい技術を導入することで、最終的には総所有コスト（TCO）を下げることができます。
インフラストラクチャを必要としない、リソース効率の高い最新のアーキテクチャを活用することで、新しいテクノロジーは、レガシーシステムの高額なコストや、多くのオープンソースシステムの隠れたコストを回避します。オープンソース・ソフトウェアは、必要なレベルの可用性とセキュリティを実現するために、多くの場合、集中的な労働力と専門知識を必要とし、総所有コストが高くなります。今日、銀行が必要とする機能を、高い一貫したパフォーマンス、信頼性、セキュリティで実現する技術が存在しています。
5. 信頼できるテクノロジーパートナーとの協業
銀行は、信頼性とカスタマーケアの実績のある企業との提携を望む傾向が強まっています。卓越した技術だけでは、その要求を満たすことはできません。テクノロジー・プロバイダーは、適切なツールを提供し、各実装が顧客が望む結果を得ることができるようにするためのサポートを提供しなければなりません。銀行は今、心配することがたくさんありますが、テクノロジーパートナーがすべての段階で彼らと一緒に取組んでくれると分かれば、安心できます。
次の金融サービステクノロジー
資本市場企業の次の動きは誰にもわかりませんが、今日の課題をチャンスと捉えている企業は、明日の報酬を得ることができるはずです。新しいテクノロジー、データ、高度な分析を革新的な戦略と組み合わせることで、資本市場企業は、2020年の残りの期間にどんなボラティリティ（変動性）が発生しても、それを乗り切り、将来に向けて自らのポジションを確立することが可能です。
Ann Kuelzow
金融サービス営業担当ディレクターとして、InterSystems IRIS のグローバル金融サービス営業を担当。ニューヨーク勤務。
InterSystems IRIS はリアルタイムで高性能なデータ管理ソフトウェアで、フロント、ミドル、バックオフィス全体のさまざまなアプリケーションに使用され、最も困難なデータ集約型の SLA に対応する。単一のテクノロジーで様々なデータ管理要件に対応し、運用を簡素化し、MMを節約する。
インターシステムズに入社以前は、ニューヨークの Sybase/SAP でいくつかの上級管理職を務め、同社にとって最も重要な収益源の一つである金融サービス事業部門を統括。また、複数のチームを管理する北東部のクロス・バーティカル・ビジネスの全体的な責任者も務める。 技術に精通しており、複雑なソフトウェアソリューションを金融サービス業界に販売する専門知識を有する。キャリアは、コルゲート・パルモリーブ社の化学エンジニアとしてスタートした。
クラークソン大学で化学工学の学士号を取得。
