Amazon Web Services ブログ

Tag: Financial Services

Amazon FinSpace を用いてトレードストラテジーのための What-If シナリオ分析を実行する方法

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。   はじめに 以前のブログ記事では、AWS で機械学習ベースのトレードストラテジーをバックテストするためのアーキテクチャについて説明しました。このアーキテクチャの主要なコンポーネントの1つは、データマネジメントと分析のためのコンポーネントです。 特定のユースケースに応じて、これを実装するためのさまざまな選択肢があります。多くの企業は、データレイクに基づくソリューションを採用しており、最近ではレイクハウスアーキテクチャを採用しています。どのようなアプローチを選んでも、ソリューションは次の主要な機能領域(データマネジメント、データガバナンス、データ分析、機械学習)をカバーする必要があります。機械学習モデルの開発には、データ探索やデータ準備などの機能が必要です。さらに、顧客には、さまざまなソースからの金融データをクエリして結合するためのより高度なツールと、指標や金融時系列データを簡単に操作できる方法が必要です。 Amazon FinSpaceのローンチにより、金融データを扱うための安全、スケーラブルなデータ管理、および分析基盤をセットアップするための付加価値につながらない重い作業が不要になりました。利用者はマネージドサービスを活用できるため、これらのタスクは以前よりはるかに簡単になります。Amazon FinSpace には、分析や機械学習を目的としたデータ準備のための、タイムバーやボリンジャーバンドなど、100以上の関数ライブラリも含まれています。

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AWS を活用したオープンバンキング ~ データ受信企業における実装方法

本投稿は AWS のソリューションアーキテクトである Akash Jain による寄稿を翻訳したものです。 2017年11月26日、オーストラリア政府は、消費者データ権 (CDR)の導入を発表しました。オーストラリア競争・消費者委員会 (ACCC)によって管理される CDR は、消費者が自分のデータをより詳細に制御し、商品とサービスの比較や乗り換えする能力を高めることを目指しています。例えば、フィンテックはオープンバンキングデータを使用することで、消費者に最も適したクレジットカードやローンを見つけやすくします。AWS パートナーである Adatree のオープンバンキングユースケースレポートには、このようなユースケースが多数記載されています。CDR によって推進される透明性は、住宅ローン、個人ローン、クレジットカード、貯蓄口座などの銀行商品の価格競争の強化につながるだけでなく、消費者データを活用する革新的な製品やサービスにつながります。

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金融業界特集 : Amazon Textract

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Alvin Huang、 Gene Ting と Stefan Natu による寄稿を翻訳したものです。 編集者注 : これは、金融業界特集の月刊連載の第三回目の投稿です。 Amazon SageMaker ノートブックインスタンスについて説明した第一回目もお読みください。 Amazon Comprehend (Comprehend Medicalを除く) について説明した第二回目もお読みください。 — 金融業界特集の連載をご覧頂きありがとうございます。この連載では、AWSのサービスの利用承認を合理化するために、金融機関がフォーカスすべき特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 に焦点を当てる予定です。5 つの領域にはそれぞれ特定のガイダンスが含まれており、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 この特集では、 Amazon Textractを取り上げます。Amazon Textract は、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書きやその他のデータを抽出し、フォームとテーブルからのデータの関係を特定し、理解するフルマネージド AI サービスです。

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[新しいブログシリーズのご紹介] 金融業界特集 : Amazon SageMaker ノートブックインスタンス

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである John Formento と Syed Shareef による寄稿を翻訳したものです。 3 週間にわたる re:Invent バーチャル カンファレンスをまとめるにあたって、金融業界特集の最初のブログの投稿をします。この連載は、金融業界のお客様に特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 を深く掘り下げ、世界規模の金融機関を支援した当社の経験に基づき、AWS サービス利用の承認を効率化することを目的としています。 コンプライアンスの達成 データ保護 コンピューティング環境の隔離 API による監査の自動化 運用上のアクセスとセキュリティ これら 5 つの各領域には、特定のサービスに対するサービス利用の承認を効率化するのに役立つ具体的なガイダンスが含まれています。これは、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 金融業界のお客様の間で SageMaker の使用が増加したため、Amazon SageMaker ノートブックインスタンスでこの連載を始めます。 Fraud.net のような金融機関は、Amazon の機械学習サービス群を採用し、機械学習モデルを容易に構築してトレーニングし、オンライン決済詐欺を効果的に検出できるようにしています。 または、顧客により多くの価値を提供するレコメンデーションプラットフォームを構築し、データサイエンティストが、プロジェクトを設計から本番環境に迅速に動かします。これはNerdWalletが達成していることです。この組織では、 Amazon の機械学習サービス群を使用して 20 を超える機械学習モデルを提供しており、Amazon DynamoDB と AWS Lambda を使用して、サーバーのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行しています。

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AWS における Amazon SageMaker と AWS Data Exchange を使ったアルゴリズム取引

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto, Balaji Gopalan と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。 株式取引の大部分が、こちら や こちら の記事で説明されているように、自動化されていることはよく知られています。たとえば、取引戦略を実装するためにアプリケーションや「ロボット」が使用されています。最近の金融サービス業界の新たなトレンドは、取引ソリューション (アルゴリズム取引ソリューション等) をクラウドに移行することです (こちら や こちら の記事で説明されています)。

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金融業界特集 : Amazon Comprehend

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである John Formento と Syed Shareef による寄稿を翻訳したものです。 編集者注 : これは、金融業界特集の月刊連載の第二回目の投稿です。 Amazon SageMaker ノートブックインスタンスについて説明した第一回目もお読みください。 — 金融業界特集の月刊ブログ連載では、金融業界のお客様がクラウドサービスの利用承認を効率的にすすめるために注力すべき特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 を取り上げます。5 つの領域それぞれに対し、特定のガイダンス、推奨されるリファレンスアーキテクチャ、および当該サービスの利用承認プロセスを効率化するために役立つ専門的なコードが含まれます。これらは、お客様の特定のユースケースおよび環境に合わせて変更が必要となる場合があります。 今回の特集では、金融業界のユーザーが大幅に増加した、 Amazon Comprehend (Comprehend Medical を除く)について取り上げます。Amazon Comprehend では、自然言語処理 (NLP) を使用して、ドキュメントの内容に関するインサイトを引き出すことができます。Amazon Comprehend は UTF-8 形式のあらゆるテキストファイルを処理し、ドキュメント内のエンティティ、キーフレーズ、言語、感情、およびその他の一般的な要素を認識し、インサイトを提供します。

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統合取引監視システムでの高度なインサイト

本投稿は Risk Focus社のAlex Rabaev氏による寄稿を翻訳したものです。 統合取引監視システム 2010 年 5 月に発生したフラッシュクラッシュを受け、米国証券取引委員会 (SEC) は、統合取引監視システム(CAT)と呼ばれる包括的な財務データベースの作成を認可しました。CAT とは、ブローカーディーラーと取引所からの米国の株式とオプションに関わるすべてのアクティビティを受信し、保持する中央リポジトリです。 昨年5 月に、ゲストによるブログ記事「 The Consolidated Audit Trail and the Cloud(統合監視システムとクラウド)」を公開しました。 記事では、AWS PrivateLink を使う事で、AWS ブローカーディーラーが CAT レポート可能なデータを Virtual Private Cloud(VPC) から Financial Industry Regulatory Authority(FINRA) の VPC に転送する方法について説明しています。AWS PrivateLink を使用すると、パブリックインターネットを経由することなく、安全な方法で実行できます。 このブログでは、CAT レポートと例外処理に関連する膨大な量のデータを分析する方法について説明します。AWS コンサルティングパートナーである Risk Focus が開発したソリューションである CATalyticsに焦点を当てます。AWS 上に構築されたオープンソースのダッシュボードにより、ユーザーは例外の解決、質問への回答、CAT レポートに関する問題の根本原因の特定を行うことができます。

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re:Invent 2020をフル活用する!―金融機関様向けガイド

AWS re: Invent は通常、ラスベガスのいくつかの会場では聴講者が多すぎては入れないケースがありましたが、今年は全て、無料でバーチャルのイベントをお届けします。今年のカンファレンスは、過去にも増して最大規模となる予定で、11月30日より、5つの基調講演、18のリーダーシップセッション、500を超えるセッションを開催し、金融サービス業界向けに、お役に立てるセッションも数多くご用意しております。AWS の専門家や金融サービス業界の画期的なリーダーが、クラウドテクノロジーを使用してお客様の為にビジネスを変革、革新している様子をご覧ください。   re:Inventに参加したい方は以下のステップを参考にして下さい: ·      まずはre:Inventに登録。登録すると、全てのセッションにアクセスできるようになります。 ·      金融機関様向け参加者ガイドで、公開予定のすべての金融サービスセッション、手続きやその他ハンズオンアクティビティを含む情報をご参照ください。 ·      セッションカタログを定期的にご確認ください。最新の情報を反映するために継続的に更新していきます。   re:Invent 2020における金融機関 現在の特異な環境下においても、企業や消費者は、将来に向けて新しいことにチャレンジし成長することを学んできました。AWS のクラウドソリューションは、いろいろな形で金融サービス企業を支援しています。持続可能なスケーリング、アプリケーション開発のモダナイズ、安全性とレジリアンシーの向上、データの活用をおこないながら、新しい市場オポチュニティの探索、顧客エンゲージメントの変革をおこなっています。これらの金融サービス企業は今後の5~10年後を見据えたクラウド展開を推進されています。   金融機関向けセッション AWS re:Inventでお会いできるのを楽しみにしています。下記は、金融トラックのセッションです。 FSI201: Financial Services: Navigating change while facing forward, with HSBC ―変化に対応しながら前進するHSBC  (Dec 2, 2020 | 4:30 AM – 5:00 AM JST) パンデミックを通して、金融機関は消費者や企業のニーズを満たすために新しい技術を活用してきました。HSBC と AWS とのコラボレーションで、どのような新しいソリューションを提供し、業界の継続的な変革を推進しているかをお話しします。 スピーカー: Dinesh Keswani, Group CTO, HSBC Frank Fallon, VP of Financial Services, AWS […]

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セキュリティの実践とベストプラクティス -日本銀行様『クラウドサービス利用におけるリスク管理上の留意点』によせて-

本Blogは、クラウドにおける新しい常識”new normal”を考えるBlogの第五弾です。
多くのお客様は、より安全にサービスを提供するために多様なセキュリティを組み込み、また規制要件を満たしていくことで組織としての説明責任を果たそうとしています。
日本銀行様では、多くの金融機関のお客様がよりクラウドを活用したイノベーションをおこし、サービスを向上するために『金融システムレポート別冊』として「クラウドサービス利用におけるリスク管理上の留意点」(以下、本別冊とします)を発表しました。本Blogでは本別冊に基づき、組織がセキュリティを実践するために必要な考え方のいくつかを示してみたいと思います。

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