イントロダクション 金融機関は、複雑な規制検査と、柔軟で包括的なリスク管理ソリューションの差し迫ったニーズを伴う厳しい環境に直面しています。 時代遅れのインフラストラクチャと、さまざまな種類のリスクに関する分離されたデータの負担により、既存のシステムは、CECL（信用損失に関する米国会計基準）、ストレス テスト、流動性リスク、規制データ報告にわたる規制上の期待に持続的かつ効率的に対応するために必要なデータ フレームワークを提供できません。 さらに、複雑なリスクプロセスは長い間大きな障害となっており、変化する規制への迅速な適応や効率的なデータ処理と分析を妨げてきました。
これらの課題に対応するため、金融機関は時代遅れのレガシー システムからクラウドへと重点を移しつつあります。 この変化は、特にリスクと財務機能の統合において、イノベーションと業務効率の重要な推進力となります。 金融機関は、リスク管理を近代化する際に、規制上の懸念に対処するために2つの重要なイニシ アチブを検討することができます。
規制リスクと財務のためのデータマネジメントとガバナンス： コンプライアンスのニーズを満たすための管理と監視の強化に重点を置いています。リスクモデルの実装と実行： 信用リスクモデルの実装と実行のプロセスを合理化します。
これらの分野には明確な機会があるにもかかわらず、3つの主な課題があるため、まだ躊躇しています。
データ セキュリティとガバナンス： 機密性の高い金融データをクラウドに移行すると、特に金融業界の厳格な規制基準の下では、セキュリティ、データ アクセス、制御に関する重要な問題が生じます。アーキテクチャの複雑さ： 金融機関はオンプレミスのレガシー システムの網に絡み合っており、クラウド統合が複雑になっています。 これらのシステムの不透明なロジックは、移行中の懸念を高めます。クラウドへの移行コスト： クラウドへの移行には、データ移行、アプリケーションの再設計、スタッフのトレーニングなどの費用を含む、多額の先行投資が必要です。 これには、よく考えられた戦略が必要です。
多くの金融機関は、Databricks データ インテリジェンス プラットフォーム を使用してこれらの課題にうまく対処しています。 このプラットフォームは、リスク データ、財務データ、リスク分析プロセスを単一のプラットフォームに統合し、生成AI機能により、各機関の独自のデータと分析のエコシステムに関する詳細な洞察を提供します。 このブログ記事では、データマネジメントと、規制リスクおよびリスク モデルの実装と実行のガバナンスという 2 つの基本要件に焦点を当て、 Databricksデータ インテリジェンス プラットフォームがリスク管理の最新ソリューションとしてどのように機能するかについて説明します。
規制リスクと財務のための情報管理とガバナンス リスク管理ソリューションは、特定のポートフォリオ、信用リスク、市場リスク、取引先信用リスク、ALM、流動性リスク、規制資本、規制報告に合わせて、複数の階層レベルと粒度にわたるデータを消費および予測します。 SAS、Oracle、SQL Server、Hadoop などのさまざまなレガシー テクノロジーを考慮すると、規制監査中に課題が頻繁に発生します。 これらの課題は、データをソースまで遡って追跡し、正確性を維持し、信頼できるデータガバナンスを維持する能力を実証する際に特に顕著になります。 Databricks データ インテリジェンス プラットフォーム は、次の方法でこれらの問題を解決します。
Delta Lake UniForm： Delta Lake UniForm は、さまざまなデータ形式とタイプを統合し、リスク分析ソリューションと規制報告のデータの信頼性と整合性を保証します。データ品質のための Delta Live Tables： データの正確性と一貫性が重要な規制リスクの場合、 Delta Live Tables は必要なすべてのデータ フィールドの検証を保証します。 プラットフォームのモニタリング機能は、包括的なデータ品質メトリックレポートも提供します。一貫したデータ ガバナンス管理のためのUnity Catalog： Unity Catalog は、安全なアクセス、明確なリネージ、一貫したデータ制御を備えた堅牢なデータガバナンスを提供し、正確で統合されたリスク管理の基盤を形成します。信頼性の高い SLA のためのワークフロー オーケストレーション： Databricks Workflows は、分析、ETL、共有のためのデータパイプラインのオーケストレーションと実行を強化し、規制の要求が厳しい場合でも一貫したSLA提供と信頼性の強化を実現します。
データ インテリジェンス プラットフォームは、リスクと財務データの取り組みを統合し、複数のベンダーを必要とせずに単一のプラットフォームで高度な分析機能を有効にすることで、規制調査を簡素化します。
Fig 1: Integrate risk and finance data with the Databricks Data Intelligence Platform
さらに、次の機能により、規制リスク管理におけるデータ管理のさまざまな強化が実現します (青で強調表示)。
Fig 2: Improving efficiency using the Databricks Data Intelligence Platform リスクモデルの実装と実行 各金融機関には、資本計画、ストレス テスト、CECL コンプライアンスに不可欠な信用損失予測モデルを実装および実行するための独自のフレームワークがあります。 これらのフレームワークでは、SAS、R、Python などのさまざまなプログラミング言語のモデルがよく使用されます。 これらは、SAS Grid、オープンソース プラットフォーム、専用ソリューション、ALM システムなど、さまざまなプラットフォームに実装されています。 俊敏性の欠如、リソース集約型のプロセス、複雑なリスク プロセス統合などの課題により、急速に進化するマクロ経済や地政学的変化に適応し、新しいデータ ソースを組み込み、モデルの実装と実行のフレームワーク内で規制の要求を満たすことが困難になっています。
Databricks データ インテリジェンス プラットフォームは、モデルのライフサイクル管理、実装、実行のための包括的な機能を提供します。 これにより、リスク管理と資本計画が強化され、金融機 関が現在および将来の規制上の要求に効率的に立ち向かうための、よりダイナミックで応答性の高いリスク管理フレームワークが促進されます。 以下は、モデルの実装と実行を容易にするいくつかの機能です。
レイクハウスフェデレーション：レイクハウスフェデレーション を使用すると、クラウド上でも、データ アクセスを効率化できます。モデルライフサイクル管理のためのMLflow ： モデルのバージョンを管理し、モデルの実装、ガバナンス、および展開プロセスを合理化します。モデル実行のワークフロー オーケストレーション： Databricks Workflowsは、開始点の調整とシナリオ分析からレポートのレビューとチャレンジ プロセスまで、エンドツーエンドの実行を調整および自動化します。 これにより、さまざまなシナリオやポートフォリオを実行するためのアジャイルでスケーラブルな方法が可能になります。リネージとガバナンスのためのUnity Catalog： エンドツーエンドのリネージと完全な制御を提供し、規制要件への準拠を強化し、規制上の問題を減らします。 結果の正確性を確保するために、データパイプラインとモデルのドリフト/バックテストを監視します。統合のためのDelta Sharing ： データ共有を促進し、資産負債管理、財務計画と分析、資本計画などのシステムとの重要な統合を維持しながら、段階的なクラウド導入をサポートし、リスク部門と財務部門間の連携を強化します。
Fig 3: Model implementation and execution with the Databricks Data Intelligence Platform
モデルの実装要件は組織によって異なりますが、上記のコア機能により、金融機関は Databricks 上で規制ワークロードを実行し、アーキテクチャを簡素化し、技術的な課題に対処し、規制コンプライアンスに準拠できるようになります。
効率性、俊敏性、拡張性を実現 強力な Databricks データ インテリジェンス プラットフォームを活用して、規制報告プロセスを強化します。 Databricksの機能を活用して、厳格な SLA に従って規制データを効率的に取り込み、検証し、処理する信頼性の高いデータ パイプラインを構築します。 統合されたデータ リネージ、ガバナンス、セキュリティを活用して、規制提出の正確性と適時性に対する強力な保証を促進します。 レジリエントなモデル展開と柔軟な予測を、統一されたプラットフォーム上の業務に簡単に組み込むことができます。
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