Slide 1

統合的リスク管理体制高度化に向けた総合情

報基盤の在るべき姿

―SAS Risk Management for Bankingを

使用したリスクマネージメントの最新動向―

2012/08/3

市場リスク

ﾋﾞｼﾞﾈｽﾘｽｸ

オペリスク

信用リスク

リスク管理システムが「サイロ化」

統合リスク

?

3

SAS 技術構造



SAS Business Analytics フレームワーク



Data Management (integration and quality)



Data model / uniform View / transparency



Metadata



Adaptable and comprehensive analytics



Reporting



ソリューション



SAS

®

_{Risk Dimensions}

®



SAS

®

_{Credit Risk Management for Banking}



SAS

®

Risk Management for Banking

SAS

Risk Management for Banking/Insurance 概要

データ加工 (DI Server)

分析

(Analytics Pro, EM)

レポーティング (AMO, WRS) 銀行/保険向けデータモデル (Banking/Insurance DDS) BI Server 金融リスク管理 金融犯罪対策 アンチ・マネー・ ロンダリング 不正取引検知 顧客ネットワーク 分析 銀行口座における 不正取引のモニタ リング・検知 不正な取引の利用 をリアルタイムな どで検知 ネットワークから 疑わしい顧客の検 知 市場リスク 信用リスク オペレーショナルリスク ALM 統合リスク IFRS9 金融商品会計 保険引受リスク プリペイメントリスク 金利・為替の変動に伴っ て生じるリスクの管理 資産と負債の金利・期間 ミスマッチに関するリス クの管理 複数のリスクを統合して 全社単位でリスクを管理 与信先の財務状況悪化に 伴って生じる損失の管理 保険を引き受けたことに よるリスクの計量 内部プロセス・人・シス テムの機能不全や外部要 因によるリスクの管理 IFRSで求められる金融商 品会計の実現 当初契約の満期前に償還 されるリスクの管理 与信管理 初期与信申請に対するス コアリングモデルの管理

SAS Risk Management for Banking/Insurance は、リスク分析プラットフォームをベースに、金融リスク管理と金融犯罪対 策ソリューションを提供します。金融リスク管理ソリューションは、金融機関のリスク管理高度化とリスクベースの企業経営 の実現をサポートします。金融犯罪対策ソリューションは、金融機関のコンプライアンス向上に貢献します。

5

情報系・市場系システムの配置とデータの関係性（

欧州大手金融機関事例より）

SAS データウェアハウス ポジション センシティビティ ポジション 格付情報 市場リスク管理 システム システム ALM 信用リスク管理 システム 市場VaR リスクスプレッド FTP リスクスプレッド 信用VaR 市場系システム 本部情報系システム 損失情報 シナリオ オペリスク管理 システム オペVaR 取引明細 提案実績 融資／営業 支援システム キャンペーン 収益管理 システム 収益情報 CF生成 システム CF 取引明細 リスクスプレッド コスト 市場VaR 信用VaR 統合リスク 財務情報 経営管理 統合リスク量 ① ① 営業店情報系システム IFRS

7 DDSへの データロード キャッシュフロー生成 （＋ストレスシナリオ） LCR分析 レポート LCR/NSFRカテゴ リーのマッピング ミスマッチ 分析 NSFR分析 金利リスク分析 Basel II

Basel III対応ソリューションにおけるフロー（

欧州大手金融機関事例より）

Basel III対応ソリューションは、データ管理、キャッシュフロー生成、LCR/NSFR分析、ALMミスマッチ分析、およびレポー ティングを行う統合ソリューションです。

データ管理の方針と必要なデータ



データ管理の方針



Banking DDSをデータマートとして使用

»

キャッシュフロー生成と流動性比率の計算に必要とされるデータを効率的に保持

»

各国のレギュレーションや銀行のポリシーによってカスタマイズが可能



必要なデータ



キャッシュフロー生成に必要なデータ

»

共通データ – 通貨、ポジション他

»

エクスポージャデータ – 資産/負債、金利や元本支払のスケジュール

»

マーケットデータ – 金利（イールドカーブ、LIBOR、銀行の内部資金金利等）



Basel III LCR/NSFRカテゴリーのマッピングデータ

»

カウンターパーティーの種類やレーティング等

9 BaselⅢやIFRSで求められるキャッシュフローベースの資産・負債評価を達成するには、過去のキャッシュフロー や将来のキャッシュフロー情報を統合的に管理するシステムが求められます。この時、適切なデータモデルの設計 がシステムの拡張性や開発生産性に大きく影響を与えます。 Historical DB Current DB 財務会計 ERP 管理会計 SAS PM レポーティング SAS PM ガバナンス管理 SAS EGRC BaselⅢ & IFRS BaselⅢ & IFRS IFRS バーゼル計算 システム SAS RMfB report BaselⅢ パラメータ推計 リスク量 PrePayment ・・・ 将来CashFlowを 予測したものを保管 会計系コンサル *** SAS RMfB HPA／HPC 基幹システム ETL

Basel IIIやIFRS対応で求められる全体システム像

（欧州大手金融機関事例より）

Cash Flow DB

Transaction DB

リスク分析プラットフォーム

リスクデータモデル

リスクデータモデルは、社内外の各種データソースからデータを収集・統合し、分析・リスク計算およびレポー ティングに活用するための単一のデータ基盤を提供します。 商品 延滞など 担保・保証 顧客 マーケティン グ モデル スコア 口座 銀行口 座 保険 口座 保険 取引 銀行 取引 損失 事象 財務 報告 データモデル概念構成図  世界中の金融機関でSASが得たノウハウを集積した、リ スク管理ソリューションのデータ基盤  テーブル定義の拡張や領域ごとの段階的実装など、柔軟 なカスタマイズが可能  バージョン管理によるデータの時系列保存をサポート データモデルの必要性 • データの加工作業にかかる時間や人的リソースの 負担が非常に大きい • 分析に必要なデータがどこにあるのか、分析者が 社内システムに精通している必要がある • データ加工が属人的に行われ、転属などの理由に よってノウハウが失われる恐れがある 典型的な分析フロー 基幹系 システム ローン システム 外部 情報 ファイ ル ファイ ル ファイ ル 口座データ結合 重複データ削除 コード統合 ステータス確定 集計/横結合 システム部対応 ユーザー対応 分析

11

SAS® Detail Data Store for Banking

SASが金融機関向けに提供しているデータモデルであるSAS® Detail Data Store for Bankingは、SAS社が全世界 で取り組んできた金融機関向けプロジェクトのノウハウから構築されており、銀行で取り扱うあらゆる情報を概念 的に整理し、時系列の変化を履歴として蓄積するための正規化されたデータ構造を提供します。すべてのテーブル、 項目の情報をお客様に開示*しており、業務や商慣習に応じた追加や変更などのカスタマイズが可能です。 商品 延滞など （担保・保証） リスク削減策 顧客 ﾏｰｹﾃｨﾝ ｸﾞ モデル スコア 口座 銀行口 座 保険 口座 保険 取引 銀行 取引 損失 事象 財務 報告

SAS® Detail Data Store for Banking Ver.2.5

(High-Level Logical Architecture：概念構成図) SAS® Detail Data Store for Bankingの特長

SAS業務ソリューションパッケージ群のデータ基盤 世界中の金融機関でSASが得たノウハウの集積 マスタはバージョン（世代）を持ち、時系列保存。 定義が開示されており、柔軟なカスタマイズが可能 領域ごとに段階的な実装が可能

SAS® Detail Data Store for Bankingの適用業務 リスク管理 (市場/信用/オペ) ALM 顧客管理 / マーケティング 与信管理 ( スコアリングモデル ) 管理会計 IFRS

論理データモデルと物理データモデルの違い

地域ﾃｰﾌﾞﾙ 多ｖｓ多 地域種別 地域詳細 ATM設置数 行員ﾃｰﾌﾞﾙ 所属部門 入行年月 生年月日 ・複数の行員が複数の地域を担当しているというビジネス環境をデータモデルに取り込むケースを考えます。 論理データモデル • 多vs多の関係をブリッジテーブルに変換 • 項目名を統一 • 履歴管理用のシステム項目を付与 行員番号(PK) 地域番号(PK) 地域A 地域B 地域C 行員A 行員B 行員C 物理データモデル 地域ﾃｰﾌﾞﾙ 多ｖｓ多 地域種別 地域詳細 ATM設置数 行員ﾃｰﾌﾞﾙ 所属部門 入行年月 生年月日 行員番号(PK) 地域番号(PK) REGION_DIM(地域ﾃｰﾌﾞﾙ) REGION_TYPE_CD REGION_DESC AMT_CNT VALID_END_DT EMP_DIM(行員ﾃｰﾌﾞﾙ) DIVISION_ID ENTRY_DT BIRTH_DT VALID_END_DT EMP_ID(PK) VALID_FROM_DT（PK) REGION_ID(PK) VALID_FROM_DT（PK) EMP_REGION (ブリッジテーブル) REGION_ID(PK) EMP_ID(PK) • エンティティ間の関係を直接表現 •キー項目、保持情報を日本語で表現 日本語のまま？ キーが足らない！ 履歴管理をするに はどうしたら？

13

ソリューションに対するBanking DDSの位置付け

Banking DDSにロードされたデータは、ソリューションごとに用意されるデータマートに非正規化された状態でロードされ、 Risk Dimensionsで計算された結果がRisk Reporting Repositoryに保存されます。

15

Banking DDS導入前

Core Banking System Loan Origination System Brokerage System Risk Management for Banking Customer Analytics Credit Scoring for Banking

Solutions

Data Marts

Data

Transformations

Operational

Systems

Solutions

従来のソリューションでは、ビジネスラインが違うためにソリューション単位で別々のデータマートが作成されていました。その ため、部門間で共通するデータを取得することが問題でした。

17

Banking DDS導入後

Core Banking System Loan Origination System Brokerage System Risk Management for Banking Customer Analytics Credit Scoring for Banking

Solutions

Data Marts

Data

Transformations

Operational

Systems

Solutions

Detail Data Store

1

2

2

Banking DDSをソリューションデータマートの前に置くことにより、一つの統合されたデータへアクセスでき、ソリューション データマート間の整合性も向上することになります。

ハイレベルマッピング

主な保持概念 勘定系ホスト 収益管理 外債・デリバティブ 国内市場系 格付自己査定 融資支援 ユーザー入力 Parties 顧客（法人/個人） 顧客ファイル 外債顧客 法人顧客 契約先 顧客 顧客 世帯 デリバ顧客 取引先 企業 組織(内部/外部) ・・・ Financial Accounts 口座属性 （各口座属性）

口座 Banking Account コア業務口座 流動性預金 Bond 社債 貸付 融資契約

銀行口座 投資口座 通知・定期預金 CDS 国債 申込時属性 リース口座 ローン契約 Option ・・・ カード口座 ・・・ Swap Banking Transaction 口座入出金 伝票 取引明細 取引明細 銀行取引 送金 送金伝票 Insurance Account 保険契約 Insurance Transaction 保険取引

Analytics and Scoring スコアリングモデル 格付 外部格付 審査結果

分析とスコア スコア 内部格付

評価

Exposure and Risks ポジション 取引先 ポジション ポジション

エクスポージャとリスク リスクファクタ 価格 取引先 為替 金利 Risk Mitigents デフォルトイベント 流動性預金 保証 保証人 リスク削減策 担保・保証 通知・定期預金 担保 担保 ネッティング 求償権 格付 Financial Reporting 財務報告

Products and Instruments 金融商品 科目 科目 商品マスタ 銘柄マスタ 貸付契約 ローン商品

商品 証券化商品 Customer Intelligence マーケティング Loss Event 損失事象

D

D

S

の

領

域

既存シ ス テ ム 群

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導入に必要なタスク（例）

DDSの導入に必要なタスクを以下に示します。

ハイレベルマッピング DDS活用方針検討 論理マッピング 物理マッピング ETL設計・開発 運用設計・開発 DDSのハイレベルなドメインと銀行のデータ（テーブルレベル）とのマッピング、 概念的な過不足の確認 DDSの導入範囲の特定（オリジナルを元に追加・削除） DDS論理モデルのエンティティと銀行データ（項目レベル）とのマッピング DDS物理モデル（テーブル/項目）設計と同テーブルと銀行データ（テーブル/項 目）とのマッピング 銀行データからDWHにロードする加工プロセスの設計・開発 バッチ設計等を含む運用プロセスの設計・開発、環境設定 データギャップ分析 DDSと銀行データおよび国内地銀要件とのギャップの洗い出し、対応方法/物理設計_{方針の検討} シ ス テ ム 構 築 要 件 定 義 ・ 外 部 設 計 タスク 作業概要 システム要件定義 セキュリティや監査要件を含むシステム要件の整理。HWスペックの最終決定。

Banking DDSは、Banking Analytics Architecture（BAA）および、Risk Management for Banking、Credit Risk Management for Banking、Credit Scoring for Banking、Customer Analytics for Bankingに含まれています。

Banking Analytics Architecture (BAA)

Risk Management

for Banking

Credit Risk

Management for

Banking

Credit Scoring for

Banking

Customer Analytics

for Banking

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Banking DDSがサポートするソリューション一覧

公式・非公式サポート

ソリューション名

旧ソリューション名

公式サポート

Banking Analytics Architecture

Banking Intelligence Architecture

SAS Credit Scoring for Banking

SAS Risk Management for Banking

SAS Credit Risk Management

SAS Customer Analytics for Banking

Customer Segmentation for Banking

Cross-sell & Up-sell for Banking

Customer Retention for Banking

非公式サポート

SAS Anti-Money Laundering

SAS OpRisk VaR

SAS Campaign Management for Banking

Banking DDSが公式にサポートしているソリューションは、Credit Scoring、Risk Management for Banking、Credit Risk Management、Customer Analytics for Bankingとなります。

BAAに含まれるコンポーネント

Tier

コンポーネント

Server

Banking DDS

Data Integration Server

Enterprise BI Server

OLAP Server

Metadata Server

Client

Enterprise Guide

Data Integration Studio

Web Report Studio

dfPower Studio

Add-in for Microsoft Office

BI Dashboard

Mid-Tier

BAAで提供されるコンポーネントは、Banking DDSのほか、DI ServerやEBI Serverが含まれています。これにより、中規模 のデータウェアハウスを求めている銀行のニーズに応えることができます。

23

Banking DDSの設計コンセプト



ビジネス要件（Business Subjects）に従ったトップダウンのモデル設計



論理モデルと物理モデルの両方を提供



簡素化されたエンタープライズデータウェアハウス（EDW）



履歴管理機能を保持



RiskとCIに特化し、分析用データウェアハウスの位置付け



カスタマイズを前提とした設計



様々なバックエンドエンジンをサポート



Base SAS, SPDS, Oracle, DB2, Teradata, SQL Server



他ベンダー論理モデルとの差別化要因



物理モデルを提供しているので実装が早い



抽象度が低い

Banking DDSは、RiskとCIに特化した、分析用の中規模なデータウェアハウスとして用いることができます。論理モデルと物 理モデルを両方用意しています。

Banking DDSで提供されるもの



提供されているもの



Data Definition Language (DDL)

»

テーブル定義

»

プライマリーキー定義



SAS Metadata定義



データモデルのドキュメント

»

Diagrams

»

Data Dictionary

»

Administration Guide / Upgrade Guides (Customisation Guideline)



コンサルティングワークが必要なもの



Data Definition Language (DDL)

»

Index

»

Partition



サイジング



カスタマイズにおける各種設定変更

Banking DDSではDDL、Metadata定義、およびドキュメントが用意されています。コンサルティングワークが必要な項目は、 カスタマイズの繁栄、DDLのインデックス化やパーティションの設定、サイジングが必要となります。

25

Banking DDSの論理モデル

Banking DDSの論理モデルは、HTML形式で提供されています。ユーザーは各テーブルをドリル・ダウンすることで詳細な情 報を参照することができます。

Banking DDSデータモデルの特徴 ～全般



正規化されたデータストア



システム生成されたサロゲートキーを使用



統一されたネーミングルール



二種類の履歴管理



VALID_FROM_DATEとVALID_TO_DATEで、システムがデータを更新した日時を管理



EFFECTIVE FROMとEFFECTIVE_TOでビジネス的に意味のある日時を管理

Old record updated, and new record populated with retained key

INTERNAL_ORG_RK

VALID_FROM_DTTM VALID_TO_DTTM ORGANIZATION_NM

100 01-JAN-1999 12:00:00 31-DEC-2000 23:59:59

Marketing

100 01-JAN-2001 00:00:00 01-JAN-5999 00:00:00

World Wide Marketing INTERNAL_ORG_RK

VALID_FROM_DTTM VALID_TO_DTTM ORGANIZATION_NM

100 01-JAN-1999 12:00:00 01-JAN-5999 00:00:00

Marketing

Old record

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ETL実装方式の検討

Extract

データ抽出

Transform

データ変換

データロード

Load

【要件】

・DB直接接続 / ファイル連携

・差分抽出 / 全件抽出

【要件】

・コード変換

・型変換

・異常値検知 / 修正

【要件】

・高速ロード

・履歴作成

HULFT

SQL

SAS® Data Integration Studio + SAS/ACCESS to (RDBMS)

Base SAS + SAS/ACCESS to (RDBMS)

(DB付属) Loader

(アプリケーション) with RDBMS API

Basic

SAS® Data Integration Server製品概要

SAS® _{Data Integration Serverは、BIシステムに求められるデータの抽出／変換／加工／レポーティングの一連の作業を効}

率的に開発・管理できる、データ処理プロセス・プラットフォームです。GUIでETLプロセスを開発するだけでなく、ユーザ 管理やスケジュール管理などの運用設定も可能。ETLプロセス全体の構築・運用の両面で、高いROIを実現します。 • GUI環境によるETLプロセスの設計・開発 • 300以上の豊富なテーブル変換機能 • 各種データソース/データフォーマットからのデータ抽出 • 運用時の省力化 • DWHのメンテナンスを容易にするインパクトアナリシス • マルチユーザ開発環境の実現 • 共通機能：メタデータの統合管理

• Enterprise Intelligence Platformをシームレスに連携可能

SAS

®

_{Data Integration Serverの主な機能}

29 SAS® ACCESSによるダイレクトアクセス

SAS/ACCESS 製品概要

SAS/_{ACCESS製品を利用すると、各種RDBMSとの接続が容易になります。通常では、DBのデータを利用する場合はDBサー} バでのエクスポートとSASサーバでのインポートをインターフェースファイル(CSV)などを介して行う必要があり、特に大容 量データの場合はパフォーマンスやデータ保持領域の問題などが発生しますが、SAS ACCESS製品をご利用されることにより その問題を解決することができます。SAS/ACCESS製品は広範なRDBMS/ERPシステムなどをカバーします。 各種ソースデータ対応 リレーショナルDBとの接続には、 •SAS/ACESS Interface to DB2 •SAS/ACCESS Interface to Informix •SAS/ACCESS Interface to ODBC •SAS/ACCESS Interface to OLE-DB •SAS/ACCESS Interface to Oracle •SAS/ACCESS Interface to SQL Server •SAS/ACCESS Interface to Sybase •SAS/ACCESS Interface to Teradata •SAS/ACCESS Interface to MySQL

非リレーショナルDBの接続には、

•SAS/ACCESS Interface to ADABAS •SAS/ACCESS Interface to CA-IDMS •SAS/ACCESS Interface to IMS •SAS/ACCESS Interface to PC Files •SAS/ACCESS Interface to System 2000

各種ERPとの接続には、

•SAS Data Surveyor for Oracle Applications

•SAS Data Surveyor for PeopleSoft •SAS Data Surveyor for SAP •SAS Data Surveyor for Siebel

DBサーバ SASサーバ DBサーバ SASサーバ

PGM

SQL

CSV

CSV

結果

PGM

SQL

結果

①DBから SQLでCSVを 抽出して ②CSVをSASで 読み結果を 作成する ①SASプログラム をSQLに変換 して実行 ②結果を ダイレクトに受取る 通常時 SAS® ACCESS利用時

SASは処理速度高速化の手段として、Grid Computing・In-Database・In-Memory Analyticsの三種類の手法を提 供しています。

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