ATB Financial、BigQuery によって SAP データの分析情報とビジネスの成果を促進
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
ATB Financial がその巨大な SAP 環境をクラウドへ移行しようと決定した際、その一番の目標は、IT インフラストラクチャではなく顧客にとって重要なことに焦点を置くことでした。カナダのアルバータ州に拠点を置く ATB Financial は、数百店舗の支店とデジタル バンキングのオプションを通して 800,000 人以上の顧客にサービスを提供しています。大手銀行と FinTech スタートアップに遅れを取ることなく、24 時間 365 日増加する顧客の要求に対応するには、デジタル トランスフォーメーションが必要でした。この新たな使命に対応するため、2019 年に ATB はその巨大な SAP バックボーンを Google Cloud に移行しました。ATB は、SAP S/4 HANA に加えて、SAP 経済サービス、コアバンキング、支払いエンジン、CRM、ビジネス ウェアハウスを Google Cloud で稼働させています。
それと同時に、ATB の従来のデータ プラットフォームに変更を加える必要がありました。プラットフォームには安定性と信頼性の問題があり、過去のデータ ガバナンス不足に悩んでいました。分析プロセスはアドホックと手作業によるものでした。従来のデータ環境もまた、リアルタイムのデータ分析と分析情報に非常に依存する、将来のビジネス要件に対応するように設定されていませんでした。
問題になりそうないくつかの点を評価後、ATB はその次世代のクラウドネイティブなアーキテクチャのサーバーレスのデータ ウェアハウスとデータレイクとして、BigQuery を選択しました。ATB Financial のデータおよび AI 担当責任者である Dan Semmens 氏は、次のように述べています。「BigQuery は、データ露出プラットフォーム（DEEP）と呼ばれるプラットフォームの核となるコンポーネントです。」同氏によると、DEEP は次の 4 つの柱により構成されており、それらすべてが成功のために Google Cloud と BigQuery に依存しています。
リアルタイムのデータ取得: ATB は、収集、処理、準備、ストレージと組織に沿った前進から始まり、発見とアクセス、そして最終的には消費とサービス提供につながる、データ パイプライン全体で、BigQuery を使用しています。これまで、ATB は、核となる SAP のバンキング データと、資金と現金管理プラットフォームのプロバイダ、クレジット カード プロバイダ、コールセンター ソフトウェアなどの、多数のパートナー事業者によるデータの、80% を取得および分類しています。
データ拡充: Google Cloud に移行する前は、ATB は多数の接続されていない技術を管理していたため、データ統合が困難となっていました。従来の環境では構造化データしか処理できませんでしたが、Google Cloud と BigQuery により、同社はセンサーデータ、ソーシャル ネットワークのアクティビティ、音声、テキスト、画像などの構造化されていないデータセットを組み込めるようになりました。ATB のデータ拡充プログラムにより、クレジットの健全性判断モデル、売上レポート、予測のほか、組織全体の部門の経営レポートなどの、BigQuery 上で実行される、160 項目以上の銀行の最重要の分析情報が実現しました。従来は 5～8 時間かかっていた、マーケティング キャンペーンや月末処理などの業務が数秒で実行できるようになり、生産性において 224 万カナダドル以上を節約できるようになりました。
セルフサービスでの分析: セルフサービスのレポート、ダッシュボード化、可視化用のデータが、ATB の 400 名以上のビジネス ユーザーとデータ アナリスト向けに利用可能となりました。従来は、セキュリティを確保しながら、データと分析情報をそれらを必要とするビジネス ユーザーに提供するのは、何度も発生するデータ準備や面倒な手作業が伴い、IT 部門にとって重荷でした。今では、ATB はデータの保護と統制制御のほとんどを、データのライフサイクル管理プロセス全体を通して自動化しています。データアクセスがさらに多くのチームメンバーに提供されるだけでなく、セキュリティを確保しながら迅速かつ簡単に取得できるようになりました。また、ユーザーがアクセスできるのは生データだけに留まりません。ATB は、BigQuery を使用して企業のデータモデルを定義して、データサービス層と呼ばれるものを作成し、チームメンバーがデータを簡単に可視化できるようにしています。
AI 支援の分析と自動化: ATB は、Google Cloud と BigQuery を通して、API 経由で顧客のサービス エージェントにアラートと通知を提供する、データと ML のモデルを発行できるようになりました。このようなリアルタイムの推奨事項により、顧客のサービス エージェントは、コンテキストに合った助言と新しいサービスの提案を含む、よりカスタマイズされたサービスを提供できます。これまでに同社は 40 以上の ML モデルをデプロイし、AI 支援による会話を毎月 20,000 以上生成しています。顧客評価の向上と解約の減少により、同社は 400 万カナダドル以上の営業収益を実現しています。今もなお続く COVID-19（新型コロナウイルス感染症）による危機の間、システムによってビジネスと個人の銀行の顧客が経済的な不安をいつ抱えているのかを予測できるため、関係管理者がプロアクティブに連絡を取り、支払いの延期やローンの再編などのサポートを提供できます。BigQuery により提供される AI ツールによって、タイミング良く正確な一連の広範なデータを使用することで、従来はルールベースの不正行為検出を回避していた不正行為を検出できるようになりました。
SAP から BigQuery への高速かつ簡単なデータ移行によって、ATB は人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、高度な不正行為防止モデル、製品の推奨、カスタマー エクスペリエンスを向上させる拡張された CRM データなどの、従来では不可能だったことを実現しました。
ATB Financial は、Google Cloud と BigQuery の力を活用して、コストを削減し、セキュリティと信頼性を向上させながら、SAP データのさらなる価値を引き出すことに成功しています。内部のチームメンバーへのデータセットと分析情報の提供速度は 30% 向上しました。また、データ ガバナンスとセキュリティを向上させながら、パフォーマンスのインシデントの数は 15 分の 1 に低減しました。Dan Semmens 氏は、Google Cloud と BigQuery 上に構築されるデジタル トランスフォーメーション戦略により、オンプレミス環境と比較して数百万カナダドルが削減され、数百万の新たなビジネス チャンスが実現していると予想しています。
同氏は、オープン バンキングなどのイニシアチブや、顧客へのリアルタイムでカスタマイズされた助言の提供機能の向上により、将来は収益の成長が促進されるであろうと考えています。同氏は次のように述べています。「データ プラットフォームは、ATB の 10 年間戦略の基盤として捉えています。過去 18 か月で行った作業により、その未来のための重要な機能が実現しました。」
ATB Financial が BigQuery を利用して SAP データをさらに活用している様子の詳細については、こちらをご参照ください。Google Cloud や BigQuery などのツールが、SAP の企業データのすべての価値をどのように引き出せるのかについては、こちらをご覧ください。
-Google Cloud SAP 担当マネージング ディレクター Snehanshu Shah
