金融サービス ソリューション

金融機関の成長、転換、成功を実現

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転換への道のり

インテリジェントな企業は最新のクラウド サービスを活用することで、IT メンテナンスや規制遵守、すでに広く実装されている技術の再導入など、差別化につながらず、コストのかかる業務からリソースを解放できます。そして、これまでにないほど絶え間なく流れる実世界のデータから素早くビジネス インサイトを探し出すなど、転換に関わる活動へとリソースを割り当てることができるようになります。Google Cloud Platform は、多様なソースの大容量かつノイズの多いデータセットからトレンドを抽出し、安全かつ効率的な IT 消費モデルを企業に提供し、大容量の機密データをアーカイブします。最大の特長は、動的な市場の動きや幅広い実世界のデータに対して最新の機械学習技術を適用できることです。

インフラストラクチャではなくインサイト

金融サービス会社は、顧客にタイムリーなインサイトを提供し、信頼を獲得する必要があります。しかし、オンプレミスであろうと遠隔サーバーのレンタルであろうと、インフラストラクチャを維持するためのコストや複雑さは金融サービス会社にとって差別化のコア コンピテンシーとは関係ありません。バランスシートから外してリソースを解放するべきです。世界クラスのインフラストラクチャを運用する Google の専門知識、効率的な IT 予算を実現する魅力的な料金モデル、世界に誇る信頼とセキュリティをぜひご活用ください。Google を活用する最も大きな利点は、コストのかかる運用維持ではなく独自の付加価値の創造にリソースを割り当てられるようになることです。

クラウド経済のその先へ

Google Cloud Platform の料金モデル考え方を活用することで、資本支出(CapEx)を運用コスト(OpEx)に変え、さらに自動更新の継続利用割引によるメリットが得られます。Google を採用すれば、それだけでイノベーションが利用できるようになります。そのメリットはクラウド経済によるメリットとともに、最終的には顧客に還元されます。Google Cloud Platform は、Google 検索、YouTube、Google マップなど、Google の信頼あるサービスと同じインフラストラクチャ上で動作します。

エンタープライズ級のセキュリティとコンプライアンス

金融サービス会社はこれまで以上に厳しい規制や監査に直面しており、意思決定者が真っ先に考えることはセキュリティ侵害やデータ損失のリスクです。エンドツーエンドのセキュリティも、変わらず重要な課題です。Google Cloud Platform では厳密なコンプライアンス評価を実施しています。また、自社サービスを守るために、Google は総合的で広範なセキュリティ対策を 20 年近く実施してきました。オンプレミスのデータセンターでは侵害が相次いでおり、オンプレミスがより安全という神話は崩れ去ろうとしています。セキュリティは、Google がパブリック クラウドの導入を推進する重要な理由の一つです。

豊富なソリューション

Google の金融サービス業界のお客様は Google Cloud Platform のサービス ポートフォリオを活用してハイパフォーマンス コンピューティングやグリッド コンピューティング、ストレージとアーカイブ、ビジネス プロセスの自動化、分析とデータ ウェアハウス、機械学習など幅広いソリューションに取り組んでいます。これらのソリューションを自社で展開する方法の詳細については、お問い合わせください

  • コンピュータ グリッド
  • データ ウェアハウス
  • 開発、テスト環境
  • 金融向けウェブアプリ、モバイルアプリ
  • モデリング、シミュレーション
  • 市場データの取り込み
  • 詐欺および異常の検知
  • アーカイブ、バックアップ、ディザスタ リカバリ
  • 規制対応、リスク プラットフォーム
  • フィンテック SaaS
  • 機械学習
  • ビジネス プロセスの自動化

マーケット インテリジェンスの新たなステージ

Google が誇るウェブ規模の機械学習や分析機能を金融データや市場データに適用することで、長期的なビジネス チャンスを掘り起こすことができます。クラウドを活用すれば、少人数のチームでも大規模な実世界データを収集して機械学習ワークロードを実行でき、予測分析だけでなく、詐欺や異常の検知など、多くの特定分野で応用できます。機械学習の活用を広めるために、Google はマシン インテリジェンスのライブラリである TensorFlow をオープンソース化しました。また、Cloud Vision APICloud Speech APIGoogle Cloud Translation API など、すぐに使い始められる事前トレーニング済み API もクラウド機械学習サービスで複数公開しています。

金融サービスガイド

金融ソリューションの展開に役立つ詳細なガイドとリソース

財務時系列分析

BigQuery では SQL ライクなクエリを使用できます。財務時系列データに対してクエリを実行すれば、瞬時に結果が得られます。

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時系列スキーマの設計

Cloud Bigtable のデータスキーマ設計パターンの詳細です。

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財務時系列データにおける機械学習

このソリューションは、Cloud Datalab を活用して財務時系列の機械学習を実施する、身近で重要なサンプルです。

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Dataproc や Spark で Monte Carlo を実行

Java、Python、Scala で書かれた Monte Carlo シミュレーションを Cloud Dataproc や Apache Spark 上で実行します。

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FIS 事例紹介: CAT プロトタイプ

FIS は Consolidated Audit Trail(CAT)プロトタイプのテストを Cloud Bigtable 上で実施し、1 時間あたり 100 億レコードの金融取引データを処理しました。

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Google Cloud Platform で提供する金融サービスに関するチュートリアルや記事をご覧ください。

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「Google Cloud Bigtable により、FIS は取引量に応じてプラットフォームを拡大、縮小でき、高い粒度をもってコストの効率化と管理を実現できるようになりました。」

— FIS 世界最大の金融取引および決済技術のプロバイダ