銀行向けソリューション

顧客の嗜好やニーズを徹底的に理解し、あらゆるチャネルで顧客との対話をリアルタイムにパーソナライズ。顧客との関係性を深めることで、一顧客あたりの商品数・取引額の拡大を追求できます。SASは以下の機能を備えた実績あるソリューションを提供しています。

• マーケティングの自動化：より多くのキャンペーンをより迅速にプラン・実行し、優れた成果を実現。
• マーケティングの最適化：個々の顧客に最良のオファーを提示し、マーケティング活動のROI（投資対効果）を向上。
• リアルタイムの意思決定支援：顧客とのリアルタイムの対話から、より多くの価値を引き出す。
• ソーシャルメディア分析：自社のブランドについて顧客がソーシャルメディアで交わしている会話の真意を文脈に沿って把握。

顧客の声にならない潜在的なニーズを察して適切なタイミングで対応できる態勢を整え、マーケティングプログラムをより効率よく効果的に計画、管理、実行。マーケティング活動が売上や利益にどう結びついているかを明らかにし、活動の結果と得られた知見を部門の枠を超えて共有。SASは以下のような他社にない総合ソリューションを提供しています。

• より深く顧客を理解：強力な予測分析を活用して、それぞれの顧客の今後の行動を予測。
• 顧客あたりの商品数・取引額や顧客生涯価値を拡大：イベント・ベースド・マーケティングにより、顧客にとって意味のあるパーソナライズされたオファーをタイムリーに提供。
• 個々の顧客の全体像を把握：あらゆるソースから顧客データをシングル・ビュー・オブ・カスタマー（SvoC）として統合し、「個客」を総合的に分析。

リスクとエクスポージャー（リスクにさらされている投融資や保証の総額）の全体像を総合的に把握できるビューを提供し、より優れた資本管理を実現すると同時に、法規制遵守にかかる時間と手間を削減。以下の機能を備えた包括的なソリューションを提供しています。

• アセット・ライアビリティ・マネジメント（ALM）：資産クラス／ポートフォリオ全体にわたって市場リスクを視覚的に集約し、必要に応じて同日中に何度でも最新の状況を確認することが可能。
• 信用リスク：取引先エクスポージャーとCVA (Credit Value Adjustment, 信用評価調整) を効果的に管理し、Basel規制の遵守を徹底。
• 流動性リスク：資本と資金調達の最適化、ファンド・トランスファー・プライシング（FTP）の実施のほか、ヘッジ戦略を効率よく正確に分析。
• オペレーショナル・リスク：業務上およびコンプライアンス上のリスクを管理・評価。

あらゆるタイプのリスクを集約・管理しながら、資本と流動性のバランスを最適化。リスク意識の高い組織作りを支援します。SASは以下を実現する包括的なリスク・ソリューションを、実績ある方法論とベストプラクティスとともに提供しています。

• 複雑なリスク計算をかつてない速さで実行：ハイパフォーマンスなインメモリ方式のリスクエンジンと特許出願中の手法により、処理時間を飛躍的に短縮。
• 現在の市場評価におけるリスクポジションを迅速かつ正確に集約：損益の変化、感度、エクスポージャーなど、リスクに関する複数のデータソースやデータ形式をインメモリで集約し、総合的に評価。
• リスク指標と階層構造を即時に探索：対話型の視覚化機能により、迅速に詳細を確認することが可能。
• データ管理プロセス全体を自動化：Basel III向け分析とレポート用の定義済みリスクデータ・レポジトリを含む、自己文書化型のリスクデータ・インフラを採用し、自動化を推進。
  

不正検知機能を強化するとともに、効果的で効率のよい調査体制を構築。疑わしい活動の監視とレポート作成機能を統合。実績のある各種機能により、不正と金融犯罪をリアルタイムに防止できるよう支援します。

• 企業不正と金融犯罪の防止：申込不正、偽装倒産、内部不正などを含む違法行為を検知して未然に防ぎ、政府や規制当局が定める厳格なコンプライアンス要件に準拠することで、罰則やブランドイメージの低下を回避。
• 支払不正の防止：全部門を対象に、すべてのトランザクション・タイプを漏れなくリアルタイムにスコアリングし、不正な支払を迅速に検知。
• 規制対応：外国口座税務コンプライアンス法（FATCA）やその他規制の遵守義務を果たしながら、コストも適切に管理。
• 不正取引と市場濫用行為の防止：不正防止とマネーローンダリング（資金洗浄）防止の統合システムにより、短時間でより多くのトランザクションとリスクを監視しながら、コストと労力も削減。

より迅速に不正を突き止め、より早い段階で阻止しながら、誤判別の削減、調査効率の改善も実現。SASは、他にはない以下の機能を総合的に提供します。

• クロスチャネルの可視性を提供：ひとつの統合分析プラットフォーム上に、社内外すべての関連ソースからのデータを集約することが可能。
• 全トランザクションを漏れなくオンデマンドでスコアリング：世界中の認証システムをリアルタイムで統合。
• 無関係に見えるトランザクション間の結びつきを視覚化：リンク解析とイベントベースの常時自動監視により、これまで見過ごされていた関係性も明らかに。
• より多くの不正を検知：検知手法が重層化されたハイブリッド分析アプローチで、検知精度を向上。

複雑な課題を迅速に解決できる分析環境で、事業状況、競合他社、顧客のあらゆる側面について理解を深めることで、確信をもって行動して収益を伸ばし、コストを抑え、リスクを軽減できるようになります。熾烈な競争が続く銀行業界で優位性を得るためには、あらゆるチャンスを他行よりも先に捉える予見力が重要です。SASは以下の領域において、他では得られない高度な分析機能を提供しています。

• 予測分析とデータマイニング：複雑なデータを分析し、知見や洞察を導き出し、事実に基づく意思決定を支援。
• ビジュアル・アナリティクス：あらゆるサイズのデータセットを視覚的に探索することで、傾向、パターン、隠れた情報・知見を特定。使いやすく理解しやすい視覚的な分析環境により、予想しなかった洞察を導き出し、複雑な問題に対する解を求め、より的確、迅速な行動が可能に。
• 時系列予測と計量経済分析：質の高い予測を迅速、かつ、大量に自動生成して検討することで、事業計画の戦略性と有効性を向上。
• 数理的最適化とシミュレーション：多くのシナリオを同時に分析・比較することで、より正確な結果を導き出し、市場の変化にも思い切った対応が可能に。
• テキスト分析：非構造化データソースから重要な情報のみを抽出し、確信をもって行動するための知見・洞察を導き出す。

極めて複雑なビジネス課題も迅速かつ正確に解決し、常に他行よりも先に行動してチャンスを捉え、圧倒的な競争優位性を獲得。SASは他社にない以下の総合ソリューションを提供しています。

• ビッグデータから意味ある知見や洞察を導出：統計分析、データマイニング、テキストマイニング、最適化、計量経済分析、予測のために最適化されたインメモリ処理ソフトウェアが効果を発揮。
• 急を要する重大な局面でも確信をもって意思決定することが可能に：分析モデルの処理時間が格段に短くなるため、複雑さを気にせず最良のモデリング手法を用いて、より高い頻度でモデルの反復実行することが可能。さらに、データの一部ではなく、利用可能な構造化／非構造化データ全体を分析対象にできる。
• 高度な分析の適用範囲を拡大：視覚的なデータ探索機能、自動チャート作成による簡単な分析機能、強力なレポート作成機能を備えたビジュアル分析ソフトウェアにより、技術に詳しくない業務ユーザーでも高度な分析が可能に。

データ管理フレームワークを全行規模で統一し、データの収集、集約、検証、クレンジングのプロセスを自動化。SASの銀行向けデータ管理ソリューションは、包括的で高度なデータ管理機能を完備しています。

• データ統合とデータ品質：社内外のソースから収集したデータを統合し、内蔵されたデータ品質ツールでエラーや不整合を削減。
• データガバナンス：所定のポリシーや規制に自社のデータが適合しているかを確保するための一貫したルールとプロセスを適用することで、データ管理にかかる時間を短縮。
• マスターデータ管理：業務の中核をなすデータ資産を統合して一元的に管理し、全行規模で信頼性の高いビューを提供。
• データ連携とデータ管理責任：仮想データ環境を用いて、データ統合の複雑さを排除。データとセキュリティの管理が簡素化されると同時に、データの全体像が業務ユーザーにも分かりやすく提示される。
• メタデータ管理：一元管理されるオープン仕様のリポジトリを用いてメタデータを保存・管理し、あらゆる業務アプリケーションに一貫した情報を提供。

全行にわたる、すべての業務データを一元的に把握できる包括的で信頼性の高い統合データビューを確保すれば、必要なデータに必要なタイミングでアクセスできるようになり、ツールやシステムの重複を排除することもできます。SASは他社にない、以下の包括的な銀行向けソリューションを提供しています。

• データの統制とオーナーシップの在り方を改善：銀行業界に特化したデータモデルと、銀行業務の主要な領域をすべて網羅した定義済みのデータフローを活用することが可能。
• 社内外の全データをクリーンに維持：データ品質上の問題を自動的に発見し、是正する標準搭載のデータ・プロファイリング機能により、重複が生じない方法でデータを管理し、品質を保つことができる。
• 断片的なアプローチによるデータ管理との決別：包括的なソリューションで、データアクセス、統合、品質、ガバナンス、マスターデータ管理を総合的に扱うことが可能。
• 大量の非構造化データから分析に基づく知見・洞察を獲得：文書、電子メール、ソーシャルメディアなどのテキストから有意義な情報を抽出。