金融サービス技術インフラに関する意思決定の5つの原則

金融サービス技術インフラに関する意思決定の5つの原則

現在、金融サービス業界にとっての朗報は、フィンテックの戦いがまだ終わっておらず、始まったばかりだということです。金融機関が、競争相手に勝つことを期待して積極的な戦略を採用するか、それとも追いつくことを期待して受動的な戦略を採用するかにかかわらず、対応する時間はまだ十分にあります。

残念なことに、これらの銀行はこれを実現するためにいくつかの問題を克服しなければならないだろう。慣性は金融業界が直面している最大の課題です。金融サービス業界では、短期的なセキュリティを優先しがちです。結局のところ、停電や決済システムの停止でニュースの見出しに載りたいと思う人は誰もいないでしょう。

危険なのは、多くの金融機関が現状維持に注力しすぎて事業がどんどん拡大しているが、市場のニーズを満たさない時代遅れのテクノロジーによってバランスが取られていることだ。しかし、これは彼らを危険にさらすだけでなく、新たな機会をつかむためにさらなる努力を払うことも意味します。

金融機関が金融サービス技術インフラストラクチャの構築を決定する際に従うべき 5 つの原則は次のとおりです。

1. 長期的な視点で構築する

COVID-19パンデミックが始まった当初、この流行に対応するための長期計画を立てていた人は多くなく、彼らが直面する大きな課題を予測できた人は誰もいなかった。 10 年前を振り返ってみると、当時の市場のほとんどの人が予測不可能だと思っていたような形で、テクノロジーと消費者の態度が劇的に変化したことがわかります。未知数が多すぎるため、人々は将来の具体的な出来事について計画を立てることができません。決済インフラの変革に乗り出す金融機関は、今後 20 年間のビジネス ニーズを満たすことができなければなりません。この間、唯一確実なことは不確実性です。

2. ビジネスの優先事項と技術的な現実に合わせて構築する

金融機関は、さまざまな意思決定者のニーズを満たす決定を下す必要があります。アカウント チーム、技術チーム、セキュリティ チーム、ビジネス チームが最初からプロジェクトの構造化において連携することはほとんどありません。したがって、決済インフラストラクチャは、金融機関のビジネスモデル内の決済の動向を反映する必要があります。グローバル銀行と中小規模の金融機関のニーズは大きく異なります。

3. ビジネスモデルの構築

金融サービス技術インフラストラクチャの導入コストは、金融業界が運営するビジネス モデルを反映していない場合は持続不可能になります。決済インフラの構築、許可、運用にかかるコストを適切に予測することは重要なステップであり、この現実を反映したインフラ計画を策定することも重要です。

4. 未来に向けて構築する

さらに将来を見据えると、ブロックチェーンや人工知能などによる破壊的変化が金融業界にさらなる変化をもたらす可能性が高い。開発と展開はまだ初期段階ですが、CTO はこれらのテクノロジーやその他の未知のテクノロジーがもたらす可能性のある変化を予測し、迅速に対応して適応できる必要があります。テクノロジーリーダーは、新しい製品やサービスの導入に遅れずについていく必要があります。そしてそれを効率的に実行してください。

5. 規制要件を満たす建設

金融機関は、特にテクノロジーが消費者とどのように連携するかを規定する新しい規則が策定される際には、規制当局と緊密に連携する必要があります。成功する決済インフラストラクチャを構築する上で重要なのは、新しい規制の変更に迅速に適応する方法を理解することです。もう 1 つの部分は、規制当局が必要とするデータを迅速に抽出して提供する方法です。規制当局が金融機関に新たな要件を課す場合、金融機関は適応できるシステムが導入されていることに自信を持つ必要があります。

しかし、金融機関が新しいシステムを設計したら、作業はそこで終わるわけではなく、それを導入する必要もあります。金融機関は 2 つの選択肢を検討する必要があり、どちらを採用するかは、現在のインフラストラクチャから予算、変更の意欲まで、多くの要因によって決まります。

インフラ建設は爆発的に増加すべきか?

もちろん、金融機関がインフラを更新し構築する必要が生じた場合、それをどのように行うかという問題に直面します。ここでは根本的に異なる 2 つのオプションがあります。

まず、廃棄して交換することができます。金融機関にとってスピードと市場機会が最優先事項であるならば、迅速に行動することが最善の方法です。金融機関は、新しい支払いタイプを迅速に開設し、新しいチャネルを導入して処理することができます。マイクロサービスの開発により、このアプローチが可能になりました。現在では、多数の小さなビルディング ブロックを組み合わせて新しいアプリケーションを迅速に開発することがベスト プラクティスとして認められています。

もちろん、これは今日古いシステムをシャットダウンして明日新しいシステムをロードするという意味だけではありません。実際には、金融機関が徐々に既存のアーキテクチャから切り替えて、新しいアーキテクチャを導入することを意味します。このアプローチの欠点は、実行されるシステムが非常に複雑になり、多くの層のシステムが絡み合う可能性があることです。

2 番目のオプションは、古いシステムが使用されなくなるまで、新しいアプリケーションが採用されるにつれて、最新のテクノロジを徐々に実装することです。タイムラインは数年延びるかもしれませんが、あまり急いで方向転換するのではなく、構造的な課題に対処したい慎重な CTO にとっては前進への道筋となります。

このアプローチは、特定の新しいサービス、製品、収益を導入でき、投資収益率を簡単に実証でき、一度に 1 つの側面に焦点を当てることでプロジェクトの複雑さが軽減されるため、優れています。欠点は、時間がかかることです。

唯一の悪い選択は選択しないことだ

先延ばしにしないでください。先延ばしにすればするほど、変化が難しくなります。従来のインフラストラクチャに依存し続けると、攻撃に対してより脆弱になります。

市場がどこに向かっているのかは不明であり、FinTech で何が起こるかを予測することは困難ですが、金融機関はシステムにさらなる柔軟性を提供する必要があります。

<<:  2021年の量子コンピューティング研究開発の現状と将来展望

>>:  ハードコア冬季オリンピック!上海交通大学が開発した、障害物を回避したり方向転換したりできるスキーロボットがオンラインになった。

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

...

人工知能がビジネスを徐々に変えていく

確かに、人工知能(AI)主導のテクノロジーが人間を不要にするか否かをめぐる議論は、少なくともこの聴衆...

スーパーマーケットチェーンのシュナックスは、米国の111店舗にシムベのロボット技術を導入すると発表

海外メディアのTechCrunchによると、セントルイスに本拠を置くスーパーマーケットチェーン「シュ...

なぜRLの一般化は難しいのか:バークレーの博士が認知POMDPと暗黙の部分観測性から説明する

[[437395]]今日の強化学習 (RL) には、収束性が低いなど多くの問題があります。比較的弱い...

...

人工知能とロボットが医療業界を「支配」していますが、あなたは安心していますか?

人間社会が発展するにつれて、知性は新たな生産要素になりました。近年、人工知能産業の発展は爆発的な成長...

...

最新の! 2018年中国プログラマーの給与と生活に関する調査レポート

中国インターネット情報センター(CNNIC)が発表した第41回中国インターネット発展統計報告によると...

AIの次の大きな課題:言語のニュアンスを理解すること

それは非常に奥深く、微妙なことです。同じ文でも、文脈によって意味が変わることがよくあります。人間でさ...

人工知能は教育にどのように活用されていますか?ここに実際の例をいくつか示しますので、ぜひご覧ください。

教育者、心理学者、親たちが、子どもがスクリーンを見る時間の長さについて議論する一方で、人工知能や機械...

...

...

...