レギュレーション × テクノロジーが世界を変える《前編》 〜FIN/SUM 2019 Report 3

イベントレポート

立ち見が出るほど関心を集めるRegTechセッション

 日本経済新聞社と金融庁が共催する、国内最大のFinTech(フィンテック) & RegTech(レグテック)カンファレンス「FIN/SUM(フィンサム)」。

 「新しい成長の源泉を求めて」をメインテーマに掲げ、9月3日〜6日の4日間かけて東京・丸の内で開催された、大規模国際ビジネス&テクノロジーカンファレンスである。

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 レポート第3弾の本記事では、「レギュレーション × テクノロジーが世界を変える」というテーマで設置されたセッションについて、前後編に渡ってお伝えする。

 RegTech(レグテック)は今、既存の規制に対応するテクノロジーからダイナミックなルールのあり方へと、静的なものから動的なものへ大きく舵をきっている。

 前記事でフォーカスした、ケンブリッジ大学CCAFによる“The Global RegTech Industry Benchmark Report”の世界初ラウンチングイベントが実施され、世界に先駆けてレポート内容が発表された。

 会場は立ち見が発生するほど参加者が詰め掛けており、RegTechへの関心の高さがうかがい知れた。

 セッションは前後編の2部に分かれており、前半ではレポート内容を踏まえて、RegTechエコシステムの各界キープレイヤーが登壇。その先に見えるものがなにか、未来を探っていった。

The Cambridge Center for Alternative Finance. (2019). The Global RegTech Industry Benchmark Report. sponsored by EY Japan.
Retrieved from EY Japan Web site: https://www.eyjapan.jp/industries/financial-services/general/topics/pdf/2019-09-04-regtech-report.pdf

 後半では、金融から非金融へ、EUにおける国家戦略としての最新のサーキュラーエコノミー、またTAXは今後どのように動くのか、と行った内容を幅広く議論していった。

 本記事では、まず前編部分についてお伝えする。

The Global RegTech Industry Benchmark Reportの内容を発表するブライアン ジェン・チャン[Bryan Zheng Zhang]氏(Cambridge Centre for Alternative Finance, University of Cambridge Judge Business School Executive Director and Co-Founder)

 なお、RegTechについてご存知でない方は、上述のレポートを含める形で内容をまとめてあるこちらの記事をご覧いただきたい。

<登壇者>

※写真左から順番に
・三輪純平(みわ じゅんぺい)氏
 金融庁 フィンテック室長
・副島豊(そえじま ゆたか)氏
 日本銀行 FinTechセンター長
・鬼頭武嗣(きとう たけし)氏
 株式会社クラウドリアルティ 代表取締役
・高野・アブリユ ブルーノ[Bruno Abrioux-Takano]氏
 エンコグナイズ合同会社・国際レグテック協会 Business Development

<モデレーター>
・小川恵子(おがわ けいこ)氏
 EY新日本有限責任監査法人 EY Japan RegTech Leader / 金融事業部 パートナー

RegTechユースケース例

EY新日本有限責任監査法人 EY Japan RegTech Leader / 金融事業部 パートナー 小川恵子氏

 まず、RegTech領域ではどのような技術のユースケースが存在するのか。この点について、モデレーターを務めるEY Japan 小川氏より3事例の紹介があった。

ケース1:Data Collection

 こちらは顧客管理、即ちカスタマーデューデリジェンス(※)でのRegTech活用例である。

※カスタマーデューデリジェンス:金融機関でのマネーロンダリング対策(AML)としての実施等、事業取引に直接的に関わる新規顧客や既存顧客の調査を指す

 運転免許証やTEX申告書など、複数の異なる本人関連資料から自動的に、顔のイメージや手で書いた文字データなど、重要なデータ要素を抽出してデータ化することで、調査員の時間を大幅に削減し、ヒューマンエラーのリスクを低減している。

ケース2:Data Collection(Cognitive Investigator)

 こちらはリスク特定におけるRegTech活用例。具体的には、インターネットや社内ネットから情報収集して顧客についてのスコアリングを実施する際に行われるもので、現在RPA等で自動化されている領域でもある。

 今回図示された「ネガティブニュースサーチ技術」によるプロセスのデジタル化により、判断のプロセスから主観性を除き、調査結果の生合成を高めてヒューマンリスクの低減を実現しているという。

 また処理時間についても、1件(人)あたり15〜20分だったものが45秒程度で済むようになったということだ。

ケース3:Risk Identification & Data Analysis

 こちらはリスク特定と分析技術を用いた、企業のリスクスコアリング(倒産リスク指標)におけるRegTech活用例である。

 例えば、従来は2.5年間で11,454件のアラートが抽出された場合において、その数の2%である25件の陽性アラートを確認するのに、98%相当の11,429件も併せてチェックする必要があった。

 一方、RegTechを活用することで、確認すべきアラーの数を初めから削減し、拾うべき疑わしい取引を正確に識別することが可能となる。よって今後、AML調査プロセスの効率化が期待されるという。

次ページ:RegTechスタートアップは必然的に国際展開が求められる

長岡武司

LoveTech Media編集長。映像制作会社・国産ERPパッケージのコンサルタント・婚活コンサルタント/澤口珠子のマネジメント責任者を経て、2018年1...

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