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金融セミナーのセミナーインフォ > セミナー情報 > 【リバイバル配信】<金融庁ガイドラインを踏まえて>モデル・データ管理を取り巻く動向とリスク管理およびデータ利活用戦略への対応

【リバイバル配信】<金融庁ガイドラインを踏まえて>モデル・データ管理を取り巻く動向とリスク管理およびデータ利活用戦略への対応

本セミナーは終了致しました。
受講区分 オンライン
配信期間 2023-02-01(水)13:00 ~ 2023-05-09 (火)13:00
講師 EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社
金融サービスリスクマネジメント 
北野 利幸 氏 アソシエイトパートナー
楠戸 健一郎 氏 シニア・マネージャー

【北野 利幸 氏】
(きたの としゆき)
経歴:政府系金融機関に入行、総合企画部にて全行リスク管理業務の立ち上げ後、米系格付け会社にて格付アナリスト、米系投資銀行にてストラクチャードファイナンス商品の開発・評価チームを統括。以降、ビッグ4にて金融機関向けのリスクコンサルティングに一貫して携わるとともに、公正価値評価・モデル検証等の会計監査支援を行っている。金融庁監督局・証券取引等監視委員会へ出向、グローバル金融機関の監督・検査に携わり、ニューヨークオフィスに派遣、日系金融機関のグローバルプロジェクトに参画した。2021年より現職にて、大手金融機関に対して、気候変動をはじめとするリスクの定量評価やモデル・データ分析、関連規制にまつわるサービス提供に尽力。金融機関向けコンサルティングにおける、サステナビリティ関連領域を担当。
東京工業大学大学院社会理工学研究科博士課程修了 博士(工学)、カリフォルニア大学バークレー校経営大学院修了(MBA)

【楠戸 健一郎 氏】
(くすど けんいちろう)
経歴:コンサルティング会社を経て、2021年4月EYアドバイザリー・アンド・コンサルティングへ入社。アカデミア・ビジネスにおいて10年以上にわたる、データ分析・シミュレーションの経験。金融機関向けに、収益管理・信用リスク管理、またそれらを基にした業務改善コンサルティングサービスに多く従事。金融機関におけるAI・機械学習推進において、CoE組織構築・推進支援や、リスク管理、マーケティング、債権管理、不正検知、架電効率化など幅広いテーマにおいて、課題発掘から業務適用・検証までアナリティクスプロセス全体を通して活用支援を実施してきた。最近では、モデル・リスク管理態勢構築やコンプライアンス領域等非伝統的な領域を含むモデル検証等の実務対応、AI倫理対応等のAI・機械学習モデルに対するモデルガバナンス対応に関するサービス開発・提供にも従事している。
東京大学情報理工学系研究科博士課程修了 博士(情報理工学)

概要 ※本セミナーは2023/1/31に開催・収録したセミナーのリバイバル配信です。

近年、金融機関においては、従前のリスク管理やプライシング等の伝統的な金融モデルに加えて、いわゆるフィンテックや、AML/CFTや市場監視等のコンプライアンス、気候変動・ESGなど、様々な新しい領域においてモデルの適用とデータの活用が進んでいます。また、いずれの領域においても、業務のデジタル化を背景とした、AI・機械学習モデルが盛んに活用されるようになってきており、これまでと違った管理のあり方が求められてきています。
このように、金融におけるモデルの重要性がますます高まっている中、昨年11月に金融庁から「モデル・リスク管理に関する原則」が公表されました。海外規制と歩調を合わせる形で、幅広い種類のモデルに対して、包括的なガバナンス・コントロールを要求するこの当局ガイダンスは、モデル・リスク管理の高度化が広く求められる中、対象と想定されていないGSIBs、DSIBs以外の大手行や海外でビジネスを行う保険会社においても、適用の意義は十分にあるものと考えられます。
一方で、積極的なモデルやデータの利活用を過度に制限しない、バランスの取れた管理とするためには、モデルの性質やそのビジネス全体に与えるリスクを十分に把握したうえで強弱をつけたものとすることが期待されます。そのためには、これまでの金融モデルの範囲を超えた、データ分析と利活用に関する幅広い知見が求められます。
本講演では、金融庁のガイダンスに沿いながらも、積極的なモデルやデータの利活用に向けたモデル・リスク管理態勢の構築とその実践についてご説明します。また、より実践的なテーマとして、非伝統的な領域におけるモデル検証や、AI・機械学習モデルのガバナンスについても言及します。

【本セミナーで得られること】
・金融庁「モデル・リスク管理に関する原則」のポイント
・金融機関および保険会社におけるモデル・リスク管理態勢構築の進め方や勘所
・モデル・リスク管理態勢構築・業務整備における悩みどころとその対応
・非伝統領域におけるモデル検証やAI・機械学習モデルのガバナンスの実践におけるポイント

【推奨対象】
銀行・証券会社や保険会社のリスク統括部門、モデル活用部門(DX推進部門、コンプライアンス部門、融資企画部門等)、内部監査部門の責任者・実務担当者
セミナー詳細 1.金融庁ガイドライン「モデル・リスク管理に関する原則」とは
(1)背景と海外での動向
(2)8つの原則の概要
(3)対象行と対応に向けたスケジュール

2.モデル・リスク態勢構築と管理フレームワーク構築の進め方
(1)全体像の把握:考えられるモデル・リスク管理フレームワークとロードマップ案
(2)モデル・リスク管理態勢構築に向けたポイント
 (a)態勢構築の第一歩:モデルの特定・把握と対応優先順位付け
 (b)効率的な管理の枠組み:リスク格付とリスクベース管理
 (c)管理プラットフォームの整備:インベントリ管理とワークフロー整備
 (d)機能と役割・責任の明確化:ガバナンスとレポーティング態勢
 (e)リソース不足への対応:2線による「独立」した牽制態勢の構築

3.1線2線における業務整備の勘所
(1)1線業務の透明化・標準化:足かせとならないための管理とは
(2)継続モニタリングとモデル検証:リソースの浪費を避けるためのすみわけと効率化
(3)ベンダーモデル・外部リソース管理:ブラックボックス化を避けつつ過度な制限を避けるためには

4.より実践的なテーマの対応
(1)非伝統的なモデルの検証(AML等コンプライアンス領域のモデルの検証等)
(2)AI・機械学習モデルの活用におけるガバナンスの潮流と対応(AI倫理対応等)


~受講者の声~
================================
モデルリスク管理の概念、当局のスタンス、グローバル動向や事例などが整理されており、大変有意義なセミナーでした。

モデルリスクの知識の入り口として非常に有用でした。市場リスク、信用リスク等の伝統的な領域だけでなく、モデルの利活用が広まっているというのは新たな学びでした。質疑応答でも多くの意見交換がなされたので、監査業務や態勢整備に関する視点を学ぶことができました。
================================
補足事項 ■開催形式:リバイバル配信(配信期間内は土日祝を含めいつでも何度でも視聴可能です)
■講義時間:約3時間
■視聴案内:お申込み後3営業日以内に「視聴に関するご案内・視聴URL」をお送りします。
■支払期限:お申込みから1か月以内にお支払いをお願いいたします。
____________________________

※個人の方ならびに、業種・業務内容等により参加をご遠慮いただく場合がございますので、ご了承ください。
※配信画面の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。
※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。
※講師との名刺交換は承っておりません。
※講師へのご質問は、ご送付する資料に記載の講師連絡先へ直接ご連絡ください。 
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※イベント提供期間に視聴されなかった場合においても受講料のお支払が発生いたします。
※受講料をお支払いただいた方におかれましても、イベント提供期間外の動画提供ならびにご視聴は不可となっております。 
カテゴリ リスク管理 保険業界 銀行業界
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金融機関におけるオペレーショナル・レジリエンスの確保とサードパーティーリスク管理のポイント
開催日時  :  2024-06-12(水) 13:00~16:00
【リバイバル配信】PBR1倍超時代に求められる金融機関のRAF構築と運営
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【リバイバル配信】「3線モデル」の正しい理解と実践で進めるガバナンスの整備・再構築
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開催日時  :  2024-05-30(木) 10:00~12:00