- TYO-7-001
- TLL-7-005
- SZX-7-006
- TLV-7-007
- SCL-7-017
金融規制対応のためのデータ活用
プロセスの抜本的な改革
多くの金融機関で様々な国の様々な規制に対応するために膨大なコストがかかっている。既に一部金融機関では規制対応が制約となり本業にも影響が出ている。
金融規制対応に必要なデータは社内外に既に存在しているが、規制対応のためにはデータの意味を理解し、統合し、分析するというプロセスが必要となる。現状はデータの意味理解プロセスにデータ活用のボトルネックが存在しているため抜本的な改革が求めらている。
そこで機械学習やOnlogoy、Knowledge Graphなどの先進技術により、金融機関とレギュレーターの両方がwin-winの関係を生むことができる技術やソリューション、サービスを募集する
- 分野やキーワード（先進企業などに
提案を求める技術やサービス） - Knowledge Graph
- Ontology
- Semantic Web
- knowledge Base
- AI
- DBPedia
- Wikidata
- Enterprise Data Management
- FIBO
- Finaincal Industory Bussiness Ontology
- Regtech
- Suptech
- 協業を通して解決したい社会課題
- 目標9：
産業と技術革新の基盤をつくろう本取り組みを実現することができれば、レギュレーターと金融機関間のデータ流通だけでなく、金融機関同士や金融機関と一般企業とのデータ流通を実現する革新的なプラットフォームの実現が可能な取り組みである
- 協業ビジネスの市場規模
または事業規模 - 金融規制における新たなソリューションの創出で2023年までに100億円の事業規模を目指す。
- 提供アセット・機会
大手金融機関やレギュレーターへの提案機会。当社金融規制に関する各種ソリューションやサービスを通じたソリューションの拡販機会
