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金融

信頼される金融を支えるインテリジェンス>信頼される金融を、インテリジェンスで支える

金融の信頼性を高めるためのインテリジェンス>金融機関の信頼を支えるインテリジェンス

安全で迅速な金融意思決定を支援

複雑な金融データを、実行につながる判断へと変換します

AI時代の金融機関に求められる、より迅速かつ的確な判断を実現するため、データに基づくインテリジェンスでリスク対応と意思決定を支援します。

Market Dynamics & Trends

AI・規制・サイバーリスク時代の
金融インテリジェンス

変わりゆく金融業界の環境

Cyber Security
ISSUE

サイバーレジリエンスが銀行経営の中核戦略へ

デジタル化やクラウド利用の拡大に伴い攻撃対象領域が広がるなか、金融セキュリティ戦略では、重要サービスの継続性とレジリエンスの確保が重視されています。

2026年にサイバーセキュリティ予算の増額を計画している金融機関の割合

76%

ICA『Top 10 Cybersecurity Breaches of 2025』

クラウド脅威への対応が不十分だと 認識している銀行・資本市場関連組織の割合

32%

National Defense Magazine <Vital Signs 2026>

ISSUE

AIが高度化させる金融詐欺とアイデンティティ攻撃

AIを悪用した金融攻撃

AIにより巧妙化する認証情報窃取と金融犯罪の自動化

生成AIによって、フィッシング・ディープフェイク・ソーシャルエンジニアリング攻撃が巧妙化しています。さらに、窃取されたアカウントと暗号資産を利用した マネーロンダリングが、既存の検知体制をすり抜けるリスクを高めています。

PwC『2026 Cybersecurity Outlook: Financial Services』

CASE

15億ドル規模の暗号資産窃取事件

グローバル暗号資産取引所B社から15億ドルを窃取

北朝鮮の「Lazarus Group」がドバイに拠点を置く暗号資産取引所B社から15億ドル相当のイーサリアムを窃取した史上最大規模の事件は、デジタル資産と従来の金融システムが相互につながる環境において、統合的なセキュリティ体制が重要であることを浮き彫りにしています。

窃取された暗号資産の総額

15億ドル

ICA『Top 10 Cybersecurity Breaches of 2025』

CASE

第三者機関からのデータ流出

グローバル金融機関S社の外部データベースへの不正アクセス

コアバンキングシステム外部の第三者ホスティング環境の脆弱性を悪用した潜伏とデータ窃取

グローバル金融機関S社の第三者ホスティングデータベースが侵害された事例は、コアバンキングシステムの外側にあるサプライチェーンやクラウド資産を可視化し、アクセスを適切に管理する必要性を浮き彫りにしています。

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Strategic Data Intelligence
ISSUE

エージェンティックAI時代に求められるAIガバナンス体制

エージェンティックAIの活用が金融業務へと広がるなか、モデルの信頼性・説明責任・監査可能性を確保するガバナンス能力が、重要な競争力として注目されています。

AIの運用・管理体制が一定水準以上に達している金融機関の割合

63%

McKinsey『State of AI Trust in 2026: Shifting to the Agentic Era』

ISSUE

コンテキストの欠如が招くコンプライアンス違反

顧客・取引・リスクに関するデータが分散していることで、不審な取引や資金洗浄の流れを横断的に分析することが難しくなり、金融機関のコンプライアンスリスクが高まっています。

2025年上半期に世界で科された金融犯罪関連の制裁金総額

12億3,000万ドル

GARP『Surging Regulatory Fines: How Risk Leaders Can Rise to the Challenge』

2025年上半期における金融犯罪関連の制裁金の前年同期比増加率

417%

GARP『Surging Regulatory Fines: How Risk Leaders Can Rise to the Challenge』

ISSUE

AI時代に求められる顧客情報の一元化

顧客・取引・商品・リスクに関するデータが組織ごとに分散するなか、金融機関では、パーソナライズされたサービスやAIを活用した意思決定に向けて、顧客情報を統合し、一元的に把握できる環境の構築が重要な課題となっています。

AI・機械学習の導入拡大における最大の課題として「データ品質」を挙げた回答者の割合

48%

Wolters Kluwer『Q1 2026: Banking Compliance AI Trend Report』

CASE

過去のAMLモニタリング不備

米国司法省（DOJ）は、T社が取引データの92％をモニタリング対象から除外し、資金洗浄を助長したとして、多額の制裁金を科しました。この事例は、データ連携の不足や取引モニタリングの不備がもたらすリスクを浮き彫りにしています。

自動モニタリングの対象外となっていた取引の割合（2018年～2024年）

92%

米国司法省（2024年)

AMLモニタリングが行われていなかった取引総額

18兆3,000億ドル

CASE

オントロジーに基づくガバナンスで実現する金融データ活用（CEDARプロジェクト）

CEDARプロジェクトは、金融データの意味や関係性をオントロジーによって結び付けるセマンティック構造が、金融分野におけるAI活用と規制対応を支える基盤として注目されていることを示しています。

世界の銀行に科された取引モニタリング不備に対する制裁金総額

36億ドル+

3DS Blog『The Role of Ontology Management in Financial Governance』（2025年)

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Defined Friction Points

プレッシャーにさらされる金融の信頼

信頼が試される金融機関の中核課題

Cyber Security
01

拡大するデジタル金融の攻撃対象領域

  • -クラウド・オープンAPI・外部パートナーとの連携拡大に伴い、新たな侵入経路が増加
  • -正規アカウントの悪用やソーシャルエンジニアリング攻撃が、金融サービスへの信頼とセキュリティ運用に直接的な影響を及ぼす
02

複雑な金融エコシステムにおけるセキュリティ運用

  • -フィンテック・暗号資産・非対面サービスの拡大に伴い、IT・クラウド・外部エコシステム全体の管理負担が増加
  • -規制対応とセキュリティ運用を並行して進める必要があり、脅威の判断や対応が遅延
03

急速に進化する金融犯罪

  • -AIを悪用したフィッシング・口座乗っ取り・保険金詐欺が一層巧妙化
  • -犯罪組織に後れを取る情報共有・分析体制により、被害の検知や救済手続きが遅延
Strategic Data Intelligence
01

顧客を一元的に把握することが難しい金融データ環境

  • -銀行・証券・保険・クレジットカード・暗号資産サービスにまたがる顧客情報を統合的に把握することが困難
  • -取引・リスク・行動データを関連付けられず、不正取引や顧客同士の関係性の分析に制約
02

金融業務のコンテキストを理解できないAI

  • -汎用AIでは、金融商品・規制・取引の流れに関する業務コンテキストを十分に理解することが困難
  • -データ品質と説明可能性の不足により、AIの出力に対する信頼性や適切な統制体制の確保が困難
03

規制対応と手作業による業務負担

  • -クラウド・オープンAPI・外部パートナーとの連携拡大に伴い、新たな侵入経路が増加
  • -複雑な企業構造や取引関係を人手で分析するため、審査・報告・監査業務の負担が増加
Industry Approaches

信頼とレジリエンスを支える
金融インテリジェンス

金融の信頼性と危機対応力を高めるインテリジェンス体制

デジタル金融のエクスポージャー管理

財務リスク管理 | 金融資産のエクスポージャー管理

  • - インターネット公開資産・クラウド・オープンAPI・グループ会社との接続領域を継続的に特定し、金融サービスの露出範囲を管理
  • - サービスへの影響度と重要資産の重要性に基づいてリスクを評価し、優先的に対処すべき対象を選定

適応型アイデンティティ保護

アイデンティティ・セッション保護 | アカウント・アクセス保護

  • - ユーザー・デバイス・行動情報に基づき、取引プロセス全体を通じてアクセス権限を検証
  • - アカウント乗っ取りや内部の異常行動を早期に検知し、重要データや基幹サービスへのアクセスを制御

金融犯罪と脅威インテリジェンス

脅威インテリジェンスと対応

  • - ダークウェブ・Telegram・フィッシングインフラ・流出したアカウント情報などの脅威シグナルを分析し、金融機関を狙う外部脅威を特定
  • - リスクの高い取引や不審なアカウントをリアルタイムで分析し、遮断・隔離プロセスを自動化することで対応時間を短縮

顧客と取引関係インテリジェンス

顧客関係分析 | 顧客・取引のコンテキスト分析

  • - 銀行・証券・保険・カード・暗号資産のデータを顧客・口座・取引フローを軸に連携し、顧客を一元的に把握
  • - 顧客・企業・口座・ウォレット間の関係を追跡し、不審取引や資金洗浄の兆候を早期に把握

リスク管理と規制対応の自動化

金融リスク業務 | 金融リスク業務体制

  • - 与信審査・不審取引分析・書類確認を自動化し、処理の迅速化と業務効率の向上を実現
  • - AML・KYC・STR・CTRに関する報告業務を体系化し、規制変更を迅速に反映

不正取引とトランザクションのインテリジェンス

クロスドメイン取引分析 | 複合データ分析

  • - 金融取引・通信情報・ブロックチェーンデータを関連付け、顧客と取引の流れを総合的に分析
  • - アカウント乗っ取り・なりすまし・暗号資産を利用したマネー・ローンダリングなど、多段階にわたる犯罪の流れを横断的に分析

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サイバーセキュリティ

AIセキュリティガバナンスディープ・ダークウェブモニタリングアカウント乗っ取りモニタリングサイバー脅威インテリジェンス攻撃対象領域管理ペネトレーションテストAIレッドチーミングインシデント対応

戦略的データインテリジェンス

オントロジードメイン特化型AI意思決定AI