金融セクター向け代替データ統合

金融セクター調査が新たな課題を浮き彫りに：代替データ統合の主要障壁として、61%が分析上の問題を、53%が調達上の課題を指摘

「データバリューチェーンの強化」が、鋭敏なデータ収集とガバナンス戦略を通じてROI向上にどう貢献するか。これによりアルゴリズム出力の品質向上、洞察の深化、投資判断の精度向上を実現する。

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本稿では以下の点を考察します：

大規模金融の文脈において代替データ（alt data）を統合する際の主な障壁とは何か？

課題にもかかわらず金融機関が繁栄している理由

新たな金融業界調査が最近発表された。米国と英国の貸付、ヘッジファンド、銀行、保険分野から100名の専門家が参加した。報告書は、金融機関の大多数が外部データソースへの依存が必要だと認識している事実を強調した。しかし、このダイナミックなセクターの大部分は、オルタナティブデータを適切に分析し、真に業務上の利益を得るための社内知識や専門性を有していない。本稿では、業界関係者が現在直面している課題と、それに対処するための技術的メカニズムの両方に焦点を当てる。

画像出典：Bright Data

大規模金融の文脈において代替データを統合する主な障壁とは？

「大規模金融における代替データ統合の主な障壁には、分析レベルの問題が含まれる。回答者の61％*がこれを最も可能性の高い課題として挙げ、53％がデータ調達／調達を主な課題として挙げた。」

金融セクターにおける代替データ分析の主な障壁

調査結果に基づく：

「金融サービス専門家の64％*が、継続的な投資戦略策定の一環としてオルタナティブデータを利用している」

しかし、ポートフォリオマネージャーがデータ調達を開始すると問題が生じ始める：

多種多様なソースから

膨大な量で

データアナリストチームも課題に直面しており、特に収集したデータの品質や投資アルゴリズムへの適合性に問題が生じやすい。これは独自の事前設定を持つデータ駆動型取引モデルとの統合が困難な半構造化/非構造化データにおいて顕著である。代替データセットを効果的に処理・相互参照するサイバーインフラが不足している多くの金融機関にとって、これが核心的な問題点だ。

これに、最新のデータ収集・処理技術に精通した熟練労働力の深刻な不足が相まって、金融業界全体で企業の足かせとなっている。

最後に、金融機関は自ら設定したデータアジリティ基準を満たすことがますます困難になっている。対象データを収集し、スペリオル湖ほどの規模の貯水池に保管しながらも、文脈から切り離して大局的な結論を導き出し、より有意義な収益化機会につなげることができていない。

主要なデータ調達課題

データ分析の困難さは相互に関連し、データ調達上の障害とも一部重なる。主なデータ調達課題は以下の通り：

データ識別 – ユースケースや資産クラスに基づき、メタデータを保持したデータセットを発見し、体系的に整理する能力。これは運用面で重大な影響を及ぼし得る。

プロセスの再現性 – 特定の情報の公開や単発的な要因により、チームが単発的なデータセットを入手できるケースは多い。しかし企業には、信頼性が高く一貫したデータフローが必要である。

情報品質 – AIやMLには重要な「トレーニング段階」が存在します。この段階でクリーンかつ追跡可能なデータを供給することで、高品質かつ正確な出力が得られます。例えばタイムラグや地理ファイルの破損は、どの証券ポジションをどの退出ポイントで決済すべきかといったアルゴリズム的洞察を深刻に損なう可能性があります。

多様なデータソース – データは全て同一の場所や形式で提供されるわけではない。ソーシャルプラットフォーム、検索エンジン結果、証券取引委員会（SEC）提出書類など、多様な出所から得られる。形式も動画・音声ファイルからテキスト・システムログまで多岐にわたる。これらを統合システムに集約・相互参照することは困難を伴う。