データ利活用／データガバナンス関連サービス

テクノロジーの進展や顧客ニーズの多様化等の環境の変化により、金融機関にとってのデータの価値は増し、その利活用は持続的な成長や競争力に大きな影響を及ぼし得る取組みとして重要性を増しています。その一方で、利活用が進むにつれ、データの正確性や効率性等に問題が目立ち始める傾向にあり、データガバナンスの重要性が認識されつつあります。あずさ監査法人は、KPMGのグローバルネットワークを活かし、データ利活用の取組みの推進やデータガバナンス態勢の構築に係るアドバイザリーサービスを多数提供しています。

データ利活用の推進活動は、大きく、以下の4つのStepの繰返しにより成り立ちます。それぞれのStepにおける特に課題が生じやすいポイントについて、KPMGのインサイトをご紹介します。

データ利活用案の収集・蓄積には様々な手法がありますが、データ利活用のカルチャーを醸成するためには、各施　策のユーザとなるビジネス部門をアイデア検討の段階から巻き込むことが重要です。例えば、各ビジネス部門からメンバーを選抜し、データサイエンティストやシステム部門と共に研修を兼ねた検討を行うことも考えられます。本取組みにより、若手のデータサイエンティスト等にビジネスに関する知識や感度を身に付けていただくこと、各部門にデータ利活用候補人材をストックすること、経営や役職者をデータ利活用の施策に巻き込むことも期待できます。

実施するユースケースの選定・優先順位付けは、関連する規制動向等の外部環境も勘案しつつ、ユースケース実施がもたらす影響度（メリット）と難易度の両面を踏まえて行うことが考えられます。影響度と難易度について複数の観点から検討を行い、選定プロセス・方法をルール化することで、多くのステークホルダーを納得させるユースケースの選定が可能となります。

データガバナンスは、組織内のデータを効果的に活用するための統制の枠組み・取組みです。一般的に、データ利活用が進むにつれ、以下のようなデータの準備や品質に係る問題が目立ち始める傾向にあります。データガバナンス態勢を構築することで、このような課題に対応し、利活用を円滑に推進できる状態を整備することが重要です。

ユースケース実行後に投資対効果を検証するためには、Step2:データ利活用ユースケースの「選定」の段階で想定される効果を仕組みとして算定、選定基準に組込んでおき、当初想定していた効果が実際に実現できているかをユースケース実行後に検証することが効果的です。効果の算出は、利活用目的別等で類型整理しておくことが考えられます。なお、直接的・定量的な効果の検証が難しいユースケースについては、ユーザへのアンケート等による間接的な検証方法を採用することも考えられます。

あずさ監査法人では、データ利活用ユースケースの収集・選定等に係るフレームワーク構築、ユースケースの推進における伴走支援、データガバナンス態勢の構築等、データに係る領域横断的なアドバイザリーサービスをご要望に応じ提供しています。まずはお気軽にご相談ください。