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プログラム

74日、シャングリ・ラ ホテル 東京

08:15

受付

08:55

歓迎のご挨拶

09:00

パネルディスカッション:技術の検討:日本の金融機関はいかに技術を成長、革新および拡大させることができるか?

  • 日本の金融業界における最近の技術動向は?
  • 金融技術が急速な進化を遂げている現状と歩調を合わせ、この進化についていく方法は?
  • 日本で有用な技術やソリューションの特定方法は?
  • 日本の金融機関はいかに効率良く技術革新戦略を練りその実施を後押しできるか?
  • 日本の金融機関はグローバル市場に適した新しいビジネスモデルをいかに生み出すことができるか?

09:50

事例研究:アジアの戦略的競争相手:日本の金融機関による地域市場やグローバル市場における競争力の維持

日本における技術革新の多くは中国における技術プラットフォーム開発のヒントとなっており、その逆も同様ですが、両国の間では、グローバル化に向けた熾烈な競争が繰り広げられています。アリペイ(支付宝)に代表される中国企業の技術は、わずか3年で日本にも上陸しましたが、日本企業の多くは、グローバル戦略の見直しを迫られています。ハイパーコネクティビティを核とする技術競争の時代においては、日本企業はどのような形で地域市場やグローバル市場における中国企業との競争を展開してゆけばよいでしょう?

10:20

休憩

10:50

ライブ投票式聴衆参加型双方向パネルディスカッション:熱狂を超えて:人工知能(AI)はいかに未曾有の変革をもたらすか?

     このパネルディスカッションでは、スライドを用いて聴衆に質問が投げかけられ、パネリストは、寄せられた回答をもとにディスカッションを進めます。

  • 日本の金融機関はAI戦略を設けているか?
  • 日本の大手銀行はAIや新興技術にいくら投じているか?
  • 各行による技術革新のための取組みに共通の目標は何か? またこの取組みは各行の未来にどのような影響を及ぼすか?
  • AIは、労働者に力を与えるのか、労働者から仕事を奪うのか?
  • 将来的には日本の金融機関に適応できるソフトウェアに必要なスキルセット、チームおよびツールは?

11:40

事例研究/パネルディスカッション:日本の金融機関におけるレガシーシステムのモダナイズ - まだ使えるシステムをなぜモダナイズすべきなのか?

  • 日本の銀行のレガシーシステムにおける「技術的負債」の現状は?
  • 日本の金融機関のシステムに内在するレガシーなインフラがもたらすリスクの管理法や、そのようなインフラの維持にかかるコストは?
  • レガシーな技術と、デジタルクライアントエコシステムの構築プロセスの間にあるギャップを埋めるには?
  • フィンテックの導入は、うわべだけデジタル化された環境を生み出すのか、レガシーアーキテクチャーの必然的な崩壊につながるのか? 
  • コアシステムのモダナイズを後押しする原動力として最も重要な要素は何か?リスク軽減や増収は、モダナイズに向けた取組みにつながる要素となり得るか? その理由は? 

12:30

昼食

13:30

ショーケース:フィンテックスタートアップショーケース:日本のフィンテックスタートアップが、日本の金融業界をリードする名高い企業や報道機関およびグローバルパートナーを前に、自社の技術革新実例を紹介

14:30

パネルディスカッション:日本の金融機関におけるマネー・ロンダリング防止/テロ資金供与防止(AML/CTF)の動向や推移

  • OECD金融活動作業部会(FATF)の第4次対日相互審査に関して覚えておくべき主要な事項や、日本の銀行による新規制への対応法は?
  • AMLに関する地域的な動向が日本に及ぼす影響は?
  • 規制対応の強化や、今後のAML/CTFにおける技術活用に関するビジョン
  • 技術は、効果的な疑わしい行為の審査やカスタマー・デューデリジェンス(CDD)/顧客確認(KYC)にいかに役立つか?

15:10

休憩

15:40

プレゼンテーション/パネルディスカッション:英国のEU離脱(ブレグジット)が日本企業のITインフラやグローバル戦略にもたらす影響

16:10

パネルディスカッション:機械学習(ML)を活用して非構造化データの力を引き出す方法

  • 銀行は、MLをどのように活用することで、生データを数値に変換できるか?
  • 教師ありMLと教師なしML - データ予測に適したMLは?
  • 現状では最適な非構造化データの管理法は?
  • 不正検出を超えた認知分析の活用
  • エンドツーエンド自動処理

17:00

フィンテックスタートアップショーケース勝者発表

17:10

閉会