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エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」 第2版【PDF版】

大和総研フロンティア研究開発センター(著)

商品番号
180920
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2023年11月13日
ISBN
9784798180922
データサイズ
約22.9MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
セキュリティ  エンジニア  ビッグデータ  電子書籍【PDF版】  金融  機械学習  「知識」と「技術」

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金融に大きな変革の波が押し寄せている!
第2版では、DX、AI活用、DeFiなど、最先端の技術が充実

金融システムは法規制等を受けて年々複雑化するとともに、ブラックボックス化しています。
そのため、初めて金融業界を担当することになったエンジニアは、しばしば戸惑います。
また、すでに金融関連システムに携わっているもののビジネスの全体像をとらえきれず、お困りの方も多いでしょう。
近年は、ブロックチェーンや機械学習などの新しい技術も金融システムに導入されており、最新技術も押さえておく必要があります。

●進化し続ける金融システム
第2版では、最先端の動向を多く加筆しています。
DX、AI活用、少額決済、DeFi、Embedded Finance、Transformer、パーソナライズレコメンド、ローコード/ノーコード、メタバースなど、 これからの時代に求められる知識が身につきます。

【読者対象】
・金融システムを構築するエンジニア
・金融機関の改善提案を行うコンサルタント
・金融機関のビジネスモデル検討やシステム導入、業務改善担当者など
※エンジニアでなくとも、金融に携わる方全員にお読みいただけます。

【本書のポイント】
●金融システム構築のために必要な「システム化」と「金融知識」のポイントがわかる
●金融に関する幅広い知識を体系的に学ぶことができる
●「銀行」「保険」「証券」「クレジットカード会社」などの業務内容やシステムの特徴、構築のためのポイントを紹介
●ブロックチェーンやデータサイエンスなど、金融システムに携わるエンジニアなら知っておきたい最先端の金融ITがわかる

【本書の構成】
第1章 金融ビジネス、金融ITの変遷と現状
第2章 金融業界のシステム
第3章 金融ビジネスを支えるデータサイエンス手法
第4章 データサイエンスによって実現される金融ビジネス
第5章 デジタル資産とブロックチェーン
第6章 金融業界におけるサイバーセキュリティ
第7章 その他の注目すべき技術と金融ビジネス

PDF版のご利用方法

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  5. 端末の種類を問わず、ご利用いただけます。
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金融システムを手掛ける上で押さえておくべき基礎知識がわかる

金融システムに携わるエンジニアなら知っておくべき金融の基本と、メインフレームからクラウドにいたるまでの金融ITの変遷をわかりやすく、コンパクトにまとめています。

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システムの最新動向がわかる

パブリッククラウド、データサイエンス、ブロックチェーンなど、金融システムに携わるエンジニアなら知っておきたい最先端の金融ITがわかります。

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セキュリティ対策にも対応

サイバー攻撃の高度化に伴い、これが重要なシステムリスクとして認識されています。本書では、サイバー攻撃とは何かから、その技術的対策と組織的対策、そして将来的な動向までをわかりやすくまとめています。

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金融に携わる各業界の業務やシステムも解説

「銀行」「保険」「証券」「クレジットカード会社」などの業務内容やシステムの特徴、構築のためのポイントもわかります。

第1章 金融ビジネス、金融ITの変遷と現状
1-1 金融とは?
1-2 金融サービスの提供
1-3 金融ビジネスの転換点
1-4 金融ビジネスの再構築
1-5 金融システムの相違点と共通点
1-6 金融システムのシステム化ニーズ
1-7 金融システムの発展と金融システムの構造
1-8 金融システムの近代化
1-9 金融システムのクラウド化の歴史

第2章 金融業界のシステム
2-1 銀行のシステム
2-2 クレジットカード会社のシステム
2-3 少額決済・送金のシステム
2-4 証券会社と取引所・決済機関のシステム
2-5 投資会社のシステム
2-6 保険会社のシステム

第3章 金融ビジネスを支えるデータサイエンス手法
3-1 金融ビジネスとデータサイエンス
3-2 機械学習とは?
3-3 機械学習の評価
3-4 表形式データに対する機械学習
3-5 テキストデータに対する機械学習
3-6 画像データに対する機械学習
3-7 音声データに対する機械学習
3-8 汎用AIへつながるマルチモーダル機械学習
3-9 AIモデルの予測精度を向上させるための技術
3-10 ビジネスに効果の最大化をもたらす最適化
3-11 機械学習モデルを組み込んだシステムの運用
3-12 機械学習モデルを活用するインフラ
3-13 データとAIを活用するための人材・組織
3-14 倫理的なAIの開発・利用とプライバシー保護

第4章 データサイエンスによって実現される金融ビジネス
4-1 顧客分析とパーソナライズドレコメンド
4-2 Web広告の最適化
4-3 個人ローンにおける与信審査
4-4 企業融資における与信審査
4-5 金融に関わる不正検知とAI活用
4-6 資産運用・ロボアドバイザー
4-7 トレーディング手法の多様化
4-8 保険業におけるデータサイエンスの活用

第5章 デジタル資産とブロックチェーン
5-1 ブロックチェーンとは?
5-2 ブロックチェーンの歴史
5-3 ブロックチェーンの分類
5-4 イーサリアムの歴史とその特徴
5-5 Cordaの特徴
5-6 GoQuorumの特徴
5-7 Hyperledger Fabricの特徴
5-8 さまざまなパブリックブロックチェーンとその関連技術
5-9 暗号資産の概観と今後
5-10 ステーブルコイン・CBDCの発展と動向
5-11 STO・IEOによる資金調達
5-12 分散型金融の概観と今後

第6章 金融業界におけるサイバーセキュリティ
6-1 サイバーセキュリティの外観
6-2 サイバー攻撃の動向
6-3 サイバー攻撃への対策
6-4 サイバー攻撃を防ぐ技術
6-5 注目すべきサイバーセキュリティの動向
6-6 わが国のセキュリティ推進体制

第7章 その他の注目すべき技術と金融ビジネス
7-1 ローコード開発ー開発の民主化ー
7-2 XR・メタバース
7-3 5G(第5世代移動通信システム)

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