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キーワード ジャンル 危機管理 タグ 種別 地域 開催日時 2023年 03月 28日 ステータス 表示順 開催日順

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【概要】 2021年8月30日、FATF(金融活動作業部会)は、対日審査結果として「第4次対日相互審査報告書」を公表し、日本を下から2番目の「重点フォローアップ国」と評価し、一部対応への不十分性や特定のリスクへの理解度不足を指摘しました。この報告を受け、監督省庁は「行動計画」策定や「対策政策会議」設置等を実施しました。 この「行動計画」に則して、2022年10月26日にFATF関連の改正法案である「改正犯罪収益移転防止法」、「改正組織犯罪処罰法」等の6本の法律の改正法が国会に提出され、2022年12月2日の参議院本会議で賛成多数で可決、成立しました。 この法改正は、FATFの勧告に対応する「行動計画」に沿った業務を、金融機関やそれに準ずる組織に強く求めることを意味し、組織の大小を問わず、金融機関等は高度なAML対応が求められます。 またこの法改正で仮想通貨交換業の対応を具体的に示してることは、当局が仮想通貨を活用したML(マネー・ロンダリング)を強く意識していることの証左であります。 膨大な金融取引をITで運用している金融機関やそれに準ずる組織にとって、巧妙化・複雑化するマネー・ロンダリングへの対応として、IT技術を軸としたAML(アンチマネーロンダリング)の高度化は必須です。 本講演では、より巧妙化したML手法を考察し、AI技術を活用したAMLソリューションの紹介だけではなく、FATF対日相互審査等のグローバル基準対応や当局報告対応、および各金融機関や仮想通貨交換業者等での対応進捗や現状の課題を視野に入れ、AI技術によるAMLソリューションの導入や開発方針、およびその有効性を議論します。 ※本セミナーは2022年2月22日開催のセミナー「第4次FATF対日相互審査結果を踏まえたAI活用により高度化するAMLの最新動向と技術開発方針」をアップデートしたものとなります。 【本セミナーで得られること】 ・AI化する事でAML業務の効率化および高度化が期待できる業務領域の選定知見 ・各種金融機関や決済会社、仮想通貨交換業者等に求められるAML業務とAIを活用した高度化ソリューションに対する理解 ・最新AMLソリューションに対する理解と具体例 【推奨対象】 システム会社、コンサルティング会社、金融機関のリスク管理部門、コンプライアンス部門、AML高度化を担うシステム開発者や企画担当者 【セミナー詳細】 1.AMLとは (1)AMLは大きな経営リスクである (2)なぜAML対応は難しいのか 2.AMLに関する当局対応 (1)FATFによる公表と日本のAML対策および各種法整備 (2)各国のFATF対応およびAML業務状況 3.巧妙化するマネー・ロンダリング (1)巧妙化するマネー・ロンダリングと各国の対策テクノロジー (2)伝統的なマネー・ロンダリングと先端テクノロジーによるマネー・ロンダリング (3)仮想通貨を利用したマネー・ロンダリングへの懸念 (4)仮想通貨交換業者に求められるAML対策 4.AMLに関係する業務システムとAIを活用したAMLシステムソリューション (1)AMLに関連する業務システムと国内外のソリューション概要 (2)高度化するAML業務とAI適応範囲の考察 (3)機械学習・自然言語処理によるAML高度化とシステムソリューション (4)AIを活用したAMLシステムの運用保守および再学習業務プロセスの考察 (5)当局対応に則したAML高度化対応の考察やAI活用範囲の選定 5.高度化された最新のAML業務 (1)高度化されたAML業務と共同利用型AMLシステムの考察 (2)グローバル規制および監督省庁への報告対応 (3)今後のAML業務の展望(AIおよびブロックチェーンの活用可能性を考察) 6.質疑応答 ※事前質問がございます場合は、お申し込みフォーム「連絡事項欄」もしくは「お問い合わせフォーム」にて、ご連絡ください。 ※ライブ配信当日にチャットからも、随時書き込んでいただけます。 【補足事項】 ※会場受講、オンライン受講どちらの方にもアーカイブ視聴を付帯します。 ※個人の方ならびに、業種・業務内容等により参加をご遠慮いただく場合がございますので、ご了承ください。 ※講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 【オンラインでの視聴のご案内】 ※会場受講・オンライン受講どちらの方にも開催1営業日前の13時にメールで視聴URLとPDF資料のご案内をお送りします。当日は会場受講の方も視聴画面からご質問していただくことが可能です。  開催1営業日前の12時以降にお申し込みの場合は視聴に関するご案内の配信にお時間をいただく場合がございますので予めご了承ください。 ※お申し込み後に受講形式の変更を希望される場合は、必ずご連絡をいただけますようお願いします。 ※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。 【アーカイブ視聴について】 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 配信日程:2023/03/31(金)13時~2023/04/07(金)13時まで(土日祝も視聴可能) ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― ※開催日当日にご参加いただけなかった方も、ご視聴いただけます。 ※配信期間中は、お好きな時間に繰り返しご視聴が可能です。 ※セミナー開催翌営業日13時より、ライブ配信と同様のURLから視聴可能です。  視聴環境の確認は、「オンライン受講の流れ」をご参照ください。

【概要】 金融機関でもクラウドサービスの利用が一般化しているが、それに伴って、システム障害により為替差損による巨額の損害が発生したり、設定ミスによりデビット用暗証番号の漏洩が生ずるなど、クラウドサービスのリスクが顕在化する事例が相次いでいます。そこで問題になるのがクラウドサービスの利用契約(約款)ですが、損害賠償がほとんど認められないなどユーザにとって問題のある内容になっている場合が多いが、それに気付いていない金融機関が大半です。 また、クラウドサービスには様々な制約条件があり、クラウドサービスを用いるシステム開発ではそれに留意して開発する必要があるが、考慮不足により多数の抵触事項に抵触し失敗したプロジェクトも現れています。 具体的な事例に基づいて問題を詳述し、どのように対応すべきかを解説します。 ※本セミナーは2022年3月8日開催のセミナーをアップデートしたものとなります。 【本セミナーで得られること】 ・クラウドサービスの事例に基づくリスク対応策 ・クラウドサービスを利用した開発プロジェクトの法的留意点 ・クラウドサービス利用契約の交渉におけるポイント 【推奨対象】 金融機関等のシステムリスク管理や内部監査のご担当者、システム会社のご担当者 【セミナー詳細】 1.クラウドサービスの概要 (1)クラウドの種類(パブリック、プライベート、IaaS、SaaSなど) (2)クラウドサービスのメリットとリスク    コスト削減、拡張性などのメリット、長期間のシステムダウン、    サイバー攻撃や設定ミスによる情報流出などのリスク 2.クラウドサービスの利用におけるリスクが顕在化した事例と分析 (1)クラウドサービスの危機障害による銀行システムの停止(みずほ銀行) (2)クラウドサービスの設定ミスによる機密情報の大量流出(セールスフォースドットコム) (3)AWS(Amazon Web Services)大規模障害 (4)CPUの脆弱性問題 3.クラウドサービス利用契約の留意点 (1)クラウドサービス事業者の債務不履行責任が認められるか否かの検討ポイント  (a)特殊な手法によるサイバー攻撃により障害が発生した場合  (b)ユーザーの設定ミスにより情報が流出した場合など (2)クラウドサービス事業者の損害賠償責任を免責・限定する規定の実例  (a)システム障害に関して発生した損害については責任を負わない旨の規定  (b)損害賠償額を極めて少額に制限する規定など 4.損害賠償責任を免責・限定する規定の効力・解釈に関する判例 (1)債務者(クラウドサービス事業者)に故意・重過失がある場合の責任制限規定を無効とする判例 (2)サイバー攻撃対策を施していなかったベンダーの債務不履行責任について重過失を認定した判例 (3)規定の趣旨を限定解釈し、事案への適用を否定した判例 5.クラウドサービス利用契約の交渉における対処方法 (1)クラウドサービス事業者との利用契約の交渉で最も重要点は何か (2)利用規約の修正が困難な場合の代替的対応策 6.クラウドサービスを利用した開発プロジェクトの失敗事例 (1)クラウドサービスの様々な制約事項 (2)クラウドサービスの制約事項に抵触したために失敗したプロジェクトの事例(東京地判令4・6・17) (3)設計・開発段階での留意点 7.質疑応答 【補足事項】 ※本セミナーは会場受講はございません。 ※講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 【視聴のご案内】 開催1営業日前の13時にメールで視聴URLとPDF資料のご案内をお送りします。 開催1営業日前の12時以降にお申し込みの場合は視聴に関するご案内の配信にお時間をいただく場合がございますので予めご了承ください。 ※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。 【アーカイブ視聴について】 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 配信日程:2023/04/14(金)13時~2023/04/21(金)13時まで(土日祝も視聴可能) ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― ※開催日当日にご参加いただけなかった方も、ご視聴いただけます。 ※配信期間中は、お好きな時間に繰り返しご視聴が可能です。 ※セミナー開催翌営業日13時より、ライブ配信と同様のURLから視聴可能です。  視聴環境の確認は、「オンライン受講の流れ」をご参照ください。

【概要】 金融庁は2021年11月に「モデル・リスクに関する原則」(以下、原則)を公表しました。米連邦準備制度(FRB)/米通貨監督庁(OCC)が策定したモデル・リスク管理 (MRM) に関する監督上のガイダンス(SR11-7)の公表から10年を経て、本邦大手金融機関でも、モデル・リスク管理が本格的に適用されることになります。しかし、モデル・リスク管理の態勢整備・高度化は、本邦ではまだ始まったばかりです。すなわち、モデルが金融業務のあらゆる場面で活用されていく以上、モデル・ライフサイクルの要所でガバナンス態勢を整備・高度化していく必要があると同時に、人工知能(AI)/機械学習(ML)の手法を用いたモデルやマネーロンダリング(AML)、気候変動モデルといった、新しいモデルの出現にも対応していく必要があります。こうしたことを背景に、今後も管理強度の高まりや管理対象モデルの増加が予想され、効果的・効率的なモデル・リスク管理が重要になると考えられます。 本セミナーでは、このように重要性が高まるモデル・リスク管理について、金融庁で原則の策定に関わった立場から、原則の詳細解説及び本邦金融機関の抱える課題や規模・業態に応じた態勢整備・高度化アプローチについて議論します。 具体的には、モデル・リスク管理にまつわる概念を整理した後、原則の詳細を、3つの重要な概念、8つの原則、パブコメに寄せられた質問とその回答に分けて解説します。その後、モデル・リスク管理で相当先を行く、米G-SIBsの先進的なプラクティスに触れ、本邦金融機関の参考となる事例を紹介します。次に、米国においてAI/MLの手法を用いたモデルが活用され、本邦でも注目度が高まっていることを踏まえ、AI/MLに係る本邦内外のガイドラインやAI/MLモデルの開発・検証事例に触れます。最後に、本邦金融機関の規模・業態に応じた態勢整備・高度化アプローチについて述べます。原則の適用対象先は本邦G-SIBs/D-SIBsですが、本セミナーでは、中小金融機関や保険会社といった原則の適用対象外の金融機関の態勢整備・高度化アプローチについても議論します。 【本セミナーで得られること】 ・金融庁「モデル・リスク管理に関する原則」の詳細 ・米G-SIBsのモデル・リスク管理に係る着眼点や先進的なプラクティス事例 ・AMLや気候変動モデルの管理事例 ・AI/MLに関連する本邦内外のガイドラインやAIモデルの管理のポイント ・モデル・リスク管理で本邦金融機関が抱える課題 ・本邦大手金融機関/中小金融機関/保険会社の態勢整備・高度化アプローチ 【推奨対象】 銀行・証券会社・保険会社のリスク管理部門、モデル活用部門(DX推進部門、コンプライアンス部門、融資企画部門等)、内部監査部門の責任者・実務担当者 金融機関以外のモデル活用・管理部門の責任者・実務担当者 【セミナー詳細】 1.モデル・リスク管理にまつわる概念 (1)モデルと金融実務 (2)モデルやモデル・リスクの定義 (3)モデル・リスク管理における関係主体 (4)モデル・インベントリー (5)モデル格付け (6)モデル・ライフサイクル 2.金融庁「モデル・リスク管理に関する原則」 (1)本邦内外の動向 (2)金融庁の問題意識 (3)本邦内外のガイドライン比較 (4)「モデル・リスク管理に関する原則」詳細解説  (a)適用対象先やモデルの範囲  (b)3つの重要な概念(3つの防衛線、モデル・ライフサイクル、リスクベース・アプローチ)  (c)8つの原則 (5)パブコメから読み解く重要論点(対象金融機関、モデルの範囲・定義、グローバル管理、モデル検証、独立性等) 3.米G-SIBsのモデル・リスク管理 (1)あらゆる金融実務の土台としてのモデル・リスク管理 (2)効率化の追求  (a)モデル検証実務の効率化(アウトソーシングの活用)  (b)テクノロジーの活用(モデル・インベントリーの高度化) (3)更なる管理態勢の高度化  (a)リスクが高いモデルの徹底的な管理  (b)管理対象モデルの広がり(AMLや気候変動モデル等)  (c)とりわけ重要性が高まるAI/MLモデルの活用・管理 4.人工知能(AI)/機械学習(ML)とは (1)AI/MLとは ? (2)過去のAIブームと近年のAIブームの違い (3)伝統的なモデルとAIモデルの相違点 (4)AIに係るリスク顕在化事例 5.モデル・リスク管理におけるAIモデルの管理のポイント (1)本邦内外の主要なAIガイドラインの概要と当局期待 (2)金融機関における主なAIモデルの活用と開発・検証事例 (3)AIモデル管理(AIリスクマネジメント)のポイント 6.本邦金融機関の規模・業態に応じた態勢整備・高度化アプローチ (1)本邦金融機関が抱える一般的な課題 (2)原則適用対象先の大手金融機関(G-SIBs/D-SIBs) (3)原則適用対象外の金融機関  (a)大手金融機関  (b)中小金融機関  (c)保険会社 (4)本邦におけるモデル・リスク管理の発展に向けて 7.質疑応答 【補足事項】 ※本セミナーは会場受講はございません。 ※個人の方ならびに、業種・業務内容等により参加をご遠慮いただく場合がございますので、ご了承ください。 ※講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 【視聴のご案内】 開催1営業日前の13時にメールで視聴URLとPDF資料のご案内をお送りします。 開催1営業日前の12時以降にお申し込みの場合は視聴に関するご案内の配信にお時間をいただく場合がございますので予めご了承ください。 ※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。 【アーカイブ視聴について】 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 配信日程:2023/04/27(木)13時~2023/05/09(火)13時まで(土日祝も視聴可能) ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― ※開催日当日にご参加いただけなかった方も、ご視聴いただけます。 ※配信期間中は、お好きな時間に繰り返しご視聴が可能です。 ※セミナー開催翌営業日13時より、ライブ配信と同様のURLから視聴可能です。  視聴環境の確認は、「オンライン受講の流れ」をご参照ください。


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