エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」(大和総研フロンティアテクノロジー本部)|翔泳社の本
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エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798155333
価格:
本体2,400円+税
仕様:
A5・344ページ
分類:
ビジネス入門

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複雑化する金融システム

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ていないエンジニアも多くいます。
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。

【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機械学習など、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 ブロックチェーン技術と仮想通貨ビジネス
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


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 金融ビジネスの再構築
 1-4 金融サービスのシステム化ニーズ
 1-5 システム構成の変化
 1-6 ネットワークの変化
 1-7 情報処理手法の変化
 1-8 端末の変化
 1-9 プログラム開発と開発技術の変化

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 証券会社と取引所・決済機関のシステム
 2-4 投資会社のシステム
 2-5 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 データ活用推進のアプローチ(1)(分析編)
 3-9 データ活用推進のアプローチ(2)(インフラ編)
 3-10 データ活用推進のアプローチ(3)(人材・組織編)

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 金融機関への導入が進むチャットボット
 4-2 スマートスピーカーが作り出す未来
 4-3 コミュニケーション・ロボットの実態と今後
 4-4 銀行の企業融資におけるデータサイエンスの活用
 4-5 保険業におけるデータサイエンスの活用
 4-6 デジタルマーケティングにおけるデータサイエンスの活用

第5章 ブロックチェーン技術と仮想通貨ビジネス
 5-1 ブロックチェーンの全体像
 5-2 ブロックチェーンの構成技術(1)
 5-3 ブロックチェーンの構成技術(2)
 5-4 ブロックチェーンの構成技術(3)
 5-5 ブロックチェーンの分類
 5-6 代表的な仮想通貨
 5-7 スマートコントラクトとは?
 5-8 ICOとは?
 5-9 ICOの法規制
 5-10 ICOの事例
 5-11 ビジネス事例(1)仮想通貨交換業
 5-12 ビジネス事例(2)金融機関の取り組み
 5-13 ビジネス事例(3)IoT

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 重大インシデントはどのように発生するか?
 6-3 サイバー攻撃の動向
 6-4 サイバー攻撃への対策
 6-5 サイバー攻撃を防ぐ技術
 6-6 サイバー攻撃に立ち向かう
 6-7 注目すべきサイバーセキュリティの動向

第7章 その他の注目すべき技術と金融ビジネス
 7-1 導入が進むRPA
 7-2 デジタルビジネスを加速させるAPI
 7-3 PFM・クラウド会計の普及の背景
 7-4 ロボアドバイザーの現在
 7-5 決済の高度化
 7-6 UI/UXの概要
 7-7 トレーディング手法の多様化

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