Whether it’s an individual component or a full suite, replacing a core system is a massive decision for any insurer. In our recent study on insurance core system market activity, we took a deep dive into market activity as well as examined factors that vendors and carriers should consider when embarking on a core system replacement.
May 15, 2023 by Susumu Suzuki
フィナンシャル・アドバイザー（FA）の主要業務は「資産運用アドバイス」ですが、運用手段のコモディティ化が進み、また市場ニーズも変化していることから、FAのサービス内容を「退職後の資産取り崩しアドバイス」にまで拡大する必要があるとの論議です。
■ 事業環境の変化
米国では、フィナンシャル・アドバイザー（FA）の役割は、2000年以前は投資銘柄の推奨が中心であったが、21世紀に入ってからは中長期の資産運用管理/ポートフォリオ管理へと変質してきた。更に昨今では、退職後の資産管理全般（資産運用に加え、定期的に必要となる資金の引き出しにまつわるアドバイス）にまで視野を広げる必要性が論議され始めた。背景には、以下のような市場環境の変化がある：
（1）資産運用サービスのコモディティ化
長期に渡って資産を増やすには、リスク許容度に応じたポートフォリオ運用が不可欠だが、パッシブ運用の投信/ETFの普及やモデル・ポートフォリオを活用することにより、資産運用のローコスト化が可能になってきた。FAにとっては、これまでと同じサービスだけでは収益源であるアドバイザリー・フィーが圧縮されてしまう可能性がある。
（2）平均寿命の伸び
WHOの発表によると米国の平均寿命は78歳となり、80歳を超える国も日本の84歳を筆頭に30か国に達している。これは、定期的な収入がなくなる退職時点（65歳前後）から亡くなるまでの期間が長期化していることを意味している。
May 11, 2023 by Carey Geaglone
On April 19th, I jointly hosted the Aite-Novarica Women’s Network meeting with Head of Property/Casualty Insurance Martina Conlon on the impact of artificial intelligence (AI) in insurance.
May 9, 2023 by Ron van Wezel
In July 2020, a group of 31 banks and two large processors (Worldline and Nexi) proudly announced the European Payments Initiative (EPI). Their ambitious goal was to develop a European card scheme to challenge the supremacy of Mastercard and Visa in retail payments. The announcement received broad political support from the European Commission and the European Central Bank, who hoped that this initiative could make Europe less dependent on the U.S.-based payment giants.
May 8, 2023 by Susumu Suzuki
量子コンピュータ技術は、20世紀には理論でしかありませんでしたが、2010年頃からはハードウエア開発が始まり、2020年頃からは研究者向けの利用が可能となって、将来のビジネスへの影響が論じられるようになりました。ここでは、金融業界における現状認識をまとめてみました。
■ 量子コンピュータの適用分野
量子コンピュータは、量子力学を活用して従来の電子回路では難しい非常に複雑な計算を短時間で実行する仕組みで、2010年頃からは具体的なハードウエア開発が始まり、2020年頃からは研究者向けのサービス提供が始まっている。ビジネス界では、大量のデータ分析や複雑なシミュレーション、AIや機械学習のレベルアップ/スピードアップ等でメリットがあると考えられている。
金融業界でも様々な分野での応用が考えられ、実証実験やベンダーとの共同研究を始めた企業も出現している。現在有望だと考えられている適用分野には以下がある：
・リスク計算の高度化
・ポートフォリオ/ヘッジングの最適化
・ローン審査/オンボーディングのスピードアップ
・ストレス・テストの高度化
・クロスセル機会の発見
・業務プロセスの短縮/スピードアップ
・不正検知/AMLの高度化