Celent Model Asset Manager Awards

アワード

Celent Model Asset Manager Awards

Overview

Model Insurer AwardsModel Bank Awardsに続き、セレントはModel Asset Manager Awardsを新たに開始します。

Model Asset Manager Awards 2018は現在募集中(締め切り11月16日)です。ご応募はこちらか、もしくは画面右手のリンクをご参照ください。受賞金融機関には1月下旬から2月初旬にかけて審査結果を通知し、一般向けには2018年春に発表します。

Model Asset Manager Awardsは、資産運用(アセットマネジメント)事業を手がける金融機関を対象としたアワードで、テクノロジー活用のベストプラクティスを表彰するものです。

2018年のアワードでは、次の3つのカテゴリーにおける先進事例・成功事例を募集します: Operations and RiskCore TransformationDistribution

皆様のご応募をお待ち申し上げております。

Nomination categories

Operations and Risk

各種プロセスの自動化、ポートフォリオやリスクデータ分析、サイバーセキュリティ対策など、業務効率の改善やリスク管理の向上に関する取り組みを表彰の対象とします。取り組み例は以下のとおりです。

  • Use of non-conventional forms of data to perform and improve the accuracy of client and risk assessments
  • Employ advanced analytics and machine learning/AI in ongoing portfolio risk monitoring and surveillance
  • Effective deployment of Big data approaches and infrastructure to improve operational timeliness, efficiency and information quality
  • Revamp risk and data management processes to leverage digital technologies towards real-time
Core Transformation

既存レガシープラットフォームの入れ替えやエンハンス、またはクラウドなどの新たなデリバリーモデルの活用を対象とするカテゴリーです。取り組み例は以下のとおりです。

  • Front-to-back investment workflow enhancements – such as, open APIs, enhanced reconciliations, messaging standards and normalization
  • Investment Book of Record (IBOR) reengineering and implementation
  • Optimisation tools for existing incumbent platforms – such as, workflow monitoring, overlay tools for enhanced operational performance and efficient messaging
  • Utilizing Robotic Process Automation (RPA) for operational efficiency
  • Consolidation of application layers and sourcing options
Distribution

イノベーションの実行力向上や、ビジネス変革につながる最新テクノロジーの試用 (例: ブロックチェーン、ロボティクス、RPA、マシンラーニング、音声/言語認識、人工知能など)を対象とするカテゴリーです。取り組み例は以下のとおりです。

  • Interesting experiments/ proof-of-concept with emerging technologies (e.g. blockchain, robotics, artificial intelligence, machine learning, etc.) that demonstrate promise to transform the business.
  • Production level machine learning, AI, DLT based solutions that demonstrate operational and economic savings.
  • Alternative business models to reengineer or redefine the core asset management value proposition.