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「課題の解決方法がわからない」「リネアでできることを知りたい」などお気軽にご相談ください。
プロダクト
リネアでは、AML対策支援や金融リスク分析など、各分野に特化したプロダクトを提供しています。
プロダクト一覧
プロダクトのロジック説明から、ご相談に応じて監査対応までサポート。
導入前にお客様の環境で動作確認できるサンプルも提供可能です。
SoDA
金融機関のAML（マネーロンダリング対策）業務を高度化するAI分析支援サービスです。
API サービス
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スポットサービスと継続運用サービスから選択可能 - モニタリング業務高度化と検知シナリオの評価・改善を支援
- API提供で既存システム連携もスムーズ
Rudiments
金融工学ロジックを実装した金融商品評価・分析サービスです。APIとして提供しており迅速な導入が可能です。
API ライブラリ
- API提供で必要な機能をすぐに利用可能
- 純国産自社プロダクトのため安心のサポート体制
- 博士号の金融工学エンジニアが導入・サポート
Kerux
お客様社内のシステムに組み込み、人物名称の照合が行えるフィルタリングライブラリです。
ライブラリ
- 大規模データを高速で照合可能
- あいまい性を考慮した照合を実現
- シンプルな構成で導入もスムーズ
Pursuer®
金融機関における顧客情報のスクリーニング業務を効率化するフィルタリングシステムです。
パッケージ
- 複雑なリストを加工なしで簡単登録・一括照合
- シンプルなUIと入力補助機能で運用もスムーズ
- 高度な検索設定で効率的に情報を抽出
他にもプロダクトを展開しています。個別ページは準備中です。
詳細はお気軽にお問い合わせください。
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LCP
主幹事行・参加行・借入人をつなぐ、SaaS型シンジケートローン・プラットフォームです。
- パッケージ
- サービス
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Presto
特殊融資の期日管理や、伝票起票用に指示書を出力し、融資業務を支援するツールです。
- パッケージ
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債権管理システム
延滞融資の業務を支援します。延滞、部分直接償却、デフォルトのモジュールを備えています。
- パッケージ
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積付けぼうや
物流現場でのパレット積み付けを自動化・最適化する支援ツール・ライブラリです。
- パッケージ
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都市型資源たんさくん
各市区町村のリサイクル資源発生量を予測するデータ提供サービスです。
- サービス
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鉄鋼ダンディ
製造業に向けて、市況の予測データを提供する分析サービスです。
- サービス
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さいてきくん
分類・回帰問題を対象に、機械学習モデルのパラメータ最適化を行うライブラリです。
- ライブラリ
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時系列くん
時系列データを対象に、モデルのパラメータ最適化を行うライブラリです。
- ライブラリ
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因果くん
機械学習を用いて、施策の効果や要因の関係性を分析できる因果分析ライブラリです。
- ライブラリ
導入事例
金融機関を中心に、AML対策やリスク評価、データ分析支援などの導入実績があります。
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データ分析×AIで検知シナリオを改善。不要アラート平均30%削減、検知率1.5倍に
- 業種
- 金融機関
- 相談部署
- AML対策部門
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 1,000～5,000人
- 予算
- ～1,000万円
- 実施期間
- 2022年12月〜2023年6月
ご支援内容
相談背景
- 金融庁からの要請により、データ分析に基づいたAML対策の高度化が求められていた
- 取引データは蓄積しているが、活用の方向性を検討している段階だった
- 社内のリソース不足などにより、データ分析や分析結果の活用には十分に取り組めていない
- 検知率（※1）を上げたいが、検知シナリオ（※2）見直しの方向性が掴めていない
提案内容
- 取引データの分析結果に基づいた既存検知シナリオの見直し
- 担当者がルール化できなかった事例を抽出できる新たな検知シナリオの提案
- 取引モニタリング業務での検知率の向上
- 疑わしい取引の抽出や、目視判定を支援するAIモデルの利用検討
結果
- 9つの検知シナリオに対し、ウタトリ（※3）対象事例90％以上を維持しつつ、不要アラートを最大約60%削減する改善案を提案
- 不要な検知アラートを平均約30％削減した結果、疑わしい取引の検知率は約1.5倍向上
- これまで手動で確認していた事例の新規検知シナリオの提示
- データ分析に基づいた高リスク顧客の特性把握も可能に
※1 検知率：検知シナリオで検知したアラート件数に対する、 疑わしい取引として届け出た件数の割合
※2 検知シナリオ：預金口座取引のうち、疑わしい取引に該当する可能性のある取引を抽出する条件
※3 ウタトリ：警察庁への「疑わしい取引の届出」報告書あるいは報告する行為のこと担当者
志津 寬樹
金融＆データサイエンス事業部 事業部長
株式会社リネアに入社後、金融＆データサイエンス事業部 事業部長として、2つの部署を統括。市場系パッケージの導入に長年携わり、豊富な実務経験と専門知識を有する。チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じて、多様なプロジェクトをまとめ、現場と経営をつなぐハブとしての役割も担っている。
大古田 俊介
先端数理技術戦略部 部長 / 博士（理学）
大阪大学大学院 理学研究科を修了後、東京工業大学理工学研究科 日本学術振興会特別研究員を経て株式会社リネアに入社。2015年からRudimentsの企画・開発に従事し、金融機関向けのVaR計算やCVA・DVA評価ツールの開発、モニタリング業務高度化のためのAIシステム開発など、多数のプロジェクトでPMを務める。
松雪 敬寛
先端数理技術戦略部 シニアアナリスト / 博士（理学）
東京工業大学大学院で数学の博士号を取得後、東京工業大学・東京大学で研究員を務め、株式会社リネアに入社。現在は先端数理技術戦略部の開発リードエンジニアとして、金融デリバティブの数値検証や、入出金データを用いた不正検知AIの分析・ツール開発に従事。LIBOR廃止検証やCVA・DVA関連の開発案件にも携わり、高度な数学的知見を活かしたモデル構築と検証業務を担っている。
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大手銀行のリスク評価基盤を構築し、既存システムの再現と高速処理を両立
- 業種
- 金融機関
- 相談部署
- 市場部門
- 企業形態
- 法人
- 実施期間
- 2023年4月～2025年5月
ご支援内容
相談背景
- 国内債券管理システムの更改にあたり、同等精度のリスク評価機能を新システムにも組み込みたい
- 債券・短期資金取引（現先・レポなど）のリスク評価ロジックの再構築・実装が難しい
提案内容
- 新システムへのRudimentsの導入で以下を提案
- 既存システムのリスク評価ロジックの解析・特定
- 対応評価モデル選定と各種パラメータの設定
- 新システムとの連携可能な計算基盤の構築
結果
- 既存システムの評価結果を、誤差0.000001%以下で新システム内で再現
- 既存システムで数時間かかっていた、イールドカーブの構築から最大2,000銘柄の債券の理論時価算出および感応度評価までの計算処理を12分以内で実現
- データ量や計算負荷に応じて自動スケールするサーバーレス計算基盤により、効率的なリソース管理を実現
担当者
志津 寬樹
金融＆データサイエンス事業部 事業部長
株式会社リネアに入社後、金融＆データサイエンス事業部 事業部長として、2つの部署を統括。市場系パッケージの導入に長年携わり、豊富な実務経験と専門知識を有する。チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じて、多様なプロジェクトをまとめ、現場と経営をつなぐハブとしての役割も担っている。
大古田 俊介
先端数理技術戦略部 部長 / 博士（理学）
大阪大学大学院 理学研究科を修了後、東京工業大学理工学研究科 日本学術振興会特別研究員を経て株式会社リネアに入社。2015年からRudimentsの企画・開発に従事し、金融機関向けのVaR計算やCVA・DVA評価ツールの開発、モニタリング業務高度化のためのAIシステム開発など、多数のプロジェクトでPMを務める。
松雪 敬寛
先端数理技術戦略部 シニアアナリスト / 博士（理学）
東京工業大学大学院で数学の博士号を取得後、東京工業大学・東京大学で研究員を務め、株式会社リネアに入社。現在は先端数理技術戦略部の開発リードエンジニアとして、金融デリバティブの数値検証や、入出金データを用いた不正検知AIの分析・ツール開発に従事。LIBOR廃止検証やCVA・DVA関連の開発案件にも携わり、高度な数学的知見を活かしたモデル構築と検証業務を担っている。
