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

大手金融機関であるお客様は、債券管理システムの更改にあたり、現行システムで用いていたリスク評価ロジックを新システムでも再現する必要がありました。しかし、そのロジックの一部は明文化されておらず、出力結果を基にロジックを読み取らなければならない状況でした。

こうした状況を踏まえ、リネアはRudimentsの導入を提案しました。

• 現行システムに含まれる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

上記課題の解決のために、以下のステップでRudimentsを導入しました。

ステップ1：評価ロジックの数値検証と仕様把握

まず、現行システムで出力されていた評価結果を基に、Rudimentsでの再現性を段階的に検証。ロジックの動作パターンを分析し、数値差異の傾向を評価することで、現行ロジックの構造を把握しました。

ステップ2：債券および短期資金取引（現先・レポなど）の評価モデルの選定～計算フローの設計

Rudiments内で使用する評価モデルや、アウトプット対象（BPVやデュレーションなど）を決定。イールドカーブの生成から、理論時価や感応度（例：デュレーション）の評価までを含めた一連の計算フローを設計しました。

ステップ3：クラウド環境でのサーバーレス計算基盤を構築

クラウド上で、データ量や評価対象銘柄の増減に応じて自動スケールするサーバーレス構成を設計・構築。効率的なリソース管理を実現しました。

Rudimentsによって、既存システムの評価結果を0.000001%以下というほぼ誤差のない形で再現しつつ、将来の業務スケールに耐えうる柔軟な計算基盤を構築しました。評価の信頼性と運用効率の両立により、システム更改後も安定したリスク評価基盤を実現できました。

• 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

このプロジェクトを担当したメンバー

この事例の関連プロダクト

• Rudiments

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