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先輩社員インタビュー(Y.O.)

システム開発事業本部
Y.O. 入社年度2017年

グローバルで専門性の高い銀行業務
「AML」のビッグデータを取り扱う。
犬の成人病の研究に使っていた分析ソフトを
FBSは金融ビジネスの進化に役立てていた。
 
FBSとの出会いは、大学の研究室の教授に紹介されて参加した会社説明会でした。先輩社員の方から「卒業研究のテーマは?」と聞かれ、「犬の高脂血症です。犬も成人病になるので、実験してデータを集めて、SASを使って分析しました」と話したところ、「SASですか!実は私のチームでもメガバンクのビッグデータ分析に使ってますよ」という答えが返ってきたんです。SASというのは、世界的に定評のあるデータ分析ソフトなのですが、犬とメガバンクという、分野がまるで違うのに同じソフトを使っていると分かり、不思議な縁を感じたんです。
職種も、それまではシステム開発のSEになる道だけだと思っていました。しかし詳しく聞いてみると、ビッグデータの分析や活用を手がける「データサイエンティスト」という専門職もあり、その育成にも力を入れているとのこと。畑は違うけれど、大学で得た実験結果の分析や統計のスキルを活かせそうだと思い、入社を志望しました。
「RPA」を経由して「AML」へ。
どちらも初耳で、発見と学びの毎日。
 
新入社員研修の後、最初に配属されたのは、メガバンクのRPAプロジェクトでした。RPAを私なりに言えば、「オフィスワークのロボット化」でしょうか。定型的な事務作業を自動化することで、人手を要さずに処理できるようにする新しい仕組みです。初めて耳にする言葉で、少し戸惑いましたが、FBSでは専門研修も充実しています。最初に1ヶ月間、私は「RPAとは何か?」から、専用のパッケージソフトの使い方までしっかりと教わりました。さらに次の3ヶ月、今度は後輩の指導を兼ね、パッケージソフトを利用したプログラミングを学習。基礎固めをしてから実務に入ったのでスムーズに取り組めましたし、先日もRPAチームの方に会った際も、私が初めて組んだプログラムが「今も毎日、いい感じで動いているよ」と話してもらえて嬉しかったですね。
その後、2年目の2018年7月に、現在のAMLグループに移ったのですが、この時も2ヶ月間の研修を受講し、SASを使ったデータ分析の基本をマスターできました。RPA、AM、そしてSAS…聞き慣れない単語ばかりで難しそうに見えるかもしれません。でも私もSASはかじった程度で、知らないことのほうが圧倒的に多かったんです。FBSは若手を育てる体制が整っているので、皆さんも心配は無用。自ら積極的に学びとる気持ちさえあれば、毎日のように発見があるので、刺激を受けながらスキルを高めていくことができます。
PCのメモ帳のページが増えるほど、
専門知識が身についていると実感。
 
マネーロンダリングという金融用語を知っていますか。資金洗浄と訳されるとおり、犯罪によって得た不当な資金を、正当な手段で得たように見せかける脱法行為です。言うまでもなく、金融機関はいち早く見抜いて防止する必要がありますが、メガバンクでは日々、ぼう大かつ様々な取引を行っています。マネーロンダリングのやり方も巧妙になるいっぽうなので、ビッグデータ分析やAIを活用して対策を図る動きが進んでいます。
こうした取り組みの専門部隊がAMLグループで、私は現在、データを抽出・加工するチームに所属しています。銀行員の方々のご要望を受け、蓄積されたビッグデータの山から、求められているデータだけを抽出して提供する役割を担っています。ひとくちにビッグと言っても、国際送金や外国為替等の取引情報、口座や顧客の情報など、内容も形式も多岐にわたるため、単に探して見つけ出すだけでなく、どう加工すればより見やすく、分かりやすく表現できるかが重要です。私は図表化を工夫するなど、誰が見てもすぐに分かるデータづくりを心がけています。SASを使いこなす方法や、エクセルでのデータ加工など、気づいたポイントはPCのメモ帳にすぐに記録して、私なりの参考書にしていますが、ページ数が増えていくほどに専門知識が身についている実感があります。「目に見える成長」とは、こうした感覚なんだと思うんです。
AMLの世界は奥が深く、経験2年の私はまだまだ駆け出し。AMLやSASの資格取得を含め、銀行業務とデータ分析のスキルの両方を究めていきたい。データの抽出・加工にとどまらず、ビッグデータ分析やAIによるシステム判断まで関わり、尊敬するリーダーのような「AMLに強いデータサイエンティスト」を目指そうと考えています。

一日のスケジュール

8:20
余裕を持って早めに出社。喫茶室でブレイクタイムをとった後、始業の5分前くらいに自席へ着く。
9:00
業務スタート。基本的には1日を通し端末と向き合い、エクセルでデータ処理を行うデスクワーク。
10:00
メガバンクの担当者からの依頼に基づき、日々の取引データやお客様データから必要な情報を抽出。見やすいように加工したうえで依頼元へ。
12:00
ランチはコンビニで買うことが多い。先輩の女性社員と談笑していると、あっという間に時間が過ぎてしまう。
13:00
毎週月曜日は30~60分、定例のチーム会議。その後は再びデータの抽出と加工を進める。
15:30
ALMの業務では、法律や制度の改正によりシステムや運用を見直す必要が発生することも。今日は更新予定の端末の動作を確認!
17:30
定時に退社。残業がほとんど無いことから、結婚後も平日の夕食作りは専ら私が担当しています。

休日の過ごしかた

2019年の6月に結婚しました。平日は夕食作り以外の家事があまりできないため、自宅の掃除を休日のルーチンワークにしています。生粋のインドア派なので、その後は延々と好きな漫画や本を読んで過ごしていますね。主人とは、たまにカラオケに行く程度です(笑)。
 
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