金融機関の背景

多国籍小売および投資銀行は、40カ国以上で20万人の顧客を擁し、重要なインフレクションポイントでそれ自体を見つけました。そのコアバンキングシステムは、1990年代に遡る多くの人が脆弱になり、維持し難しかったです。銀行は、バーゼルIIIの資本要件からGDPRのコンプライアンスとアンチマネーロンダリング(AML)レポートに至るまで、規制要件をエスケーラリングしました。同時に、フィンテックの競合他社は、アジャイルボードと戦略的な投資を結び付け、ビジネスの構成要素を構成し、必要な限りではありません。

銀行の環境は、数千ものサイロアプリケーション、一貫性のない構成を持つ複数のデータセンター、および製品の発売を遅くした手動プロセスで構成されています。 顧客の顔のデジタルチャネルは、長期の負荷時間と限られた機能に苦しむ。 部門のサイロで運営されている内部チームは、重複した努力と競合する技術の選択を主導しています。 EAイニシアティブは、一回限りのプロジェクトではなく、継続的な規準として構想されましたが、一貫性のある未来のアーキテクチャを作成するために。

成功の採用のための主要な戦略

エグゼクティブスポンサーシップとガバナンス

代表兼CIOは、主要な技術投資に関する決定権を持つ建築評議会(ARB)を設立し、EAプログラムを共同主催しました。ARBは、ビジネスライン、リスク管理、コンプライアンス、ITオペレーションの代表者が集まりました。毎月の運営委員会会議は、戦略的優先順位と一致しています。このトップダウンのコミットメントは、EAの努力が文書の練習に反するのを防ぎました。

ステークホルダーエンゲージメントと共同創造

EAチームは、小売銀行、富裕層管理、企業銀行、および業務を横断して、100以上のワークショップを実施しました。これらのセッションでは、現在の状態の能力、特定された痛みポイント、および共同作成された将来のビジョンをマッピングしました。買収契約のエンゲージメントは、有利な状況を把握し、アーキテクチャが抽象的な理想ではなく、実際の運用ニーズを反映させるための重要な課題でした。

クリア・マイルストーンによるフェーズド・ロードマップ

EAのロードマップは、36か月以上にわたって3つのフェーズに分けられました。フェーズ1は評価と基礎に焦点を当てました。 アーキテクチャリポジトリを確立し、EAツール(LeanIX)を選択し、小売銀行ドメインを操縦します。 フェーズ2は統合を目標としています。 ハイブリッドクラウドへのコアアプリケーションを移行し、データモデルを標準化し、冗長システムを解明します。 フェーズ3は、API主導の接続、マイクロサービス、およびリアルタイム分析を可能にします。 各フェーズは、KPIがコストを削減しました。

業界標準の技術と並列

銀行は、オープングループアーキテクチャフレームワーク(TOGAF)を、セキュリティと規制のための金融サービス固有の拡張機能でカスタマイズした方法論として採用しました。参照アーキテクチャは、顧客アイデンティティ、支払い、リスク管理のために構築されました。技術スタックは、承認されたプラットフォームのセットに合理化され、ベンダーの数を400から120に削減しました。クラウドネイティブソリューションとSaaSの提供は、新しい機能に優先され、レガシーシステムは、アップグレード移行を有効にするAPIでラップされました。

導入プロセス

アセスメントとベースライン定義

今回、6ヶ月目は、現在のアーキテクチャの包括的なビューを構築することに専念しました。TOGAF Architecture Development Method(ADM)を使用することで、D(Technology Architecture)によるA(Architecture Vision)を具体的にフェーズしています。EAチームは、1,200アプリケーション、600インタフェース、80データストアをカタログ化しました。ギャップは、シングルサインオン、データライン、災害復旧などの分野において識別されました。最高技術債務とビジネスリスクを持つ機能ヒートマップが強調されています。

ターゲット州建築設計

チームでは、ビジネスアーキテクトと密接に連携し、ドメイン主導のデザイン原則を中心に組織されたターゲットの状態を設計しました。コアバンキングは、顧客管理、アカウント、取引、ローン、レポートなどの境界コンテキストに分解されました。各コンテキストは、データ所有権、API契約、および統合パターンを規定しました。テクノロジーアーキテクチャは、エンタープライズサービスバス(MuleSoft)とAWS上のデータ湖を使用して、ハブおよびスポークの統合モデルを埋め込んでいました。

パイロットプロジェクト:小売銀行の変革

第一弾のパイロットは、小売銀行の顧客のオンボーディングプロセスを目標にしました。これは、10日間の平均的なターンアラウンドでした。 EAチームは、プロセスエンドツーエンド、識別された冗長検証ステップをモデル化し、低コードツールを使用して新しいワークフローを設計しました。 パイロットは2日間にオンボーディング時間を削減し、最初のコール解像度で30%の改善を達成しました。 成功メトリックは、ARBに提示され、他のビジネスラインへの拡張を承認しました。

移行と統合

銀行は、次の18か月にわたって、アプリケーションポートフォリオの40%をハイブリッドクラウド(生産のためのAWS、機密データのオンプレミス)に移行しました。データセンターの統合は、25%の施設コストを削減しました。標準化されたデータガバナンス - 顧客、製品、取引データのための一般的なデータモデルを使用して、レポートの一貫性と監査の信頼性を改善しました。 EAチームは、新しいプロジェクトで「年末フリーズ」を管理し、債務削減に焦点を当てました。これは初期の抵抗で満たされていましたが、長期間の速度に不可欠であることを証明しました。

経営とトレーニングの変更

EAの原則、TOGAFの概念、および建築の遵守プロセスに関する専任の変革管理事務所が研修を配信しました。500を超えるITスタッフと200を超えるビジネスアナリストがプログラムを完成させました。各部門でチャンピオンがノミネートされ、アーキテクチャの決定とフィードバックの収集を支持しました。コミュニケーションチャネルには、月間ニュースレター、アーキテクチャフォーラム、およびSlackコミュニティが含まれます。

結果と利点

運用効率の向上

システム冗長化は35%削減され、アプリケーションフットプリントは1,200～780に減少しました。 終日決済のバッチ処理時間は6時間から1.5時間に低下しました。 IT運用コストは2年で18%減少しました。 標準化された統合プラットフォームは、60%の新しいAPIの構築の平均コストを削減しました。

規制コンプライアンス・リスクマネジメント

データガバナンスの改善により、銀行はリアルタイムで規制レポートを生成できます。アプリケーション制御に関連する監査結果は45%減少します。アーキテクチャは、すべての新しいシステムがISO 27001とPCI-DSSベースラインに設計で満たされたことを保証しました。 EAリポジトリは、コンプライアンスチームのための真実の単一のソースになりました。

顧客体験の向上

デジタルチャネルNPSは、18か月以内に32から58までバラバラバラ色をスコアします。 モバイルアプリのクラッシュ率は70%に落ち、平均ページの読み込み時間は8秒から2秒未満に改善しました。 マイクロサービスやアイデンティティのフェデレーションによって有効化された、新しい顧客のオンボーディング経験は、四半期ごとにオンラインで口座の数が開かれました。

イノベーション加速

銀行は、18か月から4か月に新しい金融商品を起動する時間を削減しました。 API市場は、サードパーティのパートナーが、最初の年で12の新しいフィンテックパートナーシップを主導し、銀行のサービスと安全に統合することを許可しました。 銀行口座開設APIのパイロットプログラムは、規制期限前にPSD2に準拠していました。

レッスンの学習とベストプラクティス

事務局員なしのガバナンス

アーキテクチャ・レビュー・ボードは、当初、アジャイル・チームを遅くし、すべての要求に対して、排気文書が必要でした。銀行は、重要なトレードオフと結果だけを捉えた軽量な「建築決定書」(ADR)プロセスにピボットしました。これは、経理性を維持しながら、数週間から数日までの承認時間を削減しました。

メトリック駆動式進化

EAは、多くの場合、抽象化として認識されました。 これに対処するために、チームは、技術的な債務比率、アプリケーションポートフォリオ年齢、クラウド採用率、アーキテクチャのコンプライアンス率などのメトリックを示す四半期に「アーキテクチュアヘルススコア」ダッシュボードを発表しました。 これらの数字は、ビジネスリーダーに有形EAの価値を作った。

連続アーキテクチャ、セットアンド忘れられない

市場条件や規制が変更されたため、静的5年目標状態を定義しようとする初期試み。銀行は、年次レビューと適応的なロードマップを備えた動的アーキテクチャ戦略を採用しました。これにより、EA関数は、COVID-19パンデミックのリモートワークサージとAI搭載の不正検知の迅速な出現中に関連性を維持することができます。

ツーリングとオートメーション

適切なEAツールを選択することは重要でした。 LeanIXは、アプリケーション依存関係とライフサイクル管理にリアルタイムのインサイトを提供しました。自動検出エージェントは、ネットワークを夜間にスキャンして在庫を更新し、手動の努力を削減しました。このツールは、JiraとServiceNowと統合し、プロジェクト配信中にアーキテクチャのコンプライアンスゲートを強化しました。

コンテンツ

このケーススタディでは、金融サービスの成功した企業アーキテクチャの採用が技術的努力だけではないことを実証しています。それは、エグゼクティブスポンサーシップ、ステークホルダーのコラボレーション、フェーズド実行、および継続的な適応を必要とする戦略的変革です。銀行は、運用効率、規制遵守、顧客体験、およびイノベーション速度の測定可能な改善を達成しました。 EAをコア分野に組み込むことで、機関は市場シフトに迅速に対応し、新興テクノロジーを埋め込むことで、競争上の優位性を促進し、他の組織が急速に維持されます。

[] EAフレームワークとベストプラクティスをさらに読み込むには、公式[を参照してください。TOGAFのドキュメント]]]、Gartner's エンタープライズアーキテクチャ研究[[]]、およびMcKinseyのレポート[]]デジタルエンタープライズアーキテクチャ。 ]