複雑化する金融システムの全体像を掴む　『エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」 第2版』

　CodeZineを運営する翔泳社より、11月13日（月）に書籍『エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」 第2版』が発売となりました。

　本書では金融システムの開発に携わるエンジニアのために、ビジネスの全体像と関連する技術について解説しています。

　法規制や最新技術の登場などで複雑化していく金融システムを構築するのは並大抵のことではありません。相応の開発スキルを持っていなければならないのはもちろん、ビジネスの仕組みまで把握しておく必要があります。

　本書ではビジネスとシステムの全体像を解説し、さらにAIを用いたデータサイエンスやデジタル資産とブロックチェーン、サイバーセキュリティについても詳しく説明しています。

　今回の第2版では特に、これからの金融システム構築に必要なDX、AI活用、少額決済、DeFi、Embedded Finance、Transformer、パーソナライズレコメンド、ローコード/ノーコード、メタバースといった最新動向について広く学ぶことができます。

　初めて金融システムの開発に携わる方だけでなく、すでに開発を手掛けている方が学び直したいときにも役立つ1冊です。

目次

第1章　金融ビジネス、金融ITの変遷と現状
1-1　金融とは？
1-2　金融サービスの提供
1-3　金融ビジネスの転換点
1-4　金融ビジネスの再構築
1-5　金融システムの相違点と共通点
1-6　金融システムのシステム化ニーズ
1-7　金融システムの発展と金融システムの構造
1-8　金融システムの近代化
1-9　金融システムのクラウド化の歴史
1-10　データサイエンスによる金融ビジネスの変化
1-11　新たなシステム構築技術と運用技術
1-12　システムの変化により求められる人と組織

第2章　金融業界のシステム
2-1　銀行のシステム
2-2　クレジットカード会社のシステム
2-3　少額決済・送金のシステム
2-4　証券会社と取引所・決済機関のシステム
2-5　投資会社のシステム
2-6　保険会社のシステム

第3章　金融ビジネスを支えるデータサイエンス手法
3-1　金融ビジネスとデータサイエンス
3-2　機械学習の基礎
3-3　機械学習の評価
3-4　表形式データに対する機械学習
3-5　テキストデータに対する機械学習
3-6　画像データに対する機械学習
3-7　音声データに対する機械学習
3-8　汎用AIへつながるマルチモーダル機械学習
3-9　AIモデルの予測精度を向上させるための技術
3-10　ビジネスに効果の最大化をもたらす最適化
3-11　機械学習モデルを組み込んだシステムの運用
3-12　機械学習モデルを活用するインフラ
3-13　データとAIを活用するための人材・組織
3-14　倫理的なAIの開発・利用とプライバシー保護

第4章　データサイエンスによって実現される金融ビジネス
4-1　顧客分析とパーソナライズドレコメンド
4-2　Web広告の最適化
4-3　個人ローンにおける与信審査
4-4　企業融資における与信審査
4-5　金融に関わる不正検知とAI活用
4-6　資産運用・ロボアドバイザー
4-7　トレーディング手法の多様化
4-8　保険業におけるデータサイエンスの活用

第5章　デジタル資産とブロックチェーン
5-1　ブロックチェーンとは？
5-2　ブロックチェーンの歴史
5-3　ブロックチェーンの分類
5-4　イーサリアムの歴史とその特徴
5-5　Cordaの特徴
5-6　GoQuorumの特徴
5-7　Hyperledger Fabricの特徴
5-8　さまざまなパブリックブロックチェーンとその関連技術
5-9　暗号資産の概観と今後
5-10　ステーブルコイン・CBDCの発展と動向
5-11　STO・IEO・INOによる資金調達
5-12　分散型金融の概観と今後

第6章　金融業界におけるサイバーセキュリティ
6-1　サイバーセキュリティの概観
6-2　サイバー攻撃の動向
6-3　サイバー攻撃への対策
6-4　サイバー攻撃を防ぐ技術
6-5　注目すべきサイバーセキュリティの動向
6-6　わが国のセキュリティ推進体制

第7章　その他の注目すべき技術と金融ビジネス
7-1　ITの内製化を促進するローコード開発
7-2　新たなUXを表現するXR・メタバース
7-3　産業・社会基盤としての活用が期待されるシステム「5G」
7-4　量子コンピュータの概要と展望

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エンジニアが学ぶ金融システムの「知識」と「技術」 第2版

著者：大和総研フロンティア研究開発センター
発売日：2023年11月13日（月）
定価：3,080円（本体2,800円＋税10%）

本書について

金融システム構築のために必要な「システム化」と「金融知識」のポイントがわかります。さらに、ブロックチェーンやデータサイエンスなど、金融システムに携わるエンジニアなら知っておきたい最先端の金融ITも解説しています。