カナダロイヤル銀行

データ分析を活用して、1,700万人を超える顧客に卓越したエクスペリエンスを提供しています。

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カナダロイヤル銀行のロゴ

お客様の期待は、カジュアルな挨拶や時折のタイムリーな提案から、顧客体験によって関係性を深め、組織よりもお客様の利益を優先する世界へと変化しています。

カナダロイヤル銀行(RBC)は、北米を代表する多様な金融サービス企業の1つであり、個人向けおよび商業向けの銀行業務、ウェルスマネジメント、保険、投資家、資本市場向けの商品やサービスをグローバルに提供しています。 カナダ最大の銀行の1つであるだけでなく、世界最大の銀行の1つです(2019年『Fortune』誌の「世界のトップ企業500社」で世界で256位にランクされています)。

RBCは、世界で最も信頼され、成功している金融機関になるために、常にお客様を第一に考え、お客様の繁栄と地域社会の繁栄を目指しています。

そのためには、データ分析を活用して顧客インサイトを高め、卓越した顧客体験を生み出し、顧客とのつながりを保ち、顧客の生活の中で銀行が果たす役割を考え直すことが必要です。 何百万もの顧客を抱える顧客体験を変革し、関係を深めるには、データをまとめて意思決定を推進するAIエンジンに燃料を供給する必要があります。 プロジェクトチームは、RBCが適切にDNA(Data&Analytics)と呼んでいる分析エコシステムを充実させることに専念しています。

数字で見るRBC

326億
総収入
(2019年度)
1,700万
クライアント
36
1,400+
部門
Ahmed El-Kays氏、データアーキテクチャ担当シニアディレクター

Ahmed El-Kays データアーキテクチャ担当シニアディレクター

RBCでのAhmad El-Kays氏の役割は、エンタープライズデータと分析アーキテクチャ、エンタープライズデータモデリング、エンタープライズデータ分析、メタデータエンジニアリングなどです。 過去2年間、AhmadはRBCデータ知識チームの構築を任されており、現在60人を超えるデータおよび分析の専門家からなる組織を率いています。 現在の役職に就く前は、スコシアバンクのエンタープライズアーキテクチャグループとRBCのエンタープライズ情報管理に従事していました。 彼はモントリオールのマギル大学でコンピュータサイエンスの理学修士を取得しています。

プロセスを自動化することで、大規模な顧客インサイトを活用した意思決定を改善します。

「今後数年間の目的は、すべてのお客様とのやり取りについてAIを活用して情報を得ることです。つまり、AIを使って我々が考えるニーズではなく、お客様のニーズに合わせてサービスを提供することです。」

Ahmed El-Kays氏、カナダロイヤル銀行(RBC)データアーキテクチャ担当シニアディレクター

Teradata Vantageの分析に頼っている基幹業務には次のものがあります。

個人と商用の銀行取引

ウェルスマネジメント

保険

アンチマネーロンダリング/詐欺

CRMシステム

部門

コールセンター

販売

RBCのように大規模で洗練された組織の場合、最新のエンタープライズ分析エコシステムを有効にするには、ビジネスクリティカルなアクティビティをサポートするための多次元のスケーラビリティが必要です。

スケーラブルなクエリの同時実行、複雑性、データ量、洗練されたスキーマ、データの鮮度、混在したワークロードなどにより、将来の主要な銀行には、単一のスケーラブルな次元だけでなく、すべての次元でハイパースケールなパフォーマンスが要求されることになります。

RBCのデータオーケストレーションでは、顧客を1つのセグメントとして扱います

「ビジネスでは、お客様に洞察情報を提供し、その場で関連するオファーをして、取引をしながら洞察やアドバイスを提供する必要があります。 たとえば、当社のウェブサイトで住宅ローンを探しているお客様には、銀行に関連するものではなく、お客様に関連する方法でサービスを提供したいと思っています。」

企業規模で実行されるTeradataの最新の分析プラットフォームの助けを借りて、RBCは将来にわたって支配的な企業であり続けます。

RBCは顧客インサイトを活用して、意思決定の自動化、顧客体験の変革、1千7百万もの顧客との関係の深化を図っています。 従業員とパートナーの想像力と洞察力を駆使して、顧客と事業を展開する地域社会に向けて、より大きな価値を創造し続けています。

「DNAは、データウェアハウスとData Lakeの両方で、銀行内で最も豊富なデータセットを保持しています。 リアルタイムデータを使用することで、クライアント企業がやろうとしていることに関連する多くのデータサービスを提供できます。マシンラーニングに基づいてレコメンダーエンジンを立ち上げ、当社が持っているデータを活用して、その周りにモデルを構築し、商用アカウントマネージャーにクライアントに提供する適切な情報を提供しました。 これまでは、関連性の裏付けがある情報ではなく、関連性があるだろうと考えた情報でした。」

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