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証券会社は国内外の株式・債券・デリバティブなどの金融商品を扱っております。しかし、それらは価格変動などの様々なリスクを抱えているため、一時的に大きな損失を被る可能性があります。また、AI/機械学習を活用したモデルなど、証券会社では多数のモデルを取り扱っており、意図しない動作から誤った結果を導くリスクがあります。金融商品を扱って収益を追求するフロントオフィス（市場商品部門）や、その他各種モデルを扱う様々な部署に対して、そこに内在するリスクを分析し、計測する体制を構築するのが、ミドルオフィスであるリスク管理部門の業務です。

リスク計測モデルの開発業務

リスク計測モデルによって定量化されるリスク量は、対外的に発表する計数として利用される等、会社の経営方針に大きく関与します。市場商品部門のクオンツやシステム開発担当者と協働し、リスク計測モデルの新規開発、モデル性能の継続的なモニタリングや高度化（改良）を行います。

モデルリスク管理業務（AI/機械学習モデル、時価評価モデル等）

リスク計測モデルや時価評価モデルに加えて、AI/機械学習を活用したモデルも利用範囲が拡大しています。モデルには不適切なデータや経年劣化等の要因により、意図しない動作から誤った結果を導くリスクがあるため、モデル導入時の検証やモデルの精度の定期的な確認を行います。

リスク管理部門で用いるスキル

求められるスキル

1. 研究をとことん突き詰め、納得できる成果を導ける数理的素養・論理的思考力を培った人
   十分な精度のリスク計測モデルの開発や、各種モデルの課題の発見には、十分な数理的素養・論理的思考力が求められます。
2. 専門的な内容を非専門家に分かりやすく説明できる人
   開発・高度化の結果や、モデル変更により計数に大きな変化が起きる場合には、経営陣に対して報告・説明を行う必要があります。
3. 他者と上手く協力・調整し、仕事を推進できるコミュニケーション能力を備えた人
   モデル導入・変更による影響は多岐にわたるため、様々な知見・ノウハウを有する複数の関連部署とも上手く連携しながら業務を推進する必要があります。
4. 最新の知識や技術に関する様々な情報を積極的に収集し、業務に活かせる人
   最新の金融工学やプログラム言語、規制当局の動向などを常にキャッチアップし、今後の業務に活かしていくことが求められます。

 

入社後に順次身に着けていくスキル

1. 数学・金融などの必要な知識
   モデルの設計・定義・数値計算手法を理解するための数学力や、それらに内在する課題を見つけるための金融工学の知識を身に着けます。
2. プログラミング力
   システム実装前のプロトタイピングや、AI/機械学習を活用したモデルの検証に用いるプログラミング能力を身に着けます。
3. 問題点や課題を発掘するための分析力
   様々なデータから、何のリスクが捉えられていないかなどを把握する能力を身に着けます。
4. 英語でのコミュニケーション力
   海外現地法人と協働することもあるため、英語でのコミュニケーション力を身に着けます。