シラバス Syllabus

授業名 フィンテック概論
Course Title Introduction of FinTech
担当教員 Instructor Name 小畑 崇弘(Takahiro Obata)
コード Couse Code NUC237_N21B
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format Live Virtual
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category 専門教育科目400系 / Specialized Subject 400
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2021 UG Nisshin Term4

授業の概要 Course Overview

フィンテックの分野では、AIをふくめ様々な先進的技術が取り入れられています。こうした技術やそこから産み出される新サービスの影響への理解を深めることで、本学ミッションの実現に貢献します。
フィンテック(Fintech)とは、金融を意味するファイナンス(Finance)と技術を意味するテクノロジー(Technology)を組み合わせた造語であり、金融サービスと情報技術を結びつけたさまざまな革新的な動きを指します。スマートフォンなどを使った送金や、多様なデータを使った個人の信用判断なども身近な例です。フィンテックは様々な分野を含みますが、本講義ではブロックチェーンや資産運用分野におけるフィンテックを中心に解説するとともに、各トピックと関連の深いデータ解析法をPythonを通して自分で実行してみることでより深く理解できるようになることを目指します。
また講義後半のどこかで、監査法人トーマツの今野先生をはじめ法制度面での専門家をお招きし、各視点での解説を頂く予定です。
フィンテック分野で活用されている技術や法規制を理解すること

various advanced methods, including AI has been utilized in FinTech business. This lecture aims to acquire the understanding of such advanced technologies and the related new services, contributing to the realization of the mission statement.
FinTech is a coined word that combines finance and technology and refers to various innovative movements linking financial services and information technology. Remittances using smartphones, etc., and personal credit judgment using various data are also familiar examples. Although FinTech includes various fields, this course focuses on fintech in asset management field, credit scoring, and blockchain, and is aimed at acquiring programming skills for these concepts using Python.
To understand the technologies and laws, regulations related in fintech.

本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)

受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes

フィンテックの全体像
金融データの分析で用いられる時系列深層学習を始め、フィンテック分野で用いられるAI手法に関する知識
ブロックチェーン技術に関する知識
Pythonによるプログラミングスキル
法規制面からみたフィンテック

Knowledge for FinTech
Programming skills with Python
Knowledge for AI algorithms
laws and regulations for FinTech

SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに(Quality Education)

教育手法 Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 70 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 30 %
フィールドメソッド Field Method 0 %
合計 Total 100 %

学習方法、レポート、課題に対するフィードバック方法 Course Approach, Report, Feedback methods

・講義1日目、2日目でPythonの基本は一通り扱いますが、Pythonに触ったことのない方は参考文献1に目を通しておくのが望ましいです。参考文献1はPythonプログラミングの重要な点を絞り込んで丁寧に説明してあり、自習に適した内容です。
・講義3日目以降は各テーマの概要を紹介した後、Pythonを使って実際にフィンテックで活用されている手法を試してみるという流れで講義を進める予定です(サンプルコードは提供します)。
・各回の講義で扱った内容を消化できるように復習に力を入れてください。
・各講義時間中に簡単な課題を出題します。
※講義スケジュールに記載の内容は講義の進捗により調整する可能性があります。

授業スケジュール Course Schedule

第1日(Day1)

・ガイダンス(本講義の進め方、評価方法など)
・講義形式(フィンテックの全体像)
・プログラミング実習(プログラミング環境のインストール、Pythonの基本)

第2日(Day2)

2日目以降は下記テーマを順次取り上げて進めていきます。
・ブロックチェーンと暗号資産
・資産運用分野におけるAI手法の活用(テキストマイニングや感情認識など)
・信用スコアリング
・ロボアドバイザー
また講義期間のどこかで監査法人トーマツの今野先生や規制官庁の先生をお招きし、フィンテックに関する法規制や取組みの概要をお話頂く予定です。

●使用するケース
資産運用分野におけるAI活用またはロボアドバイザーに関するケースを予定しています。

第3日(Day3)



第4日(Day4)



第5日(Day5)



第6日(Day6)



第7日(Day7)



成績評価方法 Evaluation Criteria

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
予習レポート Preparation Report 0 %
コールドコール Cold Call 0 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 10 %
ケース試験 Case Exam 0 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 10 %
シミュレーション成績 Simulation 0 %
小テスト Quizzes / Tests 40 %
最終レポート Final Report 0 %
期末試験 Final Exam 40 %
合計 Total 100 %

評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria

各トピックに関してレポート課題を出します。評価はレポート課題の評価を重視します。

使用ケース一覧 List of Cases

    ケースは使用しません。

教科書 Textbook

  • なし「なし(ベースになる資料は講師が準備し、適宜参考文献を参照します)」なし(なし)

参考文献・資料 Additional Readings and Resource

1. 国本大悟『スッキリわかるPython入門 (スッキリシリーズ)』インプレス 2019
2. 大和総研『FinTechと金融の未来』日経BP社 2018
3. 株式会社FLOC『あたらしいブロックチェーンの教科書』
4. 森川夢佑斗『これからのブロックチェーンビジネス』エムディーエヌコーポレーション

授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation

今年度はフィンテックの技術的側面だけでなく、法規制面の内容も取り入れてより多面的にフィンテックを捉えられるようにする予定です。

担当教員のプロフィール About the Instructor 

【主な研究分野】 進化計算、変数選択、ファイナンス、時系列予測

【学歴】
東京大学文学部 卒
東京理科大学理学部二部 卒
筑波大学大学院博士前期課程ビジネス科学研究科 修了
筑波大学大学院博士後期課程ビジネス科学研究科 在籍中

(実務経験 Work experience)

【職務経験概略】 金融業界、特に資産運用業界を中心に職歴を積み、様々な定量的運用手法の開発やファンド運営、リスク管理等に従事。運用モデル開発に関わった戦略としては主に株式マーケットニュートラル戦略、マルチアセットアロケーション戦略、為替ダイナミックヘッジ戦略など。
【最近の職歴】
2011 ~ 2014 UBSグローバルアセットマネジメント株式会社
2014 ~ 現職 アセットマネジメントOne株式会社(統合前:新光投信株式会社)







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