(再)保険会社、年金基金、その他の金融機関は、利益マージンに主眼を置きつつ、厳格な規制環境下にあるため、自社のモデリング基盤の経済性について再評価しています。パブリッククラウド料金の高騰、データ主権に関する制約、知的財産の保護ニーズを警戒する多くの企業は、ローカルまたはプライベートなハードウェアで実行可能な高性能システムへと引き寄せられています。しかし、オンプレミスの制御を優先する企業であっても、資産・負債のモニタリングや日次の利益テストに求められるスピードと開発者の生産性との間で不本意なトレードオフを強いる従来のツールチェーンという限界からは、まだ脱けられていません。そのため意思決定者は、どのテクノロジーであれば、クラウドクラスターに頼ることなく、C言語級の性能、透明性の高いガバナンス、そして緩やかな学習カーブを実現できるのかという重要な問いに向き合っています。本稿では、そのソリューションの一つとしてJuliaを位置づけ、以下について論じます。

• Juliaをモデル開発プロセスで役立てる方法
• 保険関連分野における用途の拡大
• モデルガバナンス、パッケージ管理、テスト