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金融機関におけるデータサイエンスの活用

~データ活用と新しいビジネスモデルに向けて~
本セミナーは終了しました。
開催日時 2018-02-28(水) 13:30~16:30
講師 株式会社金融エンジニアリング・グループ
創業者 チーフ・データサイエンティスト
中林 三平 氏 
コンサルティング本部 事業開発部
服部 善信 氏 上席コンサルタント

【中林 三平 氏】
1948年生 自由学園男子最高学部卒 日本ユニバック総合研究所を経て、73年に野村総合研究所入社 79-81年 社費留学(米国ペンシルヴァニア大学、公共政策学修士、博士課程修了[意思決定理論]) 84年 同社AIコンサルティング室室長として第5世代コンピュータプロジェクトに関わる 89年 株式会社金融エンジニアリング・グループを設立 2015年 代表取締役を退任 現在、同社チーフデータサイエンティスト 電気通信大学客員教授 データサイエンティスト協会理事を兼任

【服部 善信 氏】
銀行、シンクタンクを経て2003年11月入社 金融機関向けのマーケティング・信用リスク関連データ分析、データ分析体制支援、新規ビジネス調査・開発等に従事

概要 コンピュータの処理速度とデータ蓄積の飛躍的な向上、通信環境の高速化と低価格化などにより、現在は過去の産業革命に匹敵するようなスケールで社会・経済が変化しようとしている。データを活用するための技術基盤として「データサイエンス」という言葉を頻繁に聞くようになったが、それはどのようなスキルを必要としているのだろうか。データを活用するための人材をどのように育成すべきなのだろうか。また、実際にデータを活用することによって、どのようなビジネスチャンスが訪れようとしているのだろうか。金融機関における実例をもとに、ホットな情報をお届けする。
セミナー詳細 1:30~2:50 第一部【 データサイエンスの全体像 】
【中林 三平 氏】

1.データサイエンスとは何か

2.データサイエンティストの役割と必要スキル
(1)データの利活用は誰が行うのか
(2)必要とされる3つのスキル
(3)育成しやすいスキルとしにくいスキル

3.AI・データサイエンス・機械学習
(1)それぞれの言葉は何を意味しているのか
(2)各用語間の関係は

4.データサイエンスの標準技術と最新技術
(1)Regressionに関連する技術
(2)Classificationに関連する技術
(3)Documentに関連する技術

5.データサイエンティストの社内育成と組織作り
(1)専任組織は必要なのか
(2)社内で担当者を育成することは可能か
(3)既存組織との融合は可能なのか

6.ビジネスへの展開に際しての留意点
(1)ビジネススキームを誰が考えるのか
(2)分析の成否とビジネスとしての成否

7.今後のデータサイエンス領域の将来像
(1)データの利活用における企業間格差
(2)データサイエンスのコモディティ化

3:00~4:20 第二部【 金融機関における事例 】
【服部 善信 氏】

1.金融機関におけるデータ分析・活用事例 マーケティング・信用リスク等
(1)注意点
(2)失敗事例
(3)成功事例

2.ケーススタディ:レンディングビジネス
(1)クレジットスコアリング
(2)トランザクションレンディング等の動向

4:20~4:30 ~質疑応答~ ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください
カテゴリ リース・カード 証券・アセットマネジメント 保険 銀行 事業戦略・マーケティング
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オープンAPI導入を控えた銀行・クレジットカード会社における実務の最終チェック
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