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金融業界におけるAI・データアナリティクス活用の最新トレンド

～実効性を高めるための態勢構築とガバナンス～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2019-12-20（金）　13:30～16:00
講師
デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
寺園　知広　氏
有限責任監査法人トーマツ
早竹　裕士　氏
清藤　武暢　氏

【寺園　知広　氏】
金融インダストリー Digital Transformation & Innovation　シニアマネジャー
シンクタンク系Sler、外資系コンサルティング会社等を経て現職 一貫してデジタルを活用した戦略立案や業務改革/システム化構想～導入支援等に従事してきた業務経歴を生かし、近年では、金融機関のデジタルトランスフォーメーションを支援する部隊のAI・Advanced Analytics領域Leaderを務めており、データサイエンスに関わる「戦略立案」「組織設計/人材開発」「ビジネス適用／分析推進」「分析プロセス整備」「データ/基盤整備」「先進技術探索/導入」など全方位的な支援を展開している

【早竹　裕士　氏】
リスクアドバイザリー事業本部／ファイナンシャルインダストリー　ディレクター
システムベンダーにて決済システム（SWIFT, 日銀ネット）を担当した後、大手監査法人にて内部統制、バーゼル対応、リスクデータ分析、業務効率化、新商品開発等を支援 2018年より現職 19年より、データを中核とした金融機関のビジネスモデル変革を推進するデジタルチームのリーダーを務めている

【清藤　武暢　氏】
リスクアドバイザリー事業本部／ファイナンシャルインダストリー　マネジャー
横浜国立大学にて博士号（工学）を取得した後、日本銀行（金融研究所 情報技術研究センター）において、主に新しい情報技術（高機能暗号、耐量子計算機暗号、機械学習等）が金融サービスへ与える影響やその対策に関する調査・研究業務に従事 2019年より現職

概要 AIやアナリティクス文脈でデータ利活用のニュースを聞かない日はない。
金融業界でも多数のユースケースが開発され、ガートナー社レポートの「2019年中には20%の企業が、AIやアナリティクスで成功しはじめる」の予測のとおり、成功企業・事例が出ており、データ活用の活動・組織をスケールするには何が必要かなどの問い合わせが増えている。
このような“攻め”の話がある一方で、データ利活用は企業価値を大幅に下げてしまうリスクもはらんでおり、AIガバナンスやデータ不正利用防止など“守り”のケアも重要になってきている。
ビジネス適用のグローバル／国内の潮流や先進技術トレンドも踏まえつつ、Insight Driven Organizationというデロイト グローバルが開発したデータ利活用組織のケイパビリティアセスメント方法論を鏡に、“攻め”と“守り”の具体的なポイントを論じる。
セミナー詳細 １．金融業界へAIがもたらすトランスフォーメーションと具体事例
（１）AIが金融業界にもたらす影響概況（WEF：世界経済フォーラムより）
（２）銀行/証券業界、保険業界など業界ごとの有望な活用領域
　（a）銀行/証券業界の活用領域
　（b）保険業界の活用領域
（３）国内の活用状況とグローバルの先進事例

２．AI・データアナリティクス活用を加速させる態勢構築と備えるべき要素
～ Insight Driven Organizationフレームワークに沿ったよくある課題とケイパビリティの具体論 ～
（１）戦略領域
　（a）WEF議論を踏まえたAI活用の戦略
（２）組織・人材領域
　（a）データサイエンスを進める組織形態の種類と特徴
　（b）具体的な事例を踏まえたはじめ方と拡大までの手法
　（c）必要となる人材像と現実とのギャップと解決策（採用、環境整備、人事制度、ツール活用）
　（d）組織体としての人材配置・ロール設定のベストプラクティス
（３）プロセス構築
　（a）データサイエンスを進めるためプロセス定義（ユースケース選別/実施要否）
　（b）基礎分析～分析企画までの考え方
　（c）本分析（データ準備、モデリングのポイントと課題）
　（d）モデル評価の視点
　（e）業務適用の流れとガバナンス
（４）データ収集・蓄積・流通・活用における潮流
　（a）データ収集：データ流通時代や2nd/3rdデータ活用のポイント
　（b）データ活用：レギュレーションの動向からみる注意点
（５）ガバナンス上の重要論点
　（a）AIガバナンスの考慮点
　　（ｲ）AIライフサイクルと登場人物
　　（ﾛ）AIリスクの識別と対応
　　（ﾊ）AI品質の評価手法
　（b）データガバナンス：規制と実務の対応ポイント（プライバシー規制、BCBS239など）
　（c）データ関連新技術：新しい時代のデータ管理に対応する技術群（論理/物理データレイク、秘密計算など）
（６）テクノロジー
　（a）分析基盤の最新動向（クラウドベンダーのコンポーネント群、ノンコーディングツール群、分析自動化等々）の導入事例と効果
　（b）量子コンピューターへの先鞭（活用PoCの開始）
　（c）量子コンピューターによるサイバーリスクの増大

３．5年後の金融業界の変化と備え
（１）AIのビジネス適用のスピード感
（２）AI・データアナリティクスの活用で変わる5年後の金融
（３）今から準備/開始すべきこと

４．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください
補足事項 ※講師とご同業にあたる方・個人のご参加はお断りさせていただく場合がございますので、ご了承ください。 

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