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決済サービスの不正利用対策とローン審査におけるAI利活用のポイントと留意点

~キャッシュレス時代の機械学習技術の活用事例と今後の展望~
本セミナーは終了致しました。
開催日時 2020-03-18(水) 9:30~12:30
講師
有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクス ディレクター 染谷 豊浩 氏
有限責任監査法人トーマツ
デロイトアナリティクス
ディレクター
染谷 豊浩 氏

20年以上に渡り、統計分析や機械学習、AI導入等の多数のデータ活用コンサルティング業務に従事 同時に数理モデル構築やディシジョンマネジメント領域でのソフトウエア開発、新規事業やAnalytics組織の立上げなどの経験を通じて数多くの顧客企業のビジネスを改善 リスク管理、不正検知、与信管理、債権回収、内部統制・内部監査、マーケティングなどの幅広い分野でAnalyticsプロジェクトをリードしている

補足事項 ※講師とご同業にあたる方・個人はご参加を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。
※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。 
概要 日本国内では2013年よりクレジットカードの不正利用が再び増加に転じ、業界内で大きな問題となっていたなかで、最近のQRコード決済による不正利用が社会的にも注目されています。
キャッシュレス決済の拡大のためには不正対策が重要であることは言うまでもありませんが、近年のAIブームの流れのなかで、不正対策や信用スコアリングへのAI活用にも大きな期待が集まっています。
しかしながら、このような分野での機械学習等のAI技術の活用は、決して新しいものではないため、効果を得るためには正しい理解に基づいた取組みが求められます。
そのようななかで、20年以上に渡って不正検知や信用リスク分析の領域で、多数のAIモデル構築に携わってきた講師がAI技術を活用した不正対策やローン審査での有効性について、実際の取り組みを交えて分かりやすく解説します。
(本セミナーのローン審査及びクレジット審査に関しては、過去の同講師によるセミナーの内容と同様のものとなります。)
セミナー詳細 1.定義が難しいAI
(1)AIバブルは弾けたのか?
(2)AIブームがもたらしたもの
(3)デジタルトランスフォーメーションが難しい理由
(4)今後の方向性

2.キャッシュレス決済での不正増加の背景
(1)過去の不正被害と対策
(2)最近のトレンド
(3)ダークウエブによる被害の拡大

3.不正対策におけるAIへの期待と現実
(1)不正対策におけるデータ活用の課題
(2)ビッグデータやAIの不正対策における限界
(3)不正申込と不正利用の違い

4.不正対策ソリューションと取組事例
(1)利用されている不正対策ソリューション
(2)実は以前から活用されていたAI技術
(3)不正申込に対する効果的なアプローチ
(4)不正利用に対する効果的なアプローチ
(5)新しい取組み事例と効果

5.ローン審査やクレジット審査におけるAI活用への期待と実際
(1)クレジットスコアリングの歴史
(2)オールターナティブレンディングに対する誤解
(3)スコアリングの精度を高めるためのAI技術よりも重要なポイント

6.不正対策や信用リスク評価へのAI活用の今後の展望

7.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
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 法務・規制・リスク管理
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