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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～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
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

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