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信用スコアレンディングの実際

～統計モデルとAI・機械学習・自動審査モデル活用の勘所と留意点～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2019-03-19（火）　13:30～16:30
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

概要 近年のAI技術（人工知能技術）の発展に伴い、信用スコアリングモデルやスコアの活用可能性についての期待が高まっています。その一方でAIやその基盤となっている機械学習及びスコアリングによるレンディングビジネスへの誤解や過剰な期待による懸念も生まれつつあります。
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、多数の機械学習モデルによるスコアリングモデルを構築してきた筆者が、AIについての正しい理解、与信・審査分野での活用する利点や各分野での現状、またその限界と今後の可能性についてわかりやすく解説します。
（本セミナーは2018年6月15日に実施した『AI・機械学習によるローン審査モデルの実際』の内容を一部更新したものになります。受講にあたっては統計や数学の専門知識は一切必要ありません。）
セミナー詳細 １．最近のAI（人工知能）ブームと従来の機械学習の関係性
（１）今回のAIブームの背景
（２）従来の機械学習とAIの関係性
（３）AI技術の正しい理解（限界と可能性）

２．審査・与信分野でのデータ活用の取組み
（１）海外での活用の始まり
（２）日本での導入と成り立ち
（３）スコアリング手法の正しい理解と使い方
　（a）統計的に有意であるとは？
　（b）正しい理解と使い方
（４）よく使われるモデリング手法とその特性
　（a）従来の手法の特徴（ロジスティック回帰、決定木）
　（b）他の機械学習手法の特徴（ディープラーニング等）

３．実務・運用面での注意点やよくある誤解
（１）不正リスクと信用リスクの違い
（２）商品によって求められる要件と必要な対応
　（a）極度型ローン、クレジットカード
　（b）目的型ローン
　（c）住宅ローン
（３）法規制による審査モデルへの影響
　（a）貸金業法の改正
　（b）割販法改正
（４）審査モデル構築でよくある問題
　（a）正しいデータの使い方
　（b）否決データの取扱いなど

４．AI技術の限界とブームに対する懸念
（１）オールターナティブレンディングに対する誤解
　（a）海外で発展している理由
　（b）日本の市場での課題
（２）本当の意味での専門人材の不足
　（a）必要な人材像
　（b）現実と課題
（３）AI手法ありきの危うさ
　（a）課題や目的にマッチした手法選択の重要性
　（b）取組み状況と現実

５．今後の可能性

６．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
補足事項 当日の講演は最新動向を加味するため一部変更がある場合がございます。 
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