金融機関におけるAI審査モデルの展望と可能性 ~りそな銀行の活用事例を含めて~ |
受講区分 |
会場 オンライン |
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開催日時 | 2021-10-27(水) 9:30~12:30 |
講師 |
EY新日本有限責任監査法人 神崎 有吾 氏 アソシエートパートナー 株式会社りそな銀行 リスク統括部 井實 康幸 氏 アドバイザー
【神崎 有吾 氏】 |
開催地 | カンファレンスルーム(株式会社セミナーインフォ内) |
概要 | 金融業界においてAIに対する関心の高まりや実際の取り組みが急速に広がっており、審査モデルの世界においても、AIの利活用が拡大しています。AIは予測力が高く、便利な技術ですが、利用方法を間違えば、大きなリスクを伴っていることも事実です。特に、新型コロナ(COVID-19)の影響で、外部環境が激変する状況下、AIを十分に理解し、使いこなすことが、今まで以上に求められています。 本講演では、銀行業務、アドバイザリー・当局等の目線から、AI審査モデルの活用について、丁寧な解説を行う予定です。AI(主に、機械学習)について、説明を行いますが、数学的な解説は最小限とし、実務的な立場から、エピソードを踏まえつつ、皆様の理解を深めていただくことを目的としています。 【推奨対象】 金融機関のリスク管理部門、内部監査部門、財務部門、ITベンダー、AIを活用した審査について学びたい方など |
詳細 |
1.審査モデルで用いられるデータと統計技術 <神崎> (1)AIの考え方(伝統的なモデルとの違い) (2)AIを利用するメリット・デメリット (3)AIを効果的に利用するための工夫 2.審査モデル構築・検証の実務 <神崎> (1)AI審査モデルの検証・モニタリング (2)AI審査モデルが有効な場面と、有効ではない場面の区別 (3)新型コロナ(COVID-19)のAI審査モデルへの影響 (4)モデルガバナンスにかかるバーゼル規制・当局動向 3.りそな銀行におけるAI審査モデルの活用事例 <井實> (1)金融機関を取り巻く環境変化 (2)活用事例1:オンラインレンディングAI審査モデル (3)活用事例2:粉飾検知モデル (4)金融実務におけるAI審査モデル活用の課題と今後 4.質疑応答 ◆企画担当(柳井)からのおすすめポイント◆ ・ 前半は信用リスクに関する業務に長年従事してきた講師がAI導入についてご解説 ・ 後半はりそな銀行にて信用リスク管理業務(オンラインレンディング・粉飾検知モデル構築)に携わる講師が事例を用いてご紹介! |
お問合わせ |
株式会社セミナーインフォ セミナー運営事務局 TEL : 03-3239-6544 FAX : 03-3239-6545 E-mail : customer@seminar-info.jp |