金融サービスにおけるAI/RPA導入事例の徹底研究と態勢整備の勘所

～誰が、どのように、できること/できないことの切り分けと導入プロセス～
受講区分 会場
開催日時 2019-01-22（火）　9:30～12:30
講師 澪標アナリティクス株式会社
代表取締役社長
シニアコンサルタント
井原　渉　氏

大学在学中に外資系経営コンサルティング会社設立　ゲーム会社にて分析部門の立上げにリーダーとして参画、同時にデータマイニング応用研究センターにおいてデータマイニングを研究　その後、トランスコスモス等でゲームプラットフォーム等の分析コンサルティングに従事 現在はゲーム業界だけでなく製造業など幅広い業種にて分析コンサルティングやAI開発を行う　現在も複数の大学でデータマイニング応用論と流体シミュレーションを研究

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 2019年現在、銀行・証券・保険を中心として人工知能導入の動きが活発になっています。2012年頃からのビッグデータ、人工知能、仮想通貨ブームを経て、複数の企業様にてさまざまな用途でPOCを経て本格導入が行われています。
講師も金融当局や金融機関経営陣を集めたAIテーマのラウンドテーブル、意見交換会、MeetUp等でファシリテーター兼スピーカーとして話す機会が非常に多くなりました。
俯瞰してみると、企業・グループ・部門単位で似たような人工知能を、POCをしてみては導入している状況があり、POC→本番開発→実運用をしてはみても、『人工知能だから継続的に勝手にかしこくなるから運用は楽ちん！』と思っていたにも関わらず、運用時の工数が思いのほか膨れ上がる傾向にあります。
本講では金融業界で既に導入可能な技術・導入ハードルが高い技術、導入不能な技術を紹介しつつ、過去の成功事例・失敗事例を踏まえ、どのような組織でAI開発・運用を行うべきかの組織論にも踏み込んでお話いたします。
詳細 １．AIとは
（１）導入を前提としてAI(人工知能)とは何かを定義いたします。
　(a)人工知能と未来社会
　(b)人工知能の本質
　(c)人工知能は人間を置き換えるのか

２．金融業界におけるAI導入事例
（１）フロント業務／対顧業務における注目すべきAI活用例や今後の方向性
　(a) 営業拠点
　　(ｲ)訪問記録・プロファイル・取引履歴からの商品の提案
　　(ﾛ)取引先間で商売のマッチング確率を算出し斡旋を行う
　　(ﾊ)購入履歴、年齢などの属性から顧客ニーズに合った金融商品の提案
　(b) コールセンター、Webチャネル等
　　(ｲ)コールセンター、行内照会対応
　　(ﾛ)音声による既存クレイマー選別、感情認識による一次判定を行う
　　(ﾊ)ホームページの顧客質問に回答
　　(ﾆ) UXに資する画面の作成
（２）本部業務（営業関連）の注目すべきAI活用事例や今後の方向性
　～営業企画
　(a)営業店、ATMの需要予測
　(b)工作対象先の抽出
　(c)多忙の営業店、業務を予測し、要員をシフトする
　(d)ATMに必要な資金（現金）量を予測する
　(e)AIを活用した窓口業務のRPA／ヒト型ロボットへのシフト
　(f)行動データと主要業績指標の相関性の強い要素を抽出
　(g)重要顧客、来店目的の決まっている常連顧客、要注意顧客の峻別
　(h)外為業務の照会対応
（３）事務業務におけるAI活用事例や今後の方向性
　(a) RPAの異例取引部分にAIを導入し、自動化率を上げる
　(b)契約書の電子化を行い、情報検索を可能とする
　(c)回答候補の抽出
　(d)帳票の手書き文字のデジタル化精度向上、印鑑認証の自動化
　(e)窓口機器・ATMでの偽装紙幣・硬貨の排除率向上
　(f)外部資料の要約
　(g)システム機器の異常値から問題可能性を把握
　(h)RPAの異例取引部分にAIを導入し、自動化率を上げる
（４）審査業務における注目すべきAI活用事例や今後の方向性
　(a)売上高、運転資金の増減など経営指標の変化を通知
　(b)取引履歴等個々のプロファイルに基づく融資可能額の算出
　(c)過去10年の相場変動を波形で記憶（波形記憶）し、為替予想
　(d)バンキング勘定運用への活用
　(e)将来予測に基づく自動取引

３．外部委託先管理の勘所

４．AI導入に適した組織作りとは(※本章の資料配付はございません)
（１）分析活用センター要件
（２）データ分析組織資料
（３）リソース調達方針例

５．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
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