|
金融機関におけるデータ分析・機械学習活用の可能性とその活用に向けたポイント |
| 受講区分 | オンライン |
|---|---|
| 開催日時 | 2021-10-25（月） 13:30～16:30 |
| 講師 |
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 パートナーエンジニアリング本部 技術部長 西岡 典生 氏 経歴 ： 株式会社野村総合研究所を経て2018年より現職。エンタープライズのクラウド活用に向け、クラウドアーキテクトとして様々な業界のお客様におけるクラウド戦略立案、設計・導入に従事。現在はより多くのお客様やパートナーが課題を乗り越えてGoogle Cloudを活用していただけるよう、積極的に講演や技術支援を行っている。 |
| 概要 | 金融機関を取り巻く環境は近年劇的に変化しています。他業種による金融業への新規参入や非接触業務への期待といった市場の変化に伴い、これまで整備したITシステムを維持するだけではビジネスの継続が困難になることが予想されます。本セミナーでは金融機関におけるデータ分析・機械学習の必要性の話からはじまり、データ分析・機械学習に関連する主要な技術とその活用事例をご紹介します。また、それらの技術を支えるクラウド活用の必要性についてもご説明します。さらに、Google Cloudのサービスを題材として、データ分析・機械学習のサービスの具体的な利用法や懸念への対処法についてデモをまじえて解説します。これから自社のビジネスでデータ分析・機械学習を活用したいが、「データ分析や機械学習で何ができるのかわからない」「周辺技術の全体感がわからない」「どのように活用したらいいかわからない」といった方のための入門セッションとなります。 【推奨対象】 金融機関、事業法人、システム会社の企画部門、IT・デジタル戦略部門、新規事業部 |
| 詳細 |
１．金融機関におけるデータ分析・機械学習の活用 （１）何もしないことはリスクになる （２）なぜ、金融機関でデータ分析・機械学習の活用が必要なのか？ （３）All or Nothing ではないデジタル変革実現に向けたアプローチ （４）データ分析・機械学習を活用した場合の成功イメージ ２．金融機関に求められるクラウド活用 （１）ビジネスゴールを実現するためのクラウド活用 （２）クラウド活用を促進するためのガイドラインやリファレンスの整備状況 （３）クラウドを使うこと自体が目的になってはいけない ３．データ分析・機械学習の技術紹介 （１）データ分析基盤や機械学習で解決できるビジネス課題とは （２）データ分析・機械学習の技術紹介：データ分析 （３）データ分析・機械学習の技術紹介：機械学習 ４．データ分析・機械学習の活用事例 （１）業務効率化のための活用 （２）ビジネスプロセスの一部をデジタルに置き換える部分で活用 （３）将来的なデータ分析・機械学習活用のために、取引系システムでクラウドを採用 （４）金融系以外のお客様におけるデータ分析・機械学習の活用 ５．Google Cloud ではじめるデータ分析・機械学習 （１）データ分析に関するサービス紹介と活用デモ （２）機械学習のサービス紹介と活用デモ ６．データ分析・機械学習の活用に対する懸念と対処 （１）データの安全な保管や機械学習の安全な活用に向けた技術的対策 （２）クラウドを利用する (クラウド事業者に委託する) ときの留意点 （３）クラウド事業者のコンプライアンス対応とその確認方法 ７．まとめ：金融機関のさらなるデータ分析・機械学習活用に向けて （１）まずはできるところからはじめてみる （２）デジタル化に向けてデータ分析基盤を整備する （３）データ分析・機械学習の活用は、変革と新しい体験を生み出す鍵となる ８．質疑応答 ◆企画担当（伊勢）からのポイント◆ ・ 金融機関にいま求められているデータ分析・機械学習の活用についてグーグル・クラウド・ジャパンの専門家が解説 ・ 金融機関におけるデータ分析・機械学習の活用事例を具体的に紹介 |
| 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 |