2021年7月8日(木)開催FINANCE FORUM「キーエンスの高収益を支えるデータ活用術～金融機関での活用事例～」

キーエンスの高収益を支えるデータ活用術
～金融機関での活用事例～

＜キーエンスとは？＞
当社は、1974年の設立以来、FA用センサーをはじめとする高付加価値商品を通じて、製造業の現場の生産性・品質向上に貢献してきた。自動車や半導体、電子・電気機器、通信、機械、化学、薬品、食品など、製造業のあらゆる分野に30万社以上の顧客を持つ。過去25年間、平均10％を超える成長を遂げ、50％を超える営業利益率を支えているのがデータ活用にほかならない。

キーエンスは、以前から企業活動を科学的に捉え、合理的な判断をおこなうことを心掛けてきた。しかし、データの質や量が増えるつれ、特にビジネス部門においてデータを扱う難しさは増してきている。それをどのように解決するか。見えてきたのは、仮説を多くつくり出し、ビジネス課題との関係性を明示すること。そうすることで、施策をデータから見つけられるようになった。その経験を基に、ビジネスユーザーがプログラムなしでデータからビジネス課題の因果を発見し、施策を見つけられるように『KI』というデータ分析ソフトを自社開発して活用している。

＜「データをもとに組織の生産性を高めるプログラム」の金融業界の活用例について＞

KIは、現在、伴走型の支援サービス「カスタマーサクセス」とともに外部に提供し、幅広い企業で活用されている。金融分野でも、みずほ銀行様といったメガバンクや都市銀行、岩手銀行様や京都中央信用金庫様をはじめとする地方銀行および信用金庫、さらには野村證券様やSMBC日興証券様などの証券会社や、エムエスティ―保険様などの保険会社など、広範なユーザーを獲得している。

例えば、投資信託の販売、消費性ローンや事業性融資を提供するための顧客分析、店舗統合時の離脱顧客の予測など、テーマに合わせたアドホックな分析、渉外担当者の底上げを目指したハイパフォーマーの営業標準化分析などに役立てられている。

＜「データ分析ソフトKI」の用途＞

ここからKIのデモンストレーションをご覧いただく。専門的なスキルを持たないビジネスユーザーでも使いこなせることを前提に開発されたKIは、非常に高い操作性を誇っている。

例えば、金融機関ならCIF（Customer Information File）番号や預金残高などを含む顧客の属性データ、口座の入出金データ、運用商品にかかわる購入履歴データ、そして顧客のWeb上での行動履歴などをKIに取り込めば、KI がデータの内容を自動的に認識して、様々な分析テーマを自動的に提示する。ユーザーは、そこから任意のものを選択して、AI／機械学習技術を駆使した分析をすぐにおこなうことができる。

どんなお客様が投資信託などの金融商品を購入する可能性が高いか、預金残高や口座の入出金の特徴に応じた確率を定量的に示すなど、KIを通じてインサイトを簡単に得ることができる。

また、分析結果は簡単な操作で各営業店に配信できる顧客ターゲットリストにすることも可能。分析を即座に施策につなげていくことができる。ある金融機関は、リストの有力顧客にどれだけアプローチしているかを、営業担当者の評価に組み込んでいる。

いち早くデータの重要性とビジネスユーザーの課題に気付き、それをAI/機械学習技術を駆使した分析で進化してきたKI。既に現場での成果が証明されたツールを活用できるメリットは大きい。

また、当社が分析ソフトウェアKIとともに提供する「カスタマーサクセス」は、データサイエンティストなどによる伴走型の支援プログラムだ。単なるツール提供にとどまらず、他社事例やキーエンスの経験を踏まえたデータ活用ノウハウを活かしたサポートが、多くの金融機関様の支持を得ている。また、eラーニングによるデータ分析育成支援なども準備されており、データ人材育成の観点でも評価をいただいている。金融機関がデータを成長につなげるための最短距離のアプローチとしてほしい。

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