2021年4月21日(水)開催 FINANCE WEBINAR 金融機関のデータ利活用と新たな価値創造＜アフターレポート＞

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金融機関のデータ利活用と新たな価値創造

新生銀行グループにおけるデータ利活用の取組み

＜新生銀行グループの紹介＞
当行グループの業務は、無担保ローン、クレジットカード、ペイメント、リースといったノンバンク分野も重視している点が特徴だ。グループ内の各企業はシームレスに商品・サービスをつなげ、顧客に必要なサービスを一体として提供することを目指している。中期経営戦略で掲げるビジネスモデルとして、我々の強みの源泉である自己完結型ビジネスと、成長の機会である価値共創型ビジネスがある。後者では他社との協業により、当行グループの機能だけでなくアプラスの「BANKIT」というプラットフォームも提供している。

＜データ利活用の取り組み＞
新生銀行のデータ利活用の取り組みについて4つの事例を紹介する。

＜事例1.資産運用ビジネス：マーケティング・オートメーション＞
資産運用ビジネスにおけるデータ利活用の基盤は、顧客チャネルと顧客データをつなぐクラウドサービスを中心としたデータ連携プラットフォームだ。内部のデータをセキュアな通信とフロントチャネルに必要なマスキング等によりクラウド基盤に集約し、柔軟性の高いチャネルアプリケーションへと双方向に連携している。営業などのスタッフはこのクラウドCRMのUIを通じ、さまざまなチャネルで顧客とのコミュニケーションが可能だ。
構築したデータ基盤を活かした取り組みのひとつがマーケティング・オートメーションだ。CRMとMAツールがリアルタイムで連携し、顧客の行動を起点としたコミュニケーションを実現している。顧客の属性やセグメントに応じた最適なチャネル・コンテンツによるコミュニケーションを行うのが、当行のマーケティング・オートメーションの主眼だ。オンラインとオフラインを問わずに、新規口座・Web閲覧・取引など、さまざまなカテゴリに応じたシナリオで活用している。

＜事例2. 資産運用ビジネス：ビデオ通話相談＞
ルートエフ・データム社とともに、コンタクトセンターの音声を感情データに変換して分析を行っている。コンタクトセンターの音声を43の感情指標に落とし込んだ感情スコアで表し、パフォーマンスのよいオペレーターとそうでないオペレーターの違いをデータで把握しコンタクト品質を向上させることで、顧客本位の対話がなされる仕組みを構築することを目的としている。実際の実証実験を通じて指導することにより、感情指標のデータが変化することが確認されている。同様に、ビデオ通話相談の映像についても分析を行った結果、オペレーターの感情表出傾向が個々人で異なっており、改善ポテンシャルがあると考えている。

＜事例3.M&Aアドバイザリーサービス＞
現在、国内中堅中小企業で大きな社会課題となっている事業承継の問題の解決を図るため、M&Aの売り手と買い手のマッチングのスピードと精度を上げることに着目してはじめたものであり、セカンドサイト社と共同で取り組んでいる。具体的には企業の定量・定性データや公表M&A取引データ等から、M&A成立相性とM&A成功相性を算出するAIモデル構築の可能性を検証しており、従来はM&Aサービス担当者が自らの経験と限られた情報で作成する「買収候補先リスト」について、AI活用によりスピード・網羅性・精度・スコアリングが改善することを期待している。

＜事例4.不正検知（アプラス）＞
最後にアプラスにおける不正検知の取り組みを説明する。現在、クレジットカードにおける不正増加の背景から、本人確認の技術の需要が増加している。このような背景から、機械学習や生体認証の活用により、不正検知の精度向上や業務効率化を目的として取り組んでいる。さまざまなデータやアルゴリズムを活用し、既存製品の精度を超える独自モデルを開発中で、不正検知モデルの特徴は、不正検知と異常検知の2つの「機械学習」と「ルールベース」で不正を捉えていく３つのアプローチである。構築中である不正検知モデルを検証した結果、損失額の約3割を削減でき、大口の不正に絞ると8割を抑止できるとの結果になった。引き続き、導入に向けた準備を進めていきたい。

＜本セッションのまとめ＞
当行では公表データや自社のデータを活用するだけでなく、グループ会社や提携先との情報連携を進めながらデータを収集・分析していく。収集・分析するデータは、属性・トランザクションなどの情報に加えて、音声・画像・動画など、旧来の概念にとらわれずに幅広く扱うことが重要だ。当行グループの各ビジネス領域における課題解決のため、データをもとに仮説と検証を繰り返し、今後のビジネスの成長へと繋げていきたい。

Tableauを活用したデータ分析で加速する
〜金融デジタル時代に必須となる良質な顧客体験の創造〜

＜データ利活用の重要性と今後について＞
昨年来のコロナ禍で、データ利活用による意思決定は重要性を増している。これまでデータ利活用では、多くの時間をデータ準備・レポート作成・配布に消費するのが課題であった。今後多くの工数をかけるべきなのは、データから価値のあるインサイトを引き出すこと、組織で共有して迅速なアクションを実施することだ。

＜金融業界におけるデータ利活用を実現するために＞
金融機関にはレガシーシステム、データのサイロ化、人材・スキル、企業文化などの課題がある。システム導入だけで終わらないデータドリブン経営の実現のためには、組織内で誰もがデータを利活用できる新しい分析プラットフォーム、プラットフォームを定着化させ、業務に役立てるための人材育成とカルチャーの変革の2点が必要だ。前者に対応するのが当社のソリューションサービスであるTableauとTableau CRM、後者はTableau Blueprintだ。

＜Tableauが考える次世代分析プラットフォームの姿＞
Tableauによって組織内に散在するさまざまなデータに接続し、必要な場合は結合やブレンディングを実施する。組織内の誰もが簡単にデータの整形やビジュアライズができ、AIもビジネス現場で容易に活用できる。さらに組織内で情報をセキュアに共有・展開することも可能だ。BIとAIの両方を活用することにより、これまでより多くのインサイトが得られる。

＜Tableauのビジュアル分析＞
Tableauは従来のBIとは一線を画し、利用者の疑問に対する答えをその場で即座にビジュアライズする。表現力の高いダッシュボード上で、答えを得るためのデータ探索をインタラクティブに実行できる。Tableauが選ばれている理由は主に、直感的なユーザーインターフェース、セキュアに共有できる統合プラットフォーム、お客様同士で情報交換を行えるユーザコミュニティの3点だ。

＜Tableau CRMによるAIとBIの相互利活用＞
当社のソリューションでは、ビジュアル分析ダッシュボードにAIをシームレスに統合する。Tableau CRMは簡単な操作でデータから予測モデルを作成し、予測モデルをTableauのダッシュボードに埋め込める。たとえば解約率に影響を与える要因、解約率を下げるためのアクションなど、簡単に把握可能だ。

＜デモンストレーション＞
ここから実際の画面をデモンストレーションでご覧いただく。まずダッシュボードでは異なる情報源のデータも一元化して分かりやすく表示する。この例では口座解約数がやや増えているので、クリックすると分析画面に移る。部署別の口座解約数、解約者の地域、運用資産残高といった情報が表示される。これらのデータを見たりさらにドリルダウンしたりすることで、解約の多いユーザーの傾向を捉えたり、次の一手を検討したりすることが可能だ。またAIによる解約率予測や、解約率の増減に関する推察なども得られる。

＜人材育成とカルチャー変革のフレームワーク＞
Tableau　、Tableau CRM　は単に導入すればデータ利活用が浸透するかと言うと、そうではない。単にソリューション導入だけでなく、使用する人材の育成や業務で使用する機運を高めるカルチャーの変革が必要。業務の中でデータを使えるようになることがゴールである。データ利活用用を浸透させるためのフレームワークとしてTableau Blueprintを提供している。
Tableau Blueprintは、データドリブンな組織への変革をガイドするベストプラクティスである。世界各国、数千社にのぼる顧客における取り組みから得たノウハウとアイデアが体系的にまとめられている。分析レベルに関係なく使用でき、組織変革を着実にガイドできる。
実際の事例として三井住友海上様、バンク・オブ・アメリカ様のお取組みをご紹介する。三井住友海上様は社内保有データと社外のデータを活用する取り組みを実施。しかしながら、人材・カルチャーによる人材不足、属人化など課題が浮き彫りになった。Tableau導入やTableauの研修、社内ユーザー会の実施。社内人材の育成に尽力。社内外のデータを活用してさまざまな社会科課題の解決に取り組まれている。バンク・オブ・アメリカ様はCovid-19感染拡大を機に連邦政府から住宅ローンの支払いが難しい顧客に対し、救済プログラムを発表された。バンク・オブ・アメリカ様にも多数の問い合わせがあり、対応に追われていた。Tableau導入により、救済プログラム申請者を俯瞰できるダッシュボードを構築し、顧客対応の迅速化により、顧客満足度を向上させた。

常陽銀行におけるデータ活用の進化と今後の展望

＜常陽銀行・めぶきフィナンシャルグループの紹介＞
当行は茨城県水戸市に本店を構える地方銀行であり、銀行単体預金量は地銀64行のうち第5位だ。2016年に栃木県の足利銀行と経営統合し、「めぶきフィナンシャルグループ」を発足。2019年度には総資産17兆円の金融グループに成長し、地銀グループでは全国第3位となっている。

＜新アプリ「常陽バンキングアプリ」の概要＞
本日の主題はデータ活用であるが、データの収集元として「常陽バンキングアプリ」を位置付けている。アプリの特長は大きく4つあり、一点目は「かんたんな手続き」である。セットアップ手続きを簡素化しており、契約不要で即日利用開始できるのが特長だ。二点目は「セキュリティの確保」である。端末認証や生体認証による安全かつ簡便なログインを実現しており、ワンタイムパスワードや乱数表の入力などの手間を減らした。三点目は「快適な画面操作」だ。アプリと銀行の勘定系をAPIでダイレクトに接続し、完全なネイティブアプリとして従来のインターネットバンキングに依存しない仕組みだ。最後の四点目は、「継続的な改善」である。基盤はりそなHDのアプリをベースとしており、共同でアジャイル開発体制を構築している。外部環境やお客様の声に即対応し、マーケティングやデータ活用などの面でも今後長くノウハウを共有していく予定だ。

＜アプリを刷新した背景・課題認識＞
アプリを刷新した背景や課題認識について紹介する。常陽銀行の個人のお客様の接触状況データを分析したところ、接点が確保できている個人のお客様は2割にとどまっていた。残り8割のお客様とのお付き合いは、ATMでの取引がほとんどで、営業上の有効な接点は数年に1回程度であった。会えていないお客様は働き盛りの給与所得者の方が多く、この点を逆手に取ればビジネスチャンスにつながる、スマホが日常生活の中心となっている現在は対面で会えなくてもスマホアプリを起点とした接点を作ることができる、と考えた。
インターネットバンキングの進化は、年に数回程度のシステム開発で実現しており、工数やコストがかかり、お客様の小さな要望にお応えするのは見送られがちであった。これに対しスマホアプリは、日常的な多頻度のアップデートは当たり前で、小さなところから改善を積み重ねていくことが重視される。このギャップの拡大によって、インターネットバンキングが衰退していく危機意識を持ち、そこで、価値提供のコンセプトを変え、今後提供するサービス価値を「多機能性」から「顧客体験」にシフトする舵を切った。UX（ユーザー・エクスペリエンス）やCX（カスタマー・エクスペリエンス）を実現する一つとしてバンキングアプリを導入した。

＜りそなHDとの共同開発＞
UX重視のバンキングアプリを実現していくため、我々と同じような考え方・思想をお持ちの金融機関様との協業を選択し、ユーザー評価が高く、開発コンプトも近しい「りそなグループアプリ」をベースにした。りそなHD様やパートナー企業との協業により、開発・運用チームを共同化し、アジャイル開発による高速改善を行っている。本アプリは3月下旬にスタートしたが、既に5月、7月、9月と大幅な機能追加を予定している。9月以降についても継続的にアップデートしていく方針だ。

＜アプリを通じたデータドリブンマーケティングの強化＞
アプリの利便性を高めた先のビジョンとしてデータドリブンのマーケティングを確立していきたいと考えている。データドリブンなマーケティングを実現するには「データの量」と「データの質」、「データ活用」の3つの要素がワークしていくことが重要である。データの量・質・活用の3つを確保するために、他の金融機関とも連携していく。お客様同意のもとで収集したデータを活用し、「会えていない」8割のお客様にアプローチすることを目指す。

＜真のオムニチャネルを目指して＞
アプリだけでは終わらずに、スマホを起点にお客様とつながり、チャネルを問わず体験価値を提供することを目指している。共通プラットフォームでデータをリアルタイムに相互連携し、デジタルとリアルを調和させたDXにつなげる。地銀におけるDXの発展は、すべてネットに帰結するスタイルにはならないと考えている。アプリだけでなく店頭セルフ端末や外回りといったさまざまなタッチポイントも担保しながら、真のオムニチャネルの実現を図っていく。
当行がリリースした「常陽バンキングアプリ」はUI・UXを武器としている。さまざまなお客様との接点を確保し、個人取引のメインチャネルにしたいと考えている。しかしながら、アプリ導入は目的ではなく、お客様とつながる手段である。お客様が求めるサービスを、求めるタイミングで適切かつ快適に提供できるようにしていきたい。常陽バンキングアプリは、「手のひらパートナー」というキャッチコピーを掲げている。スマートフォンを通じた手のひらから、新しい挑戦をはじめていきたい。

ヤフーが保有するビッグデータとその活用ポテンシャル

＜新型コロナと検索ワードの関連性＞
ヤフーのビッグデータを、金融機関でどのように分析・活用できるのかを新型コロナウイルスの状況と合わせて説明する。ヤフーの検索ビッグデータと新型コロナPCR検査陽性者数との関連について調べてみると、新型コロナの陽性者が増加するごとに「○○県　コロナウイルス」「コロナワクチン」「コロナ潜伏期間」といったキーワードの検索数が増加し、正の相関がある。逆に「ブックカバー」や「ヘアスタイル」といったワードは減少する。これらの検索データから、陽性者数の増加にともない増えるもの・減るものを機械的に把握可能だ。当社のビッグデータを読み解くことで人々の行動やニーズの変化を知り、新たなブームや課題を発見できる。直接影響に加え、2次的・3次的な間接影響も把握可能だ。

＜ヤフーのビッグデータ＞
Yahoo! JAPANの年間ログインID数は約8000万人で、100を超えるサービスを提供している。男女比率や年代の偏りが少なく、あらゆる属性のユーザーについて把握できる。保有するビッグデータも、検索・知恵袋といった興味関心を示すデータや、ショッピング・オークションの購買データ、位置情報など幅広い。

＜ヤフー社内でのビッグデータ利活用＞
自社サービス改善のため、ビッグデータを徹底的に活用している。興味関心データとレコメンド精度を高めることによってユーザーの利用時間を増やしたり、サービス間のデータ連携によりヤフートラベルユーザーの成約率向上につなげたりする取組みだ。また世の中の関心や困りごとに関する消費者レポートも積極的に配信。新型コロナに関連した来訪調査、消費行動への影響、住みたい街や空間などを公開している。社外の企業や自治体にも利活用いただける世界を目指す。

＜金融業界×ヤフーデータの可能性＞
たとえばヤフーで「投資信託」と検索した人について、前後の検索行動を見てみると、検索前は「5g関連銘柄」「退職金 運用」、検索後は「etfとは」「ファンドオブザイヤー2020」といったキーワードを検索していた。このように検索データから、金融サービスを検討している人の興味、比較対象、ライフステージなどのユーザー像を把握可能だ。また世の中の課題や悩みを把握することにより、新サービス開発のきっかけとなる。金融業界はヤフーデータとの相性も良く、多目的・多領域で活用できると考えている。

＜他業界における分析事例＞
特定のペルソナのの関心事を時系列でまとめたカスタマージャーニー分析で、マタニティ期の女性の興味関心を探ると、妊娠2カ月目あたりからマタニティ用品の検索が増えることが分かった。そのほかには、目をマッサージする「アイマッサージャー」を切り口に、ターゲットセグメントを発見する分析を実施。コロナ期で売上が伸びた原因として、ストレス発散などの背景に加え、コロナ影響と思われるゲーム時間の増加による目の疲労要因もあることが判明。従来では気づかなかったセグメント獲得を確認できた。またコロナ影響でトレンドが大きく変化したと思われる美容関連キーワードについて市場・トレンド分析を行った。ファンデーション系・フェイスパウダー・コンシーラー・毛穴隠しなどが大きく減少し、外出の減少やマスク使用により利用が減っている可能性が読み取れた。金融業界に関しても、このようなデータ分析ができると考えている。

＜ヤフー・データソリューション＞
ヤフーのデータ知見を提供するソリューションサービスとして、大きく分けて2種類ある。まず「DS.ANALYSIS」は個々の課題に合わせて、オーダーメイドで分析レポートを提供するサービスだ。ヤフーのビッグデータを当社のデータアナリストが分析し、課題解決につなげる。「DS.INSIGHT」はビッグデータを分析できるツールの提供サービスだ。検索データを主とした人々の興味関心のデータ、位置情報を主とした人流や場所別の関心ごとを把握できる。