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金融機関におけるデータサイエンスの活用

~データ活用と新しいビジネスモデルに向けて~
金融機関における実例をもとに、ホットな情報を紹介する
金融機関におけるデータサイエンスの活用

講演内容

コンピュータの処理速度とデータ蓄積の飛躍的な向上、通信環境の高速化と低価格化などにより、現在は過去の産業革命に匹敵するようなスケールで社会・経済が変化しようとしている。データを活用するための技術基盤として「データサイエンス」という言葉を頻繁に聞くようになったが、それはどのようなスキルを必要としているのだろうか。

データを活用するための人材をどのように育成すべきなのだろうか。また、実際にデータを活用することによって、どのようなビジネスチャンスが訪れようとしているのだろうか。金融機関における実例をもとに、ホットな情報をお届けする。

講師

中林 三平 氏

株式会社金融エンジニアリング・グループ
創業者
チーフ・データサイエンティスト

1948年生。自由学園男子最高学部卒。日本ユニバック総合研究所を経て、73年に野村総合研究所入社。

79-81年 社費留学(米国ペンシルヴァニア大学、公共政策学修士、博士課程修了[意思決定理論])。84年 同社AIコンサルティング室室長として第5世代コンピュータプロジェクトに関わる。89年 株式会社金融エンジニアリング・グループを設立。2015年 代表取締役を退任。

現在、同社チーフデータサイエンティスト。電気通信大学客員教授。データサイエンティスト協会理事を兼任。

講師

服部 善信 氏

株式会社金融エンジニアリング・グループ
コンサルティング本部 事業開発部
上席コンサルタント

銀行、シンクタンクを経て2003年11月入社。

金融機関向けのマーケティング・信用リスク関連データ分析、データ分析体制支援、新規ビジネス調査・開発等に従事。

当日のプログラム

1:30~2:50
第一部【 データサイエンスの全体像 】~中林 三平 氏~

1.データサイエンスとは何か

2.データサイエンティストの役割と必要スキル

(1)データの利活用は誰が行うのか
(2)必要とされる3つのスキル
(3)育成しやすいスキルとしにくいスキル

3.AI・データサイエンス・機械学習

(1)それぞれの言葉は何を意味しているのか
(2)各用語間の関係は

4.データサイエンスの標準技術と最新技術

(1)Regressionに関連する技術
(2)Classificationに関連する技術
(3)Documentに関連する技術

5.データサイエンティストの社内育成と組織作り

(1)専任組織は必要なのか
(2)社内で担当者を育成することは可能か
(3)既存組織との融合は可能なのか

6.ビジネスへの展開に際しての留意点

(1)ビジネススキームを誰が考えるのか
(2)分析の成否とビジネスとしての成否

7.今後のデータサイエンス領域の将来像

(1)データの利活用における企業間格差
(2)データサイエンスのコモディティ化

3:00~4:20
第二部【 金融機関における事例 】~服部 善信 氏~

1.金融機関におけるデータ分析・活用事例 マーケティング・信用リスク等

(1)注意点
(2)失敗事例
(3)成功事例

2.ケーススタディ:レンディングビジネス

(1)クレジットスコアリング
(2)トランザクションレンディング等の動向

4:20~4:30
~質疑応答~

補足事項

※ 録音・ビデオ撮影・PCの使用等はご遠慮下さい。

主催企業

株式会社セミナーインフォ

お申し込み

開催情報

開催日時

2018-02-28(水) 13:30~16:30

参加費

34,540円 (定価 35,540円)

会場

株式会社セミナーインフォ カンファレンスルーム

〒102-0074 東京都千代田区九段南2-2-3 九段プラザビル2F