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機械学習を活用したローン実務

~実用化事例と実演を交えて、収益拡大に向けた機械学習活用のポイントを学ぶ~
新たな技術とビジネスの潮流について展望する
機械学習を活用したローン実務

講演内容

我が国におけるローン業務では、マーケティングや与信審査を行う際に人間の経験知に基づいて意思決定が行われてきたが、1990年代後半から省力化や合理化を図るべく機械学習が活用されるようになった。近年では、収益拡大に向けて機械学習を最大の武器と位置づけてローン業務を遂行する金融機関も登場してきている。

本セミナーでは、ローン業務に適用されている機械学習の基礎と実際の適用事例を紹介するとともに、新たな技術とビジネスの潮流について展望する。

講師

加藤 亮 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

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 第1部 第1グループ グループリーダー。

筑波大学ビジネス科学研究科博士前期課程修了。国内の特許調査会社勤務を経て、2009年に株式会社金融エンジニアリング・グループ入社。以来、コンサルタントとして金融機関を中心にデータに基づく科学的な意思決定を支援している。

15年には機械学習の国際競技大会KDDCUPにて世界第2位を獲得した。

講師

中村 道宏 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

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 アナリティクス・ラボ 室長。

東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。ソフトウェアエンジニアを経て2013年7月FEG入社。コンサルティング本部にて金融機関向けの信用リスク・マーケティング関連のデータ分析・モデル構築・コンサルティングに携わる。17年7月よりアナリティクス・ラボ配属。

データ分析・機械学習関連の技術調査・研究・開発を行うとともに、研究開発成果を活用した新規事業開発にも関わる。

当日のプログラム

1.ローン業務と機械学習の概要

(1)ローン業務を取巻く環境と変化
(2)機械学習を活用する金融機関

2.機械学習を活用したローン業務のプロセス

(1)マーケティングにおける機械学習の活用
(2)与信審査における機械学習の活用

3.機械学習モデルの構築と運用

(1)モデル構築プロセス
(2)モデル運用プロセス

4.業務に適用される機械学習の基礎

(1)ホワイトボックスモデル
(a) ロジスティック回帰
(b) 決定木
(2)ブラックボックスモデル
(a) 勾配ブースティング決定木
(b) ディープラーニング
(3)複数モデルのアンサンブル
(4)実データを用いたPythonデモ(データ前処理からモデル構築まで)

5.ケーススタディ

(1)ブラックボックスモデルを活用したマーケティング
(2)機械学習を活用する組織的アプローチ(実用化事例)

6.ローン業務における機械学習の新潮流

(1)ブラックボックスモデルを活用する米国レンダーの技術動向
(2)外部データや非構造化データを活用するビジネスの方向性
(3)ブラックボックスモデルの解釈に関する課題と取組み

7.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。
※ こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。

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

2018-10-03(水) 13:30~16:30

参加費

35,050円 (定価 36,050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