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AI・機械学習によるローン審査モデルの実際

~AI・機械学習モデルによる自動審査への期待と現実~
本セミナーは終了しました。
開催日時 2018-06-15(金) 9:30~12:30
講師
有限責任監査法人トーマツ デロイト アナリティクス ディレクター 染谷 豊浩 氏
有限責任監査法人トーマツ
デロイト アナリティクス
ディレクター
染谷 豊浩 氏

20年以上に渡るデータ分析コンサルタントとしての活動のなかで、統計モデル構築やデータマイニング、AI導入等の多数のデータアナリティクスプロジェクトを実施 リスク管理、与信管理、不正検知、内部統制・内部監査、債権回収、データベースマーケティング、代理店評価などの分野で多くの顧客企業のビジネス改善を実現 国内ベンチャーや外資金融などでの勤務を通じて新規事業の立上げ、業務システム開発、様々な新規プロダクト/ソリューションの日本市場への導入などにも従事

補足事項 ※講師とご同業にあたる方からのお申し込みはお断りさせていただく場合がございますので、ご了承ください。
※当日の講演は最新動向を加味するため一部変更がある場合がございます。
※キャンセル待ちをご希望の方はお問合せフォームからご連絡ください。 
概要 近年のAI技術(人工知能技術)の発展に伴い、ローン審査モデルへの活用可能性についての期待が高まっています。しかしながら、その一方でAI やその基盤となっている機械学習についての誤解や過剰な期待による懸念も生まれつつあります。
そのようななかで、20年以上に渡って不正検知や信用リスク分析の領域で、多数の機械学習モデルによるスコアリング審査プロジェクトを実施してきた筆者が、AIについての正しい理解、与信・審査分野での活用する利点や各分野での現状、またその限界と今後の可能性についてわかりやすく解説します。(統計や数学の専門知識は一切必要ありません。)
セミナー詳細 1.最近のAI(人工知能)ブームと従来の機械学習の関係性
(1)今回のAIブームの背景
(2)従来の機械学習とAIの関係性
(3)AI技術の正しい理解(限界と可能性)

2.審査・与信分野でのデータ活用の取組み
(1)海外での活用の始まり
(2)日本での導入と成り立ち
(3)スコアリング手法の正しい理解と使い方
 (a)統計的に有意であるとは?
 (b)正しい理解と使い方
(4)よく使われるモデリング手法とその特性
 (a)従来の手法の特徴(ロジスティック回帰、決定木)
 (b)他の機械学習手法の特徴(ディープラーニング等)

3.実務・運用面での注意点やよくある誤解
(1)不正リスクと信用リスクの違い
(2)商品によって求められる要件と必要な対応
 (a)極度型ローン、クレジットカード
 (b)目的型ローン
 (c)住宅ローン
(3)法規制による審査モデルへの影響
 (a)貸金業法の改正
 (b)割販法改正
(4)審査モデル構築でよくある問題
 (a)正しいデータの使い方
 (b)否決データの取扱いなど

4.AI技術の限界とブームに対する懸念
(1)オールターナティブレンディングに対する誤解
 (a)海外で発展している理由
 (b)日本の市場での課題
(2)本当の意味での専門人材の不足
 (a)必要な人材像
 (b)現実と課題
(3)AI手法ありきの危うさ
 (a)課題や目的にマッチした手法選択の重要性
 (b)取組み状況と現実

5.今後の可能性

6.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください
カテゴリ リース・カード 証券・アセットマネジメント 保険 銀行 法務・規制・リスク管理 事業戦略・マーケティング
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