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最新のAI・機械学習によるローン審査モデル構築・運用の実務

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開催日時 2018-11-13(火) 9:30~12:30
講師 EY新日本有限責任監査法人
金融事業部 アソシエイトパートナー
神崎 有吾 氏
不正リスク対策部 博士(理学)
小野 祐作 氏

【神崎 有吾 氏】
格付投資情報センター・金融工学研究所を経て、大手監査法人に入所 統合的リスク管理(ERM)や信用リスクに対するコンサルティングや会計監査に従事 2009年~11年、金融庁監督局総務課バーゼルII推進室に出向し、バーゼルII(信用リスク、市場リスク、オペリスク)の業務に従事 15年に新日本有限責任監査法人入所後は、統合的リスク管理(ERM)の整備・高度化支援、各リスクの計量化・モデル構築支援、内部監査サポート、国内外の規制遵守に係るアドバイザリーを提供
著書等:『これで納得! 信用格付モデルの実際』(共著、金融財政事情連載)

【小野 祐作 氏】
2010年千葉大学大学院理学研究科博士後期課程(地球生命圏科学専攻)修了 博士(理学)同年、宇宙航空研究開発機構(JAXA)に入所 同所での研究・開発経験を経て、17年にEY 新日本有限責任監査法人へ入所 現在は、データ分析による金融系監査支援業務を担当

参加費 web申込み35,040円(FAX・PDF申込み36,040円 消費税・参考資料含む)
開催地 カンファレンスルーム(株式会社セミナーインフォ内)[ 地図 ]
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。 
概要 現在、AIの大きなブームが巻き起こっており、日本中の企業がAIによる業務の効率化や高度化を目指しています。但し、AIは、過去に何度かのブームがありましたが、期待された程の変革を実現できていませんでした。講師は、90年代末から、数多くの銀行の統計数理に基づいたローン審査モデルの構築に関与してきており、その経験からAIのメリットとデメリットを理解した上で、AIを活用することでローン審査の実務は大きく変わるのでは?表現は大げさですが、変革が起きるのでは?と考えています。最も大きな論点は、AIで予測力を高めることができるということではなく、ローン審査を効率的に高度化できる点が大きなメリットであるということです。
本セミナーでは、AI・機械学習によるローン審査や信用リスクモデルなどの構築に興味のある初心者向けに、先ず、ローン審査におけるAIの意義について説明します。そして、機械学習の基礎からはじめ、いくつかの機械学習アルゴリズムによるローン審査モデルの構築手順とその結果について説明することで、参加者の今後の業務に生かして頂くことを目指しています。
セミナー詳細 1.与信審査の実務とAI・機械学習の利用
(1)格付・審査モデルの構築に用いられるデータ
(2)格付・審査モデルの構築に用いられる統計手法(線型・非線形モデル/決定木)
(3)AI・機械学習に係るモデルロジックのバリエーションと特徴
(4)内部格付手法最低要件(規制)とAI・機械学習
(5)審査格付モデルにおけるAI・機械学習の利用が与信戦略・商品戦略・財務戦略に与える影響

2.機械学習の基礎
(1)はじめに
  (a) 人工知能とは
  (b) 機械学習とは
  (c) ディープラーニングとは
(2)機械学習の各手法
  (a) 教師あり学習
  (b) 教師なし学習
  (c) 強化学習
(3)機械学習の手順
  (a) データの取得
   (イ)データの理解(探索的データ解析)
   (ロ)データの分割
  (b) データの前処理
   (イ) データクレンジング
   (ロ) カテゴリ変数の変換(OneHotEncoding)
   (ハ) 単変量非線形変換
   (ニ) 特徴量のスケーリング
   (ホ) 特徴量の選択
  (c) 機械学習によるモデル構築
  (d) モデルの評価と改良
   (イ) 性能評価指標
   (ロ) ホールドアウト法による評価
   (ハ) 交差検証による評価
   (ニ) グリッドサーチによるパラメータチューニング
  (e) モデルの実装

3.機械学習によるローン審査モデルの構築
(1)データの取得
  (a) サンプルデータについて
  (b) データの理解(探索的データ解析)
  (c) データの分割
(2)データの前処理
  (a) データクレンジング
  (b) カテゴリ変数の変換(OneHotEncoding)
  (c) 単変量非線形変換
  (d) 特徴量のスケーリング
  (e) 特徴量の選択
(3)機械学習によるモデル構築
  (a) ホワイトボックスな機械学習の手法(ロジステック回帰や決定木など)
  (b) ブラックボックスな機械学習の手法(ランダムフォレストや勾配ブースティングなど)
(4)モデルの評価と改良
  (a) 性能評価指標
  (b) ホールドアウト法による評価
  (c) 交差検証による評価
  (d) グリッドサーチによるパラメータチューニング
(5)ホワイトボックスなモデルとブラックボックスなモデルの両者についての比較と考察

4.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 法務・規制・リスク管理
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