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AI・情報銀行時代の金融業界におけるデータ解析実務の戦略

~電通データサイエンティストが解き明かす次世代「人×データ」ドリブン戦略の課題と態勢整備~
本セミナーは終了しました。
開催日時 2019-07-18(木) 13:30~16:30
講師 株式会社電通 データ・テクノロジーセンター
兼 社団法人データサイエンティスト協会 理事
佐伯 諭 氏

1998年早稲田大学大学院理工学研究科修了 前職の電通国際情報サービスではメディア最適化システムやCRMシステムのスクラッチ開発を専門とし、プログラマー&SE歴7年 その後、外資系金融で金融アナリストとして信用スコアリングモデル開発、デューディリジェンス、マーケティングリサーチなどに従事 2007年より電通入社後、一貫してデジタルマーケティング領域のデータ解析、アドテクノロジー開発などをリード 16年~18年は電通デジタルで執行役員を務める
社団法人データサイエンティスト協会 理事 日経ビックデータ等寄稿多数

補足事項 ※講師とご同業にあたる方・個人のご参加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 昨今のビックデータ、AI/IoT、FinTech、情報銀行などの潮流を受け、金融業界はデジタルトランスフォーメーションの中心に位置し、半ば強制的に変革を迫られている。一方、現行業務をデータドリブンに変革するためのヒトモノカネが戦略的に整備されているか?というと、現実的にそう簡単な話ではない。現行のデータ解析業務の質を落とさないまま、徐々に変革を起こすには?さらに次の時代に対応するために求められる必要なデータ、人材、スキル、組織とは何か?本セミナーでは、金融業のデータ解析実務に議論の焦点を当てながらデータ戦略を解き明かしていく。
セミナー詳細 1.金融業のデータ解析要件とは?
(1)データ解析要件の整理:リスク査定(融資、不正)、商品開発、業務効率化、マーケティング、M&Aなど
(2)各データ解析要件の特徴やデータサイエンティストに求められるスキル
(3)AI(機械学習、ディープラーニング、強化学習)の技術特性や今後求められるデータ解析要件とは?

2.事例から学ぶ AI/IoT時代のデータ利活用トレンド
(1)IoT、センサーデータ、行動ログデータの活用可能性
(2)お客様データの利活用戦略、外部データの活用戦略
(3)AI(機械学習、ディープラーニング、強化学習)の適用戦略
(4)オープンデータやAPIの活用
(5)プロセスの可視化・自動化戦略
(6)個人情報保護法、GDPRの影響と対策
(7)情報銀行構想
  -匿名化などソリューション技術の最新動向

3.データ解析のための態勢整備
(1)チーム組成の最適化、データサイエンティストの配置戦略
(2)スキル向上、育成方法
(3)採用戦略
(4)外部分析専門会社のアウトソース戦略の是非
(5)プロフェッション(人)ドリブンな統合データ解析組織の作り方
(6)データサイエンス的HRM、リスク管理、カルチャー醸成

4.まとめ:金融業におけるデータ戦略とは

5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください
カテゴリ 事業戦略・マーケティング 銀行 保険 リース・カード 証券・アセットマネジメント
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TEL : 03-3239-6544   FAX : 03-3239-6545   E-mail : customer@seminar-info.jp
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