|
【長期配信】＜実践＞金融機関におけるフロント領域におけるデータ活用 |
| 受講区分 | オンライン |
|---|---|
| 開催日時 | 2024-04-01（月） 13:00～13:00 |
| 講師 |
株式会社オメガ・パートナーズ 代表取締役 社長 長谷川 貴博 氏
経歴：東北大学大学院理学研究科数学専攻修了。大学院修了後、富士通株式会社に入社。金融システム・エンジニアとして、大規模システム開発に従事。その後、みずほフィナンシャルグループのクオンツ・アナリストに転身し、デリバティブ・ビジネスやリスク管理業務に従事。株式会社Sound-Fの金融工学部門のマネージャを経て、2015年12月に株式会社オメガ・パートナーズを設立し、代表取締役社長に就任。現在は、金融機関向けAI開発、AI導入コンサルティング、リスク計算ライブラリ開発プロジェクト等のPMに従事している。 |
| 概要 | 昨今、機械学習を軸としたAI技術が各産業に浸透し、多くの導入事例やその効果が報告されています。加えて、AI開発や導入の民主化も促進され、各クラウドベンダーはAutoMLと呼ばれる機械学習のプラットフォームの提供も進めており、非エンジニアによる高度な機械学習アルゴリズムを採用したAI開発を進める環境も整いつつあります。一方、大量のデータを日々業務に活用する銀行ビジネスは、機械学習との親和性は高い言われています。 このような状況下において、各種業務知見を豊富に有している銀行員が、日々扱っている定量(数値)データや定性(文章や状況)データを基に、AI開発に主導的な役割を担う事はますます求められ、また最前線で業務を遂行している銀行員がAI開発に深く関与することで、より効果的なAIがより効率的に開発できると期待できます。 本セミナーは4回のセッションで構成され、最新の機械学習プラットフォームの紹介や開発手法を紹介し、AI開発がより民主化されている時流を確認しつつ、フロントビジネスの最前線で活躍している銀行員の業務知見や経験を活用した、効果的なAIシステムを効率的に開発する手法を、リテールビジネスとホールセールビジネスを主軸に紹介します。 Part1. 金融機関のフロントビジネスための機械学習（AI構築） Part2. リテール・ビジネスでのデータ活用(AI構築含む)、および業務への応用 Part3. ホールセール・ビジネスでのデータ活用(AI構築含む)、および業務への応用 Part4. 金融犯罪防止や付加価値の高い拠点ビジネスを提供するためのデータ活用 |
| 詳細 |
Part1. 金融機関のフロントビジネスための機械学習（AI構築） （１）AIを使用する目的の明確化とビジネスで入手可能なデータの把握 （２）定量(数値)データと定性(文章や状態)データを用いた機械学習 （３）伝統的な金融機関のフロントビジネスの機械学習による高度化 Part2. リテール・ビジネスでのデータ活用(AI構築含む)、および業務への応用 （１）各営業店の顧客データの効率的なリテール・ビジネスへの応用 （２）預金獲得、目的別融資の提案に活かすデータ活用方法およびAIシステム （３）高度金融商品(投信や仕組預金など)セールスに活かすデータ活用方法およびAIシステム Part3. ホールセール・ビジネスでのデータ活用(AI構築含む)、および業務への応用 （１）事業承継、企業買収、商材マッチング等の銀行ビジネスへの応用方法 （２）目的別融資提案を効率化するデータ活用方法とAIシステム （３）送金データから見るビジネスチャンスとデータ分析手法 Part4. 金融犯罪防止や付加価値の高い拠点ビジネスを提供するためのデータ活用 （１）銀行データを活用した疑わしい取引の抽出と通報業務の効率化 （２）定量データと定性データを組み合わせた顧客への財務企画提案 （３）対話型システムを活用した拠点ビジネスの高収益化プラン |
| お問合わせ |
株式会社セミナーインフォ セミナー運営事務局 TEL ： 03-3239-6544 FAX ： 03-3239-6545 E-mail ： customer@seminar-info.jp |