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金融機関における信用スコアの作り方とAI・機械学習による審査モデルの実務 |
| 受講区分 |
会場 オンライン |
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| 開催日時 | 2025-11-07（金） 13:30～16:30 |
| 講師 |
デロイト トーマツ リスクアドバイザリー合同会社 デロイトアナリティクス&デジタルガバナンス パートナー 染谷 豊浩 氏
経歴：30年以上に渡り、金融領域のアナリティクスの専門家として銀行、クレジットカード、消費者金融、自動車ローン・リース、個品割賦、家賃保証などの幅広い分野で多数の与信モデル構築や審査システムの導入を実施。 |
| 開催地 | カンファレンスルーム（九段プラザビル2階） |
| 概要 | 【本セミナーで得られること】 AI・機械学習による審査モデルの構築や導入に関する基礎的な知識と理解 【推奨対象】 金融事業の与信企画部門、審査企画部門、リスク管理部門、システム会社、新たに与信ビジネスを検討されている責任者・実務担当者 【概要】 AI・機械学習モデルを活用した審査システムは、日本でも1980年代に導入が始まり、現在では標準的な取組みになってます。 しかしながら、信用スコアリングモデルを構築する際には留意すべき事項や陥りがちな注意点が多数存在するため、初めて取り組む方にとっては難易度が高いテーマとなっています。 そのため、30年以上に渡って信用リスク分析や審査モデル構築の領域で多数のプロジェクトを実施してきた講師が、与信・審査モデルの構築の際によくある課題と解決策を中心に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。） ※本セミナーは同講師が2018年と2019年に実施した講演内容の一部も含まれます。 |
| 詳細 |
１．昨今の生成AIブームと従来型AIとの違い （１）AI発展の歩み （２）急速に進化している生成AIの特徴 （３）従来型AIと生成AIの違い ２．審査・与信分野におけるデータ活用の歩み （１）国内外での取り組み経緯 （２）スコアリングの基本的な仕組み （３）審査・与信分野でよく使われるAI・機械学習の手法 ３．信用スコアリングモデル構築時によくある課題と解決策 （１）不正リスクと信用リスクの違い （２）与信商品によって異なる要件 （３）学習データ作成時の注意点 （４）リスク評価モデル構築時の注意点 （５）与信判定ロジック作成時の注意点 ４．今後の展望 （１）求められるAIのガバナンスなど ５．質疑応答 ※事前質問がございます場合は、お申し込みフォーム「連絡事項欄」もしくは「お問い合わせフォーム」にて、ご連絡ください。 ※ライブ配信当日にチャットからも、随時書き込んでいただけます。 ※講義中の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 |
| 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 |