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開催日 2020/02/07 (金) 開催地 東京都

金融機関の信用評価実務における社内外データ・スコアリングモデルの利活用

主催 株式会社セミナーインフォ 講師 株式会社りそな銀行 受講料 35,080円   

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事業性資金融資に必要な信用評価は従来から財務計数を用いた計量分析及び金融機関に蓄積された知見を活かした定性分析を行い融資の可否判断を行ってきている。財務情報を用いたスコアリングモデル等データを活用した信用評価は実用化されているものの、デジタル化が進展している今日においては取得できるデータも拡大しており、データの利活用による信用評価の精度向上及び効率化が期待される。しかしながら事業性資金融資の審査においては審査担当者の経験・知見が重要であり容易には代替できるものではない。そこで、現状のデータ分析技術の現状を踏まえ、実例を交えつつ信用評価へのデータ活用方法、および今後のデータ利活用の方向性を実務者の視点から解説する。
  特典
開催日時 2020/02/07 (金)     09:30~ 12:30    

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申込み期間  ~ 2020/02/06
主催会社 株式会社セミナーインフォ
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定員 55名
受講料 35,080円
開講場所 ・会場名: カンファレンスルーム(株式会社セミナーインフォ内)
・住所: 〒102-0074 東京都千代田区九段南2-2-3 九段プラザビル2F
・交通アクセス: 
講師
株式会社りそな銀行 講師写真

株式会社りそな銀行

リスク統括部
金融テクノロジーグループチーフ・データアナリスト
荒川 研一 氏

1991年4月あさひ銀行(現りそな銀行)入社 営業店、市場営業部を経て97年から経営管理部にて市場リスク管理業務に従事 2006年から現職 金融商品のプライシング、リスク計測モデルの構築、各種審査モデル構築業務を担当 一般社団法人CRD協会第三者モデル評価委員 日本金融・証券計量・工学学会理事 19年2月日本銀行金融高度化センター「AIを活用した金融の高度化に関するワークショップ(第3回「信用評価」)」等、講演多数

カリキュラム、
プログラム
1.データサイエンスの現状
(1)金融機関を取り巻く環境変化
(2)お客様・企業の行動変化
(3)情報処理技術の革新
(4)金融機関におけるデータサイエンティストのあり方

2.伝統的な融資審査および統計的スコアリングモデル
(1)伝統的な定性分析・定量分析
(2)統計的スコアリングモデル
(3)それぞれの特徴及び審査における活用事例

3.データを用いた信用評価の方向性
(1)利活用可能データ及びデータ収集
(2)機械学習の特徴及び信用評価への適用の利点及び限界
(3)定性評価への適用の考え方及びAIの活用

4.口座入出金情報を用いたデフォルト判別事例紹介
(1)口座入出金情報活用の背景及び狙い
(2)機械学習手法を用いたデフォルト判別モデル
(3)実務への活用及び課題
(機械学習における説明可能性・公平性・安全性など金融適用の問題点)

5.データ利活用のこれから
(1)企業間ネットワーク
(2)粉飾決算・AML・不正取引検知
(3)お客様行動分析
(4)人の知見とデータサイエンスの融合および体制整備

6.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
お知らせ ※受付は30分前より開始いたします。
※セミナー主催者からの受講票・請求書の発送をもってお申込み受付完了のご連絡とさせていただきます。
※料金の中には資料代・消費税が含まれております。
※欠席・遅刻の場合は必ずご連絡をお願いいたします。代理出席は受付いたします。
※お申込み後のキャンセルは、開催日1営業日前の17時まで承ります。
それ以降のキャンセルや当日の無断欠席は受講料を全額ご請求いたします。
※お申込み時点で定員に達している、講師とご同業にあたる等の理由によりお申込みいただけない場合があります。
※募集状況によりセミナー開催が中止となる場合がございます。予めご了承ください。
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