フィンテック

現在、マーケティングから引き受け業務にいたるまで、ほとんどのフィンテックプロセスには予測アルゴリズムが存在しますが、その一方で、業界の未来を決定するような課題が浮上しています。マーケターや業務担当、金融アナリスト、その他のフィンテック専門家とシームレスに連携する必要性は、フィンテックでの機械学習プラットフォームの活用を余儀なくしています。このプラットフォームに求められているのは、予測結果の生成だけに留まらず、それにより成果を上げることです。

Message
DataRobot は、世界トップクラスのデータサイエンティストの知識、経験、ベストプラクティスを取り込んで、比類のない自動化と使いやすさを実現し、機械学習のイニシアティブを推進します。フィンテックユーザーとフィンテック企業は、DataRobot を活用して、高精度の機械学習モデルを瞬く間に構築し、適用できます。

DataRobotのニュース記事

明治安田生命、機械学習「DataRobot」を実利用、保険商品の収支分析などで有効性を確認

Sep 13, 2018
Read more

オリコ、AIを活用したデータ分析プラットフォーム「DataRobot」を採用

Aug 17, 2018
Read more

難しい機械学習モデルづくり、自動化ツールでAIの壁を突破:三井住友カード

May 29, 2018
Read more

エキスパートが語る:

“フィンテックは実に刺激的です。まさに経済にとっての破壊的イノベーションです。消費者、企業、金融機関との間のやり取りに摩擦がなくなる(サービス利用にあたっての煩雑さや障害がない)ため、フィンテックの組織にとって予測モデルを活用する大きなビジネスチャンスがあります。フィンテック企業は、機械学習の自動化を利用することで、よりシンプルで高精度の引き受け業務モデルを作成し、自社のワークフローに潜む不正取引を検知し、自社の商品にふさわしい顧客を見つけ出すことができるのです。” – Justin Dickerson, DataRobot’s General Manager of Fintech

貸し付け

フィンテックは貸し付け業務を根底から変えました。そこで、リーダー企業にとっての革新的なテクノロジとして機械学習が脚光を浴びています。業務遂行におけるスマートな意思決定や貸し手と消費者の間におけるサービス利用の煩雑さの解消、新規顧客の識別、既存の顧客ベースにおける離脱の削減など、DataRobot の機械学習自動化プラットフォームは、フィンテックの貸し付け組織がより精度の高い予測をより迅速に行う助けになります。使用事例: クレジットデフォルト率

支払い

国境を越えた資本移動の効率化は、フィンテックの最も大きなメリットの 1 つです。これにより、企業と消費者は刺激的な新しい方法で金融エコシステムに参加できるようになります。ただし、重要な課題が残っています。不正取引は常に、銀行をはじめ金融業界の懸念材料の 1 つでした。DataRobot の機械学習自動化プラットフォームを導入すれば、企業は、人手によるより入念な検査を必要とする支払い取引を識別するための予測モデルを構築できます。DataRobot は、本番環境でリアルタイムに機械学習モデルを展開して、企業が永久的な損害を被る前に不正利用者を見つけ出すことができるよう支援します。使用事例: ダイレクトマーケティング

デジタルウェルス

個人向けウェルスアドバイザに独占されている業界では、当初、フィンテックはアドバイザと消費者とのやり取りを自動化することで、透明性を高め、取引手数料を下げるようにするためのものでした。デジタルウェルス市場の進展に伴い、「ロボアドバイザ」が顧客とやり取りする頻度が増えつつある今、機械学習は、ポートフォリオ管理の自動化を進める必要性に対処するという主要な役割を担います。DataRobot の機械学習自動化プラットフォームは、各自のリスク許容度と財務状況に合った適切な機会を消費者に提供する上で重要な役割を果たします。使用事例: デジタルウェルスマネジメント

ブロックチェーン

暗号通貨と分散型記録技術は、フィンテックの最も刺激的な開発成果の 1 つです。ブロックチェーンテクノロジは、まだ初期開発段階にあり、機械学習ソリューションの最適な候補と考えられています。これらの初期の使用事例には、個人情報窃盗、サイバー攻撃、不正取引、不法なブロックチェーン取引の検出が含まれます。DataRobot は、ブロックチェーンを重視する企業がこれらすべての脅威をリアルタイムで検出するモデルを構築できるほど十分な柔軟性を備えています。

Fintechのユースケース

クレジットカード不正取引

クレジットカード不正利用による被害額は毎年数十億ドルにも達しています。不正の可能性がある取引を高い精度で予測することで、銀行は不正取引を大幅に削減して、カード保有者に優れた顧客体験を提供できます。

ブロックチェーン

比較的新しい金融システムであるブロックチェーンは、セキュリティの脅威にとりわけ脆弱です。チェーンのどこででも異常な行動を検出できる機械学習アルゴリズムを構築し、デプロイする必要があります。

債務不履行率

個人も企業も時に融資を必要とします。債務不履行の可能性を正確に判断できるかどうかが、融資ポートフォリオの成否を決めます。

デジタルウェルスマネジメント

デジタルウェルスの顧問会社は機械学習アルゴリズムにより、多数のポートフォリオ管理サービスの効率と有効性を向上できます。

ダイレクトマーケティング

ROI を最大化するには、マーケティングの反応率を高め、誤ったターゲットへのコミュニケーションを最小限に抑えることが重要です。最新のモデリングアルゴリズムは高い成果を生み出しますが、導入には高度なデータサイエンスの専門知識が必要であり、敷居が高くなっています。

 
Stefan Hansel
Stefan Hansel
Senior Manager of Risk, Avant
Avant 社は米国および英国の中間所得層の消費者に信用貸しの選択肢を提供するオンライン融資プラットフォームのリーダー企業です。また、「Powered by Avant」製品により自社のテクノロジソリューションを銀行やノンバンクのパートナーに提供し、デジタル融資での革新的な顧客エクスペリエンスを実現しています。

お客様の声

  • "「LendingTree 社にとってデータはビジネス戦略の中核にあり、一人ひとりに合った卓越した顧客エクスペリエンスを提供するうえで欠かせません。DataRobot を導入して以来、この資源から低コストで価値を引き出せるようになりました」"

    Akshay Tandon
    Akshay Tandon

    LendingTree 社 Strategy and Analytics 部門副部長

  • "「DataRobot ではモデルにフィードされているデータを理解できるため、得られたデータを何もかもシステムにフィードする必要がなくなります。DataRobot によって私のチームの有用性が高まっています」"

    Deena Narayanaswamy
    Deena Narayanaswamy

    Head of Data Insights, Avant

あなたのプロジェクトでもDataRobotを使って見ませんか?

デモのリクエスト