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Miles Davis 氏と Andrew Cathie 氏

分析の革新者

機械学習の自動化は強力な助っ人です。おかげで、データサイエンティストが他の方法では実現不可能な価値ある成果を提供できるようになりました。HarMoney では、DataRobot はデータサイエンティストに代わる存在ではありません。今後は、自動化によって、ビジネスに強い専門家の需要が高まると確信しています。

Miles 氏と Andrew 氏による AI ヒーローとしてのインパクト

Miles Davis 氏と Andrew Cathie 氏は、金融仲介業者を介さずに借り手と貸し手を結び付けることで、オセアニア地域の個人ローン市場を効率化しました。これにより、6 つの銀行と 2 つの世界的なクレジットカード会社に独占されたこの市場で、より公平な融資を個人に提供しながら、投資家のために債務不履行リスクの低減とリターンの拡大を実現しています。

HarMoney は、DataRobot のエンタープライズ AI プラットフォームを使用してイノベーションを絶え間なく推進することで、大手銀行と同等以上の収益を上ています。HarMoney のデータサイエンティストチームは小規模ですが、DataRobot のエンタープライズ AI プラットフォームを活用することで、機械学習モデルの開発とデプロイを自動化し、今ではオセアニア地域で最大手のマーケットプレイスレンダーとなっています。
1% の改善で 100 万ドル(約1億560万)の価値を創出
リスクの高いモデルから最高のパフォーマンスを得ることが、HarMoney にとって不可欠です。
個人ローンが純利益に占める割合は 16%、貸借対照表に占める割合は 4%
これは通常の銀行の場合です。しかし、革新的な企業が AI を利用すれば、さらに競争力を高め、新たな価値を生み出すチャンスがあります。
モデルのデプロイプロセスを劇的に改善
これまで、モデルのデプロイは複雑な作業で、3 ~ 4 カ月かかることもありました。DataRobot なら、数回のクリックでモデルのデプロイが簡単に完了します。DataRobot は HarMoney のビジネスにとって強力な助っ人です。

AI を使って与信業務の効率と顧客満足度を改善

HarMoney は、個人ローンを借り手に提供し、借り手と貸し手を結び付けるオンラインのマーケットプレイスレンダーです。Andrew 氏と Miles 氏が AI の利用にあたって掲げている主なテーマは、あらゆる関係者のリスクを低減し、リターンを拡大しながら、顧客満足度の向上、イノベーション、運用モデル、そしてすばやいインサイトの獲得を実現することです。Miles 氏は次のように述べています。「DataRobot は、提供されるすべての情報を理解するのにとても役立っています。おかげで私たちは、構築しようとしているモデルの予測可能性にとって何が重要なのかがよくわかるようになりました」。

Andrew Cathie 氏によれば、鍵となるのは顧客を理解することです。「私たちにとって、それは顧客体験とカスタマージャーニーを理解し、そのプロセスをマッピングして、顧客が行う手順を検討できることを意味します」と Andrew 氏は言います。貸し手はこれまで、借り手となる可能性のある人にさまざまな質問をすることで、債務不履行のリスクを評価してきました。しかし、これでは質問の数が多くなるほど、脱落していく人が増えていきます。HarMoney では、機械学習モデルを使うことで、債務不履行のリスクを非常に効果的に評価できることを発見しました。AI を利用して債務不履行リスクを予測するための情報を分析することで、HarMoney は借り手に尋ねる質問の数を減らしています。 

では、HarMoney は AI によるイノベーションをどのように捉えているのでしょうか。「DataRobot などの製品を使用した機械学習の自動化は、従来のアプローチを予測分析へと大きく変化させるものです。そのため、適応力を高め、仕事のやり方を変える準備が必要になります。時間をかけてこのテクノロジーを理解し、うまく活用できることを確認し、自社のために最大限に活用できるようにしてください。社内的には、DataRobot はデータサイエンスの技術面での障害を取り除き、自社のスキルや経験を活用してビジネスを改善する仕事に集中できるようにしてくれます。」HarMoney では、今や AI は、データ管理者から分析管理者まで、あらゆるスタッフに深く浸透しています。「DataRobot と Snowflake がなくなったら、もう逃げ出すしかないかもしれません」とも、Miles 氏は語っています。

では、MLOps と自動化によって、彼らのモデルデプロイプロセスは本質的な面でどのように改善されたのでしょうか。「レガシー環境でのモデルのデプロイは複雑で、移行を完了するのに 3 ~ 4 カ月かかる可能性がありました。しかし、DataRobot なら、数回のクリックでモデルのデプロイが簡単に完了します。DataRobot は HarMoney のビジネスにとって強力な助っ人です。データサイエンスと IT エンジニアリングの連携によって仕事のペースが速まるため、機械学習への投資に対する見返りをより短期間で得られるようになります。」

各個人の状況に基づいてより正確な評価を確実に行うことで、HarMoney は既存の大企業を上回る効率化を実現しました。その結果、借り手の収益を高め、貸し手の債務不履行リスクを減らすと同時に、競争の激しい市場でシェアを拡大できる能力の獲得に成功しています。世界経済が急速に変化する中で、AI を活用して個人、企業、投資家を支援している Andrew 氏と Miles 氏は、まさにヒーローと言える存在です。

「当社の取引金額を考えると、モデルの学習曲線を 1% 改善するだけで、およそ約 100 万ドル(約1億561万円)の価値がもたらされます。したがって、リスクの高いモデルから最高のパフォーマンスを得ることが、私たちのビジネスにとって不可欠なのです」。

  • DataRobot のプラットフォームのおかげで仕事がうまく進んでいます。結果の精度も上がり、しかもタイムリーです。まるで魔法のようです
    Omair Tariq
    Omair Tariq

    Data Analyst, Symphony Post Acute Network

  • 弊社は、この業界で主体的に動く必要があると考えています。具体的には、顧客のニーズを理解する予測モデルを構築し、キュレーションプロセスを通して顧客のコンシェルジュになるべきだと考えています。
    Oliver Rees 氏
    Oliver Rees 氏

    General Manager – Torque Data at Virgin Australia

  • 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 氏
    Akshay Tandon 氏

    LendingTree 社、戦略分析担当副社長

  • 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 氏
    Deena Narayanaswamy 氏

    Head of Data Insights, Avant

  • モデリングに必要なデータサイエンスと手間のかかる作業を任せられるのは、DataRobot の技術の本質的な特長です。DataRobot を導入する前、モデリングプロセスには多くの手作業が必要でした。今のプラットフォームでは、そのステップの多くを最適化および自動化しながらも、自在に制御することができています。DataRobot を導入していなかったら、今と同じ成果を得るためには常勤のスタッフを 2 名増やす必要があったでしょう。
    Evariant

    DataRobot で AI ヒーローを目指しましょう