フィンテック

フィンテック企業は、参入が 2 年前であろうと 20 年前であろうと、いずれの企業も成果を得ようと競い合っています。支払い、投資、融資、デジタルウェルス、個人向け融資、資本市場などあらゆる領域で、企業は収益の増加、顧客基盤の拡大、効率性の向上を実現したりリスク管理を行ったりするために、AI と予測モデルにその活路を見いだそうとしています。今こそ、フィンテック企業がビジネスを次のレベルへと引き上げるときです。


エンタープライズ AI がいかにフィンテック革命を推進しているかをご確認ください
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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み、これまでにない自動化と使いやすさを実現し、エンタープライズ AI のイニシアティブを推進します。フィンテック企業とユーザーは、DataRobot により、高精度な機械学習モデルを瞬く間に構築し、デプロイできます。

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フィンテックでのユースケース
（活用方法）

DataRobotがフィンテック企業に支持されているのは、モデリングの効率と精度を高めつつ、フィンテックの業務を迅速化することで、既存の銀行や金融サービス機関に対する競争力を高めることができるからです。

  • 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 のエンタープライズ AI 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 のエンタープライズ AI 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デプロイして、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 のエンタープライズ AI 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

DataRobot によるフィンテックのサポート:

  • 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。
  • 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。
 
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Pauline McKinney （注意：ビデオは英語です）

Wellen Capital 社、データ分析担当副社長

  • 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

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