FinTech や InsurTech 企業では AI がすでに業務に組み込まれていることやそのサービスの根幹に使われていることは少なくありません。一方で、データサイエンティストの供給の少なさや個人依存の高さからブラックボックス化してしまうことで、データサイエンス分野がスケールしなくなり、拡大する自社でのデータサイエンス需要に反してギャップを抱える企業は少なくありません。
本ウェビナーでは FinTech や InsurTech 企業で見られるこのような課題に対して、データサイエンスリソースの状態をパターン化し、パターンごとにどのように Auto ML を活用することで効果が期待できるか詳しく紹介して参ります。
本ウェビナーでの解説ポイント
- ひとりのデータサイエンティスト依存型の課題とは？
- スクラッチ開発とAuto ML ~どちらがブラックボックスか
- 3種類のAuto ML活用のパターン
講演者
小川 幹雄