Dynamic Pricing/Influence Modlについて話せます

■背景
Multi-Dimensional Optimization
　複数のAI・MLモデルを使って二次元での目的関数同時に満たすような最適化手法。Risk Managementにおいては損失だけにフォーカスしがちになりますが、どうじに収益性を上げることも重要になります。会社全体の経営を考えると損失最小だけではやっていけなくなります。その経営問題の解決策としてAI・MLを活用することが近道になります。また、そうすることにより、戦略開発に役立つシミュレーションも可能になります。　「リスク・収益」戦略開発への最短距離がデータ解析を通して実現することが可能になるわけです。　分析の基礎から経営層向けの事業戦略開発までの一連の業務フローを説明できます。　
　また、同様なプロセスは「Dynamic Pricing」のような「Cause ＆Effect」タイプの分析にも使えます。動的因果関係（実際は相関なのですが）をリアルタイムで取り入れることがこの手の分析の基本になります。ホテルなどの値付けに使われている手法ですが、私が銀行でやっていたことと同じ理論ですね。　

■話せること
分析のポイント：
AI/MLモデル、Influence Model (or Cause and Effect model), Simulation, Optimization
業務フロー：
Monitoring：
他注意事項

■その他
Simple vs. Complicated:
実務、業務に役立つのは必ずしも複雑な、もしくは、高度なモデルやアルゴリズムではないということ。外的要因が重要なのは言うまでもなく、どんな高度なAIやモデルであっても外的要因までは変えることができない。それは時と場合においてはシンプルなモデルや手法で叶えることができるということ。与えられた条件、環境の中で何が最善かを見極める方法が一番重要なこと。