AIモデル開発、戦略開発、カスタマー・アナリティックスについて話せます
スコアカードの開発、運用、
戦略開発、指標定義、
リスク、収益予測
マーケティングモデル開発、運用
各種データの活用方法と収益シュミレーションなど必要な方には上記を知ることで業務を開始できます。
■その他
いつごろ、何年くらいご経験されましたか？: １９９３年から２０年あまりやって来ました
どちらでご経験されましたか？: アメリカ、サンフランシスコ、Fair Isaac Inc.
SAS Japan
HSBC Hong Kong, Shanghai
DecTech Solutions, Taiwan, Hong Kong
SprintMilestone, Macao
PwC Japan
その時どのような立場や役割でしたか？: Project Manager, Consulting Director, Data Scientist
どんな人にアドバイスを提供したいですか？: データ活用を業務に応用しようとしている方には必見です
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職歴
OYO Hotels Japan
- シニアマネージャー 2020/5 - 2020/10
Ｔｅｒａｄａｔａ Ｊａｐａｎ
- プリンシパル・データサイエンティスト 2019/2 - 2020/1
PwC Japan
- Data Scientist/Manager 2014/10 - 2019/2
SprintMilestone
- Principal Consultant 2013/10 - 2014/9
- Associate Partner 2013/10 - 2014/9
DecTech Solutions
- Director 2009/12 - 2013/10
HSBC
- Vice president 2005/4 - 2008/10
- Manager 2005/4 - 2008/9
このエキスパートのトピック
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Dynamic Pricing/Influence Modlについて話せます
¥30,000~■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。
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金融機関での「リスク vs. 収益」管理、戦略開発、実装経験について話せます
¥30,000~■ 具体的な経験の内容 BigDataを使ったML/AIモデリング、業務戦略開発、実装コンサルティング ■ 実績や成果 大手国際銀行、クレジットカード会社、金融機関での与信審査システム開発、実装、最適化戦略開発 ■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか データ品質（欠損、記入ミス）→置換、情報値変換（Information Value）→モデル推定 ■ 業界構造（トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等）の知見の有無 リスク、AI、ML、Fraud Detection、CRM他の知見あり ■ 関連する論文やブログ等があればURL ■ お役にたてそうと思うご相談分野 データドリブンの集客、損失削減、販売拡大、など顧客動向の予測業務分野 ■その他 地域: アメリカ、日本、韓国、台湾、香港、上海、マレーシアなどの金融機関 役割: データサイエンティスト、ディビジョン・マネージャー、 規模: 100,000+