データマイニングソリューションとは

データマイニングとは、統計的手法に基づいた分析を行い、ビジネスに有効な知識・ルールを発掘する技術のことです。分析経験豊富なコンサルタントが、企業内や市場にある膨大なデータを分析し、お客様の意思決定に必要な情報を可視化・指標化してビジネスの推進をご支援いたします。

特徴

• 豊富な分析経験と、ビジネス知見に基づいた実効性のある分析
• お客様の課題に合わせて、様々な分析ツール（SAS, SPSS, R, Python等）、分析手法（ディープラーニング、ロジスティック回帰、ツリー分析・・・）を適用して分析
• 分析データ抽出～分析～ソリューション構築までトータルにご支援

対象となるお客様

信用リスク管理

融資先がデフォルトする確率の予測、デフォルトした債権が最終的に回収できなくなる確率の予測
督促の優先順位づけによる回収業務の効率化を必要としているお客様

マーケティング

ローンや投資信託など金融商品の購買パターンに基づいた販売促進
WEBサイトのアクセスログを基にして顧客の嗜好性の高い商品を推奨
既存顧客の解約など離反予測と対策を必要としているお客様

収益管理

住宅ローンアセットの収益評価
新商品の設計において、見込み顧客の規模、商品条件などからシミュレーション技術を活用した収益予測
ホテルやゴルフ場において、利用日、時間帯、天候などから収益を最大化（レベニューマネジメント（RM））を必要としているお客様

データマイニング研修

お客様での統計分析リテラシー向上を視野に入れた研修サービス　を必要としているお客様

ソリューション紹介

信用リスク管理におけるデータマイニング

ローンビジネスの信用リスク管理について、現状課題の洗い出しから信用リスクモデル構築、モニタリング、チューニングまでトータルサポート

プロジェクトの進め方(例）

マーケティングにおけるデータマイニング

効果的なキャンペーンの実施など有効なマーケティング戦略を実現するためのデータマイニング分析をトータルサポート

プロジェクトの進め方(例）

収益管理におけるデータマイニング

潜在的な収益リスクの把握や、収益を最大化するための施策策定をサポート

プロジェクトの進め方(例）

コンサルティング実績

住宅ローン初期与信モデル構築

事例1：都市銀行様、地方銀行様、信託銀行様

概要

・ 住宅ローンの信用リスクモデルを構築して、信用リスクの定量化を実現
・ 信用リスクモデルでは捕捉しづらい少数の顧客層に対する審査ルールを構築
・ 住宅ローン実行後の収益性をシミュレーションするための収益モデルを構築

マーケティング戦略モデル構築

事例2：地方銀行様
銀行におけるリテール顧客の成長パターン（顧客のライフステージに応じた取引の拡大・展開パターン）、データマイニングにより定義して、銀行としての収益軸による顧客セグメントを構築。各顧客セグメントに対して、収益向上をもたらすために必要な施策をデータマイニングによる分析から明確化。

近時寄稿/セミナー講師等

2009/2、12
•『個人ローン審査におけるスコアリングモデル活用の問題点』
地域金融研究所ニューファイナンス誌2月号
•『ネタ情報をビジネス機会につなげるためのターゲット商品選定ルールの活用方法について』
地域金融研究所ニューファイナンス誌12月号

2009/4、9
•『スコアリング審査の特徴と問題点　～住宅ローン審査の領域について～ 』
銀行研修社フィナンシャルコンプライアンス誌4月号
•『住宅ローン収益検証方法と管理体制の構築』
銀行研修社フィナンシャルコンプライアンス誌9月号

2009/6
•『電脳月報」6月号『Webへのアクセス情報を活用した顧客分析のポイント』
NTTデータ金融ビジネス推進部発行月刊誌

セミナー講師

『地域金融機関における住宅ローン推進の近時動向』
ブレイニーワークス社主催セミナー
『リテールローンのリスク管理手法について』
ブレイニーワークス社主催セミナー
『スコアリングモデル活用上の注意点』
金融システム研究所（キンザイ）主催セミナー
『銀行における住宅ローン収益管理の高度化施策について』
FIT2009SAP社ブースセミナー
『地域金融機関における情報利用の現状課題と ＢＩを活用した解決の方向性』
金融システム研究所（キンザイ）主催セミナー

他社ホームページ

題名『ローン審査におけるリスク判別精度向上のための審査ルールの導入』
（株）金融ビジネスアンドテクノロジー　調査レポート①ローン審査