金融機関様において、お客様毎のローン実行可否を判断
従来の審査業務の工数を削減するとともに、
客観的な判断指標に基づく審査業務を支援します
お客様における課題
ポイント
ローン融資のAI化を検討しているお客様向けに、まずは、業務プロセスの可視化と、業務プロセス内でのAI適用期待効果分析などを含むPoC(Proof of Concept)業務を行います。(PoCとは、実運用に入る前に、機械学習が 適用可能かの検証を行うことを指します。お客様には、効果があるテーマに対しのみ、本格的な AI導入の判断を行うことができるというメリットがあります。)
その後、PoCを通じて効果検証がなされたアルゴリズムに基づき、過去の融資実績から、融資可否の判断を行うAIモデルの生成を行います。
コンサルティングの際には、業務の全てをいきなりAIに切り替えるのではなく、従来オペレーションの中で担当者の直感によって判断されている部分をまずはAI化することで、業務の中で人間とAIが共存しながら、AIの有効性も検証され、その有効性に基づいて次第にAIの役割も拡張されていくというコンセプトでの導入を行っております。
投資銀行部門向け
レコメンドAI開発
投資銀行・証券会社の投資銀行部門様向けに、社債の取引履歴データから投資家へ債権購入レコメンドAIを構築。
投資銀行部門向け
債券市場状況可視化
投資銀行・証券会社の投資銀行部門様向けに、社債の取引履歴データから債券市場の可視化を行う。
価格自動設定AIによる
収益の最大化
ホテルや旅館運営者をはじめとするサービス提供者向けに、最適なプラン・料金設定を推定するAIを構築。
インターネットサービスに
おける非優良顧客
(不正ユーザー)の判別
インターネットサービス提供者様のアクセスユーザーに関して、非優良顧客(不正ユーザー)を推定するAIを構築。
クレジットカード会社様の
リボ・分割利用者推定
クレジットカード会社様にて、過去の取引データから将来のリボ払い、分割払い利用見込みの高いお客様を推定。
アフィリエイトの
カテゴリレコメンド
金融会社様にて、過去の取引データから将来のアフィリエイトカテゴリの利用見込みの高いお客様を推定。
金融会社様のコールセンターの呼量予測
金融会社様にて、過去の呼量データから将来のコールセンターの呼量数を予測。
証券会社様における
高額利用者推定(5億以上)
証券会社様にて、過去の取引データから、将来の高額利用見込みの高いお客様を推定。
中途採用における
営業人材の活躍予測
不動産会社様の営業担当の採用活動において、将来活躍する可能性の高い人材を推定するAIを構築。
営業活動における
成約可能性の高い
お客様の予測
不動産会社様の営業活動において、過去にお問い合わせのあったお客様リストの中から、成約に至る可能性の高いお客様を推定・抽出するAIを構築。
消費電力の需給予測
電力小売事業者様に対して、過去の消費電力データから将来の電力需給を推定するAIを構築。
証券商品のレコメンドと
優良顧客ターゲティング
証券会社様にて、過去の取引データから商品をレコメンド、将来の購入見込みの高いお客様を推定。
不動産情報を加味した
高精度の富裕層判定サービス
過去の取引データと、顧客情報に加え、お客様の住所情報に基づく、不動産資産価値を加味することで、顧客の富裕度を判定。
金融機関様における
ローン融資のAI化
金融機関様において、お客様毎のローン実行可否を判断。
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