【リバイバル配信】リースビジネスにおけるビッグデータと機械学習手法の活用

 配信期間

2021年11月10日(水)13:00 ~ 2021年11月17日(水)13:00

※2021年7月9日に開催・収録したセミナーをリバイバル配信いたします。

 講義時間

約3時間

 配信方法

V-CUBEセミナー[オンライン受講ガイド

※配信開始1営業日前の13時に、セミナー資料とご視聴のご案内をメール配信いたします。

 受講料

1名につき 35,000円(資料代・消費税を含む)

※お申し込み前に、当ページ下部に記載の「補足/注意事項」を必ずお読みください。
※当ページ下部に、過去の参加者様のお声も掲載しております。ぜひご覧ください。

 講師

一橋大学大学院・経営管理研究科
准教授
宮川 大介 氏

早稲田大学政治経済学部卒。カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)Ph.D. in economics。日本政策投資銀行などを経て2014年より現職。中小企業庁中小企業政策審議会委員、東京大学エコノミックコンサルティング(株)チーフエコノミスト。研究分野は、企業・個人の行動解析・予測、取引ネットワーク分析。民間企業との多数の共同研究実績を有し、2020年には三井住友ファイナンス&リース(株)との共同研究成果を基に特許取得(リース料率最適化アルゴリズム)。

三井住友ファイナンス&リース株式会社
データマネジメント部
シニアデータアナリスト
雪本 真治 氏

東京大学理学部卒。同大学院博士課程修了。博士(理学)。カード会社勤務を経て2018年SMFLキャピタル(現:三井住友ファイナンス&リース)入社。信用リスク計測、顧客プロファイリング、予測モデルの構築と運用等、業務データを活用したビジネスの効率化・高度化に従事。

 セミナー概要

本レクチャーでは、リースビジネスを題材として、高観測数・高次元・高頻度のビッグデータと機械学習手法に代表される先進的な手法を用いた実務的な分析事例をご紹介すると共に、リース業における分析的業務の今後の方向性について議論します。具体的には、学術研究の成果を用いることで、信用リスクの定量化、詐欺の検知、料率設定の最適化など試みたプロジェクト例をご紹介します。併せて、コロナ禍における企業の実態把握にリース取引データを用いた事例を参照することで、足下のリース業界動向についても検討します。

 講義項目

1.データ分析手法の展開
(1)分析の類型
(2)検知・予測
(3)因果推論
(4)計量経済学と機械学習
(5)応用例:信用リスク

2.リースビジネスにおけるデータ分析手法の活用
(1)ベンダーリースの概要
(2)信用リスク管理
(3)不正検知
(4)リース料率設定

3.コロナ禍におけるデータ分析手法の活用
(1)実態把握
(2)デフォルト予測
(3)政策効果の計測
(4)オルタナティブデータの活用

4.データ分析手法のビジネス活用:重要な視点
(1)問題設定の技術
(2)データ収集
(3)予測の強化
(4)因果推論の活用
(5)実装に向けた論点

※ 講義映像の録音、録画、写真撮影等はご遠慮ください。

 参加者の声

●説明やコンセプトが一貫していて分かりやすかった(メーカー)

●リースデータにどのような価値があるのか実例を用いてお話いただけた(システム会社)

●活用事例を知ることができ、今後の実用化に向けた課題を把握する際の参考となった(リース会社)

 補足/注意事項

※当リバイバル配信セミナーはV-CUBEセミナーを利用して配信します。
※講師との名刺交換は承っておりません。
※講師へのご質問は、配信開始日の前日にご送付する資料に記載の講師連絡先へ直接ご連絡ください。

※お申し込み前に上記「補足/注意事項」を必ずお読みください。

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