フィンテック業界では、常にディスラプション（創造的破壊）が起きています。決済、投資、融資、資本市場、ウェルスマネジメント（富裕層向けの資産運用）、個人金融商品（NISAなど）など、フィンテック業界ではイノベーションが起こっています。
AI / 機械学習は、世界のトップフィンテック企業の収益向上、顧客基盤拡大、離反防止、リスク管理に貢献できる、強力なツールとなります。
概要
フィンテック業界でのAIの自動化
AIドリブンのフィンテック企業
フィンテック企業は、テクノロジーを活用して、既存市場や競合相手を破壊しています。AI / 機械学習の活用も例外ではありません。dotDataは、手間のかかるデータサイエンスプロセス全体を自動化しており、フィンテック企業におけるAI / 機械学習へのROI（投資対効果）の最大化に役立ちます。
フィンテック業界では、機械学習と融資はほぼ同義語のようなものです。フィンテック企業は、融資業務のバリューチェーン全体でAI / 機械学習を日々活用しています。洗練されたアンダーライティング業務から、貸し手と消費者の間の処理時間の改善まで、AIモデルは顧客離反防止や新規ターゲット顧客の獲得などにも役立ちます。
dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用することで、フィンテック会社が融資においてより迅速でより的確な意思決定を、より少ないリソースで実行できるようになります。
フィンテックの登場により、グローバルで資本の動きに柔軟性と自由度が増しました。企業や消費者は、これまでになかったグローバル市場において取引ができるようになってきています。しかし、不正行為や支払い問題は依然として課題として残っています。
dotDataのプラットフォームを活用することで、フィンテック企業は、「人との接触」を必要とする取引の特定から、不正利用や潜在的な不正取引の特定まで、あらゆる分野の予測モデルを構築して、不正を早期発見し被害を最小限に抑えることができます。
投資への障壁を下げたり、人的な個人資産運用アドバイザーを最小限にすることにより、フィンテック企業はウェルスマネジメントビジネスの領域に入り込んできてます。機械学習によりフィンテック企業は、AI / 機械学習を活用したポートフォリオシナリオのモデル化、自動化できる領域の特定、また人間に代わって顧客と対話できるロボアドバイザーの容易な開発により、大きな優位性をもたらすことができます。
dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用することで、企業はデータサイエンスの実践に多大な投資をすることなく、AI/ 機械学習を活用することができます。
dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用すると、ブロックチェーン企業はニア・リアルタイム処理が必要な複数のユースケース用（不正金融取引、ID窃盗、サイバー攻撃、不正なブロックチェーン取引などの検知）のAIモデルを迅速に構築できます。
AIと機械学習のFintechユースケース
不正検知
疑わしい金融取引行動を特定し、高リスクのシナリオをモデル化することで、運用コストを削減し利益への影響を防止します。
不正行為の可能性を正確に予測することで、フィンテック企業は運用コストを削減しつつ、優良顧客に質の高いケアと顧客体験を提供することができます。 dotDataは、予測モデル開発時間を数ヶ月から数日に短縮する自動化ソリューションで、モデル構築プロセスの自動化を支援します。
財務分析
フィンテック企業はAI / 機械学習 を活用して、様々なケースの深い財務分析を行うことができます。
予測モデルは、組織にとって最も潜在的価値が高く検出が困難なユースケースの特定を支援します。
dotDataは、既存のデータアナリストやビジネスアナリストが付加価値の高い分析業務を遂行可能とし、AI/機械学習モデルの開発生産性の向上と運用コストの低減に役立ちます。
支出報告書の作成
フィンテック企業は「無駄のない」ビジネス・プロセスと会計モデルを構築し、従来の金融サービス・プロバイダーのように高コストを負担することなく、最も優れたサービスを提供しています。
dotDataを活用することで、フィンテック企業は現状の非効率性の特定、顧客満足度向上、ローコスト・オペレーションを実現するAI / 機械学習モデルの開発が可能になります。
クレジット貸付とスコアリング
フィンテック企業は、高リスク顧客を事前に的確に特定する必要があります。
AI / 機械学習は、法人向けと消費者向けの融資において、潜在的な問題点を特定するプロファイルと事例作成のために確立された手法です。
dotDataは、AI / 機械学習モデルの開発時間を数ヶ月から数日に短縮する、データサイエンス自動化プラットフォームです。
ウェルスマネジメントとアドバイザリーサービス
顧客口座を監視して「オンデマンド」で助言するロボアドバイザーの開発や、処理時間を短縮して効率化するためのポートフォリオ管理サービスの自動化にAI / 機械学習を適用することで、大きなメリットを迅速に得ることができます。
dotDataの活用することで、フィンテック企業は洗練されたAI / 機械学習モデルを迅速に開発し、開発したモデルの本番業務への迅速な適用や実績データ基づくモデルの改良・調整を容易にできる環境を得ることができます。
規制対応
規制文書をスキャンし、その中から潜在的な問題を迅速に特定するAI / 機械学習を活用したプロセスを確立することで、ビジネスへの支障を回避することができます。
dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームは、フィンテック企業が数十億行のトランザクションデータや数万語の言葉を含むスプレッドシートを理解できる、洗練されたモデルを構築します。通常、このようなデータを人間が扱うことは、どこから始めればよいのかさえ分からないことです。
債権回収
債権回収は、業務プロセス自動化している組織であっても、時間と手間のかかるプロセスになることがあります。
フィンテック企業は、AI / 機械学習を活用することで、債務回収で問題が発生する前にリスク評価モデルを作成し、過去の行動履歴を分析することで回収プロセスを迅速化することができます。
dotDataは、AI / 機械学習の開発時間を数ヶ月ではなく数日に短縮できるデータサイエンス自動化プラットフォームで、分析プロセスの自動化を実現します。
ニーズに応じた二つのdotData
お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。
dotDataがいかにフィンテック企業に貢献できるか？
フィンテック企業は、柔軟性とスピードを重視しています。dotDataは、モデル開発サイクルを劇的に短縮するAI / 機械学習開発プラットフォームであり、圧倒的な生産性とスピードを実現します。
顧客事例
株式会社三井住友銀行がdotDataの「Auto ML2.0」ソリューション
を活用してAI / 機械学習 開発プロセスを加速
・データサイエンスにおける人手不足への解決策は？
・300社以上のベンダーからdotDataが選ばれた理由
・AI / 機械学習の自動化におけるAIによる特徴量設計の役割
チーフデータオフィサー（CDO）
データサイエンスを研究段階からビジネスの現場適用へ
AutoML / データサイエンスオートメーションを活用することで、データサイエンスプロジェクトの開発ライフサイクルを数ヶ月から数日に短縮することができます。データサイエンスチームが行う機械学習アルゴリズムの最適化作業の作業を自動化することで、dotDataはかつて6ヶ月かかっていたプロジェクトを数日で完了させることができます。
dotDataは、機械学習に必要な「データハッキング」でも、特徴量設計や機械学習モデルのチューニングなどの面倒な作業を自動化でも支援します。
チーフデータサイエンティスト（CDS）
データサイエンスチームの悩みを解消する友好的なツール
データサイエンスプロジェクトの実践数がフィンテック企業数のように多くある場合、人的リソース不足や、過重なタスク量を抱えていることが予想されます。
dotDataは、機械学習開発のライフサイクルの中で最も時間と手間がかかるデータ整理や特徴量設計を自動化し、データサイエンスプロセスを加速させます。dotDataを使用すると、分析結果にを出すことに集中することができます。
チーフインフォメーションオフィサー（CIO)
データサイエンスに関する悩みを解消する
96%以上のデータサイエンスプロジェクトが研究室を離れることがない場合、AI / 機械学習モデル構築プロジェクトで成果を出すことへのプレッシャーは指数関数的に増大する可能性があります。
解決策一つは、データサイエンスチームに自動かつ迅速化するツールを提供することです。もう一つ解決策は、全く新しいクラスの「市民」データサイエンティストが、貴重なリソースを消費しながらも価値が高くない80%のデータサイエンスプロジェクトを処理できるようにすることです。
dotDataは、ビジネスアナリスト向けにデータサイエンスを自動化できるプラットフォームを提供すると同時に、データサイエンティスト向けに使用できるツールも提供しております。
全ての企業、全ての人の手にAIを
dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。
BI & データアナリスト
データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間（Time-to-Value）を10倍高速化することができます。