三井住友カード株式会社はきょう、今月からマーケティングおよび与信管理業務等での人工知能(AI)――機械学習の活用を始めたと発表した。
クレジットカード業界を含めた国内金融機関で初めてとなる、米DataRobot社のエンタープライズ機械学習プラットフォーム「DataRobot」を導入。これにより、顧客に寄り添い、日々の様々な生活シーンで顧客に新しい価値および体験を届けていくという。
同プラットフォームの導入効果は実証実験済みで、「顧客セグメンテーションや与信管理業務に活用する予測モデルの精度が従来比大幅に向上」、「従来のデータ分析からは導くことができなかった新しい知見を取得」、「数か月の期間を要していたデータ分析作業が数日~1週間程度で完了し、生産性が飛躍的に向上」といった結果が得られたため、今後はDataRobotのメリットを活かして社内の関係各部署にデータ分析担当者を増員し、各種施策のPDCAサイクルの高速化や、多種多様で広範にわたる新たなビジネス課題への活用拡大に取り組んでいく。
この分析環境に、基幹システムに求められる高い柔軟性と可用性をあわせ持った新日鉄住金ソリューションズ(NSSOL)のクラウドサービス「absonne」を活用することで、早期の利用開始とシステム運用にかかるコスト軽減を実現しているとのことだ。
NSSOLは2015年、データマイニングの世界大会「KDDCup」(Knowledge Discovery and Data Mining Cup)において、(株)金融エンジニアリング・グループとの連合チームで第2位に耀いていて、ビッグデータ分析の経験、技術ともに豊富である。
AIのコアテクノロジーである機械学習は、金融機関における与信管理、EコマースにおけるOne-to-Oneマーケティング、製造業における不良品予測など、あらゆる業界で活用されている。そして一般的に、「問題の定義」、「学習用データの定義」、「データ収集・加工」、「予測モデル作成」、「モデルの実運用」といった複数のプロセスからなり、各プロセスにおいて複雑多様なタスクと、経営や業務知識、情報技術(IT)、統計学やコンピュータサイエンスのスキルとが求められる。
そのため、この分野では人材――世界中で高度な知識と技術を持った専門家、データサイエンティストの不足がいわれ、特に日本では深刻だと、新聞などが度々報じている。
だが「DataRobot」には、トップクラスのデータサイエンティストのノウハウが詰まったアルゴリズムや前処理、パラメーターチューニング手法が備わっていて、ユーザーは、最も難しい「予測モデル作成」でさえ簡単に行え、ワンクリックで運用環境への配備と実行が可能という。
三井住友カードでは、自社のサービスに対する顧客のロイヤリティ(サービス継続確率)を予測する際、その確率だけでなく、ロイヤリティに寄与する要因を見える化したり、個別ロイヤリティの根拠を提示したりする。そして要因や根拠の分析により、具体的なサービス改善を継続的に実行することが可能になった。