フリーソフトＲを用いたＡＩ・統計モデルによる格付・審査モデルの構築（ＰＣ利用） - リスク管理･パソコン活用

フリーソフトＲを用いたＡＩ・統計モデルによる
格付・審査モデルの構築（ＰＣ利用）

日時：　平成３０年７月２３日（月）午後１時３０分～午後４時３０分

会場：　金融財務研究会本社グリンヒルビルセミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8）

受講費：　３４，７００円（お二人目から２９，０００円）
（消費税、参考資料を含む）

講師　神崎有吾(かんざきゆうご)氏
ＥＹ新日本有限責任監査法人　金融事業部　
アソシエイトパートナー

講師　小野祐作(おのゆうさく)氏
ＥＹ新日本有限責任監査法人　不正リスク対策部　
シニア

　現在、AIが大きなブームになっており、日本中の企業がAIの業務への適用を目指しています。一方、AI自体については、過去何度かのブームを経験していますが、期待された程の活躍は実現できていませんでした。講師は、９０年代末から、数多くの銀行の格付モデルや審査モデルの設計に関与してきており、その経験で培ったAIのメリット・デメリットを理解した上で、現在はAIを活用することで格付モデルや審査モデルの実務は大きく変わるのでは？表現は大げさですが、革命が起きるのでは？と考えています。
　最も大きな論点は、AIを用いることで予測力を高めることができることではなく、与信管理を効率的に高度化できる点であり、大きなメリットになります。今回のセミナーでは、フリーソフトであるRを用いてAI（ここでは、機械学習）に基づくモデル構築の実務を実感してもらうことで、参加者の今後の業務に生かして頂くことを目指しています。尚、演習では、模擬的な財務データを用いてAIでモデリングを行って頂き、伝統的な非線形モデルとの比較を行います。また、データやサンプルプログラムは全てお持ち帰り頂けます。

１. 格付・審査モデルの実務
①格付・審査モデルの構築に用いられるデータ
②格付・審査モデルの構築に用いられる統計手法（線型・非線形モデル/決定木/AI等）
③格付・審査モデルの運用

２. AIによるモデル構築の手順
①データの作り方
②データのクリーニング
③モデル構築、最適化

３. 演習課題（Rによる機械学習に基づく与信モデルの構築）
①Rの機械学習パッケージcaretの基礎的な使い方
②模擬財務データを利用した与信モデル構築

統計ソフトRおよびパッケージ（caret, MASS, rms, ROCR）がインストールされたパソコンをご持参ください。
　※１．目的：模擬財務データにRを利用することで、AIに基づく与信モデルが構築できる最新の技術をハンズオンで習得します。
　※２．Rの機械学習パッケージについては、caret（http://topepo.github.io/caret/index.html）を利用します。caretは、Rの多数の機械学習パッケージを統一的に扱え、機械学習によるモデリングを効率的に実装できるパッケージです。また、caretに加え、MASS、rms、ROCRについても利用する予定ですので、各自PCに事前にインストールしてきて下さい。

※ご同業の方からのお申し込みは
お断りさせて頂く場合がございますので、ご了承ください。

【神崎有吾氏】
格付投資情報センター・金融工学研究所を経て、大手監査法人に入所。統合的リスク管理（ERM）や信用リスクに対するコンサルティングや会計監査に従事。2009年～2011年、金融庁監督局総務課バーゼルⅡ推進室に出向し、バーゼルⅡ（信用リスク、市場リスク、オペリスク）の業務に従事。2015年に新日本有限責任監査法人入所後は、統合的リスク管理（ERM）の整備・高度化支援、各リスクの計量化・モデル構築支援、内部監査サポート、国内外の規制遵守に係るアドバイザリーを提供。
著書等：
『これで納得! 信用格付モデルの実際』（共著、金融財政事情連載）

【小野祐作氏】
2010年千葉大学大学院理学研究科博士後期課程（地球生命圏科学専攻）修了。博士（理学）。同年、宇宙航空研究開発機構（JAXA）に入所。同所での研究・開発経験を経て、2017年にEY新日本有限責任監査法人へ入所。現在は、データ分析による金融系監査支援業務を担当。

※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。

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主催　金融財務研究会

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