ＡＩが格付・審査モデルの実務に与える影響と考察 - リスク管理･パソコン活用

新しいセミナー一覧ページはこちらから

ＡＩが格付・審査モデルの実務に与える影響と考察

～ＡＩを使いこなすためのテクニック～

日時：　平成３０年８月２日（木）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：　３４，８００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

　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のではなく、与信管理を効率的に高度化できる点が大きなメリットです。一方で、AIはランダムなデータに対して、脆弱であることが分かっています。理科実験室のような安定した環境では、安定したパフォーマンスを発揮しますが、実務はより複雑です。どんな局面でもAIが力を発揮するためには、どのような運用が好ましいのか、その他の統計手法やエキスパート判断をどのように組み合わせるのか、AIの挙動をどのように可視化するのか等、運用面での高度化がAIを使いこなすためのカギになると考えています。これらの論点を実務家の観点から、平易な言葉で解説する予定です。

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）
③AIモデルロジックのバリエーションと特徴
④格付・審査モデルの運用

２. AIの特徴と癖
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. AIを使いこなすためのテクニック
①挙動の理解
②他のモデルとの併用・共存
③AIを効果的に活用するために必要な分析

４. 内部格付手法最低要件（規制）とAI

５. 審査格付モデルにおけるAIの利用が与信戦略・商品戦略・財務戦略に与える影響

※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。

※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。

主催　金融財務研究会

［新しいリスク管理･パソコン活用セミナーへはこちら］