【初心者向けハンズオン】

Ｒ言語を用いたＡＩ（機械学習）による
格付・審査モデルの構築（ＰＣ使用）

日時：　平成３０年１０月４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：　３４，６００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の大きなブームが巻き起こっており、日本中の企業がAIによる業務の効率化や高度化を目指しています。但し、AIは、過去に何度かのブームがありましたが、期待された程の変革を実現できていませんでした。講師は、90年代末から、数多くの銀行の統計数理に基づいた格付・審査モデルの構築に関与してきており、その経験からAIのメリットとデメリットを理解した上で、AIを活用することで格付・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、変革が起きるのでは？と考えています。最も大きな論点は、AIで予測力を高めることができるということではなく、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あるということです。
　本セミナでは、機械学習とR言語の基礎からはじめ、R言語で模擬的な財務データを利用した格付・審査モデルの構築をハンズオン形式で体験してもらい、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。



１. 格付・審査モデルの実務とAI（機械学習）

２. AI（機械学習）の基礎

３. Rの基礎とRStudioの使い方

４. caretパッケージの基礎的な使い方

５. 模擬財務データを利用した演習



RとRStudioおよびcaretパッケージがインストールされたパソコンをご持参ください。

※１．RとRStudioおよびcaretパッケージ（https://topepo.github.io/caret/index.html）がインストールされたPCをご持参下さい。参加者に事前にインストール方法などの事前準備について周知します。
※２．PCのOSはWindows、macOS、Linuxのいずれでも構いませんが、講師はWindowsで動作確認しています。



※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
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