Analytics
実績あるデータ分析と企業の休眠データを活用して、
企業の課題を解決するプロフェッショナルパートナー
お客様の特定のビジネス課題を解決するために、データ分析及び機械学習モデルの構築を支援することで、アナリティクスを基礎としたコンサルティングを提供しております。企業課題、業界、構築モデルごとにセカンドサイトの提供するアナリティクスコンサルティングの取組事例を紹介します。
課題 | : | 与信・審査の高度化、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 自然言語処理、 |
融資審査の高度化に繋がる中小企業・零細企業の格付け審査エンジンの構築を行いました。代表者の情報や企業の情報、多様なオープンデータ、セカンドサイト独自のSXスコアを組み合わせ、対象企業の格付け・リスク判定を行います。従来手法ではリスク層と判断されていた「潜在優良層」や既存格付けで普通と判定した「潜在リスク層」の判定が可能となりました。本取組は「デフォルトしない」企業だけでなく、「成長する」「収益の上がる」企業の識別を実現するものです。
課題 | : | マーケティングの高度化、 業務量削減、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 自然言語処理、 分析全般支援、 |
クレジットカード利用促進のために人力で顧客をセグメンテーションを行う手法には限界がありました。本取組では、適切なタイミング・適切なチャンネルで適切なコンテンツを自動訴求できるマーケティングオートメーションの仕組みを機械学習を用いて実装しました。決済データ・加盟店情報収集エンジン・AIを組合わせ利用者のステージに合ったマーケティング施策を講じることで利用促進に繋げることが可能です。施策実施前後で日次利用UU数・利用金額に1.5倍程度の促進効果が見られました。
課題 | : | マーケティングの高度化、 需要予測・プライシングの高度化、 業務量削減、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 |
属人的なカードローン出店戦略を客観的な戦略へ転換させるためのビックデータ解析による出店スコアリングモデルを構築しました。大手金融機関の有識者ヒアリングを基に、出店候補地の新規申込件数を予測する属性情報を収集・分析しました。また外部データとして、日本全国の主要地点を「緯度経度モデル」を使用してスコアリングすることで可視化し、店舗候補地の数百メートルの違いによる来店予測人数も表現可能となりました。
課題 | : | 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 自然言語処理、 |
被保険者からの医療請求書から保険金対象・対象外となる項目を査定するモデルを構築しました。「各診断項目名」や「その他付随情報」に対してテキスト解析等を施し、保険金支払い対象の診断項目との関連度を算出します。本件では、分析モデルによるAI判定と、医師や専門家が判定している内容をルール化したルールベースの判定結果を掛け合わせた総合的な判断を行うことで高精度の分析を可能としています。
課題 | : | 不正検知の高度化、 業務量削減、 |
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業界 | : | 金融・決済、 |
解析テーマ | : | テーブルデータ解析、 |
営業担当者の金銭詐取やオペミス等のコンプラリスク事案の未然防止/発見のために、各種属性データ、セカンドサイト独自のSXスコア、オープンデータを活用し、懲戒リスク・金銭搾取リスクを把握・算出するモデルを構築しました。分析の結果、既存社員だけでなく、情報量が少ない採用候補者に対しても高い精度で算出が可能という結果が得られました。