出版書誌データベース

★事例と共に学ぶ実践的な金融データサイエンス
★金融機関で働くデータサイエンティストの実践ノウハウを習得できる１冊

　人工知能（AI）が金融を変えようとしています。先駆者が確実に成果を出し、もはや「金融AIなくして金融の未来はない」といえる状況にあります。しかし、一つの問題が浮かび上がってきました。それは「金融機関とデータサイエンティストのミスマッチ」という問題です。

　関連する市販書の多くはAI・データサイエンスの教養的知識やプログラミングの基本にとどまっており、金融実務者からすると「金融AI」はハードルが高く感じられています。一方で、金融実務の経験がないデータサイエンティストからすると「金融業務とデータサイエンスがどのように結びつくのか分からない」という課題があります。

　そこで本書は、一部のAI活用を先行する金融機関が有するノウハウを「金融AI成功パターン」というかたちでまとめました。「ターゲティングAI」「価値算出AI」「審査AI」「不正検知AI」など７つの基本パターンと、「マーケット予測AI」「ロスプリベンションAI」など５つの上級パターンに分類して解説しました。おそらく世界に先駆けた取り組みで、これまで見たこともない実践的な金融AIノウハウ書です。

　基本パターンや上級パターンを単体で見ると、それは金融業務にAIを適用する効果的な事例として参考になります。さらにパターンを習得すれば、一見複雑な金融業務であってもAI適用業務を見いだすことができるほか、パターンを組み替えることで新たな金融AIとして活用できるようになります。

　本書では、データサイエンスの知識やプログラミングスキルがなくても、手順を追っていけば、金融分野で成功したAIの利用パターンを理解できるように工夫しています。必要な前提知識はあまりなく、AutoMLさえ使えればパターンを習得できます。これから金融機関で働くデータサイエンティストにとっては、金融機関でAIがどのように活用されるのかが具体的に分かるようになっています。金融AI分野での活躍を志す技術者に読んでもらいたい１冊です。

プロローグ 金融AI成功パターンを活用した金融機関のDX
第1章　機械学習（AI構築）の流れ
第1部　金融AI成功パターン基本編
第2章　ターゲティングAIパターン
第3章　価値算出AIパターン
第4章　需要予測AIパターン
第5章　不正検知AIパターン
第6章　審査AIパターン
第7章　テキスト分類AI（自然言語処理）パターン
第8章　画像認識AIパターン
コラム AIファウンデーションモデル（基盤モデル）がもたらす社会変化

第2部　金融AI成功パターン上級編
第9章　マーケット予測AI
第10章　アンチ・マネーロンダリング向け集団抽出AI
第11章　損害保険会社のロスプリベンションAI
第12章　法人審査AI
第13章　ネガティブニュースラベリングAI

著：金融データ活用推進協会
金融機関とAIスタートアップなど総勢32社が参加し、金融業界におけるAI・データ活用の促進や人材育成を目指す団体 三菱UFJ銀行、三井住友銀行、みずほ銀行、SBIホールディングス、日本生命保険、第一生命、明治安田生命保険など、多くの金融機関のほか、ELYZA、DataRobotなど、AI企業も多く参加している。本書は参加企業に所属する最前線の金融AI技術者が執筆（執筆企業：SBIホールディングス、みずほFT、三井住友海上保険、三井住友ファイナンス＆リース、SMBCカード、三菱UFJ信託銀行、三菱UFJ銀行、三井住友信託銀行ほか）