新生銀行グループが顧客DBを統合して与信審査や営業強化を図るらしい。ちなみに新生銀行グループの統合DB「YUI Platform」は2018年7月に稼働する。
【コメント】
記事の中には「データを機械学習により分析することで信用力や購買ニーズを数値化」とあるがどうやってやるのだろう、というのが個人的な疑問。
○○という傾向の人が過去に○○をした、といったような誰かの結果や実績データもないと分析できないと思うのだが、そういった情報も持っているのだろうか。あるいは、そういうのが必要なくても機械学習によって可能なのだろうか。
例えば、過去にクレジットカードの支払いを滞納した人が住宅ローンを返済できないことがあった、というような事例が必要ではないのか、どうなのか。
ちなみに私は新生銀行グループのやりかたに賛成・否定もしておらず、純粋なITエンジニアとして、どうやっているのかなと気になっているだけである。
【記事】
グループ延べ1000万人分の顧客データを統合、新生銀行が機械学習で営業強化
【URL】
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/00348/?P=1