SMBCグループのデータサイエンス分野における取組み
2021年8月26日
三井住友フィナンシャルグループ データマネジメント部
Discussion
Purpose Only

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1. 自己紹介
2. SMBCグループ 事業概要
3. SMBC/FGデータマネジメント部
4. データサイエンス活用事例

5. SMBCが求めるスキル・育成施策
6. まとめ自己紹介

前田寿満（データマネジメント部）
略歴˗ 2011/03

大阪大学大学院情報科学研究科 修士

˗ 2011/04

株式会社三井住友銀行 入行

˗ 2013/04

リスク統括部

˗ 2014/07

日本銀行金融研究所 出向

˗ 2016/10

企業調査部

˗ 2018/10

データマネジメント部

˗ 2019/06

ミシガン大学 データサイエンス修士 留学

職務内容

˗ SMBCグループにおけるデータ分析業務、およびデータ利活用の推進

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SMBCグループについて①⚫ SMBCグループには様々なグループ会社があり、相互に連携して事業を推進⚫ グループ従業員数約8.7万人、グループの個人顧客数は約4,300万名

主要グループ会社一覧
2021年3月末時点

総資産243兆円

預金※1155兆円

貸出金

85兆円

リテール顧客※243百万名

法人貸出先※3
三井住友銀行

約8.4万社

国内拠点数※4
三井住友銀行

452拠点

SMBC日興証券

129拠点

SMBC信託銀行

46拠点

海外拠点数※５148拠点※1 含む譲渡性預金※2 重複顧客控除後 (2017/9末時点)※3 2017/9末時点※4 本支店のみ。出張所・代理店・インターネット支店等を除く※5 主要グループ会社の海外拠点数

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SMBCグループについて②⚫ グループ各社がそれぞれ多様な顧客情報を保有しており、高い管理水準が求められる一方、法令を遵守したデータ連携・活用を推進
例：三井住友銀行が持つ顧客情報

顧客属性情報（約2,800万口座）

金融取引情報主な項目：氏名、住所、生年月日、電話番号、勤務先、家族等

主な項目：預金、ローン、振込、金融商品等の残高・取引件別の情報

与信情報

顧客接点の情報

主な項目：信用格付、保証人、与信額等の情報

主な項目：インターネットバンク、ATM、店頭、コールセンター等での顧客行動

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SMFG/BC データマネジメント部について⚫ データ利活用に関する社会的関心の高まり、中期経営計画でのデータ利活用の方針を受け、2016/4に設立⚫ 銀行内の部門間・グループ各社間のデータ利活用・連携による業務変革、適正なデータ利用のためのガバナンス推進が主なミッション
ミッション

データを使ってSMBCグループのビジネス・業務を変革⚫ データ分析により顧客行動やニーズを把握し、データ利活用マーケティングに活用⚫ データに基づいた経営課題の発見・特定と要因把握の実現を目指す

データガバナンス⚫ データ整備の戦略策定と整備したデータ品質のデータ人材育成⚫ SMBCグループ全体の「データ活用力」向上へ維持・管理向けた研修を企画・運営

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6データ利活用領域の拡大・発展⚫ 顧客データの活用用途は、従来の審査モデル等の保守的な活用から、マーケティン
グ・広告等の新しい領域まで拡大している⚫ 背景として、顧客データの整理や、AutoMLツールの発展等が挙げられる
データ
量・
種類の増
加

広告ビジネス
情報銀行
パーソナライズド
マーケティング

データ分析支援

企業の成長・劣化予測
不正取引検知(AML/CFT)

リスク管理
財務分析
顧客管理

従来の金融ビジネスへの活用

サステナ
ソリューション

オルタナティブ
投信

非金融ビジネスへの活用
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データ利活用の流れ⚫ ビジネス課題の具現化から効果検証まで一連のタスクをPDCAサイクルで回す⚫ プロジェクトの推進にはサイエンス・エンジニアリング力だけではなく、業務理解に基づくビジネス力が求められる① データ起点のビジネス課題の発見
データ起点で課題を『見える化』することで、課題を客観的に特定④ 効果検証・導入支援
ROI検証と運用設計の支援をすることで、円滑なシステム導入を支援

データ分析
プロジェクト② データ分析案件の企画立案
KPI、業務プロセス等を整理し、データ分析の企画立案を実施③ データ分析の実施
データ分析の価値を最大化する分析設計、データ準備、AI・機械学習によるモデリング

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事例① 法人向けビジネス（与信管理効率化）⚫ 法人の与信管理効率化を目的として、直近1年間の業況予測モデルを作成⚫ 決算書情報、入出金明細等の情報を活用し、70％の業務削減に成功

従来

分析導入後

⚫ 決算書ベースの管理で年に数回のチェッ⚫ 入出金データを活用し、企業の直近1年クに留まっていた⚫ 一方、営業担当者は多数の企業の与信管理が必要で、業務時間をひっ迫していたの業況予測モデルを構築⚫ 管理先を70％程度削減しつつ、与信管理水準は維持

事務作業が営業活動の妨げに事務作業の削減により顧客との接触機会が増大

案件成功のポイント① ビジネス: 社内データに精通した担当者が企画・分析を一気通貫で推進② サイエンス : 分析精度だけでなく、運用のしやすさ・柔軟さも勘案したモデルを作成
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事例② 個人向け資産運用ビジネス⚫ 投資信託の対面営業推進リストを、AIを用いて高度化（成約率従来比 2.5倍）⚫ その他顧客の資産状況に合わせたマーケティングを実施

従来

分析導入後

⚫ 営業担当者の経験に基づいたリスト作成⚫ 成約顧客を正例とした分析を実施⚫ 年齢・性別等、セグメントによる切り分け（入出金、コンタクト履歴等を活用）⚫ モデルスコアに基づくリストを作成

潜在ニーズの取りこぼし有
リストの優先順位付が困難

新規顧客の獲得拡大
スコアによる優先順位
新たな特徴の発見

案件成功のポイント① ビジネス: 業務部門と連携・PoCを通じて、認知度・仕様共に「使ってもらえる」案件に② サイエンス : AutoMLツール・スキル支援を通じて、業務部門では困難な大量のデータ分析・特徴量作成を実現
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事例③ 新規ビジネス⚫ 情報銀行や広告ビジネス等、SMBCグループの顧客基盤・金融データ、それらに対する高い管理水準といった強みを生かした新規ビジネスを展開

株式会社プラスメディ

株式会社SMBCデジタルマーケティング⚫ 患者サービスの向上と医療機関の業務効率⚫ 2021年7月、金融ビックデータを活用した広化を支援する株式会社プラスメディを2020
年9月連結子会社化

告・マーケティング事業を営む、「株式会社
SMBCデジタルマーケティング」を設立⚫ プラスメディの先進的サービスを多くの方にお⚫ 金融データと親和性の高い企業を中心に、届けすると共に、SMBCグループ基準での本人確認や情報セキュリティ管理を導入

SMBCの顧客基盤・メディアを活用した広告事業展開を予定

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SMBCグループのデータサイエンティストに求められるスキル⚫ サイエンス力だけではなく、業務課題を理解し、適切な仮説設定ができるビジネス力が重要⚫ 先進企業や大学との交流、社員への研修提供等を通じてサイエンス・ビジネスの両スキルを育成

Science

グループ横断データ分析コンテスト“スペシャリスト”▶ サイエンス力を生かして、高度な施策を支援

Business⚫ グループから約200名が参加⚫ リテラシー層のスキルアップ、DS人材の発掘を目的として開催

東京大学・滋賀大学等 産学連携
⚫ 大学院への派遣 ・ 留学
⚫ 東京大学MDSコンソーシアム“リテラシー層”“Business
Data Scientist”▶ ビジネスへの理解を持ち、専門人材と協働して企画を推進（参考）ミシガン大学 カリキュラム⚫ グループプロジェクトベースの講義（課題設計、データ取得、分析、レポーティング）⚫ 企業主催の学内コンペ等

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まとめ
⚫ SMBCグループではデータ利活用を積極的に推進、新たなビジネス領域にも活用⚫ 業務活用においては、ビジネス課題の発見から解決策の企画立案、推進していく「ビジネス力」が重要⚫ 一方で、「データサイエンス力」の向上のために、大学等の外部専門機関との連携も不可欠

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