データ利活用/アナリティクスで確実に成果を出すメソッドとは

~金融業界のDXを成功に導く処方箋~

データの利活用/アナリティクスにより企業価値の最大化を図る「データドリブン経営」に注目が集まっている。保険や銀行、証券、信販といった金融業界においても、多くの企業がデータ利活用によるデジタル・トランスフォーメーション(DX)に取り組んでいるが、これといった成果は聞こえてこないのが現状だ。データ利活用で思ったような成果が得られないのは、どこに原因があるのか? 生命保険会社での実務経験を活かし、金融業界のデータ利活用高度化に貢献してきた専門家が、データ利活用で確実に成果を出すためのポイントを紹介する。

加藤 雅也

富士通株式会社 Uvance本部 Digital Shifts Sales Engagement事業部 シニアディレクター

大手生保、アナリティクス専門コンサル、コンサル企業等を経て2021年に富士通に参画。ビッグデータ分析黎明期より金融業界のデータ分析高度化ご支援案件に多数従事。特に生保実務経験を活かした高精度な予測モデル構築/同予測モデル適用による収益向上やコスト削減に強み。同じデータからより高い付加価値を抽出し、実際の収益創出・コスト削減をご支援。近年は生保アナリティクス高度化支援案件を複数年間に渡りリード。

このようなお客様へ

  • DXに取り組んでおり、PoCを実施したものの成果が出ない
  • DXに取り組まなくてはならないが、何から始めればよいかわからない
  • データ利活用プロジェクトにおいて、様々な問題に直面している

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データ利活用/アナリティクスで確実に成果を出すメソッドとは
~金融業界のDXを成功に導く処方箋~

  • なぜ、金融業界のデータ利活用で成果が出にくいのか?
  • データ利活用の失敗要因を探る
  • データ利活用に取り組む際の理想的なプロセス
  • データ利活用で着実に成果を出すためのポイント

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