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業務を差別化し、独自性あるものにするためには、自社のみが保有するデータが持つ可能性を最大限に引き出すことが求められます。
特に、新しい基軸での業務差別化を実現するにあたり、テンプレート化された分析を行うだけでは望ましい結果を得ることができない現実に直面します。統計モデリング手法や機械学習、データマイニングなどにおける各理論を正しく理解し、適材適所の技術適用による「応用的データサイエンス」が、業務差別化のためのデータ活用においては重要となります。
データ・フォアビジョンは、統計モデリングや機械学習に関する体系的な知識と技術、そして培われた分析プロセスを駆使し、業種を問わずお客様の業務高度化・差別化を支援いたします。
データ活用において最大の競争力を発揮するためには、自社のみが利用可能なデータと目指す業務を出発点とすることが重要となります。
そのためにはモデリング手法ありきではなく、幅広い分析技術・知識体系に基づき、活用可能なデータに対して適切なアルゴリズムやアプローチを選択し遂行する分析マネジメントが必要となります。
多くのデータは、そのままでは台帳もしくは取引ログの意味しかもちません。機械学習の進歩により特徴抽出の可能性は高まっていますが、未だ生データによる学習ではモデルパフォーマンスを引き出すにも限界があり、また莫大なシステムリソースを必要とする現実があります。
このような問題に対し、データ・フォアビジョンではInformationとしての情報からIntelligenceとしての情報を精錬することで、より高い判別・予測パフォーマンスを持つモデルを構築することを可能とします。
モデルは、業務実装し活用されることで始めて生み出された意義を持ちます。
データ・フォアビジョンでは、業務設計からモデル構築、業務実装までワンストップでサービス提供し、モデルの力を解き放つご支援をいたします。
あらゆる業種を対象に、常駐コンサルティング型分析サービスにより企業が保有するデータを最大限に活かし、業務の高度化・差別化を支援いたします。
多くのトランザクションデータは、取引のログ（記録）であり、そのままの活用ではモデルパフォーマンスが発揮できないことが多くあります。特に銀行においては、勘定系システムのジャーナルログとしての性質が強く、またデータ量が膨大であることからも、そのまま機械学習や統計的手法によりモデル構築に利用することは困難となります。
データ・フォアビジョンでは、口座取引ログを事業性と非事業性とに識別するための「理論仕訳」に関する特許を取得しており、理論仕訳データを活用することでより判別力や予測性能の高いモデルを構築することができます。
新たなFintech事業としてローンビジネスに参入される場合においては、単に審査モデルを構築するだけではなく、事業モデルの検討や収益性のシミュレーション、そして業務への実装といった一連の態勢整備が必要となります。
データ・フォアビジョンでは、長きにわたり業務設計とデータ分析、そしてソフトウェア開発を実施してきており、ローンビジネス参入をトータルで支援することができます。