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導入企業|株式会社オリエントコーポレーション

DataRobot導入事例「株式会社オリエントコーポレーション」(前編)~DataRobotは競争のステージを変える~

DataRobot導入事例「株式会社オリエントコーポレーション」(前編)~DataRobotは競争のステージを変える~

課題・目的

1

モデル開発の生産性が低く、精度向上の判断が難しい

2

仮説検証型アプローチに依存し、データからの発見が不足

3

データ活用人材の確保・育成が困難

導入後の効果

1

既存モデルをDataRobotに置き換えたものはすべて業務適用可能な精度が出た

2

PoC期間1か月で29モデルを作成し、新領域へのチャレンジが可能であることを確認

3

非データサイエンティストでも簡単にモデル作成できることが実証された

まとめ

オリコは審査・回収・マーケティング分野でモデル開発の生産性向上、仮説検証型からの脱却、データサイエンティスト人材確保の3課題を抱えていた。NSSOLのセミナーでDataRobotの自動モデル構築力を目の当たりにし、「絶対入れよう」と決意。PoCでは1か月で29モデル(既存9つ置き換え、20新規チャレンジ)を作成し、既存モデルはすべて精度が向上。新規領域では使えるモデルはできなかったが、データ整備の重要性を確信し、業務に精通した現場社員でも容易に高精度モデルが作れることを確認した。

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導入事例の詳細

導入前の課題

モデル開発の生産性が低く、精度向上の判断が難しい

仮説検証型アプローチに依存し、データからの発見が不足

データ活用人材の確保・育成が困難

導入の目的

スコアリングモデル開発の生産性向上

仮説検証型とは別のアプローチでのモデル改善

データサイエンティストの育成・確保

導入後の効果

既存モデルをDataRobotに置き換えたものはすべて業務適用可能な精度が出た

PoC期間1か月で29モデルを作成し、新領域へのチャレンジが可能であることを確認

非データサイエンティストでも簡単にモデル作成できることが実証された

導入の決め手

DataRobotが最新アルゴリズムを網羅的に探索し自動でモデルを作成できる

データを入れれば簡単に高精度モデルが作れる

競争のステージが分析力からデータ整備に変わることに気付いた

導入のプロセス

2017年春にNSSOLのDataRobotデモセミナーに参加し、その後PoCを1か月間実施。PoCでは既存モデルの置き換えと新領域への挑戦を行い、29モデルを作成。

活用方法

審査、回収、マーケティングの各業務で予測モデルを活用。既存モデルをDataRobotに置き換え、精度向上を図る。

社内の反応

DataRobotは非データサイエンティストでも使え、与信部の生産性を劇的に改善できると感じた。

今後の展望

データ整備が肝となり、今後は分析力の優劣ではなくデータの多寡で競争が決まる。

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プロダクト説明

日鉄ソリューションズ(NSSOL)が提供する電子取引・契約サービスCONTRACTHUB@absonne(コントラクトハブ・アット・アブソンヌ)をご紹介します。印紙税や郵送費削減、発注業務効率化、ペーパーレス、コンプライアンス強化に効果大。基幹システムと連携も容易です。

導入企業情報

株式会社オリエントコーポレーション

業界

金融業界

従業員数

1,001名以上

上場の有無

上場

所在地

東京都

事業内容

個品割賦事業, カード・融資事業, 銀行保証事業, 決済・保証事業, 海外事業

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