業種毎にデータ利活用の種類は多岐にわたります。製造業の場合：条件の最適化による歩留まり向上小売業の場合：販売量予測による在庫最適など様々な業種においてこれまでの従業員の勘コツ経験に依存した業務が、データサイエンスにより改善されています。保険や金融業においても様々なデータ活用が取り組まれていますが、業種特有のある風潮が根強く、データにより改善できる課題探索が難しいように感じています。今回はデータサイエンスのプロの笛田教授をお招きし、保険業界/金融業界の改善事例をもとにデジタル化、データサイエンスによる業務改善について解説頂きます。
様々なデータ活用が金融業では取り組まれていますが、ある原因によりデータにより改善できる課題探索が難しいように感じています。今回は本学による改善事例をもとにデジタル化、データサイエンスによる業務改善についてお話させていただきます。・データサイエンス・デジタル化・業務効率改善・課題探索
国立大学法人滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター長笛田 薫 氏
AIによる保険業務の変革からビックデータ解析に基づくアクションまで、ビジネスにインパクトを与えるAI insideの取り組みを日本の人口構成の変化トレンドと照らし合わせながら説明致します。
AI inside 株式会社執行役員CESO岡田 和敏 氏
.jpg "生損保向け第6回_webinarA_230303_02 (1)")
