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不正の種類で異なるデータ分析のアプローチ

edited by DB Online   2017/05/12 06:00

 金融機関を中心に、不正対策にビッグデータを活用する取り組みが広がっています。本連載では、数々の金融機関とデータ分析プロジェクトを行ってきた著者の経験に基づき、効果的な不正対策をデータ分析で実現するための方法を解説します。

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著者プロフィール

  • 忍田伸彦 (オシダノブヒコ)

    SAS Institute Japan コンサルティングサービス本部 Fraud & Security Intelligenceグループ マネージャー    創価大学工学部情報システム学科卒業後、東京大学大学院工学系研究科にてバイオインフォマティクスの研究に従事し、博士(工学)の学位を取得。   大学院修了後は大手システムインテグレーターに入社し、航空会社の予約/発券/搭乗業務に使用するミッションクリティカルシステムの設計・開発に携わる。   博士号を持つ数理・統計分析の分野で社会貢献できる仕事をしたいというきっかけで2010年、SAS Institute Japanに転職。主に金融機関におけるアンチマネーロンダリング、不正検知分野のコンサルタントとして、SASのアナリティクス・ソリューションを活用しビッグデータ分析に取り組むお客様の業務課題の解決のために、データサイエンティストの知見と経験を最大限に発揮しながら日々奔走している。   東京都出身。公認AMLスペシャリスト。 最近の趣味は料理。週末に手料理を囲んで友人や家族との団欒の時間を楽しむのがマイブーム。

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連載:ビッグデータを活用した不正対策のススメ
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