データ・AIを活用したリテールリスク管理の企画・実装推進スペシャリスト/大手銀行の求人

【業務概要】リテール事業部門において、データサイエンティストとしてリスク管理に関する分析・モデル設計を担い、各部と連携しながら分析結果を実際の業務・意思決定へ落とし込む役割を期待しています。単なる制度設計にとどまらず、分析・モデル設計から業務適用・定着まで一貫して関与できるポジションです。

【具体的な業務】具体的には以下の業務を想定しています。
・顧客取引データ・販売プロセスデータなどの分析を通じたリスクモニタリング手法の設計・高度化
・不適切販売抑止やリスク兆候の早期検知に向けた特徴量設計、統計モデル、AIモデルの構築
・投資信託、ファンドラップ等のリスク性商品販売におけるリスク管理体制の企画・高度化
・データ分析結果を活用した業務プロセス・商品販売体制の改善施策の企画・推進
・現場業務へのフィードバック、KPI設計、可視化（ダッシュボード等）
※大規模かつ実データを用い、分析結果が実際の業務・意思決定に直結する環境です。
※金融・リスク管理分野の知識は、業務を通じて段階的にキャッチアップ可能です。

【ポジション・部門の魅力】
●実ビジネスに直結するデータを用い、分析結果が制度・業務・意思決定に反映される環境
●PoCに終わらず、分析・AI活用を現場業務に実装・定着させるところまで関与可能
●当社というスケールが大きく、社会的影響力のある領域でデータサイエンスを活かせる
●リスク管理と業務推進の両面から商品・サービス提供を支えることが可能
●週1回の早帰りや在宅勤務の活用など、柔軟な働き方を意識した就業環境

【必須スキル】
・データ分析の実務経験（目安：3年以上、業種不問）
・Python、R、SAS、Tableau、Power BI等のいずれかを用いた分析または可視化経験
・統計分析、仮説検証、レポーティングの実務経験

【歓迎スキル】
・銀行、証券、カード、決済、保険、コンサル、IT企業等での分析経験
・リスク管理、コンプライアンス、不正検知、モニタリング等に関連する業務経験
・機械学習、スコアリングモデル等を用いた分析・モデル構築経験

【求める人物像】
1.：先入観のない「データ起点」での仮説検証
金融の常識にとらわれず、「データそのものが示している事実」から素直にリスクの兆候や顧客の行動パターンを読み解く、客観的な視点を求めています。
2.：「複雑なデータ」を扱い、ビジネスの言葉に翻訳する力
異業界で、ユーザー行動ログや複雑なトランザクションデータ等を扱ってきた経験を求めています。混沌としたデータからビジネスに役立つ特徴量を見つけ出し、現場の意思決定者に分かりやすく伝え（レポーティング・可視化)、改善する力を重視します。
3.：変化を恐れずスピード感持って動く力
当社連携やデジタル化が進む当社の「今」は、非常に変化が激しい環境です。他業界のスピーディーな環境で培った「まずやってみる、データを見て改善する」というスピード感を、当社の組織に吹き込んでいただけることを期待しています。

日本を代表する大手銀行。

メガバンクの一角で、各社員のレベルも高く圧倒的な収益力の強さを誇っております。アジアを中心とした海外展開も大規模に行っており、またSDGファイナンスにも注力。


※最終選考前にバックグラウンドチェックがございます。