データサイエンティスト、日系金融機関の転職求人

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概要:
同グループでは持続的な成長の実現を目指し、データ活用基盤であるデータレイクの高度化を進めています。データレイクは、経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用など、グループ全体のデータドリブン経営を支える戦略的インフラです。同グループのデータレイクは、すでに重要な業務基盤として稼働しています。目指しているのは、単なるデータの蓄積基盤ではありません。生成AI、LLM、RAG、マルチモーダルデータ活用、リアルタイム分析、データガバナンス高度化など、次世代のデータ活用を支える基盤づくりに挑戦しています。金融機関に求められる高い信頼性・堅牢性と、テクノロジー企業のような進化スピード。その両立を実現するデータ基盤を追求しています。本ポジションでは、AWS上のIaaS/PaaSを活用しながら、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データパイプライン、セキュリティまで幅広い領域に携わり、データレイクの継続的な拡張開発を担っていただきます。決められたものを開発するだけでなく、まだ正解のない領域に挑み、技術検証や改善を繰り返しながら新たな仕組みを形にしていく仕事です。新しい技術や課題に挑戦し続けたい方。技術の力で銀行の未来を変えたい方。自ら学び、考え、行動し、周囲を巻き込みながら前に進める方を求めています。

具体的な業務:
同グループのデータ活用基盤であるデータレイクについて、継続的な拡張開発、機能追加、性能改善、技術検証、アーキテクチャ改善を担っていただきます。ビジネス部門、データサイエンティスト、システム部門、外部パートナーと連携しながら、データを安全かつ効率的に活用できる基盤を進化させていくポジションです。
▼具体的な業務内容
・AWS上でのデータレイク基盤の設計・構築・拡張開発
・AWS IaaS/PaaSを活用したデータ基盤アーキテクチャの検討・改善
・Python、SQL等を用いたデータ処理機能、ETL/ELT処理、内部ツールの開発
・OS、DBMS、ネットワーク、ストレージ、権限管理を踏まえた基盤設計・実装
・データパイプラインの設計・構築・最適化および性能改善
・データ品質管理、メタデータ管理、データカタログ整備の仕組み化
・データセキュリティとアクセス制御の実装、監査・コンプライアンス対応
・既存データレイク基盤の課題分析、改善提案および技術的負債の解消
・LLMや生成AI、RAG活用を見据えたデータ基盤の拡張
・画像・音声・動画・文書などマルチモーダルデータの取り込み・保存・処理基盤の検討
・新技術の調査、PoC実施、導入判断および標準化
・データサイエンティストや業務部門との要件定義、実装方式の検討
▼サービスの一例
・同社のサービス（誰でも使え、日常使いから金融商品取引までのアプリ完結を順次実現）
・同社のサービス（デジタル通帳、経営診断機能など、事業者さま向けの便利機能を集めたポータルサイト）

ポジション・部門の魅力:
銀行のデータ活用を、インフラから変えられる
同グループのデータレイクは、単なるIT基盤ではありません。経営判断、営業戦略、マーケティング、リスク管理、業務効率化、AI活用の土台となる戦略的インフラです。設計・開発した仕組みが、グループ全体のデータ活用を支えます。
AWS、DBMS、Python、AI活用まで、広く深く関われる
AWSのIaaS/PaaS、OS、DBMS、Python、SQL、ETL/ELT、データガバナンス、セキュリティ、生成AI、RAGなど、単一の技術領域に閉じず、データ基盤全体を俯瞰して設計・開発できる環境です。
金融機関ならではの難易度がある
金融データには、高い信頼性、正確性、セキュリティ、コンプライアンスが求められます。だからこそ、技術者としての設計力、実装力、運用を見据えた判断力が磨かれます。簡単ではありません。しかし、だからこそ市場価値の高い経験になります。

●概要
当社は全国トップクラスの地方金融グループのFinTech子会社として誕生し、銀行公式マネーアプリを中心としたデジタルサービスを展開しています。
現在、380万ダウンロードを超えるアプリを基盤に、データとテクノロジーを活用した新たな金融サービスやマーケティング事業の創出に取り組んでおります。
本ポジションでは、社内外の膨大なデータを活用し、お客さまのインサイト発見や既存事業の高度化、新たなサービス開発を推進するデータサイエンティストを募集しております。
データマートの構築・前処理・分析に加え、機械学習を活用した予測モデル開発や意思決定支援など、データ活用の上流から下流まで幅広く携わっていただきます。
また、企画・マーケティング・開発部門と連携しながら、データに基づく新たな価値創出に挑戦できる環境です。

●業務内容
・社内外データの収集および分析基盤の構築・運用
・データマートの設計、データ前処理および可視化、レポーティング業務
・データ分析を通じたビジネス課題の発見・解決および意思決定支援
・統計解析や仮説検証を活用した各種分析業務
・機械学習を活用したターゲティングモデル・予測モデルの開発および実装
・データドリブンなPDCAサイクルの推進と業務改善提案
・パーソナライズされたサービス提供に向けた分析・施策立案
・先進的なデータサイエンス技術の調査・研究開発

【業務概要】
同社ではビジネス変革にいち早く着手し、評価されてきましたが、改めてデータを経営戦略上の重要資産と位置づけ、データドリブン経営を一層加速させるため、2026年4月にデータサイエンス部を改組して「データ戦略部」を設置しました。同部がデータ分析・AI活用からデータ基盤、データガバナンスに至るまでデータ関連業務を一体的に担うことで、データの利活用による顧客への価値提供や経営判断のさらなる高度化を図ります。
このグループ全体でのデータ利活用に向けて、次世代のデータ分析・利活用環境を構築し推進していくことを目的に増員募集します。入社時期により企画や初期の構築段階に携わっていただくか推進をメインに携わっていただくかは異なりますが、クラウド環境上での新規データ基盤を担当するグループにて同グループ全体のデータ分析・利活用基盤に関する業務をお任せします。

【具体的な業務】
データ分析・利活用基盤の構築・強化・統制業務。
データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。
入社時期次第で、新規データ基盤の企画や要件定義、設計からお任せすることもあれば、開発から携わっていただく可能性もございます。
使用ツール: Python、AWS・Azure等で提供される各種サービス
データの種類: 同グループ各事業に関するデータ、外部データ

【ポジション・部門の魅力】
まずはスキルを活かして担当業務での貢献を期待しますが、将来的には適性や希望に合わせてスペシャリストまたはマネジメント層どちらの選択肢もございます。
残業は業務の繁閑により異なりますが、平均1 2時間/1日程度です。
平均週2回のテレワークを実施しており、柔軟に対応可能です。
同グループは、国内有数の規模であり、中小企業・個人分野を中心に厚い顧客基盤を有しています。
有人チャネルの店舗数は国内最大級、非対面チャネルの同グループアプリは多数のダウンロードを誇り、顧客接点の質の向上と量の拡大を進行中です。
有人店舗や渉外担当者の営業情報や顧客のアプリログデータ・デビットカードの購買履歴情報など顧客行動データが飛躍的に拡大しており、従来銀行が保有する性別・年代や入出金履歴などのデータと組み合わせ、機械学習/ディープラーニング/生成AI等の高度な分析手法も活用しながらスピーディかつデータドリブンなビジネスに向けた意思決定を行えることが魅力です。

同社は、顧客のためにテクノロジーを追求する企業です。顧客の事業を支えるためにはデータ分析結果に基づいた戦略立案、マネジメント、各種意思決定モデルなどが必要です。さらに実際にサービスを提供する実務においても、正確かつ効率的に業務を遂行するためにはデータ分析結果に基づいた施策立案が必須です。データ駆動型組織・文化をさらに確立させるべく、専任チームを立ち上げ、データサイエンティストを募集しています。

CTOオフィスチームにてデータサイエンティストとして、以下の業務を担います。またリーダーポジションとしてメンバーの教育や、ビジネス部門に所属するメンバーへのデータ駆動型業務の遂行方法の育成も期待されます。

・機械学習などを活用した金融分野における意思決定モデル（与信モデル、信用リスクモデル、法人管理モデル、ターゲティングモデル等）の開発、評価
・開発したモデルのビジネスへの実装支援
・行内外からのデータを抽出する基盤、分析基盤、可視化基盤の構築
・ビジネス部門のメンバーに対して、データ抽出、分析といった基礎的な内容についての育成

このポジションの魅力：
通常のデータサイエンティスト業務以外に、以下の魅力があります。
新規立ち上げのチームであるため大きな制約なく、業務を遂行することができます。
ほぼすべての銀行業務に携わることができるため、幅広い金融業界経験・知識が得られます。

企業全体のデータを対象としたデータ分析と活用推進業務です。

具体的な業務:
・ビジネス部門に対するデータ活用の提案
・主にBIツールを用いたビジネス部門に対するデータの可視化、分析支援
・外部データ活用方法の検討
・社内外におけるデータ活用事例等の情報収集と情報発信

ポジション・部門の魅力:
データ戦略部門ではこれまで、ウェブサイト運営で収集した情報や社内データを元にリテール顧客に対する行動分析とデジタルマーケティングを推進してきましたが、現在は、企業全体の領域に対しデータ利活用を推進する業務に拡大しています。業務量増加に伴い増員を進めています。
企業規模を生かし、データ分析、デジタルマーケティング、ウェブサイトのシステムを自ら設計・構築・運用しています。ユニークなビジネスモデルと評される企業で、経験やチャレンジ精神を発揮できるポジションです。

業務概要:
Finance Data & Digital Office (FDDO)は、同社ファイナンス領域におけるデータガバナンス、品質・管理フレームワーク、デジタルトランスフォーメーションを改善するためのイニシアティブ/プロジェクトを推進しています。FDDO組織の下、ジャパンBDC (Business Data Coordinator)は、BCBS 239原則に基づく同社ホールディングスのデータ管理フレームワーク（データガバナンス、品質、インフラ、レポーティングに関する基準）への同社ファイナンスの整合性をサポートするグローバルなクロスファンクショナルな役割です。FDDO全体として、社内の関連部門や、規制当局、監査機関と密接に連携します。

具体的な業務:
1. BCBS 239原則に基づく同社ホールディングスのデータ管理フレームワーク（データガバナンス、品質、インフラ、レポーティングに関する基準）への同社ファイナンスの整合性を主導します。
2. 様々なリーダーシップ/会計エグゼクティブフォーラムでファイナンス部門を代表し、関連部門のリーダー/シニアとの重要な隔月/月次ワーキンググループを主宰します。
3. データガバナンスおよびデータ品質に関する外部/規制監査（87の質問票、外部ファイアードリルなど）について規制当局と連携します。
4. ライン部門（財務、財務管理、規制報告など）によって提起されたデータ品質問題の解決において、グローバル/Powai BDC機能を主導します。
5. KSMM (Key Senior Management Matrices)オーナーと連携し、EDM (Enterprise Data Model)プロジェクトの一部であるCDA (Critical Data Attribute)駆動型KDE (Key Data Element)フレームワークを確立します。
6. 日本のファイナンスSME (Subject Matter Experts)およびPowai/グローバルBDC (Business Data Coordinators)と協力し、同社DSLA (Data Service Level Agreement)などのデータ成果物文書化をサポートします。
7. コンプライアンスを実証し、特定された場合はギャップを指摘するために、必要なポリシー、手順、文書をキュレート、レビュー、更新します。
8. 定期的な内部または外部監査の解決に関する議論において、ファイナンスBDO (Business Data Officer)を日本語でサポートします。
9. データに関する課題を理解し、戦略的なソリューションを提案/実装することで、ファイナンス管理データのためのデータスチュワードシップモデルを強化します。
10. 人工知能 (Gen AI/Agentic AI)を含むFDDO/COOプロジェクトにおいて、SMEおよび/またはプロジェクトマネジメントのサポートを提供します。

業務課題の掘り起しからAIや機械学習で解決できる課題への落とし込み、モデル作成〜評価、システム実装、運用まで一気通貫でご担当いただきます。
《具体的な業務内容》
下記いずれかまたは複数の業務をご担当いただきます。
・社内外の様々なデータの分析を通じた市場業務高度化に関する施策立案
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた市場業務の高度化・効率化
・OSSやAWSのマネージドサービスを活用したデータ分析基盤の構築・拡張
　《プロジェクト例》
　- トレーディング部署へのヘッジ戦略、アルゴリズム提供
　- セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
　- 自然言語処理、音声認識を活用した市場事務高度化
　- ALM・CPM（信用ポートフォリオ管理）高度化
　- マーケット予測や大規模言語モデル(LLM)の調査、研究
　- Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Langfuse等を活用したMLOps基盤の構築・改善
- 国内外ビックテック、スタートアップの調査、協働

【当部署のミッション】
・「事業基盤の変革」と「収益基盤の変革」という当社変革における最重要課題において、データドリブンな意思決定を全社横断的に支援。具体的には、データ分析による定量的な意思決定支援と継続的にデータドリブンな意思決定を行うために仕組みの構築。
・全社レベルのデータドリブンな経営・業務推進のため、データの利活用をデータマネジメントの観点から推進。
・全社的なデータ利用のガバナンスの整備、全社的なデータ基盤の要件整理・アーキテクチャー設計支援。

【当ポジションにおける想定業務】
・データ分析：施策効果検証、収益性分析、行動変容に向けた仮説検証など、ビジネスプロセスにおいてデータドリブンな意思決定をするためのデータ分析。
・既存のデータから意思決定に必要なインサイトの導出。
・リードデータエンジニアとともにデータチームジュニアメンバーのスキル向上に向けた支援とサポート。
・データ分析プロジェクトの技術リード

【プロジェクト例】
保険契約データ、顧客属性データ、事故データ、保険金支払いデータ、顧客フィードバックなど、多様なデータを活用してデータドリブンな意思決定を行うための施策（下記は一例）。
・収益性分析と収益向上に向けたアクションプラン策定。
・自社プラットフォーム開発
・自社プラットフォーム開発

【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

【業務概要】
当社の格付制度・格付モデルの企画、管理、運用（主にシステム開発、データ分析業務）を担っていただきます。当社の信用リスク管理の根幹をなす格付制度・格付モデルについて、制度要件を踏まえたシステム企画・開発推進、データ分析・検証業務を中心に担当していただきます。

【具体的な業務】
1. 格付制度／格付モデルに関するシステム企画、要件定義、開発案件の推進（海外向けシステムを含む）
2. 格付関連データ（財務データ、実績データ等）を用いた分析・検証業務
3. IT/システム部門、グループ会社（システム子会社等）との調整・システム関連プロジェクトの対応
4. 制度運営に係る各種データのモニタリング対応、BPRの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
1. 当グループで信用リスク管理を担う部署に身を置き、信用リスク管理の基礎をなす格付制度をシステム・データの側面から企画運営する業務にチャレンジできます。
2. グローバルな金融機関ならではの、大規模システム開発や多くの海外拠点を含むグローバルなシステム開発を要件定義からリリースまで一貫して主導いただきます。
3. 統計モデルやデータマネジメント、システム開発等の領域におけるスキル・専門性を、グローバルな金融機関のリスク管理の第一線で高めることができます。
4. 在宅勤務や時差勤務、育児・介護の支援制度等、多様な働き方を実現できる職場環境で働くことができます。

1.データサイエンスGr：データ分析の実働部隊（モデル開発によるAIの実用化、業務用アプリケーションの開発やBIツールを活用したデータのビジュアル化等）
データ分析の実働部隊として、銀行のビッグデータを用いたビジネスモデルの高度化や多様なビジネスに資する分析モデルやアプリケーションの開発、多角的なダッシュボード構築を行います。

2.データガバナンスGr：分析基盤の強化・統制

データマネジメントの一環として、AIを利用するために必要な分析環境の構築や管理、データレイクやデータウェアハウスに蓄積されるデータの品質維持、また次世代の分析環境の構想や推進等を行います。

【業務概要】
金利のある世界が到来しお客様への新たなサービスやリスク管理の強化が必要となっています。また生成AIを使用したサービスの増加に伴い、データサイエンス分野で活躍いただける人財が必要な状況です。あわせてAI等のモデルの活用も拡大しており、データサイエンティスト・クオンツ業務に加えてモデルリスク検証業務を担える人財が必要な状況です。経験者以外に、クオンツ・データサイエンスの実務経験がない方も歓迎します。ベテラン社員への相談はもちろん、当グループ内には若手社員が多く在籍していることから、一緒に勉強会をして知識習得・技術向上を目指していただくことも可能です。今後のキャリアとしてクオンツ・データサイエンスを希望し、専門性を高めていきたい方はぜひご応募ください。

【具体的な業務】
1)デリバティブ取引等金融商品の評価モデル構築
2)リスク計測モデルの構築・システム開発
3)与信審査モデルの構築
4)不正感知、顧客行動分析等ビッグデータを用いた予測モデルの構築。
取組例：機械学習を用いた住宅ローン審査モデル・法人オンラインレンディング審査モデルの構築、金融商品プライシングモデルの開発 等多数。業務の進め方に関しては事業部門とのコミュニケーションをとりながら業務を進めるため、データを通じて事業部門が抱える課題解決を経験できたり、また当グループ内のIT関連部署ともコミュニケーションを取って、データ分析／利活用に関する動向調、技術検証等にも携われるなど、多岐に渡る部門と連携しながら業務を推進し、同時に学べることも多くございます。

お任せしたい職務内容：
・機械学習を用いた審査モデル等の構築、検証
・リスク計測システムの開発及び検証
・生成AI等のモデル検証業務。

入社後の働き方：
ご入社後はOJTという形で1つの案件を先輩社員と一緒に担当します。案件内容にもよりますが、おおよそ半年程度で1案件の完了に向けて業務遂行いただきます。また、外部講師に依頼し部内勉強会を行っており、知識のキャッチアップ機会が多くあります。※週1回、2〜4時間程度 勉強会後は課題に取り組みながら、実際に自分で考えて解決を目指す力を身に着けることが可能です。ゆくゆくは案件の主担当として、進捗管理や判断もお任せし組織の中核的存在を目指していただきます。

【ポジション・部門の魅力】
リスク管理は経営に直結する業務であり自分のアイデアを経営の施策に生かすことができる、やりがいがあります。大量のデータを用いるため、データサイエンティストとしてのスキルを磨くことができます。確率論や統計学を用いる業務であり、数理的なバックグラウンドを生かせる仕事です。少数精鋭で業務を行っているからこそ業務は縦割りではなく、横断的に業務に従事でき、幅広い経験を積むことが可能です。目先の案件だけでなく金融業界の10年先を見据え、当社としてどうあるべきかということをデータサイエンスやクオンツの観点から考える中長期的な業務にも携わることができます。キャリア希望として、マネジメント希望・プロ人財希望どちらの方も歓迎いたします。マネジメント希望であればプレイングマネージャーとしてご自身の業務を担当いただきつつ、経営層とのコミュニケーションから担当者のフォロー等に携わっていただきます。全社の経営視点を持ちたい方にはマネジメント・管理側業務にやりがいを感じていただけるでしょう。プロ人財希望であれば、知見を最大限に活かしていただきながら裁量を持ち案件内容・技術面において組織を牽引していただけるような動きを期待します。専門家として自身で企画提案して案件を進めることができるやりがいを感じられると考えます。

●組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。

オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。


●募集の背景・お任せするミッション
当社では、グループ経済圏を活かしながら、法人・個人事業主のお客さまに向けた新しい価値提供の拡充を進めています。
今後さらに法人事業を成長させていくため、既存サービスの成長に加え、新たな顧客価値の創出や事業機会の探索にもこれまで以上に取り組んでいきます。
こうした事業拡大に伴い、法人事業の企画機能・推進体制を強化するための増員募集を行います。
本ポジションでは、市場・顧客・事業データから課題や機会を捉え、事業戦略やKPI、成長施策を企画するだけでなく、必要に応じてサービス・商品企画にも入り込みます。
既に決められた施策を実行するだけではなく、自ら課題を設定し、仮説を立て、関係部署を巻き込みながら事業成果につなげていくことを期待しています。


●具体的な業務内容
法人事業全体の成長に向けた重要企画を中心に、戦略策定からKPI設計、各種施策の企画・実行までを一気通貫で担っていただきます。

法人部門横断KPI設計・運営
収益、LTV、与信リスク、顧客獲得効率など、事業全体の状況を捉えるKPIの設計
データ基盤と連携し、各KPIを継続的に把握・分析できるモニタリング体制の構築
部門統括機能の高度化
営業・与信・プロダクトなど、各部門の戦略や施策を法人事業全体の方針と整合させるための企画・推進
データや数値をもとに課題を捉え、意思決定につなげるプロセスの設計・標準化
与信企画・ポートフォリオ戦略設計
法人セグメント別リスク/リターン設計
データを活用した審査プロセスの高度化や、よりスムーズな融資・審査の実現に向けた企画
新規施策の企画・推進
プロダクト・サービスと連動した法人事業の成長戦略や新規施策の企画
アライアンスを活用した、新たな成長機会を生み出す施策の企画・推進
経営レポーティング・戦略資料作成
事業の状況や施策によるインパクトを分かりやすく可視化し、経営・マネジメントに伝えるためのストーリー設計
意思決定を加速させる論点整理


●本ポジションの魅力
従来型の銀行とは異なる、データドリブンな事業づくり
営業担当者の経験や感覚だけに頼るのではなく、顧客の利用状況や各種データをもとに事業戦略や施策を考えます。
事業部門だけで完結せず、プロダクト・テクノロジー部門と連携しながら、サービスや事業のあり方から一緒に設計します。
意思決定から施策の実行までの距離が近く、スピード感を持って企画を形にできます。
大きな裁量を持ち、事業の重要テーマを動かせる
法人事業全体のKPI設計や事業運営の仕組みづくりなど、事業成長に直結する重要な企画を担います。
経営直結テーマに、企画の中心メンバーとして携わることができます。
戦略や企画を考えて終わりではなく、関係部署を巻き込みながら実行し、その後の改善まで一気通貫で担います。
豊富なデータ × FinTechで、新しい法人金融をつくる
当社が持つ金融取引データや、当グループの経済圏における豊富なデータ・顧客接点を活かし、法人金融サービスの進化に取り組めます。
既存の銀行のやり方を前提とするのではなく、ユーザーファースト・データドリブンな考え方で、新しい法人金融のあり方をつくっていくフェーズです。
既に完成した事業を運営するだけではなく、自ら考えた施策を実行し、法人事業の成長に直接インパクトを与えることができます。

データ分析によるサービス企画・提案：当社内のデータ、当社グループの保有するデータ、外部データ等を用い多角的な分析を行います。フロント部門の意思決定サポートだけでなく、ご自身でも分析結果を基にした新サービスの企画・提案を行っていただきます。

データ基盤の整備/社内分析文化の醸成：分析用のデータベース整備やBIツールの社内導入などを通じ、営業部門・管理部門も含め組織横断的にデータを利用できる環境を整備いたします。勉強会を主催しナレッジの共有も積極的に進めています。

<ステークホルダー>

営業部門（個人・法人）、口座管理やカスタマーセンター等のバックオフィス部門等、社内の様々な部門と関わる機会があります。また、グループ各社と協働し、データ活用に関わる議論も活発に行われています。

当社は、自社サービスとの連携を深めながら「銀行」の枠を超えてユーザーファーストな金融サービスを開発・提供しています。私たちは、自社サービスのプラットフォームと日々進化する情報技術を柔軟に活用し、サービスアイデアをこれまで以上に昇華させていくことによって金融をより身近なものにし、お金の流れや意味、人々の意識や生活をより良いものに変えていきます。この大きな課題にプロフェッショナルとして情熱を持って取り組み、自ら課題発見し、周囲と協力して新しい価値創出を共に推進する仲間を募集しています。

組織・チームについて
当社の法人部門は、「データ×フィンテック×バンキング」を軸に法人金融を再定義する成長エンジンです。オンライン完結型の法人金融モデルを進化させ、データドリブンな意思決定とプロダクト連動型の法人戦略を推進し非連続な成長を実現する部隊です。

具体的な業務内容
法人部門における審査企画を担当いただき、フィンテックに相応しい審査の再定義、体制、企画、実務設計、育成、実行までを一気通貫で担う中核ポジションです。
1. データドリブン審査モデルの設計・実装
・財務データ、行動データ、外部データを統合し、新たな法人審査手法を構築
・ルールベースから高度化モデルへの進化を推進
2. 審査体制の高度化・仕組み化
・属人的判断から再現性ある審査プロセスへ移行
・スコアリング設計、モニタリング指標策定、PDCAの構築
3. 審査役育成・評価体系の再設計
・データリテラシーを前提とした審査人材の育成プログラム設計
・次世代型審査組織の構築
4. 与信コミッティーの設計・運営高度化
・経営判断に資するデータパッケージの整備
・ポートフォリオ視点での意思決定支援
5. 法人部門戦略との接続
・営業戦略・プロダクト戦略と連動し、成長領域に資本を最適配分する審査戦略を設計

本ポジションの魅力
・従来の銀行との違い
紙・対面・年次決算中心の審査ではなく、リアルタイムデータとテクノロジーを前提とした審査設計が可能。制度維持ではなく「仕組みを創る側」に立てます。
・裁量・スピード
企画から実装までの意思決定が速く、半年単位で審査モデルを進化させる環境。
審査基準そのものを設計する裁量有り。
・データ×フィンテック環境での挑戦
プロダクト、データサイエンス、エンジニアと協働し、金融機関でありながらテクノロジー企業のように審査を進化させられます。
・経営インパクト
審査モデルの進化は、承認率・貸出残高・リスクコストに直結。法人部門の成長曲線を左右する重要なポジションです。

事業部門におけるデータ利活用推進を担っていただきます。具体的には、事業部門と連携し、データ分析に基づいた課題抽出・設定、解決策の提案、実行までの一連のプロセスを担当します。既存事業の効率化や新規事業創出のためのデータ分析基盤構築に携わり、データに基づいた意思決定を促進することで、事業の成長に貢献することが期待されます。関係部署との密なコミュニケーションを取りながら、データ分析結果をわかりやすく伝え、ビジネス課題の解決に導く役割を担います。将来的には、データサイエンスチームの中核メンバーとして、データ利活用戦略の策定や推進にも関わっていただくことを期待しています。

具体的な仕事内容
事業部門の課題をヒアリングし、データ分析ニーズを明確化
データ分析計画の立案・実行、分析結果に基づいた施策提案
データ可視化ツールを用いた効果的な情報伝達
機械学習モデルの構築・評価、予測モデルの開発・運用
データ分析基盤の構築・運用、データ品質の維持・向上
関係部署との連携、データ利活用推進のための提案

クオンツ・データサイエンティストとして、金融市場部のセールス＆トレーディングビジネスに提供する。ニーズの汲み取り、分析手法モデルの立案、開発（ベンダーとも協働）・リリース、運用までの一連の活動に入り、案件によっては自らが成果物の最初のユーザーとなるなど、現場と一体となってビジネスに貢献する。

【業務内容】
・電子取引を含むセールス・トレーディングの出来高・収益・顧客満足度向上のため、顧客動向や市況のデータ分析・モデル開発とそれに基づくビジネスの推進
・自動取引戦略の構築・リスク管理・パフォーマンス分析と改善活動
・市場データ分析環境の立案・構築

【人員構成】
東京、ロンドンに総勢10名程度のクオンツ・データサイエンティスト。

ビッグデータやAIを活用した業務効率化、リスク定量化、デジタルマーケティングなどの課題に取組み、当社のデジタル変革を推進する役割を担っていただきます。

【職務内容】 　※以下は例です。

●商品部門（アクチュアリー）との協働
保険商品の引受けデータ、保険金の支払いデータなどの分析を行ない、リスクを定量化する
予測モデルの作成。ドライブレコーダーのデータ分析（映像データを含む）による事故発生予防サービスの開発。

●保険金部門との協働
AI 技術を活用した各種業務の効率化。

仕事内容
・業務所管部署と連携した分析課題の検討、分析結果の解釈・説明
・データ可視化ツールを活用した経営情報、営業情報等のダッシュボード作成
・プログラミング言語を活用した顧客のニーズ予測等のモデル構築
・全社的なデータサイエンスのリテラシー向上に向けた人材育成の企画・推進

・当社グループ全体のデータ利活用によるビジネス高度化を担うデータサイエンス部にて、実データに基づく与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理等の分野でAI構築や、データ分析等の実務をお任せします。
・当部では、与信・マーケティング・不正検知・自然言語処理それぞれに関して、AI構築から事業への適用までを一気通貫で対応する他、NPSや当社利用者の状況等、ビッグデータの解析も行っています。
※適性やご経験に応じて具体的にお任せする業務は決定させていただきます。

【プロジェクト事例】不正検知モデルの構築/生成AIを用いたお客さま体験向上など

【魅力】
・デジタル領域で事業を拡大しているため、量・バリエーションともに豊富なデータを有しており、設計部分も基本的にデータサイエンス部に任されているため、大きな裁量をもって業務に取り組めます。
・能力・興味関心次第では担当領域が1つに限定されることなく複数分野にトライできる点も、当社ならではの魅力です。
・社内の意思決定が早く、スピード感をもって成長したい方にぴったりな環境です。
最新技術や業界動向をキャッチアップするために、技術論文の輪読会や勉強会を開催しています。
・メンバー同士が知見を共有し合い、新しい知識を積極的に取り入れ、実務に活かしていく姿勢を大切にしており、技術への高いモチベーションを持った仲間とともに成長できる環境です。

当行のデータ利活用を支える「データ整備のエキスパート」

・データ利活用を支えるプロセス効率化、及びルールの策定
・データカタログの整備、及びデータ照会対応
・データ利活用プロセスを通して、全体最適化できるサービスの発掘、及びそのプロジェクト推進、開発（支援）

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

・金融に関する商品・サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
・プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析・顧客分析・予測モデリング・可視化・効果検証・システム実装・組織実装等を遂行
・データ分析に関する専門的な知識・経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
・機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発・評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
・顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
・社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

弊行のビッグデータの活用の幅の拡大に伴い、データサイエンティストを募集いたします。
データ分析やモデリング等を行い、プロダクト開発やビジネス価値検証など、膨大なデータから有益な示唆を引き出すことをお任せします。

＜具体的な仕事内容＞
●金融に関する商品/サービス開発のプロジェクトに所属し、ビジネス開発チームと共同しながら、プロジェクトメンバーとして、各プロジェクトにおけるデータ分析を遂行
●プロダクト開発〜スケール段階のそれぞれに必要な、市場分析/顧客分析/予測モデリング/可視化/効果検証/システム実装/組織実装等を遂行
●データ分析に関する専門的な知識/経験、担当するビジネスドメインの知識をベースとした、ビジネス上の仮説設定と検証の実施
●機械学習などを活用した与信モデルやターゲティングモデルの開発/評価、分析結果の可視化やKPI設計、行内外のデータ収集や分析環境構築・運用
●顧客に対する仮説検証のためのプロトタイピング
●社内への理解浸透やステークホルダーとの連携

（サービスの一例）
・オンライン融資サービス
・Webで口座情報の見える化
・WEB口座振替受付サービス

分析・マーケティング基盤の運用及び活用
　
●具体的な業務内容
データウェアハウスの設計・構築・運用
ETL/ELTパイプラインの設計・実装・保守
データ品質管理の仕組み構築
マーケティング用データマートの設計・構築
分析・マーケティング基盤とデジタルマーケティング領域の各種ソリューションとのシステム連携支援

●このポジションの魅力／得られる経験やスキル
銀行全体のデータ利活用基盤を構築する重要なポジションとして、One to One マーケティングの高度化に向けた技術的な推進役を担っていただきます。データドリブンな意志決定を全社的に加速させる、やりがいのある役割です。
技術面では、最新のクラウド技術やデータ基盤を採用しており、セキュリティと利便性を両立する技術的なチャレンジに取り組んでいただけます。また銀行ならではの金融データに係る専門性を獲得できます。
※リモートワークあり（週1〜2日程度）。
※残業月20時間〜30時間程度。

●キャリアパス
入行後は分析・マーケティング基盤運用チームのコアメンバーとして運用・活用を担当していただきます。各部門のデータ利活用ニーズに応える中で実践的なスキルを習得できる環境が整っています。将来的にはご自身の志向や適性に応じてデータアーキテクトやテクニカルリードとしてより専門性の高い業務に携わるスペシャリスト、または、組織やプロジェクトのマネージャーとなるマネジメントのキャリアパスをお選びいただけます。

●デジタル戦略部 インテリジェンス室 配属予定
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する知識を理解し、ゼロベースからの組織習熟度向上施策を企画・実行し、理系人材の教育課程を企画・実行(場合によっては自ら教授)し、組織運営に携わり、全ての領域を管理すること。
・必須職務経験はないが、高水準の知識/実務面を含めた総合的能力/人格を求める職務である

●デジタル活用プロジェクトの企画・運営、 モック作成、 PoC実施

【実施中 ・ 実施予定の具体例】
● 提案資料の自動作成ツール
●社内CRM運営の投資・保守案件の推進
●社内外データを繋いでバンカーへの示唆を行うツール
●AIによるバンカーへの提案内容の提示・壁打ち etc

【仕事の面白さ 】
●バンカーの業務の形式知化により、業務の最適化に大きなインパクトを与えられるとともに、会社のトップライ ン向上にも繋がり、 やりがいのある業務
●金融という専門性の高い領域のデータを活用し、 データをもとにバンカーの行動を変革させるという貴重な経験が得られる
●ビジネス部門内の組織での勤務となり、エンドユーザーの顔が見える距離でのプロジェクト運営であるため、 プロジェクトをテンポよく回していけるとともに、ユーザーへの効果を実感しやすい

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。

・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計
・データ活用基盤の整備・管理
・データ分析業務の推進（AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど）
・データ分析人財の教育（社内研修の企画立案や講師など）

(1)データアーキテクチャの設計（含む、データレイク、データウエアハウスのデータモデリング）およびデータガバナンス体制の確立
(2)データ戦略の策定と実行、グループ・グローバルでのデータ統合と連携の促進
(3)データの収集・保管・活用に関する最新技術の評価・導入
(4)データアーキテクチャに関する基準・ガイドラインの開発・管理

【職務内容の特徴や強み】
デジタル企画部データマネジメント推進チームは「データマネジメント」という時代の最先端をいく業務を、グループ・グローバルベースで統括する部門です。
大きな舞台で、自分のスキルを試してみたい、実戦経験を通じスキルアップを図りたい、社会のために貢献したい等の強い意欲をお持ちの方をお待ちしております。

・AIを活用した当行のデジタルレンディング関連ビジネスに関する事業課題・技術課題の発見と解決
・機械学習を活用した与信モデルの開発・改善の他、当行のデジタルレンディングビジネス全般におけるデータ/AI活用の高度化推進
・当行出資先及び出資検討先企業が保有するAI与信モデルの分析・技術的評価
・国内外のパートナー企業と協働し、AIを活用したデジタルレンディングに関する事業開発を行うプロジェクトへの参画

●海外非日系大企業ビジネスの戦略企画全般を担う部署において、財務企画（グローバルCIB部門の管理会計）を担当するグループ
●財務企画の主な業務範囲は、ビジネス戦略に沿った財務計画の策定と業績管理、および財務資源の配分と費消管理など、財務に係る事項すべて関与するため、多岐に亘ります。また、ポートフォリオ管理や顧客採算管理等も含め、財務・管理会計業務はデータ管理システムインフラに大きく依拠します。
●本ポジションは、管理会計・経理管理業務にも携わって頂きながら、その延長としてのデータ利活用の推進、及びデータ管理システムを中心とした部門のIT・システムインフラ戦略・施策の立案や実行にも携わって頂きます。

【業務の魅力】
●グローバルに強みを持つメガバンクにて、海外各地域の財務担当者と日々密に連携をしながら（言語：英語）、非日系大企業ビジネスの戦略企画・立案のダイナミズムを経験できます
●管理会計、経営管理の専門性、及び管理会計に関連したデータ利活用スキルを身に付けられます
●入社後の活躍、及びご本人の意向次第では、財務以外の戦略・企画領域や、海外駐在の機会もあり得ます

社内ユーザーと協力し合いながら業務理解と問題の明確化を行い、ビジネス課題の解決を目指す。
データサイエンス実務利用の観点からデータ分析・予測モデリング・機械学習モデル・ビジネスインテリジェンスツール・生成AIが活用できるビジネスデータサイエンティスト・AIデータサイエンティストのスキルを持つ人材を募集。

各プロジェクトでは個々の専門知識や経験を活かしチームとして推進。各人の専門性やキャリア志向に応じた業務分担をしており、個人の能力を最大限に発揮できる役割を通じてプロジェクトを担当。

ベンダコントロール案件のみならず、社員による内製開発、DX案件、データ分析、機械学習モデル開発、生成AIの活用を積極的に推進しグローバルマーケッツ部門のDXを促進。 　　

その後の変更の範囲：会社の定める業務

個人のお客さま（約3,400万人）の取引拡大・ロイヤリティ向上に向けたマーケティング戦略の立案・実行のためのデータ分析及びインフラ・環境整備を担当していただきます。

【主な担当職務】
・データ利活用施策の企画立案
・お客さまの属性・取引、Web・アプリログデータ分析によるターゲティング・分析モデル構築
・デジタルマーケティング施策の効果検証
・分析用データマートの設計・管理、分析基盤構築
※上記のほか、デジタルサービス事業本部の戦略策定の基礎となるデータ分析も担当いただくこともあります。

【魅力】
・メガバンク最大の顧客基盤（個人のお客さま3,400万人）へのマーケティングを担うダイナミズム
・生活に不可欠な「金融」サービスをお客さまに適切に届け、お金の不安を解消することに貢献できる社会的意義の大きさ
・当行及びグループ会社を含めた業界最大規模の顧客データ及び金融取引データを分析することのやりがい

【キャリアパス】
データ分析のプロフェッショナルとしてのキャリアはもちろん、将来的には希望や適性に応じて、総合職として幅広い業務を担当いただく可能性もあります。

銀行グループにおける「データ分析・利活用」と「データガバナンス」を主なミッションとする組織で、データサイエンティストとして、銀行本体に加え、グループ各社の「データ分析・利活用」を広く推進するポジションです。
　
・ホールセール・リテール・市場・グローバルの各事業部門やコーポレート各部の課題・業務ニーズに対しデータ分析により解決を図っていきます。

●銀行・グループ横断的なデータ分析・利活用にかかる施策の企画・立案・推進、およびデータ分析環境の整備
●機械学習等のAIを活用した各種予測モデルの構築
●事業部門のビジネス課題解決等に向けたデータ分析・利活用の支援
●データ分析・利活用にかかる最新動向調査、技術検証等

【ダイバーシティを感じる分析集団】
・部員は銀行員の他、グループ各社からの出向者も多数在籍しており、多種・多様な個性の集団で構成
・持株会社のデータマネジメント部を兼務しており、グループ各社の兼務者と協働で分析業務も実施
・在宅勤務やサテライトオフィス勤務等、柔軟な働き方も可能
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度

データサイエンティストとして、当行の口座保有者（個人・法人）の金融行動に由来するデータや市場データ等の行内外のビッグデータを収集・分析し、マーケティング戦略の高度化につながる施策の立案や支援をしていただきます。近年の類例は以下の通り。

　・東京都・神奈川県内、数百万人規模のデモグラフィックデータを用いた顧客特性の分析。
　・東京都・神奈川県内、600箇所以上の営業拠点のジオグラフィックデータを用いた地域特性の検出。
　・数億件単位の資金移動やチャネル利用等のビヘイビアデータを用いた顧客ニーズの推定。
　・リアルイベント、アプリ、SNS、WEB等の非金融データを用いた顧客のAISASの把握とサジェスチョンの検討。
　・以上の示唆を組み合わせた、WEB上も含む当行の商圏内におけるSTPの策定と施策への反映。
　・1,000名以上の営業行員の活動データを用いた行動の最適化、業務の効率化。

当社において、新規顧客の獲得、既存顧客の稼働率アップや顧客あたり収益単価の最大化にむけたデータ解析担当業務全般をご担当いただきます。金融業務経験の有無は問いません。

具体的には、（1）顧客の属性や興味と取引行動の相関性、（2）マーケティング戦略と戦術の提案、（3）事業計画の立案・モニタリング業務の実施と関連する業務の効率化を、社内外の関係各部署と調整のうえ進めていただきます。

前項の（1）（2）については、登録会員数1億を超える本体の会員からの行動データやヒアリング情報の解析と結果に基づき、STP分析のお手伝いをいただきます。

【主なご担当職務】
・顧客の行動データの解析と業務効率化企画・推進
・SQL、Python、Microsoft Excel、統計学を活用したデータ解析
・部署全体のワークフロー改善と、再構築（マネジメント含む）、システム要件定義

<業務内容>
主として以下をご担当いただきます。
●金融規制／バーゼル規制対応
信用リスク管理態勢の高度化、バーゼル規制対応、バーゼル対応に係る各種数値検証、グループ会社支援など

●経営計画/年度予算の策定支援
予算計画の妥当性検証、シナリオ分析、シナリオ下における各種指標を試算するための時系列データ分析を含めた統計モデル構築

・当行は、基礎的内部格付手法（FIRB）適用行ですので、高度なリスク管理のスキルを身に付けることができます。
・グループ全体の信用リスク管理の統括部署ですので、経営企画部署との連携も多く、会社全体の動きに触れる機会を持つことができます。
・各種パラメータ推計等から、自己資本比率の計算まで規制資本に関する業務全体を経験することができます。

<部店概要>
銀行グループの信用リスクを統括する部署で、内部格付制度、自己資本比率計算、自己査定制度、与信手続等の設計・管理の他、与信状況のモニタリング、また決算業務として償却・引当の算定を行っています。若手からベテランまで幅広い年齢層で構成されており、それぞれの役割期待に応じて担当業務に従事しています。

働き方としては部員の大半が在宅勤務も活用しております。またフレックスタイム制適用部署でもあり、柔軟な働き方が可能です。

市場業務におけるAIや機械学習等、データサイエンス力を活用したフロント業務支援、ソリューション提供業務

・当部は、当行における産業・企業の調査・評価機能を担っています。
・こうした企業調査部が担う機能の高度化や効率化に向けた「データ分析・利活用」の企画・推進に従事頂くデータサイエンティストを募集します。

（主な業務内容）
●AI/機械学習等を活用した産業（市場）動向の分析手法の高度化・効率化
●非財務情報（定性情報等）等を活用した企業分析手法の開発
●データ分析・利活用に関する最新動向の調査、上記業務への活用余地の検証　等

（取組例）
・ビッグデータやテキスト分析を活用した企業の劣化予測モデルの構築
・ESG（環境・社会・ガバナンス）要素と企業信用力の関係性分析
・銀行内外のデータ用いた産業・市場動向の予測　等

【ポジション概要】
当行およびグループの膨大・多種多様なデータを活用し、グループ・銀行全体や各業務部門の課題抽出からビジネス成果の創出まで一気通貫で伴走いただきます。

【業務内容・役割】
●業務部門と協働でのデータサイエンスを活用したビジネス施策の企画・検討、PoC
●データ収集・分析体制の設計・構築および実務（解析・可視化・評価）を通じた具体的な施策の立案・推進、継続的な運用・改善

＜案件例＞
・取引履歴や営業記録に基づく顧客動向分析および営業担当者へのレコメンド
・生成系AIを用いたコールセンター業務の高度化
・不正な資金移動・口座利用の検知


【魅力・やりがい】
DX化推進による業務プロセス・ビジネス戦略双方の高度化はMUFGの最重要経営課題の一つです。日本最大・世界有数の金融機関が抱える膨大なデータの活用余地は無限大であり、単なるデータ分析に留まらず、データという側面から当行およびMUFGのビジネスそのものに大きな変革をもたらすことが可能です。

【想定キャリアパス】
データ分析・活用によるビジネス成果創出のプロとしてのご活躍を想定しています。また、各業務部門でのデータ活用・ビジネス企画推進担当としてのキャリアや、より技術面に寄った関連IT会社でのキャリア形成も展望可能です。将来的にはマネジメントとして当行のDX戦略をリードするポジションへの挑戦を期待しています。

●グローバル大企業を中心に財務・非財務データを活用したコンサルティングにより、顧客の経営課題解決と意思決定支援を行います。
●国内で培ったソリューションを市場ソリューション部・市場テクノロジー部を通じて証券や海外へ展開し、中堅中小企業にはデジタルツールを活用して提供します。
●将来的には、データ分析を超えたデータエンジニアリングやサプライチェーン分析を通じて、さらなる顧客課題解決を目指します。
●個社に寄り添いながら、課題解決や新たな分析手法の研究、デジタルツール化を担えるポジションです。

・クレジットリスクに関わる統計数理モデル・AIモデル等の構築。
・多種多様なビックデータ・機械学習モデル等を金融業務全般に活用していくプロジェクトへの取り組み。

・当社グループでは、”データ”を競争力の源泉となる企業資産の一つとしてとらえ、有用なデータの収集や品質の管理、また、データを分析・活用しビジネス展開する取り組みを進めています。
・データマネジメント部は、このようなデータの「分析・利活用」や「ガバナンス」を強化・推進することを主なミッションとするデータの専門部署です。
・今回は、データマネジメント部の一員として、データ品質の維持・改善や各種報告/サービス精度を改善させる「データガバナンス」の体制や運用企画、実務運営を行うメンバーを募集致します。

【主な業務内容】
●データガバナンスの体制・運用企画
　・当社グループ(グループ各社、海外拠点等)ベースでの枠組みの構築、体制・規程の整備
　・データガバナンスの最新動向の調査・研究
●データガバナンスの実務運営
　・ グループ各社・関係各部で行うデータガバナンス運営状況のモニタリング
　・データリネージュ、データカタログの整備、個々のデータ品質の定期点検等
　・国内外の外部機関や関係部署等との折衝

【職場環境】
働き方改革に積極的に取り組んでいます
・在宅勤務やサテライトオフィス、フリーアドレスの導入等、働く場所は柔軟に選択可能です
・TPOに合わせて自身で服装が選べるドレスコードフリー制度を取り入れています

●監査業務に関連したデータ分析ならびにデータ分析・利活用にかかる企画立案
●機械学習等の先端技術を活用したリスクアセスメントにかかる企画立案

具体的には、
銀行内の様々なシステムからのデータ取得・集計・分析の枠組を構築したり、それぞれの工程の業務に実際に従事。監査は原則ありとあらゆるデータにアクセスできることから非常に幅広い経験を積むことが可能である上、本分野における科学的アプローチは未だ黎明期にあることから、各人のアイディアを活かす余地が大きい。
加えて、分析結果は経営陣に対する各種提言・報告に直結。
機械学習等の先端技術についてもその活用は緒に就いたばかりであり、銀行内外のデータを用いたリスクアセスメントを高度化するにあたり、今後より一層活用範囲を拡大していく予定。