Interview 01

最先端の取組みに、
1から100まで携わる面白さ

しんきんイノベーションハブ

2015年入庫/工学部卒業

Story 01

大学時代のスキルを生かし、数字として結果を出せる喜び

大学では工学部で機械学習や統計学を専攻し、事業のビジネスモデルの中でいかに効率化をはかるかというオペレーションズ・リサーチについて学びました。就活では、日常的に数字に触れていたいという想いと、ビジネスの1から100まで一貫して携わりたいという想いがあり、信金中央金庫は、少数精鋭で一人あたりの業務の幅が広いところに惹かれました。入庫後、最初の3年間は北海道支店で信用金庫のコンサルティングや融資業務を担当。お客様の求めることを実現する施策を考える難しさも感じましたが、自分の知識やその後の糧になった経験だったと思います。

その後、地域・中小企業研究所のSDB室(信用金庫業界の中小企業信用リスクデータベース)配属に。中小企業の財務データを信金中央金庫に集約し、中小企業の信用リスクを測る機械学習モデルの構築から運用を担当する部門です。また、財務データから変化の傾向や地域の特徴、今後の傾向について調査し、統計資料として信用金庫に還元する業務も。企業の信用リスク測定は適用金利の判断などにも影響を与えるため、機械学習モデルの精度の維持はもちろん、信用金庫で違和感なく活用できることが重要。「この企業はなぜこの数値なのか」が理解しやすい、説明力のあるモデルを作るということです。実務において、学生時代に学んだプログラミングスキルが活かせますし、自分が考えて実行したことで「これだけモデルの精度が上がった」という数字としての結果が表れ、正しく評価されることは、大きな喜びでした。

Story 02

信用金庫業界の未来をゼロから考え、創っていく

その後の組織変更を経て、2021年にSDB室は現在のイノベーションハブという部門になりました。部門の大きな目的は、信用金庫業界のデジタル化の推進で、「デジタルプラットフォーム構築プロジェクト」チームと「EBMプロジェクト」チームがあります。「デジタルプラットフォーム構築プロジェクト」は、近年のDX(デジタル・トランスフォーメーション)の流れや信用金庫業界のデジタル化を踏まえたインターフェースを構築していくことで、私たち信金中央金庫が基盤を作り、信用金庫に取り入れていただくことを目的としています。これまで対面のFacetoFaceが中心で、これからもFacetoFaceが重要であることは変わらないですが、デジタルにおける顧客接点もしっかり構築し、リアルとデジタルが融合した温かいフィンテックを目指しています。

もう一つの「EBMプロジェクト」は信用金庫業界のデータ活用のことで、振込実績や口座の入出金など様々なデータを信金中央金庫に集約し、機械学習やAIによってビックデータとして活用できないか、について考えています。たとえば、お客様の口座の動きから資金の必要性を推測して融資をご提案する、資産運用のニーズを推測して投資信託をご案内するなど、お客様が求めている商品やお客様が次に起こす行動を汲み取って信用金庫の営業担当者が適切にご案内できるようにする、その基礎となるモデルを構築中です。必要なデータを一から集め、そのデータに合う機械学習モデルは何なのかというところからチームで議論し、実際にモデルを作る。この一連のプロセスに携わることで業務の幅が格段に広がり、やりがいも増えたと感じています。 そういった点では、二つのプロジェクトとも、一からではなく、ゼロから創っているところに面白さがあります。

※EBM(イベントベースドマーケティング):成約事例の特徴を統計してモデル化し、最適な提案につなげる手法

Story 03

データサイエンティストとしての技量をさらに磨くために

私たちの部門に限らないと思うのですが、私たち信金中央金庫は「信用金庫のために」という共通意識を持って仕事をしています。信用金庫は全国に所在しているため、様々な考え方や意見がある中でどの意見を採択するかという軸を決めるのは難しいことです。ただ、常に押さえておくべきなのは、「どういうものを作れば、信用金庫の方々により良く使ってもらえるか」ということ。チームのメンバー同士で、「こういうのをやったらどうですか?」と意見交換しながら業務に取り組んでいます。私たちのチームは、いわゆる上司と部下の関係というよりも、かなりざっくばらんとした会話ができる間柄なので、若い職員でも意見をどんどん言える環境だと思いますね。

現在、様々な業務を行う中で感じるのは、知識はいくら吸収しても終わりはないということ。基礎となるのは学生時代に学んだ統計学ですが、現在取り組んでいる機械学習の手法に関しては、日々勉強したり研修を受けたりして新しい知識やスキルを習得しています。今後は、よりテクニカルな知識を吸収し、データサイエンティストとしての技量を磨いていきたいですね。そのうえで、将来的には業界全体に関連するシステムや決済業務についても携わり、その知見を生かしてさらにデータ分析、活用の幅を広げていくことが目標です。

Daily Flow

ある1日のスケジュール

  • 8:45
  • 9:00
  • 12:00
  • 13:00
  • 14:00
  • 15:00
  • 17:00
  • 18:00
  • 出社し、データの受け渡しや報告書の作成など
  • データ基礎集計のための実行用プログラムを作成
  • 昼食
  • プログラミング後の数値を確認し、集計資料を作成
  • 集計結果をもとにモデルを作成、先輩方を交えてチームディスカッション
  • 作成したモデルの精度テスト、資料作成
  • モデル構築の結果を信用金庫の担当者に共有
  • 業務を終えて退社

Message

学生の皆さんへのメッセージ

自分が得意なことを仕事に活かせるのが一番だと思います。ただし、就活で企業の情報を調べているだけだと一つの側面しか見えないので、自分のやりたいことが実現できる環境かどうか、企業の方に遠慮なく聞いてみるのも良いと思いますよ。

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