銀行間競争が激化する中、深層学習技術を活用した
マーケティング強化が課題に

横浜銀行様は神奈川県と東京都を地盤とした地銀最大手の銀行です。「当行の営業エリアは主に大都市圏であり、競合となる銀行も多く存在します。したがって、お客さまに横浜銀行を選んでいただく仕組みづくりが重要になります。これまでにも、行内の蓄積データを用いたEBM^※1などの手法を駆使し、お客さまのライフステージを踏まえた金融サービスの提供に力を入れてきました」。総合企画部　マーケティンググループ　グループ長の石川久雄氏は、同行のデータを活用した営業戦略の基本姿勢をこのように話します。

2013年には、地銀6行（現在は10行）共同によるデータベースシステム「共同MCIF^※2システム」の利用を開始しました。また、同システムのユーザ行とグループ内シンクタンクである浜銀総合研究所による「ナレッジラボ」を通じて、データを活用できる人材の育成とノウハウの共有を進めています。

「これまで、行内で蓄積してきたお客さまに関するビッグデータの分析やモデル構築などを、データ活用人材によって実施してきました。一方で、2014年ごろからフィンテックと総称される、人工知能などの情報テクノロジーを原動力とした新たな金融サービスが急速に台頭してきました。当行グループ内でも中期経営計画の中で情報テクノロジーの活用による金融サービスの提供を基本戦略の1つとしていましたので、私たちはまず、第3世代の人工知能であるディープラーニング技術によるデータ分析とマーケティングへの活用を検討しました」（石川氏）。このような経緯から、横浜銀行様は2016年6月、浜銀総合研究所およびNECと共同で、NECの最先端AI技術群「NEC the WISE」（エヌイーシーザワイズ）^※3の1つであるディープラーニング技術を搭載したソフトウェア「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」を活用し、データベースマーケティング分野での実証実験に着手しました。

実証実験で得られた明確な成果と、
軽量性・高速性、サポート体制などを評価

この実証実験では、過去の来店実績やATM利用履歴が十分に把握できている約30万人以上の顧客データから、カードローンの潜在ニーズがあると見られる顧客の抽出を行いました。抽出モデルの構築には、2つの分析手法を活用しています。1つは、浜銀総合研究所の研究員が長年“職人技”として培ってきたデータ分析のノウハウを活用して構築した従来型のモデル。もう1つは、RAPID機械学習による新たなモデルです。同グループ　副調査役の松下伴理氏は、「私たちやシンクタンクの研究員が行ってきた業務の代替を人工知能で可能かどうかを、両モデルを比較することで検証しました」と話します。実験により、以下の結果が得られました。