どんな仕事か: 日本のキャッシュレス推進をけん引する三井住友カード、SMBCグループが集積した膨大なキャッシュレスデータを活用した分析・企画業務に従事いただきます。具体的には、以下のような業務を担っていただきます。 1．与信戦略・信用リスクに係るスコアリングモデル構築（デフォルト予測、不正対策等）・カード入会審査や利用枠審査、不正対策等の最適化（与信精度、不正検知精度向上）・スコアリングモデルの検証や当社ポートフォリオのモニタリング、データに基づいた分析・企画 2.ファイナンス事業戦略・ターゲティング用スコアリングモデル構築（開封・通電、利用予測モデル等）・プロモーション手法・ターゲティングの最適化（有人・デジタルチャネルの融合、パーソナライズされたコンテンツとアプローチ）・WEB・アプリ解析によるファイナンス関連のUIUX改善・スコアリングモデルやプロモーションの検証、データに基づいた分析・企画 3.債権回収戦略・債権回収用スコアリングモデル構築（LGDモデル、通電予測モデル等）・督促手法・ターゲティングの最適化（有人・デジタルチャネルの融合、パーソナライズされたアプローチ）・WEB・アプリ解析による延滞関連のUIUX改善・スコアリングモデルや督促手法の検証、データに基づいた分析・企画 ※分析やモデリングに使用するツール：SAS、Tableau、DataRobot、SPSS、AdobeAnalytics、python、R ■魅力・当社のみならずSMBCグループや提携先のデータを活用した分析、機械学習ができます。（信頼性の高い顧客属性や月間数億件に上る決済データを中心とした1stパーティデータ等）・当社の損益の大部分を支える与信・ファイナンス事業分野であり、企画やモデル構築によって当社の損益に大きな影響を与えるため、やりがいを持って業務に取り組めます。・各自で考え、仮説にチャレンジできる環境です。データ分析やモデル構築はもちろん、課題発見や打ち手の企画立案・効果検証まで、意欲があれば一気通貫で担当できます。
求められるスキルは: 必須 ■必須条件
以下に該当する方

多様なデータやAI・機械学習を活用してビジネス課題を解決する業務経験（１年以上）
・統計/機械学習のスキルを用いたデータ分析の実務経験
・SQL、SAS、SPSS、Python、R等、分析ツールやプログラミングによる実務経験
・DataRobotなどのAutoMLツールによる実務経験

AdobeAnalyticsを活用したWEB・アプリのUIUX改善を行った業務経験（１年以上）

■歓迎条件
以下の何れかのご経験のある方。
統計学・機械学習・スコアリング・データ分析に関する専門的な知識がある方
与信・ファイナンス・債権回収における業務経験や知見がある方
貸金業法・割賦販売法・個人信用情報（CIC・JICC）の知見がある方
自ら考えて行動ができ、データに基づいた論理的なアプローチができる方
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
給与はどのくらい貰えるか: 600万円～1300万円

キャッシュレスデータを活用した与信・ファイナンス事業の企画、分析業務

事業企画