会社名

三井住友カード株式会社

会社概要

三井住友フィナンシャルグループの戦略的事業会社として、高いブランド力と総合的なカード事業の展開力を活かし、幅広いニーズに合った決済・ファイナンスサービスを提供しています。
消費の多様化や企業のDX化によって、キャッシュレス決済は年々普及しています。
しかし、日本の個人消費市場でのキャッシュレス比率は、実は約4割。
まだまだ、未開拓の市場があるマーケットです。
キャッシュレスのパイオニアとして業界を牽引してきた三井住友カードは今後も
ブランドメッセージである「Have a good Cashless.」の思いをもとに、
決済ノウハウやキャッシュレスデータを活用して未開拓市場に挑戦しています。
■事業内容：クレジットカード業務、デビットカード・プリペイドカード・その他決済業務、ローン業務、保証業務、ギフトカード業務、その他付随業務

ポジション

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

仕事内容

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。

求める経験・スキル

■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