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株式会社三井住友銀行：【決済企画部／推進グループ】トランザクションビジネスにおける戦略推進・新規事業企画
【決済企画部／推進グループ】トランザクションビジネスにおける戦略推進・新規事業企画
掲載日 ・ 2026/06/02
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東京都
＜特徴＞
■新たなことに挑戦する姿勢を尊重する文化：社内では役職やポジションに関わらず、各々が実現したいアイデアや企画を自由に提案できる風土が醸成されています。役員との距離も近く、気兼ねなくコミュニケーションできるのも三井住友銀行らしさの一つ。
■新規事業への積極性：グループ会社のSMBCベンチャーキャピタルを通して、多くの事業領域への投資を行っています。例えば次世代決済プラットフォーム構築のためのGMOペイメントゲートウェイとの提携や、弁護士ドットコム社との協業「SMBCクラウドサイン」、新たな事業やサービスの創出に向けたオープンイノベーションの場である”hoops link tokyo”（東京都渋谷区）の開設など、従来の銀行業の常識にとらわれることなく、果敢なチャレンジをこれまで数々繰り広げています。
■中途採用にも積極的：イノベーションは多様性の中からこそ生まれるという考えを元に、製造業、サービス業、IT業界などさまざまなバックグラウンドの方を採用。今後もさまざまな業界の出身者が其々の個性や専門性を発揮出来る会社を目指しています。
【業務内容】
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。
【案件例】
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。
想定されるキャリアパス
当部にて、コンプライアンスやコンダクトリスク管理領域におけるデータ活用・リスク分析の専門性を深化させ、企画・モデル設計の中核人材として活躍しスペシャリスト担当者を目指す、
もしくは管理職へ挑戦いただく他、専門性を軸にデータサイエンティスト専門部署にて従事いただく等、ご志向に応じて幅広いキャリアパスが可能です。
従事すべき業務の変更の範囲：当行の定める業務
就業場所の変更の範囲：当行の定める各営業拠点及び本部
■必要な経験・スキル・能力
・データ分析の実務経験（目安：3年以上、業種不問）
・Python、R、SAS、Tableau、Power BI等のいずれかを用いた分析または可視化経験
・統計分析、仮説検証、レポーティングの実務経験
■歓迎する経験・スキル・能力
・銀行、証券、カード、決済、保険、コンサル、IT企業等での分析経験
・リスク管理、コンプライアンス、不正検知、モニタリング等に関連する業務経験
・機械学習、スコアリングモデル等を用いた分析・モデル構築経験
株式会社三井住友銀行
株式会社三井住友銀行：【リテールリスク統括部】データ・AIを活用したリテールリスク管理の企画・実装推進
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三井住友銀行
銀行・信託銀行
リサーチ・データ分析
会社名
株式会社三井住友銀行会社概要
メガバンクの中でも先進性と個性を重視するカルチャーを持つSMBC社。従来の銀行業務のほか、様々な新しい取り組みに挑戦しています。＜特徴＞
■新たなことに挑戦する姿勢を尊重する文化：社内では役職やポジションに関わらず、各々が実現したいアイデアや企画を自由に提案できる風土が醸成されています。役員との距離も近く、気兼ねなくコミュニケーションできるのも三井住友銀行らしさの一つ。
■新規事業への積極性：グループ会社のSMBCベンチャーキャピタルを通して、多くの事業領域への投資を行っています。例えば次世代決済プラットフォーム構築のためのGMOペイメントゲートウェイとの提携や、弁護士ドットコム社との協業「SMBCクラウドサイン」、新たな事業やサービスの創出に向けたオープンイノベーションの場である”hoops link tokyo”（東京都渋谷区）の開設など、従来の銀行業の常識にとらわれることなく、果敢なチャレンジをこれまで数々繰り広げています。
■中途採用にも積極的：イノベーションは多様性の中からこそ生まれるという考えを元に、製造業、サービス業、IT業界などさまざまなバックグラウンドの方を採用。今後もさまざまな業界の出身者が其々の個性や専門性を発揮出来る会社を目指しています。
ポジション
【リテールリスク統括部】データ・AIを活用したリテールリスク管理の企画・実装推進仕事内容
業務内容、案件例【業務内容】
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。
【案件例】
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。
想定されるキャリアパス
当部にて、コンプライアンスやコンダクトリスク管理領域におけるデータ活用・リスク分析の専門性を深化させ、企画・モデル設計の中核人材として活躍しスペシャリスト担当者を目指す、
もしくは管理職へ挑戦いただく他、専門性を軸にデータサイエンティスト専門部署にて従事いただく等、ご志向に応じて幅広いキャリアパスが可能です。
従事すべき業務の変更の範囲：当行の定める業務
就業場所の変更の範囲：当行の定める各営業拠点及び本部
求める経験・スキル
必須要件/歓迎要件■必要な経験・スキル・能力
・データ分析の実務経験（目安：3年以上、業種不問）
・Python、R、SAS、Tableau、Power BI等のいずれかを用いた分析または可視化経験
・統計分析、仮説検証、レポーティングの実務経験
■歓迎する経験・スキル・能力
・銀行、証券、カード、決済、保険、コンサル、IT企業等での分析経験
・リスク管理、コンプライアンス、不正検知、モニタリング等に関連する業務経験
・機械学習、スコアリングモデル等を用いた分析・モデル構築経験
労働条件
雇用形態
正社員
年収
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勤務地
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