セミナー・交流会情報サイト「セミナーサーチ」 RSS http://www.seminar-search.jp/index.html セミナーサーチは金融に特化したセミナー情報を集めたセミナー情報サイトです。もちろんセミナーだけではなく,交流会情報も掲載 ja-jp Tue, 28 Jul 2015 11:57:49 +0000 ふるさと納税の市場と可能性 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail42883.html 今、話題のふるさと納税。 寄附者からみた「お得」ばかりが注目されていますが、実際に地方自治体で起こっていることはあまり知られていません。 地方創生の要ともいわれているふるさと納税の市場と実際に起きている社会的、経済的インパクトについて、全国100以上の自治体を実際に訪問し、延べ3,000人以上にセミナーをおこなってきた株式会社トラストバンク 代表取締役社長 須永 珠代 氏に講演いただきます。 航空機ファイナンスの実務と法務 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail42876.html 近年、日本の金融機関が国内外の航空機の調達に関するファイナンス(いわゆる「航空機ファイナンス」)を提供する機会は飛躍的に増加していますが、一方でエアラインの破綻に伴う問題もクローズアップされてきています。本セミナーにおいては、基本的な航空機ファイナンスの手法を説明した上で、エアラインの破綻に伴う問題点を踏まえた典型的な航空機ファイナンスの類型におけるリスクを整理し、ストラクチャー組成と契約交渉から実際にエアラインが破綻した際の対応までを検討いたします。 改正保険業法に伴う保険窓販のコンプライアンス http://www.seminar-search.jp/seminar_detail42874.html 2014年5月23日に改正保険業法が成立し、これに関して2015年5月27日に金融庁パブリックコメントの結果を踏まえて保険業法施行規則及び監督指針が改正されたところであり、2016年5月29日に施行される。 本講演は、[1]意向把握義務、[2]比較推奨販売ルール、[3]保険募集&募集関連行為、[4]加入勧奨に係る規制の新設を中心とする、施行規則及び監督指針の改正内容及びパブリックコメントの結果から明らかとなった実務対応を整理するとともに、パブリックコメントの結果を踏まえてもなお残る保険窓販の実務上直面する課題についても整理を試みる。そして、非公開金融情報保護措置をはじめ、保険会社、銀行、地方銀行、信用金庫等の銀行等代理店において求められる保険実務上の体制整備の再検証と、保険窓販ビジネスの営業戦略を描くうえで重要となるコンプライアンス上のポイントについて、実務上想定されるケースを交えながら、解説を行うものである。 預金取扱金融機関における健全性規制(バーゼル規制)の動向 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail42872.html 預金取扱金融機関向けの健全性規制は、バーゼル3、新国内基準の施行の後も、国際的な議論を端緒に引き続き規制改訂の動きが見受けられ、予断を許さない状況となっている。既に国際合意が固まり国内施行を見据えた論点から市中協議文書がいまだに発出されていない論点まで含めると論点の数は多岐にわたり、その全体感を掴むことが難しいのが実情である。そこで本講においては、各論点を概説した上で、特に国内の金融機関における影響が大きいと思われる信用リスク、金利リスクに関する論点及び国際合意が固まり国内施行を待つ論点を中心に解説を実施する。また、国際基準行、国内基準行等金融機関の類型に応じた対応項目を説明し、数多くある論点を整理して解説する。 金融機関における内部監査態勢の高度化≪実践編≫ http://www.seminar-search.jp/seminar_detail42840.html 金融機関において内部監査態勢の高度化への期待が高まっている。しかし「高度化」について漠たるイメージしか持っていない金融機関の内部監査部門も多いのではと推察される。本講義では、内部監査態勢の高度化について国内外での内部監査態勢にかかる最新の動向もまじえつつ、(1)グループ内部監査態勢の整備(2)経営目線での内部監査実施(3)リスク変化への感応度の向上や、内部監査部門の人材強化等のトピックス等中心について、実務に即し具体的に説明を行う。本講義は、内部監査部門の役職者、企画担当者ないしは実際に内部監査業務に従事している担当者を対象に、今後の実務に携わるうえでの前提知識の習得、若しくは、知識の再確認とレベルアップに資することを目的とする。 【データサイエンス実務入門1:DataRobotデモあり】FinTech時代における機械学習の利活用 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail44910.html AIの発展、特に機械学習技術の進歩により、金融分野におけるデータ活用の幅が急激に広がってきました。与信モデリングにおけるより高度なアルゴリズムの利用や、オルタナティブデータの活用はもちろん、営業・マーケティング、AML(アンチマネーロンダリング)や不正取引、コールセンターなどのオペレーション他、様々な部門での応用がすでに極めて広範囲に及んでいます。 本セミナーでは、まず、機械学習技術を中心とする新しいAI技術の概要、金融分野におけるAI技術応用の可能性と具体的事例について説明します。次に、AI技術応用でのテーマ設定及びプロジェクト進行における注意点やそのような分野において今後必要とされる人材管理とデータ管理に加えて、モデル運用に向けた技術評価方法と規制への対応といった、AI技術の事業への導入において必須となるノウハウを共有します。本セミナーにおいては、機械学習技術の事業導入の多くのプロセスを自動化してくれる最新ツールDataRobotのご紹介も交えながらお話しします。 なお、本セミナー内容の2割程度が、第2回(9/6(木)9:30-12:30)セミナーの内容と重複しますので、その点、ご了承ください。 デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してからその技術的基礎を学んで、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体受講により、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。 【データサイエンス実務入門2:DataRobotデモあり】 製薬・医療・保険での機械学習/ディープラーニング利活用 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail44909.html AIの発展、特に機械学習/ディープラーニング技術の進歩により、ヘルスケアにおけるデータ活用の幅が急激に広がってきました。創薬における化合物探索、リアルワールドデータの活用、治療の質の向上や予防医療、健康管理と連動した保険商品、営業・マーケティング、その他各種オペレーションに至るまで、様々な部門での応用がすでに広がってきました。 本セミナーでは、まずは機械学習/ディープラーニング技術を中心とする新しいAI技術の概要、ヘルスケア領域におけるAI技術応用の可能性と具体的事例について説明します。次に、AI技術応用でのテーマ設定及びプロジェクト進行における注意点やそのような分野において今後必要とされる人材管理とデータ管理に加えて、モデル運用に向けた技術評価方法と規制への対応といった、AI技術の事業への導入において必須となるノウハウを共有します。本セミナーにおいては、機械学習技術の事業導入の多くのプロセスを自動化してくれる最新ツールDataRobotのご紹介も交えながらお話しします。 なお、本セミナー内容の2割程度が、第1回(8/30(木)13:30-16:30)セミナーの内容と重複しますので、その点、ご了承ください。 デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してからその技術的基礎を学ぶことで、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体受講により、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。 【データサイエンス実務基礎】AI事例創出への道具としての機械学習/ ディープラーニング技術 http://www.seminar-search.jp/seminar_detail44908.html AIとして知られる幅広い技術の中でも特に近年急激に技術進歩と応用範囲が拡大している機械学習・ディープラーニングについて、本セミナーではそれらをツールとして扱う視点から見た技術的基礎をお話しします。特に、AI技術では各種アルゴリズムへの注目が集まりがちですが、実際の利用に向けてはデータ解析手法を幅広に理解し、正しい期待値を持つことが活用への最も重要な一歩です。 本セミナーではデータ解析技術及びAI技術を俯瞰的にみることからはじめ、特に機械学習及びディープラーニングの技術的基礎に絞ってご紹介します。これらの技術が今どのように提供されているのかを理解し、またどのような種類の問題解決に応用ができるのか、最終的には事業実装を行っていく上で必要となる周辺技術についてもお話しします。 本セミナーではAIの技術的基礎に絞って理論的かつ体系的な解説をしますので、デモ体験とユースケースで機械学習/ディープラーニングを体感してから技術的基礎を学びたい方には、本セミナー受講前に第1回(8/30(木)13:30-16:30)セミナーと第2回(9/6(木)9:30-12:30)セミナーの受講をおすすめします。 また、包括的に機械学習/ディープラーニング技術を習得されたい方は3日間の「【データサイエンス実務入門&基礎】実用化事例から学ぶ機械学習/ディープラーニング~新たなAI事例創出に向けて~」コースを受講されることを強くおすすめします。コース全体を受講することにより、新たなAI事例創出に向けての基盤作りができますので、是非、コース受講をご検討ください。