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2022/01/12

【NTTデータ】秘密分散技術を用いた複数金融機関のデータ統合の有効性検証を実施

| by:ウェブ管理者
株式会社NTTデータ(以下、NTTデータ)は、秘密分散技術を用いた複数金融機関のデータ統合の有効性検証を目的に、法人融資の需要予測に関する実証実験を行いました。
本実証実験では、筑波大学が開発したデータコラボレーション技術を用い、実験に参加した7金融機関のデータを秘匿化した状態で統合し、統合需要予測モデルを構築しました。予測精度を比較するため、各金融機関単独のデータから構築したモデルと統合モデルを比較した結果、統合モデルは、法人融資の需要予測にあたり高額の融資の需要予測など各金融機関に保有データが少ないケースで特に精度向上に有効な手段であることを確認しました。
今後NTTデータは、金融機関と異業種の連携など、幅広い業界内外のデータ統合によって生産性向上を目指します。

背景
生産性向上を目的としたAI活用が盛んになってきた一方で、高精度のAIを作るための学習データ(量が豊富で、分布に偏りなく、バリエーションに富んでいるデータ)の蓄積が進んでいません。また、プライバシー情報を含むことを理由に、会社組織や分野を越えたデータの共有、収集が進まないケースもあります。
上記課題解決のため、NTTデータはデータコラボレーション技術と複数金融機関のデータを使って、法人融資の需要予測をする実証実験を行いました。

データコラボレーション技術の概要
データコラボレーション技術は筑波大学が開発注1し、NTTデータと共同研究している技術です。この技術は、各機関が秘密にしたいデータを元に戻せないように秘匿化した状態で統合することで、分散されたデータをまとめて解析できる点を特長としています。
組織や分野に跨って分散したデータに対して、元データの直接的な統合を行うことなく、高度な統合解析が可能になることに加え、元データに含まれる秘匿性の高い情報の安全性を担保しつつ、多量のデータが取り扱い可能となることで、データ(種類・量)の不足を改善しAIの解析精度の大幅な向上を実現します。


原文はこちら
https://www.nttdata.com/jp/ja/news/services_info/2022/011100

15:02 | IT:一般
 

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