AI与信モデルでマーケティングROI2倍：クレジットカード会社のデータ活用
金融・保険エンタープライズマーケティングアナリティクス12ヶ月
サマリー
AI与信スコアリングモデルとマーケティングデータを統合し、高確度ターゲティングを実現。ROIが2倍に改善し、広告費の最適配分を達成した。
成果
マーケティングROI
150%310%
+107%
ターゲティング精度
35%68%
+94%
承認率
42%61%
+45%
この事例が参考になる条件
対象業種
金融・保険クレジットカードフィンテック消費者金融
企業規模エンタープライズ（従業員3,000名以上）
こんな課題に
- マーケティングROIの可視化と最適化ができていない
- ターゲティングの精度が低く無駄な広告費が発生している
- 与信データとマーケティングデータがサイロ化している
前提条件
- • 過去3年以上の申込・利用データが蓄積されている
- • クラウドベースのデータ分析基盤（BigQuery等）の利用が可能
- • データサイエンスチームまたは外部パートナーの確保
投資規模Google Cloud月額 50万円〜 + Looker月額 $5,000〜 + データサイエンティスト人件費 年間1,200万円
必要チームデータサイエンティスト2名 + マーケティングアナリスト1名 + エンジニア2名 + プロジェクトマネージャー1名
手法・アプローチ
Google Cloud AI Platformで過去5年分の申込・利用・延滞データを学習した与信スコアリングモデルを構築。BigQueryにマーケティングデータ（広告接触・Web行動・申込経路）を統合し、「審査通過確率×将来LTV」を予測するマーケティングスコアを開発。Lookerでダッシュボード化し、チャネル別・セグメント別のROIをリアルタイムで可視化した。
課題・注意点
- -AI与信モデルの公平性（フェアネス）検証で、特定属性への偏りがないことの証明に金融庁のガイドラインへの対応が必要だった
- -マーケティングデータと与信データの統合にデータガバナンスの観点から社内承認プロセスが複雑だった
- -モデルの精度検証（バックテスト）に6ヶ月分の実データが必要で、全体のプロジェクト期間が12ヶ月に及んだ
実施ステップ
- 1過去5年分の申込・利用・延滞データを整備し、Google Cloud AI Platformで与信モデルを構築
- 2BigQueryにマーケティングデータを統合し、マーケティングスコアの設計・開発
- 3フェアネス検証と金融庁ガイドラインへの準拠確認
- 4Lookerでチャネル別・セグメント別ROIダッシュボードを構築
- 56ヶ月間のバックテストとモデル精度検証を経て本番運用開始、継続的なモデル改善サイクルを確立
使用ツール
Google Cloud AIBigQuery