実績と信頼性
1,247
修了生が金融機関で活躍中
94%
実務で即活用できたと回答
38
金融機関との連携実績
6.2年
講師陣の平均実務経験
実データから学ぶ教育アプローチ
私たちの教育は、匿名化された実際の金融データを使用します。クレジットカード取引、送金パターン、口座活動など、実務で遭遇する複雑な状況を再現しています。
機械学習モデルの構築だけでなく、誤検知を減らす方法、規制要件への対応、実運用時のモニタリング手法まで、実践的な知識を提供します。全ての教材は現役のリスク管理専門家によって作成され、四半期ごとに最新の不正手口に合わせて更新されています。
知識の確認と実践
異常検知で最も重要な前処理は？
不均衡データへの対処法は？
リアルタイム検知で重視すべきは？
モデル評価で注目する指標は？
専門家からの声
高橋美咲
リスク分析リード
大手銀行で7年間不正検知システムを担当。実務で直面する課題を教材に反映し、即戦力となる人材育成に注力しています。
佐々木恵
機械学習エンジニア
フィンテック企業でMLモデルを開発。理論だけでなく、実運用で成果を出すための実践的なノウハウを共有します。