お客様の与信スコアの構築と与信基準の調整と、グループ会社(主にライフカード)各部署からの依頼内容を調査しています。
データアナリティクス部 データアナリティクス1課
働くオフィスは銀座。課長以下、32名が所属しています。(2025年4月現在)
お客様の与信スコアの精度を高めつつ、
グループ各部署の課題解決に取り組む。
大学では金融を専攻していたため、経済・金融関連のデータを扱う機会が多かったです。
2021年5月に来日し、大学院を経て、日本での就職を決意。
2023年4月に新卒としてアイフルに入社しました。
当初の配属先は京都本社のデータアナリティクス部でしたが、猫を飼っている関係で引っ越しが難しいことを人事に相談したところ、柔軟に対応していただき、東京拠点のライフカードのデータアナリティクス部に配属されました。
悪いギャップ:最初の執務室は古くて狭く、広い空間や自由な雰囲気が好きな自分にとっては、かなりストレスを感じやすかった...(でも、今期から銀座の新しいビルに移って、執務室がきれいになったのは良かった)
良いギャップ:外国人として日本で初めて就職することに、正直すごく緊張と不安があった。
(入社直前に「半沢直樹」のドラマを見て、日本の職場はパワハラがすごいのかも…という印象が残ってしまって笑)でも、データアナリティクス部の同僚や上司はとても優しくて、日本語があまり得意でない私にも親切に接してくれて、本当にありがたいです。^^
しかも、データアナリティクス部では分析手法に特に制限がなく、比較的自由に取り組めるのも魅力のひとつです。
現在は、ライフカードの提携カード、青山カードに関する分析に携わっている。なお、中途入社方のOJTもやっている。
時間をかけて構築した与信モデルが、ようやく実装になり、達成感を感じたときです。
新しいことを学びながら、データ分析のスキルも少しずつ上がってきて、タスクごとに使える分析のやり方が増えてきました。
また、先輩として後輩に教えることも、以前よりスムーズにできるようになってきました。
教科書で学んだ統計学や数学の知識が、日々の業務を通じて深まっていると感じています。
以前は主に統計分析ソフト「R」を使ってデータ分析をしたが、データアナリティクス部に来てからはSASやPythonも使えるようになりました。
データ分析の領域で専門性を深め、AWSや海外事業にも関わっていきたいと考えています。
08:30
メール・通達・お知らせのチェック、朝礼
09:00
分析タスク
13:00
お昼休憩
14:00
分析タスク
17:30
退勤(残業がある場合は18:30頃)