日本IBMは2023年6月7日、金融業界向けSaaS型データ活用基盤「IBM Consulting Data Utilization Platform for Financial Services（DUP）」を提供開始した。金融業界におけるデータ活用に必要な一連の機能群を包括的に提供する。
日本IBMの「IBM Consulting Data Utilization Platform for Financial Services（DUP）」は、金融業界に向けて提供する、SaaS型のデータ活用基盤である（図1）。実績のある分析モデルと、分析モデルを実行可能なデータ分析基盤、さらにコミュニティを提供する。
図1：金融業界向けSaaS型データ活用基盤「DUP」の概要（出典：日本IBM）拡大画像表示
「金融機関では、データ分析手法の多面化やマーケティング精度の改善など、さらなるデータ活用が求められている。一方で、『データサイエンティストの採用や育成が上手く進まない』『データ活用の効果が体感できない』といった声も多い。データ活用に着手できていない、あるいは、着手できているが効果を実感できていない」（同社）
DUPの提供によって、「経営レベルの課題から、顧客の行動を分析して成約につながりやすいアプローチを予測するEBM（イベントベーストマーケティング）の活用まで、金融機関のデータ活用を包括的に支援する」（同社）としている。
機能面での特徴に「連合学習」がある。各社のデータを共有することなく、各社のデータを利用した分析モデルの構築が可能な技術で、データの秘匿性を担保しながら、より付加価値の高いモデルを構築できるという。
「連合学習により、自行の分析モデルと他行の分析モデルを掛け合わせられる。さらに、将来的には、他業態の分析モデルと掛け合わせることで、自行だけでは実現できないデータに基づく新たな活用価値、ビジネス効果を見出すことも可能である」（同社）
連合学習の効果を確認するため、広島銀行をはじめとする地方銀行の協力の下、分析モデルの1つ「カードローン獲得モデル」を用いたPoC（概念検証）を実施した。検証の結果、単一行のデータで構築したモデルだけでは捕捉できない成約顧客を、連合学習モデルの結果を活用して獲得できる可能性を確認した。
例えば、あるユーザーとの実証では、DUPが標準で提供している分析モデルと連合学習を利用し、より付加価値の高いモデルを構築することで、DUP導入前と比べて特定の商品における成約顧客の獲得力が推定約1.5～2.0倍になった。
DUPでは、ユーザーコミュニティも提供する。参加者同士でデータの活用に関するナレッジを共有可能である。日本IBMのデータサイティストやコンサルタントのスキルも共有する。
