株式会社金融エンジニアリング・グループ

株式会社金融エンジニアリング・グループ(キンユウエンジニアリンググループ)の新卒採用・企業情報

正社員

株式会社金融エンジニアリング・グループ

【コンサルタント|その他金融|情報処理】

わたしたち金融エンジニアリング・グループ(通称FEG)は、金融機関を中心としたお客様の持つ多様かつ膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、有益な規則性や法則性を見出し、業務の効率化に役立てるコンサルティング業務を行う会社です。
AIやビッグデータなど目にしない日はありませんが、FEGは創業以来30年、データ分析をベースにしたコンサルティングを提供しつつ、常に最先端のデータ分析技術を模索し追及してきました。いわゆるデータサイエンティストの集団です。
最先端の技術を探究し、企業のニーズ・課題解決に応じたコンサルティングを提供していく仲間を募集します!
(当社HPもご覧ください。 http://www.feg.co.jp/ )

  • 顧客視点のサービス

  • シェアNo.1サービスあり

  • 安定した顧客基盤

  • 3年連続で業績アップ

  • アットホームな社風

私たちの魅力

事業内容
数理統計・金融業務知識に基づくデータ分析、モデル開発、これらに基づくコンサルティング業務

「ビックデータ分析」の重要性は、今では広く一般的になりましたが、当社は1989年創業以来、金融機関における個人顧客の属性や口座取引情報、いわゆるビックデータを分析し、リスク管理やマーケティングの支援を行ってまいりました。データ分析に基づく、定量的かつ客観的事実を重視した業務コンサルテーションを行う、日本ではほぼ唯一のコンサルティング会社です。

ビジョン/ミッション
真摯にデータと向き合い、定量的かつ客観的な分析から、顧客にとって有益な業務意思決定を支援

当社のミッションは、多様で膨大な情報の中から、有益な規則性や法則性を見出し、これをあらゆる形で実用化させることにより、企業や社会の利益や効率化に貢献することです。
例えば、銀行の融資業務において、従来の審査経験に基づく基準を適用すると融資承認にならなかった顧客にも、融資の可能性を見出せたり、逆に、従来の基準では、信用リスクが過小評価され、結果的にデフォルトに陥るような顧客層を適正に評価することで、正当な融資を促進できます。
一方、銀行に対しては、融資全体のデフォルト率を低減させることで、収益性の向上をもたらします。

企業理念
世界第2位のデータ分析力

当社は、2009年2015年と2度もデータマイニングの世界大会であるKDD CUP(※)にて世界第2位を獲得しています。
当社の世界トップレベルのデータマイニング技術は、金融業界に留まらず、あらゆる業界から信頼され仕事の引き合いがあります。

最先端の技術水準を保ちながらも、世の中の様々なものに興味を持ち探究し、自己研鑽を続ける姿勢が、権威ある賞を受賞できたことにつながっています。

※KDD CUPとは
KDD CUP(Knowledge Discovery and Data Mining Cup)は、コンピューターサイエンス分野の学会であり、100カ国以上、9万2千人の会員規模を誇るACM(the Association for Computing Machinery 本部米国)の分科会であるSIGKDD(Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining)が毎年開催する競技会であり、この分野で最も古く権威ある競技会のひとつです。
1997年に第1回が開催されて以来、主催者(SIGKDD)が提示する様々な課題(「ウェブマイニングによるマーケティング」、「テキストマイニングによる論文の分類」、「バイオデータの分析」、「医学データの分析による病気の予測」など)に対し、世界中の大学や企業、研究機関が参加して、モデル精度の高さを競っています。

私たちの仕事

当社は金融機関をはじめとして、製造業、販売業の企業や公的機関に様々なコンサルティングサービスを提供しています。
 ・金融機関のローン審査に関するコンサルティング
 ・金融機関をはじめ、様々な企業の顧客へのマーケティングに関するコンサルティング
 ・Eコマース企業の顧客ターゲティングやレコメンド
 ・オークション詐欺、振り込め詐欺や機密情報持ち出しなどの不正検知に関するコンサルティング

その他今まで100社以上にのぼるお客様に対して様々なサービスを提供しています。

はたらく環境

社風
若手もシニアも対等にディスカッション

データ分析技術を駆使したコンサルテーションを売り物にしている会社ですので、形式的な上下関係に縛られない社風があります。詳細で精緻な分析結果に基づく議論であれば、若手もシニアも同等に議論しています。ただ、会社組織ですので、至極当然ですが、組織の上長がプロジェクト責任を全面的に負います。なので、議論は対等にしても、上長や先輩諸氏に対しての礼儀や敬意は大切にしています。

オフィス紹介
パーテーションで仕切られ仕事に集中できる環境

一人一人がパーテーションで仕切られ、仕事に集中できる環境になっています。
社内ミーティングは会議室はもちろん、席の近くに設置されたミーティングスペースでも気軽に行えます。
隅田川を一望できるリフレッシュルームでは、春になると満開の桜を見ることが出来、仕事の疲れが癒されます。
また、業界紙、専門誌、分析ソフトのテクニカル情報を豊富にそろえた書庫もあります。

働く仲間
探究心と学究心を持ち続ける(社員が自ら勉強したいデーマについて勉強会を開催)

新しいテクノロジー、分析方法、分析ソフトの情報、検定等に関する情報交換会など、さまざまなテーマの勉強会を社員自ら企画し、開催しています。
また、新しいテーマに挑戦したプロジェクトなど共有すべき知見がある時には、社内報告会を開催します。

常に最先端の技術水準の維持と向上のために探究心と学究心を忘れません。

組織の特徴
仕事はプロジェクト単位

組織という枠組みはありますが、原則的に仕事はプロジェクト単位で行います。
プロジェクトのリーダーは社内WEBで担当するプロジェクトを成功させるために必要なプロジェクトメンバーを募集し、各コンサルタントがこれに応募することによってプロジェクトメンバーが決まります。
組織の枠組みにとらわれず各自の自由な意思によりプロジェクトへ参加することが出来ます。

職場の雰囲気
裁量労働制により自分のペースで働けるのでいい意味で“マイペース”

裁量労働制を適用しているため、仕事の繁閑に合わせ、自分の裁量で勤務時間を自由に決められます。
社内の雰囲気は、社長も含め“さん”付けで呼び合い、アットホームです。

【出退社時間のモデルケース】(参考)
10時頃に出社
19時~20時頃に退社

企業概要

創業/設立 1989年(平成元年)4月26日
本社所在地 東京都中央区新川2-27-1 東京住友ツインビル東館10階
代表者 代表取締役社長 宮村幸夫
資本金 99百万円
売上高 4,417百万円(2018年3月期)
3,786百万円(2017年3月期)
3,083百万円(2016年3月期)
従業員数 88名 (2018年04月現在) 
株主 新日鉄住金ソリューションズ株式会社(100%子会社)
事業所 本社:東京
トップクラスを誇る売上高経常利益率 2008年に新日鉄ソリューションズ(現、新日鉄住金ソリューションズ)の傘下に入りましたので、資本金規模は小さいですが、売上規模(2017年3月期、37.8億円)、経常利益(同、11.9億円)共に、日本のコンサルティング会社の中では上位に位置し、業界を問わず重要な経営指標である売上高経常利益率はトップクラスにあります。
沿革 1989年 4月 
会社設立
1991年10月 
都市銀行に対する証券市場分析サービス提供
1992年10月 
消費者金融業に対する顧客市場分析サービス提供
1994年 3月 
消費者金融業向け無担保ローン初期与信審査モデルを提供
1996年 5月 
本社を港区赤坂2丁目21番8号に移転
1997年 4月 
移動体通信業者に対する顧客分析サービスを提供
1998年 6月 
大手損害保険会社に対する総合経営リスク管理モデルを提供
1999年 8月 
都銀に対して融資自動審査モデルを提供
2000年 4月 
証券会社に対して債権流動化に関わるリスク評価モデルを提供
2001年 1月 
融資自動審査システムの業績に対し、社団法人ニュービジネス協議会よりニュービジネス大賞ソフトウエア部門賞を受賞
2003年10月
個人信用格付に基づくカードローン販売スキームの提供
2005年 6月 
情報セキュリティマネジメントシステムの標準規格「BS7799-2:2002」および「ISMS認証基準(Ver2.0)」の認証を取得
2008年 5月 
新日鉄ソリューションズ株式会社(現・新日鉄住金ソリューションズ株式会社)が当社の株式100%を取得、同社のグループ会社となる
2009年 6月 
国際的データマイニング・コンテスト(KDD CUP)にて世界第2位に入賞
2010年 6月 
本社を現在の中央区新川2丁目27番1号 東京住友ツインビル東館10階に移転
2012年 5月 
通販会社に、顧客評価のための生涯価値モデルを提供
2013年 3月 
インターネット広告会社にレコメンデーション・モデルを提供
2015年 4月 
コンビニ店舗の在庫最適化モデルを提供
2015年 6月 
国際的データマイニング・コンテスト(KDD CUP)にて再び世界第2位に入賞
2017年 7月
社内R&D組織として、アナリティクス・ラボを設立
R&D部門『アナリティクス・ラボ』 2017年7月にR&D部門として、『アナリティクス・ラボ』を設立いたしました。

アナリティクス・ラボのミッションはデータ分析関連技術の応用に向けた研究開発です。この目的を達成するため、実利性、先進性、総合性の3つの理念をもって研究テーマを設定しています。すなわち、我々にとって新しい技術(先進性)や幅広い応用を持ち得る技術(総合性)をつねに追い求め、それらを実際のビジネスに役立てる方法を考える(実利性)ということです。

したがって、研究開発の最終的なゴールは有用な技術を開発し、事業に適用していくことにあります。もちろん事業化はラボだけでできることではなく、全社的に協力していく必要がありますが、事業に貢献し得る研究テーマ設定をつねに考えるという意味において、ラボは事業開発の一部を担っているとも言えるでしょう。

以上の考えに基づき現在研究しているテーマには、企業間の取引ネットワークの分析や、機械学習・深層学習をはじめとするAI技術を用いた金融機関業務の効率化などがあります。

ラボの研究員は現職の社員から選出され、任期中は現場の業務から離れて研究開発を行います。必要に応じてNSSOLグループや外部の大学・研究機関の協力も仰ぎながら研究を進めています。また、情報収集のためにデータ分析や機械学習といった関連分野の学会にも積極的に参加しています。
業界全体のレベルアップに貢献!データサイエンティスト(DS)の教育 FEGは、我が国のデータサイエンスによるビジネスのパイオニアとして、様々な分野における先進的事例を作るとともに、業界全体のレベルアップを目指す事業においても活動を行っています。

なかでも2013年に設立した一般社団法人データサイエンティスト協会(以下:DS協会)では、幹事会員として協会の運営に携わるほか、各種委員会にも参画し、業界全体のレベルアップを図っています。

データサイエンティストへの教育については、DS協会主催「データサイエンティスト養成講座(※1)」や、文部科学省が2017年下期より開始した「データ人材育成」の取り組み(名称:データアントレプレナー(※2))内の1つでもある「データサイエンティスト特論」において、それぞれ講師として対応しています。

このようにFEGは、社内で蓄積した豊富な人材育成の経験・ノウハウを提供し、業界全体のスキルレベルの向上をリードしています。

※1:DS協会「データサイエンティスト養成講座」はFEGの新人研修でも受講します。
※2:文部科学省 科学技術人材育成費補助事業データ関連人材育成プログラム データアントレプレナー https://de.uec.ac.jp/
FEGホームページ http://www.feg.co.jp/
データ分析技術の話や、モデル構築についても公開しています。

採用連絡先

株式会社金融エンジニアリング・グループ
管理本部 人事リクルート担当
TEL :03-5117-9000(受付:月~金9時30分~17時30分)
mail:recruit@feg.co.jp