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マネージャー データサイエンティスト
グェン ファム タン タオ
NGUYEN PHAM THANH THAO

膨大なデータからインサイトを抽出し、ビジネスの改善提案を行うデータ分析の仕事に大きなやり甲斐を感じております。データ分析はデータの理解とビジネスの理解の双方を把握することが求められます。大変挑戦的な仕事ですが、知的好奇心を満たせる仕事であり、個人の努力が直接ビジネスにインパクトを与えることが出来るなど達成感が大きい仕事です。

近年、機械学習の高度化とマシンの処理の高速化により、膨大な消費者の取引データを武器として、多くのインターネット企業が金融サービスの市場に参入を図っています。金融取引が個人消費行動に付随しているからにほかなりません。

ビッグデータ分析を活用した結果として、米アマゾンが消費者の関心のテーマを探り出し、最適な商品を推奨しています。また、米ネットフリックスが、人気テレビ番組『House of Cards』を制作するにあたり、最適なディレクター、俳優、ストーリーの組み合わせを導き出しています。同じように、金融機関も大量の行動データ分析をもとに、より消費者に合った個別サービスを提供するマーケティングの可能性を探っていくヒントがここにあります。

マーケティングはECなどを中心に発展してきた学問ですが、金融商品とは異なる特性があるため、既存のマーケティング理論を直接適用できないケースも多いと言われています。従来のマーケティング理論を応用しつつ、これまでに積み上げてきたキャリアを生かし、最先端の競争領域と言われている金融マーケティングの分野に挑み、金融機関に付加価値を提供することを目指し、ルートエフ・データムに参画することを決意しました。


1983年 ベトナム 生まれ
2003年 日本文部科学省奨学金に合格、日本に留学
2004年 東京外国語大学 日本語教育プログラム 卒業
2008年 電気通信大学 情報理工学科 学士 卒業
2010年 電気通信大学 情報理工学研究科 修士 卒業
  楽天株式会社 入社
  楽天株式会社 楽天技術研究所 リサーチャー
2013年 楽天株式会社 ビッグデータ部 データサイエンティスト
2017年 株式会社デジタルガレージ DGラボ 機械学習エンジニア
2018年 ルートエフ・データム株式会社


金融のマーケティング戦略
金融業務の改善・自動化
技術面では、特徴抽出、表現学習、セマンティック検索、強化学習、情報推薦など