世界有数の国際的な金融機関である HSBC は、モバイルデバイスでの電子決済に新たな管理方法を導入し、この分野を牽引しています。人気のソーシャルアプリ PayMe は、利用者同士でのキャッシュレス取引を即時かつセキュアに行うことを目的として HSBC が開発したものです。HSBC は、3,900 万人以上もの顧客にサービスを提供するうえで、スケーラビリティの限界に直面するようになり、そのことがデータ駆動型の意思決定を妨げていました。HSBC は、Databricks の導入により、データ分析と機械学習のスケーリングが可能になり、パーソナライゼーション、レコメンデーション、ネットワークサイエンス、不正検出など、顧客中心のユースケースに対応できるようになりました。
HSBC は、データと分析を有効活用することで、3,900 万人以上の顧客に対してよりよいサービスを提供できることを認識していました。そこで、電子決済に新たな可能性を見出し、ソーシャルアプリの PayMe を開発しました。PayMe は、HSBC の最大の市場である香港での発表以来、180 万人以上のユーザーを獲得し、同地域でナンバーワンのアプリとなっています。
急速に成長している顧客基盤に可能な限り最高のモバイル決済のエクスペリエンスを提供するために、HSBC はデータと機械学習を活用し、不正行為の検出、マーケティングの意思決定を支援する Customer 360、パーソナライゼーションなど、さまざまなユースケースを展開しています。しかし、これらのユースケースをセキュアで高速、かつスケーラブルな方法で実現できるモデルを構築することは簡単ではありませんでした。
HSBC は、NLP と機械学習を利用することで、PayMe アプリの各取引に付随する情報を迅速に把握できるようになりました。このような幅広い情報は、顧客への推奨事項から異常な行為の抑制まで、さまざまなユースケースに対応するために利用されます。
HSBC は、Azure で Databricks を利用することで、エンジニアリング、サイエンス、分析の各データ部門を横断したデータ分析の一元化を実現しています。
Databricks は、データエンジニアリングからより豊かなビジネスの洞察を提供する機械学習モデルの生成まで、HSBC の分析プロセスのあらゆる面を一元化する統合データ分析プラットフォームを提供しています。
「分析のためのデータ供給スピードが大幅に向上しました。以前は 6 時間かかっていた作業が、6 秒で完了します。」
HSBC チーフアキテクト
アレッシオ・バッソ氏
テクニカルトーク(Spark + AI Summit EU 2019 より)