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『アントフィナンシャル 1匹のアリがつくる新金融エコシステム』☆5

投稿日：
おそらく世界一のFintech企業であるアントフィナンシャル（アリババの金融関連会社）躍進の秘密。ビジネスモデルやスピード感がすごいことは当たり前ですが、日本のようにすでにいろいろな仕組みができている国よりも、未発達な国の方が強力なプラットフォームが生まれやすいんだなと思いました。まさにLeapFrogですね。

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この本を読むとわかること

アリペイの誕生

  • 2003年にサービスを開始したC2Cオンライン取引のタオバオ
    • 個人間で取引をする際の「信用」という大きな課題
    • タオバオが売り手と買い手の間に入る「信用仲介モデル」という大発明
  • 当初は銀聯など金融ネットワークの利用を検討したものの、断られたため自前で開発されたアリペイ
    • 「全額補償」と「手数料無料」を前面に押し出して2005年にローンチ
    • 手数料有料化の背後にあった戦略
  • 画一的な決済UIから業態ごとのオーダーメイド型UIへの転換
  • 千差万別な金融機関のページを経由しなければならないというUXにおける大きな課題
    • 「スピード決済」というアリペイが出した答え
  • アリペイの中国化：ヤフーvsアリババ戦争
  • 「双11（独身の日）」における世界一の決済量を支えるクラウド上の独自システム

アリペイの野心

  • 2008年にタオバオ・アリペイはモバイルシフトを決定
    • 徹夜・缶詰で通常の20倍速でモバイルサービスを開発
  • モバイルシフト＆QR決済によって広がったアリペイの可能性
    • アリペイウォレットによって現金を代替
    • ワンストップの金融サービスの開発
  • 頂上決戦アリペイvsウィーチャットペイ
    • SNSから参入したウィーチャットペイが大躍進した「お年玉機能」
  • ユーザーのデータ分析というアリペイの武器

余額宝がもたらす資産運用革命

  • 余剰資金を資産運用に回せる余額宝（ユーウーバオ）の誕生
  • 表面的には普通のMMFだが使い勝手の良さ・消費シーンとの直結が余額宝の魅力
  • 銀行がインターネット金融に移行する際のポイント
    • オフラインのオンライン化
    • 独自のECプラットフォームの構築
    • インターネット金融への移行
  • 「招財宝（ジャオツァイバオ）」という余額宝の発展形
    • 気軽に売り買いできる信託期間の決まった理財商品
    • 資金需要のあるユーザーと余剰資金のあるユーザーを仲介する招財宝というエコシステム

インターネット時代の零細企業融資

  • ビッグデータ分析に基づく零細企業向け融資システム
    • 銀行の支援を受けられない零細企業向けの新サービス
  • 中国工商銀行・中国建設銀行との提携
  • 銀行との決別、「リスク管理」の壁
    • ネット専業の「網易銀行」設立
  • 金融クラウドを基盤として作られた網易銀行のシステム
    • クラウドによる処理能力の向上と維持コストの低減
    • 一般的な銀行の口座維持費用は年間30-100元、網易銀行は0.5元

信用を財産に

  • 2015年に導入された「芝麻信用」による個人の信用力スコアリング
  • 信用システム導入によるユーザー間のスコアリングと取引の安全性の向上
  • 芝麻スコアの構成要素
    • 信用履歴・行動傾向・履行能力・経歴の特性・人間関係
  • 様々な業態をつなぐコネクターとなった芝麻信用
  • 伝染病の伝播モデルをベースにした企業の信用スコアリングモデル「霊芝システム」

1匹のアリが作る新金融エコシステム

  • アントフィナンシャルが手掛ける金融業務
    • 決済・マイクロクレジット・保険・保証・信託・銀行
  • インターネット金融のオープンなエコシステムという目標
    • 提携金融機関にクラウドコンピューティング・ビッグデータ分析を提供
    • プラットフォーム戦略で成功したアリババの金融版
  • インクルーシブファイナンスを実現するためのグローバル化と農村金融
    • インドのPaytmへの出資がその象徴
    • タイのAscend Money、フィリピンのMynt、韓国のカカオペイ、インドネシアのEmtekにも投資

グローバルな発展の未来図

  • 新興市場国への技術・ビジネスモデルの提供と現地への権限移譲
  • グローバル化が共通の課題となっている中国インターネット企業
    • 先駆けて海外進出を図ったバイドゥとテンセントの失敗

農村金融の荒野を開墾する

  • 融資を受けられない農家と、規模・安定性を理由に融資したくてもできない銀行
  • 農村版タオバオの開発
  • 信用貸付という農村金融の難所
  • 農家のセグメンテーションと個別戦略
  • 2016年の独身の日に導入された購入者に合わせたアントフィナンシャルの保険
    • ビッグデータを活かしたオーダーメイド型の保険商品
  • アントフィナンシャルのインターネット推進器計画
    • 互恵から深い融和へ
    • 提携からオープン・シェアへ
    • イノベーションの成果で新経済・新業態に奉仕
  • 常時オンライン・少ない金額で多数の取引という新時代の金融業務
  • アリペイを生活サービスの窓口にするというオープンプラットフォーム戦略

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ベストビュー（過去1カ月）

『動物たちのすごいワザを物理で解く』☆4

投稿日：
生物×物理という着眼点の面白い本。なぜヤモリは天井にへばりつけるのかや、百発百中のテッポウウオの視界、温かい生き物の血を吸う蚊の驚きの排熱メカニズムなど、生き物の不思議を物理の視点で解説してくれます。子どもにドヤ顔で話せるようになると思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

投稿日：
UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day3：終日観光】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。３ 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第6回】乳がん診断AI　その1

投稿日：
ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60％程度の精度 でした。 改良その1：正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 （規則性が無くランダムなように見える場合） に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI（University of California, Irvine：カリフォルニア大学アーバイン校） http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第1回】ソムリAI　～決定木編～

投稿日：
最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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