JKBがAlteryxを使用して分析を合理化し、効率を向上させた方法

Jordan Kuwait Bank（JKB）は、この地域の金融サービス部門において、分析を活用してよりスマートで迅速なビジネス意思決定を推進している点で傑出しています。ビジネスインテリジェンス分析（BIA）チームが結成されたときは、拡張可能なデータ基盤を構築し、エラーを減らし、チームがビジネスのスピードに合わせて動けるようにするというミッションを課せられました。Alteryxはそのミッションにおいて重要な役割を担いました。

JKBはNeogenesis Technical Solutionsと提携してAlteryxを導入することで、データプロセスの自動化と合理化に成功し、主要なワークフロー全体の効率性、正確性、スピードを大幅に改善しました。

レガシーシステムは意思決定を遅らせ、リソースを圧迫

データ量、レポート要件、分析ユースケースが増え続ける中、BIAチームは、Excelベースのレポート、SQLスクリプト、複数のスタンドアロンツールの組み合わせに依存した分析環境の中で業務を行うことを余儀なくされました。

このような業務環境の中で、BIAチームはデータの準備とレポートの作成にかなりの時間を費やしたため、高度な分析や変化するデータ要件への迅速な対応に使える時間が圧迫されました。このことは、よりタイムリーなインサイトと柔軟な分析を実現するために、自動化、相互運用性、拡張性を向上させることがいかに重要であるかを浮き彫りにしました。

レポーティングの効率化とチームの強化を実現するローコードプラットフォーム

JKBはBIA部門を立ち上げる際にAlteryxを選びました。同社が必要としたのは、重い技術的負担や長いオンボーディングサイクルを必要とせずに、すぐに成果を上げることができるソリューションでした。

Kawasmi氏は次のように述べていま「私たちは、手作業の、時間がかかる、エラーの起こりやすいワークフローを避けたいと考えていました。中でも時間が最も重要でしたので、生産的な新しい機能を早急に築きたかったのです。」

BIAチームはまず、Excelファイル、データベース、社内システムからのデータのクリーニングや準備など、反復的なレポーティング作業を自動化することから始めました。Alteryx DesignerとServerは、これらの入力を信頼性の高い、すぐに使用できるデータセットに一元化することを可能にしました。

かつては何時間もかかっていた作業が、今では数分で済むようになりました。

Alteryxの使いやすさと強力な統合機能はすぐにその価値を証明し、MISチームやそれ以外への拡張を促しました。多くのチームがトレンド分析、規制報告、顧客セグメンテーションにAlteryxを使い始めました。

散在するデータから戦略的インパクトへ

その効果はすぐに現れました。Alteryxを使用することで、BIAチームはレポートの準備時間を最大70%削減し、手作業によるミスが減り、アナリストはより価値の高い活動に専念できるようになりました。

「今では、反復的な作業の多くが不要になったか、大幅に軽減されました」とKawasmi氏は付け加えました。

JKBのアナリストは、複雑なコードを書くことなく、複数のソースからのデータを独自にブレンド、クレンジング、分析できるようになりました。この変化により、レポートの処理時間が大幅に短縮され、意思決定への信頼も高まりました。

「私たちが追跡しているもう1つの主要なKPIは、レポートの最新性です」とKawasmi氏は述べます。「Alteryxのおかげで、情報が古く後手後手のレポートではなく、最新のインサイトを備えたレポートを作成できるようになりました。」

注目すべきユースケースは、JKBのATM補充モデルです。チームはAlteryxを使用して、使用データに基づいて現金のニーズを予測する自動化されたワークフローを構築することで、現金補充プロセスを73%まで最適化し、新たな収益を生み出しました。

「このユースケースは、取り込み、モデリング、スケジューリングのすべてを1つのプラットフォームに統合できることを示しました」とKawasmi氏は述べます。

成功を銀行全体に拡大

JKBは、BIAチームとMISチームが活用しているAlteryxを、さらに多くの部門に導入することを検討しています。その目標は、より多くの従業員が、技術的な能力に関係なく、自信を持って自立してデータを扱えるようにすることです。

「手作業によるデータ準備に費やされる時間が大幅に削減され、アナリストの時間を戦略的な作業に充てられるようになります」とKawasmi氏は指摘します。

JKBはまた、Alteryxが、将来のAIや機械学習への取り組みの基盤になると考えています。これには、クリーンで自動化されたデータフローが不可欠であるためです。