フィンテックの分野では、AIをふくめ様々な先進的技術が取り入れられています。こうした技術やそこから産み出される新サービスの影響への理解を深めることで、本学ミッションの実現に貢献します。

various advanced methods, including AI has been utilized in FinTech business. This lecture aims to acquire the understanding of such advanced technologies and the related new services, contributing to the realization of the mission statement.

フィンテック（Fintech）とは、金融を意味するファイナンス（Finance）と技術を意味するテクノロジー（Technology）を組み合わせた造語であり、金融サービスと情報技術を結びつけたさまざまな革新的な動きを指します。スマートフォンなどを使った送金や、多様なデータを使った個人の信用判断なども身近な例です。フィンテックは様々な分野を含みますが、本講義ではブロックチェーンや資産運用分野におけるフィンテックを中心に解説するとともに、各トピックと関連の深いデータ解析法をPythonを通して自分で実行してみることでより深く理解できるようになることを目指します。
また講義後半のどこかで、監査法人トーマツの今野先生をはじめ法制度面での専門家をお招きし、各視点での解説を頂く予定です。

FinTech is a coined word that combines finance and technology and refers to various innovative movements linking financial services and information technology. Remittances using smartphones, etc., and personal credit judgment using various data are also familiar examples. Although FinTech includes various fields, this course focuses on fintech in asset management field, credit scoring, and blockchain, and is aimed at acquiring programming skills for these concepts using Python.

フィンテック分野で活用されている技術や法規制を理解すること

To understand the technologies and laws, regulations related in fintech.

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

フィンテックの全体像
金融データの分析で用いられる時系列深層学習を始め、フィンテック分野で用いられるAI手法に関する知識
ブロックチェーン技術に関する知識
Pythonによるプログラミングスキル
法規制面からみたフィンテック

Knowledge for FinTech
Programming skills with Python
Knowledge for AI algorithms
laws and regulations for FinTech

教育手法 Teaching Method		% of Course Time
インプット型 Traditional		70 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning	ケースメソッド Case Method	30 %
	フィールドメソッド Field Method	0 %
合計 Total		100 %

・講義1日目、2日目でPythonの基本は一通り扱いますが、Pythonに触ったことのない方は参考文献１に目を通しておくのが望ましいです。参考文献１はPythonプログラミングの重要な点を絞り込んで丁寧に説明してあり、自習に適した内容です。
・講義3日目以降は各テーマの概要を紹介した後、Pythonを使って実際にフィンテックで活用されている手法を試してみるという流れで講義を進める予定です（サンプルコードは提供します）。
・各回の講義で扱った内容を消化できるように復習に力を入れてください。
・各講義時間中に簡単な課題を出題します。
※講義スケジュールに記載の内容は講義の進捗により調整する可能性があります。

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。

講師用内規準拠 Method of Assessment	Weights
コールドコール Cold Call	0 %
授業内での挙手発言 Class Contribution	10 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total	10 %
予習レポート Preparation Report	0 %
小テスト Quizzes / Tests	40 %
シミュレーション成績 Simulation	0 %
ケース試験 Case Exam	0 %
最終レポート Final Report	0 %
期末試験 Final Exam	40 %
参加者による相互評価 Peer Assessment	10 %
合計 Total	100 %

評価の留意事項　Notes on Evaluation Criteria

各トピックに関してレポート課題を出します。評価はレポート課題の評価を重視します。

• なし「なし（ベースになる資料は講師が準備し、適宜参考文献を参照します）」なし（なし）

1. 国本大悟『スッキリわかるPython入門 (スッキリシリーズ)』インプレス 2019
2. 大和総研『FinTechと金融の未来』日経BP社 2018
3. 株式会社FLOC『あたらしいブロックチェーンの教科書』
4. 森川夢佑斗『これからのブロックチェーンビジネス』エムディーエヌコーポレーション

今年度はフィンテックの技術的側面だけでなく、法規制面の内容も取り入れてより多面的にフィンテックを捉えられるようにする予定です。

（実務経験 Work experience）