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2017年9月27日 (水)

AIによる与信スコアを使ったファイナンスのようです…

簡単な質問に答えるだけ、AIが融資審査に必要となるスコアを算出、当該スコアにより融資金利や貸出金額を決定するそうです。

http://www.fin-itnews.com/entry/2017/09/26/073810

しかし、基本となる質問項目に関しては、これまでの審査でも利用されている項目と大きく差異は無いようです。
個人向け審査モデルを構築する場合、目的変数(=デフォルトしない又はする)と説明変数(=年齢や勤務先、勤続年数、家族構成、持家状況等)との関係から体系化する場合が多いのですが、専門の分析システムや機能を利用しています。

今回の記事では「AIを利用して」とありますが、これまでの考え方と何が違うのでしょうかね。
確かに、生活状況や趣味、消費行動等の情報を追加してその精度を高めるようで、説明変数とすべき情報が多くなり、そこから導き出される結果を人的に捉えるのは厳しくなるでしょうが、これをAI=人口知能の活用モデルと捉えるべきなのか否か、議論があるようにも思います。

今回のケースは、ソフトバンクやみずほ銀行が、過去の顧客情報(=本人を特定する情報は出さないでしょうが…)を提供し、当該情報を利用してモデル=学習のベースとなる判断方法を構築していると思われますが、取扱件数が相応に蓄積され、結果の再検証を繰り返すことでブラッシュアップされてゆく可能性はあるでしょう。

米国の場合、個人のローン審査には「FICOスコア」というものがあり、当該スコアにより融資判断するのですが、個人のクレジットに関する支払履歴・残高・継続期間・新規申し込み・契約種類等から判定しています。
日本の場合は、個人信用情報機関に登録されている情報を、利用する機関が独自に判定手法を構築しているのが一般的で、今回のモデルも、最終的には個信情報の照会結果を参照して最終判断すると思うのですが、運用方法どうなのでしょうかね?
個人信用情報は全く考慮せず、今回の質問診断情報のみで、融資判定するというのであれば、画期的・・・とは思いますが。。。

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