FAI

金融機関向けAI与信モデル 独自に開発したAI与信モデルを活用し、
金融機関の中小企業向け貸出増強を実現します。

FAIとは

データソース例

月次の会計データ

年次決算書データ

口座情報

定性評価

「 FAI 」とは、中小企業の財務データ(月次or年次)や口座情報等のトランザクションをAI(人工知能)が分析し、精度の高い分析結果を出力するAIエンジン(Financial analytics AI)です。
企業の信用リスクを評価する「企業評価モジュール」と、企業の資金ニーズを予測する「資金需要予測モジュール」の2つのアルゴリズムに分かれています。

従来の与信審査では「年次決算書」をデータソースとして、企業の信用リスク評価を実施しています。しかし、財務状況の変化が大きい中小企業においては、年一回の決算書からだけでは企業実態を正確に評価することが難しく、その結果、中小企業の資金ニーズに十分に対応できていない現状があります。

FAIを導入することにより、中小企業の評価精度を飛躍的に改善することや、業務の効率化を図ることが可能となります。

導入メリット

融資判断の見極めが明確に

FAIは、精緻な評価ができることに加え、アウトプットのDF/NDFを分離する傾向があるため、既存モデルと併用することにより、新たな判断基準ができます。

※DF=デフォルト,NDF=ノンデフォルト

新たな融資先を開拓

月次会計、定性情報、口座情報など、これまでと異なるデータをインプットすることにより、新たな視点での評価が可能となります。また評価の精度も改善することにより、これまで判断保留していた先への積極的な貸出も見込むことができます。

独自のモデルを構築

保有されている企業データを活用して、アルゴリズムをカスタマイズし、新たな与信モデルを作成します。そのため、他には真似できない独自のモデルを構築することができます。※アルゴリズムを最適化するための実証実験を実施してからの導入となります。

企業の資金ニーズも把握

FAIの「資金需要予測モジュール」は、財務データ(年次)データから1年以内の資金ニーズを予測します。このニーズを予測することにより、効率的に融資提案を実施することができます。AIによる与信モデルを導入することにより、中小企業の評価精度を飛躍的に改善することや、業務の効率化を図ることが可能となります。

ソリューション提供方法

クラウド上で、FAIでの予測結果のほか、顧客別に管理できる「FAIダッシュボード」とFAIのアルゴリズムのみをライセンスする2種類があります。
※アルゴリズムをライセンスさせていただく場合は、御社にてシステムに組み込んでいただく必要があります。

FAIダッシュボード

  • 企業ごとのデフォルト確率などを予測
  • 予め定めた条件に該当する企業をピックアプすることも可能
  • インプットするデータ形式や、API連携を実装することにより、
    効率的な与信業務が可能に ※別途カスタマイズ開発
  • 顧客データの管理も可能

導入ステップ

  • ヒアリング

    現状の課題意識、実現したいことをヒアリングし、必要な機能やアルゴリズムなどを明確にします。

  • POC実施(3~6ヶ月)

    ヒアリングした内容に基づき、POC(実証実験)を実施します。
    原則、金融機関保有の実データを使用し、FAIの効果について、一緒に検証をしていきます。

  • カスタマイズ

    POCの検証結果を踏まえ、導入に向けたカスタマイズ開発(アルゴリズム、運用システム)を行います。

  • 導入

    実運用を開始します。
    必要に応じて、FAIのアルゴリズムのチューニングを実施します。

事例

新たな融資モデルの開発に向け、
横浜銀行を中心とし産学連携でコンソーシアムを組成

産学連携となるコンソーシアムでの検討を通じて、月次の試算表や決算情報をはじめとした財務データに統計学や
AIなどを活用した新しい審査モデルを構築し、即日もしくは翌日に事業者へ融資可能な新しい商品の開発を目指します。

参加企業

TIS株式会社と金融機関向け新サービスの共同事業化を目指す

産学連携となるコンソーシアムでの検討を通じて、月次の試算表や決算情報をはじめとした財務データに統計学や
AIなどを活用した新しい審査モデルを構築し、即日もしくは翌日に事業者へ融資可能な新しい商品の開発を目指します。

八十二銀行と、AIを活用した
融資審査モデルの実用化に向けた実証実験を開始

事業性融資におけるAIの活用範囲及びAI与信モデルの信頼性検証を行い、月次会計データの利活用による与信高度化を目指します。

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