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自動与信のためのAI技術
背景
近年、金融にICTを組み合わせて革新的な金融サービスを生み出したり、従来のサービスを高度化・合理化したりする、フィンテックと呼ばれる取り組みが注目されています。特に融資分野では金利の低下による収益性の悪化が経営課題となっており、フィンテックによる融資業務の合理化が求められています。
解決したこと
今回開発した技術では、従来は人が行っていた与信判断をAIによって自動化することで、与信業務を省力化することができました。与信業務では、融資の可否や限度額などを決定します。また、デフォルト（貸倒れ）を高精度に予測することによって、貸倒れによる損失を低減することも可能となります。
人手での与信は時間がかかる
AIを使った与信では、スピードアップと共にデフォルト確率の計算も行う
技術の特徴
与信の対象となる企業の売上や業種などの様々な情報（特徴量）を入力することで、対象企業のデフォルト確率を予測したり、与信して良いかどうかを判定したりすることが可能です。
複数の学習器（学習アルゴリズム）を融合させて一つの学習器を構築する機械学習の方法をアンサンブル学習と言います。本技術ではこのアンサンブル学習を用いることで、高い精度のデフォルト予測や与信判定を行うことが可能です。
さらに、以下のような特徴があります。
- 大量の特徴量の中から重要なものを自動的に抽出・選択することが可能です。
- 過去の景気変動データを用いてモデルを作成することで、景気変動に強い予測モデルを構築することが可能です。
アンサンブル学習の概念図
リコーの想い
リコーグループは中小企業を中心とした顧客基盤を有しています。AI技術はデータ数が多いほど精度が高くなる性質があり、企業数が多い中小企業向けの与信と非常に親和性が高くなっています。また、リコーグループ内への適用だけではなく、与信業務負担に課題を抱える企業向けのサービスなども検討してまいります。
関連リンク
- ニュースリリース
- 人工智能技術を活用した与信モデルの活用について（リコーリース）
- リコー経済社会研究所コラム
- リース業で国内初、与信業務にAIを活用＝機械学習でデータ解析し、貸し倒れ率大幅低減目指す＝
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