与信・審査エンジン

決済や各種ローン等における様々な与信業務において、 AIモデルを用いて与信審査や与信枠設定等を自動化・高度化します。 当社独自のデータや過去データを用いて構築したAIにより、与信審査のリードタイム短縮や与信承認率の向上、債権未回収率の改善が可能です。 審査の高度化による収益性の向上はもとより、業務プロセスの改善にも寄与できます。

与信・審査エンジンで
できること

従来の審査では適切に評価できなかった
層を判定し、機会損失を削減
同時に与信の指標となる貸倒率、
回収率を改善

潜在優良層の判明

これまで高リスクと格付けされていた潜在優良層を判定。
取引までに至らなかった機会損失を軽減

収益性の向上

従来の手法と比べ、 AIによる高度な審査により、
貸倒率や回収率を改善。収益性アップに寄与

その他の導入メリット

審査期間の短縮

顧客の申し込みに対し、
スピーディーな与信を実現

属人化からの脱却

審査担当者が属人的に行っている
ノウハウを継承、標準化

業務負担の削減

審査の効率化、自動化により、
審査担当者の業務負担を軽減

変化する与信需要にも対応可能

競争激化による審査の多面化、
高度化

決済、ローン市場において、DXによる新たなビジネスモデルの導入や他業界からの新規プレーヤー参入により、競争環境が激化。 競争優位の獲得のため、データ利活用による審査の多面化、高度化が求められています。

フリーランス等への適切な審査

新型コロナウイルスの流行により多様な働き方が進み、副業やフリーランス等の人口が近年増加。 同時に従来の基準による与信審査では評価が難しいため、多様な方々に対応した新たな審査モデルの導入が求められています。

与信・審査エンジンの概要

保持している内部データや弊社独自
データ(SXスコア等)を活用し、
与信審査を自動化および高度化

さらに、与信・審査エンジンなら
機械学習の力で持続的に性能が向上

過去の一定期間の貸倒実績等を基に、AI自身が学習してモデルを更新する仕組を構築

導入効果

債権の未回収率

与信精度の向上により
未回収額を90%以上削減
※弊社が取引先企業に構築した少額与信を行う後払い決済モデルにおける1年を通じて比較した月の効果

債権の未回収率

年間の未回収額が10億円の場合、 9億円以上の損失回避の効果

導入までの流れ

データ移行およびデータ蓄積期間
である仮運用フェーズまで、
最短5ヶ月で導入が可能

  • STEP01

    お問合せ

    お問合せフォーム より、ご希望の内容を添えてお問合せをお願い致します。

  • STEP02

    ヒアリング

    弊社営業担当より折り返しのご連絡を差し上げます。ご希望内容の確認及び製品の詳しいご説明をさせていただきます。

  • STEP03

    ご提案及びご商談

    貴社の課題に沿ったご提案を弊社の営業担当が差し上げます。詳細な導入コストのお見積りや導入スケジュールの調整なども行います。

  • STEP04

    開発・導入

    貴社データや仕様に合わせて開発をスタート。標準的な導入スケジュールは約5ヶ月となりますが、カスタマイズ内容に応じて開発期間は変動致します。

導入事例

  • 三井住友海上火災保険株式会社

    三井住友海上火災保険へ「個人向け自動車ローン等の審査モデル」を構築

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    三井住友海上火災保険の個人向けローン商品に対して、AI技術を活用した審査モデルを提供

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  • MB SHINSEI Finance Limited Liability Company

    ベトナム大手金融サービス企業と共同プロジェクト「AIクレジットスコア」の運用を開始

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