『預金口座取引履歴データ活用』への取り組み

預金口座取引履歴データ、AI等を活用したモデル構築

弊協会では、2017年度より大手会員行様との間で、預金口座の情報を活用した信用力評価モデルに関する共同研究を行っており、既に一定の成果を挙げております。

具体的には、預金口座情報のみを情報源とし、AI等を活用してデフォルト先を早期検知するモデルを構築し、直近では既に極めて高い精度を確認しております。
預金口座情報は、「金融機関独自で保有する情報」であり、決算情報等と比較して「客観性」と「即時性」がある情報として、その有効活用に注目が集まっております。
また、当該モデルを活用することで、各種営業推進や審査の高度化・省力化が期待されます。

一般的に、預金口座取引履歴データを活用した取り組みには「データ量の大きさ」、「データ保存期間の短さ」、「データ整備の難しさ」、「分析労力の大きさ」、「非メイン口座の存在」等、多くのハードルが存在し、それ故に実際にモデル導入の際には莫大なマンパワーと費用が必要となります。

CRDトランザクションモデル「T-Forest」のご案内

弊協会では、預金口座情報のみで取引先の短期的なデフォルト発生を予測するAIを活用したCRD信用力判定モデル「T-Forest」を開発しました。金融機関経営において、AIの有効活用による業務効率化への関心が高まっていますが、AIモデル「T-Forest」 は、短期与信の審査モデルとしての活用のほか、資金繰り破綻による突然死を未然察知することを可能としており、活用効果として与信増強や与信コストの低減、業務効率化等が期待できます。

CRDトランザクションモデル「T-Forest」パンフレット

CRDトランザクションモデル「T-Forest」アパートローン用モデル パンフレット

CRDトランザクションモデル「T-Forest」フライヤー