レポート

当協会の信用リスク情報統合サービス「ＣＲＩＴＳ」の概要と今後の展望
業務部 信用リスク管理高度化支援室〔要旨〕■

当協会が共同事業の１つとして手掛ける「信用リスク情報統合サービス（ＣＲＩＴＳ）」は、最先端の金融工学・統計学の手法を駆使した「財務・信用情報データベース」、「信用スコアリングモデル」、「信用VaRモデル（ポートフォリオ評価モデル）」の３つの機能を提供するサービスであり、2004年の事業開始以来、会員銀行（地方銀行62行）の信用リスク管理の高度化に大きく貢献してきました。

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このうち、「財務・信用情報データベース」には、これまでの約17年間にわたり、厳格な登録基準に基づき、地方銀行のほぼ全ての融資先企業のデータを蓄積してきており、今や ビッグデータ と呼べる存在へと成長を遂げています。地方銀行は、この「大量・長期間・高精度」のデータベースを用いて、様々な切り口から、自行の貸出ポートフォリオの評価や、個別の融資先企業に係る財務分析等を、全行データと比較しながら実施することができます。

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当協会では、この貴重なデータベースを地方銀行業界内部での活用にとどめず、外部パートナーとのＣＲＩＴＳデータを用いた共同研究の実施、当協会WebサイトにおけるＣＲＩＴＳ実績デフォルト率の公表等に取り組んでいます。今後も、地方銀行とその取引先企業にとって、持続可能なビジネスモデルの確立等の支援につながるよう、新たなチャレンジを続けていきます。

はじめにラットフォームであり、２頁の図表１は、その中心

当協会は80年以上にわたる歴史の中で、いくつ的機能である「財務・信用情報データベース」からかの画期的ともいえる共同事業を手掛けてきていま出力された主要業種別の実績デフォルト率（注３）のす。主なものとして、現在の全国銀行データ通信シ推移を示したものです。これをみると、コロナ禍にステム（全銀システム）の基となった「全国地方銀おいても、政府や地方公共団体による各種支援策に行データ通信システム」（注１）、わが国最大の住宅加え、地方銀行各行が、地元企業に対して資金繰りローン団体信用生命保険制度、そして本稿のテーマ支援をはじめとする金融サービスを機動的・安定的である信用リスク情報統合サービス（ＣＲＩＴＳに提供することで、足許のデフォルト（元本や利息（注２）の支払不能、遅延等）の発生が抑制されていることが挙げられます。

がみてとれます。

＝Credit Risk Information Total Service）

ＣＲＩＴＳは、地方銀行共同の信用リスク管理プ

以下では、銀行経営に必要不可欠な「信用リスク（注１）全銀システムは、日本全国の金融機関が参加するオンラインでの送金等を可能とする決済システム。1968
年に地方銀行の間でスタートした「全国地方銀行データ通信システム」が開発のベースとなった。同システムは、1973年の全銀システムの発足に伴い発展的に解消。
（注２）ＣＲＩＴＳは、当協会の登録商標。
（注３）基準日（四半期末）の１年前時点における非デフォルト先（債務者区分が正常先・要注意先・要管理先、もしくは返済の延滞が３か月未満の先）のうち、１年以内にデフォルト状態（債務者区分が破綻懸念先・実質破綻先・破綻先になった、もしくは３か月以上返済が延滞している、のいずれか）になった先の割合。
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地銀協レポート Vol.２

【図表１】直近５年間の実績デフォルト率（業種別）

管理」業務の概要に触れつつ、地方銀行の信用リスク管理の高度化に寄与してきた「ＣＲＩＴＳ」の概要、今後の展開等について紹介します。

学の発展です。
金融工学とは、高度な統計的手法を駆使したデータ分析により、資産価格の変動やデフォルトの発生等を予測するもので、それまでの人間の経験や勘に１．ＣＲＩＴＳ開発の背景頼ったリスク管理とは一線を画すものです。地銀界銀行が企業等に融資する資金の原資は、預金者はこ のト レン ドを い ち早 くキ ャッ チし、1999年からお預かりしているお金であり、この預金が毀損に、地方銀行の有志行がＣＲＩＴＳの前身となるしないように、銀行は、融資先がデフォルトに陥る「信用リスク定量化共同システム」を開発、共同利リスク（信用リスク）を厳格に管理する必要があり用を開始しました。

ます。

金融工学の活用の流れは、グローバルな銀行監督

かつての平成バブルの崩壊の際には、この信用リルールにも波及していきます。主要国の銀行監督当スクの管理に失敗した金融機関が少なくなく、多く局・中央銀行の組織である「バーゼル銀行監督委員の破綻が発生しました。その反省から、銀行は、融会」は、2004年、金融工学的手法を大幅に取り入資先企業の経営実態の分析や、債権分類・資産査定れた新たな自己資本比率規制（バーゼルⅡ）の導入

手法の高度化など、信用リスク管理の高度化に努めを決定しました（注４）。てきましたが、その大きな転機となったのが金融工

金融工学活用の拡がりに対応し、当協会は、上記（注４）自己資本比率とは、銀行の自己資本の額を分子、保有資産等のリスクの大きさを表す数値（リスクアセット）を分母として算出される比率のことで、銀行の経営の健全度を示す重要な指標。バーゼル規制では、国際的に活動する銀行に対し自己資本比率を８％以上に保つよう義務づけている。バーゼルⅡはバーゼル規制の第２版で、銀行の保有資産等のリスク計測（自己資本比率を算出する際の分母）の精緻化等が行われた。
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レポートの「信用リスク定量化共同システム」を大幅に機能(1) 財務・信用情報データベース強化し、同年、より高度かつ効率的な信用リスク管ＣＲＩＴＳの「財務・信用情報データベース」に理の実現を目指し、協会の共同事業としてＣＲＩＴ

は、地方銀行の共同データベースならではの３つのＳがスタートするに至りました。

大きな特徴があります（図表２）。

その後、ＣＲＩＴＳは、自己資本比率規制のさら１つ目の特徴は、ビッグデータであることです。Ｃ

なる高度化やＩＴ技術の発展に応じて３度のシステ

ＲＩＴＳデータベースには、地方銀行62行のほぼ全てム更改を実施しました。特に、ＣＲＩＴＳの中核的の融資先企業の財務・信用等に関するデータが四半期な機能である地方銀行共同の財務・信用情報データごとに登録されています（データは匿名加工・統計化

ベースは、長年にわたるデータ蓄積を経て、今や、されており、個別企業の特定は不可能）。ＣＲＩＴＳ

世界的にも類を見ない充実した信用リスクデータ

データベースへの登録企業数は足許で約57万社（注５）にベースへと成長を遂げています。

上り、全国の企業数約163万社（注６）のおよそ35％をカバーしている計算になります。地域による偏りもほぼなく、日本全国の企業の情報（注７）をバランスよく蓄積

２．ＣＲＩＴＳの３つの機能
ＣＲＩＴＳは、地方銀行共同の「財務・信用情報しているといえます（４頁の図表３）。同様に、登録デ ー タ ベ ー ス」の ほ か、「財 務 ス コ ア リ ン グ モ デ

融資残高も約123兆円と、国内銀行の総融資残高約347

ル」、「信用VaRモデル（ポートフォリオ評価モデ兆円のおよそ35％をカバーしています（注８）。

ル）」の３つの機能を会員銀行向けに提供していま

２つ目の特徴は、時系列データの充実です。ＣＲ

す。この３機能が共通のプラットフォーム上で一体

ＩＴＳは2004年のサービス開始から約17年間にわとして動作することで、高度かつ効率的な信用リスたりデータを蓄積しています。リーマンショック、ク管理を実現しています。

東日本大震災、消費税増税、コロナショックといっ【図表２】ＣＲＩＴＳデータベースの特徴

ビッグデータ時系列データの充実
・約17年間分のデータを蓄積・統一されたデータ登録基準

・リーマンショック、東日本大震災、マ・安定したデータ母集団

・地銀のほぼ全ての事業性貸出先を網羅

イナス金利政策の導入、コロナショッ

・厳格な精度管理プロセス

・登録されている企業は約57万社

ク等の経済・社会事象をカバー

・全行データと自行データの比較可能性

・当協会の全会員銀行が長年にわたり着実にデータ登録を実施

・登録融資残高は約123兆円（会社法上の会社、その他法人、外国法人の合計）（注５）「約57万社」は、各地方銀行がＣＲＩＴＳに登録したデータから、同一企業と推定される企業（会社法上の会社）を名寄せした後の数値（名寄せ前ベースの数値は「約74万社」、2021年３月末時点）。
（注６） 総務省・経済産業省「2016年経済センサス-活動調査結果」より。
（注７）2010年からは、会社法上の会社に加え、個人事業主、国・地公体、その他法人、外国法人に関する情報も蓄積。
（注８）ＣＲＩＴＳの登録融資残高は、会社法上の会社、その他法人、外国法人の合計。国内銀行の総融資残高の出所は、日本銀行「預金・貸出関連統計」の「貸出金／法人（含む金融）末残／銀行勘定」。いずれも2021年３月末の計数。
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【図表３】ＣＲＩＴＳの地域別登録企業数

出所：全国の企業数は総務省・経済産業省「2016年経済センサス-活動調査結果」より。

た特徴的な経済・社会事象をカバーしており、こうもにやや遅行性があり、増減幅も比較的緩やかでした事象が企業の信用・財務状況等にどのような影

あ る こ と が み て と れ ま す。2014年から2015年に響を与えたのかを、時系列で比較・分析することがかけての増収率の急上昇・急低下は、消費税増税できます。

（５％→８％）前の駆け込み需要とその後の消費の５頁の図表４は、地方銀行の融資先企業の増収反動減が影響しているものと考えられます。

率（売上高の対前期比増加率）の推移を、上記の３つ目かつ最大の特徴は、データの品質（高精経済・社会事象と重ねて、企業規模別に表示した度・客観性・比較可能性）の高さです。どれだけものです。これをみると、リーマンショックが急大量のデータを集めたとしても、データの登録基激かつ大規模な経済活動の落ち込みを招いたこと

準や品質がばらばらでは、その効果的な活用は望がみてとれます。東北地方を中心に激甚な被害をめません。ＣＲＩＴＳは、統一されたデータ登録もたらした東日本大震災は、全国ベースの数字で基準に基づき、当協会が登録データの精度管理をみると影響は限定的であることがわかります。ま実 施 す る こ と に よ り、高 精 度 な デ ー タ の 蓄 積 をた、大企業は、増収率の低下・回復が短期間かつ行っています。

急 激 に 発 現 す る（業 績 が Ⅴ 字 回 復 す る 傾 向 に ある）のに対し、中小企業は増収率の低下・回復と

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レポート
【図表４】地方銀行の融資取引先の増収率（中央値）の推移(2) 財務スコアリングモデル(3) 信用VaRモデル

ＣＲＩＴＳは、信用・財務情報データベースに蓄

銀行は、個々の融資先企業の信用リスク評価に積された膨大なデータを統計解析することにより、加えて、融資先全体（貸出ポートフォリオ）の構企業の決算書から一定の財務情報を入力すると、そ成等を踏まえた信用リスク管理も併せて行う必要の企業のデフォルト率を予測する「スコアリングモが あ り ま す。例 え ば、バ ー ゼ ル 規 制 で は、理 論デル」（６頁の図表５）を開発し、地方銀行に提供

上、1000年 に １ 度 の 大 規 模 な 貸 倒 損 失 が 発 生 ししています。ても銀行が経営破綻に陥ることのないだけの、十このスコアリングモデルから算出されるスコア分な自己資本の保有が求められます。リスク管理

は、地方銀行が個々の融資先企業の信用リスクを評

上 想 定 す る 一 定 の 確 率（こ の 場 合 は1000分 の １する際の基礎情報として、その他の定性情報（営業＝0.1％）で、銀 行 の 貸 出 ポ ー ト フ ォ リ オ が 被 り力、技術力、事業の将来性等）と併せて活用されてう る 最 大 の 損 失 額 の こ と をValueいます。

（VaR）といいます。

atRisk

スコアリングモデルのデフォルト予測精度は、そしかし、数万社もの融資先から構成される複雑の時々の経済環境によって左右されます。このたな 貸 出 ポ ー ト フ ォ リ オ のVaRを 計 算 す る た め にめ、当協会では、毎年、信用・財務情報データベー

は、個社のデフォルト発生確率のみならず、景気スに新たに蓄積されたデータを基に、統計学的手法変動が各業種に与える影響の違いや、会社の親子を用いてスコアリングモデルの精度検証を行い、必関係など、様々な要素を加味した、膨大なシミュ要に応じてモデルの改善を行っています。

レーション計算が必要となります （注９） 。

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【図表５】ＣＲＩＴＳスコアリングモデルのメカニズム【図表６】信用VaRモデルを活用した信用リスク量の計測イメージ

こ の よ う な 計 算 を 行 う の が「信 用VaRモ デ ルタベース」には、地方銀行62行のほぼ全ての融資先（ポートフォリオ評価モデル）」です。ＣＲＩＴＳ企業のデータが約17年間にわたり蓄積されてきておは、100万回ものシミュレーションをわずか数分でり、各銀行はこれらのデータを自由に利用すること行うことが可能となっています（図表６）。

ができます。
例えば、自行の貸出ポートフォリオの信用リスク

３．ＣＲＩＴＳデータの活用評価等を行う際に、全行平均との比較により自行の(1) 地方銀行における活用事例

強み・弱みを把握することで、ポートフォリオの見上記のとおり、ＣＲＩＴＳ「財務・信用情報デー直し等につなげることも可能です。業種や地域の偏（注９）例えば、５万社からなる貸出ポートフォリオのデフォルト発生パターン（個社のデフォルト発生有無の組み合わせの数）は、２の５万乗という天文学的な数となる。

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レポート
【図表７】「CRITS Discover」の分析イメージ

り、スコアの分布、大口残高比率（大口貸出先にどこれまでに、業種・地域・個社等に対する貸出のの程度融資が集中しているかをみる指標）といった偏り、融資先の信用リスクと担保・保証の関係性、様々な切り口から、地方銀行全体における自行の立中小企業の労働生産性（従業員１人当たりの付加価ち位置を把握することができます。同様に、個別の値創出額）の業種別比較など、信用リスク管理の高取引先企業の財務状態が全国の企業の中でどのよう度化や地域経済活性化等の観点から様々な分析を実な位置にあるのかをベンチマークすることも可能で施しています。最近では、新型コロナウイルス感染す。さらには、自行の営業エリアにおいて融資先企症の影響調査として、コロナ禍において地方銀行が業数が少ない業種がある場合に、全行データから同どれだけ貸出を増やし地元企業の資金繰りを支えて業種の特性を確認することなどもできます。

いるか、また、融資先企業の業種別デフォルト率やＣＲＩＴＳは、このような分析を効率的・効果的に行うことができるよう、膨大な蓄積データを様々な 切 り 口 で 即 座 に ビ ジ ュ ア ル 化 で き る「CRITSDiscover」を提供しています（図表７）。

信用格付がどのように変化しているか分析を行いました。
また、外部の知見・ノウハウを活用して、ＣＲＩ
ＴＳデータのさらなる活用を図る観点から、ＣＲＩＴＳデータに関心を示していただいた外部パート(2) 当協会における各種分析、外部パートナーとの共同研究等の実施

ナーとの共同研究等も実施しています。これまでに、企業がデフォルトに至る際の財務状態の時系列

当協会は、地方銀行の信用リスク管理高度化や貸出変動パターンの分析、人工知能のスコアリングモデ業務運営のヒントとすべく、パートナーの金融工学専

ルへの応用、新型コロナウイルス感染症の影響の先門会社と連携して、随時、ＣＲＩＴＳデータを活用し行き見通し等をテーマとして共同研究を実施しておた各種分析を実施し、会員銀行に提供しています。

り、今後も積極的に取り組んでいく方針です。

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地銀協レポート Vol.２

４．今後の展望
ＣＲＩＴＳは、もともとは地方銀行の信用リスク管理高度化の支援を目的として開始したサービスでにとって、持続可能なビジネスモデルの確立、イノベーションの創出、将来事業の創造等の支援につながるよう、チャレンジを続けていきます。

すが、サービス開始から約17年が経過し、その価値2021年５月には、ＣＲＩＴＳデータに基づく知が高まるにつれ、ＣＲＩＴＳの活用可能性はさらに見を広く世間に知っていただくために、当協会Web拡がっていくものと考えられます。

サイト（https://www.chiginkyo.or.jp/app/story.

地域における人口減少、デジタル化、脱炭素化な

php?story̲id=1759）においてＣＲＩＴＳ実績デど、経済・社会の不可逆的な構造変化が進むなか、フォルト率の公表を開始しました。今後も、皆さま当協会としては、長年にわたるデータ蓄積により構のご関心等も踏まえつつ、ＣＲＩＴＳのさらなる有築された ビッグデータ と、これまでに培ったデー効活用を検討していきます。

タ分析の知見を活かし、地方銀行とその取引先企業

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