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最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆【論文】

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆
李立 栄（京都先端科学大学 経済経営学部 准教授）
【目次】
1．はじめに（2）我が国の課題
7．おわりに

2．金融サービスとビッグデータの活用
3．世 界最大のフィンテック企業アリババ・グ
ループとその拡大背景
4．アリババ・AFSGのデータ駆動型金融の多様【要旨】
人工知能が多くの産業において今後のイノ
ベーションの重要な鍵として大きな期待を集めなビジネス展開ているが、それはビッグデータの活用と表裏一（1）
	ア リペイがデータ取得のメガプラット

体の関係にある。中国の人工知能を用いた与信

フォームに
（2）
	信 用格付けデータの活用で広がる顕名
経済（3）	デ ータを活用したネット銀行の中小企業向け貸出業務の展開については、先行的かつ蓄積したデータの有効な利用が、我が国と比較できない程膨大である。
中国のフィンテック業界をリードするアリバ
バグループのビッグデータを活用したパーソナ（4）データを活用した個人向け与信

ルファイナンス分野での取り組みが注目されて（5）AIを活用した資産運用サービスいる。そのビッグデータが活用可能なのは、ア（6）	AIを活用したオンラインP2Pレンディ

リババの電子商取引とそのプラットフォームにング（7）	ク ラ ウ ド フ ァ ン デ ィ ン グ で の ビ ッ グ
データ活用
（8）
	ビ ッグデータを活用したネット専業保険（9）	デ ー タ を 活 用 し た 審 査 に よ る 自 動 車
ローン
5．AFSGが目指すエコシステムとビッグデータ

おいて膨大なデータを収集・連携できることが大きく寄与している。
中国のパーソナルファイナンスにおける先進的なエコシステムは、単に金流である電子決済
基盤の共有のみならず、物流や商流を押さえることで、様々なデジタルフットプリントや取引履歴といったパーソナルデータをもとに人工知能を活用してリアルタイムで信用評価を行い、の活用

そのスコアリングを貸出や様々な非金融サービ（1）
	AFSGのビッグデータ活用エコシステム

スにまで活用できることに特徴がある。

の特徴（2）
	ビッグデータを活用するAFSGのネット
小口融資
6．中 国で進展するデータ駆動型金融からの示
唆と日本への影響（1）示唆

中国のIT企業はレガシーシステムを抱えない
後発者の利益に加え、世界最大級のビッグデー
タの利用環境を活用してリテール金融サービス
を世界最先端レベルまで高度化する可能性がある。

金融構造研究

1．はじめに第42号

19「データ駆動型イノベーション」（Data-Driven

中国では、金融システム改革の一環として、

Innovation）と定義され、21世紀の重要な成長

インターネット企業の金融サービス業への新の源泉であると指摘されている 2。すなわち、社規参入が奨励され、インターネット企業が電会経済活動のインターネットへの移行が進むと子商取引決済プラットフォームにおいて金融

ともに、データの収集、保存、処理のコストの商品を販売することで急速に拡大した。さら低下と相俟って、大量データの生成と活用が活にビッグデータを活用してユーザーの信用リス発化している。ビッグデータの分析により、こク評価を低コストかつ迅速に行うことが可能に

れらの大規模なデータセットは、新しい産業、なり、多様なサービスを有機的に展開できるよ

プロセス、製品を育成し、競争上の大きな利点うになった。これは、中国独自のフィンテック

を生み出し、経済の中核的資産となっている。

（FinTech）の発展形態として注目されている。

実際、社会に存在するビッグデータを「学

本稿では、中国のフィンテック業界をリード習」させて「人工知能」を実現する試みが様々するアリババグループのビッグデータを活用しな 分 野 で 広 が っ て い る。 機 械 学 習（Machine

た多様な金融ビジネスの先進事例を紹介する。

Learning）の普及により近年の人工知能の進化

アリペイが広範な業務との連携が可能であったは目覚ましく、金融サービス業においても、ビッ

背景について考察するとともに、このようなグデータを人工知能（AI）で分析し、データ駆

データ駆動型金融の拡大から得られる未来の金動型金融というべき新たな金融イノベーション

融ビジネスの姿や日本の金融ビジネスへの示唆を生み出している。

1

を論じる。

具体的な事例としてロボ・アドバイザーと呼ばれる資産運用アドバイスの支援がある。従来、

2．金融サービスとビッグデータの活用

個人投資家向けの資産運用アドバイスはファイ

マッキンゼー・アンド・カンパニーによれば、ナンシャル・アドバイザーにより顧客との対面

ビッグデータとは、従来のデータベース・ソフで行われてきたが、米国を中心に一部もしくはトウェア・ツールでは捕捉、保存、管理および全てを自動化する試みが広がっている。

解析しきれないサイズのデータを指すとされる

こうしたデータを活用したフィンテックの動（McKinsey, 2011）。一方、我が国の総務省は、

きは、金融環境を大きく変化させるとともに、利用者が急拡大しているソーシャルメディア内

新たな資金の流れや新しい市場を創出することのテキストデータ、スマートフォンのGPSからが期待される。ここでは、金融分野でのビッグ発生する位置情報、時々刻々と生成されるセンデータ活用の先進事例として、中国のフィン

サーデータなど、膨大で構造が複雑なため従来

テック企業の発展に焦点を当てる。

技術では管理や処理が困難なデータ群と定義している（総務省、2012）。
近 年 の 情 報 通 信 技 術（ICT） の 発 達 を 背 景

3．世界最大のフィンテック企業アリババ・グ
ループとその拡大背景

として、金融の分野においてもフィンテック

アリババグループの金融サービスを担うアンをはじめ新たなビジネスモデルが登場していト・フィナンシャル・サービス・グループ（以下、るほか、産業の構造も大きく変わりつつある。

AFSG）は、世界最大のフィンテック企業であとりわけビッグデータ、モノのインターネッ

る。AFSGは、「支付宝」（アリペイ）を中核プト（IoT）、人工知能（AI）などの進展に伴いラットフォームとして、傘下の企業を通じて多様々なイノベーションが生まれた。経済協力

様な金融ビジネスを展開している（図表1）。中

開 発 機 構（OECD） で は、 こ の よ う な 動 き は国のフィンテックをリードしているのは、eコ20

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

マースの取引の安全を図るために生まれたオン

ネット上でマッチングさせるP2Pレンディング

ライン第三者決済サービスである。業界最大手（AFSGの招財宝）なども、個人や中小企業などであるAFSGが運営するアリペイ（支付宝）はの資金調達ニーズとより有利な運用先を求める

7億人以上のユーザー（実名登録ベース）を擁投資家ニーズを背景に急速に市場が拡大し、中し、金融サービスのプラットフォームとなって国だけでアジア太平洋地域 7 全体の同市場の約いる。そこではMMF商品である「余額宝」の99％を占めるに至った 8。同グループはこれら販売も行われ、銀行預金より有利で利便性も高のほか、オンライン・コンシューマー・ファイ

いことから利用が急増した。2018年6月末に、、中小企業向けネット小口
ナンス（ 螞 蟻花唄）

余額宝の利用者は5.59億人に達しており 、その融資（網商貸）、ネット専業保険（衆安保険）、市場規模（預かり資産残高ベース）は1.45兆元

クラウドファンディング（螞蟻達客）などを展と、世界最大のファンドとなった 5。余額宝の開し、中国のフィンテック業界をリードしてい一人当りの預かり資産規模は1万元以下であり、

る。

3

4

伝統的な銀行、例えば中国工商銀行の同資産規

このような急成長の背景に、ビッグデータを

模2.3万元と比較して、顧客層のすそ野が広い

活用して、迅速、安価に信用リスク評価を行うのが特徴である 6。

ことが可能になったことが指摘できる。同社がま た、 資 金 の 貸 し 手 と 借 り 手 を イ ン タ ー

豊富なデータ活用が可能なのは、アリババの電図表1
図表１アント・フィナンシャル・サービス・グループの主要事業
アント・フィナンシャル・サービス・グループの主要事業分

野代表企業と提供
出資比率
金融サービス名要支付宝（アリペイ）

100%

余額宝

100%

・アリペイの利用者向けに開発したMMF投資理財商品、2013年6月よりサービス提供開始
・2018年6月末時点で利用者数5.59億人、同預かり資産残高1.45兆元（世界最大のMMF)
・少額（1元）から投資可能で、1年物定期預金より高い年利を得られるうえ、即日換金可能

螞蟻聚宝

100%

・2015年8月よりサービス提供開始、モバイル向け理財商品販売プラットフォーム

螞蟻財富

100%

・2017年6月よりサービス提供開始、ワンストップ型の投資理財プラットフォーム、100社以上のファンド販売会社と提・携、2,600強のファンド商品を取り扱う

招財宝

100%

・2014年4月よりサービス提供開始、ビッグデータを活用したP2Pマーケットプレース・レンディング・プラットフォーム

螞蟻花唄

100%

・後払い・分割払いサービス、2014年12月よりトライアル、2015年4月より正式提供。2017年末の利用者数１億人超・消費者の購買・返済履歴のデータから算出されたクレジットスコアに応じて、利用限度額は異なる。1件当たりの利・用限度額は500～50,000元
・アリババ系のECサイト淘宝（C2C）と天猫（B2C）だけでなく、他社ECサイトでも利用可

螞蟻借唄

100%

・消費者ローンサービス、2015年4月より正式提供
・芝麻信用スコア600以上のユーザが対象。借入限度額は1000～300,000元
・借入期間は最長で12カ月、貸出金利は日利で0.045%

浙江網商銀行

30%

・2015年6月に設立、オンラインサービスに特化した民営銀行
・主に中小企業や創業者向けの小口融資サービスを提供。「網商貸」のほか、農民向けの「旺農貸」も提供

網商貸

100%

・網商貸の前身は、2010年、アリババによって設立された阿里小貸。2015年6月、民営ネットバンクである網商銀行
・（アント・フィナンシャル・サービス・グループ30％出資）の設立に伴い、同サービスは網商銀行に引き継がれた・主にアリババのECサイト上で運営する中小店舗や個人を対象に無担保小口ローンを提供
・2016年末、網商銀行は277万の中小・零細企業に対して融資を実施し、累計貸出残高は879億元超

信用格付け

芝麻信用

100%

・2015年1月、中国人民銀行より事業ライセンスを取得し、サービスを提供開始。2017年末の利用者数約3憶人
・アリババのECデータなどを活用して、独自の信用スコア（350～950点、5段階）を設定
・600点以上は信用記録が良好とされ、ビザ申請やホテルチェックインなどで信用証明として利用可能

クラウドファンディング

螞蟻達客

100%

・株式投資型クラウドファンディングサービス、2015年11月より提供開始
・2019年2月末までに、同プラットフォームを通じて8つの融資案件から計1.84億元を調達。うち2件は株式売却により・利益確定

フィナンシャルクラウド

螞蟻金融雲

100%

オンライン第三者決済

理財（ウェルスマネジメント）

オンラインP2Pレンディング

オンライン・コンシューマー・
ファイナンス

ビ
ッ
グ
デ
ー
タ
の
活
用

概

・2004年12月よりサービス提供開始、2018年9月末時点で実名登録者数7億人超。世界最大の第三者決済・提携金融機関数は200社超、約1,000万中小・零細企業向けの決済サービス提供。全国コンビニや、大手スーパー・・デパート、タクシーなどでモバイルペイメント（アリペイウォレットの決済）可・2016年12月末に海外70ヵ国以上、100,000社以上の加盟店で同サービスの利用可、14の主要通貨での決済に対・応。2019年1月時点でグローバル利用者数合計で10億人超

ネット専業銀行

ネット小口融資・2015年10月よりサービス提供開始。金融機関向けのクラウドサービス
・浙江互聯網金融資産取引中心股份有限公司（アント・フィナンシャル・サービス・グループ25％出資）が運営するオ・ンライン金融資産取引プラットフォーム
・2015年6月よりサービス提供開始。2017年4月末時点、累計取扱高は191.38億元
・利用者は、網金社のアカウントを新設することなく、既存のアリペイのアカウントで取引可能
・2013年11月、インスタントメッセンジャー最大手のテンセント（出資15.0％）、保険大手の中国平安（同15.0％）など
・により共同設立。中国最初かつ最大のネット専業保険会社。2017年9月28日に同社が香港証券取引所に上場
・ビッグデータを活用して、ネットショップの返品送料損失保険、保証保険、傷害保険、銀行カード盗難保険、医療保・険、自動車保険など様々な革新的な保険サービスを提供
・2017年3月末に、利用者数累計5.82億人、保険証券発行数累計82.91億枚超・2013年5月に出資、「余額宝」の資産を運用
・2016年9月末時点の基金資産管理規模は8,320億元で、業界トップ

オンライン金融資産取引
センター

網金社

25%

ネット専業保険

衆安保険

19.90%

天弘基金

51%

徳邦基金

30%

・2015年2月に出資、理財商品の開発を強化

数米基金

61%

・2015年4月に出資、理財商品の開発を強化

資産運用
（基金）

（出所）アント・フィナンシャル・サービス・グループの各社公開資料より筆者作成（出所）アント・フィナンシャル・サービス・グループの各社公開資料より筆者作成

金融構造研究第42号

21

子商取引とそのプラットフォームにおいて膨大

イウォレットというスマートフォン用のアプリ

なビッグデータを収集・連携していることが大を通じて、モバイル決済サービスだけでなく、きく寄与している。中国はインターネット利用

eチケット（長距離バスや列車、映画のチケッ

人口が世界最大であることに加え、スマート

トなど）、価格比較サービス、クレジットカー

フォンを使用した個人向けサービスの利用が盛ド管理、リアルタイム株価情報などの機能が提んであり、個人のデータ蓄積のスピードが他供されている。本来の決済サービスでも、QR国に比べて圧倒的に速いこと、巨大なプラッコードあるいは音声・指紋・顔による認証を活トフォーム企業が存在するため、様々な分野の用して、オフラインで利用できる場面が拡大しデータを組み合わせることが容易であり、当局ており、現在ではタクシー料金支払いやコンビの規制が比較的緩やかなことから先進的な実験

ニでの買い物にもアリペイが利用できる。実際、が可能であることが背景にある。

中国国内では、アリペイウォレットの決済に対応したタクシーは50万台超、全国コンビニや大4．アリババ・AFSGのデータ駆動型金融の多様なビジネス展開（1） ア リ ペ イ が デ ー タ 取 得 の メ ガ プ ラ ッ ト
フォームに手スーパー・デパートなど店舗は20万店超存在している。海外では、70ヵ国10万社以上の加盟店で同サービスの利用が可能となっており、14の主要通貨での決済に対応している 13。日本でAFSG傘下のアリペイは、世界最大のオンラ
イン第三者決済プラットフォームである 9。ユーも中国人観光客の利用を見込んで対応する店舗が増えている。

ザーは、まずアリペイに決済用の口座を開設

このように、アリペイは単なるオンライン決し、銀行経由で資金を入金する。決済時にユー

済口座ではなく、AFSGの様々なサービスのメ

ザーは決済事業者に指示を出す。2019年1月にガプラットフォームとなっていると言えよう。

グローバル利用者数合計で10億人を超えており 10、200を超える金融機関と事業提携し、約（2）信用格付けデータの活用で広がる顕名経済1,000万社の中小・零細企業向けの決済サービ

中国では、個人信用情報システムの整備が遅スを提供している 。第三者決済におけるアリれているために、個人や中小企業経営者が金融ペイの中国国内シェア（2016年末）は42.7％で機関から借り入れを行うことが困難である。中ある 。

国は元々不信社会であり、日本のような全国銀11

12

アリペイの決済用口座開設が急増した理由

行個人信用情報センターや、（株）日本信用情は、第一に中国における電子商取引の拡大であ報機構（JICC）、（株）帝国データバンクのようる。第二は、ネットワーク効果であり、アリペ

な信用情報機構も存在しなかった。こうしたなイの利用者数が4億人を突破した頃から、少額

か、2006年、中国人民銀行は個人信用情報調査

決済を現金や銀行送金からアリペイにスイッチ

センター（征信中心）を設立した 14。2013年3する動きが急速に進んだ。アリペイのユーザー

月には、「信用調査業管理条例」が施行され 15、同士で、個人間送金が無料で容易に行えるため

中国人民銀行の信用調査業の監督部門としてのである。

位置づけが明確になった。2015年1月、中国人

現在、アリペイのユーザーは、AFSGのグルー

民銀行は「個人信用調査業務の準備作業の徹底

プ各社のサービスによって、インターネット取に関する通知」16 を公布し、芝麻信用、騰訊征信、引の決済にとどまらず、公共料金の支払い、ク

前海征信など民間8社に対して、個人信用調査

レジットカードの返済、金融商品の購入も可能

業務の準備に着手するよう求めた（図表2）。ことなっている。さらにアリペイの場合、アリペ

れは、中国では後述するように匿名経済から顕22

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

名経済への変化が進んでおり（信用社会への移産賃貸、レンタカーまで、様々な生活シーンに行、ビッグデータの活用）、人々の繋がりが生

おいて、消費者と企業に便利な信用情報を提供

み出す新たな価値を重視するようになったことしている。

が背景にあると考えられる。なお、2018年3月

芝麻信用は、アリババの電子商取引データなに、民間8社は、政府系個人信用調査機関・百どを活用して、米国でのFICOスコアのような

17

行征信有限公司 に整理・統合された。

独自の信用スコアを付与している。芝麻信用ス

芝麻信用（セサミクレジット）は、個人や企

コア１件当たりの算出速度は0.001秒単位であ業のクレジットファイリングおよびスコアリンる。ユーザーが情報提供を許可している場合、

グサービスを提供しており、AFSGのエコシス

基本情報、登録情報、アカウントのアクティビ

テムの重要な要素を構成するものとして注目さ

ティ、支払い履歴及び資金状況、人間関係、ブれる。同社は2015年1月、中国人民銀行より事

ラックリスト、外部アプリの利用状況などと業ライセンスを取得し、サービス提供を開始しいった信用調査の対象となるデータを、①信用た。

履歴、②行動傾向、③履行能力、④経歴の特性、

AFSGのクラウド演算やビッグデータの処理⑤人間関係の5つの信用指標に代入する。各種

能力は、アマゾンに次いで世界でも高いレベルのデータが芝麻信用スコアに占める比率はそれにある。芝麻信用は、クラウド演算技術や機械

ぞれ異なる。勿論具体的な比率は常に調整、改学習技術に基づきビッグデータの解析を行い、善される。芝麻信用スコアの構成において、最個人や企業の信用状況を分析・評価している。

大の比率を占めるのは信用履歴であり、次いで現在、同社は、クレジットカードから、消費者

行動傾向、履行能力、経歴の特性、人間関係で金融、リース、住宅ローン、ホテル宿泊、不動ある。芝麻信用スコアはユーザーによる許可、

図表2

中国の個人信用調査提供事業者の概観

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金融構造研究第42号

23

情報収集、データ加工、モデルに基づく演算の多くみられる。一方、中国のサービスはスコアプロセスを経て生まれる。

の低い人に罰則を与えるような仕組みにはなっ芝麻信用スコアは、350点から950点まで5段ていない。中国の先進企業では、「ユーザーに階（350～550は不良、550～600は一般、600～

好きになってもらって、高頻度で利用してもら650は良好、650～700は優秀、700～950は最優

えないと消滅する」という感覚がしみついてい秀）に分類され、600点以上は信用良好とされるので、犯罪に近い行為を行わない限り、スコる。芝麻信用スコアが600点に達したユーザー

アを下げることはない。中国の「信用スコア」

は、審査なしで同社の無担保消費者ローンサー

は、基本的に「良いことをし続けると、メリッビスの螞蟻花唄（アント・チェック・レター）

トが返ってくる」という加点方式である（藤を利用できる。芝麻信用は、24時間稼働のオン

井、尾原、2019）。

ライン演算能力をベースとして、機械学習のア
ルゴリズムやビッグデータのマイニング技術を駆使して芝麻信用スコアを算出し、信用レベル（3） データを活用したネット銀行の中小企業向
け貸出の高低を分かりやすく表している。芝麻信用の

上述の芝麻信用スコアを活用して、中国の民

スコアリングは一定の範囲内だけでなく、広く

営ネット専業銀行では新たな貸出審査とリスク適用できる汎用性の高いスコアである。

管理のビジネスモデルが誕生している。浙江網

現在、芝麻信用は様々な領域で活用されて

商銀行（Mybank、マイバンク）18 は、AFSGがいる。例えば、芝麻信用スコアが700点以上の主要な発起人（出資比率30%）となって設立さユーザーであれば、シンガポールへのビザ申請れた中国の民営ネット専業銀行であり、2015年が免除される。750点以上のユーザーは、ルク

6月からサービス提供を開始した。同行は、主センブルクのビザ申請が免除されるだけでなに中小・零細企業や、起業者・個人事業主向け

く、国内空港で優先搭乗口の利用も可能となる。

のネット小口融資関連商品を提供し、金融包摂

AFSGは、今後ホテルの宿泊、航空券の購入、の役割を果たしている。同行は預金の受け入れ

マンションの賃貸などにも芝麻信用スコアを応限度額を設け、小口預金・小口貸出の業務を行用し、利用者に様々な特典サービスを提供してう。代表商品は「網商貸」のほか、農民向けのいく計画である。

「旺農貸」も提供している。2016年末時点で、信用格付けサービスの芝麻信用は、2015年

マイバンクは約277万社の中小・零細企業に対のサービス開始以来、わずか2年間で利用者数して融資を実施し、累計貸出残高は879億元 19が約3億人まで急増した。デジタル経済、とりにのぼる。

わけシェアリングエコノミーが急速に発展する

同行は、実店舗を持たずオンラインサービス

中、芝麻信用は生活のあらゆる面で活用され、に特化し、ビッグデータやクラウドの演算機能

取引における信用の補完、デポジットの免除なを活用することでコストの削減や効率の向上をどを通じて、ビジネスにおける利便性と効率性

徹底的に追求した。マイバンクの利用者は、借を大幅に高めている。

入申請から、与信審査、資金受取まで、すべて

ところが、日本での「信用スコア」はどうな

インターネットを通じて行うことができ、1件るか。日本の信用スコアは米国のクレジットス

当たりの平均的な借入コスト（ユーザーが網商コアに近いが、中国のようなインフラサービス

銀行から資金を借りる時に、網商銀行側で発生として機能するほど普及していない。日本で信するコスト）は2元（約32円）以下であるとい

用スコアを議論すると、減点方式でスコアの低う 20。

い人には不利なシステムにしてしまうケースがマイバンクの与信審査は、芝麻信用のスコア

24

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆を活用した独自の信用評価システムにより行わの購買・返済履歴のデータから算出されたクレれ、その審査時間はわずか1分に過ぎないとさ

ジットスコアに応じて、利用の限度額を個々にれる。審査が通れば、借り手には、同行から即決めている。

時に借入金が口座に振り込まれる。利用者の融アント・チェック・レターは、商業銀行のク資申請から与信審査、資金振込まで、最短5分

レジットカードと対比すると、若年層を中心に以内で実行されるという。同行は、こうした高利用者層が広がっている。2017年末の同サービ

い利便性と効率性によって伝統的な銀行業務とスの利用者は1億人を超えており、株式制商業

徹底的に差別化を図っている。

銀行大手の招商銀行のクレジットカード発行枚

アリババの電子商取引プラットフォーム（マ数6,246万枚を上回る 25。また、ユーザーの利用

イバンクの借り手はアリババのECサイト出店

枠にも違いがある。従来のクレジットカードは者）の統計データによると、同社の中小企業顧

主に高所得者層を対象にしていたこともあり、客の76％は、借入額が50万元（約800万円）以

一人当たりの年間利用枠は2.1万元であった。

下であった。従来ならば、こうした中小企業の一方、アント・チェック・レターの年間平均利約88％は融資を受けられずにいた。2016年末時

用枠は1,000～2,000元前後である。今後、モバ点で、「阿里小貸」（2010年からアリババグルー

イルペイメントの更なる浸透に伴い、アント・プより提供）、および「網商貸」（2015年から浙チェック・レターの利用が一段と拡大する見込

江網商銀行より提供）の両社合計で500万超のみである。

中小企業に、8,000億元（13兆円相当）以上の一方、螞蟻借唄は、2015年4月より芝麻信用貸出を実施した 。こうしたビッグデータの分

スコア600以上のユーザーを対象に消費者ロー

析を通じ、網商銀行は顧客の信用と需要を正確ンサービスを提供した。借入限度額は1,000～に把握でき、顧客ごとにカスタマイズした貸出

300,000元（ 約1.6～480万 円） と な っ て い る。

プランを策定できる。

借入期間は最長で12カ月、貸出金利は日利で210.045%、随時返済後再度借り入れが可能である。
（4）データを活用した個人向け与信「螞蟻花唄」（Ant Check Later、以下、アント・（5） AIを活用した資産運用サービス

チェック・レター）は、2014年12月に試験的

一方、資産運用側では「螞蟻聚宝」（以下、に導入された後、2015年4月より本格的に後払

アント・フォーチュン）が、AFSGが開発した

い・分割払いの与信（800元以上）を消費者に

投資理財商品をワンストップで提供できる理提供を始めた 22。

財（ウェルスマネジメント）アプリケーション

2017年4月時点で、同サービスの1件当たりの貸出限度額は500～50,000元 23（約8千円～80（アプリ）で、2015年8月からサービス提供を開始した。

万円）となっている。返済方法は、一括払いでインターネットの利用チャネルがパソコンか

当初41日間無利息と、800元以上利用の分割払

らモバイルへと変化する中、AFSGは投資理財

いで3、6、9、12ヵ月のそれぞれの利息は2.5%、

商品（余額宝など）をアント・フォーチュン・

4.5%、6.5%、8.8 ％、 の2種 類 が あ る 。 ま た、

アプリに集約した。モバイル利用者が同アプリ

アント・チェック・レターは、アリペイウォレッ

を通じて、余額宝、投資理財関連のオンライン・トの決済機能で返済可能であり、アリババの運マーケットプレース・レンディングの招財宝、営する淘宝（C2C）と天猫（B2C）、および他

ファンドなど各種投資商品の売買といった財務

社ECサイトで利用可能である。さらに、同サー管理を1ヵ所で行うことが可能になった。そのビスは、ビッグデータを活用して個々の消費者

他、アント・フォーチュンの利用者は最新の金

24

金融構造研究第42号

25

融情報、投資家コミュニティサービス、個人資余額宝のシステムと連携しており、招財宝プ産の分析や個人投資アドバイスなどのサービス

ラットフォーム上で行われた取引は、利用者のも利用できる。モバイルインターネットが普及

余額宝の仮想口座で決済される。

するなか、AFSGは今後の重点的な戦略分野と招財宝のサイト上で提供される投資商品は、して、アント・フォーチュンの金融サービスの主に企業によって発行される「企業貸」と個人提供に注力している。

によって発行される「個人貸」の2種類がある。
いずれも、基本的には、招財宝と業務提携して（6） AIを活用したオンラインP2Pレンディングいる保険機関 28 により、元本と利息が保証され招財宝は、AFSG傘下の上海招財宝金融信息る。投資家は、自身のリスク許容度に応じ、招服務有限公司が運営するP2Pレンディング・プ

財宝を通じて借り手に直接資金を貸し出すこと

ラットフォームとして、2014年4月よりサービができる。招財宝は、理財などの金融商品を自ス提供を開始した 。招財宝は、「余額宝」よら販売して資金を募集せず、取引双方に対してりも高い利回りの投資商品（投資収益率約7%）も担保を提供しない 29。招財宝は、借り手からとして開発された資金の借り手と貸し手をマッ

サービス料として借入総額の約0.2%を取得してチングするオンラインP2Pレンディングの商品

いる 30。

26である。余額宝は、発売当初7%という分配金

2015年末に、招財宝の利用者数はすでに1,000

利回りによって短期間で多くのユーザーを獲得

万人を超え、同プラットフォームを通じて行っしたが、利回りが低下するにつれて（直近ではた取引額累計は4,000億元を突破し、投資家が4%前後）、一部の資金が流出している。
「招財

計20億元以上のリターンを獲得していた 31。

宝」は、上記を背景で生まれたサービスとも言われている。
招財宝は、アリババが有する淘宝や天猫など（7） クラウドファンディングでのビッグデータ
活用のeコマースサイトにおける取引記録やAFSGが螞 蟻 達 客（ ア ン ツ ダ ッ ク） は、AFSG傘 下有するアリペイ支払決済履歴などを活用して、の株式型クラウドファンディングのプラット

借り手、投資家、理財商品の発行機関の間で、フォームである。ベンチャー企業の育成による投融資のマッチングをサポートしている。招財イノベーション促進の一環として、2015年5月

宝は、投資商品を事前に予約購入できるサービに立ち上げられた。

スを提供している。具体的には、投資家が招財

アンツダックは、ビッグデータやインター

宝のサイト上で、投資収益率、投資期間、投資ネット技術を利用して、中小・零細企業や起業家、

金額（利用金額は100元から）などの希望条件

投資家の間に投融資マッチングサービスを提供を入力し、商品購入を事前に予約しておくことしている。中小・零細企業や起業家は、アンツができる。希望条件を満たした投資商品が現れダックを通じて事業運営するための資金を獲得た時、招財宝は、投資家の指示に従い、自動的

する一方、ハイリスクハイリターンを求める投に決済を行う。投資家が同サービスを利用する

資家は企業や起業家から発行される株式を取得

時、投資商品に関する契約に同意する必要があする。2019年2月末まで、中小・零細企業や起る。招財宝は、投資家の代わりにその投資条件

業家などは、アンツダックを通じて8つの融資に見合った投資商品を購入することができる 27。

案件から計1.84億元規模の資金を調達した 32。

ただし、このサービスを利用するには、投資家が招財宝と投資一任契約（ネット上で公開）を結ぶ必要がある。なお、招財宝のシステムは、（8）ビッグデータを活用したネット専業保険
衆安保険（正式名：衆安在線財産保険股份26

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

有 限 公 司） は、2013年11月、AFSG（ 出 資貸」37 を開発した。利用者は、アリババの天猫や

19.90％）やテンセント（同15.0％）、中国平安

淘宝などの電子商取引サイトを通じて、購入予（同15.0％） などにより設立された中国の最初定車の見積価格の40％まで借り入れができる。

かつ最大のネット専業保険会社である。従来の「車秒貸」のリスク管理において、ビッグデー

保険会社と異なり、同社は上海に本部を設置し、タの解析技術を活用し、利用者のインターネッ

支店や実店舗を一切開設していない。保険に関トにおける行動データを総合的に分析して、購わる申請、受理、賠償および支払などすべての入する車のタイプに応じて貸出限度額を決めて業務は、インターネットを通じて行われている。

いる。従来の自動車ローンと比較して、「車秒衆安保険は、インターネット保険分野の先駆

貸」は、利用者にとって、ハードルが低く、便者として、電子商取引（EC）向けに開発され

利で迅速に借入ができるといった特徴を持つ。

た保険サービスから事業をスタートした。代表

利用者は、インターネットを通じて申請を行い、的な商品には、ネットショッピング利用者（買審査基準（身分証明の確認、行動分析など）にい手）向けの返品送料を補償する「返品送料損

達すれば、即座に融資を受けられる。資料申請

失保険」、とECサイト上で店舗開設者（売り手）から審査終了まで30分程度で完了する。一方、向けの「保証金保険」などがある。同社は、実従来の自動車ローンを利用する場合、金融機関

店舗を持たない分、提供商品の価格を徹底的にに収入証明、残高証明などの資料を提供した後、抑え、すべての利用者に手頃でかつ容易に購入融資を実際に受けるまで5～6営業日がかかる。

33

できるようにした。
2017年3月末に、衆安保険の利用者数は累計5．AFSGが目指すエコシステムとビッグデー

5.82億人、保険証券発行数は累計約82.91億件

タの活用を超えた 34。同社は、これまで百度、アリババ、

中国はビッグデータ活用に適した環境にあテンセントなど300社以上の大手IT企業や投資る。すなわち、インターネット利用人口が世界ファンド、保険会社などと事業提携し、ビッグ最大であることに加え、スマートフォンを使用

データ・人工知能（AI）の活用を通じて、ECした個人向けサービスの利用が盛んであるた向けの商品だけでなく、医療・傷害保険、銀行

め、データの蓄積が他国より圧倒的に速い。ま

カード盗難保険、自動車保険、家財保険など様々

た、巨大なプラットフォーム企業BAT（バイな革新的な保険サービスを提供している。

ドゥ、アリババ、テンセント）が存在するため、2015年6月、
同社は、CDHやKeywise ZA Investment、

様々な分野のデータを組み合わせることが容易

Equine Forces Limited Partnership、中金（CICCである。そのため、ビッグデータの活用においSecurities HK Limited）およびモルガンスタンて先進的な取組みが先行している。

レーから、シリーズAで約60億元の資金を調達した。企業価値は、推定500億元35（8,000億円相当）とされた。同社は、2017年9月28日に香港
証券取引所に株式を上場し、IPOによる調達額は115億香港ドル（約1,700億円）に上った 。
36（1） AFSGのビッグデータ活用エコシステムの特徴
アリババグループが金融事業領域に参入する際の最大の優位性は、膨大な顧客基盤とデータを有していることと、クラウド演算を通じて顧（9） データを活用した審査による自動車ローン

客情報を徹底的に分析、発掘し、顧客の信用レ

2015年後半、アリババグループ傘下の自動ベルと返済能力を的確かつリアルタイムに把握

車事業部、自動車メーカーおよびAFSGと共同で、上限20万元の自動車ローンサービス「車秒できることにある（図表3）。
AFSGは、①アリババのような巨大な電子商金融構造研究

図表3

第42号

27

ビッグデータを活用するアリババグループの金融ビジネスへの参入（出所）各種資料より筆者作成

取引との巨大プラットフォームの形成、②IT

資源の統合と共有により価値創造を図っているとの親和性（巨大顧客を持つIT企業の金融ビ

（図表4）
。

ジネスの展開）、③様々なデータを蓄積したエコシステムとビッグデータの活用、④顧客体験（UX）を重視したサービスの開発、⑤レガシー（2） ビッグデータを活用するAFSGのネット小口融資システムを持たない環境と規制裁定の機会、とネット小口融資とは、インターネット事業者

いった様々な「いいとこ取り」の結果、新たなが傘下の少額貸付会社を通じ、自社の電子商取

ビジネスモデルを生み出してフィンテックのコ

引サービスを利用する顧客に提供する小口融資

ングロマリットを形成している。

サービスのことを指す。代表的な事業者（サーAFSGは、プラットフォームをベースに、コビス）には、AFSG傘下にある浙江網商銀行のンシューマーファイナンス、P2Pレンディング、「網商貸」がある。
「網商貸」の前身は、2010年

クラウドファンディング、ネット銀行、ネットに、アリババによって設立された「阿里小貸」38

証券、ネット保険、ネット基金（ファンド）、ネッである。2015年6月、民営ネット専業銀行であト理財などの生活に密着したサービスを提供しる浙江網商銀行（AFSG 30％出資）の設立に伴ている。その上、個人と企業の借り手、銀行やい、同サービスは浙江網商銀行に引き継がれた。

保険、ファンドなど従来の金融機関、少額ロー

主にアリババのECサイト上で運営する中小店

ン会社や保険理財会社、リース会社、質屋など

舗や個人を対象に無担保、簡単で利便性の高いの非金融機関、さらには個人と企業の投資家を小口融資（ECサイトの会員向け）を提供して取り込み、独自の金融エコシステムを形成して、いる（図表1）。

28

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

図表4

AFSGの金融エコシステム

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（出所）Ant Financial Service Groupの事業内容、各種資料より筆者作成「網商貸」のサービスには、阿里小貸が行っの取引、販売実績、銀行の預金残高など膨大なていたアリババ（B2B）法人会員もしくは国内情報を審査する。貸出中は、一般的にキャッシュ

サプライヤー向け貸出サービスの「阿里信用貸

フローの動向について監視を行っている。貸出出」（ネット小口融資「網商貸」の2割、貸出後は、延滞のある顧客に対して資金回収の催促

上 限 は300万 元 ま で）、 お よ び 淘 宝（C2C）/天や、ブラックリスト公開制度の利用による資金

猫（B2C）の店舗運営者（売手）向け貸出サー

回収の安全性を強化している。
「網商貸」の貸ビスの「淘宝/天猫信用貸出」と「淘宝/天猫注

出サービスの内容 40 については、図表6の通りで文担保貸出」（同8割、貸出上限は100万元まで）ある。

に加え、アリペイ会員（個人経営者）向け貸出

ネット小口融資事業者は、電子商取引やネッサービスの「網商貸」やアリババグローバルサ

ト決済で蓄積した取引記録やキャッシュフロー

イト（速売通）の法人会員向け貸出サービスがのデータを活用し、借入者の信用に対し評価をある。なお、個人顧客向けには、無担保、貸出行った上で、オンライン審査により便利で即時上限5万元の後払いサービスAFSG傘下の「螞

性の高い短期小口融資を提供する。これは、イ

蟻花唄」 、分割払いの「天猫帳単分期」など

ンターネット事業者が自社の豊富な資金力と蓄ネット小口融資のサービスもある（図表5）。

積されたデータを活用し、低コストで顧客の信「網商貸」は、貸出前、貸出中、貸出後とい用履歴や融資審査判断の分析を行うことで可能う三段階に分けて、リスク管理を行っている。

となったサービスである。

39

貸出前は、主に顧客情報の確認と信用調査を実

彼らは、大型金融機関の貸出の対象外とされ施している。この段階では、顧客に関する過去

る信用履歴が低い個人事業主や中小・零細企業

金融構造研究

図表5

第42号

29

AFSG傘下の浙江網商銀行・網商貸が提供するサービスἲே䠄኎䜚ᡭ䠅䞉ಶேྥ䛡㈚ฟ䝃䞊䝡䝇㈚ฟᮇ㛫䛿12䞄᭶௨ୗ

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https://mobilehelp.mybank.cn/bkebank/index.htm#/knowledge/1689/1690?_k=ca6trnなどを相手に融資を行う。図表7は浙江網商銀～21%である。具体的には、融資を行う前の段行・網商貸のネット小口融資業務の仕組みであ階において、網商貸は、アリババの電子商取引

る（B2Bの「 阿 里 信 用 貸 出」
、C2Cの「 淘 宝 信

サイト（B2Bの阿里信用貸出、C2Cの淘宝信用用貸出」、B2Cの「天猫信用貸出」）。彼らはイ

貸出、B2Cの天猫信用貸出）や第三者決済のア

ンターネット企業の独自のデータを蓄積していリペイなどのプラットフォームを通じて、利用る。このデータを活用することで、内部プロセ者に関する情報を収集し、与信審査を行っていスの効率化、すなわち、信用モデル、与信審査、る。これらの情報には、利用者自身が提示したリスク管理などを効率的に行うことが出来る。

銀行預金残高、公共サービス料金支払証明のほ

例えば、AFSG傘下の浙江網商銀行・網商貸

か、アリババ電子商取引サイト上で登録した利の小額貸付会社は、自社サイトのタオバオ（淘用者の認証情報、取引記録、他の顧客とのやり宝）店舗開設者に対し、その短期運転資金を支取り、税関や税務当局への提出データなどが含援するための小口融資を提供している。貸出限

まれる。情報の信憑性を確認するため、与信審

度額は100万元以内、期限1年以内、年利息18

査では、さらに利用者に対して、オンラインの

30

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

図表6

網商貸（元の阿里小貸）の貸出サービスの概要Ὲᐆ㻛ኳ⊧㈚ฟ

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https://mobilehelp.mybank.cn/bkebank/index.htm#/knowledge/1689/1690?_k=ca6trn
図表7
浙江網商銀行・網商貸（元の阿里小貸）のネット小口融資業務の仕組み
図表7
浙江網商銀行・網商貸のネット小口融資業務の仕組み

浙
江
（
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カスタマー
システム

信用モデル

与信審査

リスク管理

貸出商品

• アリババ・グ
ループの顧客情報• ネットワーク購買行動データ• ネットワーク
データを活用した信用評価• 現場の収録動画による信用評価• システムによる審査• 人手による審査• 電子書類による契約• 貸出リスクの監視警報システム• 貸出後の管理
システム• 資金回収の催促システム• C2C（淘宝）信用貸出• B2C（天猫）信用貸出• B2B（阿里）信
用貸出

C2C
（ 淘宝）
B2 C
（ 天猫）

零
細
企
業

B2 B
（ 阿里）

貸出システム（開発、運営と更新はAFSG独自で行う）
アリババのクラウドサービス（阿里雲）プラットフォーム（出所）アリババグループ、浙江網商銀行・網商貸の公開情報より筆者作成
https://mobilehelp.mybank.cn/bkebank/index.htm#/knowledge/1689/1690?_k=ca6trn

ビデオチャットによる心理テストや面談なども実施されている。
融資を決定し、貸出を実施している期間中に

6．中 国で進展するデータ駆動型金融からの示
唆と日本への影響（1）示唆

おいて、網商貸は、利用者による資金の使用状

中国で展開されているデータ駆動型金融の進況を厳しく監視している。貸出資金は実際に利展は、金融サービス業において大きな戦略の変用者の事業運営に投下されれば、その事業関連化をもたらすと考えられる。第一は、従来型金のオンライン広告の投入や関連サイトへのアク

融機関の強みが減殺されることである。従来型

セス数が増えることが予測されるため、網商貸金融機関は、フィンテック企業にシステム開発

は、企業の財務データだけでなく、こうした情スピードが追い付かないうえに、既存の金融の報についてもタイムリーに監視している。

枠組みに囚われ、顧客の日々のデータを取得で

金融構造研究きるタッチポイントが限定的である。

第42号

31

の寡占化をもたらしている。例えば、決済分野

かつての顧客との接点は、対面取引が重要でにおいて、これまで決済データは銀行がほぼ独あり、多くの銀行では支店を増加させることが占していたが、アリペイとウィーチャットペイ

勢力の拡大に繋がったが、インターネット社会の普及により、個人の日常生活に及ぶ細かな決になるとこのような資産の価値は大きく減少す

済データは彼らが押さえることとなった。現在、る。現在のデータ駆動型金融は、物理的・地理

アリペイとウィーチャットペイは、生活シーン的な制約がなく、低コスト運営が可能となった。

の殆どをカバーし、eコマースでのショッピン

しかも、最近ではスマートフォン・アプリをイグに限らず、レストラン、旅行、公共料金支払

ンターフェースとすることで、誰でも気軽に利などでも利用可能となった。かつて、銀行はデ用できるようになった。

ビットカードやクレジットカードなどの消費記

第二は、間接金融のモニタリングと与信審査録を持ってユーザーの消費行動を分析し、金融の強みが失われることである。従来の金融機関

業のサービスおよび商品の設計にこれらを利用の与信審査はコストが高く、効率も悪い。顧客していた。しかし、現在においては、小額の消のデータ収集は、担保などの書類を集めて、一

費は殆ど第三者決済を経由しており、銀行は消件一件の書類を審査した。データ駆動型金融は費者データにアクセスすることができない。消インターネット企業の顧客の購買履歴、会計情費者データの欠如は、銀行による個人顧客の理報などのデータ収集によって、AIが与信判断を解と分析を困難にしている。

行う。例えば、アリババグループのAFSGでは、「310」をスローガンに掲げ、与信業務の自動化（2）我が国の課題を実現している。3は3分、利用者がインターネッ

こうした中国の個人金融の先進事例を参考に

トから借入申請に必要とする手続きの所要時間

して、日本あるいは先進国の金融サービスに与を指す。1は1秒、貸出の審査判断および送金にえる示唆について、以下の4点を指摘しておき必要とするコンピュータの処理時間である。0たい。

は、審査プロセスにおける人による介入がゼロ

第一は、データが生み出す付加価値の重要性であることを意味する。ビッグデータとAIの活である。銀行の貸出リスクの評価において、伝用による与信業務の自動化は、従来の与信業務

統的な銀行は、貸出記録や取引履歴などの静的より大幅に時間を節約できるうえ、正確性の向な過去のデータに依存することが多い。この方上にも寄与した。

法の最大の欠点は、将来性に対する配慮の欠如

AFSGは銀行と違って、運転資金を貸し出すである。一方、新興のIT企業は、政府公開情報、際に、アリペイのプラットフォーム上の情報

取引先や他者による評価、SNS関連データなど、（商品の仕入れ⇒商品の販売⇒資金回収⇒運転より広範で鮮度の高いデータを採集し、様々な資金の返済）をリアルタイムで全部把握してい角度からビッグデータを分析して、企業と個人る。このため、従来の金融機関の与信審査と比の最新の情報を反映した評価を実現している。

べて「情報の質」が全く異なり、情報の非対称

上述のアリババグループ・AFSGの第三者決性が生じにくい。

済アリペイは、大量のデータを集めたうえで、第三は、中国の金融データが、二大フィン

デジタルエコシステムの活用と人工知能を用いテック企業であるアリババとテンセントに集約た与信審査を基に、様々な金融サービスを展開

されつつあることである。両者の巨大化に伴い、した。こうしたなか、ビッグデータの発掘と解

これまで各金融機関に分散していた金融データ

析の技術を用い、顧客属性の識別や顧客行動パ

は、フィンテック大手二社に集約され、データ

ターンの分析などを通じて、自動的に将来の行32

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆

動を予想し、把握することができる。

企業が有利であると考えられる。実際、米国の一方、日本では、各社がデータを保有していGAFA（グーグル・アマゾン・フェイスブック・

るものの、有効に利用されていない。各社の規アップル）や中国のアリババなど、メガプラッ

格が乱立し、ネットワーク効果が働かず魅力的

トフォーマーは膨大なデータの活用によって顧なサービスとなりにくい。消費者行動データを

客価値の創造を図り、新たなサービスを市場にいかに応用するのかが重要である。その意味で、投入している。しかし、データの活用に関して

日々の決済データを基に、個人の最新の行動もは国により環境が大きく異なる（田谷、2019）。

把握し、その都度、信用情報を洗い替えること

中国においては官民連携体制でAI発展計画をが喫緊の課題である。最近、日本でもクレジッ

進めるなど、ビッグデータの利活用が容易であ

トスコアリングサービスを提供しているが、アる一方で、米国の大規模プラットフォーム企業

ンケート調査に基づいたシングルサービスに留への対抗策とも評価されるEUのGDPR（General

まっており、中国のようにエコシステムを形成

Data Protection Regulation）42 は、 デ ー タ の 活する中核的な位置づけにはなっていない。

用に大きな制約を課している（田谷、2019）。

第二は、競争領域のグランドデザインであ

欧州では、個人データを基本的人権と位置づけ、る。日本では、金融庁の金融審議会（金融制度

この権利の保護・強化を図るため、2018年5月

スタディ・グループ）の中間整理において機能に一般データ保護規則（GDPR）が施行された。

別・横断的な金融規制の整備を検討している 。

同法では、個人データのEU域外への移転を厳2018年6月の同中間報告書では、「ITの進展やしく制限し、違反した事業者には高額な制裁金

利用者ニーズを起点としたアンバンドリング・を科することとした。

41

リバンドリングの動きなどを踏まえて、イノ

中国では、安全保障の確保や自国産業の保護なベーションの促進や利用者の利便性の向上の観どを目的に、2017年6月に「国家網絡安全法」43 が点から、多様なプレイヤーを各業法の業態に当施行された。同法は、個人データの収集・生成てはめて規制するよりも、まずは業態をまたぐに係る事業者に対して、データの国内保管を義ものを含め、各プレイヤーが自由にビジネスモ

務づけるとともに、データの国外移転には、国デルやサービスを選択した上で、選択されたビが定める基準に従い安全評価を行わなければな

ジネスモデルやサービスの果たす機能・リスク

らないことを定めた（図表8）。さらに、2019年に応じて、ルールを過不足なく適用していくこ

6月に、EUのGDPRと同様の「個人情報国外移とが重要である」との方向性が示されている。

転安全評価弁法（意見募集稿）」44 を公布し、個しかし、日本では健全な自由競争の結果、規人情報保護を強化する形とみられる。

格が乱立し、データは各社で抱え込んでおり、企業の個人情報利用に透明性があると考える

ビッグデータに成長しないため、十分活用でき人の割合を世界で比較すると、中国が約5割と最ず、新しい付加価値を生み出すには至らなかっも高いのに対し、日本は約2割と最も低い45。そた。一方、上述の中国の巨大フィンテック二社の背景として、中国では都市のあらゆる所で個（アリババ、テンセント）は、8割の市場のシェ人データを活用したサービスが出現するなど国アを占めており、寡占状態でデータの利活用が民がデータを提供することによって、利便性の可能となった。

向上を実感できることが考えられる。一方、日第三は、自由競争と規制、個人情報保護と国本では、企業が個人情報保護に関して極めて神境の問題である。ビッグデータやAIを駆使し経質になっており、個人データの利用が必要以た顧客価値の創造がなされる消費市場におい上に敬遠されるため、サービス開発に活用されては、消費者に関する膨大な情報を保有するるケースが少ない（田谷、2019）。日本は2017

金融構造研究

図表8
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第42号

33

中国の個人情報移転に関する主な法規制
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「中国人民共和国網絡安全法」（2017年6月）と「個人信息出境安全評估弁法（征求意見稿）」（2019年6 月）より筆者作成

年5月に施行された「改正個人情報保護法」の3は、オープンAPIについては整備が進んだが、年ごと見直し を検討しているが、個人情報保

それ以外の金融業と各産業の協調領域の再設計

護と国境の問題に対して欧中よりかなり遅れてについてはまだ今後の課題となっている。

46

いる。
第四として、協調領域の再設計の課題がある。

7．おわりにすなわち、自社より得意分野の産業と協調する

以上述べてきたように、アリババグループのことが求められる。中国で2017年に行われた、取り組みは、当局が緩やかな規制環境を維持し既存の金融機関と海外展開に積極的に取り組む

たこともあり急速に発展した。さらに、中国のフィンテック企業との提携（中国工商銀行と京フィンテック企業はレガシーシステムを抱え

東金融、中国建設銀行とアリババ・グループ、ていない後発者の利益（Leap Frog Effect）にアント・フィナンシャル・サービス・グループ、

加え、世界最大級のビッグデータの利用環境の中国農業銀行とバイドゥ、中国銀行とテンセン活用が可能なため、リテール金融サービスが世ト）に関しては、四大商業銀行が揃ってパート

界最先端レベルにまで高度化される可能性があナーとなることや包括的な提携であることが注る。

目された 。2018年5月以降、AFSGは光大銀行、

最近、ビッグデータの活用はIoTや人工知能

華夏銀行、上海浦東発展銀行など中国の中堅銀と相俟って、多くの産業において実装段階に

行と金融テクノロジー関連の戦略的な合作協定入っている。今後、次々と注目される事例が出を締結した 。クラウド、人工知能、ビッグデー

現することが期待されるが、その最先端の動きタを用いたリスク管理、ブロックチェーンの研が中国において展開されている。

47

48

究開発など様々な協調を実施している。日本で中国では今後、ビッグデータやAIを活用し34

最近の中国のフィンテックの発展と我が国への示唆た金融イノベーションが主流になりつつあり、迪拜金融工作室（2012）『阿里小貸専題研究』、6月。

IT技術が金融サービスの姿を抜本的に変えよ藤井保文・尾原和啓（2019）『アフターデジタル』、3

うとしている。フィンテックの発展においてより重要なのは、供給者が考えた既存の金融サービスを発展させるという方向性ではなく、あら月。
李建軍等共著（2014）『中国普惠金融体系─理論、発展与創新─』、知識産権出版社。

ゆる生活シーンにおいて、いかにフィンテック

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42. GDPRと は、EU一 般 デ ー タ 保 護 規 則（General
Data Protection Regulation）のことである。欧州
議会、欧州理事会および欧州委員会が策定した個
人情報保護に関する法律。GDPRは、個人の名前
や住所、IPアドレスなど、インターネットにおける情報までも網羅的に「個人データ」に含め、厳格な管理を求めている。個人データの欧州経済域
外への持ち出しは原則禁止であり、違反者には最高 で 世 界 売 上 高 の4 ％ か2,000万 ユ ー ロ（ 約26億円）のうち、いずれか高い方という巨額の制裁金が科せられる。またGDPRの適用範囲は事業規
模や本社が所在する国・地域に関係なく、EU域
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