特別研究

AI（人工知能）による中小・中堅企業に対する与信審査の可能性
近年、フィンテックの本命が人工知能（AI）の活用であるとの認識が広まりつつある。
そこで、本稿では、AIを活用した中小企業向けの融資の国内外の動向、AIが銀行に及ぼす影響等をみたあと、AIによる与信審査のメカニズム、高度化の条件、限界等について述べる（注1）。

利用する販売事業者による大ッグデータとして蓄積されて】国内外の動向

欧米で技術としてのフィンいる。Ａｍａｚｏｎは、この【テックを用いて金融サービスビッグデータをＡＩで解析す量の取引情報が「商流」のビを開発・提供するベンチャー

ネット経由でセールスしていることによって、個々の販売ｃｈる。事実上セールス時に与信企業（ＶＢ）が台頭しているに中小企業に対して融資を行審査は完了しているため、販事業者に対する融資限度額とっており、与信審査のツール

売事業者からの申し込みに対（ 以 降 で は「 Ｆ ｉ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈとして企業あるいはその経営して決算書を分析せずに迅速貸出金利を自動的に算出して、者の情報をＡＩで解析するアに融資することが可能である

Ｖ Ｂ 」 と 呼 ぶ ）。 Ｆ ｉ ｎ Ｔ ｅ

ルゴリズム（コンピュータで（初回申し込みは最短５営業がＡＩを用いて、米国と類似

日本でも、ＩＣＴ関連産業代金は実質的には担保として者が仕入れた商品在庫や販売

日 で 融 資 ）。 な お、 販 売 事 業

ＶＢは銀行よりも迅速問題を解く手順）を使用して営業日、した動きを始めている。例え機能している可能性がある。

回目以降は最短いるとみられる。

ば、Ａｍａｚｏｎは自社の市場に参加している法人販売事】ＡＩが銀行業務に及ぼ【業者を対象として「Ａｍａｚす影響と、銀行業務と中小企業金融

ＡＩの研究者の見解によるｏｎレンディング」という商千万円）品仕入のための短期運転資金の 融 資（ 最 高 金 額を行っている。同社の市場を

51

2017.73

銀行実務2

洋125

藤野に代替される可能性が高い。

・銀行業務は相当部分がＡＩ

以下のように整理できる。にＡＩが及ぼす影響についてを必要とする。

規模の中小企業が資金調達個人自営の企業やマイクロ加するフリーランスを含むその雇用の吸収先として増し（ 図 表

い企業群と低い企業群を識別特徴を発見し、倒産確率が高果を基に前者と後者で異なる量の変数を計算する。その結左 ① ）、 個 々 の 企

特に、与信審査の本質はアある。これが可能になれば、量に収集することが必要で能なデータを従来以上に大上させるためには、利用可・ＡＩによる審査の精度を向得意分野である。

タの最適化であり、ＡＩのルゴリズムに基づいたデー解が必要な仕事は今後も人業 支 援 」 等、「 意 味 」 の 理営が不安定）に対する「事階ではスキル不足のため経や中小企業（特に、創業段

このため、個人自営の企業を 考 え る こ と が で き な い。

界 が あ り デ ー タ の「 意 味 」

・ただ、ＡＩの認識力には限など、全般的にみると中小企行っている企業が少なくない

ただ、恣意的な経理処理を審査」と呼ぶ）（注 ）。

与信判断のプロセスを「ＡＩを構築する（以下では、この額等を出力するようにモデルに最適な貸出金利や担保の金そして、収益を最大化するの業が倒産する確率を計算する。

ＡＩはデータを統計的に分間が担うだろう。

際には、会計の質の低さが統業の会計の質は高くない。実より精緻に計算できるよう計的な「ノイズ」となるため、めにはＡＩの活用が不可避業が生産性を向上させるた

略化して述べると以下のよう融資の審査のメカニズムを簡ＡＩを用いた中小企業向け審査の全てをＡＩに委ねるこることは困難とみられ、与信企業群をＡＩで完全に識別す倒産確率が高い企業群と低いであり、定型的なアルゴリとはできないと考えられる
生存企業群と倒産企業群のの 可 能 性 に つ い て の 警 告 と、になる。

イトカラーの業務が機械化データ（決算情報など）を大右②）。しかし、倒産され、大量の雇用が失われ倒産時に銀行が被る損失の見（図表る可能性がある。このため、 量に集めて、ＡＩを用いて大ズムとして処理可能なホワ・日本では、銀行を含む大企Ｉ審査）のメカニズム金利、必要な担保の金額を2になるだろう。

】ＡＩによる与信審査（Ａ識別が困難なケース【②①

識別が容易なケース

類・ 最 適 化 し て 貸 出 金 額、倒産企業と生存企業の統計的識別（概念図）

図表１

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銀行実務

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3（注）森平爽一郎「信用リクスの計測と制御」計測と制御39巻7号441頁（2000）を参考にして筆者作成。

できるだろう。この結果、与の計算をＡＩにさせることは込みをカバーする担保の金額る情報を収集すること等も指おいて真に分析する価値のあ十分に低いこと、③審査等に築、②データの収集コストが見込まれる。従って、金融Ｅ急増し収集コストの急低下が企業の増加に伴いデータ数が種が限られるとしても、利用

質・多数の存在は、個人企業企業」の範疇でそのような均あ る。 し か し、「 中 堅・ 中 小的なばらつきが小さいことで模の大きくない中小企業に限信審査の大幅な省力化が可能ータを組み合わせたＡＩ審査られるだろう。中小企業の上を含むマイクロレベルから規

このような課題をクリアでの 基 盤 と な る 可 能 性 が あ り、位層、あるいは中堅企業の数

ＤＩは、財務データと商流デのアルゴリズムはデータが増きる「商流」データの情報源

どのようにＡＩ審査をビジネ摘されている。

加するほど発展し精度が向上と し て 金 融 Ｅ Ｄ Ｉ （ 注 ）がになるが、ビッグデータ解析するため、どのようなデータになる。

をどのように増やすかが問題

金指図で使用する電文方式を考えられる。企業間の国内送行の経営戦略上の検討課題にスモデルに織り込むかが、銀析技術で精度の高い分析がでは、現在のビッグデータの解ＶＢがＡＩ審査で融金額には上限が設けられてい資を行う企業の規模と融資のｅｃｈがあるため、欧米のＦｉｎＴきるほどには多くない可能性

Ｌ電文に移行する新しいシス】ＡＩ審査の限界なると考えられる。

テムを構築することを全国銀】ＡＩ審査の高度化に求められる「商流」のビッグ行協会が決定している。これ【

大量の情報を添付できるＸＭ【
データ

欧米でＡＩ審査を利用して業の規模は今のところ比較的特に社運を賭けるような大型層 や 中 堅 企 業 に 対 す る 融 資、るものと推測される。従って、小さく、融資金額もそれほどの設備資金や海外進出資金にＶＢが無担

また、ＸＭＬ電文に添付さ大きくない。これは、均質・ついては、ＡＩ審査で発せらＦｉｎＴｅｃｈ「商流」のビッグデータを自れる「商流」情報は現実の商多数のサンプル企業のビッグれる倒産の警告の精度には限はＡＩで解析するに値する量

動的に読み取り決算書のデー取引が金融ＥＤＩ上で決済さデータを収集・解析し、統計界があるものと思われる。

金融当局のフィンテックのタと組み合わせて審査を高度れることによって発生するこ的に貸倒損失の見込み金額をＡＩ審査が困難なもう一つ

現時点では、中小企業の上位化することが必要であると考と か ら、「 ノ イ ズ 」（ 注 ）が計算しているためと考えられの分野として、ＶＢへの資金保で融資を行っている中小企えている銀行も現れている模含まれず情報としての質が高る。ここで重要なのは、サン供給がある。ＶＢはイノベーの「商流」情報が蓄積される様である。また、データ活用

い。さらに、初期段階ではＸプルが「均質・多数」で統計をＡＩに代替させるためには、 可能性がある （注 ）。の課題として、①データを収ＭＬ電文を利用する企業や業

4

関係者によると、融資の審査が実現すれば、金融ＥＤＩに5益化するビジネスモデルの構5

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銀行実務533

4

のファイナンスキングから得られるとされる）。つまり、不動産担が技術的には可能と考えられ、行われることが示唆されてい保融資の２割がネット経由でＡＢＬ・電子記録債権・知的る 余 地 が あ る だ ろ う。 ま た、

保融資を現状よりも省力化す

ＩＣＴの活用により不動産担る。日本でも中小企業に不動財産権担保融資等についても、（図表産担保融資が行われることがＩＣＴによる効率化や政策的企業も含めて担銀行はグループ

な ろ う。 現 在、の検討が必要とる債権保全措置

担保を初めとす

合には、不動産限界が生じる場

Ｉ審査の精度にｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｓｉｓｔ

全 般 を 検 索 で き る“ ｅ Ｂ ｕ社の決算報告書など財務状況のシステムがある。また、会ｓｔｅｒ”という不動産登記

きる“ｅ Ｌａｎｄ Ｒｅｓｉット経由で登記することがで

有権、地上権、抵当権等をネ進んでいるエストニアには所世界的にみて電子政府化がでは銀行は従来からのノウハ

金や海外進出資金の与信審査えば、中堅企業の大型設備資ないタイプの企業もあり、例う。ただ、ＡＩ審査に馴染ま用を進めることが必要となろは審査可能な企業群にその適第に拡大するとみられ、銀行ＡＩ審査が可能な分野は次できないが、成功の確率は低く破綻するケースも多い。このため、十分な量のデータを754

銀行実務が続く可能性が多いが、欧米では日本よりもな後押しによって、普及を促

データ量の不】債権保全効率化が進んでいるものとみ進することも必要だろう。

高い。
【
措置の効率化られる。

保設定業務などに多くの人員ｅｒ”という会社登記のシス

ウ を 活 か せ る だ ろ う。 ま た、足などによりＡの効率化は大きな課題である。 テムもある。担保となる不動を投入しているとみられ、そ産の利用状況等の実地調査にＡＩが苦手とする経営支援を】おわりに︱展望

不動産担保融資の効率化のは人手をかける必要性が残る

個人自営の企業等へのＡＩ審--【

進展度をマッキンゼーの予測としても、日本でもエストニ

ションを起こさないと急成長収集できずＡＩでの統計的なでみると、欧米では不動産担収入の審 査 に は 適 さ な い。 従 っ て、ベンチャーキャピタリストの審査に基づくエクイティ中心

202017.726査による融資に組み合わせる（source）Henk Broeders & Somesh Khanna, Strategic choices forbanks in the digital age（2015）（note）・予測対象地域はスカンジナビア、英国、西欧、東欧、南欧、
米国
・モーゲージ貸出は主に実物資産（居住用・商業用不動産）を担保とし、個人・企業を債務者とする貸付

アと類似したシステムを構築

5452434240
30
20

保融資（モーゲージ貸出）の貯蓄性預金・定期預金（Savings and term deposits）
中小企業（Small and to midsize enterprises）
投資（Investment）
消費者金融（Consumer finance）
当座預金（Current accouts）
保険・年金（Insurance and pensions）
モーゲージ貸出（Mortgages）

ことも銀行の強みになるだろ

構成比（%）

して担保設定登記をすること

業務の種類％がデジタル・バン

図表２ 欧米のリテール銀行業務の収入に占めるデジタル・バンキングの構成比（マッキンゼーによる2018年の予測）このような「リレーションていたデータの問題は克服されのため、ＣＳの障害と指摘されをできるようになっている。こ数の選択・分析、モデルの改善

シップ・バンキングとＡＩ技る可能性が高い。

う。

術の結合」のきめ細かい推進
Electronic Data Inter-）（注やＩＣＴの活用等による債権保全措置の効率化が、銀行にれた金融庁「決済業務等の高度回会合において、みやＩＣＴ関連産業との差別化※化に関するワーキング・グルー※（注 ） 本 稿 は 拙 稿 「 フ ィ ン テ ッ※を図る上で重要な課題となろ月に開催さchange）2015年
12う。

ＶＢ3プ」の第とってＦｉｎＴｅｃｈ（注4

出した「資料」には、ＸＭＬク（ Ｆ ｉ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ） の 現 状 と電 文 の「 シ ス テ ム を ベ ー ス に、頁

人工知能（ＡＩ）を用いたビッ号

グデータ分析・活用や、様々な巻第（2017 ） を 基 に し て い る 。
盤にかけて多くの銀行が決算書記載されている。

も可能になると考えられる」と） 例 え ば、 商 取 引 に 基 づ か

な い 融 通 手 形 は、「売掛債権のコ ア リ ン グ 融 資（ Ｃ Ｓ ） も 基 本的には同様の考え方でモデルが存在」という偽の商流情報を「ノ主任研究

構 築 さ れ た が、 デ ー タ の 量 の 不員）（商工総合研究所イズ」として発する。

度の向上とディープラーニング

現 在 の Ａ Ｉ で は、 計 算 能 力・ 速

十分さと質の低さが障害となり

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殆どの銀行が撤退した。しかし、（注類 を 基 に 行 っ た ク レ ジ ッ ト・ ス

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2

拡張機能を実装・提供すること

工金融第中小企業金融に対する影響」商トランザクション業務部長が提ずほフィナンシャルグループの6（注 ）20 0 0 年 代 前 半 か ら 中

667の 発 展 に よ っ て、 よ り 大 量 の 変2017.7

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