寄稿

中国で進展するデータ駆動型金融と今後の発展

京都先端科学大学 経済経営学部

李１．注目される中国のデータ駆動型金融

准教授

立栄

99％を占めるに至った注5。同グループはこれらのほか、オンライン・コンシューマー・ファイナンス（螞蟻花人工知能が多くの産業において今後のイノベーショ唄、螞蟻借唄）、中小企業向けネット小口融資（網商ンの重要な鍵として大きな期待を集めているが、それ貸）、ネット専業保険（衆安保険）、クラウドファンディはビッグデータの活用と表裏一体の関係にあり、中国ング（螞蟻達客）などを展開し、中国のフィンテック

では、膨大なデータを活用して世界に先駆けてイノ業界をリードしている。

ベーションを実現している。すなわち、中国の個人金

このような急成長の背景に、ビッグデータを活用し融分野におけるフィンテック（FinTech） の先進的なて、迅速、安価に信用リスク評価を行うことが可能に

エコシステムは、単に金流である電子決済基盤の共有なったことが指摘できる。同社が豊富なデータ活用がのみならず、物流や商流を押さえることで、さまざま可能なのは、アリババの電子商取引プラットフォームなデジタルフットプリントや取引履歴といったパーソにおいて膨大なデータを収集・連携していることが大ナルデータをもとにリアルタイムで信用評価を行い、きく寄与している。中国はインターネット利用人口が

注1

それを貸出や非金融サービスにまで活用することに特世界最大であることに加え、スマートフォンを使用し徴がある。

た個人向けサービスの利用が盛んであり、個人のデー

本稿では、中国の先進事例を紹介するとともに、こタ蓄積のスピードが他国に比べて圧倒的に速いこと、のようなデータ駆動型金融の拡大から得られる未来の巨大なプラットフォーム企業BAT（バイドゥ、アリバ

金融ビジネスの姿や日本への示唆を論じたい。

バ、テンセント）が存在するため、さまざまな分野のデータを組み合わせることが容易であり、当局の規制２．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ことが背景にある。

（１）電子商取引決済プラットフォームを起点としたデータ収集と活用（２）AFSGのビッグデータ活用エコシステ
ムの特徴

フィナンシャルサービスグループ（AFSG）は、世界最大の優位性は、膨大な顧客基盤とデータを保有して最大のフィンテック企業であり、「支付宝」（アリペイ）いることに加えて、クラウド演算を通じて顧客情報をを中核プラットフォームとして多様な金融ビジネスを徹底的に分析、発掘し、顧客の信用レベルと返済能力展開している。アリペイは、eコマースの取引の安全をを的確かつリアルタイムに把握できることにある（図図るために生まれたオンライン第三者決済サービスで表１）。

アリババグループの金融サービスを担うアント・が比較的緩やかなことから先進的な実験が可能である

アリババグループが金融事業領域に参入する際のあり、７億人以上のユーザー（実名登録ベース） を擁AFSGは、①アリババのような巨大な電子商取引とする。そのプラットフォームを利用してMMF商品であの巨大プラットフォームの形成、②ITとの親和性（巨注2

る「余額宝」が販売されると、預かり資産残高が1.45大顧客を持つIT企業の金融ビジネスの展開）、③さま兆元と、世界最大のファンドとなった注3。また、資金ざまなデータを蓄積したエコシステムとビッグデータの貸し手と借り手をインターネット上でマッチングさの活用、④顧客体験（UX）を重視したサービスの開せるP２Pレンディング（AFSGの招財宝）なども、個発、⑤レガシーシステムを持たない環境と規制裁定の人や中小企業などの資金調達ニーズとより有利な運用機会、といったさまざまな「いいとこ取り」の結果、先を求める投資家ニーズを背景に急速に市場が拡大新たなビジネスモデルを生み出してフィンテックのコし、中国だけでアジア太平洋地域 全体の同市場の約ングロマリットを形成している。

注418

2019.11

特集：今、改めての中国
図表１

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なった。
第二は、間接金融のモニタリングと与信審査の強みが失われることである。データ駆動型金融はインターネット企業の顧客の購買履歴、会計情報などのデータ収集によって、AIが 与 信 判 断 を 行う。ビッグデータとAIの活用による与信業務の自動化は、与信業務より大幅に時間を節約できるう
え、正確性の向上にも寄与した。
AFSGは銀行と違って、運転資金を貸し出す際に、出所：各種資料より筆者作成

アリペイのプラットフォー
ム上の情報（商品の仕入AFSGは、プラットフォームをベースに、コンシューれ⇒商品の販売⇒資金回収⇒運転資金の返済）をリアマーファイナンス、P２Pレンディング、クラウドファルタイムで全部把握している。このため、従来の金融ンディング、ネット銀行、ネット証券、ネット保険、ネッ機関の与信審査と比べて「情報の質」が全く異なり、ト基金、ネット理財などの生活に密着したサービスを情報の非対称性が生じにくい。

提供している。その上、個人と企業の借り手、銀行や第三は、中国の金融データが、２大フィンテック企保険、ファンドなど従来の金融機関、少額ローン会社業であるアリババとテンセントに集約されつつある。

や保険理財会社、リース会社、質屋などの非金融機関、両社の巨大化に伴い、データの寡占化が進んでいる。

さらには個人と企業の投資家を取り込み、独自の金融

現在、アリペイとウィーチャットペイは、日常生活取エコシステムを形成して、資源の統合と共有により価引のほとんどをカバーし、eコマースでのショッピング値創造を図っている（図表2）。に限らず、レストラン、旅行、公共事業支払などでも

３．中国で進展するデータ駆動型金融からの示唆と我が国の課題る個人顧客の理解と分析を困難にしている。

（１）示唆

中国で展開されているデータ駆動型金融の進展は、金融サービス業において大きな戦略の変化をもたらす利用可能となった。消費者データの欠如は、銀行によ（２）我が国の課題

こうした中国の個人金融の先進事例を参考して、日本あるいは先進国の金融サービスに与える示唆について、以下の３点を指摘しておきたい。と考えられる。第一は、従来型金融機関の強みが減殺

第一は、データが生み出す付加価値の重要性であされることである。従来型金融機関は、フィンテックる。銀行の貸出リスクの評価において、伝統的な銀行企業にシステム開発スピードが追い付かないうえに、は、貸出記録や取引履歴などの静的な過去のデータに既存の金融の枠組みに囚われ、顧客の日々のデータを依存することが多い。この方法の最大の欠点は、将来取得できるタッチポイントが限定的である。

性に対する配慮の欠如である。一方、新興のIT企業は、かつての顧客との接点は、対面取引が重要であり、政府公開情報、取引先や他者による評価、SNS関連多くの銀行では支店を増加させることが勢力の拡大にデータなど、より広範で鮮度の高いデータを採集し、つながったが、ネット社会になるとこのような資産のさまざまな角度からビッグデータを分析して、企業と価値は大きく減少する。現在のデータ駆動型金融は、個人の最新の情報を反映した評価を実現している。

物理的・地理的な制約がなく、低コスト運営が可能と日本では、各社がデータを保有するものの、有効に2019.1119図表２

４．今後の展望AFSG の金融エコシステム（１）既存銀行の役割の低下

金融産業におけるデジ

タルイノベーションは、決済のオペレーションを出発点として、ネット企業の資 金 調達に至るまで、金融システムのありとあらゆる側面で進行している。銀行の３大機能（役割）は、金融仲介、信用創造、決済である。その機能を提供する銀行の３大業務が預金、貸出、為替である。銀行は企業や

出所：Ant Financial Service Group の事業内容、各種資料より筆者作成

個人の資金需要に応じて貸出する。従来の銀行は利用されていない。各社の規格が乱立し、ネットワー企業の貸出において担保主義をとり、個人貸出では、ク効果が働かず魅力なサービスとなりにくい。消費者職業や年収などの支払い能力を重視した。一方、アリ行動データをいかに応用するのかが重要である。その

ババ、テンセントなどのインターネット企業による金意味で、日々の決済データを基に、個人の最新の行動融業への参入は、貸出を行うに当たって担保主義ではも把握し、その都度、自動的に信用情報を洗い替えるなく、彼らのプラットフォーム上に、より本質的な個ことが喫緊の課題である。

人の信用履歴をビッグデータとして蓄積して、それを第二は、競争領域のグランドデザインである。日本

貸出審査に活用している。銀行は担保のある企業の審では、金融審議会において機能別・横断的な金融規制査はできても、商流を中核とした審査手法を使っていの整備を検討している 。2018年６月の中間報告におない。しかし、アリババ、テンセントなどの次世代金いて、多様なプレイヤーが自由にビジネスモデルを選融プレイヤーが持つ巨大なプラットフォームは、商流、択してイノベーションを促進する方向性が打ち出され物流、金流の３つを抱え込んでいる。

注6ている。ところが、日本では健全な自由競争の結果、従って、既存銀行の役割（機能）の重要性が今後規格が乱立するため、ビッグデータに成長できず、十低下していくと思われる。銀行の３大機能のうち、金分活用できない実態がある。

融仲介、決済の機能が低下する一方、信用創造の機第三として、協調領域の再設計の課題がある。すな

能は残る。インターネット企業は預金を持たないためわち、自社より得意分野の産業と協調することが求め信用創造機能がない。また、銀行の３大業務のうち、られる。中国で2017年に行われた既存の金融機関と海預金、貸出の業務が減少する一方、為替業務は維持

外展開に積極的に取り組むフィンテック企業との提携できると考えられる。たしかに、既存の銀行とIT企業に関しては、四大商業銀行が揃ってパートナーとなるではコスト構造が異なるため、リテール業務においてことや包括的な提携であることが注目される 。2018

銀行はIT企業に淘汰されつつある。しかし、法人業務

注7

年５月以降、AFSGは光大銀行、華夏銀行、上海浦や大口決済業務においては、既存銀行の方はIT企業東発展銀行など中国の中堅銀行と金融テクノロジー関より信頼性が高いため、今後も一定の役割は果たすと連の戦略的な合作協定を締結した注8。日本では、オー考えられる。

プンAPIについては整備が進んだが、それ以外の金融業と各産業の協調領域の再設計についてはまだ今後の課題となっている。

（２）データを軸とした本質的な審査

既存金融機関においても、将来的には、データに基づく審査の判断が広がるだろう。中国の個人金融にお202019.11

特集：今、改めての中国
ける先進的なエコシステムは、単に金流である電子決なく、あらゆる生活シーンにおいて、いかにフィンテッ

済基盤の共有のみならず、物流や商流を押さえることクを活用して人々によい顧客体験（UX）を提供するで、さまざまなデジタルフットプリントや取引履歴とか、ということである。その意味で、金融とITの融合いったパーソナルデータをもとにリアルタイムで信用にとどまっていたフィンテック（FinTech）は、消費評価を行っている。中国では、芝麻信用スコアの上昇者の生活に密着したフィンテックライフ（FinTech-がインセンティブとして働き、アリババグループが提Life）の一部へと変化していくであろう。

供する生活サービスのさらなる利用が促される。結果として、商流・金流・物流のビッグデータが蓄積されるのである。

（３）OMO の思考法を基に金融ビジネスに取り組む
中国では、ユーザー行動に関わるあらゆるデータが集約され、データを用いた新しいサービスが相次ぎ誕生している。今後は、オンラインのバーチャル世界とオフラインのリアル世界の融合がさらに進み、OMO（Online Merges with Offline）の普及が一段と進展すると考えられる。
OMOの基本概念のひとつは、「高頻度接点でデータを獲得し、プロダクトと顧客体験（UX）を高速で改善する」である。顧客ニーズに合わせて超高速で改善を回し、最終的には顧客ニーズを最も捉えた商品・サービスを提供する。
今後の金融ビジネスは、駆動型データを最大限に活用し、UX（顧客体験）のデザインという形に変えていく必要がある。デジタル変革後の金融ビジネスでは、提供者が消費者の「状況」（データ）を詳細に把握し、消費者が何を必要としているかを認識できる「顕名経済」が拡大すると考えられる。そのような環境において、金融機関は消費者に対する関係を、これまでの金融商品の販売時点だけの「売り切り」の関係から、最適な価値を「継続的に提供」する関係へと変化させる必要がある。

５．むすび
最近、ビッグデータの活用はIoTや人工知能と相まって、多くの産業において実装段階に入っている。
今後、次々と注目される事例が出現することが期待さ

注１：フィンテック（FinTech: Financial Technology）は、FinanceとTechnologyを組み合わせた言葉で、実態的にはICTの発達によって出現した、従来存在しなかったようなさまざまな金融ビジネスの態様、あるいはネットベンチャー企業などが提供する金融サービスおよび金融関連サービスを指す。
注２：北京商報「2018年支付宝活躍用戸超７億」2018年11月２日付（2019年10月25日閲覧）
http://finance.sina.com.cn/roll/2018-11-02/docihmutuea6439350.shtml
注３：“ Chinese money ma rket f und becomes wor ld's biggest ,”Financial Times, April 27, 2017.
注４：アジア太平洋地域は、日本、オーストラリア、ニュージーランド、韓国、インド、シンガポール、台湾、香港、マレーシア、インドネシア、タイ、モンゴル、フィリピン、パキスタン、スリランカ、ベトナムを含む。
注５：The Cambridge Centre for Alternative Finance et al.“HarnessingPotential: The Asia-Pacific Alternative Finance Benchmarking
Report,” March 2016, p.25.（2019年10月25日閲覧）
ht t ps:/ /a sset s.kpmg /cont ent /da m/kpmg /pd f /2016/03/
harnessing-potential-asia-pacific-alternative-finance-benchmarkingreport-march-2016.pdf
注６：金融審議会「金融制度スタディ・グループ中間整理─機能別・横断的な金融規制体系に向けて─」2018年6月19日付（2019年10月26日閲覧）https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/tosin/20180619/chukanseiri.pdf
注７：pwc「2018年中国金融科技調査報告」（2019年10月 25日閲覧）https://www.pwccn.com/zh/consulting/publications/2018china-fintech-survey.pdf
注８：中国経営報「“螞蟻”過河：金融科技自平衡進行時」2018年６月14日付（2019年10月25日閲覧）
http://dianzibao.cb.com.cn/images/2018-06/04/13/2261b05c.
pdf

参考文献
・田中道昭（2019）『アマゾン銀行が誕生する日』、４月
・藤井保文 尾原和啓（2019）『アフターデジタル』、３月※著者略歴：早稲田大学大学院アジア太平洋研究科修士課
程・博士後期課程修了。博士（学術）早稲田大学。専門分野は金融論、国際経済学、中国の金融事情。
2003年４月（株）日本総合研究所入社、同社調査部主任研究員を経て、2014年12月（株）野村資本市場研究所・研究部主任研究員。2018年４月より現職。
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れるが、その最先端の動きが中国において展開されている。
中国では今後、ビッグデータやAIを活用した金融イノベーションが主流になりつつあり、IT技術が金融サービスの姿を抜本的に変えようとしている。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2019.1121