調査

データを活用した信用金庫の業務運営の高度化にむけて信金中央金庫 地域・中小企業研究所

SDB室室長長谷川
信金中央金庫 地域・中小企業研究所

慶和

SDB室調査役

熊谷直紀

力、情報収集力、提案力等の低下への危機感

1．はじめにの表れと思われる言葉を耳にすることがあ

一般社団法人全国銀行協会では、2012年

る。また、「金融ジャーナル」が全国71の地12月に「よりよい銀行づくりのためのアン銀、第二地銀、信用金庫および信用組合の支ケート」の結果を公表しており、顧客からみ店 長 等 役 職 者1,350人 か ら 回 答 を 得 た ア ンた信用金庫像を知ることができる。アンケーケートの結果

トによれば、信用金庫の印象評価（複数回と比べた現在の法人営業担当者の平均的な答 ） と し て、 事 業 者 か ら は「対 応 が 早 い 」『目利き力』をどのように評価するか」とい（14.9%）、「頻 繁 に コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン をう質問に対して、「やや低下」との回答が最取っている」（14.5%）といった項目で高いも多くなっている。2020年においても信用（注）1評価を受けている。また、個人からは（注）2をみると、「自分の若い頃、金庫が強みを発揮し続けるためには、”人”の「地域の生活に密着している」（37.3%）、「接育成のための研修やOJTが重要な役割を担っ客態度がよい」（26.1%）といった項目で高ていくことはいうまでもないが、中核となるい評価を受けている。このような評価は、信べき中堅職員層が薄い、業務多様化による一用 金 庫 の 基 本 的 ス タ ン ス で あ る「Face To

人当たり業務量の増加等により、研修やOJTFace」 が 浸 透 し て い る こ と の 表 れ で あ り、だけでは、“人”の育成を維持できなくなる可信用金庫の強みとして維持していかなければ能性も考えられる。
その一助になると考えられるのが、業務へならない。
「Face To Face」を実践するのは、“人”でのデータの活用である。後述するように、信ある。しかし、信用金庫からは職員の目利き用リスク管理業務では貸出関連データを活用（注）1．「信用金庫・信用組合」の合算によるもの
2．2013.7金融ジャーナル『地域金融の現場からみた地域密着型金融』

106

信金中金月報2014.1

して、内部格付制度の構築、貸出採算管理な

ここでは、信用リスク管理でのデータの活どを行っている。内部格付は、統一的な基準用状況をみるため、内部格付、貸出採算管での信用力評価を可能とし、融資業務の効率理、データベースの3業務を取り上げる。

化と融資担当者のスキルの向上を実現した。
また、貸出採算管理は、内部格付をベースに（1）内部格付して算出されるデフォルト率を活用すること

内部格付は、信用金庫が定めた格付ルールにより、リスク・リターンのバランスを踏まに基づき、定量データ（顧客の決算情報）とえた貸出運営に寄与している。

定性データ（決算書以外の顧客関連情報）を信用金庫のみならず、金融機関は、大量の使用して、顧客の信用力を評価するものであ

顧客属性データや取引履歴データ、さらにはる。金融機関は資産の自己査定によって、顧顧客との面談記録データを保有している。本

客 を「正 常 先 」「要 注 意 先 」「破 綻 懸 念 先 」

稿では、これらデータから読み取れる傾向・「実質破綻先」「破綻先」に区分しているが、知見の活用、そしてデータ化による組織内で業況が良好で財務内容に特段の問題がないの情報共有化を通して、顧客の実態把握、深「正常先」の中にも様々な信用力の顧客が存度のある顧客対応等信用金庫の業務運営の高在している。内部格付は、自己査定での債務度化につながる取組みを提案したい。

者区分よりも細かく信用力に序列を付ける道

2．信用リスク管理でのデータ活用例具といえる。そして、金庫内での信用力評価の統一的なモノサシとなり、担当者によってリスク管理業務は、データの活用が進んでまちまちになりがちな顧客に関する評価目線いる業務分野といえる。市場リスク管理におを統一化することに寄与している。また、年

いては、有価証券やバンキング勘定の金利リ度中に発生したデフォルトスクをVaRにより計測することが一般的とンクごとの期首全体先数で割って算出するデなっているが、これは金利や株価指標の過去フォルト率は（図表1）、格付ランクごとの信の変動から、計測時点におけるポートフォリ用力を数値化したものといえ、「デフォルト率オの最大損失額を予測するものである。

×未保全率」で算出される信用コスト率

信用リスク管理においても、信用VaRによるリスクの計測が一般的となっているが、信（注）3

先数を格付ラ（注）4の基礎数字となり、適正収益を見積る際に必要となる。

用VaRを計測する際のパラメータは過去デー

このような内部格付の導入は、1998年にタから推定する必要があり、データの活用は制定された金融検査マニュアルが大きな契機不可欠なものとなっている。となっている。それ以前の信用リスク管理は（注）3．「デフォルト」の定義は「破綻懸念先以下にランクダウンすること」としている信用金庫が多い。
4．信用コスト率を「デフォルト率×未保全率÷（１－（デフォルト率×未保全率））」で算出する場合もある。

調査107

図表1

内部格付を活用したデフォルト率の計算例

債務者区分

格付
ランク

全体先数
（期首）

デフォルト デフォル
先数（期中） ト率

み」「弱み」
を顧客に開示し、経営改善、財務アド（注）5バイス等に活用している信用金庫もある。

ＡＢ

Ｂ÷Ａ

1100

00.00%

2250

00.00%

3500

10.20%

4700

20.29%

移をみたものである。リーマンショックが発

561,000

30.30%

700

30.43%

生 し た2008年 度 か ら2012年 度 に か け て、

7400

41.00%「1%未満」の貸出のみが増加しており、金利その他
要注意先

880

11.25%

920

15.00%

競争の激しさがうかがわれる。図表には示さ

要管理先1010110.00%

れていないが、信用金庫業界でも高い貸出利

破綻懸念先1110－－実破・破綻先

1210－－率の貸出が減少し、低い貸出の割合が増加し正常先

個別貸出の審査管理が中心であったが、内部（2）貸出採算管理
図表2は、国内銀行の利率別貸出残高の推ている傾向がみられ、適正収益の確保が厳しい状況となっている。

格付の導入やバーゼルⅡの施行等が契機と貸出の原価は、「資金調達原価率（調達金なって、貸出ポートフォリオ管理や信用リス利+経費率）」、「信用コスト率（デフォルトク量の計測が進んだ。さらに、内部格付や信率×未保全率）」で構成されていると考える

用リスク量の計測結果を活用することで、信ことができる（注）6。この原価を上回る貸出金利

用力に応じた顧客管理、リスク・リターンのを適用することによって、適正収益を確保すバランスを踏まえた科学的・合理的な業務運図表2営が可能になった。
信用金庫業界においても、顧客の信用力を8.9%

利率別貸出残高の割合【国内銀行・銀行勘定】

4.7%

評価する内部格付は、債務者区分決定の参考情報としてだけではなく、格付ランクで決裁

17.2%
30.2%

権限者・与信額等が決まる「貸出権限体系」

39.1%

3％以上2％以上3％未満
1％以上
2％未満
1％未満の構築、格付ランクごとのデフォルト率等を用いた「貸出金利体系の構築」、「信用リスク45.2%量の計測」等で活用されており、信用リスク38.9%管理の高度化や与信業務の効率化に大きく寄15.7%与している。さらに、信用リスク管理での活08用のみならず、格付付与過程で把握した「強09

信金中金月報2014.1

11（資料）日本銀行『利率別貸出金』より作成（注）5．格付開示に係るこのような取組みは、地方銀行でもみられる。
6．期間コスト率も原価の一つであるが、単純化のため、本稿では除外して論じる。

1081012（年度）できている。」「ただし、信用力の高い格付ランることが可能となる。
信用コスト率のうち、デフォルト率は自金ク（1、2）および信用力の低い格付ランク庫の実績デフォルト率（前掲図表1参照）を（9、10）では、平均実行金利が貸出原価を使用する信用金庫と後述するSDBスコアリ下回っている。」といったことが把握でき、ングモデル（以下「SDBモデル」という。）

現状の金利適用状況の問題点がみえてくる。

から算出される予想デフォルト確率を使用しまた、顧客ごとに貸出金利と貸出原価を比較（注）7とに大別できる。統計的することによって、融資担当者は自分の顧客手法で構築されているSDBモデルは、顧客に関する貸出採算を把握することが可能になの決算データを用いて1年後の予想デフォルる。金利交渉をしているのは、現場で顧客とト 確 率 を 算 出 す る。 実 績 デ フ ォ ル ト 率、接している融資担当者であり、同担当者が貸SDBの予想デフォルト確率とも、自金庫が出採算を把握しておくことは適正収益の確保保有するデータから算出されるデフォルト率を目指すうえで不可欠であろう。ている信用金庫

であり、これらを使用することにより、科学適正収益は内部留保の蓄積につながり、信用金庫が地域貢献に係る取組みを行う際の原的・合理的な採算性把握が可能となる。
図表3は格付ランク別の平均実行金利と貸資になるものである。今後、そのような信用出の原価（資金調達原価率＋信用コスト率）

金庫の役割がますます重要になる中にあっを比較し、採算状況を分析している例であて、本業である貸出で原資を蓄えることは重る。このような分析を行うことにより、「平要な課題であり、貸出採算の管理強化が重要

均実行金利は信用力が低くなるにつれて高くになってくる。

なっており、信用力に応じた貸出金利が適用（3）信用リスクデータベース

図表3

格付ランク別の採算状況（イメージ）

信用リスクデータベースは、2000年頃より各業態で構築が進んだ。いずれのデータ

信用コスト率（デフォルト率×未保全率）
資金調達原価率
平均実行金利
採算割れ

ベースも大量のデータを蓄積し、当該データを加工した統計情報やスコアリングモデルを会員に提供している。
信用金庫業界では、2004年にSDB（信用金庫業界の中小企業信用リスクデータベー

123456789（信用力：高）←格付ランク→（信用力：低）10ス）が構築された。SDBでは、蓄積データを活用して、SDB統計情報やSDBモデルを（注）7．SDBモデルの予想デフォルト確率を使用しているのは、「年度によって実績デフォルト率が大きく変動する」「信用力の高い格付ランクでは、デフォルトが発生せず、実績デフォルト率が算出できない」などの理由による。

調査

109

作成・還元している。SDBは、純粋に信用（注）8

用力評価の高いゾーンについては、営業店にのみ貸出権限を委譲することにより、融資対応ので構築されているため、規模の大きい企業のスピードを高めることができる。他業態とのデータは含まれておらず、他のデータベース競合上、スピードは譲ってはならないものでよりも信用金庫の顧客の財務データの特徴をあり、有効な活用の一例となっている。

金庫の顧客である中小企業のデータ捉えるのに有効である。SDB統計情報にはリスクに見合った適切な対応を図りつつ、財務指標の平均値などが「売上規模別」「債金融仲介機能を果たしてきた信用金庫にとっ務者区分別」「黒字先のみ」等で収録されてて、リスクを正確に把握することは不可欠でおり、信用金庫は財務分析で活用している。

ある。SDBは、様々な場面で信用金庫の信また、予想デフォルト確率とSDB階級が算出されるSDBモデルは、「信用金庫の内部格付を補完するため格付ランクのノッチ調整」「格付ランクごとのデフォルト確率の算出」等で活用されている。

用リスク管理の高度化に貢献している。

3．将来に向けたデータ活用領域の拡大
ここまで紹介してきた信用リスク管理におけるデータの活用例を踏まえ、さらなるデーさらに、内部格付とSDB階級を組み合せタ活用によるもう一段の科学的・合理的業務ることにより、信用力評価の精度が上がると運営の推進を、信用リスク管理面、営業活動して、貸出権限体系の構築に活用されている面の2つの活用領域で議論してみたい。信用事例もある（図表4）。この活用により、信リスク管理面では、内部格付に採用されているものの、必ずしも信用力評価の精度向上に

図表4内部格付とSDB階級の組合せによる貸出権限体系（イメージ）
S

D

B階級

S1 S2 S3 S4 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10123

内9た、信用VaRを計測する際のパラメータであに即した信用VaRの計測が可能になるのではI ゾーン

ないかという問題意識のもと、資産相関推計

部 510の選定のためのデータ分析を取り上げた。まる資産相関を推計することにより、より実態

4

格 67付
8

寄与しているとまではいえない定性評価項目でのデータ分析を取り上げる。
Ⅱゾーン

営業活動面では、メガバンクや地方銀行での導入が進んでいるイベント・ベースド・Ⅲゾーン

Ⅰゾーン…営業店の貸出権限大Ⅱゾーン…営業店の貸出権限小
Ⅲゾーン…本部決裁マーケティング（以下「EBM」という。）を取り上げる。また、顧客との面談によって収（注）8．財務データ、業種データ等。なお、顧客を特定できるデータ（顧客名等）は含まれていない。

110

信金中金月報2014.1

集した情報や面談の記録を顧客管理や営業支年以上経過した顧客のデフォルト率は低位安援のシステムに入力・データ化することで、定しているという傾向がみられる。中小企業

信用金庫全体で組織的に情報を活用できる態白書（2002）や日本政策金融公庫において勢を構築し、営業活動を高度化する取組みにも業歴とデフォルト率の関係を分析しておついても取り上げる。

り、ここでは業歴5年未満の顧客のデフォルト率が最も高いという結果が出ている。この（1） 信用リスク管理面点においては、SDBデータと異なる結果とイ．定性評価項目の選定なっている

内部格付は、金庫内での信用力評価の統一的モノサシであり、評価精度を向上させるこ（注）9が、業歴6年目以降のデータについては、デフォルト率の傾向がおおむね一致している。とは、信用リスク管理のさらなる高度化に資

また、ある信用金庫では、自金庫の流動性する。内部格付では、定量データにもとづく預金平残と平均月商を比較した指標を定性評

定量評価項目と定性データにもとづいて評価

価項目としているが、信用力評価の精度向上する定性評価項目の組合せによって信用力をに寄与している結果がみられる。このような評価している。しかし、定性評価項目の中に取引情報は、年に1回しか更新されない決算は、ほとんどの評価結果が「良い」となりが情報と比較して、よりタイムリーに資金繰りちな項目（経営者の人柄等）や判断基準が曖の状況を捉えることができ、顧客の信用力の昧で評価者次第で判断が左右されてしまう項変化を迅速に捉えられる可能性がある。

目（決算書に対する知識、立地条件等）な信用力評価にどのような定性評価項目が有

ど、デフォルトとの間に相関がみられず、信効かは、データによる検証によって判断しな用力評価の精度向上に寄与していない項目もければならないが、客観的な評価が可能な項ある。

目については、有効な評価項目となり得る。

一方、定性的なものであっても、「業歴」さらに、開示されている情報が少ない中小企や「所有不動産の有無」のように、客観的な業については、定性評価を十分に活用して信事実に基づき評価される項目については、信用力評価を行うことに意義があろう。数値な用力評価の精度向上への寄与が認められるもどで客観的に捉えにくいとしても、金融機関のがある。例えば、SDBデータで業歴とデとの取引振りや主要取引先との関係等、顧客フォルト率の関係をみると、創業1～2年目の信用力評価に重要な定性評価項目についての顧客のデフォルト率は低い。デフォルト率は、金庫内で統一的な評価基準を設けるなどのピークは、6～11年目の顧客にみられ、11して活用することが考えられる。

（注）9．創業間もない企業についてデフォルト率の傾向が異なるのは、これまで信用金庫が慎重な与信判断を行っていたことが要因の一つと考えられる。

調査

111

「Face To Face」で顧客と接している信用

しかし、資産相関の推定には、大量かつ時金庫は、他業態よりも多くの定性情報を得る系列のデフォルトデータが必要になるため、立場にいる。こうして収集した定性情報と信個別の信用金庫で推定することは困難であ

用力評価に相関がみられるかを分析すること

り、資産相関の値は、「一律0.1とする」など

により、信用力評価の精度向上に寄与していの仮定をおいて算出している場合が多いと思くものと思われる。そして、このことは、融われる。

資担当者の融資スキルの向上にも資すること「一律0.1」とは、どのカテゴリー（業種、になる。

企業規模等）でも、同時デフォルトの発生可能性が同じということになる。2002年度か

ロ．信用VaR計測における資産相関推計

ら2011年度の10年間における、SDBモデル

多くの信用金庫は、貸出ポートフォリオかの分類による業種別実績デフォルトデータをらの発生が予想される最大損失額をVaRで計用いて、資産相関を推定したところ、資産相測している。

関の強さは業種ごとに異なっていた（注）11

信用VaRの計測には、デフォルト時貸出残（注）10高、デフォルト率、デフォルト時損失率。

業種に限らず、企業規模や地域等といった、そカテゴリ別の企業数、デフォルト先数の時系して資産相関が必要になる。資産相関とは、列推移を用いると、カテゴリに応じた資産相複数の債務者が同時にデフォルトする可能性

関の推定ができる。そして、与信集中リスクに影響を与えるものであり、信用VaRの算出を定量的に把握することが可能となり、信用結果を大きく左右する項目となる（図表5）。

リスク計測の精緻化、カテゴリ別与信限度額

図表5

資産相関とデフォルト先数（イメージ）

資産相関が強い場合

資産相関が弱い場合（デフォルト先数）（デフォルト先数）

1001009090808070706060505040403030202010100（回）0（回）（注）10．デフォルトが発生した場合におけるデフォルト時点の与信残高に対する損失額の割合。未保全率で代替する場合が多い。
11．2013年2月「SDBレビューVol.54」（SDB参加金庫限り）

112

信金中金月報2014.1

の設定、カテゴリごとの集中リスクを勘案し（注）12たプライシング等への活用が期待できる。

ば販売機会を逸するとの考えに基づいている。住宅取得、子供の進学、退職金受取りなどによる金融ニーズは、一生涯に何度も訪れ（2） 営業活動面るものではない。また、大量の顧客にやみく

イ．EBMもにアプローチをかけても、効果が薄いとのEBMとは、退職金の振込み、定期預金の判断も働いていると思われる。

増加、カードローン残高の減少等の「取引情一方、信用金庫では、営業担当者が顧客を報」と結婚、引越し等の「顧客属性情報」の直接訪問して顧客のニーズを把握し、顧客に変化を「イベント」と位置づけ、当該イベン最適な商品・サービスの提供を行っている。

トが発生した顧客に対して最適な商品・サー

また、新規開拓などでは、類似の顧客の金融ビスを提案することで成約率を高めようとすニーズを参考にして、商品・サービスの提供るマーケティング手法であり、個人取引の分を行っており、例えば、これまでも多くの信野で用いられている。どのようなイベントが用金庫で「預金口座をもっており、来月から発生した際に、どのような商品・サービスを年金受給が予定されている顧客」「今年度小提案することが望ましいかの判断は、統計的学校に入学する子供がいる顧客」等のリスト手法が活用されており、与信業務で活用されアップを行い、成果をあげている。

るスコアリングモデルとアプローチは似てい

ただし、「イベント」から適時のタイミンる（スコアリングモデルでは、財務上の特徴グで、最適な商品・サービスを提案するEBM（自己資本比率が低い、保有現預金が少ないに優れた点があることは事実である。しか等）から予想デフォルト確率を推計）。

し、顧客には顧客の考え方・価値観がある。

大量の個人顧客や潜在顧客を対象としていローンへの抵抗感の有無、リスク選好型なのるメガバンクや地方銀行では、テレビ等によか否か等顧客の特性を理解しないまま、あるり宣伝対象先を絞らない広告を行う一方で、いは顧客との関係が構築できていないまま、EBMを活用して、金融ニーズが見込まれる最適タイミングで最適商品・サービスを提供

（注）
13

営業スタ

しても、営業活動の実効性は限定的になる。

イルを取っている。これは、顧客の金融ニーまた、先述の「よりよい銀行づくりのためズが顕在化する頻度は高いものではなく、数のアンケート」によれば、金融ニーズが発生少ないタイミングを捉えて営業を行わなけれす る タ イ ミ ン グ や ラ イ フ イ ベ ン ト と し て、顧客にピンポイントで接触する（注）12．資産相関を推計するためには、時系列での企業数、デフォルト先数が必要であり、大量データに基づくデフォルトデータがなければ推定は難しい。また、大量のデータ数を確保しようとすると、カテゴリを細分化することが困難となり、必然的に業種や地域による分散効果が働いてしまうこととなる。分散効果が働くと与信集中リスクは小さく見積もられることになるため、目的に応じたカテゴリ区分の設定が必要であり、推定された結果が自金庫の活用目的に合ったものであるかについても、合わせて検証が必要と考えられる。
13．顧客との接触は店頭のみならず、電話、ATM、Eメール、ダイレクトメール、インターネットなどの様々なチャネルが活用されている。

調査

113

「老 後 の 生 活 に 不 安 を 感 じ た 時 」（47.7%）、的・合理的に向上させるためにはデータ整備「医療・治療等で出費が必要な時」（47.3%）、とその活用が必要である。

「現 在 の 生 活 に 不 安 を 感 じ た 時 」（29.4%）、「自 分 以 外 の 冠 婚 葬 祭 で 出 費 が 必 要 な 時 」

ロ．顧客情報データの取扱い（25.6%）等が上げられている（図表6）。こ「Face To Face」で顧客と向き合っているの よ う な タ イ ミ ン グ や ラ イ フ イ ベ ン ト は、信用金庫であるが、顧客から収集した情報や日々、顧客と接していなければ把握できない面談の内容はどのように記録・保存されていものである。

るであろうか。

しかし、このような営業活動にとって重要これまでも議論し尽くされた話であるが、な情報は、顧客管理システムや営業支援シス営業担当者まかせで紙ベースによる記録・保テム等、何らかのツールを活用し、組織的な存を行った場合、内容の品質に大きな差が生情報共有に努めなければ、属人的な活用にとじてしまう。せっかく獲得することのできた

どまる。また、顧客属性データと取引履歴情報もその時点の営業担当者の頭の中に記録データの紐付けがなければ、営業対象先のリされ、顧客カードには「○月○日○○様と面ストアップも、経験則や思い付きによる単純談」としか記録されないとすれば、情報の価なものの域を出ることは難しい。

値はないに等しく、引継ぎのためのツールとEBMの導入が有効か否かはビジネスモデしても足りない。また、営業担当者の努力にル次第であるが、信用金庫の営業力を科学より一定の品質が確保された場合でも、その図表6

金融ニーズのタイミング・ライフイベント
0%

10%

30%

20%

40%

老後の生活に不安を感じた時

47.7

医療・治療等で出費が必要な時

47.3

結婚・出産・マイホームや車の購入・教育などライフイベントが発生した時

43.9

旅行やレジャー、交際、飲食等で出費が必要な時

35.0

現在の生活に不安を感じた時

29.4

自分以外の冠婚葬祭で出費が必要な時

25.6

趣味・嗜好等で出費が必要な時

22.8

給与・ボーナス等の収入があった時

21.5

経済・金融動向に不安を感じた時

20.9

光熱費・通信費・食費等普段の生活で出費が必要な時

18.1

贈与・相続等のある程度まとまった収入があった時

10.0

普段から金融ニーズを感じている

7.2

法律や税金のことで困ったことがあった時

6.9

金融ニーズはまったく感じない

0.7

その他

0.5

特にない
（資料）一般社団法人全国銀行協会『よりよい銀行づくりのためのアンケート』調査結果報告書

114

信金中金月報2014.1

50%

13.7

60%

共有は同一店舗内に限られ、僚店・本部でのまた、情報の共有化は、顧客に対する金融組織的な共有には適さない蓄積方法である。

仲介機能の発揮にも貢献する。図表7は、中

現在では、顧客管理システム、営業支援シ

堅・中小企業が金融機関に求めているサービステムなどITを活用した情報蓄積・活用のスであるが、「販売先の紹介」（50.7%）、「新ツールを導入している信用金庫も多いと思わ

規 参 入 分 野 の 市 場 情 報 の 提 供 」（23.5%）、

れるが、紙ベースの議論と同様に、情報の活「仕入先企業の紹介」（22.1%）などが上位に用を意識した運用の仕組みが工夫されなけれ位置している。

ばならない。

「販売先の紹介」や「仕入先企業の紹介」

融資に関する顧客との面談記録の全てを顧に関する顧客のニーズに応えるには、営業店客管理や営業支援のシステムに登録することと本部の連携が不可欠である。顧客の販売、を義務付けている信用金庫では、本部担当者

仕入れニーズに関する情報をデータで蓄積しが毎日必ず、登録されている情報を閲覧してていくことにより、本部の仲介ないしは営業いる。この本部担当者は、営業店担当者に交店がデータを検索して、販売先、仕入先を紹渉のアドバイスを行っているほか、営業店の介するといったアクションを取ることも可能

担当者だけでは解決に時間を要する問題を把になる（注）14。

握した場合には、他部門との同行訪問をコー

ここでは、EBMと顧客情報データを取りディネートするなどにより、迅速な解決につ上げ議論をしてきたが、このほかにもデータなげている。経験の浅い担当者は、見込み案活用が有効な領域は数多く存在しよう。営業件が発生した際、それを成約に結びつける能活動面においてデータ活用による業務運営の力が十分ではないかもしれないが、それを本高度化を図ることは、活動の効率・効果向上部がサポートする体制を構築している。営業面だけでなく、付加価値の創造面でも意味が店の担当者が迅速に情報を登録すれば、本部あると思われる。組織的に上手に情報を収からのサポートも早いタイミングで得られる集・活用できれば、顧客に対する課題解決力ため、営業店にとっても情報を速やかに登録を向上することにもつながるのではないか。

することの動機付けとなっている。さらに、
この信用金庫では、交渉プロセスを詳細に登録しているため、未成約案件にかかる情報も蓄積できており、次回セールス時の材料としても活用している。

4．おわりに本稿においては、データ活用がもたらす業務運営の高度化について論じてきた。
しかし、データ活用に取り組むには、まず（注）14．金融庁が2013年10月に公表した『新規融資や経営改善・事業再生支援等における参考事例集』では、「データベースを活用したマッチング」として大阪市信用金庫（現：大阪シティ信用金庫）の取組みが紹介されている。当金庫は、顧客企業の事業内容、技術、ノウハウ、特許、保有設備等を多方面にわたって調査して詳細な技術データベースを構築。これをビジネス・技術マッチングに活用するなどしている。

調査

115

図表7

中堅・中小企業が金融機関に求めているサービス

（%）

50.0

50.7

40.0
30.0

23.5

20.0

22.1

21.7

19.5
12.5

10.6

7.9

弁護士︑会計士︑税理士︑診断士等の専門家の紹介

13.0

大学等の研究者の紹介

税務・法務相談

立地場所等の不動産情報の提供

事業承継への助言

財務相談︵経営再生・助言を含む︶

経営セミナーの開催

仕入先企業の紹介

新規参入分野の市場情報の提供

販売先の紹介0.0

13.0

企業買収・Ｍ＆Ａに関する情報提供

13.5

10.0

戦略立案︑事業計画作成に関する助言

14.7

社内制度等改革への助言︵人事制度︑コスト削減等︶

15.1

注：サービスへの要望に関する質問については複数回答（出所）金融庁『地域経済における金融機能の向上に関する調査研究報告書』より作成

活用目的を明確にする必要がある。目的に沿味な作業を継続的に行わなければ、データのわないデータを収集することは無駄な作業を質が低下し、分析の意味さえもなくなってし増やすだけではなく、様々なデータが混在すまう可能性がある。

ることによって、かえってデータ活用の妨げになることも考えられる。

さらに、収集したデータが、分析しようとする事項に対する説明力を有しているかにつまた、データの精度向上にも取り組まなけいて、絶えず検証を続ける必要がある。説明ればならない。預金・貸出金残高などの勘定力を有するデータとは何か、どのように分析系データについては、その正確性は担保されすれば有効かといったことを発見するには、ているが、担当者による入力が必要なデータ

これまでの業務経験に基づく知識も必要となについては、その入力ルールを整備したり、る。必要なデータを収集・分析し、業務に活更新状況を定期的に確認するという、一見地用できる人材の育成が必要になるだろう。

〈 参考文献 〉
・家森信善他「地域金融の現場からみた地域密着型金融」、『月刊 金融ジャーナル』2013年7月号、p.46-59（2013）金融ジャーナル社
・加藤毅「顧客起点のEBMが営業プロセスを変えた」、『週刊 金融財政事情』2010年7月12日号、p.15-19（2010）金融
財政事情研究会・尾藤剛『ゼロからはじめる信用リスク管理』（2011）大久保豊監修、金融財政事情研究会
・戸谷圭子『リテール金融マーケティング』（2006）東洋経済新報社
・金融庁「新規融資や経営改善・事業再生支援等における参考事例集」（2013）金融庁ホームページ

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信金中金月報2014.1