日本銀行 金融高度化センターワークショップ「ＡＩを活用した金融の高度化に関するワークショップ」第３回

AIを活用した信用評価手法の現状とこれから
2019年2月18日

1.クレジットスコアリングとは？
2.従前からの信用評価モデル

3.信用評価手法高度化への取り組み

4.AI活用に関する課題

11.クレジットスコアリングとは？

 統計的手法やデータを活用した信用リスク評価はクレジットスコアリングが中心。
 クレジット・スコアリング・モデルとは？
企業や個人の財務・属性情報等により信用リスク（デフォルトしやすさ）を点数化（スコア化）する仕組み※ 元々は個人向けクレジットカードの申込可否を決定する為の審査基準

 クレジット・スコアリングを用いた銀行の実務例① 貸出審査銀行がお金を貸出す際の審査② 債務者格付
貸出先の企業や個人の信用リスク（デフォルトしやすさ）をランク付

2

1.クレジットスコアリングとは？

事業性資金融資の例
クレジット
スコアリングモデル

A社の情報
財務情報（Balance Sheet）
現預金
売掛金
棚卸資産
土地建物

200
100200500

総資産1,000200300
400
100

買掛金借入金
資本金
利益剰余金

総資本

1,000

格付
予想デフォルト確率
格付
Input

格付モデル

財務情報（Profit and Loss Statement）
売上高
営業利益
経常利益
当期純利益

Output
貸出審査
貸出可否
貸出金利

2,000
1,500
500
100

0.100%
A格ＯＫ
0.80%

審査モデル
定性情報
従業員数
設立
業種

200名
1993年
サービス業

情報として利用することもある

etc...

借入申込内容金額
借入期間
担保・保証人

1億円
5年なし

審査：数時間から数日で回答

etc...

31.クレジットスコアリングとは？
クレジット
スコアリング

伝統的手法「人」による審査【メリット】
・おおよそ正しい判断が可能【デメリット】
・ある程度経験が必要
・非常に時間がかかる
・審査担当者により「ゆらぎ」が生じやすい。

効
信率
用的
リかスつ
ク信を頼計で測きしる
た方い法
で4「モデル」による審査【メリット】
・人の目による恣意性がない・ユーザーの経験不問
・短時間【デメリット】
・精度に課題アメリカ（1990年前半）
Wells Fargo
日本（1998年）
東京都民銀行（現きらぼし銀行）

1.クレジットスコアリングとは？

 クレジット・スコアリングの利用状況
 2002年頃からスコアリングによる貸出商品が増加
スコアリングモデル融資はピークで５兆円まで拡大⇒ ところが、想定以上の貸倒が発生

 リーマン・ショック時、格付の良い先からのデフォルトが多発⇒ スコアリングへの信頼感の揺らぎ⇒ 法人向貸出におけるスコアリング貸出の規模縮小、撤退の動き（消費性ローン、住宅ローン、法人格付モデルでは使用されている）

うまくいかなかった原因は？

5

2.従前からの信用評価モデル

 従前から用いられているアルゴリズム
 ロジット・モデル
 決定木 etc…
審査過程を単純化（モデル化）し、審査業務の効率化及び客観化が目的。

（参考）近年活用が広まっている機械学習アルゴリズム
 ランダム・フォレスト
 ディープラーニング etc…
大量な情報を用い精度の向上を図る。人間が発見することができない複雑な関係を表現することも視野。

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2-1.ロジットモデル
ロジットモデルを用いた審査モデル例
項目

カテゴリー

点数

配点

項目

カテゴリー

住宅ローンの例
点数

配点～1,00010

1

1～3,000

15

28

物件金額 ～5,000

10

3～4

4～7,000

8527,000超

46～

0

公務員

15～300万円

2

会社員

10300～500

5

自営業

4500～700

7

会社役員

5

700～1,000

8～70%

20

1,000～2,000

10

70%～80%182,000～

7

融資比率 80%～90%

10

90%～100%

8100%～

00%～10%15

10%～20%14

返済比率 20%～25%1025%～30%

5

貸出判定

可

30%～

0

優遇幅

1.50%

職業

10

家族人数

10
年収

4

7

18・・・・

スコア合計
1497

予想デフォルト率0.08%※計数は架空のものであり、実際のデータを分析した結果ではありません。

7

お客様の審査結果、諾否の理由が分かりやすい。

2-2.決定木モデル

決定木を用いた審査モデル例

カードローンの例
審査結果
ＯＫ
Ｙ
Ｙ

職業
Ｙ：公務員
Ｎ：それ以外

ローン申込書

Ｙ入力
ＮＮＧ

職業
Ｙ：自営業
Ｎ：それ以外

ＮＧ
ＯＫ

…
ＯＫ

年収
Ｙ：800万円以上
Ｎ：800万円未満

ＮＧＮ

ロジットモデル同様、諾否の理由が分かりやすい。

8ＮＧ
ＯＫＮ

年齢
Ｙ：30歳以上
Ｎ：30歳未満

年収Ｙ：600万円以上
Ｎ：600万円未満

ＯＫＯＫ

2-3.スコアリングモデルを用いた貸出実務

 融資審査における実用例

高ス
コア

 実務では、スコアリングモデルで審査が完結するものではなく、審査担当者が審査するお客様も存在する。

自動承認

目視審査

 審査担当者は、経験（定性評価）を勘案し諾否を決定している。

目視審査の負担を減らすニーズあり 方法としては

低自動否決

 審査モデルの精度を向上させ目視審査の件数を減らす。
 目視審査の効率化のためAIを用いて審査を補助する。

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3.信用評価手法高度化への取り組み
 AI等を用いた信用評価手法の高度化が進行中。
２０００年代前半のスコアリング貸出はなぜうまくいかなかったのか？
 スコアリングモデルが未熟

入力データは財務計数のみであることや、モデル構築技術も進展していなかったことから十分な精度がなかった。

 定性分析を行っていない

決算書データのみ審査に用いていたため、業界分析や商流など審査に必要な分析を行っていなかった。

 粉飾決算の可能性

借り手からすれば決算書を提出すれば貸出が可能であったことから、粉飾した決算書を提出するインセンティブが生じていた。

 母集団の違い

モデル構築に使用するデータは人による審査に通り実際に貸出をしたデータを用いてたが、審査対象のデータは人の審査をしていないことから母集団が異なる。

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3.信用評価手法高度化への取り組み
高度化に取り組んでいること①非財務データの活用
口座入出金情報等財務計数以外の数値データの使用
文書データ等非構造データの利用
会計データ、ＳＮＳ等の外部データの利用②定性分析の補助
調査項目のデータを用いた自動化
ヒアリング事項のデータによる検証③不正の排除
会計情報、口座入手情報を用いた粉飾決算の発見
循環取引等不正入出金データの発見④顧客利便性の向上
非対面チャネル、スマホ完結
資金需要に則した短期融資

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3-1.事例１ 預金口座入出金データの活用
日本銀行等との共同研究結果活用事例

預金口座入出金データを用い信用評価を行う。
目的
 大量に保有する口座入出金データを用いて信用評価に生かす 財務データでは発見できない要因を発見する
 決算期のみではなく随時評価を行う

活用例
 入出金データを用いた信用評価モデルを用いて「入出金格付」を付与（10段階 最高ランク10 最低ランク１）
 月次での計測を行い、入出金格付け推移を観察
入出金格付の月次推移

従来から算出

財務
格付
B格

入出金格付
２格

年１回

毎月

従来から用いてきた財務格付けを補完。直近の信用状況をモニタリング。

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3-2. 事例2 顧客利便性の向上ーオンラインレンディング
融資プロセスをオンライン化し、PCやスマホで融資申込プロセスが完結する融資手法。

オンラインレンディングの目的

顧客利便性の追求
 来店や銀行員との面談が不要で、いつでも融資申し込み可能
 提出書類がない、もしくは最低限
 資金不足を銀行が予見しレコメンド。顧客の１クリックで融資が完結

オンラインレンディングは外部データの活用が可能となったこと、機械学習等データ分析手法が発展したことにより可能となったサービス。

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3-2. 事例2 顧客利便性の向上ーオンラインレンディング

オンラインレンディングの特徴
 多種データの利用
財務、口座入出金や外部データである会計、SNS等データを使用
 大量データを使用
機械学習等も導入し大量データを用いて審査
貸手のメリット 短期の貸出であり、信用リスクが低減できる。
 人が介在しないため、コストが削減できる。
 低コストで融資業務が可能であり、融資対象企業の拡大が図れる。
 口座入出金情報等実際の取引に基づいており、不正の余地が少ない。

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＜参考＞オンライン・レンディング
国内でサービスされているオンラインレンディング事例
企業名類型

福岡銀行
福井銀行

提携型

ジャパンネット銀行
住信SBIネット銀行
アルトア
J.Score自社型
自社・提携型

アマゾン・キャピタ
ル・サービス
楽天カード
GMOイプシロン
リクルートファイナ
ンスパートナーズ

プラッ
フォー
ム型

対象者

借入可能額
（万円）

借入期間（カ月）

金利（％）

営業エリア内のMFクラウド
会計利用企業

100-1,000

1-12

5.0-12.5

100-1,000

12(最長)

3.0-13.0

ヤフーショッピング、ヤフオクストア出店事業者

50-3,000

12(最長)

中小企業など50-3,000

12(最長)

1.999-7.999

弥生会計利用者

50-3,00012

2.8-14.8

個人

50-300120(最長)0.8-1.2

アマゾン出店事業者

10-5,000

3-6

8.9-13.9

楽天市場出店事業者

50-3,000

1-36

3.0-15.0

GMOインプリオンの加盟店

30-5,000

6

3.5-12.0

じゃらんnet等の掲載事業者

10-1,50073

2.0-14.9

1.45-8.20

出典：金融財政事情2018.11.19より一部抜粋・加筆

15

3-3 定性分析補助

AIを活用した定性分析補助
スコアリング融資は個人や小規模企業向けが中心であり、一般法人向けには活用されていない。
企業規模が大きくなるほど定性分析の重要性が高まり、過去のデータに依拠した従前のスコアリング融資では限界がある。

 法人融資においては会社実権者へのヒアリングや業界動向、業況把握などに時間を費やしている。
 定性分析を行うには、審査担当者が長年培ってきた知見・経験が必要。
（審査担当者はベテラン社員が担当しているケースが多い）

AIを用いた定性評価は難易度は高いが部分的に代替することは可能。
AIが得意な分野を見つけ代替にチャレンジしていく。

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3-3 定性分析補助

 定性分析のステップ（法人）① 企業をイメージし、疑問点・問題点を抽出
Step1

Step2

Step3

企業のアウト
ラインを掴む企業の属する業界を知る企業の事業内容を把握する

具体的には
①代表者
②業種
③年商etc...

具体的には
①成長性
②商慣習
③経営上のポイント④需資パターン
etc...

②
い経現て営場確者・
認等企
すの業
る話をを見
聞て、

具体的には
①「カネ」と「モノ」の流れ②「強み」と「弱み」③ 主要取引先④技術力
etc...

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③
企
業
実態
を把
握す
る
具体的には
①経営者資質②社風③ 従業員士気
etc...

3-3 定性分析補助
自動車業界に目を向けてみると・・・ 自動車の自動運転レベル
レベル０

レベル１

レベル２

レベル３

レベル４

レベル５

ドライバーが全てを操作

システムがステアリング操作、加減速のどちらかをサポート

システムがステアリング操作、加減速のどちらかもサ
ポート

特定の場所でシステムが全てを操作、緊急時はドライバーが操作

特定の場所でシステムが全てを操作

場所の限定なくシステムが全てを操作

運転支援

自動運転

 現状と目標レベル
レベル

内容

現状

レベル１ステアリングアシストなど実用化

ほぼ実現

レベル２

高速道路運転など一部実用化

一部実現

レベル３

高速道路運転など一部実用化

一部実現、2020年実現目標

レベル４

海外メーカーで開発中

2020年一部実用化目標

レベル５

一部メーカーがコンセプトカーを発表

金融分野においても一足飛びに考えるのではなく、自動運転レベルのようにステップを踏み、技術の進展を踏まえながら活用していくことが重要。
「レベル５」がすぐ実現すると思いがちであるが、簡単な話ではない。
貸出審査業務においてもレベルを設け、達成したいレベルを明確化し取り組んでいく必要がある。

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3-3 定性分析補助
 自動審査レベル設定例
レベル

定義

レベル０

全て人が審査レベル１

財務計数・審査に用いる指標をシステムで算出

レベル２

数値データを用いたモデルによる審査補助・一部自動審査

レベル３

ビッグデータ、非構造データを用いたモデルによる審査補助・一部自動審査

レベル４

一部の特殊な顧客を除いたほぼすべての顧客に対し自動審査

レベル５

全く人の判断は入らずにシステムで審査

 現状と当面の目標設定例

レベル0

1

個人（消費性資金）

現状

個人（住宅ローン）

現状

小規模法人

現状

中堅・大企業

現状

2345★

★
★

★
19

3-3 定性分析補助

 定性分析のAIを用いた代替・補助案
項目

実施案

主要取引先

口座入出金明細、会計データ連携、Ｗｅｂサイト、決算書明細からリストアップ。

地域・業種動向

顧客との交渉履歴(CRM)から業種や地域の景況を把握する。
宿泊予約サイトから予約状況を入手する。
不動産サイトから賃貸物件の空室情報、家賃を入手する。

企業間ネットワーク
サプライチェーン分析

入出金データ、受注・会計データから資金の流れを把握し企業ネットワークを構築。サプライチェーンの分析を行う。

評判、強み

飲食店であればＳＮＳから店舗の評判、製造業であれば商品の評判を指標化。

リスク要因把握

ネット上のニュースから業況に影響を与えそうなニュースを抽出する。（因果関係をデータ化）

技術力

主要販売先から推測。

イベント検知SNSから、企業の賃金未払発生やサービス品質低下などの情報を検知。

AIで代替可能な項目はAIで代替し、人は難易度の高い分析に集中することにより精度向上及び効率化を図る。
20

3-4 事例３ 定性分析補助ー主要取引先調査
顧客の取引先の取引状況の変化を調査する○○株式会社の主要販売先取引推移 月次入金額（万円）

使用データ
入出金明細
振込・取立

会計情報
WEB

取引先毎に集約

取引先

格付
変動

A商事

A→AB商店

1月

2月

3月

4月

5月

6月

1001000000

B→A

20209090

100110

C販売

B→B

10121025220

D商事

A→A

0020

1030・・・

信用調査会社

売上入金額推移
主要取引先の変動
主要取引先の信用力変化

社内審査情報

確認すべき事象が検出されれば通知

21

問題なし
要チェック
問題なし・

3-5 事例4,5 定性分析補助ー交渉履歴文書からの景況感調査＜事例４＞
主要営業エリアや特定業種などターゲット（評価軸）を設定し、ターゲットに対する景況感が記載されている交渉履歴文書を抽出する。
ターゲット例埼玉県
交渉履歴（CRM）

ポジ
ネガ

加工食品

ヘルスケア

オフィス賃料

交渉履歴文書を重要度順に分類

解析にはKibit等の自然言語処理AIを用いることができる。
Kibitは株式会社FRONTEOが開発した自然言語処理の人工知能エンジン。

営業担当社員がお客様から入手した「生」の声を有効活用する＜事例５＞
文書データを活用した地域景況インデックスの算出
沖縄銀行・三井情報・東京大学・琉球新報社によるPoC
交渉履歴を用いて因果関係を分析することにより、企業やその周辺にどのような影響を及ぼすかを明らかにする。
出典：沖縄銀行WEBサイト
https://www.okinawa-bank.co.jp/news_release/2017101000028/
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3-6 事例6 定性分析補助ー企業間ネットワーク
口座入出金情報や会計情報を用いて、企業間取引ネットワークを構築
し、サプライチェーンの把握や、特定の企業が破綻した場合の影響調査に活用する。
企業ネットワーク

サプライチェーン
販売会社
A

中核企業

エンジン
メーカー

エンジン
部品メーカー

エンジン
部品メーカー

販売会社
A

販売会社
A

完成車メーカー

タイヤ
メーカー

タイヤ
部品メーカー

タイヤ
部品メーカー

車体メーカー（取引先①）

車体
部品
メーカー＜出典＞「実践 金融データサイエンス」三菱UFJトラスト投資工学研究所から抜粋。一部加筆

23

車体
部品メーカー

3-7 事例7 定性分析補助ーリスク要因把握
ニュースから因果関係を抽出し企業に影響を与えるリスク要因を分析するサービス事例：xeno Brain

出典：xenodata.lab

24

3-8 事例8 定性分析補助ーイベント検知
SNS書き込みを解析し、取引先に係る注意すべき情報を抽出する。
SNS書き込み例

サービス事例：アラームボックス

A社のお弁当食べたけど、前よりまずくなった。変な肉使ってんじゃないの？もう買うことはないかな。

この前、○○で家電を買ったんだけど、店員が最悪。商品知識が全くない。前もそうだった。社員教育どうなっているのだろう。

○○アパートに住んでいるんだけど、冬は寒いし、隣の部屋の声は聞こえるし、手抜き工事なんじゃないの？
（出典）アラームボックス Webサイト
https://alarmbox.jp/

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4.AI活用に関する課題

AI導入のパターン
パターン

事例

人的資源費用1

自社のデータを用い自社が中心となって開発（内製化）<事例1>口座入出金ス
コアリングモデル

高度なスキルのある人材が必要

導入：大運用：小2

ベンダーの知見を活用すし、自社データでモデル構築＜事例6＞企業間ネットワーク（ローン審査モデル）

AIの知見がある人
材が必要

導入：中-大運用：中3

ベンダーが開発したAIを ＜事例4＞
用いるが、自社でパラ交渉履歴分析 Kibit
メータを推定(ワトソン)

AIの知見がある人材の在籍が望ましい

導入：中
運用：小-大4

ベンダーからSaaS等で提供され契約すればすぐに利用可能

必要なし

導入：小運用：小-大＜事例7＞Xeno Brain＜事例8＞アラームボックス

 パターンにより、必要な資源（ヒト・モノ・カネ）が異なるのでどのパターンの開発なのかを認識したうえで取組む必要がある。
 パターン１、２は導入コストは大きいが他社との差別化が可能
 人的資源の確保が困難な場合は、共同実施やコンサルティング会社への委託により代替することで対応可能な場合もある。
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4.AI活用に関する課題
推進体制
過去の経験から人に蓄積された知見、先端のデータサイエンスが必要
双方の知見がある社内のデータ分析部署が重要な役割を担う

業務上のデータ

知見

サイエンス

社内データ分析部署

業務担当部署
営業店
本部担当部署連携

知見がある社員がデータを分析する
ことによりアイデアが出てくる

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外部リソース
ノウハウ

大学等研究機関
データ分析企業
コンサルティング会社

4.AI活用に関する課題
金融分野での活用の難しさ

 社会科学分野への適用の難しさ
自然科学分野や囲碁・チェスといったゲームであれば、普遍的な真理や決められたルールの下での意思決定であるが、金融では人間の行動により結果が左右される。例えば東日本大震災のようなイベントや法令の改正によっても人の行動は変化することから、環境が時々刻々と変化する前提で考えなくてはならな
い。ビッグデータの活用においても過去のデータからの推論であり、環境が変わると予測は困難となることが想定される。さらには新モデル導入による行動の変化が要因となることもある。

 原因となりうる事象の多様性
金融市場や景気動向、企業業績等は世界中での出来事に影響を受ける可能性があり、極端ではあるが、海外のある個人の行動や台風の進路等もが原因になり得る。すべてのデータをインプットすることは不可能なので、人間が重要性を判断し使用データを判断する必要がある。
限界・弱点を把握したうえで活用していく必要がある。
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4.AI活用に関する課題
AI運営に関する課題
 ノウハウの蓄積

音声認識、画像処理等は金融機関以外でも用いられるAI技術であり、広く技術開発されている。その技術も公開されており、高度な技術が比較的簡単に利用可能である。
信用評価の分野においては、データが金融機関内に留まることから、ノウハウは社外に流出せず汎用的なモデルはない。
貸出業務は銀行の本業であり、AIを用いた審査ノウハウの蓄積及び伝承する体制を構築すべきである。

 人員育成AI審査ノウハウを社内で蓄積していくためには、「既製品」のAIを活用するノウハウだけでは十分ではなく、モデルを理解し改良できるスキルのある人材が必要である。
モデリング及び信用判断の知見が必要であり、双方の知見がある人材を育成していく必要がある。

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4.AI活用に関する課題
AI運営に関する課題（つづき）
 ベンダーとの権利関係モデル構築時にベンダーに委託するケースも多いと思われる。銀行及びベンダーの持つノウハウを活用しモデル構築を行うが、成果物の権利関係に関しても注意が必要である。

 モデルのブラックボックス化

審査モデルの高度化によりモデルがブラックボックス化しやすいが、審査結果に関しては諾否の理由を説明する必要がある。

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4.AI活用に関する課題
データ活用に関する課題
 データの整理

社内データは分析できる状態にないことも多い。テキストファイルや、オフラインのストレージ、紙媒体での保存も多く分析可能なデータに整理する必要がある。

 データ加工スキル

データ加工、分析ができる人員の確保が必要。
データ分析をベンダーに依頼する場合でも、情報管理の観点からデータの抽出・加工は社内で行う必要がある。

 データの網羅性AI活用には下記３軸の観点でデータを収集する必要がある。
１．データ項目：貸出の場合、金額、金利、期日などの項目が取得できるか？
２．データレコード：すべての取引（件数）が取得できるか？
３．時間軸：過去何年間遡り取得できるか？

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4.AI活用に関する課題
導入及び活用に関する課題 PoCの成果

PoCを実施しても期待する成果が得られないケースもある。
成功率を高めるためには、データの質、AIの技術レベルを見極めることが重要。
PoCの結果が好ましくない場合、安易に諦めることなく原因分析をよく行えば有用な成果が得られることもある。

 PoCに対する評価

PoC実施の場合は実施前に評価軸を設定し共有しておかないと、実用化への意思決定ができにくい。

 導入後の有効活用

導入後においても有効活用されないこともあり、強力な推進体制が必要。

PoC： Proof of Concept の略

概念実証

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ご注意
本資料に示された意見は、発表者個人に属しりそな銀行の公式見解を示すものではありません。

リスク統括部 金融テクノロジーグループ
荒川研一
03-6704-3851
kenichi.a.arakawa@resonabank.co.jp

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