KDDI RESEARCH INSTITUTE, INC
新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち◇KDDI総研R&A

2016年8月号

新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち

KDDI総研 調査1部 海外市場・政策G

執筆者

沖 賢太郎

 記事のポイント
融資や保険のような金融事業において値決めの肝となるのは、如何にリスクを判定するかに尽きる。新興金融プレーヤの中には、既存大手企業による画一的なリスク判定とは異なる手法で利用者をふるいにかけビジネス化している企業がいる。本レポー
トではそのような、新しいリスク判断と値決めによってビジネスを展開する企業と、それらが生み出す新しい購買機会に着目している。
融資分野の新興サービスでは、既存金融機関とは異なる独自指標を利用して融資判断を行っている。FICO（米国の個人信用情報）とは異なる指標で若者や移民を審査するAffirm。周囲の人からの評判（ソーシャルレーティング）を基に融資のリスク判定をするVouch。借り手と貸し手を同じ大学の卒業生同士でマッチングし貸し倒れリ
スクを抑えるSoFi。中小企業の事業における健全性をあらゆる角度から審査する事業
融資Kabbage、On Deckなどがある。
サマリー
保険分野では、利用者の行動を基に料金を決定する「Pay as you behave」モデルが登場している。運動によって健康的な毎日を送る人にはキャッシュバックをする健康保険Oscar。しっかり歯磨きしていれば料金割引が受けられる歯科保険Beam。
新しいリスク判定は、新しい購買機会も生み出す。Affirmの事例では、クレジット
カードを持てない層に対して、簡単に分割払いができる仕組みを入れたことで、コマースサイトのコンバージョンレート（サイト訪問者のうち、商品購入をした人の率）が20％も上昇するという。Pay as you behaveモデルにおいても、行動を把握できるなら、それに合わせた別のサービスの購入機会につなげられるだろう。歩数で保険料を割り引いてもよいし、ユーザの累積歩行距離を踏まえ、新しいウォーキングシュー
ズを割安で購入できるような導線をそこに仕込んでもよい。リスクの低い利用者が受け取る報酬は、形を変えて様々なパターンで提供できる。
主な登場者

Affirm, SoFi, Vouch, Kabbage, On Deck, Progressive, Oscar, Beam, Alfa-Bank

キーワード

フィンテック、スタートアップ、ベンチャー、金融、融資、保険、貯蓄

地

域

世界

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新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち

Title
AuthorFintech startups with a unique approach risk measurement
OKI, Kentaro
Analyst, Foreign Market & Policy Group, KDDI Research Institute

Abstract

In financial businesses, such as lending and insurance, one of the most important
things in generating pricing is how to estimate the customers’ financial risk. "Fintech"startups have opened up a new sector in the finance industry by creating risk analysis
in an original way that differs markedly from traditional finance companies. This reportfocuses on such startup businesses and the new marketing opportunities they are
creating.

Affirm, an alternative lending startup has a unique method to measure customers’
financial risk, and offers loans via their on e-commerce services. Affirm's primarycustomers are students and immigrants who don’t have a credit card because of lackof credit history. Vouch, another lending company estimates a consumers’ risk, by also
taking their social reputation into account. SoFi, a student loan startup, reduces deadloan risk by matching alumnus as lenders with borrowers from the same university.
Cabbage, is a business loans provider that checks the stability of client’s business froma variety of aspects.

In the insurance industry, a “pay as you behave” model is emerging, in which prices
are variable depending on customer’s behavior. Oscar, a health insurance startup
provides customer with a cash back service if the client takes walks and achieve theirpersonalized step goals on a daily basis. In the same way, Beam Technologies, thedental insurance startup gives customer a discount rate, if they brush their teeth
correctly.

New risk judgment leads to new sales opportunities. Affirm, as an E-commercecompany, has experienced an increase in their conversion rate by more than 20%. The“pay as you behave” model could also give rise to new marketing chance. Instead of adiscount in their insurance fee, a frequent walker could have the opportunity topurchase new walking shoes at special price in an affiliated store. Customers withlower risk could also get variety of rewards in a similar way.
Key Players

Keywords

RegionAffirm, SoFi, Vouch, Kabbage, On Deck, Progressive, Oscar, Beam, Alfa-Bank
Fintech, Startup, Finance, Lending, Loan, Insurance, Saving, Affirm, SoFi, Vouch,
Kabbage, On Deck, Progressive, Oscar, Beam, Alfa-BankWorld

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１

はじめに

金融の世界は非常に歴史が長く、既存大手企業が占有してきたこともあり、数年前までは新興企業による金融サービスはどちらかと言えばレアな存在であった。
ところが近年、テクノロジーによってこの状況は一変した。今やフィンテックス
タートアップ達の台頭は凄まじい。その勢いはフィンテックスタートアップへの出
資トレンドからも分かる（【図表１】）。2016年のQ1（1-3月）は出資件数218件、出資総額が49億ドル（5,234億円）（脚注）となっている。

【図表１】ベンチャキャピタルによるフィンテック企業への出資は増加傾向（世界）

出所：KPMG「The Pulse of Fintech, Q1 2016」

変化が少なかった業界だからこそ、変化が大好きな新興企業は、様々な発想とテクノロジーを駆使することで既存企業とは異なるタイプのビジネスを展開する。金融市場は元々パイが大きく、また一般に金融事業の利益率は高いことから、ニッチ
サービスであったとしてもビジネスとしての旨みがあり、また、インターネットをベースにしたサービスなら海外展開において優位となることもスタートアップ達のモチベーションに寄与しているのだろう。


（脚注）

為替レート

1ドル＝106.82円（2016.6.10）

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テクノロジーによって新しいリスク判断が可能になった融資や保険のような金融事業において値決めの肝となるのは、如何にリスクを判定するか、ということに尽きる。
融資ビジネスを例にとるなら、信用度の高い人への融資は金利が安くなり、反対に信用度が低ければ金利は高くなる。個人向け融資ならそのリスク判定は、利用者の勤務先、年収、他の借入の有無、個人信用情報などを基に行われてきた。
ところが新興金融プレーヤの中には、このような伝統的な情報を基にした判定とは異なる視点から利用者をふるいにかけビジネス化している企業がいる。先の融資の例で言うなら、独自指標等を使うことで、伝統的な指標の下では融資不適合となっていた層の中から、融資しても問題ない層をあぶり出す。そして融資する。言ってみれば、このような企業は、かけているメガネが異なるため、既存大手たちとは異なる市場が見えている。飽和・寡占市場と考えられているような領域においても、
かけるメガネが変われば一気にブルーオーシャンになる。

【図表２】リスク判定が異なれば違う市場が見える

出所：KDDI総研作成

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本レポートでは、上記のような、既存金融企業とは異なるリスク判断と値決めによってビジネスを展開している3つの業態にフォーカスを当てる（【図表３】）。また
このような企業が生み出している（出しうる）新しい購買機会にも着目する。

【図表３】本レポートで取り上げる3つの業態

出所：KDDI総研作成

２

融資ビジネスにおける新しいリスク判断

米Affirm～クレジットカードが持てない層にもeコマース分割払いを提供

Affirmは、PayPal創業メンバーの一人であるMax Levchinが2012年に設立した金融スタートアップだ。提携するeコマースサイトにて、クレジットカードを持っていない利用者にも分割払いを可能にしている。

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新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち【図表４】Affirmと提携するeコマースサイトでは決済方法でAffirmを選べる

出所：Affirm
Affirmのターゲット層は、大学を卒業したばかりの若者や、国外からの移民だ。米国でクレジットカードを作ろうとすると、一般的にFICOスコア（脚注）という統一指標を基に審査される。このスコアはクレジットヒストリー（信用情報）等を基に算出されるため、まだクレジットヒストリーが無い若者や移民は、審査で落ちてしま
うことが多い。そこで、Affirmは独自の与信チェックによって、FICOとは別の切り口からリスク判断を行って、商売に結びつけている。
Affirmによる審査は同社ホームページ上で行われる。申請者が入力する情報は、名前、メールアドレス、携帯番号、誕生日、ソーシャルセキュリティ番号だけだ。これら情報を基にAffirmはAI（人工知能）を使いその場で審査結果を出す。どのように審査しているかはノウハウのため公開されていないが、各種報道によれば、SNS等
あらゆる情報ソースを当たり判断材料にしていると言われる。
【図表５】Affirmホームページ上の審査画面

出所：Affrim（脚注）FICO：米国で利用される個人信用度を表す指標。クレジットヒストリーなどを基に算出され、300から850点の間でスコアリングされる。全米平均は約680点。

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審査結果を基に確定される金利は10～30％のレンジ。1回の平均利用額は500ドル（約53,400円）程度だ。返済期間は、3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月から選べる。
小売店側にとってもAffrimのメリットは大きい。Affirmによれば、同社の分割払いを導入したeコマースサイトでは、コンバージョンレート（サイト訪問者のうち、商品購入をした人の率）が平均して20％上昇、また売上総額においては84％も上昇したという（脚注１）。高額商品の販売に寄与しているようだ。
なお、Affirmのビジネスは仲介業であり、実際のローンは提携している米Cross
River Bankが提供している。
Affirmは2016年4月に1億ドル（107億円）の追加出資を獲得、これまでに総額で4.2億ドル（449億円）を集めており、会社時価総額も8億ドル（855億円）という成功ぶりを見せている（脚注２）。

米Vouch～ソーシャルレーティング（周囲の評判）で金利を決定

Vouchは、周囲からの評判や信頼度によって借り手の融資金利を決める世界初の金融サービスだ。PayPalの元幹部であったYee Lee氏や金融出身者等が2015年4月に開始したこのサービスではどのように融資が実行されるのか。
まずVouchは、借り手に対する最低条件を定めている。米国在住の18歳以上であること、保有している銀行口座が利用可能状態にあること、FICOスコア600以上、破産状態や差し押さえにあっていないこと、等がそれだ。
上記を満たしている借り手は同社ホームページかアプリから融資を申し込む。申し込み画面では、保証人になってほしい家族や友人を指定する（Vouchは【保証人になる】という意味）。すると指定した人たちにVouchからアンケートのリクエストが飛ぶ。質問項目は、借り手をどのくらい前から知っているのか？金銭のことに関して借り手は信用できるか？など。アンケートの最後には、借り手が返済不能になっ た 際 に い く ら ま で 保 証 で き る か を 設定する。こうして彼らが融資の保証人（Voucher）となり、借り手が返済不能となった場合に設定金額を保証する。このため、保証人も客観的に借り手を評価しアンケートに回答する。
金利は数多くの情報を用いて判断される。その一例として以下の情報がある。
・借り手の預金残高などのファイナンシャルデータ
・SNSから得られる借り手の情報、信頼度
・家族友人によるアンケートの回答内容、またその回答スピードと回答率（脚注１）

Silicon Valley Business Journal: Affirm, Max Levchin's Fin-tech startup, raises $275M（2015.5.6）

（脚注２）New York Times: Affirm Raises $100 Million, Bucking the ‘Down Round’ Trend（2016.4.12）

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SNSの情報のみならず、周囲の人のアンケート回答スピードまで参照しているところがユニークだ。
【図表６】ソーシャルレーティングで融資するVouch

出所：Vouch
Vouchは融資金額を1,000～15,000ドル（10.6～160万円）、金利5～30％、返済期間は1～3年と設定している。融資申し込み金額の平均額は約1,500ドル（16万円）。
おそらく移民や他の金融機関からは融資を引けない層をメインターゲットとしていると思われる。
2015年5月時点での資金調達額は960万ドル（10億円）となっている。

米SoFi～卒業生同士のつながりを利用した学生ローン

米国の大学は授業料が高い。特に私立大学は顕著で、年間平均授業料は32,405ド
ル（346万円）にも上る（脚注１）。このため、米国の大学生は政府系機関や銀行などからお金を借りることが多い。しかし、一般的に学生ローンの金利は高く、最もポピュラーな政府系学生ローンであるStafford Loansの金利（固定）は、在校生が4.29％、卒業生が5.84％といった水準である（脚注２）。
SoFi（ソーファイ。Social Financeの略）は、2011年創業のスタートアップであり、借りたい人と貸したい人とをマッチングするプラットフォーマだ。
創業当初より力を入れているのが、学生ローンの借り換えサービスだ。大学を卒（脚注１）

米NPO法人College Board :Average Estimated Undergraduate Budgets, 2015-16

（脚注２）

米Federal Student Aid :An Office of the U.S. Department of Education

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業したての人は多額の負債を抱えている。この人たちにより低い金利での借り換えを提供しており、SoFiによれば、利用者は平均して総額18,936ドル（202万円）も負担を軽減できている。
【図表７】SoFiの学生ローン借り換えサービス

出所：SoFi
SoFiの金利は変動型が2.15％から、固定型が3.5％からとなっており、いずれも既存の学生ローンよりも低く設定されている。
なぜ金利を安く設定できるかというと、ある仕組みによって貸し倒れリスクを低く抑えられているからだ。
一つ目の仕組みは、借り手と貸し手が同じ大学の卒業生になるようなマッチング
だ。SoFiによれば、同じ大学出身の先輩から借りているという借り手の意識は、借り手の貸し倒れリスクを低減するという。なお貸し手にとっては、後輩を助けつつ、
金利の一部をリターンとして受け取れるため、SoFiは有意義な投資商品となっている。2012年に行ったスタンフォード大学でのパイロットプログラムでは、40人の同校卒業生から200万ドル（2.1億円）を集めファンド化し、それを85人の在校生に融資した（脚注１）。スタンフォード、ハーバード、MIT等の名門大学からスタートし、その後SoFiは対象大学を増やし、今では多くの大学でサービス提供されている。ちなみに、SoFiのサービスは、1対1のマッチングではなく、n対nのマッチングとなるため、同社の代表は自社のモデルを「グループtoグループの融資」と呼んでいる
（脚注２）。また実際には、貸し手の側には卒業生だけでなく機関投資家なども参加するという。
二つ目の仕組みは、キャリアサポートプログラムである。これは、利用者（負債者）がより高収入な職に就けるようSoFiのキャリアコーチがサポートするものであり、効果的な履歴書の書き方、面接のトレーニング、交渉術のレクチャ等が含まれる。
（脚注１）

出所：New York Times: SoFi Tapping Alumni to Help With Student Loans（2012.4.3）

（脚注２）

出所：Time: Student Loans: For a Great Deal, Borrow from Alumni（2012.4.2）

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現在のSoFiの融資ビジネスは学生ローンにとどまらず、個人ローンや住宅ローン等にも拡大している。2016年1月時点のローン貸し出し額は70億ドル（7,477億円）となっている。
SoFiはこれまでに総額で13.7億ドル（1,464億円）の資金調達に成功している。このうちの10億ドル（1,068億円）は2015年9月に調達しており、この時の出資をリードしたのはSoftbankである。Softbankグループの代表取締役副社長のニケシュ・ア
ローラ氏は「我々は、SoFiがフィンテック業界に変革をもたらすことを信じている」とコメントしている。2015年8月時点で、SoFiの時価総額は40億ドル（4,274億円）と言われる（脚注）。

米Kabbage、米OnDeck～独自指標による事業融資

コンシューマ向け融資だけでなく、事業融資においても新しいリスク判定によるサービスが存在する。
米Kabbageは、中小企業向けの事業融資を提供するスタートアップだ。Kabbage
は融資対象企業の事業内容をあらゆる角度からチェックし、事業の健全性を踏まえた融資判断をしている。売上や利益だけでなく、その企業が利用している各種サー
ビスのアカウントにもアクセスしその中身を精査するところが大きなポイントだ。
例えば、その企業がAmazonやeBayに出店しているのであれば、Kabbageはその企業からアカウントへのアクセス権をもらい、同企業のコマース事業の状況を細かにチェックする。同じように、その企業のPaypal、Square、Zero等の決済・会計系
アカウントからは、財務的な健全性を把握する。また、大手配送業者のUPSとも提携しており、その企業が発送する荷物の量などから事業の活況度を測り考慮する。
【図表８】Kabbageは様々なアカウントの中身を踏まえて審査する

出所：Kabbage（脚注）

出所：Wall Street Journal: Online Lender Social Finance’s Latest Fundraising Implies $4 Billion

Valuation（2015.8.19）

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また、Kabbageの融資は、通常の融資のようなペーパーワークは一切なく全てオンラインで完結する。審査は完全自動化されているため、結果が出るまでの所要時
間はわずか数分だ。このあたりも既存の金融企業とは大きく異なる。
Kabbageの融資金額は1000ドル～10万ドル（10万円～1,068万円）まで。返済期間は6か月と12か月の2パターン。利用者は手数料として毎月融資額の1.5％～12％を支払う。
同社はこれまでに2.38億ドルの出資を集めており、2015年10月時点での会社時価総額は10億ドル（約1,068億円）だ。
他にこの分野で高いプレゼンスを持つスタートアップとしては米On Deckが挙げられる。この会社も中小企業向けの融資を独自のデータ解析によって判断することで知られる。2014年12月には上場しておりこの時の会社時価総額は13億ドル（1,389億円）（脚注）。また、2015年12月には米J.P. Morganとの戦略的提携を発表している。

３

保険ビジネスにおける新しいリスク判断

米保険会社Progressiveは、安全運転をするドライバーには自動車保険料を割り引く、所謂「Pay as you drive」サービスの先駆者として知られる。ドライバーの運
転挙動（急ブレーキの数、スピード超過の有無等）をセンサーにより感知し、保険料金を算定する。安全運転をするドライバーであれば、事故の確率も低いため、保険料も安くできるという考え方だ。この分野では多くの追随企業が現れ、日本でもソニー損保の「やさしい運転」などがある。
近年では他の保険分野においても、利用者の挙動を基に料金を設定する、言ってみれば「Pay as you behave」タイプのサービスが登場している。

米Oscar～運動する人にはキャッシュバックする医療保険

Pay as you behaveの筆頭はOscarだろう。Oscarは医療保険を手がけるスタート
アップであり、Google、Amazon、Facebook等で働いていたエンジニアを積極採用
し、テックドリブンな保険サービスを提供している。
Oscarは加入者が歩いた距離などに応じてキャッシュバックをする。健康的な毎日を送っている加入者は病気リスクが低いため、キャッシュバックという形で保険料を下げられるという考え方だ。このサービスは、「事故が少ない車なら自動車保険が安くなる。人間の保険も同じようにできるはず」という同社創設者の発想から始ま
った。

（脚注）

Reuters: Online lender On Deck Capital's IPO priced at $20.00 per share（2014.12.16）

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新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち【図表９】Oscarは歩いた歩数に応じてキャッシュバック

出所：Oscar加入者には【図表１０】のようなリストバンド型ウェアラブルデバイスが配布される。これをつけてウォーキングをすると、歩数がカウントされ、そのデータがサーバ側で保存・管理される。あらかじめ加入者自身で設定した1日の目標歩数を達成すれば、加入者はボーナスとして1ドル（約107円）のアマゾンギフトカードが貰える。その上限は月20ドル（約2,137円）なので、年間では最大で240ドル（約2万5,640円）を貰えることになる。
【図表１０】Oscarのリストバンド型デバイス

出所：Oscar
目標の初期値設定は顧客が自身のライフスタイルに合わせて設定できる（2,000
歩から）。以後、目標値は自動的に引き上げられる。
Oscarの設立は2013年だが、2016年2月時点の会社時価総額は27億ドル（2,885億円）にも上る（脚注）。2015年4月時点で4万人だった同社の保険加入者数は、2016年


（脚注）

Wall Street Journal: Oscar Insurance Valued at $2.7B After $400 Million Stake Led by Fidelity（2016.2.24）

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2月には14.5万人に急拡大しており、その数は現在も増え続けている（脚注１）。
なお、Oscarの躍進の理由はこのPay as you behaveサービスのみにあらず、これを含む様々な先進的取り組みにある。
例えば、加入者は近隣の医師の中から自分に合った人をアプリから探すことができる。各医師の分野毎の経験年数等や、他のOscar加入者が何人その医師に掛かったかなども分かる。
また、加入者はアプリから、24時間365日何度でも電話で医師に無料相談することができる。なぜこんなことが可能になるかというと、費用の安い電話診療によって、費用の高い訪問診療の数を減らせるため、結果的にOscarは出費を浮かすことができるからだ。実際にOscar加入者の60％が電話診療を利用しており、その93％が電話診療のみで解決し、訪問が不要となったという（脚注２）。
米国の同業者たちはOscarの取り組みに追随する動きを見せているという。米国には、日本のような公的な国民皆保険が存在しないため、民間の健康保険サービスが競う形となる（脚注３）。それゆえにこのようなイノベーションが起こりやすい環境と言えるかもしれない。

米Beam～ちゃんと歯磨きする人には歯科保険料を割引

米国では歯科分野においても、個人や勤め先を通じて民間の歯科保険（脚注４）に入ることが多い。オハイオ州拠点のBeam Technologiesは、歯科保険においてPay as
you behaveを実現している。
同社は2013年より、Bluetooth付きの電動歯ブラシを活用したキャッシュバックサ
ービスを提供してきた。電動歯ブラシが歯磨きの頻度や時間を把握し、それに応じて得点を与える。得点が貯まれば、ブラシヘッドの交換に使えたり、キャッシュバ
ックを受けることが可能だ。

（脚注１）

Bloombeg: How Health Insurance Startup Oscar Is Going to Get to 1 Million Members（2016.2.20）
（脚注２）

Wired: This $1.5B Startup Is Making Health Insurance Suck Less（2015.4.20）
（脚注３）

低所得者、高齢者、障害者向けには公的医療保険（メディケア、メディケイド）がある。
（脚注４）

米歯科協会によれば、19歳～65歳の米国人における歯科保険加入率は55.9％（2012年）。なお、米国勢調査
局によれば、米国人の民間健康保険加入率は約59％、公的医療保険と合わせた保険加入率は89.36％（2014年）。

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新しいリスク判断で稼ぐ金融スタートアップたち【図表１１】Beamのコネクテッド電動歯ブラシ

出所：Beam Technology

さ ら に Beam は、2016年4月にサービスを拡張する形で、歯科保険サービス「SmartPremiums」を開始した。これは、中小企業向けのグループ歯科保険であり、そのグループの社員にBeamの電動歯ブラシを提供し、その社員たちの歯ブラシ利用
度によって保険料を割り引くものだ。社員たちが食事の度にしっかり歯磨きをして高スコアを出せば、保険料は最大で約25％割引となる。
【図表１２】BeamのPay as you behave保険「SmartPremiums」

出所：Beam Technology

保険は4プランから成る。廉価プラン「予防プラン（Preventive）」では、検診、クリーニング、レントゲン撮影が補償対象となり、一人当たりの年間保険料は最大750ドル（8万円）だ。しっかり歯磨きをして25％の割引を受けられたなら、187.5ドル（2万円）割引になる。

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４

預金サービスにおける新しい報酬プログラム

ロシアAlfa-Bank～走った人には高金利な貯蓄をAlfa-Bankはロシアの大手銀行であり、これまでに取り上げてきたようなスタート
アップではない。しかしこの銀行は、運動した利用者には預金利息を高くするという世にも珍しい預金サービス「Activity」を提供している。

【図表１３】Alfa-BankのActivity

出所：Alfa-Bank

利用者は、Alfa-Bankの口座と専用リストバンド型デバイスをリンクさせる。そしてリストバンドをつけてジョギングやウォーキングをすると、リストバンドがその運動距離を測定する。運動距離に応じて、利用者の預金が、普通預金口座から利息5.8％（2016年6月現在）の高利息な特別貯蓄口座に移される。また、通常の定期預金口座では満期前の引き出しや追加預け入れができないことが一般的だが、Activity
ではそれらも自由だ。
同銀行によれば本サービスの利用者は普通の人の2倍の速度で貯蓄を増やしており、日常の運動量も1.5倍になっているとのことだ。
OscarやBeamでは、利用者の行動を基にリスク判定を行い料金を決めていた。一方、Alfa-Bankの本サービスにおいては、対象が預金金利であるため、利用者のリス
ク判定という意味合いは薄い。それよりは、金利アップを顧客リテンションのための手段として使っている印象だ。健康で長生きしつつ長期にわたってそれ相当の金額を銀行に預けてくれる優良顧客をつなぎとめておくことは、銀行にとっては理想だ。

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一方で、もしこれが預金金利ではなく融資金利などを対象にしたものであったとすると、前出のPay as you behaveサービスそのものになる。本事例を取り上げた理由は、そのような将来的な可能性を踏まえてのことである。
例えば、住宅ローン、マイカーローン、教育ローン等の個人向け融資において、利用者の行動データや生活データを基に金利を確定するというサービスも十分あり得る。健康管理等の自己管理がしっかりとできる人なら滞納リスクが低いという傾向が統計的に見出せるのであれば、何を対象にした融資であってもサービスとして成り立つ。

【コラム】ロシアの預金金利はなぜこんなに高いのか？
ロシアの預金金利は伝統的に高く、同国最大手のSberbankの普通預金金利は2.5％、1年定期は7.5％。ロシアの政策金利も11％（2016年6月現在）で、超低金利の日本と比較すると考えられない水準となっている。しかしロシアは近年も1998
年に国債のデフォルト、2008～2009年に原油価格下落等による経済危機を経験しており、2014年以降現在もウクライナ東部紛争・原油価格下落等を契機とする経済危機のさなかにある等、高金利は同国が置かれている不安定な経済状況・リスクを反映したものでもある。
通貨ルーブルも1米ドル=33.98ルーブル（2014年6月）から1米ドル=65.27ルーブ
ル（2016年6月）と、この2年で大幅に下落してしまった。こういった背景もあって同国では長らくインフレ基調が続いており、直近のインフレ率は、2013年が6.76％、2014年が7.82％、2015年が15.53％（脚注）となっている。
つまり預金利息が高水準であっても、ルーブル安と、預金金利を上回る速度のイ
ンフレによって、利用者にとってはルーブルで預金をする恩恵は少ないと言える。

最後に～ 新しいリスク判定は、新しい購買機会も生み出す

新しいリスク判定による値決めは、既存大手と競合しないだけでなく、同時に、新しい購買機会を創出する力も持っている。
例えば、Affirmのように、クレジットカードを持てない層に対して、簡単に分割払いができる仕組みを提供することが、コマースサイトのコンバージョンレートの20％上昇につながるのは驚きだ（当然ながら、国によって市場の背景が違うため、同じ手法が同じように諸外国でも効く保証はないが）。新しいリスク判定が新しい購買につながっている。


（脚注）

出所：IMF

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Pay as you behaveモデルにもそのような可能性はある。キャッシュバックの代わりにポイントを付与する形で、他サービスとの連携を強めるというやり方もある。
歩数で保険料を割り引いてもよいし、ユーザの累積歩行距離を踏まえ、古い靴に替わる新しいウォーキングシューズを割安で購入できるような導線をそこに仕込んでもよい。リスクの低い利用者が受け取る報酬は、形を変えて様々なパターンで提供できる。
IoTやウェアラブルデバイス等によって様々なデータの取得機会が増えていくことを考えれば、今後はより多くの要素を基にしたリスク判定ができるようになるし、それに伴って購買機会もバラエティを増す。

【執筆者プロフィール】
氏名：沖 賢太郎（おき けんたろう）
所属：調査1部 海外市場・政策グループ
専門分野：欧州における情報通信制度・政策及び世界のモバイル市場に関する調査、分析

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