オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～
福原

要

正大＊1

約

オンライン・オルタナティブ・ファイナンスは，ネット空間の拡大によるデータ拡充お
よび機械学習などのテクノロジーの進展によりファイナンシャル・インクルージョンを引き起こし，世界中で急速に成長している。その中心は中国であり，アメリカと英国など先進国においても新しいマーケットセグメントの掘り起こしと一部既存金融機関からの乗り換えを通じて，成長を続けている。貸付審査に利用される情報も，既存の金融機関のファイナンスとは異なっている。信用情報が利用されない場合さえあり，利用される場合もそれに加えて，企業においては EC（Electronic Commerce，電子商取引）サイトなどの情報，
個人においては性格や学歴の詳細情報や引越し履歴などと拡大してきている。本稿では，
こうしたオンライン・オルタナティブ・ファイナンスの現状，審査手法の実証分析サーベ
イ，そして具体的事例について概観する。
キーワード：フィンテック，オンライン・ファイナンス，ビッグデータ，AI，貸付審査，
ファイナンシャル・インクルージョン
JEL Classification：G2, M2Ⅰ．Introduction

フィンテックとは，ファイナンシャル・テク

投資や与信から送金にいたるまで様々な形でノロジーの略語であり，広義には金融における「テクノロジー」を利用している。しかしながテクノロジーの利用を意味する。21 世紀におら，既存金融機関がフィンテック企業と呼ばれけるインターネットの発展は，EC 市場と電子ることはない。それどころか，既存金融機関は決済を活性化し，ビッグデータの蓄積と AI 分

フィンテック企業と呼ばれる企業群との激しい析を進め，金融市場におけるフィンテックを促競争に直面している。

進した。

既存金融機関とフィンテック企業の違いとはでは，日本のメガバンクなどの金融機関は，何であろうか？

フィンテック企業と呼べるであろうか？銀行法

その違いは，一方では既存のビジネスモデルなどの法令で規定・保護されたメガバンクなどは変えずに効率性を高めるためにテクノロジーの既存の金融機関（以後，「既存金融機関」）は，を利用する金融機関があり，他方ではテクノロ＊１ Institution for a Global Society 株式会社，慶應義塾大学- 102 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

ジーの力を利用し新しいビジネスモデルを構築

ンシャル・インクルージョンが実現した）中国

し，多くは既存金融機関の対象外であった顧客や新興国の若年層セグメントは，将来の世界経

層に付加価値を高めた金融サービスを提供する

済を大きく成長させ得る。このため，経済の今企業がある，と考えるとわかりやすい。後者が後の趨勢を占う上でも，フィンテックが注目さ

フィンテック企業と位置付けられる。

れるのである。

本稿では，「狭義のフィンテック」という言

一方で，こうした破壊的なフィンテック企業

葉を「既存金融機関が提供する金融サービスを，の動きに対して，市場の大勢を占める既存金融

インターネット経済圏において最適化し，テク機関も，手をこまねいて見ているわけではない。

ノロジーの力でその改善・改革を図る金融サー

JPMorgan Chase CEO Jamie Dimon は，2015

ビス」と定義する。そして特に断らない限り，

年に彼の株主への書簡で “Silicon Valley is

狭義のフィンテックのことを「フィンテック」

coming” と述べて危機感を表明するとともに，と呼ぶ。

フィンテック企業の買収や提携を通じて自らが理解を深めるために，フィンテックの本質を端的にあらわしている事例を紹介しよう。米国

提供する金融サービスの再構築を目指したのである。

を代表するフィンテック企業でありオンライ

フィンテック企業に対する規制が十分でないン・ オ ル タ ナ テ ィ ブ・ フ ァ イ ナ ン ス 大 手 のとする批判も高まっている。オンライン・オル

Social Finance Inc. （SoFi）。SoFi はテレビコ

タナティブ・ファイナンスは，規制の枠外でシャマーシャルで，

ドー・バンキングを提供しており，不公平な競「This is the Beginning of a Bankless World.

争を強いられているとの主張だ。預金に対する

1）
Don’ Bank. SoFi」

消費者保護は既存金融機関であれば厳しく規制という大々的なメッセージを発信した。世界でされるが，これが不十分である点や，マネー・注目されるフィンテック企業は，この広告のよ

ロンダリング対策，与信の質の当局監査が不十うに既存金融機関を破壊することを目指してい分である点も，指摘されている。規制対応は，る。フィンテック企業は，既存の金融業者は規多数の人員とシステム構築・運営が必要であり，制で守られていることに胡坐をかき，新しい

この規制対応コストは収益上大きな重荷を既存データや最新テクノロジーを採用せず，ファイ金融機関に課する。こうした規制がフィンテッ

ナンシャル・インクルージョン（既存金融機関

ク企業に必要かどうかも含めて，今後の当局のでは収入が低いなど様々な理由で銀行口座を持対応が注目される。このように既存金融機関は，てない層を金融システムの中に迎え入れるこ

規制当局や世論も動かしつつ，自らが破壊されと）の拡大を行ってきていないとして，既存金る前に，自らを再構築し始めている。「破壊さ融機関に厳しい目を向けているのである。

れるか，再構築か」，既存金融機関は，存亡を成功しているフィンテック企業は，顧客からかけた大きな戦いの最中にある。

の強い支持のもと，既存金融機関の存続を脅か

本稿では，フィンテックの中で，金融サービしている。また，若者や新興国の人々などこれスにおける顧客に対する与信のサービスを担うまでの既存金融機関では対象とならない層を狭「オンライン・オルタナティブ・ファイナンス」

義のフィンテック企業は巻き込んでいる。さらについて考察する。「オンライン・オルタナティに，所得および資産の増大により新しく金融

ブ・ファイナンス」とは，「与信が，規制されサービスを利用できるようになった（ファイナている金融機関の直接的な仲介なく ，スマホ

１）https://www.youtube.com/watch?v=KWNsjjjDj_0２）既存金融機関が合弁などの形をとりパートナー企業となる間接的なケースは多くある- 103 -

2）

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～などのユーザー・インターフェースを通じイン

ナンスの未来を類推し，4 項においてオンライ

ターネット上で貸手と借手の間で完結する仕組

ン・オルタナティブ・ファイナンスで特徴的なみ」である。

審査手法を深堀する。データや論文が不足する

2 項でオンライン・オルタナティブ・ファイ

中で将来を見通すために，5 項で世界を代表す

ナンスの概況を報告し，3 項では実証論文を手るオンライン・オルタナティブ・ファイナンス

掛かりにオンライン・オルタナティブ・ファイと日本におけるケース分析を行うこととする。

Ⅱ．オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況
Ⅱ－１．オンライン・オルタナティブ・ファイ

クラウド・ファンディング（Crowd Funding）

ナンスの台頭から始まった。クラウド・ファンディングは音オンライン・オルタナティブ・ファイナンス

楽や本の出版にあたって寄付を募る形で資金を台頭の要因としては，インターネットの成長に調達する枠組みであり，長い歴史を持つ。オン

よるビッグデータの生成や AI 技術の進展とライン上のプラットフォームとして注目され花いった技術要因と，リーマンショックや民間金開いた最初の試みは，2003 年にアメリカで開始

融機関の与信機能が不整備の中国経済の成長とされた ArtistShare である。音楽家兼プログラ

いった市場要因が大きい。

マーが，自らの音楽をデジタル化するに際して技術要因により，インターネット上のプラッ

寄付を募る目的でウェブサイトであり，資金調

トフォームを構築し，実店舗を顧客との接点と達に見事に成功した。その後，急速に世界中でする仲介者たる既存金融機関を省くことができ

クラウド・ファンディングのプラットフォーム

るようになった。これによって，情報伝達コスが設立されていった。寄付型，投資型などの様々

トが軽減されている。また，個人に紐づいたビッ

な形で，オンライン上で資金需給のミスマッチ

グデータが利用可能となり，プラットフォーム

解消がすすむことになったのである。

で取得したデータを AI で分析することを通じ2005 年には，イギリスにおいて初の消費者

クレジット審査の精度向上を図ることもでき

向け Peer-to-Peer レンディング（P2P）であるる。プラットフォーム機能により，資金の需給

ZOPA が設立された。当初の ZOPA は，月に

ミスマッチの解消も見込まれる。

わずか 1,000 万円程度の少額のビジネスからス

他方，市場要因からは，既存金融機関の枠外

タートし，その後 10 年間で毎月 100 億円を超にいた中国など新興国の消費者，クレジット・える貸出が行われるまでに成長している。また，リスクが高い個人や中小企業の資金需要にこた

アメリカにおいては，2006 年に Lending Club

える形で，オンライン・オルタナティブ・ファ

と Prosper の二社がスタートし，双方とも今日イナンスが成長している。

ではオンライン・オルタナティブ・ファイナン
ス市場をけん引する存在になっている。さらに，

Ⅱ－２．オンライン・オルタナティブ・ファイ
ナンスの歴史

中小企業向け P2P セグメントとして，2010 年に Funding Circle がアメリカで設立された。

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス
の歴史を振り返ってみよう。

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス
のムーブメントは，アメリカ西海岸の IT 企業

オンライン・オルタナティブ・ファイナンスは，とイギリスの既存金融機が引き起こしたことも- 104 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉興味深い。アメリカ東海岸の既存金融機関に対たされることのなかった資金需給ミスマッチをして，部外者であった IT 企業，そして力を失減少させることができる。さらに，証券化などいつつあったイギリスの金融企業が挑んでいっ

一部の業務だけ既存の金融機関とパートナー

た構図である。具体例としては，オンライン・

シップを組む形で，効率的な運営ができること

オルタナティブ・ファイナンス企業でバランスも，その成長を加速させた。

型 P2P を提供する SoFi はアメリカ西海岸スタ2014 年以降，市場はさらに大きな転換を迎ンフォード大学発であり，世界初の市場型 P2Pえた。主役がアメリカから中国に入れ替わったとなった ZOPA はイギリスの企業であった。

のである。2017 年の世界において，オンライン・

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス

オルタナティブ・ファイナンス最大の市場は中が一気に花開いたのは，リーマンショックが国にある。3 ケタ成長から少し減速し 2017 年

きっかけとなった。サブ・プライム・マーケッには年成長率 47% となったものの，中国の市トが一気に縮小し，資産が傷ついた既存金融機場は急拡大した 。

3）

関ではサブ・プライム層へのファイナンスを提中国のオンライン・オルタナティブ・ファイ

供できなくなっていったからである。この市場

ナンスの 2017 年市場規模は USD358billion で，を埋めたのがオンライン・オルタナティブ・ファ

アメリカの USD3.6billion のざっと 100 倍に到

イナンス企業，Lending Club, Prosper, SoFi,達した。ただ，アメリカも前年比 81% と高い

ZOPA などであった。

成長は続いている。ヨーロッパは前年比 101%

2010 年以降の急速な進展は，既存金融機関

成長し4）Euro2billion である。日本の成長は横が消費者の多様なニーズに応えきれないこと，

ばいの USD348million であり，中国の 1,000 分

テクロノジーにより消費者目線の新しいビジネの 1 である。

スモデル構築が可能になったこと，規制のグ

中国では，国営金融機関からの与信が大勢でレーゾーンをつき低コストで金融市場に参入で（2015 年 末 で USD23 trillion の 資 産 規模5）），きたことが主因である。既存の金融機関の枠外

民間の既存金融与信サービスが十分に発達してにあった需要を，最新のテクノロジーと，新しいなかった。そのために，中国でオンライン・い需要層のニーズを引き出す UI（ユーザー・

オルタナティブ・ファイナンスが金融の与信市

インターフェース）と UX（ユーザー・エクス

場をこれほどまでに支配することになったのでペリエンス）を駆使し，拡大していったのである。

ある。

成長を後押ししたのは，フィンテック企業のインターネット上におけるプラットフォーマ―Ⅱ－３．オンライン・オルタナティブ・ファイ
ナンスの形態戦略である。既存の金融機関の消費者との接点
は，ほとんど実店舗や直接的な人と人との接触

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス

であった。これは属人的な情報の吸い上げとなは，提供金融機関の立場から捉えると，大別しるため，情報蓄積が不十分で分析が足りないこて，バランス型 P2P，市場型 P2P，クラウド・とになる。これに対しフィンテック企業は，イファンディングの 3 市場に分かれる。基本的な

ンターネット上のプラットフォームを通じビッ

形は図 1 の通りである。

グデータを収集・分析することで，実店舗で満P2P とは，貸手と借手を，オンライン上で直３）Cambridge Center for Alternative Finance, “The 3rd Asia Pacific Region Alternative Finance Industry
Report,” Cambridge Press, 2018４）Cambridge Center for Alternative Finance, “The 3rd EUROPEAN ALTERNATIVE FINANCE
INDUSTRY REPORT,” Cambridge Press, 2018５）Haky Moon, “Global Banking Industry Outlook,” Bank of China, 2016.

- 105 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

図1

出典：筆者作成

接 Pear-to-Pear にマッチングする仕組みであ世界のオンライン・オルタナティブ・ファイ

る。バランス型は，プラットフォーム企業自ら

ナンスにおける最大のセグメントは，2017 年の資金を利用する。バランスシートを利用し資

時点で，市場型 P2P（消費者）であった。各国

金決済を平準化し，別途債権を最終貸手に売却

内の同セグメントシェアは，中国が 63%，中し，貸手と借手をマッチングするものである。

国を除くアジア太平洋地域では 23％，欧州で市場型は，プラットフォーム提供会社のバラン34% であった 。この数年急速に成長している

スシートに影響を与えない。つまりタイミングのがバランス型 P2P（消費者）である。証券化のミスマッチをプラットフォーム提供会社が埋と組み合わせることで新しい収益チャンスを狙めない。日本においては，双方とも貸金業法がえるのが特徴である。

6）

市場型及びバランス型 P2P（ビジネス）も急適用されるため提供会社は貸金業登録が必要と成長し，特に中小企業向け融資が有望である。

なり重荷が大きく，広がっていない。
一方，クラウド・ファンディングは，一定の大企業は従来から直接金融を利用することが相目的をもつ借手のニーズを，不特定多数の人か対的に容易であり，多様な調達手段も有していら出資や協力を募る仕組みである。投資型，寄る。これに対し中小企業は銀行などからの間接付型，融資型の 3 つに区分けできる。融資型は金融が中心で，代表者の担保や保証，過去の決

銀行法の規制下にないため簡易に行え，実質的算業績を基礎とした審査が行われる。このため，には P2P レンディングである。サービスを受

融資は主に黒字が続く優良企業に提供されてきける主体別に，消費者，ビジネス，不動産と分た。赤字会社やベンチャーなど業歴の浅い企業

けることができる。

は，資金調達に大きな問題を抱えていたのであ６）Cambridge Center for Alternative Finance（2017）, “The Americas Alternative Finance Benchmarking
Report,” Breaking New Ground, Cambridge Press Cambridge Center for Alternative Finance（2018）, “The 3rd Asia Pacific Region Alternative FinanceIndustry Report,” Cambridge Press Cambridge Center for Alternative Finance（2018）, “THE 3rd EUROPEAN ALTERNATIVE FINANCE
INDUSTRY REPORT,” Cambridge Press- 106 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

る。こうした既存金融機関が融資できない中小のが，市場型及びバランス型 P2P（ビジネス）企業に対し，同企業が利用する EC サイトやクセグメントである。業界におけるサプライ・

ラウド型会計企業の追加情報などを利用するこ

チェーン全体の電子記録債権情報を利用した融とで，情報の非対称性を埋め融資を可能とする

資も，足元で活発化してきている。

Ⅲ．オンライン・オルタナティブ・ファイナンスの未来
オンライン・オルタナティブ・ファイナンス

まりは各国のオンライン・オルタナティブ・ファ

が今後どのように進展するかについては，既存

イナンス規制の違いが重要な役割を負う。2005

金融機関による与信との比較実証論文，ケース・年以降，最初に規制が強化されたのは米国であスタディが限定的ながら存在する。これらの分る。2008 年 4 月当時，Prosper と Lending Club析から，5 つの視点がオンライン・オルタナティ

は自らを金融仲介業者とみていたが，米国規制

ブ・ファイナンスの未来を規定することがわかる。

当局 SEC は証券会社とみて規制の対象としたため，両者とも当面の間操業停止し，体制の見Ⅲ－１．既存金融機関からの置き換え直しを図ることで急成長が止まった。

C. Roure, L. Pelizzon, and A. Thakor（2018）

一方で，英国では 2014 年まであえてオンラ

は，
既存金融機関とオンライン・オルタナティブ・

イン・オルタナティブ・ファイナンス業者を規

ファイナンス業者が競争関係にあるか否かの観制の対象としない（サンド・ボックスとする）

点から理論モデルを構築し，ドイツ国内のデーことで，ZOPA などのオンライン・オルタナ

タを利用した実証分析を行った。結果は，既存

ティブ・ファイナンスは急速な発展を遂げるこ

金融機関が，規制コスト（資本準備金率）が高とができた。

く，金融機関間のリスク伝播が広がる場合におカナダにおいては州ごとの規制がある。2008

いて，オンライン・オルタナティブ・ファイナ

年にケベック州の IOU Central がオンライン・

ンスに置き換えられていくというものである。

オルタナティブ・ファイナンスに参入したが，同様に Tang（2018）はアメリカのデータ用

わずか 20 日後にケベック州の規制当局が規制いた実証研究によって，銀行の信用供与に負のを強化した。IOU を証券会社とみなし，各ロー

攪乱があったときに，既存の金融機関の融資かンを証券とみなして目論見書を出すことを課しらオンライン・オルタナティブ・ファイナンス

たのである。この規制強化に IOU は対応できへの置換が進むことを示した。

ず破たんした。一方，同時期にカナダでスター

これらの論文では明示的に取り入れられていト し た CommunityLend は， 規 制 当 局 と 友 好

ないが，オンライン・オルタナティブ・ファイ

的にビジネスを進めたが，規制コストが高く，ナンスへの置換は，各国の IT 分野における起2012 年には資金繰りが悪化して市場から退場

業エコシステム，当局の金融規制の影響から切した。その結果，カナダは同分野で大きく他国

り離すことができない。規制に関しては，新規に比べて遅れをとることになっている。

金融ビジネス認可が取りやすいか，既存金融機

このように各国の規制の違いは，オンライン・

関がどの程度守られているかも重要である。

オルタナティブ・ファイナンスを提供する会社

また各国における成長度の違いを決める要因の成長に，規制対応コストを通じて大きな影響としては，規制の裁定（アービトラージ），つを与えることは重要である。他の事情にして等- 107 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

しければ，オンライン・オルタナティブ・ファイ

展したのは，従来中国における信用創造の仕組

ナンスは規制の緩い国で広がっていくであろう。

みが脆弱であり新しいファイナンスを受け入れ

マネー・ロンダリングと投資家保護に関してやすい土壌があったこと，法規制が不十分であの規制は，既存金融機関とオンライン・オルタ

り新規ベンチャーがグレーゾーンでビジネスに

ナティブ・ファイナンスの区別なく強化されて参入しやすいことが挙げられる。

いる。ただし規制への対応は，オンライン・オ

また当初，中国における信用創造不足の解決

ルタナティブ・ファイナンス相対的に未整備で策として政府が P2P レンディング市場の発展あるため，コスト増を通じてその成長の歯止めを下支えしていたことも，大きな影響を与えた。

をかける可能性が高い。

当初の勃興期には，プラットフォームは国営企業が運営を行っていたケースもかなりあったのⅢ－２．新しいクレジット～ファイナンシャ

である。国営企業が運営するプラットフォーム

ル・インクルージョン

は信頼性が高いこともあり，民間のプラット

すでに述べたように，既存金融機関から排除

フォーム以上に融資を成立させ，破たん確率もされてきた消費者や中小企業の需要を埋めたの

低位安定している。これは国家による暗黙裡のがオンライン・オルタナティブ・ファイナンス

保証的な仕組みともいえ，結果として国営プであり，今後もこの流れは続くであろう。

ラットフォームは，相対的に低い金利で融資がSchweitzer and Barkey（2017）は，サーベ成立している。

イ結果が主であること，かつ審査手法の違いや一方で，J. Jiang（2018）による「立ち上げデータ利用についての情報がない上での比較でられた 5,000 を超えるプラットフォームの約あることには注意が必要ではあるが，既存金融

60% がすでに閉鎖されている」という情報や，機関から資金を調達できない中小企業がオルタ

data.01caijing.com に よ る「 2013 年 1 月 か ら

ナティブ・ファイナンスを利用していることを2016 年 4 月に 218 のプラットフォームが閉鎖

データとして示している。

され，26% のプラットフォームが存続のリス

Jagitiani, Lemieux（2017）は，Lending Club

クにさらされている」という情報もある。実際，のデータを中心に，アメリカ各地での与信が，2018 年には多くの P2P プラットフォーマが破

既存の金融機関の活動の盛んなところと盛んで

たんし，プラットフォームにおける貸手の自殺ないところでどのように異なるのかを分析しなどが大きな社会問題になった。金融バブルのた。そして既存金融機関の競争が低く，あるい可能性も否定できない中，中国当局はオンライ

は銀行の支店が減少しているエリアで，オンラ

ン・オルタナティブ・ファイナンス規制を強め

イン・オルタナティブ・ファイナンス市場のシェており，今後の中国におけるオンライン・オル

アが急速に増加していることを示している。

タナティブ・ファイナンス市場を悲観する要因

新興国は金融サービスが不十分な段階にあっとなっている。

たため，オンライン・オルタナティブ・ファイ

さらに中国においては，民間による信用創造

ナンスが急速に進捗している。中国では，5,000の歴史が浅く，過去の信用履歴（先進国では個を超えるオンライン・オルタナティブ・ファイ

人向けを中心として融資で最重要情報の一つ）

ナンスのプラットフォームが乱立している。中が ほ と ん ど な い。PBC Credit reference

国に最初のオンライン・オルタナティブ・ファ

Centre によると，2014 年当時オンライン・オ

イ ナ ン ス が 登 場 し た の は 2007 年 で あ り，

ルタナティブ・ファイナンスの与信のうち，

ZOPA 設立のわずか 2 年後である。急速に進40% 弱程度しか信用履歴がない状況にある。

7）７）http://www.pbccrc.org.cn/crc/gywm/index_list_list.shtml- 108 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

結果として与信を受けたことが全くない人に対り，借手のクレジット・リスクがより精緻に評しても融資が多く行われていることは，与信の価され，クレジット価格を下げていることがオ

健全性に疑問符をつける。

ンライン・オルタナティブ・ファイナンスを拡

一方で，中国においては借手の破たんリスク

大させている点は重要である。

が 高 く， か つ バ ラ ン ス 型 P2P で は プ ラ ッ ト

審査手法の違いについては次項で考察する

フォーマ―のリスクもあることから，自助の取が，オンライン・オルタナティブ・ファイナン

組として元本保証を行う保険が多く採用されてスでは既存金融機関と顧客の間の情報の非対称いる。他国が貸手の自己責任を基本としている

性を，ネット上のビッグデータなどで補完し，ことと比べると興味深い。

縮小させることでリスクをより精度よく計測

破たんリスクに関連する規制に関しては，

し，リスク当たり利益の最適化を測ることがで2014 年に中国人民銀行が P2P プラットフォー

きる。例えば，これまではクレジット履歴が短マ―が順守すべきガイドラインを出し，2015

い中小企業や若者は，既存金融機関からは資金

年に China Banking Regulatory Commissionを調達できなかった。この情報の非対称性を補が P2P プラットフォーマ―の正式な規制当局

完するために，中小企業の EC サイト上の情報と な り，2016 年 に は 自 主 規 制 団 体 Naionalや， 若 者 の 携 帯 電 話 利 用 料 支 払 い の 推 移 やInternet Finance Association（NIFA）が設立

SNS 上での影響力などをビッグデータ解析し，されている。

借手のリスクを推測することも可能になる。そして，この非対称性を埋める情報をもつ EC サ

Ⅲ－３．ビッグデータと技術の進展によるクレイト企業や，SNS や IT インフラ企業が，オンジット価格の減少

ライン・オルタナティブ・ファイナンス市場のビッグデータとディープラーニングなどの機プレイヤーとなることを虎視眈々と狙っている

械学習やテキストデータ分析を可能とする自然ことも忘れてはいけない。

言語処理などは，人工知能（AI）の発展によっ

一方で，個人が熟慮せずに渡した個人情報をて急速に拡大している。これによってクレジッ

どこまで利用して良いのか，またこうしたスコ

ト・リスクをより精緻に計算することができる

アが独り歩きするリスク，「忘れられる権利」

ようになり，結果としてクレジット・リスクがをどこまで保護するべきなのかも重要な論点に

既存金融機関よりも低い借手には，より低い金

なってこよう。欧州においては，新しい個人情

利で貸出ができる可能性が生まれている。

報保護の仕組みである GDPR が 2018 年に施行

Emekter, Jirasakuldech and Lu（2014）は，
オンライン・オルタナティブ・ファイナンス大され，オンライン・オルタナティブ・ファイナ
ンスにも対応を迫った。

手の Lending Club の中小企業向け金利情報と利用するデータにどこまで信頼がおけるの

FICO スコアの情報及び借手の負債率を利用

か，間違えた情報を利用し計算したクレジット・

し，借手のリスクプロファイル毎に分析を行っリスクが経済や金融市場，そしてオンライン・

た結果，オンライン・オルタナティブ・ファイ

オルタナティブ・ファイナンス提供会社にどのナンスの方が，借手のリスク特性にマッチしたようなマイナスの影響を与えるのかも未知数できめ細かい金利で与信を行っているとの結果をあり，注意が必要である。

出している。
Ant Finance による芝麻（ゴマ）信用がよくⅢ－４．クレジット・サイクル

知られているが，日本でもみずほ銀行とソフト

先進国のオンライン・オルタナティブ・ファ

バ ン ク が 共 同 で 開 発 し た J-Score， 新 し く

イナンスにおいては，2019 年 1 月現在，貸しLINE が参入を決めた消費者スコアリングによ倒れリスクは，代表的なオンライン・オルタナ- 109 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

ティブ・ファイナンス各社のホームページによⅢ－５．社会インフラを支える必要性はあるのかると 1~3% 程度と低く推移しているが，オンラオンライン・オルタナティブ・ファイナンスは，

イン・オルタナティブ・ファイナンスが高い成既存金融機関に課される社会的使命からの非効長をはじめた 2013 年以降のクレジット・サイ

率分野を抱えず，既存機関が現在最も儲けていクルは良好であり，今後このサイクルが下降傾るセグメントに，テクロノジーというツールを向に入る時に，貸し倒れリスクが高くなり，破利用し，かつユーザー目線で IT 企業がこれま

たんが急騰するリスクには気を付けないといけで培ってきた UX/UI（User Experience/User

ない。資金調達コストが足元では低いが，クレInterface, 顧客の体験価値を最適化させるインジット・サイクルによって今後厳しくなる可能

ターフェースを提供）技術を駆使しサービスを性も考慮し，それまでにどの程度の準備金を積提供している。この既存金融機関の収益を上げんでおけるかも厳しくみていく必要がある。

ているセグメントをアンバンドリング化し，社会的な使命を負わずに収益を上げていいのか否かなど，未来に向けて議論を必要としよう。

Ⅳ．既存のファイナンスとオンライン・オルタナティブ・ファイナンスの審査手法の差異分析
本項では，オンライン・オルタナティブ・ファ

残高 30%，返済履歴 35%，その他クレジット

イナンスの審査手法を，既存金融機関と比較との残高など 10%，借手歴 15%，その他 10% に，いう観点から分析する。

その他要因を加算して最終スコアが計算され，融資を決定する際の最大の問題は，貸手と借そのスコアの点数によりプライム層として借り手の『情報の非対称性』である。オンライン・入れができるかどうかが決定される。日本ではオルタナティブ・ファイナンスにおいては，借FICO のような会社はないが，銀行カードロー

手を特定できる既存金融機関による融資とは異ンや住宅ローンの情報などを収集管理する信用なり，匿名の個人間で融資が実行される場合が

情 報 機 関 KSC（全 国 銀 行 個 人 信 用 情 報 セ ン

ほとんどである。匿名間の融資をつなぐのが，ター），消費者金融の他に，信販会社やカード

SNS などの社会的関係性などの情報であり，

会 社， 保 証 会 社 な ど の 信 用 情 報 を 管 理 す る

借手の特性に関する情報と，貸手の融資決定に

JICC（日本信用情報機構）， クレジットカード

至るプロセスの関係がここでの注目点である。

会社，リース会社の他，消費者金融の信用情報を扱う CIC（株式会社シー・アイ・シー）の情

Ⅳ－１．消費者向け

報と，借主の勤務先の企業規模，連続勤務年数

既存金融機関では従来，借手の将来における返済可能性を，クレジット履歴，債務状況，年など銀行ごとの個別ファクターをもとに，融資するか否かが決定される。

収から推測してきた。アメリカにおいては，
8）

Jagitiani, Lemieux（2017）は，Lending Club

FICO というクレジットスコア提供・予測分が定義する消費者のクレジット・リスクのレー

析企業があり，個々人の返済履歴を点数化してティングと FICO スコアが 2007 年設立当初はいる。点数算定（2018 年末時点）には，債務80% を 超 え る 相 関 が あ る 一 方，2015 年 に は８）https://www.fico.com/en, https://www.fico.com/jp/about-us- 110 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

40% を割っていることを示した。機械学習の事

そして，ソーシャルネットワーク上の情報価値

前情報として FICO スコアを利用し，その後はあるものの，情報自体の信ぴょう性から全てLending Club が独自に取得しているビッグを信じることができず，情報の非対称性を埋めデータを新しい情報として取り入れることで，るまでにはないと結論付けている。一方で，グ事後情報が書き換え続けられ，与信モデルを進ループ内での友人間の評価データの有無，グ化させていることが推測される。

ループの大きさ（少額借入を行う人数が低いほオンライン・オルタナティブ・ファイナンス

ど融資成立確率は高い），グループ内の過去のにおいては，匿名間での融資が行われる場合が破たん確率履歴が融資の「成立」に影響を与え大半であり，ネット経済圏の拡大にともない急ているとも結論付けている。そして，友人が借速に累積されてきた個人に関する SNS などに手を評価し，かつ自らも貸手となった場合を除存在するビッグデータ情報を AI などのツール

いては，グループ間のソーシャル関係が深まるで分析した情報が利用されている。例えば，業と破たん確率が高まるという，直観に反する実界大手の米国 Prosper は，匿名ではあるが借手証結果が導き出された。融資成立にソーシャルの借入履歴が開示されていることを条件に，メネットワーク上の情報が利用されているもの

ンバー間でグループを構築し，グループを統括の，融資の破たん確率に対してソーシャルネッする役割を担う人材が信用供与するかどうかをトワークは審査情報としては不十分であるとい決める。そして，オークション形式でグループ

う結果である。

内において貸手を募る仕組みと，グループ内でこの実証結果は，Prosper のようなオンライの相互監視の仕組みを構築している。金利は固ン・オルタナティブ・ファイナンスのプラット

定 で， 無 担 保， 期 間 は 3 年 間， 融 資 金 額 はフォーム主体が，短期的な融資成立に重きを置

USD1,000 から USD25,000 で，分割返済形式。

いた運営をするのか，長期的な破たん確率を下

借手も貸手も双方が自由に希望する融資情報をげることに重きをおいた運営をするかといった

Prosper 上に載せることができる。当初設定さ戦略上の重要な意思決定問題になり得ることをれるオークション期間（3～10 日）に，借手の示唆している。

希望額に到達するかどうかで，融資するか否か

D. Pope and J. Sydnor（2011）は，同じくが決まる。また，Prosper 内で借手になっていProsper の各個人の写真情報を利用し，借入者ないことを条件に，グループを設定し自らがの容姿が融資の成立に大きな役割を果たすことリーダーとなり，グループに関する情報ページを示している。

を構築し，新しいメンバーを招き入れることがR. Ge, B. Gu, J. Feng（2017）は，ソーシャ

できる。グループ内で貸借を行うときに利用すルネットワーク上に存在する情報から消費者向るクレジット情報内容を決定することもでき

け貸出を行生まれて中国最大規模の P2P レン

る。Prosper は，各グループが過去どの程度のダー「拍拍貸」（2007 年設立で，2013 年末 173

融資を成立させ，また融資を失敗したかの情報億円，60 万人の会員）のデータを分析している。

を開示している。グループ内のメンバーは全員，

会員がプラットフォームの貸手に開示する借入

友人をグループに招き入れることでき，招き入

残高・期間・目的，性別や住居・教育などの個れた時に USD25，融資に成功した時に USD50

人 情 報，40% が 開 示 す る マ イ ク ロ ブ ロ グ：の報酬を獲得する。

SinaMicrobrog のデータ（2011 年から 2013 年

この Prosper 内の情報のやりとり自体をクの 35,457 のローン（11,047 の借入人）の情報

レジット・リスクの審査情報とすることで情報と倒産したか否か）をもとに行った実証分析で，の非対称性を埋め，融資を成立させられるか否

下記が成立することを示した。

かを，S. Freedman, G. Jin（2017）は分析した。

■ソーシャルメディアアカウントを開示した借- 111 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

手は倒産確率が低い

出を行うことを可能にする。日本においての最■ソーシャルメディア詳細情報と倒産確率は関係がある

大 手 は maneo で あ り，2018 年 12 月 時 点 で 累計成約額 1,541 億円である。

（１）ソーシャルメディアで人間関係性が広い
借手は倒産確率が低い

例えば，日本の Tranzax は，サプライ・チェー
ン全体の電子記録債権情報をもとに，個別企業（２）ソーシャルメディアによりエンゲージしている借手は倒産確率が低いごとの金利ではなくサプライ・チェーン全体の金利支払いを下げ，経済効率性を高めるサービ

F. Thies, M. Wessel, J. Rudolph, A. Benlian

スを提供している。結果として，親会社からの（2016）は，アメリカのクラウド・ファンディ

下請け企業への金融支援の一環として同サービ

ン グ 大 手 の KickStarter の デ ー タ（2015 年 1スを利用し，資金繰り支援と下請け企業の負担

月 18 日 か ら 2015 年 8 月 6 日 の 47,526 の ロ ー

金利の低下を実現させることも可能となる。まンから説明が 100 字以上の 33,420 キャンペー

た中小企業向けクラウド型会計支援企業 freee

ン，3,580,579 の支援者，USD324mil の総ファ

は，ジャパンネット銀行と提携し，中小企業のンディングにおける，プロジェクトのテキスト

リアルタイムの会計情報を利用し短期（最短でデ ー タ ＆ ビ デ オ デ ー タ を GOOGLE の Web翌日）での貸出を行える仕組みを構築している。

SpeechAPI（Application

Programming

こうした会計支援企業がコアとなり，企業毎にInterface，ソフトウェアの機能を共有する仕複数持つ金融機関が所有する情報の API を利組 み で テ キ ス ト に し，IMB’s Personality

用した統合がようやく進み始めている。

Insights で Big5 を推測）を利用し，下記が成ただし銀行やクレジットカード会社がもつ顧立することを実証した。

客情報を API で他者に繋ぐことは，データが■クラウド・ファンディングの借手の気質は，宝と言われる中で諸刃の刃であり，戦略的にもキャンペーンの結果（融資成功確率）に影響

金融機関は厳しい決断をせまられる。世界の趨がある勢である API で情報をつなぐ動きが強まれば，■クラウド・ファンディングの借手の気質は，
ソー

中小企業向けのオンライン・オルタナティブ・

シャルメディアでの情報拡散に影響がある

ファイナンスは日本でも急速に伸びるであろう。

Ⅳ－２．ビジネス（中小企業）向け

Ⅳ－３．不動産向け

既存金融機関の中小企業向け貸出は，代表権既存金融機関の不動産投資は，非常に大きいをもつ役員の個人保証，企業のもつ不動産担保案件を除いて，土地担保が前提であった。オンが中心であった。これに対して，オンライン・

ライン・オルタナティブ・ファイナンスでは，

オルタナティブ・ファイナンスは，既存の審査

土地から生じる将来的キャッシュフローに対し手法の担保・保証主義に限定されず，当該企業て市場から調達する仕組みにを提供している。

のビジネスにストーリーを与えインターネット
上の動画などで公開することで，市場を通じて幅広い層から資金調達することが可能。結果として，ベンチャー企業など当初担保がなく，あるいは役員が若く保証価値の低い人材であってもビジネス自体の面白さから資金を調達できるようになり，経済成長に大きく寄与できる可能性が出てきている。また，EC サイトの情報，電子化された商取引情報などを基礎として，貸- 112 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉

Ⅴ．オンライン・オルタナティブ・ファイナンスのケース・スタディ【米国】Social Finance, Inc.（SoFi）（2011 年設立）とに AI で毎月のキャッシュフロー表を計算す

この会社は，設立者 Mike Cagney がスタンる自動審査モデルを構築し融資を行っていっフォード大学大学院在学中にまとめたプライム

た。当初はスタンフォード大学ビジネススクー

市場内におけるクレジット・リスクが正しくさルの卒業生を貸手とし，同大在籍学生を借手とれていないという独自の分析を基に，他の数名するソーシャルファイナンスのスキームを開発

と共に「将来が有望ではあるもののまだ裕福にすることで，リスクを限定する形でスタートし，はなっていない有名大学に在籍する学生

徐々に規模を拡大していった。

（High Earnings Not Rich Yet Individual

また，一度貸手か借手として SoFi のネット

（HENRY）」という新しいマーケットセグメ

ワークに関与した人々を，就職あっせんや恋人ントに絞り，学生ローンのバイバックに特化し紹介といった形でコミュニティ化し，それ自体た貸し手として設立された。2017 年までのわの情報も審査情報に利用する斬新な方法をとっずか 6 年間で，USD15billion を超えるローンをている。さらに，同コミュニティの人材に対し供与し，学生ローン市場では最大の金融機関のてライフイベントに合わせ不動産貸付や消費者一つにまで上り詰めた。ソフトバンクの孫最高

ローンを提供するモデルに拡張していったの

責任者の後任候補を一時期つとめたニケッ

だ。同時に，様々な金融機関と連携することでシュ・アローラがソフトバンク入社後に最初に所有する資産の証券化も活発化し収益源とする

USD1billion 投資した会社でもある。

一方，貸手と借手のプラットフォームとしての

従来，学生ローンのバイバック・マーケット機能を強める形で成長している。今後に関しては，延滞率が高く破たん確率が高い非常に危険

は，HENRY 市場に対して，AI による資産運な市場として捉えられていた。その一方で，ア用であるロボアドバイザー業務や保険ビジネス

メリカの大学の学費は高騰を続けるにもかかわへの参入を考えていると伝えられている。

らず進学率が高止まりしていることから，市場自体は急速に伸びることが 2011 年自体で予想【中国】Ant Financial（2014 年設立）

されていた。日本とは異なり，アメリカの大学

世界最大級の企業間電子取引をはじめとした進学者の 96% が学生ローンを利用し（2009 年

阿里巴巴集団（アリババ集団）グループの金融時点），その破たん率が 2003 年の 5% 強から，会社である。2004 年に企業間電子取引におけ2016 年 に は 10% を 超 え る と い っ た 具 合 に，る決済手段からスタートしたアリペイを 2014

年々増加傾向にあった。

年にアリババが NY 証券取引所に上場するこ

SoFi が注目したのは，ハーバード大学やスとに伴う中国当局の金融規制の関係から引き継

タンフォード大学等のビジネススクール卒業生

ぎ設立された。個人の信用スコアである芝麻と平均的なビジネススクールを比較したとき，（ゴマ）信用を開発し，運営を行っている。時

学生ローン金利が同じであったことである。

価総額は 8 兆円を超えると言われるフィンテッ

Cagney の分析を起点として，既存の学生ロー

ク業界における巨人である。2016 年第二四半

ン会社とは異なり，在籍する（した）大学の詳期に電子商取引の取引量は USD126billion とな

細，勤務先の詳細，学生ごとの日々の様々な支り，中国の C2C マーケットの 96.5% を占め，払いを自動的にアグリゲートし，その情報をもこの市場のアリペイによる商取引決済を担う。

- 113 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

アリペイや商取引の膨大な情報を基に同社が【中国】007fenqi（2015 年設立）

開発したゴマ信用は，2015 年に PBOC より個

中国の大学生向け小口ローンを，同社設立

人の信用スコアとして正式に認定され，下記 5e-commerce 上と組み合わせることで提供する

つのファクターから，350~950 点の信用スコア

スタートアップで，大学生向け小口ローンのセを各自に計算する。

グメントで 5 本の指に入る。中国の大学生の多• クレジットカードなどの支払い履歴

くは地方出身で，過去のクレジット履歴がなく，• オンライン上での行動や商取引を通じた嗜好

担保価値のある資産を保有していないことから• 個人の資産に関わる情報：社会保険や生命保「金融弱者」とみなされ同セグメントに対して険の加入状況，車や家などの資産，アリペイ

既存金融機関は融資を行ってこなかった。一方上の資産残高やキャッシュフロー情報

で，中国における消費熱は大学生にも伝播し，• 個人の詳細情報：住所，引越し履歴，モバイ

商品を購入することを目指した資金需要は非常

ル電話番号，教育と雇用履歴，犯罪履歴。さに高いものがあった。

らに，リンクドインなどの SNS とリンクさこうした中，同社は大学生向け e-commerce

せて情報を補充させ点数を上げることが可能。

を立ち上げ，同 e-commerce からの商品の購入• 社会関係性：人間関係性，近い友人の資産状に対して USD450 までの小口融資を行うモデ

況や働いている会社など，関係する人物の膨ルを構築した。審査は同日中に行われ，1 年以

大な情報

内の支払いが借手により設定できる。審査情報

その特徴は，自らがもつ膨大な情報に加えて，に関しては，クレジット履歴がないことから，他の先進国では考えにくいが，中国政府が持つ学生の携帯電話の支払い情報や大学名情報，顔各個人の犯罪履歴，教育と雇用履歴などの個人

写真，住居情報，すでに同社の融資を利用して情報も利用しスコアリングを行うことである。

いる友人からの Endorsement，それに加えて信用情報の質を上げることで，同社にとっては，

アリババの提供する Sesame Credit スコアリ

各個人の嗜好にあった商品を信用付きで推奨

ング情報や，Tongdun, Shanghai Credit, あるし，アリペイを利用したクレジットを提供する

いは Allwin Credit といった小口クレジットのリスクも精緻に計算できる。

貸し倒れ情報を組み合わせて利用し行ってい一方，このゴマ信用は同社の枠を超えて，中国全土で，個人の信用度合いを評価する仕組みる。同社によると 500 を超える情報ポイントから融資審査を行っているとのことである。

となっている。例えば，5% に満たないといわまた，同サイト内で学生向けのバイトサービ

れる 750 点超えのゴマ信用のスコアを持つと，ス情報も提供され，その支払いと相殺できる仕多くの P2P プラットフォームが特別な金利で組みで支払いリスクを軽減している。さらに卒資金を貸し出し，シンガポールのビザを取得し業後は，大学生に対しての融資を提供する貸手やすくなり，ホテルやレストランにおいても特側に廻らせるようにし，自らのプラットフォー

別なサービスを受けられるようになってきていムを強化する仕組みを構築したことは興味深る。

い。つまりは，大学生を起点とする若者の金融結果として，ゴマ信用の現データを抱える同に関するエコシステムを構築しているのである。

社は，中国内の大多数がどのような行動や嗜好

同 社 は 急 成 長 を 続 け て お り， 短 期 間 にをしているのか，また変化が起こっているのか，

300,000 人大学生ユーザーを獲得し，日々200

どのような金融サービスを望んでいるのか，そ人を超える学生が新規でユーザーとなっている。

の返済リスクは足元でどの程度なのかも精緻に計算できるようになっている。

9）【日本】J. Score （2016 年設立）
みずほ銀行とソフトバンクの合弁会社（各- 114 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和元年第４号（通巻第 139 号）2019 年９月〉50％）として設立された。資金だけでなく，人た 20～30 代の高所得・学歴層にフォーカスし材も両社から 50％ずつ派遣している。2017 年ている点がプラスである。その設立理念「借入9 月「AI スコア・レンディング」（個人向けオ自体のネガティブなイメージをなくし，自分にンライン融資）を開始し，契約額を順調に伸ば投資をしよう」通り，資金使途において子供のしている。事業モデルとしては，貸金業法の下，教育資金と自己の勉強投資で 4～5 割を占める。

一般的な信用情報に加え独自に顧客のビッグ

一人当たりの借入額が 100 万円前後，年収平均データを取得，機械学習により顧客の信用力とは 500 万円と，日本の平均的な消費者ローンに将来の可能性を「AI スコア」として点数化し比べて（50 万円以下，400 万円以下）独自のセ貸出に応用し，点数に応じ貸出金額と金利を 0.8

グメント層の構築に成功している。

～12％の間で変動させる。個人の信用情報に加AI スコア計算を通じ多くの個人情報が確保

えて，趣味や所有品などの生活関連，性格テス

されていく中，提携企業が各個人のスコアに応ト，TOEIC や学校での成績などを加味して，じ嗜好にあったリワードを提供している。現時AI スコアを構築している。また，ソフトバン点で提携企業は参画無料であるが，将来的に環ク・Yahoo・みずほ銀行の情報と紐づけること

境が整えばフィービジネス化を視野に入れておで，AI スコアの点数上昇を通じて，貸出で有り，情報バンクとしての可能性を示唆している。

利な仕組みを作っている。ファイナンシャル・

利用者の生活習慣を変える取り組みなども始

インクルージョンという視点からは，SoFi 同め，日本では新しい試みが多い。

様，これまで消費者金融で借入をしていなかっⅥ．結論
オンライン・オルタナティブ・ファイナンス

規模が大きいだけに世界経済にも大きな影響をの進展は，インターネット化を基盤とするビッ与える可能性があり注意が必要だ。さらに，投グデータ整備や AI 分析の高度化といったテク

資家保護，マネー・ロンダリングに関し，どのノロジーの進展とともに，急速に進展してきた。

程度の規制がオンライン・オルタナティブ・ファ

特に，この数年の中国市場の急拡大は驚くほどイナンスに課されるのか，金融インフラをどのである。実証研究が示した通り，成長スピード

ようにしていくべきかも，今後議論されていくは外部要因により左右されるものの，既存の金ことになろう。

融代替機能の補完・代替は今後も進んでいくでオンライン・オルタナティブ・ファイナンス

あろう。一方で，オンライン・オルタナティブ・

市場は，急速な変化を遂げながら成長している

ファイナンスの審査手法は，まだ全てのクレ

ものの，未だ黎明期であり，限定的な市場デー

ジット・サイクルでその優位性が実証されていタしか存在せず，その審査の有用性，規制の影るわけではなく，手掛けるベンチャー企業の財響，既存金融機関との競争の行方には不確定要

務基盤も弱く，今後の金融市場におけるリスク

素が大きい。しかし今後の経済・金融市場に大要因となる可能性もある。急拡大し，破たんがきな影響を与えるのは間違いない。本邦におけ続くプラットフォーマ―を抱える中国市場は，る同市場の包括的な論文がないことから，本論

９）株式会社 J. Score 執行役員手嶋 高史氏とのインタビューによる。

- 115 -

オンライン・オルタナティブ・ファイナンス概況～現況と審査手法の実証分析サーベイ及び具体事例分析～

文が現時点での同市場の概況と分析結果を提供れている同市場の日本における健全な進展を少することで未来像を読み解く情報を提供し，遅しでも促せるのであれば本望である。

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