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データがオープンになると、融資審査は人間よりも機械の方がよほど精度が高いということでしょう。資金調達や逆選択の問題は付きまといますが、こういう金融業者が主流になるのではないかと思います。
日本でのFinTechについて考えると、Lending ClubのようなP2P型よりは、自社がリスクをとるバランスシート型の方がポテンシャルは高いと思います。好き好んで貸出先を個別に探したいという人は、なかなかいないんじゃないでしょうか。

現状では規制もあって「個人向け融資はネットの情報を使わず」とのことですが、もしもここまで踏み込むようになると、まさに信用がお金と同等以上の価値を持つ世界になります。これはもはやFinTech云々にとどまらない、大きな意味を持つことでしょう。
買収以降、Kloutの名前はとんと聞かなくなりましたが、直接お金が関わる領域が、変化の呼び水になるのかもしれません。
融資条件が1年以内の短期で、平均すると年率30%の金利。暴利ですね。これでは無審査で貸付するのと変わらないのではないでしょうか。FinTech(フィンテック)活用といっても玉石混淆で、これは少なくとも玉ではありませんね。
30%といえば、日本では出資法違反で刑事罰が処せられます(笑)
まあ、米国のカード会社の金利は20%なら良心的だと言われていますが・・・。

カードローンやサラ金が担保をとらないのと同じ。
リスクがあるから高金利であって、一定割合の貸し倒れは想定済みでしょう。
ただ、ネット情報で与信管理をする手法はこれから有望だと思います。
変化が瞬時に把握できると点が特に素晴らしいと思います。
投資先のTradeshiftはクラウド請求書サービスから始まりましたが、この様な分野にも進出しております。
しかし金利がめちゃくちゃ高いモデルですね。
ある程度の貸し倒れリスクを見てるのでしょう。
消費者金融の法人版ですね。
私はFinTechに関して、企業の財務情報や各種の情報から自動的に審査する部分は正直いって懐疑的です。
銀行も、この辺りは情報を企業側から出させてますし、手間がかかって困るのは確かですが、多くの中小企業はなにより融資が出るのか出ないのかのほうが問題ですからね。
ただし、この記事のモデルのように高金利ならば、ニーズはあるだけに成功する可能性はあります。
おそらく日本でもFinTechで銀行以外の金融会社が貸す方式は流行るでしょう。高金利がポイントですね。
ちょっと視点は違いますが、AirBnBも本人プロフィールの欄にFacebookの友人数というのが表示されます。パスポートや電話番号登録が最も重要なので、Facebookは補強という位置付けだとは思いますが、一定の参考情報にはなるかと思います。SNSで信頼度を測るというのは、それなりに機能するかもしれません。

インドネシアでのオートローンは、借り手の生活ぶりを見に来き、近所の人に聞き込みをした上で融資を判断します。信用情報の蓄積が少ない国ならではのやり方です。これは担保として車やバイクがあるので、担保の有無を度外視はしていないですが。信用調査をSNSで補強するのは、確かに分かる気がします。
FinTechとかいう割には、アメリカの消費者向けのPay Day Loanとあまり変わらない利率なんですね。発展途上国主体で資金調達コストの高いマイクロファイナンスと比較しちゃダメです。ドルとインドルピーでは短期金利が全然違いますから。スプレッドはこっちの方が全然高いんで表面利率だけで考えちゃダメです。今はまだ競争が少ないからだろうけど、この先下がるだろうな。デフォルト率はどのくらいなんだろう。

しかし、これってアルゴリズム自体がコモディティ化したら、即座に破綻するビジネスモデルですよね。預金で資金調達できる銀行に対して、調達コストで優位に立つことは不可能です。
この会社は知らなかったが、15万件実行してるということなのでモデルになってきてるんですね。そして、SBが出資してるのもさすが。
この会社がどうなるかは別として、ネットの情報をもとにした与信というのは結構インパクトある話ですね。そのくらいネットでの個人情報が重要になっていくということ。また、もちろん別でカード会社の情報などと組み合わせてもより精度が上がりそう
そして機械学習もしていくなら累積経験量のゲームになります。
また、金融的な与信に限らず、例えば顔認証してその人の情報をネットから引っ張ってくるウェアラブルデバイスなんかが普及すると、もはや誰もがネットの評判から逃れられなくなるので、話題になった「忘れられる権利」「削除を要求できる権利」は基本的人権に近くなっていくのかもしれません
金利が高い=暴利、とは思わない。Kabbageの対象は伝統的クレジットスコアの低い人達向け。金融へのアクセスがないよりはマシだし、嫌なら借りなければ良い

あと、平均金利だけでなく期間も見る必要がある。数週間の超短期が多いと、年金利は高く出る
スキーム的にはアマゾン・レンディングの出店者情報をSNSから得られる定量・定性情報に読み替えたもの。データマイニングの精度と詐欺などセキュリティが勘どころとなりましょう。