ローン審査 AIで完結 住信SBI・日立、地銀向け
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注目のコメント
AIと名付けているけど、実態はビッグデータ解析に近いはずで、ローン審査の自動化は結構昔からある。
1. 実績を分析して審査モデル作成(データマイニング)
2. モデルを元に自動審査(ルールシステム)
1は若干AIっぽいけど、実は業界や企業固有のルールで決まる2の割合が多く、旧世代AIの可能性もある。銀行が個人向けにローンを締結するときは、その裏で信用保証会社と契約するケースがほとんどです。つまり、借り手の信用を評価しているのは、実は信用保証会社であり、銀行は保証が付くか、付かないかだけで、貸せるかどうかを判断してます。
信用保証会社に保証を付けてもらう対価として、銀行は保証料を払う。つまり、保険と同じです。
ところが、世の中には保証を付けてもらえない人がたくさんいます。それは、過去に延滞や踏み倒したした人、返済履歴そのものがない人（日本に来たばかりの外国人など）、もしくは多重債務者などです。
そのような人の信用度を何らかの尺度で測って、お金を貸せれば、大きなニーズが生まると思います。ただ、その実現手段がAI（機械学習）かと言うと、かなり疑問。AIはお手本となる教師データが必要です。教師データをもとに類似のパターンを探すのは得意ですが、初めてのケースには判断を下せません。AIは何でもできる魔法の箱ではないからね。本件に関わりました立場でコメントします。
(誤解されているコメントがありましたのでちょっと補足します)
与信の審査判断で難しいのは、過去のデフォルトの事例が比較的少なく、モデルの過剰適合(overfitting)が起きやすいことです。ここにGANの原理を拡張した最先端のAI技術を開発し(シグナルノイズ学習)、本件に活用しました。
加えて、深層学習では結果の説明力が課題になっています。この解決のため、自動で結果を説明する技術も開発しました。
