続　融資業務とAI活用　　#AI1st　#SUNABACO

＜判断する為の材料の提供＞

まず、思いついたのがこれです。
融資に関して判断して責任を取るのは人の仕事であるのは前回の記事でも書いた通りですので、その判断の為の材料を出してくれればかなり活用できるのでは？という視点です。

ただ、基本的に決算書の分析についてはCASTERのようなシステムを既に導入している金融機関も多く、果たしてこれ以上詳細なデータ分析を行ったとして融資審査の精度が上がるのか？という疑問があります。

まあ、精度について上がらないということはないでしょうが、その労力に対する投資効果が見込まれれるのか？と考えたら難しいのではというところです。

では、決算書以外の情報についてはどうか？というところで、最近よく聞く口座の入出金記録情報について考えてみます。

実際、弊行でも似たようなシステムはありますし、AI等導入以前から口座の入出金情報は決算書以上に会社の資金繰りをあらわすと言われてきて、融資判断に大きな影響を持っていました。

ならば、AI等を活用して口座の入出金情報を分析すれば決算書情報＋αの融資審査ができるのではないか？

個人的な回答としては
「法個人含めて全口座の動きがつかめたら、かなり精度の高い分析が可能」
「ただし、他行口座含めた全口座の把握はかなり難しい」

現状、弊行で使われている口座の入出金による与信判断ツールは恒常的にデータ入手が可能な自行口座のみで対応している為、びっくりするような先に対して「与信可」の回答を出したりします。

当然、発展途上のツールで将来的には学習によって精度は上がっていくのでしょうが方向性としては、「決算内容だけ見たら悪くても口座の入出金から与信可能の判断になる」よりも「決算内容は特段問題ないが、口座の動きが不穏なので与信には注意が必要」というマイナス要因のあぶり出しにつかう方が現実的なのかなと思います。

以上を踏まえて、現場の一融資担当者の見解にはなりますが、プロパー融資の判断に対してAI活用がされるのはだいぶ先なのかなと思います。

ただ、これは金融機関内部の意見で、外部の人が違う角度から見たらもっと画期的な活用方法があるのかもしれません。

ですので、これは金融機関以外の方からの意見を聞いてみたい問題ですね。

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