「貸し倒れリスク」をAIで予測、精度最大3割向上--NTTが150万件で検証
23 時間前
NTTとNTT・TCリースは11月12日、金融事業者が持つ顧客情報をAIで分析し、将来の貸し倒れリスクを予測する与信審査技術を 確立したと発表した 。法人向けリースの与信データ約150万件を使って検証したところ、既存の代表的なAIモデルと比べて、貸し倒れの予測精度が最大約30％向上したという。
与信審査とは、融資やリースを提供する際に、取引先の支払い能力や信用状況を評価する手続きだ。今回の実験では、NTT・TCリースが保有する過去最長17年分のデータでAIを学習させ、その翌1年分のデータを使って予測精度を検証した。同様の検証を複数回実施し、精度の平均を算出した。
比較対象には、与信審査で一般的に使われる「勾配ブースティング決定木」系のモデルと、表形式データに対応する「Transformer」モデルを使用した。予測精度は、実際に貸し倒れとなる契約を、どれだけ的確にリスクの高い順に並べられるかを示す「AR値」で評価した。この値は0～1の範囲を取り、1に近いほど予測精度が高い。
金融事業者が保有するデータには、極端に大きな数値や特定の値に偏った数値など、さまざまな特徴を持つ情報が混在している。さらに、契約期間や返済条件も顧客ごとに異なるため、過去の契約履歴を単純に比較すると、貸し倒れリスクを正しく評価できない場合がある。
NTTが開発した技術は、こうした課題に対応するため、「数値表現技術」と「条件表現技術」の2つを組み合わせている。
数値表現技術は、数値の大小関係など予測に重要な情報を残しながら、データをAIが学習しやすい形に変換するものだ。極端な値やデータの偏りによる影響を抑え、専門家が事前にデータを細かく加工・調整する作業も減らせるという。
一方、条件表現技術は、契約期間のどの時点で貸し倒れが発生したかを考慮することで、契約期間や返済条件が異なるデータも同じ基準で比較できるようにする。2つの技術を組み合わせることで、顧客や契約ごとの違いを踏まえ、将来の貸し倒れリスクをより正確に予測できるとしている。
今回、予測精度の向上を確認したのは法人向けリースの与信データだ。AIが自動的に審査の可否を決めるものではなく、最終的な与信判断は人が行う。
両社は、貸し倒れによる損失を減らすだけでなく、これまで信用力を十分に評価できなかった顧客にも取引の機会を広げられると期待している。
NTTは今後、対象となるデータや適用分野を段階的に広げ、個人向けの金融サービスにも技術を展開する方針だ。NTT・TCリースは、実際の業務での有効性や運用面を検証し、2027年度以降の与信審査業務への導入を目指すとしている。
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