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J-GLOBAL ID：201902216394002279   整理番号：19A1622581

金融機関のデジタル革新を加速するデジタルバンキング トランザクションデータを活用したAIスコアリングモデル運用のライフサイクル

Life Cycles of AI-powered Scoring Models Making Use of Transaction Data

著者 (1件)： 谷聡史 (富士通)
資料名： Fujitsu  (Fujitsu)
巻： 70  号： 3  ページ： 41-46  発行年： 2019年07月01日 
JST資料番号： F0397A  ISSN： 0016-2515  CODEN： FUJTA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： レンディングビジネスでは,中小企業(SME:Small-and Medium-sized Enterprise)の資金調達需要に対して,スピーディーで適切な審査能力が求められている。これを実現するために,各行各社でトランザクションデータとAI(人工知能)を活用したスコアリングモデルによって審査を行う,融資サービスが提供され始めている。従来は,過去の財務諸表と取引履歴を評価していたが,近年は様々なデータを組み合わせたモデルの検証が進められている。特に,日々の事業活動で蓄積されるトランザクションデータの活用検討が進んでいる。しかし,AIスコアリングモデルのメンテナンスを短期間の頻度で実施しなければ精度が低下しやすいという課題がある。これに対して富士通では,サービス上にAIスコアリングモデルを配備し,自動的に対象となるデータを集計し,再学習するサービスであるAIスコアリングモデルプラットフォームFinplex EnsemBizを開発した。本サービスを活用することで,AIスコアリングモデルの品質を維持・向上し,かつメンテナンスのコストを大幅に抑えることが期待できる。本稿では,自動的にAIスコアリングモデルを再学習する本サービスの特長について述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *トランザクション処理 ,  *データ ,  *人工知能 ,  *システム ,  *ライフサイクル ,  助成 ,  資本調達 ,  利用 ,  学習 ,  計算機システム ,  金融機関
準シソーラス用語： *スコアリングシステム ,  ソーシャルレンディング ,  データ利用 ,  プラットフォーム【計算機】 ,  再学習

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (4件)：

• 中小企業庁:倒産の状況. http://www.chusho.meti.go.jp/koukai/chousa/tousan/index.htm
• 東京商工リサーチ:政府 中小企業の年末、年度末の資金繰り支援を金融機関に要請. http://www.tsr-net.co.jp/news/analysis/20181211_01.html
• みずほ総研:クレジット・スコアリングの現状と定着に向けた課題~邦銀アンケート調査と米国での経験を踏まえて~.みずほ総研論集,2005年I号. https://www.mizuho-ri.co.jp/publication/research/pdf/argument/mron0501-2.pdf
• 富士通:クラウドベースの次世代レンディング/リース業務向け 金融ソリューション Cloud Lending Solutions. https://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/financial/services/cloud-lending-solutions/

タイトルに関連する用語 (10件)： 金融 ,  デジタル ,  加速 ,  バンキング ,  活用 ,  AI ,  スコアリング ,  モデル ,  運用 ,  ライフサイクル