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スコアレンディングとは?意味と仕組みと審査の評価

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金融とITの融合であるフィンテックが広がりを見せていますが、個人向けの融資サービスにスコアレンディングという融資があります。
スコアレンディングはこれまでの審査とは全く異なり、ATが点数化した点数に基づき融資額や金利を決定する融資で、審査の主体が銀行ではなくAIによるスコアという点に特徴があります。
「スコアリング」というと、カードローン審査にあるような、信用情報や勤務先や年収などの点数化というイメージを持つ人も少ないないと思います。
しかし、スコアレンディングはこれまでの銀行の融資とは全く異なり、従来の銀行が抱えている審査の問題点を解決することができる可能性があります。
この記事ではスコアレンディングの意味や仕組みや審査などについて徹底解説を行っていきます。

スコアレンディングとは

そもそもスコアレンディングとはどのような審査なのでしょうか?
審査をするのは銀行や保証会社ではないという点に最初の特徴があります。

質問事項をAIが審査し点数化する

スコアレンディングとは、AIがその人の将来的なリスクや返済の可能性を判断して、点数化を行うということです。
このため、スコアリングの際にはAIから様々な質問を受けることになります。
勤続年数は何年か、年収はいくらか、仕事の内容は何か、家族状況や、住居の状況や、年齢や、性別や趣味や考え方などです。
これらの情報から、AIがその人の点数をつけます。
AIのスコアリングの基準は明確にされていませんが、属性によって、その人が今後どのような年収になっていくかや、申込者の人となりなどを判定して、点数付けを行います。
この「予測」と「人となり」という部分で従来の銀行審査とは大きな違いがあります。

このため、今は年収が低くても、公務員や上場企業で勤続年数が浅いような人の場合には「今後は年収が上がる」と判断されて、点数が高くなるという可能性がありますし、これまでは審査では関係のなかった「趣味や習い事やお金に対する考え方」などがAIにポジティブに評価されて点数が上昇する可能性があります。

これは現在と過去の「お金に関する情報」しか参照しない、従来の銀行審査と比較して大きな違いと言えます。(後述)

点数に基づいて融資額が決定

スコアレンディングの融資は、最初にAIがスコアを算出します。
その数値に基づいて、銀行や貸金業者などが融資額を決定します。
従来の審査では、スコアリング=融資額と金利の決定でしたが、スコアレンディングはAIスコアと融資は直接的な関係はなく、決定したAIスコアに基づき、融資額を決定します。
このため、再びスコアリングを受けて点数が変化した場合には融資額が上昇したりすることもあります。
スコアリング=審査ではありませんので、スコアリングは何度受けても信用情報の申込情報には登録されません。
さらに、点数からAIが「融資可能額はいくらで、金利は何%か」ということまで表示してくれるため、審査に申し込む前に金利何%でいくらまで融資を受けることができるかということがすぐに分かるという点がメリットです。
もちろん、実際の審査の段階で、この結果が変わってくることもあります。

 

従来のスコアリング審査の問題点を解決

従来の銀行審査には、過去の情報に過度に頼るために以下のような問題点がありました。

ブラックというだけでお金が借りられない

従来の信用情報をメインにした審査では、信用情報へブラックという情報がついているだけで絶対に融資を受けることができませんでした。
過去に事故を起こしたことがある人の中には、今は真面目に働いて支払いなどには全く問題がないという人も少なくありません。
このような人でも、スコアレンディングにおいて「今後は問題ない」という判断がなされれば融資を受けることができる可能性があるのです。

ホワイトの人は審査材料がない

また、従来の銀行の審査では、過去に借入やクレジットカードの利用が全くない人も審査に落ちてしまうことがありました。
そのような人は審査材料が全くないためです。
このような人をホワイトと言います。
例えば従来の審査では、クレジットカードの返済に遅れがないという情報から、「この人は支払いは期日通りに行う人」という判断がなされるのですが、過去の情報に過度に依存した過去の従来の審査においいてはホワイトの人は判断材料がないため「年収が低い」とか「勤続年数が短い」という人は「審査材料がなくて判断できないから落としてしまえ」ということが珍しくありませんでした。
しかし、スコアレンディングはAIが未来の予測を行ったり、お金に関する情報以外でも申込者のお金に関する性格を判定するため、ホワイトの人でも現在の勤務先や家族状況などからAIスコアを算出してくれます。
このため、従来の審査では審査材料がなかったホワイトの人もしっかりと審査を受けることができるのです。

銀行の恣意的な関与が働きやすい

従来の審査では、少々信用情報に問題があっても、その銀行の大口預金者の息子や、メイン先の従業員の場合には、銀行が審査に融通を利かせて審査に通してしまうということが珍しくありませんでした。
また、住宅ローン利用者は「銀行の大事な顧客」という銀行にとっての都合だけで審査に通過できるということもあります。
しかし、AIのスコアリングにこのような銀行の都合は関与できません。
そのため、誰でも平等な審査を受けることができるというメリットがスコアレンディングにはあるのです。

年収や勤務先だけで性格が判断される

従来の審査で最重視されるのは信用情報です。
過去の借入やクレジットヒストリーなどからその人のお金に関する人となりが全て判断されてしまいます。
しかし、スコアレンディングでは数字からは判断できない年齢、性別、家族状況、勤続年数、勤務内容、趣味、考え方などからその人のお金に関する人となり、今後の収入や借入金の状況などのお金に関する性格を判断してくれます。
この点も、数字だけでしか判断してくれなかったこれませでの銀行審査の問題点の解決を図ることができると言えるでしょう。

具体的にスコアレンディングはどんな審査をする?

それでは、具体的にスコアレンディングではどのような審査を行うのでしょうか?

質問から未来予測を行う

スコアレンディングにおいては、いくつかの質問をされます。
みずほ銀行とソフトがバンク出資のスコアレンディングであるジェイスコアでは質問事項は20です。
このうちのほとんどが年齢、性別、勤務形態、勤務内容、家族状況、住居状況、などの基本的な属性情報です。
数字的なことで聞かれるのは年収と無担保ローンの借入額だけです。
これらの情報から、AIが点数化を行います。

人間性を審査する

お金があろうがなかろうが、支払いに厳格な人は支払いをしっかりと行いますし、ルーズな人はお金があってもルーズです。
さらに、今収入がある人でも、自分にだらしがない人は将来的には収入が減ってしまうこともあります。
このような数字からで判断できない情報をスコアレンディングでAIが判定することができるとしています。
スコアレンディングでは、これまでは参照されてこなかった個人の性格の審査を行うのです。

信用情報の照会はスコアリング時には行わない

従来の審査のウェイトの大部分が信用情報です。
ほかの情報がどうであれ信用情報に問題がある場合には審査には通過できません。
しかし、スコアレンディングのスコアリングの際には信用情報への照会は行いません。
スコアレンディングでは、数字からは分からない定性評価的な部分をAIが審査をして点数化を行うのです。
AIが審査をするというと何となく無機質な感じがしますが、従来の審査で信用情報しか審査材料とせず定量的な評価していなかったことと比較すると、筆者は定性的な評価を行うAIのスコアリングの方がより人間的な評価をしているという感覚を持ちます。

日本でも始まったスコアレンディング

アメリカではスコアレンディングはかなり普及していますが、日本ではまだまだ始まったばかりです。
2017年にみずほ銀行とソフトバンクが提携したスコアレンディングサービスが開始されました。

それが J.Score(ジェイスコア) です。

日本最初のスコアレンディング「ジェイスコア」

ジェイスコアの金利と限度額は以下のようになっています。

限度額 10万円〜1,000万円
金利 0.9%~12.0%

このように、カードローンと比較しても最高金利はかなり低くなっています。
最初にAIによるスコアリングを受けて、その後、融資を申し込むという流れになります。
スコアリング=審査結果ではありませんので、AIスコアが気に入らないときには、時間をあけて何回もスコアリングを受けることができ、「融資を受けられる」という点数になったら融資の申し込みを行うことが可能です。
先ほど述べたように、何回スコアリングを受けたとしても信用情報へ傷はつきません。

融資申込後は信用情報の照会も行うので注意

一点注意しなければならないのですが、AIスコア・レンディングでは、スコアリング時には信用情報を行いません。
AIスコアを決定するのはあくまでもいくつかの質問項目です。
しかし、AIスコアを算出して、いざ融資に申し込みをする場合には信用情報への照会が行われます。
スコアリングの質問の中には、過去の金融事故について聞くような項目はないため、ブラックの人でも高い点数が出ることもあります。
この人が融資を申し込んだとしても、融資申込後の審査の段階でブラックであることが判明されれば融資を受けることができない可能性があるため注意してください。
スコアリング結果=融資決定ではありません。

 

まとめ

スコアリング審査は、従来の信用情報を中心とした過去の情報にとらわれる審査の問題点を改善することができます。
年収、性別、勤務形態、勤続年数、家族状況、居住形態、趣味、考え方、ライフスタイルなどの定性的な情報からその人が将来的にお金を返済するかどうかの審査を行います。
このため、信用情報に問題があるというだけで審査に通過できなかった人でも通過できることもありますし、信用情報には問題ないが、将来的には収入が上がらないと見込めるような人は審査に通過できないことがあります。
このように、過去の情報を重視した審査から、定性的な評価から予測した未来像や人間性に基づいて融資を行います。
まだまだ日本では始まったばかりですが、今後は信用情報重視からAIによるスコア重視の審査へと変わって行く可能性もありそうです。


AIによる審査のスコア化という潮流は、個人向け融資だけでなく事業資金の分野にも来ているのですが、現状、事業資金向け融資では、トランザクションレンディングやバランスシートレンディングという形の中で一部AIの活用がなされています。



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