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本当に解析対象に入ってないのか？解析結果で今すぐ融資額をどうこうしないまでも、日々の言動と返済実績との関連性とか、調べられていても不思議ではない気がする。
現在も経験則のルールベースでマニュアル化して対応してきてはいるのだろうが、それでは対応しきれない歩留まりが発生してきているのだろう。まあ、現在のマニュアルでは、貸し出すと危険とされる相手にも、融資額を制限するなり利息を調整するなりして、リスキーであっても貸し出して利益を上げようという話だ。グレーゾーンを個々の担当者レベルで匙加減されたら、いつ破産してもおかしくない状況になるから、より柔軟な審査をＡＩで行いたいということである。
違う違う。銀行の融資はそもそも遅い。これは融資をお願いしてから財務表や売上データ、収支計画書(今後の売上・収益予測)を提出して銀行の担当者が判断し、融資決裁を銀行の上長に出して承認をもらってようやく融資、と手順が多いため。これを普段クラウドに上げられる売上情報から判断して融資額を決める、というのがトランザクションレンディング。楽天は2013年から [rakuten.co.jp]、日本のamazonは2014年ぐらいから [amazon.co.jp]行っていますね。審査期間はどちらも3営業日ぐらい。日々の商品単位の売上情報を持っているからこそ成せる事業です。
リスクに応じた利率は今まさに金融機関がやっていることだ。データをコンピューターで分析してより正確なリスク測定を目指すってだけ。アルゴリズムや評価基準の設定を間違えるとサブプライムローン問題と同じことが起きるから小さく始めて大きく育てるほうがいいだろうね。
もちろん判定自体の正確さも目指しているでしょうけど、それより今までだと時間やコストの制約で審査対象になっていなかったデータを自動化によってチェック可能になるという「情報量増による精度向上」を狙ってるのだと思います。
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私はプログラマです。1040 formに私の職業としてそう書いています -- Ken Thompson
SNS (スコア:0)
本当に解析対象に入ってないのか？
解析結果で今すぐ融資額をどうこうしないまでも、日々の言動と返済実績との関連性とか、調べられていても不思議ではない気がする。
Re:SNS (スコア:0)
現在も経験則のルールベースでマニュアル化して対応してきてはいるのだろうが、それでは対応しきれない歩留まりが発生してきているのだろう。まあ、現在のマニュアルでは、貸し出すと危険とされる相手にも、融資額を制限するなり利息を調整するなりして、リスキーであっても貸し出して利益を上げようという話だ。グレーゾーンを個々の担当者レベルで匙加減されたら、いつ破産してもおかしくない状況になるから、より柔軟な審査をＡＩで行いたいということである。
Re:SNS (スコア:1)
違う違う。銀行の融資はそもそも遅い。これは融資をお願いしてから財務表や売上データ、収支計画書(今後の売上・収益予測)を提出して銀行の担当者が判断し、融資決裁を銀行の上長に出して承認をもらってようやく融資、と手順が多いため。
これを普段クラウドに上げられる売上情報から判断して融資額を決める、というのがトランザクションレンディング。楽天は2013年から [rakuten.co.jp]、日本のamazonは2014年ぐらいから [amazon.co.jp]行っていますね。審査期間はどちらも3営業日ぐらい。日々の商品単位の売上情報を持っているからこそ成せる事業です。
Re: (スコア:0)
リスクに応じた利率は今まさに金融機関がやっていることだ。
データをコンピューターで分析してより正確なリスク測定を目指すってだけ。
アルゴリズムや評価基準の設定を間違えるとサブプライムローン問題と同じことが起きるから小さく始めて大きく育てるほうがいいだろうね。
Re:SNS (スコア:1)
もちろん判定自体の正確さも目指しているでしょうけど、それより今までだと時間やコストの制約で審査対象になっていなかったデータを自動化によってチェック可能になるという「情報量増による精度向上」を狙ってるのだと思います。
うじゃうじゃ