中小企業向け信用スコアリング
財務諸表、入出金、取引履歴、業種情報を組み合わせ、申込企業ごとの信用スコアを算出します。担当者が確認すべき変化も一覧で把握できます。
信用スコアリング・不正検知AI
地域のお金を守る、確かなAIの目。
既存審査と調和する説明可能なAIで、融資判断の精度とスピードを上げ、不正リスクを抑えます。佐賀・長崎の地域金融機関と保険会社の現場に合わせて設計します。
判断の根拠まで、見える形に。
ご検討中の金融機関様はこちら
対応領域
ソリューション一覧
審査部門、営業部門、保険金サービス部門が使うデータを、同じ判断基盤でつなぎます。
既存の業務フローを確認し、データ項目と運用権限を整理してからモデルを設計します。
貸倒リスク予測システム
返済遅延の兆候を早期に捉え、ポートフォリオの変化を支店別・業種別に確認します。訪問や条件見直しの優先順位を決めやすくします。
保険金請求の不正検知AI
請求内容、契約情報、過去の支払履歴を照合し、確認が必要な案件を抽出します。調査担当者の判断を補助する不正検知AIです。
レセプト分析による医療費削減支援
レセプトデータの傾向を地域・診療科・疾病別に整理し、施策後の医療費変化を予測します。保険者の事業評価にも利用できます。
説明可能性
説明可能なAI（XAI）の活用
スコアだけでは、審査担当者もお客さまも納得できません。SHAPやLIMEを使い、結果に影響した要因を案件単位で確認できるようにします。
審査根拠の記録、モデルの検証、監査時の説明資料作成を同じ画面から進められます。人の判断を置き換えるのではなく、判断材料を揃えます。
財務
推移
推移
取引
履歴
履歴
信用
スコア
スコア
業種・
地域
地域
SHAP影響度を案件別に表示
LIME個別判断の近似根拠を確認
記録検証履歴を継続的に管理
運用設計
法令・ガイドライン対応
モデルの精度だけで導入を判断しません。データの扱い、権限、検証責任を先に決めます。
地域金融機関支援
- 金融・保険関連の基準を確認
金融検査の考え方や保険業法上の説明責任を踏まえ、利用目的と判断範囲を整理します。 - データ管理とアクセス権を設計
個人情報や機微情報の保管場所、閲覧権限、操作ログを運用ルールに落とし込みます。 - 内部モデルを定期的に検証
精度の変化、データ分布の偏り、誤判定の傾向を確認し、更新判断を記録します。
導入前に確認すること
対象業務、利用データ、最終判断者を明確にします。法務・コンプライアンス部門との確認事項も初期設計に含めます。
導入事例
01
地方銀行の与信判断高度化
属人的な審査のばらつきを、財務・非財務データを統合したスコアで補いました。
課題
担当者ごとに判断の差が出る
対応
財務・取引・業種情報を統合
確認された効果
審査スピード約2倍、貸倒率低減
支店担当者はスコアの変化と主要因を確認し、追加資料の依頼や面談準備に移れるようになりました。数値は対象業務・期間により変動します。
ご案内
よくある質問
審査部門とシステム部門の双方が確認しやすいよう、導入時の論点を整理しました。
既存の審査システムと連携できますか？
可能です。現在のデータ項目、連携方式、更新頻度を確認し、API連携やバッチ連携など業務に合う方法を設計します。既存システムを一度に置き換える前提ではありません。
導入コストはどのように決まりますか？
対象業務、データ量、モデル開発の範囲、既存環境との接続方法で変わります。初回の打ち合わせでは、必要な機能と段階的な導入範囲を分けて整理します。
運用フェーズもサポートしてもらえますか？
モデルの精度確認、データ分布の変化、説明資料の更新を支援します。担当者向けの操作説明と、検証結果を共有する定例運用も組み立てられます。
不正検知AIの判定だけで支払いや審査を決めますか？
いいえ。AIは確認優先度を示す補助ツールです。最終判断は貴社の規程と担当者の確認に基づき、判定理由を追える形で運用します。
ご相談窓口
まずは御行の課題をお聞かせください
審査の遅れ、不正請求の確認負担、説明資料の作成など、現場の課題から導入範囲を整理します。