e.g.掲載日: 2019年8月23日5:56
金融機関が返済を延滞する可能性がある人を深層学習AIを用いて予測することに成功
- 金融/保険、
- セキュリティ、
- 予測、
- 実施企業
- 社名非公開
- 技術提供
- ネットスマイル株式会社
- 目的
- 債権回収コストの効率化
- 概要
- 金融機関が債権回収コストの削減のためネットスマイル株式会社の深層学習AIを導入し、返済を延滞する可能性がある人を予測することに成功した
- 効果
- 予測精度は98.5%を記録
- 課題/背景
- 債権管理業務の効率化と債権回収コストの削減のため、返済の延滞に悩まされていた。したがって、延滞する可能性がある人を事前に見つけたい、すなわち延滞予兆を分析予測したいという要望があった。それにより、低利で安定的な金融商品サービスを新たに開発するという狙いがあった。
- 実施内容
- AIによるビッグデータ解析で課題を解決した。具体的にはディープニューラルネットワークによる学習を行い、顧客の年齢や職業、入金情報、キャッシング上限枠などの情報のほかに、POS情報から顧客が購入した商品頻度をインプットし分析することで延滞する可能性のある人の予測を試みた。
- 結果
- AIを導入したところ延滞予兆の予測精度は98.5％を実現した。また、AUCスコア（1に近いほど分析能力が高い）は、0.946と高い水準だった。延滞する可能性を予測するために重要な指標を明確にすることが出来た。
- e.g.掲載日 2019年8月23日5:56
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