AI与信モデル

月次会計データや口座情報などのトランザクションや金融機関が保有する定性評価などをデータソースとし、企業の信用リスク（ＰＤ：デフォルト確率）をアウトプットとして算出します。従来の統計モデルに比べ、リスク評価の精度向上を図ることができます。

また、モニタリング（途上与信）としてご利用いただく際にも、会計データをデジタルデータとして取り込むことにより、これまで紙で取得していた時に比べ、格段に業務の効率化を測ることが可能です。

データソース例

月次の会計データを活用したモデル

月次の会計データを利用

金融機関では通常、決算書（年1回）にて企業評価をしているため、月次会計の評価方法及び反映をする術がありませんでしたが、月次会計データを活用することで、リアルタイムに近い業績情報を企業評価に反映することが可能となり、より精緻に融資判断をすることができます。

時間軸に沿った変化に対応

既存の統計モデルでは、「ある時点」での財務データを説明変数として分析するため、一時点でのデータを用いた評価しかできませんが、本AIモデルでは、時系列データに対応したニューラルネットワークモデルを採用することで、月次の会計データの変動（連続的な要素）も加味した、より正確な評価が可能となります。

法人向けに特化したアルゴリズム

AR(Accuracy Ratio)値、K-S（Kolmogorov-Smirnov）値、ダイバージェンスなど組み合わせて、精度検証を実施しています。