金融機関向けソリューション

アイティフォー審査モデルサービス

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スコアリングモデルにより適正な収益管理を実現します。

さまざまな審査モデルサービスを使ったソリューションをご提供。個人ローンにおける適正な収益管理を実現します。申し込み時の審査から途上管理、収益管理までトータルなサポートが可能です。

システムの特長

スコアリングモデルの活用

スコアリングモデルを活用することで、さまざまな課題を解決します。

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アイティフォー審査モデルサービス

申し込み時の審査から途上管理・収益管理までトータルなサポートが可能です。

1. 初期審査モデル
過去のデータを分析し、リスクに影響の大きい変数抽出と、そのデフォルトとの相関を把握し、そのパターンに従い融資可能度合を推定します。
2. 途上審査モデル
初期では使用できない直近データにより、リスクの途上変化を軽量し、デフォルト防止対策や極度額判定を可能とします。
3. アラームシステム
半年〜1年等の定期チェックでは捉えられない緊急的なイベント把握により、急変対応を可能とします。
4. 収益モデル
貸出期間の長い住宅ローンが本当に収益を上げているかを、個別案件ごとの生涯収益レベルで把握し、繰上返済や経年返済動向による収益変化を把握します。
5. 既存モデル評価
現在ご利用中の審査モデルにつき、モデルの判定制度や、時系列安定度、変数の偏り、違和感のチェック、過剰適合していないかなどを調査し評価します。

銀行に求められることとアイティフォーの構築方針

スコアリングコンセプト
金融当局が銀行に求めること アイティフォーのモデルサービス構築方針
長期貸出であるため、初期審査モデルの精度の確保と安全性 現行延滞傾向を評価分析し実態に合わせた判定ロジック(スコアリングモデル)の構築を行う。 初期審査モデル
経済状況や個別案件の状況変化の影響の直近データよる把握 融資後の変化やリスクを定期的に把握・チェックし、早期の対策を可能とする。 途上審査モデル
個別案件の急変感知とアラーム機能 取引内容に現れた変動から延滞発生する可能性を事前に把握し、延滞アラームの対象とする。 アラームシステム
時系列劣化(返済疲れ、経済情勢)予測 初期蕃査時の収益を申込者レベルで捉え、業種、地域などグループ化し収益性を把握。
また、期間を指定し、時系列での収益性、繰上返済や経年返済動向による収益変化を把握する。
個別、セグメントレベル案件に対しシミュレーションし、収益モデルの構築を行う。
収益モデル
繰上返済予測(利益の確保)
ストレステスト

サービスの特長

導入システムに蓄積されているデータを分析の基礎データとして利用
  • ・審査支援システム申込時の情報、取引履歴情報、個信照会結果
  • ・オートコールシステム延滞情報、属性変更情報
  • ・保証管理システム繰上返済履歴
構築したモデルのシステム対応が容易
構築したモデルをユーザー様の業務に合わせ、システムへの組み込みを行います。
地域性、顧客ランクなど、さまざまな環境に対応可能
地域性や顧客ランクといったユーザー様の個別事情に関しても柔軟な対応が可能です。

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アラームシステム

アラームシステムは、顧客の延滞情報と延滞に至るまでの取引履歴より、延滞になる傾向の高いイベントや要素を判断します。
イベントごとに重要性を分析し、アラームシステムを作成し、システムに組み込むことにより、効果的な運用を実現することができます。

住宅ローン返済の問題

住宅ローンにおいて収益に直ちに影響を及ぼす「延滞」。
返済期間の見直し、融資組替、金利見直し、教育ローンの推奨など、銀行側はさまざまな対策案を持っているにも関わらず、それらの知識がないお客様が延滞、そしてデフォルトに陥るケースが後を絶ちません。
これらは予兆を知ることにより、お客様へ親身の相談に乗ることで回避可能です。

4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
毎月
賞与時
トラブル
大金引出

大幅減

公振なし
今までの対応
月越延滞が発生してから、初めて認識(事後認識)。延滞が発生した時はすでに深刻な事態になっているケースが多く、修復には大きな労力を要します。
アラームシステムによる対策
きめ細かい予兆、急変をパターン認識し、事前にアラームを発します。大事に至らない方法を、お客様の立場に立ってご提案。ただし、数日遅れの癖のあるお客様へは不快な思いをさせないよう、そのパターンを自動把握してアラームを発信しません。
スコアリングモデルの専門家

アラームシステムは、「スコアリングモデルの専門家による構築」と「見直しコンサルティング」がパッケージになっています。

末永い取引の継続のために

アイティフォーは地方銀行で70%超のシェアを持つ債権管理システムなど、金融機関向けシステムで高い評価をいただいています。
審査支援システムと連携する「アラームシステム」もそのシリーズの1つです。システム導入で延滞率を半減させた事例もあります。
キーワードは「親身の対応」。手遅れになる前に手を打つことが、末永い取引の継続につながります。

収益モデル

収益モデルは、繰上返済やデフォルトによる収益減を予測し、可能な対策を打つことができます。
貸出時に格付などにより将来予測が可能であれば、ポートフォリオバランスを図ります。

収益モデルを使ったシミュレーション

1.階層別(格付ランク、年令、地域、収入ランク、ライフステージなど)実態把握ほか、仮想的状況対するシミュレーションを可能とする

仮想的状況で収益がどう変わるかを、セグメント単位で検証する。また、セグメント間や全体でのセグメントの影響なども分析可能。

  • 格付ランクの比率で上位2クラスが5%延滞増となったら、
  • 40才以下の人の申し込みが1割減ったら、
  • ある収入ランク群の収入が1割減ったら、
  • 金利上昇により、収入ランク上位3クラスが繰上返済を2割増やしたら、

2.繰上返済モデル(一般的なPSJ モデル)などの自社以外の利用可能情報や時系列的な動向を、モデル反映可能。

「返済疲れ」は、まず一般的なモデルの時系列変化を利用、自社データとずれているかチェックを続け、OKなら変数として使用する。また、自社データが揃って、一般的データと異なるなら自社データに切換ることも可能。

3.シミュレーションには以下2種類の機能がある。
(1)変数などの変化によりモデルの結果が変わるもの
(2)実在しない新たなデータをつくって、仮想データ全体での予測を行うもの

  • 変数の変化
    (1)震災で自営業の人の返済が3割止まった場合の全体収益変化
    (2)繰上返済曲線が「当初3年間は3割減、その後2割回復」と見た時の全体収益の時間変化
  • データ増減を含む変化:35才〜 45才の人口が新たに1割減った場合の収益変化