こんにちは。今日はお忙しい中ありがとうございます。それでは、インタビューの程、よろしくお願い致します。まずは、御社の会社概要についてお聞かせいただいてもよろしいでしょうか?
弊社は2006年2月にノンバンクとして設立した会社となります。
社員数は450人で主に、家電製品や家具、スマートホンなどの分割払いを提供している会社になります。最近では、BNPLにも力を入れ始めており、今後は、日用品の購入もサポートしていきたいと思っております。
ありがとうございます。ノンバンクとして約17年の事業を行われていらっしゃるのですね!弊社のサービスを2021年に導入される前はどのような課題を感じていらっしゃったのでしょうか?
課題は主に4点ございました。
①市場は審査スピードを重視しており、自動審査比率の引上げが急務
②審査に時間的制約があるため、外部信用情報の審査への活用が限定的
③各種EKYC(Electronic Know Your Customer)の活用により審査基準が複雑化、マニュアルで適切に判断することが困難
④そもそも外部信用情報の無いアンバンクド層(銀行口座を持っていないお客様)が申込の約30%となっており、与信判断が難しくなっておりました。
そうだったんですね。それらの課題を解決するために、弊社サービスの導入を御検討いただけたという事でしょうか?
外部信用情報やEKYCにはネガティブ情報に加え、数多くの属性情報やオルタナティブデータを有しておりますが、審査に時間的制約があるなか、目検で活用するのは非現実的。AIであれば、審査スピードの向上とそれらのデータを活かした新しい審査モデルの構築を同時に実現できると考えました。
なるほど。確かに、AIの強みを生かした、弊社AI与信スコアリングサービスですと、人が短時間で扱うには不可能に近いデータ数を、数秒以内でスコアリングして結果を返すことが出来ますからお役に立てそうですね。その後、実際にPOCから始めて頂いて、如何でしたでしょうか?
ある程度想定はしていましたが、リスク層に承認していたり、逆に安全性の高い顧客層を否決している実態が数値で明確に出ているのを目の当たりにして、AI与信モデルの導入効果の期待値があがりました。
ありがとうございます。POC後の本格採用(本導入)段階でも早期に成果が出る事が確認できたのですね。では、実際に本導入されて、どのような成果を感じていただく事が出来ましたでしょうか?
属人的な審査モデルからデータに基づいた審査のデジタル化を推進出来たと考えております。また、スコアを切り口にデータ分析を行うことで課題の早期特定化、及び市場の変化に応じた審査基準の調整が容易になったと実感しております。
なるほど、御社にとって与信は事業の根幹の仕組みですから、属人的な審査モデルからデジタル化が推進出来たという事は、我々もうれしく感じます。弊社のソリューションに御満足いただけたという事ですね。
非常に満足しています。AIモデルは複雑ですが、自社で細かい事を気にすることなく、日本語、英語で相談することにより、我々の課題を確認頂け、モデル開発、現状の問題点の洗い出しなど、スピード感を持ってしっかりやって頂ける事が素晴らしいと実感しております。
そう言って頂き本当にありがたいです。今後も御社に満足頂けるよう精進努力をしていきたいと思います。
ところで、GAILABOのサービスはどのような会社様に向いているとお考えでしょうか?差支えのない範囲で是非教えてください。
成長過程の会社、特にAIスコアリングを導入しようとしているノンバンクや、すでにAIスコアリングを導入しているが、入れっぱなしになっている会社様だと思います。理由は、GAILABOのメンバーは金融知見、最先端のAI技術を多く有していて、単なるAIスコアリングベンダーやAIツールの提供会社とは異なり、膝詰めで我々の要望をしっかり聞いてくださり、AIモデルのバージョンアップ、新モデルの構築をスピード感を持って一緒にやって頂ける為です。金額はちょっと高いと当初感じましたが(笑)、承認率・回収率の改善効果で十分に回収が出来ております。
引続きお値段以上を目指します!(笑)ありがとうございます。最後に、今後GAILABOに期待頂ける事はございますか?
リスクセグメントの特定は可能となりましたが、ある意味ボリュームゾーンなので、更なる分類化が必要です。スコアモデルの精緻化と同リスク顧客層の審査基準の適正化に向け引続き一緒に取組んでいきたいと思います。
もちろんです。弊社サービスを通じまして、今後も御社の課題解決に精一杯努力し続けていきたいと思いますので、お気づきの事などございましたら、何なりとお申し付けください。本日は、お忙しい中貴重なお時間を頂きまして、ありがとうございました。
ありがとうございました。