先週末、アメリカプロバスケットボール（NBA）ファイナル第5戦でニューヨーク・ニックスがサンアントニオ・スパーズを94対90で下し、4勝1敗で優勝を果たした。53年ぶりのNBA制覇である。1946年にNBAが設立されると同時に創設されたニックスは、ビッグマーケットであるニューヨークを本拠地とし、成績に関係なく高額な仲介料や観戦券で多くの収益を上げてきたが、優勝回数はわずか2回であった。最後のファイナル進出は1999年であり、まさに半世紀ぶりの優勝トロフィーを手にしたことになる。
今回の優勝は、単にスター選手数名の活躍だけでは説明できない。過去の成績や名声に依存して高額で選手を獲得しても期待に応えられないことが繰り返される中、ニックスは選手評価の方法そのものを見直した。名前や過去の記録に頼る従来の慣行から脱却し、データ分析と科学的統計に基づいて選手選定と運営戦略を再設計し、長年の悪循環を断ち切った。まるで映画『マネーボール』でオークランド・アスレチックスが従来のスカウティングに代わってセイバーメトリクスというデータ分析手法を活用し、市場で過小評価された選手を発掘してメジャーリーグの常識を覆したかのようである。
興味深いことに、同様の変化が現在韓国の金融業界でも起きている。長年、金融業界は信用スコアを選手の平均得点のような指標として利用してきた。スコアが高ければ優良借り手、低ければ高リスク借り手という単純な分類が金利や限度額を決定していた。しかし、現代のNBAでは平均20点を得点する2人の選手がいても、チームへの貢献度は同じではない。一方の選手は低い成功率で多くのシュートを放ち得点を重ねることができ、もう一方の選手は効率的な攻撃と守備を通じてチームの勝利に大きく貢献することができる。したがって、今日のNBAでは単純な得点やリバウンドといった従来の指標だけで選手を評価することはない。得点効率や守備貢献度、チーム勝利への影響まで分析し、選手の実際の価値を評価する方向へ進化している。
金融も同様である。同じ信用スコアを持つ人でも、実際の返済能力やキャッシュフロー、将来の不良債権の可能性は大きく異なる。結局重要なのはスコアそのものではなく、そのスコアの背後に隠された文脈である。ニックスがデータに基づく選手評価と戦略で53年ぶりに優勝を果たしたように、AI信用評価技術は同じ信用スコアの中でも実際の返済能力の違いを区別し始めている。見た目は似たような記録を持つ選手でも、試合への貢献度が異なるように、同じ信用スコアを持つ借り手でも実際のリスクは異なる可能性があるからである。
その結果、長年空白だった1金融機関と2金融機関の間にも変化が現れている。銀行では扱いが難しいが、従来の2金融機関では高金利とされていた中低信用者がAI信用評価を通じてより細分化され始め、過去には一律に高金利が適用されていた借り手の中で、かなりの数が合理的な金利で資金を調達できるようになった。実際、私が関わっているオンデマンド金融会社は、貯蓄銀行の資本とオンデマンド金融のAIリスク管理技術を組み合わせて1.5金融モデルを発表している。平均信用スコア700点台の中低信用者に11%程度の中金利融資を提供しながらも健全性を維持しており、これはリスクを排除した結果ではなく、リスクをより精緻に測定した結果である。
これは単に金利を数ポイント引き下げた成功事例ではない。長年銀行が扱いにくく、また高金利金融を利用するにも負担が大きかった中低信用者に新たな金融のはしごを提供するプロセスである。言い換えれば、信用のハードルを下げたのではなく、信用をより正確に解釈することで資本がより合理的に配分されるようにする変化である。
ニューヨーク・ニックスの話が特別な理由もここにある。ニックスは突然優れた選手を獲得したわけではない。選手を見つめる視点を変えただけである。名前や名声ではなく、データが示す実際の価値を信じ始め、その変化が半世紀間届かなかった頂点へと導いた。
金融もまた、人を変えることよりも人を見つめる方法を変えるときに革新が始まる。AI信用評価技術が長年の慣行として維持されてきた評価体系を超えて中低信用者の真の価値を発見し始めたならば、今私たちが目撃している変化は単なる金融技術の進展ではなく、金融の新たな『マネーボール』が始まる瞬間かもしれない。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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