27日、金融界によると、主要銀行は金融取引履歴が不足している顧客の返済能力を評価するため、非金融データを活用した代替信用評価モデルを独自に開発し、融資審査に適用している。
新韓銀行は、今年3月から生活費や公共料金の自動引き落とし履歴を反映した『庶民代替信用評価モデル』を庶民向けの信用貸出審査に活用している。KB国民銀行も『KB初めてEASY信用貸出』の審査に金融・非金融情報と通信料金の支払い履歴を反映している。NH農協金融グループは、代替情報を活用した機械学習審査戦略を下半期中に確定し、10月に導入する予定である。
代替信用評価は、通信料金や公共料金、家賃、税金の支払い履歴、決済・消費パターンなどの非金融データを活用して借り手の返済能力を評価する仕組みである。既存の金融情報だけでは信用度を十分に評価できない社会人初心者や若者層の融資アクセスを高めることを目的としている。
問題は、モデルの開発と運営にかなりの費用がかかることである。金融当局は代替信用評価の活用を強調しているが、評価対象と方式は銀行の自主性に任されている。各銀行が独自にモデルを開発し、コンピュータシステムを構築しなければならない構造である。
銀行界では、新しい評価モデルを開発したり、既存のモデルを改編するのに多くて数億円かかると見ている。評価の正確性を高めるためには、複数の機関が保有するデータを確保し、加工・精製する必要がある。これを既存の融資審査システムと連携させ、モデルの適正性を検証する作業も必要である。
データ確保にも費用がかかる。通信・流通・プラットフォーム企業などが保有する情報を活用するには、別途契約を結び、個人情報保護と情報活用の同意手続きを整備しなければならない。代替信用評価の正確性とリスク度を検証するための長期間のデータが十分に蓄積されていないことも負担である。
新しい評価項目を追加するたびにモデルの検証とコンピュータ反映を再度行う必要があり、開発期間も長くなる。外部コンサルティングやテスト、システムの安定化を含めると、1年以上かかる可能性があると銀行界は説明している。
金融界では、個別の銀行が似たデータを別々に購入し、類似のモデルを繰り返し開発する構造が非効率的であると指摘している。代替情報の活用範囲やデータ形式、モデル検証方式などに関する最低限の共通基準が必要であるという。
金融界の関係者は「当局が方向性だけを示し、詳細な基準とインフラ構築は銀行に任せているため、開発費と運営費も各社が負担している」と述べ、「銀行の自主性は保障しつつ、データ活用とモデル検証に必要な共通ガイドラインを整備する必要がある」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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