人工知能(AI)金融プラットフォームのアフィニットは、ソウル大学産学協力団と共同で信用評価の精度を高めるAI技術に関する特許を出願したと発表した。
今回の特許は、アフィニットとソウル大学が昨年、発展途上国の金融アクセスを向上させるために始めた『AI基盤金融フレームワーク』共同研究の初の成果である。
出願技術の核心は、既存の信用評価システムでは活用が難しかった貸付未承認顧客の返済能力を審査に反映させることである。貸付承認顧客は、その後の正常返済や延滞の有無がデータとして蓄積されるが、未承認顧客は実際の返済能力があったかどうかを確認することが難しい。
そのため、既存システムではAIが承認顧客の返済可能性を予測しても、実際の承認と拒否の基準は人が定めたルールに依存する限界があった。
アフィニットとソウル大学の研究チームはこれを改善するために、3段階審査転換手続きを開発した。まず、AIが既存の審査基準と同じ判断を下すように学習させ、その後、過去のデータを活用して新しい審査方式の効果を検証する。
この過程では、破綻率だけでなく、利息収益や元本回収、損失・コストなどを総合的に考慮し、貸付を拒否する際に見逃す収益と承認に伴う損失を共に計算する。
最後の段階では、最も安全だと判断される一部の未承認顧客を選別し、試験的に承認する。これらの実際の返済結果を蓄積することで、従来は確保が難しかった未承認顧客群の返済データを得ることができる。
申在赫アフィニットAIリードは、「ソウル大学と共に始めた研究が1年で実際の特許出願に至った」と述べ、「破綻率予測だけを学習し、審査決定は学習しなかった信用評価システムの古い限界を解消した技術で、これまで技術の限界で拒否されていた顧客にもより正確な審査を提供できる道を開いた」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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