ビッグデータでローン審査はどう変わる？　Kreditechが見据える金融×テクノロジーの未来

Big Dataによって変わるFinance,Life,Society

北川拓也氏（以下、北川）：今日は、Kreditechのホセさん、メタップスの佐藤さん、そして弊社の森を迎えて、ビッグデータがどのように金融を変えていくのかという話をしていきたいと思います。

今までのパネルでも、フィンテックがどのようにデータに貢献していくのかという話はされていましたけれど、改めて金融でどのように使われていくのかという話をしていきたいと思います。

ちょっと前置きで、どんな話をするのかという話をしたいと思います。金融のなかでも、とくにデータを重視してきた投資の世界では、例えば企業査定のためにデータがどのように役に立つのかという理解は、かなり進んでいると思います。

とくにBS（貸借対照表）やPL（損益計算書）、キャッシュ・フローなど、企業の査定をどのようにやるのかというのは、みなさん日々触れられている話かなと思っています。

ただ、実際にそういったものを使って投資をしていこうとなったときに、まだまだ機械的に行うことができないと。

例えば、ウォーレン・バフェットさんに、人工知能がたどり着けるかというところが、まさにこれから僕らが勝負していかなければいけないところなのかと思っています。

僕がとくに興味があるのは、こういった理解が深まることによって、社会における「価値」とは何かという議論が盛んにされて、今まで金銭的価値に変えられてないようなものも、しっかりと価値として認められるような世界がやってきたらおもしろいんじゃないかと思っています。

もう1つは、まさにホセさんが日々やられている話なんですけれど、人の信用だとか、人がお金を払うことができるのかといった査定を、どんどんやっていけるんじゃないかなという話をしていきたいと思います。

とくにビッグデータがあると、今まではお金を払うことができる、もしくはお金を稼ぐことができるということだけが人の価値だと思われる世界も多かったと思いますけど、今後はソーシャルバリューと言われる、人の関係性における価値というものも取り込まれていくのかなと思っております。

では、さっそくお話を聞いていきたいと思います。ホセさん、会社の紹介を含めて自己紹介をお願いします。

テクノロジーによる金融サービスの変化

ホセ・ガルシア モレノ＝トレス氏（以下、ホセ）：KreditechでCDOを務めております。

Kreditechの使命ですけれども、十分にサービスを受けられない人たちに対して、サービスを提供しようとしています。テクノロジーを駆使することによって、金融における自由度を高めたいと思っています。

すなわち、ビッグデータを使うことによって、より深くお客さまを理解することを目指しています。そして、我々は従来のプレイヤーがサービスを提供してこなかった人たちに対してサービスを提供しようとしています。

そして、さまざまなローンのアンダーライティングを行いたいと考えています。高度な技術を持っていなくても、着実に収入を持っている人たちに対してローンを出すことは簡単です。

しかし、まだ大学を卒業したばかりの人、あるいは海外からやってきた人たちになると、もっと難しいわけです。

金融機関は従来の手法を使うことによって、利益情報しか見てこなかったわけですが、よい借り手になるためには、2つの要因があります。

1つは、返済能力です。それは財務状況を意味します。これは従来の手法で容易に理解することができて、定期的な収入があるかどうかを見ることができます。

銀行はまだ仕事に就いたばかり、あるいは昇格したばかりといったことは理解できるでしょうか？　金融機関は、新しい状況を理解することができるでしょうか？　過去を見るだけでは不十分です。

金融機関は、将来に向けてリスク要因を考えなければなりません。定期収入はどこまで続きそうか、あるいは時間の経過とともに状況はもっと良くなるのか、悪化するのか。また、責任のある人間なのか。以前のクレジットカードの決済については、きちっと決済できているかどうか。新しいビジネスをスタートするにあたって、きちっと宿題をやっているだろうか。新しいアイデアを進めようとする場合ならどうなのか。

そういった将来の予測というものは、ビッグデータが大いに役立つところであるわけです。そしてビッグデータを通じて、ギリギリのところにいるお客さま、あるいは新しいことをしようとしているお客さまを、より理解することができるわけです。

従来の金融機関では、十分にサービスを提供できなかった層に対して、我々のテクノロジーを使うことによって、そうしたサービスを受けられなかった層に対してサービスを提供しようとしているわけです。

Kreditechの事業内容

今現在、我々がどういうところで事業を行っているかと申しますと、データ主導型のバリューチェーンにおける最適化を図ろうとしています。そしてディストリビューション、スコアリング、サービシング、収集などを行っています。

ビッグデータ及びアナリティクスを使って、我々の効率アップを図ろうとしているわけです。個別化されたサービスというものを展開しようとしております。そして、各お客さまにどういう戦略を勧めればよいかということを考えております。

そして、チェコ共和国、スペイン等といったヨーロッパの市場においても事業展開をしていますし、メキシコでも展開しています。ポーランドでもそうです。そして、500ユーロから5,000ユーロまで、相手のリスク状況、あるいは財務状況を考えて提供しています。

また、パーソナル化されたアプローチをとっております。これは重要だと考えております。金融サービスそのものを提供するだけでなく、お客さまの状況、教育あるいは財務状況をよりよく理解することによって、改善しようとしています。このようなかたちで、金融の動きを一元管理されたかたちで見ることができるようにしたいと考えています。

そしてお客さまに対して、どういう振る舞いに気をつけるべきなのか、どういうところで貯蓄をしなければならないのか、クリスマスのギフトのために、どのように貯蓄をするべきだとか、そういう助言をしたいと思っております。

北川：もともとデータサイエンティスト、クレジットスコアのアルゴリズムを作ってこられた方ということで、いろいろなお話がきけるのを非常に楽しみにしております。よろしくお願いします。

では、森さん。よろしくお願いします。

楽天技術研究所の活動内容

森正弥氏（以下、森）：楽天技術研究所の森でございます。楽天技術研究所は、コンピュータサイエンスの研究者を集めて、主にアカデミックの最新の研究をいかに楽天のビジネスの成長に活かすかということをミッションに活動している組織です。

東京、ニューヨーク、ボストン、パリ、シンガポールと、全体として5つの拠点が世界にありまして、50名以上のPh.D（博士号）のメンバーを擁しながら、今はAIの研究にフォーカスしながら実施しております。

今までさまざまな研究を実施してきまして、実際にそれが楽天のサービスに活かされているわけですが、今はとくにAI、ディープラーニングにフォーカスして全体の研究を推進しています。

先般、CtoCアプリケーションの「ラクマ」で、画像認識の技術をリリースしました。これはディープラーニングを活用しているソリューションです。

今年、世界で初めてのドローンデリバリーを実施いたしましたが、それも実は、楽天技術研究所のさまざまな技術を活かして実装されております。AIにシフトしているとともに、グローバルでアカデミックなコラボレーションを推進しております。

パリやシンガポールでAIをテーマとしたデータチャレンジイベントを実施したり、シンガポールの科学技術庁ASTARと共に、AIの時代に向けた人材を育成するプログラムを実施していたり、あるいは、ASTAR、スタンフォード、MIT、筑波大学とAIの研究を推進していたりします。

とくにスタンフォードでは、ダン・ジュラフスキーという言語処理の第一人者の先生と共同研究を推進しております。

楽天技術研究所が推進しているAIの研究と、フィンテックのつながりというところで申しますと、シンガポールの科学技術庁とやった研究が、実際に楽天のファイナンスビジネスのほうで、オンラインのさまざまな取引から不正を発見するという技術を作りまして、それは実際にオンラインで稼働しております。

また、AIを活かしたさまざまな予測システムを作っております。楽天市場には2億点以上の商品があるんですけれど、それぞれの商品ジャンルの商品にどれぐらいの需要があるかというのを日時レベルで予測するシステムを、AIを活かして作っております。

これは非常に精度が高く作っておりまして、今現在はこれを活かしてファイナンシャルプロダクト、さまざまな金融商品、あるいは国債だったり株価だったり、それを予測するシステム等を作っております。自己紹介としてはこんな感じです。