NaU Tech セッション
ルールエンジンによる
新しいスコアリング審査の実現方法
ローンやクレジットカードの審査や企業の格付けなど個人や企業をなんらかの指標をもって評価する方法に「スコアリング」があります。
スコアリングは、対象を評価する複数の観点(軸)を設定し、それぞれの観点に関連する属性にそれぞれ重み付けを行い評価する方法です。各観点の評価結果を組み合わせることで、最終的な評価を決定します。
例えば、ローン審査では、信用スコア、申請者の収入、雇用状況、負債状況などの観点が評価されます。信用スコアには過去の借入履歴や返済履歴が含まれ、収入や雇用状況は安定した返済能力を示す要素として重視されます。負債状況も同様に重要で、既存の借入額や返済義務が考慮されます。これらの観点それぞれに重みを付けて評価し、その結果を総合して、ローンを承認するか否かの最終的な判断が行われます。
このスコアリングの主な目的は、客観的な評価の実現、リスク管理の向上、一貫性の維持などですが、自動化による時間短縮により顧客サービスの向上を図ることも採用の大きなモチベーションとなっています。
このスコアリングには古くからルールエンジンが使われてきましたが、最近ではAIを取り入れて対象の将来性を予測し、スコアリングに反映する取り組みも広がりつつあります。
現状の目まぐるしい顧客ニーズの多様化や変化に迅速に対応しつつ、リスクを最小化するためのスコアリングの在り方が注目されています。
今回のウェビナーでは、このスコアリングの概要説明と今後、弊社ルールエンジンを活用した新しいスコアリングの実現方法について提案します。
スコアリングを運用している金融基幹DX推進担当者やマーケティング担当者、そしてこれらの組織にサービスを提供するシステムコンサルタントや営業担当者の方にとって課題解決に向けた新たな視点を提供できればと考えております。
皆様の参加をお待ちしております。
このような方にオススメ
- 金融業界のDX推進役員および担当者
- 金融業界のDマーケテイング役員および担当者
- 金融業界に顧客をもつシステムコンサルタントや営業担当者
講演目次
- スコアリングとは
- スコアリングの現状
- スコアリングモデルの可視化
- ルールエンジンによるスコアリングの実現方法
- まとめ
講師紹介
株式会社なうデータ研究所
上席エバンジェリスト
大野国弘
経歴
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。