
2023年12月6日
/プレスリリース
学習型AIネガティブニュースラベリングシステム「NAIS」の実用化に向けた取り組みについて
NEWS
2019年11月15日 プレスリリース
アジア向けに人工知能(AI)を活用したローン回収プロセスの効率化・最適化サービスを始めます。まずは個人向けのカードローンや車・バイクなどの消費者ローンのニーズの多いタイの金融機関向けに提供します。
株式会社MILIZE(以下、MILIZE)は金融工学・ビッグデータ・AI・機械学習・ファイナンシャルプラニング等の知識、および、豊富な金融実務経験・システム開発経験を活かし、新しい金融サービスを提供しています。生産年齢人口が劇的に減少する中で、慢性的な人手不足となる日本で労働生産性向上は緊急の課題となっています。 また一方で、 「人生100年構想」で、個人の資産管理のニーズがより一層高まっています。その課題に対し、MILIZEは金融コンサルティング業務・窓口業務を改革することで解決を目指します。 MILIZEはAIとITと金融工学の力を駆使し、教育コストのかかる窓口業務の効率化・高度化をサポートし、FD(フィデューシャリー・デューティー)に沿った金融サービスの確立を目指します。
カードローンや消費者ローンの延滞が発生した場合、従来の方法であれば、まずリスクが高いと思われる延滞債務者グループと比較的リスクの低いと思われる延滞債務者グループへの分類を経験と勘に基づき行う。そして高リスクと判断された延滞債務者への督促をルールベースで行う、といった手順を取る。この場合の督促アクションは、同一日中に複数回架電したり、SMS(ショートメール)を送信したりすることも認められていた。
しかしながら2019年11月末よりタイで消費者保護法が改正されるのに伴い、債務者への督促が1日1度のみに限定されることになる。つまりこれまでは経験と勘に基づき、ある程度冗長な督促を行うことも許容されていたのが、今後は「どの延滞債務者に」「いつ」「どのチャネルで」督促を行うか、最適な督促アクションを考慮する必要が出てくるようになるのだ。
このようにタイの消費者金融事業を取り巻く環境は大きく変わりつつあるが、そのような変革に対応するべく、MILIZEでは各延滞債務者について各チャネルで督促アクションを取った場合の期待回収価値を機械学習モデルで予測するモデルを開発した。この機械学習モデルの予測結果を活用することにより、タイの金融機関は「どの延滞債務者に」「いつ」「どのチャネルで」督促を行うか、最適な督促アクションを定量的に決定することが可能となる。
株式会社MILIZEは、今後、本ソリューションをタイ・マレーシア・インドネシア・フィリピン・ベトナムのアジア各国の金融機関へ展開していきます。
【本件に関する報道関係者からのお問合せ先】
株式会社MILIZE 広報担当:塩入・山口
電 話:03-4500-1311
メールアドレス:info@milize.co.jp
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