コンサルティング

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コンサルティング本部の業務内容

  • 世の中には数多くのデータが存在し、人間が何かしらの行動で得られる情報が世の中にデータという形で日々生成されてます。
  • コンサルティング本部では、主に金融機関に存在するデータを分析して、モデル構築、及び、モデル運用支援を行っています。

FEGが取り扱っている主なモデルのイメージ

審査モデル

手法イメージ

ホワイトボックス

ロジスティック回帰
概要
  • 複数の「重み係数×変数」を合算
    比較的単純な数式で表現することが可能
利点
  • 過学習しずらい
  • 予測対象の数が比較的少なくてもモデル構築が可能
欠点
  • 外れ値の影響を受けやすいため、
    変数加工が必要となる場合が多い
業務適用
  • 国内外ともに事例数が多い
判別ツリー
概要
  • 条件に「該当する」・「該当しない」で
    集合を分割を繰り返すモデル構造
利点
  • モデル構造が直感的で分かりやすい
    (実務担当者の経験則を取入れやすい)
欠点
  • 過学習しやすいため、
    モデル構築の際には比較的多くのサンプル必要
業務適用
  • 国内外ともに事例数が多い

ブラックボックス

勾配ブースティング(GBDT)
概要
  • 多数の判別ツリーを組合わせた構造であり、最近ではこの手法を
    実装したXGBoostというパッケージが競技を中心に多用されている
利点
  • 予測能力が高い
  • 変数加工が不要であり、比較的短期間でモデルを構築可能
欠点
  • モデル全体の可視化は困難
    (構成要素であるツリー単体の可視化は可能)
業務適用
  • 国内では事例数が少ないが、米国では適用事例がある
ニューラルネットワーク(NN)
概要
  • 複数のユニット(関数)で構成される層を重ね合わせた構造
    近年では、深層学習と呼ばれる手法が注目を集めている
利点
  • 予測能力が高い
  • 深層学習では人間が説明変数を作らなくてもよい(自動抽出)
欠点
  • モデルの可視化は困難
  • パラメータチューニングが難しい
業務適用
  • 3層程度ののNNの事例は多い
  • 深層学習の事例は数少ない

金融機関へ提供しているサービス領域

  • 支援業務内容は、下表のとおりです。
    • いずれの領域においても、統計モデルを活用し、リスク推定とマーケティング両輪での支援を展開しています。
領域支援業務
リテール無担保ローン推進支援業務
住宅ローン推進支援
顧客LTV分析支援
デジタルマーケティング支援
事業性一般事業性融資推進
不動産賃貸融資推進
その他クレジット・リース・信販用モデル

無担保ローン推進支援業務

  • 販売を行うための審査モデルを構築し、推進支援を行います。
業務内容
事前与信モデル口座の取引振りからリスク評価を行い、事前に与信額を設定するモデル構築(国内約50の金融機関で稼働)
ローン契約者の返済振り/取引振りからリスク評価するモデル構築
リスクランクから事前にクレジットラインを設定する業務
初期審査モデル申込者の「申込書・個人信用情報・行内情報」から審査を行うモデルと審査ロジック構築
ローンニーズモデル口座取引振りからローンニーズを推定するモデル構築
推進支援上記モデルを活用したターゲティング、及び、効果分析
リスク評価から初期審査基準を調整
カードローン途上与信支援枠上げ(極度増額)の審査基準設定
枠上げ可能対象者リストの作成

住宅ローン推進支援

  • 住宅ローン販売を行うための審査モデル構築、及び、推進を行います。
    また、実行債権に対する、当局対応や経営管理のための収益性評価
    さらに積極的にクロスセル展開するための顧客評価、及び、ターゲティング
業務内容
住宅ローン初期審査モデル申込者の「申込書・個人信用情報・行内情報」から審査を行うモデル構築
長期取引の収益性/リスク評価支援
債券ポートフォリオ収益性評価実行後案件について、多様なリスクをモデル化し中長期の収益性を評価支援
住宅ローンコンソーシアムデータのプール化(標準データ)運用
標準データレポート作成

顧客LTV分析支援

  • 顧客単位の収益を評価します。
  • メイン化に至る過程の分析を行い、クロスセル推進に繋げる支援を行っています。
    • 顧客のクラスタリングや営業推進時の顧客抽出に活用します。
    • その他では、住宅ローン契約先の付帯取引や収益状況を分析し、低金利下の住宅ローン獲得が収益に結び付くか検討します。
業務内容
取引成長性評価(LTV評価)長期的な顧客の取引遷移、クロスセルでの収益性を評価

デジタルマーケティング支援

  • ローン販売においても、近年、急速にWEB申込割合が増えてきており、それに対応するため、購買ニーズやサイトの閲覧履歴等、デジタルデータを分析し、効果的なターゲティング/広告配信支援を行います。
業務内容
Google Analyticsキーワード分析
サイト内遷移履歴
DMP外部サイト閲覧履歴と購買履歴を分析し、どのようなサイトを辿っている顧客が申込んでいるかを分析し、似たような経路を辿る閲覧者に対して広告を打つ(オーディエンス拡張)
口座取引無し先へのアプローチに有効
初期審査システムデータ申込情報の資金使途情報を活用した、リスティング広告時の購入キーワード分析

一般事業性融資推進

  • 事業性ローンへの積極な展開を支援します。
業務内容
企業格付評価モデル財務格付、債務者格付評価モデル
ローン審査モデル個人事業主、小規模事業者向けの財務情報、取引情報を用いた審査モデル
与信枠評価モデル取引振り、財務情報を活用して事業性ローンの与信枠を設定するモデル
事業性資金ニーズモデル資金ニーズを図るモデル
財務診断モデル3年分決算書を利用し、収益性、成長性、安定性判断と企業の強み、弱みを業種、規模に応じた診断を行う
財務アラームモデル決算書から資金繰り/信憑性/体質の変化度合いに応じて、アラームを発動するモデル

不動産賃貸融資推進

  • 不動産賃貸事業者向けのモデルを構築します。
業務内容
アパートローン初期審査モデル担保価値、事業採算を勘案した初期審査モデル
アパートローン預貸アラームモデル融資実行後の預貸取引振りからリスク推定する、途上管理モデル
現在正常返済されている取引先の中から、延滞予兆のある先にアラームを発動し、事業再生プランを提案

その他 クレジット・リース・信販用モデル

  • 銀行グループ会社向けのモデルを構築します。
  • 銀行経営管理ツールを提供します。
業務内容
クレジットカード入会審査モデル銀行系クレジットカード会社向け
クレジットカード途上管理モデル銀行系クレジットカード会社向け
リース契約審査モデル契約先財務、契約案件の価値を考慮した案件審査モデル
PORTFOLIO CRESCENDO®信用リスク計量化システム