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 三井住友海上火災保険が、自動車ローンの審査モデルを構築した。金融機関などへの提供を見据える。申込者の勤務情報や年収などに加え、従来にはなかった情報を審査対象に組み込む点が特徴だ。これまでと異なる審査をすることで、自動車ローンの間口を広げる狙いがある。早ければ2022年度中にも、自動車ローンを手掛ける事業者への販売を開始したい考えだ。

 「働き方が多様化した現在、個人の信用力を勤務先や勤続年数で測るのは難しくなっている」。三井住友海上火災保険 ビジネスイノベーション部モビリティチーム課長代理の前田敏明氏は、こう語る。同社と協業するGlobal Mobility Service(GMS)によると、国内で自動車ローンを組めない個人は年間200万人。従来とは異なる観点で審査ができれば自動車ローン、ひいては自動車市場の拡大につなげられるかもしれないという思惑がある。

三井住友海上火災保険が開発した審査モデルの概要
三井住友海上火災保険が開発した審査モデルの概要
(出所:三井住友海上火災保険の資料を基に日経FinTech作成)
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 三井住友海上の審査モデルは申込者の属性情報に加え、車両情報、使用目的、保険の等級などを基に、予定する貸付額に応じたデフォルトスコア、デフォルト確率、さらには最適な貸付額を弾き出す。各金融機関が保有する既存の審査モデルや基準と組み合わせて貸付可否を判定することを想定している。現時点では、提供先に合わせて審査モデルを柔軟にカスタマイズする方針だ。

 新たなモデル構築に当たっては、さまざまなデータを分析した。三井住友海上が保有する自動車保険データには、年齢や性別といった属性情報のほか、車種などの車両情報や使用目的、等級、保険料の支払いデータ、事故の有無などが含まれる。例えば、保険料の支払いが滞る契約者には、どんな傾向があるか機械学習させた。対象データは約150万件に及ぶ。自動車保険データを活用した審査モデルは珍しい。

 そのほかにGMSのサービス利用に関するデータや、金融機関の審査モデル構築で実績のあるセカンドサイトアナリティカが抱えるデータなどを活用。初期モデルを完成させた。