JSOL、ＮＴＴデータが提供するFinCast™を七十七銀行が本番運用開始
株式会社JSOL（代表取締役社長 前川 雅俊、以下JSOL）と株式会社三井住友銀行（頭取CEO 髙島 誠、以下 三井住友銀行）が共同開発したFinCast（AI業況変化検知サービス）を、株式会社七十七銀行（取締役頭取 小林 英文、以下 七十七銀行）が9月より本番運用を開始しました。
FinCastは三井住友銀行とJSOLで共同開発したAI分析による「業況変化検知システム」（以下 本システム）を、株式会社ＮＴＴデータ（代表取締役社長 本間 洋、以下ＮＴＴデータ）が提供するOpenCanvas®（※1）上に構築し、金融機関向けサービスとしてJSOLが提供しています。また、分析に必要なデータは、勘定系システム（MEJAR）を担当するＮＴＴデータとJSOLが連携して抽出・加工を行います。
FinCastは共同開発元である三井住友銀行で運用されており、地域金融機関での本番運用は、七十七銀行が第一号となります。JSOLとＮＴＴデータは今後、七十七銀行でのFinCastの利用について、より高度で効率的な与信管理業務の実現に向けて努めていきます。
FinCastは三井住友銀行とJSOLで共同開発したAI分析による「業況変化検知システム」（以下 本システム）を、株式会社ＮＴＴデータ（代表取締役社長 本間 洋、以下ＮＴＴデータ）が提供するOpenCanvas®（※1）上に構築し、金融機関向けサービスとしてJSOLが提供しています。また、分析に必要なデータは、勘定系システム（MEJAR）を担当するＮＴＴデータとJSOLが連携して抽出・加工を行います。
FinCastは共同開発元である三井住友銀行で運用されており、地域金融機関での本番運用は、七十七銀行が第一号となります。JSOLとＮＴＴデータは今後、七十七銀行でのFinCastの利用について、より高度で効率的な与信管理業務の実現に向けて努めていきます。
1. 背景
近年、金融機関を取り巻く環境が大きく変化し、従来以上にリスクを正確に把握、分析することが求められています。そこで、JSOLとＮＴＴデータは、七十七銀行の業務について、より一層の高度化/効率化を図るため、FinCast導入に向けた実証実験を2019年に実施しました（※2）。
実証実験では、同行の取引先企業の口座情報（入出金情報、為替情報）を分析することにより、業況変化予測を行い、実際の格付け結果との比較を行いました。検証の結果、有用と判断できる適合率（※3）を得ることができました。
本実証実験の結果を受け、2020年4月から本番運用に向けて準備を進め、このたび本番運用を開始することとなりました。
2. FinCastの概要
本システムでは、AIが取引先企業の口座情報（入出金情報、為替情報）の動きを分析することにより、企業の業況変化を早期に検知することが可能です。AIの分析モデルは、三井住友銀行の保有する膨大な取引データを学習データとして構築されており、過去のデータ推移パターンから未来の企業の業況を予測するものとなります。AIを利用することにより、人の判断およびルールベースでの検知では気が付かない変化も検知することが可能となります。
（参考URL：https://www.jsol.co.jp/solution/ai_detection.html）
また、企業の評価は決算書ベースで行うことが多いですが、決算書は基本的に年に1回の更新となるため、企業の業績をリアルタイムで知ることは困難です。FinCastを用いることにより、いち早く企業の業況変化を検知し、当該企業に対して事業支援・改善に向けた積極的な提案を行うことが可能となります。
3. 今後について
FinCastを導入することにより、これまで人手で行ってきた与信管理業務について、高度化だけではなく効率化を実現することも見据えています。AIが自動で分析を行うことにより、人が行っていた作業を削減でき、行員の負担を減らす一方で、本来人でしか行えない作業に注力することが可能となります。また、与信管理業務におけるノウハウの属人化を防ぐことができ、品質の均一化にもつながります。
分析結果に対するアクションとしては、FinCastの分析結果を営業店に還元することにより、より早い段階で取引先企業とのコミュニケーション機会が創出でき、現在の業況に応じた適切な提案を行うことが可能となります。
JSOLとＮＴＴデータは今後、七十七銀行でのFinCastの利用について、より高度で効率的な与信管理業務の実現に向けて努めていきます。
（※1）全国ほぼ全ての金融機関が利用する「ANSER®」のシステム基盤を活用した、金融機関に求められる高い信頼性とセキュリティ対策を施したクラウドプラットフォームです。
（※2）2019年8月21日 ＮＴＴデータサービスインフォメーション
七十七銀行の与信管理業務効率化を目指しAIを活用した実証実験開始
https://www.nttdata.com/jp/ja/news/services_info/2019/082100/
（※3）FinCastが予測した結果が、実際の格付け結果とどれだけ一致しているかを示した指標のことで、適合率が高いほど予測精度が高いということが言えます。
※「OpenCanvas」「ANSER」は、日本国内における株式会社ＮＴＴデータの登録商標です。
※本リリースに記載されている内容は予告無く変更することがあります。
※本リリースに記載されている製品名、会社名は各社の商標または登録商標です。
近年、金融機関を取り巻く環境が大きく変化し、従来以上にリスクを正確に把握、分析することが求められています。そこで、JSOLとＮＴＴデータは、七十七銀行の業務について、より一層の高度化/効率化を図るため、FinCast導入に向けた実証実験を2019年に実施しました（※2）。
実証実験では、同行の取引先企業の口座情報（入出金情報、為替情報）を分析することにより、業況変化予測を行い、実際の格付け結果との比較を行いました。検証の結果、有用と判断できる適合率（※3）を得ることができました。
本実証実験の結果を受け、2020年4月から本番運用に向けて準備を進め、このたび本番運用を開始することとなりました。
2. FinCastの概要
本システムでは、AIが取引先企業の口座情報（入出金情報、為替情報）の動きを分析することにより、企業の業況変化を早期に検知することが可能です。AIの分析モデルは、三井住友銀行の保有する膨大な取引データを学習データとして構築されており、過去のデータ推移パターンから未来の企業の業況を予測するものとなります。AIを利用することにより、人の判断およびルールベースでの検知では気が付かない変化も検知することが可能となります。
（参考URL：https://www.jsol.co.jp/solution/ai_detection.html）
また、企業の評価は決算書ベースで行うことが多いですが、決算書は基本的に年に1回の更新となるため、企業の業績をリアルタイムで知ることは困難です。FinCastを用いることにより、いち早く企業の業況変化を検知し、当該企業に対して事業支援・改善に向けた積極的な提案を行うことが可能となります。
3. 今後について
FinCastを導入することにより、これまで人手で行ってきた与信管理業務について、高度化だけではなく効率化を実現することも見据えています。AIが自動で分析を行うことにより、人が行っていた作業を削減でき、行員の負担を減らす一方で、本来人でしか行えない作業に注力することが可能となります。また、与信管理業務におけるノウハウの属人化を防ぐことができ、品質の均一化にもつながります。
分析結果に対するアクションとしては、FinCastの分析結果を営業店に還元することにより、より早い段階で取引先企業とのコミュニケーション機会が創出でき、現在の業況に応じた適切な提案を行うことが可能となります。
JSOLとＮＴＴデータは今後、七十七銀行でのFinCastの利用について、より高度で効率的な与信管理業務の実現に向けて努めていきます。
（※1）全国ほぼ全ての金融機関が利用する「ANSER®」のシステム基盤を活用した、金融機関に求められる高い信頼性とセキュリティ対策を施したクラウドプラットフォームです。
（※2）2019年8月21日 ＮＴＴデータサービスインフォメーション
七十七銀行の与信管理業務効率化を目指しAIを活用した実証実験開始
https://www.nttdata.com/jp/ja/news/services_info/2019/082100/
（※3）FinCastが予測した結果が、実際の格付け結果とどれだけ一致しているかを示した指標のことで、適合率が高いほど予測精度が高いということが言えます。
※「OpenCanvas」「ANSER」は、日本国内における株式会社ＮＴＴデータの登録商標です。
※本リリースに記載されている内容は予告無く変更することがあります。
※本リリースに記載されている製品名、会社名は各社の商標または登録商標です。
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