ROBOT PAYMENTとかっこ、6,000万件を超える請求データ分析の結果、請求内容と貸倒の関連性とリスク要因を発見

2023年11月業務提携後の共同分析進行中、新プロダクトの企画開始へ

株式会社ROBOT PAYMENT

2024年5月14日 15時00分

サブスクリプション事業の顧客管理や決済の効率化に貢献する株式会社ROBOT PAYMENT（本社：東京都渋谷区、代表取締役：清久健也、証券コード：4374、以下 ROBOT PAYMENT）は、AI・統計学・数理最適化といったデータサイエンスの技術とノウハウをもとに、不正検知をはじめとしたクラウドサービスを提供するかっこ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：岩井裕之、証券コード：4166、以下かっこ）と、業務提携の第2弾として、ROBOT PAYMENTが保有する請求書に関わる明細や企業情報、与信情報など約6,000万件を超える決済周辺データを用いた分析を行いました。

分析の結果、売掛金の貸倒の原因となるファクタを発見し、新たな与信モデルの構築につながる成果を得られました。これに基づき、今後は未回収リスクの予測がさらに精緻化されることを目指した、与信審査アルゴリズム構築（請求先の与信通過／与信落ちを分類するモデル・貸倒リスクを算出するモデル）、そのアルゴリズムを活用した新たなファクタリングサービスの開発、与信条件の柔軟な調整を可能にするシステム構築に取り組んでまいります。

第1弾：業務提携開始に関するプレスリリース（2023年11月21日付）

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000119.000009799.html

分析の概要

未回収や貸倒に影響を与えるリスク要因を明らかにし、法人・個人、請求金額、業種、決済手段、支払予定日・実行日の差等における支払期限超過率と貸倒率を組み合わせたデータ分析により、貸倒の発生傾向が判明しました。

一度でも支払期限を経過したことがある請求先は貸倒のリスクが高まり、特に対象請求先への全ての請求書のうち、支払期限を1日でも経過した割合が35％を超えてくると、貸倒になるリスクが大きく増加します。請求先が法人・個人での違いも顕著であり、法人は支払期限を1日以上経過する確率が18％程度、貸倒になる確率は0.5％程度、個人は支払期限を1日以上経過する確率が7％程度、貸倒になる確率は0.6％程度となり、法人に比べて個人は支払い期限を超過すると貸倒になるリスクが高くなります。

また、請求元及び請求先の業種別の組み合わせでも貸倒率に差が生じており、特定の業種で支払期限の超過及び貸倒になるリスクが高くなるという特徴が見られます。そのほか、支払期限の超過および貸倒が発生しやすい支払サイクルや決済手段、請求金額帯についても傾向がわかりました。

これらのリスク要因の特定により、未回収リスク予測の精緻化と、新たなファクタリングサービス開発、与信条件を柔軟に調整するシステム構築等に取り組み、与信精度の高度化・効率化はもちろん、財務健全性の高い取引環境の提供と、フィンテック領域における新たな価値の創出に尽力してまいります。

【具体的な構築モデルの例】

・請求先に対する与信を行うための審査アルゴリズムを構築

・請求先の与信通過／与信落ちを分類するモデル

・貸倒リスクを算出するモデル

今後の取り組み

ROBOT PAYMENTとかっこは、2023年11月21日に業務提携し、ROBOT PAYMENTが20年以上蓄積した膨大な決済周辺データとかっこのデータ分析技術を活用したビッグデータ分析とAI活用に取り組んでいます。この取り組みにより、自動与信やファクタリングなどのフィンテック領域への展開や、かっことの共同プロダクト開発など、多岐にわたる事業機会の創出と顧客企業の業務効率化に取り組んでいます。

今後もデータ駆動型アプローチを深化させ、与信モデルの精度高度化に必要なデータの収集と分析手法の改善を行い、決済周辺データに基づく新サービスの検討を進め、顧客にとってより価値の高いソリューションを提供してまいります。