三菱総合研究所、審査AIサービスを提供開始

経営環境や競合状況など金融機関を取り巻く環境が厳しくなる中、リテールローン商品の融資審査業務には「回答スピード」「効率性」「客観性」のさらなる向上を目指した業務のDXが求められています。また、コロナ禍後のニューノーマルに適応した業務のBCP（事業継続計画）の再構築が必要不可欠な状況にあります。
MRIはこれまでに複数の金融機関との実証研究を重ね、今般、リテールローン（有担保・無担保）の審査業務をAIで代替する「審査AIサービス」を実用化しました。

高い判別精度を有するAIモデルの構築^※1が可能で、申込案件の半数以上の自動承認が実現できます（AR値^※2 90%以上、申込案件の半数について審査官判定結果との一致率99%以上）。

諾否判定においてAIモデルが着目した審査項目と、それをどの程度考慮したかを数値で示すことができるため、AIモデルがどのような理由で判定を下したのかを、案件単位で人間が理解できる仕組みになっています。

API技術^※3を活用し、AIモデルの判定結果を既存のローン審査システムにリアルタイムで反映します。ローン審査システム側の開発はインターフェースや画面のみのため、現実的な時間とコストでAIモデルを導入することが可能です。

審査業務の自動化を促進する上でボトルネックとなる、既存業務におけるルールやチェック項目について、AIモデルとの関係性を整理し、既存のルールやチェック項目の全面的な見直しを支援します。「審査AIサービス」の効用である審査業務の自動化率を最大化した上で業務に実装します。

人間が判断するまでもない案件をAIが24時間体制で即時自動承認できるようになり、同時に即時回答することで顧客の離脱率低下が見込まれます。また、常時受付可能であることから、Web申込等の集客チャネルの選択肢を持つことができ、営業推進が加速します。

AIが審査業務を一部代行することで、人的リソースを相応に減らす効果が見込めます。そのため、コロナ禍後のニューノーマルに適応した業務のBCP再構築の自由度が向上します。また、人間が見るべき難しい案件に人的リソースを集中させてより高度な審査を実現し、承認すべき案件を適切に見極めることにより、承認率上昇やデフォルト率抑制の効果も見込めます。

AIは過去の人間による審査結果を元に各金融機関のクレジットポリシーを再現します。審査官のノウハウを集約したAIを用いることで、安定した審査が実現できます。