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＊本記事はきんざいOnlineからの転載です。
可決先だけで把握できない融資判断の全体像
連載第4回までは、融資審査で可決し融資を実行した小規模事業者のデータを用いて、顧客属性とデフォルトとの関係を紹介してきた。しかし、可決先だけを見ていては、融資判断の全体像は把握できない。どのような顧客が否決されてきたのかという情報も、審査の妥当性を検証し、判断の精度を高める上で有効な手がかりとなる。
そこで今回は、モデル構築の学習データに融資審査で否決した顧客の情報を含めることの有効性を示した、当社リスク管理部メンバーらによる分析結果（注）を紹介する。
今回対象とする教育ローンは、使い道を教育費用に特化した融資商品で、多くの金融機関が取り扱っている。主に保護者に対して、高校や大学などの教育機関に支払う入学金や授業料のほか在学に必要となる教育費用（パソコン購入代や教科書代など）を融資している。融資の条件は金融機関によって異なるが、借入可能額は10万～1,000万円程度、返済期間の上限は10年程度で、在学中は利息のみの支払いが可能であり、元金の返済には据え置き期間を設けている。
図表に審査プロセスのイメージを示す。まず、信用スコアリングモデルで評価した信用スコアを用いて審査を行い「可決・否決」を評価する。そして、モデルで否決と評価された信用スコアの低い顧客に対して人的審査を行い、可決への変更を検討した上で、最終的に「可決・否決」を判断するというスキームを採用している金融機関が多い。
