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    みんなのクレジット、AI融資サービス考察-その5 「Ondeck」上場はしたものの・・・

    みんなのクレジットが導入を予定している人工知能を用いた融資を占う連載 5回目です。

     前々回では企業に対して融資を行なうkabbage、前回は個人を中心に融資を行なうAffirm(エイファーム、アファーム)を紹介したので、今回はその中間の「個人事業主」を主な融資先としているOnDeck(オンデッキ)を紹介したいと思います。みんなのクレジットが目指しているAI融資の対象は個人と考えられますので、kabbageよりはその実態に近いものになるのではと考えられます。

    2016/7/25 みんなのクレジットインタビューその1 ~起業の経緯、差別化について~

     OnDeckは「あの」レンディングクラブと同時にIPOを果たした企業です。レンディングクラブの上場時時価総額が54億ドルで現在約21億ドルです。OnDeckの上場時時価総額は存じませんが、公開日終値が27.98ドル、現在の株価が4.84ドルで時価総額が約3億4千327万ドルなので(現地時間2016/10/28時点)、全体の株数が変わっていなければIPO時時価総額は約19億6千万ドルですか?

     冴えない株価の動きのOnDeckですが、その提供するサービスはなかなかユニークです。・・・といいたいのですがどうも本、紹介者によって扱いが微妙に異なります。以下本ごとに書かれているその概要を記載します。

    FinTech入門(辻庸介_瀧俊雄)(97~98P)によると、OnDeckの融資は以下のように説明されています。

     クラウド会計ソフト、POS(point of sales system:販売時点情報管理)の連携によりバランスシートや損益計算書、銀行残高、取引データー、毎日の売上、キャッシュフローを把握、またそれ以外の独自のデーター分析を利用する。スモールビジネスの多様なキャシュフローに自動審査で対応し貸し倒れ率を7%未満の水準に抑える。

    前々回紹介した、kabageとこれだけでは違いはないようです。




    FinTechとは何か(隈本正寛、松原義明両氏著) のP46~47の表記によるとこうです。

     OnDeckは個人事業主を主に独自の審査モデルを利用して最適な融資を提供する。融資を受けたい個人事業主はシンプルに自社の創業年数業種、住所、クレジットスコア、銀行口座などの基本情報を入力する。その情報をもとにOnDeckは銀行での取引振り、業種特性、ネットの口コミサイト上の評判などをもとに多方面から評価。早くて10分ほどで融資額、金利、返済期間が提示される。
     簡単に融資が申し込め、ディフォルト率を10%に抑えるOnDeckは上記の審査を行うエンジンを自社構築しており、これがスピーディーな融資を可能とする。


    こちらの方が詳しい描写がされています。貸し倒れ率(ディフォルト率)に違いがありますが、調査時期の違いかもしれません。



    FinTechの衝撃(城田真琴氏著)のP61~62における表記ではこのようです。

     中小企業向けバランスシートレンディング事業者の代表格であるOnDeckやKabbageはビッグデーターを活用した、独自の与信審査システムを構築して、融資判断が難しい中小企業にスピーディーな融資ができる仕組みを構築

    やはりOnDeckとkabbageは似たようなサービスを提供しているようです。




    「FinTechの教科書 丸山隆平氏著」の84~86には短いながらも注目すべき表記があります。

     Ondeckは中小企業向け融資サービスを提供。借り手側の企業情報、事業計画、信用情報、オンライン上での企業の評価などを用い、細かく企業を分析評価して審査を行なう。貸し手側にはファンドの形で融資を募る。業績不振に苦しんでいる。

     上記下線の部分を見ると、国内ソーシャルレンディングと同じように投資家に金融の形で販売を行っているようです(日本と同じく個人投資家中心とは限りません)。ただそれはどういう形なのでしょうか。



     下記、みずほ総合研究所のレポートではOnDeckはバランスシートレンダーと区分されています。このAI融資特集記事を書くに当たって大いに参考にさせてもらっているFinTech革命(日経BPムック)においてもそうです。

    拡大するマーケットプレイス貸出(みずほ総合研究所レポート)



     この場合ですと、この金融商品において貸し手はOnDeckで投資家ではありません。国内ソーシャルレンディングと似たような金融商品となります。

    しかしInfcurion Insigtの下記記事よるとOnDeckはマーケットプレイスレンダーであるとのことです。

    事業者ローン領域で進む大銀行とFinTechの連携(2015/12/4 Infcurion Insigt)

     この場合は、Lending Clubと同じく投資家が貸し手となります。ただしレンディングクラブが個人の貸し手から大手機関投資家、銀行へシフトしていきつつあるのに対して、OnDeckは最初から後者が主体のようです。
     
     本当にどちらなの?とはおもいますが今のところは留保したいと思います。バランスシートレンダーとマーケットプレイスレンダーについては下記記事をご参照ください。

     2016/07/21 どっち?[バランスシートorマーケットプレイス]レンダー その2 世界・国内の趨勢はいかに

     これだけ資料をあたりましたが、結局kabbageは中小企業、OnDeckは個人事業主という切り口の解説は失敗してしまいました。お詫びします。

     上記参考資料には、明確に「人工知能を用いて審査を行っている」とは書かれていないことがあります。「独自のアルゴリズム・(審査)エンジン」はたまた「ビッグデーター与信を用いている」などと書いてあることも多いです。

     もちろんAIを用いていると明確に書いてある資料も少なくありません。最短10分で審査を行えるのならば人間が審査を行っているはずがないという推測。また「FinTech金融革命の全貌(加藤洋輝、櫻井駿両氏)」の以下引用する記述を根拠に、AI融資は基本的に当連載で扱うサービスにおいては用いられていると考えています。

     またソーシャルレンディングにおいてこのような与信判断をする際には、人工知能を使って分析するケースが増えている。単純に、集めたデーターを使って貸出の可否、または信用度のランクづけをする作業を人工知能に任せるケールもあれば、新たに判断材料として挙げたデータをウェッブ上から収集および整理する作業を人工知能が担っているケースもある。その両方を人工知能に任せることもある。
     さらには、人工知能の使い方によって与信判断のハードルの高さも変わってくる。それによって金利などの条件に違いがでるなど、一口にソーシャルレンディングと言っても、各社各様のサービスが提供されている。

    FinTech金融革命の全貌(P53~54)



     Kabbage、Affirm、OnDeckと続けて参りましたが、海外でAI審査を用いた融資というものがどのように行われているかの実態が見えてきたように感じます。
     従来の融資審査における情報も使っているようですが、ネットでこそ集められる情報をAIが審査する。そのネットで集められる情報はトランザクション(取引履歴)、オンライン会計ソフトのデーター、ユニークなものでSNSの行動、評価、友達(つながっている人)が用いられています。

     従来型融資と比べて、スピーディ、タイムリー、また信用が低いひとにも機会が与えられることが特徴です。資金調達ができればその苦境から脱せられる可能性のある貧しい人にその機会をあたえることは、実に社会貢献性が高い事業です。

     AIが融資審査を行なうことにより貸し倒れ率が低くなるのか?上記の引用した資料には低くなると書いてあることが多いのですが、それに反する資料も存在しますので、それについての言及は保留します。

     みんなのクレジットはその貸し手にシングルマザー(ファーザー)、海外留学生を想定しています。資金が調達できない状態にある彼らに融資機会を与えることは実に有意義な事業であるといえます。

     世界には融資にAIを用い、またその際に融資機会を貧しい人に与えることに加えて、さらにそのサービス内容においても高い社会事業性を持つサービスが存在します。次回はそれを紹介したいと思います。

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