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みんなのクレジット、AI融資サービス考察-その2 国内ソーシャルレンディングはFinTechだ!


 みんなのクレジットが融資にAIを用いるサービスを開始することに絡めた、サービス概要の考察、調査です。今回はその2です(その1はこちら)

参考
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~

 前回は調査を開始するにあたって、なぜ私がAI融資に興味を覚えたのか?それは国内ソーシャルレンディング(投資型クラウドファンディング)がFinTechとみなされない現状に違和感を覚えるから、その風向きをAI融資が変えてくれると期待したからと述べました。

 また国内で発売されたFinTech関連本でどのように国内ソーシャルレンディングに冷淡に扱われているか(あるいは無視されているか)を述べました。

 今回はなぜ国内ソーシャルレンディングがFinTechと見做されないのかの考察、またその反論を掲載します。

 私は上記の理由を「国内ソーシャルレンディングがわかりやすいFinTechを利用してないように識者からは見えるから」だと考えています。

 海外のオルタナティブレンディングを例に取りましょう。

 例えばレンディングクラブは高度なマッチングシステムで投資家のリスク分散に成功しています。オンラインの様々な情報(決済サービスの利用状況、SNS評価など)を審査に利用するサービスもあります。融資審査に人工知能を用いるというのもわかりやすい「FinTech」です。

 上記の例に比べれば日本のソーシャルレンディングはどうしても「古い」ように見えるのではないかと思います。ネットで資金を集めるというシステムを採用している以外は、融資審査は古典的なものです。人工知能ではなく従来通り人間が審査しています。

「FinTech」を題した本には載せにくいという筆者の気持ちもわからなくはありません。

その一方でこんな声もあります。

最近大手金融機関の方(フィンテック担当部署だったり、フィンテックをフォローしている証券アナリストだったり)とお会いして自己紹介すると「必ず」聞かれる質問がある。
「クラウドファンディングって、どこがフィンテックなんですか?」
大手金融機関ではフィンテックとは、ビットコインであり、ブロックチェーンであり、ロボアドバイザーのことなのだろうか?
本日のPioneers Asiaのフィンテックセッションのモデレーターだった500StartupsのSheelに、セッションのあと直接聞いてみた。
Bankingの仕組みをネットで効率化するもので、紛れもなくフィンテックだ。
と彼は言った。
資金の流れ(banking)をテックの力で、中抜きし、資金の出し手と受け手双方にメリットを提供すること。
これで、答えになってるんじゃないだろうか?
ちなみにSheelによると、フィンテックベンチャーのユニコーンでは、レンデァングが多いが、それでもローンの全体に占めるオンラインの割合は1%に過ぎない。まだまだ巨大な市場がある、とのことです。
ワクワクしますね。


(2016/3/23大前和徳クラウドバンク前社長のフェイスブックタイムラインより)

私は大前前社長のご意見に全面的に賛同します。

 そもそも識者にFinTechと分類されたからといって、そのサービスが偉いわけでも、無批判に投資家に受けいられるでもないと私は考えます。分類されないからといって卑下されるものでもありません。FinTechを用いても運営側が不正を行ったり、その技術そのものにより問題が引き起こされる場合もあります。

参考
2016/07/19 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1 海外ソーシャルレンディングで顕在化する問題

 しかしその「そもそも論」を跳ね返して、国内ソーシャルレンディングは十分今でも大前前社長が仰るとおりFinTechだと私は思います。また導入がプラスとなるのならば「わかりやすいFinTech」も将来的に導入してもらいたいと思っています。それは人工知能もそうですし、その他いろいろなアプローチがあると思います。

 みんなのクレジットによる融資過程へのAIの導入は国内ソーシャルレンディングサービスの転機になるかもしれません。FinTech本の著者、その他識者の方々に日本のソーシャルレンディングもFinTechと認識してもらえる契機となるかもしれません。

 先に述べたとおり、海外ソーシャルレンディングがどのように人工知能を融資に用いているか、それを調査することで、上記の可能性を占って見たいと思います。また同時にみんなのクレジットのサービスがどのようなものになるかも同時に占いたいと思っています。

今回はここまでにさせてください。

次回記事
みんなのクレジット、AI融資サービス考察-その3 kabbage-AIが用いるデーターソースは24!


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