Alibaba Cloud 信用リスク管理

Alibaba Cloud 信用リスク管理ソリューションによって、金融業者は機械学習を簡単に適用し、自社のデータセットを利用して信用リスクモデルを開発、登録、およびデプロイできます。

概要

個人や SME の間で小口融資の需要が急速に高まっています。 このようなお客様は、より柔軟でより融資限度の低い、ほぼ即決の融資判断と、より回収が頻繁なローン商品を求めています。 多くの銀行や FinTech 企業が小口融資商品の開発に取り組む一方で、これらの企業の信用リスク能力は、新規の小口融資商品の開発をサポートする新しいリスクモデルを迅速に投入するという新しい要件を満たすことができていません。

Alibaba Cloud の 信用リスク管理ソリューションによって、金融業者は機械学習を簡単に適用し、自社のデータセットを利用して信用リスクモデルを開発、登録、およびデプロイできます。 ワークフロー、アルゴリズム、およびテストデータセットを含むスコアカードテンプレートを備えており、変数変換処理を大幅に効率化できます。 銀行や FinTech 企業はこのソリューションを利用することで、信用リスクをプロアクティブに管理し、新規の小口融資商品をサポートし、Basel II などの規制要件を確実に満たすことができます。

課題とソリューション

銀行や FinTech 金融業者にとって、信用リスク管理はさまざまな面において、長期に渡る課題となっています。

主な課題

非効率な新リスクモデルの構築

事業の成長を支えるために、信用リスクモデルを迅速に更新する必要があります。 しかし、ツールに制約があるため、実現は困難です。モデル作成者は関連するデータ属性をすばやく特定することが困難であり、モデルの評価にはデータのインポートや結果の分析といった多くの手作業が必要です。こうした手作業によってモデルのデプロイには多くの時間を要します。

リアルタイムスコアリングが必要

小口融資のユーザーは、申請後すぐに融資限度を知ることを期待しています。 融資者は、サーバーやその他の計算リソースを調査し、ピーク時の同時の融資申し込みに対応する必要があります。 しかし、ユーザーの数や、最大負荷が発生する時期、およびどれほどのハードウェアに投資すれば良いのかを予測することは困難です。

非効率的な報告プロセス

リスク管理チームは、適時更新されるさまざまな信用リスク報告を準備する必要があり、これには多数のシステムからデータを取得し、データ統合を行い、債務者レベルでのリスク値を計算し、ポートフォリオレベルで集計する必要があります。 従来、これは手動でのスプレッドシートベースの報告で行われており、しばしばアナリストや IT 部門の荷重な負担となっていました。

ソリューション

モデルのための機械学習

機械学習やその他の AI 技術を利用することで、金融企業は信用リスクに関連する属性、特に特に過去の経験が制限されるオルタナティブデータをすばやく特定することができます。 また、このソリューションにはスコアカードと、信用リスク評価で一般的に使用される組み込みのアルゴリズムが備わっています。

継続的なリスク管理

機械学習と AI を利用することで時間を節約し、データ属性とデフォルト間の相関関係を見つけ出すことができます。 これによってアップグレードプロセスが加速します。 1 年に 1 回モデルを再検討するのではなく、より頻繁に再検討することで、信用モデルが常にユーザーの行動変化を捉えることを保証し、貸付承認における最適な意思決定を支援できます。

効率的な信用リスク報告

クラウドコンピューティングは、大量のデータを迅速かつ効率的に処理することができます。 これにより、金融機関はより速く、頻繁に、より低いコストでリスクエクスポージャーを算出することができます。 CRO はより分かりやすい形で上層部へリスクエクスポージャーを伝えることができ、組織はより良い意思決定を行い、より自信を持って規制要件を満たすことができます。

利用イメージ

課題

適切なモデルを所有することは、信用リスク管理における最も困難なタスクの 1 つです。 これらの課題に対処するための適切なツールとプラットフォームを見つけるには、どうすれば良いのでしょうか。

ソリューション

  • Alibaba Cloud Dataworks は、異なるリソースから発生するデータの集中型プラットフォームへの統合を支援します。

  • Ant Financial も信用リスクモデルやその他の精密に調整されたモデルで利用する Platform for AI は、モデル作成者が組織に最も適したモデルを構築するのに役立ちます。

  • 規制当局が求めるモデル構造について明確に説明するモデルレポートが使用可能です。 一度デプロイすれば、多数の顧客が並行して申請するようなビジネス需要のピーク時であっても、信用リスクスコアの計算はMaxComputeでリアルタイムに行われるようになります。

Platform for AI

エンドツーエンドのプラットフォームは、さまざまな機械学習アルゴリズムを提供します。

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DataWorks

ビッグデータプラットフォームは、ワンストップの開発とオフラインスケジューリングを可能にします。

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MaxCompute

汎用的、完全管理、マルチテナントなデータ処理プラットフォームです。

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ApsaraDB RDS for MySQL

MySQL 向けのオンデマンドホスティングサービスです。

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課題

リスク計算の速度、頻度、および集約能力の需要が増大する中で、レガシー技術や倉庫投資は適切ではありません。

ソリューション

  • Alibaba Cloud 上に構築された効率的なリスク集約インフラストラクチャーは DataWorks と Maxcompute を備えており、さまざまな形式での複数のリスク報告を迅速かつスムーズに開発することが可能になります。

  • このソリューションは組織の高度な報告書設計を提供し、複雑な信用リスク報告要件を満たすためのツールを生成します。

DataWorks

ビッグデータプラットフォームは、ワンストップの開発とオフラインスケジューリングを可能にします。

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MaxCompute

汎用的、完全管理、マルチテナントなデータ処理プラットフォームです。

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DataV

強力で使いやすい可視化ツールです。

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Elastic Compute Service (ECS)

柔軟で安全な仮想クラウドサーバーを提供するオンラインコンピューティングサービスです。

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