AI導入支援・AI開発ソリューションの導入事例

サービス詳細

導入企業|静銀信用保証株式会社

住宅ローン不正検知AIシステム

住宅ローン不正検知AIシステム
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課題・目的

1

住宅ローンを賃貸用不動産購入の資金調達に偽装する不正利用が発生している。

2

審査担当者による目視確認に依存しており、審査精度にばらつきが生じている。

3

過去の不正事例が少なく事例の偏りがあるため不正定義や学習データの設計が難しい。

導入後の効果

1

AIが不正の可能性を100段階スコアで可視化することで審査担当者の意識が向上した。

2

審査経験の差に起因する意識のばらつきが是正されつつある。

3

年間の損失額を約20%削減することを目標にしている。

まとめ

静銀信用保証は、住宅ローンが賃貸用不動産購入に悪用される不正の検知が審査担当者の経験に依存し属人化していた課題を抱えていた。目的は過去事例を学習したAIで新規申し込みの不正可能性を可視化し、審査精度と均質化を図ること。HEROZを選んだ決め手は同社が過去に住宅ローン不正検知AIの開発実績を持っていたことと、短期間で高精度モデルの構築・API連携が可能だった点。導入後は審査画面に100段階の不正スコアが表示され、担当者の不正に対する意識向上や高精度での特徴把握が確認され、年間損失を約20%削減することを目標にモデルの定期更新と精度向上を進めている。

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導入事例の詳細

導入前の課題

住宅ローンを賃貸用不動産購入の資金調達に偽装する不正利用が発生している。

審査担当者による目視確認に依存しており、審査精度にばらつきが生じている。

過去の不正事例が少なく事例の偏りがあるため不正定義や学習データの設計が難しい。

導入の目的

住宅ローンの不正利用を未然に防止すること。

審査の属人化を解消し審査精度を均一化すること。

審査業務の効率化と担当者の業務負担軽減。

導入後の効果

AIが不正の可能性を100段階スコアで可視化することで審査担当者の意識が向上した。

審査経験の差に起因する意識のばらつきが是正されつつある。

年間の損失額を約20%削減することを目標にしている。

今後定期的なモデル更新で巧妙化する不正手口に対応する計画がある。

導入の決め手

HEROZが過去に同種の住宅ローン不正検知システムの開発・運用実績を持っていたこと。

HEROZと自社で役割分担しやすく、コミュニケーションが円滑に進められたこと。

短期間で高精度なモデルを構築できる見込みがあったこと。

導入のプロセス

HEROZがAIモデルとAPIを開発し、同社が特徴量や学習データ等の審査観点からの助言と出力へのフィードバックを行い、AIモデル開発・精度検証に2か月、審査システムとの連携実装に4か月、計6か月で導入した。

活用方法

審査システムの画面上にAIが出力する不正スコアを表示し、審査担当者がそのスコアを審査の参考にしている。

社内の反応

審査担当者の間で不正に対する意識のばらつきが減り、経験の浅い担当者も意識して審査に臨むようになった。

今後の展望

定期的なモデル更新や特徴量見直しで精度を向上させ、将来的には業界共通型モデル構築や営業面での顧客ニーズ把握にもAIを活用したい。

サービス概要
AI導入支援・AI開発ソリューション
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プロダクト説明

AIテクノロジーの力で業界に眠る暗黙知を解放。各業界のDXの中核を担うAIを、構想策定から実装、運用まで一貫して支援します。

導入企業情報

静銀信用保証株式会社

業界

金融業界

従業員数

31〜50名

上場の有無

非上場

所在地

静岡県

事業内容

信用保証業務 信用保証業務に附帯または関連する一切の業務

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