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
課題・目的
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。
まとめ
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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。


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静銀信用保証株式会社
金融業界
31〜50名
非上場
静岡県
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