金融機関の口座情報を用いた非財務データによる信用リスク評価モデルの構築

抄録

本研究は,財務ﾃﾞｰﾀに依存しない新たな信用ﾘｽｸ予測手法の開発を目指し,金融機関の口座情報およびその情報から構築した企業間取引ﾈｯﾄﾜｰｸの特徴量を用いたﾓﾃﾞﾙの構築に取り組む.具体的には,金融機関の実際の事業性入出金ﾃﾞｰﾀから構築した大規模ﾈｯﾄﾜｰｸ(81,680ﾉｰﾄﾞ､253,789ｴｯｼﾞ)を分析対象とし,金融機関の債務者区分における正常先と非正常先を予測する機械学習ﾓﾃﾞﾙを開発する.さらに,特徴量の重要度分析を通じて,予測精度に最も寄与する特徴量を特定し,ﾓﾃﾞﾙの解釈可能性を高める.