韓国のソーシャル・レンディング「Honest Fund」が、心理学と機械学習による信用評価技術の研究に着手

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ローンを借りたい人と個人投資家をつなぐソーシャル・レンディング・サービスの Honest Fund(어니스트펀드)は、ソンギュングァン(成均館)大学心理学科のチャン・スンミン(장승민)教授の研究チームと、心理学による信用評価システム「PSS(Psychometric Credit Scoring System)」の共同開発を行う業務契約を締結したと明らかにした。

PSS は心理学理論とビッグデータ分析の組み合わせにより、借り手の予想不渡り率を推定する信用評価方法だ。VisualDNAEFL(Entrepreneurial Finance Lab)など、海外の成功事例をベースにした今回の研究では、韓国国内初の試みとなる研究課題として、Honest Fund の固有技術で特許出願が完了している。海外の信用評価会社では、これらの評価システムを利用することで、既存の金融業界でカバーできない借り手の返済意志を把握することにより、経済利益の範囲を広げて消費者の歓迎を受けている。実際に、2014年の MasterCard の報告によれば、VisualDNA は PSS により、同じ借り手グループの不渡り率を23%減少させたことがある。

Honest Fund 代表のソ・サンフン(서상훈)氏は、今回の研究の背景について、次の通りコメントしている。

昨年12月から、チャン・スンミン教授と心理測定データに基づいて信用評価システムの開発により、信用評価の革新に貢献しようという目標意識を共有し、関連分野の研究を綿密に検討してきた。海外の成功事例を終え、現在は韓国の実情に特化した心理測定ベースの評価システムを開発中である。

チャン・スンミン教授の研究チームは、今年8月までに個人の信用評価できる心理測定評価システムを開発する予定で、Honest Fund は、この評価システムを一般顧客に提供して、心理測定結果と実際の不渡り率の関係を、機械学習(Machine Learning)で把握し、評価システムの精度を継続的に改善していく計画だ。そして、これを既存の信用-所得情報に基づいた信用評価システムと組み合わせ、今後のソーシャル・レンディングのプロセスで、顧客に既存の金融業界よりも大きなメリットを提供するという方針である。

Honest Fund 代表のソ・サンフン氏はまた、次のようにもコメントしている。

技術の力で多くの顧客を理解し、より大きな経済的利益を返すことが Honest Fund のビジョンである。PSSを用いて、顧客の特性を正確に把握することにより、信用格付けの高低にかかわらず、すべての借り手の利子負担を軽減させ、投資家には、安全で高収益の新たな財テク投資商品を提供していたい。

チャン・スンミン教授は、次のようにコメントしている。

借り手の返済可能性は、過去の返済履歴だけでなく、借り手の心理行動特性によっても予測できる。新しい信用評価モデルが開発され、個人にカスタマイズされた金利を算出することができれば、信用度の高いユーザーやヘビーユーザーが恩恵を受けられるだけでなく、特に高金利で融資を受けた信用度の低い金融疎外階層にも、合理的な金利を付与することができる。これにより、国民の債務軽減に寄与することができるだろう。

Honest Fund との協力を通じ、借り手に合理的な利点を提供しながら、投資家にも利益を確保できる金融サービスの定着のために努力する。

Honest Fund は、ソーシャル・レンディングー投資仲介プラットフォームで、4.9%〜15.5%の金利で融資を提供している。個人投資家には、税引前9%の投資収益率を目標に財テク商品を提供している。これまでに収益率7.33%〜11.98%の投資商品を紹介しており、毎週月曜日に新しい投資商品を公開する予定だ。

【via BeSuccess】 @beSUCCESSdotcom

【原文】

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