リース、家賃債務保証会社向けに「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」のβ版をリリース

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10社限定でβ版(無償)の優先利用企業の募集も開始

「個人の信用価値を最大化する」をミッションに掲げるリース株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役:中道康徳、以下「リース」)は、独自開発した滞納予測AIを搭載した入居審査支援ツールのβ版をリリースいたします。β版に限り利用費用は無償で、10社限定の優先利用企業の募集を本日より開始いたします。
<本リリースのポイント>

自社で保証事業を運営する中で得られた1万件以上のデータと培ったノウハウを基に独自開発した「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」のβ版をリリース
ツール導入メリットは、入居審査判断のスピードアップと家賃滞納予測精度の向上
9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いを評価し、家賃滞納発生確率を予測
一般的な入居審査業務フローはそのままに、「入居審査支援ツール」を加えるだけ
「入居審査支援ツール」のβ版の利用は無償で、優先利用企業は10社限定

■ 不動産賃貸市場の現状と家賃債務保証会社における入居審査の重要性
不動産賃貸市場においては、広がり続ける収入格差やコロナ禍の影響による失業等、家賃未払いに大きく影響する事象が増加しており、市場平均で毎月8.2%の家賃滞納が発生しています。このため、家賃債務保証会社の利用率は年々増加しており、2018年時点で約75%、また2020年の民法改正(※1) に伴い更なる利用増加が予想され、家賃債務保証会社における入居審査の重要性が益々高まっています。
(※1) 出典:https://www.jpm.jp/marketdata/

■「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」を開発した背景
リースは、約2年にわたり自社で家賃債務保証事業を運営する中で、従来の脆弱な与信審査手法から脱却し、顧客属性に応じて滞納率を可視化するモデルの開発を進めてまいりました。事業運営を通じて得られた1万件以上の家賃保証の入居審査および家賃滞納データに基づき、20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムでデータを加えモデルを更新し続けることで、「滞納予測AI」を独自に開発いたしました。

一般的な入居審査業務フローはそのままに、「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を活用することで、現時点における延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は70%超に達しています。そしてこの度、更なる滞納予測精度の向上に向け、AIの学習および情報更新を加速させるため、家賃債務保証会社へ「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を解放し、利用受付を開始することといたしました。本β版に限り利用可能は無償で、10社限定で優先利用企業の募集を本日より開始いたします。

■「入居審査支援ツール」の概要
<導入メリット>

入居審査判断のスピードアップ: 紙ベースの審査時間45分/件 → ツール導入後 16分/件
家賃滞納予測の精度向上: 機械学習による反復学習で滞納予測の精度が向上

※2.については、将来的に各社でお持ちの入居審査および家賃滞納データを付加いただくことでカスタマイズのご相談も可能です。

<特徴>
9項目の情報を入力するだけで:

滞納発生度合いを評価
家賃滞納発生確率を予測

<ご利用方法>

ID・パスワードを取得してログイン
「AI入居審査支援ツール」を選択
入居審査対象者に関する9項目の情報を入力し【計算】をクリック
滞納発生度合いの評価および滞納発生時期予測の結果が表示

※審査対象者の情報入力画面イメージ(表示画面は変更される場合がございます)

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