TDSE株式会社

金融業での与信事務の最適化

業種
金融・保険
業務
経営企画・事業開発
課題
  • 与信審査
  • リスク管理
与信審査では、リスクエクスポージャーが大きすぎると不履行につながり、逆に小さすぎると機会損失につながる。 データに基づいて客観的に与信を行い、属人化を解消したい。

アナリティクス・AIソリューション

機械学習モデルを用いて、外部・過去の膨大なデータから与信スコアを求め、貸倒の確率を予測する。

効果

  • 初期与信スコアと途上与信が自動的に付与可能となり、与信審査部門のコストが削減できた。
  • 属人的に与信するよりも最適な与信枠の設定が可能となった。
  • 過小な与信先の増枠による収益アップや、過大な与信先への適切な与信によりコスト削減が可能となった。
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