AFINIT、生成AI融資審査の補正技術で特許登録

「承認」「拒否」だけでは足りない

生成AIは、所得や信用スコアなどの定型データに加え、金融明細書や相談記録のような非定型情報も総合的に解釈できるため、有望な審査補助ツールとされてきた。ただ、出力が単なる「承認」か「拒否」にとどまると、同じ承認顧客の中でのリスクの差を細かく見分けられない。融資限度額の設定や金利の差別化には、AIの定性的な回答を連続的な数値指標に結びつける技術が欠かせなかった。

AFINITはまず、顧客情報から審査用プロンプトを作り、AIに承認・拒否・検討のいずれかを答えさせる。次に、その単語が生成される数学的な可能性を示す「トークン対数確率」を抽出し、拒否確率に変換する。この値を過去の実際の延滞履歴と組み合わせて統計的な補正関数を学習させ、最終的な延滞確率を算出する。

海外展開に生きる柔軟性

得られた指標は、金融機関の基準に応じた承認・拒否・手動審査の振り分けや、顧客別の金利・限度額の設定に使える。市場や規制が変わっても、重い生成AIモデル全体を再学習する必要はなく、軽量な補正関数だけを再学習すれば済むため、運用コストと時間を大幅に減らせるという。言語や法環境、取扱商品が異なる海外市場でも、現地の延滞データで補正関数だけを最適化すれば適用できる。

イ代表は「生成AIの定性的な回答を金融現場で通用する定量的リスク指標につなぎ、環境変化に機敏に対応できる技術的土台を完成させた」と述べ、グローバル市場への進出を加速する考えを示した。