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住宅ローン債権のリスク管理

 

データベースの設計

個人向けの融資は事業法人向け融資と異なり、債務者に関する統一書式の財務諸表もなく、定期的に更新が義務づけられた決算書も入手できません。従ってデータ活用に取り組む第一歩は効果的なデータベースの構築になります。

効果的なデータベースの構築には、完成予想図を見据えたノウハウが重要です。弊社は、長年の経験に基づいて、あるべきデータ活用の完成予想図を提示しながら、効果的なデータベースの設計を支援しています。

※収集が可能なデータの収録期間が短い場合でも効果的な解決策を複数用意しております。是非お気軽にお問い合わせ下さい

データベースの活用

データベース活用の一般的な事例には審査モデルの構築があります。審査モデルからは、申込案件に対する債務者属性、取引属性、及び過去の取引履歴などが説明変数として数値化され、審査ランクの根拠となる将来のデフォルトの確率が算出されます。さらに適切な期限前返済の確率と回収率を与えることで、申込案件単位の期間損益、生涯収益、及び(保証債権の場合の)必要最低保証料など、様々な出力を得ることが可能になります。

さらに効果的に構築されたデータベースからは審査モデル以外にも以下の例の様な様々な活用が可能です。

  • 収益計算の結果をフィードバックすることで、収益層と非収益層をプロファイリングする。
  • 過去のローン情報や預り資産情報に銀行の取引情報を結合することで、新規ローンを借りる確率の計算などのマーケティングに活用する。

 

初期与信モデル(審査モデル)の構築

弊社が提案する初期与信モデル(審査モデル)の特徴は以下の通りです。

  • 直感に沿ったスコアリングモデル
    統計モデルの高度な最適化手法はそのままに、スコアのウェイトや属性の説明力の大小を直感的に把握し易い形へ変換すること(例えばスコアリング表への変換等)を工夫することで、現場での使い勝手を最大限に考慮しています。
  • 現場感覚を再現するための種々の工夫
    前述のモデル評点を主軸とした「審査ランク」は、総合評価において優れるものの、例外的な事象への対応が疎かになる可能性があります。(何か一つの属性が悪くとも他が良ければ最終的な総合点で優る結果になるが、実際の現場では、その一つが致命的で謝絶要素になることもある等。) そこで、審査ランクに対して、モデル評点とは別建ての例外事項としてのロジックを設定することで、全体の序列性を保ったまま、例外的な案件への評価のみを正しく捉えることを可能としています。また、統計モデルの適用には、正規性の担保や多重共線性の回避等の多くの統計的な制約条件に基づいて、説明変数を主要な項目に絞っていく必要がありますが、最新の機械学習(AI)の手法を一部取り入れることにより、直感性を維持したまま、膨大な項目の情報の活用が可能になっています。
  • 低コストの維持費と成長支援
    モデル構築完了後、12ヶ月の新規観測データ(アウトサンプルデータ)が蓄積した時期を目処に、新規データに関わるモニタリングレポートの作成とモデルの各種検定(バックテスト)を実施します。なお、モデル改修が必要と判断された場合には、年間保守料金の範囲内にて必要な改修・再構築を実施し、原則として追加料金は申し受けません。また、各種検定結果の確認後、収益計算及び生涯収益分析を実施し、収益層 / 非収益層の特定による営業支援や、ポート全体のストレステストによる将来の見通しを支援します
  • 取得可能なデータの最大活用
    外部保証機関は、銀行の内部情報にアクセスすることが出来ないため、一般に申込情報と個人信用情報機関の照会結果を用いて審査を行っています。一方、銀行様向け無担保・有担保ローン審査モデル構築プロジェクトの弊社実績では、それら2つの情報に加えて銀行内部に存在する情報を活用することで、判別精度をより高めることに成功しています。また、銀行内部では蓄積することが困難な個人信用情報機関の照会結果を判断材料として活用するための効果的な判定モデルを併用することで、活用可能なあらゆる情報からの効果的な評価を支援しています。

途上与信モデルの構築

初期与信モデルの目的は完済までのリスクの総量を評価することですが、途上与信モデルの目的はそれに加えて完済までのリスク経路を精緻に評価することになります。それによって収益の拡大に寄与することも可能になります。弊社の提案する途上与信モデルの特徴は以下の通りです。

  • 初期与信モデルで評価されたデフォルト率や審査ランクについて、一定期間後に最新情報を用いて各種出力を更新します。
  • 実行後の取引履歴を参照して、返済状況に関する途上与信情報を取得します。(通常返済中、アラーム1、アラーム2などの信用コードとしての出力が一般的です。)
  • 主にカードローンやフリーローンについて、理論信用枠の算出を行います。現時点の情報に基づいて当該債務者の最大借入額を算出して定期的に更新します。

その他

  • 一つの明細に複数回発生するデフォルトの適切なハンドル方法など、実務に即した細かなデータ作りのアドバイスも得意としています。

一から全てを構築するのが大変な場合に、標準化されたパッケージの提供も行っています。(また、状況に応じてカスタマイズすることも可能です))

【システム画面イメージ】※実際の画面とは異なる場合があります

お問合せ先:担当 久保 Tel:03-3524-7220 E-Mail:info@credit-pricing.com
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