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PKSHA Security Package for Credit
- 2. プラットフォーム 対象国 分野 コンペ名 内容 実績
Global
医療
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た、その後の商品購入確率の予測
6位/268
※:2021年12月現在 暫定
グローバルの各種コンペで様々な実績
PKSHA Team Kaggleの表彰歴
2
© 2022 PKSHA Technology All rights reserved.
1
- 3. どのデータを使い どのようなアルゴリズムで 何を予測・高度化するか
過去キャンペーン反応
CIC情報
1st party cookie
(自社ドメインWeb閲覧/回遊履歴)
企業信用情報
・帝国データバンク
・中小企業信用リスク情報
データベース (CRD)
顧客情報(基本属性)
利用履歴 (オーソリ)
現在年収
• 既存与信モデルへのインプット
(年収・預貯金)更新による
与信見直し
• 途上与信モデル自体の更新
(既存の法定上限内/AI与信)
与信スコア
3rd party cookie
(自社ドメイン外Web閲覧/回遊履歴)
…
アンケート回答結果
(一部会員)
各種マーケティング
スコア
Web親和性
DM親和性
企業/業界 x 世代別
平均年収データ
国内旅行ニーズ
外食ニーズ
新生活ニーズ
海外旅行ニーズ
ライフステージ
(新社会人etc)
中間変数
提案内容/
施策から
逆算して
出すべき
スコアを
設計
…
+
延滞/債権整理履歴
利用額増加
予測スコア
• 古典的回帰
• Logistic回帰
• Bayesian
• 機械学習
• SVM(RBFカーネル)
• Random Forest
• 勾配ブースティング
• 深層学習 (DNN)
• DNN
• CNN
• RNN
• LSTM
メイン/サブ
現在預貯金
• マーケ予算配分の最適化
• 提案方法・内容の最適化
アルゴリズム・イメージ
• クライアント様データ+外部データを駆使し、信用リスクを評価、スコアとして出力するアルゴリズムを構築
• 参考:ニーズ・ユースケースに応じ、マーケティング施策等とMIXさせたアウトプットなども出力
1
- 4. アルゴリズム活用方法の出口設計(例)
* 厳密性を重視する場合は、現在価値での算出が必要
EL調整済リターンの構成要素
EL EAD リスク対象
デフォルト
タイミング
PD
LGD
未回収率
デフォルト
タイミング
リターン
EL調整済
リターン(RAR)
リスク対象
• 「RAR極大となるポートフォリオ管理を行うためには、どんなスコアリングアルゴリズムが必要か?」を大論点として、
必要なAIアルゴリズムや運用設計支援を実施
EL(%)
1人あたりRAR
(万円)
EL(%)
人数
(人)
0 全体
RAR
× =
• RAR極大となるライン
• スコアと紐づけ可能なので、
そのラインに応じてスコア閾値を
切ることで容易にポートフォリオ
管理可能
セグメントごとのRAR極大となる閾値選定
4
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1
- 5. リスクが未知な申込者を段階的に評価・学習していくパッケージ
• 従来否決者層のリスク実績を、より安全に取得してAIが学習できるようにする仕組みをパッケージ化
5
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2
データ(従来の与信結果)の学習 リスク未知層の段階的な取り込み
デフォルト
延滞
デフォルト
通常
通常
・・・
?
?
リスク評価結果
(高)
(低)
正解
新
た
に
取
り
込
み
た
い
層
だ
が
、
正
解
デ
ー
タ
が
な
い
?
承認ライン
正解データから、
申込者の特性と
リスク傾向を学習
(高)
(低)
正解データから学習したリ
スク傾向に基づき、
AIでリスクを評価
承認ライン
承認
リスクヘッジとして、
確率的に承認
1
2
?
通常
通常
正解
4 再学習で
更なる精度向上
・・・
3
• 従来与信の否決者はリスクの真値が不明なため、AIモデルは従来承
認者の実績を学習、そこからリスク傾向を把握
• 学習したリスク傾向に基づき評価を実施、従来否決者の実績をリスク
ヘッジしつつ取得すべく、確率的に通過させる
- 6. 与信枠拡大シミュレーションのパッケージ
• AIが生成するリスクスコアの閾値ごとに承認率と期待PDを評価し、デフォルト率を維持したままどれほど与信枠を拡大で
きそうかをシミュレーションする仕組みをパッケージ化
6
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2
AIリスクスコア
人数 現在の与信ルールで
高リスクと評価され
否決された申込者
AIリスクスコア
PD
PD曲線
閾値 承認率 期待PD 2倍マージン
1 80% 0.30% 0.60%
2 81% 0.31% 0.62%
3 82% 0.33% 0.66%
4 85% 0.35% 0.70%
5 87% 0.37% 0.74%
6 90% 0.40% 0.80%
7 94% 0.45% 0.90%
8 96% 0.52% 0.10%
9 100% 0.65% 0.13%
リスクスコアの評価 承認率拡大シミュレーション
• 閾値ごとの承認率と期待PDを計算
• より保守的に見たい場合は、PDをN倍でマージンをとるなど実施
現承認率が86%、PDが0.40%の
場合、AI与信モデルを活用すること
でリスクの程度は維持したまま承認
率を90%まで、つまり+4%拡大で
きることに
AI与信モデルでの
評価結果
追加承認すべき
申込者
参考:AI与信でリスクを維持したまま承認率を拡大できるイメージ
• AIが生成するリスクスコアごとに、評価サンプ
ルのデフォルト率(PD)を計算
• 右肩上がりの曲線になっていることを評価
- 7. 7
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未回収リスクの評価(アドオン機能)
(未回収リスク) EL率
(デフォルトリスク)
閾値内セグメントの
信用コスト率
• デフォルト傾向だけでなく、回収結果も学習させることで、未
回収リスクもスコアリングすることが可能
• 更に、インプットに与信時点での属性・信用機関情報以外
に、与信後の返済状況等のトランザクション情報も加えるこ
とで、より精緻なスコアの算出が可能
属性・信用機関
情報
(与信時点)
トランザクション
情報
(与信以降)
信用スコア
(デフォルトリスクスコア)
未回収リスクスコア
input output
過去のデフォルト、
回収履歴
未回収リスクスコアモデルの学習 活用(複数シーン)
活用シーン❶:
与信ポートフォリオへの、未回収リスクのより精緻な考慮
活用シーン❷:
回収業務における、早期回収判断による回収率向上
延滞発生
返済を待つべき?
でも、もしデフォルトするのなら
早めに督促・回収したい…
待ち
督促・回収
高スコア
低スコア
3
• 過去の回収履歴を学習させることで、未回収リスクも評価
• 与信ポートフォリオの更なる精緻化や、与信後の早期回収判断に活用可能
- 9. 9
株式会社PKSHA Technology
資 本 金 3 , 8 9 4 万 円 ( 2 0 2 1 年 9 月 末 )
設 立 2 0 1 2 年 1 0 月
住 所 東 京 都 文 京 区 本 郷 二 丁 目 3 5 番 1 0 号 本 郷 瀬 川 ビ ル 4 F
従 業 員 3 6 3 名 ( 2 0 2 1 年 9 月 末 )
事 業 ア ル ゴ リ ズ ム ラ イ セ ン ス 事 業
代 表 取 締 役 上 野 山 勝 也
社 外 取 締 役 水 谷 健 彦
社 外 取 締 役 吉 田 行 宏
取 締 役 監 査 等 委 員 藤 岡 大 祐
取 締 役 監 査 等 委 員 下 村 将 之
取 締 役 監 査 等 委 員 佐 藤 裕 介
人 工 知 能 技 術 分 野 の ア ル ゴ リ ズ ム ( 言 語 解 析 、 画 像
認 識 、 深 層 学 習 等 ) を ラ イ セ ン ス 販 売 す る ア ル ゴ リ
ズ ム ラ イ セ ン ス 事 業 を 展 開 し て お り ま す 。
最 先 端 の ア ル ゴ リ ズ ム 開 発 か ら 各 種 ハ ー ド ウ ェ ア /
ソ フ ト ウ ェ ア へ の 実 装 ま で を ワ ン ス ト ッ プ で 行 っ て
お り 、 情 報 科 学 分 野 の 研 究 者 ・ エ ン ジ ニ ア に よ り 構
成 さ れ て お り ま す 。
9
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- 10. ア ル ゴ リ ズ ム ・ モ ジ ュ ー ル
自 然 言 語 処
理
予 測 ・ 最 適
化
音 声 処 理 画 像 処 理
ア ル ゴ リ ズ ム
フ ァ ン ド
協 業
大 株 主
子 会 社
コ ン ソ ー シ ア ム ・ 経 済 団 体
ア ル ゴ リ ズ ム ・ ソ フ ト ウ エ ア
・・
・
Conversation
Voice Conversation
Neural Search
EC購買支援
不正検知
与信最適化
カスタマーサポート
・・
・
デジタル
マーケティング
・・
・
金融
・・
・
MaaS・
スマートシティ 都市空間での
人・車の検知
事業モデル・事業展開
アルゴリズム・モジュール(他社製品へのアルゴリズムライセンス)、
アルゴリズム・ソフトウエア(自社アルゴリズム製品の展開) の
2つの販売形態で事業展開
10
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- 12. 小売
製造
広告/
マーケ
金融
不動産
航空/物流/
モビリティ
警備/見守り
• 需要予測
• 在庫最適化
• 棚割り最適化
• 販促効果予測
• 広告配信最適化
• 顧客セグメンテーション
• 目視検査の自動化
• 装置の異常検知
• 装置のパラメタ最適化
• 保全知識データベース構築
• 不正検知(クレカ等)
• 与信審査の高度化
• ニュース/IR資料から
の重要情報抽出
• 物件価格予測
• 設備点検の自動化
• 施設内の不審行動検知
• ブラックリスト検知
• 顔認証(マスク顔対応)
• マスク着用判定
• 遅延発生予測
• 配送ルート最適化
• ドラレコ映像解析
• ナンバープレート認識
ソリューション事業 プロジェクト事業(AI SaaS)
顧客接点系
バック
オフィス系
• チャット/音声をインタフェー
スとした対話エンジン
• 顧客問い合わせ業務
の自動化で利用実績
多数
Conversation
Voice
Conversation
for Chat
Workplace
• 遠隔接客支援システム
• NLP技術を駆使した接客
スキルの可視化や顧客プロ
ファイル作成により高CVR
の実現を支援
• 社員一人ひとりにAI秘書が
付いているかのような世界
観を実現し、円滑なオフィス
ライフを支援
• 対話形式で、社内の資料
や各種基幹・情報システム
へのアクセスが可能
医療/製薬
• オンライン診療相談
(医師回答の候補自動提示)
• 副作用情報抽出
教育
• アダプティブラーニング
導入事例 – 概要(一部掲載)
+
他にも多数のAI SaaSを展開
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