約40年前、米国の消費者はFICOスコアを知ることになった。銀行、家主、自動車ディーラー、さらには恋愛相手の目から見たあなたを定義する3桁の数字だ。そう、恋愛相手さえも。750を超えれば、信用力が高く、他人の資金を使って確実に返済できると信頼される。700を下回ると、最も高い金利のローンしか利用できないか、まったくローンを組めなくなる。時代遅れに聞こえるだろうか。実際、時代遅れなのだ。
上げるのが難しく下がるのは簡単なことで知られるFICOスコアは、優良な借り手になり得る消費者が限られた信用へのアクセスに留まるというフィードバックループを生み出してきた。これは個人の経済的機会にとって悪いだけでなく、経済全体にとっても悪い。毎年、「良好な信用」の境界線上にいる人々が、硬直的で時代遅れのモデルに基づいて承認されないため、数十億ドル相当の消費者ローン量が失われている。クレジットカード金利の高騰に関する見出しや、政権が一時的に金利上限を設定しようとしていることもあり、消費者の金融体験は悪化しているように見える。
私の「AIの7つの驚異」シリーズでは、AI（人工知能）が経済と私たちの生活をどのように再構築しているかを探求している。その中で、統一と商業の象徴であるロードス島の巨像が、今日ではAIがあらゆる業界でプロセスを自動化する方法を表現できると述べた。その中でも現在最も重要なのは金融セクターであり、AIを活用したプログラムが株式取引から保険、信用に至るまで、資金の動きに関する意思決定を行っている。
問題はFICOスコアが存在することではない。単一の、過去を振り返る数字が、依然として信用力のほぼ完璧な代理指標として扱われていることだ。そうではない。特に、リアルタイムの金融行動を継続的に分析できる世界においては。AIは信用スコアを排除するのではなく、その限界を露呈させる。
FICOの再起動
私は最近、サンジーブ・ダス氏との詳細なインタビューを実施した。ダス氏はPagaya（パガヤ）の共同創業者兼社長であり、同社はU.S.バンク、SoFi、Klarnaなど数十の大手貸金業者にAI駆動型の消費者信用ソリューションを提供するフィンテック企業だ。ダス氏は、AIが信用リスクモデリングにおけるリアルタイム調整を可能にし、貸金業者に市場状況に関するより明確な情報と、FICOスコアが示す履歴とは独立した借り手の返済能力への確信を与えていると説明した。「FICOや多くの信用スコアは、特定の静的ルールのセットに基づいていたが、今では継続的に入ってくる動的な情報がある。ある貸金業者から別の貸金業者へデータを使用することはないが、ある貸金業者から別の貸金業者へインテリジェンスを使用する。誰よりも早くトレンドを発見できる」
言い換えれば、Pagayaが貸金業者のリスク評価が上昇していることを確認すると、ポートフォリオ内のその信用セクター全体で承認率をほぼ瞬時に下げることができる。このような調整は、以前であれば実行するのに数週間または数カ月のデータ分析が必要だっただろう。
PagayaのAI引受モデルは、貸金パートナーのローンフローに直接統合されているため、消費者はそれとやり取りしていることに気づかない。しかし、FICOのグリーンゾーンの境界線上にいる借り手にとっての体験は大幅に改善され、信頼する貸金業者を通じて必要な信用にアクセスできることが多くなる。過去10年間で、同社は本来であれば拒否されていたであろう380億ドル以上の消費者信用の承認を支援してきた。米国における信用格差の解消と経済的包摂の促進に向けた進歩のように思える。消費者がより不確実で経済的に逼迫していると感じている時期には特に重要だ。
これらの新興モデルは新たな秘密のソースを開発している。貸金業者からバランスシートリスクを取り除き、潜在的な財務的デメリットなしにローン量の増加を支援することを目指している。例えばPagayaは、その多くがプライベートクレジット機関である150以上の機関投資家のネットワークを構築し、大規模なABS取引を通じてローンを購入している。昨年、同社は米国でABS取引の主要発行体となり、個人ローンを確保するために50億ドル以上の取引を行った。ウォール街は、この次世代のAIベースの信用承認の利点を認識し始めている。
AIは金融全体をどのように強化できるか
AIは金融セクター全体で混乱を引き起こし、あらゆる種類の資金移動のレールを再配線している。別の詳細なインタビューで、RemitlyのCEOであるマシュー・オッペンハイマー氏は、同社が1兆8000億ドルの国際送金市場をデジタルファーストの基盤上で再構築している方法を共有した。レガシープレーヤーが現金カウンターと高額な手数料に依存していた一方で、Remitlyはソフトウェア、規模、AI対応のコンプライアンスを使用して、送金の90%を1時間以内に配信し、コストと詐欺を削減している。教訓はPagayaと同じだ。金融サービスはもはや静的なシステムに依存できず、ローンの引受であれ世界的な資金移動であれ、リアルタイムで適応する動的モデルが必要だ。
企業金融の再構築についても同様だ。Brexの共同創業者であるエンリケ・ドゥブグラス氏は、私とのインタビューで、同社のフィンテックがスタートアップや中小企業から、AI駆動型の支出管理ツールを備えたより大規模な企業へとどのように軸足を移したかを説明した。Brexのプラットフォームは自動化を使用してコンプライアンスを企業カードに直接組み込み、経費報告をシームレスにしながらポリシーの遵守を改善している。ドゥブグラス氏は、フィンテックの未来は手動レビュー（領収書、契約、承認など）を自動化することにあり、財務チームが書類作業ではなく戦略に集中できるようにすると主張した。PagayaやRemitlyと同様に、Brexは、AIが金融スタック全体で摩擦を解消し、静的なルールを適応的でデータ駆動型の意思決定に置き換えている様子を示している。
国内外における融資と生活の未来
AIを通じたこれらすべてのイノベーションの中で、FICOは手をこまねいているわけではない（NYSE: FICO）。同社は、FICOスコアリングモデルに組み込むためのリスク管理された予測AIアルゴリズムの開発に取り組んでおり、他の研究用途もある。しかし、人間中心の手法が衰退しているため、より迅速に動く必要がある。Capital One、Synchrony、JPモルガン・チェース、ウェルズ・ファーゴ、バンク・オブ・アメリカ、シティなどの金融大手は、FICOへの純粋な依存度を下げ、代わりにより豊富なリアルタイムデータから引き出す独自のスコアリングモデルを構築している。
AIは、信用力が万能ではないことを明らかにしている。消費者向け融資の未来は、金融行動の動的でリアルタイムな全体像を捉え、より広範で代表的な責任ある消費者のセットへのアクセスを拡大するモデルに属している。FICOがその未来の中心であり続けるかどうかは、今後1年間でどのように適応するかにかかっている。しかし疑問は残る。大手企業が消費者のFICOスコアを超えた新しいモデルを採用し、消費者が単一のスコアの世界から抜け出し、しばしば彼らを妨げてきたものから解放される次世代の融資と生活を可能にするまでに、どれくらいの時間がかかるのか。賢明な機関は、構築/購入/借用の加速オプションを検討しており、これらの新興の変革プラットフォームとのスマートなパートナーシップ（あるいは買収さえも）につながるだろう。
