マイク・デ・ヴィアはZest AIのCEOである。
20世紀後半の信用インフラは、より緩やかな世界のために設計されていた。安定したアイデンティティ、安定した仕事、安定したパターン、そして段階的な変化である。世界は変化したが、融資は必ずしもそのペースについていけていない。
今日の融資機関にとって、安定性とは適応力を意味する。この時代において、成功する融資機関とは、最大の資産規模や最も多くのリソースを持つ企業ではない。四半期ごとのビジネスレビューや取締役会まで待つ必要がない企業である。変化に対応し、あらゆる決定から学び、パフォーマンスを継続的に監視する、レジリエントな融資システムを構築することで、これを実現できる。
信用は安定性のために構築されたが、私たちの世界はボラティリティの上に成り立っている
まず、今日の信用システムがなぜ異なる時代のために構築されたのかを理解しよう。
1980年代以降、クレジットカードの普及が進み、経済の中心的な柱となり、信用の可視性への道筋となった。最初の汎用FICOスコアは1989年に導入され、それ以来大きなアップデートはわずか数回しか行われていない。参考までに、iPhoneのアップデートの方が汎用クレジットスコアよりも多い。
数十年にわたり、私たちの信用との関係は劇的に変化してきた。今日、アメリカ人の4人に3人近くがクレジットカードを持っており、平均的なアメリカ人は3枚から4枚のアクティブなカードを保有している。これは、平均的な借り手が複数のスコア、返済履歴パターン、さまざまな信用提供者との関係を持っていることを意味し、後払いアプリなどの新しい選択肢も含まれる。
その結果、銀行業務自体も進化せざるを得なくなった。消費者がこれまで以上に多くの金融サービス提供者と取引しているにもかかわらず、銀行自体は統合されてきた。ほとんどのアメリカ人は複数の銀行に口座を持っているため、今日の金融機関にとってシェア・オブ・ウォレットの獲得はより困難になっている。
そして重要なことに、詐欺の状況も変化した。欺瞞のペースは今やデジタルスピードで進んでいる。融資機関の93%が詐欺が信用損失の一因となっていると述べており、82%が2026年の詐欺損失が前年と比較して増加したと報告している。これは、私の会社が委託したCelentのレポートによるものだ。同時に、ギグワークと適応可能なスキルの台頭により、ますます多くの借り手が誤ってフラグを立てられる可能性がある。
これらすべての要因が相まって、世界は統合された静的なシステムから、動的で変動性の高いシステムへと変化した。クレジットスコア、バッチでの取引レビュー、顧客ロイヤルティへの依存といった融資判断を行うためのツールは、借り手、詐欺師、金融機関自身からの複雑化する行動に対処するには鈍すぎる。
ボラティリティへの対応として、生きた融資システムを構築する
今日の融資機関には、万能のツールや数十億ドルの資産でリスクを軽減し、融資ポートフォリオを拡大し、詐欺から保護する必要はない。必要なのは、スマートで接続されたシステムである。その構築方法は次の通りだ。
1. データを接続する
ほとんどのコミュニティバンクや信用組合は、データは豊富だが洞察に乏しい。あなたは会員について他のどの融資機関よりも多くを知っているが、その知識はスプレッドシート、ベンダーポータル、相互に通信しないレガシーシステムの中に閉じ込められている。
自問してみてほしい。ギグワーカーであるために異なる収入源を持つ借り手が来た場合、簡単に判断できるだろうか。ファストフードのレジ係として15万ドルを稼いでいると主張する借り手がいた場合、すぐにフラグを立てられるだろうか。会員があなたのところで当座預金口座を開設し、全国銀行で高利回り貯蓄口座を開設し、地元の信用組合でデビットカードを作成した場合、その全体像を素早く把握できるだろうか。借り手のほんの一部しか見えない場合、意図を持って信用を供与することはできない。
2. 詐欺検知と信用審査を同時に実行する
ほとんどの金融機関では、詐欺と信用は別々のチームが別々のツールを使用し、プロセスの異なる時点で同じ申請を審査している。申請がゆっくりと入ってきて、詐欺師が人間のスピードで動いていた時代には、これは理にかなっていた。今日ではあまり意味をなさない。
詐欺検知と信用審査は、並行して行われる場合により強力になる。同じシグナルを同じ瞬間に評価することは、より多くの悪質な行為者を捕まえ、より多くの本物の借り手を承認し、2段階レビューの摩擦を減らすことを意味する。ディープフェイクによる申請が正当なものと見分けがつかない世界では、スピードと統合は選択肢ではない。
3. 組織の内外で継続的な学習ループを構築する
ポートフォリオを一貫して拡大している融資チームは、承認率を追跡しているだけではない。彼らは深く掘り下げている。信用階層別、スコアバンド別、自動対手動の決定結果、公正な融資シグナル、リターン指標、ポートフォリオへの影響を監視し、四半期レビューを待たずに学んだことを次の決定にフィードバックしている。そして、どの金融機関も単独でパターン全体を見ることはできないため、最良の融資機関はその学習ループを外部に拡張している。リスクはチャネルや金融機関全体で共有されているため、レジリエンスも共有されなければならない。これは機密性の高い借り手データをプールすることではなく、データコンソーシアム全体でシグナル、戦術、防御を共有することであり、最初の被害者が最も高い代償を払わないようにするためである。全体の健全性が各々の健全性を守る。
注意を払う融資機関になる
生きた融資システムは、単一のソフトウェアやモデルではない。それは、ポートフォリオがリアルタイムで伝えていることに耳を傾け、借り手とリスクを共有する金融機関と学んだことを共有することである。
意図を持って融資するということは、鈍いツールに誰が未来を築けるかを決めさせることを拒否することを意味する。それは、私たちが持つあらゆるシグナルを使用して責任を持って信用を供与し、私たちが受け継いだシステムがこれまでできたよりも、より頻繁に、より正確に、より公平に信用を供与することを意味する。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務に関するアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談する必要がある。
