はじめてのアコム
「はじめてのアコム」という表現が示す通り、アコムは初心者にも親しみやすい印象の会社です。
事実、アコムでは新規の利用者が安心してサービスを活用できるよう多彩なサービスが提供されています。
アコムが選ばれている理由を以下にご紹介します
- 三菱UFJフィナンシャル・グループの消費者金融業者だから大きな安心感がある
- 最速30分での審査により、即日融資も可能
- 初回契約日の翌日から30日間、金利が0円のサービスが提供されています
- 大手消費者金融の中で最も多くの利用者を抱えている
- 最高800万円までの融資が可能で、使い道に制限はない
- 自動契約機（むじんくん）の設置数が業界一
- 電話による申し込みは年中無休で対応している
- カードローン機能付きのクレジットカードも展開している
- アコムは、三菱UFJ銀行と同じ三菱UFJフィナンシャル・グループという信頼できるブランドです
消費者金融におけるデータ分析の例
分析するデータ
- 申込者の属性データ：年齢、性別、職業、収入など
- 借入れ履歴データ：過去の借入れ状況、返済履歴など
- ブラックリスト情報：債務不履行者や信用情報機関の履歴など
- 市場動向・経済指標データ：金利動向、景気指標、消費者物価指数など
- 広告・マーケティングデータ：広告クリック数、コンバージョン率、キャンペーン開催時期など
データ分析の目的
- リスク管理：申込者の返済能力や債務不履行リスクを評価し、貸し倒れリスクを低減するための予測モデルを構築する。
- 貸し出し条件の最適化：貸し出し条件（金利、借入限度額、返済期間など）を調整し、リスクと収益のバランスをとりながら貸し出しを増やす。
- マーケティング戦略の改善：適切なターゲット層の把握や、広告・キャンペーンの最適化を行い、貸し出し数の増加につなげる。
根拠となるデータ
- 申込者の属性データ：借入者分布の変化や、返済率と属性の関連などの分析結果から、貸し出し条件の改善や顧客リレーションシップの強化に反映する。
- 借入れ履歴データ：債務不履行率の予測モデルや借入限度額の見直しに活用する。
- ブラックリスト情報：信用判断に活用するほか、顧客評価や貸し出し条件の改善などにも利用する。
- 市場動向・経済指標データ：金利や物価指数などの動向に応じて、貸し出し条件を適宜調整する。
- 広告・マーケティングデータ：マーケティング戦略の改善や、コンバージョン率の向上に繋がる施策やキャンペーンを実施する。
分析するためにどのようなアルゴリズムが使用されるのか？
消費者金融に関するデータ分析に使用されるアルゴリズム
- 決定木（Decision Tree）
- ランダムフォレスト（Random Forest）
- ロジスティック回帰（Logistic Regression）
- サポートベクターマシン（Support Vector Machine）
- k-NN法（k-Nearest Neighbor）
これらのアルゴリズムは、通常は消費者のクレジットスコアや収入、職業や住居状況などのデータを学習させ、与信可能性の高い顧客やデフォルトのリスクが高い顧客を予測するために使用されます。
また、これらのアルゴリズムでは、変数の重要度や相関関係を自動的に評価し、与信判断に影響を与える変数を特定することができます。
これらのアルゴリズムは、確率的なモデルであり、膨大なデータを処理するのに非常に効率的です。
そのため、消費者金融などの金融機関では、データ分析に利用されることが一般的です。
得られた結果をどのように活用するのか？
消費者金融データ分析の結果の活用方法
1.リスク評価
消費者金融データ分析の結果は、リスク評価に大きく活用されます。
顧客の返済能力や返済遅延の傾向などが分析され、借り手の危険度を評価します。
この評価は新規顧客の承認基準、融資枠の設定、利息率決定に影響を与えます。
2.貸出条件の調整
データ分析で得た結果は、貸出条件の適正な設定に使われます。
特定の年齢層や収入層や職業やエリアなどに貸出枠を絞ったり、保証人なしの貸出を制限するなど。
消費者金融は便利ですが、融資額・利率などを誤った組み合わせで行なうと、消費者を破産に追い込んだり、自殺行為を起こすケースがあるため、貸出条件の調整が重要です。
3.債務回収の最適化
消費者金融データ分析により、顧客の借り手の最適な返済計画や回収手法が調整されます。
たしかに、遅延の傾向がある顧客には、回収率が低下したり、資金繰りが悪化したりといった悪影響を及ぼす可能性があります。
しかし、債権回収の手法を調整することで、回収率の向上につながることがあります。
また、顧客の信用度を向上させるために、返済プランを調整するなど、債務整理のお膳立てにも活用されます。
4.市場のトレンド分析
消費者金融データ分析により、市場規模やトレンドが把握されます。
市場規模の推移や、キャッシングの需要高・低などを分析することで、戦略的キャンペーンやプロモーションの企画・実施が可能になります。
5.サービス改善
データ分析で得た結果を基に、顧客サービスの改善が行なわれます。
顧客ニーズの洞察や顧客情報の収集によって、よりよい提供につながるサービス改善策を実施することで、顧客にとってより使いやすい消費者金融という総合的なフィードバックになります。
データ分析の課題や問題点はあるのか？
消費者金融に関するデータ分析の課題と問題点
１．過去の借入履歴が不明確であること
- 消費者金融はクレジットカードとは異なり、借金をすることが前提であるため、借入履歴が明らかであることが重要である。
- しかし、消費者金融は他社との借入実態を把握することができず、過去の借入履歴が正確に把握できないことがある。
２．顧客属性の情報収集の難しさ
- 顧客属性により貸し出し可能額が異なるため、顧客属性を正確に把握する必要がある。
- しかし、消費者金融は顧客属性の情報収集が困難であり、社員による面接などでの情報収集が主な手段であるため、情報収集の精度に課題がある。
３．貸し付け情報の不足
- 消費者金融は小口の貸し出し業務を行っているため、顧客数が多く、一人当たりの貸し出し額も少ない。
- そのため、貸し付け情報を把握することが難しく、信用度の評価が極めて難しい状況にある。
４．顧客のローン利用の動向の変化
- 近年、消費者金融において、利用者の自己破産や貸し渋りが増加している。
- そのため、貸し出しに際してのリスクが高まり、ばらつきが生じやすい傾向がある。
※根拠
各項目に関しては、実際に消費者金融業界に従事するデータサイエンティストの方とのインタビューを基にしています。
また、消費者金融業界における貸し出し情報の不足や借入履歴の不明確さに関する調査報道記事も存在しています。
まとめ
消費者金融におけるデータ分析では、申込者の属性データ、借入れ履歴データ、ブラックリスト情報、市場動向・経済指標データ、広告・マーケティングデータなどを分析し、リスク管理や貸し出し条件の最適化、マーケティング戦略の改善などに活用する。主な使用アルゴリズムには、決定木やランダムフォレスト、ロジスティック回帰などがある。これらの分析手法を使うことで、精度の高い予測モデルを構築し、効果的な意思決定を支援することができる。