【ネットプロテクションズ】ネットプロテクションズとキヤノンITソリューションズがフィンテック領域で協業与信審査AIと取引明細データ活用の共同実証実験を本格展開 - グッドウェイ：金融・IT業界・フィンテック情報ポータルサイト（GoodWay Fintech）

2017/07/19	【ネットプロテクションズ】ネットプロテクションズとキヤノンITソリューションズがフィンテック領域で協業与信審査AIと取引明細データ活用の共同実証実験を本格展開	\| by:ウェブ管理者

日本初の未回収リスク保証型後払い決済サービスを提供する株式会社ネットプロテクションズ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：柴田紳、以下ネットプロテクションズ）とキヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：神森晶久、以下キヤノンITS）はこのほどフィンテック領域で協業します。両社は、ディープラーニング（深層学習）を活用した与信審査AI（人工知能）および、言語処理技術を用いた取引明細データ活用の分野における共同実証実験をこのほど開始します。

■ディープラーニング（深層学習）を活用した与信審査AI（人工知能）分野の共同実証実験
　後払い決済サービスはEC（電子商取引）サイトの支払い手段のひとつで、顧客は商品到着後にネットプロテクションズから届く請求書により、コンビニエンスストアか銀行、郵便局で現金で支払うことができるため、初めて使うECサイトでも安心して利用できます。
　ネットプロテクションズは、2002年より日本で初めて未回収リスク保証型の後払い決済サービス「NP後払い」の提供を開始し、前年比約130％超のスピードで成長を続け、現在では累計利用者数が1億人を突破するまで成長するに至りました。商品購入代金を立て替えるリスクを軽減するため与信システムの改善を進めており、2011年より機械学習による与信判定を開始し、判定の精度向上を図ってきました。

　このたび、従来の機械学習で利用してきた過去の取引実績情報をベースに、キヤノンITS・R＆Dセンター先進技術開発部にて独自に開発した「AI開発基盤（*）」環境を用い、ディープラーニング（深層学習）技術を活用した与信審査AI（人工知能）の実証実験を両社共同で展開しました。その結果、判定精度が約5倍と大きく改善しました。今後、さらなる実証実験を繰り返しながら継続的に検証し、与信システム運用環境への実装を計画しています。このほか、過去の膨大な取引実績情報を重視しつつも、審査対象取引の情報自体から得られる傾向などを用いて、貸し倒れリスクを算出するという、新たなアプローチの実証実験を共同で展開しています。

■言語処理技術を用いた取引明細データ活用分野の共同実証実験
　ネットプロテクションズの過去の取引実績情報（取り扱い商品名、加盟店名）をベースに、キヤノンITS・R＆Dセンター言語処理技術部の言語処理技術を活用した実証実験を共同で展開しています。データクレンジングにより取引明細のテキストデータから分析可能なデータに加工し、顧客が商品を購入する傾向を把握して購入パターンの類似する顧客間の類似度を分析しました。その結果、購入パターンの類似する顧客に対し、顧客が興味を持つと推定される商品を推薦できる可能性を見いだしました。今後、適切な知識（辞書・教師データ）を構築し、顧客と加盟店に対するマーケティング施策の最適化や、データを活用した新たな価値創出を目指す実証実験を共同で行います。

　今回の二つの実証実験で得られた知見を活用し、ネットプロテクションズが注力する「データ分析」実証実験をさらに加速・拡大し、コア事業である「後払い決済事業」の深化、また、あらたな事業への展開を含め、継続検討をしていきます。今後、より具体的な実証実験を継続しながら、フィンテック領域の最適なシステム開発、システム構築を検討していきます。
　ネットプロテクションズは今後も、「NP後払い」を始めとする決済サービスを通じて、経済の潤滑油としての機能をより強化し、「つぎのアタリマエをつくる」ことに真摯にチャレンジしてまいります。

　キヤノンITSは1962年より、数理技術や言語処理技術、オブジェクト指向技術、映像認識技術、クラウド関連技術などの領域において長年にわたり研究開発を展開し、次世代につながる先端技術やサービスを開発、創出してきました。キヤノンITSは金融業界で注目されているフィンテック領域に対し、R＆Dセンターの研究開発技術やビジネスノウハウを中核に競争力の高いソリューション、システムを開発、構築することで、さらなる顧客価値の最大化を追求していきます。

原文はこちら
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000022451.html

18:02 | IT：一般

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