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「HALCA」

  • HALCA（”Highly Advanced machine Learning for Confidence and Administration”）はRDBで作成するAIの総称です。
  • 銀行のフィナンシャル・デジタライゼーションを押し進め、企業と銀行との信頼革命を醸成するための人工知能群です。
  • 統計的手法と、深層学習（ディープラーニング）等の新しい機械学習手法の双方を用いて、以下の様な様々なモデルを構築しています。
    ■HALCA-A（口座出入俯瞰モデル）：
    口座取引の動向を解析し、動態信用リスクのプロファイリングを行います。
    ■HALCA-B（商流連関俯瞰モデル）：
    資金授受データから商流ネットワーク構造を認知し、商流パターン分析を実行します。
    ■HALCA-C （マクロ・ミクロ経済俯瞰モデル）：
    マクロ・ミクロの経済活動を俯瞰し、動態経済指標を生成します。
    ■HALCA-F （長期財務モデル）：
    長期間の財務情報を用いて構築したスコアリングモデルです。
    畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により構築しています。
    ■HALCA-G（コミュニケーションモデル）：
    テキスト情報として発信される各種コミュニケーションを解析するモデルです。
  • RDB-DynaMICおよびDynaMIC-SMART にも搭載しています。HALCAを組み込んだ審査AIモデルも開発しています。

HALCA-A(口座出入俯瞰モデル)による、個社口座動向“動態信用リスクモニタリング”

【事例】要注意先転落の兆候を12か月前に、破綻に至る兆候を22か月前に“前もって”補足！

HALCA-B（商流連関俯瞰モデル）で作成した動態ネットワーク図

口座入出金の一本一本に対し“理論仕訳“し、資金使途（事業性／非事業性）と取引先相手を特定、 動態ネットワーク図を自動生成し、対象とする企業の商流環境を、視覚的且つデジタル数量として常時認識。

※上図はRDB-DynaMICの画面の一例

審査AIモデル

  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の手法により構築した審査モデル（スコアリングモデル）です。
  • 財務情報のみならず、口座情報やテキスト情報などの非財務情報を活用して信用評価の仕組みを構築します。
  • 長期財務モデル、口座情報モデル、テキストモデルといった様々なスコアリングモデルを統合して構築します。
  • 長期財務モデル（HALCA-F）は、最大で過去7年分の決算書データをもとに、PDを推計するスコアリングモデルであり、RDBに蓄積された過去20年分の決算書データを使用し、多様なデフォルトパターンを学習させて構築しました。
  • 口座情報モデル（HALCA-A）は、預貸情報や商流情報を用いて構築するスコアリングモデルであり、最新の取引動向をスコアに反映させることができます。
  • テキストモデル（HALCA-G）は交渉記録情報や稟議書等のテキスト情報を用いて構築する、新タイプのスコアリングモデルです。
  • 各任意のモデルを組み合わせた信用評価の仕組みを構築することが可能です。また、それぞれのモデル単体での利用も可能です。

審査AIモデルの活用例

既存の信用格付に基づく人間の評価と、AIの評価を組み合わせることで、営業推進先の抽出や事務コスト削減、与信コスト削減を図ることができます。

審査AIモデル詳細資料

審査AIモデル（HALCA）の詳細については、こちらもご参照ください。

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