データコラボレーション解析の金融機関における応用例

プロジェクトメンバー

櫻井鉄也　Tetsuya Sakurai
システム情報系／人工知能科学センター（数理アルゴリズム分野）
今倉暁　Akira Imakura
システム情報系／人工知能科学センター（数理アルゴリズム分野）
岡田幸彦　Yukihiko Okada
システム情報系／人工知能科学センター（サービス工学分野）
河又裕士　Yuji Kawamata
人工知能科学センター／人工知能科学センター（サービス工学分野）
秦涼太　Ryota Shin
システム情報工学研究群社会工学学位プログラム
QI YUNZHU
システム情報工学研究群サービス工学学位プログラム
罇涼稀　Ryoki Motai
システム情報工学研究群サービス工学学位プログラム
安藤廉音　Renon Ando
理工学群社会工学類

研究概要

シングルサイロ解析による資金ニーズチェックAIを開発（図1）

金融機関が保有する機密情報を次元削減処理により秘匿化
資金ニーズを見過ごしていた可能性が高い企業をピックアップ

AIを活用した新たな営業PDCAサイクルを提案（図2）

財務諸表データに対するクロスサイロ解析の技術評価（図3）

分析機関は、複数の金融機関が作成した秘匿化データを統合し、将来の資金ニーズを予測するモデルを開発
サンプル数が少ない金融機関において、個別機関における解析を上回る精度を示すモデルが得られた

解析結果の活用に向けて（図4）

本プロジェクトは、NEDO委託事業「データコラボレーション解析による生産性向上を目指した次世代人工知能技術の研究開発」およびJSPS科研費「アカウンティング・インフォマティクス（会計情報科学）の基盤研究」（22H00895）の助成を受けています。

図1：資金ニーズチェックAIの概要

図2：AIを活用した新たな営業PDCAサイクルの概要

図3：財務諸表データに対するクロスサイロ解析の概要

図4：資金ニーズ予測AI

参考文献

[1] 罇涼稀・秦涼太・今倉暁・櫻井鉄也・岡田幸彦（2022）「財務諸表データを用いた資金ニーズの見過ごしチェックAIの開発」『Department of Policy and Planning Sciences Discussion Paper Series』（https://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/~databank/pdf/1383.pdf）
[2] 罇涼稀・竹田俊彦・今倉暁・櫻井鉄也・岡田幸彦（2023）「リレーションシップバンキング機能の向上を目的とした中小企業の資金ニーズ判別法とその活用の提案」『Department of Policy and Planning Sciences Discussion Paper Series』（https://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/~databank/pdf/1385.pdf）