CRIFの予測分析ツールとソフトウェアは、毎年、世界のあらゆる地域で膨大なスコアを算出し、リスクの決定を行っています。
リスク管理の予測分析
予測分析は、既存データから情報を抽出し、パターンを特定して将来的な成果と傾向を予測する手法です。許容レベルの信頼性をもって、将来的に何が起こるかを、仮定のシナリオとリスク評価と併せて予測します。
Gartnerから評価を受けているCRIFの予測分析の専門性は、信用情報機関スコアリングモデルを含む多数のスコアリングプロジェクトの開発によって示されています。毎年、18か国に及ぶ世界各地で膨大なスコア算出に使用され、リスクの決定が行われています。
格付け機関としての経験を持つCRIFにとって、格付けシステムはコアコンピタンスであり、経済集団の評価、検証、レビューから較正、評価に至るまでの格付けモデル開発を提供しています。
信用リスクスコアリングの開発
- データから値を抽出するデータ管理において、企業には重要要素の抽出、調整、不純物の除去、分析的解釈を迅速に行うためのソリューションが必要です。
- スコアリングモデルは、その使用が想定されるあらゆる金融機関のプロセス最適化を可能にします。CRIFは、モデリングツールと専門知識の網羅的なポートフォリオを提供し、初心者から熟練したモデラーまで、あらゆるレベルのビジネスアナリストによる予測モデルの開発、構築、検証、実装、管理を可能にします。提供されるスコアカードのタイプは以下の通りです。
- 信用情報機関スコアリングシステム：契約通りの債務の支払見込みの程度により、消費者と企業をランク付けします。
- 信用リスクスコアリングモデル：より客観的で一貫した与信方針を導きます。
- 回収スコアリングモデル：債権回収実績を最大化するため、対象を定めた迅速な対応を可能にします。
- マーケティングスコアリングモデル：既存ポートフォリオの収益性を高め、もっとも利益の見込める潜在層を引きつけることに効果を発揮します。
- 詐欺スコアリングモデル：プーリング監査サービスと国際財務報告基準第9号（IFRS 9）に従い、証券化を支援するために、案件数を絞った検証に注力し、詐欺リスクのコントロールを最適化します。
- モデル管理：トレンド、安定性、マイグレーション分析と、スコアカードの追跡、監視、不純物の除去、再調整、再構築で構成されます。
- フィージビリティ調査：代替データ値分析やカスタムスコアリング値評価などがあります。
リスク管理の高度モデル
- 内部格付けシステム（バーゼル準拠）：デフォルト率（PD）、デフォルト時損失率（LGD）、デフォルト時貸出残高（EAD）モデルなどの、定性的・定量的な判断手法を網羅する、経済集団の評価、検証、レビューから較正、評価に至るまでの高度格付けシステム（法人およびリテール）モデルの開発
- 財務モデル：顧客の負債能力を判断する、金融ストレス指数、与信限度および家計が組み込まれた信用サステナビリティ指標など
- リスクベースプライシングモデル：各要素を顧客のリスクプロファイルで較正し、機関のコスト構造を最適化する、リスクベースのプライシングなど
- 適正価値：CRIFのデータを活用してリテールポートフォリオのライフタイム価値を評価。
予測分析は、与信管理プラットフォーム商品（StrategyOneなど）やサービスを含め、弊社の多くの提供サービスの鍵となる不可欠の要素です。この分析手法によりコスト削減や対応の迅速化が実現した成功事例や、一貫した評価対応の事例が多数あります。
予測分析がいかに与信プロセスを改善できるかを示す好例が、CRIFのクラウドベースのサービスとしての組成ソリューション、Sprintです。これは300以上の機関において、日々の信用リスク評価、クレジットオリジネーション、債権回収に使用されています。Sprintは、個人ローン、リテール金融、住宅ローン、当座貸越、クレジットカードおよびビジネスクレジットの評価を目的にCRIFにより開発された、70のスコアリングモデルで構成されています。
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