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20年前、「信用リスクマネジメント革命（安田隆二、大久保豊 編著）」による提唱と同時に、スコアリングモデルによる自動審査システムを開発しました。
ボリューム、貸倒ロス、機会損失、収益のバランスに基づくCut Off値の設定により、融資審査の自動判定を行うものであり、信用リスクマネジメントに革命をもたらすこととなりました。
それから20年間、審査最適化の揺るぎない骨格はそのままに、新たな数理モデルの研究開発を続け、複数アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドモデルや機械学習手法による財務特化型AIモデルなど、信用リスクマネジメントに新しい風を送り続けています。
不良債権処理の完了とともに、銀行はより顧客に寄り添い事業ベースでの評価と差別化されたサービスの提供が求められるようになりました。
決算書は企業評価において引き続き重要なポジションにあるものの、定点観測かつ差別化が困難な情報という性質があり、より企業の「今」と「取り巻く環境」の動態を把握する仕組みが必要となったことを意味します。
データ・フォアビジョンでは10年前よりトランザクションデータの活用高度化に向けた研究開発を続け、企業の今（＝足下のキャッシュフロー）と環境（＝商流）を把握する動態モニタリング・モデルを開発し、銀行Fintechイノベーションを実現しています。
膨大となる金融トランザクションデータに対し、高度な統計技術や機械学習技術によるモデリングを行い、企業の動態に基づく新しい信用リスク管理と営業推進を創造します。
スマートフォンの普及やセンサーと通信技術の飛躍的進歩によるIoTの実現、AIによるビッグデータ解析の実用化が進み、ビジネスシーンはもちろんのこと、街づくりや災害対策、選挙など、あらゆるところでデータ分析を活用するケースが広がっています。
データエコノミー時代の分析ソリューションとして、データ・フォアビジョンではモデルの新たな説明変数として「購買データ」、「オーディエンスデータ（Web閲覧履歴）」、「賃貸データ」、「SNS」などの“行動様態”情報を活用した信用リスク管理のイノベーションを研究しています。
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社との共同研究により、Web閲覧履歴に基づく信用スコア計量モデルを実現しています。
＜ 配信イメージ（例）＞
図：DAC提供 AudienceOne® https://solutions.dac.co.jp/audienceone