オルタナティブクレジットデータとは、貸し手が借り手の信用力を評価するために使用する非伝統的なデータを指します。これは、特に信用調査機関などの従来の信用ソースからの情報が限られている場合によく使用されます。このタイプのデータには、家賃の支払い履歴や銀行口座情報など、従来の信用報告書には通常見られないさまざまな情報が含まれます。

オルタナティブクレジットデータは、貸し手が、従来のクレジットシステムの履歴が少ない可能性のある潜在的な借り手 (しばしば「シン・ファイル」または「ノー・ファイル」顧客と呼ばれる) を評価するのに役立ちます。この顧客層には、若い個人、新しい移民、または従来のクレジットの使用を避けてきた人びとが含まれます。追加のデータポイントを考慮することで、貸し手は融資の機会をより幅広いオーディエンスに拡大し、よりパーソナライズされたリスク評価を提供することができます。

2023 年の Experian のレポートによると、金融機関の 62% がオルタナティブデータを使用してリスクプロファイリングと与信判断能力を向上させており、業界がより包括的な信用評価方法に移行していることが浮き彫りになっています。以下では、オルタナティブクレジットデータの使用方法、それを使用するメリット、およびビジネスの信用度評価に導入する方法について説明します。

この記事の内容

• オルタナティブクレジットデータの種類
  
• オルタナティブクレジットデータの使用方法
  
• オルタナティブクレジットデータを使用する利点
  
• オルタナティブクレジットデータを使用する際の重要な考慮事項
  
• オルタナティブクレジットデータの実装方法
  
• オルタナティブクレジットデータに関する規制
  

オルタナティブクレジットデータの種類

オルタナティブクレジットデータとは、従来の信用報告システムには含まれない幅広い財務情報を指します。考慮されるデータの具体的な種類はさまざまですが、オルタナティブクレジットデータは通常、個人の財務状況をより包括的に把握することができ、クレジットヒストリーが限られている、またはまったくない人が与信枠を獲得するのに役立つ方法です。

すべての貸し手がオルタナティブクレジットデータを使用しているわけではありませんが、貸し手は、財務情報を包括的に捉え、より多くの情報に基づいた融資決定を下すために、このデータを利用することが増えています。

ここでは、オルタナティブクレジットデータの主な種類をいくつかご紹介します。

• 銀行口座データ: 取引履歴、口座残高、当座貸越のパターンは、金融習慣と安定性に関するインサイトを提供します。

• 投資口座データ: 投資の種類や口座残高など、投資ポートフォリオに関する情報は、個人の財務責任のレベルと長期的な計画を示すことができます。

• 決済アプリのデータ: 決済アプリの取引履歴は、支払い行動や財務上のやり取りを示すことができます。

• 継続支払い履歴: タイムリーな請求書支払いの履歴は、財務上の責任と経常経費を管理する能力を示すことができます。これらの請求書には、家賃、光熱費 (ガス、電気、水道など)、電話、インターネット、保険金 (自動車、健康保険など)、さらにはストリーミングプラットフォーム、ジムのメンバーシップ、サブスクリプションボックスなどのサブスクリプションサービスの定期的な支払いが含まれます。

• 公的記録: 不動産の所有権、専門職のライセンス、および学歴に関する情報は、信用度を評価するための追加のコンテキストを提供します。

• ギグエコノミーの収入: Uber、DoorDash、フリーランスの仕事などのプラットフォームを通じて得られる収入は、安定した利益と経済的安定性を示すことができます。

• ソーシャルメディアデータ: この慣行はまだ議論の余地がありますが、一部の貸し手は、金融行動とリスクを評価するためにソーシャルメディアデータの使用を検討しています。

オルタナティブクレジットデータの使用方法

オルタナティブクレジットデータは、信用情報へのアクセスを拡大し、融資の意思決定を改善することができます。ここでは、金融サービス業界がオルタナティブクレジットデータをどのように活用しているかをご紹介します。

信用度の評価

• 財務的な全体像: 家賃の支払いや公共料金などのオルタナティブデータを考慮することで、貸し手は借り手の経済的責任と安定性をより包括的に把握できます。

• 十分なサービスを受けていない人びと: オルタナティブデータは、若年の成人や移民など、クレジットヒストリーがなかったり、従来の銀行サービスの利用が限られたりしているために従来は除外されてきた個人にまで信用情報を拡大することができます。

ローン商品と規約のパーソナライズ

• パーソナライズされた料金とオファー: オルタナティブデータは、貸し手がリスクをより正確に評価するのに役立ちます。このデータを使用して、借り手がどのローン商品を利用できるかを判断し、借り手の個々の財務状況に基づいてパーソナライズされた金利を設計できます。
  

リスク管理

• 財務上の危険信号: オルタナティブデータを分析することで、貸し手は潜在的な財務上の危険信号を早期に特定し、リスクを積極的に管理することができます。

• 債務不履行率: オルタナティブデータをリスクモデルに組み込むことで、貸し手は債務不履行率を下げ、より責任ある融資決定を下すことができる可能性があります。

不正利用の検出

• 不審なアクティビティ: 貸し手は、オルタナティブデータを使用して、不安定な収入や異常な支出パターンなどの不正利用行為のパターンを検出できます。不正利用を早期に特定することで、貸し手は顧客と自分自身を経済的損失から守ることができます。
  

オルタナティブクレジットデータを使用する利点

オルタナティブクレジットデータは、企業に次のようなメリットをもたらします。

• 顧客基盤の拡大: オルタナティブクレジットデータを組み込むことで、企業は、従来のクレジットヒストリーを持たない個人を含む、より幅広い顧客に与信枠を提供できます。これらの顧客にサービスを提供することで、疎外されたグループにより大きな影響を与えることが多い従来のクレジットスコアリングシステムに固有のバイアスが軽減され、経済的な平等性と包括性が向上します。

• より良いリスク評価: オルタナティブクレジットデータは、顧客の金融行動に関するより包括的なビューを提供し、企業がより正確なクレジットスコアリングモデルを構築できるようにします。このデータとこれらの改善されたモデルは、従来の信用報告書では明らかになっていない財務責任と安定性のパターンを明らかにし、企業が十分な情報に基づいた融資決定を下すのに役立ちます。より正確な信用評価を行うことは、債務不履行のリスクの低減にもつながり、より安定したポートフォリオを構築できるようなります。

• 承認率の向上: 申請者の財務行動を十分に理解することで、企業は自信を持ってより多くのローンを承認できます。これにより、従来の基準では拒否される可能性のある顧客に与信枠を拡大することで、収益、顧客満足度、顧客ロイヤルティが向上します。

• 法令遵守の容易化と公正な貸付: より幅広いデータポイントを使用することで、企業は公正な融資慣行へのコミットメントを示すことができます。これは、信用情報へのアクセスをより公平なものにするという規制上の目標に沿ったものであり、偏った融資慣行に関連する法的リスクや風評リスクを軽減します。

• より効果的でカスタマイズされた金融商品: オルタナティブデータにより、貸し手は顧客をより詳細にセグメント化できます。たとえば、小規模なサブスクリプションや公共料金の請求書の支払いが安定していることは、従来リスクが高いと見なされていた顧客セグメントの財務状況が安定していることを示している可能性があります。貸し手は、この詳細なセグメンテーションを使用して、さまざまな顧客グループの特定のニーズを満たすカスタム金融商品を作成できます。

• リアルタイムの信用評価: 従来の信用報告書は過去の財務上のやり取りに基づいていますが、オルタナティブクレジットデータは借り手の財務健全性の現在の概略を示しています。これは、特に変化の激しい市場や借り手の財務状況が急速に変化するシナリオにおいて、貸し手がリアルタイムの融資決定を下すのに役立ちます。

• 顧客ロイヤルティと顧客維持率の向上: オルタナティブデータをうまく活用して新しいセグメントに与信を拡大している企業は、多くの場合、顧客ロイヤルティと維持率の向上を実感しています。従来の指標では与信を拒否されていた可能性のある顧客にとっては、与信承認を受けることで、強力なロイヤルティの絆が生まれ、同じプロバイダーからのサービスを追加で利用する可能性が高くなります。

• 成長トレンドへの対応: 顧客の行動は、従来のクレジットに依存した購入からデジタルプラットフォームに移行しており、従来のクレジットスコアには反映されない財務履歴が作成されています。

オルタナティブクレジットデータを使用する際の重要な考慮事項

企業は、オルタナティブクレジットデータを利用する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

データの品質と正確性

• ソースの信頼性: オルタナティブデータプロバイダーに信頼できる実績があり、厳格なデータ収集および検証プロセスに準拠していることを確認します。一般的に規制され標準化されている従来のクレジットデータとは異なり、オルタナティブデータの品質と形式はさまざまです。

• データの精度: 企業は、オルタナティブデータの正確性と完全性を検証するための強力なメカニズムを確立する必要があります。データが最新であり、借り手の現在の財務状況を反映していることを確認します。

法規制の順守

• 公正信用報告法 (FCRA): アメリカでは、貸し手は与信判断にオルタナティブデータを使用する際に FCRA 規制を順守する必要があります。規制順守には、顧客の同意を得ること、データの正確性を検証すること、および誤った情報に異議を唱える権利を顧客に与えることが含まれます。

• その他の規制: プライバシー法や消費者保護法など、関連する地域の規制を常に把握し、遵守してください。

倫理的な考慮事項

• 透明性: オルタナティブデータをどのように使用しているか、そしてそれが顧客の信用度評価にどのように影響するかについて、顧客に対して透明性を確保します。企業がオルタナティブクレジットデータをどのように収集し、使用するかは、顧客の信頼に大きな影響を与える可能性があります。

• プライバシー: 強力なデータセキュリティ対策を実施し、正当な目的にのみデータを使用することで、顧客のプライバシーを保護します。

• 公平性: オルタナティブデータの使用が、特定の顧客グループに偏った影響を与えたり、既存のバイアスの影響を引きついだりしないようにします。たとえば、特定の種類のソーシャルメディアデータに依存すると、オンラインでの活動が少ないグループに不利になる可能性があります。企業は、公平性が保たれ、意図しないバイアスがないかどうか、モデルを継続的に監視し、テストする必要があります。

• 経済的影響: オルタナティブデータの使用は、より広範な経済的影響をもたらす可能性があります。例えば、これまで十分なサービスを受けられなかった人びとへの融資の拡大は経済活動を刺激する可能性がありますが、新たな金融バブルを生み出したり、経済格差を悪化させたりしないよう、注意深く監視することも必要となります。

技術的な連携

• データ連携: オルタナティブデータを既存のクレジットスコアリングモデルや意思決定システムと連携させます。

• 拡張性: ビジネスニーズに合わせて拡張し、将来の成長に対応できるデータプロバイダーを選択します。

• データセキュリティ: データセキュリティ対策を実装して、機密性の高い顧客情報を不正アクセスや侵害から保護します。

費用便益分析

• 費用: オルタナティブデータの取得と連携にかかる費用と、継続的なメンテナンス料金やサブスクリプション料金を評価します。

• メリット: ローン額の増加、デフォルト率の低下、顧客体験の向上など、オルタナティブデータを使用することの潜在的なメリットを評価します。

• 投資利益率 (ROI): 潜在的なメリットが費用を上回るかどうか、およびオルタナティブデータへの投資がプラスの ROI をもたらすかどうかを判断します。

オルタナティブクレジットデータの実装方法

次のベストプラクティスは、オルタナティブクレジットデータを融資プロセスに効果的に連携させ、ビジネス固有の目標を達成するのに役立ちます。

目標とニーズを特定する

• 目標を定義する: オルタナティブデータを使用する理由を決定します。顧客基盤の拡大、リスク評価の改善、またはよりパーソナライズされたローン商品の設計などです。

• 対象とする借り手のセグメント:オルタナティブデータを使用してリーチする特定の借り手のセグメントを特定します。これには、クレジットヒストリーが短いか、まったくない個人、十分なサービスを受けていない人びと、またはカスタムの金融ソリューションを求めている人びとが含まれる可能性があります。

• データ要件: 融資の意思決定に最も関連し、価値のある特定のタイプのオルタナティブデータを決定します。

データプロバイダーの選択

• プロバイダー調査: さまざまなオルタナティブデータプロバイダーを探索し、そのオファリング、データソース、データ品質、料金体系モデル、連携機能を比較します。

• デューデリジェンス: 潜在的なプロバイダーに対して徹底的なデューデリジェンスを実施し、信頼できる実績があり、法規制を遵守し、データのプライバシーとセキュリティを優先していることを確認します。

• プロバイダーの選択: 自社の目標、予算、技術要件に最も適したプロバイダーを選びます。

データをシステムに連携させる

• 技術的な連携: データプロバイダーと連携して、既存のクレジットスコアリングモデル、ローン組成システム、意思決定プラットフォームにデータを連携させます。

• データ検証: データの正確性と一貫性を保つために、データを適切にフォーマット、検証、クレンジングします。

• データマッピング: オルタナティブデータフィールドを既存のシステムの関連属性にマッピングして、シームレスな連携と分析を実現します。

リスクモデルと戦略の策定

• モデル開発: オルタナティブデータを信用リスクモデルに組み込むことで、予測精度を向上させ、融資の判断を的確に行うことができます。

• 戦略策定: オルタナティブデータを使用して特定の借り手セグメントをターゲットにし、パーソナライズされたローン条件を提供し、リスクを管理する融資戦略を開発します。

• テストと検証: 新しいモデルと戦略を徹底的にテストおよび検証して、期待どおりに機能し、規制要件を満たしていることを確認します。

監視と調整

• 継続的な監視: オルタナティブデータモデルと戦略のパフォーマンスを継続的に監視し、承認率、債務不履行率、顧客満足度などの主要な指標を追跡します。

• 改良:パフォーマンスデータとフィードバックに基づいてモデルと戦略を定期的に改良し、融資の意思決定を最適化し、成果を向上させます。

オルタナティブクレジットデータに関する規制

オルタナティブクレジットデータに関する規制は、金融サービスのイノベーションの促進と消費者保護のバランスを取るものです。あらゆる種類のクレジットデータを取り扱うビジネスは、次のベストプラクティスに従って、関連する規制を順守する必要があります。

• デューデリジェンス: すべてのデータソースに対して徹底的なデューデリジェンスを実施し、適用法に準拠していることを確認します。

• モデルの検証と文書化: モデルの正確性と公平性を定期的に検証し、データの使用、モデル開発、意思決定プロセスの詳細なドキュメントを維持管理します。

• 消費者の透明性: 収集されるデータ、その用途、その情報へのアクセス方法や異議の申し立て方法について、明確でアクセス可能な情報を顧客に提供します。

• トレーニングとガバナンス: データ使用に関するガバナンスポリシーを確立し、規制要件と倫理的考慮事項に関する定期的なスタッフトレーニングを実施します。

クレジットデータ (オルタナティブクレジットデータを含む) を扱うビジネスは、所在地に応じて次の要件にも準拠する必要があります。

公正信用報告法 (FCRA)

アメリカでは、FCRA が信用情報の使用を規制しており、与信判断に使用される情報が正確で、関連性があり、タイムリーであることが要求されています。オルタナティブクレジットデータを使用するビジネスは、データソースと処理方法が FCRA 基準に準拠しているよう徹底する必要があります。規制には、企業が信用報告書に基づいて不利な措置を講じた場合に顧客に通知することや、個人が信用情報に異議を申し立てて修正する機会を与えることが含まれます。

信用機会均等法 (ECOA)

アメリカの ECOA は、人種、肌の色、宗教、出身国、性別、婚姻状況、または生活保護を受けていることを理由にした差別を禁止しています。オルタナティブデータを利用する貸し手は、クレジットモデルを慎重に分析し、直接的または不平等な影響を通じて、保護対象の属性を持つ人びとを不用意に差別しないようにする必要があります。

州レベルの規制

アメリカのさまざまな州には、クレジットデータの使用に影響を与える独自の法律や規制があります。たとえば、カリフォルニア州では、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) が制定されており、個人情報の収集および使用方法に関する消費者の権利が規定されています。アメリカで事業を展開する企業は、連邦レベルと州レベルの両方の規制を順守する必要があります。

一般データ保護規則 (GDPR)

欧州連合 (EU) で事業を行う、または欧州連合からのデータを扱う企業に対して、GDPR はデータのプライバシーとセキュリティに厳しい要件を課しています。具体的には、個人データの使用方法に関する透明性を義務付け、データ収集を厳密に必要な目的に制限し、データの使用方法に関する広範な権利を個人に与えています。オルタナティブクレジットデータを使用するビジネスは、データの最小化や個人からの明示的な同意の取得など、GDPR の考慮事項に準拠する必要があります。

世界各国のデータ保護法

世界中の国々には、オルタナティブクレジットデータの使用に影響を与える独自のデータ保護法があります。カナダの個人情報保護および電子文書法 (PIPEDA) やブラジルの一般データ保護法 (LGPD) などの法律には、GDPR と同様の原則が含まれており、企業は責任を持ってデータを管理する必要があります。