約55%
一次審査の自動化率
数日→当日
回答までの日数
−40%
差戻し・手戻り
7ヶ月
導入期間
※ 画面はイメージです（実機スクリーンに差し替え予定）。
BACKGROUND
STEP 01
背景：判断が、人によってばらつく。
一次与信審査が担当者ごとの経験に依存し、判断のばらつきと処理待ちの滞留が課題でした。繁忙期には申込から一次回答まで数日かかる案件もあり、顧客を待たせているという焦りと、担当者一人ひとりへの負荷が、現場に積み重なっていました。
FINDING
STEP 02
観察：必要なデータは、すでに揃っていた。
FDEが審査部に数週間入り、過去の審査ログと担当者の実際の判断を観察しました。判断に効く情報の多くは行内データにすでに揃っており、足りないのはモデルそのものより、担当者が根拠を確認して納得できる「説明」の仕組みだと分かりました。
SOLUTION
STEP 03
打ち手：説明できるスコアと、人の最終判断。
寄与度（SHAP値）で判断の根拠を示すスコアリング画面を用意し、いきなり本番化はせず、PoCで精度を確かめてから並走運用へ移しました。AIが示すのは一次判定とその理由までで、承認は必ず人が行います。根拠が明快な定型案件だけをAIに通し、金額の大きい案件や与信情報の薄い案件は、従来どおり担当者が審査する運用にしました。
RESULT
STEP 04
成果：待たせる審査から、抜け出しはじめる。
本番移行から3か月の時点で、自動判定の対象になった定型案件は、一次回答までが数日から当日レベルに縮まりました。一次審査の約55%が人を介さず完結し、書類不備などによる差戻し・手戻りも約4割減っています。一方で判断が割れる案件は今も人が精査しており、担当者は難しい審査にじっくり向き合えるようになりました。
最初は、AIに点数を付けられること自体に抵抗がありました。ただ、なぜそのスコアなのかが画面で根拠まで見えるので、だんだん納得して使えるようになりました。もちろん全部が自動になるわけではなくて、金額の大きい案件は今も自分たちで時間をかけて審査します。むしろ、そこにじっくり向き合えるようになったのが一番ありがたいですね。
— 審査部 ご担当者