スコアリングモデルの基礎知識
～中小企業融資における見方・使い方～

書籍紹介

FinTech時代に脚光を浴びる「クレジットスコアリングモデル」を正しく理解する

AI（人工知能）は融資審査に取って代わってしまうのか？
かつての「スコアリング融資」が惨憺たる結果に終わった原因はどこにあったのか？
そして、新時代を生きる金融パーソンに求められる知識とは？
『文系でも分かる』をキーワードに金融機関の第一線で活躍する著者がおくる、スコアリングモデルの新しい入門書。

主要目次

第Ⅰ部　中小企業融資とスコアリングモデル
Part.1　役割と評価
中小企業融資の課題／課題解決のカギはスコアリングモデルの活用／スコアリングモデルの歴史と評価
第Ⅱ部　スコアリングモデルのしくみ
Part.2　つくり手（リスク管理部門）の視点から理解する
モデルの構造／モデルのつくり方／モデルの検証方法
Part.3　使い手（融資部門）の視点から理解する
定量分析／定性分析／モデルで評価できること、できないこと
第Ⅲ部　スコアリングモデルの使い方
Part.4　与信ポートフォリオ管理を理解する
金融機関の信用リスク管理／EL（Expected Loss）管理／UL（Unexpected Loss）管理／与信ポートフォリオのコントロール
Part.5　審査での使い方を考える
業務の効率化／融資条件設定の精緻化／導入効果と課題
Part.6　営業での使い方を考える
企業評価のモノサシが変わる／リスク回避からリスクテイクへ／リスクテイクの態勢を整備する
第Ⅳ部　スコアリングモデルの最新技術
Part.7　最新技術の紹介
経営者の能力を評価する技術／景気変動を考慮する技術／回収率を推定するスコアリングモデル
【Column】
デフォルトの定義／AI（人工知能）のブラックボックス化問題／スコアから一次格付けを決める方法／データの質とモデルの精度／不正会計予測モデル／謝絶企業の情報／審査コスト対応金利／銀行員に目利き力はあるのか／FinTech企業のオンライン融資　ほか
【Advance】
大数の法則／相関係数／多重共線性（マルチコ）／発生確率の計算方法／業歴変数の導入方法　ほか

著者略歴

尾木　研三（おぎ　けんぞう）
株式会社日本政策金融公庫国民生活事業本部
リスク管理部リスク管理企画グループリーダー
1988年国民金融公庫（現・日本政策金融公庫）入庫。支店や国民生活金融公庫総合研究所で、多年にわたり中小企業の経営問題や構造問題に関する調査研究に携わる。
2003年総務部企画室、2004年総合企画部。2008年国民生活事業本部リスク管理部。法人企業、個人企業、創業企業、教育ローンのデフォルト確率や事業資金のデフォルト後の回収率を推定するスコアリングモデルの開発や信用リスク計測などを行う。「創業企業の信用リスクモデル」「小企業向け信用スコアリングモデルにおける業歴の頑健性と経営者の個人資産との関係性」「小企業向け保全別回収率モデルの構築と実証分析」「教育ローンの信用スコアリングモデル」など、スコアリングモデルに関する多数の論文がある。
1996年総務庁統計センター統計研修所（現・総務省統計研修所）本科課程修了、2012年早稲田大学大学院ファイナンス研究科修了（MBA）、2017年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了（博士（工学））。
（本書執筆時）