皆さん、おはようございます！
今日は、千葉県の土気で朝を迎えています。
千葉市から車で３０分程度の所ですが、市内とは異なり自然が多く残されていますが、区画整理が進み、新興住宅街という感じです。

情報化社会の進展により、銀行業界が大きく様変わりする動きが随所でみられるようになってきました。銀行業界といえば、江戸時代の両替商を起源に持ち、いまの銀行業の形態を確立したのは大正時代に入ってからだと思います。今に至る間に、情報化投資を進め業務の多くがオンラインで完結する様になったのは、この２０～３０年の間です。

その情報化もＡＩ（＝人工知能）技術の発展により、多くの銀行業務がＡＩにより置き換えられるまでになっています。みずほ銀行ではＦｉｎＴｅｃｈ（＝金融と情報技術の融合）担当常務を設置し、銀行業務の自動化を強力に推し進めています。単に業務に関わる自動化だけではなく、ベンチャー企業への投資にも積極的です。

三菱ＵＦＪ銀行では、国内にある現在の５５０の店舗形態を半減すべく、今までの店舗を①そのままの形態で継続する店舗、②信託銀行、証券会社等との併設店舗、③完全無人店舗へ移行する計画を進めているそうである。この店舗の業態転換は既にみずほ銀行がグループ再編を含めて進めており、各行凌ぎを削っている様相を呈しています。

一方、ジャパンネット銀行などインターネット専業銀行では、法人口座の取引情報などを統計的に分析して融資の可否を審査する新しい手法に取り組み始めています。
ヤフージャパンの傘下にあるジャパンネット銀行は、ヤフオク！やヤフーショッピングに出店する会社や個人事業主を対象に決算書や担保が不要の事業融資を行っています。

事業者が融資の申し込みをしますと、ヤフーから電子商取引での売上情報などがジャパンネット銀行に提供され、売上が大幅に減少するリスクが将来どの位あるかなどを分析し、融資判断につなげる仕組みになっています。それこそＡＩを使用すれば、電子商取引の売上動向やキャッシュフローの関係を一目瞭然に判断できると思います。

今までの一般的な銀行の融資スタイルでしたら、銀行が融資申込者の取引先まで行って裏付けを取ることは行われていませんので、どうしても貸手である銀行と借手である融資申込者との間には審査情報に非対称性（＝知り得る情報量・質における格差）が生じてしまいますので、銀行は雨の日に傘を貸さない等という状況が起きます。

ヤフーにしてみれば、出店者の売上動向を充分に把握している訳であり、これを傘下のジャパンネット銀行の融資審査で活用できれば、金融部門の金利収入として一石二鳥で収益を獲得することが出来ます。このネットプラットフォームにおけるビジネスモデルは楽天も楽天銀行との間で行われており、情報技術の進歩により為せる技だと思います。

地方銀行、農協までが業界再編を迫られる格好となっていますが、ただ単に異なる地域間の同業者同士が合従連衡により規模を大きくしたところで、事業のあり方（＝ビジネスモデル）が旧態依然のままでは、再編に次ぐ再編を突き詰められるだけとなってしまいます。その様な中で、これからの時代の銀行は異業界との連携を強化すべきでしょう。

ジャパンネット銀行や楽天銀行が電子商取引を行う企業向け融資を強化して行くのは、ヤフーや楽天といった親会社との連携を強化し、融資取引先事業者の財務情報を制しているからに他なりません。例えば、いま問題が顕在化しつつある賃貸集合住宅事業者向け融資であれば、その事業管理を行っているハウスメーカーとの連携を強化すべきでしょう。

これからの時代の銀行は全方位的に満遍ない業種業界を取引先とするのではなく、一定の業界における専門性を高めて行っても良いと思います。その専門業界の企業と連携体制を敷いて行くことも可能でしょう。一定の業界の事業に対して目利きが出来るということは、融資審査を行う際にその事業のリスク許容度を高めることが出来ると言うことです。

それだけ貸倒れリスクを下げることが出来ますので、逆に収益力を高めることが出来るようになります。メガバンクから農協まで護送船団の様に同じようなビジネスモデルを目指す時代は終わったと思います。各々の銀行が自らが営業する地域の特色を活かしながら、特徴ある金融機関となっていくべきではないでしょうか。

財務諸表等の事業数値は形式的に見ていては何も浮かび上がっては来ません。必要なのは事業を五感で捉え理解すること（＝暗黙知）です。財務諸表とは、その五感で理解したことを表現する便利なコミュニケーションツールにしか過ぎません。ＡＩで融資審査をするにも、統計的なメリットとデメリットがあるかもしれませんね。

今日もありがとうございます。
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