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銀行の情報化!

皆さん、おはようございます!
今日も朝から蒸し暑いですね。
この熱帯雨林の様な気候で庭の草木達の成長が早いこと。
草刈りをしなければと思いつつ、この暑さではとてもではありませんが出来ません。



データエコノミー。
情報化社会における、この聞きなれない言葉は、ネット上の膨大なデータを経済活動に生かす経済活動を指し示しています。例えば、楽天などのIT企業が日々の決済や口コミ情報から信用力を判断し、銀行を介さずに融資をする事業に相次いで参入しています。


こうしたデータを活用し、銀行を介さない新型の融資をデータレンディングやオルタナティブレンディング(=代替融資)と呼ぶそうです。個人間のオンラインでの貸し借りなども含め、2017年に世界の取引規模は3800億ドルに達しているそうです。2022年には2.6倍の1兆ドルに拡大すると予測されています。


融資に際して、銀行などが過去数年分の財務諸表や担保を求めて、スコアリングと呼ばれる財務内容を点数化して融資を判断するのとは異なるようです。データレンディングでは借り手の日々の入出金や受注データ、更には口コミ情報まで幅広く捉え、AIの分析を加えながら信用力をより精密に見定めるようです。


この方法によりますと、銀行からは歴史の浅い創業間もない企業は相手にされ難いといったこともなく、事業性を客観的に評価して融資が行われる仕組みとなっているようです。
AIによるため人手をほとんど使わず、数百項目のデータ分析を行うため、低コストなので少額融資でも採算がとれるそうです。


楽天以外にも、会計ソフトの弥生、リクルートホールディングス、米アマゾン・ドット・コムなどが、国内におけるデータレンディング事業に参入しています。海外に目を向ければ、ECサイトやSNS(=交流サイト)事業者が販売や口コミデータを集め、幅広い企業に融資する事業モデルを展開しているようです。


金融関連のデータエコノミーと言えば、LINE payをはじめとする企業が、キャッシュレス決済事業を手数料無償で開始しています。決済で得られるデータや顧客情報を収益に繋げるビジネスモデルを考えているからです。考えてみれば、このデータレンディングもキャッシュレス決済と深く関わりがあることに気付きます。


資金融資、資金決済といえば、金融機関の収益源であり、今までは参入規制に守られた(=事業免許制度)牙城であったと思います。その融資、決済ビジネスがデータエコノミーによりIT企業によって突き崩されようとしている現実をみますと、情報化社会というものは、ますます過去の経験で語ることのできない大変革期であると言えるでしょう。


地盤を切り崩される事態を避けようと、銀行勢は協業に動いている様です。
みずほ銀行はソフトバンクと組み、AIを活用して携帯電話料金の支払情報などから信用力を見極めて個人に融資する事業をはじめています。三菱UFJ銀行では、AI開発会社に出資をして、中小企業向けのオンライン融資をはじめる予定だそうです。


自動車業界のCASE(C=情報通信につながるクルマ、A=自動運転のクルマ、S=クルマのシェアリング、E=電気で走るクルマ)ではありませんが、自動車メーカーも次世代のクルマをCASEと見定め、IT企業との協働を進め、各社とも凌ぎを削っています。それと同じ様なことが、正に金融業界でも起きようとしています。


もともと金融業界は、お金という無形の商品を取り扱っている業界であると言えます。無形の商品とは、言い換えますと情報を商品としている情報産業だということが出来ると思います。情報産業でありながら、銀行業と言う昔ながらのアナログな事業形態を採って来た為、IT企業と協働することにより大きく進化することが予測できると思います。


例えば、個人同士が自らのお金を貸し借りする時に、それを仲介するプラットフォームになることも出来るのではないでしょうか。今までは採算の合わなかった小口取引を自動化してサービスを提供することも考えられます。まるで、米アマゾンが書籍販売でロングテールの道を切り開いた様にです。


今まで銀行が創業間もない企業への融資を控えていたのは、従来からの融資審査方法では審査のしようがなかったからです。従来からのアナログな審査方法に加え、この情報化社会におけるAIを活用した審査方法を融合させれば、銀行のビジネスの間口も広がるというものではないでしょうか。


今日もありがとうございます!
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