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CyberTech

AIと機械学習による与信評価

CyberTech AIスコアリング

CyberTech AIスコアリングは、AIと機械学習で与信を評価し、審査プロセスを最適化して、金融機関のリスクを低減します。

金融 & デジタルID
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AI Chấm điểm tín dụng

主な機能

  • マルチソースのデータ統合

    通信、SNS、決済システム、銀行取引、ERPのデータをAIが統合し、包括的なスコアリングモデルを構築します。

  • AIによるリスク管理

    機械学習モデルが不正を検知し、与信承認を自動化します。旧サイトでは与信リスクを40%削減できるとされています。

  • スマートな予測モデル

    予測分析とリスク評価に対応します。旧サイトでは、銀行の収益を15%増やし、パフォーマンスを最大40%最適化できるとされています。

  • API / Web SDK連携

    銀行・金融システムとシームレスに連携し、リアルタイムで与信評価と判断を行います。

Market demand and challenges

  • Traditional credit scoring relies mainly on repayment history, credit usage frequency and new-loan data, which limits predictive power
  • Existing models do not fully use extensive data such as demographics, income levels and tax records
  • They struggle to predict credit risk accurately and cannot personalize financial products for customer segments
Mô hình hệ thống AI Scoring: Dữ liệu → Mô hình → Xếp hạng chung
AI Scoring system model: Data → Model → General class

Technology and applications

  • Big Data analytics with MongoDB: AI processes financial reports and recommends optimal credit products
  • NLP and sentiment analysis: analyzes customer information from multiple sources to improve risk evaluation
  • API/Web SDK integration with banking and financial systems

System model

The diagram on the page has three layers: Data (basic customer information, credit information, credit quality, transaction data, customer behavior, account history, financial information, relationship and shopping-behavior analysis) → Model (7 decision models, depending on each business’s needs) → General class (a score suited to each product), with the output being a credit score for unsecured loan/BNPL products. The diagram cites: Designing next-generation credit-decisioning models – McKinsey.

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