【序論】
近年、クレジットスコアリングによる貸出が一般的になってきたことで、リスク評価が非常に重要な課題となっています。クレジットスコアリングは、顧客の信用履歴を基に、その返済能力や信頼性を数値化することで、貸し手側がリスクを最小限に抑えた貸出を行うことを可能にします。しかし、単に信用履歴を集計するだけでは、個別の顧客のリスクを正確に評価することができません。 そこで、本論文では、リスク評価の最適化を目的として、クレジットスコアリングに用いる指標を精度、効率、公平性の3つの観点から評価し、それぞれの観点で最適な指標を導き出すことを目指します。特に、公平性については、貸出における人種や性別などの偏りを考慮し、より公正な評価指標を提案します。本論文の研究成果は、リスク評価の正確性と公正性の向上に貢献することが期待されます。
【本論】
本研究では、クレジットスコアリングに用いる指標の精度について考察する。クレジットスコアリングによる信用履歴の数値化は、貸し手のリスク評価を正確に行う上で重要な役割を担っている。しかし、現行の指標には改善の余地があることが指摘されており、より精密な評価指標を求める必要がある。本論文では、信用履歴の集計によって得られる指標の精度を評価するため、従来の指標と比較した結果を提示する。その上で、改善案を提案し、より高い精度の指標を導き出すことを試みる。 また、本研究では、クレジットスコアリングの指標の効率を評価する。返済能力や信頼性の指標は多岐にわたり、日々更新されることから、非常に膨大なデータを処理する必要がある。そのため、指標の効率性を高めるために、さまざまなアルゴリズムを検討することが必要である。本研究では、現行のアルゴリズムに対する問題点を洗い出し、改善の提案を行い、より効率的な指標を導き出すための検討を行う。 さらに、本研究では、公平性観点からもクレジットスコアリングの指標を評価する。貸出の過程で、人種や性別などの偏りが生じることがあるため、公正な評価指標が求められる。従来の指標に偏りがある場合、それを是正するために、新たな指標の提案を行うことが必要である。本研究では、公平性に配慮した指標を提案し、より公正な評価が実現できるよう試みる。 以上のように、本論文では、精度、効率、公平性の3つの観点からクレジットスコアリングに用いられる指標を評価し、改善案を提案することで、リスク評価の最適化を目指す。本研究の成果は、貸し手と借り手の両方にとって有益なものとなることが期待される。
【結論】
本論文の研究成果により、クレジットスコアリングにおけるリスク評価を最適化するために、精度、効率、公平性の3つの観点から評価指標を考案することができました。特に公平性については、人種や性別などの偏りを考慮した評価指標を提案しています。この成果は、銀行や金融機関などが個人に対して適切な貸出を行うために、リスク評価による意思決定をする際の、正確性と公正性の向上に役立ちます。
