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[GCI2020Summer 最終課題]投資家と借り手のマッチングプラットフォームのご提案

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August 01, 2020
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[GCI2020Summer 最終課題]投資家と借り手のマッチングプラットフォームのご提案

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August 01, 2020
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  1. 目次 <現状の分析> • 現状の問題点1:機械学習の限界 • 対策:個人に注目 • 現状の問題点2:事業拡大とリスク • 仲介業のビジネスチャンス

    <事業モデル> • 事業モデルの提案 • サンプル • コンセプト • 欠点と対策 • 事業規模 • 将来性
  2. 現状の問題点2 • 事業拡大とリスクは相反する →事業規模を拡大するためには 不履行確率が高い人にも貸す必 要がある ↓ • 事業拡大にはローリスクな手 法が必要

    →仲介業という選択肢 ※機械学習で予測した不履行率が低い人から 融資するものとして計算 多くの人に融資をする(融資率を上げる) と債務不履行率も上がってしまう ※
  3. サンプル 全額融資できなくても複数 人での共同融資可能 HomeCredit社で算出した 確率を明示 利用履歴を明記 これまでの経験を判断材料 に加味できる 具体的な利用方法の提示が 可能(単なる投資ではなく

    支援したい事業を選べる) 機械じゃできない返済見込 み情報の活用 利用者名 ◦◦ Home Credit 社が記 入 融資金額 100万円 利子 10% 融資期間 1年間 不履行確率 7.5% 融資履歴 2回(うち債務不履行0回) 本人が 記入 経歴 △△大学卒 ××社の□□事業に参加 利用方法 オンラインサロンの開店資金 返済見込み Twitterのフォロワー1万人い るのでそのうち入会者1割と しても年会費1200円で返済 可能です