金融業界で、融資審査向けAIの競争軸が変わりつつある。予測精度の高さに加え、審査判断を一貫して公正に説明できるかどうかが、金融機関の差別化要因として重要性を増している。

Fintech Futuresによると、Wells Fargoのスブラマニアン・ナラヤナスワミ専務は17日（現地時間）に公開した寄稿で、主要な融資機関の多くが類似した信用評価データと機械学習技術を活用していると指摘した。そのうえで、AIモデルへの信頼をどう確保するかが今後の重要な論点になると強調した。

同氏が挙げた「信頼できる融資AI」の条件は4つある。まず、似た条件の申込者に対して一貫した判断を示せること。次に、融資を見送った理由を顧客が理解できる形で説明できること。さらに、特定の借り手層が合理的な理由なく不利益を受けていないかを検証できること。加えて、景気や顧客行動の変化に応じてモデルの性能を継続的に点検できることだ。

こうした信頼性の確保は、収益性や業務効率の改善にもつながる可能性がある。例えば、月ごとの収入が安定しない自営業者でも、年間のキャッシュフローを合わせて見れば、返済能力をより的確に見極められる場合がある。判断根拠が明確であれば、金融機関にとってモデル検証や監査対応を進めやすいという。

外部のAIソリューションを導入する場面でも、説明可能性や公平性を裏付ける資料の重要性は高まっている。Zest AIは、600超の融資モデルを運用し、総額1兆ドル（約150兆円）規模の融資を支援したと公表。信用損失を増やさずに承認件数を拡大したとしている。FairPlayは借り手層ごとの不公平な結果の点検を手がけ、Credo AIはモデル監視や監査資料の管理を支援している。

ナラヤナスワミ氏は、今後の融資AIの競争力はモデルの精度だけで決まらないと見る。正確性に加え、公平性や説明可能性を継続的に立証できるかどうかが、金融機関の優位性を左右するとの見方を示した。