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アルゴリズムを債権回収に利用するスタートアップ、シリコンヴァレーに続々

12/2(日) 13:10配信

WIRED.jp

シリコンヴァレーで、機械学習などのアルゴリズムを活用した債権回収分野のスタートアップが次々に登場している。借り手の状況に合わせて“優しく”接することで回収効率を高めていくのが狙いだというが、どこまで実効性があるのか疑問視する声もある。

債権回収のスタートアップが続々

米国では消費者負債やカード負債、個人ローンの負債額が過去最高額に達している。その一方で、債務を安く買い取って満額回収を狙う投資家や、彼らに雇われる取り立て代行会社はますます強硬な姿勢を強めている。米消費者金融保護局(CFPB)が2017年に発表した調査によると、債権回収業者と接触したことのある消費者の4人に1人が脅威を感じており、多くの人がやめるよう依頼しても取り立ての電話がやまないと答えている。

債務を抱える人にとっては悪夢だ。TrueAccordの共同創業者で最高経営責任者(CEO)のオハド・サメットにとって、これはソフトウェアで解決できる問題になる。サンフランシスコを拠点とする同社は債権回収システムを手がけるスタートアップで、集めた資金は3,000万ドル近くに上る。

「テクノロジーを使えばユーザー体験を画期的に変えられると思いますし、日々のお金の管理にも大きく役立つと考えています」とサメットは言う。

機械学習を利用して回収を効率化

TrueAccordは、無視されるだけの自動音声による取り立て電話も、手紙の山に埋もれて忘れ去られる督促状も、手数料を払う必要のある押しの強い取り立て会社も使わない。メールやテキストメッセージ、そしてときにはFacebook広告を通じて相手に呼びかけ、受信ボックスに届くTrueAccordからのメールを見てもらえるよう促すのだ。利用者は、返済計画の変更や週ごとの支払額の変更、支払いの取り消しといった手続きを、手数料なしでオンラインで済ませられる。

TrueAccordは機械学習を取り入れ、ウェブ上の行動履歴から集めたデータや任意にシェアされたその他の情報を分析する。クレジットスコアを含め、個人情報、金融情報、属性データの買い取りは一切せず、類似データの使用も「ウェブ上をくまなくクロール」することもしないという。

それでも、借り手が誰に対していくら負債があるのか、支払いがどの程度滞っているのかは把握している。いずれ、このデータによって顧客の好みを予測できるようになると同社は考えている。

例えば、メールよりテキストメッセージがいいのか、メッセージを送信する効果的な時間帯や曜日はいつか。さらには声をかける際のトーン(感情移入する感じ、フレンドリーな感じ、励ます感じなど、決して攻撃的にはしない)まで分析するという。

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最終更新:12/2(日) 13:10
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