信用スコアリングとは何ですか

信用スコアリングでは、信用データを使用して、消費者がクレジット カード、ローン、その他の金融債務を履行できないリスクを判断します。信用スコアリングの仕組みを学びましょう。

信用スコアリングの定義と例

信用スコアリングは、消費者の信用度を判断するために使用される、消費者の信用報告情報の予測分析です。企業は信用スコアリング システムを使用して、資金調達の決定、新規顧客へのマーケティング、アカウントの維持、財務予測の作成を行います。

信用スコアリングでは、消費者の信用情報にポイントを割り当て、そのポイントを合計して 3 桁の信用スコアを作成します。消費者が銀行に信用を申請すると、貸し手は信用スコアリング システムを使用して申請者の信用スコアを確認し、融資と価格設定を決定します。

たとえば、自動車金融業者は、FICO スコア 9 を使用して、消費者が新しい自動車ローンを滞納する可能性を評価し、申請を承認または拒否し、金利を割り当てることができます。

注記

信用スコアリング モデルは、信用スコアを決定するのに役立ちます。信用スコアの範囲は、業界固有のスコアリング モデルではない場合は 300 ～ 850、業界固有のモデルの場合は 250 ～ 900 です。ほとんどの場合、スコアが高いほど良いことになります。

信用スコアリングの仕組み

信用スコアリングでは、消費者報告機関からの情報を使用して 3 桁の信用スコアを生成し、企業が消費者の債務不履行の可能性を迅速に、場合によっては自動的に判断できるようにします。

信用スコアリング モデルは、信用情報の分析に加えて、消費者行動の変化や不況などのより広範な経済パターンも考慮に入れることができます。金融業者、保険会社、電力会社、ガス会社、インターネット サービス プロバイダーなど、さまざまな業界の企業が信用スコアリングを使用しています。

注記

信用スコアは、同様の信用プロフィールを持つ他の消費者と比較して、消費者が借金を返済する可能性をランク付けし、測定します。

信用スコアリング モデルを作成するために、開発者は消費者データのサンプル内のパターンと傾向を探してリスク特性を判断します。これらの特性は特定の属性に分類され、その属性の結果が良いか悪いかを示すポイントが割り当てられます。属性には次のようなものが含まれます。

• 良好な状態のアカウントの総数

• 住宅ローン口座の合計数、または

• 消費者のクレジットカードの平均残高。

消費者セグメントの特性、属性、およびポイント値により、スコアカードと呼ばれるテーブルが作成されます。特定の消費者グループのリスクを考慮するために、複数のスコアカードを使用して特定の信用スコアリング モデルを生成できます。たとえば、クレジット カードの負債が多い消費者やクレジット ファイルが少ない消費者向けのスコアカードが存在する場合があります。支払い履歴に関してスコアリングがどのように機能するかの例を見てみましょう。消費者の最後の滞納からの月数の属性がスコアカードに表示される場合があります。この場合、滞納が最近であるほど、受け取るポイントは少なくなります。

この例では、消費者に重大な滞納がない場合、75 ポイントが付与されます。一方、最近（0 か月から 5 か月）滞納した消費者は 10 ポイントしか受け取りません。個人の信用スコアは、基本的にスコアカードで受け取ったポイントの合計です。したがって、スコアカードにいくつかの危険な属性または否定的な属性があると、ポイントが減り、最終的には信用スコアが低下することになります。

信用スコアの内訳

考えられる属性は何百もありますが、FICO や VantageScore などの信用スコアリング モデルは一般に、それらを幅広いカテゴリにグループ化します。情報の種類が異なれば、クレジット スコアにおける重み付けも異なります。

たとえば、FICO スコアでは次のことが考慮されます。

• 支払い履歴: 35%

• 借りている金額、またはクレジット利用率: 30%

• あなたの信用履歴の長さ: 15%

• クレジット口座の組み合わせ: 10%

• 新規クレジット口座: 10%

比較すると、VantageScore では次のことが考慮されます。

• 支払い履歴: 41%

• 信用履歴の長さと構成: 20%

• クレジット利用率: 20%

• 新規クレジット: 11%

• 未払い残高: 6%

• 利用可能なクレジット: 2%

信用スコアリングのビジネス利用

多くの企業は、業界に合わせて調整された信用スコアリング モデルを使用しています。業界固有の信用スコアリング モデルの計算式の内訳は一般公開されていません。これは、貸し手が特定の情報を予測するのにどの特定の信用情報が役立つかがわからないことを意味します。たとえば、借り手が今後 12 か月以内に既存の自動車ローンを滞納することを貸し手がどのように予測するかはわかりません。

信用スコアリングモデルの更新

信用スコア会社は定期的に新しいバージョンの信用スコア モデルを導入し、消費者の支払い習慣の分析を改善しています。たとえば、FICO スコアの新しいバージョンでは、有料のサードパーティによるコレクションが除外され、消費者の信用報告書に記載されるレンタル取引ライン、通信、公共料金などの代替データが含まれます。

注記

すべての企業が新しい信用スコアリング モデルを同じペースで導入しているわけではないため、消費者は改善の恩恵をすぐには受けられない可能性があります。

信用スコアリングに影響を与える法律

公正信用報告法は、消費者が正確な信用報告書を入手できることを主に保証するものであり、消費者が自分の信用スコアにアクセスできるようにすることも信用スコア提供者に義務付けています。さらに、消費者の信用スコアが信用を拒否したり、より高い金利を請求するために使用される場合、消費者は自分の信用スコアとそのスコアに寄与したリスク要因のコピーを受け取る必要があります。法律により、信用スコアでは特定の種類の情報を使用することはできません。スコアに着地する際に差別化される可能性があります。これには、人種、肌の色、宗教、出身国、性別、婚姻状況、年齢、公的扶助を受けているかどうかなどが含まれます。

信用スコアリングの種類

信用スコアリングにはいくつかの種類があり、主に企業が業界固有の信用情報に基づいて正確な意思決定を行えるように設計されています。

注記

Equifax、Experian、TransUnion などの主要な信用調査機関から信用スコアにアクセスできます。

一般融資

さまざまな業界の企業は、業界固有のバージョンの信用スコアではなく、基本信用スコア モデルを使用する場合があります。一般的な融資モデルによって生成される信用スコアは、「一般」スコアと呼ばれます。

オートレンディング

自動車ディーラーや金融業者は、自動車融資を求める消費者のリスクレベルを評価し、12 か月以内の債務不履行の可能性を判断できます。

クレジットカードに関する決定

クレジット カード発行会社がクレジット カード申請者のデフォルト リスクを判断するために作成された信用スコアリング モデルがあります。

住宅ローンの融資

住宅ローン貸し手は、特定の信用スコアリング モデルを使用して申し込みを承認し、年率 (APR) を設定します。たとえば、FICO は各信用調査機関に住宅ローン信用スコアリング モデルを提供しています。Experian の場合は FICO スコア、Equifax の場合は FICO スコア 5、TransUnion の場合は FICO スコア 4 です。一部の住宅ローン貸し手は、FICO 8 より前に作成された一般的な FICO スコア バージョンを使用しています。

エネルギー

電力会社やガス会社は、12 か月以内に滞納する可能性のある人を特定することで、顧客にサービスを提供する際のリスクの量を評価できます。

ブロードバンド

ケーブルおよびブロードバンド サービス プロバイダーは、どの見込み顧客が 12 か月以内に滞納する可能性があるかを判断できます。

独自の

一部の企業や契約信用調査機関は、独自の信用スコアリング モデルを作成しています。これらの独自バージョンまたはカスタム バージョンは一般に公開されておらず、消費者の信用報告書では入手できないデータが含まれている場合があります。

信用ベースのスコアリング モデルは、あなたの収入と収入に対する負債の比率、さらには保険会社に損失をもたらすリスクを予測できる可能性があります。モデルは、銀行が口座で発生する可能性のある損失または収益の数を決定するのにも役立ちます。

重要なポイント

• 信用スコアリングは、消費者が信用債務を履行しない可能性を判断するために使用される消費者信用報告書情報の統計分析です。

• 信用情報を属性ごとに集計し、点数をつけて合計すると3桁の信用スコアが作成されます。

• スコアカードは、より適切なリスク予測を行うために、人口の一部をターゲットとする信用スコアリングに使用されます。

• 信用スコアリング モデルは数十あり、その多くは特定の業界に合わせて調整されています。