スコアリングシステムの解説

クレジットカードが作れない！ローンの審査に落ちる！といったクレジットに通らない方の為の総合情報サイト

属性のスコアリング

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従来は、クレジットカード等の金融商品の審査は、主に担当者の経験や直感に頼って行われていました。しかし、現在はコンピューターによる自動スコアリングシステムが採用され、その比重が高くなっています。では、そのスコアリングシステムとはいったいどういうものなのでしょうか。

審査⇒発行までを客観的に行えるシステム

先にも述べたように、従来のクレジットカードは人の手による審査を利用していましたが、この従来の方法だと、正確・公正に審査できない可能性がありました。なぜなら、各審査人の経験や直感に頼る部分も多かった為です。

しかも、一枚一枚担当者が申込書をチェックして審査をしていたのでは、圧倒的な時間とコストが必要になります。その面倒な作業を自動化し、しかも客観的な審査を可能にしたのがコンピューターによる自動スコアリングシステムなのです。

属性を点数に変える

その特徴は、申し込み者の属性を点数に変換していき、その点数によって、審査の可否を判断する際に利用するというものです。属性というのは、各個人に付加される情報の事で、クレジットカードに関係するものだと以下のようなものがあります。

クレジットカードに関する属性

• 年齢
• 住宅状況
• 居住年数
• 配偶者の有無
• 同居家族の人数
• 職業
• 勤め先
• 勤続年数
• 年収
• 無担保借り入れ

*これ以外にも各クレジットカード会社によって細かく設定されていると思いますが、共通して重要視される属性は一般的に上記です。

具体的に、どの様にスコアリング（点数付け）していくのか

スコアリングをする際には「スコアリングテーブル」という計算に使用される表があり、それを基にコンピューターが計算する仕組みとなっています。いわばスコアリングを決定付ける、核となる部分です。

その核となるスコアリングテーブルは、他の会社から購入したり、自社のデータを利用し、独自に構築したりするのが一般的なようです。（企業秘密になっているので、その業務に関連するわずかな人間しか具体的には知る事ができません）

スコアリングテーブルがどうやって構築されているかと言うと、「データマイニング」と呼ばれる手法を利用しています。データマイニングとは、大量のデータを分析し、その中に潜むパターンや因果関係を探し出す技術です。データマイニング、つまり大量のデータから優良顧客に多い項目と不良顧客に多い項目を探し出し、それをスコアリングテーブルに反映させているのです。このスコアリングテーブルの“味付け”が、各社の審査の癖や、相性の良い・悪いに繋がってくると言えるでしょう。

一般的なスコアリングの良い・悪い

それでは、ここで具体的な項目を例に出して見てみましょう。各項目について、こうだと良い・悪い（点数が高い・低い）というのは、各社それぞれ多少の違いがありますが、じつは大体は同じです。それらも併せて書いていますので、参考になさってください。

年齢

一般的に、20歳代後半くらいから、60歳くらいまでは点数が高くなっていくようです。やはり年齢を重ねる事に分別をわきまえるということと、金銭的な余裕ができてくる可能性が高い為だと思われます。ただし、学生などの場合は、青田買いの観点から優良顧客になる可能性もあるので、点数付けをプラスする可能性も考えられます。

また、定年を過ぎてしまう頃になると、年を重ねるごとに点数が下がっていくようです。これは、生涯価値（退会するor亡くなるまでに期待される価値・利益）が年齢と共に減ることに起因します。

住宅状況

お住まいになっている住宅状況の事で、持ち家、社宅、賃貸などがありますが、一番良いのは持ち家でしょう。持ち家を所有している人は、ある程度の経済資産があるか、住宅ローンを組める信用を有している可能性が高く、しかも簡単には夜逃げもできないからです。また、家族所有の持ち家であっても、本会員が払えなくても家族に払ってもらえる可能性がある為、比較的高い点数となると考えられます。

逆に点数が低いとされるのが、賃貸アパートや間借り等のすぐに転居ができてしまう住宅です。支払いを滞ったときに、簡単にとんずらされてしまう可能性がある為、点数を低く設定していると思われます。

配偶者の有無

一般的には結婚をしている方が社会的信用が高いとされています。ただし、データマイニングの結果から、特定の年代の独身は点数が高くなったりなどの例外がある可能性もあるでしょう。（たとえば、「40代の独身男性は優良顧客が多い」という大量のデータがあれば、加点するようにカスタマイズする可能性も考えられます）

事実、30代～40代の独身男性などは、仕事でもある程度の役職につき収入が増えるころですので、使えるお金が多く、クレジット会社としても利益が多くうれしいというケースもあるでしょう。

同居家族の人数

やはり同居家族が多い方が、点数が高いと思われます。ただしこれもケースバイケースで、年収に対して家族が多すぎると、生活費等に多くお金がかかるため、逆に低くなるケースも考えられます。

おそらく一人暮らしが最も得点が低いケースが多いのではと推測されます。家族がいれば、本会員の支払いが滞っても家族が支払いをしてくれたり、とんずらされる可能性も減るからです。

職業・勤め先

スコアリングの中でもかなり重要なファクターとなっているはずです。一部上場企業の正社員なら点数が高いでしょうし、零細企業のフリーターなら低いでしょう。

簡単に言えば、大きな企業であればそれだけ有利になりますし、零細企業であればその逆になります。勤め形態は正社員・契約社員・派遣社員・フリーターと言った順に得点が下がっていくことが推測されます。これに自由業・自営業・年金・主婦などが入ってくるのですが、これはさすがに各クレジットカード会社のスコアリングシステムによって結構違うのではないかと思います。（自営業に厳しい会社や甘い会社・主婦に重点を置いている会社が実際に存在しますので）

勤続年数

当然、勤続年数が長ければ長いほど得点が高くなります。長年働いていれば、それ自体が信用になるという事です。逆に、数ヶ月ほどの勤続年数だとかなりマイナス要因になるのではと思われます。

特に自営業や自由業をされている方、会社の代表者は、勤続（営業）年数1年未満は影響が大きいとされます。なぜなら、事業が失敗する可能性も高いからです（会社は５年で大抵つぶれる時代です）。

ですので事業のはじめはどうしても信用を得ることが難しいです。できれば独立前にクレジットカード・ローンの申込みをするのがベターと言えるでしょう。

とはいえ、アメックスのビジネスゴールドカードのように、これらの方々でも比較的作りやすいカードも存在します。

年収

もちろん多ければ多い程良いです。しかし、クレジットカード等の申込みにおける年収は自己申告制となっていますので、虚偽の申告をする人がとても多いと言われます。ですから申込時、ここの金額を多く書いたからといって、それだけで通るほど簡単ではありません（そもそも、虚偽申告はNGです）。

年収の大小よりも、家族構成や職業、年齢等の属性に対して、適切な範囲から出てしまうのが問題と言えるかもしれません。普通の年収でも、十分です。

改善できるのは他にある

上記を読んでも、「自分にはどうしようもできないなぁ」と思われた方も多いと思います。勤続年数・年齢・住まい等、変えようにも変えられない事ばかりですので、そう思われるのは当然です。でも大丈夫、私たちが審査に落ちないようにできる努力は他にあります。

ただし、上記で説明させていただいた審査の基本を頭に入れておく事は悪い事ではありません。ここでは、クレジットカードの審査の一つとして、属性をスコアリング（得点付け）して審査の参考にしているんだ、という事だけ理解できれば良いのではと思います。続いては、私たちが対策できる、個人信用情報機関についてご説明します。

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