資金調達手段を多様化することでリスクを軽減する

中小企業の資金調達方法と言えば、「金融機関からの融資」もしくは「国・自治体からの助成金・補助金」にほぼ限定されていました。

しかし、昨今はFinTech（フィンテック）の発達によって、さまざまな資金調達方法が開発されています。
今回は「データレンディング」をご紹介します。

データレンディングの概要

「オンラインレンディング」とも言われます。
会計データをもとに人工知能（AI）が与信モデルを作り、オンライン上で全ての手続きが完結する融資サービスです。
データレンディングも、いくつかのサービスに分かれています。

スコアレンディング

人工知能（AI）が、企業の将来的なリスクや、返済可能性を点数化し、融資額や融資条件（金利・返済期間）を自動的に決定するサービスです。
すでに「スコアリングモデル」と呼ばれる融資基準は存在していましたが、財務データをもとに融資額や融資条件を決めるため、決算書を改ざんされてしまうと、貸すべきでない融資先に貸すことにも繋がってしまうという欠点がありました。

スコアレンディングでは、決算書だけでなく、
「年齢・学齢・年収・住所などのプロフィール情報」
「住宅の有無や投資歴などの資産に関する情報」
「SNSでの発言・行動や友人とのつながり」
「ECサイトでの商品の購買状況」
など、これまで判断材料として扱っていなかった膨大なデータを分析することで、正確に個人や法人の信用力を数値化しています。

トランザクションレンディング

トランザクションレンディングとは、取引データをもとに審査を行う融資サービスです。
ECサイトにおける売上のデータや、決済サービスにおける決済データを人工知能（AI）が分析して融資審査します。
たとえば、「仕入れに必要な資金が足りない」というときに使えます。

バランスシートレンディング

ネットバンクやクラウド会計ソフトに記録されている入出金データから融資審査を行うサービスです。
実際の資金の流れを分析するため、決算書の改ざんの影響を受けにくいという特徴があります。

データレンディングのメリット

データレンディングによる融資は、金融機関からの融資にはないメリットがあります。

スピードが速い

審査スピードが圧倒的に速く、契約書の記入もほとんど必要ないため、融資までの時間が圧倒的に速いです。

人間の主観に左右されない

金融機関の融資では、担当者が「融資稟議書」を起案し、それを上長が審査します。

しかし、担当者も上長も人間ですから、担当者のやる気や上長の保守的な考え方など、いろいろな感情が影響するため、必ずしも同じ基準で判断できるとは限りません。

データレンディングでは人工知能（AI）が独自の審査基準とリスク判定によって審査を行うため、審査結果のブレがほとんどありません。

 

いざという時に備えて、融資以外の資金調達方法を理解しておくことが重要です。