こんにちは、
融資コンサルタントの小堀大藏です。
あなたの独立起業が成功するよう祈って、このブログを書いています。
今日のテーマは、「銀行融資以外の資金調達 AIが活躍する融資の世界」です。
今週は、基本的な資金調達である「日本公庫からの融資」「銀行からの融資」以外にも実は資金調達の手段があることをお伝えしています。
「ネットのデータを使い、銀行以外の企業が、融資を行う事業」に参入しているという話は聞いたことがあると思います。顧客からの入金が遅れ、資金ショートするなどの緊急的な危機の時、何時でもお貸ししましょうという提案です。
中小企業の資金調達には、金融機関からの融資以外のいろいろな方法があります。これらの資金調達方法を知り、銀行から融資を断られた場合、どうすることができるのか、可能性はないのか知識レベルでお聞きください。
- データ・レンディングとは
「オンラインレンディング」とも言われます。「ビッグデータ」と「AI（人工知能）」を活用し、人手をほとんど使わず、数百項目のデータを分析し判断を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形態に分かれています。
（1）スコア・レンディング
AIがその企業の将来的なリスクや、返済の可能性を判断して、点数化を行い、融資額や融資条件を自動的に決定するサービスです。以前から「信用スコアリングモデル」による中小企業向け融資商品はあったのですが、うまくいきませんでした。
財務情報と企業情報を企業倒産のデータを組み合わせて、その精度を高めたものが生まれ、ノンバンク系の融資が先行しています。今後は、個人向けのクレジットカード情報を元に、メガバンクが個人融資に活用していくことになるでしょう。
（2）トランザクション・レンディング
ECサイトの参加企業への融資サービスです。ECサイトにおける売上等の取引データ、決済サービスにおける決済データなどをAIが分析することで、さまざまな「生きている」現在の取引履歴（トランザクション）によって融資審査します。
今まで銀行が利用していた決算書や担保などの固定的な過去データではなく、常に動いている取引データを「顧客から在庫まで」確認できるECサイトが必要な融資ボリュームを確認して融資できるのです。
代表例としては、・楽天スーパービジネスローンエクスプレス・Amazonレンディング・リクルートパートナーズローン・GMO-PGトランザクションレンディングなどがあります。
（3）バランスシート・レンディング
先程触れた内容のものです。ネットバンクやクラウド会計ソフトから確認できる入出金の状況データから融資の審査を行うオンライン融資サービスです。クラウド経由で送られてきた簿記データをAIが分析して常時審査している状態です。
代表例としては、・アルトアオンライン融資サービス（弥生会計）・MFクラウドファンディング（マネーフォワード）・freeeではジャパンネット銀行と提携して動き出しています
2.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と比べていくつかのメリットがあります。
（1）スピードが速い
ECサイトの売上データや決済情報をもとにAIが判断するため、審査スピードが圧倒的に速く、書類の用意も非常に少ない上、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くなります。
（2）担当者の質に左右されない 金融機関の融資では、担当者が「融資稟議書」を起案し、それを審査するため、担当者の質が低い場合は、期待通りの結果になりません。データレンディングでは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、金融機関のように担当者の手腕や、やる気によって審査結果が左右されることはありません。
このように、金融機関以外の資金調達もないわけではありません。金融機関から、色よい返事をもらえなかったとき、他の資金調達手段もあることは理解しておいてください。きっとお役に立ちます。