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精度は70%超 AIで家賃滞納を予測、入居審査を45分から16分に短縮

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リース株式会社は6月16日、同社が独自開発した「滞納予測AI」を搭載する「入居審査支援ツール」β版をリリースしたと発表。本ツールは9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いの評価および滞納発生時期の予測結果を表示する。予測精度は70%を超えるという。利用費用はβ版に限り無償になる。

リースは家賃債務保証事業の運営を通じて得た1万件以上の家賃保証の入居審査および家賃滞納データにもとづき、20を超える特徴量を抽出。毎週リアルタイムでデータを加え、モデルを更新し続けることで、「滞納予測AI」を開発した。

一般的な入居審査業務フローはそのままに「滞納予測AI」を搭載した「入居審査支援ツール」β版を活用することで、現時点における延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生を予測する。今回はさらなる予測精度の向上に向け、AIの学習および情報更新を加速させるため、家賃債務保証会社に「入居審査支援ツール」β版を提供開始した。

入居審査の判断には紙ベースでは1件あたり45分かかっていたが、本ツール導入後は1件あたり16分に短縮できるという。

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