融資や取引を行う金融機関にとって、企業の財務状況を正しく分析し、粉飾決算などのリスクを事前に検知することは、健全な与信判断を下す上で最優先の項目である。
しかし、従来の財務分析やリスク管理は、経験に基づくチェックや一定の財務比率の監視に頼る部分が大きく、複雑で多様化する粉飾の兆候を網羅的に見抜くには限界がある。
また、膨大なデータから不審な点を手作業で抽出し、リスクを検証するプロセスは担当者への多大な作業負担を強いるものであった。
こうした中、株式会社京都銀行は2026年7月29日、AI技術を活用した独自開発により、企業の粉飾決算の可能性を定量化する「粉飾検知モデル」の運用を開始した。
この「粉飾検知モデル」は、京都銀行の保有データをベースに、株式会社NTTデータの支援を受けて構築された独自のリスク管理システムだ。過去の粉飾事例や大量の財務データなどをAIに学習させて、様々な個別指標を分析し、企業の粉飾リスクを定量化して与信管理の高度化・効率化を支援する。
具体的には、京都銀行が保有する大量の財務データや過去の具体的な粉飾事例をシステム上のAIに学習させることで、複数の財務項目や様々な個別指標に隠れた微細な異常や不整合を多角的に分析する。この分析結果をベースに、対象企業が粉飾決算を行っている可能性を定量的に示すモデルを独自に構築した形だ。
これにより、審査対象企業の財務データをシステムに読み込ませるだけでリスクがスコア化され、従来手法を補完する形で、より高精度で信頼性の高いリスク検知を実現している。
また、同システムの運用は、行内における審査・管理事務の効率化と、それに伴う「対顧客サービス」への価値向上に直結しているとのことだ。
京都銀行は今後、データ利活用を加速させ、与信管理領域のみにとどまらず、営業やマーケティング活動の強化、新たなビジネスや金融サービスの創出などを推進していくとしている。