AIを活用した非属人的な滞納確率の予測
不動産賃貸のうち、入居審査は自動化・デジタル化できる部分が少ないとされ、なかでも可否判断は、人間の感覚に依存する業務であり、自動化が特に難しいとされていました。
smeta 入居審査AIは膨大な学習データをもとに、滞納率に大きく起因する特徴量を導き出し、独自の滞納予測アルゴリズムを開発しました。
不動産賃貸特化のAIによる
入居審査のオンライン完結
smeta入居審査AIは、不動産賃貸の与信審査システムです。
総合的な評価を可視化する他、反社会的勢力・犯罪歴・電話番号の死活・官報・SNS評判・過去の取引履歴など、目に見えない要素を数値化し、審査の大幅な効率化を実現します。
smeta入居審査AIの主な特長
01 入居審査に関わる情報を客観的に判断できる独自アルゴリズム
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賃貸契約における多数のデータベース120万通りの特徴量
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滞納に起因する特徴量を抽出
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smeta入居審査AI
滞納予測モデルを開発
02 入居審査を効率化する各種機能
外部のDBを参照し事前にリスクを検知
審査対象者の滞納確率予測だけでなく、各種データベースから情報を取得することで事前にリスクを検知することが可能。
