出典：活用の場が広がるAI、住宅ローン審査や不動産価格査定でも！ただし利用時に注意点も

ファクタリングにおいてAI審査のおすすめ理由とAI審査をおすすめしない理由を、詳しく説明します。

AI審査のおすすめの理由

AI審査によるファクタリングとは、人ではなくAI（人工知能）が審査を行うオンライン完結のファクタリングです。

ファクタリングとは、企業が保有する売掛債権をファクタリング会社へ譲渡して資金を確保する方法です。

ファクタリングの申し込みをすると、ファクタリング会社が売掛債権や売掛先企業などに関する情報を審査して問題がないかチェックします。

ファクタリングの審査はファクタリング会社の担当者が個別に行っている場合が、一般的ですが、AI審査ではAIが人の代わりに審査を実施します。

AI審査は、あらかじめ設定された基準に基づいてAIが売掛債権をスコアリングし、ファクタリングを利用できるか判断する仕組みです。

必要な審査作業のすべてにAIが対応するため、スピーディーな審査を実現できます。

店舗を持たない場合もある
ファクタリング会社の中には、AI審査に特化しているところもあります。

AI審査に特化しているファクタリングの場合、Web上のみで申し込みや審査の依頼が可能です。

利用者がファクタリング会社へ来店して対相談や審査をするプロセスがないため、店舗を持たないサービスも少なくありません。

＊おすすめのポイント＊

Web上で完結するAIファクタリングでは、必要書類の提出もWeb上で済ませられます。

そのため、手続きのために電話や対面で人と話さなくてもファクタリングによる資金調達を実現できます。

＊おすすめのポイント＊

入金スピードまでの日数が短い
AI審査によるファクタリングでは、人が関わらないため審査にあまり時間がかかりません。
審査を開始してから結果が出るまでの時間が短めです。

申し込み時に登録された情報をAIが自動的にスコアリングして審査の結果を出すため、最短10分程度で審査が完了します。

＊おすすめのポイント＊

そのため、AIファクタリングは、入金までの日数が短い傾向です。
ファクタリング会社によっては、AIによる審査の結果が出てから入金までの時間が数時間で済むところもあります。

＊おすすめのポイント＊

オンラインだけで資金調達が完了する
すでに触れたとおり、AI審査に特化したファクタリング会社は店舗を持たずに、オンラインで契約手続きが完了することがほとんどです。

＊おすすめのポイント＊

そのため、全国どこでも、同じ条件でファクタリングの申し込みから契約、資金調達まで可能となります。

＊おすすめのポイント＊

地域によって審査や入金にかかる時間に差が生じる心配は少ないでしょう。

＊おすすめのポイント＊

すべてのやり取りにオンラインで対応できるため、書類を郵送する手間もかかりません。

ファクタリング会社が少ない地域の方や事業で忙しい方でも、気軽に利用できます。

2者間ファクタリングのみ取り扱っている
AIファクタリングで利用できるのは、基本的に2者間ファクタリングのみです。

2者間ファクタリングは、利用者、売掛先、手続きがシンプルで簡単です。

そのため、AI審査を導入しやすく、手続きもスムーズに進みます。

ファクタリングにおいてAI審査をおすすめしない理由を、詳しく説明します。

＊おすすめしないポイント＊

1. ブラックボックス化（判断の透明性の欠如）
AI審査では、複雑なアルゴリズムが膨大なデータを分析してリスク評価を行います。

しかし、AIがどのように判断を下したのか、具体的な理由やプロセスを人間が理解しにくい「ブラックボックス問題」があります。

ファクタリングでは売掛金や顧客の信用情報が審査の中心ですが、審査基準が明確に説明されない場合、利用者が結果に納得できず、サービス全体の信頼性が損なわれる恐れがあります。

＊おすすめしないポイント＊

例:「審査が通らなかった理由は何ですか？」と尋ねられたとき、AIのロジックを説明できない。
再度契約利用する際、同条件でもなぜか審査に通らないなど。

特定のデータ（例: 売掛先の信用スコア）が正しく評価されているか不明。

＊おすすめしないポイント＊

2. データのバイアスと不公平な評価
AIは学習データに基づいて動作しますが、学習データが不十分または偏りがある場合、AIの判断が不公平になるリスクがあります。

特にファクタリングのように、多様な業種・規模の企業が利用するサービスでは、以下のような問題が生じる可能性があります

＊おすすめしないポイント＊

小規模企業や新興企業に不利な評価が下される
→ 過去のデータに大企業や長期的な取引履歴が多い場合、AIが「規模の大きい会社」や「長期的な信用履歴」を重視するアルゴリズムを学習してしまう。

＊おすすめしないポイント＊

特定の業種に偏った評価
→ 例えば、季節的に売上が変動しやすい業界（農業、観光業など）が「リスクが高い」と評価されやすくなる。

＊おすすめしないポイント＊

地域格差
→ 地域や市場規模に基づいた評価基準が適切でない場合、地方企業が不利になる可能性がある。

＊おすすめしないポイント＊

3. データの正確性と品質の課題
AI審査の結果は、入力されるデータの品質に大きく依存します。ファクタリング業務で扱う売掛金データや財務データが不正確であったり、古い情報が含まれている場合、AIは誤った結論を導く可能性があります。

例:
売掛先の支払い遅延が一時的なものであったとしても、それを「恒常的なリスク」として判断してしまう。

顧客が最近改善した財務状況を反映できない。

さらに、データ保護の観点から、機密性の高い情報（取引先情報や売掛金額など）をAIに処理させる際には、データの安全管理が求められます。

この点が不十分だと、顧客情報の漏洩リスクが高まります。

＊おすすめしないポイント＊

4. 柔軟性の欠如
AI審査は、あらかじめ設定されたルールやパターンに従って判断を行います。そのため、「例外的なケース」や「人間的な判断が必要な場面」に対応しにくいという課題があります。

＊おすすめしないポイント＊

ファクタリング特有の例外的なケース
売掛先が一時的な経営難にある場合でも、過去の信頼関係や支払履歴を人間が柔軟に評価することで審査が通る可能性があります。

しかし、AIはこうした「目に見えない要素」を考慮するのが難しいです。

業界特有の事情（季節変動、契約書の特殊条項など）をAIが理解できない場合がある。

＊おすすめしないポイント＊

5. 信頼性と顧客関係への影響

ファクタリング業務では、売掛先や利用企業との信頼関係が非常に重要です。AI審査で不透明な結果が出たり、顧客の感覚と合わない評価が続くと、顧客が不満を抱き、サービス全体の信頼性が損なわれる可能性があります。

審査が正確でない場合、企業の信用を損なう。

AIの誤審査が続くと、顧客が他社サービスに乗り換える可能性が高くなる。

＊おすすめしないポイント＊

6. 法的リスクと規制対応の問題

AI審査の導入には、法的リスクや規制の遵守も大きな課題となります。ファクタリングは財務データや顧客情報を取り扱うため、以下のような法律や規制への対応が求められます。

個人情報保護法（PIPA）
データの取り扱いに厳しい基準が設けられているため、AIによるデータ分析が法律に違反しないか注意が必要です。

＊おすすめしないポイント＊

AI審査に関する説明責任
AIが下した判断に対して、顧客から「なぜ審査が通らなかったのか」という説明を求められる場合があります。

説明できない場合、クレームや法的紛争につながる可能性があります。

＊おすすめしないポイント＊

7. AI審査が補助的であるべき理由
上記の課題を踏まえると、AI審査を完全に任せるのではなく、以下のように「補助的なツール」として活用するのが最適です

AIは膨大なデータを迅速に分析するためのサポート役とする。

最終的な審査は、人間が実施し、例外的なケースや顧客対応に柔軟に対応する。

人間とAIの協力による「ハイブリッド審査体制」を構築する。

まとめ
AI審査は、スピードやデータ処理の正確性に優れている一方で、透明性の欠如や柔軟性不足、データバイアスなどの問題を抱えています。

ファクタリング業務の複雑性や信頼性重視の特性を考慮すると、AIは人間の判断を補助するツールとして使うべきです。

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