エジプトでは過去10年間、特に女性において、金融サービスへのアクセスが大きく拡大しています。
この進展には、革新的な技術を活用して数百万人の機会の扉を開こうとする民間企業の取り組みが関わってきました。
金融アクセスを広げるうえで、銀行口座を十分に持たない個人への融資拡大という課題を克服するにも、技術が重要な役割を果たしています。
エジプトでは過去10年間、金融サービスへのアクセス拡大において大きな進展がありました。
出典はエジプト中央銀行の発表によると、2024年12月時点で、エジプト人の74.8％が取引用の銀行口座を保有しており、2016年から204％増加しました。女性についてはさらに顕著で、現在68.8％が口座を保有しており、同期間に295％増加しています。
世界経済フォーラムは、世界の金融システムの改善にどのように取り組んでいるのでしょうか。
金融・通貨システムセンターは、持続可能性や強靱性から、イノベーションやデジタル化に至るまで、世界の金融システム全体の変革を読み解くため、リーダーたちを結集しています。
協力と洞察を促進することで、同センターはパートナーが金融システムを長期的な経済安定と共有された繁栄に整合させることを支援しています。
この進展は、国民IDのみで口座開設を可能にするなどの規制変更を含む、金融包摂に対する国家的なコミットメントを反映しています。同時に、技術を活用して数百万人の経済的機会を開こうとする革新的な民間企業の貢献も反映しています。
とはいえ、銀行口座は第一歩にすぎません。真の金融包摂とは、貯蓄プログラムから決済、融資、投資商品に至るまで、幅広いサービスにアクセスし、それらを利用して恩恵を受ける能力を意味します。こうしたサービスへのアクセスは拡大しているものの、金融アクセスの拡大を目指す金融機関や政府にとって、銀行口座を十分に持たない個人への融資は依然として重要な課題です。
より大きな繁栄にとって信用が重要な理由
信用は長期的な繁栄の触媒であり、個人が長期的な経済機会に投資することを可能にすることで、資産形成を直接的に促進します。
毎月、大家に家賃を支払う代わりに、個人は住宅ローンを組み、自宅の所有に向けて返済することができます。家族は子どもの教育費を賄うことができ、女性は資金を借り入れて自ら事業を始め、より大きな経済的自由を得ることができます。
しかし、エジプトなどの国々において数百万の人々にとって、信用へのアクセスは依然として手の届かないものです。従来の信用スコアリングモデルは正式な金融履歴に依存しており、手作業による審査は、資源集約的で一貫性を欠く入り口となっています。
その結果、多くの銀行や貸し手は、新たに信用を得る人々や銀行口座を十分に持たない人々への融資能力が制限されています。この「鶏が先か卵が先か」のジレンマは、女性や若者を含む低所得層、農村部、そして金融から排除されたコミュニティに最も深刻な影響を及ぼしています。
より賢明で包摂的な解決策
イノベーターたちは、従来の金融サービスモデルの限界に取り組むため、人工知能（AI）への依存を強めています。
正式な信用履歴が乏しく、信用情報機関のカバー範囲が限られている経済圏では、AIベースのモデルが説得力のある代替策を提供します。これらのモデルの際立った特徴は、個人の行動だけでなく、社会的・行動的ネットワークを解釈できる点にあります。
多様なリアルタイムのデータポイントを統合することで、AIを活用した信用スコアリングモデルは承認率を高め、リスクを低減し、従来のシステムから見過ごされてきた人々にも融資を広げることができます。
これは、特に従来の手法では到底拡張できない状況において、金融包摂にとって有望な進展です。
信用スコアリングモデルの仕組み
MNT-Halanは、エジプトで最も急成長しているフィンテック企業であり、MENA地域で初のフィンテック・ユニコーンです。同社は、行動データおよび取引データを用いてユーザーを評価するAI搭載の代替信用スコアリングエンジンを開発しました。その利用者の多くは、これまで正式な信用システムを利用したことがありません。この独自モデルにより、MNT-Halanはローン承認の50％以上を自動化し、これまで評価できなかったユーザーに対して60％の承認率を達成しています。
このソリューションは、Halanスーパーアプリのデータを活用しています。同アプリは、単一のデジタルプラットフォーム上で決済、貯蓄、投資、eコマースのサービスを提供しています。この統合された環境からは膨大なユーザーデータ（購入履歴、決済履歴、アプリ内での操作など）が生まれ、それらが直接AIエンジンに供給されます。
ユーザーがこれらのサービス全体でどのように行動するか（購入の頻度、残高の返済状況、アプリ内ツールの利用状況など）を観察することで、本モデルは動的かつ個別化されたプロファイルを構築します。
この多次元モデルにより、MNT-Halanは、正式な金融データが存在しない場合でも、従来のシステムよりもはるかに正確にリスクを評価できます。
例えば、これまで銀行口座を持っていなかった個人が、Halanアプリのeコマース機能を使って業務用の食料品を購入し始めたケースがあります。この行動データに基づき、AIスコアリングエンジンは信用スコアを割り当て、そのユーザーに消費者金融の限度額を承認することができました。
その後、この個人はHalanカードの発行を承認され、さらに担保付きの投資商品の利用も始めました。これはAIによって可能になり、データによって推進された、金融面での一連の完全な歩みです。
実践における責任あるAI
信用スコアリングのような影響の大きい分野にAIを導入するには、堅牢なリスク管理の枠組みが必要です。慎重に設計されなければ、これらのシステムは、本来是正しようとしている不平等そのものを強化しかねません。
責任あるAIの原則を積極的に策定し、定期的な監査を実施することで、企業はAIが公正かつ責任を持って導入されることを確保できます。MNT-Halanは、AIの活用にあたり次の5つの原則を採用しています。
公平性： モデルは、代替データを用いて銀行口座を持たない人や新たに信用を得る利用者を含むよう明示的に構築されており、異なるセグメント間でバイアスがないか継続的に監視されています。
説明可能性： 信用判断は説明可能であり、透明性の高いスコアカードによって、アルゴリズムにどのようなデータポイントが含まれているか、また最終判断においてそれらがどのように相互に重み付けされるかが可視化されています。
プライバシー： すべてのデータは利用者の同意を得て収集され、エジプトの個人データ保護法（PDPL）に準拠しています。
モニタリング： モデルは、実際の結果に基づき、性能と公平性について継続的に更新・監査されています。
人による監督： 判断が難しい、あるいは曖昧な案件は手作業で審査され、自動化によって人間の判断が覆されないようにしています。
重要な点として、利用者はデータ共有にオプトインし、いつでもオプトアウトすることができます。このオプトイン型のモデルは、製品利用者との同意と信頼を最優先にしています。
エジプト国内外での金融包摂の拡大
AI信用スコアリングモデルの導入により、すでにエジプトの数百万人が、長く排除されてきた金融サービスを利用できるようになりつつあります。しかし、その機会は国境にとどまるものではありません。
出典は国連西アジア経済社会委員会によると、アラブ地域の成人の64％は依然として銀行口座を持っておらず、口座を保有している女性はわずか29％です。MNT-Halanは昨年、トルコ、パキスタン、アラブ首長国連邦で事業を開始して以来、中東・北アフリカ地域全体で信用へのアクセスを拡大するための取り組みを進めています。
こうした人々にとって真の金融包摂を実現するには、単に銀行へのアクセスを提供するだけでは不十分です。AIを賢明に導入することで、データ利用可能性の格差が既存の金融サービス利用の格差を再生産しないようにすることができ、従来から正式な経済圏から排除されてきた人々の経済的繁栄を促進するための重要な手段となります。
