実質的支配者
「企業間取引におけるコンプライアンスの現状と今後」KYCC✖️CDL対談（前編）
KYCC代表の飛内様、KYCC CTOの林様、CDL代表の山崎が、KYCC様主催で「企業間取引におけるコンプライアンスの現状と今後」をテーマにオンライン対談を行いました。前編では次の２つのポイントについて対談の様子を掲載します。企業間取引において特に重点的にみるべきポイントとは？
米国の中小企業信用情報共有団体「SBFE」を事例に、企業間でデータを安全かつ効率的に共有し、相互に価値を生み出す「データ・エクスチェンジ」の仕組みを解説します。非営利的な運営体制、データ標準化、互恵的モデルなど、SBFEが示す成功要因を通じて、日本の金融業界にとっても参考となる事例です。
現在、詐欺や金融犯罪の増加を受け、政府や業界団体、民間企業において不正口座情報の共有が検討されています。このように企業や組織が保有するデータを安全かつ効率的に他者と交換・共有し、互いに価値を創出する仕組みのことを「データ・エクスチェンジ」と呼びます。これらは法律上の規制やデータ主体との契約はもちろん、利害関係者の目的や思惑が一致しない限り、一朝一夕には構築し得ない仕組みです。
本稿では米国における代表的なデータ・エクスチェンジの事例として、「Small Business Financial Exchange（以下SBFE）」の特徴をご紹介します。
目次
概要と沿革
SBFEは2001年に設立された米国の非営利協業団体で、中小企業信用情報の流通促進を目的に活動しています。設立以来、SBFEは中小企業の信用履歴や支払いデータを一元管理し、データの標準化と共有プラットフォームとしての役割を担ってきました。特に2006年の成長期を経て、2014年には単一データ配信モデルから複数ベンダーによるサービス提供モデルへと進化、2018年以降はDun & Bradstreet、Equifax、Experian、LexisNexis Risk Solutionsなど米国における主要情報ベンダーとの提携が全て整い、高度な信用評価サービスを提供しています。20年以上にわたる歴史を持ち、現在では米国最大級の中小企業信用情報ネットワークとなっています。
プログラムの仕組み
SBFEは加盟する約140社の金融機関が、保有する中小企業への融資履歴や支払実績等の信用情報を受け入れ、標準化されたデータを情報ベンダーに提供します。情報ベンダーはこのデータを使って信用スコアや信用調査報告書、リスク管理分析ツールなどを開発し、加盟社はこれらを参考に信用判断を行います。
最も特徴的なのは、「give-to-get（出した分だけ得る）」モデルで、加盟社は自社情報を提供することで他の加盟社の情報も利用できる互恵的プログラムとなっている点です。また、SBFEはデータの中央ハブとしてのみ機能し、信用スコアの作成には直接関与しません。Dun & Bradstreetなど認定を受けた情報ベンダーの評価モデルを通じて、公平性と透明性を担保しています。
出所：Small Business Financial Exchange | Becoming an SBFE Member
規模と米国経済への影響
SBFEの規模は以下の通りです：
- 加盟社：約140社（大手銀行、大手クレジットカード会社を含む）
- 対象企業：約4,000万社
- 対象企業の債権総額：約3,700億ドル
- 登録口座数：約9,800万件
- データ蓄積歴：20年以上
この大規模かつ多様なデータ基盤により、加盟社は精度の高い信用リスク評価を実現し、中小企業への融資環境を改善しています。これらの信用情報は市場全体のリスク管理強化のみならず、中小企業の実態確認の精度を高め、引いてはマネーロンダリング防止や金融犯罪抑止にも資するであろう、社会的意義の大きい取り組みとも言えます。
日本における信用情報交換機関との違い
日本の信用情報交換は、主に個人信用情報を扱うCIC (株式会社シー・アイ・シー)、JICC (株式会社日本信用情報機関)、およびPCIC (全国銀行個人信用情報センター)が主体であり、個人の信用履歴やカード利用情報を中心に共有されています。
もちろん、日本と米国では金融環境や商業銀行の在り方、信用情報に対する慣習自体が大きく異なる側面は否めません。ただ、SBFEのように大規模な中小企業信用情報の交換は、日本において類例を見ないことは確かです。
SBFE事例から学ぶ「データ・エクスチェンジ」のポイント
データ・エクスチェンジを機能させるために、SBFEから学べる点をまとめてみましょう。
- 中立運営体制の重要性
非営利団体として加盟社全体の利益を代表し、データの公平性と透明性を担保している。
- データ標準化と認定ベンダー制度
データの多様性を吸収しつつ標準化し、専門的評価ツールを認定ベンダーが展開。
- 互恵的な参加モデル
「give-to-get」原則により参加意欲を高め、継続的な情報共有を促進。
- 大規模かつ長期蓄積による信頼性の高いデータ基盤
多角的に分析可能な広範なデータセットにより、リスク精度を向上。
- 社会的価値の共有
資金融通円滑化、金融市場の安定、不正防止の促進。
これらの要素が揃えば、SBFEのように単なる情報共有を超えて参加者全体に長期的価値を生み出す、理想的なデータエコシステムが育まれる可能性があります。
まとめ
本稿では、米国における代表的なデータ・エクスチェンジの事例として、SBFEの概要から仕組み、規模、社会的インパクト、日本との比較を中心に紹介しました。
参加者全員が持続的な価値を享受できるデータ・エクスチェンジの設計と運営は容易ではありません。
しかしながら、SBFEは金融市場の健全化と中小企業の資金融通円滑化に貢献するのみならず、金融犯罪対策への間接的な効果も期待できます。特に最近は暗号資産を利用した金融犯罪やマネーロンダリングの脅威が高まり、リアルタイムな情報共有による早期検知の重要性が一層高まっています。