この技術はAIモデルであるLightGBMによる勾配ブーストを用いた決定木探査により与信データから学習したAIモデルで、借入申込データから延滞リスクを迅速に高精度で判定します。
金融以外にも高い予測精度（Accuracy/AUC）と要因説明（SHAP）責任が同時に求められる以下のケース等でパフォーマンスを発揮します。
・医療診断：疾患発症リスクの予測およびSHAPによる診断根拠の提示
・不正検知：ECや保険における詐欺行為・不正アクセスの検知
・顧客離脱予測：サブスクリプション等のユーザー解約リスク検知と要因分析
・設備予兆保全：工場機器の故障予測と異常センサーの特定
 

つまりは、AIモデル(LightGBM)を用いて与信データから学習したAIモデルで借入申込データから延滞リスクを迅速に予測します。