고객들의 주택융자 요구 건수가 대폭 확대되는 가운데 개인고객을 대상으로 마케팅을 담당하는 '어컴페니 프라이빗 부서'는 주택융자를 희망하는 고객 대응에 최선을 다해왔다. 하지만 주택융자 계약에 큰 영향력을 가지는 건설업체나 주택업자로부터 "여신심사 기간이 단축되었으면 좋겠다"는 요구를 받아 심사 신청 후 빠른 회신 처리를 위해 SPSS의 Predictive Analytics를 도입하게 됐다.
야마가타은행에서는 우선, 연수입이나 상환율, 자기자본 비율 등 수치 데이터, 과거의 심사 실적에 영향을 준 직업이나 가족구성 등의 속성과 개인별 신용 모델을 데이터마이닝해서 독자적인 여신 모델을 구축하고, 이것을 기반으로 심사기준을 명확히 했다.
또한 이 여신 모델을 각 지점 담당자가 인트라넷을 통해서 이용할 수 있는 구조로 구축, 79개 영업소 전체에 구축 완료했다. 이것으로 담당자가 자신의 PC에서 데이터를 입력하면 이 데이터가 웹서버에서 분석되어 그대로 브라우저상에서 심사 결과를 볼 수 있게 됐다.
이에 따라 종래 일주일이나 소요되었던 론의 심사 기간을 최단 30분으로 단축, 개인 고객은 며칠씩이나 심사 결과를 기다릴 필요가 없게 되었고, 또 론을 중개한 주택업자는 원할하게 계약을 진행할 수 있게 되었다.
야마가타은행에서는 향후 지속적으로 무담보 론의 심사 시스템 재검토나 기대 수준이 높은 타겟 층 발견과 효과적인 프로모션에의 데이터 마이닝 적용 등을 계획하고 있다.