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INTERVIEW #02 的確なリスク管理によって 挑戦し続ける基盤を築く

Profile

信用リスク管理部

羽鳥

商学部を卒業後、2016年に新卒入社。
コンタクトセンター内の審査業務で与信の基礎を学び、金融機関の保証審査を行うチームへ異動。2018年から信用リスク管理部でスコアリング業務に従事。

※所属部署は取材当時のものです。

PERSON

01

多角的なデータ分析でリスクを管理

当社は、銀行や信用金庫、信用組合といったさまざまな金融機関と提携し、それらの金融機関が扱う個人向けローンの信用保証業務を行っています。私が所属する信用リスク管理部では、ローンを申し込んだお客さまの情報をもとに信用力を数値化する「スコアリング」を実施。その結果を踏まえ、当社と金融機関の双方に利益が生まれる与信(※1)施策を導入しています。

例えば、若年層への融資を広げるという経営方針の下では、以前よりリスクを取って該当する年代のお客さまの承認範囲を拡大します。収益に関わる重大な判断なので、施策を実行する前は経営上の影響をシミュレーションし、社内各所で説明会を開催。運用後は精密なモニタリングを行って各部署や金融機関に報告し、想定と異なる場合には軌道修正を図っています。

(※1) 信用を供与すること。金融機関が融資枠などを供与することを指す。

02

ステークホルダーと真摯に向き合う

時勢によって変化する経営方針を捉え、新たな与信施策を考え出す仕事には、大きなやりがいと面白さがあります。各部署に与える影響を考慮する必要があるため、多様な知見を持つ他部門の社員と意見交換を行うことも多く、それもこの部署ならではの魅力です。安定した収益が見込めるアセット(資産)ビジネス(※2)は、オリックスグループが挑戦を続ける上で欠かせません。自らが担う役割の大切さを肝に銘じながら、日々の仕事に取り組んでいます。

また、業務を遂行するためには、前提や定義から最適解を導き出す力、関係者ごとの利益を整理する力など、多様なスキルが求められます。特に重要なのは、目に見えないリスクを分かりやすく表現し、相手に伝わるまで説得を重ねる力です。関係部署や提携先金融機関の合意を得るため、私自身も研鑽を重ねています。

(※2) 当社では、融資によって利息収入を得るビジネスモデルを指す。

03

現場での経験や多彩な知識を還元する

信用リスク管理部は統計データを使ってスコアリングを行い、すべての取引先におけるリスク量を管理します。一方、最終的に融資の可否を判断する審査業務では、スコアリングの数値だけでなくそれぞれのお客さまの状況も加味して検討を行います。

私は入社後に審査業務を経験したため、現在の部署では顧客ごとの事情への対応や、オペレーション部門とのやりとりに当時の知見を発揮しています。今後の目標は、統計やプログラミング、システムといった専門知識を深めること。膨大なデータを扱う当社では、適正な処理ができる人材の育成はもちろん、定型業務の自動化が急務となっています。まずは自分が各領域に精通し、勉強会などを通して他の社員に共有することで、専門人材が活躍する土壌を形成したいと考えています。

04

MESSAGE

私がオリックス・クレジットに就職を決めたのは、グループ全体で事業分野の拡大と収益の向上を同時に実現する様子を見て、チャレンジできる土台があると感じたためです。実際に、コンタクトセンター内で審査業務を行っていたときには入社したばかりの社員が新しい審査手法を提案する場面があり、挑戦を受け入れる社風を体感しました。グループの社員が参加するテニス部の活動でも、それぞれが持つ仕事への熱意を知り、刺激を受けることが多々あります。

また、グループ内で他部署の業務を経験したり、異動を希望する部署と接点を持てたりと、キャリア形成を支える制度が整っているため、関心が移り変わっても働きやすい環境です。就活生の皆さんには、ぜひ幅広い業界を見ながら自分の適性と照らし合わせ、納得いく就職先を選んでほしいと思います。

Daily
Schedule
1日のスケジュール

10:00

出社

電車が混む時間帯を避けるため、フレックスタイム制度を利用して少し遅い時間に出社しています。

11:00

営業部門と打ち合わせ

営業部門が新たな取り組みを始める際に、リスクの観点で問題がないか検討し、改善策を練ります。

12:00

ランチ

基本的にオフィス勤務のため、昼食時には運動も兼ねてオフィスから少し遠いお店を訪れ、リフレッシュします。

13:00

資料作成

新しい与信施策の提案に向けて資料を作成。長い時間をかけて、データの再現性や見やすさに工夫を凝らします。

15:00

チームの打ち合わせ

同じチームの社員が集まり、それぞれの業務の進捗や会社全体の動きについて報告を行います。

16:00

テーマ研究

解決したい課題を自ら設定し、集中力が続くまで検証を行います。実際の企業のデータを分析する作業は楽しく、時間を忘れて没頭することも多々あります。

18:30

退社

私のchallenge

審査業務に従事していた頃、データ分析の依頼を受けたことがきっかけで、分析ツールを作るべくプログラミングの勉強を始めました。

学び続けるうちに数学の知識やITリテラシーの不足に直面し、最低限必要な知識を身に付けようと、その後も学習を継続。今では習得した技術を自分の業務効率化にも生かしています。