AIはディストレス・クレジットを理解できるのか？ - ハルニート・カウル、Axim Intelligence

하이라이트

• ディストレス・クレジットとは、企業の背後にあるリスクによって資金が底をつくか借入金の返済ができなくなる状態を指す。

• 従来の機械学習やアルトマンのZスコアなどのスコアリングは、月単位や四半期単位で状況が変化する現代の市場において非常に固定的である。

• 2018年に破産申請を行い2024年にもストレスフルな取引を行ったiHeartMediaを対象に検証が行われた。

• データ構造化されたコンテキストを与えた初期段階では、Astra 6とOpus 5.5の間で将来の確率に関する意見が分かれた。

• 構造化された推論プロセスを構築することにより、異なるAIモデルの間でビジネスの将来の確率に対する見方が収束する。

• 構造化されたプロセスを経ることで、両方のモデルが破産確率を25%とし、交渉による事業再構築がより可能性の高い道筋であることに同意した。

타임라인

1. 00:00 - 03:32

   ディストレス・クレジットの定義と市場の複雑化

   クレジット市場においてはプライベート・クレジットの台頭などにより価格の欠如が生じている。また、財務諸表の分析やクレジット関連書類の読み込みといった従来の定性的な手法は極めて手作業であり、規模を拡大することが困難である。こうした背景から、複雑なプロセスをAIによってシステム化できるかどうかが課題となる。

   • クレジットとは企業の社債やローンのことであり、ストレスやディストレスは資金枯渇や返済不能のリスクによって発生する。
   • ディストレスの要因は景気循環の問題だけでなく、運営上の問題やソフトウェア事業におけるAIのような構造的な破壊によっても引き起こされる。
   • 破産はディストレスの一つの結果に過ぎず、負債管理スキームや裁判外の再構築、債務の交換などの選択肢が存在する。
   • 歴史的な破産予測モデルやアルトマンのZスコアなどの従来のスコアリング手法は、月単位や四半期単位で変化する現代の市場において固定化しすぎており対応できていない。
2. 03:32 - 08:00

   AIモデル間における予測の相違と検証の試み

   投資家として答えを出そうとする疑問には、流動性や資本構成などの財務面、債務の構造的優先順位などの法的な側面、そして収益の増減を予測する業務上の課題が含まれる。AIモデルにこれらの実データを投入した際に見解が分かれたことは、検証不可能な未来の予測においてモデル単体が優位性を持つとは限らないことを示している。

   • ディストレス・クレジットを真に理解するとは、次に何が起こるかという将来の確率分布を導き出すことである。
   • 2018年に破産申請を行い2024年にもストレスフルな取引を行った企業iHeartMediaを対象に検証が実施された。
   • 最先端のAIモデルであるAstra 6とOpus 5.5にデータの構造化されたコンテキストを与えたところ、将来の確率について意見が食い違った。
   • Astraは破産に対する最善の選択肢と考えたのに対し、Opusは別の選択肢を支持するなど、どちらが正しいかを単独で判断することは困難である。
3. 08:00 - 14:06

   評価プロセスのレイヤーとモデル間の見解の収束

   各レイヤーにおいてLLMがミスを犯す可能性があるため、人間のアナリストと同様にデータを慎重に検証する必要がある。構造化された推論プロセスを適用することで、モデル間の意見の食い違いを解消し、ビジネスがたどる道筋についての整合的な理解を導き出すことができる。講演者は金融業界での10年の経歴を持ち、ディストレスPEやヘッジファンドの投資家としてのバックグラウンドを有している。

   • 評価プロセスは、抽出レイヤー、突合・派生レイヤー、判断レイヤー、予測レイヤーの各段階で構成される。
   • 構造化された推論プロセスを作成することにより、異なるAIモデルがビジネスの将来の確率に対して同じ見方へと収束する。
   • プロセスを経ることで、両方のモデルの破産確率は25%へと収束し、交渉による事業再構築がより可能性の高い道筋であることで一致した。
   • 体系的なプロセスを通じて確率的結果に収束させることが可能になる点が、市場における価格形成の仕組みと類似している。