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自ら貸す会社ではなく、人工知能でローンの審査を肩代わりして銀行や貸し手の融資を後押しする立場が最大の特徴。長年ためた膨大な審査の申し込みのデータが、人工知能の精度の土台になる。提携先が取りこぼす借り手まで見極めて貸せる範囲を広げる、人工知能で与信を助ける仕組みの会社の立ち位置にいる。

人工知能を使ってローンの審査を分析する仕組みを、銀行や貸し手に提供するのが事業の柱。自ら大量に貸すのではなく、提携先が断りがちな借り手の信用を人工知能で見極め、貸せる範囲を広げる手助けをする。生み出された貸出債権は、自社が手配する投資家の資金で買い取る形を取る。手がけた融資の量に応じた手数料が収益になる。膨大な審査のデータを生かす仕組みで稼ぐ構造になっている。

景気の悪化で借り手の返済が滞れば、人工知能の審査の精度が問われ、投資家の資金が引く弱点を抱える。生み出した貸出債権を買い取る投資家がいなければ、事業が回らない。自前で一部の債権を抱える分のリスクもある。金利の上昇は貸出債権の買い手の需要を冷やす。同じ人工知能による与信には、大手や同業も参入している。

配当を出さず、現金を人工知能の審査の仕組みと提携先の拡大に投じる経営。自ら抱える融資のリスクを抑え、提携先の融資を後押しする手数料の事業へ重心を移すことを重んじる。膨大な審査のデータを生かして人工知能の精度を磨き、投資家の資金を安定して集めることに資源を割く方針が特徴になっている。

提携先の数と、審査の精度、資金の出し手に依存する。銀行や消費者金融との提携を増やして審査を手がける融資の量を伸ばせるか、人工知能の審査が貸し倒れを抑えて精度を保てるか、生み出した貸出債権を買い取る投資家の資金を集め続けられるか、そして自前で抱えるリスクを抑えられるかが、業績を左右する大きな前提になる。