銀行家が、Claudeのみを使用して31のAIプロンプトで信用審査ツールを作成

インドの銀行で17年間MSME与信審査に携わってきたドメインエキスパートが、AIプロンプトを使用して与信デューデリジェンスを加速させるツールを開発し、オープンソース化しました。開発者にはコーディングのバックグラウンドはなく、AnthropicのAIであるClaudeとの対話を通じてシステム全体を構築しました。

課題と解決策

従来の与信チームは、3〜4週間をかけて47種類の書類（貸借対照表、在庫明細書、CMAデータ、CA証明書、ITR、不動産書類）を収集しても、NCLT案件、GST登録取消、小切手不渡り案件などのリスク要因をプロセスの後半でしか発見できませんでした。このツールは、会社名、都市、GSTIN（インドの納税者番号）、取締役名、DIN（取締役識別番号）のわずか5つの入力から最大限の情報を抽出することで、この課題に対処します。

技術的詳細

このシステムは、10のカテゴリーにわたる31のプロンプトで構成されています：

• 法人確認
• 取締役/プロモーターのバックグラウンドチェック
• NCLT/破産検索
• 市場評判
• GST売上高分析
• 与信格付け
• グループ企業マッピング
• ペーパーカンパニー検出
• セクターリスク
• 最終的な実行/中止メモ

これらのプロンプトは、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Copilotを含むあらゆるLLMで動作します。専用ツールは必要なく、ユーザーは単にコピー、貼り付け、調査を行うだけです。

構築方法

開発者自身は「開発者ではない」「一からコードを一行も書けない」と述べており、Claudeとの対話を通じてツール全体を構築しました。これには以下が含まれます：

• 31のプロンプトライブラリ
• Reactアプリのインターフェース
• 憲法に基づくロジック
• GitHub Pagesへのデプロイ

このツールは単一のHTMLファイルであり、バックエンド、データベース、ログイン要件、コストは一切かかりません。開発者は、与信ワークフロー、デューデリジェンスの観点、インドの銀行規制のニュアンスをClaudeに説明し、Claudeがプロンプトの構造化とウェブインターフェースの構築を支援しました。

背景と影響

インドのMSME融資は、6,300万のMSMEにサービスを提供する3,000億ドル以上の市場です。このツールは、デューデリジェンスの第一段階を3週間から30分に圧縮し、サービスが行き届いていない事業者への与信アクセスを向上させることを目指しています。開発者は現在、これを基にスタートアップを立ち上げる予定はなく、融資エコシステム全体と共有しています。

開発者は、他の融資市場で同様のプロンプトベースの事前審査ツールが存在するか、このコンセプトが米国/英国/東南アジアのSME融資に応用可能か、およびAIを使用してドメインツールを構築した他の非開発者からの経験について、フィードバックを求めています。