アファームは、米国の後払い決済における取引単位のリアルタイム与信審査向けに、トランスフォーマーを基盤とする機械学習モデルを発表した。約18カ月の開発を経て同社の投資家向けフォーラムで披露されたこのモデルは、実験的なテストで既存の主要な与信審査システムを上回ったほか、信用情報が薄い人やFICOスコアを持たない人など、従来のシステムなら否決していた一部の借り手を承認する。アファームによると、この手法は現在の取引に固有のシグナルを評価してリスクを判定し、融資条件を選択するもので、2026年1月までに口座残高など銀行口座連携情報を取り込んだ与信審査の更新を基盤としている。