JP2018160258A - Information processor, method for processing information, and program - Google Patents

Information processor, method for processing information, and program Download PDF

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JP2018160258A JP2018099465A JP2018099465A JP2018160258A JP 2018160258 A JP2018160258 A JP 2018160258A JP 2018099465 A JP2018099465 A JP 2018099465A JP 2018099465 A JP2018099465 A JP 2018099465A JP 2018160258 A JP2018160258 A JP 2018160258A
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亮 榎本
智 市川
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智 市川
善弘 河内
Yoshihiro Kawachi
善弘 河内
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processor, a method for information processing, and a program which can select a target person and can output information including needs information on the possibility that the target person can use a specific article or risk information of using the article by the person.SOLUTION: The information processor includes: a generation unit 11 with an artificial intelligence function; and an output unit 30 for outputting the information generated by the generation unit 11. The generation unit 11 generates a plurality of pieces of target information on a plurality of target persons, and generates needs information on the possibility that one of the target persons can use a specific article or risk information on the risk of loaning money to the person, using previous record data of the target persons. The plurality of target persons include a first target person, of which information is acquired by a banking institution, and a second target person, of which information is acquired by an institution other than a banking institution.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、人工知能機能を有する生成部を有する情報処理装置、情報処理方法及びプロ
グラムに関する。
The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program including a generation unit having an artificial intelligence function.

従来から、人工知能機能の活用が試みられており、研究分野も多岐に及んでいる(特許
文献1参照)。他方、従来から、様々な商品(サービスを含む。)を顧客(新規顧客を含
む。)に提供する際には、当該商品を提供するニーズがどれほどあるのか、また当該商品
を提供した際のリスクはどの程度あるのかは、例えば企業の担当者が自ら判断したうえで
営業活動等を行っていた。
Conventionally, the utilization of artificial intelligence functions has been attempted, and the research field has also been diversified (see Patent Document 1). On the other hand, when providing various products (including services) to customers (including new customers), there is a need to provide the products and the risks associated with providing the products. For example, the person in charge of a company decided on its own to conduct sales activities.

特開平10−207504号JP-A-10-207504

以上のような背景も鑑み、本発明は、自ら対象者を選択して、当該対象者が所定の商品
を利用する可能性に関するニーズ情報又は商品を利用した際のリスク情報を含む情報を出
力できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
In view of the background as described above, the present invention can select the target person himself and output the information including the risk information when the target person uses the necessary information regarding the possibility of using the predetermined product or the product. An information processing apparatus, an information processing method, and a program are provided.

本発明による情報処理装置は、
人工知能機能を有する生成部であって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
する生成部と、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力する出力部と、
を備え、
前記生成部が、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれてもよい。
An information processing apparatus according to the present invention includes:
A generation unit having an artificial intelligence function, which relates to the possibility that a certain target person uses a predetermined product using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons A generating unit that generates risk information when lending money to needs information or a certain target person;
An output unit that outputs the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The plurality of target persons may include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部は、複数の前記第一対象者に関する複数の第一対象者情報を用いて、第一対
象者以外の対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成できてもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The generation unit may generate the needs information or the risk information for a target person other than the first target person using a plurality of first target person information regarding the plurality of first target persons.

本発明による情報処理装置は、
人工知能機能を有する生成部であって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
する生成部と、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力する出力部と、
を備え、
前記生成部は、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含
まれてもよい。
An information processing apparatus according to the present invention includes:
A generation unit having an artificial intelligence function, which relates to the possibility that a certain target person uses a predetermined product using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons A generating unit that generates risk information when lending money to needs information or a certain target person;
An output unit that outputs the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The plurality of target persons may include a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部は、複数の前記第二対象者に関する複数の第二対象者情報を用いて、第二対
象者以外の対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成できてもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The generation unit may be able to generate the need information or the risk information for a target person other than the second target person using a plurality of second target person information regarding the plurality of second target persons.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部は、複数の前記第一対象者に関する複数の第一対象者情報及び複数の前記第
二対象者に関する複数の第二対象者情報を用いて、前記第一対象者及び前記第二対象者を
含む対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成してもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The generation unit uses the plurality of first subject information regarding the plurality of first subjects and the plurality of second subject information regarding the plurality of second subjects, and uses the first subject and the second subject. The need information or the risk information may be generated for a target person including a person.

本発明による情報処理装置において、
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、信用情報、会計情報又は商流情報を含んで
もよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The second subject information regarding the second subject may include credit information, accounting information, or commercial flow information.

本発明による情報処理装置において、
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、企業間電子商取引情報を含んでもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The second subject information regarding the second subject may include inter-company electronic commerce information.

本発明による情報処理装置において、
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、支払情報又は商品購入情報を含んでもよい
In the information processing apparatus according to the present invention,
The second subject information regarding the second subject may include payment information or product purchase information.

本発明による情報処理装置は、
前記生成部で生成された情報を検索する検索部をさらに備え、
前記検索部で検索された結果が前記出力部によって出力されてもよい。
An information processing apparatus according to the present invention includes:
A search unit for searching for information generated by the generation unit;
The result searched by the search unit may be output by the output unit.

本発明による情報処理装置は、
前記所定の商品が前記ある対象者によって実際に利用されたか否か、又は、前記ある対
象者に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かを検証する
検証部をさらに備え、
前記検証部による検証結果は、当該検証結果が出された後に生成される前記ニーズ情報
又は前記リスク情報に関して、前記過去の実績データとして利用されてもよい。
An information processing apparatus according to the present invention includes:
A verification unit for verifying whether or not the predetermined product is actually used by the certain target person, or whether or not the loan is actually overdue or delinquency occurs when lending money to the certain target person Prepared,
The verification result by the verification unit may be used as the past performance data regarding the need information or the risk information generated after the verification result is output.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部は、複数の前記対象者情報を用いて、採用変数及び前記採用変数に対する係
数を生成してもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The generation unit may generate an employment variable and a coefficient for the employment variable using a plurality of the target person information.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部の人工知能機能は、異なる商品に対しては、異なる採用変数と異なる係数を
用いて前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成してもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The artificial intelligence function of the generation unit may generate the needs information or the risk information using different adoption variables and different coefficients for different products.

本発明による情報処理装置において、
前記生成部で生成される前記リスク情報から、前記ある対象者に対する与信可能額又は
前記ある対象者に対する適用金利を算出する算出部をさらに備えてもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
You may further provide the calculation part which calculates the creditable amount with respect to the said certain target person or the applicable interest rate with respect to the said certain target person from the said risk information produced | generated by the said production | generation part.

本発明による情報処理装置において、
前記第一対象者に関する第一対象者情報は、複数の金融機関で取得される情報に基づき
生成されてもよい。
In the information processing apparatus according to the present invention,
The first target person information regarding the first target person may be generated based on information acquired by a plurality of financial institutions.

本発明による情報処理方法は、
人工知能機能を有する生成部によって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
することと、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力することと、
を備え、
前記生成部が、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる、又は、金融機関以外に
よって対象者情報が取得される第二対象者が含まれることを特徴とする情報処理方法。
An information processing method according to the present invention includes:
Need information on the possibility that a target person uses a predetermined product by using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons by a generation unit having an artificial intelligence function Or generating risk information when lending money to the target person,
Outputting the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The plurality of target persons include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution, or a target person who is not a financial institution. The information processing method characterized by including the 2nd subject person from which information is acquired.

本発明によるプログラムは、
情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
人工知能機能を有する生成部によって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
することと、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力することと、
を備え、
前記生成部が、複数のある対象者を選択し、当該複数のある対象者に対する前記ニーズ
情報又は前記リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる、又は、金融機関以外に
よって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる
方法を実行させてもよい。
The program according to the present invention is:
A program for executing an information processing method,
The information processing method includes:
Need information on the possibility that a target person uses a predetermined product by using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons by a generation unit having an artificial intelligence function Or generating risk information when lending money to the target person,
Outputting the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a plurality of subjects, generates the needs information or the risk information for the subjects.
The plurality of target persons include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution, or a target person who is not a financial institution. A method involving a second subject from whom information is obtained may be executed.

本発明において、生成部が、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当該複数の対
象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する可能性に関
するニーズ情報又はある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成する場合であっ
て、生成部が、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対するニーズ情報又はリスク情報
を生成する態様を採用した場合には、生成部によって「ある対象者」に対するニーズ情報
又はリスク情報が生成される。このため、企業の担当者は生成された情報に基づいて営業
を行うことができ、営業効率を高めることができる。
In the present invention, the generation unit uses a plurality of pieces of subject information for a plurality of subjects and past performance data for the plurality of subjects, and needs information relating to the possibility that a certain subject uses a predetermined product or When generating risk information when lending money to a certain target person, when the generation unit selects a certain target person and adopts an aspect that generates needs information or risk information for the target person The generating unit generates the need information or risk information for the “certain subject”. For this reason, the person in charge of a company can perform business based on the generated information, and can increase sales efficiency.

図1は、本発明の実施の形態による情報処理装置を含むシステム概要の一例を説明するための概略ブロック図である。FIG. 1 is a schematic block diagram for explaining an example of a system outline including an information processing apparatus according to an embodiment of the present invention. 図2は、図1とは異なる観点から、本発明の実施の形態による情報処理装置を含むシステム概要の一例を説明するための概略ブロック図である。FIG. 2 is a schematic block diagram for explaining an example of a system outline including the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention from a viewpoint different from FIG. 図3は、本発明の実施の形態による情報処理装置における情報処理の態様を説明するための図面である。FIG. 3 is a diagram for explaining an aspect of information processing in the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図4は、本発明の実施の形態による情報処理装置から出力される情報の一態様を示した図である。FIG. 4 is a diagram showing an aspect of information output from the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図5(a)は、カードローンにおける採用変数、係数等を一例として示した図であり、図5(b)は、自動車ローンにおける採用変数、係数等を一例として示した図である。FIG. 5A is a diagram showing, as an example, recruitment variables, coefficients, and the like in a card loan, and FIG. 5B is a diagram showing recruitment variables, coefficients, etc. in an automobile loan as an example. 図6は、本発明の実施の形態による情報処理装置を含むシステム概要の別の例を説明するための概略ブロック図である。FIG. 6 is a schematic block diagram for explaining another example of the system outline including the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施の形態による情報処理装置を含むシステム概要のさらに別の例を説明するための概略ブロック図である。FIG. 7 is a schematic block diagram for explaining still another example of the system outline including the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図8は、本発明の実施の形態において、地域に応じた分析をする際の一態様を示した図である。FIG. 8 is a diagram showing an aspect when an analysis according to a region is performed in the embodiment of the present invention. 図9は、本発明の実施の形態による情報処理装置から出力される情報の別の態様を示した図である。FIG. 9 is a diagram showing another aspect of information output from the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図10は、本発明の実施の形態による情報処理装置から出力される情報のさらに別の態様を示した図である。FIG. 10 is a diagram showing still another aspect of information output from the information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.

実施の形態
《構成》
以下、本発明に係る情報処理装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
Embodiment << Configuration >>
Embodiments of an information processing apparatus according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1、図2、図6及び図7に示すように、本実施の形態では情報処理装置が後述する第
一機関及び第二機関とは異なる外部機関に設置されている態様を用いて説明するが、これ
に限られることはない。情報処理装置は第一機関内又は第二機関内に設置されてもよく、
この場合には、第一機関又は第二機関が当該情報処理装置を所有及び/又は管理してもよ
い。本実施の形態の情報処理装置は、一つの装置から構成されてもよいし複数の装置から
構成されてもよい。また、複数の装置から情報処理装置が構成される場合には、各装置が
同じ部屋等の同じ空間に設けられる必要はなく、異なる部屋、異なる建物、異なる地域等
に設けられてもよい。また、複数の装置から情報処理装置が構成される場合には、その一
部を第一機関又は第二機関が所有及び/又は管理し、残りを外部機関が所有及び/又は管
理してもよい。
As shown in FIGS. 1, 2, 6, and 7, in this embodiment, the information processing apparatus will be described using an aspect in which it is installed in an external engine different from the first engine and the second engine described later. However, it is not limited to this. The information processing apparatus may be installed in the first engine or the second engine,
In this case, the first engine or the second engine may own and / or manage the information processing apparatus. The information processing apparatus according to the present embodiment may be composed of a single device or a plurality of devices. Further, when an information processing apparatus is configured from a plurality of devices, each device does not need to be provided in the same space such as the same room, and may be provided in different rooms, different buildings, different areas, and the like. In addition, when an information processing apparatus is configured from a plurality of devices, a part of the information processing device may be owned and / or managed by the first or second organization, and the rest may be owned and / or managed by an external organization .

本実施の形態では、第一機関として金融機関を例に挙げて主たる説明を行うが、これに
限られることはない。一例として、第一機関は「商品」(「役務」(サービス)を含む。
)を提供する機関であり、外部機関は本実施の形態で示される情報処理装置又は情報処理
方法を用いたサービスを提供する機関であり、第二機関は第一機関及び第二機関以外の機
関であってもよい。
In the present embodiment, the main explanation is given by taking a financial institution as an example as the first institution, but is not limited to this. As an example, the first organization includes “product” (“service” (service)).
), An external organization is an organization that provides a service using the information processing apparatus or information processing method described in this embodiment, and the second organization is an organization other than the first organization and the second organization. It may be.

図1に示すように、本実施の形態の情報処理装置は、人工知能機能を有し、所定の情報
を生成する生成部11と、生成部11により生成された情報を出力する出力部30と、を
有してもよい。生成部11は、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当該複数の対
象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する可能性に関
するニーズ情報又はある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成してもよい。生
成部11は、複数のある対象者を選択し、当該複数のある対象者に対するニーズ情報又は
リスク情報を生成してもよい。本実施の形態では、「商品」として主に「金融商品」を用
いた態様を利用して説明するが、これに限られることはなく、「商品」には、不動産、自
動車、オーディオ機器、美術品、健康用品、文房具等のあらゆる商品が含まれてもよい。
これらの商品に関しても、当該商品を必要としている可能性に関するニーズ情報を生成す
ることができ、また当該商品を提供した際における売掛金の回収リスク(信用リスク)だ
けではなく、商品提供先からクレームを出されるといったトラブル、商品提供先が反社会
的勢力であるというコンプライアンス的なリスク等を含むリスク情報を生成することもで
きる。なお、本実施の形態における「商品」には、役務(サービス)を提供する態様も含
まれている。すなわち、本実施の形態では、何らしかの役務(サービス)を提供する場合
にも、当該役務の提供は「商品」として捉えられている。
As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus according to the present embodiment has an artificial intelligence function, a generation unit 11 that generates predetermined information, and an output unit 30 that outputs information generated by the generation unit 11. You may have. The generation unit 11 uses a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons, or needs information regarding the possibility that a target person uses a predetermined product or a target person Risk information may be generated when money is lent. The generation unit 11 may select a plurality of subjects and generate needs information or risk information for the subjects. In the present embodiment, description will be made using an aspect in which “financial products” are mainly used as “products”. However, the present invention is not limited to this, and examples of “products” include real estate, automobiles, audio equipment, art. Any product such as goods, health supplies, stationery, etc. may be included.
For these products, it is possible to generate needs information about the possibility of needing the product, and not only the risk of collecting accounts receivable (credit risk) when the product is provided, but also claims from the product provider It is also possible to generate risk information including troubles such as being issued and compliance risk that the product provider is an anti-social force. It should be noted that the “product” in the present embodiment includes a mode of providing services (services). That is, in this embodiment, even when some service (service) is provided, the provision of the service is regarded as a “product”.

生成部11は、第一対象者情報のみに基づき(第一対象者情報のみを用いて)、第一対
象者及び/又は第二対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成してもよい。また、
生成部11は、第二対象者情報のみに基づき(第二対象者情報のみを用いて)、第一対象
者及び/又は第二対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成してもよい。また、生
成部11は、第一対象者情報及び第二対象者情報の両方に基づいて(第一対象者情報及び
第二対象者情報の両方を用いて)、第一対象者及び/又は第二対象者に対するニーズ情報
又はリスク情報を生成してもよい。ニーズ情報又はリスク情報が生成される第一対象者及
び/又は第二対象者は複数であってもよいし単数であってもよい。
The generation unit 11 may generate need information or risk information for the first target person and / or the second target person based only on the first target person information (using only the first target person information). Also,
The generation unit 11 may generate need information or risk information for the first target person and / or the second target person based only on the second target person information (using only the second target person information). In addition, the generation unit 11 may use the first target person and / or the second target person information and the second target person information (using both the first target person information and the second target person information). Need information or risk information for two subjects may be generated. The first target person and / or the second target person for which needs information or risk information is generated may be plural or singular.

生成部11は、対象者情報から生成される採用変数及び当該採用変数に対する係数を用
いて、ある対象者が所定の商品を利用又は購入する可能性に関するニーズ情報及び/又は
ある対象者に金銭を貸し付けた際の貸倒リスクもしくは延滞リスクに関するリスク情報を
生成してもよい。採用変数及び係数は、過去の実績データに基づき、生成部11によって
決定されてもよい。この過去の実績データには、予め入力された過去の実績データや後述
する検証部16による検証結果が含まれてもよい(より正確には、当該ある対象者に対し
てニーズ情報やリスク情報を生成する前に検証された検証結果が含まれてもよい。)。
The generation unit 11 uses the adoption variable generated from the subject information and the coefficient for the adoption variable, and needs information on the possibility that a certain subject uses or purchases a predetermined product and / or pays money to the subject. You may generate | occur | produce the risk information regarding the credit-failure risk at the time of loan, or a credit risk. The recruitment variable and the coefficient may be determined by the generation unit 11 based on past performance data. The past result data may include past result data input in advance and a verification result by the verification unit 16 described later (more precisely, needs information and risk information are given to the target person concerned). Verification results verified before generation may be included.)

図1に示すように、情報処理装置は、様々な情報を記憶する装置記憶部20と、様々な
制御を行う装置制御部10とを有してもよい。前述した生成部11、後述する算出部15
及び検証部16はいずれも装置制御部10に含まれてもよい。装置記憶部20には、自動
でニーズ情報及びリスク情報を生成するために予め入力されたデータに加えて、後述する
検証部16による検証結果が記憶されてもよい。また、ある程度のデータが蓄積された場
合には、ニーズ情報及びリスク情報を生成するために予め入力されたデータは削除されて
もよい。また、一定期間(例えば2年)よりも古い検証結果を含むデータは削除されても
よい。このように一定期間内(例えば2年以内)のデータのみに基づいてニーズ情報及び
リスク情報を生成する場合には、時代の流れに沿った正確性の高いニーズ情報及びリスク
情報を生成して出力することができる。
As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus may include a device storage unit 20 that stores various information and a device control unit 10 that performs various controls. The generation unit 11 described above and a calculation unit 15 described later.
The verification unit 16 may be included in the device control unit 10. The device storage unit 20 may store a verification result by the verification unit 16 to be described later, in addition to data input in advance for automatically generating needs information and risk information. In addition, when a certain amount of data is accumulated, the data input in advance for generating the needs information and the risk information may be deleted. In addition, data including verification results older than a certain period (for example, two years) may be deleted. In this way, when generating needs information and risk information based only on data within a certain period (for example, within 2 years), highly accurate needs information and risk information are generated and output in line with the times. can do.

上記人工知能機能の一例として、機械学習の手法を用いた分類器を用いることができる
。この分類器によれば、ある過去期間(例えば2年)の対象者情報から、貸倒が生じる確
率(リスクモデルの場合)、商品申込(ニーズモデルの場合)等の目標事象が生じる確率
を対象者毎に出力することができる。この分類器では、過去の実績データから、目標事象
が生じる確率が最も確からしくなるように、機械学習技術によって、利用する採用変数(
要素)と、その係数(重み)が定められる。そして、定められた採用変数(要素)と、そ
の係数(重み)を、対象者(=「ある対象者」)に関するデータに適用することで、当該
対象者に関する商品毎のニーズ率、ニーズに関する絶対的な数値等を含むニーズ情報と、
リスク率、リスクに関する絶対的な数値等を含むリスク情報とが生成される。
As an example of the artificial intelligence function, a classifier using a machine learning technique can be used. According to this classifier, target information such as probability of credit loss (in the case of risk model), product application (in case of needs model), etc. is targeted from target person information in a certain past period (for example, 2 years) Can be output for each person. This classifier uses machine learning technology to adopt variables that are used to make the probability of a target event most likely from past performance data (
Element) and its coefficient (weight). Then, by applying the defined recruitment variables (elements) and their coefficients (weights) to data related to the target person (= “a certain target person”), the need rate for each product related to the target person and the absolute Needs information including specific figures,
Risk information including the risk rate and absolute numerical values related to the risk is generated.

対象者に関して目標事象が生じる確率を出力するために、生成部11は、商品単位でニ
ーズモデルとリスクモデルの「学習」を行う。ここで「学習」とは、データの中から見つ
けたい「特徴」、すなわち商品(例えば金融商品)を購入したといったニーズ事象やロー
ンで延滞が発生したといったリスク事象を特定し、この「特徴」を最もよく分類できるよ
うな採用変数(要素)と、その係数(重み)を自動的な試行錯誤によって定めることを意
味する。つまり、生成部11では、過去の実績データに基づく第一対象者情報及び/又は
第二対象者情報が集約され、パラメータを変化させながら最も誤差が小さくなるよう繰り
返し学習が行われ(ツリーモデルを採用するのであれば複数のツリーが作成され、過去の
実績データとの誤差が小さくなるように繰り返し学習が行われ)、対象者に適用するニー
ズモデル及びリスクモデルが定められる。そして、定められた採用変数(要素)と、その
係数(重み)を、対象者に関するデータに適用することで、当該対象者に関する商品毎の
ニーズ情報及びリスク情報が算出される。なお、これら採用変数(要素)及び係数(重み
)は特徴量と表現されることもある。
In order to output the probability that a target event will occur with respect to the target person, the generation unit 11 performs “learning” of the need model and the risk model for each product. Here, “learning” specifies the “feature” that you want to find from the data, that is, the need event such as the purchase of a product (for example, financial product) or the risk event that the loan has been delinquent. This means that adopted variables (elements) that can be classified best and their coefficients (weights) are determined by automatic trial and error. That is, in the generation unit 11, the first target person information and / or the second target person information based on the past result data is aggregated, and repeated learning is performed so that the error is minimized while changing the parameters (the tree model is changed). If it is adopted, a plurality of trees are created, and learning is repeatedly performed so as to reduce an error from past performance data), and a need model and a risk model to be applied to the target person are determined. Then, by applying the determined employment variable (element) and its coefficient (weight) to the data related to the target person, the needs information and risk information for each product related to the target person are calculated. These adopted variables (elements) and coefficients (weights) may be expressed as feature quantities.

変化させるパラメータとしては、例えば、繰返し学習の回数(例えばツリーモデルにお
けるツリーの本数を意味する。)、繰り返し学習時の直前までに得られた特徴量を次の学
習の際に用いる際の係数(重み)、学習時のデータの利用割合(利用されるデータの量を
意味し、例えば100万件ある母数のうち10万件を利用するのか20万件を利用するの
かというような割合を意味する。)、学習時の深さの水準(例えばツリーモデルにおける
ツリーの分岐の数を意味する。)等を挙げることができる。一例ではあるが、繰返し学習
の回数が多い場合にはツリーモデルにおけるツリーの本数が多くなり、他方、繰返し学習
の回数が少ない場合にはツリーモデルにおけるツリーの本数が少なくなる。また、学習時
の深さの水準が深い場合にはツリーモデルにおけるツリーの分岐が多くなり、学習時の深
さの水準が浅い場合にはツリーモデルにおけるツリーの分岐が少なくなる。なお、前述し
たパラメータはあくまでも一例であり、これに限られることはなく、前述したパラメータ
を減らしたり、他の要素をパラメータとしたりすることもできる。また、本実施の形態で
は、ツリーモデルを一例として示したが、これに限られることはない。
Examples of the parameter to be changed include, for example, the number of iteration learning (for example, the number of trees in the tree model), and a coefficient used when the feature amount obtained immediately before the iteration learning is used in the next learning ( (Weight), percentage of data used during learning (meaning the amount of data used, for example, the ratio of whether 100,000 or 200,000 are used out of 1 million parameters) And the depth level at the time of learning (for example, the number of branches of the tree in the tree model). For example, when the number of iteration learning is large, the number of trees in the tree model is increased. On the other hand, when the number of iteration learning is small, the number of trees in the tree model is decreased. Further, when the depth level during learning is deep, the number of tree branches in the tree model increases, and when the depth level during learning is shallow, the number of tree branches in the tree model decreases. Note that the above-described parameters are merely examples, and the present invention is not limited to this, and the above-described parameters can be reduced or other elements can be used as parameters. In the present embodiment, the tree model is shown as an example, but the present invention is not limited to this.

対象者には、第一機関(例えば金融機関)によって対象者情報が取得される第一対象者
が含まれてもよい。このような第一対象者に関する第一対象者情報は、当該第一対象者の
属性情報、当該第一対象者に関する審査情報及び当該第一対象者の第一機関における取引
情報のいずれか1つ以上を含んでもよい。
The target person may include a first target person whose target person information is acquired by a first institution (for example, a financial institution). The first target person information regarding the first target person is any one of the attribute information of the first target person, the examination information regarding the first target person, and the transaction information in the first organization of the first target person. The above may be included.

対象者には、第二機関によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれてもよい。
第二機関には、信用調査会社、会計士事務所、税理士事務所、会計士団体、税理士団体、
企業間電子商取引プラットフォームサービス提供会社、スーパー、コンビニエンスストア
、百貨店、電気会社、ガス会社、水道会社、携帯電話会社等の機関が含まれてもよい。
The target person may include a second target person whose target person information is acquired by the second institution.
The second institution includes credit bureaus, accountant offices, tax accountant offices, accountant groups, tax accountant groups,
Organizations such as an inter-electronic e-commerce platform service provider, a supermarket, a convenience store, a department store, an electric company, a gas company, a water company, and a mobile phone company may be included.

第二対象者情報には、例えば信用調査会社によって取得される企業信用情報や個人信用
情報が含まれてもよい。また、第二対象者情報には、例えば会計士事務所、税理士事務所
、会計士団体、税理士団体等によって取得される企業会計情報(財務諸表等)や個人の会
計情報(家計簿情報等)が含まれてもよい。なお、会計情報は、会計ソフトによって取得
されてもよいし、税務相談によって取得されてもよい。
The second target person information may include, for example, corporate credit information and personal credit information acquired by a credit research company. In addition, the second target person information includes, for example, corporate accounting information (such as financial statements) and individual accounting information (such as household account book information) acquired by an accountant office, tax accountant office, accountant organization, tax accountant organization, etc. May be. The accounting information may be acquired by accounting software or by tax consultation.

企業信用情報には、財務情報や倒産情報が含まれてもよい。財務情報には財務諸表や決
算期データを含む企業会計情報が含まれ、財務諸表には仕訳情報、総勘定元帳情報、貸借
対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書を含まれてもよい。倒産情報には、例えば
財務諸表や決算期データ、金融機関からの借り入れ状況等に関して、どのような経緯を辿
った結果、倒産に至ったかというような経緯情報が含まれ、生成部11の人工知能機能の
学習に利用されてもよい。企業ではなく個人に関するもので言えば、第二対象者情報には
、家計簿情報が含まれてもよい。家計簿情報は、例えばスマートフォンを含む携帯電話の
アプリとして提供され、当該アプリを用いて登録された家計簿情報が利用されてもよい。
The corporate credit information may include financial information and bankruptcy information. The financial information may include corporate accounting information including financial statements and closing date data, and the financial statements may include journal information, general ledger information, balance sheet, income statement, and cash flow statement. The bankruptcy information includes, for example, the background information on how the bankruptcy resulted from bankruptcy as a result of tracing the financial statements, the closing date data, the borrowing status from financial institutions, and the like. It may be used for learning functions. If it is related to an individual rather than a company, the second target person information may include household account book information. The household account book information may be provided as, for example, a mobile phone application including a smartphone, and the household account book information registered using the application may be used.

企業信用情報には、商流情報が含まれてもよい。商流情報には、資本関係の情報や当該
企業の顧客に関する情報が含まれてもよい。一例として、このような商流情報は、関連会
社に信用できる企業が存在していれば貸し倒れリスク等が低いものとして判断することが
できるし、グループ会社が上位顧客となっている場合には継続した売り上げを見込めるも
のとしてニーズ情報又はリスク情報の一要素として利用することができる。
The business credit information may include commercial flow information. The commercial flow information may include capital-related information and information related to customers of the company. As an example, this type of commercial flow information can be judged as low risk of bankruptcy if there is a company that can be trusted by affiliated companies, and continued if the group company is a top customer. It can be used as an element of needs information or risk information as a prospect of sales.

なお、本実施の形態において「一要素として利用する」とは、例えば、採用変数として
当該要素を採用するとともに、当該採用変数に対する重みを重くすることを意味している
In the present embodiment, “use as one element” means, for example, adopting the element as an adopted variable and increasing the weight for the adopted variable.

第二対象者情報には企業の規模を示す情報や地域毎(都道府県内における地域を含む。
)の売り上げを示す地域情報、客層毎の売り上げを示す客層情報が含まれてもよい。企業
の地域情報が出力される場合には、特に法人への営業においては有益である。つまり、法
人への営業は実際に営業担当者が赴くことが多く、当該法人が存在する地域によって営業
担当者の人員を費やすことができるか等が問題となることもあるためである。
The second target person information includes information indicating the size of the company and each region (including the region in the prefecture).
) Area information indicating sales and customer segment information indicating sales for each customer segment. When the regional information of a company is output, it is particularly useful for sales to corporations. In other words, sales to corporations are often carried out by sales representatives, and it may be a problem whether the sales representatives can be spent depending on the area where the corporation is located.

第二対象者情報には、例えば企業間電子商取引プラットフォームサービス提供会社によ
って取得されるB to Bプラットフォーム情報(企業間プラットフォーム情報)等の企業間
電子商取引情報、例えば取引明細の売買先、対象物やサービス、金額、取引日付や支払日
等が含まれてもよい。
The second target information includes, for example, business-to-business e-commerce information such as B to B platform information (business-to-business platform information) acquired by a business-to-business e-commerce platform service provider. Service, amount, transaction date, payment date, etc. may be included.

第二対象者情報には、例えばスーパー、コンビニエンスストア、百貨店等の小売店によ
って取得されるPOS情報、電子マネー情報、カード情報等の商品の購入に関連した商品
購入情報が含まれてもよい。
The second target person information may include, for example, product purchase information related to the purchase of products such as POS information, electronic money information, and card information acquired by retail stores such as supermarkets, convenience stores, and department stores.

第二対象者情報には、例えば電気会社、ガス会社、水道会社、携帯電話会社によって取
得される公共料金の支払情報、携帯電話の支払情報等のサービスの提供を受けたことに伴
う支払情報が含まれてもよい。
The second target information includes, for example, payment information associated with receiving provision of services such as payment information for utility bills, payment information for mobile phones, etc. acquired by electric companies, gas companies, water companies, and mobile phone companies. May be included.

第二対象者情報には、SNSにおける記載内容やマーケット(株価、為替等)との関連
情報(マーケット関連情報)が含まれてもよい。第二対象者情報にマーケット関連情報が
含まれる場合には、第二対象者が投資をする際におけるマーケットの情報が含まれてもよ
く、例えば「A」という対象者は株価が下がったときに投資を行うという情報、逆に「B
」という対象者は株価が上がったときに投資を行うという情報が含まれてもよい。また、
例えば「C」という対象者は円高になったときに投資を行うという情報、逆に「D」とい
う対象者は円安になったときに投資を行うという情報が含まれてもよい。これらの情報を
利用する場合には、対象者が投資を行いそうなタイミングでニーズが高まったものとして
、ニーズの格付けを挙げるようにしてもよい。第二対象者情報にSNSにおける記載内容
が含まれる場合の一例としては、例えば「E」という対象者は金銭が不足していることを
意味する内容をSNSに記載したときに金銭の借り入れを行っているというような情報が
第二対象者情報に含まれている場合を挙げることができる。
The second target person information may include description information in the SNS and related information (market related information) with the market (stock price, currency exchange, etc.). When market-related information is included in the second target person information, information on the market when the second target person invests may be included. For example, the target person “A” Information that investment is made, conversely “B
May include information that an investment will be made when the stock price rises. Also,
For example, information that the target person “C” makes an investment when the yen becomes strong may be included, and conversely, information that the target person “D” makes an investment when the yen becomes weak may be included. When using such information, a rating of needs may be given as an increase in needs when the target person is likely to make an investment. As an example of the case where the description content in SNS is included in the second target person information, for example, the target person “E” borrows money when the content indicating that the money is insufficient is described in the SNS. It can be mentioned that the second subject information includes information such as

第一対象者と第二対象者は重複する部分があってもよいし、その全てが重複してもよい
。つまり、第一機関によって対象者情報が取得される第一対象者と、第二機関によって対
象者情報が取得される第二対象者とが一部又は全部で重複してもよい。但し、このように
対象者が重複する場合であっても、第一対象者情報と第二対象者情報の内容は異なるもの
であってもよい。すなわち、第一機関によって取得される第一対象情報の内容と、第二機
関によって取得される第二対象者情報の内容とは異なるものであってもよい。また、例え
ば情報が一元化されている場合等には、第一対象情報の内容と第二対象者情報の内容とが
同じ内容となっていてもよい。
The first subject and the second subject may have overlapping portions, or all of them may overlap. That is, the first target person whose target person information is acquired by the first institution and the second target person whose target person information is acquired by the second institution may partially or entirely overlap. However, even if the target person overlaps in this way, the contents of the first target person information and the second target person information may be different. That is, the content of the first target information acquired by the first organization and the content of the second target information acquired by the second organization may be different. For example, when information is unified, the content of 1st object information and the content of 2nd object person information may be the same content.

第一対象情報及び第二対象者情報は、属性情報、審査情報、取引情報、その他の情報等
を含んでよい。
The first target information and the second target person information may include attribute information, examination information, transaction information, other information, and the like.

用いられる属性情報(図3参照)としては、例えば、個人であれば、氏名、性別、生年
月日、年齢、住所等を挙げることができ、法人であれば、企業名、商号、設立年月日、営
業年数、所在地等を挙げることができる。第一対象者情報及び第二対象者情報の各々が属
性情報を含んでもよい。
As attribute information used (see FIG. 3), for example, the name, gender, date of birth, age, address, etc. can be given for individuals, and the company name, trade name, date of establishment for corporations. You can list the date, business years, location, etc. Each of the first subject information and the second subject information may include attribute information.

属性情報は、同一の対象者をまとめて管理するための名寄せ情報を含んでもよい。第一
情報が金融機関である場合に関していえば、一つの金融機関に複数の口座を持つことがあ
り得る。この名寄せ情報を用いることで、複数の口座の名義人を一人の対象者として名寄
せし、管理したり後工程の処理で用いたりすることができる。なお、名寄せ情報としては
、店番号、CIF番号(Customer Information File番号)、個人名寄せ番号、法人番号
等を挙げることができる。また、属性情報には、対象者への最適なアプローチ方法が含ま
れてもよい。つまり、当該対象者に対してのアプローチにどのような手段、例えばダイレ
クトメール、テレマーケティング、スマホ、インターネットバンキング等のいずれの方法
が有益であるかが含まれていてもよい。
The attribute information may include name identification information for collectively managing the same target person. As for the case where the first information is a financial institution, a single financial institution may have a plurality of accounts. By using this name identification information, the holders of a plurality of accounts can be identified as a single target person and managed or used in subsequent processes. The name identification information includes a store number, a CIF number (Customer Information File number), a personal name identification number, a corporate number, and the like. Further, the attribute information may include an optimum approach method to the target person. That is, what means such as direct mail, telemarketing, smartphone, Internet banking, or the like is useful for the approach to the target person may be included.

また、属性情報は、対象者の家族に関する情報といった同じ世帯に属する人物の情報を
含んでもよい。ここでいう家族には、対象者がローン等の各種申請書に記載した本人以外
の人物、同一住所である本人以外の人物、同一電話番号である本人以外の人物等を挙げる
ことができる。同じ世帯に属する人物の情報をまとめることを世帯名寄せということがで
きる。この世帯名寄せによれば、一つの金融機関に複数の口座をある世帯が持つ場合に、
当該口座に関する情報を一世帯のものとして名寄せし、その結果を用いてニーズモデルや
リスクモデルを作成することができる。
Further, the attribute information may include information on persons belonging to the same household, such as information on the target person's family. Examples of the family include a person other than the person described in various application forms such as loans, a person other than the person having the same address, and a person other than the person having the same telephone number. Collecting information on persons belonging to the same household can be called household name identification. According to this household identification, if a household has multiple accounts at one financial institution,
It is possible to collect information about the account as one household and use the result to create a needs model and a risk model.

用いられる審査情報(図3参照)は、対象者の借入申し込みに関する情報及び対象者の
信用情報のいずれか1つ以上を含んでもよい。より具体的には、審査情報としては、例え
ば、職業、勤務先、勤務先区分、年収等を挙げることができる。審査情報としては、その
他として、融資審査の申込年月、諾否結果等の「融資・ローン申込関連情報」、ブラック
情報、債務者区分、債務者格付といった「内部信用情報」、外部から取得する格付情報等
の信用情報を含む「外部信用情報」等を挙げることができる。第一対象者情報及び第二対
象者情報の各々が属性情報を含んでもよい。
The examination information used (see FIG. 3) may include one or more of information related to the borrowing application of the subject person and credit information of the subject person. More specifically, the examination information can include, for example, occupation, place of work, place of work, annual income, and the like. The review information includes, among other things, loan review application date, “credit / loan application-related information” such as acceptance / rejection results, “internal credit information” such as black information, debtor classification, debtor rating, rating obtained from the outside Examples include “external credit information” including credit information such as information. Each of the first subject information and the second subject information may include attribute information.

用いられる取引情報(図3参照)は、預金取引情報、貸金取引情報、契約情報、提供す
るサービスの利用情報及び決済情報のいずれか1つ以上を含んでもよい。より具体的には
、金融機関における取引情報としては、例えば、入金、出金、振込、延滞等に関する情報
を挙げることができる。金融機関における取引情報には、流動固定別預金残高、入出金明
細、入出金摘要欄等の「預金取引情報」、貸金残高、当貸極度額、与信枠、貸金の延滞状
況等の「貸金取引情報」、ローン保有有無、カードローン契約有無、ネットバンキングと
いったサービス利用有無等の「契約情報」・「利用情報」、公振引落不能有無、公振引落
金額等の「決済情報」等が含まれてもよい。上述した入出金明細には、入金頻度、入金金
額、出金頻度、出金額、振込先、振込金等に関する情報を挙げることができる。第一対象
者情報及び第二対象者情報の各々が取引情報を含んでもよい。
The transaction information to be used (see FIG. 3) may include one or more of deposit transaction information, loan transaction information, contract information, usage service usage information, and settlement information. More specifically, as transaction information in a financial institution, for example, information relating to deposit, withdrawal, transfer, arrears and the like can be mentioned. The transaction information at financial institutions includes “deposit transaction information” such as current deposit balances, deposit / withdrawal details, deposit / withdrawal summary columns, “loan transactions” such as loan balance, credit limit, credit limit, and loan delinquency status. Information ”,“ Loan possession status, card loan contract presence / absence ”,“ Contract information ”/“ Usage information ”such as Internet banking service usage status,“ Payment information ”, etc. May be. The above-mentioned deposit / withdrawal details can include information on the deposit frequency, deposit amount, withdrawal frequency, withdrawal amount, transfer destination, transfer amount, and the like. Each of the first subject information and the second subject information may include transaction information.

また、取引情報には、商品を提供した際の当該対象者の対応(態度)を示す情報(例え
ばCRMシステムの情報)が含まれてもよい。このような対象者の対応を示す情報は、例
えば接客した担当者によって登録されてもよい。担当者は、顧客先を訪問する者であって
もよいし、窓口で顧客対応をする者であってもよいし、コールセンターで顧客対応をする
者であってもよい。また、対象者の対応を示す情報は、インターネット上のアンケート等
から取得されてもよい。また、取引情報には、インターネットでのログイン履歴や視聴・
検索履歴情報等のログ情報が含まれてもよい。
Further, the transaction information may include information (for example, information on the CRM system) indicating the response (attitude) of the target person when the product is provided. Such information indicating the correspondence of the target person may be registered, for example, by the person in charge who has served the customer. The person in charge may be a person who visits a customer, a person who handles customers at a window, or a person who handles customers at a call center. Information indicating the correspondence of the target person may be acquired from a questionnaire on the Internet. Transaction information includes Internet login history, viewing / listening
Log information such as search history information may be included.

用いられるその他の情報(図3参照)としては、ダイレクトメールや電話によるコンタ
クトを希望するか否か等に関する情報(提案可否情報)を挙げることができる。コンタク
トを希望しないということになっている場合には、最初からニーズ情報の作成を行わない
か、ニーズ情報を作成するものの商品提供の提案を当該対象者へ行わないようにしてもよ
い。
Other information used (see FIG. 3) can include information (proposal availability information) regarding whether or not direct mail or telephone contact is desired. When it is supposed that contact is not desired, the need information may not be created from the beginning, or the offer of goods for the need information may not be made to the target person.

対象者は個人であってもよいし法人であってもよい。対象者に関する属性情報等の情報
は、店頭、インターネット、電子メール、ダイレクトメール、電話等から取得されたりし
てもよいし、金融機関における第一対象情報であればATM等から取得されてもよい。対
象者が法人である場合には、上記の他に、訪問して属性情報等の情報が取得されることも
ある。なお、このようにして取得された属性情報等に対して、当該対象者の審査情報や取
引情報等が第一機関制御部60や第二機関制御部160で関連付けられて第一機関記憶部
61及び/又は第二機関記憶部161に記憶される。図1に示すように、本実施の形態で
は、金融機関に第一機関制御部60及び第一機関記憶部61が設けられている態様を用い
て説明しているが、これに限られることはなく、第一機関制御部60及び/又は第一機関
記憶部61は外部機関に設けられてもよい。同様に、図6に示すように、本実施の形態で
は、第二機関に第二機関制御部160及び第二機関記憶部161が設けられている態様を
用いて説明しているが、これに限られることはなく、第二機関制御部160及び/又は第
二機関記憶部161は外部機関に設けられてもよい。
The target person may be an individual or a corporation. Information such as attribute information related to the subject may be obtained from stores, the Internet, e-mail, direct mail, telephone, etc., or may be obtained from ATM or the like if it is the first target information in a financial institution. . When the target person is a corporation, in addition to the above, information such as attribute information may be acquired by visiting. It should be noted that examination information, transaction information, etc. of the subject person are associated with the attribute information obtained in this way by the first engine control unit 60 or the second engine control unit 160, and the first engine storage unit 61. And / or stored in the second engine storage unit 161. As shown in FIG. 1, in the present embodiment, a description is given using a mode in which a first institution control unit 60 and a first institution storage unit 61 are provided in a financial institution. However, the present invention is not limited to this. Instead, the first engine control unit 60 and / or the first engine storage unit 61 may be provided in an external engine. Similarly, as shown in FIG. 6, in the present embodiment, the second engine is described using a mode in which a second engine control unit 160 and a second engine storage unit 161 are provided. The second engine control unit 160 and / or the second engine storage unit 161 may be provided in an external engine without being limited thereto.

また、第一機関記憶部61及び第一機関制御部60の機能を複数のシステムが担っても
よく、金融機関に第一機関制御部60及び第一機関記憶部61が設けられているという前
提では、後述するMCIF、審査システム、稟議システム、基幹系システム、CRMシス
テム及びEBMシステムのいずれか1つ以上が第一機関記憶部61及び第一機関制御部6
0の機能を担ってもよい。同様に、第二機関記憶部161及び第二機関制御部160の機
能を複数のシステムが担ってもよく、1つ以上のシステムが第二機関記憶部161及び第
二機関制御部160の機能を担ってもよい。
Also, a plurality of systems may be responsible for the functions of the first engine storage unit 61 and the first engine control unit 60, and it is assumed that the first engine control unit 60 and the first engine storage unit 61 are provided in the financial institution. Then, any one or more of the MCIF, the examination system, the approval system, the core system, the CRM system, and the EBM system, which will be described later, are included in the first engine storage unit 61 and the first engine control unit 6.
It may have a zero function. Similarly, a plurality of systems may serve the functions of the second engine storage unit 161 and the second engine control unit 160, and one or more systems may function the second engine storage unit 161 and the second engine control unit 160. You may be responsible.

また、第一機関及び第二機関の各々には、出力部30から出力された情報が表示される
第一機関表示部62(図1参照)及び第二機関表示部162(図6参照)が設けられても
よいし、情報処理装置が装置表示部19(図1及び図6参照)を有してもよい。
Each of the first engine and the second engine has a first engine display unit 62 (see FIG. 1) and a second engine display unit 162 (see FIG. 6) on which information output from the output unit 30 is displayed. The information processing apparatus may include the apparatus display unit 19 (see FIGS. 1 and 6).

金融機関における情報の流れを例にとって説明すると、図2に示すように、対象者から
取得された対象者情報に基づき当該対象者に対する金融機関内での審査が行われ、記帳勘
定されて、取引情報等として第一機関記憶部61に記憶されることになる。「対象者情報
」は、金融機関を利用する顧客データベースであるMCIF(Marketing Customer Infor
mation File)、審査システム、稟議システム、基幹系システム等から提供されてもよい
。これらMCIF、審査システム、稟議システム、基幹系システム等に上記第一機関制御
部60及び第一機関記憶部61が含まれてもよい。
The flow of information in a financial institution will be described as an example. As shown in FIG. 2, based on the target person information acquired from the target person, the target person is examined in the financial institution, booked, and accounted for. It is stored in the first engine storage unit 61 as information or the like. “Target Person Information” is MCIF (Marketing Customer Infor, a customer database that uses financial institutions.
mation file), examination system, approval system, core system, etc. The first engine control unit 60 and the first engine storage unit 61 may be included in the MCIF, the examination system, the approval system, the backbone system, and the like.

金融機関には、対象者の属性や接触履歴を記録・管理するCRM(Customer Relations
hip Management)システムと、就職、結婚、住宅購入、退職等の対象者の身に起きた出来
事(イベント)を推察し、最適のタイミングでふさわしい商品・サービスを提案するため
のEBM(Event Based Marketing)システムとが設けられてもよい(図2参照)。これ
らCRMシステム及び/又はEBMシステムに、上述した第一機関記憶部61や第一機関
制御部60が含まれてもよい。
Financial institutions include CRM (Customer Relations), which records and manages the attributes and contact history of the subject.
Hip Management) system and EBM (Event Based Marketing) to infer the events (events) that happened to the target people such as employment, marriage, home purchase, retirement, etc., and to propose appropriate products and services at the optimal timing A system may be provided (see FIG. 2). The first engine storage unit 61 and the first engine control unit 60 described above may be included in these CRM systems and / or EBM systems.

所定の金融商品としては、個人向けのものとして、カードローン、教育ローン、住宅ロ
ーン、カーローン、保険、投資信託等を挙げることができる。他方、法人向けのものとし
ては、運転資金融資、設備投資融資、保険、運用商品等を挙げることができる。
Examples of the predetermined financial products include card loans, education loans, mortgages, car loans, insurance, investment trusts and the like for individuals. On the other hand, for corporations, working capital loans, capital investment loans, insurance, operational products and the like can be cited.

金融商品等の商品の内容に応じて、ニーズ情報及びリスク情報の作成の有無が決定され
てもよい。図3に示す態様は、金融商品を提供する例を用いたものであるが、カードロー
ン新規、カードローン極度増減枠、教育ローン、カーローン、住宅ローン及びその他ロー
ンについて、ニーズモデル及びリスクモデルを生成部11が生成可能となっており、これ
らに関してはニーズ情報及びリスク情報の両方が作成されるようになっている。他方、保
険及び投資信託について、ニーズモデルのみを生成部11が生成するようになっており、
これらに関してはニーズ情報のみが作成されリスク情報は作成されないようになっている
。なお、図3における「AI」は「artificial intelligence」の頭文字であり、「人工
知能」のことを意味している。
Whether or not needs information and risk information are created may be determined in accordance with the contents of a product such as a financial product. The embodiment shown in FIG. 3 uses an example in which financial products are provided, but needs models and risk models for new card loans, extreme card loan increase / decrease frames, education loans, car loans, mortgages and other loans. The generation part 11 can generate | occur | produce and both needs information and risk information are produced about these. On the other hand, for insurance and investment trust, the generation unit 11 generates only the needs model,
For these, only needs information is created and risk information is not created. Note that “AI” in FIG. 3 is an acronym for “artificial intelligence” and means “artificial intelligence”.

生成部11は、異なる商品に対して、異なる採用変数と異なる係数を用いてニーズ情報
及びリスク情報を生成するようになってもよい。金融商品に関して一例を挙げるとすると
、カードローン、教育ローン、住宅ローン、カーローン、保険、投資信託、運転資金融資
、設備投資融資、運用商品といった異なる金融商品に対しては、異なる採用変数と異なる
係数が用いられてもよい。図5(a)では、一例として、カードローンにおける採用変数
(図中の「Feature」)及び係数(図中の「Gain」)が示され、図5(b)では、別の例
として、自動車ローンにおける採用変数(図中の「Feature」)及び係数(図中の「Gain
」が示されている。図5(a)と図5(b)とを比較することで、これらカードローン及
び自動車ローンにおいて、異なる採用変数と異なる係数が用いられていることを理解でき
る。
The generation unit 11 may generate needs information and risk information for different products using different adoption variables and different coefficients. As an example of financial products, different recruitment variables differ for different financial products such as card loans, education loans, mortgages, car loans, insurance, investment trusts, working capital loans, capital investment loans, and investment products. A coefficient may be used. In FIG. 5A, as an example, the adoption variable (“Feature” in the figure) and the coefficient (“Gain” in the figure) in the card loan are shown, and in FIG. 5B, as another example, the automobile Employment variables ("Feature" in the figure) and coefficients ("Gain" in the figure)
"It is shown. By comparing FIG. 5A and FIG. 5B, it can be understood that different adoption variables and different coefficients are used in these card loans and automobile loans.

図1に示すように、情報処理装置は、所定のデータを算出する算出部15を有してもよ
い。この算出部15は、対象者の借入金額、当該借入に際しての金利及び経費情報等を用
いて、当該対象者に対する想定収益を算出する機能を有してもよい。また、この機能に加
えて又はこの機能に変えて、算出部15は、生成部11で生成される属性情報やリスク情
報から、対象者に対する与信可能額及び/又は対象者に対する適用金利を算出する機能を
有してもよい。なお、算出部15が上記想定収益を算出する機能を有している場合には、
上記借入金額が対象者に対する属性情報やリスク情報に基づいて決定された与信可能額の
範囲内で決定され、金利(=適用金利)も属性情報やリスク情報に基づいて決定されても
よい。借入金額や金利が変更された場合には、変更された借入金額及び金利に基づいて、
対象者に対するリスク情報が再度生成されてもよい。与信可能額の範囲内とは、与信可能
額における最高額であってもよいし、それ未満の任意の額であってもよい。算出部は、複
数の額で借入金額を決定して、各借入金額に関して想定収益を算出してもよい。
As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus may include a calculation unit 15 that calculates predetermined data. The calculation unit 15 may have a function of calculating an assumed profit for the target person using the borrowing amount of the target person, interest rate and expense information for the borrowing, and the like. In addition to or instead of this function, the calculation unit 15 calculates the creditable amount for the target person and / or the applicable interest rate for the target person from the attribute information and risk information generated by the generation unit 11. It may have a function. In addition, when the calculation unit 15 has a function of calculating the assumed revenue,
The borrowing amount may be determined within a creditable amount determined based on the attribute information and risk information for the target person, and the interest rate (= applicable interest rate) may also be determined based on the attribute information and risk information. If the borrowing amount or interest rate is changed, based on the changed borrowing amount and interest rate,
Risk information for the subject may be generated again. Within the range of creditable amount may be the maximum amount of creditable amount or any amount less than that. The calculation unit may determine the borrowing amount with a plurality of amounts and calculate the assumed profit for each borrowing amount.

図1に示すように、情報処理装置は、所定の商品がある対象者によって実際に利用され
たか否か(「所定の商品に対して申し込みがあったか否か」を含む。)、又は、ある対象
者に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かを検証する検
証部16をさらに有してもよい。このような検証部16が設けられている場合には、生成
部11は、予め入力されていた情報に加えて又は代えて、検証部16による検証結果(よ
り正確には、当該ある対象者に対してニーズ情報やリスク情報を生成する前に検証された
検証結果)を用いて、ニーズ情報及び/又はリスク情報を生成してもよい。なお、当該「
ある対象者」に関する検証部16による検証結果は、当該検証結果が出された後に生成さ
れるニーズ情報及び/又はリスク情報に関して、過去の実績データとして利用されること
になる。
As shown in FIG. 1, the information processing apparatus determines whether or not a predetermined product is actually used by a target person (including whether or not an application has been made for the predetermined product) or a certain target. It may further include a verification unit 16 that verifies whether or not an actual loan has occurred or an overdue has occurred when lending money to a person. When such a verification unit 16 is provided, the generation unit 11 adds the verification result by the verification unit 16 in addition to or instead of the information input in advance (more precisely, to a certain target person). On the other hand, needs information and / or risk information may be generated using a verification result verified before generating needs information and risk information. The “
The verification result by the verification unit 16 regarding the “certain subject” is used as past performance data regarding the need information and / or risk information generated after the verification result is issued.

情報処理装置は、第一機関が提供する複数の商品(例えば金融商品)の各々に関して、
生成部11がニーズ情報及び/又はリスク情報を生成するようになっていてもよい。この
ようにして生成された複数のニーズ情報及びリスク情報の各々は、出力部30によってリ
ストとして出力されてもよい。図3に示す態様を用いて説明すると、カードローン新規、
カードローン極度増減枠、教育ローン、カーローン、住宅ローン及びその他ローンについ
てのニーズ情報及びリスク情報と、保険及び投資信託についてのニーズ情報とが、出力部
30によってリストとして出力されている。
The information processing apparatus relates to each of a plurality of products (for example, financial products) provided by the first organization.
The generation unit 11 may generate needs information and / or risk information. Each of the plurality of needs information and risk information generated in this way may be output as a list by the output unit 30. If it demonstrates using the aspect shown in FIG. 3, a new card loan,
The output unit 30 outputs a list of needs information and risk information about card loan extreme increase / decrease frames, education loans, car loans, mortgages and other loans, and needs information about insurance and investment trusts.

出力されたニーズ情報及びリスク情報は、第一機関又は第二機関に送られ、第一機関の
第一機関記憶部61(図1参照)又は第二機関の第二機関記憶部161で記憶されること
になる。そして、第一機関のCRMシステムやEBMシステム等(図2参照)又は第二機
関のシステムを介して対象者に対する商品の提供が提案される。この提案は、第一機関又
は第二機関の担当者に対して行われてもよいし、直接、対象者に対して行われてもよい。
第一機関又は第二機関の担当者に対して提案が行われる場合には、第一機関又は第二機関
の窓口、コールセンター等や、電子メール、ダイレクトメール等、第一機関が金融機関で
ある場合にはATMやインターネットバンキング等によって、当該担当者から対象者に対
して商品の利用が提案されてもよい。他方、上記提案が対象者に対して直接行われる場合
には、電子メール、ダイレクトメール等によって、また第一機関が金融機関である場合に
はATMやインターネットバンキング等によって、自動的に、対象者に対して商品の利用
が提案されてもよい。また、企業間電子商取引情報を活用している対象者に対しては、企
業間電子商取引を利用するサイト(例えば対象者のログイン画面)において、オンライン
レンディング(オンライン融資)を提案するようにしてもよい。
The output needs information and risk information are sent to the first engine or the second engine and stored in the first engine storage unit 61 (see FIG. 1) of the first engine or the second engine storage unit 161 of the second engine. Will be. And offer of goods to a candidate is proposed via a CRM system of an 1st organization, an EBM system, etc. (refer to Drawing 2), or a system of a 2nd organization. This proposal may be made to the person in charge of the first or second organization, or may be made directly to the subject.
When a proposal is made to the person in charge of the first or second institution, the first institution is a financial institution such as a contact or call center of the first or second institution, e-mail, direct mail, etc. In such a case, use of the product may be proposed to the target person from the person in charge through ATM or Internet banking. On the other hand, if the above proposal is made directly to the subject, the subject is automatically sent by e-mail, direct mail, etc., or if the first institution is a financial institution, by ATM or Internet banking. The use of a product may be proposed. In addition, for those who use inter-company e-commerce information, on-site lending (on-line financing) should be proposed on a site that uses inter-company e-commerce (for example, the login screen of the target person). Also good.

(一定期間内に)提案の行われた対象者から提案した商品の申し込みがあったか否か、
また対象者に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かにつ
いては、例えば金融機関の審査システム、CRMシステム、EBMシステム等や第二機関
のシステムで管理され記憶されてもよい。また上記情報(提案の行われた対象者から提案
した商品の申し込みがあったか否か、また対象者に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れた
かもしくは延滞が発生したか否か)は、第一機関又は第二機関から検証部16へと送られ
(図2の「対象者情報」に含まれている。)、検証部16による検証が行われてもよい。
このような検証は、随時行われてもよいし、一定期間ごと(例えば1週間ごと、1か月ご
と等)にまとめて行われてもよい。検証結果は、装置記憶部20で記憶されることになる
Whether or not there was an application for the proposed product from the proposed audience (within a certain period of time)
In addition, whether or not a loan is actually overdue or arrears occurred when lending money to a target person is managed and stored in, for example, a financial institution examination system, a CRM system, an EBM system, or a second institution system. Also good. In addition, the above information (whether there has been an application for the proposed product from the target person who made the proposal, and whether the loan was actually made or overdue when money was loaned to the target person) Alternatively, it may be sent from the second institution to the verification unit 16 (included in the “subject information” in FIG. 2), and verification by the verification unit 16 may be performed.
Such verification may be performed at any time, or may be performed collectively at regular intervals (for example, every week, every month, etc.). The verification result is stored in the device storage unit 20.

生成部11はランダムに対象者を選択し、当該対象者に対するニーズ情報及びリスク情
報を生成してもよい。その結果は出力部30によって全て出力されてもよいが、一定の要
件をクリアーしたものだけが出力部30によって出力されるようにしてもよい。一例とし
ては、出力部30は、ニーズ率、ニーズに関する絶対的な数値等のニーズの値が一定の閾
値(ニーズ閾値)以上となっている対象者、及び/又は、リスク率、リスクに関する絶対
的な数値等のリスクの値が一定の閾値(リスク閾値)以下となっている対象者のみを出力
の対象としていてもよい。特に、ニーズの値がニーズ閾値以上となり、かつ、リスクの値
がリスク閾値以下となっている対象者のみが出力の対象とされる態様によれば、オペレー
タは商品を提供すべき厳選された対象者を一目で確認することができる点で有益である。
なお、上記要件を満たして出力の対象となった対象者であっても、コンタクトを希望しな
い場合には、商品の提供の提案を当該対象者へ行わないようにしてもよい。
The generation unit 11 may randomly select a target person, and generate needs information and risk information for the target person. All the results may be output by the output unit 30, but only those that satisfy certain requirements may be output by the output unit 30. As an example, the output unit 30 may be a target person whose needs value such as a need rate or an absolute numerical value related to needs is a certain threshold (needs threshold) and / or an absolute rate related to the risk rate or risk. Only subjects whose risk values such as various numerical values are below a certain threshold (risk threshold) may be output. In particular, according to an aspect in which only those who have a need value that is greater than or equal to the need threshold and whose risk value is less than or equal to the risk threshold are targeted for output, the operator must carefully select the subject to which the product should be provided. It is beneficial in that the person can be confirmed at a glance.
It should be noted that even if a target person who satisfies the above requirements and is an output target, if he / she does not wish to contact, he / she may not make a proposal to provide a product to the target person.

算出部15は、対象者の借入金額や口座における残高の推移、対象者に貸付時に適用さ
れる適用金利や処理にかかる経費、貸し倒れリスク等や、信用情報、企業間電子商取引情
報から、仮に当該対象者に貸付を実行した場合に、どれだけ想定収益を期待できるかも計
算してもよい。また、貸倒リスクが第一閾値を超える場合には、算出部15は、適用金利
を高く設定し直したり与信金額を小さくしたりし、具体的な適用金利及び/又は与信金額
を算出してもよい。逆に、貸倒リスクが第二閾値(なお、第二閾値<第一閾値となってい
る。)を下回る場合には、算出部15は、適用金利を低く設定し直したり与信金額を大き
くしたりし、具体的な適用金利及び/又は与信金額を算出してもよい。適用金利及び/又
は与信金額を算出する際には、特定の金利及び/又は金額を算出してもよいし、一定の幅
を持った金利及び/又は金額を算出してもよい。
The calculation unit 15 tentatively determines the borrowing amount of the target person and the balance of the account, the applicable interest rate applied to the target person, the expenses required for processing, the risk of credit collapse, credit information, and inter-company electronic commerce information. It may be calculated how much expected revenue can be expected when a loan is made to a target person. In addition, when the credit risk exceeds the first threshold, the calculation unit 15 calculates a specific applicable interest rate and / or credit amount by resetting the applied interest rate higher or reducing the credit amount. Also good. Conversely, when the credit loss risk falls below the second threshold (where the second threshold <the first threshold), the calculation unit 15 resets the applicable interest rate or increases the credit amount. Alternatively, a specific applicable interest rate and / or credit amount may be calculated. When calculating the applicable interest rate and / or credit amount, a specific interest rate and / or amount may be calculated, or an interest rate and / or amount having a certain range may be calculated.

また、第一機関が金融機関である場合であって、金融機関が例えば銀行と保証会社とを
グループとして持っている場合には、算出部15は、予想される銀行収益と保証会社収益
とからグループとしての収益を算出してもよい。一例としては、貸し付けた金銭の累積残
高と、金利から保証料率、調達コスト率、事務コスト率等のコスト率を差し引いた数字(
一例として、金利−保証料率−調達コスト率−事務コスト率)とから銀行収益を算出して
もよい。また、貸し付けた金銭の累積残高と、保証料率から事務コスト率等のコスト率を
差し引いた数字(一例として、保証料率−事務コスト率)と、信用コストとから保証会社
の収益を算出してもよい。
When the first institution is a financial institution and the financial institution has, for example, a bank and a guarantee company as a group, the calculation unit 15 calculates the expected bank revenue and guarantee company revenue. You may calculate the profit as a group. As an example, the accumulated balance of money lent and the number obtained by subtracting the cost rate such as the guarantee fee rate, procurement cost rate, and administrative cost rate from the interest rate (
As an example, bank revenue may be calculated from interest rate-guarantee fee rate-procurement cost rate-office cost rate. In addition, even if the guarantee company's revenue is calculated from the accumulated balance of the loaned money, the number obtained by subtracting the cost rate such as the administrative cost rate from the guaranteed fee rate (for example, the guaranteed fee rate minus the administrative cost rate), and the credit cost Good.

算出部15が想定収益を算出する機能を有する場合には、期待される想定収益を計算し
、与信した場合の期待収益率及び期待収益額が出力されてもよい(図3参照)。
When the calculation unit 15 has a function of calculating the expected revenue, the expected revenue is calculated, and the expected rate of return and the expected revenue amount when credited may be output (see FIG. 3).

生成部11は、名寄せされた対象者又は当該対象者の属する世帯に基づき、属性情報、
審査情報及び取引情報から生成される採用変数と、採用変数に対する係数とを用いて、ニ
ーズ情報及リスク情報を対象者毎に「リスト」として生成し、当該「リスト」を出力部3
0が出力してもよい。この際には、複数の商品(例えば金融商品)に対するニーズ情報及
びリスク情報を「リスト」として生成し、当該「リスト」を出力部30が出力してもよい
(図4参照)。このように「リスト」にすることで、対象者にどの商品を提案すべきかを
オペレータが一目で確認できる。
The generation unit 11 includes attribute information, based on the name person or the household to which the person belongs.
The recruitment variable generated from the examination information and the transaction information and the coefficient for the recruitment variable are used to generate the needs information and risk information as a “list” for each target person, and the output unit 3 outputs the “list”.
0 may be output. At this time, needs information and risk information for a plurality of products (for example, financial products) may be generated as a “list”, and the output unit 30 may output the “list” (see FIG. 4). By making a “list” in this way, the operator can confirm at a glance which products to propose to the target person.

図4に示すように、ニーズ情報としては例えばニーズ率及びニーズ格付が出力されても
よい。リスク情報としては例えばリスク率及びリスク格付が出力されてもよい。また、ニ
ーズ率及びリスク率は「%」で示されてもよいが、一目でわかるにグラフ形式で示されて
もよい(図9参照)。なお、ニーズ格付及びリスク格付は該当する対象者がどの格付けに
あるかを容易に認識できるように付されているものである。また、算出部15が与信可能
額及び適用金利を算出する場合には、図4に示すように、これら与信可能額及び適用金利
もリストとして出力されてもよい。図4に示す態様では、対象者毎かつ金融商品毎に、ニ
ーズ率及びニーズ格付、リスク率及びリスク格付、並びに、与信可能額(図4では「事前
与信額」として示されている。)及び適用金利(図4では「適用利率」として示されてい
る。)が示されている。
As shown in FIG. 4, for example, a needs rate and a needs rating may be output as the needs information. For example, a risk rate and a risk rating may be output as the risk information. Further, the need rate and the risk rate may be indicated by “%”, but may be indicated in a graph format so as to be understood at a glance (see FIG. 9). Needs ratings and risk ratings are assigned so that the target audience can be easily recognized. Further, when the calculation unit 15 calculates the creditable amount and the applicable interest rate, as shown in FIG. 4, the creditable amount and the applicable interest rate may be output as a list. In the mode shown in FIG. 4, the need rate and the need rating, the risk rate and the risk rating, and the creditable amount (shown as “advance credit amount” in FIG. 4) and for each target person and each financial product. The applicable interest rate (shown as “applicable interest rate” in FIG. 4) is shown.

生成部11は、「複数」の金融機関における属性情報、審査情報及び取引情報のいずれ
か1つ以上から採用変数及び当該採用変数に対する係数を生成し、当該採用変数及び当該
係数を用いて、ニーズ情報及び/又はリスク情報を生成するようになっていてもよい。こ
の際には、系列関係にある金融機関だけではなく、何ら資本関係のない金融機関が保有し
ている情報が互いに利用されるようになってもよい。
The generation unit 11 generates an employment variable and a coefficient for the employment variable from any one or more of attribute information, examination information, and transaction information in “multiple” financial institutions, and uses the employment variable and the coefficient to Information and / or risk information may be generated. At this time, not only financial institutions that are affiliated but also financial institutions that have no capital relationship may use each other.

《方法》
本実施の形態の情報処理装置がニーズ情報及び/又はリスク情報を生成し出力する際に
は、一例として、以下の工程を経ることになる。なお、上記と重複することになるので簡
単に説明するに留めるが、上記「構成」で述べた全ての態様を「方法」において適用する
ことができる。また、以下で示す情報処理方法を実行させるためのプログラムが提供され
てもよい。このようなプログラムは、記録媒体に記録されてもよく、当該記録媒体をPC
等の装置に接続することで、以下で示すような情報処理方法が当該装置によって実行され
ることになる。
"Method"
When the information processing apparatus according to the present embodiment generates and outputs needs information and / or risk information, as an example, the following steps are performed. It should be noted that since this overlaps with the above, only a brief description will be given, but all aspects described in the above “configuration” can be applied in the “method”. In addition, a program for executing the information processing method described below may be provided. Such a program may be recorded on a recording medium, and the recording medium is stored in a PC.
By connecting to such a device, an information processing method as described below is executed by the device.

生成部11によって、複数の第一対象者に関する第一対象者情報及び/又は複数の第二
対象者に関する第二対象者情報を用いて、対象者に対するニーズ情報及び/又はリスク情
報が生成される。この際、複数の第一対象者に関する第一対象者情報及び/又は複数の第
二対象者に関する第二対象者情報を用いて採用変数及び当該採用変数に対する係数が生成
されてもよい。また、採用変数及び係数は過去の実績データに基づき生成部11によって
決定されてもよい。
The generation unit 11 generates needs information and / or risk information for the target person using the first target person information regarding the plurality of first target persons and / or the second target person information regarding the plurality of second target persons. . At this time, the recruitment variable and the coefficient for the recruitment variable may be generated using the first subject information regarding the plurality of first subjects and / or the second subject information regarding the plurality of second subjects. Further, the employment variable and the coefficient may be determined by the generation unit 11 based on past performance data.

そして、生成部11により生成された情報が出力部30によって出力される。   Then, the information generated by the generation unit 11 is output by the output unit 30.

そして、出力された情報に基づき、対象者に対して、金融商品等の商品の提供が提案さ
れる。
And based on the output information, offer of goods, such as a financial product, is proposed with respect to an object person.

なお、所定の商品が対象者によって実際に利用されたか否か、又は、対象者に金銭を貸
し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かといった結果が検証部16
によって検証されてもよい。そして、この検証部16による検証結果も用いて、それ以降
のニーズ情報及び/又はリスク情報が生成されてもよい。
The verification unit 16 determines whether or not the predetermined product is actually used by the target person, or whether or not the target product is actually overwritten or overdue when money is lent to the target person.
May be verified by Further, the subsequent needs information and / or risk information may be generated using the verification result by the verification unit 16.

《作用・効果》
次に、上述した構成からなる本実施の形態による作用・効果であって、未だ説明してい
ないものを中心に説明する。なお、「作用・効果」で述べるあらゆる構成は、本実施の形
態の構成として利用することができる。
《Action ・ Effect》
Next, operations and effects according to the present embodiment having the above-described configuration, which have not been described yet, will be mainly described. Note that any configuration described in “Operation / Effect” can be used as the configuration of the present embodiment.

本実施の形態において、生成部11が、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又はある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成する
場合であって、生成部が、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対するニーズ情報又は
リスク情報を生成する態様を採用した場合には、生成部11によって「ある対象者」に対
するニーズ情報又はリスク情報が生成される。このため、当該「ある対象者」に対して、
商品を提供することで見込まれる成功率をニーズ情報から予め把握することができるし、
また商品を提供することで見込まれるリスクをリスク情報から予め把握することができる
。この結果、企業の担当者は生成された情報に基づいて営業を行うことができ、営業効率
を高めることができる。一例としては、生成部11で生成され、出力部30で出力された
複数の「ある対象者」のうち、ニーズが高くリスクの低い顧客(新規顧客を含む。)に対
して、企業の担当者が営業をかけることが考えられる。
In the present embodiment, the generation unit 11 uses a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons, and relates to the possibility that a target person uses a predetermined product. Needs information or risk information when lending money to a certain target person, and the generation unit selects a target person and adopts an aspect in which needs information or risk information for the target person is generated In such a case, the generation unit 11 generates needs information or risk information for a “subject”. For this reason,
You can know in advance from the needs information the expected success rate by providing the product,
Further, it is possible to grasp in advance the risk expected by providing the product from the risk information. As a result, the person in charge of the company can conduct business based on the generated information, and the business efficiency can be improved. As an example, a person in charge of a company with respect to customers (including new customers) who have high needs and low risk among a plurality of “subjects” generated by the generation unit 11 and output by the output unit 30. Can be considered as a business.

「ある対象者」は、対象者情報の元になった対象者に含まれていてもよいし含まれてい
なくてもよい。より具体的には、第一対象者情報に基づいてニーズ情報又はリスク情報を
出力する際に、第一対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成して出力してもよい
し、(第一対象者に含まれない)第二対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成し
て出力してもよい。逆に、第二対象者情報に基づいてニーズ情報又はリスク情報を出力す
る際に、第二対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成して出力してもよいし、(
第二対象者に含まれない)第一対象者に対するニーズ情報又はリスク情報を生成して出力
してもよい。
The “certain subject” may or may not be included in the subject who is the source of the subject information. More specifically, when outputting the need information or risk information based on the first target person information, the need information or risk information for the first target person may be generated and output. Need information or risk information for a second target person (not included in the person) may be generated and output. Conversely, when outputting the need information or risk information based on the second target person information, the need information or risk information for the second target person may be generated and output.
Need information or risk information for the first target (not included in the second target) may be generated and output.

第一対象者情報から第二対象者に含まれる「ある対象者」に対するニーズ情報又はリス
ク情報を提供する場合には、以下に示すような態様を採用することが考えられる。まず、
第一対象者であり、かつ、第二対象者である対象者に対する過去のデータに基づいてモデ
ルを作成する(例えば採用変数及び係数を決定する)。このことによって、生成部11は
第一対象者情報と第二対象者情報の相関関係等の関連を学習でき、第二対象者情報だけか
らもニーズ情報又はリスク情報を生成することができるようになる。その結果、生成部1
1は、第二対象者情報に基づき(もちろん第一対象者情報を利用してもよい。)、第二対
象者に含まれる「ある対象者」に対するニーズ情報又はリスク情報を提供することができ
るようになる。第二対象者情報から第一対象者に含まれる「ある対象者」に対するニーズ
情報又はリスク情報を提供する場合にも、同様の態様を採用することが考えられる。つま
り、まず、第二対象者であり、かつ、第一対象者である対象者に対する過去のデータに基
づいてモデルを作成する(例えば採用変数及び係数を決定する)。このことによって、生
成部11は第二対象者情報と第一対象者情報の相関関係等の関連を学習でき、第一対象者
情報だけからもニーズ情報又はリスク情報を生成することができるようになる。その結果
、生成部11は、第一対象者情報に基づき(もちろん第二対象者情報を利用してもよい。
)、第一対象者に含まれる「ある対象者」に対するニーズ情報又はリスク情報を提供する
ことができるようになる。
When providing needs information or risk information for a “certain subject” included in the second subject from the first subject information, it is conceivable to adopt the following mode. First,
A model is created based on the past data for the subject who is the first subject and the second subject (for example, recruitment variables and coefficients are determined). By this, the production | generation part 11 can learn relations, such as a correlation of 1st subject information and 2nd subject information, so that needs information or risk information can be produced | generated only from 2nd subject information. Become. As a result, the generation unit 1
1 can provide needs information or risk information for “a certain target person” included in the second target person based on the second target person information (of course, the first target person information may be used). It becomes like this. It is conceivable to adopt the same mode when providing needs information or risk information for “a certain subject” included in the first subject from the second subject information. That is, first, a model is created based on past data for the target person who is the second target person and the first target person (for example, recruitment variables and coefficients are determined). By this, the production | generation part 11 can learn relations, such as a correlation of 2nd subject information and 1st subject information, and it can produce | generate needs information or risk information only from 1st subject information. Become. As a result, the generation unit 11 may use the second target person information (of course, based on the first target person information).
), It becomes possible to provide needs information or risk information for a “certain subject” included in the first subject.

生成部11が、複数のある対象者を選択し、当該複数のある対象者に対するニーズ情報
又はリスク情報を生成して出力する態様を採用した場合には、複数のある対象者(任意の
対象者)に対して、ニーズ情報又はリスク情報を提供できる。
When the generation unit 11 selects a plurality of target persons and generates and outputs needs information or risk information for the plurality of target persons, a plurality of target persons (arbitrary target persons) ) Needs information or risk information.

人工知能機能を有する生成部11が、対象者の属性情報、対象者に関する審査情報及び
対象者の機関における取引情報のいずれか1つ以上と、過去の実績データとを用いて、顧
客又は新規顧客(=ある対象者)に対するニーズ情報及び/又はリスク情報を生成して出
力する場合には、客観的なデータに基づいてニーズ情報及び/又はリスク情報を出力でき
る。なお、採用変数及び採用変数に対する係数を用いる場合には、過去の実績データに基
づき採用変数及び係数が決定されてもよい。
The generation unit 11 having the artificial intelligence function uses the attribute information of the target person, the examination information regarding the target person, and the transaction information in the target person's institution, and the customer or the new customer When generating and outputting needs information and / or risk information for (= a subject), the needs information and / or risk information can be output based on objective data. In addition, when using the employment variable and the coefficient with respect to the employment variable, the employment variable and the coefficient may be determined based on past performance data.

生成部11が、属性情報、審査情報及び取引情報を用いてニーズ情報及び/又はリスク
情報を生成することができるので、より精度の高いニーズ情報及び/又はリスク情報を出
力できる。なお、対象者に関して、存在しない情報(例えば審査情報)がある場合には、
その情報は存在しないものとして処理される。
Since the production | generation part 11 can produce | generate needs information and / or risk information using attribute information, examination information, and transaction information, more highly accurate needs information and / or risk information can be output. If there is information that does not exist (for example, examination information) for the subject,
The information is processed as not existing.

第一機関が金融機関である場合において、対象者情報が取得される対象者に、金融機関
によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融機関以外によって対象者情報が取得
される第二対象者が含まれる態様を採用した場合には、金融機関によって取得される第一
対象者情報だけではなく、金融機関以外の第二機関によって取得される第二対象者情報を
用いて、ニーズ情報又はリスク情報を提供できる点で有益である。
In the case where the first institution is a financial institution, the target person information is acquired by the target person from whom the target person information is acquired by a person other than the first target person and the financial institution from which the target person information is acquired. In the case of adopting an aspect in which the target person is included, the need information is obtained using not only the first target person information acquired by the financial institution but also the second target person information acquired by the second institution other than the financial institution. Or it is beneficial in that it can provide risk information.

また、金融機関が本実施の形態による情報処理装置又は情報処理方法を利用する場合で
あって、ニーズ情報又はリスク情報が生成される対象者(ある対象者)に第二対象者が含
まれる態様を採用した場合には、生成されたニーズ情報又はリスク情報を用いて、当該金
融機関を利用していない個人及び/又は法人に対して適切な商品(例えば金融商品)を提
供することを期待できる。このため、金融機関は新規な優良な顧客(新規顧客)を効率よ
く開拓することを期待できる点で有益である。
Moreover, it is a case where a financial institution uses the information processing apparatus or information processing method by this Embodiment, Comprising: A 2nd subject person is included in the subject person (a certain subject person) by which needs information or risk information is produced | generated Can be expected to provide appropriate products (for example, financial products) to individuals and / or corporations who do not use the financial institution using the generated needs information or risk information. . For this reason, it is beneficial in that financial institutions can expect to efficiently pioneer new excellent customers (new customers).

また、金融機関以外の第二機関が本実施の形態による情報処理装置又は情報処理方法を
利用する場合であって、ニーズ情報又はリスク情報が生成される対象者(ある対象者)に
第一対象者が含まれる態様を採用した場合には、生成されたニーズ情報又はリスク情報を
用いて、当該第二機関を利用していない個人及び法人に対して商品の提供を提案するか検
討することができる。このため、第二機関は新規な優良な顧客(新規顧客)を効率よく開
拓することを期待できる点で有益である。
In addition, when a second institution other than a financial institution uses the information processing apparatus or information processing method according to the present embodiment, the first target is given to a target person (a target person) for which needs information or risk information is generated. In the case of adopting an aspect that includes a person, it is possible to consider whether to propose the provision of products to individuals and corporations that do not use the second institution using the generated needs information or risk information. it can. For this reason, the second organization is beneficial in that it can be expected to efficiently pioneer new excellent customers (new customers).

また、金融機関と金融機関以外の第二機関の両者が本実施の形態による情報処理装置又
は情報処理方法を利用する場合であって、ニーズ情報又はリスク情報が生成される対象者
(ある対象者)に第一対象者及び第二対象者が含まれる態様を採用した場合には、金融機
関は既存の顧客(第一対象者)に対して適切な商品を提供できるだけではなく、新規な優
良な顧客(新規顧客)に対して適切な商品を提供して新規顧客を効率よく開拓することを
期待でき、また第二機関は既存の顧客(第二対象者)に対して適切な商品を提供できるだ
けではなく、新規な優良な顧客(新規顧客)に対して適切な商品を提供して新規顧客を効
率よく開拓することを期待できる。
In addition, when both the financial institution and the second institution other than the financial institution use the information processing apparatus or the information processing method according to the present embodiment, a target person (a certain target person) for which needs information or risk information is generated ), The financial institution can not only provide existing customers (first target) with appropriate products, but also introduce new We can expect to provide appropriate products to customers (new customers) and efficiently develop new customers, and the second organization can only provide appropriate products to existing customers (second target audience) Instead, we can expect new customers to be efficiently cultivated by providing appropriate products to new superior customers (new customers).

なお、図10では、短期借入ニーズモデルと倒産予想モデルを用いて、ニーズが高くリ
スクの低い顧客(新規顧客を含む。)を選定する際の態様を模式的に示した図が示されて
いる。図10では、マトリックス内に具体的な対象者(対象企業を含む。)が示されてお
り、左上の欄に示されている顧客に対して営業をかけることが有益であることが示されて
いる。このように異なる2つ以上のモデル(プレモデル)(図10に示す態様ではリスク
情報に関するプレモデルとニーズ情報に関するプレモデル)を生成部11が生成し、さら
に生成部11がこれらのモデル(プレモデル)を用いてニーズ情報又はリスク情報を生成
するようにしてもよい。このような態様を採用した場合には、プレモデルにおける情報も
活用することができる点で有益である。
In addition, in FIG. 10, the figure which showed typically the aspect at the time of selecting a customer (including a new customer) with a high need and a low risk using a short-term borrowing needs model and a bankruptcy forecast model is shown. . In FIG. 10, specific target persons (including target companies) are shown in the matrix, and it is shown that it is beneficial to conduct sales for the customers shown in the upper left column. Yes. In this manner, the generation unit 11 generates two or more different models (premodels) (the premodel related to risk information and the premodel related to needs information in the embodiment shown in FIG. 10), and the generation unit 11 further generates these models (premodels). Need information or risk information may be generated using a model. When such an aspect is adopted, it is beneficial in that information in the pre-model can also be used.

生成部11で生成された情報に基づいて、出力部30は、優良な新規顧客が存在する、
地域、業種、企業規模等を出力してもよい。このような態様を採用した場合には、商品を
提供すべき対象者を担当者が把握することができ、営業をかけるべき対象者を絞り込むこ
とができる点で有益である。図9に示す態様では、業種と企業規模を示す年商が表示され
る態様が示されている。
Based on the information generated by the generation unit 11, the output unit 30 has a good new customer.
The region, business type, company size, etc. may be output. When such an aspect is adopted, the person in charge can grasp the target person to whom the product is to be provided, and it is advantageous in that the target person to whom the business should be performed can be narrowed down. The mode shown in FIG. 9 shows a mode in which annual sales indicating the business type and the company scale are displayed.

また、本実施の形態による情報処理装置又は情報処理方法を利用する者が例えば地方の
金融機関である場合には、出力部30から出力される情報に関して、地域を条件に加える
ことで、当該地方の金融機関の営業エリアにおける対象者に絞ったデータを出力するよう
にしてもよい。この場合には、当該データが第一機関表示部62及び/又は第二機関表示
部162で表示されてもよいし、装置表示部19で表示されてもよい。このような態様に
よれば、地理的な要素を加味しつつ、営業をかけるべき対象者を絞ることができる点でも
有益である。図8に示す例では、東部地域に優良な新規顧客(図8における「有望顧客」
)が多いことから、東部地域で営業を重点的に行い、その後で西部地域で営業を重点的に
行うというような全体的な営業戦略を立てることもできる。
In addition, when the person who uses the information processing apparatus or the information processing method according to the present embodiment is, for example, a local financial institution, regarding the information output from the output unit 30, by adding the area to the condition, You may make it output the data narrowed down to the target person in the sales area of a financial institution of. In this case, the data may be displayed on the first engine display unit 62 and / or the second engine display unit 162 or may be displayed on the device display unit 19. According to such an aspect, it is also advantageous in that it is possible to narrow down the target person who should conduct business while taking into account geographical elements. In the example shown in FIG. 8, an excellent new customer in the eastern region (“promising customer” in FIG. 8).
), It is possible to develop an overall sales strategy that focuses on sales in the eastern region and then focuses on sales in the western region.

出力部30は、利用者と対象者との間に既存の取引があるかどうかを分けて出力できる
ようにしてもよい。このように出力された内容は、第一機関表示部62及び/又は第二機
関表示部162で表示されてもよい。図9に示す態様では、新規顧客(未取引)と既存顧
客(取引先)とを区別したうえで、ニーズ情報であるニーズ格付とリスク情報でわるリス
ク格付を表示部19,62,162で表示するようになっている。
The output unit 30 may separately output whether there is an existing transaction between the user and the target person. The contents output in this way may be displayed on the first engine display unit 62 and / or the second engine display unit 162. In the aspect shown in FIG. 9, after distinguishing between new customers (non-transactions) and existing customers (business partners), the needs ratings, which are needs information, and the risk ratings represented by the risk information are displayed on the display units 19, 62, 162. It is supposed to be.

第二対象者情報が取引先情報や信用情報を含む場合には、図9に示すようにメイン取引
先(図9では「メインバンク」として示している。)を把握することも期待できる。この
ため、第一機関が金融機関である場合には、出力されたニーズ情報及びリスク情報だけで
はなく、メインバンクがどこであるかも加味しつつ、営業戦略を立てることができる。ま
た、どのバンクがメインバンクの場合に、過去の営業が成功したかというデータにも基づ
いて、ニーズ情報を生成してもよい。つまり、ニーズ情報を生成する際の一要素として、
メインバンク情報が利用されてもよい。
When the second target person information includes business partner information and credit information, it can be expected that the main business partner (shown as “main bank” in FIG. 9) is grasped as shown in FIG. For this reason, when the first institution is a financial institution, it is possible to make a sales strategy while considering not only the output needs information and risk information but also where the main bank is. Further, the need information may be generated based on the data indicating which bank was the main bank and the past sales were successful. In other words, as one element when generating needs information,
Main bank information may be used.

検索部が設けられ、生成部11で生成された情報は検索可能となってもよい。検索部を
利用してデータを検索する場合には、地域、売上高、ニーズ情報の順位(上位10位以上
等)、商品の種類等を入力することで検索できるようになってもよい。このような態様を
採用した場合には、必要な情報だけを出力部30から出力させることができる点で有益で
ある。なお、検索部は、第一機関に設けられてもよいし(図1の「第一機関検索部67」
参照)、第二機関に設けられてもよいし(図6の「第二機関検索部167」参照)、第一
機関及び第二機関に設けられてもよい。また、検索部は、第一機関及び/又は第二機関に
設けられることに加えて又は設けられることに変えて、装置検索部17として外部機関に
設けられてもよい(図1、図6及び図7では「検索部」として示されている。)。
A search unit may be provided, and the information generated by the generation unit 11 may be searchable. When searching for data using the search unit, it may be possible to search by inputting the region, sales, ranking of needs information (top 10 or more), product type, and the like. When such an aspect is adopted, it is advantageous in that only necessary information can be output from the output unit 30. The search unit may be provided in the first engine (“first engine search unit 67” in FIG. 1).
(See FIG. 6) (see “second engine search unit 167”), or may be provided in the first engine and the second engine. In addition to or instead of being provided in the first engine and / or the second engine, the search unit may be provided in the external engine as the device search unit 17 (FIGS. 1, 6 and 6). In FIG. 7, it is indicated as “search section”.

第二対象者情報が信用情報を含む場合には、信用情報も取り込んでリスク情報及びニー
ズ情報を提供できる。例えば、信用性が一定程度で下がった場合には金銭の貸し付けを含
む金融商品を利用するニーズが上がることをニーズ情報の一要素として利用し、信用性が
下がり過ぎた場合には貸し倒れのリスクが高いものとしてリスク情報の一要素として利用
することが考えられる。
When the second target person information includes credit information, the risk information and needs information can be provided by incorporating the credit information. For example, if credit quality declines to a certain extent, the need to use financial products including money lending will be used as an element of needs information. It can be used as an element of risk information as high.

特に企業信用情報は膨大な量で存在している。このため、このような企業信用情報を利
用することで、ニーズ情報及びリスク情報の精度を特段に高めることができる。また、こ
のように企業信用情報が膨大な量で存在していることから、例えば国内に存在している又
はある特定地域に存在している企業の概ねをカバーした情報に基づき、企業毎(対象者毎
)のニーズ情報又はリスク情報を生成することができる。このため、より多くの潜在的な
優良顧客、例えば高いニーズが見込め、かつ、リスクの低い顧客を発掘することを期待で
きる点で有益である。また、企業信用情報が倒産情報を含む場合には、実際に倒産した経
緯、傾向、兆候、倒産原因、形態、負債総額、倒産年月日、取引銀行、業種、代表者氏名
等を加味したうえで、生成部11の人工知能機能によってリスク情報を生成することがで
き、精度を高めることができる点で有益である。
In particular, there is a huge amount of corporate credit information. For this reason, the accuracy of needs information and risk information can be particularly increased by using such corporate credit information. In addition, since there is a huge amount of corporate credit information in this way, for example, based on information that covers most companies that exist in Japan or that exist in a specific area, Needs information or risk information can be generated. This is beneficial in that it can be expected to find more potential good customers, for example, those with high needs and low risk customers. In addition, when corporate credit information includes bankruptcy information, the actual bankruptcy, trend, signs, cause of bankruptcy, form, total debt, bankruptcy date, bank, industry, representative name, etc. Thus, risk information can be generated by the artificial intelligence function of the generation unit 11, which is advantageous in that accuracy can be improved.

また、企業信用情報は、対象者(対象企業)に調査員が赴いて対象企業の調査を行うこ
とで得られることがある。このようにして企業信用情報を生成している場合には、例えば
対象企業の代表者に後継者がいるのか、対象企業は活気があるのか等についての情報を得
ることも期待できる。このような企業信用情報を生成部11が利用することで、一般的に
把握できるデータに加えて、より現場での情報も反映させることができ、信用性の高いニ
ーズ情報やリスク情報等を提供できる。なお、企業信用情報には、対象企業の代表者又は
役員の最終学歴等も含まれることもある。
In addition, corporate credit information may be obtained by investigating a target company (target company) and investigating the target company. When the company credit information is generated in this way, for example, it can be expected to obtain information about whether the representative of the target company has a successor, whether the target company is vibrant, or the like. By using such corporate credit information by the generation unit 11, in addition to data that can be generally grasped, it is also possible to reflect information on the site, providing highly reliable needs information, risk information, etc. it can. The corporate credit information may include the final educational background of the representative or officer of the target company.

第二対象者情報が会計情報を含む場合には、借入金の増減や現金の増減等を反映させる
ことができ、ニーズ情報及びリスク情報の精度を高めることができる。例えば、現金が一
定程度増加した場合には投資を含む金融商品を利用するニーズが上がり、借入金が一定程
度増加した場合には貸付を含む金融商品を利用するニーズが上がることをニーズ情報の一
要素として利用し、借入金が多くなり過ぎた場合には貸し倒れのリスクが高いものとして
リスク情報の一要素として利用することが考えられる。また、会計情報を利用することで
、余剰資金の存在、売上高の推移等の全体的な情報を利用することができる点で有益であ
る。つまり、金融機関における取引情報等だけでは、実際の金銭の流れを見ることができ
るものの、あくまでも金融機関を経由した金銭の流れしか見て取れない。他方、財務諸表
や決算期データを含む会計情報を利用する場合には、よりマクロな観点からの情報(例え
ば売上高の推移、純利益の推移、保有する有価証券の額等を含む情報)を取得でき、高い
精度のニーズ情報又はリスク情報を得ることができる点で有益である。
When the second target person information includes accounting information, it is possible to reflect an increase or decrease in borrowings or an increase or decrease in cash, and the accuracy of needs information and risk information can be improved. For example, one element of needs information is that the need to use financial products including investments increases when cash increases to a certain degree, and the need to use financial products including loans increases when borrowings increase to a certain degree. It can be used as an element of risk information, assuming that the risk of credit loss is high when the borrowing amount is excessive. In addition, the use of accounting information is beneficial in that it is possible to use overall information such as the presence of surplus funds and the change in sales. In other words, although the actual money flow can be seen only by transaction information at the financial institution, only the money flow through the financial institution can be seen. On the other hand, when using accounting information including financial statements and closing date data, information from a more macro perspective (for example, information including changes in sales, changes in net income, the amount of securities held, etc.) It is useful in that it can be obtained and highly accurate needs information or risk information can be obtained.

第二対象者情報が支払情報を含む場合には、例えば支払の延滞が発生しているかどうか
等を貸付を含む金融商品におけるリスク情報の一要素として利用してもよいし、例えば遅
延料金が軽微な場合やすぐに解消される場合には貸付を含む金融商品におけるニーズ情報
の一要素として利用してもよい。
When the second subject information includes payment information, for example, whether payment is overdue may be used as an element of risk information in financial products including loans, for example, the delay fee is minimal. In such cases, it may be used as an element of needs information in financial products including loans.

第二対象者情報が商品購入情報を含む場合には、例えば高額商品を連続して購入してい
る情報、高額商品を購入してしばらく一定程度の期間が経過している情報等を投資を含む
金融商品におけるニーズ情報の一要素として利用してもよいし、例えば少額商品を購入し
続けているというような情報を貸付を含む金融商品におけるリスク情報の一要素として利
用してもよい。
In the case where the second target person information includes product purchase information, for example, investment includes information on purchasing high-priced products continuously, information on purchasing high-priced products and a certain period of time, etc. You may use as an element of the needs information in a financial product, for example, you may use as information of the risk information in a financial product including a loan, such as information that it continues buying small amount goods.

第二対象者情報が企業間電子商取引情報を含む場合には、例えば製品が売れており売り
上げが上がっているという情報を財務諸表や決算期データが作成又は発行される前に、場
合によってはリアルタイムで把握することができる。また、第二対象者情報が企業間電子
商取引情報を含む場合には、例えば売掛金が発生してから払い込みまでの期間を把握する
こともでき、運転資金が不足しているタイミングを、場合によってはリアルタイムで把握
することができる。このように第二対象者情報が企業間電子商取引情報を含む場合には、
企業間取引を迅速にピックアップし、ピックアップされた情報に基づいて、ニーズ情報又
はリスク情報を生成できる点で有益である。ニーズ情報に関しては、タイミングを逃すと
当該ニーズがなくなってしまうこともあることから、このように迅速に企業間取引を把握
し、その結果としてニーズ情報を生成できることは、非常に有益である。また、第二対象
者情報が企業間電子商取引情報を含む場合には、その他、高額な投資を行っている情報、
高額な投資を行ってから一定程度の期間が経過している情報等を把握することもできる。
このような企業間電子商取引情報における情報は、ニーズ情報又はリスク情報の一要素と
して利用されてもよい。
If the second target information includes inter-company e-commerce information, for example, information indicating that the product is selling and sales are increasing in some cases in real time before the financial statements or closing date data is created or issued. Can be grasped. In addition, when the second target person information includes inter-company e-commerce information, for example, it is possible to grasp the period from the time when the accounts receivable is generated until payment is made. It can be grasped in real time. In this way, when the second target person information includes inter-company e-commerce information,
This is advantageous in that business transactions can be quickly picked up and needs information or risk information can be generated based on the picked up information. With regard to needs information, if the timing is missed, the needs may be lost. Therefore, it is very useful to grasp business-to-business transactions in this way and generate needs information as a result. In addition, if the second target person information includes inter-company e-commerce information, other information that is investing heavily,
It is also possible to grasp information that has passed a certain period of time since a large investment was made.
Information in such inter-company electronic commerce information may be used as an element of needs information or risk information.

装置検索部17が自動的に適宜なタイミングで検索をかけ、その結果を出力部30が出
力して、装置表示部19、第一機関表示部62及び/又は第二機関表示部162に表示可
能としてもよい。このような態様を採用することで、自動的に最新情報を表示させること
ができる点で有益である。とりわけ、リアルタイムで状況が変化する場合、例えば企業間
電子商取引情報やマーケット関連情報等を利用する場合には、このような態様を採用する
ことによる大きな効果を期待できる。
The device search unit 17 automatically performs a search at an appropriate timing, and the output unit 30 outputs the result and can be displayed on the device display unit 19, the first engine display unit 62, and / or the second engine display unit 162. It is good. Adopting such an embodiment is advantageous in that the latest information can be automatically displayed. In particular, when the situation changes in real time, for example, when using inter-company electronic commerce information, market-related information, or the like, a great effect can be expected by adopting such an aspect.

特に、第一対象者が金融機関の既存顧客であって、第二対象者情報が企業信用情報及び
企業間電子商取引情報を含む場合には、企業をターゲットとした顧客の開拓には有益であ
る。金融機関が融資先を選定する際には、リスク情報が重要な一要素となる。このリスク
情報をより精度よく把握するためには、第二対象者情報が企業信用情報を含んでいる態様
を採用することが好ましい。他方、金融機関が融資先を効率よく選定する際には、ニーズ
情報が重要な情報となるが、第二対象者情報が企業間電子商取引情報を含んでいる態様を
採用することで、早いタイミングで売掛金や決済条件等を把握することができるので、ニ
ーズの発生を迅速に把握することができ、適切なタイミングで金融商品を提案できること
を期待できる点で有益である。
In particular, when the first target is an existing customer of a financial institution and the second target information includes corporate credit information and inter-company e-commerce information, it is useful for developing customers targeting the company. . Risk information is an important factor when a financial institution selects a loan. In order to grasp this risk information with higher accuracy, it is preferable to adopt a mode in which the second target person information includes business credit information. On the other hand, when a financial institution selects a loan destination efficiently, needs information becomes important information, but by adopting a mode in which the second target person information includes business-to-business e-commerce information, it is possible to achieve early timing. Since it is possible to grasp the accounts receivable, settlement conditions, etc., it is useful in that it is possible to quickly grasp the occurrence of needs and to expect that financial products can be proposed at an appropriate timing.

属性情報が、同一の対象者をまとめて管理するための名寄せ情報を含む場合には、仮に
複数の口座等を対象者が持っている場合であっても、それらを一人の対象者として管理し
、情報を収集することができる。このため、より多くの情報に基づきニーズ情報及び/又
はリスク情報を生成することができるので、より精度の高いニーズ情報及び/又はリスク
情報を出力できる。
If the attribute information includes name identification information for managing the same target person collectively, even if the target person has multiple accounts etc., they are managed as one target person. Can collect information. For this reason, since needs information and / or risk information can be produced | generated based on more information, more highly accurate needs information and / or risk information can be output.

属性情報が、対象者の家族といった世帯に関する情報を含む場合には、同一世帯におけ
る情報に基づきニーズ情報及び/又はリスク情報を生成することができるので、より精度
の高いニーズ情報及び/又はリスク情報を出力できる。なお、このように家族に関する情
報を用いる場合には、対象者個人の情報に基づきニーズ情報及び/又はリスク情報を生成
するとともに、対象者の家族の情報に基づきニーズ情報及び/又はリスク情報を生成して
もよい。このような態様によれば、2つのパターンのニーズ情報及び/又はリスク情報に
基づいた結果を出力できる。
When the attribute information includes information about the household such as the target person's family, the needs information and / or risk information can be generated based on the information in the same household, so more accurate needs information and / or risk information. Can be output. When using family information in this way, needs information and / or risk information is generated based on the individual information of the target person, and needs information and / or risk information is generated based on the family information of the target person. May be. According to such an aspect, the result based on the need information and / or risk information of two patterns can be output.

取引情報は、預金取引情報、貸金取引情報、第一機関及び/又は第二機関との契約情報
、第一機関及び/又は第二機関の提供するサービスの利用情報又は決済情報を含んでいる
が、多くの種類の情報から適宜選択することで、より精度の高いニーズ情報及び/又はリ
スク情報を出力できる。
The transaction information includes deposit transaction information, loan transaction information, contract information with the first institution and / or the second institution, usage information of the service provided by the first institution and / or the second institution or settlement information. By appropriately selecting from many types of information, more accurate needs information and / or risk information can be output.

審査情報は、例えば金融機関に対する対象者の借入申し込みに関する情報又は対象者の
信用情報を含んでいるが、多くの種類の情報から適宜選択することで、より精度の高いニ
ーズ情報及び/又はリスク情報を出力できる。
The examination information includes, for example, information related to the subject's borrowing application to the financial institution or the subject's credit information, but more appropriate needs information and / or risk information can be selected by appropriately selecting from many types of information. Can be output.

なお、一般には情報量が多いほど精度の高いニーズ情報及び/又はリスク情報を得るこ
とを期待できるが、情報量が多すぎると処理に時間がかかったり、重要でない情報も取り
込まれてしまったりする可能性もあることから、一定程度の歯止めが必要であることには
留意が必要である。
In general, as the amount of information increases, it can be expected that highly accurate needs information and / or risk information can be obtained. However, if the amount of information is too large, processing may take time or unimportant information may be captured. It should be noted that a certain degree of pawl is necessary because of the possibility.

生成部11の人工知能機能が、異なる商品(例えば金融商品)に対して、異なる採用変
数と異なる係数を用いてニーズ情報及び/又はリスク情報を生成する場合には、商品に応
じたより適切な採用変数と係数を用いることができる。このため、より精度の高いニーズ
情報及び/又はリスク情報を出力できる。金融商品に関する情報を提供する場合には、短
期貸付についての情報を中心に出力してもよい。
When the artificial intelligence function of the generation unit 11 generates needs information and / or risk information using different employment variables and different coefficients for different products (for example, financial products), more appropriate adoption according to the products Variables and coefficients can be used. For this reason, more accurate needs information and / or risk information can be output. When providing information on financial products, information on short-term loans may be output.

短期貸付は、長期貸付と比較して頻繁にニーズが発生することを期待できることから、
金融商品を売り込んで新規顧客を獲得したり、既存顧客であってもタイムリーなタイミン
グで金融商品を売り込んで信用をさらに勝ち得たりすることを期待できる点で、短期貸付
についてニーズ情報又はリスク情報を生成し出力することは有益である。
Because short-term loans can be expected to have more frequent needs than long-term loans,
Need information or risk information about short-term loans in that you can expect to gain new customers by selling financial products, or even if you are an existing customer, you can expect to gain more credit by selling financial products in a timely manner. It is useful to generate and output.

第一機関が金融機関である場合において、対象者の借入金額、当該借入に際しての金利
及び経費情報等を用いて算出部15が収益を算出する場合には、オペレータは、収益に関
する情報も取得することができ、得られた収益に関する情報に基づき、金融商品を提供す
るか否かを判断できる。また、上記借入金額が当該対象者に対するリスク情報に基づいて
決定された与信可能額の範囲内で決定され、金利(=適用金利)も当該対象者に対するリ
スク情報に基づいて決定される場合には、適切にカスタマイズされた金融商品を提供する
とともに、適切な範囲の収益確保を期待できる。
In the case where the first institution is a financial institution, when the calculation unit 15 calculates the profit using the borrowing amount of the target person, the interest rate and expense information at the time of the borrowing, etc., the operator also acquires information on the profit It is possible to determine whether or not to provide a financial product based on information on the obtained profit. In addition, when the borrowing amount is determined within the creditable amount determined based on the risk information for the target person and the interest rate (= applicable interest rate) is also determined based on the risk information for the target person Providing appropriately customized financial products and securing an appropriate range of profits.

また、算出部15が生成部11で生成されるリスク情報から、対象者に対する与信可能
額及び/又は対象者に対する適用金利を算出する場合には、当該与信可能額及び/又は適
用金利に基づき当該対象者に対して金融商品を提供することを提案できる。このため、や
はり、適切にカスタマイズされた金融商品を提供するとともに、適切な範囲の収益確保を
期待できる。
In addition, when the calculation unit 15 calculates the creditable amount for the target person and / or the applicable interest rate for the target person from the risk information generated by the generation unit 11, the calculation unit 15 is based on the creditable amount and / or the applicable interest rate. Propose to provide financial products to the target audience. For this reason, it is possible to provide an appropriately customized financial product and to secure an appropriate range of profits.

生成部11が、複数の商品(例えば金融商品)の各々に関して、ニーズ情報及び/又は
リスク情報を生成して出力する場合には、オペレータは出力された商品の各々に関しての
ニーズ情報及び/又はリスク情報を把握することができ、どの商品の提供を提案すべきか
を比較して判断できる。
When the generation unit 11 generates and outputs needs information and / or risk information for each of a plurality of products (for example, financial products), the operator needs information and / or risks for each of the output products. Information can be grasped, and it can be judged by comparing which product should be proposed.

第一機関が金融機関である場合において、生成部11が、一つの金融機関の情報に限ら
れず、複数の金融機関における属性情報、審査情報及び取引情報のいずれか1つ以上から
採用変数及び当該採用変数に対する係数を生成し、当該採用変数及び当該係数を用いて、
ニーズ情報及び/又はリスク情報を生成する場合には、当該対象者についてのより広範か
つ全体的な情報に基づきニーズ情報及び/又はリスク情報を生成することができるので、
さらに精度の高いニーズ情報及び/又はリスク情報を出力できる。
In the case where the first institution is a financial institution, the generation unit 11 is not limited to information of one financial institution, and the adopted variable and the relevant information from any one or more of attribute information, examination information, and transaction information in a plurality of financial institutions Generate a coefficient for the hiring variable, and use the hiring variable and the coefficient,
When generating needs information and / or risk information, needs information and / or risk information can be generated based on broader and overall information about the subject.
Furthermore, highly accurate needs information and / or risk information can be output.

検証部16が、所定の商品が対象者によって実際に利用されたか否か、又は、対象者に
金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かを検証する場合に
は、随時更新される検証結果を過去の実績データとして用いることができるので、より信
頼度の高い情報に基づきニーズ情報及び/又はリスク情報を生成し出力できる。前述した
ように、一定期間内(例えば2年以内)のデータのみに基づいてニーズ情報及びリスク情
報を生成してもよく、この場合には、時代の流れに沿った正確性の高いニーズ情報及び/
又はリスク情報を生成して出力することができる。
When the verification unit 16 verifies whether or not the predetermined product is actually used by the target person, or whether or not the target product is actually overwritten or overdue when lending money to the target person, Since verification results updated as needed can be used as past performance data, it is possible to generate and output needs information and / or risk information based on information with higher reliability. As described above, needs information and risk information may be generated based only on data within a certain period (for example, within two years). /
Alternatively, risk information can be generated and output.

ちなみに、カードローンのニーズ率が高くなる場合としては、預金残高が少ない場合、
少額での出金が多い場合等を挙げることができる。教育ローンのニーズ率が高くなる場合
としては、振込口座に「中学」「高校」の文字が含まれている場合、世帯名寄せによって
対象者に教育ローンが必要になりそうな年齢の子供がいることが分かっている場合等を挙
げることができる。住宅ローンのニーズ率が高くなる場合としては、現時点で高い金利の
住宅ローンを支払っている場合等を挙げることができる。
By the way, when the need rate of card loans is high, if the deposit balance is small,
An example is when there are many withdrawals with a small amount. When the need rate for educational loans is high, if the transfer account contains the words "junior high school" or "high school", there is a child whose age is likely to require an educational loan due to household identification Can be mentioned. An example of a case where the mortgage needs rate is high is that a mortgage with a high interest rate is currently being paid.

最後になったが、上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載
された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示に
よって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。例えば、ニーズ情報や
リスク情報以外の情報を提供するものであっても、本願における情報処理装置に該当する
ことになる。また、当然ながら、出願当初の特許請求の範囲の記載は本件特許明細書の範
囲内で適宜変更することもでき、その範囲を拡張することもできる。
Lastly, the description of the above-described embodiment and the disclosure of the drawings are merely examples for explaining the invention described in the claims, and are based on the description of the above-described embodiment or the disclosure of the drawings. The invention described in the claims is not limited. For example, even information that provides information other than needs information and risk information falls under the information processing apparatus in the present application. Needless to say, the description of the scope of claims at the beginning of the application can be changed as appropriate within the scope of the patent specification, and the scope can be expanded.

10 装置制御部
11 生成部
15 算出部
16 検証部
17 装置検索部
20 装置記憶部
30 出力部
60 第一機関制御部
61 第一機関記憶部
67 第一検索部
160 第二機関制御部
161 第二機関記憶部
167 第二検索部
10 device control unit 11 generation unit 15 calculation unit 16 verification unit 17 device search unit 20 device storage unit 30 output unit 60 first engine control unit 61 first engine storage unit 67 first search unit 160 second engine control unit 161 second Engine storage unit 167 Second search unit

Claims (16)

人工知能機能を有する生成部であって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
する生成部と、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力する出力部と、
を備え、
前記生成部は、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれることを特徴とする情報処
理装置。
A generation unit having an artificial intelligence function, which relates to the possibility that a certain target person uses a predetermined product using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons A generating unit that generates risk information when lending money to needs information or a certain target person;
An output unit that outputs the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the plurality of target persons include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution.
前記生成部は、複数の前記第一対象者に関する複数の第一対象者情報を用いて、第一対
象者以外の対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成できることを特徴と
する請求項1に記載の情報処理装置。
The generation unit can generate the needs information or the risk information for a target person other than the first target person using a plurality of first target person information regarding the plurality of first target persons. Item 4. The information processing apparatus according to Item 1.
人工知能機能を有する生成部であって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
する生成部と、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力する出力部と、
を備え、
前記生成部は、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含
まれることを特徴とする情報処理装置。
A generation unit having an artificial intelligence function, which relates to the possibility that a certain target person uses a predetermined product using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons A generating unit that generates risk information when lending money to needs information or a certain target person;
An output unit that outputs the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the plurality of target persons include a second target person whose target person information is acquired by a person other than a financial institution.
前記生成部は、複数の前記第二対象者に関する複数の第二対象者情報を用いて、第二対
象者以外の対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成できることを特徴と
する請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The generation unit can generate the needs information or the risk information for a target person other than the second target person using a plurality of second target person information regarding the plurality of second target persons. Item 4. The information processing apparatus according to any one of Items 1 to 3.
前記生成部は、複数の前記第一対象者に関する複数の第一対象者情報及び複数の前記第
二対象者に関する複数の第二対象者情報を用いて、前記第一対象者及び前記第二対象者を
含む対象者に対して前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成することを特徴とする請求
項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The generation unit uses the plurality of first subject information regarding the plurality of first subjects and the plurality of second subject information regarding the plurality of second subjects, and uses the first subject and the second subject. 5. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the need information or the risk information is generated for a target person including a person.
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、信用情報、会計情報又は商流情報を含むこ
とを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
6. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the second target person information regarding the second target person includes credit information, accounting information, or commercial flow information.
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、企業間電子商取引情報を含むことを特徴と
する請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the second target person information regarding the second target person includes inter-company electronic commerce information.
前記第二対象者に関する第二対象者情報は、支払情報又は商品購入情報を含むことを特
徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the second target person information regarding the second target person includes payment information or product purchase information.
前記生成部で生成された情報を検索する検索部をさらに備え、
前記検索部で検索された結果が前記出力部によって出力されることを特徴とする請求項
1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
A search unit for searching for information generated by the generation unit;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein a result searched by the search unit is output by the output unit.
前記所定の商品が前記ある対象者によって実際に利用されたか否か、又は、前記ある対
象者に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かを検証する
検証部をさらに備え、
前記検証部による検証結果は、当該検証結果が出された後に生成される前記ニーズ情報
又は前記リスク情報に関して、前記過去の実績データとして利用されることを特徴とする
請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
A verification unit for verifying whether or not the predetermined product is actually used by the certain target person, or whether or not the loan is actually overdue or delinquency occurs when lending money to the certain target person Prepared,
The verification result by the verification unit is used as the past performance data with respect to the needs information or the risk information generated after the verification result is output. The information processing apparatus according to item 1.
前記生成部は、複数の前記対象者情報を用いて、採用変数及び前記採用変数に対する係
数を生成することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the generation unit generates a recruitment variable and a coefficient for the recruitment variable using a plurality of the target person information.
前記生成部の人工知能機能は、異なる商品に対しては、異なる採用変数と異なる係数を
用いて前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成することを特徴とする請求項11に記載
の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 11, wherein the artificial intelligence function of the generation unit generates the needs information or the risk information using different adoption variables and different coefficients for different products.
前記生成部で生成される前記リスク情報から、前記ある対象者に対する与信可能額又は
前記ある対象者に対する適用金利を算出する算出部をさらに備えたことを特徴とする請求
項1乃至12のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The calculation unit for calculating the creditable amount for the certain target person or the applicable interest rate for the certain target person from the risk information generated by the generating unit. The information processing apparatus according to item 1.
前記第一対象者に関する第一対象者情報は、複数の金融機関で取得される情報に基づき
生成されることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the first target person information related to the first target person is generated based on information acquired by a plurality of financial institutions.
人工知能機能を有する生成部によって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
することと、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力することと、
を備え、
前記生成部は、ある対象者を選択し、当該ある対象者に対する前記ニーズ情報又は前記
リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる、又は、金融機関以外に
よって対象者情報が取得される第二対象者が含まれることを特徴とする情報処理方法。
Need information on the possibility that a target person uses a predetermined product by using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons by a generation unit having an artificial intelligence function Or generating risk information when lending money to the target person,
Outputting the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a target person, generates the needs information or the risk information for the target person,
The plurality of target persons include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution, or a target person who is not a financial institution. The information processing method characterized by including the 2nd subject person from which information is acquired.
情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
人工知能機能を有する生成部によって、複数の対象者に対する複数の対象者情報と、当
該複数の対象者に対する過去の実績データを用いて、ある対象者が所定の商品を利用する
可能性に関するニーズ情報又は前記ある対象者に金銭を貸し付けた際のリスク情報を生成
することと、
前記生成部により生成された前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力することと、
を備え、
前記生成部は、複数のある対象者を選択し、当該複数のある対象者に対する前記ニーズ
情報又は前記リスク情報を生成し、
前記複数の対象者には、金融機関によって対象者情報が取得される第一対象者及び金融
機関以外によって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる、又は、金融機関以外に
よって対象者情報が取得される第二対象者が含まれる
方法を実行させることを特徴とするプログラム。
A program for executing an information processing method,
The information processing method includes:
Need information on the possibility that a target person uses a predetermined product by using a plurality of target person information for a plurality of target persons and past performance data for the plurality of target persons by a generation unit having an artificial intelligence function Or generating risk information when lending money to the target person,
Outputting the needs information or the risk information generated by the generation unit;
With
The generation unit selects a plurality of subjects, generates the needs information or the risk information for the subjects.
The plurality of target persons include a first target person whose target person information is acquired by a financial institution and a second target person whose target person information is acquired by a person other than the financial institution, or a target person who is not a financial institution. A program for executing a method including a second subject from whom information is acquired.
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