JP2006344048A - 金融機関における与信サーバ，与信システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを考慮した上で与信審査を行うこと。
【解決手段】金融サーバでは、申込情報を送信した保証サーバから返信されてくる審査情報を（ｓ１４０〜ｓ１６０）、補正パラメータおよび顧客情報に基づいて補正し（ｓ１７０，ｓ１９０）、補正した審査情報から与信内容を決定できる（ｓ２００）。この補正パラメータは、金融機関側にて予め定めた事象によりユーザが債務不履行に至る確率であり、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを考慮したものといえるため、これに基づいて倒産率を算出し、適切な与信内容を決定することができる。このことは、保証サーバで与信審査を行う際に用いられる独自の基準や情報などを、金融機関側，つまり金融サーバにて取得できないような場合において特に有効である。
【選択図】図２

Description

本発明は、与信審査を行う与信システムに関する。

従来、金融機関において、ユーザに対する初期与信の与信審査を行うにあたっては、ユーザから規定の申込情報を伴う申込みを受け付けた際、その申込情報を保証会社側における与信審査用のサーバ（以降、「保証会社側サーバ」という）に対して通知し、その通知を受けて返信されてくる審査結果基準に、その申込みに係るユーザに対する与信を許可するか否かを決定してその旨をユーザに通知することとしていた。

この種の技術としては、ローン諾否についての与信審査を行うもの（特許文献１参照）など種々の技術が提案されている。
特開２００３−２４２３５０号公報

上述したように、従来は、金融機関のユーザに対する与信を行うにあたり、保証会社による審査結果そのものを基準にしているが、保証会社による審査が金融機関とは異なる基準に基づいて行われているために、金融機関における特有の事情や独自の判断基準などを考慮して与信審査を行うことができないという問題があった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを考慮した上で与信審査を行うための技術を提供することである。

上記課題を解決するため請求項１に記載の与信サーバは、金融機関においてユーザに対する与信審査を行う与信サーバである。この与信サーバは、ネットワークを介してデータ通信可能なクライアントから規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、該申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、前記申込記憶手段に記憶された申込情報を、外部から前記申込情報の通知を受けて与信審査を行った結果である審査情報を前記申込情報の通知元に返信可能な保証会社側サーバに通知する申込通知手段と、該申込通知手段による通知を受けた前記保証会社側サーバから返信されてきた前記審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、該審査記憶手段により記憶された審査情報を、当該金融機関側において予め定められたパラメータとして記憶部に記憶されている補正パラメータに基づいて補正する情報補正手段と、該情報補正手段により補正された前記審査情報に基づいて、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントのユーザに対する与信内容を決定する与信決定手段と、を備えている。

このように構成された与信サーバによれば、申込情報を通知した保証会社側サーバから返信されてくる審査情報そのものを基準に与信内容を決定するのではなく、この審査情報を、補正パラメータに基づいて補正したうえで、こうして補正した審査情報から与信内容（与信自体を許可するか否かを含む）を決定することができる。

ここでは、保証会社側サーバから返信されてくる審査情報が補正パラメータに基づいて補正されるが、この補正パラメータは、金融機関側において定められたパラメータであるため、この補正パラメータを金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを考慮したパラメータとして設定しておくことで、このような特有の事情や独自の判断基準などが反映された与信審査を行い、与信内容を決定することができる。

さらに、このように、保証会社側サーバで与信審査が行われた審査結果に、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを反映させることができることは、保証会社側サーバで与信審査を行う際に用いられる独自の基準や情報などを、金融機関側，つまり本発明の与信サーバにて取得できないような事情がある場合において特に有効といえる。

すなわち、本発明の与信サーバであれば、保証会社において用いられる基準や情報を、金融機関の与信モデルに直接組み込むことができないような状況下においても、保証会社側サーバによる審査情報を金融機関の与信モデルに組み込んで与信審査を行うことができ、これにより、金融機関側の与信モデルにおける精度の向上を図ることができる。

この構成において、申込受付手段により受け付けられる申込みに伴う「申込情報」とは、例えば、ユーザに関する情報，ユーザが希望する与信内容などのことであり、ユーザがクライアントを操作することで入力されて与信サーバ宛に送信されるものである。なお、ここでいう「ユーザに関する情報」とは、例えば、ユーザが個人として与信を希望している場合におけるユーザの名前，生年月日，年齢，勤務先など、ユーザが法人などの団体として与信を希望している場合における団体名称，事業規模，売り上げなどのように、ユーザまたは団体に関する情報のことである。

また、上述した保証会社側サーバとは、保証会社側において与信審査を行った結果を示す審査情報を返信する機能を有するサーバであり、その与信審査については、保証会社側において単体のサーバのみで行う構成とすればよく、複数のサーバで行う構成としてもよい。

また、保証会社側サーバから返信される審査情報とは、保証会社側サーバにて行われた与信審査の結果を示す情報であって、例えば、ローンやクレジットカードの保証限度額，倒産確率，倒産格付けなどを示す情報、与信を許可するか否かを示す情報のことである。

ここで、保証会社側サーバが、少なくとも、ユーザが債務不履行に至る確率として申込情報に基づいて算出される倒産率が含まれる情報を、申込情報を通知してきた通知元に審査情報として返信可能に構成されている場合であれば、請求項２に記載のように構成するとよい。

請求項２に記載の与信サーバにおいて、前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれる倒産率を、前記補正パラメータに基づいて補正して、前記与信決定手段は、前記情報補正手段により補正された倒産率に応じた内容となるように、前記申込みに係るクライアントのユーザに対する与信内容を決定する、ように構成されている。

このように構成すれば、申込情報を通知した保証会社側サーバから返信されてくる審査情報について、この審査情報に含まれる倒産率を、金融機関側において定められた補正パラメータに基づいて補正することができる。

例えば、こうして補正した倒産率が高くなるほど、その与信内容がユーザにとって不利な内容となる与信内容を決定する、といった構成を採用することができる。
ここで、倒産率が高くなるほどユーザにとって不利な与信内容が決定されるように構成した場合における「ユーザにとって不利な与信内容を決定する」とは、例えば、ユーザが申込み時に希望した与信内容に対して、その与信内容で充足される内容を倒産率に応じて少なくする（例えば、ローンやクレジットカードにおける保証限度額の場合であれば、希望額よりも少なくなる）、といったことや、倒産率がある一定以上高くなるユーザに対して与信自体を許可しない、といったことである。

また、この構成において、情報補正手段は、補正パラメータに基づいて倒産率を補正するが、ことのとき用いる補正パラメータとしては、上述したように、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準を示すものであれば、どのようなパラメータを用いてもよい。

具体的な例としては、例えば、金融機関側にて予想される値として定めた倒産率である予想平均倒産率などを用いることが考えられ、このためには、請求項３に記載のように、前記情報補正手段は、当該金融機関側にて予想される値として定めた予想平均倒産率を前記補正パラメータとし、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれる倒産率を、前記補正パラメータである予想平均倒産率を中心とした分布を示す値に変換することで、該予想平均倒産率を基準とした値（予想理論倒産率）に補正する、ように構成するとよい。

このように構成すれば、保証会社側サーバから返信されてくる審査情報に含まれる倒産率を、金融機関側にて予想される値として定めた予想平均倒産率に応じて補正したうえで、こうして補正した倒産率に応じた与信内容，つまり予想平均倒産率が反映された与信内容を決定することができる。

この構成において、審査情報に含まれる倒産率を補正するために用いられるモデルとしては、予想平均倒産率に依存した補正が可能なモデルであればよく、例えば、サンプル比率に基づく変換モデルを用いることが考えられる。

また、審査情報に含まれる倒産率を補正するために用いられるモデルとしては、保証会社側サーバが、少なくとも、保証会社側にて定められたモデルから算出した倒産率（モデル算出の倒産率）が含まれる情報を、申込情報を通知してきた通知元に審査情報として返信可能に構成されている場合であれば、ベイズの定理を応用して導き出した下記の変換モデルを用いることが望ましい。

具体的には、請求項４に記載のように、前記情報補正手段は、ベイズの定理から導き出された下記モデルに基づき、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれるモデル算出の倒産率を、前記補正パラメータである予想平均倒産率を中心とした分布に変換することで、前記予想平均倒産率を基準とした値（予想理論倒産率）に補正する、ように構成されているとよい。

このように構成すれば、上記モデルがベイズの定理を応用していることから、予想平均倒産率に対応する事象下での倒産率を適切に算出することができる。
なお、上記モデルについては、下記数式に基づいて導き出されたものである。

この数式においてモデル構築時の倒産率と非倒産率が同じ場合，つまりサンプル倒産率が５０％の場合を想定すると、理論的な倒産率（理論倒産率）が下記数式のように導き出される。

そして、この数式における平均倒産率を、上述した補正パラメータである予想平均倒産率として取り扱うことにより、上記モデルが導き出される。
また、上述したように、情報補正手段が審査情報を補正する際に用いる補正パラメータとしては、上述したもの以外に、ユーザによる金融機関との取引に関する情報を用いることも考えられる。

このためには、例えば、請求項５に記載のように、前記申込受付手段により申込みを受け付けた際に、ユーザによる当該金融機関との取引に関する取引情報を記憶している記憶部から、前記申込みに係るクライアントのユーザの取引情報を取得する情報取得手段を備えており、前記情報補正手段は、前記情報取得手段により取得された取引情報を前記補正パラメータとし、前記審査記憶手段により記憶された審査情報を、少なくとも、前記情報取得手段により取得された取引情報に基づいて補正する、といった構成が考えられる。

このように構成すれば、保証会社側サーバから返信されてくる審査情報を、金融機関側で把握可能な取引情報に応じて補正したうえで、こうして補正した審査情報に応じた与信内容，つまりユーザにおける金融機関での取引状態が反映された与信内容を決定することができる。

具体的な例としては、例えば、普通預金の取引額、クレジットの決済回数および金額、カードローンの取引額、公共料金の口座振替の数、手数料、口座振替回数および取引額、定期貯金の取引額などの取引情報を、所定の変数変換方法にてそれぞれ数値化した後、これらのうち、所定の選択方法にて選択した数値に基づいて回帰分析（ロジスティック回帰）を行うことで倒産率を求めることができる。

ここでいう「所定の変数変換方法」としては、例えば、対数変換、全体を等分（例えば、１０等分や１６等分）するカテゴリ変換、ＣＳ変換（例えば、特開２００４−３３４７３７号公報参照）などを用いることが考えられる。

なお、この構成のように補正パラメータとして取引情報を用いる場合、情報補正手段は、取引情報のみを用いて審査情報を補正することとすればよいが、上述した平均倒産率（または、これに基づくモデル）を併用することとしてもよい。

ところで、上述したように与信決定手段により決定された与信内容については、それに基づいて与信サーバ側にて顧客管理などの処理のみを行うこととすればよいが、その与信内容をユーザ側に通知することが望ましい。

このためには、例えば、請求項６に記載のように、前記与信決定手段により決定された与信内容を、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントに対して通知する内容通知手段を備えている、とよい。

このように構成すれば、クライアントのユーザが、本発明の与信サーバにおいて決定された与信内容を内容通知手段による通知で確認することができる。
なお、この構成における内容通知手段は、クライアント側でユーザが与信内容を確認可能な状態の情報としてクライアント側へ送信する構成とすればよい。

また、請求項７に記載の与信システムにおいて、前記申込受付手段は、少なくともクライアントのユーザを特定可能な特定情報が含まれる前記申込情報についての申込みを受け付ける、ように構成され、さらに、前記申込受付手段により受け付けた申込みに伴う前記申込情報に含まれている特定情報に基づいて、該申込みに係るクライアントのユーザに与信を許可すべきか否かを判定する与信判定手段を備えており、前記情報通知手段は、前記与信判定手段により与信を許可すべきと判定された場合にのみ、前記保証会社側サーバに対する前記申込情報を通知する、ように構成されている。

このように構成すれば、クライアントから受け付けた申し込みに伴う特定情報に基づき、そのクライアントのユーザに対する与信を許可するか否かを判定するため、与信判定手段による判定基準を金融機関における特有の事情や独自の判断基準を反映させたものに設定しておくことで、金融機関側の判断基準によって、申込みに係るクライアントのユーザに対する与信を許可すべきかを決定することができる。

さらに、金融機関側で与信を許可すべきでないと判定されるユーザの場合、保証会社側サーバへの通知が行われず、無用な申込情報の通知に関するデータ通信が発生しないため、そのようなデータ通信だけでなく、申込情報に基づく保証会社側サーバでの処理負担を軽減することができる。

この構成において、与信判定手段が与信の拒否を判定する際に用いる「特定情報」とは、例えば、ユーザが個人として与信を希望している場合におけるユーザの名前，生年月日，年齢，勤務先など、ユーザが法人などの団体として与信を希望している場合における団体名称などのように、ユーザまたは団体を特定可能な情報のことである。

また、この与信判定手段は、申込情報に含まれる特定情報に基づいて与信の拒否を判定する手段であり、ここで判定を行うための構成としては、例えば、その特定情報で特定されるユーザを、与信を許可すべきでないユーザが登録されてなるテーブルから検索し、該当ユーザが検出された場合に、与信を許可すべきユーザではないと判定する、といった構成が考えられる。

また、上述したように、与信判定手段により与信を許可すべきでないと判定された場合には、以降の処理を直ちに終了するように構成すればよいが、その旨を申込みに係るユーザに通知することが望ましい。

このためには、例えば、請求項８に記載のように、前記与信判定手段により与信を許可すべきでないと判定された場合に、その旨を、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントに対して通知する拒否通知手段を備えている、といった構成とすればよい。

このように構成すれば、クライアントのユーザが、本発明の与信サーバにおいて与信を許可すべきでないと判定されたことを内容通知手段による通知で確認することができる。
なお、この構成における内容通知手段は、クライアント側でユーザが、与信を許可すべきでないと判定されたことを確認可能な状態の情報としてクライアント側へ送信する構成とすればよい。

以上説明した与信サーバについては、全ての手段を備える１の装置として構成されていてもよいが、２以上の装置が連携して動作するシステムとして構成してもよい。この後者のシステムにおいては、例えば、申込受付手段，申込記憶手段，申込通知手段，審査記憶手段および情報補正手段を備える装置と、与信決定手段を備える装置と、で構成することが考えられる。

また、請求項９に記載の与信システムは、請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバおよび保証会社側サーバからなるシステムである。
このように構成された与信システムによれば、請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバにより得られるのと同様の作用，効果を得ることができる。

なお、このシステムにおいては、上述した与信サーバが、保証会社側サーバで算出された審査情報を、金融機関における特有の事情や独自の判断基準などが反映されたものに補正することができるため、こうして補正された審査情報を、与信サーバから保証会社側サーバへと通知し、この保証会社側サーバにて参照することとすれば、保証会社側サーバにおいても、上述した特有の事情や独自の判断基準などが反映された審査情報を用いたポートフォリオ管理の実現が可能となる。

また、請求項１０に記載のプログラムは、請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバに備えられた全ての手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムである。

このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバとして機能することができる。
このプログラムは、コンピュータによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線網を介して、与信サーバ，または，与信サーバを利用するユーザに提供されるものである。

以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
１．全体構成
与信システム１は、図１に示すように、金融機関の所有するサーバ（以降、「金融サーバ」という）１０、保証会社の所有するサーバ（以降、「保証サーバ」という）２０などからなる。この与信システム１においては、金融サーバ１０および保証サーバ２０がそれぞれネットワーク（例えば、専用回線やＶＰＮ）を介してデータ通信可能に接続されている。

金融サーバ１０は、周知のコンピュータシステムからなるものであり、金融機関における顧客（または法人）毎の顧客情報（または企業情報）などが登録されたデータベース１２を有している。ここでいう「顧客情報」とは、例えば、普通預金の取引額，クレジットの決済回数および金額，カードローンの取引額，公共料金の口座振替の数，手数料，口座振替回数および取引額，定期貯金の取引額などを示す取引情報や、顧客が個人である場合における顧客の名前，生年月日，年齢，勤務先など、顧客が法人などの団体である場合における団体名称，事業規模，売り上げなどのように顧客に関する情報のことである。

また、この金融サーバ１０は、通信回線網（例えば、インターネット）を介してデータ通信可能に接続されたクライアント４０からの与信の申込みを受けた際に、後述する処理を実行することで、このクライアント４０のユーザに対する初期与信を行うように構成されている。

保証サーバ２０は、周知のコンピュータシステムからなるものであり、保証会社において管理している顧客に関する顧客情報が登録されたデータベース２２を有している。ここでいう「顧客情報」とは、金融サーバ１０における顧客情報のうち、後述する申込情報と過去に保証会社と取引があった顧客の取引情報であるが、その内容は、保証会社独自のものである。

また、この保証サーバ２０は、金融サーバ１０から後述する申込情報の通知を受けた際に、後述する処理を実行することで、この申込情報に係るユーザの与信審査を実施するように構成されている。
２．各サーバによる処理
ここで、各サーバにより実行される処理を図２に基づいて説明する。

はじめに、金融サーバ１０が、クライアント４０から与信の申込みを受け付ける（ｓ１１０）。ここでは、ユーザが、クライアント４０を操作することで、金融サーバ１０における与信の申込みを行うためのウェブサイト（このウェブサイトは、金融サーバ１０以外のウェブサーバに存在していてもよい）にアクセスし、このサイトにおいて与信の申込みに必要な情報として、ユーザが希望する与信内容（ローンの金額，クレジットカードにおける利用限度額など）や、ユーザに関する情報などを入力した後、これらを示す申込情報を金融サーバ１０へ送信することで、金融サーバ１０側において与信の申込みが受け付けられる（図１の矢印（１）参照）。なお、上述した「ユーザに関する情報」とは、ユーザが個人として与信を希望している場合におけるユーザの名前，生年月日，年齢，勤務先など、または、ユーザが法人などの団体として与信を希望している場合における団体名称，事業規模，売り上げ，代表者氏名，代表者住所などのように、ユーザまたは団体を特定可能な情報のことである。

こうして、クライアント４０からの申込みを受け付けたら、金融サーバ１０は、この申込みに伴う申込情報を内蔵メモリ（本実施形態においては、キャッシュメモリ）に記憶させた後、こうして記憶させた申込情報に基づき、その申込みに係るクライアント４０のユーザが金融機関の否認基準を満たしていないか否かをチェックする（ｓ１２０）。ここでは、金融サーバ１０の備える記憶部（本実施形態では、ハードディスク）に記憶されたデータテーブルであって、金融機関側の基準により与信を許可すべきでないユーザまたは団体を特定するための情報（例えば、ユーザの名前，団体名称）が登録された不許可リストから、申込情報に含まれるユーザに関する情報のうちの特定情報（例えば、ユーザの名前，団体名称）を検索し、その特定情報に一致する情報が検出された場合に、ｓ１１０で受け付けた申込みに係るクライアント４０のユーザが金融機関の否認基準を満たしていないと判定する。

このｓ１２０にて金融機関の否認基準を満たしていると判定した場合（ｓ１２０：ＮＯ）、金融サーバ１０は、ｓ１１０にて与信を受け付けたクライアント４０に対し、与信を許可すべきでない旨のメッセージ（発行の謝絶）を送信する（ｓ１３０）（図１の矢印（２）参照）。このメッセージを受信したクライアント４０は、このメッセージを表示部に表示することにより、与信が許可されなかった旨をクライアント４０のユーザに通知することとなる。

この後、金融サーバ１０は、クライアント４０から申込みを受け付ける毎に、ｓ１１０以降の処理を行う。
その一方、金融サーバ１０は、ｓ１２０にて否認基準を満たしていないと判定した場合（ｓ１２０：ＹＥＳ）、ｓ１１０にて受け付けた申込みに伴う申込情報を、保証サーバ２０に送信する（ｓ１４０）（図１の矢印（３）参照）。

こうして、申込情報を保証サーバ２０に送信した金融サーバ１０は、保証サーバ２０からの返信（後述の不許可情報または審査情報）を受けるまで待機する（ｓ１５０：ＮＯ）。

保証サーバ２０では、このように申込情報が金融サーバ１０から送信されてくるまで待機しており（ｓ３１０：ＮＯ）、金融サーバ１０から申込情報を受信した際（ｓ３１０：ＹＥＳ）、この申込情報を内蔵メモリ（本実施形態においては、キャッシュメモリ）に記憶させた後、こうして記憶させた申込情報に基づいて、その申込情報に対応するユーザに対して与信を許可すべきか否かを保証会社側の基準でチェックする（ｓ３２０）。ここでは、保証会社側の基準により与信を許可すべきでないユーザまたは団体を特定するための情報（例えば、ユーザの名前，団体名称）が登録されたデータテーブルであって、保証サーバ２０の備える記憶部に記憶された不許可リストから、申込情報に含まれるユーザに関する情報のうちの特定情報（例えば、ユーザの名前，団体名称）を検索し、その特定情報に一致する情報が検出された場合に、ｓ３１０で受信した申込情報に対応するユーザに対して許可すべきでないと判定する。

このｓ３２０にて与信を許可すべきでないと判定した場合（ｓ３２０：ＮＯ）、保証サーバ２０は、ｓ３１０にて受信した申込情報に対する返信として、この申込情報に対応するユーザに対する与信を許可すべきではない旨を示す不許可情報を、申込情報を送信してきた金融サーバ１０に対して送信する（ｓ３３０）（図１の矢印（４）参照）。こうして、保証サーバ２０からの返信を受けた金融サーバ１０は（ｓ１５０：ＹＥＳ）、その返信内容に応じた処理を行うが、この場合のように、保証サーバ２０からの返信が不許可情報である場合には（ｓ１６０：ＹＥＳ）、ｓ１３０に移行して、クライアント４０に謝絶のメッセージを送信することとなる。

その後、保証サーバ２０は、金融サーバ１０から申込情報を受信する毎に、ｓ３１０以降の処理を行う。
その一方、ｓ３２０にて与信を許可すべきと判定した場合（ｓ３２０：ＹＥＳ）、保証サーバ２０は、ｓ３１０にて受信した申込情報に対応するユーザに関する顧客情報を、保証会社の独自のデータベース２２から抽出する（ｓ３４０）。

こうして顧客情報を抽出した保証サーバ２０は、この顧客情報とｓ３１０にて受信した申込情報とから、保証会社側の基準に基づいて、この申込情報に対応するユーザの与信審査を行う（ｓ３６０）。ここでは、保証会社独自の算出モデルを用いて、ユーザが倒産に陥る可能性を示す倒産率（および倒産格付け）を算出することが、与信審査として行われる。なお、ここでは、倒産率の算出を与信審査として行っているが、このような倒産率以外に、与信を許可すべきか否か，ローンやクレジットカードにおける保証限度額などを算出することを、与信審査として行うように構成してもよい。

こうして、与信審査を行ったら、保証サーバ２０は、ｓ３１０にて受信した申込情報に対する返信として、この申込情報に対応するユーザにおける与信審査の結果を示す審査情報を、申込情報を送信してきた金融サーバ１０に対して送信する（ｓ３７０）（図１の矢印（５）参照）。ここでは、ｓ３６０にて算出された倒産率，保証限度額，保証承諾の可否を審査情報として送信しているが、倒産率を含めた１以上のパラメータを算出するように構成した場合には、倒産率を含めた複数のパラメータを審査情報として送信するように構成してもよい。

こうして、審査情報を金融サーバ１０に送信した保証サーバ２０は、金融サーバ１０からの返信（後述の与信内容）を受けるまで待機する（ｓ３８０：ＮＯ）。
この保証サーバ２０からの返信を受けた金融サーバ１０は（ｓ１５０：ＹＥＳ）、その返信内容に応じた処理を行うが、この場合のように、保証サーバ２０からの返信が審査情報である場合には（ｓ１６０：ＮＯ）、この審査情報を内蔵メモリ（本実施形態においては、キャッシュメモリ）に記憶させた後、こうして記憶させた審査情報を、金融機関側において定めた補正パラメータに基づいて補正する（ｓ１７０）。ここでは、審査情報に含まれる倒産率を、金融機関側にて予想される値として定めた予想平均倒産率に基づいて補正する。具体的には審査情報に含まれる，保証会社のモデル構築時における倒産率αを、予想平均倒産率βを基準とした値に補正するために、ベイズの定理を応用して導き出されたモデル「α／（α＋（１−α）×（１−β）／β）」にて算出される値に補正する。この予想平均倒産率とは、あらかじめ記憶部（本実施形態においては、ハードディスク）にパラメータとして記憶されたものであり、ここでは、この記憶部から読み出されたうえで、補正に用いられる。

なお、上述したモデルは、下記数式に基づいて導き出されたものである。

この数式においてモデル構築時の倒産率と非倒産率が同じ場合，つまりサンプル倒産率が５０％の場合を想定すると、理論的な倒産率（理論倒産率）が下記数式のように導き出される。

そして、この数式における平均倒産率を、上述した補正パラメータである予想平均倒産率として取り扱うことにより、上記モデルが導き出される。
次に、金融サーバ１０は、データベース１２から、ｓ１１０で申込みを受け付けたクライアント４０のユーザに対応する顧客情報を取得する（ｓ１８０）（図１の矢印（６），（７）参照）。

次に、金融サーバ１０は、ｓ１７０にて補正された審査情報を、さらにｓ１８０にて取得した顧客情報に基づいて加工することで倒産率を算出する（ｓ１９０）。ここでは、ｓ１７０にて補正された審査情報，つまり倒産率を顧客情報に含まれる取引情報が反映された倒産率として算出する。ここで、取引情報を反映させる方法については特に限定されないが、例えば、取引情報で示される内容があらかじめ定められた条件に適合しない内容となっている場合に、倒産率が高くなるように補正する、といった方法が考えられる。

また、顧客情報に含まれる取引情報を、所定の変数変換方法（例えば、対数変換、全体を等分（例えば、１０等分や１６等分）するカテゴリ変換、ＣＳ変換（例えば、特開２００４−３３４７３７号公報参照）など））にてそれぞれ変換し、こうして変換した取引情報とｓ１７０にて補正した倒産率を説明変数にした回帰分析（ロジスティック回帰）を行うことで求められた倒産率を、ベイズの式を用いて補正することで、金融機関側の倒産率を求める。金融機関側の倒産率は、予想収益の算出に使われる。予想収益は顧客の予想収益に（１−金融機関側の倒産率）を掛けたものを合計したものである。ベイズの定理により倒産率が変更されないと、正確な予想収益を計算できない。この場合において倒産率を補正する際に用いるベイズの式は、上述したのと同様のモデル「α／（α＋（１−α）×（１−β）／β）」であるが、予想平均倒産率βとして用いられる値は、上述した予想平均倒産率と異なる基準に基づいて定められた値である。また、回帰分析には、ロジスティク回帰に限らず、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、記憶ベース推論などを用いることとしてもよい。

倒産モデルでは倒産者が倒産しない者に比べ極端に少ないため、倒産者の比率を多くサンプリングして、倒産者の影響を充分に反映したモデルを開発する。例えば、倒産者のサンプル数をそのままにし、倒産しない者を所定の数だけランダムにサンプリングするといった条件のもとで倒産率を算出し、その倒産率を上述したモデルにて補正すればよい。具体的な例としては、バギング学習に基づいて倒産率を算出することが考えられる。バギング学習とは、２値判別分析に用いられ、ランダムサンプリングして個々にモデル（例えば、ロジスティック回帰に基づくモデル）をつくり、これらモデルにて算出された値それぞれの平均値を代表の値とするという計算手法である。本実施形態においては、「倒産」と「非倒産」を２値とした場合に、倒産，つまり倒産者のサンプル数をそのままにし、非倒産，つまり倒産しない者を所定の数だけランダムにサンプリングするといった条件に従い、複数（例えば、１０個）のモデルをつくり、これらモデルにて算出された倒産率の平均値を最終的な倒産率として算出することとすればよい。

次に、金融サーバ１０は、ｓ１９０にて算出した倒産確率に基づいて、ｓ１１０による申込みに係るクライアント４０のユーザに対する与信内容を決定する（ｓ２００）。ここでは、ｓ１９０にて補正された倒産率が高くなるほどユーザにとって不利な内容となるように、ｓ１１０による申込みに係るユーザに対する与信内容を決定する。具体的には、例えば、ユーザが申込み時に希望した与信内容に対して、その与信内容で充足される内容を倒産率に応じてローンやクレジットカードの利用限度額を少なくする。また，倒産率がある一定以上高くなる場合に謝絶する、といった与信内容を決定する。

次に、金融サーバ１０は、ｓ１１０にて与信を受け付けたクライアント４０に対し、ｓ２００にて決定された与信内容が決定された旨のメッセージを送信する（ｓ２１０）（図１の矢印（８）参照）。このメッセージを受信したクライアント４０は、このメッセージを表示部に表示することにより、決定された与信内容（与信が許可されなかった場合にはその旨）をクライアント４０のユーザに通知することとなる。

そして、金融サーバ１０は、ｓ１９０までに補正された倒産率，および，ｓ２００にて決定された与信内容を、ｓ１１０による申込みに係るクライアント４０のユーザを特定可能な状態で、保証サーバ２０に送信する（ｓ２２０）。

この後、金融サーバ１０は、クライアント４０から申込みを受け付ける毎に、ｓ１１０以降の処理を行う。
こうして、金融サーバ１０からの与信内容を受信した保証サーバ２０は、この与信内容を内蔵メモリ（本実施形態においては、キャッシュメモリ）に記憶させた後、こうして記憶させた与信情報をデータベース２２に登録する（ｓ３９０）（図１の矢印（９）参照）。ここでは、データベース２２に登録された顧客情報のうち、内蔵メモリに記憶された与信内容で特定されるユーザと同じ顧客の名前が含まれている顧客情報の一部として、この与信内容を登録する。

この後、保証サーバ２０は、金融サーバ１０から申込情報を受信する毎に、ｓ３１０以降の処理を行う。
３．作用，効果
このように構成された与信システム１において、金融サーバ１０では、申込情報を通知（送信）した保証サーバ２０から返信されてくる審査情報そのもの（図２のｓ１４０〜ｓ１６０）を基準に与信内容を決定するのではなく、保証会社の審査情報を、補正パラメータで変換し、また顧客情報に基づいて加工したうえで、与信モデルで金融機関側の倒産率を算出し（同図ｓ１７０，ｓ１９０）、この倒産率から与信内容（与信自体を許可するか否かを含む）を決定することができる（同図ｓ２００）。

ここでは、保証サーバ２０から返信されてくる審査情報が補正パラメータに基づいて補正されるが、この補正パラメータは、金融機関側にて予め定めた事象によりユーザが債務不履行に至る確率を示す予想倒産率であり、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを考慮したものといえるため、このような特有の事情や独自の判断基準などが反映された倒産率を算出し、適切な与信内容を決定することができる。具体的にいうと、倒産率が高くなるほど、その与信内容がユーザにとって不利な内容となるように与信内容を決定することができる。

このように、保証サーバ２０で与信審査が行われた審査結果を、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準などを反映させることができることは、保証サーバ２０で与信審査を行う際に用いられる独自の基準や情報などを、金融機関側，つまり金融サーバ１０にて取得できないような場合において特に有効である。すなわち、金融サーバ１０においては、保証会社において用いられる基準や情報を、金融機関の与信モデルに直接組み込むことができないような状況下においても、保証会社側での審査情報を金融機関の与信モデルに組み込んで与信審査を行うことができ、これにより、与信モデルにおける精度の向上を図ることができる。

また、この場合における変換後の倒産率は、その平均が補正パラメータの予想平均倒産率に収束されるため、倒産率のコントロールを高度に行うことができるようになり、その結果、将来の倒産率を組み込んだ精度の高いポートフォリオ管理や可能になる。こうして、外から与える平均倒産率は金融機関および保証会社は互いに関係なく自社で設定できるようになり、両社の独立性が保てるというメリットが発生する。独立性があれば、たとえ与信に失敗または成功してもその責任は自社が負うことになるため、金融機関の与信ポリシーは満たされる。

また、金融サーバ１０は、倒産率を補正するにあたり、予想平均倒産率だけでなく、顧客情報に含まれる取引情報についても用いているため、保証会社側サーバから返信されてくる審査情報を、金融機関側で把握可能な取引情報に応じて補正したうえで、こうして補正した審査情報に応じた与信内容，つまりユーザにおける金融機関での取引状態が反映された与信内容を決定することができる。

また、金融サーバ１０は、保証会社側サーバから返信されてくる審査情報に基づいて決定した与信内容をクライアント４０に通知するため、クライアント４０のユーザは、金融サーバ１０にて決定された与信内容をその通知により確認することができる。

また、金融サーバ１０は、クライアント４０から受け付けた申し込みに伴う申込情報に基づき、そのクライアント４０のユーザに対する与信を許可するか否かを不許可リストに基づいて判定することができる（図１のｓ１２０）。そのため、この不許可リストに登録しておく情報を、金融機関における特有の事情や独自の判断基準を反映させたものとしておくことで、金融機関側の判断基準によって、あらかじめ申込みに係るクライアント４０のユーザに対する与信を許可すべきかを決定することができる。そのうえ、与信を許可すべきでないと判定した場合には、その旨がクライアント４０に通知されるため（ｓ１６０→ｓ１３０）、クライアント４０のユーザは、金融サーバ１０に与信を許可すべきでないと判定されたことをその通知により確認することができる。

さらに、金融サーバ１０は、与信を許可すべきでないと判定されるユーザの場合、保証サーバ２０に対する申込情報の送信を行わず、無用な申込情報の通知に関するデータ通信が発生しないため、そのようなデータ通信だけでなく、申込情報に基づく保証サーバ２０での処理負担を軽減することができる。

また、上記与信システム１においては、金融サーバ１０が、補正した審査情報に基づいて決定した与信内容を、保証サーバ２０に通知しており（図２のｓ２２０）、保証サーバ２０が、こうして通知された審査内容をデータベース２２に登録している。こうして、保証サーバ２０に通知される与信内容は、金融機関における特有の事情や独自の判断基準などが反映されたものといえるため、この与信内容を保証サーバ２０側にて参照することとすれば（図１の矢印（９），（１０）参照）、保証会社側においても、上述した特有の事情や独自の判断基準などが反映された審査情報を用いたポートフォリオ管理の実現が可能となる。
４．変形例
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。

例えば、上記実施形態においては、ローンまたはクレジットカードに関する初期与信に関するシステムとして構成された場合を例示したが、中小企業融資や小規模事業用融資に適用することもできる。

また、上記実施形態においては、金融サーバ１０が予想倒産率に基づいて倒産率を補正するように構成されたものを例示したが、倒産率を補正する際に用いるパラメータとしては、予想平均倒産率以外に、金融機関側における特有の事情や独自の判断基準を示すものであれば、どのようなパラメータを用いてもよい。

また、上記実施形態においては、金融サーバ１０が倒産率を補正するために用いるモデルとして、ベイズの定理を応用して導き出した変換モデルを用いた構成を例示した。しかし、倒産率を補正するために用いる変換モデルとしては、この他のモデルを用いるようにしてもよい。例えば、サンプル比率に基づく変換モデルを用いることが考えられる。

また、上記実施形態においては、金融サーバ１０が不許可リストに基づいてクライアント４０のユーザに対する与信を許可するか否かを判定するように構成されたものを例示したが、このように、与信を許可するか否かの判断方法については、不許可リストを用いる方法に限られない。

また、上記実施形態においては、金融サーバ１０が１のコンピュータシステムからなる構成を例示したが、この金融サーバ１０が２以上のコンピュータシステムが連携して動作するシステムとして構成してもよい。このようなシステムとした場合においては、例えば、図１のｓ１１０〜ｓ１９０までの処理を行うコンピュータシステムと、同図ｓ２００〜ｓ２２０までの処理を行うコンピュータシステムと、が連携して動作するものとすることが考えられる。
５．本発明との対応関係
以上説明した実施形態において、金融サーバ１０は、本発明における与信サーバであり、保証サーバ２０は、本発明における保証会社側サーバであり、金融サーバ１０の内蔵メモリは、本発明において申込情報および審査情報を記憶する記憶部であり、データベース１２は、本発明において取引情報を記憶する記憶部である。

また、図２のｓ１１０は、本発明における申込受付手段であり、同図ｓ１２０は、本発明における申込記憶手段および与信判定手段であり、同図ｓ１３０は、本発明における拒否通知手段であり、同図ｓ１４０は、本発明における申込通知手段であり、同図ｓ１７０は、本発明における審査記憶手段であり、同図ｓ１７０，ｓ１９０は、本発明における情報補正手段であり、同図ｓ１８０は、本発明における情報取得手段であり、同図ｓ２００は、本発明における与信決定手段であり、同図ｓ２１０は、本発明における内容通知手段である。

与信システムの構成を示すブロック図 与信システムを構成する各サーバにより実行される処理を示すフローチャート

符号の説明

１…与信システム、１０…金融サーバ、１２…データベース、２０…保証サーバ、２２…データベース、４０…クライアント。

Claims (10)

1. 金融機関においてユーザに対する与信審査を行う与信サーバであって、
   ネットワークを介してデータ通信可能なクライアントから規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、
   該申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、
   前記申込記憶手段に記憶された申込情報を、外部から前記申込情報の通知を受けて与信審査を行った結果である審査情報を前記申込情報の通知元に返信可能な保証会社側サーバに通知する申込通知手段と、
   該申込通知手段による通知を受けた前記保証会社側サーバから返信されてきた前記審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、
   該審査記憶手段により記憶された審査情報を、当該金融機関側において予め定められたパラメータとして記憶部に記憶されている補正パラメータに基づいて補正する情報補正手段と、
   該情報補正手段により補正された前記審査情報に基づいて、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントのユーザに対する与信内容を決定する与信決定手段と、を備えている
   ことを特徴とする金融機関における与信サーバ。
2. 前記保証会社側サーバが、少なくとも、ユーザが債務不履行に至る確率として前記申込情報に基づいて算出される倒産率が含まれる情報を、前記申込情報を通知してきた通知元に前記審査情報として返信可能に構成されている場合において、
   前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれる倒産率を、前記補正パラメータに基づいて補正して、
   前記与信決定手段は、前記情報補正手段により補正された倒産率に応じた内容となるように、前記申込みに係るクライアントのユーザに対する与信内容を決定する、ように構成されている
   ことを特徴とする請求項１に記載の金融機関における与信サーバ。
3. 前記情報補正手段は、当該金融機関側にて予想される値として定めた予想平均倒産率を前記補正パラメータとし、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれる倒産率を、前記補正パラメータである予想平均倒産率を中心とした分布を示す値に変換することで、該予想平均倒産率を基準とした値（予想理論倒産率）に補正する、ように構成されている
   ことを特徴とする請求項２に記載の与信サーバ。
4. 前記保証会社側サーバが、少なくとも、保証会社側にて定められたモデルから算出した倒産率（モデル算出の倒産率）が含まれる情報を、前記申込情報を通知してきた通知元に前記審査情報として返信可能に構成されている場合において、
   前記情報補正手段は、ベイズの定理から導き出された下記モデルに基づき、前記審査記憶手段により記憶された審査情報に含まれるモデル算出の倒産率を、前記補正パラメータである予想平均倒産率を中心とした分布に変換することで、前記予想平均倒産率を基準とした値（予想理論倒産率）に補正する、ように構成されている
   ことを特徴とする請求項３に記載の与信サーバ。
   

   
5. 前記申込受付手段により申込みを受け付けた際に、ユーザによる当該金融機関との取引に関する取引情報を記憶している記憶部から、前記申込みに係るクライアントのユーザの取引情報を取得する情報取得手段を備えており、
   前記情報補正手段は、前記情報取得手段により取得された取引情報を前記補正パラメータとし、前記審査記憶手段により記憶された審査情報を、少なくとも、前記情報取得手段により取得された取引情報に基づいて補正する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の金融機関における与信サーバ。
6. 前記与信決定手段により決定された与信内容を、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントに対して通知する内容通知手段を備えている
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の金融機関における与信サーバ。
7. 前記申込受付手段は、少なくともクライアントのユーザを特定可能な特定情報が含まれる前記申込情報についての申込みを受け付ける、ように構成され、
   さらに、前記申込受付手段により受け付けた申込みに伴う前記申込情報に含まれている特定情報に基づいて、該申込みに係るクライアントのユーザに与信を許可すべきか否かを判定する与信判定手段を備えており、
   前記情報通知手段は、前記与信判定手段により与信を許可すべきと判定された場合にのみ、前記保証会社側サーバに対する前記申込情報を通知する、ように構成されている
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の金融機関における与信サーバ。
8. 前記与信判定手段により与信を許可すべきでないと判定された場合に、その旨を、前記申込受付手段により受け付けた申込みに係るクライアントに対して通知する拒否通知手段を備えている
   ことを特徴とする請求項７に記載の金融機関における与信サーバ。
9. 請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバおよび保証会社側サーバからなる与信システム。
10. 請求項１から８のいずれかに記載の与信サーバに備えられた全ての手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラム。

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