JP2007265258A - 保険提案方法、保険提案システム及び保険提案プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】世帯構成を考慮して、この世帯に見合った保険を、適切なタイミングで提案するための保険提案方法、保険提案システム及び保険提案プログラムを提供する。
【解決手段】保険提案システム２０の演算処理部２１は、口座名義人データ記憶部３２を用いて、名寄せ処理を実行し、顧客属性データ記憶部３３から構成員の属性の取得処理を実行する。そして、構成員毎に支出パターンデータ記憶部２３ａ、収入パターンデータ記憶部２３ｂから支出パターン、収入パターンを取得する。更に、預金口座データ記憶部３５から入出金履歴を取得し、支出パターン、収入パターンを用いて支出予測、収入予測を算出する。そして、これらの予測により将来保障額を計算する。この差額をカバーする保険を保険プランデータ記憶部２４から検索する。更に、保険料を算出し、可処分所得に基づいて提案判断処理を実行する。
【選択図】図１

Description

本発明は、保険商品の中から顧客に適した商品を選出し、顧客に対して提案するための保険提案方法、保険提案システム及び保険提案プログラムに関する。

経済的損失や生活を守るために生命保険を利用することが多い。この生命保険では、契約者が決められた金額を一定期間継続的に保険会社に払い込む。そして、被保険者がその期間内に死亡または所定の年齢に達した時に、保険会社は受取人に対して一定の金額を支払うことにより、将来の経済的損失に備えておくことができる。

しかし、日常生活においては、万が一のリスクを考慮しないこともあり、保険加入の機会を逸することが多い。更に、その仕組みは複雑多岐であり、かなり専門的になるため、理解が困難な場合が多い。このため、長期にわたり支払い続けなければならない生命保険の保険料は支出額が多いにも拘わらず、契約者が保障内容を十分に知らないで加入している場合もある。

そこで、適切な保険を提案するための各種技術が検討されている。多数の保険商品の中から個々の顧客に適した保険商品を容易に選出し、顧客に提案可能にする保険商品選出方法も検討されている（例えば、特許文献１参照。）。この文献記載の技術では、保険商品名とその付属情報から成る複数の保険商品情報を商品情報格納手段に予め格納しておく。更に、各保険商品に適合しない顧客に関する客観的条件と主観的条件とを各保険商品の絞り込み条件として保険商品別に絞り込み条件格納手段に予め格納しておく。顧客に関する客観的情報と主観的情報が入力されたならば、その入力された客観的情報と主観的情報を満足する絞り込み条件となっている保険商品名を前記絞り込み条件格納手段から引出し、その保険商品名の保険商品を除外した保険商品を顧客への提案商品として選出する。この方法では、段落〔００２９〕にも記載があるように客観的顧客情報の入力するための画面を出力する。客観的顧客情報の項目として、「氏名」、「年齢」、「収入」、「出身地」、「契約商品」、「家族情報」、「住宅状況」、「趣味」を入力する構成になっている。

また、顧客が加入している生命保険の現状分析をして、顧客ニーズにあった生命保険のかけ方を提案するための証券診断装置に関する技術も開示されている（例えば、特許文献２参照。）。この文献記載の技術では、世帯毎の世帯構成員或いは法人毎の法人構成員のうち被保険者について保険情報を元に保険金額、保険料及び解約返戻金を計算する。更に、保険情報ファイルの保険情報の書き換えがなされた場合に、書き換えられた保険情報を元に保険金額、保険料及び解約返戻金を再計算する。そして、表示装置に各年次の保険金額の推移、各年次の保険料の推移、各年次における累計保険料と解約返戻金をグラフ表示させる。更に、保険情報の書き換えがなされた場合に、従前の保険金額の推移、保険料の推移、累計保険料及び解約返戻金と、再計算後の各年次の保険金額の推移、保険料の推移、累計保険料及び解約返戻金とを並べてグラフ表示させる。

また、顧客の現在のライフスタイルを診断したのち、顧客と保険会社とによる内容修正によって、必要保障額や必要年金額の最適化提案を行なうためのライフスタイル最適化提案システムも検討されている（例えば、特許文献３参照。）。この文献記載の技術では、現在のライフスタイルと将来の希望ライフスタイルとの情報を含む生活情報に基づいて、所定のパラメータ値を求めるパラメータ算出手段を備える。このパラメータ算出手段の算出結果に基づいて、現在のライフスタイルと将来の希望ライフスタイルとの少なくとも一方を修正するライフスタイル修正手段を備える。この文献の段落〔００６３〕においても
「収入等のデータ」の入力画面を表示させて、本人の月収、ボーナスを含めた年収額を入力させる。
特開平８−３０５７４７号公報（第１頁） 特開平１０−４９５７３号公報（図１） 特開２００２−１４０５２７号公報（図６）

しかし、上記の各公報で紹介したように、従来の手法は、各個人のライフシミュレーションにおいて用いられる諸数値が固定化されている。これでは、現実の顧客のライフスタイルを考慮していないものであり、顧客自身の具体的、個別的なライフスタイルから生じる種々の問題を解決することはできない。また、固定化されていない場合においても、利用者の入力に基づくため、客観的な評価を行なうことができない場合がある。

また、保険加入を個人のモチベーションに委ねていたのでは、的確な加入タイミングを逸する可能性もある。更に、家族構成や生活状況等により必要な保険金額も異なるため、状況に応じて加入保険を再考して保険料の適正化を図ることも大切である。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、世帯構成を考慮して、この世帯に見合った保険を、適切なタイミングで提案するための保険提案方法、保険提案システム及び保険提案プログラムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人データ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備えた保険提案システムを用いて保険提案を支援するための方法であって、前記演算処理部が、前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力することを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の保険提案方法において、前記演算処理部が、更に、前記預金口座データ記憶部に記録された入出金履歴情報に基づいて可処分所得額を算出し、前記可処分所得額と、前記抽出した保険プランの保険料とを比較して、この比較結果に基づいて提案可否を判断して出力することを要旨とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の保険提案方法において、前記演算処理部が、更に、前記預金口座データ記憶部に記憶された入出金履歴情報の摘要に基づいて保険料支払の有無を判定し、保険料支払がある場合には、前記保険プランデータ記憶部から前記保険料に対応した保険金額を特定し、前記保険金額を用いて前記将来保障額を補正することを要旨とする。

請求項４に記載の発明は、金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人データ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預
金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備え、保険提案を支援するための保険提案システムであって、前記演算処理部が、前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力することを要旨とする。

請求項５に記載の発明は、金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人データ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備えた保険提案システムを用いて保険提案を支援するためのプログラムであって、前記演算処理部を、前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力する手段として機能させることを要旨とする。

（作用）
請求項１、４又は５に記載の発明によれば、保険提案システムの演算処理部が、口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行なう。次に、預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得する。そして、属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出する。そして、支出予想と収入予想との差分から、将来の生活を維持するために必要な金額（将来保障額）を算出する。そして、将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力する。これにより、金融機関が管理する預金口座に関する入出金履歴情報を用いて、保険提案を行なうことができる。

請求項２に記載の発明によれば、預金口座データ記憶部に記録された入出金履歴情報に基づいて可処分所得額を算出し、可処分所得額と、抽出した保険プランの保険料とを比較して、この比較結果に基づいて提案可否を判断する。これにより、保険料負担の可否を判断して、保険提案を行なうことができる。

請求項３に記載の発明によれば、預金口座データ記憶部に記憶された入出金履歴情報の摘要に基づいて保険料支払の有無を判定する。そして、保険料支払がある場合には、保険プランデータ記憶部から保険料に対応した保険金額を特定し、保険金額を収入予想に加算して補正する。これにより、既契約の保険を考慮して、より的確な保険提案を行なうことができる。

本発明によれば、世帯構成を考慮して、この世帯に見合った保険を、適切なタイミングで提案することができる。

以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図３を用いて説明する。本実施形態では、金融機関が管理する預金口座に関する情報を利用して保険商品の提案を行なう場合を想定する。ここでは、図１に示すように、ネットワークを介して相互に接続されている保険提案システム２０、クライアント端末１０を用いる。

クライアント端末１０は、保険提案システム２０との間で通信を行なうコンピュータ端末である。このクライアント端末１０を、金融機関店舗の店頭に設置したり、コールセンターに設置したりする。そして、担当者が、ネットワークを介して保険提案システム２０にデータを送信したり、分析結果を受信したりする場合に用いる。

保険提案システム２０は、保険提案の可能性を分析するシステムとして機能し、クライアント端末１０との間での通信を管理するコンピュータシステムである。この保険提案システム２０は、クライアント端末１０との間で通信を行ない、保険提案についての分析処理を実行する。

そして、保険提案システム２０の演算処理部２１は、図示しないＣＰＵ等の制御手段、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを有する。具体的には、後述する処理（名寄せ処理、属性情報及び入出金履歴情報の取得処理、収入予想の算出処理、保険プランの抽出処理、可処分所得額の算出処理、提案可否の判断処理、収入予想の補正処理等）を行なう。このためのプログラムを実行することにより、保険提案システム２０の演算処理部２１は、図２に示すように、名寄せ処理手段２１１、属性取得手段２１２、支出パターン取得手段２１３、収入パターン取得手段２１４、入出金履歴取得手段２１５として機能する。更に、演算処理部２１は、支出予測算出手段２１６、収入予測算出手段２１７、保険金補正手段２１８、将来保障額算出手段２１９、保険料算出手段２２０、可処分所得算出手段２２１、提案判断手段２２２として機能する。

保険提案システム２０は、図１に示すように、支出パターンデータ記憶部２３ａ、収入パターンデータ記憶部２３ｂ、保険プランデータ記憶部２４を備える。
支出パターンデータ記憶部２３ａには、職業別に支出パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。この支出パターンは、口座名義人の属性（例えば、職業）に対して支出要素と、各支出要素の金額を算定するためのデータが記録されている。

例えば、職業：「会社員」については、年齢を変数として「生活資金（食費・光熱費）」や「死後の整理資金」を算出するための関数や統計値データが記録されている。
また、職業：「専業主婦」については、年齢を変数として「生活資金」、「居住費用（賃貸の場合）」、「予備資金（リフォーム・車・余暇等）」を算出するための関数や統計値データが記録されている。

また、職業：「無職（未成年）」については、年齢を変数として「教育費」、「結婚資金」を算出するための関数や統計値データが記録されている。
具体的には、世帯ベースの生活費の算出には、「（平均余命−現年齢）×［入出金履歴］月間の生活支出額×１２ヶ月」を用いる。ここで、「［入出金履歴］月間の生活支出額」は、預金口座の入出金履歴の摘要欄を利用して、過去１年間の「電気」、「ガス」、「電話」、「水道」、「現金引出」についての出金を特定して、算出した１ヶ月平均額を用いる。平均余命は公表された統計値を取得して用いる。

配偶者の生活費の算出には、「（平均余命−現年齢）×［入出金履歴］月間の生活支出額×０．５×１２ヶ月」を用いる。
子供の生活費の算出には、「（平均余命−現年齢）×［入出金履歴］月間の生活支出額×０．２×１２ヶ月」を用いる。

居住費用の算出には、「［入出金履歴］月給振込額×０．３×１２ヶ月×２０年間」を用いる。ここで、「［入出金履歴］月間の生活支出額」は、預金口座の入出金履歴の摘要欄を利用して、雇用者からの過去１年間の「給与」としての入金を特定して、算出した１ヶ月平均額を用いる。

予備資金は、［入出金履歴］における年間収入額に応じて算出する。年間収入額：「１０００万円以上」の場合には「５００万円」、年間収入額：「６００万円以上」の場合には「３００万円」、年間収入額：「５００万円未満」の場合には「１００万円」を設定する。ここで、「［入出金履歴］月間の生活支出額」は、預金口座の入出金履歴の摘要欄を利用して、雇用者からの過去１年間の「給与」や「賞与」等としての入金を特定して、算出した年間合計額を用いる。

教育費も［入出金履歴］における年間収入額に応じて算出する。年間収入額：「１０００万円以上」の場合には「１５００万円」、年間収入額：「６００万円以上」の場合には「１０００万円」、年間収入額：「５００万円未満」の場合には「８００万円」を設定する。
結婚資金としては「３００万円」、死後の整理資金（葬式代等）としては「４００万円」を設定する。

収入パターンデータ記憶部２３ｂには、世帯主の収入以外の収入パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。この収入パターンは、口座名義人の属性（例えば、職業）に対して収入要素と、各収入要素の金額を算定するためのデータが記録されている。

例えば、家族ありの場合には、収入要素として、「遺族年金」、「配偶者の収入」、「資産額」を算出するための関数や統計値データが記録されている。
また、「遺族年金」の算出のためには、年金加入期間，年齢，平均標準報酬額，世帯構成（子供有無）により受給額を確定するための算出テーブルに関するデータが記録されている。

「配偶者の収入」の算出にも、「［配偶者の入出金履歴］の月間収入額×１２ヶ月×２０年」を用いる。この場合も、預金口座の入出金履歴の摘要欄を利用して、雇用者からの過去１年間の「給与」等としての入金を特定して、算出した１ヶ月平均額を用いる。
「資産額」の算出には、［取引残高情報］に基づく預金残高等の資産額の合計により算出する。

保険プランデータ記憶部２４には、保険種別毎に保険金に関する保険プランデータが記録されている。本実施形態では、死亡時に支払われる生命保険金額を算出するための保険金算出テーブルが記録されている。この保険プランデータ記憶部２４には、更に保険加入のための保険料を、加入年齢に対応させた保険料算出テーブルも記録されている。

また、保険提案システム２０は、金融機関ホストシステム３０に接続されている。この金融機関ホストシステム３０は、口座名義人データ記憶部３２、顧客属性データ記憶部３３、取引基盤データ記憶部３４、預金口座データ記憶部３５を備える。

口座名義人データ記憶部３２には、金融機関に預金口座を開設した顧客（名義人）に関する口座名義人データが記録されている。この口座名義人データは、預金口座を開設した
ときに登録される。この口座名義人データは、預金口座毎に、口座識別子、顧客識別子、氏名、住所、郵便番号、電話番号に関するデータを含んで構成される。

口座識別子データ記憶領域には、預金口座を特定するための本支店コード、口座科目コード、口座番号に関するデータが記録される。
顧客識別子データ記憶領域には、この預金口座の名義人を特定するためのデータが記録される。顧客識別子として、顧客番号（ＣＩＦ：Customer Information Fileのコード）
を用いることが可能である。
氏名、住所、郵便番号、電話番号の各データ記憶領域には、この口座名義人の氏名、住所、郵便番号、電話番号に関するデータが記録される。

また、顧客属性データ記憶部３３には、金融機関の顧客の属性に関する顧客属性データが記録されている。この顧客属性データは、この金融機関と取引を開始したときに登録される。この顧客属性データは、顧客毎に、顧客識別子、職業、年収、性別や生年月日に関するデータを含んで構成される。

顧客識別子データ記憶領域には、顧客を特定するためのデータが記録される。この顧客識別子を用いることにより、顧客属性データと、口座名義人データ記憶部３２に記録された口座名義人データとが関連付けられる。
職業、年収、性別や生年月日の各データ記憶領域には、この顧客の職業、年収、性別や生年月日に関するデータが記録される。

取引基盤データ記憶部３４には、金融機関の顧客との間で行なわれた取引に関する取引基盤データが記録されている。この取引基盤データは、顧客毎に、顧客識別子、給与振込契約、公共料金引落契約、年金振込契約、クレジットカード契約、保険契約を特定するためのデータを含んで構成される。

預金口座データ記憶部３５には、預金口座に関する預金口座データが記録されている。この預金口座データは、この金融機関に口座が開設されたときに登録される。この預金口座データは、預金毎に、預金口座識別子、入出金履歴、残高に関するデータを含んで構成される。

預金口座識別子データ領域には、預金口座を特定するためのデータが記録される。この預金口座識別子を用いることにより、預金口座識別子データと、口座名義人データ記憶部３２に記録された口座名義人データとが関連付けられる。

入出金履歴データ領域には、この預金口座への入金や、この預金口座からの出金の取引日付、入出金金額、摘要を特定するためのデータが逐次記録される。ここで、摘要は、入金又は出金に関する取引先や取引内容に関する情報を含む。
残高データ領域には、預金口座の残高を特定するためのデータが記録される。この残高は、入出金履歴の入金額や出金額を用いて算出される。

上記のように構成されたシステムを用いて実行する保険提案のための分析処理に関する処理手順を、図３に従って説明する。本実施形態では、クライアント端末１０からの指示に基づいて、保険提案の分析処理を実行する。この場合には、分析対象の顧客を特定して行なう。

保険提案システム２０の演算処理部２１は、名寄せ処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、演算処理部２１の名寄せ処理手段２１１は、口座名義人データ記憶部３２を用いて、公知の名寄せ手法を用いて一世帯の構成員を特定する。具体的には、口座名
義人の姓名、正規化した住所、電話番号が共通する名義人をまとめる名寄せを行なうことにより、一世帯の構成員（世帯主、配偶者や子供）の口座名義人データを取得する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、構成員の属性の取得処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、演算処理部２１の属性取得手段２１２は、名寄せ処理手段２１１が名寄せした口座名義人データに含まれる顧客識別子を用いて、一世帯の構成員の顧客属性データ記憶部３３から顧客属性データを取得する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、構成員毎に支出パターンの取得処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、演算処理部２１の支出パターン取得手段２１３は、属性取得手段２１２が取得した一世帯の顧客属性データに基づいて、支出パターンを取得する。ここでは、顧客属性データに含まれる構成員の属性（本実施形態では、職業）に応じて、支出パターンデータ記憶部２３ａから支出パターンを取得する。そして、支出パターン取得手段２１３は、構成員毎に特定された支出パターンを合算して、一世帯の将来の支出パターンを算出する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、収入パターンの取得処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、演算処理部２１の収入パターン取得手段２１４は、属性取得手段２１２が取得した一世帯の顧客属性データに基づいて、収入パターンを取得する。ここでは、顧客属性データに含まれる構成員の属性（本実施形態では、職業）に応じて、収入パターンデータ記憶部２３ｂから収入パターンを取得する。そして、収入パターン取得手段２１４は、構成員毎に特定された支出パターンを合算して、一世帯の将来の収入パターンを算出する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、入出金履歴の取得処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、演算処理部２１の入出金履歴取得手段２１５は、名寄せ処理手段２１１において名寄せされた構成員の口座識別子を特定する。そして、入出金履歴取得手段２１５は、これらの預金口座への入出金履歴情報を預金口座データ記憶部３５から取得する。なお、後述する収入や生活費の算出には、取引基盤データ記憶部３４に記録された各契約に基づいて振込人や振込先を特定することにより行われる。

例えば、「世帯主の入出金履歴」として、入出金データの摘要を参照することにより、生活資金として「２０万円」、年収として「７００万円（月収４５万円、賞与１６０万円）」、配偶者の入出金履歴からは、パート収入として「１００万円」の情報を取得することができる。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、支出予測の算出処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、演算処理部２１の支出予測算出手段２１６は、入出金履歴取得手段２１５において取得した入出金履歴、及び支出パターン取得手段２１３において取得した支出パターンを用いて、各支出金額の算出を行なう。

例えば、世帯主が、「職業会社員、年齢：３５歳、勤続年数：１０年、生活資金：２０万円、持ち家なし、既契約保険金額：１５００万円、資産額：５００万円」、配偶者が「年齢：３０歳」、「子供」が「年齢：５歳（未就学）」の場合には以下のようになる。
・生活資金：
世帯ベース：（８０歳−３５歳）×２０万円×１２ヶ月＝１０８００万円
配偶者：（８５歳−３０歳）×１０万円×１２ヶ月＝６６００万円
子供：（２０歳−５歳）×４万円×１２ヶ月＝７２０万円
・死亡後の整理資金：４００万円
・居住費用：４５×０．３×１２ヶ月×（２０年間）＝３２４０万円
・予備資金：３００万円
・教育費：１０００万円
・結婚資金：４００万円
この結果、世帯主が死亡した場合の必要支出額合計は以下のようになる。
６６００万円＋７２０万円＋４００万円＋３２４０万円＋３００万円＋１０００万円＋４００万円＝１２６６０万円

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、収入予測の算出処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、演算処理部２１の収入予測算出手段２１７は、入出金履歴取得手段２１５において取得した入出金履歴、及び収入パターン取得手段２１４において取得した収入パターンを用いて、各収入金額の算出を行なう。
例えば、上述の家族がある場合には以下のようになる。
・遺族年金：年額１５０万円×（２０年−５年）＝２２５０万円
・老齢年金：年額１００万円×（９０歳−６５歳）＝２５００万円
・配偶者の収入年額：１００万円×（６５歳−３０歳）＝３５００万円
・死亡退職金：１０００万円
・資産額：５００万円
・収入額合計：９７５０万円

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、この世帯に関して保険の有無を確認する（ステップＳ１−８）。具体的には、演算処理部２１の保険金補正手段２１８は、入出金履歴の摘要の中に「保険料の支払」があるかどうかによって判断する。保険料の支払がある場合（ステップＳ１−８において「ＹＥＳ」の場合）には、保険金補正手段２１８は、保険金による補正処理を実行する（ステップＳ１−９）。具体的には、保険金補正手段２１８は、保険プランデータ記憶部２４から、支払われた保険料に相当する保険種別や保険金額を特定する。後述するように、この保険金額を用いて将来保障額を補正する。ここでは、例えば、生命保険を想定した場合、「死亡保険金：１５００万円」を特定する。

そして、保険提案システム２０の演算処理部２１は、支出予測と収入予測とにより将来保障額の算出処理を実行する（ステップＳ１−１０）。具体的には、演算処理部２１の将来保障額算出手段２１９は、支出予測算出手段２１６における支出予測と、収入予測算出手段２１７における収入予測との差分を算出することにより、将来保障額を算出する。なお、入出金履歴において既契約の保険を検知した場合には、保険金補正手段２１８における補正値を用いる。例えば、上述の事例においては、「１２６６０万円−９７５０万円−１５００万円＝１４１０万円」が、収入がなくなった場合にも生活を維持するために必要な将来保障額になる。

そして、保険提案システム２０の演算処理部２１は、差額をカバーする保険を検索し、保険料の算出処理を実行する（ステップＳ１−１１）。具体的には、支出予測が収入予測を超える場合、演算処理部２１の保険料算出手段２２０は、保険プランデータ記憶部２４から、差額をカバーする保険プランを抽出する。上述の事例では、約１４００万円を保障する保険商品を検索することになる。更に、保険料算出手段２２０は、この将来保障額に対して、年齢・収入額に基づいて保険料算出テーブルを用いて保険料を計算する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、可処分所得の算出処理を実行する（ステップＳ１−１２）。具体的には、演算処理部２１の可処分所得算出手段２２１は、入出金履歴取得手段２１５における入出金履歴の毎月の残高を用いて可処分所得の金額を算出する。

次に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、提案判断処理を実行する（ステップ
Ｓ１−１３）。具体的には、提案判断手段２２２は、可処分所得算出手段２２１における可処分所得金額における保険料の割合を算出する。そして、この割合と基準値とを比較し、基準値を超えている場合には、分析結果をクライアント端末１０に出力する。一方、基準値以下の場合には、保険提案を行なう指示をクライアント端末１０に出力する。この保険提案指示は、この顧客を特定するための顧客情報、必要保障額や保険金額に関する情報を含む。これにより、担当者は、顧客の状況を把握することができ、必要に応じて保険提案のアクションを行なうことができる。

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
・ 本実施形態においては、保険提案システム２０の支出パターンデータ記憶部２３ａには、職業別に支出パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。そして、演算処理部２１は、名寄せ処理（ステップＳ１−１）、構成員の属性の取得処理（ステップＳ１−２）を実行する。そして、演算処理部２１は、構成員毎に支出パターンの取得処理を実行する（ステップＳ１−３）。更に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、入出金履歴の取得処理を実行する（ステップＳ１−５）。そして、保険提案システム２０の演算処理部２１は、支出予測の算出処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、演算処理部２１の支出予測算出手段２１６は、入出金履歴取得手段２１５において取得した入出金履歴、及び支出パターン取得手段２１３において取得した支出パターンを用いて、各支出金額の算出を行なう。これにより、金融機関が管理する預金口座情報を利用して、的確な支出予測を行なうことができる。

・ 本実施形態においては、保険提案システム２０の収入パターンデータ記憶部２３ｂには、世帯主の収入以外の収入パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。そして、演算処理部２１は、名寄せ処理（ステップＳ１−１）、構成員の属性の取得処理（ステップＳ１−２）を実行する。そして、演算処理部２１は、収入パターンの取得処理を実行する（ステップＳ１−４）。更に、保険提案システム２０の演算処理部２１は、入出金履歴の取得処理を実行する（ステップＳ１−５）。そして、保険提案システム２０の演算処理部２１は、収入予測の算出処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、演算処理部２１の収入予測算出手段２１７は、入出金履歴取得手段２１５において取得した入出金履歴、及び収入パターン取得手段２１４において取得した収入パターンを用いて、各収入金額の算出を行なう。これにより、金融機関が管理する預金口座情報を利用して、的確な収入予測を行なうことができる。

・ 本実施形態においては、保険提案システム２０の演算処理部２１は、この世帯に関して保険の有無を確認する（ステップＳ１−８）。具体的には、演算処理部２１の保険金補正手段２１８は、入出金履歴の摘要の中に「保険料の支払」があるかどうかによって判断する。これにより、既加入保険を考慮して保険提案を行なうことができる。

・ 本実施形態においては、保険提案システム２０の演算処理部２１は、支出予測と収入予測とにより将来保障額の算出処理を実行する（ステップＳ１−１０）。具体的には、演算処理部２１の将来保障額算出手段２１９は、支出予測算出手段２１６における支出予測と、収入予測算出手段２１７における収入予測との差分を算出することにより、将来保障額を算出する。そして、演算処理部２１は、差額をカバーする保険を検索し、保険料の算出処理を実行する（ステップＳ１−１１）。生活維持のために必要な保険金額は世帯によって異なるが、口座情報による実態を考慮して適正な保険の提案を行なうことができる。

・ 本実施形態においては、保険提案システム２０の演算処理部２１は、可処分所得の算出処理を実行する（ステップＳ１−１２）。そして、提案判断手段２２２は、可処分所得算出手段２２１における可処分所得金額における保険料の割合を算出する。これにより
、可処分所得に応じて的確な保険提案を行なうことができる。

なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○ 上記実施形態では、支出予測が収入予測を超えて将来保障額が不足する場合、保険提案システム２０の演算処理部２１は、差額をカバーする保険を検索し、保険料の算出処理を実行する（ステップＳ１−１１）。更に、演算処理部２１は、可処分所得の算出処理を実行し（ステップＳ１−１２）、保険料と可処分所得とを比較して提案判断処理を実行する（ステップＳ１−１３）。保険提案の判断を行なう場合、これらすべての処理を実行する場合に限定されるものではなく、支出予測及び収入予測から算出される将来保障額のみに基づいて行なうことも可能である。

○ 上記実施形態では、クライアント端末１０からの指示に基づいて、保険提案の分析処理を実行する。この場合には、分析対象の顧客を特定して行なう。これに代えて、保険提案の分析処理の開始を保険提案システム２０の演算処理部２１が判断してもよい。例えば、保険提案のタイミングを判定するためのパターンデータを保険提案システム２０に記録しておく。例えば、保険提案システム２０が、金融機関ホストシステム３０において住所変更、新規口座開設、氏名変更届、給与受取口座指定、年金受取口座指定、退職金の預入れ、入院費支払に関するデータが登録された場合に、保険提案の分析処理を実行する。例えば、住所変更、氏名変更届の登録により、結婚に関するライフステージの変更を把握することができる。新規口座開設の登録により、就職や子供の誕生に関するライフステージの変更を把握することができる。年金受取口座指定、退職金の預入れの登録により、就業状況に関するライフステージの変更を把握することができる。また、入院費支払により、保険のニーズを把握することができる。従って、家族構成や生活状況の変化により保険の必要性や、加入保険の適正化のタイミングを顕在化させて、的確なタイミングで保険提案を行なうことができる。

○ 上記実施形態では、支出パターンデータ記憶部２３ａには、職業別に支出パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。また、収入パターンデータ記憶部２３ｂには、世帯主の収入以外の収入パターンを決定するためのパターンデータが記録されている。このパターンにおいては、保険新規約者の名寄せベースでの支出パターンおよび収入パターンの傾向を分析し、その分析結果を支出パターンや収入パターンに反映させることも可能である。

○ 上記実施形態では、保険提案システム２０の演算処理部２１は、この世帯に関して保険の有無を確認する（ステップＳ１−８）。そして、保険料の支払がある場合（ステップＳ１−８において「ＹＥＳ」の場合）には、保険金補正手段２１８は、保険金による補正処理を実行する（ステップＳ１−９）。この保険の有無に関しては、分析対象者から直接、ヒアリング等により確認するようにしてもよい。これにより、現状の保険が妥当かどうかを判断することができる。

○ 上記実施形態では、支出予測が収入予測を超えて将来保障額が不足する場合、保険料の算出処理（ステップＳ１−１１）、可処分所得の算出処理（ステップＳ１−１２）、提案判断処理（ステップＳ１−１３）を実行する。これに代えて、或いはこれに加えて、保険提案システム２０が、保険料を払い過ぎている場合に、保険の適正化を図る提案を行なうための処理を実行するように構成してもよい。具体的には、この世帯に関して保険の有無を確認し（ステップＳ１−８）、保険金による補正処理（ステップＳ１−９）を実行した結果、この補正により収入予測が支出予測より基準値以上に大きくなった場合には、保険料を払いすぎているとして、適正な保険への変更提案を行なう指示を出力する。これにより、顧客が加入している保険の適正化を提案することができる。

○ 上記実施形態では、保険提案システム２０は、一つの金融機関の金融機関ホストシステム３０に接続されている。これに代えて、複数の金融機関の金融機関ホストシステム３０を利用して保険提案を行なってもよい。この場合には、複数の金融機関において開設された預金口座に関する口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行なう。更に、各金融機関ホストシステム３０に格納された顧客属性情報を利用して収入予測や支出予測を行なう。これにより、顧客が複数の金融機関に預金口座を保有している場合にも、適切な保険提案を行なうことができる。

本発明の実施形態のシステム概略図。 本発明の実施形態の機能ブロックの説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。

符号の説明

１０…クライアント端末、２０…保険提案システム、２１…演算処理部、２３ａ…支出パターンデータ記憶部、２３ｂ…収入パターンデータ記憶部、２４…保険プランデータ記憶部、３０…金融機関ホストシステム、３２…口座名義人データ記憶部、３３…顧客属性データ記憶部、３４…取引基盤データ記憶部、３５…預金口座データ記憶部。

Claims (5)

1. 金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人データ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備えた保険提案システムを用いて保険提案を支援するための方法であって、
   前記演算処理部が、
   前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、
   前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、
   前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、
   前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力することを特徴とする保険提案方法。
2. 前記演算処理部が、更に、
   前記預金口座データ記憶部に記録された入出金履歴情報に基づいて可処分所得額を算出し、
   前記可処分所得額と、前記抽出した保険プランの保険料とを比較して、この比較結果に基づいて提案可否を判断して出力することを特徴とする請求項１に記載の保険提案方法。
3. 前記演算処理部が、更に、
   前記預金口座データ記憶部に記憶された入出金履歴情報の摘要に基づいて保険料支払の有無を判定し、
   保険料支払がある場合には、前記保険プランデータ記憶部から前記保険料に対応した保険金額を特定し、前記保険金額を用いて前記将来保障額を補正することを特徴とする請求項１又は２に記載の保険提案方法。
4. 金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人データ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備え、保険提案を支援するための保険提案システムであって、
   前記演算処理部が、
   前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、
   前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、
   前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、
   前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力することを特徴とする保険提案システム。
5. 金融機関に預金口座を開設した名義人に関する口座名義人情報を記録した口座名義人デ
   ータ記憶部と、預金口座に関する入出金履歴情報を記録した預金口座データ記憶部と、金融機関の顧客の属性に関する属性情報を記録した顧客属性データ記憶部とに接続された演算処理部と、支出パターン及び収入パターンを記録したパターンデータ記憶部と、保険金額及び保険料を記録した保険プランデータ記憶部とを備えた保険提案システムを用いて保険提案を支援するためのプログラムであって、
   前記演算処理部を、
   前記口座名義人データ記憶部に記録された口座名義人情報を用いて名寄せ処理を行ない、
   前記預金口座データ記憶部及び顧客属性データ記憶部から、名寄せされたグループの構成員の属性情報及び入出金履歴情報を取得し、
   前記属性情報と出金履歴情報に基づいて支出予想を算出し、前記属性情報と入金履歴情報に基づいて収入予想を算出し、
   前記支出予想と収入予想との差分から将来保障額を算出し、前記将来保障額に対応する保険プランを保険プランデータ記憶部から抽出して出力する手段として機能させることを特徴とする保険提案プログラム。

Images