JP2008158653A - 自動契約システム - Google Patents

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Abstract

【課題】照会すべき仮名氏名に抜けが生じることがなく、正確な会員照会や信用情報照会を行うことができ、偽契約を排除することが可能な自動契約システムを提供する。
【解決手段】漢字読替データベース14を利用して自動契約機1から顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る読み替え可能な仮名氏名を抽出し、この抽出された仮名氏名に基づき会員又は信用情報の照会を行い、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客との同一性の有無を判定した上、同一人物でないと判定された場合に顧客の与信判定を行う。考えられ得る全ての仮名氏名に対して自動的に照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となる。
【選択図】 図1

Description

本発明は、消費者金融等の金融機関と顧客との間の貸付契約等の契約に関する手続きを自動で行なう自動契約機に通信ネットワークを介して接続された与信判定サーバを有して構成される自動契約システムに関し、特に、顧客の仮名氏名に基づき会員照会や信用情報照会を行う際に有用な手法を備えた自動契約システムに関する。
個人向けの融資を行なっている消費者金融等の金融業界では、名前を基に会員や信用情報の照会を行い、その結果をもとに与信審査を行うようにしている(例えば、特許文献1参照)。この際、顧客の漢字氏名ではなく、仮名氏名を用いて照会を行うようにしているが(例えば、非特許文献1参照)、漢字は複数の読み方が可能であるため、氏名の漢字が同じでも読み方(仮名氏名)が異なる場合がある。このため、読み方(仮名氏名)が異なれば新規契約の締結が可能になることから偽契約を結ぼうとする者が存在するため、照会の際には顧客から申告があった仮名氏名だけではなく、考え得る仮名氏名を用いて会員照会や信用情報照会が行われている。
特開2005−108005号公報 "STARS(スターネットシステム)"、[online]、株式会社アイネット、[平成18年12月14日検索]、2003、インターネット<URL: http://www.i-netc.co.jp/b_gyoumu/b_01_1.html>
しかしながら、複数の仮名氏名を用いて照会する場合、従来においては、金融機関の職員が、考え得る仮名氏名を想定し、その仮名氏名に基づいて照会を行うようにしていたので、照会すべき仮名氏名に抜けが生じる場合があった。このような照会すべき仮名氏名に抜けが生じた場合には、正確に会員照会や信用情報照会を行うことができず、また、偽契約を見逃す恐れが生じることになる。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、照会すべき仮名氏名に抜けが生じることがなく、正確な会員照会や信用情報照会を行うことができ、また、偽契約を効果的に排除することが可能な自動契約システムを提供することを主たる課題としている。
上記課題を達成するために、本発明に係る自動契約システムは、通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有し、前記与信判定サーバが、顧客から入力された漢字氏名及び前記漢字氏名に対応する仮名氏名を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名に基づき会員の照会を行う会員照会手段と、前記会員照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段とを有することを特徴としている。
したがって、仮名氏名抽出手段により漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、会員照会手段によりこの抽出された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会が自動的に行われ、同一人物判定手段により会員照会手段の照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かが判定され、同一人物でないと判定された場合に与信判定手段により顧客の与信判定が行われるので、考えられ得る照会すべき全ての仮名氏名に対して会員照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となる。また、会員と同一人物であると判定された顧客の与信判定を排除することが可能となるので、同一人物に対して重複した契約を排除することが可能となる。
上記課題を達成するために、本発明に係る自動契約システムは、通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有し、前記与信判定サーバが、顧客から入力された漢字氏名及び前記漢字氏名に対応する仮名氏名を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対応する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名に基づき信用情報の照会を行う信用情報照会手段と、前記信用情報照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報及び信用情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段とを有して構成してもよい。
したがって、仮名氏名抽出手段により漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、信用情報照会手段によりこの抽出された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき信用情報の照会が自動的に行われ、同一人物判定手段により信用情報照会手段の照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かが判定され、同一人物でないと判定された場合に与信判定手段により顧客の与信判定が行われるので、考えられ得る照会すべき全ての仮名氏名に対して信用情報照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となる。また、会員と同一人物であると判定された顧客の与信判定を排除することが可能となるので、同一人物に対して重複した契約を排除することが可能となる。
上述のいずれの構成においても、同一人物判定手段は、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが1項目以上一致する場合に、同一人物であると判定するようにしてもよい。また、与信判定サーバは、同一人物であるか否かの正確な判定を期すために、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが1項目以上一致する場合に、一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出手段を備え、同一人物判定手段を、可能性比率算出手段によって算出された可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定する構成としてもよい。
さらに、前記与信判定サーバは、同一人物か否かの判断をより正確にするために、住所地の名義が格納された地図情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の住所地における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、電話番号の登録名義が格納された電話情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を有する調査手段を備え、同一人物判定手段を、前記調査手段による調査結果を加味して同一人物であるか否かを判定する構成としてもよい。
以上述べたように、本発明によれば、漢字読替データベースを用いて顧客が入力した漢字氏名に対して考えられ得る可能な仮名氏名が抽出され、この抽出された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会又は信用情報の照会が行われ、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客との同一性の有無が判定され、同一人物でないと判定された場合に顧客の与信判定が行われるので、考えられ得る全ての仮名氏名に対して自動的に照会が行われることとなり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となる。
このため、顧客に対して正確な会員照会や信用情報照会を行うことが可能となり、また、既に会員である人物と同一人物の可能性がある顧客の与信判定を排除することが可能となるので、仮名氏名を偽って新規契約を行おうとする偽契約を効果的に排除することが可能となる。
さらに、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが一項目以上一致する場合に、一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出し、この可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定するようにすれば、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客とが同一人物であるか否かの判断を正確に行うことができ、また、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所地における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査したり、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査するようにすれば、同一人物か否かの判断をより正確に行うことが可能となる。
以下、本発明の自動契約システムの実施形態を添付図面を参照しながら説明する。
図1において、1は、顧客と金融機関等の会社との間の契約締結に必要な処理を行なうための自動契約機であり、インターネット等の通信ネットワーク2を介して与信判定サーバ3に接続され、この与信判定サーバ3との間で種々の情報の授受を行なうことにより、貸付契約等に関する諸手続きを自動で行なうようにしている。
4は、信用情報機関であり、前記通信ネットワーク2を介して与信判定サーバ3に接続され、与信判定サーバ3からの顧客の信用情報の照会電文を受信し、照会処理を行なった後に信用情報の回答電文を与信判定サーバ3へ返信するサービスを提供する。
5は、オペレータ端末であり、前記通信ネットワーク2を介して自動契約機1及び与信判定サーバ3に接続され、自動契約機1と与信判定サーバ3との間の契約処理を監視したり、必要に応じて自動契約機1を利用する顧客の対応をしたり、与信判定サーバ3からの種々の処理結果に対して対応する作業等を行なうためのものである。
自動契約機1は、無人店舗等に設置されているもので、この契約機で処理される各種情報を入力する入力部6と、入力された情報を表示したり利用者の操作を誘導するための表示部7とを有し、例えば、入力部6と表示部7は、表示部7の上に重なるように入力部6が実装されたタッチパネル式ディスプレイによって構成されている。
また、自動契約機1は、顧客の漢字氏名が記載された書類(以下、漢字氏名記載書類といい、例えば、本人確認を行なうための運転免許証や健康保険被保険者証等を指す)などのイメージを読み取るスキャナ8を備え、図示しないが、通信ネットワーク2を介して与信判定サーバ3との間でデータの通信処理を行なう通信制御部と、前記スキャナ8や通信制御部、前記入力部6及び表示部7を制御するマイクロプロセッサやプログラム等を記憶した記憶部などにより構成される制御部とを有している。
これに対して、与信判定サーバ3は、CPU、ROM、RAM等を有する情報処理装置であり、メモリに保持された所定のプログラムにより、自動契約機1から受信した顧客の諸情報を利用して与信判定を行なうもので、通信ネットワーク2を介して自動契約機1との間でデータの通信処理を行なうルータなどによって構成される通信制御部11と、この通信制御部11を制御するマイクロプロセッサやプログラム等を記憶した記憶部などにより構成される制御部12とを有している。
また、与信判定サーバ3は、自動契約機1から送信される顧客情報や与信判定結果等を格納する顧客データベース13、漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベース14、住所地の登録名義情報を含む地図情報を格納する地図情報データベース15、及び電話番号の登録名義情報を含む電話情報を格納する電話情報データベース16を備える。
与信判定サーバ3の制御部12は、同図に示されるように、インストールしたソフトウェアにより、漢字読替データベース14に格納された漢字の読替えデータに基づき、自動契約機1から受信した顧客の属性情報の中の漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名抽出処理や、抽出した仮名氏名及び顧客が入力した(申告した)仮名氏名から、顧客データベース13に格納された顧客情報を利用して会員であるか否かの照会を行う会員照会処理、抽出した仮名氏名及び顧客が入力した(申告した)仮名氏名から信用情報機関4に対して信用情報の照会を行う信用情報照会処理、顧客が入力した仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報との一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出処理、地図情報データベース15に格納された住所地の登録名義情報を利用して、前記照会により該当があった人物の住所地における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定し、また、電話情報データベース16に格納された電話番号の登録名義情報を利用して、前記照会により該当があった人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査する調査処理、前記照会結果や同一人物である可能性比率、調査結果に基づき、前記照会により該当があった人物と自動契約機1で手続きをしている顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定処理、顧客の属性情報や信用情報に基づき、顧客の与信を判定する与信判定処理などを行なう機能を有する。
図2乃至図4に、自動契約機1、与信判定サーバ3、及びオペレータ端末5による動作処理例がフローチャートとして示され、以下、このフローチャートに基づき、自動契約システムの動作処理例を説明する。尚、ここで示される処理例は、自動契約機1及び与信判定サーバ3等で読み取ることが可能な制御プログラムをROMチップやCD−ROM等の記憶媒体を介して供給することにより、或いは、ネットワークを介して配信すること等によって自動契約機1及び与信判定サーバ3等にインストールし、このインストールされた制御プログラムを実行させることで行なわれる。
先ず、顧客が自動契約機1の入力部6を操作し、契約手続きを開始すると、表示部7に商品内容の確認や個人情報利用等の同意を促すメッセージが表示され、確認及び同意が顧客に対して要求される(ステップS1)。
この要求に対して、顧客が入力部6を操作して確認及び同意に承諾しない意思表示をした場合には、申込みが取り消され、以後、契約手続きは行なわれずに終了する(ステップS2)。
これに対して、顧客が入力部6を操作して確認及び同意に承諾する意思表示をした場合には、顧客に対して顧客の漢字氏名とその仮名氏名(読み仮名)の入力を促し、これを受けて顧客が入力部6を介して所定の操作をすることにより、顧客から漢字氏名とその仮名氏名を取得する(ステップS3)。
その後、顧客の漢字氏名が記載された書類(漢字氏名記載書類)、例えば、運転免許証等をスキャナ8の所定位置にセットすることが要求され、この要求に応えて顧客が対応する書類をスキャナ8の所定位置にセットし、所定の操作をして読取処理を行なわせることにより同書類のイメージを取得する(ステップS4)。
また、与信審査に必要なその他の必要情報、例えば、生年月日、現住所、電話番号など顧客の属性情報や、勤務先、家族構成等の与信に必要な必要聴取項目の入力を促し、顧客からその他の必要情報を取得する(ステップS5)。
その後、顧客が提示した漢字氏名記載書類に漢字氏名が表記されているか否かが判定される(ステップS6)。この判定は、例えば、OCR処理プログラムを用いてステップS4で読み取った漢字氏名記載書類のイメージのOCR処理を行い、氏名の文字列の有無を自動判定すること等により行われる。
このステップS6において、顧客が提示した書類に漢字氏名が記載されていないと判定された場合には、表示部7にエラー表示を行い(ステップS7)、漢字氏名の確認書類の再読取を要求する指示を表示部7に表示させ(ステップS8)、これを受けて顧客が所定の操作をすることにより漢字氏名記載書類の読取処理を行なわせ、同書類のイメージを再取得する(ステップS9)。その後、ステップS6において顧客が提示した漢字氏名記載書類に漢字氏名が表記されているか否かが再び判定される。
これに対して、ステップS6において、顧客が提示した書類に漢字氏名が記載されていると判定された場合には、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致しているか否かが判定される(ステップS10)。
このステップS10において、漢字氏名記載書類から認識された漢字と顧客の漢字氏名の漢字とが一致していないと判定された場合には、顧客から入力された漢字氏名に誤りがあるものとして表示部7にエラー表示を行い(ステップS11)、再度、顧客に対して漢字氏名とその仮名氏名の入力を要求する指示を表示部7に表示させ(ステップS12)、これを受けて顧客が所定の操作をすることにより、顧客から漢字氏名と仮名氏名を再取得する(ステップS13)。その後、ステップS10において、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致しているか否かが再び判定される。
これに対して、ステップS10において、書類から認識された漢字と顧客が入力した漢字氏名の漢字とが一致していると判定された場合には、顧客から取得した顧客情報、即ち、漢字氏名やその仮名氏名(読み仮名)、その他の必要情報を与信判定サーバ3へ送信する(ステップS14)。
与信判定サーバ3では、通信制御部11により自動契約機1から送信された顧客情報を受信すると、制御部12によりこの顧客情報の中の漢字氏名から照会を行うために苗字と名前のそれぞれについて仮名を抽出し(ステップS15)、この抽出された仮名苗字と仮名名前とから顧客が申告した仮名氏名以外の組み合わせを確定する(ステップS16)。
具体的には、ステップS15の仮名の抽出は、苗字については、漢字読替データベース14に格納された図5(a)に示される苗字についての読替えデータから、顧客が入力した漢字氏名の苗字に対応する読替えデータを抽出する。また、名前については、苗字とは異なり、読み方が多様であることから、一文字づつデータベース化されており、図5(b)に示される名前の各漢字についての読替えデータから、顧客が入力した漢字氏名の名前に対応する各漢字の読替えデータを抽出し、その中から組み合わせが不自然でないものの組み合わせをさらに抽出する。
例えば、顧客が入力した漢字氏名が「河野剛史」の場合、苗字については、漢字読替データベース14の苗字に関する読替えデータから「河野」に対応した読替えデータである「カワノ」と「コウノ」を抽出し、名前については、漢字読替データベース14の名前に関する読替えデータから「剛」と「史」に対応した読替えデータである「タケシ」、「ツヨシ」、「タケ」、「ツヨ」と、「シ」、「フミ」を抽出し、その後、その中から適切な組み合わせである「タケシ」、「ツヨシ」、「タケフミ」、「ツヨフミ」の4種類の仮名名前を抽出する。
そして、次のステップS16において、抽出された仮名苗字と仮名名前を組み合わせ、その中から顧客によって入力された(申告された)仮名氏名以外の組み合わせを抽出し確定する。この申告以外の仮名苗字と仮名名前を組み合わせた仮名氏名の一覧はオペレータ端末5に表示される(ステップS17)。
例えば、上述の「河野剛史」であれば、仮名苗字が「カワノ」と「コウノ」の2種類、仮名名前が「タケシ」、「ツヨシ」、「タケフミ」、「ツヨフミ」の4種類であり、これらの組み合わせは8通り(「カワノタケシ」、「カワノツヨシ」、「カワノタケフミ」、「カワノツヨフミ」、「コウノタケシ」、「コウノツヨシ」、「コウノタケフミ」、「コウノツヨフミ」)であるが、顧客によって申告された仮名氏名が「カワノツヨフミ」である場合、この仮名氏名を除いた7通りの仮名氏名が抽出確定され、その一覧がオペレータ端末5に表示される。
以上のようにして顧客が申告した漢字氏名に対して申告以外の仮名氏名が確定された後に、先ず、顧客が申告した仮名氏名から顧客データベース13を利用して会員照会が行われ(ステップS18)、申告仮名氏名で契約該当があるか否かが判定される(ステップS19)。
申告仮名氏名で契約該当がないと判定された場合には、申告以外の抽出された仮名氏名(ステップS16で確定した仮名氏名)から会員照会が行われるが(ステップ20)、申告仮名氏名で契約該当があると判定された場合には、顧客の申告した仮名氏名及び生年月日以外の属性情報(例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先)が前記照会により該当があった人物の顧客データベース13に記録されている同属性情報と1項目以上一致するか否かが判定される(ステップS21)。
このステップS21で、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により抽出された該当人物の同属性情報と1項目以上一致すると判定された場合には、既に会員である可能性があるため、オペレータ端末5にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう(ステップS22)。
これに対して、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により抽出された該当人物の同属性情報と1項目も一致しないと判定された場合には、申告以外の抽出された仮名氏名から顧客データベース13を利用して会員照会が行われ(ステップS20)、申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当があるか否かを判定する(ステップS23)。
申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当がないと判定された場合には、後述するステップS30以降の信用情報照会へと進み、申告以外の抽出された仮名氏名で契約該当があると判定された場合には、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報(例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先)が照会により該当があった人物の顧客データベース13に記録されている同属性情報と1項目以上一致するか否かが判定される(ステップS24)。
このステップS24で仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により該当があった人物の同属性情報と1項目も一致しないと判定された場合には、後述するステップS30以降の信用情報照会へと進むが、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が前記照会により該当があった人物の同属性情報と1項目以上一致すると判定された場合には、顧客の属性情報と申告以外の仮名氏名で照会した人物の属性情報との一致する項目数により同一人物の可能性比率を算出する(ステップ25)。
具体的には、図6(a)に示されるように、仮名氏名と生年月日以外の属性情報、例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の4つの属性情報が一致するかを判定し、項目ごとに可能性比率を割り当てておき(漢字氏名:25%、住所:30%、電話番号:30%、勤務先:15%)、一致する項目の可能性比率を加算することにより同一人物の可能性比率を算出し、図6(b)に示されるように、その結果を同一人物の可能性の順位と共にオペレータ端末5に表示させる(ステップS26)。
例えば、漢字氏名を入力した顧客と申告以外の抽出された仮名氏名の人物とが、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の全てが一致している場合には、同一人物の可能性比率を100%(25%+30%+30%+15%)とし、漢字氏名、住所、電話番号の3つが一致している場合には、同一人物の可能性比率を85%(25%+30%+30%)とし、漢字氏名、電話番号、勤務先の3つが一致している場合には、同一人物の可能性比率を70%(25%+30%+15%)とする。
その後、照会により抽出された該当人物の属性情報項目について調査を実施する(ステップS27)。この属性情報項目の調査は、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所から地図情報データベース15を利用してその住所地の登録名義を抽出し、この登録名義が顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号から電話情報データベース16を利用してその電話番号の登録名義を抽出し、この登録名義と顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を行うようにしている。
そして、ステップS25及びステップS27で得られた結果を基に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった仮名氏名の人物と自動契約機1で手続きをしている顧客とが同一人物か否かが判定される(ステップS28)。具体的には、ステップS25で算出された同一人物の可能性比率が所定比率以上である場合、また、ステップ27の調査の結果、照会により該当があった人物の住所地や電話番号の登録名義と顧客が入力した漢字氏名とが一致していると判定された場合に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった仮名氏名の人物と自動契約機1で手続きをしている顧客とが同一人物であると判定し、重複契約を避けるためにオペレータ端末5にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう(ステップS29)。
これに対して、同一人物でないと判定された場合には、ステップS30以降の信用情報照会へと進む。まず、ステップS30において、顧客によって申告された仮名氏名から信用情報機関4に対して信用情報を照会する。その後、ステップS31において、申告以外の抽出された仮名氏名から信用情報機関4に対して信用情報を照会する。
そして、申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当があるか否かを判定し(ステップS32)、申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当があれば、仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報(例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先)と信用情報回答の同属性情報とが1項目以上一致するか否かが判定される(ステップS33)。
このステップS33で仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報と信用情報回答に記載されている同属性情報とが1項目以上一致すると判定された場合には、顧客の属性情報と申告以外の仮名氏名で得られた信用情報回答に記載されている属性情報との一致する項目数により同一人物の可能性比率を算出する(ステップS34)。
具体的には、前述した図6に示されるように、仮名氏名と生年月日以外の属性情報、例えば、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の4つの属性情報が一致するかを判定し、項目ごとに割り当てられた可能性比率を、一致している属性情報で加算することにより同一人物の可能性比率を算出し、その結果を同一人物の可能性の順位と共にオペレータ端末5に表示させる(ステップS35)。
また、信用情報に該当があった仮名氏名の人物の属性情報項目について調査を実施する(ステップS36)。この属性情報項目の調査は、照会により該当があった仮名氏名の人物の信用情報回答に記載された住所から地図情報データベース15を利用してその住所地の登録名義を抽出し、この登録名義が顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、照会により該当があった仮名氏名の人物の信用情報回答に記載された電話番号から電話情報データベース16を利用してその電話番号の登録名義を抽出し、この登録名義と顧客の入力した漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を行うようにしている。
そして、ステップS34及びステップS36で得られた結果を基に、申告以外の抽出された仮名氏名のうち、照会により該当があった仮名氏名の人物と自動契約機1で手続きをしている顧客とが同一人物か否かが判定される(ステップS37)。具体的には、ステップS34で算出された同一人物の可能性比率が所定比率以上である場合、また、属性情報項目の調査の結果、照会により該当があった人物の住所地や電話番号の登録名義と顧客が入力した漢字氏名とが一致していると判定された場合に、申告以外の抽出された仮名氏名の人物と自動契約機1で手続きをしている顧客とが同一人物であると判定し、重複契約を避けるためにオペレータ端末にその旨を表示し、オペレータによる確認を行なう(ステップS38)。
そして、前記ステップ32で申告以外の抽出された仮名氏名で信用情報の該当がないと判定された場合、ステップS33で仮名氏名及び生年月日以外の顧客の属性情報が信用情報回答の同属性情報と1項目も一致していないと判定された場合、また、ステップS37で同一人物でないと判定された場合には、いままで登録されている人物とは別人であり、新規の顧客であるといえるので、顧客から取得した属性情報、及びその顧客に対する信用情報の照会結果をもとに与信判定がなされ(ステップS39)、顧客の申告仮名氏名を他の情報と共に顧客データベース13に記録し(ステップS40)、与信の判定結果を自動契約機1へ送信して顧客に対して通知する(ステップS41)。これを受けて、自動契約機1の表示部7に与信の判定結果が表示される(ステップS42)。
したがって、上述の自動契約システムによれば、顧客が入力した漢字氏名に基づき漢字読替データベース13から入力された漢字氏名に対して考えられ得る読み替え可能な仮名氏名が抽出され、この抽出された仮名氏名及び顧客が入力した仮名氏名に基づき会員の照会や信用情報の照会が行われ、該当があった場合にその該当があった仮名氏名の人物の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と顧客の同属性情報とに基づき同一人物の判定が行われ、同一人物でないと判定された場合に顧客の与信判定が行われるので、照会すべき全ての仮名氏名に対して会員照会および信用情報照会が行われることになり、人為的な判断によって生じうる仮名氏名の抜けによる照会漏れを防ぐことが可能となる。このため、正確に会員照会や信用情報照会を行うことが可能となる。
また、申告以外の抽出された仮名氏名で照会した結果、顧客が申告した仮名氏名とは異なるが同一人物の可能性がある人物の会員登録を発見し、その人物と同一人物の可能性がある顧客の与信判定を排除することが可能となるので、同一人物に対して重複した契約を排除することができ、偽契約を効果的に排除することが可能となる。
さらに、顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが一項目以上一致する場合に、一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出し、この可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定し、また、照会により該当があった仮名氏名の人物の住所における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査したり、照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と顧客の漢字氏名とが一致するか否かを調査するようにしているので、照会により該当があった仮名氏名の人物と顧客とが同一人物であるか否かの判断をより正確に行うことが可能となる。
尚、上述の構成において、同一人物であるか否かの可能性比率の算出は、上述した方法に限定されるものではなく、ステップS25やステップS34へ移行する段階では少なくとも属性情報の1つが一致している場合であることから、可能性比率の初期値を50%とし、各項目が一致した場合の比率を図7(a)に示すように設定し(漢字氏名:15%、住所:15%、電話番号:15%、勤務先:5%)、図7(b)に示されるように、同一人物である可能性比率を、自動契約機1で手続きをしている顧客と申告以外の抽出された仮名氏名の人物とが、漢字氏名、住所、電話番号、勤務先の全てが一致している場合には、同一人物の可能性比率を100%(50%+15%+15%+15%+5%)とし、漢字氏名、住所、電話番号の3つが一致している場合には、同一人物の可能性比率を95%(50%+15%+15%+15%)とし、漢字氏名、電話番号、勤務先の3つが一致している場合には、同一人物の可能性比率を85%(50%+15%+15%+5%)とし、所定の比率以上の場合に同一人物であると判定するようにしてもよい。
また、上述の構成においては、自動契約機と与信判定サーバとの契約手続きについて主として説明したが、インターネットに接続された顧客の端末や店頭に設置した端末等から与信判定サーバへ顧客情報を送信し、同様の処理を行うようにしてもよい。
図1は、本発明に係る自動契約システムの構成例を示すブロック図である。 図2は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートである。 図3は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートであり、図2の続きを示すものである。 図4は、本発明に係る自動契約システムの動作処理例を示すフローチャートであり、図3の続きを示すものである。 図5は、漢字読替データベースの構成を示す図であり、図5(a)は苗字に関する読替データの構成を示す図、図5(b)は名前に関する読替えデータの構成を示す図である。 図6は、同一人物である可能性比率の算出手法を説明する図であり、(a)は可能性比率を算出するための項目毎の加算比率を示し、(b)はその加算比率に基づき同一人物の可能性比率を算出した例を示す表である。 図7は、同一人物である可能性比率の他の算出手法を説明する図であり、(a)は可能性比率を算出するための項目毎の加算比率を示し、(b)はその加算比率に基づき同一人物の可能性比率を算出した例を示す表である。
符号の説明
1 自動契約機
2 通信ネットワーク
3 与信判定サーバ
14 漢字読替データベース
15 地図情報データベース
16 電話情報データベース

Claims (5)

  1. 通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成される自動契約システムにおいて、
    前記与信判定サーバが、
    顧客から入力された漢字氏名及び前記漢字氏名に対応する仮名氏名を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、
    漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、
    前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名氏名抽出手段によって抽出された仮名氏名に基づき会員の照会を行う会員照会手段と、
    前記会員照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、
    前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段と
    を有することを特徴とする自動契約システム。
  2. 通信ネットワークを介して顧客の属性情報を取得し、少なくとも前記属性情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定サーバを有して構成される自動契約システムにおいて、
    前記与信判定サーバが、
    顧客から入力された漢字氏名及び前記漢字氏名に対応する仮名氏名を含む顧客の属性情報を受信する受信手段と、
    漢字の読替えデータが格納された漢字読替データベースから前記漢字氏名に対する読み替え可能な仮名氏名を抽出する仮名氏名抽出手段と、
    前記顧客から入力された仮名氏名、及び、前記仮名指名抽出手段によって抽出された仮名氏名に基づき信用情報の照会を行う信用情報照会手段と、
    前記信用情報照会手段による照会により該当があった仮名氏名の人物と前記顧客とが同一人物であるか否かを判定する同一人物判定手段と、
    前記同一人物判定手段により同一人物でないと判定された場合に、少なくとも前記顧客の属性情報及び信用情報に基づき前記顧客の与信判定を行う与信判定手段と
    を有することを特徴とする自動契約システム。
  3. 前記同一人物判定手段は、前記顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが1項目以上一致する場合に、同一人物であると判定するものである請求項1又は2記載の自動契約システム。
  4. 前記与信判定サーバは、前記顧客の仮名氏名及び生年月日以外の属性情報と前記照会により該当があった仮名氏名の人物の同属性情報とが1項目以上一致する場合に、一致する項目数により同一人物である可能性比率を算出する可能性比率算出手段を備え、
    前記同一人物判定手段は、前記可能性比率算出手段によって算出された可能性比率を加味して同一人物であるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項1又は2記載の自動契約システム。
  5. 前記与信判定サーバは、住所地の登録名義が格納された地図情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の住所における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査と、電話番号の登録名義が格納された電話情報データベースに基づき前記照会により該当があった仮名氏名の人物の電話番号における登録名義と前記顧客の漢字氏名とが一致するか否かを判定する調査の少なくとも一方を有する調査手段を備え、
    前記同一人物判定手段は、前記調査手段による調査結果を加味して同一人物であるか否かを判定するものであることを特徴とする請求項1又は2記載の自動契約システム。
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