JP2009123017A - 自動審査システム - Google Patents

Abstract

【課題】申込者の入力項目数を低減して顧客の負担を減らすと共にオペレータやサーバへの負荷を低減して審査時間の短縮を図りつつ、従来と同様の厳格な審査を維持することが可能な自動審査システムを提供する。
【解決手段】与信判定サーバ１０は、顧客の年収情報及び信用情報照会に必要な顧客の属性情報を受信すると、受信した顧客の属性情報を基に顧客の信用情報を照会し、受信した顧客の年収と信用情報から得られた残債務額との比に基づき自動審査を行う。残債務額を、信用情報における契約項目毎の債務額に契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額とする。顧客の年収と残債務額との比から算出された与信額を、信用情報における過去の入金履歴を基に修正し、顧客の年収と年収統計データベース１５の平均年収との乖離が許容範囲であることを判定してもよい。
【選択図】 図１

Description

本発明は、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て構成される自動審査システムに関する。

クレジットカード等の申込みにおいては、氏名、年齢、職業、年収等の様々な項目を申込者から聴取し、これに基づき申込者の信用度を調査して、その結果を基に借入可能額や借入れ時の利率を決定するようにしている。また、インターネットの発達により、Ｗｅｂ上でクレジットカードを申込むことも可能となっている（特許文献１〜３参照）。
特開２００２−２５９６９３号公報 特開２００３−０４４６６８号公報 特開２００４−０１３５４１号公報

しかしながら、従来のインターネットでのクレジッドカード等の申込方法においては、申込者は属性に関する多くの項目を入力する必要があり、非常に手間がかかると共に入力ミスも多くなる不都合があった。また、厳格な審査を行うためには、多くの項目について審査をする必要があるため、オペレータが審査する場合にはオペレータの負荷が大きくなり、また、自動で審査結果を算出する場合であっても、審査項目が多いとサーバの負荷が大きくなり、審査時間が長くなるという問題があった。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、申込者の入力項目数を低減して顧客の負担を減らすと共にオペレータやサーバへの負荷を低減して審査時間の短縮を図り、また従来と同様の厳格な審査を維持することが可能な自動審査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、本発明に係る自動審査システムは、インターネット等のネットワークを介して顧客端末から行われる契約の申込みを管理する与信判定サーバを有するシステムであって、前記与信判定サーバは、契約申込時に前記顧客端末から入力された顧客の年収情報及び信用情報照会に必要な顧客の属性情報を受信する情報受信手段と、受信した前記顧客の属性情報を基に前記顧客の信用情報を照会する信用情報照会手段と、受信した前記年収情報で特定される前記顧客の年収と前記信用情報から得られる残債務額との比に基づき自動審査を行う自動審査手段とを具備することを特徴としている。

したがって、与信判定サーバは、情報受信手段によって契約申込時に顧客端末から入力された顧客の年収情報及び信用情報照会に必要な顧客の属性情報が受信されると、受信した顧客の属性情報を基に信用情報照会手段によって顧客の信用情報が照会され、自動審査手段によって年収情報で特定される顧客の年収と信用情報から得られる残債務額との比に基づき自動審査が行なわれる。

したがって、自動審査が顧客の年収と残債務額とに基づいて行われるので、申込者は年収を含む信用情報照会に必要な必要最小限度の聴取項目を入力すれば足りることになる。このため、審査項目が少なくなるので、入力の手間が低減されると共にサーバへの負荷も低減され、より短時間で審査することが可能となる。
ここで、信用情報から得られる契約項目毎の債務額は、契約項目毎に性質が異なるので、残債務額は、前記信用情報から得られる契約項目のうち、残債務額として加算対象となる契約項目を特定し、前記加算対象となる契約項目毎の債務額に当該契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額として算出するようにするとよい。

さらに、自動審査手段は、顧客の年収と残債務額との比から算出された与信額を、信用情報から得られる過去の入金履歴の結果を基に修正する手段を含むようにしてもよい。例えば、信用情報から得られる過去の入金履歴の結果を基に修正する手段としては、直近の所定期間のうちで当月の請求額又はそれ以上の額の入金がされた回数に応じた追加額を前記与信額に加算する構成等が考えられる。

また、平均年収が少なくとも年齢毎に記録された年収統計データベースを設け、前記与信判定サーバに、受信した前記年収情報で特定される年収と前記年収統計データベースにて特定される平均年収とを照合する年収照合手段をさらに設け、前記信用情報照会手段または前記自動審査手段を、前記年収照合手段による照合の結果、受信した前記年収情報により特定される年収と前記年収統計データベースにて特定された平均年収との差異が許容範囲である場合に実行するようにしてもよい。
この際、年収統計データベースに、企業別の年収統計データと業種別の年収統計データとを設け、年収照合手段による照合は、前記企業別の年収統計データに顧客の所属組織のデータ登録があれば当該企業別の年収統計データを用いて照合し、データ登録がなければ前記業種別の年収統計データを用いて照合するようにしてもよい。

以上述べたように、本発明によれば、受信した年収情報で特定される顧客の年収と信用情報の残債務額との比に基づいて、自動審査を行うようにしたので、申込者は年収を含む信用情報照会に必要な必要最小限度の聴取項目を入力すれば足りるため、申込時の手間を大幅に低減することが可能になると共に、与信判定サーバに対しても、負荷を少なくして短時間で審査を実施することが可能となる。
また、オペレータが携わる場合はイレギュラーであるため、オペレータの負担を低減することが可能になる。
さらに、年収と残債務額とに重点を置くことで、聴取項目を必要最小限度にしつつも、従来と同様の厳格な審査を維持することが可能となる。

以下、本発明に係る自動審査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、本発明に係る自動審査システムの構成を示す模式図が示されている。この自動審査システムは、インターネット１に接続された運営会社２と、信用情報を提供する外部の信用情報機関３と、顧客が所有する顧客端末４とを有して構成されている。

運営会社２は、申込受付サービスを提供するウェブサーバ５と、データベースサーバ６と、これらサーバを管理する与信判定サーバ１０とを有し、これらウェブサーバ５、データベースサーバ６、及び与信判定サーバ１０は、情報処理装置として必要な機能（通信手段、記憶手段、制御部等）を備えており、インターネット１に接続するルータ１１にＬＡＮ伝送路１２を介して接続されている。１３は、与信判定サーバ１０に接続されたオペレータ端末であり、与信判定サーバ１０からの種々の処理結果に対応する作業等を行うためのものである。

データベースサーバ６は、顧客情報が記録された顧客データベース１４と、平均年収が少なくとも年齢毎に記録された年収統計データベース１５とを備えている。

ここで、顧客データベース１４には、図２（ａ）に示されるように、カナ氏名、生年月日、郵便番号、住所、電話番号、性別、年齢、職業、所属組織、業種、年収、利用限度額等の信用情報照会のために最低限必要となる顧客の属性情報や顧客の年収情報を含む顧客情報が会員番号に対応づけて格納されている。

また、年収統計データベース１５には、図２（ｂ）に示されるように、所属組織別に年齢ごとの平均年収が記録された企業別の年収統計データと、図２（ｃ）に示されるように、業種別に年齢ごとの平均年収が記録された業種別の年収統計データとを備え、企業別の年収統計データには、業種、市場名、従業員の平均年齢、従業員の平均年収、年齢毎の年収をリストアップした自社顧客集計が企業別に格納され、業種別の年収統計データには、年齢別の平均年収が業種別に格納されている。

与信判定サーバ１０は、情報処理装置として必要な機能の他に、図１に示されるように、情報受信手段、信用情報照会手段、自動審査手段、年収照合手段を備えている。以下に、これらの手段について説明するが、実際には、常駐する所定のプログラムによりハードウエア資源との協働により具現される。

情報受信手段は、ウェブサーバ５が提供する契約申込みのウェブサイトを介して顧客端末４から入力された顧客の年収情報と顧客の個人信用情報を照会するために必要な最小限度の顧客の属性情報とを受信する手段である。

信用情報照会手段は、外部の信用情報機関３に対して信用情報の照会を行う手段である。

自動審査手段は、顧客端末４から入力された年収情報で特定される顧客の年収と信用情報照会手段によって照会された信用情報から得られる残債務額との比に基づき自動審査を行う手段である。ここで、残債務額は、信用情報から得られる契約項目毎（例えば、クレジットカード、個品割賦購入あっせん・割賦販売、リース、保証・提携ローン・ローン提携販売、融資、住宅ローン別）の債務額に当該契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額として表わされる。また、自動審査においては、顧客の年収と残債務額との比から算出された与信額を、信用情報における過去の入金履歴の結果を基に修正する処理を含めてもよい。

年収照合手段は、顧客端末４から入力された年収情報により特定される年収と、年収統計データベース１５にて特定される平均年収とを照合する手段であり、顧客が申告した年収と年収統計データベース１５から特定された年収との間の乖離が許容範囲内であるか否かを判定するために利用される。前記信用情報照会手段による信用情報の照会や自動審査手段による与信額の算出は、顧客が申告した年収と年収統計データベース１５から特定された年収との間の乖離が許容範囲内である場合に実行するようにしてもよい。

図３乃至４において、本発明に係る自動審査システムの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本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、サーバ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各サーバにインストールし、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、顧客は、顧客端末４からウェブサーバ５のＵＲＬを入力してウェブサーバ５にアクセスする（Ｓ１）。ウェブサーバ５は、これを受けて顧客端末４のブラウザに契約の申込同意画面を表示させる（Ｓ２）。当該画面には、会員規約や個人情報の取り扱いに関する同意条項などが表示され、これらに同意して申込ボタンを押下する（Ｓ３）。ウェブサーバ５は、これを受けて申込者の年収情報及び個人信用情報の照会に必要な最低限度の属性情報を入力させる顧客情報入力画面を顧客端末４のブラウザに表示させる（Ｓ４）。

顧客は、これを受けて、カナ氏名、生年月日、郵便番号、住所、電話番号、所属組織、業種等の本人や勤務先などを特定する顧客の属性情報や顧客の年収を特定する年収情報を含む顧客情報を入力して送信する（Ｓ５）。ウェブサーバ５は、顧客端末４より入力された顧客情報のデータを与信判定サーバ１０へ送信する（Ｓ６）。

与信判定サーバ１０においては、顧客情報を受信すると、受信した顧客情報に基づき、運営会社２で定めるロジックによって与信判定（自動審査）を開始する（Ｓ７）。先ず、受信した顧客情報に基づき、顧客データベース１４の名寄せを行い（Ｓ８）、該当顧客が存在するか否かを判定する（Ｓ９）。既に取引があって該当顧客が存在すると判定された場合には、自動審査を中止し（Ｓ１０）、オペレータ端末１３に接続してオペレータによる人的判断を行う（Ｓ１１）。即ち、電話や電子メール等を利用してオペレータから顧客へ確認をとり（Ｓ１２）、誤入力である場合には、再度審査を行うために顧客情報を再度入力し直すステップＳ５へ戻す（Ｓ１３）。

これに対して、ステップＳ９において該当顧客が存在しないと判定された場合には、与信判定サーバ１０は、顧客情報に基づき、顧客の職業の所属組織が年収統計データベース１５の企業別の年収統計データに存在するか否かを判定し（Ｓ１４）、年収統計データベース１５の企業別の年収統計データに存在すると判定された場合には、入力された年収と年収統計データベース１５の企業別の年収統計データから抽出された同じ所属組織（企業）の同じ年齢の平均年収とを比較して、許容範囲内で一致するか否か（乖離が許容範囲内であるか否か）を判定する（Ｓ１５）。

また、顧客の職業の所属組織が年収統計データベース１５の企業別の年収統計データに存在しないと判定された場合には、入力された年収と年収統計データベース１５の業種別の年収統計データから抽出された同じ業種の同じ年齢の平均年収とを比較して、許容範囲内で一致するか否か（乖離が許容範囲内であるか否か）を判定する（Ｓ１６）。

そして、ステップＳ１５において、入力された年収と年収統計データベース１５の企業別の年収統計データから抽出された平均年収との乖離が許容範囲内であると判定された場合、また、ステップＳ１６において、入力された年収と年収統計データベース１５の業種別の年収統計データから抽出された平均年収との乖離が許容範囲内であると判定された場合には、顧客の年収に対する入力情報にある程度の裏づけがとれた場合であるので、顧客の属性情報に基づき、外部の信用情報機関３に対して顧客の信用情報の照会を行い、顧客の個人信用情報を取得する（Ｓ１７）。

また、ステップＳ１５において、入力された年収と年収統計データベース１５の企業別の年収統計データから抽出された平均年収との乖離が許容範囲内でないと判定された場合、また、ステップＳ１６において、入力された年収と年収統計データベース１５の業種別の年収統計データから抽出された平均年収との乖離が許容範囲内でないと判定された場合には、顧客の入力情報の信憑性を確認するために、自動審査を保留し（Ｓ１８）、オペレータ端末１３に接続して（Ｓ１９）、オペレータによる乖離理由の確認が行われる（Ｓ２０）。

その結果、乖離理由が誤入力等の問題のない理由であると認められた場合には、自動審査を継続させ、前記ステップＳ１７にて外部の信用情報機関３に対して信用情報の照会を行う。

そして、信用情報の照会の結果、信用情報が存在するか否かを判定する（Ｓ２１）。この判定は、例えば、カナ氏名、生年月日、住所、電話番号の４項目中、２項目以下の合致しか認められなかった場合には、信用情報が存在しないものと判定し、この場合には、自動審査を保留し（Ｓ２２）、オペレータ端末１３に接続してオペレータによる確認が行われる（Ｓ２３）。この確認は、電話や電子メール等により顧客へ確認することにより行われ（Ｓ２４）、問題がないと認められた場合には、審査を継続させる（Ｓ２５）。

また、ステップＳ２１で信用情報が存在すると判定された場合、また、ステップＳ２５で審査を継続する場合には、次に信用情報に貸付できない条件（例えば、長期に渡る延滞がある場合など）があるか否かを判定する（Ｓ２６）。この判定の結果、信用情報に貸付できない条件があると判定された場合には、契約不可であるお断りのメールを作成し（Ｓ２７）、このお断りのメールを顧客端末４へ送信する（Ｓ２８）。

これに対して、ステップＳ２６で信用情報に貸付できない条件はないと判定された場合には、信用情報に基づき、残債務額が算定される（Ｓ２９）。
残債務額は、信用情報から得られたそれぞれの契約項目毎の債務額に契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額で表わすもので、図５に示されるように、契約項目として、例えば、「クレジットカード」、「個品割賦購入あっせん・割賦販売」、「リース」、「保証・提携ローン・ローン提携販売」、「無保証の融資」、「保証付の融資」、「住宅ローン」の７つの管理区分に分けられる場合で、「クレジットカード」については、支払い回数が１、２回の場合には、短期間で無くなる借財であるので残債務として扱わず、支払い回数が３回以上又はリボルビングの場合には、その残債務Ａにａ％を乗じた額をクレジットカードでの残債務額として扱う。

「個品割賦購入あっせん・割賦販売」の場合にも、支払い回数が１、２回の場合には残債務として扱わず、支払い回数が３回以上又はリボルビングの場合には、その残債務Ｂにｂ％を乗じた額を個品割賦購入あっせん・割賦販売の残債務額として扱う。
「リース」の場合については、物品の所有権はリース会社にあるため、負債のリスクとしては低いので、その残債務Ｃに低めに設定された所定の比率（ｃ％）を乗じた額をリースの残債務額として扱う。

「保証・提携ローン・ローン提携販売」については、保証されている債務であるので、残債務としては扱わない。
「無保証の融資」、即ち、いわゆるキャッシングについては、負債のリスクが大きいことから、その残債務Ｄに高めに設定された所定の比率（ｄ％）を乗じた額を無保証融資の残債務額として扱う。
「保証付の融資」については、その残債務Ｅに無担保融資よりも低めに設定された所定の比率（ｅ％）を乗じた額を保証付融資の残債務額として扱う。
「住宅ローン」については、住居目的に制限される融資であり、償還期限は長いが金利は低く、建物や土地への抵当権が設定されているのが特徴である。そのため、年収よりも大きな額であるが、担保が等価値以上であるため、残債務として扱わない。

このように、残債務額として加算対象となる契約項目を特定し、加算対象となる契約項目については、契約項目毎にその性質を考慮して重み付けをし、契約項目毎の債務額に契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額（Ａ×ａ／１００＋Ｂ×ｂ／１００＋Ｃ×ｃ／１００＋Ｄ×ｄ／１００＋Ｅ×ｅ／１００）を実質的な残債務額として算定する。

そして、顧客から申告があった年収と、上述のようにして得られた残債務額との比が所定の範囲内（例えば、５０％未満）か否かを判定し（Ｓ３０）、所定の範囲を超えている場合（例えば、５０％以上）であれば、契約不可であるお断りのメールを作成し（Ｓ２７）、このお断りのメールを顧客端末４へ送信する（Ｓ２８）。

これに対して、ステップＳ３０において、顧客から申告があった年収とステップＳ２９で得られた残債務額との比が所定の範囲内であると判定された場合には、年収に対する残債務額の負債比に応じて与信額を算出する（Ｓ３１）。

例えば、図６に示されるように、年収に対する残債務額が多いほど（負債比が大きいほど）与信額を少なく設定するもので、負債比が２０％未満であれば、年収に対する残債務額の比率は小さいので、与信額を２０万円に設定し、負債比が２０％以上３０％未満であれば、年収に対する残債務額の比率が大きくなってくるので、与信額を１０万円に設定し、負債比が３０％以上５０％未満であれば、年収に対する残債務額の比率がさらに大きくなってくるので、与信額を５万円に設定し、負債比が５０％以上であれば、与信額を０円とする。

このようにして残債務額と年収との比から与信額を算出した後に、次に信用情報のクレジットヒストリーにおける過去の入金状況から、ステップＳ３１で算定された与信額を修正する（Ｓ３２）。

即ち、直近の所定期間のうちで当月の請求額又はそれ以上の額が入金された回数をカウントし、この回数が多いほど過去の入金実績が認められるので、ステップＳ３１で設定された与信額に対して入金回数に応じた所定額を上乗せる。例えば、図７に示されるように、直近２４ヶ月のうちで１０回以上、毎回の入金において当月の請求額又はそれ以上の額が入金されている場合には、ステップＳ３１で算定された与信額に１０万円を追加し、直近２４ヶ月のうちで５回以上、毎回の入金において当月の請求額又はそれ以上の額が入金されている場合には、ステップＳ３１で算定された与信額に５万円を追加し、直近２４ヶ月のうちで３回以上、毎回の入金において当月の請求額又はそれ以上の額が入金されている場合には、ステップＳ３１で算定された与信額に３万円を追加する。

このようにして、過去の実績を考慮して与信額を修正することで最終的な与信額を決定した後に、与信判定（自動審査）を完了させ（Ｓ３３）、与信判定（自動審査）の結果や顧客情報を顧客データベース１４に記録し、顧客データベース１４を更新する（Ｓ３４）。また、顧客データベース１４への会員登録がされると、年収統計データベース（企業別・業種別）１５のデータが顧客の入力した年齢、所属組織、業種、年収等の情報を基に更新される（Ｓ３５）。

そして、与信判定（自動審査）の結果を通知するためのメールを作成し（Ｓ３６）、このメールを顧客端末４へ送信する（Ｓ３７）。
これにより、顧客は、ステップＳ２３、Ｓ３７において与信判定サーバ１０から送信されたメールを受信して契約の可否、与信判定結果を知ることが可能となる（Ｓ３８）。

したがって、上述の構成によれば、顧客から申告があった年収と信用情報から得られた残債務額との比に基づいて与信額の算出が行われるので、顧客から聴取する必要項目は、年収の他に信用情報照会に必要な必要最小限度の聴取項目で済むので、顧客の申込時の入力負担を低減することが可能になると共に、審査項目が少なくなるので、サーバへの負荷も低減され、より少ない負荷で短時間で審査を実施することが可能となる。また、オペレータが携わる場合はイレギュラーであるため、オペレータの負担を低減することが可能になる。

さらに、上述の構成によれば、残債務額を、信用情報における契約項目毎の債務額に契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額として算出するようにしたので、各項目毎の債務額の性質を反映させた実質的な残債務額を算出することができ、年収に対する残債務額の比（負債比）を的確に算定して、与信額を適切に設定することが可能となる。このため、顧客に対する聴取項目は必要最小限度にしつつも年収と残債務に重点を置くことで従来と同程度の厳格な与信判定（自動審査）を行うことが可能となる。

また、上述の構成においては、顧客の年収と残債務額との比から算出された与信額を、信用情報における過去の入金履歴の結果を基に修正するようにしているので、年収と残債務が同じでも、与信額が顧客の入金履歴を加味して適切に調整されるので、より適切な与信判定（自動審査）を行うことが可能となる。

さらにまた、自己申告された年収が年収統計データベース１５で特定される平均年収と照合することにより、申告した年収の信憑性を確認することが可能となるので、誤った情報を基に与信判定がなされることがなくなり、偽契約を防ぐことができると共に正確な与信判定を確保することが可能となる。

図１は、本発明に係る自動審査システムの構成例を示す模式図である。 図２は、データベースの構成例を示す図であり、（ａ）は顧客データベースの構成例を示し、（ｂ）は企業別の年収統計データベースの構成例を示し、（ｃ）は業種別の年収統計データベースの構成例を示す。 図３は、本発明に係る自動審査システムの動作処理例を示すフローチャートであり、申込みから信用情報の照会までの動作処理例を示す。 図４は、図３の続きを示すフローチャートであり、与信額を算出し、これを通知するまでの動作処理例を示す。 図５は、顧客の残債務額を計算するために用いる契約管理区分別の残債務の算出を説明するための表である。 図６は、年収に対する残債務額の負債比と与信額との関係を示す表である。 図７は、顧客の年収と残債務額との比から算出された与信額を、信用情報から得られた過去の入金履歴の結果を基に修正する手法を説明する表である。

符号の説明

１ インターネット
３ 信用情報機関
４ 顧客端末
１０ 与信判定サーバ
１５ 年収統計データベース

Claims (6)

1. インターネット等のネットワークを介して顧客端末から行われる契約の申込みを管理する与信判定サーバを有する自動審査システムであって、
   前記与信判定サーバは、
   契約申込時に前記顧客端末から入力された顧客の年収情報及び信用情報照会に必要な顧客の属性情報を受信する情報受信手段と、
   受信した前記顧客の属性情報を基に前記顧客の信用情報を照会する信用情報照会手段と、
   受信した前記年収情報で特定される前記顧客の年収と前記信用情報から得られる残債務額との比に基づき自動審査を行う自動審査手段とを具備することを特徴とする自動審査システム。
2. 前記残債務額は、前記信用情報から得られる契約項目のうち、残債務額として加算対象となる契約項目を特定し、前記加算対象となる契約項目毎の債務額に当該契約項目毎に設定された所定の比率を乗じた合計額として算出されることを特徴とする請求項１記載の自動審査システム。
3. 前記自動審査手段は、前記顧客の年収と前記残債務額との比から算出された与信額を、前記信用情報から得られる過去の入金履歴の結果を基に修正する手段を含むことを特徴とする請求項１記載の自動審査システム。
4. 前記信用情報から得られる過去の入金履歴の結果を基に修正する手段は、直近の所定期間のうちで当月の請求額又はそれ以上の額の入金がされた回数に応じた追加額が前記与信額に加算されるものであることを特徴とする請求項３記載の自動審査システム。
5. 平均年収が少なくとも年齢毎に記録された年収統計データベースを備え、
   前記与信判定サーバは、
   受信した前記年収情報で特定される年収と、前記年収統計データベースにて特定される平均年収とを照合する年収照合手段をさらに備え、
   前記信用情報照会手段または前記自動審査手段は、前記年収照合手段による照合の結果、受信した前記年収情報により特定される年収と前記年収統計データベースにて特定された平均年収との差異が許容範囲である場合に実行されることを特徴とする請求項１記載の自動審査システム。
6. 前記年収統計データベースは、企業別の年収統計データと業種別の年収統計データとを有し、年収照合手段による照合は、前記企業別の年収統計データに顧客の所属組織のデータ登録があれば当該企業別の年収統計データを用いて照合し、データ登録がなければ前記業種別の年収統計データを用いて照合することを特徴とする請求項５記載の自動審査システム。
   

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