JP2014149780A - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顧客による金融取引の情報を有効活用して金融機関の業務を支援する。
【解決手段】取引情報ＤＢ１２は、金融機関の顧客による金融取引の内容を示す情報を保持する。業務支援装置１４は、顧客が金融取引を行った地図上の位置を示す情報を取引情報ＤＢ１２から取得する。業務支援装置１４は、顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、当該顧客の生活状態を推定する。そして、推定した顧客の生活状態に応じて金融機関の業務を支援する処理を実行する。
【選択図】図１

Description

本発明はデータ処理技術に関し、特に、金融機関の業務を支援する情報処理技術に関する。

銀行等の金融機関では、顧客が実施した金融取引の内容を示すトランザクションデータ（以下、「顧客取引情報」とも呼ぶ。）が保管される（例えば特許文献１参照）。

特開２０１１−０２８５７８号公報

金融業界における競争が激化する中、金融機関には自身が保持する情報を有効活用してビジネスチャンスを拡大することが求められてきている。既述したように、金融機関は顧客による金融取引の内容を記録してきたものの、その情報を効果的に活用する具体的な方法はこれまで十分に提案されてこなかったと本発明者は認識した。

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、その主な目的は、顧客による金融取引の情報を有効活用して金融機関の業務を支援するための技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報処理装置は、金融機関の顧客が金融取引を行った地図上の位置を示す情報を取得する取得部と、取得部により取得された顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、顧客の生活状態を推定する推定部と、を備える。

本発明の別の態様は、情報処理方法である。この方法は、金融機関の顧客が金融取引を行った地図上の位置を示す情報を取得するステップと、取得するステップにおいて取得した顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、顧客の生活状態を推定するステップと、をコンピュータが実行する。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、方法、システム、プログラム、プログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、金融機関が保持する顧客による金融取引の情報を有効活用することを支援できる。

１つの金融機関に蓄積された顧客取引情報を示す図である。 実施の形態の情報処理システムの構成を示す図である。 図２の営業支援装置の機能構成を示すブロック図である。 地図上で顧客の取引実績を模式的に示す図である。 地図上で顧客の取引実績を模式的に示す図である。 対応関係保持部が保持する対応関係の例を示す図である。 地図上で顧客の取引実績を模式的に示す図である。

図１は、１つの金融機関に蓄積された顧客取引情報（トランザクションデータ）を示す。実施の形態での金融機関は銀行とするが、各種の個人、法人、団体であってよく、例えば証券会社、保険会社、クレジットカード会社であってもよい。図１の（ｂ）は（ａ）の続きを示し、図１の（ｃ）は（ｂ）の続きを示している。図１の（ａ）〜（ｃ）の１レコードは、ある顧客に関する１回の金融取引の内容、例えば、ある顧客が当該銀行もしくは他の銀行に保有する口座に関して実施された入出金や、振込、振替を示している。

図１の（ａ）の顧客番号は、１つの金融機関において１人の顧客を一意に特定する識別情報である。顧客番号は口座番号であってもよいが、１人の顧客が複数の口座を保有することもあるため、顧客番号とは別に口座番号が記録されてもよく、１つの顧客番号に複数の口座番号が対応づけられてもよい。図１の（ｃ）の端末機器Ｎｏは、顧客が金融取引を行う際に利用した金融機関の端末の識別情報である。例えば、銀行の店舗内に設置された窓口端末や、銀行内外のＡＴＭ（automated teller machine）の中から、１つの金融機関端末を特定可能なユニークな端末ＩＤである。

図１の（ｃ）の端末機器住所は顧客が利用した金融機関端末の設置位置として、地図上の住所を示す情報である。例えば、図１の（ｂ）に示す取引場所の住所であり、金融機関の店舗の住所（例えば支店住所）や、ＡＴＭが設置されたコンビニエンスストアの住所が設定される。また、金融機関端末の設置位置を示す経度および緯度もあわせて記録される。図１の（ｃ）の端末機器住所、経度、緯度は、顧客が金融取引を行った位置を示す情報と言える。

また、図１の（ｂ）（ｃ）に示す情報項目は、顧客の口座が他行で開設されている場合も、顧客が自行の端末・ターミナル（ＡＴＭ等）を使用して口座に関する金融取引（入出金等）を実施したときに記録される。例えば、顧客の口座が他行で開設されていると、自行の顧客取引情報において、顧客の預金残高等は記録されない場合があるが、自行の端末を介した金融取引の内容（取引日時、取引内容、摘要、取引場所、端末機器Ｎｏ、端末機器住所、経度、緯度等）は記録される。

既述したように、金融業界における競争が激化する中、金融機関には自身が保持する情報を有効に活用することが求められている。本発明者は、顧客取引情報から顧客による金融取引の実施位置（以下、「顧客取引位置」とも呼ぶ。）を特定可能なことに着目した。そして、顧客取引位置は顧客の生活の状態、生活に関する属性を反映し、具体的には、顧客の生活の中で発生したイベント（以下、「ライフイベント」とも呼ぶ。）や、顧客の趣向・生活の性質である「ライフスタイル」を反映するものであると本発明者は考えた。

例えば、時間の経過に伴って、口座への入出金を行うＡＴＭや窓口の位置が大きく変化した場合、就職や退職、離職等のライフイベントが顧客に発生したことが想定される。また、ショッピングセンターや、ぱちんこ遊技店の近傍に位置するＡＴＭや窓口の利用実績が多い場合、顧客のライフスタイルとして消費性向が高いことが想定される。

そこで実施の形態として提案する情報処理システムは、顧客取引位置にもとづいて、顧客のライフイベントの発生を推定し、また顧客のライフスタイルを推定する。そして、金融機関が提供する複数種類の金融商品（例えば投資信託やカードローン等）、複数種類の金融サービス（例えば住宅ローンや資産活用の相談会・セミナー等）の中から、顧客のライフイベントやライフスタイルに適合する商品やサービスを特定する。これにより、金融機関のリテール営業を効果的に支援する営業支援情報を提供する。

図２は、実施の形態の情報処理システムの構成を示す。情報処理システム１００は、銀行に構築されたシステムであり、ＡＴＭ１０で総称されるＡＴＭ１０ａ、ＡＴＭ１０ｂ、ＡＴＭ１０ｃ・・・と、取引情報ＤＢ１２と、業務支援装置１４と、営業担当者端末１６を備える。これらの各装置は、ＬＡＮ・ＷＡＮ等の通信網、典型的には銀行のイントラネットを介して相互に接続される。

営業担当者端末１６は、銀行のリテール営業の担当者により操作される情報処理端末である。例えば、一般的なＰＣであってもよく、タブレット端末やスマートフォンであってもよい。取引情報ＤＢ１２は、図１に示した顧客取引情報を保持するデータベースサーバである。取引情報ＤＢ１２は、複数のＡＴＭ１０のそれぞれから、各ＡＴＭ１０を操作して顧客が実施した金融取引の内容を示す顧客取引情報を取得し、所定の記憶装置へ蓄積する。図１には不図示だが、情報処理システム１００は、銀行の店舗窓口の担当者が操作する窓口端末も含み、取引情報ＤＢ１２は、窓口端末にて実施された金融取引の内容を示す顧客取引情報も蓄積する。

業務支援装置１４は、データマイニング処理を実行する情報処理装置である。業務支援装置１４は、取引情報ＤＢ１２が保持する顧客取引情報を分析し、分析結果にしたがって銀行のリテール営業を支援するための情報を提供する。

図３は、図２の業務支援装置１４の機能構成を示すブロック図である。業務支援装置１４は、取引情報取得部２０と、推定部２２と、営業支援情報提供部２４を備える。本明細書のブロック図で示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵやメモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。以降のブロック図についても同様である。

例えば、図３の各機能ブロックに対応するプログラムモジュールが業務支援装置１４のＨＤＤ等のストレージに格納されてよい。そして業務支援装置１４のＣＰＵがそれらのプログラムモジュールをメインメモリへ読み出して実行することにより、各機能ブロックの機能が実現されてよい。また各種データの保持部は、ストレージやメインメモリにより実現されてよい。なお業務支援装置１４は、所定の通信プロトコルにしたがって外部装置と通信する不図示の通信部をさらに備える。取引情報取得部２０および営業支援情報提供部２４は、通信部を介して、外部装置とデータを送受する。

取引情報取得部２０は、情報取得タイミングに至ったことを検出すると、取引情報ＤＢ１２に格納された顧客取引情報を取得し、図示しない所定の記憶領域（メモリやストレージ）へ格納する。情報取得タイミングは、予め定められた日時であってもよく、例えば毎月１日０時になったことを契機として定期的に顧客取引情報を取得してもよい。また情報取得タイミングは、営業担当者端末１６からデータマイニングの開始指示、言い換えれば、営業支援情報の作成指示を業務支援装置１４が受け付けたときであってもよい。

推定部２２は、取引情報取得部２０が取得した顧客取引情報を参照し、１人の顧客が実施した複数回の金融取引の位置にもとづいて、その顧客の生活状態を推定し、推定した生活状態に適合する金融機関の商品およびサービスを、その顧客へ提案すべき商品およびサービスとして推定する。推定部２２は、顧客へ提案すべき商品およびサービスを推定した場合、提案対象とした商品およびサービスと、顧客情報（顧客名や口座番号、住所、連絡先等）とを対応づけた営業支援情報を作成し、営業支援情報提供部２４に渡す。この顧客情報は、推定部２２がアクセス可能な各種の装置・媒体に記憶された情報であってよく、例えば、顧客取引情報に記録された顧客情報であってもよく、不図示の顧客情報データベースに保持された顧客情報であってもよい。

営業支援情報提供部２４は、推定部２２が作成した営業支援情報を営業担当者端末１６へ提供する。例えば、営業支援情報提供部２４はウェブサーバとして機能してもよく、営業担当者端末１６からの要求に応じて、営業支援情報を設定したウェブページを営業担当者端末１６へ送信し、営業担当者端末１６のウェブブラウザに営業支援情報を表示させてもよい。また営業支援情報提供部２４は、予め定められた銀行の情報共有サーバ（ファイルサーバ等）に営業支援情報を格納することで、営業担当者による営業支援情報の閲覧を可能にしてもよい。

ここで推定部２２の構成を詳細に説明する。推定部２２は、第１推定部３０と第２推定部４０を有する。以下特に断らない限り、第１推定部３０および第２推定部４０は、顧客１人を処理の１単位とし、すなわち顧客取引情報の複数レコードの中で同一の顧客番号と対応づけられたレコード群を処理の１単位とし、各顧客番号にもとづく推定処理を繰り返す。

第１推定部３０は、時間経過に伴う顧客取引位置の変化にしたがって、顧客にライフイベントが発生したことを推定し、発生が見込まれるライフイベントに則した金融機関の商品および／またはサービスを特定する。第１推定部３０は、対応関係保持部３２と、取引実績抽出部３４と、イベント推定部３６と、商品特定部３８を含む。

対応関係保持部３２は、顧客のライフイベントと、金融機関の商品およびサービスとの予め定められた対応関係を保持する記憶領域である。例えば、対応関係保持部３２は、ライフイベント「退職」と、商品「投資信託」とを対応づけて保持してもよい。また、ライフイベント「就職」と、商品「クレジットカード」とを対応づけて保持してもよい。

取引実績抽出部３４は、顧客取引情報にもとづいて、金融機関端末（ＡＴＭ等）を使用した顧客による金融取引の実績を示す情報を作成する。まず取引実績抽出部３４は、過去の第１期間と第２期間のそれぞれについて、同じ顧客番号（すなわち１人の顧客）の顧客取引情報に記録された端末機器Ｎｏを特定する。同じ端末機器Ｎｏが複数のレコードに記録されている場合は、その金融機関端末の利用回数をレコード数分インクリメントする。すなわち取引実績抽出部３４は、第１期間と第２期間のそれぞれについて、顧客による各金融機関端末（ＡＴＭ等）の利用回数を特定する。金融機関端末の利用回数は、金融機関端末を使用して顧客が実施した金融取引回数とも言える。また取引実績抽出部３４は、顧客取引情報において、端末機器Ｎｏに対応づけられた端末機器住所を特定する。あわせて経度および緯度の値を特定してもよい。

上記の第２期間は、現在に直近の過去の一定期間であり、典型的には直近の２ヶ月等、比較的短い期間である。その一方、第１期間は、第２期間より過去の一定期間であり、典型的には第２期間の前の半年等、比較的長い期間である。取引実績抽出部３４は、第１期間において顧客が利用した金融機関端末の利用回数と、第２期間において顧客が利用した金融機関端末の利用回数とを比較可能なように双方の利用回数を正規化する。実施の形態では、第１期間と第２期間それぞれにおける各金融機関端末の利用回数について、各月の平均値を算出する。例えば、第１期間が半年間であれば６で割った商を求め、第２期間が２ヶ月間であれば２で割った商を求める。

取引実績抽出部３４は、予め実世界の地図データを保持し、第１期間において顧客が利用した金融機関端末の設置位置と利用回数（各月の平均値）を地図上にマッピングする。同様に、第２期間において顧客が利用した金融機関端末の設置位置と利用回数（各月の平均値）も地図上にマッピングする。この設置位置として、端末機器住所を使用してもよく、経度および緯度の値を使用してもよい。実施の形態では、さらに顧客の住所も地図上にマッピングする。マッピング結果のデータを以下「取引実績」とも呼ぶ。なお、必ずしも地図画像上にマッピングしなくてもよい。例えば取引実績抽出部３４は、地図データにもとづいて、第１期間と第２期間のそれぞれについて、地図上の所定のランドマークと金融機関端末間の距離や、顧客の住所と金融機関端末間の距離等、各ポイント間の地理的な関係を示す情報を取引実績として作成してよい。

図４および図５は、地図上で顧客の取引実績を模式的に示す。両図の地図５０において、顧客住所５２は顧客が居住する位置を示し、取引位置５４の中心は顧客が利用した金融機関端末の設置位置、すなわち顧客が金融取引を実施した位置を示す。また両図では理解容易のために、取引位置５４の円の大きさを利用回数に正相関させており、利用回数が多いほど大きい円を描いている。一部既述したように、実際には、取引位置５４の地図上での住所と利用回数を対応づけ、各ポイント間の地理的な関係を示すデータを取引実績としてよいことはもちろんである。

ここでは、２０１２年１２月１日にデータマイニング処理を開始することとし、図４は、第１期間である２０１２年４月１日から９月３０日までの取引実績を示し、図５は、第２期間である２０１２年１０月１日から１１月３０日までの取引実績を示すものとする。両図の主な相違点は、地図５０の右位置の取引位置５４が図４では存在するが、図５では存在しない点、顧客住所５２の近傍に位置する取引位置５４の円の大きさが、図４は相対的に小さく、図５では相対的に大きい点である。

イベント推定部３６は、取引実績抽出部３４が作成した顧客の取引実績にもとづいて、発生したことが見込まれる顧客のライフイベントを推定する。イベント推定部３６は、予め定められた顧客のライフイベントとその発生条件を保持し、取引実績抽出部３４が作成した顧客の取引実績がライフイベント発生条件を充足する場合に、その条件に対応するライフイベントが顧客に発生したと判定する。

実施の形態におけるライフイベント発生条件は、第１期間での取引実績と、第２期間での取引実績との差異の内容、程度を定めたものである。言い換えれば、ライフイベント発生条件は、顧客が利用した金融機関端末の設置位置と利用回数（各月の平均値）について、時間経過に伴う変化の内容、程度を定めたものである。

例えば、ライフイベント「退職」の発生条件として、第１期間での取引実績において、顧客の住所から５キロメートル以上離れた地点に顧客取引位置が存在し、その利用回数が５回以上であること、かつ、第２期間での取引実績において、その顧客取引位置での利用回数が１回以下となり、顧客の住所から１キロメートル以内の別の顧客取引位置での利用回数が５回以上であること、を定めてもよい。この条件に加え、顧客の年齢が顧客取引情報に含まれる場合に、顧客の年齢が５５歳以上であることをライフイベント「定年退職」の発生条件として定める一方、顧客の年齢が５５歳未満であることをライフイベント「離職」の発生条件として定め、別のライフイベントとして定義してもよい。

またライフイベント「就職」の発生条件として、第１期間での取引実績において、ある大学の住所から１キロメートル以内の地点に顧客取引位置が存在し、その利用回数が５回以上であること、かつ、第２期間での取引実績において、その顧客取引位置での利用回数が１回以下であり、顧客の住所から５キロメートル以上離れた新たな顧客取引位置での利用回数が５回以上になったこと、を定めてもよい。なお、顧客のライフイベントとライフイベント発生条件は、業務支援装置１４の開発者や金融機関の職員が有する経験や知見にもとづいて定められてよい。

図４および図５の例では、図４の地図５０における右位置の取引位置５４について、その利用回数が５回以上であり、かつ、図５の地図５０における顧客住所５２近傍の取引位置５４について、その利用回数が５回以上であるとき、イベント推定部３６は、ライフイベント「退職」の発生条件が充足したことを検出し、顧客にライフイベント「退職」が発生したと推定する。

商品特定部３８は、対応関係保持部３２が保持する対応関係を参照し、イベント推定部３６により発生が推定された顧客のライフイベントに対応づけられた金融機関の商品またはサービスを、顧客へ提案すべき商品またはサービスとして決定する。商品特定部３８は、顧客へ提案すべき商品またはサービスを示す情報と、顧客情報とを対応づけた営業支援情報を作成して営業支援情報提供部２４に渡す。例えば、イベント推定部３６がある顧客にライフイベント「退職」が発生したと推定すると、商品特定部３８は、その顧客への金融商品「投資信託」の提案を奨める営業支援情報を作成してもよい。

第２推定部４０は、所定個数以上の顧客取引位置が特定の地域内に存在する場合に、その地域に則した金融機関の商品および／またはサービスを特定する。この特定の地域は、特定の趣向を持つ人や、特定の就学状態・就業状態の人、特定の年齢・健康状態の人等、所定の生活状態（生活属性、ライフスタイルとも言える）の人が高確率および／または高頻度で来訪すると想定される地域である。第２推定部４０は、所定個数以上の顧客取引位置が特定の地域内である場合に、顧客の生活状態が所定の生活状態であると推定し、その生活状態に適合する商品やサービスを特定する。第２推定部４０は、対応関係保持部４２と、取引実績抽出部４４と、生活状態推定部４６と、商品特定部４８を含む。

対応関係保持部４２は、地図上の特定の地域と、その地域で金融取引を行った顧客へ提案すべき金融機関の商品およびサービスとの対応関係を保持する。具体的には、地図上の特定の地域と、その地域で金融取引を行った顧客について想定される特定の生活状態とを対応づけた地域・生活状態テーブルを保持する。また、顧客の特定の生活状態と、その特定の生活状態の顧客へ提案すべき商品およびサービスとを対応づけた生活状態・商品テーブルを保持する。

図６は、対応関係保持部４２が保持する対応関係の例を示す。図６の（ａ）は、地域・生活状態テーブルを示す。ここで地域Ａは、地図上にて、あるパチンコ店から半径３００メートル円内の領域である。また地域Ｂは、あるショッピングセンターから半径３００メートル円内の領域である。また地域Ｃは、ある通所介護施設から半径３００メートル円内の領域である。また地域Ｄは、ある病院から半径３００メートル円内の領域である。実施の形態では、地域ＡおよびＢを生活状態「消費性向が高い」に対応づけ、地域Ｃを生活状態「高齢」に対応付け、地域Ｄを生活状態「健康状態が悪い」に対応づけている。

図６の（ｂ）は、生活状態・商品テーブルを示す。実施の形態では、生活状態「消費性向が高い」を金融商品「カードローン」に対応づけ、生活状態「高齢」および「健康状態が悪い」を金融サービス「相続相談会」に対応づけている。対応関係保持部４２は、地域・生活状態・金融商品およびサービスのそれぞれを、１対ＮもしくはＮ対Ｎで対応づけた対応関係を保持してもよい。

取引実績抽出部４４は、取引実績抽出部３４と同様に、顧客取引情報にもとづいて、金融機関端末（ＡＴＭ等）を使用した顧客による金融取引の実績を示す情報を作成する。取引実績抽出部４４は、過去の一定期間について、顧客による各金融機関端末（ＡＴＭ等）の利用回数、すなわち金融機関端末を使用して顧客が実施した金融取引回数を特定する。また、顧客取引情報を参照して、金融機関端末の設置位置（端末機器住所、経度、緯度等）を特定する。

ここで一定期間は、業務支援装置１４の開発者や金融機関の職員が有する経験や知見にもとづいて定められてよい。例えば、現在から直近の過去の一定期間であってよく、直近の過去半年間等であってもよい。また、一定期間の中で特定の属性を有する日に絞ってもよく、例えば休日または平日、特定の日付に絞ってもよい。

取引実績抽出部４４は、予め地図データを保持し、過去の一定期間（上述したように一定期間内の特定日でもよい）において顧客が利用した金融機関端末の設置位置と利用回数とを地図上にマッピングする。実施の形態では、さらに顧客の住所と、生活状態判定のための特定地域（例えば図６の（ａ）の地域Ａ〜Ｄ）も地図上にマッピングする。マッピング結果のデータを以下「取引実績」とも呼ぶ。変形例として、必ずしも地図上にマッピングしなくてもよい。例えば取引実績抽出部４４は、地図データにもとづいて、顧客の住所と金融機関端末間の距離、金融機関端末が特定の地域に含まれるか等、各ポイント間の地理的な関係を示す情報を取引実績として作成してもよい。

図７は、地図上で顧客の取引実績を模式的に示す。地図５０における顧客住所５２、取引位置５４は、図４および図５と同じである。既述したように特定地域５８は、特定の生活状態（生活属性）の人が高確率・高頻度で来訪すると想定される地域である。特定地物５６は、特定地域５８を形成するもととなる地物であり、典型的には特定の性格を有する建物（施設や店舗）である。具体的には、ぱちんこ店やショッピングセンター、介護施設、病院等であってもよい。特定地域５８は、地図上で特定地物５６の近傍に形成され、実施の形態では、特定地物５６から半径３００メートル円内の領域とする。特定地物５６の周囲における特定地域５８の形成範囲は、業務支援装置１４の開発者や金融機関の職員が有する経験や知見にもとづいて定められてよい。

取引実績の集計対象は、特定地物５６の性質に応じて適宜決定されてよい。特定地物５６がぱちんこ店やショッピングセンター等、休日における顧客の利用・来訪が多いものである場合、例えば、２０１２年１２月１日にデータマイニング処理を開始するときに、取引実績抽出部４４は、直近の過去半年間である２０１２年６月１日から１１月３０日までに含まれる休日の取引実績を作成してもよい。

生活状態推定部４６は、取引実績抽出部４４が作成した顧客の取引実績にもとづいて、その顧客の生活状態（生活属性）としてのライフスタイルを推定する。生活状態推定部４６は、顧客の取引実績において、個々の特定地域５８内での金融機関端末利用回数を特定する。そして、対応関係保持部４２が保持する地域・生活状態テーブルを参照して、同一の生活状態に対応づけられた地域での金融機関端末利用回数を合計する。生活状態推定部４６は、特定の生活状態に対応づけられた地域での金融機関端末利用回数（合計値）が、所定の閾値以上である場合に、顧客の生活状態が、その特定の生活状態であると判定する。この閾値もまた、業務支援装置１４の開発者や金融機関の職員が有する経験や知見にもとづいて定められてよい。

図７の例では、地図５０における右側の特定地物５６をぱちんこ店とし、地図５０における左側の特定地物５６をショッピングセンターとする。すなわち、地図５０における右側の特定地域５８は図６の（ａ）の地域Ａに対応し、地図５０における左側の特定地域５８は図６の（ａ）の地域Ｂに対応することとする。既述したように実施の形態では、地域Ａと地域Ｂはいずれも同一の生活状態「消費性向が高い」と対応づけられている。生活状態推定部４６は、地図５０における右側の特定地域５８における金融機関端末利用回数と、左側の特定地域５８における金融機関端末利用回数とを合計する。そして合計利用回数が所定の閾値（例えば１０回以上）であれば、顧客のライフスタイルとして消費性向が高いと判定する。

商品特定部４８は、対応関係保持部４２が保持する生活状態・商品テーブルを参照し、生活状態推定部４６により推定された顧客の生活状態（生活属性）に対応づけられた金融機関の商品またはサービスを、顧客へ提案すべき商品またはサービスとして決定する。商品特定部４８は、顧客へ提案すべき商品またはサービスを示す情報と、顧客情報とを対応づけた営業支援情報を作成して営業支援情報提供部２４に渡す。例えば、生活状態推定部４６がある顧客の生活状態を「消費性向が高い」と推定した場合に、商品特定部４８は、その顧客への金融商品「カードローン」の提案を奨める営業支援情報を作成してもよい。

なお、業務支援装置１４の物理的な構成に制約はなく、例えば、物理的に１台の情報処理装置が取引情報ＤＢ１２と業務支援装置１４両方の機能を提供してもよい。また、相互接続された複数台の情報処理装置が連携して、上記業務支援装置１４の機能を提供してもよい。言い換えれば、図３に示す複数の機能ブロックは、複数台の情報処理装置に分散配置されてよく、複数台の情報処理装置が相互にデータを交換することにより、システム全体で上記業務支援装置１４の機能が実現されてもよい。

以上の構成による、銀行の情報処理システム１００の動作を説明する。
自行に口座を有する顧客、および、他行に口座を有する顧客は、銀行内外の様々な位置に設置されたＡＴＭ１０を操作して、口座への入出金等、各種の金融取引を行う。顧客により操作されたＡＴＭ１０は、顧客による金融取引の内容を示す顧客取引情報を取引情報ＤＢ１２へ送信する。取引情報ＤＢ１２は、ＡＴＭ１０のそれぞれから受け付けた顧客取引情報を順次蓄積する。

データマイニング処理の開始タイミングに至ると、業務支援装置１４の取引情報取得部２０は、取引情報ＤＢ１２に蓄積された顧客取引情報を取得する。業務支援装置１４の推定部２２は、１人の顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、その顧客の生活状態を推定する。具体的には、第１推定部３０は、時間経過に伴う金融取引位置の変化に応じて、顧客のライフイベントの発生を推定し、発生が見込まれるライフイベントに応じた金融機関の商品またはサービスを、顧客へ提案すべき商品またはサービスとして特定する。また第２推定部４０は、複数回の金融取引の位置が所定の地域内である場合に、顧客の生活状態がその地域に対応する生活状態であると推定し、その生活状態に応じた金融機関の商品またはサービスを、顧客へ提案すべき商品またはサービスとして特定する。

業務支援装置１４の営業支援情報提供部２４は、各顧客へ提案すべき商品またはサービスを示す営業支援情報を営業担当者端末１６へ提供する。銀行の営業担当者は、営業担当者端末１６にて、業務支援装置１４が作成した営業支援情報を閲覧し、顧客に対する金融商品、金融サービスの提案内容を決定して、リテール営業を実施する。

実施の形態の業務支援装置１４によると、金融機関が保持する顧客取引情報にもとづいて、金融機関のリテール営業を支援できる。具体的には、業務支援装置１４は、顧客による複数回の金融取引の位置にもとづいて顧客のライフイベントおよびライフスタイルを推定し、その推定結果に応じた商品またはサービスを特定する。そして顧客のライフイベントおよびライフスタイルに応じた商品またはサービスを、顧客へ提案すべき商品またはサービスとして示す営業支援情報を担当者へ提供する。これにより、顧客の生活状態に適合した提案の実施を支援し、金融機関のビジネスチャンス拡大を支援できる。

また、他行をメインバンクとする顧客（例えば給与振込口座を他行に開設している顧客）について、これまではライフイベントやライフスタイル（例えば退職金の入金、給与振込の変化等）を把握することは困難であった。また退職について、退職年齢の幅が大きくなってきており、顧客の年齢だけから退職時期を判断することが困難になってきている。業務支援装置１４によると、他行をメインバンクとする顧客についても、その顧客が自行の端末を利用して金融取引を実施した位置にもとづいてライフイベントやライフスタイルを推定でき、その顧客の現在の生活状態に適合するタイムリーな提案を支援し、言い換えれば、その顧客の資産の取り込みを支援できる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下変形例を示す。

第１の変形例を説明する。
上記実施の形態では、第１推定部３０は、顧客のライフイベントの発生を推定し、そのライフイベントに応じた商品またはサービスを特定して、営業支援情報を作成した。変形例として、第１推定部３０は、イベント推定部３６が推定した顧客のライフイベントに応じて、銀行が保持する顧客に関するリスク情報を変化させるリスク情報更新部をさらに備えてもよい。リスク情報更新部は、例えば、顧客にライフイベント「離職」（ここでは定年退職よりも若い年齢で勤務先を辞めた等）の発生が推定された場合に、その顧客に関して銀行が保持するリスク指標値を、リスクを高める方へ変化させてもよい。言わば、顧客に関するリスクモデルの１変数を変化させてもよい。これにより、顧客のライフイベントと、銀行が管理する顧客リスク（貸出リスク等）を同期させることができ、例えば、顧客の離職に伴いその顧客に関する住宅ローン等の債権リスクが高まることを、銀行のリスク管理システム・与信システムへ反映することができる。

また、第１推定部３０と同様に第２推定部４０もリスク情報更新部をさらに備えてもよい。第２推定部４０のリスク情報更新部は、生活状態推定部４６が推定した顧客のライフスタイルに応じて、銀行が保持する顧客に関するリスク情報を変化させる。例えば、顧客のライフスタイルとして消費性向が高いことが推定された場合に、その顧客に関して銀行が保持するリスク指標値を、リスクを高める方へ変化させてもよい。これにより、顧客のライフスタイルと、銀行が管理する顧客リスク（貸出リスク等）を同期させることができ、例えば、消費性向や健康状態等の顧客の生活状態を、銀行のリスク管理システム・与信システムへ反映することができる。

第２の変形例を説明する。
上記実施の形態では言及していないが、推定部２２は、顧客の住所に対応づけられた典型的な住民属性に応じて、その顧客へ提案すべき商品またはサービスを一層絞り込んでもよい。これにより、顧客へ一層適合する提案内容を示す営業支援情報を提供できる。

具体的には、推定部２２は、地図上の各地域（町丁目で区分けされた領域を単位としてもよく、以下「エリア」と呼ぶ。）と、そのエリアに居住する住民に関する典型的な属性（以下、「住民属性」と呼ぶ。）との対応関係を保持する住民属性保持部をさらに備えてもよい。住民属性は、同一のエリアに居住する複数の人々に対して高頻度で（共通して）当てはまる住民属性である。住民属性には、各エリアについての人口統計学的な属性データを示すデモグラフィック属性と、各エリアの住人が有する価値観やライフスタイルといった人間心理にかかわる属性データを示すサイコグラフィック属性が含まれる。デモグラフィック属性の例としては、「３０〜４０代の比較的小さな子供がいる核家族」、「収入が平均よりもやや高く、大学卒以上の人が多い」、「子供が２人」などがある。一方で、サイコグラフィック属性の例としては、「女性２０代について、ブランド・安全性・経済性を非常に重視するが、環境指向はほとんどない」、「女性３０代について、ブランドをやや重視し、環境指向である」、「リスク寛容度が比較的高い」などがある。つまり、エリアの住民属性は、エリアに居住する顧客像を示す情報であり、消費者の年齢、所得水準、職業、学歴、家族構成、生活環境、趣向、考え方等が含まれる。

住民属性保持部は、エリアの住民属性を指標化した指標値を保持する。例えば、各エリアの住民属性としてのリスク許容度について、１（低）、２（中）、３（高）のいずれかを保持してもよい。同様に、各エリアの住民属性としての収入について、１（低）、２（中）、３（高）のいずれかを保持してもよい。

推定部２２の商品特定部３８は、推定された顧客のライフイベントに応じて、顧客へ提案すべき金融機関の商品またはサービスを一旦特定し、顧客の住所が含まれるエリアの住民属性に応じて、商品またはサービスを一層具体化する。例えば、金融商品「投資信託」を一旦特定した場合に、エリアの住民属性のリスク許容度が１（低）であれば、複数種類の投資信託の中から、低リスク低リターンの投資信託（国債ファンド等）を提案商品として選択してもよい。その一方、エリアの住民属性のリスク許容度が３（高）であれば、高リスク高リターンの投資信託（株式ファンド等）を提案商品として選択してもよい。

別の例として、顧客のライフイベントに応じて複数の商品またはサービスを一旦特定した場合に、エリアの住民属性（リスク許容度等）との適合度合いに応じて、複数の商品またはサービスそれぞれの提案優先度を決定し、営業支援情報に提案優先度を反映・記録してもよい。なお、推定部２２の商品特定部４８も、商品特定部３８と同様に、推定された顧客の生活状態（ライフスタイル）に応じて、顧客へ提案すべき金融機関の商品またはサービスを一旦特定し、顧客の住所が含まれるエリアの住民属性に応じて、商品またはサービスを一層具体化してもよい。

第３の変形例を説明する。
上記実施の形態では、顧客取引情報の中に、金融機関端末の設置位置を示す情報（端末機器住所、経度、緯度）が記録されることとした。変形例として、顧客取引情報には端末機器Ｎｏが記録される一方、端末の設置位置を示す情報は記録対象外とされてもよい。この変形例において、業務支援装置１４は、端末機器Ｎｏと、端末の設置位置を示す情報とを対応づけて記憶する端末位置保持部をさらに備えてもよい。第１推定部３０および第２推定部４０は、端末位置保持部に記憶された端末機器Ｎｏと設置位置との対応関係を参照し、顧客取引情報に記録された端末機器Ｎｏをキーとして、金融機関端末の設置位置を特定してもよい。そして、特定した設置位置にもとづいて実施の形態に記載の推定処理を実行してもよい。

上述した実施の形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施の形態および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。

１２ 取引情報ＤＢ、 １４ 業務支援装置、 １６ 営業担当者端末、 ２０ 取引情報取得部、 ２２ 推定部、 ２４ 営業支援情報提供部、 ３２ 対応関係保持部、 ３４ 取引実績抽出部、 ３６ イベント推定部、 ３８ 商品特定部、 ４２ 対応関係保持部、 ４４ 取引実績抽出部、 ４６ 生活状態推定部、 ４８ 商品特定部、 １００ 情報処理システム。

Claims (7)

1. 金融機関の顧客が金融取引を行った地図上の位置を示す情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、前記顧客の生活状態を推定する推定部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定部は、時間経過に伴い前記顧客による金融取引の位置が変化した場合に、前記顧客に所定のイベントが発生したと推定し、前記顧客へ提案すべき金融機関の商品またはサービスとして、前記所定のイベントに対応づけられた商品またはサービスを特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部は、時間経過に伴い前記顧客による金融取引の位置が変化した場合に、前記顧客に所定のイベントが発生したと推定し、金融機関が保持する前記顧客に関するリスク情報を前記所定のイベントに応じて変化させることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記顧客による複数回の金融取引の位置が、所定の生活状態の人の来訪が想定される地域内の場合に、前記顧客が前記所定の生活状態にあると推定し、前記顧客へ提案すべき金融機関の商品またはサービスとして、前記所定の生活状態に対応づけられた商品またはサービスを特定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 前記顧客は、他の金融機関に口座を有する者であり、
   前記取得部は、前記顧客が自金融機関を介して前記口座に関する金融取引を行った位置を取得し、
   前記推定部は、自金融機関を介した前記顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、前記顧客の生活状態を推定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情報処理装置。
6. 前記推定部は、前記顧客が居住する地域に対応づけられた典型的な住民属性に応じて、前記顧客へ提案すべき商品またはサービスを絞り込むことを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置。
7. 金融機関の顧客が金融取引を行った地図上の位置を示す情報を取得するステップと、
   取得した前記顧客による複数回の金融取引の位置に応じて、前記顧客の生活状態を推定するステップと、
   をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

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