JP2018049607A - 商流群による企業評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】商流を評価するためのシステムを提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、仮想法人を含む法人間の金融取引の情報および法人自身の情報に関する法人情報データをデータベースから取得する手段と、任意の対象法人の金融口座と当該対象法人と直接的または間接的に取引のある関連法人の金融口座との間の金融取引データおよび前記法人情報データに基づいて、対象商流を形成する法人を抽出する手段と、前記対象商流を形成する法人間の前記金融取引データと前記法人情報データとに基づいて前記対象商流の評価値を計算する手段と、を備えることを特徴とする商流評価システムを提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、金融機関において商流群を評価するための方法、コンピュータ・システムおよびプログラムに関する。特に、商流を評価し、この商流の評価を活用するためのイベントベースドマーケティング（ＥＢＭ：Ｅｖｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）の方法、コンピュータ・システムおよびプログラムに関する。

金融機関において、法人（企業など）を評価する際には、当該法人の決算書などの財務の観点から法人を評価することが多い。一方、財務以外の観点から法人を評価することに関しては、金融機関の渉外担当者がそれぞれ独自の手法を用いている。

財務以外の観点から法人を評価する手法のひとつとして、特許文献１は、評価対象となる法人と直接取引のある法人との間の直接的な資金の流れを把握する方法を開示している。具体的には、特許文献１は、対象期間と過去期間のそれぞれで入金側の法人及び受取側の法人の組み合わせごとに取引総額を算出することによって新規取引先に入金した法人や新規取引先からの入金を受けた法人を抽出する方法を開示している。

特許文献１のような方法により直接的な資金の流れの変化を把握することができれば、当該変化が及ぼす影響に基づいて対象法人を簡易的に評価することができる。しかし、特許文献１の開示している方法は、対象法人間の直接的の個別の資金の流れに基づいて対象法人間の関係を評価する方法であり、商流そのものを評価することまでは考慮していない。

特許文献２や特許文献３では、個別の法人間の取引データ（資金量）に基づいて、個々の法人を評価する技術を開示している。特許文献２および特許文献３の開示している方法は、引用文献１と比較すると、対象法人を含む商流という概念を用いて、他の法人間取引などの間接的な影響を一部考慮している。ここで、商流は、一般的には、複数の法人間取引から構成されていることが多く、対象法人と直接的取引のある法人だけでなく、対象法人とは直接的取引のない法人も含まれる。しかしながら、特許文献２やと特許文献３も、対象法人と関連する一連の個別の資金の流れを抽出しているにすぎず、現実の商流とは言い難い。すなわち、個々の法人が形成する商流において、商流そのものを評価することまでは考慮していない。

特許第５４１６８５２号 特開２０１５−０８８０３７号公報 特開２０１５−１２５４５５号公報

商流そのものを評価する手法や、当該評価された商流を活用する手法は、従来、存在しなかった。商流を評価することができれば、例えば、個別の直接的な資金の流れではなく商流全体を俯瞰的に把握することができるようになる。また、評価された商流を活用することができるようになれば、例えば、商流を構成する個々の法人を適切に評価することができるようになる。すなわち、本発明の一態様において、解決しようとする課題のひとつは、評価したい対象法人に含まれる商流を抽出し、当該抽出された商流を評価することである。

本発明の別の一態様において、解決しようとする課題のひとつは、ある商流または類似する類似商流の現状や将来を評価することである。

本発明の一態様によれば、仮想法人を含む法人間の金融取引の情報および法人自身の情報に関する法人情報データをデータベースから取得する手段と、任意の対象法人の金融口座と当該対象法人と直接的または間接的に取引のある関連法人の金融口座との間の金融取引データおよび前記法人情報データに基づいて、対象商流を形成する法人を抽出する手段と、前記対象商流を形成する法人間の前記金融取引データと前記法人情報データとに基づいて前記対象商流の評価値を計算する手段と、を備えることを特徴とする商流評価システムを提供する。

本発明の一態様によれば、対象法人が属する商流全体の情報に基づいて、対象商流を定量的に評価できるようなシステムを提供することができる。よって、例えば、対象法人の資金ニーズを一層早く正確に把握するシステムを提供することができる。また、本発明の別の一態様によれば、対象商流の影響も考慮することにより、対象商流や類似商流の現在または将来を評価することができる。

本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。

本発明の一実施例における法人評価のためのネットワークシステムの概略図を示す。 本発明の一実施例におけるコンピュータ・システムの機能ブロック図を示す。 本発明の一実施例におけるデータ構造を示す。 本発明の一実施例におけるグルーピングの一例を示す。 本発明の一実施例におけるグルーピングされた法人を管理番号で管理する方法の概念図を示す。 図５ａに関連して、本発明の一実施例におけるグルーピングされた法人を管理番号で管理する方法の概念図に対する具体例を示す。 図５ａ、図５ｂに関連して、本発明の一実施例における法人管理番号を用いた金融取引データの一例を示す。 本発明の一実施例における商流を生成する処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施例における商流の概念図を示す。 図７ａに関連して、本発明の一実施例における商流をマッピングした地図を示す。 本発明の一実施例における複合的変化の実態対象と影響度を判定するためのフローチャートを示す。 図８ａに関連して、本発明の一実施例における複合的変化の判断の要素を示す。 図８ａ、図８ｂに関連して、複合的変化のパターンを示す。 図８ａ、図８ｂ、図８ｃに関連して、単一変化のパターンを示す。 本発明の一実施例における法人の変化を検知して商流の変化を推測するためのフローチャートを示す。 図９ａに関連して、本発明の一実施例における推測された商流の変化の概念図を示す。 図９ａ、図９ｂに関連して、本発明の一実施例における推測された商流の変化をマッピングした地図を示す。 本発明の一実施例における個社情報と商流全体と商流の特性（ポジション）の表とグラフで示した法人評価の表示例を示す。 図１０ａに関連して、本発明の一実施例における商流の変化の前後における個社情報と商流全体と商流の特性（ポジション）の表とグラフを示した法人評価の表示例を示す。 図１０ｄおよび図１０ｅのフローチャートに基づいて評価された商流および法人の表示例を示す。 商流を評価するためのフローチャートを示す。 商流の評価に基づいて、当該商流を構成する法人を評価するためのフローチャートを示す。 本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムの概略図を示す。 本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムにおいて商流サーバが商流を作成する処理の一例を示すフローチャートである。 図１２ａに関連して、本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムにおいて商流サーバが商流を推測する処理の一例を示すフローチャートである。 図１２ａ、１２ｂに関連して、本発明の一実施例における法人管理番号を付与する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムにおいて、複数の金融機関のコンピュータ・システムが連携した場合に作成された商流の概念図を示す。 図１３ａに関連して、本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムにおいて、複数の金融機関のコンピュータ・システムが連携した場合に作成された商流をマッピングした地図を示す。 対象商流に類似する類似商流を検索するフローチャートを示す。 類似商流の変化を推測するフローチャートを示す。

図１は、本発明の一実施例における法人評価のためのネットワークシステム（法人評価システム）１００の概略図を示す。

図１は、理解を容易にするために、複数の金融機関のそれぞれのコンピュータ・システム（例えば、ＥＢＭ（Ｅｖｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ、イベントベースドマーケティング）システム）２００、３００、３０１、３０２と外部ＤＢ（データベース）３０３とがネットワーク５００を介して接続している図を示す。コンピュータ・システム２００、３００、３０１、３０２は、本実施例を実現するためのコンピュータ・システムである。外部ＤＢ３０３は、金融機関が把握していない資金等に関する法人情報データを取得して記録するためのデータベースである。ここで、法人情報データは、上述した情報に加えて、法人の財務情報（売り上げや業績など）や属性情報（規模など）を含んでもよい。外部ＤＢ３０３は、後述する法人情報ＤＢ２３７と重複する法人情報データを有してもよい。ここで、法人情報データは、総合的な点数化として記憶されていてもよい。当該法人情報データを取得することにより、法人間取引のデータを補完して、商流作成の精度を向上させることができる。特に、図１は、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００とＢ銀行金融取引システム３００とＣ銀行金融取引システム３０１とＤ銀行の金融取引システム３０２のそれぞれが有している金融口座同士が、同じ銀行内で、またはネットワーク５００を介して別の銀行との間で金融取引データを用いて金融取引をしている概念図を示している。なお、ネットワーク５００には、複数の金融機関の様々なシステムなどが更に接続されてもよい。

図２は、本発明の一実施例におけるコンピュータ・システムの機能ブロック図を示す。説明を容易にするために、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００を説明する。
コンピュータ・システム２００は、行内サーバ２１０と、端末２２０（２２０−１〜ｎ：ｎは１以上の整数）と、行内ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）２３０とを含む。行内サーバ２１０は、金融取引データの送受信や解析などの様々情報処理をおこなう。端末２２０は、行内サーバ２１０にデータを入力したり、行内サーバ２１０が解析した結果を視覚的に表示したりする。行内ＤＢ２３０は、行内サーバ２１０が情報処理をしたデータを記録したり、行内サーバ２１０が情報処理をする際に必要なデータを提供したりする。

行内サーバ２１０は、制御部２１１と、グルーピング部２１２と、法人管理部２１３と、商流生成部２１４と、商流推測部２１５と、マッピング部２１６と、外部Ｉ／Ｆ部２１７と、類似商流検索部２１８を含む。

制御部２１１は、後述する各部２１２−２１７を制御する。なお、制御部２１１は、単独で設けてもよいが、後述する各部２１２−２１７の内部に個別に制御部を設けてもよい。

グルーピング部２１２は、金融取引データを正規化して、複数の法人口座を関連付けて、ひとつの法人グループであることを判定する処理（本実施例では、グルーピングと称する）を行う。なお、本実施例における「法人」とは、ひとつの金融口座を有しているものを指しており、例えば、法律上の法人だけでなく、ある法人の中のひとつの事業所である場合も含む。

法人管理部２１３は、グルーピングされた複数の法人口座を、ひとつの法人グループとして管理する。

商流生成部２１４は、複数の法人口座間の資金の流れに基づいて、商流を生成する。

商流推測部２１５は、商流生成部２１４が生成した商流の中で、１つまたは複数の資金の取引の変化（資金の流れの増減など）や、法人活動上の変化（新規事業の立ち上げ、不当たりなど）が生じて商流が変化した場合に、当該変化に基づいて、別の商流の変化を推測する。

マッピング部２１６は、商流生成部２１４が生成した商流を、地図にマッピングして、端末などの画面に表示する。当該表示により、ユーザが商流を視覚的に把握することができる。また、商流推測部２１５が推測した商流も地図に反映させて表示することもできる。

外部Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）部２１７は、ネットワーク５００を介して、外部の銀行などと、金融取引データの送受信をする。

類似商流検索部２１８は、対象商流と類似する類似商流を検索する。類似商流を検索するための一実施例については、後述する。

行内ＤＢ２３０は、金融口座ＤＢ２３１と、地図ＤＢ２３２と、決済情報ＤＢ２３３と、グルーピングＤＢ２３４と、法人管理番号ＤＢ２３５と、商流ＤＢ２３６と、法人情報ＤＢ２３７とを含む。

金融口座ＤＢ２３１は、金融機関に開設されている個々の金融口座（特に、法人口座）の残高などを管理するデータベースである。

地図ＤＢ２３２は、地図の情報を記録するデータベースである。特に、法人の所在地（住所）や商流をマッピングする際に、必要な情報（住所などの地理的情報との関係など）が記録されている。

決済情報ＤＢ２３３は、各金融取引データに基づいて決済したり、予め決められた期間内の全て（若しくは所定以上の取引回数のある一部の法人）の金融取引データを記録したりするためのデータベースである。また、後述するような法人管理番号に基づいて所定の情報処理が施された金融データを記録するように構成されてもよい。

グルーピングＤＢ２３４は、グルーピングに必要なデータを記録するためのデータベースである。また、グルーピングにより、ひとつの法人グループ（仮想的な法人）であると判断された各法人を管理するデータベースである。

法人管理番号ＤＢ２３５は、グルーピングされた法人グループに対して、個別の法人管理番号を付与して、管理するためのデータベースである。

商流ＤＢ２３６は、生成された商流を記録したり管理したりするためのデータベースである。また、推測された商流を記録できるように構成されてもよい。

法人情報ＤＢ２３７は、法人口座を有する法人の属性情報や企業情報などを管理するデータベースである。法人の属性情報とは、例えば、法人の所在地（若しくは、対象となる金融口座に関連する事業所の所在地）などである。法人の企業情報とは、その法人の財務、格付、業績などである。また、法人情報ＤＢには、銀行が法人から預かっている金額などに関する預金情報や、銀行が法人に貸し出している金額などに関する貸出情報を記録してもよい。法人情報ＤＢ２３７は、外部ＤＢ３０３と重複する法人情報を有してもよい。

類似口座検索ＤＢ２３８は、自行（本実施例では、Ａ銀行）が有している法人情報などに基づいて生成される情報であって、異なる法人名称であっても、同一法人であるか否かを判定するための情報を記録するためのデータベースである。

なお、上述したデータベースの一部または全部は、本実施例で説明した機能を実現できれば、銀行のコンピュータ・システムの外部に設置されてもよい。

Ｂ銀行の金融取引システム３００、Ｃ銀行の金融取引システム３１０、Ｄ銀行の金融取引システム３２０は、少なくとも図３で説明するような後述する金融取引データを用いて、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００と金融取引が可能な最小限のシステムを備えていれば良い。すなわち、Ｂ銀行の金融取引システム３００、Ｃ銀行の金融取引システム３１０、Ｄ銀行の金融取引システム３２０は、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００と同じ構成でなくてよい。

図３は、本発明の一実施例における金融取引データの構造を示す。

本実施例のデータの構造は、受取人（名称）３１０、依頼人（名称）３２０、通信種目３３０、勘定日３４０、取引金額３５０からなる。受取人３１０は、金融取引の依頼先の法人の名称を示す。依頼人３２０は、金融取引を依頼元の法人の名称を示す。通信種目３３０は、金融取引の種類を示している。勘定日３４０は、金融機関が金融処理を行った日を示す。取引金額３５０は、支払元（依頼人）から支払先（受取人）に支払われた金額を示す。

図４は、本発明の一実施例におけるグルーピングの一例を示す図である。なお、本実施例における「法人」とは、ひとつの金融口座を有しているものを指しており、例えば、法律上の法人だけでなく、ある法人の中のひとつの事業所である場合も含む。

図４（ａ）では、図３の金融取引データから、依頼人の名称をキーとして抽出した場合のデータを示している。

図４（ｂ）では、図４（ａ）で抽出したデータを正規化処理する例を示す。

本実施例では、金融取引データで使用される法人の名称が、「キーワード＋略称＋付加的な文字」から構成されることが多いことに着目した正規化処理の一例を示す。なお、本実施例の正規化処理において、「キーワード」「略称」「付加的な文字」の順番は任意でよい。

まず、依頼人の名称から、カブ）、カ）などの株式会社を示す略称を抜き出す。具体的には、例えば、当該略称の一覧を任意のグルーピングＤＢ２３４に予め記録しておき、当該記録された略称と、各依頼人の名称とをＡＮＤ論理で処理することによって、当該略称を抜き出してもよい。

次に、付加的な文字を抜き出す。具体的には、例えば、付加的な文字列の一覧（例えば、ヨコハマやキョウトなどの地域名）をグルーピングＤＢ２３４に予め記録しておき、当該記録された付加的な文字列と、各依頼人の名称の末尾の数文字とをＡＮＤ論理で処理することによって、当該付加的な文字を抜き出してもよい。

上述した処理を行うことにより、略称と付加的な文字以外の文字が取り除かれ、キーワードだけが残るので、当該キーワードを正規化データとして抽出することができる。当該正規化データは、今後のグルーピングを行うときに、新たな法人口座の金融取引データから、既存の法人グループであるかを判定するために、グルーピングＤＢ２３４に記録されてもよい。

図４（ｃ）では、依頼人の名称に基づく正規化処理の結果を示す。本実施例では、４つの依頼人の名称に「ナレッジソウケン」と称するキーワードが含まれていたので、グルーピング部２１２によって、当該キーワードを有する口座の依頼人がひとつの仮想的な法人グループに属すると判定される。今後も同様に、別の所定期間の金融取引データをグルーピングするときには、グルーピング部２１２は、グルーピングＤＢ２３４を参照して、当該キーワードを有する依頼人の名称は、全てひとつの法人であると判定してもよい。すなわち、「ナレッジソウケン」と称するキーワードが含まれていた依頼人は、グルーピングされたことになるが、「ナレッジソウゴウケキュウショ」と称するキーワードが含まれていた依頼人は、ここでは別の法人であると判定される。一旦グルーピングされた法人は、仮想的なひとつの法人として取り扱われるので、当該仮想的なひとつの法人の所在地もグルーピングＤＢ２３４に記録されてもよい。その場合、例えば、当該仮想的な法人を構成する法人口座の中で、（取引数でもよく取引額でもよいが）一番取引が多い法人口座の住所を法人情報ＤＢ２３７から取得して、グルーピングＤＢ２３４に記録してもよい。当該住所の情報は、将来、商流を地図にマッピングする際に使用されてもよい。

図４（ｄ）では、図４（ｃ）で得られた正規化処理を更に拡張させて、グルーピングの対象となる口座の数を拡張するための正規化処理の一例を示す。図４（ｄ）では、グルーピングＤＢ２１２は、類似口座検索ＤＢ２３８を参照して、図４（ｃ）で抽出されたキーワード（ナレッジソウケン）と類似するキーワードを検索する。ここで、類似口座検索ＤＢ２３８は、類似であるパターンを記録している。例えば、類似であると判定するひとつのパターンは、略称である。図４（ｄ）においては、「ソウケン」と「ソウゴウケンキュウショ」とが同一であると判定されている。略称の例は、主に、キーワードの一部の類似検索をする場合の一例である。

同様に、類似であると判定する別のパターンは、商号変更である。これは、自行の金融取引データから抽出することができる。例えば、金融機関に対して、依頼人から名義変更の依頼があると、当該金融機関は、依頼のあった依頼人の名称を変更する。ここで、金融機関は、各金融口座には個別の口座番号などを割り当てているので、当該口座の依頼人の変更履歴を把握している。当該変更履歴を類似口座検索ＤＢ２３８に記録しておくことによって、類似検索の精度を向上させることができる。本実施例においては、Ａ（損保株式会社）と、Ｂ（損保株式会社）と、Ａ＆Ｂ（損保株式会社）は同一法人であることを示している。例えば、Ａ（損保株式会社）とＢ（損保株式会社）とが合併などによって、Ａ＆Ｂ（損保株式会社）になったことに基づいて口座の名義人が変更された履歴が類似口座検索ＤＢ２３８に記録されていたことに起因する。また、類似口座検索ＤＢ２３８には、ＡＢＣ（自動車株式会社）とアイウ（自動車株式会社）とが同一であることも記録されている。例えば、知名度のある商品名の名称（アイウ）を用いた法人名に変更したことに基づいている。商号変更の例は、主に、キーワード全体としての類似検索をする場合の一例である。

本実施例においては、類似口座検索ＤＢ２３８を参照することによって、「ナレッジソウケン」と「ナレッジソウゴウケキュウショ」とが同一であることが判定される。
図４（ｅ）では、図４（ｄ）における判定結果により、「ナレッジソウケン」と「ナレッジソウゴウケキュウショ」とが同一であることが判定されたので、図４（ａ）の依頼人は全て同一の法人としてグルーピングされる。

図４で示したグルーピングにおいては、金融取引データの（勘定日などに基づく）対象期間の指定によっては、法人口座の数が変化する可能性がある。よって、例えば、当該対象期間を任意に設定できるように構成されてもよい。また、対象期間を定期的（例えば、１年ごと）に更新することにより、グルーピングされた仮想的な法人を構成する法人を定期的に入れ替える（追加や削減する）ように構成されてもよい。また、商流を作成する際に、ユーザが端末から任意に対象期間を指定するように構成されてもよい。

グルーピングは、本実施例で示した方法以外でも本発明を実施することが可能である。

図５は、本発明の一実施例における法人顧客の管理方法の一例を示す図である。

図５ａは、法人管理の概念図を示す。法人Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・が、図４で示したようなグルーピングによって、ひとつの法人グループであると判定された場合には、法人管理番号（例えば、１０００１）を付与する。同様に、法人Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・についても、同じ法人グループであると判定されると、法人管理部２１３は、法人管理番号（例えば、１０００２）を付与する。法人管理番号を付与することによって、法人の管理が容易になる。例えば、法人管理番号を管理する法人管理番号ＤＢ２３５を構築することにより、例えば、法人Ａ１、Ａ２、Ａ３が実質的に同じ法人であることなどの情報取得や情報共有が容易になる。また、新たな法人（例えば、法人Ａ４、Ａ５など）が追加されても、同じ法人グループであると判定されれば、同一の法人管理番号で、当該新たな法人を管理することができる。また、後述するように商流を把握する際には、個別の法人（金融口座）毎に商流を把握するのではなく、法人管理番号に基づき商流をまとめて把握することができるので、直感的に理解しやすい商流を（マッピングなどの手法で）端末の画面上などに表示することができる。

また、金融機関の口座は、法人の事業所毎に開設されることが多い。各事業所単位の資金の流れを、本実施例のようなグルーピングすることによって、法人単位の資金の流れを商流として把握することができる。

図５ｂは、図５ａの概念に基づいた法人管理番号ＤＢに記録されるデータの具体例を示す。図４で説明したようなグルーピングに基づいて同一の法人グループと判断された各法人口座は、ひとつの法人グループとして、同一の法人管理番号（本実施例では１０００１）が付与されている。

図５ｃは、図３で示した金融取引データを加工して、図５ｂで示した管理テーブルに基づいて、図３の依頼人３２０のデータを法人名から法人管理番号に置き換え、更に、必要な項目のみ（ここでは、受取人３１０、依頼人３２０、勘定日３４０、取引金額３５０）を抽出したデータ構造の一例を示す。図５ｃに示したような加工したデータを、任意のＤＢ（例えば、決済情報ＤＢ２３３）に記録してもよい。

図６は、本発明の一実施例における商流を作る処理を示すフローチャートを示す。図７ａは、本発明の一実施例における商流の概念図を示し、図７ｂは、当該商流の地図へのマッピングを示す。

ここで、商流は、複数の法人間取引における資金の流れから構成されている。例えば、図７ａ、７ｂでは、法人Ａは、法人Ｂと法人Ｘから資金を受けている（入金）ことを矢印で示している。一方で、法人Ａは、法人Ｃと法人Ｙとに資金を送っている（出金）ことを矢印で示している。

以下、図７ａ、７ｂを参照しつつ、図６のフローチャートについて説明する。

Ｓ１０１０では、図４、５で示したグルーピングを実行し、法人口座を整理する。

Ｓ１０２０では、法人評価の対象となる法人（対象法人）を選択する。例えば、法人Ａを選択する。

Ｓ１０３０では、対象法人Ａが属する商流（対象商流）を作成する。例えば、本実施例では、対象法人Ａと直接的取引がある関連法人Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙとの間で作成される商流が対象商流である。ここで、対象商流を作成するにあたっては、例えば、図３で示した金融取引データを基に、１年当たりなどの予め定められた期間の取引の合計額を基準にしてもよい。更に、法人情報ＤＢ２３７や外部ＤＢ３０３から、対象となる法人取引の情報を任意の方式で金額に換算して、上述した予め定められた期間の取引の合計額に関する金融取引データに補完することにより、商流を作成してもよい。なお、所定の合計金額を満たさない取引関係の場合には、対象商流に属さないものと判断してもよい。

Ｓ１０４０では、対象商流と直接取引のある法人を選択する。本実施例では、関連法人Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙと取引のある（更なる）関連法人Ｊ、Ｋが選択されることになる。

Ｓ１０５０では、Ｓ１０４０で選択された関連法人Ｊ、Ｋを追加して、対象商流を更新する。例えば、法人Ｂと直接的取引のある法人Ｊとの間の関係を追加して、商流を更新する。同様に、法人Ｘについても商流を更新する。商流を更新するに当たっては、当初（Ｓ１０３０）に対象商流を作成したときと同じ基準で作成してもよいし、異なる基準で作成してもよい。例えば、商流の有無を判断するにあたって所定期間における所定の合計金額を判断基準とする場合は、対象法人Ａから見れば所定の合計金額よりも少ない場合であっても商流があると判断してもよい。これは、法人の規模によっては所定期間（年間、月間など）の取引額が異なるからである。

また、別の実施例として、商流を作成する際には、取引先の法人（例えば、法人Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙ）と取引元の法人（例えば、法人Ａ）との商流作成基準（取引の合計額など）を、法人情報ＤＢ２３７に基づいて、取引元および取引先の法人の規模に応じて設定してもよい。これは、対象法人が、いわゆる大企業であれば、大企業と取引する直接的または間接的に取引する会社は、大企業とは取引金額が小さい中小企業となることが多いからである。更に別の実施例として、ＢｔｏＢ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｔｏ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ）すなわち法人間の取引に基づく商流だけでなく、ＢｔｏＣ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｔｏ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ）の商流にも適用可能である。ＢｔｏＣに適用する場合は、Ｃｏｎｓｕｍｅｒの集合をひとつの仮想法人として取り扱えればよい。本実施例では、法人Ｋを仮想法人として取り扱う。なお、仮想法人の法人属性は、Ｃｏｎｓｕｍｅｒのマクロデータをデータベースなどに登録しておき、適宜使用できるように構成されていればよい。また、本実施例の説明において、「法人」と称して説明するときは、仮想法人も含むものとする。

Ｓ１０６０では、全ての関連法人との取引を商流に反映させて更新できたか否かを確認する。本実施例では、法人Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙにおける商流を全て作成したか否かを確認する。全て作成していない場合は、Ｓ１０５０に戻る。全て作成した場合には、次のステップに進む。

Ｓ１０６０では、Ｓ１０４０で選択された関連法人Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙと直接的取引のある法人を選択する。本実施例では、関連法人Ｂと直接的取引のある関連法人Ｃ、Ｊと、関連法人Ｃと直接的取引のある関連法人Ｂ、Ｋが選択されることになる。

同様に、関連法人を追加して商流を形成する場合はＳ１０７０−Ｓ１０９０と同様の処理をＳ１０９０の後続に追加するように構成してもよい。

Ｓ１１００では、商流ＤＢ２３６に記録されたデータを基に、対象法人（本実施例では、法人Ａ）を基準とした全ての商流を表示する。商流を表示する方法は、表や地図などを用いた視覚的にわかりやすい形式でもよく、その他多様な形式が用いられてもよい。例えば、図７ａに示すように、概念的でもよい。また、図７ｂに示すように、商流の一部または全部を地図（世界地図、日本地図、市町村の地図、模式的な地図など）にマッピングして表示してもよい。商流を地図にマッピングすることにより、例えば、金融機関の営業担当者にとっては商流の流れを視覚的に理解できるようになるので法人顧客を訪問する順番を容易に決定することができるようになる。

ここで、図７ａに示す商流について説明する。例えば、図７ａの商流が、モノ（原材料や加工品など）の売買の流れだと仮定する。図７ａでは法人Ｂから法人Ａへ矢印が向いているので、法人Ａは、法人Ｂと法人Ｘから資金を受けていることがわかる。別の見方をすれば、法人Ａは、法人Ｂと法人Ｘにモノを売っていることがわかる。一方で、法人Ａは、法人Ｃと法人Ｙとに資金送っているので、モノを買っていることがわかる。例えば、法人Ａが製造業者であれば、法人Ａは、法人Ｃと法人Ｙから原材料等を購入して、法人Ａで製造加工を行い、法人Ｂと法人Ｘに製造品を販売していることがわかる。すなわち、資金の流れとモノの売買の流れは逆方向になっていることがわかる。また、図７ｂに示すように、商流を地図にマッピングすることにより、資金の流れが、地理的情報と共に理解できるようになる。

なお、グルーピングされた仮想的な法人同士の金融取引データを基に、商流を作成してもよい。その際に、ひとつの仮想的な法人間の金融取引データは、商流作成のときには使用しなくてもよい。これは、自社間取引（すなわち、同じ法人下の異なる事業所間の取引）を除外することができる。一般に、ある法人の自社間取引も商流形成のために使用すると、当該法人売り上げが、公表された売り上げよりも大幅に上回ってしまうからである。このような自社間取引のデータは、データ処理におけるノイズである。本実施例で示したようなグルーピングを行ってから商流を形成すると、ノイズとなる自社間取引を除外できるので、精度の高い商流を作成することができる。また、このような精度の高い商流が作成できば、後述するように、商流の変化を高精度で予測することができる。

また、図７ａ、７ｂに示すように、商流を表示する際には、各法人間での取引額に応じて矢印の太さを変えて視覚的にわかりやすく表示してもよい。

図１０ｄは、商流を評価するためのフローチャートを示す。

Ｓ７０１０では、評価対象となる商流を選択する。ここで、商流を構成する法人も選択する必要があるが、例えば、図６のフローチャートで示したような手順で、商流を構成する法人を選択してもよい。

Ｓ７０２０では、対象となる商流の資金取引の総量を計算する。商流を構成する法人内での資金取引の総量（対象とする商流外の取引を含ない総量）を計算してもよいし、商流構成する法人が関係する全ての資金取引の総量（対象とする商流外の取引を含めた総量）を計算してもよい。

Ｓ７０３０では、商流を構成する法人の個社情報を取得する。

Ｓ７０４０では、外部ＤＢから外部法人情報を取得する。

Ｓ７０５０では、Ｓ７０１０−Ｓ７０４０で取得した情報を基に、商流を評価する。

図１０ｅは、商流の評価に基づいて、当該商流を構成する法人を評価するためのフローチャートを示す。

Ｓ８０１０では、評価対象となる法人が属する商流を選択し、当該選択された商流の評価情報（評価値）も取得する。

Ｓ８０２０では、評価対象となる法人のポジションを計算する。また、商流を構成する他の法人のポジションも計算する。ここで、ポジションとは、商流における法人の寄与度であり、ポジションを計算するにあたっては、例えば、［ある法人が実際に取引した金額］／［商流内の取引の総量］に基づく計算式を用いてもよい。そして、商流を構成する全ての法人若しくは任意の法人のポジションを計算した後に、各法人のポジションを比較する。比較の結果、最上位の法人または上位の数法人を選択して、これら選択された法人は、商流内で「主」のポジションであると判定する。ここで、「主」のポジションであると判定された法人との取引の一部または全部は、商流全体からみると資金取引量の偏在があるという情報（商流の特性）も同時に取得できるようにしてもよい。一方、「主」のポジションで判定されなかった法人は、「従」のポジションであると判定する。「主」のポジションと判定された法人は、計算されたポジション以上の潜在能力がある法人であると判定できる。一方、「従」のポジションであると判定された法人は、計算されたポジション以上の潜在能力はない法人であると判定され、更に、「主」のポジションの法人からの影響が大きいまたは依存度が大きい法人であると判定される。すなわち、「主」のポジションであれば、他の法人からのリスクなどの負の影響を受けづらい一方で、資金ニーズなどの正の影響を増大して受ける可能性がある。一方、「従」のポジションであれば、他の法人からのリスクなどの負の影響を受けやすくなる。

Ｓ８０３０では、Ｓ８０２０で判定されたポジションと外部データからの外部法人情報と法人ＤＢからの内部法人情報に基づいて、対象となる法人を評価する。ここで、法人情報を用いて個別の法人の情報を使用する。法人の評価値が高ければ、例えば、他の法人からのリスクなどの負の影響を受けづらい一方で、資金ニーズなどの正の影響を増大して受ける可能性がある。一方、法人の評価値が低ければ、他の法人からのリスクなどの負の影響を受けやすくなる。

図８ａは、本発明の一実施例における（ａ）複合的変化や単一変化の実態対象と影響度を判定するためのフローチャートを示し、図８ｂは、複合的変化の対象を示し、図８ｃは、複合的変化のパターンを示し、図８ｄは、単一変化のパターンを示す。図８ａ−８ｄでは、生成した商流全体の中で、ある法人間取引において変化が生じたか否か、または対象法人または関連法人自身の変化が生じたか否かを確認するための情報処理の一例を示している。商流を形成する個々の法人間取引は、一定期間（１年など）の単位で見れば、取引額がある程度の範囲で変化することの方が通常である。その通常生じる変化が、必ずしも商流全体の変化を引き起こすとは限らない。よって、本実施例では、商流全体の変化を引き起こすためのパターンを予め記録しておき、当該パターンに沿って取引額の変化（またはその組み合わせ）が生じたときに、商流が変化したと判断する情報処理の一例を示す。

Ｓ２０１０では、検索の対象となる任意の一定期間（例えば、過去１年）すなわち対象期間内における、各法人（対象法人、関連法人）の資金移動に関する情報と、当該法人の法人情報を決済情報ＤＢ２３３などから読み取る。さらに、当該検索対象期間内の情報に加えて、（当該検索対象期間とは異なる）参照期間内における対象法人または関連法人の資金移動に関する情報と、対象法人または関連法人の法人情報も決済情報ＤＢ２３３などから読み取る。ここで、参照期間とは、検索対象期間とは異なる期間であって過去の任意の一定期間であってもよい。また、参照期間が、対象期間よりも長期の期間であって、対象期間を含むような期間でもよい。

Ｓ２０２０では、Ｓ２０１０で読み取った資金移動の情報と法人情報に関して個々の要素の変化の有無を判断する。ここで、個々の要素とは、例えば、図８ｂに示すように、資金移動であれば、新規入金（新規販売）、新規支払（新規仕入）、入金脱落（販売脱落）、支払脱落（仕入脱落）などであり、法人情報であれば、財務、格付、業種などである。当該個々の要素の変化の有無を判定するにあたっては、Ｓ２０１０で読み取った対象期間内の情報が、参照期間内の情報に対してどの程度変化したか（例えば、所定の割合以上増加したか）に基づいてもよい。なお、変化を判断するときには、例えば、互いに比較対象となるようにデータを加工してから比較するようにしてもよい。例えば、［（法人Ｂから法人Ａ）への資金移動）／対象期間］と、［（法人Ｂから法人Ａへの資金移動）／参照期間］などである。

図８ｂの資金移動を判定するためには、対象期間の資金移動と、参照期間の資金移動を比較すればよい。一例として、図７に示すように、対象法人Ａは、関連法人Ｂから入金の流れがあることがわかる。対象期間における法人Ｂから法人Ａへの資金移動が、参照期間における法人Ｂから法人Ａへの資金移動よりも増加していれば（若しくは、ある所定割合以上増加していれば）、「新規入金」が発生したと判断できる。一方で、対象期間における法人Ｂから法人Ａへの資金移動が、参照期間における法人Ｂから法人Ａへの資金移動よりも減少していれば（若しくは、ある所定割合以上減少していれば）、「入金脱落」が発生したと判断できる。別の例として、図７に示すように、対象法人Ａは、関連法人Ｃから支払（出金）の流れがあることがわかる。対象期間における法人Ａから法人Ｃへの資金移動が、参照期間における法人Ａから法人Ｃへの資金移動よりも増加していれば（若しくは、所定額または所定割合以上増加していれば）、「新規支払」が発生したと判断できる。一方で、対象期間における法人Ａから法人Ｃへの資金移動が、参照期間における法人Ａから法人Ｃへの資金移動よりも減少していれば（若しくは、所定額または所定割合以上減少していれば）、「支払脱落」が発生したと判断できる。

Ｓ２０３０では、Ｓ２０２０で変化が発生したと判断された場合に実行される処理である。図８ｃに示すような複合的変化のパターンや図８ｄに示すような単一変化のパターンが検索される。これらのパターンを、予め所定のＤＢ（図示せず）に記録しておく。ここで、複合的変化とは、複数の所定の条件が一致したときの変化である。単一変化とは、１つの条件が一致したときの変化である。

例えば、図８ｃのパターンＮＯ．１に該当するためには、（１）法人Ａ（対象法人）が、（２）法人Ｂ（相手先法人）からの入金脱落の後、（３）法人Ｘからの新規入金があり、（４）上記（２）と（３）の資金額が共にｘｘ億円以上（ｘｘは、予め設定された数字）であったことを全て満たす必要がある。図８（ｃ）のパターンＮＯ．２以降も同様に判定される。図８ｃのテーブルに記載されたパターンの中からいずれか１つを満たすと次の処理へ進む。

図８ｄのパターンＮＯ．１に該当するためには、法人Ａ（対象法人）の格付が１ランク上がったことが必要である。図８ｄのパターンＮＯ．２以降も同様に判定される。

別の実施例として、図８ｃ、８ｄのパターンの中から複数のパターンに該当する場合は、所定の計算式を用いて、各パターンの影響度から総合の影響度を計算するような手法を適用してもよい。

Ｓ２０４０では、該当する複合的変化のパターンから、当該パターンに対応する実態対象を判定する。本実施例では、図８ｃのパターンＮＯに対応する実施対象が予め記録されている。例えば、パターンＮＯ．１を満たす場合は、実施対象は、図８ｃによると、「資金ニーズ」となる。すなわち、対象法人Ａは、資金ニーズがあると判断される。一方、パターンＮＯ．２を満たす場合は、実施対象は、図８ｃによると、「リスク」である。すなわち、対象法人Ａは、リスクがあると判断される。本実施例においては、いずれかのパターンに該当すれば、「資金ニーズ」か「リスク」の２つの実施対象が判定されればよい。ここで、資金ニーズとは、対象法人が資金を必要としている若しくは必要となる可能性が高いことを意味する。また、リスクとは、対象法人が倒産や不当たりなどを起こす若しくは起こす可能性が高いことを意味する。パターンＮＯ．３以降も同様である。図８ｃのパターンは、法人Ａ（対象法人）の実態対象が判断される例を示したが、別の例として、関連法人の実態対象が判断されてもよい。また、

Ｓ２０５０では、影響度を計算する。ここで、本実施例における影響度とは、（新規支払い、支払脱落、企業情報などに基づく複合的変化や単一変化により）対象法人が関連法人に与える影響若しくは（新規入金、入金脱落、企業情報などの複合的変化や単一変化により）関連法人自身や関連法人との取引が直接的に対象法人に与える影響や関連法人や商流（資金の取引量など）が間接的に対象法人に与える影響を数値（例えば、０から１００％の範囲）で示したものである。影響度の計算にあたっては、パターン毎に対応する一定の値（図８ｃのｘｘ％、ｙｙ％など）を決めておいてもよい。また、パターン毎に一定の幅（図８ｃのａａ％からｂｂ％など）で値をもたせておき、例えば、法人間取引の資金量の割合（対象法人や関連法人が取引する資金量に対する割合や対象法人を含む商流全体に対する資金量に対する割合）に基づいて、その範囲内で値が決まるように計算されてもよい。このように、影響度が生じる一覧（テーブル）を作成して影響度を決定し、更に後述する伝搬度も考慮することにより、法人を定量的に評価することができるようになる。また、関連法人自身の変化に基づく影響度を計算することもできるし、商流（資金の流れ等）の変化に基づく計算をすることもできる。

Ｓ２０６０では、検索された複合的変化の実態対象と影響度を出力する。当該出力は、商流ＤＢ２３６に記録されてもよく、端末の画面上に図７で示した地図に上書きするように表示されてもよい。また、変化が発生した際には、Ｓ２０２０で判定結果を表示、すなわち図８ｃの変化の実態対象が「資金ニーズ」や「リスク」である旨を表示してもよい。

図９ａは、本発明の一実施例における商流の変化を検知して、別の商流の変化を推測するためのフローチャートを示す。ここで、商流の変化は、実際に発生した商流の現実的な変化であってもよく、シミュレーションによって計算された仮想的な変化であってもよい。

Ｓ３０１０では、対象商流内の変化を検知する。対象商流内の変化は、例えば、対象商流内に属する対象法人や関連法人（対象法人と直接的にまたは間接的に関係する法人）の法人情報データの変化（例えば、売り上げの変化）でもよく、対象法人と直接的にまたは間接的に関係する（対象商流内の）法人間取引の金融取引データの変化でもよい。ここで、対象法人と直接的に関係する法人とは、例えば、図７ａで説明すると、法人Ａが対象法人の場合は、法人Ｂ、Ｃ、Ｊ、Ｋ、Ｘ、Ｙ（関連法人）である。対象法人と間接的に関係する法人とは、例えば、図７ａで説明すると、法人Ａが対象法人の場合は、法人Ｊは（法人Ｂを介して）間接的に関連する法人である。なお、同様に、法人Ｋとは、法人Ａの間接的に関連する法人である。

Ｓ３０２０では、直接的にまたは間接的に関連する法人の影響度を計算する。影響度は、図８ａ〜８ｄで説明したようなフローチャート（特に、Ｓ２０５０）やテーブルなどに基づいて、計算されてもよい。

Ｓ３０３０では、商流内の各法人への伝播度を計算する。ある変化が生じた場合、同じ商流内であっても、法人によって影響を受ける程度（割合）が異なる。伝播度は、各法人が、ある商流変化に対して、ある金融取引データがどの程度影響を受けるかを示している。なお、伝播度は、例えば、変化が生じる前のあるひとつの法人間取引の資金量の割合（商流全体の総額に対するある一つの金融取引の額）に基づいて予め計算されていてもよく、またはその他の任意の計算方法に基づく値を用いてもよい。

Ｓ３０４０では、影響度と伝播度から、影響値を計算する。これにより、商流全体の変化を推測することができる。ここで、影響値の計算する手法は、例えば、影響度と伝播度との積でもよく、更に、当該積の値に所定の係数を足したり掛け合わせたりしてもよい。

Ｓ３０５０では、影響値に基づいてパラメータを修正する。ここで、本実施例におけるパラメータとは、対象商流を形成する法人間の金融取引データと法人情報データであるが、まず、金融取引データを修正して、当該修正に基づいて、法人情報データを修正してもよい。ここで、影響値は、イベント（商流の変化）毎に且つ取引間毎に個別の値を持つ。以下、金融取引データについて説明する。本実施例において、影響値は、パーセント表示である。例えば、ある商流の変化（以下、商流変化Ａ）が生じた場合において、ある法人間（以下、法人取引Ａ）における取引額が１０００万円であり、商流変化Ａに対する法人取引Ａへの影響値が９０％であり、また、別の法人間（以下、法人取引Ｂ）における取引額が２０００万円であり、商流変化Ａに対する法人取引Ｂへの影響値が８０％であると仮定する。かかる場合においては、商流変化Ａが発生すると、法人取引Ａにおける取引額が、１０００万円Ｘ９０％＝９００万円に変化し、法人取引Ｂの取引額が、２０００万円Ｘ８０％＝１６００万円に変化する。同様に、法人情報データに関しても、イベント（商流の変化）毎に且つ取引間毎に個別の値を持つ。なお、影響値は、１００％以上の値を有する場合もあり、その場合には、商流変化が生じると取引額が増加する。そして、修正された金融取引データに基づいて法人の法人情報データを修正する。例えば、修正された金融取引データが減少した場合は、当該修正された金融取引データに関連する法人の売り上げが低下する等の法人情報データの修正が生じる。更に、売り上げの低下の程度によっては、当該法人の法人情報データにおいて、倒産の危機などの警告（ステータス）も含めてもよい。逆に、売り上げが上がった場合には、関連する法人に対して、資金ニーズが生じるというステータスを含めてもよい。また、ひとつの法人が複数の法人と取引している場合は、複数の金融取引データが存在するので、個別の金融取引データ毎に、影響値を計算して、当該ひとつの法人への影響（法人情報データの修正）は、これら複数の影響値に基づいて計算されてもよい。

Ｓ３０６０では、Ｓ３０５０で修正されたパラメータに基づいて、対象商流の評価値を再計算する。これにより、ある商流の変化が生じた場合における対象商流の評価値を計算することができる。商流の評価値の計算方法の一例については、図１０ｄやＳ７０１０〜Ｓ７０４０と同じでもよい。

Ｓ３０７０では、影響値に基づいて寄与度を修正する。寄与度の修正方法は、例えば、寄与度に影響値をかけて（必要であれば、所定の係数をかけて）求めてよい。別の実施例として、ある商流変化後の［ある法人が実際に取引した金額］と［商流内の取引の総量］とを個別に計算した上で、Ｓ８０２０で同じように計算してもよい。

また、本実施例では、Ｓ３０５０と別の工程として実行したが、Ｓ３０５０と同じ工程で予め実行してもよい。

Ｓ３０８０では、対象法人の評価値を再計算する。本実施例では、対象商流の修正された評価値（Ｓ３０６０参照）と、修正された法人情報データ（Ｓ３０５０参照）と、対象商流における対象法人の修正された寄与度（Ｓ３０７０参照）に基づいて、対象法人の評価値を再計算する。対象法人の計算方法の一例については、図１０ｅやＳ８０１０〜Ｓ８０３０と同じでもよい。

Ｓ３０９０では、推測結果の表示またはマッピングする。図９ｂに示すように、図７ａや図７ｂで示されたマッピングに推測された商流を上書きしてもよいし、重複してマッピングしてもよい。また、図９ｃに示すように、重複してマッピングする際には、重複がわかるように、矢印の色、形状、大きさ、位置などを変えてもよい。

図９ｂ、図９ｃでは、一例として、２つの態様の法人Ａへの最終影響を示している。１つ目は、法人Ｘにおいて、図８ｂ〜ｄなどに基づく変化が生じたときの態様である。２つ目は、法人Ｂと法人Ｊとの間の資金の流れにおいて、図８ｂ〜ｄなどに基づく変化が生じたときの態様である。このように、本実施例では、様々な変化を視覚的にとらえることができる。すなわち、本実施例では、商流の変化をとらえることができる。

このような情報処理を用いることにより、同一商流の上で直接取引のある他法人や直接取引のない他法人の存在も含めて商流を把握することができるだけではなく、商流の変化も推測できるようになる。従来技術では、対象法人に対する直接的な変化を検知しても、その変化を受けて金融機関が行動しても対応が遅れてしまうこともあるが、本実施例で示した推測をおこなうことで、そのような遅れを防ぐことが可能となる。

図１０ａ、１０ｂは、本発明の一実施例における法人評価（個社情報、商流、商流の特性（ポジション））の表示例を示しており、図１０ａは商流全体で変化が生じる前の法人評価を示し、図１０ｂは商流全体で変化が生じた時の法人評価の変化を示す。図１０ａ、１０ｂで示すようなグラフは、全ての法人の評価を俯瞰的に視覚的に表示することができるので、金融機関の営業担当者が資金の貸し付けや引き上げを検討するときなどに有益な情報のひとつとなり得る。本実施例では、商流の特性のひとつとしてポジションを例に挙げて説明する。商流の特性とは、商流の特徴を示すデータであり、例えば、商流内における資金移動の偏在性を示すデータなどを含む。本実施例で説明する以外の商流の特性を用いてもよい。

図１０ａは、商流全体における各法人の評価を示したグラフである。例えば、図１０ａを参照すると、法人Ａは、個社情報の評価が８０点であり、商流全体の評価が８０点であり、ポジションが４５％である。ここで、個社情報とは、法人情報ＤＢ２３７に記録された法人評価（財務、格付、業績など）に基づいて計算された値である。商流全体の評価値とは、商流を構成する各法人の法人評価に基づいて計算された値である。ポジションは、商流全体における各法人の強さや影響度を示す値であり、例えば、商流内における総取引額に対する各法人の取引額に基づいて計算されてもよく、この場合、（商流内では、ひとつの取引に対して２つの法人が関係するので）各法人のポジションの値の合計が２００％でもよい。さらに、例えば、各法人のポジションの値の合計が１００％になるように、それぞれのポジションの値が計算（調整）されてもよい。なお、法人評価の値、商流全体の評価値およびポジションを計算する方法は任意でよい。

図１０ｂは、商流の変化前の法人評価と商流の変化後の法人評価を示したグラフである。例えば、法人Ａの個社情報の評価が、商流の変化前では８０点であったが、商流の変化後では８５点になっていることがわかる。更に、法人Ａの属する商流全体の評価が、商流に変化前では８０点であったが、商流の変化後では９０点になっていることがわかる。更に、法人Ａのポジションが、商流の変化前では４５％であったが商流の変化後では４０％になっていることがわかる。このような評価から、例えば、法人Ａ等の個別評価が上がっても、他の法人の個別評価が大幅に上がっていれば、法人Ａの商流全体の中での評価（ポジション）が下がってしまうことを示している。

図１０ｃは、図１０ｄおよび図１０ｅのフローチャートに基づいて評価された商流および法人の表示例を示す。図１０ｃでは、図１０ｄのフローチャートで評価された商流が表示されており、本実施例においては、商流の評価が８０点であることが示されている。さらに、図１０ｅのフローチャートで評価された法人が表示されており、本実施例においては、対象法人Ａの評価が８０点であり、本商流におけるポジションが４０％であり、更に、「主」のポジションであることが表示されている。

類似する商流を抽出手順について説明する。ここでは、図１４ａのフローチャートと図１０ｃの商流を参照しながら、説明する。

例えば、図１０ｃで示される商流では、商流の評価値、商流を構成する法人の評価値、当該法人の商流におけるポジションがパラメータとして表示されている。ここでは、これらパラメータを使って類似商流を決定する手法の一例について説明する。

Ｓ９０１０では、対象商流（任意商流）を選択する。ここで、対象商流は、商流ＤＢ２３６内に、対象商流の評価値と共に記憶されているとする。商流ＤＢ２３６は、複数の商流を記憶しており、ユーザが任意の商流を選択する。なお、複数の商流をそれぞれ区別するために、識別番号や商流の名称などが各商流に付加されていてもよい。

Ｓ９０２０では、当該選択された対象商流に関するデータを商流ＤＢ２３６から取得する。ここで取得されたデータは、例えば、図１０ｃに示されるようなデータであり、商流の評価値や商流の特性、当該商流を構成する法人の数（例えば、主のポジションの数、従のポジションの数、主従のポジションの総数）や各法人の評価値、各法人の個別評価（個社）などの法人情報データなどである。そして、これらのデータを使用して、重要な法人を抽出する。法人を抽出する手法は任意でよいが、本実施例においては、ポジションが主である法人を抽出する。主のポジションである法人は、当該法人が属する商流における重要な法人であると考えられるからである。なお、主のポジションである法人が複数であってもよく、その場合には、それぞれの主のポジションの法人に対して、後述するＳ９０３０、Ｓ９０４０を実行すればよい。

Ｓ９０３０では、抽出された重要な法人に関するデータを使用して、当該抽出された重要な法人に類似する法人（類似法人）を検索する。また、類似法人を検索する手法は任意でよいが、例えば、抽出された重要な法人と任意の法人とを比較して、それぞれのデータ（評価値など）の差異を計算する。ここで、任意の法人とは、図１０ｃに示された法人だけでなく法人情報ＤＢ２３７等に記録されている全ての法人が対象である（但し、類似法人の対象となる法人は、少なくとも１つの別の商流に属していることが必要である。）そして、対象商流と認証流の各差異を基に、対象商流と任意商流との総合的な差異を計算して、総合的な差異が一番小さい法人を類似法人であると決定してもよい。別の実施例としては、重要な法人に関係する業種や規模などに基づいて、所定のデータベースに記憶されている同一業種や同一規模の法人から選択するように構成されていてもよい。

Ｓ９０４０では、Ｓ９０３０における処理結果を基に、（必要であれば類似法人を表示すると共に）類似法人が属する商流（類似商流）を表示する。ここで、類似法人が複数の商流に属する場合は、全ての類似商流を表示してもよいし、所定の基準（例えば、対象商流の評価値が一番近い値など）に基づいて、少なくとも１つの類似商流を表示してもよい。

図１４ｂは、図１４ａで得られた類似商流を使用して、当該類似商流の変化を推測するフローチャートを示す。

Ｓ１００１０では、図１４ａのＳ９０４０で表示された類似商流から、任意のひとつの商流を選択する。そして、類似商流の評価値および特性を商流データベースから取得する。

Ｓ１００２０では、類似商流の変化を推測するために、対象商流の変化に関する情報（例えば、図９ａの影響度、伝播度、影響値）を取得する。

Ｓ１００３０では、対象商流の変化に関する情報に基づいて、類似商流の評価値を推測（すなわち、再計算）して、その評価値の変化量を得る。ここで、類似商流の評価値を推測する手法は、Ｓ９０１０−Ｓ９０４０と同じでよい。

Ｓ１００４０は、Ｓ１００３０で推測した類似商流の評価値の変化によって、当該類似商流内のどの法人（１つまたは複数の法人）が変化したのかを特定して、その類似商流に属する法人の評価値の変化を推測する場合に、実行する処理である。Ｓ１００４０により、対象商流内で実際に生じた変化若しくはシミュレーションにより計算された変化に基づいて、類似商流内で影響を受けやすい法人を特定することができ、さらに、特定された法人の評価値の変化量を把握することができる。ここで、類似商流内の法人の評価値を推測する手法は、Ｓ３０２０−Ｓ３０４０と同じでよい。

従来は、法人を評価する担当者の経験などに基づいて、同一業種・同一規模の視点で抽出された法人同士を比較しながら、個別の法人を評価していた。一方、本実施例では、商流の評価値に基づいて、個別の業種等を問わず、類似する商流同士を比較することができるようになるので、例えば、評価値の低い商流と評価値の高い商流とを比較することにより、評価値の低い商流はどうすれば評価値を上げることができるかどうかを検討することができるようになる。そして、商流の価値を高める（商流の評価値を上げる）ことができれば、結果的に、個別の法人の価値を高めることができるようになる。

図１１は、本発明の一実施例における法人評価のためのＭＣＩＦ共同化システム１１０の概略図を示す。なお、実施例の図２と同じ参照符号は、同じものを指し示すので、説明を省略する。

本実施例のシステムは、実施例１（特に図２）で示したシステムの別の実施例である。ＭＣＩＦ共同化システムとは、特定の情報（ＭＣＩＦ）を複数の金融機関などで共同管理するためのシステムを意味する。ここで、ＭＣＩＦとは、Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｉｌｅの略称であり、マーケティング用の顧客情報のファイルを意味する。本実施例によれば、共有サーバを設けて、所定の情報を共有することにより、互いの情報を組み合わせて所望の情報を自動的に構築することができるようになる。

図１１のＭＣＩＦ共同化システムは、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００と、Ｂ銀行のコンピュータ・システム３００（図示せず）、Ｃ銀行のコンピュータ・システム（図示せず）と、Ｄ銀行のコンピュータ・システム（図示せず）と、Ｅ銀行のコンピュータ・システム（図示せず）と、共同ＭＣＩＦセンター４００を含み、これらは、ネットワーク５００を介して、接続されている。

ＭＣＩＦセンター４００は、商流サーバ４１０と、法人管理サーバ４２０とを含む。なお、商流サーバ４１０と法人管理サーバ４２０とは、共同ＭＣＩＦセンター４００の中に配置されていなくてもよい。

グルーピング部２１２、法人管理部２１３、商流生成部２１４、商流推測部２１５、ルーピングＤＢ２３４、法人管理番号ＤＢ２３５、商流ＤＢ２３６は、実施例１のようにコンピュータ・システム２００内に配置されていないが、実施例２では共同ＭＣＩＦセンター４００内に配置されている。

実施例２において、図示していないが、Ｂ銀行のコンピュータ・システム３００、Ｃ銀行のコンピュータ・システムと、Ｄ銀行のコンピュータ・システムと、Ｅ銀行のコンピュータ・システムは、Ａ銀行のコンピュータ・システム２００と同じ内部構成を有してもよい。

商流サーバ４１０は、管理サーバ４１１と、商流生成部２１４と、商流推測部２１５と、Ａ銀行用商流ＤＢ４１３と、Ｂ銀行用商流ＤＢ４２３とを含む。なお、実施例１と同様に、本実施例で説明している機能が達成できれば、各ＤＢはコンピュータ・システムの外部に配置されていてもよい。

商流サーバ４１０の管理サーバ４１１は、商流生成部２１４と、商流推測部２１５と、Ａ銀行用商流ＤＢ４１３と、Ｂ銀行用商流ＤＢ４２３とを制御する。なお、別の実施例においては、商流ＤＢごとに管理サーバを設けてもよく、その場合には、ＭＣＩＦ共同化システムに接続されている金融機関のコンピュータ・システムの数に基づいて、設けるべき管理サーバの数が決まってもよい。

法人管理サーバ４２０は、管理サーバ４２１と、グルーピング部２１２と、グルーピングＤＢ２３４と、法人管理番号ＤＢ２３５と、類似口座検索ＤＢ２３８とを含む。複数の金融機関で、グルーピングされた複数の金融口座をひとつの仮想的な法人口座とみなして、更に、当該グルーピングされた口座に法人管理番号を付して、複数の金融機関で共有化することにより、グルーピングの対象となる金融口座の数を複数の金融機関を通じて増やすことができる。さらに、グルーピングの対象となる金融口座の数を増やすことができれば、結果的には商流変化の予測の精度を向上させることもできる。

図１２ａ―１２ｃは、本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システム（図１１）の処理のフローチャートを示す。特に、図１２ａは、商流サーバが商流を作成する処理の一例を示し、図１２ｂは、商流サーバが商流を推測する処理の一例を示し、図１２ｃは、法人管理番号を付与する処理の一例を示す。

図１２ａは、商流サーバ４１０が商流を作成する処理の一例を示す。

Ｓ４０１０では、例えばＡ銀行の顧客を対象法人（ここでは、対象法人Ａする。）とした商流作成をＡ銀行が商流サーバ４１０に要求する信号を送信する。または、Ａ銀行から要求がなくても、商流サーバ４１０が所定の間隔で定期的に法人ごとに商流を更新してもよい。

Ｓ４０２０では、商流サーバ４１０は、各金融機関に対して、対象法人Ａに対応する法人管理番号の依頼人または受取人として含まれている金融取引データを、例えば図５ｃに示すような形式で送信するように要求する。

Ｓ４０３０では、商流サーバ４１０は、各金融機関から取得した金融取引データをグルーピングする。ここで、グルーピングするにあたっては、例えば、図４に示したような手法を用いてもよい。

Ｓ４０４０では、各金融機関用の商流ＤＢ（Ｂ銀行用の商流ＤＢ４２３など）およびＳ４０３０でグルーピングされた金融取引データを基に、商流を作成する。商流の作成においては、例えば、図６に示したような手法を用いてもよい。

Ｓ４０５０では、作成された商流の結果（データ）を要求元であるＡ銀行に送信する。

Ｓ４０６０では、Ｓ４０５０で作成された商流の結果をＡ銀行用の商流ＤＢ４１３へ更新する。

図１２ｂは、商流サーバ４１０が商流を推測する処理の一例を示す。

Ｓ５０１０では、Ａ銀行の顧客を対象法人（ここでは、対象法人Ａとする。）とした商流の推測を、Ａ銀行が商流サーバ４１０に要求する信号を送信する。

Ｓ５０２０では、商流サーバ４１０は、Ａ銀行用の商流ＤＢ４１３から対象法人Ａの週流のデータを取得する。

Ｓ５０３０では、商流サーバ４１０は、各金融機関用の商流ＤＢ（Ｂ銀行用の商流ＤＢ４２３など）および金融取引データを基に、商流を更新（最新の商流を再作成）する。商流の作成においては、例えば、図６に示したような手法を用いてもよい。また、金融取引データを利用するときには、図１２ａのＳ４０２０、Ｓ４０３０で説明した手法を用いてもよい。

Ｓ５０４０では、Ｓ５０２０で取得した商流データと、Ｓ５０３０で更新した商流データを基に、商流を推測する。商流の推測においては、図９に示したような手法を用いてもよい。

Ｓ５０５０では、商流の推測結果（データ）を要求元であるＡ銀行に送信する。

図１２ｃは、法人管理サーバ４２０が法人管理番号を付与する処理の一例を示す。

Ｓ６０１０では、例えばＡ銀行が法人管理サーバ４２０に対して法人Ａ１の法人管理番号を付与してもらいたい旨の信号を送信したとする。

Ｓ６０２０では、法人管理サーバ４２０は、法人管理番号ＤＢ２３５を検索して、法人Ａ１に対応する法人管理番号の有無を確認する。

Ｓ６０３０では、法人管理サーバ４２０は、グルーピングＤＢ２３４を検索して、法人Ａ１がグルーピングＤＢ２３４に記録されているか否かを確認する。もし、法人Ａ１がグルーピングＤＢ２３４に記録されていれば、法人管理番号ＤＢ２３５を検索して、法人Ａ１に対応する法人管理番号を取得して、Ａ銀行に対して法人管理番号を送信する（Ｓ６０９０参照）。一方、法人管理番号が取得できない場合は、法人管理サーバ４２０がＳ６０４０以降に示すように、グルーピングＤＢ２３４と法人管理番号ＤＢ２３５を更新して、再度法人管理番号を検索してもよい。また、法人管理番号が取得できない場合は、Ｓ６０８０のように、法人管理番号が不明である信号を要求元であるＡ銀行に送信してもよい。

Ｓ６０４０では、法人管理サーバ４２０は、各金融機関に対して、金融取引データを取得する。

Ｓ６０５０では、法人管理サーバ４２０は、Ｓ６０４０で取得した金融取引データを基にグルーピングを行う。ここで、グルーピングするにあたっては、例えば、図４に示したような手法を用いてもよい。

Ｓ６０６０では、グルーピングＤＢ２３４を更新する。また、新たな法人管理番号が追加された場合には、法人管理番号ＤＢ２３５を更新する。

Ｓ６０７０では、法人管理サーバ４２０は、再度グルーピングＤＢ２３４を検索して、法人Ａ１がグルーピングＤＢ２３４に記録されているか否かを確認する。もし、法人Ａ１がグルーピングＤＢ２３４に記録されていれば、法人管理番号ＤＢ２３５を検索して、法人Ａ１に対応する法人管理番号を取得して、Ａ銀行に対して法人管理番号を送信する（Ｓ６０９０参照）。一方、法人管理番号が取得できない場合は、法人管理番号が不明である信号を要求元であるＡ銀行に送信する（Ｓ６０８０参照）。

図１３ａは、本発明の一実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムにおいて、複数の金融機関のコンピュータ・システムが連携した場合に作成された商流を示し、図１３ｂは、当該商流をマッピングした地図を示す。

図７ａに示した商流は、Ａ銀行の各口座と（自行および他行の）金融口座との金融取引データに基づいて作成されている。すなわち、Ａ銀行のコンピュータ・システムと金融取引が発生している（自行および他行の）法人口座の金融取引データにのみ基づいて商流が作成されている。一方、図１３ａで示した商流は、ＭＣＩＦ共同化システムを用いて各金融機関の金融取引データを相互に活用しているので、商流全体に含まれる取引の対象が増えていることがわかる。特に、Ａ銀行の口座（本実施例では、口座Ａ、口座Ｂ、口座Ｃ）と直接取引の無いＥ銀行の口座Ｏ、口座Ｐの金融取引も、対象法人Ａの商流の一部を形成するようになる。更に、図７ａにおいては、Ｂ銀行、Ｃ銀行、Ｄ銀行との間の相互の金融取引は対象法人Ａの商流を形成していなかったが、図１３ａにおいては、Ｂ銀行、Ｃ銀行、Ｄ銀行も金融取引データを共同ＭＣＩＦシステムに提供するので、Ｂ銀行、Ｃ銀行、Ｄ銀行との間の金融取引も対象法人Ａの商流の一部を形成するようになる。商流を構成する金融取引の数（図７や図１３で示す矢印の数）が増えれば、商流の変化の推測の精度が高まることになり、対象法人を一層適切に評価できるようになる。

本実施例によれば、共同ＭＣＩＦシステムで各金融機関の顧客取引データ等から生成された情報を相互の金融機関で利用できるため、ＭＣＩＦ共同化システムに参加している金融機関であれば、対象となる法人を、より適切に評価することができる。

以上のように本発明の実施態様について説明したが、上述の説明に基づいて当業者にとって種々の代替例、修正又は変形が可能であり、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で前述の種々の代替例、修正又は変形を包含するものである。例えば、ハードウェアによる構成をソフトウェア（プログラム）で実現できるように構成されてもよい。

本発明は、実施例で示した以外の様々な産業や技術分野で利用することが可能である。例えば、本発明はフィンテック（Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）の一態様であるので、様々な金融機関の営業支援システムに組み込むことが可能である。

１００：ネットワークシステム、１１０：ＭＣＩＦ共同化システム、２００：コンピュータ・システム、２１０：行内サーバ、２１１：制御部、２１２：グルーピング部、２１３：法人管理部、２１４：商流生成部、２１５：商流推測部、２１６：マッピング部、２１７：外部Ｉ／Ｆ、２１８：類似商流検索部、２２０：端末、２３０：行内ＤＢ、２３１：金融口座ＤＢ、２３２：地図ＤＢ、２３３決済情報ＤＢ、２３４：グルーピングＤＢ、２３５：法人管理番号ＤＢ、２３６：商流ＤＢ、２３７：法人情報ＤＢ、２３８：類似口座検索ＤＢ、３００〜３０２：金融取引システム、３１０：受取人、３２０：依頼人、３３０：通信種目、３４０：勘定日、３５０：取引金額、４１１：管理サーバ、４１３：Ｂ銀行用商流サーバ、４２１：管理サーバ、４２３：Ｂ銀行用商流ＤＢ、５００：ネットワーク

Claims (10)

1. 商流評価システムにおいて、
   仮想法人を含む法人間の金融取引の情報および法人自身の情報に関する法人情報データをデータベースから取得する手段と、
   任意の対象法人の金融口座と当該対象法人と直接的または間接的に取引のある関連法人の金融口座との間の金融取引データおよび前記法人情報データに基づいて、対象商流を形成する法人を抽出する手段と、
   前記対象商流を形成する法人間の前記金融取引データと前記法人情報データとに基づいて前記対象商流の評価値を計算する手段と、
   を備えることを特徴とする商流評価システム。
2. 請求項１に記載の商流評価システムにおいて、更に、
   前記対象商流の評価値と、前記対象法人および関連法人に関する前記法人情報データと、前記対象商流における前記対象法人の寄与度に基づいて、前記対象法人の評価値を計算する手段と、
   を備えることを特徴とする商流評価システム。
3. 請求項２に記載の商流評価システムにおいて、更に、
   前記対象法人または前記関連法人の前記法人情報データの変化または前記対象法人と前記関連法人との間の前記金融取引データの変化または互いに取引のある前記関連法人同士の間の前記金融取引データの変化を検出する手段と、
   前記検出する手段で検出された前記変化に基づいて、影響度を計算する手段と、
   前記変化に基づく、前記商流内の各法人への伝播度を計算する手段と、
   前記影響度と前記伝播度に基づいて、前記商流内の各法人への影響を推測するための影響値を計算する手段と、
   前記影響値に基づいて、前記対象商流を形成する法人間の前記金融取引データと前記法人情報データを修正する手段と、
   前記修正された金融取引データと前記修正された法人情報データとに基づいて、前記対象商流の評価値を再計算する手段と、
   前記影響値に基づいて、前記対象商流における前記対象法人の寄与度を修正する手段と、
   前記対象商流の前記修正された評価値と、前記修正された法人情報データと、前記対象商流における前記対象法人の前記修正された寄与度に基づいて、前記対象法人の評価値を再計算する手段と、
   を備えることを特徴とする商流評価システム。
4. 請求項１に記載の商流評価システムにおいて、更に、
   前記法人情報データと、前記対象商流の評価値と、前記対象商流を構成する法人の評価値と、前記対象商流を構成する法人のポジションに関する情報を含む前記対象商流の特性とに基づいて、前記対象商流に類似する類似商流を決定する手段を備えることを特徴とする商流評価システム。
5. 請求項３または４に記載の商流評価システムにおいて、
   前記類似商流を選択する手段と、
   前記類似商流の評価値および特性を取得する手段と、
   前記検出する手段からの前記変化に関する情報を取得する手段と、
   前記類似商流の評価値の変化を、前記前記変化に関する前記情報に基づいて推測する手段と、
   前記類似商流内で変化が生じる法人および当該法人の評価値の変化を、前記対象商流の評価値および特性と、前記類似商流の評価値および特性と、前記検出する手段からの前記変化に関する前記情報と、前記推測された前記類似商流内の評価値の変化に基づいて推測する手段と、
   を更に備えることを特徴とする商流評価システム。
6. 前記対象法人または前記関連法人が有する複数の金融口座を金融取引データに基づいて正規化処理をして、当該正規化処理の結果に基づいて当該複数の金融口座をグルーピングして、ひとつの仮想的な金融口座として取り扱う手段を更に備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載されたシステム。
7. 前記商流を、前記対象法人と前記関連法人の金融口座と共に、表示する手段を更に備えることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載されたシステム。
8. 前記商流を、前記対象法人または前記関連法人の地理的情報と共に地図にマッピングする手段を更に備えることを特徴とする請求項７に記載されたシステム。
9. 法人評価システムにおいて、複数のコンピュータ・システムコンピュータ・システムと、共同化システムとを備えており、
   前記共同化システムは、
   法人間の金融取引の情報および法人自身の情報に関する外部データを外部データベースから取得する手段と、
   法人評価をする対象法人の金融口座と当該対象法人と直接的または間接的に取引のある関連法人の金融口座との金融取引データおよび前記外部データに基づいて、商流評価をする対象商流に属する法人を抽出する手段と、
   前記対象商流を形成するために抽出された法人の金融取引データおよび前記外部データに基づいて前記対象商流の評価値を計算する手段と、
   を備えることを特徴とする商流評価システム。
10. 商流評価システム用のプログラムにおいて、
    法人間の金融取引の情報および法人自身の情報に関する外部データを外部データベースから取得する手段と、
    法人評価をする対象法人の金融口座と当該対象法人と直接的または間接的に取引のある関連法人の金融口座との金融取引データおよび前記外部データに基づいて、商流評価をする対象商流に属する法人を抽出する手段と、
    前記対象商流を形成するために抽出された法人の金融取引データおよび前記外部データに基づいて前記対象商流の評価値を計算する手段と、
    を備えることを特徴とするプログラム。