JP2019179402A - Financing examination system, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、融資審査システム、方法およびプログラムに関する。より詳細に言えば、本発明は、売上情報などを始めとする取引履歴のデータを持つ企業と連携し、先方企業の持つ取引履歴のデータをベースに融資可否を仮審査することが可能な融資審査システム、方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a loan examination system, method, and program. More specifically, the present invention is a loan that can be provisionally examined for loan availability based on the transaction history data of a partner company in cooperation with a company having transaction history data such as sales information. The present invention relates to an examination system, method and program.
個人事業主(自営業者)や法人経営者が資金繰りを改善するために利用する様々な資金調達方法が知られている。資金調達方法の一つの種類である銀行融資では、決算書過去数年分の提出が求められるなど提出書類が多く、かつ融資判断がなされるまでに多くの時間がかかっており、迅速に融資を受けたい法人等にとっては使い勝手の悪い資金調達方法であった。 There are various known funding methods used by individual business owners (self-employed) and corporate managers to improve their cash flow. Bank financing, which is one type of funding method, requires many submissions, such as being required to submit financial statements for the past several years, and it takes a lot of time to make a loan decision. It was an inconvenient way of raising funds for corporations that wanted to receive it.
このような状況の下、決済代行事業者は、自社が提供するサービス(例えば、クレジットカード決済等による資金回収の代行)に対してより多くの出店者(加盟店)に参加してもらえるよう、様々なサービスを検討しており、そのサービスの一つとして、ある決済代行事業者は、加盟店に対して資金調達方法の一種であるトランザクションレンディングのスキームの提供を検討している。トランザクションレンディングとは、決済代行事業者が加盟店に対して行う融資サービスであり、売買や資金決済、顧客評価などの取引履歴を利用して審査を行う融資サービスである。決済代行事業者は、リアルタイムでアップデートされる加盟店の取引履歴を把握しているため、トランザクションレンディングは、審査結果が数日で分かるなど、銀行融資と比べて審査期間が短い融資サービスとして知られている(非特許文献1、979頁)。 Under these circumstances, payment agents will be able to participate in more stores (member stores) for services provided by their company (for example, funds collection by credit card payment). Various services are being considered, and as one of the services, a settlement agent is considering providing a transaction lending scheme, which is a kind of funding method, to member stores. Transaction lending is a loan service that is performed by a payment agency to member stores, and is a loan service that uses a transaction history such as buying and selling, fund settlement, customer evaluation, and the like to examine. Since payment agents know the transaction history of merchants that are updated in real time, transaction lending is known as a loan service that has a shorter examination period compared to bank loans, such as knowing the examination results in a few days. (Non-Patent Document 1, page 979).
現在、電子商取引の取り扱い額は年々拡大しており、それに従い、加盟店の数も増えてきている。このため、加盟店が資金調達をする際、いくつかの資金調達手段の中から、トランザクションレンディングを利用したいというニーズも増えてきつつある。 Currently, the handling amount of e-commerce is increasing year by year, and the number of member stores is increasing accordingly. For this reason, when a merchant raises funds, there is an increasing need to use transaction lending among several fund raising methods.
しかしながら、決済代行事業者がトランザクションレンディングのサービスを提供するには、電子商取引のシステム以外にも融資のための審査システムを構築する必要があった。しかも、加盟店に対する与信を行うノウハウを持つ決済代行事業者は少なかったため、実際にトランザクションレンディングのスキームを提供できる決済代行事業者は非常に少なく、大手決済代行事業者が一部で手がけているのが現実であった。 However, in order for the payment service provider to provide a transaction lending service, it is necessary to construct a screening system for financing in addition to the electronic commerce system. Moreover, since there are few payment agents with know-how to credit member stores, there are very few payment agents that can actually provide transaction lending schemes, and some major payment agents are dealing with some. It was a reality.
クレジットカード会社は、カード会員に対する与信枠の設定、個人顧客向けのキャッシング、および事業者を対象としたビジネスローンなどのサービスにおいて蓄積した審査ノウハウを有しており、かつ、近年では、カードの申込に関して、申込から審査結果が即日分かるサービスも提供している(特許文献1)。ビジネスローンは、銀行融資と比べて金利が高い融資商品であるものの、銀行融資に比べて簡便な方法で審査を行うため、個人事業主や法人にとっては比較的身近な資金調達方法として知られている。 Credit card companies have credit know-how accumulated in setting credit limits for card members, cashing for individual customers, and business loans for business operators. In recent years, credit card companies have applied for cards. In addition, a service is available that allows the examination result to be confirmed on the same day from the application (Patent Document 1). Although business loans are loan products with a higher interest rate than bank loans, they are known as a relatively familiar financing method for individual business owners and corporations because they conduct screening in a simpler method than bank loans. Yes.
決済代行事業者は、トランザクションレンディングのサービスを始めようとしても、取引履歴の情報を有してはいるものの、融資可否を判定するノウハウを有していないところが多く、かつシステム構築の負担が重いものであった。一方、クレジットカード会社は、短期間で与信可否を判定するためのシステムを有しているが、決済代行事業者の加盟店に関連付けられる取引履歴の情報を有していなかったため、トランザクションレンディングのサービスを始められなかった。また、クレジットカード会社は、従来の与信審査において、融資を希望する者の自己申告情報を利用することがあったが、このような自己申告情報には、信頼性の低い情報も含まれており、精度の高い審査を行うことが困難であった。 Settlement service providers have information on transaction history even when trying to start a transaction lending service, but they often do not have the know-how to determine whether or not they can lend, and the burden of system construction is heavy. It was a thing. On the other hand, a credit card company has a system for determining whether or not credit can be made in a short period of time, but since it has no transaction history information associated with a merchant of a settlement agent, transaction lending Could not start service. In addition, credit card companies sometimes used self-reported information of those who wish to lend in conventional credit screening. Such self-reported information includes information with low reliability. It was difficult to conduct a highly accurate examination.
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、クレジットカード会社のシステムが1または複数の決済代行事業者のシステムと連携し、トランザクションレンディング型の審査モデルをベースにした融資審査システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and the credit card company system is based on a transaction lending examination model in cooperation with one or a plurality of settlement agency systems. The purpose is to provide a loan examination system, method and program.
本発明の一態様である融資審査システムは、加盟店IDを含む第1の取引履歴を受信する手段と、前記加盟店IDに関連付けられた前記第1の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出する手段と、前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第2の取引履歴を取得して、予測モデルを生成する手段と、前記生成した予測モデルおよび前記第1の取引履歴を使用して、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段と、前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する手段と、前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段を備えたことを特徴とする。 The loan examination system according to one aspect of the present invention provides a predetermined sales total based on means for receiving a first transaction history including a member store ID and the first transaction history associated with the member store ID. A second transaction history of a member store of the same type of business as the member store associated with the member store ID on the condition that the value is calculated and the calculated predetermined total sales value is equal to or greater than a threshold value; Means for generating a prediction model; means for calculating a predicted value of a member store associated with the member store ID using the generated prediction model and the first transaction history; and And means for calculating a lower limit value of the prediction interval based on the set value and means for transmitting a loan condition based on the calculated lower limit value of the prediction interval.
本発明の別の一態様である、融資審査システムによって実行される方法は、加盟店IDを含む第1の取引履歴を受信することと、前記加盟店IDに関連付けられた前記第1の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出することと、前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第2の取引履歴を取得して、予測モデルを生成することと、前記生成した予測モデルおよび前記第1の取引履歴を使用して、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店の予測値を算出することと、前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出することと、前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信することを備える。 According to another aspect of the present invention, a method executed by a loan examination system receives a first transaction history including a member store ID, and the first transaction history associated with the member store ID. On the basis of the number of member stores of the same industry as the member store associated with the member store ID on the condition that the predetermined total sales value is calculated and the calculated predetermined total sales value is equal to or greater than a threshold value. Obtaining a transaction history of 2 and generating a prediction model, and using the generated prediction model and the first transaction history, calculating a prediction value of a member store associated with the member store ID And calculating a lower limit value of the prediction interval based on the calculated predicted value and the set value, and transmitting a loan condition based on the calculated lower limit value of the prediction interval.
本発明によれば、融資をする会社は、他社が持つ取引履歴のデータを利用できるようになるので、自己申告ベースの数値情報に頼ることがなくなり、与信審査の信頼性が上がるという効果を得ることができる。また、加盟店にとっても、資金調達をする際、情報の入力や申込が簡潔に行え、かつ融資の可否判断も従来よりも早期に知ることができるという効果を得ることができる。 According to the present invention, since the lending company can use the transaction history data of other companies, it is not necessary to rely on the self-reported numerical information, thereby improving the reliability of the credit examination. be able to. In addition, it is possible for the member stores to obtain the effects that, when raising funds, it is possible to input information and apply in a simple manner, and to know whether or not a loan is possible earlier than before.
本明細書において開示される実施形態の詳細な理解は、添付図面に関連して例示される以下の説明から得ることができる。
(全体構成)
図1は、本発明に係る審査システム10を含むシステム全体の構成図である。審査システム10は、クレジットカード会社により制御される審査システムであり、融資の申込に対して融資可否を判定するシステムである。ECシステム11は、決済代行事業者により制御されるシステムであり、加盟店の取引履歴を保持し、審査システム10に取引履歴を送信するシステムである。本明細書では、加盟店の売上データを取引履歴の一例として説明するが、取引履歴は、売買や資金決済、顧客評価などの情報を含むことが可能であり、特定の情報に限定されることはない。
(overall structure)
FIG. 1 is a configuration diagram of the entire system including an
事業者端末12は、融資を希望している事業者によって使用される端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、スマートフォンやタブレット端末などの通信機能を備えたコンピュータとすることができ、特定の装置に限定されない。事業者端末12は、審査システム10またはECシステム11から受信した画面を閲覧するためのウェブブラウザなどのアプリケーションプログラムを有する。事業者端末12は、画面を介して、融資の申込を送信し、申込に対する審査結果を受信することができる。
The
審査システム10、ECシステム11、および事業者端末12は、インターネットなどの既知のネットワーク13を介して相互に通信可能なように接続されている。説明の便宜上、図1では、ECシステム11および事業者端末12は、それぞれ一つずつしか示されていないが、それぞれ複数存在しうる。すなわち、審査システム10は、複数のECシステム11と接続されて、それぞれの決済代行事業者に対して本サービスを提供することができ、ECシステム11は、複数の事業者端末12と接続されて、各加盟店に対して融資サービスを提供することができる。融資サービスは、審査システム10を運営するクレジットカード会社とECシステム11を運営するそれぞれの決済代行事業者の連携によって提供される。
The
ここで、図1を参照しながら、加盟店がトランザクションレンディングベースの融資サービスを受ける流れについて説明する。加盟店は、融資を受けようとする場合、事業者端末12を介してECシステム11にアクセスし、ビジネスローン(事業者向けローン)のメニューを選択する。メニューが選択されたことを示す信号が事業者端末12から審査システム10に送信されると、審査システム10は、ローンの商品内容を事業者端末12に送信する。加盟店がローンの商品内容に同意したことを事業者端末12に入力すると、事業者端末12は同意したことを示す信号をECシステム11に送信する。ECシステム11は、加盟店を認証するための画面を事業者端末12に提供し、事業者端末12は加盟店によって入力された認証情報(ID、パスワード)をECシステム11に送信する。認証処理が成功裏に完了すると、ECシステム11は、ログインユーザである加盟店の取引履歴を加盟店識別情報とともに審査システム10に送信する。審査システム10は、本明細書にて説明するような処理を行って、加盟店に対する融資の可否を判定し、その判定結果を事業者端末12に送信する。加盟店は、判定結果(融資条件を含む)を参照し、本審査を申し込むことにより、資金調達をすることが可能となる。
Here, with reference to FIG. 1, the flow of the member store receiving a transaction lending-based loan service will be described. When a member store intends to receive a loan, the member store accesses the EC
(システム構成)
図2は、本発明に係る審査システム10のシステム構成図である。審査システム10は、一般的なコンピュータと同様に、バス110などによって相互に接続された制御部101、主記憶部102、補助記憶部103、インターフェース(IF)部104および出力部105を備えることができる。また、審査システム10は、補助記憶部103内にファイル/データベースなどの記憶手段の形式で、取引履歴106、融資情報107、および融資明細情報108を備えることができる。
(System configuration)
FIG. 2 is a system configuration diagram of the
制御部101は、中央処理装置(CPU)とも呼ばれ、審査システム10内の各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部103に格納されている各種プログラムを主記憶部102に読み出して実行することができる。主記憶部102は、メインメモリとも呼ばれ、受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶することができる。補助記憶部103は、ハードディスク(HDD)などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。
The
図2の実施形態は、制御部101、主記憶部102および補助記憶部103を同一のコンピュータ内に設ける実施形態について説明するが、他の実施形態として、審査システム10は、制御部101、主記憶部102および補助記憶部103を複数個使用することにより、複数のコンピュータによる並列分散処理を実現するように構成することもできる。また、他の実施形態として、審査システム10用の複数のサーバを設置し、複数サーバが一つの補助記憶部103を共有する実施形態にすることも可能である。
2 describes an embodiment in which the
IF部104は、他のシステムや装置との間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たし、また、システムオペレータから各種コマンドや入力データ(各種マスタ、テーブルなど)を受け付けるインターフェースを提供することができる。出力部105は、処理されたデータを表示する表示画面や当該データを印刷するための印刷手段などを提供することができる。
The
なお、制御部101、主記憶部102、補助記憶部103、インターフェース(IF)部104および出力部105と同様な機能の構成要素は、ECシステム11にも存在するが、本明細書では説明を省略する。
Note that components having the same functions as those of the
取引履歴106は、ECシステム11から受信した加盟店ごとの取引履歴のデータを格納するファイルである。取引履歴は、売買や資金決済、顧客評価などの情報を含むことができるが、これらに限定されることはない。本明細書では、取引履歴のうち、売上データを例に説明することとする。また、取引履歴は、ECシステム11から審査システム10に周期的に送信されることも可能であり、あるいは、審査システム10からの要求に応じて対象のデータのみを送信することも可能である。
The
ここで、図3を参照しながら、取引履歴106のデータ構造について説明する。図3は、取引履歴106のデータ構造の一例(すなわち、売上データ)を説明する図である。取引履歴106は、決済代行事業者ID301、加盟店ID302、年月日303、および売上金額304を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。
Here, the data structure of the
決済代行事業者ID301は、ECシステム11を制御する決済代行事業者を識別する識別子である。加盟店ID302は、決済代行事業者ID301に対応する決済代行事業者の電子モールに出店している加盟店を識別する識別子である。年月日303は、加盟店の売上データは発生した年月日を示し、売上金額304は、加盟店の売上金額を示す。
The payment agent
図2に戻って説明を続けると、融資情報107は、加盟店に対して実行される融資の情報を格納するファイルである。図4は、融資情報107のデータ構造の一例を説明する図である。融資情報107は、融資ID401、決済代行事業者ID301、加盟店ID302、融資日402、融資金額403、返済期日404、貸付利率405、および実行フラグ406を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。
Returning to FIG. 2 and continuing the description, the
融資ID401は、決済代行事業者が加盟店に対して実行する融資を識別する識別子である。決済代行事業者ID301および加盟店ID302は、図3を参照しながら説明したように、それぞれ、ECシステム11を制御する決済代行事業者を識別する識別子および決済代行事業者ID301に対応する決済代行事業者の加盟店を識別する識別子である。融資日402は、加盟店に対する融資年月日を示し、融資金額403は、加盟店に対する融資金額を示す。返済期日404は、加盟店に対する融資の返済期日を示し、貸付利率405は、加盟店に対する融資の貸付利率を示す。実行フラグ406は、仮審査で融資条件を提示された加盟店から本審査の申込を受けて実際に融資を実行したかどうかを示すフラグである。すなわち、融資情報107のデータは、仮審査で融資条件が事業者端末12に提示される際に生成されることになる。
The
再び図2に戻って説明すると、融資明細情報108は、加盟店に対して実行された融資に関する明細データを格納するファイルである。図5は、融資明細情報108のデータ構造の一例を説明する図である。融資明細情報108は、融資ID401、取引種類501、取引日502、および取引金額503を含むことができるが、これらのデータ項目に限定されることはなく他のデータ項目も含むことが可能である。
Returning to FIG. 2 again, the
融資ID401は、図4を参照しながら説明したように、決済代行事業者の加盟店に対して実行した融資を識別する識別子である。取引種類501は、決済代行事業者の加盟店に対して実行した融資について行われた行為、例えば、返済、貸付実行などを示す。例えば、加盟店からある融資に対する返済が一部または全部行われた場合には、「返済」のデータが生成され、あるいは、極度型融資(ある決まった金額までは、何度でも融資可能なタイプの融資。例えば、極度額100万円とする場合、1回目に30万円融資し、2回目に10万円融資するような形態の融資)で追加的に融資が行われた場合には、「貸付実行」のデータが生成される。取引日502は、取引が行われた年月日を示し、取引金額503は、取引の金額を示す。
As described with reference to FIG. 4, the
(処理フロー)
次に、図6を参照しながら、本発明に係る審査システム10によって実行される、決済代行事業者の加盟店に対する融資可否を仮審査する処理フローを説明する。本処理フローを開始する前に、事業者端末12からECシステム11へのアクセスが行われ、ビジネスローンを申し込むための操作(ローンの選択、ローン商品に対する同意)が行われた後、加盟店によって入力された認証情報(ID、パスワード)がECシステム11に送信されて、認証処理が成功裏に完了しているものとする。これにより、ECシステム11は、ローンを希望している加盟店の加盟店IDに関連付けられた取引履歴を審査システム10に送信することができるようになる。
(Processing flow)
Next, with reference to FIG. 6, a processing flow executed by the
S601にて、審査システム10は、ECシステム11から取引履歴を受信し、受信した取引履歴を取引履歴106に格納する。ECシステム11から受信した取引履歴は、ローンを希望している加盟店の加盟店IDに関連付けられた情報であって、決済代行事業者ID、加盟店ID、年月日、および売上金額を含み得るが、トランザクションレンディングに必要な他の情報を含むことも可能である。また、審査システム10は、受信した取引履歴に含まれる加盟店IDに関連付けられる加盟店名称、住所などの情報を事業所端末12から受信することも可能である。
In S <b> 601, the
S602にて、審査システム10は、受信した取引履歴に含まれる加盟店IDを検索キーとして取引履歴106に問い合わせを行い、加盟店IDに関連付けられた取引履歴のデータを読み出し、予め定められた期間(例えば、直近3ヶ月)の売上金額の合計値を算出する。審査システム10は、算出した合計値が閾値(例えば、10万円)以上であるかどうかを判定する。算出した合計値が閾値以上となる場合、S603に処理が進み、一方、算出した合計値が閾値以上とならない場合、S604に処理が進む。S604にて、審査システム10は、事業者端末12に対して、ビジネスローンの申し込みに対する不承認通知を送信して、本処理フローを終了する。
In S602, the
S603にて、審査システム10は、加盟店の売上予測を行うための予測モデルを生成する。より詳細に言えば、審査システム10は、S602で検索キーとして使用した加盟店IDに関連付けられた加盟店と同じ業種(例えば、飲食店、アパレルなど)の加盟店の取引履歴をECシステム11に要求する。審査システム10は、要求した業種の加盟店の取引履歴のデータをECシステム11から受信し、受信した取引履歴のデータから予測モデルを構成する説明変数(指標)を生成する。受信した取引履歴のデータは、所定の期間(例えば、直近2年間など)のデータであってよい。説明変数は、例えば、週次売上合計、月次売上合計、四半期別売上合計、および年間売上合計などとすることが可能であるが、これらに限定されることはない。ここで、予測モデルを数式で表すと、
y(予測値)=α0+α1×指標1+α2×指標2+・・・+αn×指標n
と表すことが可能である。また、表1にモデル構成指標の例として、説明変数(指標)、係数、および寄与度の数値の一例を示す。
In S603, the
y (predicted value) = α0 + α1 × index 1 + α2 × index 2+... + αn × index n
Can be expressed as Table 1 shows examples of numerical values of explanatory variables (indexes), coefficients, and contributions as examples of model configuration indices.
なお、本明細書で例示する予測モデルは単なる一例に過ぎず、加盟店の取引履歴(例えば、売上データ)に基づいて将来の売上予測を行うことが可能な他の予測モデルも本発明では採用することが可能である。 Note that the prediction model exemplified in this specification is merely an example, and other prediction models capable of predicting future sales based on the transaction history (for example, sales data) of member stores are also employed in the present invention. Is possible.
本発明の一実施形態では、審査システム10は、予測モデルを所定のタイミング(例えば、新たに1ヶ月分の売上データが発生)で更新し、予測値を再計算し直して、加盟店に対する融資の適否を判定するように構成されていてもよい。この判定の結果、融資が不適と判定される場合には、審査システム10は、ECシステム11に通知をし、将来起こり得る返済遅延などを予見しやすくすることができる。
In one embodiment of the present invention, the
S605にて、審査システム10は、S603にて生成した予測モデルに基づいて、ローンを希望している加盟店の売上予測値を算出する。より詳細に言えば、審査システム10は、S602にて加盟店IDを検索キーとして読み出した加盟店の取引履歴のデータから、直近12ヶ月の売上金額を四半期ごとに集約したデータ(第1Qデータ〜第4Qデータ:Qは「クオーター:四半期」を意味する)および/または年間売上金額のデータを生成する。審査システム10は、第1Qデータ〜第4Qデータおよび/または年間売上金額のデータのそれぞれに対してS603で算出した係数を乗算して売上予測値を算出する。
In S605, the
S606にて、審査システム10は、S605にて算出した売上予測値と、予測値区分ごとに設定された誤差の標準偏差(標準誤差)、t値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する。例えば、算出した売上予測値が300万円だったとすると、予測区間の下限値は、算出した売上予測値から、当該予測値の予測値区分におけるt値と誤差の標準偏差を乗算した結果を引くことにより求めることが可能である。一例として、t値を1.50、誤差の標準偏差を1,500,000とすると、
3,000,000−1.50×1,500,000=750,000
という計算式により、予測区間の下限値は、75万円と求めることができる。表2は、予測区間推定の際に利用する値の一例を示す。「片側90%」は、翌年の売上が予測レンジの下限値を下回る確率が10%であることを示す。なお、表2では片側90%を例示しているが、融資の際の設定金利に応じて95%としても構わない。
In S606, the
3,000,000-1.50 x 1,500,000 = 750,000
The lower limit value of the prediction interval can be calculated as 750,000 yen by the above formula. Table 2 shows an example of values used for prediction interval estimation. “One side 90%” indicates that there is a 10% probability that sales in the following year will fall below the lower limit of the forecast range. Although Table 2 illustrates 90% on one side, it may be 95% depending on the set interest rate at the time of financing.
S607にて、審査システム10は、S606にて算出した予測区間の下限値を加盟店に対する融資可能上限額とした融資条件を、利率を含めて事業者端末12に送信する。利率は、融資額に応じた所定の利率が定められてよい。上述の例で言えば、審査システム10は、事業者端末12に「融資額:75万円、利率:11%」という融資条件を送信することができる。また、審査システム10は、この融資条件を識別するために融資IDを生成し、事業者端末12に提示した融資条件に基づくデータを融資情報107に格納する。審査システム10は、事業者端末12の画面上に融資条件と申込ボタンを表示する際、融資IDも送信しておき、申込ボタンが押下されたら、融資IDが審査システム10に送信されるようにしてもよい。
In S <b> 607, the
次に、図7を参照しながら、本発明に係る審査システム10によって行われる本審査の処理フローを説明する。この処理の前提として、審査システム10は、S607にて、事業者端末12に融資条件および融資IDを送信しているものとする。
Next, with reference to FIG. 7, a processing flow of the main examination performed by the
S701にて、審査システム10は、事業者端末12から、既に送信済の融資条件に対する申込を受信する。この申込には、融資IDが含まれていてよい。
In S <b> 701, the
S702にて、審査システム10は、申込を受信したことに応答して、本審査のための審査項目を含む入力フォームの画面を事業者端末12に表示させる。審査のための審査項目には、例えば、法人情報等が含まれる。また、審査システム10は、受信した融資IDに関連付けられる決済代行事業者IDおよび加盟店IDを融資情報107に問い合わせて特定し、ECシステム11に当該加盟店の基礎情報(例えば、加盟店名称など)を要求することができ、要求して得た情報を入力フォーム上に表示させることができる。これにより、加盟店は、ECシステム11に格納されている自社情報を本審査の申込において使用することができ、入力を簡便に行うことができるようになる。
In S <b> 702, in response to receiving the application, the
S703にて、審査システム10は、事業者端末12によって更新された加盟店の情報を受信すると、1または複数の外部信用情報機関に対して問い合わせを行い、加盟店およびその経営者についての信用情報を取得する。審査システム10は、取得した信用情報に基づいて融資可否を判定する。
In S703, when the
S704にて、審査システム10は、本審査の結果(融資可または融資不可)を事業者端末12に送信する。本審査の結果、融資可との判定がなされた場合には、融資日が到来するタイミングに合わせて、審査システム10は、融資明細情報108にデータを格納するとともに、加盟店に対する融資を行う処理(例えば、振込処理)を行う。
In S <b> 704, the
以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能であることを当業者は理解するだろう。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。 Although the principle of the present invention has been described above with reference to exemplary embodiments, those skilled in the art will appreciate that various embodiments that change in configuration and details can be realized without departing from the spirit of the present invention. Will understand. That is, the present invention can take an embodiment as, for example, a system, apparatus, method, program, or storage medium.
10 審査システム
11 ECシステム
12 事業者端末
13 ネットワーク
101 制御部
102 主記憶部
103 補助記憶部
104 インターフェース(IF)部
105 出力部
106 取引履歴
107 融資情報
108 融資明細情報
110 バス
DESCRIPTION OF
Claims (9)
加盟店IDを含む第1の取引履歴を受信する手段と、
前記加盟店IDに関連付けられた前記第1の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出する手段と、
前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、
前記加盟店IDに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第2の取引履歴を取得して、予測モデルを生成する手段と、
前記生成した予測モデルおよび前記第1の取引履歴を使用して、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店の予測値を算出する手段と、
前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出する手段と、
前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信する手段と
を備えた融資審査システム。 A loan review system,
Means for receiving a first transaction history including a member store ID;
Means for calculating a predetermined total sales value based on the first transaction history associated with the member store ID;
On the condition that the calculated predetermined total sales value is equal to or greater than a threshold value,
Means for acquiring a second transaction history of a member store of the same industry as the member store associated with the member store ID and generating a prediction model;
Means for calculating a predicted value of a member store associated with the member store ID using the generated prediction model and the first transaction history;
Means for calculating a lower limit value of the prediction interval based on the calculated predicted value and the set value;
Means for transmitting a loan condition based on the lower limit value of the calculated prediction section.
前記融資条件の識別子を含む応答を受信したことを条件として、
前記融資条件の識別子に関連付けられる決済代行事業者IDおよび前記加盟店IDを特定し、
前記決済代行事業者IDに関連付けられる外部システムから前記加盟店IDに関連付けられる加盟店情報を取得して、表示のために送信し、
更新された加盟店情報に従って、1または複数の外部信用情報機関に問い合わせを行って、融資可否を判定する、
請求項1に記載の融資審査システム。 The means for transmitting a loan condition based on the lower limit value of the calculated prediction section further transmits a loan condition identifier,
On the condition that a response including the loan condition identifier is received,
Specify the settlement agent ID associated with the loan condition identifier and the member store ID,
Obtaining member store information associated with the member store ID from an external system associated with the settlement agent ID, and transmitting it for display;
According to the updated merchant information, make an inquiry to one or more external credit information agencies to determine whether or not financing is possible.
The loan examination system according to claim 1.
加盟店IDを含む第1の取引履歴を受信することと、
前記加盟店IDに関連付けられた前記第1の取引履歴に基づいて、所定の売上合計値を算出することと、
前記算出された所定の売上合計値が閾値以上であるという条件で、
前記加盟店IDに関連付けられる加盟店と同じ業種の加盟店の第2の取引履歴を取得して、予測モデルを生成することと、
前記生成した予測モデルおよび前記第1の取引履歴を使用して、前記加盟店IDに関連付けられる加盟店の予測値を算出することと、
前記算出した予測値と、設定された値とに基づいて、予測区間の下限値を算出することと、
前記算出した予測区間の下限値に基づく融資条件を送信することと
を備える方法。 A method carried out by the loan review system,
Receiving a first transaction history including a merchant ID;
Calculating a predetermined total sales value based on the first transaction history associated with the member store ID;
On the condition that the calculated predetermined total sales value is equal to or greater than a threshold value,
Obtaining a second transaction history of a member store in the same industry as the member store associated with the member store ID to generate a prediction model;
Calculating a predicted value of a member store associated with the member store ID using the generated prediction model and the first transaction history;
Calculating a lower limit value of the prediction interval based on the calculated predicted value and the set value;
Transmitting a loan condition based on the calculated lower limit of the prediction interval.
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