JP2023051658A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】情報処理装置であって、クレジットカードの利用明細データを取得する利用
明細取得部と、商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、クレジットカードの
利用者宛に送信された電子メールデータを取得する電子メール取得部と、電子メールデー
タを解析して取引データを抽出する取引データ抽出部と、利用明細データ及び取引データ
を入力データとし、利用明細データと取引データの突合の正否を教師データとして学習さ
れた学習モデルに、利用明細データ及び取引データを与えて突合の正否を判断し、正解の
取引データ及び利用明細データを対応づけるデータ突合部と、利用明細データに商品情報
を対応付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
載されている。
しており、不正利用された利用情報であっても利用履歴が作成されてしまう。
把握することのできる技術を提供することを目的とする。
カードの利用明細データを取得する利用明細取得部と、商品に関する商品情報を記憶する
商品情報記憶部と、前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取
得する電子メール取得部と、前記電子メールデータを解析して取引データを抽出する取引
データ抽出部と、前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明
細データと前記取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前
記利用明細データ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引
データ及び前記利用明細データを対応づけるデータ突合部と、前記利用明細データに前記
商品情報を対応付けて出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
より明らかにされる。
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成
を備える。
[項目1]
クレジットカードの利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得する電子メール
取得部と、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
[項目2]
項目1に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記利用明細データに含まれる決済金額及び決済日と、前記取引
データに含まれる取引金額及び取引日とを前記学習モデルに与えて前記正否を判断するこ
と、
を特徴とする情報処理装置。
[項目3]
項目1又は2に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、正解の前記取引データと前記利用明細データとのペアが複数存在
する場合に、前記学習モデルを用いた推論の信頼度に応じて1つの前記ペアを選択し、選
択した前記ペアの前記取引データと前記利用明細データとを対応付けること、
を特徴とする情報処理装置。
[項目4]
項目1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けの正否かをユ
ーザに確認し、確認した前記正否を教師データとし、前記利用明細データ及び前記取引デ
ータを入力データとして機械学習により前記学習モデルを更新すること、
を特徴とする情報処理装置。
[項目5]
クレジットカードの利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと
、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
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。
[項目6]
クレジットカードの利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと
、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理装置10について説明する。本実施形態の情
報処理装置10は、クレジットカードの利用明細に表示される決済内容の詳細を、電子商
取引(EC)サイトにおいて商品を購入した場合など、商取引が行われた際に発行される
電子メールから取得しようとするものである。電子メールで送信される取引履歴は実世界
でのレシートと同様の意味をなしているものの、大量の電子メールに埋もれて有効活用さ
れていないのが現状である。スマートフォンのアプリやWeb上のクレジットカードの利
用明細画面において、電子メールと連携することで、従来の明細に商品名の突合やヒント
を与えることが可能となる。具体的には、商取引において決済された内容が、クレジット
カードの利用明細とともに一覧で並び、出費の確認を容易にすることで、実際の商品を発
見しやすくさせることができるようにする。また、合計金額や日時、店舗名との突合が成
功した場合は、具体的な商品名を紐付けて表示させることもできる。さらに、クレジット
カードの利用明細に不審な点があった場合に、ユーザは利用明細に紐付く取引を確認する
ことができるので、クレジットカード会社に問い合わせすることなく自己完結できること
が期待され、クレジットカード会社におけるサポートコストを削減することができる。
図1は、本実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成例を示す図である。情
報処理装置10は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コ
ンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実
現されてもよい。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよ
い。情報処理装置は、CPU101、メモリ102、記憶装置103、通信インタフェー
ス104、入力装置105、出力装置106を備える。記憶装置103は、各種のデータ
やプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、
フラッシュメモリなどである。通信インタフェース104は、通信ネットワーク3に接続
するためのインタフェースであり、例えばイーサネット(登録商標)に接続するためのア
ダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シ
リアル通信のためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタやRS232Cコネクタな
どである。入力装置105は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパ
ネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置106は、データを出力する、例え
ばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する情報処理装置10が備
える各機能部は、CPU101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ1
02に読み出して実行することにより実現され、情報処理装置10が備える記憶部は、メ
モリ102及び記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現されることができる
。
図2は、本実施形態の情報処理装置10のソフトウェア構成例を示す図である。情報処
理装置10は、利用明細取得部111、商品情報取得部112、電子メール取得部113
、取引データ抽出部114、データ突合部115、データ出力部116、データ修正部1
17、アラート出力部118、商品提案部119、取引データ記憶部131、ルール記憶
部132、請求名義記憶部133、商品情報記憶部134を備える。
。利用明細取得部111は、例えば、クレジットカードを発行しているカード会社のサー
バから、例えば、APIを呼び出したり、Webサービスに自動ログインして明細データ
の一覧をスクレイピングしたりすることで、利用明細データを取得することができる。な
お、利用明細データの取得処理には公知の手法を用いることができる。利用明細データに
は、クレジットカードの利用日、利用店名、利用者、利用金額などが含まれうる。
する。取引データには、受信日時、取引日、取引が行われた店舗の店舗名、当該店舗が出
店しているECサイトの名称(ECサイト名)、商品又はサービスに対する支払金額、決
済手段、商品の送料、取引に係る取引金額、商品又はサービスの名称(商品名)などが含
まれうる。受信日時は、電子メールの受信日時とすることができる。店舗が独自にオンラ
イン販売をしているような場合には、ECサイト名は設定されなくてよい。取引データに
は1回の決済の対象となった複数の商品又はサービスが含まれ得る。取引金額は、支払金
額に送料を加算し、ポイントや手数料その他に応じた加算減算を行った後の最終金額であ
り、決済の対象となる決済金額となる。決済手段は、クレジットカードやポイント、プリ
ペイドカード、QRコード(登録商標)決済など、各種の決済手段のうちどの決済手段に
より決済されたかを示す。
の購入手続で購入した場合には、1つの取引データには、複数の商品名が含まれ得る。こ
の場合、支払金額には複数の商品の合計金額(ポイントやクーポンの使用がある場合には
、合計金額からポイントやクーポンの利用に係る割引等の調整が行われた後の金額)が設
定されることになる。
支払金額とが電子メールデータに含まれることがあり得る。このような場合には、1つの
取引データに店舗名が複数登録されていてもよい。また、1つの取引データに、支払金額
、決済手段、1つ以上の商品名の組み合わせが複数含まれていてもよい。
払い、分割払いなど)を含めることもできる。
記憶部132は、店舗ごとにルールを記憶することができる。ルールは、例えば、電子メ
ールデータを機械学習により学習した学習モデルであってもよい。ルール記憶部132は
、電子メールの送信元となるアドレスのパターン(アドレスそのものであってもよいし、
アドレスを正規表現等により表現したパターンであってもよい。)をさらに対応付けて記
憶するようにすることもできる。
して請求を行う請求人名(明細表記)とを対応付けて記憶する。
う。)を記憶する。商品情報には、商品を特定する商品IDに対応付けて、商品に関連す
るユーザの目的、商品のカテゴリ、消耗品フラグ、商品名、商品名パターン、メーカー名
、メーカー名パターン、商品説明、ターゲット属性、定価などが含まれうる。
飾」の目的を設定するなどすることもできる。
例えば、大分類、中分類、小分類などを設定することができる。
商品名の正式名に加えて通称や略称等、商品の特定に用いられる名称を1つ又は複数設定
するようにしてもよい。
モグラフィック情報など)としてもよいし、この商品を好きなユーザ又はセグメントを特
定するための情報(セグメント情報)としてもよい。セグメント情報は、ある商品IDを
含む購入データに対応するユーザに共通する特徴量とすることができる。
情報取得部112は、例えば、オペレータから商品情報の入力を受け付けることができる
。例えば、JANコードに付随する商品情報とすることができる。また、商品情報取得部
112は、メーカーや販売店のサーバにアクセスして、例えばスクレイピングによりWe
bサイトで提供されている商品情報を読み取ることにより、また、サーバがAPIを提供
している場合には、当該APIを呼び出すことにより、商品情報を取得することができる
。商品情報取得部112は、取得した商品情報を商品情報記憶部134に登録することが
できる。商品情報の登録時には、
得部113は、メールサーバにアクセスして、POP(Post Office Protocol)、IMA
P(Internet Message Access Protocol)などのプロトコルに従って、ユーザのメールボ
ックスから電子メールデータを取得することができる。情報処理装置10は、アクセスす
るメールサーバをユーザIDに対応付けて管理するメールサーバ記憶部を備えるようにし
、電子メール取得部113は、メールサーバ記憶部に登録されている全てのメールサーバ
にアクセスして、電子メールデータを収集するようにすることもできる。
メールデータのうち、商取引に関連するものには、取引に関連する情報(取引データ)が
含まれている。取引データ抽出部114は、ルール記憶部132に登録されているルール
に従って電子メールデータから取引データを抽出することができる。取引データ抽出部1
14は、電子メールデータに含まれている送信元のアドレスがマッチするアドレスパター
ンに対応するルールをルール記憶部132から読み出して、読み出したルールに基づいて
電子メールデータから取引データを抽出することができる。また、取引データ抽出部11
4は、ルール記憶部132に記憶されている全てのルールを適用して、取引データの抽出
に成功したものを使用するようにしてもよく、この場合には、成功したルールに対応する
店舗名を特定することができる。
サイトにおいて商品が購入された際に通知される電子メールである購入通知メール21の
例が示されている。購入通知メール21には、商品が購入された日時211、購入された
商品212、取引金額213(商品に対する支払金額と送料とを含む。)を示すテキスト
データが含まれている。取引データ抽出部114は、ルールに従ってこれらのデータを電
子メールデータから抽出し、抽出したデータに基づいて取引データを作成することができ
る。
るための情報(例えば、取引履歴を閲覧するためのURLなど)を電子メールデータから
取得し、取得した情報に基づいてECサイトにアクセスして取引データを取得するように
することができる。この場合、取引データ抽出部114は、リンク先のWebページから
取引履歴として表示されている取引データを、スクレイピング等の手法により抽出するよ
うにすることができる。また、取引データ抽出部114は、電子メールデータから抽出し
た取引履歴を特定するための情報を、ECサイトが提供するAPIに渡して取引データを
取得するようにすることもできる。
、クレジットカードの利用明細側で表示される利用店名の表記についてマスターデータと
なる請求名義記憶部133を構築し、電子メールとして発行される購入履歴と突合する。
データ突合部115は、利用明細データに含まれる利用金額(決済金額)及び利用日(決
済日)と、取引データに含まれる取引金額及び取引日とが一致するか否かにより、利用明
細データと取引データとを対応付けることができる。また、データ突合部115は、利用
明細データに含まれる利用店名に一致する明細表記が請求名義記憶部133に登録されて
いる場合には、当該明細表記に対応する店舗名を請求名義記憶部133から読み出して、
読み出した店舗名と、取引データの店舗名とが一致するか否かを、対応づけに用いるよう
にしてもよい。
所定期間(例えば1日)以内の取引データと利用明細データとの各ペアについて、項目の
類似度を計算し、類似度の最も高いものを対応付けるようにすることができる。
に係る取引が含まれている場合には、クレジットカードの利用明細の1レコードに複数の
商品を紐付けることができる。この場合、データ突合部115は、複数商品をまとめた決
済金額を用いてクレジットカードの利用明細と突合を行うことができる。
トカードの利用明細との突合を、機械学習により学習した学習モデルを用いて行うように
することができる。例えば、取引データの項目と、利用明細の項目とを特徴ベクトルとし
、突合が正解か否かを教師データとした機械学習を行うことができる。情報処理装置は、
この学習モデルを記憶する学習モデル記憶部を備えるようにすることができる。
また、特徴量ベクトルには、利用明細の利用日、利用店名、利用金額を加えることができ
る。
い。特徴ベクトルには、取引データの決済手段を加えてもよい。特徴量ベクトルには、取
引データに含まれる商品の数(商品名の数)を含めてもよい。特徴量ベクトルには、取引
データに含まれる、利用されたポイントの数量を含めてもよい。特徴量ベクトルには、取
引データの受信日時、又は受信日時の日付と時間帯を含めてもよい。また、特徴量ベクト
ルには、取引データに含まれる支払区分を含めてもよい。
を含めてもよい。
えて突合の正否を判定し、正解の取引データ及び利用明細データを対応付けることができ
る。ここで、学習モデルによる推論の信頼度が所定値以下である場合には、データ突合部
115は、ユーザに対して当該突合の正否を問い合わせ、その結果を教師データとし、取
引データの項目と利用明細データの項目を入力データとして機械学習を行い、上記学習モ
デルを行進することもできる。
間(例えば1日)以内の取引データと利用明細データとの各ペアについて、含まれる項目
から上記の特徴量ベクトルを作成し、上記学習モデルに与えて、突合の正否を判定し、正
解であるペアを対応付けることができる。また、データ突合部115は、複数のペアに正
解の結果が出た場合には、推論の信頼度が最も高いものを正解として対応付けるようにす
ることができる。
は、複数の取引データのそれぞれと、同日かつ同一店舗名の利用明細のそれぞれとのペア
を作成し、各ペアについて、最も類似度の高いものを対応付けるようにしてもよい。また
、データ突合部115は、これらのペアから特徴量ベクトルを作成し、上記学習モデルに
与えて、突合の正否を判定し、正解であるペアを対応づけ、また、複数の正解がある場合
には、信頼度が最も高いペアを対応付けるようにすることができる。
情報を商品情報記憶部134から特定し、特定した商品情報を利用明細データに対応付け
るようにしてもよい。データ突合部115は、例えば、取引データに含まれる商品名が、
商品名パターンにマッチする商品情報を特定することができる。また、データ突合部11
4は、取引データにメーカー名と商品名とが含まれている場合には、メーカー名がメーカ
ー名パターンにマッチし、かつ、商品名が商品名パターンにマッチする商品情報を特定す
ることもできる。
抽出した取引データの各項目を入力データとして、商品情報を推測する学習モデルを用い
て商品情報を特定するようにすることもできる。この場合、例えば、取引データの各項目
を入力データとし、商品情報を特定する商品IDを教師データとした機械学習により学習
モデルを作成及び更新することができる。
ータについては、突合の是非をユーザに確認するようにすることができる。データ突合部
115は、例えば、利用明細データについて、取引データ又は商品情報を提示し、「この
内容でしょうか?」などの確認メッセージを表示して、ユーザから正しい突合であるか否
かの入力を受け付け、正しいことが入力された場合にのみ、突合が成功したと判定するこ
とができる。ここで、突合に失敗した場合には、その他のルールを用いて再度突合を行う
ようにしてもよい。
電子メールデータについては、ユーザに利用明細データと商品情報との突合を行わせるよ
うにすることもできる。この場合、データ突合部115は、利用明細データと完全に一致
しないものの類似する取引データ又は商品データについて、類似度が所定値以下であるも
のについて、上記のようにしてユーザに確認を行うようにすることができる。
データ出力部116は、利用明細データに取引データを対応付けて出力する。データ出
力部116は、例えば、利用明細データと取引データとを対応付けて一覧表示するための
リストデータを、ユーザのユーザ端末に送信するようにしてもよいし、クレジットカード
会社のサーバに送信するようにしてもよい。これにより、クレジットカード会社において
利用明細を表示するにあたり、本実施形態の情報処理装置10からのリストデータを用い
て、利用明細に紐付いた取引データを表示させるようにすることができる。
タに対応する商品情報を利用明細データに対応付けて出力することもできる。
例えば、データ出力部116が出力した取引データについて、ユーザから突合に誤りがあ
ったことの指摘を受け付けることができる。データ修正部117は、受け付けた誤りをオ
ペレータに報知することができる。
ることもできる。データ修正部117は、例えば、ユーザから誤りの指摘を受けた場合に
、取引データの全て又は利用明細データとの突合がなされていないものを表示するように
ユーザのユーザ端末に送信し、ユーザから正しい取引データの指定を受け付けるようにす
ることができる。
例えば、ルールが機械学習により作成される学習モデルである場合に、データ修正部11
7は、強化学習により学習モデルを更新することができる。また、学習モデルとパターン
マッチングとを併用し、パターンにマッチしなかった取引データについて、学習モデルを
用いて商品情報を推定するようにすることもできる。
アラート出力部118は、利用明細データに取引データを対応付けることができない場
合にアラートを出力することができる。アラート出力部118は、電子メールによりアラ
ートを通知するようにしてもよいし、ソーシャルネットワーク(SNS)でのダイレクト
メッセージや投稿などにより通知をするようにしてもよいし、スマートフォン等の利用者
の携帯端末にプッシュ通知を行うようにしてもよいし、SMS等によりテキストメッセー
ジを携帯電話に送信するようにしてもよい。
歴の合致)に成功した場合に、突合が行われたこと、あるいは、決済が行われたことなど
を示すメッセージを通知するようにしてもよい。
商品提案部119は、ユーザに商品を提案することができる。商品提案部119は、例
えば、取引データ及び対応する商品情報に基づいて、ユーザの興味対象のカテゴリを特定
し、特定したカテゴリの他の商品をユーザに提案することができる。
済手段により決済された取引データのみに基づいて商品を提案することができる。この場
合に、商品提案部119は、当該クレジットカードでの決済を提案するとともに、当該ク
レジットカードでの決済を条件としたリワード(例えば、ポイントの付与やクーポンの発
行等)を行うことができる。これにより、クレジットカード会社にとってのいわゆるブラ
ンドスイッチのレコメンドを行うことができる。
ータに含まれる決済手段が、利用明細データに係るクレジットカードとは異なる場合に、
当該クレジットカードに係る広告を表示し、又は商品の提案とともに当該クレジットカー
ドの利用によるリワードを提案することができる。
ンペーン記憶部を設けるようにし、キャンペーン情報に応じて提案を行うようにしてもよ
い。例えば、キャンペーン情報には、商品又はカテゴリと、決済手段(クレジットカード
等)の指定と、キャンペーン期間と、ターゲットとするユーザを特定する情報とが含まれ
ており、商品提案部119は、現時点がキャンペーン期間に含まれており、かつ、ユーザ
がターゲットにマッチするキャンペーン情報について、指定されている商品又は指定され
ているカテゴリに所属する商品を、指定されている決済手段により決済することの広告を
表示することができる。
図4は、本実施形態の情報処理装置10の動作を説明する図である。
ータ抽出部114は、当該電子メールデータから取引データを抽出する(S302)。上
述したように、取引データ抽出部114は、電子メールの送信元にマッチするパターンに
対応するルールをルール記憶部132から読み出して、読み出したルールに従って取引デ
ータを抽出することができる。また、ルール記憶部132に登録されているルールを、取
引データの抽出に成功するまで順番に試行していってもよい。取引データ抽出部114は
、抽出した取引データを取引データ記憶部131に登録する(S303)。
データを取得する(S304)。データ突合部115は、利用明細データの利用日及び利
用金額と一致する、取引日及び取引金額を含む取引データを検索して突合処理を行う(S
305)。なお、データの突合は、取引日及び取引金額(利用日及び利用金額)に加えて
、店舗名を用いて行うようにしてもよい。この場合、データ突合部115は、利用明細デ
ータの利用店名に一致する明細表記に対応する店舗名を請求名義記憶部133から読み出
し、読み出した店舗名と、取引データの店舗名とを突合させるようにすることができる。
すなわち、利用明細データと取引データとの突合に成功した場合(S306:YES)、
データ突合部115は、取引データに対応する商品情報を商品情報記憶部134から特定
し(S307)、データ出力部116は、利用明細データと商品情報とを対応付けて出力
する(S308)。ここでアラート出力部118は、突合に成功した旨をユーザに通知す
るようにしてもよい。
アラート出力部118は、アラートを出力する(S309)。
履歴とを対応付けて出力することができる。
のものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸
脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
のとしたが、これに限らず、外部から利用明細データが与えられ、これに応じて、与えら
れた利用明細データに対応する取引データを突合し、取引データに対応する商品情報を応
答するようにすることもできる。例えば、利用明細を閲覧しているユーザが不審な利用明
細を発見した場合(例えば、利用した覚えのない店名からの請求がされているような場合
)に、利用明細データを情報処理装置10に与えて、当該利用明細データに対応する取引
データを確認するようにすることができる。この場合、例えば、クレジットカード会社の
Webページにおいて、あるいは、利用明細を閲覧するスマートフォンのアプリにおいて
、利用明細データの一覧を表示するとともに、当該利用明細データの詳細を確認するボタ
ンやリンクなどを配置し、当該ボタンやリンクなどにより指定された利用明細データを情
報処理装置10に送信し、情報処理装置10がこれに応じて取引データを返却し、Web
ページやアプリにおいて応答された取引データを表示するようにすることができる。
112 商品情報取得部
113 電子メール取得部
114 取引データ抽出部
115 データ突合部
116 データ出力部
117 データ修正部
118 アラート出力部
119 商品提案部
131 取引データ記憶部
132 ルール記憶部
133 請求名義記憶部
134 商品情報記憶部
Claims (6)
- クレジットカードの利用明細データを取得する利用明細取得部と、
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得する電子メール
取得部と、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出する取引データ抽出部と、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるデータ突合部と、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記利用明細データに含まれる決済金額及び決済日と、前記取引
データに含まれる取引金額及び取引日とを前記学習モデルに与えて前記正否を判断するこ
と、
を特徴とする情報処理装置。 - 請求項1又は2に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、正解の前記取引データと前記利用明細データとのペアが複数存在
する場合に、前記学習モデルを用いた推論の信頼度に応じて1つの前記ペアを選択し、選
択した前記ペアの前記取引データと前記利用明細データとを対応付けること、
を特徴とする情報処理装置。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置であって、
前記データ突合部は、前記取引データと前記利用明細データとの対応付けの正否かをユ
ーザに確認し、確認した前記正否を教師データとし、前記利用明細データ及び前記取引デ
ータを入力データとして機械学習により前記学習モデルを更新すること、
を特徴とする情報処理装置。 - クレジットカードの利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと
、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
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。 - クレジットカードの利用明細データを取得するステップと、
商品に関する商品情報を記憶するステップと、
前記クレジットカードの利用者宛に送信された電子メールデータを取得するステップと
、
前記電子メールデータを解析して取引データを抽出するステップと、
前記利用明細データ及び前記取引データを入力データとし、前記利用明細データと前記
取引データの突合の正否を教師データとして学習された学習モデルに、前記利用明細デー
タ及び前記取引データを与えて前記突合の正否を判断し、正解の前記取引データ及び前記
利用明細データを対応づけるステップと、
前記利用明細データに前記商品情報を対応付けて出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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Applications Claiming Priority (2)
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- 2021-12-13 JP JP2021202019A patent/JP7026427B1/ja active Active
-
2022
- 2022-02-07 JP JP2022016991A patent/JP2023051675A/ja active Pending
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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"運用担当者必読 なるほど!セキュリティ 第4回", 月刊J−LIS VOL.5 NO.5, vol. 第5巻, JPN6021044271, pages 54 - 58, ISSN: 0004677730 * |
Also Published As
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