JP2023513146A - Selection and configuration of artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
システムは、タスク又はドメインの属性に関する入力を受信し、この入力を処理して、人工知能システムをタスク又はドメインに適用できるか否かを判断するように構成された機会マイニングモジュールと、前記入力を受信し、この入力及び／又は少なくとも１つの選択基準を用いて、複数のドメイン固有の汎用の人工知能モデル及びモデルコンポーネントの人工知能ストアを検索し、タスク又はドメインに適用するための少なくとも１つの人工知能モデル又はモデルコンポーネントを特定するように構成された人工知能検索エンジンと、少なくとも１つの人工知能モデル又はモデルコンポーネントと共に使用する、１つ又は複数のデータ入力を設定するよう構成された人工知能設定モジュールと、を含む。The system includes an opportunity mining module configured to receive input regarding attributes of a task or domain and process this input to determine whether an artificial intelligence system can be applied to the task or domain; Receive and use this input and/or at least one selection criterion to search an artificial intelligence store for a plurality of domain-specific generic artificial intelligence models and model components to apply to a task or domain. An artificial intelligence search engine configured to identify an intelligent model or model component and an artificial intelligence configuration module configured to configure one or more data inputs for use with the at least one artificial intelligence model or model component. and including.
Description
（関連出願との相互参照）
本出願は、「ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM RESPONSIVE TO CROWD SOURCED INFORMATION」というタイトルの２０２０年２月３日に出願された米国特許出願第１６／７８０，５１９号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１２－Ｕ０１）に対する優先権の利益を主張すると共に、その一部継続出願である。
(Cross-reference with related application)
This application is filed February 3, 2020, U.S. patent application Ser. 0012-U01) and is a continuation-in-part application thereof.
米国特許出願第１６／７８０，５１９号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１２－Ｕ０１）は、「ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM」というタイトルの２０１９年１０月２９日に出願されたＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１９／５８６４７（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００９－ＷＯ）に対する優先権の利益を主張すると共に、その一部継続出願である。 U.S. patent application Ser. /US19/58647 (Attorney Docket No. SFTX-0009-WO) and is a continuation-in-part application thereof.
ＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１９／５８６４７（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００９－ＷＯ）は、以下の米国仮特許出願に対する優先権の利益を主張するものである：「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１８年１０月２９日に出願された第６２／７５１，７１３号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００３－Ｐ０１）；「ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE」というタイトルの２０１９年５月６日に出願された第６２／８４３，９９２号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００５－Ｐ０１）；「ROBOTIC PROCESS AUTOMATION ARCHITECTURE, SYSTEMS AND METHODS IN TRANSACTION ENVIRONMENTS」というタイトルの２０１９年３月１３日に出願された第６２／８１８，１００号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００６－Ｐ０１）；「ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE」というタイトルの２０１９年５月５日に出願された第６２／８４３，４５５号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００７－Ｐ０１）；及び「ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE Lending Transaction ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE」というタイトルのシリアル２０１９年５月５日に出願された第６２／８４３，４５６号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００８－Ｐ０１）。 PCT Application PCT/US19/58647 (Attorney Docket No. SFTX-0009-WO) claims the benefit of priority to the following U.S. provisional patent application: "METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES” filed Oct. 29, 2018 (Attorney Docket No. SFTX-0003- P01); 62/843,992 filed May 6, 2019, entitled "ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE" (Attorney Docket No. SFTX-0005-P01); No. 62/818,100, filed March 13, 2019, entitled "ROBOTIC PROCESS AUTOMATION ARCHITECTURE, SYSTEMS AND METHODS IN TRANSACTION ENVIRONMENTS" (Attorney Docket No. SFTX-0006-P01); "ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED 62/843,455 (Attorney Docket No. SFTX-0007-P01), filed May 5, 2019, entitled "INFRASTRUCTURE LENDING TRANSACTION ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE"; and "ADAPTIVE INTELLIGENCE AND SHARED INFRASTRUCTURE Lending". Serial No. 62/843,456, filed May 5, 2019 (Attorney Docket No. SFTX-0008-P01), entitled Transaction ENABLEMENT PLATFORM WITH ROBOTIC PROCESS ARCHITECTURE.
ＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１９／５８６４７はまた、「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１９年５月６日に出願されたＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３０９３４（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００４－ＷＯ）に対する優先権の利益を主張すると共に、その一部継続出願である。 PCT application PCT/US19/58647 also filed May 2019 entitled "METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES" It claims the benefit of priority to and is a continuation-in-part of PCT application PCT/US2019/030934 (Attorney Docket No. SFTX-0004-WO) filed on June 6.
米国特許出願第１６／７８０，５１９号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１２－Ｕ０１）はまた、「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１９年５月６日に出願されたＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３０９３４（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００４－ＷＯ）に対する優先権の利益を主張すると共に、その一部継続出願である。 U.S. patent application Ser. No. 16/780,519 (Attorney Docket No. SFTX-0012-U01) also states, "METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY," COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES” filed May 6, 2019 (Attorney Docket No. SFTX-0004-WO), and part of It is a continuation application.
ＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０３０９３４（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００４－ＷＯ）は、以下の米国仮特許出願に対する優先権の利益を主張するものである：「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１８年１２月３１日に出願された第６２／７８７，２０６号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００１－Ｐ０１）；「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY、COMPUTE、STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１８年５月６日に出願された第６２／６６７，５５０号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００２－Ｐ０１）；及び「METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY、COMPUTE、STORAGE AND OTHER RESOURCES」というタイトルの２０１８年１０月２９日に出願された第６２／７５１，７１３号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－０００３－Ｐ０１）。 PCT Application PCT/US2019/030934 (Attorney Docket No. SFTX-0004-WO) claims the benefit of priority to the following U.S. provisional patent application: "METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES” filed December 31, 2018 (Attorney Docket No. SFTX-0001- P01); No. 6, 2018, entitled "METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING MACHINES AND SYSTEMS THAT AUTOMATE EXECUTION OF DISTRIBUTED LEDGER AND OTHER TRANSACTIONS IN SPOT AND FORWARD MARKETS FOR ENERGY, COMPUTE, STORAGE AND OTHER RESOURCES". 62/667,550 (Attorney Docket No. SFTX-0002-P01); 62/751,713, filed Oct. 29, 2018, entitled "RESOURCES" (Attorney Docket No. SFTX-0003-P01).
本出願はまた、以下の米国仮特許出願に対する優先権を主張するものである：「MARKET ORCHESTRATION SYSTEM FOR FACILITATING ELECTRONIC MARKETPLACE TRANSACTIONS」というタイトルの２０２０年１２月１８日に出願された第６３／１２７，９８０号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１６－Ｐ０１）；「INFORMATION TECHNOLOGY SYSTEMS AND METHODS FOR TRANSACTION ARTIFICIAL INTELLIGENCE LEVERAGING DIGITAL TWINS」というタイトルの２０２０年８月２４日に出願された第６３／０６９，５４２号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１５－Ｐ０１）；及び「COMPLIANCE SYSTEM FOR FACILITATING LICENSING OF PERSONALITY RIGHTS」というタイトルの２０２０年３月２５日に出願された第６２／９９４，５８１号（代理人整理番号ＳＦＴＸ－００１４－Ｐ０１）。 This application also claims priority to the following U.S. provisional patent application: Serial No. 63/127,980, entitled "MARKET ORCHESTRATION SYSTEM FOR FACILITATING ELECTRONIC MARKETPLACE TRANSACTIONS," filed December 18, 2020; (Attorney Docket No. SFTX-0016-P01); and No. 62/994,581, filed March 25, 2020, entitled "COMPLIANCE SYSTEM FOR FACILITATING LICENSING OF PERSONALITY RIGHTS" (Attorney Docket No. SFTX-0014-P01). ).
前述の各出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。 Each of the aforementioned applications is incorporated herein by reference in its entirety.
（分野）本出願は、貸付の分野に関連し、より詳細には、貸付トランザクションを可能にするために使用される適応型知的システムの分野に関連する。 FIELD This application relates to the field of lending, and more particularly to the field of adaptive intelligent systems used to facilitate lending transactions.
（関連技術の説明）貸付トランザクションは、住宅及び教育から企業及び政府のプロジェクトなど、多種多様なニーズに対して資金を提供する一方で、貸し手が金銭的リターンを得ることを可能にしている。しかしながら、貸付トランザクションは、情報の不透明性や非対称性、危険な行動や不適切な行動の結果の転嫁によって引き起こされるモラルハザード、申請や交渉プロセスの複雑さ、負担の大きい規制や政策体制、担保や債務の裏付けとして用いられる財産の価値の決定の困難さ、事業体の信頼性や財務健全性の決定の困難さなど、多くの問題に悩まされるものであった。貸付トランザクションや貸付環境のこのような及び他の問題点を解決する貸付システムが求められている。 Description of the Related Art Lending transactions allow lenders to earn financial returns while financing a wide variety of needs, from housing and education to business and government projects. However, lending transactions are fraught with uncertainty and asymmetry of information, moral hazard caused by passing on the consequences of risky or inappropriate behavior, complex application and negotiation processes, burdensome regulatory and policy regimes, collateral and It was plagued by many problems, such as the difficulty in determining the value of the property used to back its debt, and the difficulty in determining the credibility and financial soundness of the entity. What is needed is a lending system that solves these and other problems of lending transactions and lending environments.
本明細書で提供されるのは、貸付エンティティ及びトランザクションを処理するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する、貸付トランザクションイネーブルメントプラットフォームである。このプラットフォームは、広範な専用ソリューションを可能にすることができ、これらは、データ収集及びストレージインフラを共有することができ、また、様々なソリューションにわたって、学習を強化し、自動化を可能にし、適応型知能を可能にするように、入力、イベント、活動、及び出力を共有又は交換することができる。 Provided herein is a lending transaction enablement platform with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions. is. The platform can enable a wide range of dedicated solutions, which can share data collection and storage infrastructure, and can enhance learning, enable automation, and adaptability across a variety of solutions. Inputs, events, activities, and outputs can be shared or exchanged to enable intelligence.
実施形態では、ローン、債券、又は債務トランザクションのための、資産のセット及び担保のセットの少なくとも１つを監視するための、モノのインターネット及びセンサプラットフォームを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having an Internet of Things and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction.
実施形態では、担保のセットの所有権及び担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも１つを管理するための、スマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and a set of events associated with the set of collateral.
実施形態では、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集監視サービスのセットのうちの少なくとも１つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, interest rates on loans are automatically adjusted based on information collected via at least one of an Internet of Things system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection monitoring services. A lending platform is provided that has a smart contract system that coordinates to.
実施形態では、ローンのための担保のセットの状態及びローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するための、クラウドソーシングシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for the loan.
実施形態では、特定の法域の規制要因及び市場要因の少なくとも１つに基づいてローンの金利を自動的に調整する、スマートコントラクトを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of a particular jurisdiction's regulatory and market factors.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with smart contracts that automatically restructure debt based on monitored conditions.
実施形態では、ローンのための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans.
実施形態では、ローンのための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットデータ収集監視システムを有する融資プラットフォームが提供される。 In embodiments, a financing platform is provided having an Internet of Things data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans.
実施形態では、ローンのための一連の条件の交渉のためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, a lending platform is provided having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for loans.
実施形態では、ローン回収のためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, a lending platform with a robotic process automation system for loan collection is provided.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a robotic process automation system for managing factored loans.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages is provided.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたモノのインターネットデータ収集監視システムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having an Internet of Things data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、ＩｏＴによって監視されるパラメータに基づいて助成付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform that has a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて助成付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a system for changing the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて助成付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by crowdsourcing.
実施形態では、保護（custodial）資産のセットを管理するための自動ブロックチェーン保護（custody）サービスを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with an automated blockchain custody service for managing a set of custodial assets.
実施形態では、貸付エンティティ及びトランザクションを引き受けるための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含む、データ統合マイクロサービスのセットを備えたローンのための引受システムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide an underwriting system for loans comprising a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting lending entities and transactions. A lending platform is provided that has:
実施形態では、一連の見込み客にローンをマーケティングするための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含む、データ統合マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a loan marketing system with a set of data-integrated microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services, for marketing loans to a set of prospects. A lending platform is provided that has:
実施形態では、一連のローン関連エンティティを格付けするための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含む、データ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, a loan having a rating system with a set of data-integrated microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services, for rating a set of loan-related entities. A platform is provided.
実施形態では、貸付トランザクションに適用される法律、規制、及びポリシーの少なくとも１つへのコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含む、データ統合マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。 In embodiments, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations, and policies applicable to lending transactions. A lending platform is provided having a compliance system with a set of data integration microservices, including:
本開示の一態様は、ライセンサーの１つ又は複数の人格権のライセンス供与を電子的に促進する方法に関するものである。本方法は、利用可能なライセンサーのセットから人格権をライセンスする承認を得るために、ライセンシーからアクセス要求を受けることを含んでもよい。本方法は、アクセス要求に基づいてライセンシーにアクセスを選択的に許可することを含んでもよい。本方法は、ライセンシーから資金額の入金の確認を受けることを含んでもよい。本方法は、ライセンシーによって預けられた資金額に対応する額の暗号通貨を、ライセンシーの口座（account）に発行することを含んでもよい。本方法は、ライセンシーによるライセンサーの１つ以上の人格権のライセンス供与を支配するスマートコントラクトを作成するために、スマートコントラクト要求を受信することを含んでもよい。スマートコントラクト要求は、ライセンサーに対する１つ以上の義務と引き換えにライセンサーに支払われる暗号通貨の対価額を含む１つ以上の条件を示してもよい。本方法は、スマートコントラクト要求に基づいてスマートコントラクトを生成することを含んでもよい。本方法は、ライセンシーの口座から暗号通貨の対価額をエスクローする（escrowing）ことを含んでもよい。本方法は、スマートコントラクトを分散型台帳に配備することを含んでもよい。本方法は、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことを、スマートコントラクトによって検証することを含んでもよい。本方法は、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したという検証を受けることに応答して、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンサーのライセンサー口座に譲渡することを含んでもよい。本方法は、スマートコントラクトによって定義されたライセンストランザクションの完了を示す記録を、分散型台帳に出力することを含んでもよい。 One aspect of the present disclosure relates to a method of electronically facilitating licensing of one or more moral rights of a licensor. The method may include receiving an access request from a licensee to obtain approval to license moral rights from a set of available licensors. The method may include selectively granting access to the licensee based on the access request. The method may include receiving confirmation of receipt of the amount of funds from the licensee. The method may include issuing to the licensee's account an amount of cryptocurrency corresponding to the amount of funds deposited by the licensee. The method may include receiving a smart contract request to create a smart contract governing licensing of one or more moral rights of the licensor by the licensee. The smart contract request may indicate one or more terms, including an amount of cryptocurrency consideration to be paid to the licensor in exchange for one or more obligations to the licensor. The method may include generating a smart contract based on the smart contract request. The method may include escrowing a consideration amount in cryptocurrency from the licensee's account. The method may include deploying smart contracts on a distributed ledger. The method may include verifying by the smart contract that the licensor has fulfilled one or more obligations. The method may include transferring at least a portion of the cryptocurrency consideration to the licensor's licensor account in response to receiving verification that the licensor has met one or more obligations. The method may include outputting a record to the distributed ledger indicating completion of the license transaction defined by the smart contract.
本方法のいくつかの実施態様において、スマートコントラクトは、利害関係のある第三者によって提供されるスマートコントラクトテンプレートを使用して生成されてもよい。 In some implementations of the method, a smart contract may be generated using a smart contract template provided by a stakeholder third party.
本方法のいくつかの実施態様において、利害関係のある第三者は、大学、スポーツチーム、又は大学体育会系管理組織（collegiate athletics governance organization）のうちの１つであってもよい。 In some embodiments of the method, the interested third party may be one of a college, a sports team, or a college athletics governance organization.
本方法のいくつかの実施態様において、分散型台帳は、利害関係のある第三者を含む第三者のセットによって監査可能であってよい。 In some implementations of the method, the distributed ledger may be auditable by a set of third parties, including interested parties.
本方法のいくつかの実施態様において、暗号通貨は、ビットコイン、イーサリアム、ライトコイン、及びリップルのうちの１つであってもよい。 In some implementations of the method, the cryptocurrency may be one of Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and Ripple.
本方法のいくつかの実施態様において、暗号通貨は、プライベート暗号通貨であってもよい。 In some implementations of the method, the cryptocurrency may be a private cryptocurrency.
本方法のいくつかの実施態様において、暗号通貨は、特定の種類の現実の通貨にくぎ付け（pegged）されてもよい。 In some implementations of the method, the cryptocurrency may be pegged to a particular type of real currency.
本方法のいくつかの実施態様において、分散型台帳は公開台帳であってもよい。 In some implementations of the method, the distributed ledger may be a public ledger.
本方法のいくつかの実施態様において、分散型台帳は、利害関係のある第三者に関連付けられたコンピューティングデバイスでのみホストされるプライベート台帳であってよい。 In some implementations of the method, the distributed ledger may be a private ledger hosted only on computing devices associated with interested third parties.
本方法のいくつかの実施態様において、分散型台帳はブロックチェーンであってもよい。 In some implementations of the method, the distributed ledger may be a blockchain.
本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを検証することは、ライセンサーに関連付けられたウェアラブルデバイスから位置データを受信することを含む。本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを検証することは、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことを位置データに基づいて検証することを含む。 In some implementations of the method, verifying that the licensor may have fulfilled one or more obligations includes receiving location data from a wearable device associated with the licensor. In some embodiments of the method, verifying that the licensor may have fulfilled the one or more obligations includes determining that the licensor has fulfilled the one or more obligations based on the location data. Including verifying.
本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを検証することは、ソーシャルメディアウェブサイトからソーシャルメディアデータを受信することを含む。本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを検証することは、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことをソーシャルメディアデータに基づいて検証することを含む。 In some embodiments of the method, verifying that the licensor may have fulfilled one or more obligations includes receiving social media data from the social media website. In some embodiments of the method, verifying that the licensor may have fulfilled the one or more obligations includes determining that the licensor has fulfilled the one or more obligations based on social media data. including verification by
本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを検証することは、外部データソースからメディアコンテンツを受信することを含む。本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーが１つ以上の義務を実行した可能性があることを検証することは、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことをメディアコンテンツに基づいて検証することを含む。 In some implementations of the method, verifying that the licensor may have fulfilled one or more obligations includes receiving media content from an external data source. In some embodiments of the method, verifying that the licensor may have performed the one or more obligations includes determining that the licensor has performed the one or more obligations based on the media content. Including verifying.
本方法のいくつかの実施態様において、メディアコンテンツは、ビデオ録画、写真、又はオーディオ録音のうちの１つであってもよい。 In some implementations of the method, the media content may be one of video recordings, photographs, or audio recordings.
本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーにアクセスを選択的に許可することは、ライセンシーの所属（affiliations）のセットを受けることを含んでもよい。本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーに選択的にアクセスを許可することは、所属のセットに基づいて、ライセンシーがライセンサーを含むライセンサーのセットに携わる（engage）ことが許可されていることを検証することを含んでもよい。本方法のいくつかの実施態様において、ライセンサーに選択的にアクセスを許可することは、ライセンシーがライセンサーのセットに携わることが許可されていることを検証することに応答して、ライセンシーのセットに携わるための承認をライセンシーに付与することを含んでもよい。 In some embodiments of the method, selectively granting access to the licensor may include receiving a set of licensee affiliations. In some embodiments of the method, selectively granting access to licensors is based on a set of affiliations that licensees are permitted to engage with sets of licensors, including licensors. This may include verifying that the In some embodiments of the method, selectively granting access to the set of licensees is responsive to verifying that the licensee is authorized to engage with the set of licensees. may include granting licensees authorization to engage in
本方法のいくつかの実施態様において、ライセンシーの所属のセットは、ライセンシーが又はライセンシーに関連するプリンシパル（principal）が、寄付又は所有する組織を含むことができる。 In some embodiments of the method, the set of licensee affiliations may include organizations donated or owned by the licensee or by a principal associated with the licensee.
本方法のいくつかの実施態様において、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンシーのライセンシー口座に譲渡することは、ライセンシーに関連付けられた配分スマートコントラクトを識別することを含んでもよい。本方法のいくつかの実施態様において、配分スマートコントラクトは、１つ又は複数の人格権のライセンス供与から生じる資金が、ライセンサー及び１つ又は複数の追加のエンティティの間で分配されるべき方法を管理する、配分ルールを定義してもよい。本方法のいくつかの実施態様において、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンシーのライセンシー口座に譲渡することは、暗号通貨の対価額を配分ルールに従って配分することを含んでもよい。 In some implementations of the method, transferring at least a portion of the consideration amount of the cryptocurrency to the licensee's licensee account may include identifying an allocation smart contract associated with the licensee. In some implementations of the method, the allocation smart contract determines how funds resulting from the licensing of one or more moral rights are to be distributed between the licensor and one or more additional entities. You may define allocation rules to manage. In some implementations of the method, transferring at least a portion of the cryptocurrency consideration to the licensee's licensee account may include allocating the cryptocurrency consideration according to allocation rules.
本方法のいくつかの実施態様において、追加のエンティティは、ライセンサーのチームメイト、ライセンサーのコーチ、ライセンサーのチーム、ライセンシーの大学、及びＮＣＡＡのうちの１つ又は複数を含むことができる。 In some implementations of the method, the additional entities may include one or more of the licensor's teammates, the licensor's coach, the licensor's team, the licensee's university, and the NCAA.
本法のいくつかの実施態様では、分散型台帳からそれぞれのトランザクションのセットの完了を示す記録のセットを取得することを含んでもよい。本方法のいくつかの実施態様において、記録のセットは、スマートコントラクトによって定義されたトランザクションの完了を示す記録を含んでもよい。本方法のいくつかの実施態様では、記録のセットと不正検出モデルとに基づいて、ライセンサーに関連する組織が１つ又は複数の規制に違反している可能性が高いか否かを判断することを含んでもよい。 Some implementations of the method may include obtaining a set of records indicating completion of each set of transactions from the distributed ledger. In some implementations of the method, the set of records may include records indicating completion of transactions defined by the smart contract. Some implementations of the method determine whether an organization associated with the licensor is likely to violate one or more regulations based on the set of records and the fraud detection model. may include
本方法のいくつかの実施態様において、不正検出モデルは、許容されるトランザクション及び不正なトランザクションを示す訓練データを使用して訓練され得る。 In some implementations of the method, a fraud detection model may be trained using training data indicative of acceptable and fraudulent transactions.
本開示の別の態様は、ライセンサーの１つ以上の人格権のライセンシングを電子的に促進するように構成されたシステムに関するものである。このシステムは、機械可読命令によって設定された１つ又は複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。プロセッサ（複数可）は、利用可能なライセンサーのセットから人格権をライセンスする承認を得るために、ライセンシーからアクセス要求を受信するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、アクセス要求に基づいてライセンシーにアクセスを選択的に許可するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、ライセンシーから資金額の入金の確認を受けるように構成されていてもよい。プロセッサ（複数可）は、ライセンシーによって預けられた資金額に対応する額の暗号通貨を、ライセンシーの口座に発行するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、ライセンシーによるライセンサーの１つ以上の人格権のライセンスを管理するスマートコントラクトを作成するために、スマートコントラクト要求を受信するように構成されてもよい。スマートコントラクト要求は、ライセンサーの１つ以上の義務と引き換えにライセンサーに支払われる暗号通貨の対価額を含む、１つ以上の条件を示してもよい。プロセッサ（複数可）は、スマートコントラクト要求に基づいてスマートコントラクトを生成するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、ライセンシーの口座から暗号通貨の対価額をエスクローするように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、スマートコントラクトを分散型台帳に展開するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、スマートコントラクトによって、ライセンサーが１つ又は複数の義務を履行したことを検証するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、ライセンサーが１つ又は複数の義務を履行したという検証を受けることに応答して、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンサーのライセンサー口座に譲渡するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）は、スマートコントラクトによって定義されたライセンストランザクションの完了を示す記録を、分散型台帳に出力するように構成されてもよい。 Another aspect of the present disclosure relates to a system configured to electronically facilitate licensing of one or more moral rights of a licensor. The system may include one or more hardware processors configured with machine-readable instructions. The processor(s) may be configured to receive access requests from licensees to obtain approval to license moral rights from the set of available licensors. The processor(s) may be configured to selectively grant access to the licensee based on the access request. The processor(s) may be configured to receive confirmation of receipt of funds from the licensee. The processor(s) may be configured to issue to the licensee's account an amount of cryptocurrency corresponding to the amount of funds deposited by the licensee. The processor(s) may be configured to receive a smart contract request to create a smart contract governing licensing of one or more moral rights of the licensor by the licensee. The smart contract request may indicate one or more terms, including a cryptocurrency consideration amount to be paid to the licensor in exchange for one or more of the licensor's obligations. The processor(s) may be configured to generate a smart contract based on the smart contract request. The processor(s) may be configured to escrow the cryptocurrency value from the licensee's account. The processor(s) may be configured to deploy smart contracts on the distributed ledger. The processor(s) may be configured to verify that the licensor has performed one or more of its obligations through the smart contract. Processor(s), in response to receiving verification that Licensor has fulfilled one or more of its obligations, to transfer at least a portion of the cryptocurrency consideration to Licensor's Licensor Account; may be configured. The processor(s) may be configured to output a record to the distributed ledger indicating completion of the license transaction defined by the smart contract.
本明細書で利用されるサービス／マイクロサービス（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、サービス／マイクロサービスは、サービスの動作を機能的に実行するように構成された任意のシステム（又はプラットフォーム）を含み、ここで、システムは、データ収集回路、ブロックチェーン回路、人工知能回路、及び／又は貸出エンティティ及び取引を取り扱うためのスマート契約回路を含むデータ統合型であっても良い。サービス／マイクロサービスは、データの取り扱いを容易にし、データ抽出、変換およびロードのための設備、データクレンジングおよび重複排除設備、データ正規化設備、データ同期設備、データセキュリティ設備、計算設備（例えば、データストリーム上で予め定義された計算操作を実行し、出力ストリームを提供するための設備）、圧縮および解凍設備、分析設備（データ可視化の自動生産の提供など）、データ処理設備、および／またはデータストレージ設備（ストレージ保持、フォーマット、圧縮、移行などを含む）、ならびにその他が含んでもよい。 The term services/microservices (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a service/microservice includes any system (or platform) configured to functionally perform the operations of a service, where the system: It may be data integrated, including data collection circuitry, blockchain circuitry, artificial intelligence circuitry, and/or smart contract circuitry for handling lending entities and transactions. Services/microservices facilitate data handling and include facilities for data extraction, transformation and loading, data cleansing and deduplication facilities, data normalization facilities, data synchronization facilities, data security facilities, computing facilities (e.g. data facilities for performing predefined computational operations on the stream and providing an output stream), compression and decompression facilities, analysis facilities (such as providing automated production of data visualization), data processing facilities, and/or data storage. Facilities (including storage retention, formatting, compression, migration, etc.), as well as others may be included.
サービス／マイクロサービスは、コントローラ、プロセッサ、ネットワークインフラ、入出力装置、サーバ、クライアント装置（例えば、ラップトップ、デスクトップ、端末、モバイル装置、および／または専用装置）、センサ（例えば、1つまたは複数のエンティティ、装置、および／または担保に関連付けられたIoTセンサ）、アクチュエータ（例えば、自動ロック、通知装置、照明、カメラ制御等）、前述のいずれか1つまたは複数の仮想化バージョン（例えば。クラウドストレージなどのアウトソーシングされたコンピューティングリソース、コンピューティング操作、仮想センサ、株価または商品価格、記録ログなどの収集される購読データ）、および／またはプロセッサによって実行されると、プロセッサにサービスの一つまたは複数の機能を実行させるコンピュータ可読命令として構成された構成要素を含む、などである。サービスは、多数のデバイスにわたって分散されてもよく、及び／又は、サービスの機能は、サービスの所定の機能を実行するために協力する1つ以上のデバイスによって実行されてもよい。 Services/microservices may include controllers, processors, network infrastructure, input/output devices, servers, client devices (e.g. laptops, desktops, terminals, mobile devices and/or dedicated devices), sensors (e.g. one or more IoT sensors associated with entities, devices and/or collateral), actuators (e.g. auto-locks, notification devices, lights, camera controls, etc.), virtualized versions of any one or more of the foregoing (e.g. cloud storage) (e.g., outsourced computing resources, computing operations, virtual sensors, stock or commodity prices, subscription data collected such as record logs), and/or one or more of the services to the processor when executed by the processor. including components configured as computer readable instructions that cause the functions of A service may be distributed across multiple devices and/or the functionality of the service may be performed by one or more devices cooperating to perform the predetermined functionality of the service.
サービス／マイクロサービスは、サービスを実行するシステムのコンポーネント（例えば、マイクロサービス）間、及びシステムの外部であるエンティティ（例えば、プログラム、ウェブサイト、ユーザデバイスなど）との間の接続を容易にするアプリケーションプログラミングインターフェースを含んでもよい。本開示の他の態様を制限することなく、特定の実施形態に存在し得る例示的なマイクロサービスは、（a）貸付取引に関連するエンティティに関する情報を収集し監視するデータ収集回路のマルチモーダルセット、（b）貸付に関連するイベントの安全な履歴台帳を維持するためのブロックチェーン回路、ブロックチェーン回路は貸付に関係する一連の当事者によるアクセスを支配するアクセス制御機能を有する。(c）ローン関連イベント及びローン関連活動を処理するための一連のアプリケーションプログラミングインターフェース、データ統合サービス、データ処理ワークフロー及びユーザインターフェース；並びに（d）ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を規定するためのスマート契約回路。サービス／マイクロサービスのいずれかは、コントローラによって制御され、またはコントローラを制御することができる。特定のシステムは、サービス／マイクロサービスであるとみなされない場合がある。例えば、商品またはサービスに対して単に設定された費用を請求するPOS装置は、サービスでない場合がある。別の例では、財またはサービスのコストを追跡し、価値が変化したときに通知をトリガーするサービスは、評価サービスそのものではないかもしれないが、評価サービスに依存することができ、および/または特定の実施形態において評価サービスの一部を形成することができる。所定の回路、コントローラ、またはデバイスは、回路、コントローラ、またはデバイスの機能または能力が本明細書に記載されるようなサービスまたはマイクロサービスをサポートするように構成される場合など、特定の実施形態においてサービスまたはサービスの一部であってもよいが、他の実施形態についてサービスまたはサービスの一部でなくてもよい（例えば、回路、コントローラ、またはデバイスの機能または能力が本明細書に記載されるようなサービスまたはマイクロサービスに関連していない場合）ことが分かる。別の例では、ユーザによって操作されているモバイルデバイスは、第1の時点（例えば、ユーザがモバイルデバイスからのアプリケーションまたは他の通信を介してサービスの機能にアクセスするとき、および／または監視機能がモバイルデバイスを介して実行されているとき）において本明細書に記載のサービスの一部を形成してもよく、第2の時点（例えば、取引の完了後、ユーザのアプリケーションのアンインストール後、および／または監視機能が停止および／または別のデバイスに渡されたとき）ではサービスの一部を形成しなくてよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスまたはシステムにおいて適用され得、任意のそのようなプロセスまたはシステムは、本明細書においてサービス（またはサービスの一部分）と見なされ得る。 A service/microservice is an application that facilitates connectivity between system components (e.g., microservices) that run services and between entities that are external to the system (e.g., programs, websites, user devices, etc.) A programming interface may be included. Without limiting other aspects of this disclosure, exemplary microservices that may be present in certain embodiments include: (a) a multimodal set of data collection circuits that collect and monitor information about entities involved in lending transactions; , (b) a blockchain circuit for maintaining a secure historical ledger of events related to the loan, the blockchain circuit having access control functions governing access by the set of parties involved in the loan; (c) a set of application programming interfaces, data integration services, data processing workflows and user interfaces for processing loan-related events and loan-related activities; and (d) at least one of loan terms, loan-related events and loan-related activities. A smart contract circuit for specifying the terms of a smart contract governing the Any of the services/microservices are controlled by a controller or can control a controller. Certain systems may not be considered services/microservices. For example, a POS device that simply charges a set fee for goods or services may not be a service. In another example, a service that tracks the cost of a good or service and triggers notifications when the value changes might not be the rating service itself, but could rely on the rating service and/or may form part of a rating service in embodiments of In certain embodiments, a given circuit, controller, or device may be It may be a service or part of a service, but may be a service or not part of a service for other embodiments (e.g., the functions or capabilities of circuits, controllers, or devices described herein). If it is not related to such services or microservices). In another example, a mobile device being operated by a user is activated at a first point in time (e.g., when the user accesses functionality of the Service via an application or other communication from the mobile device and/or monitoring functionality is may form part of the services described herein at a second time (e.g., after completing a transaction, after uninstalling the user's application, and /or when the monitoring function is deactivated and/or passed to another device) may not form part of the service. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of processes or systems, and any such process or system may be considered a service (or portion of a service) herein.
本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、性能特性（例えば、帯域幅、計算能力、時間応答など）を構築、提供するために本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるか、および／または動作能力（例えば。チェック間の時間、縦方向（例えば、連続動作時間）および／または順次（例えば、一日の時間、カレンダー時間など）を含むアップタイム要件、センシングの解像度および／または精度、データの決定（例えば、精度、タイミング、データ量）、および／またはアクチュエータ確認能力）本明細書に記載するサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービスの所定の実施形態を提供するに十分なサービスの構成要素の確認能力。本明細書に記載されるようなサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービス（以下のリストにおける「サービス」）を実装するための構成要素、回路、コントローラ、および／またはデバイスの構成を決定する際の、当業者の特定の考慮事項は、限定されないが、サービスを実装および運用する際の資本コスト対運用コストのバランス、システム構成要素、サービスユーザ、および／またはサービスと対話する他のエンティティにとって利用可能なネットワークサービスの可用性、速度、および／または帯域、サービスに対する考慮事項の応答時間（例えば、サービスの商業的機能をサポートするためにサービス内の決定をいかに迅速に実行しなければならないか、様々な人工知能または他の高い計算操作の動作時間）、および／または所定の応答時間をサポートするための資本または動作コスト；サービスの相互作用する構成要素の場所、およびサービスの操作に対するその場所の影響（例えば、。データ保存場所と関連する規制スキーム、ネットワーク通信の制限及び／又はコスト、場所の機能としての電力コスト、サービスに関連する時間帯のサポートの可用性など）、特定のセンサータイプの利用可能性、それらのセンサーに対する関連サポート、及び十分な代替物の利用可能性（例えば、カメラは、サポート用の照明を必要とする場合がある。カメラは、センシングの目的のために、支援照明、及び／又は、高いネットワーク帯域幅若しくはローカルストレージを必要とする場合がある）；基礎となる価値の時間感度（例えば、ローンの元本、担保価値、担保価値の変動性、貸し手、保証人、及び／又は借り手の純資産又は相対的純資産等）を含む、サービスの側面の基礎となる価値の側面（例えば、サービスの運用または融資の期間に関連して急速にまたはゆっくりと変化する場合）、取引の当事者間の信頼指標（例えば、当事者間のパフォーマンスの履歴、信用格付け、社会的格付け、または他の外部指標、業界標準または他の正規化された取引タイプに対する取引に関する活動の適合性など）、および／またはサービス、プラットフォーム、および／またはマイクロサービスの所定の構成および／または機能に対するコスト回収オプション（例えば、購読、手数料、サービスに対する支払いなど）の利用可能性。本開示の他の態様を制限することなく、本明細書のサービスによって実行される特定の操作は、追跡されたデータに基づいてローンにリアルタイムの変更を行うこと、データを利用して担保付きスマート契約を実行すること、追跡された条件またはデータに応答して債務取引を再評価すること、などを含む。サービス／マイクロサービス及び考慮事項の具体例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されたものである。 Those of ordinary skill in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of this disclosure may benefit a particular system, performance characteristics (e.g., bandwidth, computing power, time response, etc.) and/or operating capabilities (e.g. time between checks, longitudinal (e.g. continuous operating time) and/or uptime requirements including sequential (e.g., time of day, calendar time, etc.), resolution and/or accuracy of sensing, determination of data (e.g., accuracy, timing, amount of data), and/or actuator verification capabilities ) Ability to verify components of services sufficient to provide a given embodiment of the services, platforms and/or microservices described herein. in determining the configuration of components, circuits, controllers and/or devices for implementing services, platforms and/or microservices (“services” in the list below) as described herein; , the particular considerations of those skilled in the art, including, but not limited to, the balance of capital and operating costs in implementing and operating the service, available to system components, service users, and/or other entities interacting with the service network service availability, speed, and/or bandwidth; operational time of artificial intelligence or other highly computational operations), and/or capital or operational costs to support a given response time; the location of the interacting components of the service, and the impact of that location on the operation of the service ( data storage locations and associated regulatory schemes, network communication limitations and/or costs, electricity costs as a function of location, availability of time zone support in relation to services, etc.), availability of specific sensor types; , associated support for their sensors, and the availability of sufficient substitutes (e.g., cameras may require supporting lighting; cameras may, for sensing purposes, support lighting and/or or may require high network bandwidth or local storage); time sensitivity of underlying values (e.g., loan principal, collateral value, volatility of collateral value, lender, guarantor, and/or Aspects of value underlying aspects of the service, including the net worth or relative net worth of the borrower (e.g., if they change rapidly or slowly in relation to the operation of the service or the term of the loan), between the parties to the transaction; confidence indicators (e.g., history of performance between parties, credit ratings, social ratings, or other external indicators, conformance of activities related to the transaction to industry standards or other normalized transaction types, etc.); and/or availability of cost-recovery options (eg, subscriptions, fees, payment for services, etc.) for certain configurations and/or features of the service, platform, and/or microservices; Without limiting other aspects of the present disclosure, certain operations performed by the services herein include making real-time changes to loans based on tracked data; Including executing contracts, re-evaluating debt transactions in response to tracked terms or data, and the like. Specific examples of services/microservices and considerations are described herein for purposes of illustration, but any system that would benefit from the disclosure herein, and any person who has the benefit of the disclosure herein, would benefit from the disclosure herein. Any considerations understood by those skilled in the art are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
限定されないが、サービスには、金融サービス（例えば、ローン取引サービス）、データ収集サービス（例えば、データを収集し監視するデータ収集サービス）、ブロックチェーンサービス（例えば、データを安全に維持するブロックチェーンサービス）、データ統合サービス（例えば、データを集約するデータ統合サービス）、スマート契約サービス（例えば、。スマートコントラクトの側面を決定するスマートコントラクトサービス）、ソフトウェアサービス（例えば、公開された情報サイトからエンティティに関連するデータを抽出するソフトウェアサービス）、クラウドソーシングサービス（例えば、情報を募集し報告するクラウドソーシングサービス）、モノのインターネットサービス（例えば、環境を監視するモノのインターネットサービス）、公開サービス（例えば、データを公開する公開サービス）、マイクロサービス（例えば、マイクロサービス間の接続を容易にする一連のアプリケーションプログラミングインターフェースを有する）、評価サービス（例えば、情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する）、人工知能サービス、市場価値データ収集サービス（例えば、市場情報を監視し報告する）、クラスタリングサービス（例えば、属性の類似性に基づいて担保アイテムをグループ化する）、ソーシャルネットワークサービス（例えば、ソーシャルネットワークのパラメータに関する設定を可能にするもの）、資産識別サービス（例えば、金融機関が保管する責任を負う資産のセットを識別するためのもの）、アイデンティティ管理サービス（例えば、金融機関がアイデンティティおよび資格情報を検証するもの）等、および／または同様の機能用語が使用される。本明細書における1つ以上の機能を実行する例示的なサービスは、コンピューティングデバイス、サーバ、ネットワーク化されたデバイス、ユーザインターフェース、通信プロトコル、共有情報及び／又は情報ストレージ、及び／又はアプリケーションプログラミングインターフェース（API）などのデバイス間インターフェース、センサ（例えば、監視対象のコンポーネント、装置、場所などに動作可能に結合されたIoTセンサ）、分散台帳、回路、及び／又はプロセッサに当該サービスの1つ以上の機能を実行させるよう構成されるコンピュータ可読コードを含む。実施形態において、本明細書のサービスの態様または構成要素は、非限定的な例では、データを収集および監視するように構成されたデータ収集回路として少なくとも部分的に実装されたデータ収集サービス、データを安全に維持するように構成されたブロックチェーン回路として少なくとも部分的に実装されたブロックチェーンサービス、データを集約するように構成されたデータ集約回路として少なくとも部分的に実装されたデータ統合サービス、スマート契約の態様を決定するように構成されたスマート契約回路として少なくとも部分的に実装されたスマート契約サービス、公開された情報サイトからエンティティに関連するデータを抽出するように構成されたソフトウェアサービス回路として少なくとも一部が実装されたソフトウェアサービス、情報を募集し報告するように構成されたクラウドソーシング回路として少なくとも一部が実装されたクラウドソーシングサービス、環境を監視するように構成されたIoT回路として少なくとも一部が実装されたIoTサービス、データを公開するように構成された公開サービス回路として少なくとも一部が実装された公開サービス、複数のサービス回路の相互接続のために構成されたマイクロサービス回路として少なくとも一部が実装されたマイクロサービスサービス、データに基づいて担保の価値を設定するために評価モデルにアクセスするように構成された評価サービス回路として少なくとも部分的に実装された評価サービス、人工知能サービス回路として少なくとも部分的に実装された人工知能サービス、市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集サービス回路として少なくとも部分的に実装された市場価値データ収集サービス、属性の類似性に基づいて担保項目をグループ化するように構成されたクラスタ化サービス回路として少なくとも部分的に実装されたクラスタ化サービス。ソーシャルネットワークに関するパラメータを設定するように構成されたソーシャルネットワーク分析サービス回路として少なくとも部分的に実装されたソーシャルネットワークサービス、金融機関が保管する責任を有する一連の資産を識別するための資産識別サービス回路として少なくとも部分的に実装された資産識別サービス、金融機関がアイデンティティと資格情報を確認することを可能にするアイデンティティ管理サービス回路として少なくとも部分的に実装されたアイデンティティ管理サービスなどの回路を通して少なくとも部分的に実装されても良い。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮され得るが、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮されない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。特定のサービスのための構成を決定するために当業者が企図し得る考慮事項の中には、以下のものが含まれる。すなわち、特定の取引の1つまたは複数の当事者が利用できる配布およびアクセスデバイス、特定のタイプの情報の保存、タイプ、および通信に関する管轄権の制限、サービスのための情報通信のセキュリティおよび検証の要件または望ましい側面、情報収集、当事者間通信、およびサービスのアルゴリズム、機械学習コンポーネント、および／または人工知能コンポーネントによって行われる判断の応答時間、資本経費および運用コスト、ならびにどの当事者または団体がコストを負担するか、およびサブスクリプション、サービス料、または同様のものを介してコストを回収する可用性を含む、サービスのコスト検討、サービスをサポートするために保存および／または通信される情報の量、および／またはサービスをサポートするために利用される処理またはコンピューティングパワーである。 Services include, but are not limited to, financial services (e.g., loan transaction services), data collection services (e.g., data collection services that collect and monitor data), blockchain services (e.g., blockchain services that keep data secure). ), data integration services (e.g. data integration services that aggregate data), smart contract services (e.g. smart contract services that determine aspects of a smart contract), software services (e.g. Internet of Things services (e.g., environment monitoring services); Publishing services (e.g., data collection); public services to publish), microservices (e.g., having a set of application programming interfaces that facilitate connectivity between microservices), valuation services (e.g., using valuation models to set collateral values based on information artificial intelligence services; market value data collection services (e.g., monitoring and reporting market information); clustering services (e.g., grouping collateral items based on similarity of attributes); social network services (e.g., social network parameters); asset identification services (e.g. for identifying the set of assets a financial institution is responsible for custody); identity management services (e.g. verifying information), etc., and/or similar functional terms may be used. Exemplary services that perform one or more functions herein include computing devices, servers, networked devices, user interfaces, communication protocols, shared information and/or information storage, and/or application programming interfaces. device-to-device interfaces such as (APIs), sensors (e.g., IoT sensors operatively coupled to monitored components, devices, locations, etc.), distributed ledgers, circuits, and/or processors to one or more of such services. It contains computer readable code configured to perform a function. In embodiments, aspects or components of the services herein are, in a non-limiting example, a data collection service implemented at least in part as a data collection circuit configured to collect and monitor data; a blockchain service implemented at least partially as a blockchain circuit configured to securely maintain a data integration service implemented at least partially as a data aggregation circuit configured to aggregate data; a smart a smart contract service implemented at least in part as a smart contract circuit configured to determine aspects of a contract; at least as a software service circuit configured to extract data related to an entity from a published information site; A software service implemented in part, a crowdsourcing service implemented at least in part as a crowdsourcing circuit configured to solicit and report information, and at least in part as an IoT circuit configured to monitor the environment. an IoT service implemented at least partially as a public service circuit configured to expose data; a public service implemented at least partially as a microservice circuit configured for interconnection of multiple service circuits a microservice service implemented at least in part as a valuation service circuit configured to access a valuation model to set a collateral value based on data; a valuation service implemented at least in part as an artificial intelligence service circuit An artificial intelligence service implemented in part, a market value data collection service implemented at least in part as a market value data collection service circuit configured to monitor and report market information, collateralized based on similarity of attributes A clustering service implemented at least partially as a clustering service circuit configured to group items. A social network service implemented at least in part as a social network analysis service circuit configured to set parameters relating to the social network, and as an asset identification service circuit for identifying a set of assets for which the financial institution is responsible for custody. Implemented at least partially through circuitry such as asset identification services implemented at least partially, identity management services implemented at least partially as identity management services circuitry that enables financial institutions to verify identities and credentials, etc. May be. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such system may be considered with respect to the items and services herein, in certain embodiments a given system may May not be considered for items and services on bill. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit a particular system and/or process from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Among the considerations that one skilled in the art may contemplate in determining the configuration for a particular service are the following. distribution and access devices available to one or more parties to a particular transaction; jurisdictional restrictions on the storage, type, and transmission of certain types of information; security and verification requirements for information communications for the Services; or desirable aspects, information gathering, inter-party communication, and response times of decisions made by the algorithms, machine learning components, and/or artificial intelligence components of the service, capital and operating costs, and which party or entity bears the costs and cost considerations of the Service, including availability to recover costs through subscriptions, service fees, or the like, the amount of information stored and/or communicated in support of the Service, and/or the Service; is the processing or computing power utilized to support
本明細書で利用されるアイテム及びサービス（及び類似の用語）という用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、アイテムおよびサービスは、報酬として使用される、担保として使用される、交渉の対象となる、などを含む任意のアイテムおよびサービスを含むが、これに限定されるものではない。製品、サービス、提供物、ソリューション、物理的製品、ソフトウェア、サービスレベル、サービス品質、金融商品、債務、担保物件、サービスの履行、またはその他の項目など、融資の対象、融資の担保、または同様の項目に関する保証のための申請書。本開示の他の態様または説明を制限することなく、アイテムおよびサービスは、物理的アイテム（例えば、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、地方自治体施設、倉庫、在庫品のセット、古物、備品、家具のアイテム、設備のアイテム、ツール、機械のアイテム、および個人資産のアイテム）に適用するアイテムおよびサービス、金融アイテム（例えば、。商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨）、消耗品（例えば、食用品、飲料）、高価値品（例えば、貴金属、宝飾品、宝石）、知的品（例えば、知的財産品、知的財産権、契約権）等である。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮され得るが、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書のアイテムおよびサービスに関して考慮されない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。 The terms items and services (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, items and services include, but are not limited to, any items and services used as compensation, used as collateral, negotiated, etc. is not limited to Loan object, loan collateral, or similar, such as products, services, deliverables, solutions, physical products, software, service levels, quality of service, financial instruments, debt, collateral, performance of services, or other items. An application form for a warranty on an item. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, items and services may refer to physical items (e.g., vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities). , warehouses, sets of inventory, antiquities, equipment, items of furniture, items of equipment, tools, items of machinery, and items of personal property), financial items (e.g., commodities, securities, currency). , securities, tickets, cryptocurrencies), consumables (e.g. food, beverages), high-value goods (e.g. precious metals, jewelry, gems), intellectual goods (e.g. intellectual property goods, intellectual property rights , contract rights), etc. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such system may be considered with respect to the items and services herein, in certain embodiments a given system may May not be considered for items and services on bill. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit a particular system and/or process from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system.
本明細書で利用されるエージェント、自動化エージェント、及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、エージェント又は自動化エージェントは、担保又は資産の項目の価値、状態、及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理してもよい。エージェント又は自動化エージェントは、処理されたイベントに応答するなどして、担保又は資産が対象となるローン、負債取引、債券取引、補助金付きローンなどに関連するアクションを実行してもよい。エージェントまたは自動化エージェントは、データの収集、スポット市場取引のテスト、取引の実行などの目的で市場と相互作用してもよく、動的システム動作は、ユーザーが理解、予測、制御、および/または最適化を望むかもしれない複雑な相互作用を含んでいる。ある種のシステムは、エージェントまたは自動化されたエージェントとみなされない場合がある。例えば、イベントが単に収集されるだけで処理されない場合、システムは、エージェントまたは自動化されたエージェントでない可能性がある。いくつかの実施形態では、ローン関連アクションが、処理されたイベントに応答してではなく、引き受けられた場合、それは、エージェントまたは自動化されたエージェントによって引き受けられなかったかもしれない。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面がエージェントまたは自動化エージェントを含み、および／またはそこから利益を得るかを容易に判断することができる。当業者にとっての特定の考慮事項、またはエージェントもしくは自動化エージェントに関する本開示の実施形態は、限定されないが、資産または担保の価値、状態または所有権に変化があったときに決定する規則、および／または変化がローンまたは他の取引に関するさらなる行動を保証するかどうかを決定する規則、ならびに他の考慮事項が含まれる。市場価値及び市場情報の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図されるものである。 Agents, automated agents, and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, an agent or automated agent may process events related to at least one of the value, condition, and ownership of an item of collateral or property. Agents or automated agents may perform actions related to loans, liability transactions, bond transactions, subsidized loans, etc. to which collateral or assets are subject, such as in response to processed events. An agent or automated agent may interact with the market for purposes such as collecting data, testing spot market trades, executing trades, etc., and dynamic system behavior is understood, predicted, controlled, and/or optimized by the user. contains complex interactions that you may wish to transform. Certain systems may not be considered agents or automated agents. For example, a system may not be an agent or an automated agent if events are merely collected and not processed. In some embodiments, if a loan-related action was undertaken rather than in response to a processed event, it may not have been undertaken by an agent or automated agent. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will know which aspects of the present disclosure involve and/or benefit from agents or automated agents. can be easily determined. Particular considerations for those skilled in the art or embodiments of the present disclosure for agents or automated agents include, but are not limited to, rules that determine when there is a change in value, condition or ownership of assets or collateral, and/or Included are rules that determine whether a change warrants further action on a loan or other transaction, as well as other considerations. Although specific examples of market values and market information are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, and persons of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein Any consideration understood in is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される市場情報、市場価値及び類似の用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、市場情報及び市場価値は、定義された時点又は期間における資産、担保、食品、又はサービスの状態又は価値を説明するものである。市場価値は、市場又はオークションの設定において品目に付けられる期待値、又は少なくとも1つの公開市場において品目、資産、若しくは担保に類似する品目の価格設定若しくは財務データを参照することができる。企業の場合、市場価値は、その発行済み株式数に現在の株価を乗じたものとなる可能性がある。評価サービスは、担保、発行者、一組の債券、および一組の資産助成ローン、当事者などの価値（例えば市場価値）に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスを含んでもよい。市場価値は、物理的な動作条件から経済情勢、需要と供給の動態に至るまで、様々な要因に依存するため、本質的に動的である可能性がある。市場価値は、他の資産への近接性、資産の在庫または供給、資産に対する需要、品目の出所、品目の履歴、品目の構成要素の基礎となる現在価値、事業体の倒産状況、事業体の差し押さえ状況、事業体の契約上の不履行状況、事業体の規制違反状況、事業体の刑事状況、事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の輸出管理状況、事業体の輸出管理状況などの影響を受けうるし、市場の情報は、これらの情報によってもたらされる可能性がある。企業の禁輸状況、企業の関税状況、企業の税務状況、企業の信用報告書、企業の信用格付け、企業のウェブサイト格付け、企業の製品に対する顧客レビューのセット、企業のソーシャルネットワーク格付け、企業の資格情報のセット、企業の紹介のセット、企業の証言のセット、企業の行動のセット、企業の位置、及び企業の地理的位置が挙げられる。特定の実施形態では、市場価値は、価値の変動性、価値の感度（例えば、それに関連する不確実性を有する他のパラメータに対する相対的）、及び／又は特定の当事者に対する評価対象物の特定の価値（例えば、対象物は、第1の当事者が所有する方が第2の当事者が所有するよりも価値を有する場合がある）等の情報を含んでもよい。 Market information, market value and similar terms used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, market information and market value describe the condition or value of an asset, collateral, food, or service at a defined point in time or period. Market value may refer to the expected value attached to an item in a market or auction setting, or pricing or financial data for items similar to items, assets, or collateral in at least one open market. For a company, market value may be its number of outstanding shares multiplied by its current share price. Valuation services may include market value data collection services that monitor and report market information related to the value (e.g., market value) of collateral, issuers, sets of bonds, and sets of asset-backed loans, parties, etc. . Market values can be dynamic in nature as they depend on a variety of factors, from physical operating conditions to economic conditions to supply and demand dynamics. Market value includes proximity to other assets, inventory or supply of the asset, demand for the asset, source of the item, history of the item, current value underlying the components of the item, bankruptcy status of the entity, Seizure status, entity's non-compliance with contract status, entity's regulatory violation status, entity's criminal status, entity's export control status, entity's embargo status, entity's export control status, entity's export control status Such information may be influenced by circumstances and market information may be brought about by these information. Enterprise embargo status, enterprise tariff status, enterprise tax situation, enterprise credit report, enterprise credit rating, enterprise website rating, set of customer reviews for enterprise products, enterprise social network rating, enterprise eligibility A set of information, a set of corporate referrals, a set of corporate testimonials, a set of corporate behaviors, a corporate location, and a corporate geographic location. In certain embodiments, market value may be based on the volatility of value, the sensitivity of value (e.g., relative to other parameters that have uncertainties associated with it), and/or the specificity of the valuation object for a particular party. It may include information such as value (eg, an object may have more value owned by a first party than owned by a second party).
ある種の情報は、市場情報または市場価値でない場合がある。例えば、価値に関連する変数が市場由来でない場合、それらは使用価値または投資価値である可能性がある。特定の実施形態では、投資価値は、市場価値とみなされ（例えば、評価当事者が、取得した場合、資産を投資として活用することを意図する場合）、他の実施形態では、市場価値でないとみなされ（例えば、評価当事者が、取得した場合、投資を直ちに清算しようとする場合）得る。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が市場情報または市場価値から利益を得るかを容易に判断することができる。当業者にとって、市場価値という用語が資産、アイテム、担保、商品、またはサービスを指しているかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、市場における他の同様の資産の存在、場所による価値の変化、定価を超えるアイテムの開始入札、および他の考慮事項である。市場価値及び市場情報の具体例は、説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図されている。 Certain information may not be market information or market value. For example, if value-related variables are not market-derived, they may be value-in-use or investment value. In certain embodiments, investment value is considered market value (e.g., if the appraiser intends to utilize the asset as an investment when acquired), and in other embodiments is considered non-market value. (eg, if the valuation party intends to liquidate the investment immediately upon acquisition). A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine which aspects of the present disclosure would benefit from market information or market values. can. For those skilled in the art, specific considerations in determining whether the term market value refers to an asset, item, collateral, goods, or service include the presence of other similar assets in the market, changes in value due to location , starting bids for items above list price, and other considerations. Specific examples of market values and market information are provided herein for illustrative purposes, but any embodiment that would benefit from the disclosure herein, and persons of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein Any consideration understood to be specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される用語「配分価値（apportion valueまたはapportioned value）」および同様の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、配分価値は、価値の比例配分または割り当て、または比例分配の規則に従って価値を分割し割り当てるプロセスを説明する。価値の配分は、複数の当事者（例えば、複数の当事者の各々が価値の一部の受益者である）、複数の取引（例えば、取引の各々が価値の一部を利用する）、及び／又は多対多の関係（例えば、オブジェクトのグループは、多数の当事者及び／又は取引の間で配分される集約的価値を有する）であってよい。いくつかの実施形態では、値は純損失であってよく、配分された値は、各エンティティへの負債の配分である。他の実施形態では、配分された価値は、経済的利益、不動産、担保、又は同様のものの分配又は配分を指す場合がある。特定の実施形態では、配賦は、当事者に対する価値の考慮を含んでもよい。例えば、2当事者間で50／50に配賦された1000万ドルの資産は、当事者がその資産に対して異なる価値の考慮をしている場合、一方の当事者が配賦を信用し、配賦から生じる価値が異なる結果となることがある。例えば、第一のタイプの取引（例えば、長期ローン）は、第二のタイプの取引（例えば、短期クレジットライン）とは異なる所定の資産の評価を有するかもしれない。 The term "apportion value" or "apportioned value" and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, allocation value describes the proration or allocation of value, or the process of dividing and allocating value according to the rules of proration. Allocation of value may involve multiple parties (e.g., each of multiple parties is a beneficiary of a portion of the value), multiple transactions (e.g., each transaction utilizes a portion of the value), and/or It may be a many-to-many relationship (eg, a group of objects has aggregate value distributed among multiple parties and/or transactions). In some embodiments, the value may be the net loss and the allocated value is the allocation of the liability to each entity. In other embodiments, allocated value may refer to a distribution or apportionment of economic benefits, real estate, collateral, or the like. In certain embodiments, apportionment may include consideration of value for the parties. For example, a $10 million asset that is allocated 50/50 between two parties, if the parties have different value considerations for the asset, one party will credit the allocation and the may result in different values arising from For example, a first type of transaction (eg, long-term loan) may have a different valuation of a given asset than a second type of transaction (eg, short-term credit line).
特定の条件又はプロセスは、配分された価値に関係しない場合がある。例えば、品目の総価値は、その固有の価値を提供することができるが、価値のうちのどれだけが各特定されたエンティティによって保持されているかは提供しない。本明細書の開示の利益と配分された価値に関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が配分された価値のための特定のアプリケーションに利益をもたらすかを容易に決定することができる。当業者、または本開示の実施形態の配分された価値に関する特定の考慮事項には、限定されないが、元本合計の通貨、予想される取引タイプ（ローン、債券または債務）、特定のタイプの担保、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローン総量、元本合計額、負うべき実体数、担保価値、および同様のものが含まれる。配分された値の具体例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Certain conditions or processes may not be relevant to allocated value. For example, an item's total value can provide its intrinsic value, but not how much of the value is held by each identified entity. A person skilled in the art with knowledge of the benefits of the disclosures herein and the allocated value can readily determine which aspects of the present disclosure will benefit a particular application for the allocated value. Specific considerations regarding the allocated value for those skilled in the art or for embodiments of the present disclosure include, but are not limited to, the currency of the total principal, the expected transaction type (loan, bond or debt), the particular type of collateral , loan to value ratio, collateral to loan ratio, total transaction/loan volume, total principal amount, number of entities owed, collateral value, and the like. Although specific examples of apportioned values are provided herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, as well as those skilled in the art having the benefit of the disclosure herein, will appreciate Any considerations made are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される財務状態という用語及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の側面又は説明を制限することなく、財務状態は、定義された時点又は期間における企業の資産、負債及び資本ポジションの現在の状態を説明する。財務状態は、財務諸表に記録されることがある。財務状態は、さらに、企業が将来のリスクシナリオに耐え、将来または満期の到来する債務を履行する能力の評価を含んでいてもよい。財務状態は、公表された企業の評価、公的記録によって示された企業が所有する一連の財産、企業が所有する一連の財産の評価、企業の破産状況、企業の差し押さえ状況、企業の契約不履行状況、企業の法令違反状況、企業の犯罪状況、企業の輸出規制状況の中から選ばれた企業の一連の属性に基づくことができる。企業の輸出規制状況、企業の禁輸状況、企業の関税状況、企業の税務状況、企業の信用報告書、企業の信用格付け、企業のウェブサイト格付け、企業の製品に対する顧客レビューのセット、企業のソーシャルネットワーク格付け、企業の資格情報のセット、企業の紹介のセット、企業の証言のセット、企業の行動のセット、企業の位置、企業のジオロケーションなどである。財務条件は、契約や融資のための要件や閾値を記述することもできる。例えば、開発者が開発を進めるための条件は、様々な証明書と金銭的な支払いへの同意かもしれない。つまり、開発者が事業を進めることができるのは、特に財務的な要素が条件となるのである。ある種の条件は、金銭的な条件でない場合もある。例えば、クレジットカードの残高だけでは、財務状況を知る手がかりにはなっても、それだけでは財務状況とは言えないかもしれない。別の例では、支払いスケジュールは、負債が企業の貸借対照表上にどれくらいの期間存在し得るかを決定するかもしれないが、サイロでは、財務状態を正確に提供しないかもしれない。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が財務状況を含み、及び／又は財務状況から利益を得るかを容易に決定することができる。当業者にとって、財務状況という用語が、定義された時点もしくは期間、および／または所定の目的における事業体の資産、負債、および資本ポジションの現在の状態を指しているかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、1つ以上の財務データポイントの報告、担保の価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローン総量、借り手および貸し手の信用スコア、および他の考慮事項が含まれる。金融条件の特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term financial position and similar terms used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, financial position describes the current state of an entity's assets, liabilities and capital position at a defined point in time or period. The financial position may be recorded in financial statements. Financial position may also include an assessment of a company's ability to withstand future risk scenarios and meet future or maturing obligations. Financial condition includes publicly disclosed valuation of a company, set of assets owned by a company as shown by public records, valuation of a set of assets owned by a company, bankruptcy status of a company, foreclosure status of a company, default of a contract by a company. It can be based on a set of corporate attributes selected from: status, corporate law violation status, corporate criminal status, and corporate export control status. Company export control status, company embargo status, company customs status, company tax situation, company credit report, company credit rating, company website rating, set of customer reviews for company products, company social A set of company credentials, a set of company referrals, a set of company testimonials, a set of company behaviors, a company location, a company geolocation, and so on. Financial terms can also describe requirements and thresholds for contracts and loans. For example, the conditions for a developer to proceed with development may be various certifications and consent to monetary payments. In other words, a developer's ability to move forward is contingent on financial factors in particular. Certain terms may not be financial terms. For example, the credit card balance alone may be a clue to know the financial situation, but that alone may not be the financial situation. In another example, a payment schedule may determine how long a liability can exist on a company's balance sheet, but in silos it may not accurately provide financial position. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will readily recognize which aspects of the present disclosure include and/or benefit from the financial situation. can be determined to To those skilled in the art, the term financial condition refers to the current state of an entity's assets, liabilities and capital position at a defined point or period and/or for a given purpose. Considerations include reporting one or more financial data points, loan to collateral value ratio, collateral to loan ratio, total transaction/loan volume, borrower and lender credit scores, and other considerations. Although specific examples of financial terms are set forth herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by a person of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure. Any discussion that follows is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される金利という用語及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、金利は、貸し出された、預金された、又は借り入れられた金額の割合として、期間ごとの利息の金額を含む。貸し出された金額または借り入れられた金額に対する利息の合計は、元金、利率、複利計算の頻度、および貸し出された、預けられた、または借り入れられた時間の長さに依存し得る。一般的に、金利は年率で表されるが、任意の期間について定義することができる。金利は、銀行や他の貸し手がそのお金を借りるために請求する金額、または銀行や他の事業体が口座にお金を入れておくためにその貯蓄者に支払う金利に関連している。金利は変動することもあれば、固定されることもある。例えば、金利は、政府または他の利害関係者の指令、貸し借りされる元金の通貨、投資の満期までの期間、借り手の認識されるデフォルト確率、市場の需要と供給、担保の量、経済の状態、またはコール条項などの特別な機能に従って変化する場合がある。特定の実施形態では、金利は相対金利であってもよい（例えば、プライムレート、インフレ指数などに対する相対金利）。特定の実施形態では、金利は、金利を調整するために適用されるコストまたは手数料（例えば、「ポイント」）をさらに考慮してもよい。名目金利は、実質金利がインフレを考慮するのに対し、インフレに対して調整されない場合がある。特定の例は、特定の実施形態の目的のための金利でない場合がある。例えば、毎年固定されたドル額によって成長する銀行口座、及び／又は固定された手数料額は、特定の実施形態のための金利の例でない場合がある。本明細書の開示の利益と金利に関する知識を有する当業者は、特定の実施形態のための金利の特性を容易に決定することができる。金利に関する当業者、または本開示の実施形態に対する特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。元本の通貨、金利を設定するための変数、金利を修正するための基準、予想される取引タイプ（ローン、債券または債務）、担保の特定のタイプ、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、総取引／ローン量、元本の量、特定の産業に対する取引及び／または担保の適切な寿命、貸し手が期間前にローンを売却及び／または統合する可能性などである。金利の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されている。 The term interest rate and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, interest rate includes the amount of interest per period as a percentage of the amount lent, deposited, or borrowed. The total interest on the amount lent or borrowed may depend on the principal amount, the interest rate, the frequency of compounding, and the length of time lent, deposited, or borrowed. Interest rates are generally expressed as an annual rate, but can be defined for any period. Interest rate relates to the amount a bank or other lender charges to borrow that money, or the rate a bank or other entity pays its savers to keep money in an account. Interest rates can be variable or fixed. For example, interest rates are governed by directives of governments or other stakeholders, the currency in which the principal is lent and borrowed, the time to maturity of an investment, the perceived probability of default of the borrower, market supply and demand, the amount of collateral, the economic May change according to state or special features such as call clauses. In certain embodiments, the interest rate may be a relative interest rate (eg, an interest rate relative to the prime rate, inflation index, etc.). In certain embodiments, the interest rate may further take into account the costs or fees (eg, "points") applied to adjust the interest rate. Nominal interest rates may not be adjusted for inflation, whereas real interest rates take inflation into account. A specific example may not be an interest rate for the purposes of a particular embodiment. For example, a bank account growing by a fixed dollar amount each year and/or a fixed fee amount may not be examples of interest rates for a particular embodiment. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosures herein and knowledge of interest rates, can readily determine the interest rate profile for a particular embodiment. Specific considerations for those skilled in the art of interest rates, or for embodiments of the present disclosure, include, but are not limited to: Currency of principal, variable for setting interest rate, basis for modifying interest rate, expected transaction type (loan, bond or debt), specific type of collateral, loan to value ratio, ratio of collateral to loan ratios, total transaction/loan volume, amount of principal, the appropriate lifespan of transactions and/or collateral for a particular industry, the likelihood that the lender will sell and/or consolidate the loan prior to term, and the like. Although specific examples of interest rates are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by a person of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein Any consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本書で利用される評価サービス(および類似の用語)という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、評価サービスは、財又はサービスの価値を設定する任意のサービスを含む。評価サービスは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために、評価モデルを使用してもよい。スマートコントラクトサービスは、評価サービスのセットからの出力を処理し、融資のための担保を提供するのに十分な担保の項目を割り当て、及び／又は担保の項目に対する価値を貸し手のセット及び／又は取引の間で配分してもよい。評価サービスは、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善し得る人工知能サービスを含んでもよい。評価サービスは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスを含んでもよい。特定のプロセスは評価サービスとはみなされない場合がある。例えば、単に財又はサービスに対して設定された費用を請求する販売時点情報管理装置（POS）は、評価サービスではない場合がある。別の例では、財またはサービスのコストを追跡し、価値が変化したときに通知をトリガーするサービスは、評価サービスそのものではないかもしれないが、評価サービスに依存し、および/または評価サービスの一部を形成することができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスシステムにおいて適用されてよく、そのようなプロセスまたはシステムはいずれも本明細書において評価サービスとみなされてよく、一方、特定の実施形態では、所定のサービスは本明細書において評価サービスとみなされないことがある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および企図されたシステムの動作を強化するためおよび／または評価サービスを提供するために本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかについて容易に判断することができる。当業者にとって、企図されたシステムが評価サービスであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらし得るかどうか判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、担保の価値に基づいてローンにリアルタイムで変更を行うこと、担保に裏付けられたスマート契約を実行するのに市場のデータを利用すること、保管条件またはジオロケーション、担保が変動性の価値を有する傾向、利用され、および／または移動される傾向に基づき担保を再評価すること、ならびに同種のものを含む。評価サービス及び考慮事項の具体例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されるものである。 The term rating service (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, valuation services include any service that sets the value of goods or services. The valuation service may use the valuation model to set the value of the collateral based on information from the data collection and monitoring service. The smart contract service processes the output from the set of valuation services, assigns sufficient items of collateral to provide collateral for the loan, and/or assigns values for the items of collateral to the set of lenders and/or transactions. may be distributed between Valuation services may include artificial intelligence services that may iteratively improve valuation models based on outcome data associated with collateral transactions. Valuation services may include market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values. Certain processes may not be considered evaluation services. For example, a point of sale (POS) that simply charges a set cost for goods or services may not be a valuation service. In another example, a service that tracks the cost of a good or service and triggers notifications when the value changes may not be the rating service itself, but is dependent on and/or part of the rating service. part can be formed. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of process systems, and any such process or system may be considered an evaluation service herein, whereas in certain embodiments, certain Services may not be considered evaluation services herein. Those skilled in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the disclosure benefit a particular system and how the contemplated system operates. It can be readily determined how to combine the processes and systems from this disclosure to enhance and/or provide evaluation services. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is a rating service and/or whether aspects of the present disclosure may benefit the contemplated system include, but are not limited to, collateral making real-time changes to loans based on the value of the collateral, utilizing market data to execute smart contracts backed by collateral, storage conditions or geolocation, propensity for collateral to have volatile values, Including revaluing collateral based on its propensity to be utilized and/or transferred, and the like. Specific examples of evaluation services and considerations are described herein for purposes of illustration, but any system that would benefit from this disclosure, and those skilled in the art having the benefit of this disclosure, would Any understood considerations are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される担保属性（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、担保属性には、耐久性（担保の摩耗に耐える能力または担保の耐用年数）、価値、識別（担保は識別または市場化を容易にする明確な特性を有するか）、価値の安定性（担保は時間とともに価値を維持するか）、標準化、等級、品質、市場性、流動性、譲渡性、望ましさのいずれかの識別が含まれる。価値の安定性（担保が長期間価値を維持するか）、標準化、等級、品質、市場性、流動性、譲渡性、望ましさ、追跡可能性、交付可能性（担保が価値の劣化なしに交付または譲渡できるか）、市場の透明性（担保価値が容易に検証可能か、広く合意されているか）、物理的か仮想的か。担保の属性は、絶対的または相対的な用語で測定されることがあり、および/または定性的（例えば、カテゴリカルな記述）または定量的な記述を含むことがある。担保属性は、業界、製品、要素、用途等によって異なる場合がある。担保の属性には、定量的または定性的な値が割り当てられることがある。担保の属性に関連する値は、尺度（1～10など）または相対的指定（高い、低い、良いなど）に基づくことがある。担保は様々な構成要素を含むことができ、各構成要素は担保属性を持つことができる。従って、担保は、同じ担保属性について複数の値を有していてもよい。ある実施形態では、担保属性の複数の値を組み合わせて、各属性に1つの値を生成することができる。担保属性の中には、担保の特定の部分にのみ適用されるものがある。一部の担保属性は、担保の所定の構成要素であっても、利害関係者（例えば、担保のある側面を他の当事者よりも高く評価する当事者）および／または取引の種類（例えば、担保は、第2の種類のローンよりも第1の種類のローンにとってより価値があるか適切であるかもしれない）に応じて異なる値を有することができる。担保に関連する特定の属性は、本明細書における担保属性の目的によっては、本明細書に記載された担保属性でない場合がある。例えば、ある製品は、類似の製品と比較して耐久性があると評価されてもよいが、製品の寿命が考慮中の特定の融資の期間よりもはるかに低い場合、製品の耐久性は、異なる評価（例えば、耐久性がない）または無関係（例えば、製品の現在の在庫が担保として添付され、融資の期間中に交換されることが予想される場合）であってもよい。したがって、本開示の利点は、様々な属性に適用され得、任意のそのような属性は、本明細書において担保属性と見なされ得るが、特定の実施形態では、所定の属性は、本明細書において担保属性と見なされなくてもよい。本明細書における開示の利益と、その人に通常利用可能な企図された担保属性に関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が特定の担保属性に利益をもたらすかを容易に判断することができる。企図された属性が担保属性であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者のための特定の考慮事項は、限定されないが、属性のソースおよび属性値のソース（例えば、属性および属性値の出所は信頼できるものか）、属性の変動性（例えば、担保の属性値は変動するか、属性は担保の新しい属性か）、類似の担保の属性値の相対的差異、属性の例外値（例えば、。ある属性値は、類似クラスの担保と比較して、98パーセンタイルのような高い値、または2パーセンタイルのような非常に低い値であるかもしれない）、担保の換金性、担保に関連する取引の種類、および/または特定の当事者または取引に対する担保の利用目的など、である。担保の属性および考慮事項の具体例は、説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されている。 The term collateral attribute (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without being limited to other aspects or descriptions of this disclosure, collateral attributes may include durability (the collateral's ability to withstand wear or the useful life of the collateral), value, identification (the collateral facilitates identification or marketability). value stability (does the collateral maintain value over time?), standardization, grade, quality, marketability, liquidity, transferability, desirability. Stability of value (does the collateral maintain its value over time?), standardization, grade, quality, marketability, liquidity, transferability, desirability, traceability, deliverability (does the collateral deliver without deterioration in value? or transferable), market transparency (whether collateral values are readily verifiable and widely agreed upon), physical or virtual. Collateral attributes may be measured in absolute or relative terms and/or may include qualitative (eg, categorical descriptions) or quantitative descriptions. Collateral attributes may vary by industry, product, factor, application, and so on. Collateral attributes may be assigned quantitative or qualitative values. Values associated with collateral attributes may be based on scales (such as 1-10) or relative designations (high, low, good, etc.). Collateral can contain various components, and each component can have collateral attributes. Thus, a collateral may have multiple values for the same collateral attribute. In some embodiments, multiple values of collateral attributes can be combined to produce one value for each attribute. Some collateral attributes apply only to specific portions of the collateral. Some collateral attributes, even if a given component of the collateral , which may be more valuable or appropriate for the first type of loan than for the second type of loan). Certain attributes associated with collateral may not be the collateral attributes described herein, depending on the purpose of the collateral attributes herein. For example, a product may be rated as durable compared to similar products, but if the life of the product is much less than the duration of the particular loan under consideration, then the durability of the product is It may be valued differently (eg, non-durable) or irrelevant (eg, if current inventory of the product is attached as collateral and expected to be replaced during the term of the loan). Accordingly, the advantages of this disclosure may be applied to a variety of attributes, and although any such attribute may be considered a collateral attribute herein, in certain embodiments the predetermined attribute is may not be considered collateral attributes in A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated collateral attributes commonly available to him or her, can readily determine which aspects of the present disclosure benefit particular collateral attributes. can be done. Particular considerations for those of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated attribute is a collateral attribute and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance a contemplated system are , but not limited to, the source of the attribute and the source of the attribute value (e.g., are the attributes and the source of the attribute values reliable?); attributes), relative differences in attribute values for similar collaterals, outlier values for attributes (e.g., an attribute value is as high as the 98th percentile, or as high as the 2nd percentile, compared to similar classes of collateral). the liquidity of the collateral, the types of transactions associated with the collateral, and/or the intended use of the collateral for a particular party or transaction. Specific examples of collateral attributes and considerations are set forth herein for purposes of illustration, but any system that would benefit from this disclosure, and those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, would Any considerations understood in are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるブロックチェーンサービス（および類似の用語）という用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、ブロックチェーンサービスは、ブロックチェーンの処理、記録、および／または更新に関連する任意のサービスを含み、ブロックの処理、ハッシュ値の計算、ブロックチェーンにおける新しいブロックの生成、ブロックチェーンにブロックを追加するためのサービスを含み得る。ブロックチェーンのフォークの作成、ブロックチェーンのフォークのマージ、以前の計算の検証、共有台帳の更新、分散台帳の更新、暗号鍵の生成、取引の検証、ブロックチェーンの維持、ブロックチェーンの更新、ブロックチェーンの検証、乱数の生成、などである。サービスは、ローカルコンピュータ上でのコンピュータ可読命令の実行によって、および／または、リモートサーバおよびコンピュータによって実行されてもよい。特定のサービスは、個々にブロックチェーンサービスとみなされないかもしれないが、サービスの最終的な使用に基づいて、および／または特定の実施形態においてブロックチェーンサービスとみなされるかもしれない-たとえば、ハッシュ値の計算が、安全な通信のコンテキストなどブロックチェーンの外のコンテキストで実行されるかもしれない。いくつかの初期サービスは、最初にブロックチェーンに適用されることなく呼び出されるかもしれないが、初期サービスと連携するさらなるアクションまたはサービスは、初期サービスをブロックチェーンの側面と関連付けることができる。例えば、乱数が定期的に生成され、メモリに格納されてもよく、乱数は、最初はブロックチェーンの目的のために生成されないかもしれないが、ブロックチェーンに利用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なサービスにおいて適用されてよく、任意のそのようなサービスは、本明細書においてブロックチェーンサービスとみなされてよく、一方、特定の実施形態において、所定のサービスは、本明細書においてブロックチェーンサービスとみなされてはならない場合がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたブロックチェーンサービスに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のブロックチェーンサービスを実装するように構成され得るか、および／または利益をもたらすかを容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたサービスがブロックチェーンサービスであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、サービスの用途、サービスのソース（たとえば、サービスが既知のまたは検証可能なブロックチェーンサービスプロバイダーに関連している場合）、サービスの応答性（たとえば、いくつかのブロックチェーンサービスは、予想される完了時間を有してよく、および／または利用率を通じて決定されてよい）、サービスのコスト、サービスのために要求されるデータ量、および／またはサービスによって生成されるデータ量（ブロックチェーンのブロックまたはブロックチェーンに関連する鍵は、特定のサイズまたは特定の範囲のサイズであってよい）。ブロックチェーンサービスおよび考慮事項の特定の例は、説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されるものである。 The term blockchain service (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, blockchain services include any service related to processing, recording, and/or updating a blockchain, including processing blocks, calculating hash values, The creation of new blocks in , which may include services for adding blocks to the blockchain. Create Blockchain Fork, Merge Blockchain Fork, Validate Previous Computation, Update Shared Ledger, Update Distributed Ledger, Generate Crypto Key, Validate Transaction, Maintain Blockchain, Update Blockchain, Block chain verification, random number generation, etc. Services may be performed by execution of computer readable instructions on a local computer and/or by remote servers and computers. Certain services may not be considered blockchain services individually, but may be considered blockchain services based on the ultimate use of the service and/or in certain embodiments - e.g. hash values may be performed in contexts outside the blockchain, such as in the context of secure communications. Some initial services may be invoked without first being applied to the blockchain, but further actions or services that work with the initial services can associate the initial services with aspects of the blockchain. For example, random numbers may be generated periodically and stored in memory, and random numbers may not initially be generated for blockchain purposes, but may be utilized by the blockchain. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of services, and any such service may be considered a blockchain service herein, while in certain embodiments a given service may not be considered blockchain services herein. Those skilled in the art, with the benefit of the disclosure herein, and knowledge of the contemplated blockchain services commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure can be configured to implement a particular blockchain service, and/or benefit. For those of ordinary skill in the art, specific considerations in determining whether the contemplated service is a blockchain service and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system include: Without limitation, the use of the service, the source of the service (e.g. if the service is associated with a known or verifiable blockchain service provider), the responsiveness of the service (e.g. some blockchain services may and/or determined through utilization), the cost of the service, the amount of data required for the service, and/or the amount of data generated by the service (the blockchain A key associated with a block or blockchain may be of a particular size or range of sizes). Although specific examples of blockchain services and considerations are set forth herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, and anyone who has the benefit of the disclosure herein, would Any considerations understood by those skilled in the art are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるブロックチェーン（および暗号通貨元帳などの変形）という用語は、オンライン取引を記録、管理、またはその他の方法で処理する暗号通貨元帳を説明するために広範に理解され得る。ブロックチェーンは、限定されることなく、公開、非公開、またはそれらの組み合わせであってもよい。ブロックチェーンはまた、一連のデジタル取引、合意、条件、または他のデジタル価値を表すために使用されてもよい。本開示の他の態様または説明を制限することなく、前者の場合、ブロックチェーンは、投資アプリケーション、トークントレーディングアプリケーション、および／またはデジタル／暗号通貨ベースのマーケットプレイスと関連して使用されることもできる。ブロックチェーンは、物品、サービス、アイテム、料金、制限された領域またはイベントへのアクセス、データ、または他の価値ある利益の提供などの対価のレンダリングと関連付けることもできる。対価の単位、担保、通貨、暗号通貨、または任意の他の形態の価値を議論する場合、様々な形態のブロックチェーンが含まれ得る。本明細書の開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、ブロックチェーンによって象徴されるまたは表される価値を容易に決定することができる。ブロックチェーンの特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 As utilized herein, the term blockchain (and variants such as cryptocurrency ledgers) can be understood broadly to describe a cryptocurrency ledger that records, manages, or otherwise processes online transactions. Blockchains may be public, private, or a combination thereof, without limitation. Blockchains may also be used to represent a series of digital transactions, agreements, terms, or other digital value. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, in the former case, blockchains may also be used in connection with investment applications, token trading applications, and/or digital/cryptocurrency based marketplaces. . Blockchain can also be associated with the rendering of consideration, such as the provision of goods, services, items, fees, access to restricted areas or events, data, or other valuable benefits. When discussing a unit of consideration, collateral, currency, cryptocurrency, or any other form of value, various forms of blockchain may be included. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and the knowledge commonly available regarding the contemplated system, can readily determine the value symbolized or represented by a blockchain. Although specific examples of blockchains are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by one of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure. Any such considerations are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される元帳および分散元帳（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、元帳は、取引の記録を維持する文書、ファイル、コンピュータファイル、データベース、書籍などであってよい。台帳は、物理的なものであってもよいし、デジタルなものであってもよい。元帳は、売上、勘定、購入、取引、資産、負債、収入、支出、資本などに関する記録を含んでもよい。台帳は、時間に関連付けられた取引の履歴を提供してもよい。台帳は集中型であってもよいし、分散型／分散型であってもよい。集中型台帳は、1つ以上の選択されたエンティティまたはクリアリングハウスによって管理、更新、または閲覧可能であり、台帳の変更または更新がエンティティまたはクリアリングハウスによって支配または管理される文書であってよい。分散台帳は、複数のエンティティ、参加者、または地域にわたって分散された台帳であり、これらのエンティティは、独立して、同時に、または同意して、台帳のコピーを更新または修正することができる。台帳や分散台帳は、コンテンツに署名、隠蔽、検証を行うためのセキュリティ対策や暗号機能を含んでいてもよい。分散型台帳の場合、ブロックチェーン技術が使用されることがある。ブロックチェーンを用いて実装された分散型台帳の場合、台帳は、各ノードが前のノードのハッシュ化又は暗号化された取引データを含むノードのリンクリストを構成するマークル（Merkle）木であってもよい。ある種の取引記録は、台帳とみなされない場合がある。ファイル、コンピュータファイル、データベース、書籍は、保存するデータ、データの編成方法、維持方法、セキュリティによって、元帳になる場合もあればならない場合もある。たとえば、取引のリストは、信頼または検証できない場合、および/または、一貫性のない、不正な、あるいは不完全なデータに基づいている場合、元帳とはみなされない場合がある。台帳のデータは、テーブル、リスト、データのバイナリストリームなど、利便性、データソース、データの種類、環境、アプリケーションなどに依存する任意の形式で編成される可能性がある。様々なエンティティ間で共有される台帳は、分散台帳でなくてもよいが、分散の区別は、どのエンティティが台帳に変更を加えることを許可されているか、及び／又は、変更が異なるエンティティ間でどのように共有及び処理されるかに基づくことができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なデータにおいて適用されてよく、任意のそのようなデータは、本明細書において台帳とみなされてよく、一方、特定の実施形態において、所定のデータは、本明細書において台帳とみなされてはならないかもしれない。本明細書における開示の利益と、その人が通常利用できる企図された元帳および分散元帳に関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が実装に利用され得るか、および／または特定の元帳に利益をもたらすかを容易に決定することが可能である。当業者にとって、企図されたデータが元帳であるかどうか、および／または本開示の態様が企図された元帳に利益をもたらすか強化するかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下の通りである。台帳のデータのセキュリティ（データを改ざんまたは変更できる）、台帳のデータに変更を加えることに関連する時間、変更を加えるコスト（計算上および金銭上）、データの詳細、データの構成（アプリケーションで使用するためにデータを処理する必要があるかどうか）。誰が台帳を管理するか（台帳を管理する当事者が信頼できるか、頼れるか）、データの機密性（誰が台帳のデータを見たり追跡できるか）、インフラの規模、通信要件（分散台帳は通信インターフェースや特定のインフラが必要な場合がある）、弾力性。ブロックチェーンサービスおよび考慮事項の具体例は、説明のために本明細書に記載されているが、任意の本明細書の開示から利益を得るシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 The terms ledger and distributed ledger (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a ledger may be a document, file, computer file, database, book, etc. that maintains a record of transactions. A ledger can be physical or digital. A ledger may include records relating to sales, accounts, purchases, transactions, assets, liabilities, income, expenses, capital, and the like. A ledger may provide a history of transactions associated with time. A ledger can be centralized or decentralized/decentralized. A centralized ledger may be a document that is managed, updated, or viewable by one or more selected entities or clearinghouses, and whose changes or updates to the ledger are governed or controlled by the entity or clearinghouse. . A distributed ledger is a ledger that is distributed across multiple entities, participants, or geographies, and these entities can independently, concurrently, or by agreement update or modify their copies of the ledger. Ledgers and distributed ledgers may include security measures and cryptographic functions to sign, hide, and verify content. For distributed ledgers, blockchain technology may be used. In the case of distributed ledgers implemented using blockchain, the ledger is a Merkle tree in which each node constitutes a linked list of nodes containing the hashed or encrypted transaction data of the previous node. good too. Certain transaction records may not be considered ledgers. Files, computer files, databases, and books may or may not be ledgers, depending on the data they store, how they are organized, how they are maintained, and how they are secured. For example, a list of transactions may not be considered a ledger if it cannot be trusted or verified and/or is based on inconsistent, fraudulent or incomplete data. Data in the ledger may be organized in any format, such as tables, lists, binary streams of data, etc. depending on convenience, data sources, data types, environment, applications, etc. A ledger that is shared between various entities need not be a distributed ledger, but the distinction of distribution is which entities are allowed to make changes to the ledger and/or changes can be made between different entities. It can be based on how it is shared and processed. Thus, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of data, and any such data may be considered a ledger herein, while in certain embodiments a given data is It may not be considered a ledger here. Those skilled in the art, with the benefit of the disclosure herein, and knowledge of the contemplated ledgers and distributed ledgers commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may be utilized in implementation and/or It is possible to easily determine what is profitable. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether the contemplated data is a ledger and/or whether aspects of the disclosure benefit or enhance the contemplated ledger include, but are not limited to , as follows. security of data in the ledger (data can be tampered with or changed), time associated with making changes to data in the ledger, cost of making changes (computational and financial), details of data, organization of data (used by applications) whether the data needs to be processed in order to Who manages the ledger (whether the party managing the ledger can be trusted or relied upon), data sensitivity (who can see and track data on the ledger), scale of infrastructure, communication requirements (a distributed ledger is a communication interface). or specific infrastructure), resilience. Although specific examples of blockchain services and considerations are set forth herein for purposes of illustration, any system that would benefit from this disclosure, and those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, would Any consideration understood within the scope of this disclosure is specifically contemplated.
本明細書で利用されるローン（及び類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ローンは、借用され、現物（例えば、借用された金銭及び返却された金銭）又は合意された取引（例えば、第1の財又はサービスが借用され、金銭、第2の財又はサービス、又はその組み合わせが返却される）として返却が期待される資産に関する合意であってもよい。資産は、金銭、財産、時間、物理的オブジェクト、仮想オブジェクト、サービス、権利（例えば、チケット、ライセンス、その他の権利）、償却額、信用（例えば、税額控除、排出権控除など）、リスクまたは責任の合意された引き受け、および／またはそれらの任意の組合せであってもよい。融資は、借り手と貸し手の間の公式または非公式な合意に基づいて行われ、貸し手は、あらかじめ定義された期間、可変期間、または無期限で借り手に資産を提供することができる。貸し手と借り手は、個人、事業体、企業、政府、グループ、組織などであってもよい。ローンの種類は、住宅ローン、個人ローン、有担保ローン、無担保ローン、譲歩ローン、商業ローン、マイクロローンなどを含むことができる。借り手と貸し手の間の契約は、融資の条件を指定することができる。借り手は、資産を返却すること、または借り入れとは異なる資産で返済することを要求される場合がある。場合によっては、借りた資産の利息を返済することが要求されることもある。借り手と貸し手は、他の事業体の仲介役であり、資産を所有することも使用することもない場合がある。ある実施形態では、ローンは、物品の直接移転に関連しないが、使用権又は共有使用権に関連する場合がある。特定の実施形態では、借り手と貸し手との間の契約は、借り手と貸し手との間で実行されてもよく、及び／又は仲介者（例えば、ローンの売却などによるローン権利の受益者）の間で実行されてもよい。特定の実施形態では、借り手と貸し手との間の契約は、融資の条件の少なくとも一部を決定し、特定の実施形態では、借り手及び／又は貸し手を契約の条件にコミットし得る、スマート契約であってよい、スマート契約サービスなど、本明細書のサービスを通じて実行されてもよい。特定の実施形態では、スマート契約サービスは、契約の条件を入力し、それらを実行のために借り手及び／又は貸し手に提示してもよい。特定の実施形態では、スマート契約サービスは、借り手または貸し手の一方を条件に自動的にコミットしてもよく（少なくともオファーとして）、実行のために借り手または貸し手の他方にオファーを提示してよい。特定の実施形態では、ローン契約は、例えば、ローンのセットが、ローンのセットに対する支払いの多数の受益者、及び／又はローンのセットに対する多数の借り手を含む場合、複数の借り手及び／又は複数の貸し手を含んでもよい。特定の実施形態では、一連の融資のリスク及び／又は義務は、以下の通りであってもよい。個別化（例えば、各借手及び／又は貸手は、ローンの集合の特定のローンに関連している）、配分（例えば、特定のローンのデフォルトは、貸手の間で配分された関連損失を有する）、及び／又はこれらの組み合わせ（例えば、ローンの集合の一つ以上のサブセットが個別に及び／又は配分して扱われる）。 The term loan (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a loan may be a borrowed, in-kind (e.g., money borrowed and money returned) or an agreed-upon transaction (e.g., the first good or service borrowed may be an agreement regarding assets that are expected to be returned in the form of money, second goods or services, or a combination thereof). Assets are money, property, time, physical objects, virtual objects, services, rights (e.g., tickets, licenses, other rights), depreciable value, credit (e.g., tax credits, emission credits, etc.), risks or liabilities. and/or any combination thereof. Loans are made under formal or informal agreements between the borrower and the lender, and the lender can provide assets to the borrower for a predefined term, variable term, or indefinite. Lenders and borrowers may be individuals, entities, corporations, governments, groups, organizations, and the like. Loan types can include mortgages, personal loans, secured loans, unsecured loans, concession loans, commercial loans, micro loans, and the like. A contract between a borrower and a lender may specify the terms of the loan. The borrower may be required to return the asset or repay with an asset different from that borrowed. In some cases, repayment of interest on borrowed assets may also be required. Borrowers and lenders are intermediaries between other entities and may not own or use assets. In some embodiments, a loan does not relate to the direct transfer of goods, but may relate to a right of use or shared use. In certain embodiments, a contract between a borrower and a lender may be executed between the borrower and the lender and/or between intermediaries (e.g., beneficiaries of loan rights, such as by sale of the loan). may be executed in In certain embodiments, the contract between the borrower and the lender determines at least some of the terms of the loan, and in certain embodiments is a smart contract in which the borrower and/or the lender may commit to the terms of the contract. It may be implemented through the services herein, such as smart contract services, which may be. In certain embodiments, the smart contract service may enter the terms of the contract and present them to the borrower and/or lender for execution. In certain embodiments, the smart contract service may automatically commit (at least as an offer) to the terms of one of the borrowers or lenders and may present the offer to the other borrower or lender for execution. In certain embodiments, a loan agreement may include multiple borrowers and/or multiple borrowers, for example, where a loan set includes multiple beneficiaries of payments for the loan set and/or multiple borrowers for the loan set. May include lenders. In certain embodiments, the series of financing risks and/or obligations may be as follows. individualization (e.g., each borrower and/or lender is associated with a particular loan in a collection of loans); allocation (e.g., defaults on a particular loan have associated losses distributed among the lenders); , and/or combinations thereof (eg, one or more subsets of the collection of loans treated individually and/or distributed).
ある種の契約は、貸付金とみなされない場合がある。資産を譲渡したり借りたりする契約は、譲渡する資産の内容、譲渡の方法、関係者によっては、貸付金とみなされない場合がある。例えば、場合によっては、資産の譲渡は無期限であり、資産の売却または永久譲渡とみなされる可能性がある。同様に、貸主と借主の間で明確な条件や合意がないまま、資産の借入れや譲渡が行われた場合、場合によっては、貸付けとみなされないことがある。正式な契約が契約書に直接成文化されていなくても、当事者が進んで承知の上で取り決めに合意している限り、及び／又は通常の慣行（例えば、特定の産業における）が取引を融資として扱う可能性がある場合、合意は融資と見なされることがある。したがって、本開示の利点は、多種多様な契約において適用され得、任意のそのような契約は、本明細書において融資と見なされ得るが、特定の実施形態において、所定の契約は、本明細書において融資と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人に通常利用可能な企図されたローンに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面がローンを実施し、ローンを利用し、または特定のローン取引に利益をもたらすかを容易に判断することができる。企図されたデータがローンであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたローンに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者のための特定の考慮事項は、限定されないが、関与する資産の価値、ローンを返却または返済する借り手の能力、関与する資産の種類（例えば、,資産が利用によって消費されるかどうか）、ローンに関連する返済期間、ローンの利息、ローンの契約がどのように手配されたか、契約の形式、契約の詳細、ローンの契約の詳細、ローンに関連する担保属性、および/または特定の文脈における前述のいずれかの通常のビジネス上の期待などが含まれる。融資および考慮事項の特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Certain contracts may not be considered loans. A contract to transfer or borrow assets may not be considered a loan, depending on the type of asset transferred, the method of transfer, and the parties involved. For example, in some cases, asset transfers are indefinite and may be considered a sale or perpetual transfer of assets. Similarly, borrowing or transfer of assets without explicit terms and agreements between the lender and borrower may not be considered a loan in some cases. Even if a formal contract is not directly codified in the contract, so long as the parties are willing and aware An agreement may be considered a loan if it may be treated as a loan. Accordingly, the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of contracts, and although any such contract may be considered a loan herein, in certain embodiments, a given contract may be may not be considered a loan in Those of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated loans commonly available to them, will be able to understand which aspects of the present disclosure are relevant to making a loan, utilizing a loan, or engaging in a particular loan transaction. It is easy to determine whether it will be profitable. Particular considerations for those of skill in the art in determining whether the contemplated data is a loan and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated loan are: including, but not limited to, the value of the assets involved, the borrower's ability to return or repay the loan, the type of assets involved (e.g., whether the asset is consumed by utilization), the repayment period associated with the loan, interest on the loan; , how the loan agreement was arranged, the form of the agreement, the details of the agreement, the details of the loan agreement, the collateral attributes associated with the loan, and/or any of the foregoing in the particular context. including expectations. Although specific examples of financing and considerations are set forth herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, would Any considerations made are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるローン関連イベント（複数可）（及びローン関連イベントを含む類似の用語）は、広く理解されるべきものである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ローン関連イベントは、ローンの条件に関連する任意のイベント又はローンに関連する契約によってトリガーされるイベントを含んでもよい。ローン関連イベントは、ローンの不履行、契約違反、履行、返済、支払い、利息の変更、遅延損害金評価、返金評価、分配などを含んでもよい。ローン関連イベントは、明示的な契約条件によってトリガーされてもよい。例えば、契約は、ローンの開始から一定期間経過後の金利の上昇を指定してもよく、契約によってトリガーされた金利の上昇は、ローン関連イベントであってもよい。ローン関連イベントは、関連するローン契約条件によって暗黙のうちに引き起こされることもある。特定の実施形態では、ローン契約の仮定、及び／又はローン契約の当事者の期待に関連すると考えられるあらゆる事象が、イベントの発生とみなされてもよい。例えば、融資のための担保が交換可能であると予想される場合（例えば、担保としての在庫）、在庫レベルの変化は、融資関連イベントの発生と見なされ得る。別の例では、担保のレビュー及び／又は確認が期待される場合、担保へのアクセスの欠如、監視センサーの無効化又は故障等が、融資関連事象の発生と見なされ得る。特定の実施形態では、本明細書に記載される回路、コントローラ、または他のデバイスは、ローン関連イベントの決定を自動的にトリガーし得る。いくつかの実施形態では、ローン関連イベントは、ローン又はローン関連契約を管理するエンティティによってトリガーされてもよい。ローン関連イベントは、ローン契約における1つ又は複数の条件に基づいて条件付きでトリガされてもよい。ローン関連イベントは、貸し手、借り手、または第三者によって完了される必要があるタスクまたは要件に関連していてもよい。特定のイベントは、特定の実施形態及び／又は特定の文脈においてローン関連イベントと見なされるかもしれないが、別の実施形態又は文脈ではローン関連イベントと見なされないかもしれない。多くの事象は、ローンに関連付けられるかもしれないが、ローンに関連付けられない外部トリガーによって引き起こされるかもしれない。しかしながら、特定の実施形態では、外部トリガーイベント（例えば、担保品に関連する商品価格変動）は、ローンに関連するイベントであってもよい。例えば、貸し手によって開始された貸付条件の再交渉は、既存の貸付契約の条件及び／又は性能が再交渉を誘発しなかった場合、貸付関連イベントと見なされない場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様な事象において適用され得、任意のそのような事象は、本明細書においてローン関連事象と見なされ得る一方で、特定の実施形態において所定の事象は、本明細書においてローン関連事象と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、企図されたシステムおよび／またはそのシステムによってサポートされる特定の取引について、本開示のどの局面がローン関連イベントとみなされ得るかを容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたデータがローン関連イベントであるかどうか、および／または本開示の態様が企図された取引システムに利益をもたらし得るかどうか判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、ローンに対する関連イベントの影響（ローンのデフォルトまたは終了を引き起こすイベントは、より高い影響を有し得る）、イベントに関連するコスト（資本および／または運営）、イベントの発生を監視することに関連するコスト（資本および／または運営）、イベントへの対応に責任があるエンティティ、イベントに関連する期間および／または応答時間（例えば、,イベントを完了するために必要な時間、イベントがトリガーされた時点からイベントの処理または検出が望まれる時点までに割り当てられる時間）、イベントに責任を負うエンティティ、イベントを処理するために必要なデータ（例えば、機密情報には異なるセーフガードまたは制限があるかもしれない）、未検出イベントが発生した場合の緩和措置の可用性、および／またはイベントが未検出に発生した場合にリスクのあるパーティが利用できる救済措置。ローン関連イベントおよび考慮事項の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Loan-related event(s) (and similar terms including loan-related events) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, loan related events may include any event related to the terms of the loan or an event triggered by a contract related to the loan. Loan-related events may include loan default, breach of contract, performance, repayment, payment, interest rate change, late payment valuation, refund valuation, distribution, and the like. Loan-related events may be triggered by explicit contractual terms. For example, a contract may specify an interest rate increase after a certain period of time from the inception of the loan, and the interest rate increase triggered by the contract may be a loan-related event. Loan-related events may also be implicitly triggered by the relevant loan terms and conditions. In certain embodiments, any event that may be considered related to the assumptions of the loan agreement and/or the expectations of the parties to the loan agreement may be considered the occurrence of an event. For example, if collateral for a loan is expected to be exchangeable (eg, inventory as collateral), a change in inventory level may be considered an occurrence of a loan-related event. In another example, when collateral is expected to be reviewed and/or verified, lack of access to collateral, disabling or failure of monitoring sensors, etc. may be considered occurrences of loan-related events. In certain embodiments, circuits, controllers, or other devices described herein may automatically trigger determination of loan-related events. In some embodiments, loan-related events may be triggered by an entity that manages loans or loan-related agreements. Loan-related events may be conditionally triggered based on one or more conditions in the loan agreement. Loan-related events may relate to tasks or requirements that need to be completed by lenders, borrowers, or third parties. Certain events may be considered loan-related events in certain embodiments and/or in certain contexts, but may not be considered loan-related events in other embodiments or contexts. Many events may be associated with loans, but may be caused by external triggers not associated with loans. However, in certain embodiments, an external triggering event (eg, a commodity price change associated with collateral) may be a loan-related event. For example, a lender-initiated renegotiation of loan terms may not be considered a loan-related event if the terms and/or performance of the existing loan agreement did not trigger the renegotiation. Accordingly, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of events, and any such event may be considered a loan-related event herein, in certain embodiments the given event is the present May not be considered a loan-related event on the statement. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to identify any aspect of the present disclosure for the contemplated system and/or the particular transactions supported by that system. can be considered a loan-related event. For those skilled in the art, certain considerations in determining whether the contemplated data are loan-related events and/or whether aspects of the present disclosure may benefit the contemplated trading system include, but are not limited to , the impact of the relevant event on the loan (events that cause default or termination of the loan may have a higher impact), the costs associated with the event (capital and/or operations), and the associated monitoring of the occurrence of the event. the costs (capital and/or operations), the entity responsible for responding to the event, the duration and/or response time associated with the event (e.g., the time required to complete the event, from the time the event was triggered); the time allotted by the time the event is desired to be processed or detected), the entity responsible for the event, the data necessary to process the event (e.g. sensitive information may have different safeguards or restrictions) , the availability of mitigation measures in the event of an undetected event, and/or the remedies available to the at-risk party in the event of an undetected event. Although specific examples of loan-related events and considerations are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, as well as one of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるローン関連活動という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、ローン関連活動は、ローンの生成、維持、終了、回収、執行、サービシング、請求、マーケティング、履行能力、または交渉に関連する活動を含んでもよい。ローン関連活動は、ローン契約または約束手形の署名、ローン文書のレビュー、支払いの処理、担保の評価、借り手または貸し手のローン条件への準拠の評価、条件の再交渉、ローンのための担保または担保の完成、および／または条件の否定に関連する活動を含んでもよい。融資関連活動は、最初の交渉に関連する活動など、条件について正式に合意する前の融資に関連する事象に関連することがある。融資関連活動は、融資の期間中及び融資の終了後の事象に関連する場合がある。ローン関連活動は、貸し手、借り手、または第三者が行うことができる。例えば、ローン残高に対する請求書発行はローン関連活動と考えられるが、ローンに対する請求書発行がローン関連以外の要素に対する請求書発行と組み合わされた場合、その請求書発行はローン関連活動とはみなされない可能性がある。ある種の活動は、ローンが資産に関連しているか否かにかかわらず、資産に関連して行われることがあるが、このような場合、その活動はローン関連の活動とはみなされないことがある。例えば、資産に関連する定期的な監査は、資産がローンと関連付けられているかどうかに関係なく行われる場合があり、ローン関連活動とみなされない場合がある。別の例では、資産に関連する定期的な監査は、ローン契約によって要求されることがあり、ローンと関連していなければ通常発生しないであろう、この場合、活動はローン関連活動と考えられるかもしれない。いくつかの実施形態において、活動は、ローンがアクティブでない又は存在しない場合、そうでなければ発生しないであろう場合、ローン関連活動と考えられてもよいが、場合によってはまだローン関連活動と考えられてもよい（例えば、監査が通常発生するが、貸し手が監査を実施又はレビューする能力を有しない場合、監査は、そうでなければ既に発生していても、ローン関連活動と考えられてもよい）。したがって、本開示の利点は、多種多様な事象において適用されてよく、任意のそのような事象は、本明細書においてローン関連事象とみなされてよく、一方、特定の実施形態において所定の事象は本明細書においてローン関連事象とみなされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、企図されたシステムの目的のためにローン関連活動を容易に決定することができる。企図されたデータがローン関連活動であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたローンに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者のための特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。ローンに対する活動の必要性（活動なしにローン契約または条件を満たすことができる）、活動のコスト、ローンに対する活動の特異性（活動は他の産業と類似または同一か）、活動に関わる時間、ローンのライフサイクルに対する活動の影響、活動を行うエンティティ、活動に必要なデータの量（活動はローンに関連する機密情報、またはエンティティに関連する個人情報を必要とするか）、および／または活動を実施および／またはレビューする当事者の能力。ローン関連事象および考慮事項の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されたものである。 The term loan-related activity (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, loan-related activities may include activities related to loan origination, maintenance, termination, collection, enforcement, servicing, billing, marketing, enforceability, or negotiation. good. Loan-related activities include signing a loan agreement or promissory note, reviewing loan documents, processing payments, evaluating collateral, evaluating the borrower's or lender's compliance with the terms of the loan, renegotiating the terms, collateral or collateral for the loan. and/or negate the condition. Financing-related activities may relate to events related to financing before terms are formally agreed, such as activities related to initial negotiations. Loan-related activities may relate to events during the term of the loan and after the loan is terminated. Loan-related activities can be conducted by lenders, borrowers, or third parties. For example, invoicing for a loan balance would be considered a loan-related activity, but if invoicing for a loan is combined with invoicing for non-loan-related elements, the invoicing would not be considered a loan-related activity. there is a possibility. Certain activities may be conducted in connection with an asset, whether or not the loan is associated with the asset, and in such cases the activity may not be considered loan-related activity. be. For example, regular audits related to an asset may be conducted regardless of whether the asset is associated with a loan and may not be considered loan related activity. In another example, periodic audits related to an asset may be required by a loan agreement and would not normally occur unless related to a loan, in which case the activity would be considered loan related activity. Maybe. In some embodiments, an activity may be considered loan-related activity if the loan is not active or non-existent, or would not otherwise occur, but may still be considered loan-related activity in some cases. (e.g., if an audit normally occurs but the lender does not have the ability to conduct or review the audit, the audit may otherwise be considered loan-related activity even if it has already occurred). good). Accordingly, the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of events, and any such event may be considered a loan-related event herein, whereas in certain embodiments a given event is May not be considered loan-related events herein. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine loan-related activities for the purposes of the contemplated system. Particular considerations for those of skill in the art in determining whether the contemplated data is loan-related activity and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated loan includes, but is not limited to: Need for activity on loan (loan agreement or conditions can be satisfied without activity), cost of activity, specificity of activity on loan (whether activity is similar or identical to other industries), time involved in activity, loan the entity performing the activity, the amount of data required for the activity (whether the activity requires sensitive information related to the loan or personal information related to the entity), and/or the activity conducted and/or ability of the reviewing party. Although specific examples of loan-related events and considerations are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, Any understood considerations are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるローン用語、ローン条件、ローンのための条件、条件などは、広く理解されるべきである（「ローン用語」）。本開示の他の側面又は説明を制限することなく、ローン条件は、タイミング、返済、組成、及びローンの借り手と貸し手が合意する他の強制可能な条件に関連する条件、規則、制限、契約義務などに関するものであってもよい。貸付条件は、借り手と貸し手との間の正式な契約書に明記されることがある。貸付条件は、金利、担保、差押条件、債務の帰結、支払方法、支払予定、特約などの側面を指定することができる。融資条件は交渉可能であり、融資期間中に変更されることもある。貸付条件は、市場価格、債券価格、貸し手や借り手に関連する条件など、外部のパラメータによって変更されたり、影響を受けたりする場合がある。融資のある側面は融資条件とみなされない場合がある。特定の実施形態では、貸し手と借り手の間で正式に合意されていない、および/または、ビジネスの過程（および/または特定の業界）で通常理解されていないローンの側面は、ローン条件と見なされない場合がある。融資のある側面は、契約や正式な合意で正式に確認されるまでは、予備的または非公式なものである場合がある。融資のある側面は、個別には融資条件とみなされないかもしれないが、特定の融資に対するその側面の特異性に基づいて融資条件とみなされないかもしれない。融資のある側面は、融資中の特定の時点では融資条件とみなされないかもしれないが、融資中の別の時点では融資条件とみなされるかもしれない（例えば、当事者の履行を通じて発生しうる義務および／または放棄、および／または融資期間の満了）。例えば、金利は、一般に、ローンの関係で定義され、利息の複利計算（年、月）、計算方法などに関して定義されるまで、ローン条件とみなされない場合がある。ローンのアスペクトは、それが不定であったり、強制力がない場合は、タームとみなされないことがある。ある側面は、ローンの用語の現れであったり、関連したりするが、それ自体が用語でない場合もある。例えば、貸付条件は、1年などの貸付の返済期間である。この条件は、1年間にどのようにローンを返済するかを特定しないかもしれない。ローンは12ヶ月の毎月の支払いで返済されるかもしれないし、1年の1回の支払いで返済されるかもしれない。この場合の月々の支払い計画は、ローンによって直接指定されない返済のための1つ又は多くの選択肢に過ぎないので、ローン期間とは見なされない場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なローン態様において適用され得、任意のそのような態様は、本明細書においてローン用語とみなされ得るが、特定の実施形態では、所定の態様は本明細書においてローン用語とみなされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が企図されたシステムのローン条件であるかを容易に判断することができる。 Loan terms, loan terms, terms for loans, terms, etc. utilized herein should be understood broadly ("loan terms"). Without limiting any other aspect or description of this disclosure, loan terms may include terms, rules, restrictions, contractual obligations relating to timing, repayment, origination, and other enforceable terms agreed upon by the borrower and lender of the loan. and so on. The terms of the loan may be specified in a formal contract between the borrower and the lender. Loan terms can specify aspects such as interest rates, collateral, foreclosure terms, liability consequences, payment methods, payment schedules, and covenants. Loan terms are negotiable and may change during the life of the loan. Lending terms may be modified or influenced by external parameters, such as market prices, bond prices, terms relating to lenders and borrowers. Certain aspects of the loan may not be considered a condition of the loan. In certain embodiments, those aspects of the loan that are not formally agreed upon between the lender and borrower and/or not commonly understood in the course of business (and/or in the particular industry) are considered loan terms. may not be. Certain aspects of financing may be preliminary or informal until formally confirmed in a contract or formal agreement. An aspect of a loan may not be considered a loan term individually, but may not be considered a loan term based on the specificity of that aspect for a particular loan. Certain aspects of a loan may not be considered a loan term at a particular point during the loan, but may be considered a loan condition at another point during the loan (e.g., obligations and obligations that may arise through the performance of the parties and /or waiver and/or expiration of the loan term). For example, interest rates are generally defined in the context of loans and may not be considered loan terms until defined in terms of interest compounding (year, month), calculation method, and the like. An aspect of a loan may not be considered a term if it is indeterminate or unenforceable. Some aspects are manifestations of or related to loan terminology, but may not be terms themselves. For example, the loan terms are the repayment period of the loan, such as one year. This term may not specify how the loan will be repaid in one year. The loan may be repaid in monthly payments for 12 months, or it may be repaid in one annual payment. The monthly payment plan in this case may not be considered a loan term as it is only one or many options for repayment that are not directly specified by the loan. Accordingly, the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of loan aspects, and although any such aspect may be considered a loan term herein, in certain embodiments, certain aspects are referred to herein as may not be considered a loan term in the document. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine which aspects of the present disclosure are loan terms for the contemplated systems. can.
企図されたデータがローン条件であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたローンに利益をもたらしまたは強化できるかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。条件の強制力（貸し手または借り手が条件を強制できるか）、条件を強制するためのコスト（条件が守られていることを確認するために必要な時間、または努力の量）、条件の複雑さ（関係者がどれだけ簡単に条件を守ったり理解できるか、条件は間違いやすいか、または誤解しやすいか）、条件に責任を負うエンティティ、条件の公平さ。条件の安定性（どの程度の頻度で変更されるか）、条件の観察可能性（他の当事者が条件を検証できるか）、一方の当事者に対する条件の有利性（借り手と貸し手のどちらに有利か）、融資に関するリスク（条件は融資が返済されない可能性に依存するかもしれない）、借り手または貸し手の特性（条件を満たす能力）、および／または融資や関連産業に対する通常の期待値。 Certain considerations for those of ordinary skill in the art in determining whether the contemplated data are loan terms and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated loan include: not, but includes: The enforceability of the terms (whether the lender or borrower can enforce the terms), the cost of enforcing the terms (the amount of time or effort required to ensure that the terms are followed), and the complexity of the terms. (how easily the terms can be followed or understood by the parties involved, are the terms error-prone or misleading), the entity responsible for the terms, the fairness of the terms. The stability of the terms (how often they change), the observability of the terms (whether the terms can be verified by other parties), the favorableness of the terms to one party (whether it favors the borrower or the lender). ), the risks associated with the loan (the terms may depend on the probability that the loan will not be repaid), the borrower's or lender's characteristics (the ability to meet the conditions), and/or the normal expected value of the loan or related industry.
融資条件の具体例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 Although specific examples of financing terms are set forth herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein and any system that would be understood by one of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein. is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるローン条件、ローン-条件、ローンのための条件、条件などの用語は、広義に理解されるべきである（「ローン条件」）。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ローン条件は、ローンに関連する規則、制限、及び／又は義務に関連することがある。融資条件は、融資を受けるための、融資を維持するための、融資を申請するための、融資を譲渡するための、規則又は必要な義務に関連していてよい。融資条件は、債務の元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、担保の扱い、担保へのアクセス、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、不履行条件、借り手の他の債務に関する条件、不履行の結果などを含むことができる。 The terms loan terms, loan-terms, terms for loans, terms, etc. utilized herein should be understood broadly (“loan terms”). Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, loan terms may relate to rules, restrictions, and/or obligations associated with the loan. Loan terms may relate to rules or necessary obligations to obtain a loan, maintain a loan, apply for a loan, or transfer a loan. Loan terms include debt principal, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, collateral treatment, access to collateral, parties, It may include guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, contracts, terms of attachment, terms of default, terms relating to other obligations of the borrower, consequences of default, and the like.
融資のある側面は融資条件とみなされないことがある。貸し手と借り手の間で正式に合意されていない、および/または、ビジネスの過程（および/または特定の業界）で通常理解されていないローンの側面は、ローン条件と見なされない場合がある。融資のある側面は、契約や正式な合意で正式に確認されるまでは、予備的または非公式なものであるかもしれない。融資のある側面は、個別には融資条件とみなされないが、特定の融資に対するその側面の特異性に基づいて融資条件とみなされることがある。融資のある側面は、融資中の特定の時点では融資条件とみなされないかもしれないが、融資中の別の時点では融資条件とみなされるかもしれない（例えば、当事者の履行を通じて生じ得る義務及び／又は放棄、及び／又は融資条件の期限切れ）。したがって、本開示の利点は、多種多様なローンの局面において適用され得、任意のそのような局面は、本明細書においてローン条件とみなされ得るが、特定の実施形態では、所定の局面は、本明細書においてローン条件とみなされない可能性がある。本明細書における開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が企図されたシステムのローン条件であるかを容易に決定することができる。企図されたデータがローン条件であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたローンに利益をもたらし得るかもしくは強化し得るかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、以下の通りである。すなわち、条件の強制力（貸し手または借り手が条件を強制できるか）、条件強制のコスト（条件が守られていることを確認するために必要な時間または努力の量）、条件の複雑さ（関係者がどれだけ容易に条件を守ることができるか、理解できるか、条件は誤りやすいか、誤解しやすいか）、条件に責任を負う主体。条件の公平性、条件の観察可能性（条件を他の当事者が検証できるか）、条件の一方の当事者への有利性（条件は借り手と貸し手のどちらに有利か）、融資に伴うリスク（条件は融資が返済されない可能性に依存するかもしれない）、および／または融資や関連産業に対する通常の期待である。 Certain aspects of the loan may not be considered a condition of the loan. Aspects of a loan that are not formally agreed upon between the lender and borrower and/or not commonly understood in the course of business (and/or the particular industry) may not be considered loan terms. Certain aspects of financing may be preliminary or informal until formally confirmed in a contract or formal agreement. Certain aspects of a loan are not individually considered loan terms, but may be considered loan terms based on the specificity of that aspect to a particular loan. Certain aspects of a loan may not be considered a loan term at a particular point during the loan, but may be considered a loan term at another point during the loan (e.g., obligations and/or or waiver, and/or expiry of loan terms). Thus, while the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of loan aspects, and any such aspect may be considered a loan term herein, in certain embodiments certain aspects are: May not be considered loan terms herein. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine which aspects of the present disclosure are loan terms for the contemplated systems. can. Certain considerations for those of skill in the art in determining whether the contemplated data are loan terms and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated loan are, but are not limited to: namely, the enforceability of the terms (whether the lender or borrower can enforce the terms), the cost of enforcing the terms (the amount of time or effort required to ensure that the how easily a person can follow the terms, understand them, are they fallible or misleading), the entity responsible for the terms. fairness of terms, observability of terms (whether the terms can be verified by other parties), favorability of terms to one party (whether the terms favor the borrower or may depend on the probability that the loan will not be repaid), and/or the usual expectations of the loan and related industries.
貸出条件の具体例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 Although specific examples of lending terms are set forth herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein and any system that would be understood by one of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるローン担保、担保、担保品、および同様の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ローン担保は、借り手が貸し手にローンと引き換えにバックアップとして、及び／又はローンの担保として約束する任意の資産又は財産に関連し得る。担保は、ローンの不履行の場合に返済の代替形態として受け入れられる任意の価値のある品目であってもよい。担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨など、任意の数の物理または仮想アイテムを含むことができる。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産を含む。担保には、複数の品目または種類の品目を含めることができる。 Loan collateral, collateral, collateral, and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, loan collateral may relate to any asset or property that a borrower pledges to a lender in exchange for a loan as backup and/or as collateral for the loan. Collateral may be any item of value that is accepted as an alternative form of repayment in the event of loan default. Collateral includes vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, etc. It can contain any number of physical or virtual items. Including consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property. Collateral may include multiple items or types of items.
担保品とは、融資や取引の担保として定義された資産、財産、価値、またはその他の品目を指す場合がある。担保アイテムのセットが定義されてもよく、そのセット内で担保アイテムの置換、削除、追加が行われることがある。例えば、担保品目は、限定されるものではないが、以下のようなものがある。車両、船舶、航空機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品。貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、又は動産等の物品。担保アイテムのセットまたは複数が定義される場合、担保アイテムのセットへの、またはセットからの担保アイテムの置換、除去、または追加などが行われ得る。本開示の他の態様または説明を制限することなく、担保項目または担保項目のセットは、契約または融資に対する他の条件、例えば、表明、保証、補償、契約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額などと共に使用されることもある。変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、担保、個人保証、先取特権、期間、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果など、契約又は融資の他の条件と共に使用される。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、借り手が条件又は規約を満たしているかどうかを計算してもよく、借り手がかかる条件又は規約を満たしていない場合、自動行動を可能にするか、担保アイテムのステータス、所有又は移転に影響を与え得る別の条件又は条項をトリガーするか、ローンのための担保セットに対する担保アイテムの置換、除去又は追加を開始させることができる。当業者は、本明細書の開示の利益および担保物に関する知識を有するので、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における担保物の目的および使用（それらの置換、除去、および追加を含む）を容易に決定することができる。 Collateral may refer to an asset, property, value or other item defined as collateral for a loan or transaction. A set of collateral items may be defined, within which collateral items may be replaced, deleted, or added. For example, collateral items may include, but are not limited to: Vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, Beverages, precious metals, jewelry. Items such as precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, or personal property. Where a set or sets of collateral items are defined, replacement, removal, addition, etc. of collateral items to or from the set of collateral items may be performed. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a collateral item or set of collateral items may be subject to other terms of a contract or loan, e.g. It is sometimes used together with payment amount. contracts or loans, including variable interest rates, payment amounts, payment schedules, balloon payment schedules, collateral designations, collateral substitutability designations, collateral, personal guarantees, liens, terms, foreclosure terms, default terms, and default consequences; Used with other conditions. In certain embodiments, a smart contract may calculate whether a borrower meets a condition or term, and if a borrower does not meet such condition or term, enable automatic action or It may trigger another condition or provision that may affect status, ownership or transfer, or initiate replacement, removal or addition of collateral items to the collateral set for the loan. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure and knowledge of the collateral, are aware of the purposes and uses of the collateral (including permutations, removals, and additions thereof) in the various embodiments and contexts disclosed herein. ) can be easily determined.
ローン担保の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 Although specific examples of loan collateral are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein and would be understood by one of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein Any discussion is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるスマート契約サービス（及び類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、スマート契約サービスは、スマート契約又はスマートレンディング契約を管理する任意のサービス又はアプリケーションを含む。例えば、スマート契約サービスは、ルールデータベース内など、スマート契約の条件を指定してもよいし、一連の評価サービスからの出力を処理し、融資の担保を提供するのに十分な担保の項目を割り当ててもよい。スマート契約サービスは、スマート契約を具体化する一連の規則又は条件を自動的に実行してもよく、その実行は、収集されたデータに基づいてもよいし、収集されたデータを利用してもよい。スマートコントラクトサービスは、ローンの支払いの要求を自動的に開始し、差し押さえプロセスを自動的に開始し、代替担保若しくはバックアップ担保を請求する行動又は担保の所有権を移転する行動を自動的に開始し、検査プロセスを自動的に開始し、担保に基づいている支払い又は金利条件を自動的に変更し、また、ローン関連の行動を自動的に行うようにスマートコントラクトを構成してよい。スマートコントラクトは、ローン条件、ローン関連イベント、及びローン関連活動のうちの少なくとも1つを支配してもよい。スマートコントラクトは、コンピュータプロトコルとして符号化される契約であってよく、スマートコントラクトの交渉又は実行を容易にし、検証し、又は強制することができる。スマートコントラクトは、部分的もしくは完全な自己実行、または部分的もしくは完全な自己強化のうちの1つまたは複数であってもなくてもよい。 The term smart contract service (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, smart contract services include any service or application that manages smart contracts or smart lending contracts. For example, a smart contract service may specify the terms of a smart contract, such as in a rules database, process the output from a series of evaluation services, and allocate enough collateral items to provide collateral for a loan. may A smart contract service may automatically execute a set of rules or conditions embodying a smart contract, and the execution may be based on or utilizing collected data. good. The smart contract service automatically initiates requests for loan payments, automatically initiates the foreclosure process, automatically initiates actions to claim replacement or backup collateral, or to transfer ownership of collateral. , smart contracts may be configured to automatically initiate verification processes, automatically change collateral-based payment or interest rate terms, and automatically perform loan-related actions. A smart contract may govern at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities. A smart contract may be a contract encoded as a computer protocol that facilitates, verifies, or enforces negotiation or execution of the smart contract. A smart contract may or may not be one or more of partially or fully self-executing, or partially or fully self-enhancing.
特定のプロセスは、個々にスマートコントラクト関連であるとみなされないかもしれないが、集約されたシステムにおいてスマートコントラクト関連であるとみなされるかもしれない-例えば、ローン関連アクションを自動的に引き受けることは、あるインスタンスにおいてスマートコントラクト関連ではないかもしれないが、別のインスタンスにおいて、スマートコントラの条件によって支配される可能性がある-。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスシステムにおいて適用されてもよく、そのようなプロセスまたはシステムはいずれも、本明細書においてスマートコントラクトまたはスマートコントサービスと見なされ得るが、特定の実施形態において所定のサービスは本明細書においてスマートコントサービスと見なされない可能性がある。 Certain processes may not be considered smart contract related individually, but may be considered smart contract related in an aggregated system - for example, automatically undertaking a loan related action In one instance it may not be smart contract related, but in another instance it may be governed by the terms of the smart contract. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of process systems, any such process or system may be considered a smart contract or smart contract service herein, although certain embodiments Certain services in may not be considered smart control services herein.
本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせてスマート契約サービスを実装しおよび／または企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムがスマートコントラクトサービスまたはスマートコントラクトを含むかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらし得るかどうか判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。イベントに応答して担保の所有権を自動的に移転する能力、コベナンツの遵守（または遵守の欠如）の発見時に利用可能な自動化されたアクション、担保のクラスタリング、再バランス、分配、追加、置換、および担保からの項目の除去に対する快適さ、イベントに応答したローンのアスペクトの修正パラメータ（たとえば、タイミング、複雑さ、ローンタイプに対する適合性など）；ローンに関連するエンティティ（例えば、担保、当事者の財務状態、オフセット担保、及び／又は当事者に関連する業界）における変更の迅速な決定及び／又は予測からの利益を含む、システムに対するローンの条件の複雑さ、システムに対して企図されるローン、当事者、及び／又は業界のタイプに対する条件の自動生成及び／又は条件の実行の適否、などである。スマートコントラクトサービス及び考慮事項の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems, and the processes and systems from the present disclosure. can be readily determined how to combine to implement smart contract services and/or enhance operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system includes smart contract services or smart contracts, and/or whether aspects of the present disclosure may benefit a contemplated system may include limited not, but includes: Ability to automatically transfer collateral ownership in response to events, automated actions available upon discovery of covenant compliance (or lack of compliance), collateral clustering, rebalancing, distribution, addition, replacement, and comfort with removal of items from the collateral, modified parameters of loan aspects in response to events (e.g., timing, complexity, suitability for loan type, etc.); entities associated with the loan (e.g., collateral, financial the complexity of the terms of the loan to the system, the proposed loan to the system, the parties, and/or automatic generation of conditions for industry type and/or suitability of execution of conditions, and/or the like. Although specific examples of smart contract services and considerations are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, as well as those skilled in the art having the benefit of the disclosure herein, may Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるIoTシステム（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、IoTシステムは、介入なしにネットワーク上でデータを転送することができる、一意に識別され相互に関連するコンピューティングデバイス、機械およびデジタルマシン、センサ、およびオブジェクトの任意のシステムを含む。特定の構成要素は、個々にIoTシステムとみなされない場合があるが、集積されたシステムにおいてIoTシステムとみなされる場合がある-たとえば、単一のネットワーク化されたセンサ、スマートスピーカ、および/または医療デバイスはIoTシステムではない場合があるが、より大きなシステムの一部である場合があり、および/または多数の他の同様の構成要素と集積されてIoTシステムおよび/またはIoTシステムの一部であるとみなされることがある。特定の実施形態では、システムは、ある目的ではIoTシステムとみなされるが、他の目的ではみなされない場合がある-たとえば、スマートスピーカーは、サラウンドサウンドを提供するためなどの特定の動作についてはIoTシステムの一部とみなされるが、単一のローカルにネットワーク接続されたソースからコンテンツを直接ストリーミングするなど他の動作についてはIoTシステムの一部ではないかもしれない。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムがIoTシステムであるかどうか、および／またはどのタイプのIoTシステムであるかを決定する際に区別される場合がある。例えば、医療機器の1つのグループは、所定の時間に、集約されたHERデータベースに対して共有しないかもしれないが、医療機器の別のグループは、臨床研究の目的のために集約されたHERに対してデータを共有するかもしれず、それに応じて医療機器の1つのグループはIoTシステムであるかもしれないが、他のグループはそうでない。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書においてIoTシステムと見なされ得る一方で、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書においてIoTシステムと見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識とを有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、企図されたシステムの動作を強化するために本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせる方法、ならびにどの回路、制御装置、および／またはデバイスが企図されたシステムのIoTシステムを含んでいるかを容易に判断し得る。企図されるシステムがIoTシステムであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されるシステムに利益をもたらし得るかもしくは強化し得るかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、システムの伝送環境（たとえば、以下のとおり。低電力、デバイス間ネットワーキングの利用可能性）、デバイス群の共有データストレージ、デバイス群によるジオフェンスの確立、ブロックチェーンノードとしてのサービス、資産、担保、またはエンティティモニタリングの性能、デバイス間のデータの中継、複数のセンサまたはモニタリングデバイスからのデータを集約する能力、および同様のものがある。IoTシステムおよび考慮事項の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term IoT system (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, an IoT system includes uniquely identified and interrelated computing devices, machines and digital machines, sensors, and sensors capable of transferring data over a network without intervention. , and any system of objects. Certain components may not be considered IoT systems individually, but may be considered IoT systems in an integrated system - for example, a single networked sensor, smart speaker, and/or medical A device may not be an IoT system, but may be part of a larger system and/or integrated with many other similar components to be an IoT system and/or part of an IoT system may be regarded as In certain embodiments, a system may be considered an IoT system for some purposes but not for others - for example, a smart speaker may be considered an IoT system for certain operations, such as for providing surround sound. , but may not be part of the IoT system for other actions, such as streaming content directly from a single locally networked source. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems are differentiated in determining whether and/or what type of IoT system such systems are. Sometimes. For example, one group of medical devices may not share against the aggregated HER database at a given time, but another group of medical devices may share against the aggregated HER database for clinical research purposes. and accordingly one group of medical devices may be an IoT system while the other group is not. Accordingly, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered an IoT system herein, in certain embodiments, a given system may May not be considered an IoT system in the specification. Those of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit a particular system, and how the contemplated system operates. One can readily determine how to combine processes and systems from the present disclosure to enhance and which circuits, controllers, and/or devices comprise the IoT system of the contemplated system. Certain considerations for those of ordinary skill in the art when determining whether a contemplated system is an IoT system and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated system is, but is not limited to, the transmission environment of the system (e.g.: low power, availability of inter-device networking), shared data storage of devices, establishment of geofences by devices, service as blockchain nodes , the ability to monitor assets, collateral, or entities, relay data between devices, the ability to aggregate data from multiple sensors or monitoring devices, and the like. Although specific examples of IoT systems and considerations are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるデータ収集サービス（および類似の用語）という用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、データ収集サービスは、データを格納、送信、転送、共有、処理、整理、比較、報告及び／又は集計し得る任意の回路、コントローラ、デバイス、又はアプリケーションを含む、データ又は情報を収集する任意のサービスを含んでいる。データ収集サービスは、データ収集デバイス（例えば、センサー）を含んでもよく、及び／又は、データ収集デバイスと通信してもよい。データ収集サービスは、収集のためのデータ又は情報を識別するためなど、エンティティを監視してもよい。データ収集サービスは、イベント駆動型であってもよく、定期的に実行されてもよく、アプリケーションの実行中の特定の時点でアプリケーションからデータを取り出してもよい。例えば、ネットワーク接続されたストレージデバイスは、ある例ではデータ収集サービスのコンポーネントであるが、別の例ではスタンドアローン機能を有することがある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスシステムにおいて適用され得、任意のそのようなプロセスまたはシステムは、本明細書においてデータ収集サービスと見なされ得るが、特定の実施形態において、所定のサービスは、本明細書においてデータ収集サービスと見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせてデータ収集サービスを実装するか、および／または企図されたシステムの動作を強化するかを容易に決定することができる。企図されたシステムがデータ収集サービスであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。ビジネスルールをオンザフライで修正し、データ収集プロトコルを変更する能力、イベントのリアルタイム監視の実行、データ収集用デバイスの監視インフラストラクチャへの接続、プロセッサにイベントを記録または追跡させるコンピュータ可読命令の実行、自動検査システムの使用、ネットワーク化されたPOSでの販売の発生、1つまたは複数の分散センサまたはカメラからのデータの必要、および同様のものがある。データ収集サービス及び考慮事項の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されるものである。 The term data collection service (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a data collection service may store, transmit, transfer, share, process, organize, compare, report and/or aggregate data, any circuit, controller, device, or any service that collects data or information, including applications. The data collection service may include and/or communicate with data collection devices (eg, sensors). A data collection service may monitor entities, such as to identify data or information for collection. The data collection service may be event-driven, run periodically, and retrieve data from the application at specific points during the execution of the application. For example, a networked storage device may be a component of a data collection service in one example, but have standalone functionality in another. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of process systems, and although any such process or system may be considered a data collection service herein, in certain embodiments a given service may not be considered data collection services herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems, and the processes and systems from the present disclosure. to implement a data collection service and/or enhance the operation of the contemplated system. Particular considerations for one of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated system is a data collection service and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are , including but not limited to: Ability to modify business rules on-the-fly and change data collection protocols; perform real-time monitoring of events; connect devices for data collection to monitoring infrastructure; execute computer-readable instructions that cause processors to record or track events; There is the use of inspection systems, the occurrence of networked POS sales, the need for data from one or more distributed sensors or cameras, and the like. Although specific examples of data collection services and considerations are described herein for purposes of illustration, any system that would benefit from the disclosure herein, and persons of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, would Any considerations understood in are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるデータ統合サービス（および類似の用語）という用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、データ統合サービスは、データまたは情報を統合する任意のサービスを含み、データパケット、信号、および他の情報を抽出、変換、ロード、正規化、圧縮、解凍、エンコード、デコード、およびその他の処理を行い得る任意のデバイスまたはアプリケーションを含む。データ統合サービスは、統合のためのデータまたは情報を識別するために、エンティティを監視してもよい。データ統合サービスは、必要な頻度、通信プロトコル、又は複雑な統合パターンに必要なビジネスルールに関係なく、データを統合してもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスシステムにおいて適用されてもよく、任意のそのようなプロセス又はシステムは、本明細書においてデータ統合サービスとみなされてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のサービスは本明細書においてデータ統合サービスとみなされなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、およびデータ統合サービスを実装し、および／または企図されたシステムの動作を強化するために本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかについて容易に判断することができる。当業者にとって、企図されたシステムがデータ統合サービスであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらし得るかどうか判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、ビジネスルールをその場で修正しデータ統合プロトコルを変更する能力、統合するデータを取り込むための第三者データベースとの通信、異種のプラットフォームにわたるデータの同期、中央データウェアハウスへの接続、システム全体に分散したデータストレージ容量、処理容量、および／またはコミュニケーション容量、別々の自動ワークフローの接続、および同様のものを含んでいる。データ統合サービス及び考慮事項の具体例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term data integration service (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, data integration services include any service that integrates data or information to extract, transform, load, normalize, Includes any device or application capable of compression, decompression, encoding, decoding, and other processing. A data integration service may monitor entities to identify data or information for integration. A data integration service may integrate data regardless of the required frequency, communication protocol, or business rules required for complex integration patterns. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of process systems, and any such process or system may be considered a data integration service herein, whereas certain embodiments As such, a given service may not be considered a data integration service herein. Those of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and implement data integration services, and/or can be readily determined how to combine the processes and systems from the present disclosure to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is a data integration service and/or whether aspects of the present disclosure may benefit the contemplated system include, but are not limited to: Ability to modify business rules on the fly and change data integration protocols; communicate with third-party databases to capture data for integration; synchronize data across disparate platforms; connect to central data warehouses; Including distributed data storage capacity, processing capacity, and/or communication capacity, connection of separate automated workflows, and the like. Specific examples of data integration services and considerations are described herein for purposes of illustration, but any system that would benefit from this disclosure, and those skilled in the art having the benefit of this disclosure, would Any considerations understood in are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される計算サービス（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、計算サービスは、ブロックチェーンサービス、データ収集サービス、データ統合サービス、評価サービス、スマート契約サービス、データ監視サービス、データマイニング、及び／又はデータの収集、アクセス、処理、変換、分析、保管、可視化、若しくは共有を容易にする任意のサービスなどの1又は複数のサービス、プラットフォーム、又はマイクロサービスの一部として含まれてもよい。特定のプロセスは、計算サービスであるとみなされない場合がある。例えば、プロセスは、サービスを支配する規則の種類、サービスの最終製品、またはサービスの意図によって、計算サービスとはみなされない場合がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスシステムにおいて適用され得、任意のそのようなプロセスまたはシステムは、本明細書において計算サービスと見なされ得るが、特定の実施形態において、所定のサービスは、本明細書において計算サービスと見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および1つ以上の計算サービスを実施するために本開示からのプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるか、および／または企図されたシステムの動作を強化するために容易に決定することができる。企図されるシステムが計算サービスであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されるシステムに利益をもたらすかもしくは強化され得るかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、サービスへの合意ベースのアクセス、異なるサービス間の交換の仲介、ウェブサービスへの要求時計算能力の提供、データの監視、収集、アクセス、処理、変換、分析、保存、統合、視覚化、マイニングまたは共有の1以上を達成することである。計算サービス及び考慮事項の具体例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term computational service (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, computing services include blockchain services, data collection services, data integration services, rating services, smart contract services, data monitoring services, data mining, and/or data collection. , as part of one or more services, platforms, or microservices, such as any service that facilitates access, processing, transformation, analysis, storage, visualization, or sharing. Certain processes may not be considered computational services. For example, a process may not be considered a computational service due to the type of rules governing the service, the end product of the service, or the intent of the service. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of process systems, and although any such process or system may be considered a computational service herein, in certain embodiments a given service is , may not be considered computational services herein. Those skilled in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of this disclosure benefit a particular system and how one or more computational services may be used. It can be readily determined how to combine the processes and systems from this disclosure to implement and/or enhance the operation of the contemplated system. Particular considerations for one of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated system is a computational service and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated system are , without limitation, consent-based access to Services, brokering exchanges between different Services, providing on-demand computing power to Web Services, monitoring, collecting, accessing, processing, transforming, analyzing, storing, integrating data; It is to achieve one or more of visualization, mining or sharing. Specific examples of computational services and considerations are described herein for purposes of illustration, but any system that would benefit from this disclosure, and those skilled in the art having the benefit of this disclosure, would Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるセンサという用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、センサは、物理的品質、事象、又は変化を検出又は測定するデバイス、モジュール、機械、又はサブシステムであってよい。実施形態では、検出又は測定に対して記録、指示、送信、又は他の方法で応答することができる。センサの例は、実体の動きを感知するためのセンサ、実体又はその環境に関する温度、圧力又は他の属性を感知するためのセンサ、実体の静止画又は動画像を撮影するカメラ、担保又は資産に関するデータ、例えば、位置、状態（健康、物理、又はその他）、品質、セキュリティ、所有、又は同様のものに関して収集するセンサであり得る。実施形態において、センサは、測定される特性には感度があるが、他の特性には感度がなく、影響を受けない場合がある。センサは、アナログであってもデジタルであってもよい。センサは、プロセッサ、送信機、トランシーバ、メモリ、電力、検知回路、電気化学流体リザーバ、光源などを含んでもよい。システムでの使用が企図されるセンサのさらなる例としては、バイオセンサ、化学センサ、ブラックシリコンセンサ、IRセンサ、音響センサ、誘導センサ、運動センサ、光学センサ、不透明度センサ、近接センサ、誘導センサ、渦電流センサ、受動赤外線近接センサ、レーダ、容量センサ、容量性変位センサ、ホール効果センサ、磁気センサ、GPSセンサ、熱画像センサ、熱電対、サーミスター、光電センサ、超音波センサ。赤外線レーザーセンサー、慣性モーションセンサー、MEMS内部モーションセンサー、超音波3Dモーションセンサー、加速度計、傾斜計、力センサー、圧電センサー、ロータリーエンコーダー、リニアエンコーダー、オゾンセンサー、煙センサー、熱センサー、磁力計、二酸化炭素検知器、一酸化炭素検知器、酸素センサー、ブドウ糖センサー、煙センサー、金属検知器、雨センサー、高度計、GPS、屋外検出、文脈検出、活動検出、物体検出（例：担保物、マーカー検出）、マーカー検出（例：偶発的な検出）。担保など）、マーカー検出器（ジオロケーションマーカーなど）、レーザー距離計、ソナー、静電容量、光学応答、心拍センサー、またはRF／マイクロパワーインパルス無線（MIR）センサーなどである。特定の実施形態では、センサは、仮想センサ-例えば、システム内の他の感知されたパラメータに基づく計算として関心のあるパラメータを決定すること-であってもよい。特定の実施形態において、センサは、スマートセンサであってもよい-例えば、感知された値を抽象化された通信として（例えば、ネットワーク通信として）報告することである。特定の実施形態において、センサは、感知された値を直接（例えば、電圧レベル、周波数パラメータ等として）システム内の回路、コントローラ、又は他のデバイスに提供してもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面がセンサから利益を得るかを容易に決定することができる。当業者にとって、企図された装置がセンサであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたセンサから利益を得ることができるか、または企図されたセンサによって強化されるかどうかを決定する際の特定の考慮事項は、限定されないが、環境品質に対するシステムの活性化／非活性化の調整、電気出力の測定量への変換、ジオフェンスを強制する能力、担保の変更に応答してローンの自動変更、および同様のものを含む。センサ及び考慮事項の具体例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意のシステム、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term sensor as used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a sensor may be a device, module, machine, or subsystem that detects or measures a physical quality, event, or change. Embodiments may record, indicate, transmit, or otherwise respond to the detection or measurement. Examples of sensors are sensors for sensing movement of an entity, sensors for sensing temperature, pressure or other attributes of an entity or its environment, cameras that take still or moving images of an entity, collateral or assets. It may be a sensor that collects data, eg, regarding location, condition (health, physical, or otherwise), quality, security, ownership, or the like. In embodiments, the sensor may be sensitive to the property being measured, but not sensitive or affected by other properties. Sensors may be analog or digital. Sensors may include processors, transmitters, transceivers, memory, power, sensing circuitry, electrochemical fluid reservoirs, light sources, and the like. Further examples of sensors contemplated for use in the system include biosensors, chemical sensors, black silicon sensors, IR sensors, acoustic sensors, inductive sensors, motion sensors, optical sensors, opacity sensors, proximity sensors, inductive sensors, Eddy Current Sensors, Passive Infrared Proximity Sensors, Radar, Capacitive Sensors, Capacitive Displacement Sensors, Hall Effect Sensors, Magnetic Sensors, GPS Sensors, Thermal Imaging Sensors, Thermocouples, Thermistors, Photoelectric Sensors, Ultrasonic Sensors. Infrared Laser Sensor, Inertial Motion Sensor, MEMS Internal Motion Sensor, Ultrasonic 3D Motion Sensor, Accelerometer, Inclinometer, Force Sensor, Piezoelectric Sensor, Rotary Encoder, Linear Encoder, Ozone Sensor, Smoke Sensor, Heat Sensor, Magnetometer, Dioxide Carbon detector, carbon monoxide detector, oxygen sensor, glucose sensor, smoke sensor, metal detector, rain sensor, altimeter, GPS, outdoor detection, contextual detection, activity detection, object detection (e.g. collateral, marker detection) , marker detection (eg, incidental detection). collateral, etc.), marker detectors (such as geolocation markers), laser range finders, sonar, capacitance, optical response, heart rate sensors, or RF/Micropower Impulse Radio (MIR) sensors. In certain embodiments, the sensor may be a virtual sensor--eg, determining the parameter of interest as a calculation based on other sensed parameters in the system. In certain embodiments, the sensors may be smart sensors - eg, reporting sensed values as abstracted communications (eg, as network communications). In certain embodiments, the sensors may provide sensed values directly (eg, as voltage levels, frequency parameters, etc.) to circuitry, controllers, or other devices within the system. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine which aspects of the present disclosure would benefit from sensors. For those skilled in the art to determine whether a contemplated device is a sensor and/or whether aspects of the present disclosure can benefit from or be enhanced by a contemplated sensor. Specific considerations in the implementation of the system include, but are not limited to, coordinating activation/deactivation of the system for environmental quality, conversion of electrical output to a measurable quantity, ability to enforce geofences, loan rescheduling in response to collateral changes. including automatic changes in , and the like. Specific examples of sensors and considerations are described herein for purposes of illustration, but will be understood by any system that would benefit from the disclosure herein, as well as those skilled in the art having the benefit of the disclosure herein. Any considerations made are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される保管条件という用語及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、保管条件は、契約、ローン、または合意、または契約、ローン、または他の合意を裏付けるものにおいて指定され監視される資産、担保、または実体の保管に関する環境、物理的場所、環境品質、暴露レベル、セキュリティ対策、メンテナンス説明、アクセス性説明、および同様のものを含んでいる。担保、資産、または実体の保管状態に基づいて、その資産の状態またはその資産の担保としての使用を維持、改善、および/または確認するためのアクションが実行される場合がある。保管状況に基づき、ローンや債券の条件を変更するための措置が取られることがある。保管状態は、様々な規則、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータ等に従って分類されてもよく、自己申告に基づくか、またはモノのインターネット装置（IoTデータ）からのデータ、環境条件センサのセットからのデータ、ソーシャルネットワーク分析サービスおよびネットワークドメイン、ソーシャルメディアデータ、クラウドソーシングデータ等に問い合わせるためのアルゴリズムのセットからのデータ等に基づいて分類されてもよい。保管条件は、担保、発行者、借入人、資金の分配、又は他の地理的位置に関連する地理的位置に結びつけられてもよい。IoTデータの例としては、画像、センサデータ、位置情報等を挙げることができる。ソーシャルメディアデータ又はクラウドソースデータの例としては、融資の当事者の行動、当事者の財務状況、融資の条件又は債券の条件に対する当事者の順守、又はそのようなものが含まれてもよい。融資の当事者は、債券の発行者、関連団体、貸し手、借り手、債務に利害関係を有する第三者を含んでもよい。保管条件は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨などの資産または担保の種類に関するものであってもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、及び動産である。保管状態は、環境が、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、交通環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両の中から選択される環境を含んでもよい。担保、資産、または事業体の保管状態に基づく行動は、ローン、契約、または合意の管理、報告、変更、シンジケーション、統合、終了、維持、条件および／または修正、資産の差押え、またはその他の処理を含み得る。本明細書の開示の利益と、想定される保管条件についての知識を有する当業者は、本開示のどの側面が保管条件のための特定のアプリケーションに利益をもたらすかを容易に判断することができる。管理及び／又は監視するための適切な保管条件を選択する際の当業者、又は本開示の実施形態のための特定の考慮事項は、限定されないが、取引の管轄権を与えられた条件の合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引のタイプ（ローン、債券又は債務）、特定のタイプの担保、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローン総額、借り手及び貸し手のクレジットスコア、業界における通常の慣行、及び他の考慮事項が含まれる。保管条件の具体例が説明のために本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term storage conditions and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, custodial terms may refer to any property, collateral, or entity specified and monitored in a contract, loan, or agreement, or in support of a contract, loan, or other agreement. Includes storage environment, physical location, environmental quality, exposure levels, security measures, maintenance instructions, accessibility instructions, and the like. Based on the state of custody of collateral, assets, or entities, actions may be taken to maintain, improve, and/or verify the condition of that asset or its use as collateral. Actions may be taken to modify the terms of loans and bonds based on storage conditions. Storage states may be categorized according to various rules, thresholds, conditional procedures, workflows, model parameters, etc., based on self-reporting or data from internet of things devices (IoT data), sets of environmental condition sensors data from social network analytics services and network domains, social media data, data from sets of algorithms for querying crowdsourced data, and the like. Storage conditions may be tied to geographic locations related to collateral, issuers, borrowers, distributions of funds, or other geographic locations. Examples of IoT data include images, sensor data, and location information. Examples of social media data or crowdsourced data may include the behavior of the parties to the loan, the financial status of the parties, the parties' compliance with the terms of the loan or the terms of the bond, or the like. Parties to a loan may include the bond issuer, affiliates, lenders, borrowers, and third parties with an interest in the debt. Storage conditions include municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, and cryptocurrencies. may relate to types of assets or collateral such as consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property. Storage conditions may include environments where the environment is selected from among a municipal environment, a corporate environment, a stock exchange environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, a transportation environment, a manufacturing environment, a storage environment, a home, and a vehicle. . Actions based on the state of custody of collateral, assets, or entities may be used to administer, report, modify, syndicate, consolidate, terminate, maintain, condition and/or amend, seize assets, or otherwise dispose of loans, contracts, or agreements. can include Those of ordinary skill in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the storage conditions envisioned, can readily determine which aspects of the present disclosure will benefit a particular application for storage conditions. . Particular considerations for the embodiments of the present disclosure, or for those skilled in the art in selecting appropriate storage conditions to manage and/or monitor, include, but are not limited to, the legality of the conditions given the jurisdiction of trade. data available for a given collateral, expected type of transaction (loan, bond or debt), specific type of collateral, loan to value ratio, collateral to loan ratio, total transaction/loan amount, borrower and Includes the lender's credit score, normal industry practice, and other considerations. Specific examples of storage conditions are provided herein for purposes of illustration, but will be understood by any embodiment that would benefit from the disclosure herein and to those of ordinary skill in the art who have the benefit of the disclosure herein. Any discussion is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるジオロケーションという用語及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ジオロケーションは、一連の地理座標（例えば、緯度及び経度）及び／又は通りの住所の生成を含む、オブジェクトの現実の地理的位置の識別又は推定を含む。担保、資産、または実体のジオロケーションに基づき、その資産の状態またはその資産を担保として使用することを維持または改善するための措置が取られる場合がある。ジオロケーションに基づき、ローンや債券の条件を変更するための措置を講じることができる。ジオロケーションに基づき、例えば天候、特定地域の内乱、及び／又は地域災害（例えば地震、洪水、竜巻、ハリケーン、産業事故など）に基づき、取引に関する決定又は予測が実行されることがある。ジオロケーションは、様々な規則、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータ等に従って決定されてよく、自己申告に基づいてもよいし、モノのインターネットデバイスからのデータ、環境条件センサのセットからのデータ、ソーシャルネットワーク分析サービスおよびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットからのデータ、ソーシャルメディアデータ、クラウドソーシングデータ等に基づくものであってもよい。ジオロケーションデータの例としては、GPS座標、画像、センサデータ、住所などを挙げることができる。ジオロケーションデータは、定量的（例えば、経度／緯度、平面地図との相対関係等）及び／又は定性的（例えば、「沿岸」、「地方」等のカテゴリー、「ニューヨーク市内」等）であってもよい。地理位置データは、絶対的（例えば、GPS位置）または相対的（例えば、予想される位置から100ヤード以内）であってもよい。ソーシャルメディアデータまたはクラウドソースデータの例としては、ジオロケーションによって推測されるローンの当事者の行動、ジオロケーションによって推測される当事者の財務状況、ローン、または債券の条件または条項に対する当事者の順守、またはそのようなものが含まれる場合がある。ジオロケーションは、自治体の資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体の施設、倉庫、在庫一式、商品、証券などの資産または種類の担保について決定されてもよい。通貨、有価証券、チケット、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および個人所有の品目。ジオロケーションは、当事者の一方、第三者（例えば、取引に関連する検査サービス、保守サービス、清掃サービスなど）、又は取引に関連する他のエンティティなどのエンティティについて決定されてもよい。また、ジオロケーションは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、交通環境、製造環境、保管環境、自宅、及び車両の中から選択された環境を含んでもよい。担保、資産、または事業体のジオロケーションに基づく行動は、ローン、契約、または合意を管理、報告、変更、シンジケーション、統合、終了、維持、条件および／または修正、資産の差押え、またはその他の処理を含み得る。本明細書の開示の利益と企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様がジオロケーションのための特定のアプリケーションに利益をもたらすか、およびアイテムのどの位置の態様が企図されたシステムのためのジオロケーションであるかを容易に決定することができる。管理するための適切なジオロケーションを選択する際の、当業者、または本開示の実施形態に対する特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。取引の管轄を考慮したジオロケーションの合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引タイプ（ローン、債券又は債務）、特定のタイプの担保、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローン総額、借り手の特定の管轄への旅行頻度及び他の考慮事項、担保の移動性、及び／又は取引に関連する場所固有の事象発生の可能性（e．g.,天候、関連する産業施設の位置、関連するサービスの利用可能性など）。ジオロケーションの特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図されている。 The term geolocation and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, geolocation refers to the identification of the actual geographic location of an object, including generation of a set of geographic coordinates (e.g., latitude and longitude) and/or street addresses. Including estimates. Based on the geolocation of the collateral, property or entity, actions may be taken to maintain or improve the condition of the property or the use of the property as collateral. Based on geolocation, actions can be taken to modify the terms of loans and bonds. Based on geolocation, decisions or predictions regarding transactions may be made, for example, based on weather, local civil disturbances, and/or local disasters (eg, earthquakes, floods, tornadoes, hurricanes, industrial accidents, etc.). Geolocation may be determined according to various rules, thresholds, conditional procedures, workflows, model parameters, etc., and may be based on self-reporting, data from Internet of Things devices, data from sets of environmental condition sensors. , social network analysis services and sets of algorithms for querying network domains, social media data, crowdsourced data, and the like. Examples of geolocation data can include GPS coordinates, images, sensor data, addresses, and the like. Geolocation data may be quantitative (e.g., longitude/latitude, relative to a flat map, etc.) and/or qualitative (e.g., categories such as “coastal,” “rural,” “New York City,” etc.). may Geolocation data may be absolute (eg, GPS location) or relative (eg, within 100 yards of expected location). Examples of social media data or crowdsourced data include geolocation-inferred behavior of parties to a loan, geolocation-inferred financial condition of parties, a party's compliance with the terms or conditions of a loan or bond, or its It may include something like Geolocation may be applied to collateral for assets or types such as municipal property, vehicles, vessels, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, goods, securities, etc. may be determined. Currency, securities, tickets, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal items. Geolocation may be determined for an entity such as one of the parties, a third party (eg, inspection services, maintenance services, cleaning services, etc. associated with the transaction), or other entity associated with the transaction. Geolocation may also include environments selected from municipal environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and vehicles. Actions based on the geolocation of collateral, assets, or entities may administer, report, modify, syndicate, consolidate, terminate, maintain, condition and/or amend, seize assets, or otherwise dispose of loans, contracts, or agreements. can include Those of ordinary skill in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated systems, will appreciate which aspects of the present disclosure may benefit particular applications for geolocation, and which aspects of item location are contemplated. geolocation for the system can be easily determined. Specific considerations for those skilled in the art, or for embodiments of the present disclosure, when selecting appropriate geolocations to manage include, but are not limited to: legality of geolocation considering the jurisdiction of the transaction, available data for a given collateral, expected transaction type (loan, bond or debt), specific type of collateral, loan to value ratio, ratio of collateral to loan; ratio, total transaction/loan amount, frequency of borrower travel to a particular jurisdiction and other considerations, mobility of collateral, and/or likelihood of location-specific events associated with the transaction (e.g., weather, location of relevant industrial facilities, availability of relevant services, etc.). Although specific examples of geolocation are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, would appreciate Any discussion that follows is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で使用される管轄区域という用語および類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明に限定されることなく、管轄区域は、ローン事業体を支配する法律及び法的権限を指す。管轄区域は、事業体の地理的位置、事業体の登録場所（例えば、船舶の旗国、事業の設立国など）、知的優先権などの特定の権利の付与国などに基づいてもよい。特定の実施形態では、管轄位置は、システム内のエンティティのジオロケーションのうちの1つまたは複数であってもよい。特定の実施形態では、管轄位置は、システム内の任意のエンティティのジオロケーションと同じでなくてもよい（例えば、契約により他の何らかの管轄が指定される場合）。特定の実施形態では、司法権の位置は、システム内のエンティティに対して異なる場合がある（例えば、借り手はAで、貸し手はBで、担保はCで、契約はDで施行される、など）。特定の実施形態では、所与のエンティティのための管轄ロケーションは、システムの運用中に（例えば、担保、関連データ、条件の変更などの移動のために）変化することがある。特定の実施形態では、システムの所定のエンティティは、（例えば、関連する法律の運用、及び／又は1つ以上の当事者に利用可能なオプションに起因して）1つ以上の管轄区域を有することがあり、及び／又は異なる目的のために異なる管轄区域を有することがある。担保の品目、資産、または事業体の管轄区域の位置は、ローンまたは債券の特定の条件、および／または当事者への通知、差し押さえおよび／またはデフォルトの実行、担保および／または債務証券の取り扱い、ならびにシステム内の種々のデータの取り扱いに関する異なる義務を示す可能性がある。司法権の位置の具体例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されている。 The term jurisdiction and similar terms used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, jurisdiction refers to the laws and legal powers governing loan entities. Jurisdiction may be based on the entity's geographic location, the entity's place of registration (eg, the flag state of the vessel, the country of establishment of the business, etc.), the granting country of certain rights such as intellectual priority rights, and the like. In certain embodiments, a jurisdictional location may be one or more of the geolocations of entities within the system. In certain embodiments, the jurisdictional location may not be the same as the geolocation of any entity in the system (eg, if the contract specifies some other jurisdiction). In certain embodiments, the position of jurisdiction may differ for entities in the system (e.g., borrowers are enforced at A, lenders at B, collateral at C, contracts at D, etc.). ). In certain embodiments, the jurisdictional location for a given entity may change during operation of the system (eg, due to movement of collateral, related data, changes in terms, etc.). In certain embodiments, a given entity of the system may have more than one jurisdiction (eg, due to relevant legal operations and/or options available to one or more parties). Yes, and/or may have different jurisdictions for different purposes. The jurisdictional location of collateral items, assets, or entities may be subject to the specific terms of the loan or bond and/or notice to parties, execution of foreclosure and/or default, handling of collateral and/or debt securities, and It may indicate different obligations regarding the handling of various data within the system. Although specific examples of jurisdictional positions are set forth herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, will appreciate Any considerations made are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
価値の増分という文脈で本明細書で利用される、価値のトークン、トークン、および暗号通貨トークンなどの変形は、（a）通貨または暗号通貨の単位（例えば暗号通貨トークン）、および（b）物品、サービス、データまたは他の価値ある対価と交換できるクレデンシャル（例えば価値のトークン）を表すために用いられることもあり、のいずれかを表すために広く理解され得る。本開示の他の態様または説明を制限することなく、前者の場合、トークンは、投資アプリケーション、トークン取引アプリケーション、およびトークンベースのマーケットプレイスと共に使用されることもある。後者の場合、トークンは、商品、サービス、料金、制限された領域またはイベントへのアクセス、データ、または他の価値ある利益の提供などの対価の供与と関連付けることもできる。トークンは、偶発的なもの（例えば、偶発的なアクセス・トークン）であってもよいし、偶発的でないものであってもよい。例えば、価値のあるトークンは、宿泊施設、（例えばホテルの部屋）、食事／食品の商品およびサービス、スペース（例えば共有スペース、ワークスペース、コンベンションスペースなど）、フィットネス／ウェルネス商品またはサービス、イベントチケットまたはイベント入場券、旅行、フライトまたは他の交通機関、デジタルコンテンツ、仮想商品、ライセンスキー、または他の価値ある商品、サービス、データ、または対価と交換されることができる。対価、担保、または価値の単位を議論する場合、通貨、暗号通貨を問わず、様々な形態のトークンが含まれる場合がある。
または物品、サービス、データ、または他の利益などの任意の他の形態の価値である。本明細書の開示の恩恵を受け、トークンに関する知識を有する当業者は、通貨、暗号通貨、物品、サービス、データ、または他の価値のいずれであっても、トークンによって象徴または表される価値を容易に判断することができる。トークンの特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。
Tokens of value, tokens, and variants such as cryptocurrency tokens, as utilized herein in the context of increments of value, refer to (a) currency or units of cryptocurrency (e.g., cryptocurrency tokens), and (b) goods , may be used to represent a credential (e.g., a token of value) that can be exchanged for services, data, or other valuable consideration, and can be broadly understood to represent any of the above. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, in the former case, tokens may also be used with investment applications, token trading applications, and token-based marketplaces. In the latter case, tokens may also be associated with the provision of consideration, such as the provision of goods, services, fees, access to restricted areas or events, data, or other valuable benefits. A token may be contingent (eg, a contingent access token) or non-chronological. For example, tokens of value may include accommodations, (e.g. hotel rooms), dining/food products and services, spaces (e.g. shared spaces, workspaces, convention spaces, etc.), fitness/wellness products or services, event tickets or may be redeemed for event admission tickets, travel, flights or other transportation, digital content, virtual goods, license keys or other goods, services, data or consideration of value. When discussing consideration, collateral, or units of value, various forms of tokens, whether fiat currency or cryptocurrency, may be included.
or any other form of value such as goods, services, data, or other benefits. Those skilled in the art, having the benefit of the disclosure herein and having knowledge of tokens, will be able to understand the value represented or represented by the token, whether currency, cryptocurrency, goods, services, data, or other value. can be easily determined. Although specific examples of tokens are described herein for purposes of illustration, any embodiment that benefits from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein, will appreciate Any consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される価格設定データという用語は、市場における1つまたは複数の品目の価格またはコストなどの情報量を説明するために広く理解される場合がある。本開示の他の側面または説明を制限することなく、価格設定データは、スポット市場価格、フォワード市場価格、価格割引情報、プロモーション価格、およびアイテムのコストまたは価格に関する他の情報と共に使用されることもある。価格設定データは、1つ以上の条件を満たしてもよく、又はスマートコントラクトの1つ以上の規則の適用をトリガーしてもよい。価格設定データは、市場価値データ、会計データ、アクセスデータ、資産及び施設データ、労働者データ、イベントデータ、引受データ、クレームデータ又は他の形式のデータなどの他の形式のデータと組み合わせて使用されてもよい。価格設定データは、評価対象アイテムのコンテキスト（例えば、状態、流動性、場所など）および／または特定の当事者のコンテキストに合わせて調整されてもよい。本明細書の開示の利益及び価格設定データに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及び文脈における価格設定データの目的及び使用を容易に決定することができる。 The term pricing data as utilized herein may be understood broadly to describe a quantity of information such as the price or cost of one or more items in a market. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, pricing data may also be used in conjunction with spot market prices, forward market prices, price discount information, promotional prices, and other information regarding the cost or price of items. be. Pricing data may satisfy one or more conditions or trigger application of one or more rules of the smart contract. Pricing Data is used in combination with other forms of data such as market value data, accounting data, access data, property and facilities data, workers data, event data, underwriting data, claims data or other forms of data. may Pricing data may be tailored to the context of the item being evaluated (eg, condition, liquidity, location, etc.) and/or the context of a particular party. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosures herein and knowledge of the pricing data, can readily determine the purpose and use of the pricing data in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本開示の他の態様または説明を制限することなく、トークンは、担保、資産、報酬などの価値のトークン、例えば、商品またはサービスと交換できる価値保持バウチャーなどの価値の表現として機能するトークンにおいて、限定することなく、任意のトークンを含む。ある構成要素は、個々にトークンとみなされないかもしれないが、集約されたシステムにおいてトークンとみなされるかもしれない-例えば、資産に置かれた価値はそれ自体トークンでないかもしれないが、資産の価値は、貯蔵、交換、取引などのために、価値のトークンに置かれるかもしれない。例えば、非限定的な例では、ブロックチェーン回路は、トークンに帰属する価値がブロックチェーン回路の分散型台帳に格納される、資産の価値を格納するメカニズムを貸し手に提供するように構成されてもよいが、価値を割り当てられたトークン自体は、トークン市場を通じてなど、交換または取引されることができる。特定の実施形態では、トークンは、ある目的ではトークンと見なされるが、他の目的では見なされない場合がある-例えば、トークンは、資産の所有権の表示として使用される場合があるが、資産の価値を含むトークンが取引され得るところ、トークンのこの使用は、価値として取引されないだろう。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書においてトークンと見なされ得るが、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書においてトークンと見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムがトークンであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、アクセス権、チケット、およびトークンに関するなどのアクセスデータ、株式、持分、およびトークンに対する投資などの投資アプリケーションにおける使用、トークン取引アプリケーション、トークンベースの市場、金銭報酬およびトークンなどの対価形態、トークンでの資源の価値の換算、暗号通貨トークン、ID情報、イベント情報、およびトークン情報などの所有権の表示、マーケットプレイスアプリケーションで取引されるブロックチェーンベースのアクセストークン、随伴アクセス権、基礎となるアクセス権、トークン、および手数料に対する価格設定を行い監視するためのような価格設定アプリケーション、随伴アクセス権または基礎となるアクセス権もしくはトークンの取引または交換のための取引のアプリケーション、ブロックチェーン上に作成および格納される随伴アクセス権用のトークンで結果として所有権が発生（たとえば、チケット）などを含む。 Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, tokens are tokens of value such as collateral, assets, rewards, tokens that serve as representations of value, such as retained value vouchers that can be exchanged for goods or services; Including without limitation any token. A component may not be considered a token individually, but may be considered a token in an aggregated system - for example, the value placed on an asset may not itself be a token, but the value of the asset may be placed in tokens of value for storage, exchange, trading, etc. For example, in a non-limiting example, a blockchain circuit may be configured to provide lenders with a mechanism to store the value of an asset, where the value attributed to the token is stored on the blockchain circuit's distributed ledger. Well, the value-assigned tokens themselves can be exchanged or traded, such as through a token marketplace. In certain embodiments, a token may be considered a token for some purposes but not for others - for example, a token may be used as an indication of ownership of an asset, but not an asset. Where tokens containing the value of can be traded, this use of tokens will not be traded for value. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such system may be considered a token herein, in certain embodiments a given system may be referred to herein as a token. may not be considered tokens in One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, the particular considerations in determining whether a contemplated system is a token and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are not limiting. access data, such as access rights, tickets and tokens; use in investment applications such as investments in shares, equity and tokens; token trading applications; token-based marketplaces; monetary rewards and forms of consideration such as tokens; conversion of the value of resources, indication of ownership such as cryptocurrency tokens, identity information, event information, and token information, blockchain-based access tokens traded in marketplace applications, accompanying access rights, underlying access rights , Tokens, and pricing applications, such as for pricing and monitoring fees, accompanying or underlying access rights or trading applications for trading or exchanging Tokens, created and stored on the blockchain; Tokens for concomitant access rights that result in ownership (e.g., tickets).
本明細書で利用される財務データという用語は、資産、担保、または他の項目またはアイテムに関する財務情報の集合を説明するために広範に理解される場合がある。財務データは、収益、費用、資産、負債、資本、債券格付け、デフォルト、資産利益率（ROA）、投資利益率（ROI）、過去の業績、予想される将来の業績、1株当たり利益（EPS）、内部収益率（IRR）、業績発表、比率、前述のいずれかの統計分析（例えば移動平均）等を含んでもよい。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、財務データは、価格データ及び市場価値データと共に使用されることもできる。財務データは、1つ以上の条件を満たすことができ、又はスマートコントラクトの1つ以上の規則の適用をトリガーすることができる。財務データは、市場価値データ、価格設定データ、会計データ、アクセスデータ、資産及び施設データ、労働者データ、イベントデータ、引受データ、クレームデータ又は他の形態のデータなど、他の形態のデータと組み合わせて使用されてもよい。本明細書の開示の利益及び財務データに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及び文脈における価格設定データの目的及び使用を容易に決定することができる。 As utilized herein, the term financial data may be understood broadly to describe a collection of financial information relating to assets, collateral, or other items or items. Financial data includes income, expenses, assets, liabilities, equity, bond ratings, defaults, return on assets (ROA), return on investment (ROI), past performance, expected future performance, earnings per share (EPS) ), internal rate of return (IRR), earnings releases, ratios, statistical analyzes of any of the foregoing (eg, moving averages), and the like. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, financial data may also be used in conjunction with price data and market value data. Financial data can satisfy one or more conditions or trigger application of one or more rules of the smart contract. Financial Data may be combined with other forms of data, such as market value data, pricing data, accounting data, access data, property and facilities data, workers data, event data, underwriting data, claims data or other forms of data. may be used as A person of ordinary skill in the art, having knowledge of the benefits and financial data disclosed herein, can readily determine the purpose and use of pricing data in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本書で使用される約款という用語は、ある行為または不作為の履行などの条件、合意または約束を表すものとして広く理解される場合がある。例えば、誓約は、当事者の行動又は当事者の法的地位に関するものであってもよい。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、特約は、表明、保証、補償、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、支払条件など、契約または融資に関連する他の用語と組み合わせて使用されることもある。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、差押条件、不履行条件、不履行の結果、など。誓約または誓約の不履行は、1つまたは複数の条件を満たすことができ、または回収、違反、または他の条件をトリガーすることができる。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、特約が満たされるかどうかを計算してもよく、特約が満たされない場合、自動化されたアクションを可能にするか、又は他の条件若しくは条項をトリガーしてもよい。本明細書の開示の利益及びコベナンツに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及び文脈におけるコベナンツの目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the term covenant may be broadly understood to represent a condition, agreement or promise, such as the performance of an act or omission. For example, a covenant may relate to a party's conduct or a party's legal status. Without limitation to other aspects or descriptions of this disclosure, covenants may include representations, warranties, indemnifications, debt balances, fixed interest rates, floating interest rates, payment amounts, payment schedules, payment terms, or any other terms related to a contract or financing. is sometimes used in combination with the term Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Foreclosure Terms, Default Terms, Consequences of Default, etc. Failure to comply with a covenant or covenant may satisfy one or more conditions or may trigger collections, breaches, or other conditions. In certain embodiments, a smart contract may calculate whether a covenant is met and, if a covenant is not met, enable automated actions or trigger other conditions or clauses. good. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the covenants, can readily determine the purpose and use of the covenants in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で使用されるエンティティという用語は、当事者、第三者（例えば、監査人、規制当局、サービスプロバイダなど）、及び／又は取引に関連する担保物品のような識別可能な関連物体を表すために広く理解されるかもしれない。例示的なエンティティは、個人、パートナーシップ、企業、有限責任会社、または他の法的組織を含む。他の例示的なエンティティは、担保の識別可能なアイテム、オフセット担保、潜在的担保などを含む。例えば、エンティティは、契約または融資の個人などの所定の当事者であってもよい。本明細書におけるデータまたは他の用語は、エンティティ指向のデータなど、エンティティに関連するコンテキストを有するものとして特徴付けられてもよい。エンティティは、限定されないが、人間のエンティティ、物理的なエンティティ、取引エンティティ、または金融エンティティなどの特定のコンテキストまたはアプリケーションを有するものとして特徴付けられることがある。エンティティは、そのエンティティを代表する、またはそのエンティティを代理して行動する代理人を有することができる。本開示の他の態様または説明に限定されることなく、エンティティは、他の関連するエンティティまたは契約や融資の条件と組み合わせて使用されることもある：例えば、表明、保証、補償、契約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、支払予定額など。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、差押条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果などである。エンティティは、以下のような一連の属性を有することができる。公示された評価額、公的記録によって示される事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価額、破産状態、差し押さえ状態、契約上の不履行状態、規制違反状態、犯罪状態、輸出規制状態、禁輸状態、関税状態。輸出規制状況、禁輸状況、関税状況、課税状況、信用報告書、信用格付け、ウェブサイト格付け、エンティティの製品に対する顧客レビューのセット、ソーシャルネットワーク格付け、資格情報のセット、紹介のセット、証言のセット、行動のセット、場所、及びジオロケーション（限定されない）。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、エンティティが条件又は誓約を満たしているかどうかを計算してもよく、エンティティがかかる条件又は誓約を満たしていない場合、自動行動を可能にするか又は他の条件若しくは条項をトリガーしてもよい。本明細書の開示の利益とエンティティに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及びコンテキストにおけるエンティティの目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the term entity refers to parties, third parties (e.g., auditors, regulators, service providers, etc.), and/or identifiable associated objects such as collateral associated with a transaction. may be widely understood for Exemplary entities include individuals, partnerships, corporations, limited liability companies, or other legal entities. Other exemplary entities include identifiable items of collateral, offset collateral, potential collateral, and the like. For example, an entity may be a predetermined party such as an individual to a contract or loan. Data or other terms herein may be characterized as having context associated with an entity, such as entity-oriented data. Entities may be characterized as having a particular context or application such as, but not limited to, human entities, physical entities, transactional entities, or financial entities. An entity may have agents who represent or act on behalf of the entity. Without being limited to other aspects or descriptions of this disclosure, entity may also be used in conjunction with other related entities or terms of contract or financing: e.g., representations, warranties, indemnifications, contracts, obligations Balances, fixed interest rates, floating interest rates, payment amounts, payment schedules, scheduled payments, and more. such as payment amounts, payment schedules, balloon payment schedules, collateral designations, collateral substitutability designations, parties, guarantees, guarantors, collaterals, personal guarantees, liens, terms, terms of foreclosure, terms of default, and consequences of default; be. Entities can have a set of attributes such as: Published valuation, set of properties owned by an entity as shown by public records, valuation of a set of properties owned by an entity, bankruptcy status, foreclosure status, contractual default status, regulatory violation status, crime state, export control status, embargo status, tariff status. export control status, embargo status, customs status, taxation status, credit report, credit rating, website rating, set of customer reviews for the entity's products, social network rating, set of credentials, set of referrals, set of testimonials, Action sets, locations, and geolocation (without limitation). In certain embodiments, a smart contract may calculate whether an entity meets a condition or covenant, and if an entity does not meet such condition or covenant, enable automatic action or otherwise Or you may trigger a clause. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the entities, can readily determine the purpose and use of the entities in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用される当事者という用語は、個人、パートナーシップ、企業、有限責任会社、または他の法的組織などの契約のメンバーを表すために広く理解される場合がある。例えば、当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価の専門家、政府関係者、会計士または契約、取引または融資に対する権利または義務を有する他の事業体でありうる。当事者は、複数の当事者が取引に関与するマルチパーティトランザクションという用語のように、異なる用語を特徴づけることができ、また、限定されるものではない。当事者は、自己を代表し又は自己を代行する代表者を有していてもよい。特定の実施形態では、当事者という用語は、潜在的当事者または見込み当事者-例えば、システムと相互作用する意図された貸し手または借り手であって、システムとの相互作用中に実際の合意にまだコミットしていない可能性がある-を参照してもよい。本開示の他の側面または説明を制限することなく、当事者はまた、他の関連当事者または契約または融資の用語（表明、保証、補償、契約、債務残高、固定金利、変動金利など）と組み合わせて使用される場合がある。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、実体、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、差押条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果などである。当事者は、ID、信用度、活動、行動、商習慣、契約の履行状況、売掛金に関する情報、買掛金に関する情報、担保の価値に関する情報、及び他の種類の情報などの一連の属性を有していてもよく、これらに限定されることはない。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、当事者が条件又は特約を満たしたかどうかを計算してもよく、当事者がかかる条件又は特約を満たしていない場合、自動行動を可能にするか又は他の条件若しくは条項をトリガーしてもよい。本明細書の開示の利益と当事者に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈における当事者の目的及び用途を容易に決定することができる。 As used herein, the term party may be understood broadly to represent members of an agreement such as individuals, partnerships, corporations, limited liability companies, or other legal entities. For example, a party may be a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, a collateral provider, a borrower, a debtor. person, underwriter, inspector, valuer, auditor, valuation professional, government official, accountant or other entity with a right or obligation to a contract, transaction or loan. A party may characterize different terms, such as, but not limited to, a multi-party transaction in which multiple parties are involved in the transaction. A party may have representatives who represent or act on its behalf. In certain embodiments, the term party refers to a potential or prospective party - e.g., an intended lender or borrower who interacts with the system and has not yet committed to an actual agreement while interacting with the system. May not be - may refer. Without limiting any other aspect or description of this disclosure, the parties may also make any may be used. such as payment amounts, payment schedules, balloon payment schedules, collateral designations, collateral substitutability designations, entities, guarantees, guarantors, collaterals, personal guarantees, liens, terms, foreclosure terms, default terms, and default consequences; be. A party has a set of attributes such as identity, creditworthiness, activity, behavior, business practices, performance of contracts, information about accounts receivable, information about accounts payable, information about the value of collateral, and other types of information. Also, it is not limited to these. In certain embodiments, a smart contract may calculate whether a party has met a condition or covenant and, if a party has not met such condition or covenant, enable automatic action or otherwise May trigger a clause. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the parties, can readily determine the purposes and uses of the parties in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で使用する当事者属性、実体属性、または当事者／実体属性という用語は、当事者または実体の価値、特性、または状態を記述するために広く理解される場合がある。例えば、当事者又はエンティティの属性は、限定されないが、価値、品質、場所、純資産、価格、物理的状態、健康状態、セキュリティ、安全、所有権、アイデンティティ、信用度、活動、行動、ビジネス慣習、契約の履行状況、売掛に関する情報、買掛に関する情報、担保価値に関する情報、及び他のタイプの情報等であってもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、当事者又はエンティティの属性に関連する値、ステータス又は条件を計算してもよく、当事者又はエンティティがそのような条件又は特約を満たしていない場合、自動行動を可能にするか、他の条件又は条項をトリガーしてもよい。本明細書の開示の利益と当事者又はエンティティの属性に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及びコンテキストにおけるこれらの属性の目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the terms party attribute, entity attribute, or party/entity attribute may be broadly understood to describe the value, characteristics, or state of a party or entity. For example, attributes of a party or entity include, but are not limited to, value, quality, location, net worth, price, physical condition, health, security, safety, ownership, identity, creditworthiness, activity, behavior, business practices, contractual It may be performance status, information about accounts receivable, information about accounts payable, information about collateral values, and other types of information. In certain embodiments, a smart contract may compute values, statuses or conditions associated with attributes of a party or entity, enabling automatic action if a party or entity fails to meet such conditions or covenants. or trigger other conditions or terms. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the attributes of the parties or entities, can readily determine the purpose and use of these attributes in the various embodiments and contexts disclosed herein. .
本明細書で利用される貸し手という用語は、貸し出し用の資産、貸し出しの収益を提供する契約の当事者を説明するために広く理解され、個人、パートナーシップ、企業、有限責任会社、または他の法的組織を含むことができる。例えば、貸し手は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、無担保貸し手、または借り手への融資を提供する契約、取引または融資に対する権利または義務を有する他の当事者であってよく、制限されない。貸手は、自己を代表し行動する代理人を持つことができる。本開示の他の側面や説明に限定されることなく、当事者は、他の関連当事者や契約や融資の条件と組み合わせて使用されることもある。例えば、借り手、保証人、表明、保証、免責、契約、債務残高、固定金利、変動金利、支払額などである。担保の指定、担保の代替性の指定、担保、個人保証、先取特権、期間、差押え条件、不履行条件、及び不履行の結果。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、貸し手が条件又は特約を満たしているかどうかを計算してもよく、貸し手がかかる条件又は特約を満たしていない場合、自動化されたアクション、通知又は警告を可能にし、又は他の条件若しくは条項をトリガーしてもよい。本明細書の開示の利益と貸し手に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及び文脈における貸し手の目的及び用途を容易に決定することができる。 As used herein, the term lender is broadly understood to describe a party to an agreement to provide an asset for loan, the proceeds of a loan, whether an individual, partnership, corporation, limited liability company, or other legal entity. Can contain tissue. For example, a lender is a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, an unsecured lender, or has a right or obligation to a contract, transaction or loan to provide a loan to the borrower. It may be other parties and is not limited. A lender may have an agent to act on its behalf. Without being limited to other aspects or descriptions of this disclosure, parties may be used in conjunction with other related parties and terms of agreements and financing. For example, borrowers, guarantors, representations, warranties, indemnifications, contracts, outstanding debts, fixed interest rates, floating interest rates, payment amounts, and the like. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Foreclosure Terms, Default Terms, and Consequences of Default. In certain embodiments, a smart contract may calculate whether a lender meets conditions or covenants and enables automated actions, notifications or warnings if a lender fails to meet such conditions or covenants. , or may trigger other conditions or provisions. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of Lenders, can readily determine the purpose and use of Lenders in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用されるクラウドソーシングサービスという用語は、クラウドソーシングモデルまたは取引に関連して提供またはレンダリングされるサービスを説明するために広範に理解され得、そこでは、多数の人々またはエンティティが、ローンなどのニーズを満たすための貢献を供給する。クラウドソーシングサービスは、限定されることなく、プラットフォーム又はシステムによって提供されてもよい。クラウドソーシングのリクエストは、情報供給者のグループに伝達されてもよく、それによって、リクエストに対する応答が収集され、成功した少なくとも1つの情報供給者に報酬を提供するために処理されてもよい。要求及びパラメータは、融資のための一連の担保の状態に関連する情報を取得するように構成されてもよい。クラウドソーシングのリクエストは、公開されてもよい。特定の実施形態では、限定されないが、クラウドソーシングサービスは、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成された一連のパラメータを満たす情報に報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される、スマートコントラクトによって実行されてもよい。本明細書の開示の利益及びクラウドソーシングサービスに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈におけるクラウドソーシングサービスの目的及び使用を容易に決定することができる。 As utilized herein, the term crowdsourcing service may be understood broadly to describe a service provided or rendered in connection with a crowdsourcing model or transaction, in which a large number of people or entities Providing contributions to meet needs such as loans. A crowdsourcing service may be provided by a platform or system without limitation. A crowdsourcing request may be communicated to a group of information providers, whereby responses to the request may be collected and processed to provide a reward to at least one successful information provider. Requests and parameters may be configured to obtain information related to a set of collateral conditions for a loan. Crowdsourcing requests may be made public. In certain embodiments, without limitation, the crowdsourcing service is governed by a smart contract that processes responses to crowdsourcing requests and automatically assigns rewards to information that satisfies a configured set of parameters for the crowdsourcing requests. may be executed by a smart contract. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of crowdsourcing services, can readily determine the purpose and use of crowdsourcing services in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用される出版サービスという用語は、クラウドソーシングの要求を出版するための一連のサービスを説明すると理解されてもよい。パブリッシングサービスは、限定されないが、プラットフォームまたはシステムによって提供されてもよい。特定の実施形態では、限定されないが、出版サービスは、スマートコントラクトによって実行されてもよく、クラウドソーシング要求が出版されるか、または出版がスマートコントラクトによって開始される。本明細書の開示の利益と出版サービスに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態およびコンテキストにおける出版サービスの目的および使用を容易に決定することができる。 The term publishing service as utilized herein may be understood to describe a set of services for publishing crowdsourcing requests. Publishing services may be provided by, without limitation, a platform or system. In certain embodiments, without limitation, the publishing service may be performed by a smart contract, where the crowdsourcing request is published or the publication is initiated by the smart contract. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the Publishing Service, can readily determine the purpose and use of the Publishing Service in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で使用されるインターフェースという用語は、相互作用または通信が達成されるコンポーネント、例えば、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合わせで具現化され得るコンピュータのコンポーネントなどを説明するために広く理解される場合がある。例えば、インターフェースは、限定されないが、アプリケーションプログラミングインターフェース、グラフィックユーザーインターフェース、ユーザーインターフェース、ソフトウェアインターフェース、マーケットプレイスインターフェース、需要集約インターフェース、クラウドソーシングインターフェース、安全なアクセス制御インターフェース、ネットワークインターフェース、データ統合インターフェースまたはクラウドコンピューティングインターフェース、またはそれらの組み合わせなど、多くの異なる目的を果たすかまたは異なるアプリケーションもしくはコンテキスト用に構成される可能性がある。インターフェースは、貸出、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介、または差押えの範囲内で、データを入力、受信、または表示する方法として機能してもよく、限定されるものではない。インターフェースは、他のインターフェースのインターフェースとして機能してもよい。本開示の他の態様または説明を制限することなく、インターフェースは、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続とともに、またはシステムの一部として使用されることができる。特定の実施形態では、インターフェースは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化され、また、媒体またはメモリに格納されてもよい。当業者は、本明細書の開示の利益とインタフェースに関する知識を有するので、本明細書に開示された様々な実施形態及びコンテキストにおけるインタフェースの目的及び用途を容易に決定することができる。 As used herein, the term interface is broadly understood to describe components with which interaction or communication is achieved, such as components of a computer, which may be embodied in software, hardware, or a combination thereof. Sometimes. For example, an interface may include, but is not limited to, an application programming interface, a graphic user interface, a user interface, a software interface, a marketplace interface, a demand aggregation interface, a crowdsourcing interface, a secure access control interface, a network interface, a data integration interface or a cloud computing interface. interface, or a combination thereof, may serve many different purposes or be configured for different applications or contexts. The interface may function as a method of entering, receiving, or displaying data within, but not limited to, lending, refinancing, collection, consolidation, factoring, brokerage, or seizure. Interfaces may act as interfaces for other interfaces. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, an interface may be used with an application, process, module, service, layer, device, component, machine, product, subsystem, interface, connection, or as part of a system. can be In particular embodiments, an interface may be embodied in software, hardware, or a combination thereof, and stored on a medium or memory. Those skilled in the art, having the benefit of this disclosure and their knowledge of the interface, can readily determine the purpose and use of the interface in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用されるグラフィカルユーザインタフェースという用語は、ユーザがシステム、コンピュータ、または他のインタフェースと相互作用することを可能にするインタフェースの一種として理解され得、その中で相互作用または通信はグラフィカルデバイスまたは表現を通じて達成される。グラフィカルユーザインターフェースは、コンピュータの構成要素であってよく、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されてもよい。グラフィカルユーザインターフェースは、多くの異なる目的を果たすか、または異なる用途もしくは文脈のために構成されることができる。このようなインターフェースは、限定されないが、視覚的表現、刺激、または対話型データを使用してデータを受信または表示する方法として機能するのに役立つ場合がある。グラフィカルユーザインタフェースは、別のグラフィカルユーザインタフェースまたは他のインタフェースのためのインタフェースとして機能することができる。本開示の他の態様または説明を制限することなく、グラフィカルユーザインターフェースは、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、またはシステムの一部として併用されてもよい。特定の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェースは、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されてもよく、また、媒体上またはメモリに格納されてもよい。グラフィカルユーザインタフェースは、キーボード、マウス、タッチスクリーンなどを含む任意の入力タイプのために構成されてもよい。グラフィカルユーザインタフェースは、例えば専用アプリケーション、ウェブページインタフェース、またはこれらの組み合わせを含む、任意の所望のユーザインタラクション環境のために構成されてもよい。本明細書の開示の利益とグラフィカルユーザインタフェースに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態および文脈におけるグラフィカルユーザインタフェースの目的および使用を容易に決定することができる。 As used herein, the term graphical user interface may be understood as a type of interface that allows a user to interact with a system, computer, or other interface, in which interaction or communication is graphical. Accomplished through a device or expression. A graphical user interface may be a component of a computer and may be embodied in computer readable instructions, hardware, or a combination thereof. Graphical user interfaces can serve many different purposes or be configured for different uses or contexts. Such an interface may serve as a method of receiving or displaying data using, but not limited to, visual representations, stimuli, or interactive data. A graphical user interface can serve as an interface for another graphical user interface or other interfaces. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a graphical user interface may be an application, process, module, service, layer, device, component, machine, product, subsystem, interface, connection, or as part of a system. You may use together. In particular embodiments, the graphical user interface may be embodied in computer readable instructions, hardware, or a combination thereof, and may be stored on media or in memory. The graphical user interface may be configured for any input type including keyboard, mouse, touch screen, and the like. The graphical user interface may be configured for any desired user interaction environment including, for example, proprietary applications, web page interfaces, or a combination thereof. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of graphical user interfaces, can readily determine the purpose and use of graphical user interfaces in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用されるユーザーインターフェースという用語は、ユーザーがシステム、コンピュータ、または他の装置と相互作用することを可能にするインターフェースの一種として理解され、その相互作用または通信は、グラフィカルな装置または表現を通じて達成される。ユーザインタフェースは、コンピュータの構成要素であってよく、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されてもよい。ユーザーインターフェースは、媒体上またはメモリに格納されてもよい。ユーザーインターフェースは、デフォルト、テンプレート化、推奨、または事前設定された条件を持つドロップダウンメニュー、表、フォームなどを含むことができる。特定の実施形態では、ユーザインタフェースは、音声対話を含んでもよい。本開示の他の側面または説明を制限することなく、ユーザインタフェースは、アプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インタフェース、接続、またはシステムの一部と組み合わせて使用され得る。ユーザーインターフェースは、多くの異なる目的を果たすか、異なるアプリケーションやコンテクストのために構成されるかもしれない。例えば、貸手側ユーザインタフェースは、複数の顧客プロファイルを表示するための機能を含むが、特定の変更を行うことが制限される場合がある。債務者側ユーザ・インターフェースは、ユーザ・アカウントの詳細を表示し、変更を行うための機能を含むことができる。第三者（サードパーティ）中立側インターフェース（例えば、規制当局、監査人など、基礎となる取引に利害関係を持たない第三者）は、データを操作する能力なしに会社の監視及び匿名化されたユーザーデータの表示を可能にする機能を有してよく、第三者、アクセスのための目的に応じて予定されたアクセスを有することができる。第三者利害関係者側インターフェース（例えば、回収者、債務者擁護者、調査者、部分所有者など、基礎となる取引に利害関係を有する可能性がある第三者）は、変更を加えることを制限された特定のユーザーデータの表示を可能にする機能を含んでもよい。これらのユーザインターフェースの多くのより多くの特徴は、本開示を通して説明されるシステムおよび／または手順の実施形態を実装するために利用可能であり得る。したがって、本開示の利点は、多種多様なプロセスおよびシステムにおいて適用され得、任意のそのようなプロセスまたはシステムは、本明細書においてサービスと見なされ得る。本明細書の開示の利点とユーザインタフェースに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態およびコンテキストにおけるユーザインタフェースの目的および使用を容易に決定することができる。企図されたインターフェースがユーザーインターフェースであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、構成可能なビュー、操作またはビューを制限する能力、レポート機能、ユーザープロファイルおよびデータを操作する能力、規制要件を実装する、借り手、貸し手および第三者に望ましいユーザー特徴を提供する、などがある。 As used herein, the term user interface is to be understood as a type of interface that allows a user to interact with a system, computer, or other device, the interaction or communication of which is a graphical device or Accomplished through expression. A user interface may be a component of a computer and may be embodied in software, hardware, or a combination thereof. The user interface may be stored on a medium or in memory. User interfaces can include drop-down menus, tables, forms, etc. with default, templated, recommended or preset conditions. In certain embodiments, the user interface may include voice interaction. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a user interface may be an application, circuit, controller, process, module, service, layer, device, component, machine, product, subsystem, interface, connection, or interface of a system. It can be used in combination with some. A user interface may serve many different purposes or be configured for different applications and contexts. For example, a lender-side user interface may include functionality for viewing multiple customer profiles, but may be restricted from making certain changes. The debtor-side user interface may include functionality for viewing user account details and making changes. Third-Party Neutral Interfaces (e.g., regulators, auditors, etc., third parties with no stake in the underlying transaction) can monitor and anonymize the company without the ability to manipulate the data. third parties may have scheduled access depending on the purpose for the access. Third-party stakeholder interfaces (e.g. third parties who may have an interest in the underlying transaction, such as collectors, debtor advocates, investigators, part-owners, etc.) may include functionality that allows the display of certain restricted user data. Many more features of these user interfaces may be available to implement embodiments of the systems and/or procedures described throughout this disclosure. Accordingly, the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of processes and systems, and any such process or system may be considered a service herein. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of user interfaces, can readily determine the purpose and use of user interfaces in the various embodiments and contexts disclosed herein. Particular considerations for one of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated interface is a user interface and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance a contemplated system are: including, but not limited to, configurable views, the ability to restrict operations or views, reporting capabilities, the ability to manipulate user profiles and data, implement regulatory requirements, provide desirable user characteristics to borrowers, lenders and third parties; and so on.
本明細書で利用されるインターフェースおよびダッシュボードは、さらに、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具体化され得るコンピュータのコンポーネントなど、相互作用または通信が達成されるコンポーネントを説明するために広く理解される場合がある。インターフェースおよびダッシュボードは、アイテム、サービス、提供物、または取引もしくは融資の他の側面を取得、受信、提示、またはその他の方法で管理することができる。例えば、インターフェースおよびダッシュボードは、限定されないが、アプリケーションプログラミングインターフェース、グラフィックユーザーインターフェース、ユーザーインターフェース、ソフトウェアインターフェース、マーケットプレイスインターフェース、需要集約インターフェース、クラウドソーシングインターフェース、安全なアクセス制御インターフェース、ネットワークインターフェース、データ統合インターフェースもしくはクラウドコンピューティングインターフェース、またはこれらの組み合わせなど、多くの異なる目的を果たし、または異なるアプリケーションもしくはコンテキスト用に構成され得る。インターフェースまたはダッシュボードは、限定されないが、貸出、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介または差押えの文脈で、データを受信または表示する方法として機能する役割を果たすことができる。インターフェースまたはダッシュボードは、別のインターフェースまたはダッシュボードのためのインターフェースまたはダッシュボードとして機能してもよい。本開示の他の態様または説明を制限することなく、インターフェースは、アプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、またはシステムの一部として併用されてもよい。特定の実施形態では、インターフェースまたはダッシュボードは、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化されるだけでなく、媒体上またはメモリに格納されることもある。当業者は、本明細書の開示の利益と、想定されるシステムに関して通常利用可能な知識を有するので、本明細書に開示される様々な実施形態およびコンテキストにおけるインターフェースおよび／またはダッシュボードの目的および使用を容易に決定することが可能である。 Interfaces and dashboards utilized herein are also understood broadly to describe components with which interaction or communication is achieved, such as components of a computer that may be embodied in software, hardware, or a combination thereof. may be The interfaces and dashboards may obtain, receive, present, or otherwise manage items, services, offerings, or other aspects of transactions or financing. For example, interfaces and dashboards include, but are not limited to, application programming interfaces, graphic user interfaces, user interfaces, software interfaces, marketplace interfaces, demand aggregation interfaces, crowdsourcing interfaces, secure access control interfaces, network interfaces, data integration interfaces. or cloud computing interfaces, or a combination thereof, may serve many different purposes or be configured for different applications or contexts. The interface or dashboard can serve as a way to receive or display data in, but not limited to, lending, refinancing, collection, consolidation, factoring, brokerage or seizure contexts. An interface or dashboard may act as an interface or dashboard for another interface or dashboard. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, an interface can be any application, circuit, controller, process, module, service, layer, device, component, machine, product, subsystem, interface, connection, or part of a system. You may use together as a part. In certain embodiments, an interface or dashboard may be embodied in computer readable instructions, hardware, or a combination thereof, as well as stored on media or in memory. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and their generally available knowledge of the systems contemplated, will be able to understand the purpose and purpose of interfaces and/or dashboards in the various embodiments and contexts disclosed herein. Use can be easily determined.
本明細書で利用されるドメインという用語は、トランザクション及び／又はトランザクションに関連する通信の範囲又はコンテキストを記述するために広範に理解され得る。例えば、ドメインは、限定されないが、実行のためのドメイン、デジタル資産のためのドメイン、リクエストが公開されるドメイン、ソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスが適用されるドメイン、モノのインターネットデータ収集及び監視サービスが適用されるドメイン、ネットワークドメイン、地理位置ドメイン、管轄位置ドメイン及び時間ドメインなど、多くの異なる目的を果たすか、又は異なるアプリケーション又はコンテキスト用に構成されることができる。本開示の他の態様または説明を制限することなく、1つまたは複数のドメインは、任意のアプリケーション、回路、コントローラ、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、またはシステムの一部として関連して利用され得る。特定の実施形態では、ドメインは、コンピュータ可読命令、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで具現化され、また、媒体上またはメモリに格納されてもよい。本明細書の開示の利益とドメインに関する知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及びコンテキストにおけるドメインの目的及び使用を容易に決定することができる。 The term domain as utilized herein may be understood broadly to describe the scope or context of a transaction and/or communications associated with the transaction. For example, domains include, but are not limited to, domains for execution, domains for digital assets, domains where requests are published, domains to which social network data collection and monitoring services apply, Internet of Things data collection and monitoring services. It can serve many different purposes or be configured for different applications or contexts, such as the domain to which it applies, the network domain, the geolocation domain, the jurisdictional location domain and the time domain. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, one or more domains may refer to any application, circuit, controller, process, module, service, layer, device, component, machine, product, subsystem, interface. , connection, or as part of a system. In particular embodiments, domains may be embodied in computer readable instructions, hardware, or a combination thereof and stored on media or in memory. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the domains, can readily determine the purpose and use of domains in the various embodiments and contexts disclosed herein.
本明細書で利用されるリクエスト（および変形）という用語は、提供されるべき物（例えば、情報、応答、オブジェクトなど）を開始または要求する動作またはインスタンスを記述するために広く理解されるかもしれない。特定のタイプのリクエストはまた、限定されないが、正式な法的リクエスト（例えば、召喚状）、借り換えのリクエスト（例えば、ローン）、またはクラウドソーシングのリクエストなど、多くの異なる目的を果たし、または異なるアプリケーションまたはコンテキスト用に構成されることがある。システムは、要求を実行するためだけでなく、要求を満たすためにも利用され得る。法的措置、ローンの借り換え、またはクラウドソーシングサービスを議論する場合、限定されないが、様々な形態のリクエストが含まれてもよい。本明細書の開示の利益と企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、実施形態において実装されるリクエストの価値を容易に決定することができる。リクエストの特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 As used herein, the term request (and transformation) may be understood broadly to describe an action or instance that initiates or requests something to be provided (e.g., information, response, object, etc.). do not have. Certain types of requests also serve many different purposes, such as, but not limited to, formal legal requests (e.g., subpoenas), refinancing requests (e.g., loans), or crowdsourcing requests, or have different applications. or may be configured for context. The system can be used not only to fulfill requests, but also to fulfill them. When discussing legal action, loan refinancing, or crowdsourcing services, without limitation, various forms of requests may be involved. Those skilled in the art, having the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated system, can readily determine the value of requests implemented in the embodiments. Although specific examples of requests are set forth herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by a person of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein. Any discussion is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される報酬（及びその変形）という用語は、行動又は刺激に応答して受け取られる又は提供される物又は対価を説明するために広く理解される場合がある。報酬は、限定されることなく、金銭的なタイプ、又は非金銭的なタイプであることができる。特定のタイプの報酬はまた、限定されないが、報酬イベント、報酬の請求、金銭的報酬、データセットとして取り込まれる報酬、報酬ポイント、及び他の形態の報酬など、多くの異なる目的を果たすか、又は異なる用途又は文脈のために構成されることができる。報酬は、トリガーされ、割り当てられ、革新のために生成され、証拠の提出のために提供され、要求され、提供され、選択され、管理され、構成され、割り当てられ、伝達され、識別されてもよく、他のアクションと同様に、制限されない。前述の行動を実行するために、システムを利用してもよい。特定の行動、又は特定の行動の奨励を議論するところに、限定されないが、様々な形態の報酬が含まれてもよい。本明細書の特定の実施形態では、報酬は、特定のインセンティブ（例えば、クラウドソーシングの要求に応答する特定の人に報酬を与える）又は一般的なインセンティブ（例えば、応答した特定の人に対する報酬に加えて又は代替的に、成功したクラウドソーシングの要求に応答する報酬を与える）として利用され得る。本明細書の開示の利益及び報酬に関する知識を有する当業者は、実施形態において実装される報酬の価値を容易に決定することができる。報酬の特定の例が説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 As used herein, the term reward (and variations thereof) may be understood broadly to describe an object or value received or provided in response to an action or stimulus. Compensation can be, without limitation, of monetary or non-monetary type. Certain types of rewards also serve many different purposes, such as, but not limited to, reward events, reward claims, monetary rewards, rewards captured as datasets, reward points, and other forms of rewards, or It can be configured for different uses or contexts. Rewards may be triggered, allocated, generated for innovation, offered for evidence, requested, offered, selected, administered, configured, assigned, communicated, identified Well, like any other action, it's not limited. A system may be utilized to perform the aforementioned actions. Where specific behaviors, or encouragement of specific behaviors, are discussed, various forms of rewards may be included, but not limited to. In certain embodiments herein, the reward is a specific incentive (e.g., rewarding a particular person for responding to a crowdsourcing request) or a general incentive (e.g., rewarding a particular person for responding). Additionally or alternatively, it can be used as a reward for responding to successful crowdsourcing requests. Those of ordinary skill in the art with knowledge of the benefits and rewards disclosed herein can readily determine the value of the rewards implemented in the embodiments. Although specific examples of rewards are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by a person of ordinary skill in the art who has the benefit of this disclosure Any discussion is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるロボットプロセス自動化システムという用語は、本開示のシステムのタスクを実行することができるシステムまたはニーズを提供するシステムを説明するために広範に理解され得る。例えば、ロボットプロセス自動化システムは、限定されないが、以下のために構成され得る。ローンのための一連の条件の交渉、ローンの借り換えの交渉、ローンの回収、ローンのセットの統合、ファクタリングローンの管理、住宅ローンの仲介、差し押さえ交渉のための訓練、ローンのための一連の属性に基づくクラウドソーシング要求の構成、報酬の設定。リクエストが公開されるドメインのセットを決定すること、リクエストの内容を設定すること、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集および監視アクションを設定すること、モノのインターネットデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定すること、および一連の結果に基づいて繰り返しトレーニングおよび改良を行うこと。ロボットプロセス自動化システムは、データ収集および監視サービスのセットと、人工知能システムと、より上位のロボットプロセス自動化システムの構成要素である別のロボットプロセス自動化システムとを含んでもよい。ロボティックプロセスオートメーションシステムは、以下を含んでもよい。一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローン相互作用のうちの少なくとも1つは、マーケティング活動、一連の見込み借り手の識別、物件の識別、担保の識別、借り手の資格、権原検索、権原確認、物件評価、物件検査、物件評価、所得証明のうちの活動を含む。借り手の人口統計学的分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、既存の住宅ローンの分析、既存および新規住宅ローン条件の比較分析、申請ワークフローの完成、申請項目の入力、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約へのスケジュールの完成。
資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、先取特権の配置、および住宅ローン契約の締結。例および非限定的なロボットプロセス自動化システムは、1つまたは複数のユーザインターフェース、データを提供、要求、および／または共有するためのシステム全体の回路および／またはコントローラとのインターフェース、ならびにロボットプロセス自動化システムの1つまたは複数の動作を反復的に改善するように構成された1つまたは複数の人工知能回路を含んでもよい。当業者は、本明細書の開示の利益および企図されるロボットプロセス自動化システムに関して通常利用可能な知識を有するので、企図されるシステムのために選択された機能を実行するロボットプロセス自動化システムを実装するために含めるべき回路、コントローラ、および／またはデバイスを容易に決定し得る。ロボットプロセス自動化システムの特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および理解される任意の考慮事項が含まれる。
As utilized herein, the term robotic process automation system may be understood broadly to describe a system capable of performing the tasks of the disclosed system or serving the needs. For example, a robotic process automation system may be configured for, but not limited to: Negotiate a set of terms for loans, negotiate loan refinancing, collect loans, consolidate sets of loans, manage factored loans, broker mortgages, train for foreclosure negotiations, a set of attributes for loans Configuring crowdsourcing requests based on, setting rewards. determine the set of domains to which the request will be published; configure the content of the request; configure data collection and monitoring actions based on the set of loan attributes; Internet of Things data collection and monitoring services are applied; Determining a set of domains to be tested and iteratively training and improving based on a set of results. A robotic process automation system may include a set of data collection and monitoring services, an artificial intelligence system, and another robotic process automation system that is a component of a higher level robotic process automation system. A robotic process automation system may include: At least one of the series of mortgage activities and series of mortgage interactions includes marketing activities, series of prospective borrower identification, property identification, collateral identification, borrower qualification, title search, title verification, property valuation , property inspection, property appraisal, and income verification activities. Demographic analysis of borrowers, identification of capital providers, determination of available interest rates, determination of available payment terms, analysis of existing mortgages, comparative analysis of existing and new mortgage terms, completion of application workflow , entry of application items, preparation of mortgage contract, completion of schedule to mortgage contract.
Negotiating mortgage terms with capital providers, negotiating mortgage terms with borrowers, transferring ownership, placing liens, and entering into mortgage agreements. An example and non-limiting robotic process automation system includes one or more user interfaces, system-wide circuitry and/or interfaces with controllers for providing, requesting, and/or sharing data, and robotic process automation systems. may include one or more artificial intelligence circuits configured to iteratively improve one or more operations of the . Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the present disclosure and knowledge of contemplated robotic process automation systems, will implement a robotic process automation system that performs selected functions for the contemplated system. One can easily determine the circuits, controllers, and/or devices to include for the purpose. Although specific examples of robotic process automation systems are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and any considerations understood are included.
ローン関連行為（及びローン関連イベントやローン関連活動などの他の関連用語）という用語は本明細書で利用され、取引内にローンを含む取引に関連する一つ又は複数の行為、イベント又は活動を説明するために広く理解される場合がある。アクション、イベント、または活動は、融資、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、管理、交渉、収集、調達、執行、およびデータ処理（例えばデータ収集）、またはそれらの組み合わせなど、融資の多くの異なる文脈で発生し得るが、これらに限定されることはない。ローン関連アクションは、名詞の形で使用されてもよい（例えば、デフォルトの通知が正式な通知で借り手に伝達されたが、これはローン関連アクションと見なされ得る）。ローン関連のアクション、イベント、またはアクティビティは、単一のインスタンスを指すこともあれば、アクション、イベント、またはアクティビティのグループを特徴づけることもある。例えば、延滞している支払いについて借主に特定の通知を行うというような単一の行為は、ローン関連行為とみなされることがある。同様に、債務不履行に関連する最初から最後までの一連の行為も、単一のローン関連行為とみなされる場合がある。査定、検査、資金調達、記録も、限定するものではないが、すべてローンに関連するイベントと同様に、発生したローン関連のアクションとみなされることがある。同様に、これらのアクションを完了するこれらの活動もまた、限定されないが、ローン関連の活動（例えば、鑑定、検査、資金調達、記録など）と見なされてもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクトまたはロボットプロセス自動化システムは、当事者のうちの1つまたは複数のためにローン関連アクション、ローン関連イベント、またはローン関連アクティビティを実行し、これらを完了させるための適切なタスクを処理してもよい。場合によっては、スマートコントラクトまたはロボットプロセス自動化システムは、ローン関連アクションを完了しないことがあり、そのような結果に応じて、これは自動化アクションを有効にすることができ、または他の条件または条項をトリガーすることができる。本明細書の開示の利益とローン関連アクション、イベント、及び活動に関する知識を有する当業者は、本開示を通じて説明されるような様々な形態及び実施形態におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 The term loan-related action (and other related terms such as loan-related event and loan-related activity) is used herein to refer to one or more actions, events or activities associated with a transaction involving a loan within the transaction. It may be broadly understood to explain. An action, event, or activity can be any of the many different types of lending, such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, administration, negotiation, collection, procurement, enforcement, and data processing (e.g., data collection), or combinations thereof. It can occur in context, but is not limited to. A loan-related action may be used in a noun form (eg, a notice of default was communicated to the borrower in a formal notice, which may be considered a loan-related action). A loan-related action, event, or activity may refer to a single instance or characterize a group of actions, events, or activities. For example, a single act such as giving a specific notice to a borrower of a delinquent payment may be considered a loan-related act. Similarly, a series of actions related to default from start to finish may also be considered a single loan-related action. Appraisals, inspections, financings, recordings, as well as, without limitation, all loan-related events, may also be considered loan-related actions that have taken place. Similarly, these activities that complete these actions may also be considered, without limitation, loan-related activities (eg, appraisal, inspection, financing, recording, etc.). In certain embodiments, a smart contract or robotic process automation system performs loan-related actions, loan-related events, or loan-related activities on behalf of one or more of the parties, and performs appropriate actions to complete them. You can handle tasks. In some cases, the smart contract or robotic process automation system may not complete loan-related actions, and depending on such outcome, this may enable automated actions, or impose other terms or conditions. can be triggered. Those skilled in the art, having the benefit of the disclosure herein and knowledge of loan-related actions, events, and activities, will readily determine the purpose and use of this term in various forms and embodiments as described throughout this disclosure. be able to.
本明細書で言及するローン関連のアクション、イベント、およびアクティビティという用語は、より具体的には、ローンの呼び出しのコンテキストを説明するために利用されることもある。ローンの呼び出しは、貸し手がローンの返済を要求できるアクションであり、通常、支払いの延滞などの他の条件または用語によってトリガされる。例えば、ローン関連のアクションとして、借り手が3回連続で支払いを怠り、ローンの支払いスケジュールに深刻な延滞が発生し、ローンが不履行に陥った場合にローンを呼び出すことができる。このようなシナリオでは、貸し手は、その権利を保護するために、ローンの呼び出しのためのローン関連のアクションを開始することがある。このようなシナリオでは、おそらく借り手が延滞やペナルティを解消するために金額を支払うことになるが、これもローンの呼び出しのためのローン関連アクションと見なされる可能性がある。いくつかの状況において、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムは、ローンの呼び出しのためのローン関連アクションを開始、管理、または処理してもよく、これは、限定されないが、通知の提供、調査、および支払履歴の収集、またはローンの呼び出しの一部として行われる他の作業を含んでもよい。本明細書の開示の利益と、ローンの呼び出しのためのローン関連アクション、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態に関する知識を有する当業者は、イベントまたは本明細書に開示された他の様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。 The terms loan-related actions, events, and activities referred to herein may also be utilized to more specifically describe the context of a loan call. A loan call is an action by which a lender can demand repayment of a loan, usually triggered by other conditions or terms such as late payment. For example, a loan-related action could invoke a loan if the borrower misses three payments in a row, causing a serious delinquency in the loan payment schedule, and the loan defaults. In such scenarios, the lender may initiate loan-related actions for loan calls to protect its rights. In such a scenario, the borrower would probably pay an amount to clear the delinquency or penalty, which could also be considered a loan-related action for the loan call. In some circumstances, a smart contract or robotic process automation system may initiate, manage, or process loan-related actions for loan calls, including, but not limited to, providing notifications, investigating, and collection of payment history, or other tasks performed as part of the loan call. Those skilled in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of loan-related actions for loan calls, or other forms of this term and its various forms, will be able to The purpose and use of this term in various embodiments and contexts can be readily determined.
本明細書に記載されているように、ローン関連のアクション、イベント、及びアクティビティという用語は、より具体的には、ローンの支払いに関するコンテキストを説明するために利用されることもある。典型的には、ローンを含む取引において、限定されないが、ローンは、支払いスケジュールで返済される。ローンを返済するための情報を借り手に提供するための様々なアクション、及びローンの支払いを受けるための貸し手のためのアクションが取られてもよい。例えば、借り手がローンの支払いを行う場合、ローンの支払いのためのローン関連アクションが発生してもよい。限定されないが、そのような支払いは、貸主に支払いが申し込まれること、支払いが行われたことを反映するローン元帳または会計、行われた支払いの借主に提供される受領証、および借主に要求される次の支払いなど、ローンの支払いに関して発生し得るいくつかのアクションから構成されてもよい。いくつかの状況において、スマートコントラクトまたはロボティックプロセスオートメーションシステムは、ローンの支払いのためのそのようなローン関連アクションを開始、管理、または処理してもよく、これは、限定されないが、貸し手への通知の提供、支払い履歴の調査、および収集、借り手への受領書の提供、借り手への次の支払いに関する通知の提供、またはローンの支払いに関連する他のアクションを含むことができる。本明細書の開示の利益を有し、ローンの支払いのためのローン関連のアクション、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態に関する知識を有する当業者は、イベントまたは本明細書に開示される他の様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。 As described herein, the terms loan-related actions, events, and activities may also be utilized to more specifically describe the context of loan payments. Typically, but not exclusively, in transactions involving loans, the loans are repaid on a payment schedule. Various actions may be taken to provide the borrower with information to repay the loan and for the lender to receive the loan payment. For example, if a borrower makes a loan payment, loan related actions for loan payment may occur. Without limitation, such payments are required to be made to the Lender, a loan ledger or account reflecting that the payment was made, a receipt provided to the Borrower for the payment made, and required by the Borrower to It may consist of several actions that may occur with respect to loan payments, such as the next payment. In some circumstances, a smart contract or robotic process automation system may initiate, manage, or process such loan-related actions for loan disbursement, including, but not limited to, This may include providing notice, reviewing and collecting payment history, providing receipts to the borrower, providing notice to the borrower of upcoming payments, or other actions related to loan payments. Those of ordinary skill in the art who have the benefit of the disclosure herein and have knowledge of loan-related actions for loan payment, or other forms of this term and its various One can readily determine the purpose and use of this term in various other embodiments and contexts.
本明細書に記載されているように、ローン関連のアクション、イベント、およびアクティビティという用語は、より具体的には、支払いスケジュールまたは代替支払いスケジュールのコンテキストを説明するために利用されることもある。典型的には、ローンを含む取引において、限定されないが、ローンは、時間の経過とともに変更されてもよい支払いスケジュールで返済される。または、そのような支払いスケジュールは、代替的な支払いスケジュールを開発し、合意することができる。貸し手または借り手の支払いスケジュールまたは代替支払いスケジュールとの関連で、例えば、当該支払額、当該支払期限、支払遅延に伴うペナルティまたは手数料の内容、またはその他の条件など、様々なアクションが行われる可能性がある。例えば、借り手がローンの早期支払いを行った場合、ローンの支払いスケジュールおよび代替支払いスケジュールに関するローン関連アクションが発生する可能性がある。この場合、おそらくその支払いは元本として適用され、通常の支払いは依然として予定されている。限定されないが、支払いスケジュールおよび代替支払いスケジュールのためのローン関連アクションは、貸し手に提出される支払い、支払いが行われたことを反映するローン元帳または会計、行われた支払いの借り手に提供される受領書、任意の手数料が添付されているかまたは期限がある場合の計算、および借り手に要求される次の支払いなど、ローンの支払いに関して起こりうるいくつかのアクションから構成されてもよい。特定の実施形態では、支払いスケジュールまたは代替支払いスケジュールを決定する活動は、ローン関連の行動、イベント、または活動であってよい。特定の実施形態では、支払いスケジュールまたは代替支払いスケジュールを（例えば、借り手、貸し手、または第三者に）伝達するアクティビティは、ローン関連のアクション、イベント、またはアクティビティであってもよい。いくつかの状況において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、支払スケジュールおよび代替支払スケジュールのためのそのようなローン関連アクションを開始、管理、または処理してもよく、これは、限定されないが、貸し手への通知の提供、支払履歴の調査および収集、借り手への受領書の提供、次の支払期限の計算、最終支払額および日付の計算、借り手への次の支払期限の通知の提供、支払スケジュールまたは代替支払スケジュールの決定、支払スケジュール作成者および代替支払スケジュールの伝達、またはローンの支払いと関連する他のアクション、を含むことがある。本明細書の開示の利益を有し、支払いスケジュールおよび代替支払いスケジュール、またはこの用語の他の形態およびその様々な形態のためのローン関連のアクションに関する知識を有する当業者は、イベントまたは本明細書に開示される他の様々な実施形態および文脈におけるこの用語の目的および使用を容易に決定することができる。 As described herein, the terms loan-related actions, events, and activities may also be utilized to more specifically describe the context of payment schedules or alternative payment schedules. Typically, but not exclusively, in transactions involving loans, the loans are repaid on a payment schedule that may change over time. Alternatively, such payment schedule may develop and agree on an alternative payment schedule. Various actions may be taken in connection with the lender's or borrower's payment schedule or alternative payment schedule, such as, for example, the amount of such payment, the due date of such payment, the nature of penalties or fees for late payment, or other terms. be. For example, if a borrower makes an early payment on a loan, there may be loan related actions regarding the loan payment schedule and alternative payment schedules. In this case, presumably the payment is applied as the principal and the regular payment is still due. Loan-related actions for payment schedules and alternative payment schedules include, but are not limited to, payments submitted to the lender, loan ledgers or accounts reflecting the payments made, and receipts provided to the borrower of payments made. It may consist of a number of actions that may occur with respect to loan payments, such as a statement, the calculation of any fees attached or due, and the next payment required of the borrower. In certain embodiments, the activity of determining a payment schedule or alternative payment schedule may be a loan-related action, event, or activity. In certain embodiments, the activity of communicating a payment schedule or alternative payment schedule (eg, to a borrower, lender, or third party) may be a loan-related action, event, or activity. In some circumstances, a smart contract circuit or robotic process automation system may initiate, manage, or process such loan-related actions for payment schedules and alternative payment schedules, including but not limited to , provide notice to the lender, research and collect payment history, provide receipts to the borrower, calculate the next payment due, calculate the amount and date of the final payment, provide notice to the borrower of the next payment due; It may include determining a payment schedule or an alternative payment schedule, communicating a payment scheduler and an alternative payment schedule, or other actions associated with loan disbursement. Those of ordinary skill in the art who have the benefit of the disclosure herein and have knowledge of payment schedules and alternative payment schedules, or loan-related actions for other forms of this term and its various forms, will be able to The purpose and use of this term in the various other embodiments and contexts disclosed in can be readily determined.
本明細書で利用される規制通知要件（及び任意の派生語）という用語は、通知又はメッセージを別の当事者又は事業体に伝達する義務又は条件を記述するために広く理解される場合がある。規制通知要件は、トリガーされる1つ以上の条件の下で要求されてもよいし、一般的に要求されてもよい。例えば、貸し手は、ローンの不履行、ローンの金利の変更、又は取引やローンに関連する他の通知を借り手に提供するための規制上の通知要件を有する場合がある。この用語の規制的側面は、コミュニケーションの特定の義務を要求する司法管轄権特有の法律、規則、または規範に起因している場合がある。特定の実施形態では、政策指令は規制上の通知要件として扱われるかもしれない-例えば、貸出人が取引に関連する1つ以上の管轄地の規制要件を超える可能性のある内部通知政策を有する場合などである。通知の側面は、一般に、正式なコミュニケーションに関するものであり、様々な形態をとることができるが、内容証明郵便、ファクシミリ、電子メール送信、またはその他の物理的もしくは電子的形態などの特定の通知の形態、通知の内容、および/または通知に関連するタイミング要件として具体的に指定することができる。要件面は、法律、規則、規範、方針、標準的な慣行、または契約もしくは融資の条件を遵守するために当事者がその義務を完了する必要性に関係する。特定の実施形態において、スマートコントラクトは、規制上の通知要件を処理またはトリガーし、適切な通知を借り手に提供することができる。これは、貸し手、借り手、ローンを介して提供された資金、ローンの返済、及びローンの担保、又はローン、取引、若しくは契約の条件によって指定される他の場所のうちの少なくとも1つの場所に基づいてもよい。当事者又は事業体がかかる規制通知の要件を満たしていない場合、当事者間の権利又は義務における特定の変更がトリガーされる場合がある-例えば、貸し手が借り手に不適合通知を提供する場合、ローンの条件に基づく、及び／又は外部情報（例えば、規制処方、貸し手の内部方針等）に基づく自動的なアクション又はトリガーがスマート契約回路及び／又はロボットプロセス自動化システムによって実行されても良い。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈における規制通知要件の目的及び用途を容易に決定することができる。 As used herein, the term regulatory notice requirement (and any derivative) may be understood broadly to describe an obligation or condition to convey a notice or message to another party or entity. Regulatory notification requirements may be required under one or more conditions that are triggered, or may be required generally. For example, lenders may have regulatory notification requirements to provide borrowers with notice of loan defaults, changes in loan interest rates, or other notices related to transactions or loans. The regulatory aspect of the term may result from jurisdiction-specific laws, rules, or norms requiring specific obligations for communications. In certain embodiments, policy directives may be treated as regulatory notification requirements - for example, a lender has an internal notification policy that may exceed the regulatory requirements of one or more jurisdictions relevant to the transaction. and so on. Aspects of notice generally relate to formal communications, which can take many forms, including but not limited to specific notices such as certified mail, facsimile, email transmission, or other physical or electronic forms. It can be specifically specified as form, notification content, and/or timing requirements associated with the notification. The requirements aspect relates to the need for a party to complete its obligations in order to comply with a law, rule, code, policy, standard practice, or the terms of a contract or loan. In certain embodiments, smart contracts can handle or trigger regulatory notification requirements and provide appropriate notifications to borrowers. This may be based on the location of at least one of the lender, borrower, funds provided through the loan, loan repayments, and loan collateral, or other locations specified by the terms of the loan, transaction, or contract. may Failure of a party or entity to meet the requirements of such regulatory notice may trigger certain changes in rights or obligations between the parties - for example, if a lender provides a notice of non-compliance to a borrower, the terms of a loan. and/or based on external information (eg, regulatory prescriptions, lender's internal policies, etc.) may be performed by smart contract circuitry and/or robotic process automation systems. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine the purpose and application of the regulatory notification requirements in the various embodiments and contexts disclosed herein. be able to.
規制通知要件という用語は、特定の管轄、または特定の場所の法律、規則、またはコードに基づくのではなく、一般的または特定のポリシーに基づいて、別の当事者またはエンティティに通知またはメッセージを伝達する義務または条件を記述するために本明細書で利用することもできる（管轄固有の場合がある規制通知要件におけるように）。規制当局の通知要件は、誘発される、又は一般的に要求される一つ以上の条件の下で、義務又は要求というよりも、慎重又は提案されるかもしれない。例えば、貸出人は、新しい情報提供サイトについて借主に通知すること、将来的にローンの金利が変更されること、あるいは義務的ではなく、助言的または有用である取引またはローンに関連する他の通知を提供することに、政策に基づく規制通知の要件を持っているかもしれない（ただし、義務的な通知も政策的根拠に該当する可能性がある）。したがって、規制通知要件という用語のポリシーベースの使用において、スマートコントラクト回路は、規制通知要件を処理またはトリガーし、法律、規則、またはコードによって必ずしも要求されないかもしれない借り手に適切な通知を提供することができる。通知または通信の根拠は、慎重さ、礼儀、習慣、または義務からであってもよい。 The term regulatory notice requirement refers to the communication of notices or messages to another party or entity based on general or specific policies rather than on the basis of the laws, rules, or codes of a particular jurisdiction or location. It may also be used herein to describe obligations or conditions (as in regulatory notice requirements which may be jurisdiction specific). Regulatory notification requirements may be prudent or suggested rather than obligatory or required under one or more conditions induced or generally required. For example, the Lender may notify the Borrower of new informational sites, future changes in loan interest rates, or other notices related to the transaction or loan that are non-mandatory, advisory or helpful. may have policy-based regulatory notice requirements (although mandatory notice may also fall under the policy rationale). Thus, in the policy-based use of the term regulatory notification requirements, smart contract circuits process or trigger regulatory notification requirements to provide appropriate notification to borrowers that may not necessarily be required by law, regulation, or code. can be done. The basis for notice or communication may be out of prudence, courtesy, custom, or duty.
また、規制通知という用語は、貸し手や借り手などの別の当事者又は実体に通知又はメッセージを具体的に伝達する義務又は条件を説明するために本明細書で利用されることがある。規制通知は、任意の当事者もしくはエンティティ、または当事者もしくはエンティティのグループに特に向けられることがある。例えば、債務者がローンの約定返済を行わず債務不履行に陥った場合など、特定の通知や連絡が債務者に提供されることが望ましい、または要求される場合がある。このように、貸し手または借り手などの特定のユーザーに向けられたそのような規制通知は、法域固有のまたは政策に基づく規制通知要件の結果であってもよいし、そうでなければ、そうでなくてもよい。したがって、状況によっては、スマートコントラクトは、規制通知を処理またはトリガーし、借り手などの特定の当事者に適切な通知を提供する場合があり、これは、法律、規則、または規範によって必ずしも要求されるとは限らないが、それ以外は、慎重さ、礼儀または習慣から提供される場合がある。当事者または事業体が特定の当事者に対するかかる規制上の通知要件を満たしていない場合、特定の権利が1つまたは複数の当事者または事業体によって放棄される、または自動的な行動を可能にする、または他の条件または条項を誘発する状況を生じさせる可能性がある。当業者は、本明細書の開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有するので、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈に基づいて、規制通知の要件の目的及び用途を容易に決定することが可能である。 Also, the term regulatory notice is sometimes used herein to describe an obligation or condition to specifically communicate a notice or message to another party or entity, such as a lender or borrower. Regulatory notices may be directed specifically to any party or entity, or group of parties or entities. It may be desirable or required that certain notices or communications be provided to the debtor, for example, if the debtor defaults by failing to make its scheduled repayments on a loan. As such, such regulatory notices directed to specific users, such as lenders or borrowers, may or may not be the result of jurisdiction-specific or policy-based regulatory notice requirements. may Therefore, in some circumstances, smart contracts may process or trigger regulatory notices and provide appropriate notices to certain parties, such as borrowers, which may not necessarily be required by law, regulation, or norm. Others may be provided out of prudence, courtesy or custom, although not necessarily. Certain rights may be waived or made available for automatic action by one or more parties or entities if the parties or entities fail to comply with such regulatory notification requirements for the particular party; or May give rise to circumstances that trigger other terms or provisions. Those of ordinary skill in the art will have the benefit of this disclosure and their generally available knowledge of the contemplated system, and will therefore be able to determine the objectives of the regulatory notice requirements based on the various embodiments and contexts disclosed herein. and use can be easily determined.
本書で利用される規制的差押要件（およびその派生語）という用語は、ローンのデフォルト、担保の差押えまたは奪還、またはその他の関連する差押え行為を誘発、処理または完了するための義務または条件を表すものとして広く理解されるかもしれない。規制上の差し押さえ要件は、トリガーされる、または一般的に要求される1つ以上の条件の下で要求されることがある。例えば、貸し手は、差し押さえの前にローンの不履行に関する通知を借り手に提供する、またはローンの不履行に関連する他の通知を提供する規制差し押さえ要件を有することができる。この用語の規制的側面は、コミュニケーションの特定の義務を要求する法域特有の法律、規則、またはコードに起因することがある。差し押さえの側面は、一般に、差し押さえ、または担保不動産の奪還およびローンの不履行という特定の救済措置に関連しており、これは多くの異なる形態をとることができるが、ローンの条件に指定されることができる。要件側面は、法律、規則、コード、または契約もしくは融資の条件の遵守または履行であるために、当事者がその義務を完了する必要性に関連するものである。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路は、規制上の差し押さえ要件を処理またはトリガーし、そのような差し押さえアクションに関連する適切なタスクを処理し得る。差し押さえアクション（複数可）は、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、及びローンの担保のうちの少なくとも1つの管轄の場所、又はローン、取引、若しくは契約の条件によって指定される他の場所に基づいてもよい。当事者または事業体がそのような規制上の差し押さえ要件を満たしていない場合、特定の権利が当事者または事業体（例えば、貸し手）によって放棄される場合があり、またはそのような規制上の差し押さえ要件を満たさない場合、自動的な行動を可能にしたり、他の条件または条項を誘発したりする場合がある。当業者は、本明細書の開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有するので、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈における規制的差し押さえ要件の目的および用途を容易に決定することが可能である。 The term Regulatory Foreclosure Requirement (and its derivatives) as used herein refers to an obligation or condition to induce, process or complete a loan default, collateral foreclosure or recapture, or other related foreclosure action. may be broadly understood. Regulatory foreclosure requirements may be required under one or more conditions that are triggered or commonly demanded. For example, a lender may have regulatory foreclosure requirements that provide notice to borrowers of loan defaults prior to foreclosure, or provide other notices related to loan defaults. The regulatory aspect of the term may result from jurisdiction-specific laws, regulations, or codes requiring specific obligations for communications. The foreclosure aspect generally relates to the specific remedy of foreclosure, or recapture of collateral property and default on the loan, which can take many different forms, but may be specified in the terms of the loan. can be done. Requirement aspects relate to the need for a party to complete its obligations to comply with or fulfill the terms of a law, regulation, code, or contract or loan. In certain embodiments, smart contract circuitry may process or trigger regulatory seizure requirements and handle appropriate tasks associated with such seizure actions. The foreclosure action(s) is specified by the lender, the borrower, the location of the jurisdiction of at least one of the funds provided through the loan, the repayment of the loan, and the collateral for the loan, or the terms of the loan, transaction, or contract. may be based on other locations where Certain rights may be waived by a party or entity (e.g., a lender) if the party or entity fails to comply with such regulatory foreclosure requirements, or may comply with such regulatory foreclosure requirements. Failure to do so may enable automatic action or trigger other conditions or provisions. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and their generally available knowledge of the contemplated systems, will understand the purpose and application of regulatory foreclosure requirements in the various embodiments and contexts disclosed herein. can be easily determined.
規制的差し押さえ要件という用語は、特定の管轄、または特定の場所の法律、規則、またはコードに基づくのではなく、一般的または特定のポリシーに基づいて、ローン、差し押さえまたは担保の奪回、または他の関連する差し押さえアクションのデフォルトを誘発、処理、または完了するための義務またはそれを記述するために本明細書でも利用することができる（管轄固有の場合がある規制的差し押さえ要件におけるように）。規制上の差押え要件は、誘発される、または一般的に要求される一つ以上の条件の下で、義務または要求というよりも、慎重または提案されるかもしれない。例えば、貸出人は、ローンの不履行について借主に通知すること、または、義務的ではなく、助言的もしくは有用である取引もしくはローンに関連する他の通知を提供することに、政策に基づく規制的差し押さえ要件を有するかもしれない（ただし、義務的通知も政策に基づくものに該当しうる）。したがって、規制的差し押さえ要件という用語の政策に基づく使用において、スマートコントラクトは、規制的差し押さえ要件を処理またはトリガーし、法律、規則、またはコードによって必ずしも要求されないかもしれない借り手に適切な通知を提供することができる。通知または通信の根拠は、慎重さ、礼儀、慣習、業界慣行、または義務からであってもよい。 The term Regulatory Foreclosure Requirement applies to any loan, foreclosure or repossession, or other May also be used herein to describe obligations to induce, process, or complete the default of the relevant foreclosure action (as in regulatory foreclosure requirements, which may be jurisdiction-specific). A regulatory foreclosure requirement may be deliberate or suggested rather than an obligation or a requirement under one or more conditions induced or generally required. For example, a lender may be subject to policy-based regulatory foreclosure notices to the borrower of loan defaults or to provide other notices related to transactions or loans that are advisory or helpful, but not obligatory. may have requirements (although mandatory notice may also be policy-based). Thus, in policy-based use of the term regulatory foreclosure requirements, smart contracts process or trigger regulatory foreclosure requirements and provide appropriate notice to borrowers that may not necessarily be required by law, regulation, or code. be able to. The basis for notice or communication may be out of prudence, courtesy, custom, industry practice, or obligation.
また、本書では、規制的な差し押さえ要件という用語は、貸し手や借り手などの特定のユーザーに関して実行されるべき義務や条件を説明するために利用されることもある。規制通知は、任意の当事者もしくは団体、または当事者もしくは団体のグループに対して具体的に指示されてもよい。例えば、債務者がローンの約定返済を行わず債務不履行に陥った場合など、特定の通知や連絡を債務者に提供することが望ましい、または要求される場合がある。このように、このような規制上の差押え要件は、貸主または借主などの特定の利用者に向けられ、法域固有または政策に基づく、あるいはその他の規制上の差押え要件の結果である場合がある。例えば、差し押さえ要件は、取引に関わる特定のエンティティ（例えば、現在の借り手は30年来の顧客であるため、その人は独自の扱いを受ける）、またはエンティティのクラス（例えば、「優先」借り手、または「初めてのデフォルト」借り手）に関連してもよい。したがって、いくつかの状況において、スマート契約回路は、貸し手または借り手などの特定の当事者から、または行動が指示される、差し押さえに従って取らなければならない義務または行動を処理またはトリガーしてもよく、それは必ずしも法律、規則、または規範によって要求されてもされなくてもよいが、さもなければ、慎重さ、礼儀、または習慣から提供されることが可能である。特定の実施形態では、特定のユーザに関して実行されるべき義務又は条件は、条件の一部を形成するか、又はそうでなければ、それが適用される特定のユーザに知られていてもよい（例えば、。保険会社または銀行が、初回デフォルト顧客、初回事故顧客などの特定のクラスの顧客に関して特定の慣行を宣伝する場合）、特定の実施形態では、特定のユーザに関して実行されるべき義務または条件は、それが適用される特定のユーザには不明であってもよい（例えば、銀行は特定のユーザが属するユーザのクラスに関する方針を有しているが、特定のユーザはその分類を認識していない）。 The term regulatory foreclosure requirements may also be used in this document to describe obligations or conditions that must be enforced with respect to a particular user, such as a lender or borrower. Regulatory notices may be specifically directed to any party or entity, or group of parties or entities. For example, it may be desirable or required to provide certain notices or communications to the debtor, such as when the debtor defaults by not making its scheduled repayments on a loan. As such, such regulatory foreclosure requirements are directed to specific users, such as lenders or borrowers, and may be jurisdiction-specific or policy-based, or the result of other regulatory foreclosure requirements. For example, foreclosure requirements may apply to the particular entity involved in the transaction (e.g., the current borrower is a customer of 30 years, so he or she receives unique treatment), or the class of entities (e.g., "preferred" borrowers, or may relate to “first-time default” borrowers). Thus, in some situations, smart contract circuitry may process or trigger obligations or actions that must be taken from a particular party, such as a lender or borrower, or pursuant to a foreclosure, where actions are directed, which does not necessarily may or may not be required by law, rule, or norm, but may otherwise be provided out of prudence, courtesy, or custom. In certain embodiments, obligations or conditions to be performed with respect to a particular user may form part of the terms or otherwise be known to the particular user to which it applies ( For example, if an insurance company or bank advertises certain practices with respect to certain classes of customers, such as first default customers, first accident customers, etc.), in certain embodiments, obligations or conditions to be carried out with respect to certain users may be unknown to the particular user to which it applies (e.g. a bank may have a policy regarding the class of users to which a particular user belongs, but a particular user may not be aware of that classification). do not have).
本明細書で利用される価値、評価、および評価モデル（および類似の用語）という用語は、担保に対する推定価値を評価および決定するためのアプローチを説明するために広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、評価モデルは、担保（例えば、担保物件）、人工知能サービス（例えば、評価モデルを改善するため）、データ収集および監視サービス（例えば、評価額の設定のため）、評価サービス（例えば、評価モデルを通知、使用、および／または改善するプロセス）、および／または担保の取引に関する結果（例えば、評価モデルを改善する根拠として）と関連して使用され得る。「管轄特定評価モデル」は、特定の地理的／管轄的領域または地域で用いられる評価モデルとしても用いられる；ここで、管轄は、貸し手、借り手、資金の受け渡し、ローンの支払いまたはローンの担保の管轄、またはそれらの組み合わせに特定することができる。特定の実施形態において、管轄別評価モデルは、少なくとも以下を含む、担保の評価に対する管轄の影響を考慮する。関連する法域における借り手および貸し手の権利および義務、担保を移動、輸入、輸出、代替、および/または清算する能力に対する法域の影響、デフォルトと差し押さえまたは担保の回収の間のタイミングに対する法域の影響。特定の実施形態において、地理的位置特定評価モデルは、担保の評価に対する地理的位置の影響を考慮する。これは、相対的な司法権の影響（ただし、司法権の位置は地理的位置とは異なる場合がある）の考慮事項の同様のリストを含む場合があるが、以下のような追加の影響も含む場合がある。天候に関連する影響、モニタリング、保守又は差押えサービスからの担保の距離、及び／又はリスク現象の近接性（たとえば、断層、工業地帯、原子力発電所など）。評価モデルは、担保の評価の一部として、オフセット担保の評価（例えば、担保の類似アイテム、類似または可換担保の市場価値などの汎用価値、及び／または担保の価値と相関するアイテムの価値）を利用してもよい。特定の実施形態において、人工知能回路は、評価モデルを改善するために、1つまたは複数の機械学習および／または人工知能アルゴリズムを含み、例えば、評価モデルを反復的に改善するために、類似のまたは相殺された担保を含む複数の取引間の経時情報を利用し、および／または同じまたは他の取引からの結果情報（例えば、ローン取引が成功または失敗して完了したところ、および／または現実の担保評価の決定を示す担保押収または清算事象に応答して）を利用する、ことが含まれる。特定の実施形態において、人工知能回路は、担保評価データセット、例えば以前に決定された評価、および／またはトレーナー（例えば、人間、会計評価、および／または他の評価データ）との相互作用を通じて訓練される。特定の実施形態では、評価モデルおよび／または評価モデルのパラメータ（例えば、仮定、較正値など）は、取引（例えば、ローン、ローンのセット、および／またはローンのセットのサブセット）の条件の一部として決定および／または交渉され得る。本明細書の開示の利益および企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本開示のどの側面が評価モデルのための特定のアプリケーションに利益をもたらすか、および評価モデルの実施形態を実装するために評価モデルをどのように選択または結合するかを容易に決定することが可能である。適切な評価モデルを選択する際の当業者、または本開示の実施形態に対する特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。担保の法域を考慮した評価モデルの法的考察、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引／ローンの種類、特定の担保の種類、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローンの総額、借り手の信用度、ローンの種類および／または関連業界の会計慣習、前述のいずれかに関連する不確実性、および／または前述のいずれかに関連する感応度。評価モデルおよび考慮事項の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されたものである。 The terms value, valuation, and valuation model (and similar terms) utilized herein should be understood broadly to describe approaches for valuing and determining estimated values for collateral. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, valuation models may include collateral (e.g., collateral property), artificial intelligence services (e.g., to improve valuation models), data collection and monitoring services (e.g., valuation for the establishment of valuation models), valuation services (e.g., processes for informing, using, and/or improving valuation models), and/or in connection with results relating to collateral transactions (e.g., as a basis for improving valuation models) can be A “jurisdiction-specific valuation model” is also used as a valuation model used in a particular geographic/jurisdictional area or region; It can be specific to a jurisdiction, or a combination thereof. In certain embodiments, the jurisdiction-specific valuation model considers the impact of jurisdictions on the valuation of collateral, including at least the following. the rights and obligations of borrowers and lenders in relevant jurisdictions; the impact of jurisdictions on their ability to transfer, import, export, substitute and/or liquidate collateral; and the impact of jurisdictions on the timing between default and foreclosure or recovery of collateral. In certain embodiments, the geo-location valuation model considers the impact of geo-location on the valuation of collateral. This may include a similar list of considerations of relative jurisdictional impact (although jurisdictional location may differ from geographic location), but may also include additional impacts such as: may contain. Collateral distance from weather-related impacts, monitoring, maintenance or seizure services, and/or proximity of risk phenomena (eg, faults, industrial zones, nuclear power plants, etc.). Valuation models may include, as part of collateral valuation, offset collateral valuations (e.g., generic values such as similar items of collateral, market values of similar or convertible collateral, and/or values of items that correlate with collateral values). may be used. In certain embodiments, the artificial intelligence circuitry includes one or more machine learning and/or artificial intelligence algorithms to improve the evaluation model, e.g., similar or utilizing historical information between multiple transactions involving offsetting collateral; and/or outcome information from the same or other transactions (e.g., where loan transactions are completed successfully or unsuccessfully; (in response to a collateral seizure or liquidation event) to indicate collateral valuation decisions. In certain embodiments, the artificial intelligence circuit trains through interaction with a collateral valuation data set, such as previously determined valuations, and/or a trainer (eg, human, accounting valuation, and/or other valuation data). be done. In certain embodiments, the valuation model and/or valuation model parameters (eg, assumptions, calibration values, etc.) are part of the terms of a transaction (eg, a loan, a set of loans, and/or a subset of a set of loans). may be determined and/or negotiated as Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the present disclosure and the knowledge generally available regarding the contemplated system, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular applications for valuation models and embodiments of valuation models. It is possible to easily decide how to select or combine valuation models to implement Specific considerations for one of ordinary skill in the art, or for embodiments of the present disclosure, in selecting an appropriate valuation model include, but are not limited to: Legal considerations of valuation models considering collateral jurisdiction, data available for a given collateral, expected transaction/loan types, specific collateral types, loan-to-value ratio, collateral-to-loan ratio, transactions / the total amount of the loan, the creditworthiness of the borrower, the type of loan and/or the accounting practices of the relevant industry, the uncertainties associated with any of the foregoing, and/or the sensitivities associated with any of the foregoing; Although specific examples of evaluation models and considerations are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from this disclosure, and those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, would Any understood considerations are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本書で使用する市場価値データまたは市場情報（および他の形態または変形）という用語は、ローンまたは取引の対象として使用される可能性がある不動産、資産、担保または他の有価物の評価に関するデータまたは情報を広く記述するものと理解することができる。市場価値データまたは市場情報は、時々刻々と変化し、様々な情報源から推定、計算、または客観的もしくは主観的に決定されることがある。市場価値データまたはマーケットプレイス情報は、担保物件に直接関連する場合もあれば、相殺された担保物件に関連する場合もある。市場価値データまたは市場情報は、財務データ、市場格付け、製品格付け、顧客データ、顧客のニーズまたは好みを理解するための市場調査、競合他社、供給業者などに関する競合情報、実体販売、取引、顧客獲得コスト、顧客生涯価値、ブランド認知、解約率、などを含む場合がある。この用語は、貸出、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、データ処理（データ収集など）、またはそれらの組み合わせなど、契約または融資の多くの異なる文脈で、制限なく発生する可能性がある。市場価値データまたは市場情報は、単一の数値または複数の数値またはデータを識別するための名詞として使用され得る。例えば、市場価値データまたは市場情報は、貸し手によって、不動産または資産が担保付きローンの担保として機能するかどうかを決定するために利用されてもよく、あるいは代わりに、用語の使用においてこれらの状況に限定されないが、ローンがデフォルトである場合に差し押さえの決定において利用されることができる。市場価値データまたは市場情報はまた、ローン・トゥ・バリューの数値または計算を決定するために使用されてもよい。特定の実施形態において、回収サービス、スマートコントラクト回路、および／またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、1つまたは複数のデータまたは情報のソースから市場価値データまたは市場情報を推定または計算することができる。場合によっては、市場データ値または市場情報は、そこに含まれるデータ／情報に応じて、自動化された行動を可能にし、または他の条件または条項をトリガーすることができる。当業者であれば、本明細書の開示の利益と、企図されたシステムおよび利用可能な関連市場情報について通常利用可能な知識を有するので、本明細書に開示された様々な形態、実施形態および文脈におけるこの用語の目的および用途を容易に判断することが可能である。 As used herein, the term market value data or market information (and other forms or variations) means any data or It can be understood to describe information broadly. Market value data or market information changes from time to time and may be estimated, calculated, or determined objectively or subjectively from various sources. Market value data or marketplace information may relate directly to collateral or to offset collateral. Market value data or market information includes financial data, market ratings, product ratings, customer data, market research to understand customer needs or preferences, competitive information regarding competitors, suppliers, etc., physical sales, transactions, customer acquisition May include cost, customer lifetime value, brand awareness, churn rate, etc. The term can occur without limitation in many different contractual or financing contexts such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, data processing (such as data collection), or any combination thereof. Market value data or market information may be used as a noun to identify a single number or multiple numbers or data. For example, market value data or market information may be utilized by a lender to determine whether a property or asset serves as collateral for a secured loan, or alternatively, in these circumstances in the use of the term. Without limitation, it can be utilized in determining foreclosure where a loan is in default. Market value data or market information may also be used to determine a loan-to-value figure or calculation. In certain embodiments, collection services, smart contract circuits, and/or robotic process automation systems can estimate or calculate market value data or market information from one or more sources of data or information. In some cases, market data values or market information can enable automated actions or trigger other conditions or provisions depending on the data/information contained therein. The various forms, embodiments and The purpose and use of the term in context can be readily determined.
本明細書で利用される類似担保、担保に類似、相殺担保、および他の形態または変形という用語は、ローンまたは他の取引に関する担保（例えば、担保として保有される価値品）と性質が似ている可能性がある財産、資産、または価値品を説明するために広く理解される場合がある。類似の担保は、類似性が、担保物件の種類、担保物件のカテゴリー、担保物件の年数、担保物件の状態などの共通属性の形でもたらされるかどうかにかかわらず、他の担保と関連して集約、代替、またはその他の方法で参照され得る財産、資産、担保、またはその他の価値ある品目を指す場合がある。担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、及び担保物件の管轄的位置など、共通の属性の形でもたらされる。特定の実施形態では、オフセット担保は、担保の品目と価値相関を有する品目を参照する-例えば、オフセット担保は、担保の品目について同様の価格変動、変動性、貯蔵要件等を示すことがある。特定の実施形態では、類似の担保は、追加の融資、分配、または取引のためのより大きな担保権または担保を形成するために集約される場合がある。特定の実施形態において、オフセット担保は、担保の評価を通知するために利用されてもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボティックプロセスオートメーションシステムは、類似の担保に関連する数値、データ又は情報を推定又は計算してもよく、又は類似の担保を集約することに関する機能を実行してもよい。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態、及び文脈における担保に関連する類似担保、相殺担保、又は関連用語の目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the terms similar collateral, collateral-like, offsetting collateral, and other forms or variations are similar in nature to collateral for loans or other transactions (e.g., items of value held as collateral). may be broadly understood to describe property, assets, or items of value that may be Similar collateral shall be related to other collateral regardless of whether the similarity comes in the form of common attributes such as collateral type, collateral category, collateral age, collateral condition, etc. May refer to property, assets, collateral, or other items of value that may be aggregated, substituted, or otherwise referenced. collateral history, collateral ownership, collateral custodian, collateral security, collateral owner status, collateral lien, collateral custody status, collateral geographic location; It comes in the form of common attributes, such as the jurisdictional location of the collateral. In certain embodiments, offset collateral refers to an item that has a value correlation with the collateral item—eg, offset collateral may exhibit similar price fluctuations, volatility, storage requirements, etc. for the collateral item. In certain embodiments, similar collateral may be aggregated to form a larger security interest or collateral for additional loans, distributions, or transactions. In certain embodiments, offset collateral may be utilized to inform collateral valuations. In certain embodiments, the smart contract circuitry or robotic process automation system may estimate or calculate numbers, data or information related to similar collateral or perform functions related to aggregating similar collateral. may Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge of the contemplated systems generally available, will be able to understand similar, countervailing, and similar collateral related to collateral in the various forms, embodiments, and contexts disclosed herein. , or the purpose and use of related terms can be readily determined.
本明細書で使用されるリストラクチャリング（およびリストラクチャリングなどの他の形態）という用語は、ローンまたは取引に影響を与える条件、プロパティ、担保、または他の検討事項の修正を説明するために広く理解されるかもしれない。リストラクチャリングは、限定されることなく、当事者間で修正された条件または条項が採用される成功した結果、または修正またはリストラクチャリングが行われない失敗した結果をもたらすかもしれない。再編は、申込、貸出、借換、回収、統合、ファクタリング、仲介、差押え、およびそれらの組み合わせなど、契約や融資の多くの場面で発生する可能性があるが、これらに限定されるものではない。また、債務が再編されることもあり、これは、ある当事者に負っている債務が、時期、金額、担保、またはその他の条件に関して変更されることを示す場合がある。例えば、借り手は、財務状況の変化に対応するためにローンの債務を再編してもよく、又は貸し手は、自身のニーズ又は慎重さのために債務の再編を借り手に提供してもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、監視された条件に基づいて自動的にまたは手動で債務を再構築し、または債務を再構築するためのオプションを作成し、債務の再構築を交渉または実現するプロセス、またはローンまたは取引の条件の再構築または変更に関連する他の行為を管理し得る。本明細書における開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態および文脈において、債務の文脈であるかどうかにかかわらず、この用語の目的および用途を容易に決定することが可能である。 The term restructuring (and other forms such as restructuring) is used herein to describe the modification of terms, properties, collateral, or other considerations affecting a loan or transaction. may be widely understood. A restructuring may, without limitation, result in the successful outcome of adopting amended terms or provisions between the parties, or the unsuccessful outcome of no amendment or restructuring. Restructuring can occur in many aspects of contracting and financing, including, but not limited to, application, lending, refinancing, collection, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and combinations thereof. . We may also restructure our obligations, which may indicate that an obligation owed to a party is changed in terms of timing, amount, collateral or other terms. For example, a borrower may restructure a loan obligation to accommodate a change in financial circumstances, or a lender may offer a debt restructuring to the borrower for their own needs or prudence. In certain embodiments, the smart contract circuit or robotic process automation system automatically or manually restructures the liability based on monitored conditions, or creates an option to restructure the liability, and may manage the process of negotiating or effecting the restructuring of a loan or other actions related to restructuring or changing the terms of a loan or transaction. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and having knowledge of the systems contemplated, will be able to use the various embodiments and contexts disclosed herein, whether in the context of liability or not. , it is possible to easily determine the purpose and use of this term.
本明細書で利用されるソーシャルネットワークデータ収集、ソーシャルネットワーク監視サービス、およびソーシャルネットワークデータ収集および監視サービス（およびその様々な形態または派生物）という用語は、1つまたは複数のソーシャルネットワークから得られるデータまたは情報の取得、整理、観察、またはその他の行為に関連するサービスを表すものとして広く理解される場合がある。ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスは、関連するサービスシステムの一部であってもよいし、独立したサービスセットであってもよい。ソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスは、限定されないが、プラットフォーム又はシステムによって提供されてもよい。ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスは、貸出、借り換え、交渉、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、およびそれらの組み合わせなど、様々な文脈で使用されてもよい（限定されない）。ソーシャルネットワークデータ収集およびモニタリングのリクエストは、設定パラメータとともに、他のサービスによって要求されるか、自動的に開始されるか、または発生する条件または状況に基づいて自動的に発生するようにトリガされるかもしれない。ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスを設定、開始、表示、またはその他の方法で相互作用するためのインターフェースが提供される場合がある。本明細書で利用されるソーシャルネットワークは、データ及び通信が個人及び／又は実体間で発生し、データ及び通信が少なくとも部分的に実施形態システムにアクセス可能である任意の大衆プラットフォームを指す。特定の実施形態では、ソーシャルネットワークデータは、公に利用可能な（例えば、いかなる権限もなくアクセス可能な）情報を含む。特定の実施形態では、ソーシャルネットワークデータは、実施形態システムに適切にアクセス可能な情報を含むが、一般に自由に利用できないが、アクセス可能であってもよい（例えば、ソーシャルネットワークのユーザとのプライバシーポリシーに一致する）情報への購読アクセス又は他のアクセスを含んでもよい。ソーシャルネットワークは、主に社会的な性質であってよいが、追加的または代替的に、専門家ネットワーク、同窓会ネットワーク、産業関連ネットワーク、学問指向のネットワークなどを含んでもよい。特定の実施形態では、ソーシャルネットワークは、ユーザ（及び／又はユーザのサブセット、潜在的に指定された基準を満たす）に向けられたクエリ又は要求を受け入れるように構成されたプラットフォームなどのクラウドソーシングプラットフォームであってよく、ユーザは、特定のコミュニケーションが要求者、プラットフォームのユーザの少なくとも一部に共有及びアクセス可能となる、及び／又は公に入手可能となることを認識することができる。特定の実施形態では、限定されないが、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスは、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムによって実行されてもよい。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈におけるソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスの目的及び使用を容易に決定することができる。 The terms social network data collection, social network monitoring service, and social network data collection and monitoring service (and various forms or derivatives thereof) as used herein refer to data obtained from one or more social networks. or may be broadly understood to represent services related to obtaining, organizing, observing, or otherwise acting on information. Social network data collection and monitoring services may be part of a related service system or may be a separate set of services. Social network data collection and monitoring services may be provided by, without limitation, a platform or system. Social network data collection and monitoring services may be used in a variety of contexts including (but not limited to) lending, refinancing, negotiation, collection, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and combinations thereof. Requests for social network data collection and monitoring, along with configuration parameters, may be requested by other services, automatically initiated, or triggered to occur automatically based on conditions or circumstances occurring. Maybe. An interface may be provided to configure, initiate, view or otherwise interact with the social network data collection and monitoring service. A social network as utilized herein refers to any public platform where data and communications occur between individuals and/or entities and where the data and communications are at least partially accessible to the embodiment system. In certain embodiments, social network data includes publicly available (eg, accessible without any authority) information. In certain embodiments, social network data includes information that is appropriately accessible to an embodiment system, but is not freely available to the public, but may be accessible (e.g., a privacy policy with users of the social network). ) or other access to information. Social networks may be primarily social in nature, but may additionally or alternatively include professional networks, alumni networks, industry-related networks, academically-oriented networks, and the like. In certain embodiments, the social network is a crowdsourcing platform, such as a platform configured to accept queries or requests directed at users (and/or subsets of users, potentially meeting specified criteria). There may be, and users may be aware that certain communications will be shared and accessible to at least some of the requesters, users of the platform, and/or will be publicly available. In certain embodiments, without limitation, social network data collection and monitoring services may be performed by smart contract circuits or robotic process automation systems. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge of the contemplated systems generally available, will appreciate the purpose and use of social network data collection and monitoring services in the various embodiments and contexts disclosed herein. can be easily determined.
本明細書で利用されるクラウドソース及びソーシャルネットワーク情報という用語は、さらに、クラウドソーシングモデル若しくは取引に関連して取得若しくは提供される情報、又はソーシャルネットワーク上で若しくはソーシャルネットワークに関連して取得若しくは提供される情報を説明するために広く理解され得る。クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、限定されないが、プラットフォーム又はシステムによって提供されてもよい。クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、情報供給者のグループに対して、又はそこから取得、提供、又は通信されてもよく、それによって要求に対する応答が収集及び処理されてもよい。クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、ローン又は契約に関する情報、条件、又は要因を提供することができる。クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、限定されることなく、非公開であっても公開されてもよく、又はそれらの組み合わせであってもよい。特定の実施形態では、限定されないが、クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、スマートコントラクト回路によって、取得、提供、編成、又は処理されてもよく、クラウドソース及びソーシャルネットワーク情報は、設定されたパラメータのセットを満たすように情報を処理するスマートコントラクト回路によって管理されてもよい。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 The terms crowdsourced and social network information as used herein also refer to information obtained or provided in connection with a crowdsourcing model or transaction, or information obtained or provided on or in connection with a social network. can be broadly understood to describe the information provided. Crowd-sourced and social network information may be provided by, without limitation, a platform or system. Crowd-sourced and social network information may be obtained, provided, or communicated to or from a group of information providers, by which responses to requests may be collected and processed. Crowd-sourced and social network information can provide information, terms, or factors regarding loans or contracts. Crowd-sourced and social network information may be, without limitation, private or public, or a combination thereof. In certain embodiments, without limitation, crowdsourced and social network information may be obtained, provided, organized, or processed by a smart contract circuit, where the crowdsourced and social network information is controlled by a set of configured parameters. may be governed by a smart contract circuit that processes the information to satisfy A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge of the contemplated systems, can readily determine the purpose and use of this term in the various embodiments and contexts disclosed herein. can be done.
本明細書で利用される用語「交渉」（またはネゴシエーションなどの他の形態）は、当事者または実体間の妥協、結果、または合意をもたらすまたは得るための議論または通信を記述するために広く理解される場合がある。交渉は、条件が当事者間で合意される成功した結果、又は当事者が特定の条件に合意しない失敗した結果、又はそれらの組み合わせをもたらすことがあるが、これらに限定されるものではない。交渉は、ある側面や特定の目的では成功し、別の側面や別の目的では失敗することがある。交渉は、融資、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、およびそれらの組み合わせなど、契約または融資の多くの文脈で発生する可能性があり、限定されるものではない。例えば、借り手は、貸し手と金利や融資条件について交渉することができる。別の例では、債務不履行に陥った借り手は、貸し手と差し押さえを回避するための代替的な解決策を交渉することができる。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムは、当事者の1つ又は複数のために交渉し、条件の交渉を完了するため又は完了しようとするための適切なタスクを処理し得る。場合によっては、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムによる交渉は、完了しないか又は成功しないことがある。交渉の成功は、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムによって実装される自動化されたアクションを可能にし、又は他の条件又は条項をトリガーし得る。当業者は、本明細書の開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識とを有するので、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈における交渉の目的及び使用を容易に決定することができる。 As utilized herein, the term "negotiation" (or other forms such as negotiation) is broadly understood to describe any discussion or communication for effecting or obtaining a compromise, outcome, or agreement between parties or entities. may occur. Negotiations may result in, but are not limited to, a successful outcome in which terms are agreed between the parties, or an unsuccessful outcome in which the parties do not agree on specific terms, or a combination thereof. Negotiations can succeed in one aspect and for a particular purpose, and fail in another aspect and for another purpose. Negotiations can occur in many contexts of contracts or loans including, but not limited to, financing, refinancing, collection, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and combinations thereof. For example, borrowers can negotiate interest rates and loan terms with lenders. In another example, a defaulted borrower can negotiate alternative solutions with a lender to avoid foreclosure. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system may negotiate on behalf of one or more of the parties and handle appropriate tasks to complete or attempt to complete the negotiation of terms. In some cases, negotiations by smart contracts or robotic process automation systems may not be completed or successful. Successful negotiations can enable automated actions implemented by smart contract circuits or robotic process automation systems, or trigger other conditions or terms. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and their commonly available knowledge of the contemplated systems, will readily understand the purposes and uses of negotiations in the various embodiments and contexts disclosed herein. can decide.
様々な形態での用語「交渉」は、より具体的には、動詞の形態（例えば、交渉する）または名詞の形態（例えば、交渉）、または結果につながる相互議論の文脈を記述するための他の形態で本明細書に利用されることができる。例えば、ロボットプロセス自動化システムは、当事者の代わりに条件を交渉することができ、これは、動詞句としての使用となる。別の例では、ロボティックプロセスオートメーションシステムは、ローンの修正のための条件交渉、または統合の申し出の交渉、または他の条件を交渉しているかもしれない。名詞句として、交渉（例えば、イベント）は、ロボティックプロセスオートメーションシステムによって実行されてもよい。したがって、ある状況において、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムは、（例えば動詞句として）条件を交渉してもよく、又は、そうすることの記述が（例えば名詞句として）交渉とみなされてもよい。本明細書の開示の利益を有し、交渉及びネゴシエーション、又はネゴシエートという単語の他の形態に関する知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に決定することができる。 The term "negotiate" in its various forms may be used more specifically in the verb form (e.g., negotiate) or the noun form (e.g., negotiate), or other forms to describe the context of the mutual discussion leading to the outcome. can be used herein in the form of For example, a robotic process automation system can negotiate terms on behalf of the parties, which would be used as a verb phrase. In another example, a robotic process automation system may be negotiating terms for a loan modification, or negotiating a consolidation offer, or negotiating other terms. As a noun phrase, a negotiation (eg, an event) may be performed by a robotic process automation system. Thus, in some situations, a smart contract circuit or robotic process automation system may negotiate terms (e.g., as a verb phrase), or even if the description of doing so is considered negotiation (e.g., as a noun phrase). good. Those of ordinary skill in the art, who have the benefit of this disclosure and knowledge of bargaining and negotiation, or other forms of the word negotiate, will appreciate the purpose and scope of this term in the various embodiments and contexts disclosed herein. The use can be easily determined.
また、様々な形態での用語「交渉」は、特に、相互の妥協または結果につながる交渉の完了などの結果を記述するために利用されることがある。例えば、ローンは、ロボティックプロセスオートメーションシステムなどによって、交渉が完了に達した、当事者間の合意をもたらした成功した成果としてネゴシエートされると考えられてもよい。したがって、ある状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、一連の条件、または交渉されたローンを完了するように交渉している可能性がある。本明細書における開示の利益と、企図されたシステムに対して通常利用可能な知識とを有する当業者は、本明細書に開示される様々な実施形態及び文脈における交渉の完了を通じて相互に合意された結果に関連する、この用語の目的及び使用を容易に決定することができる。 Also, the term "negotiation" in its various forms may be utilized to describe outcomes such as, among other things, the completion of negotiations leading to mutual compromise or results. For example, a loan may be considered negotiated as a successful outcome resulting in an agreement between the parties, such as by a robotic process automation system, where negotiations have been reached. Thus, in some situations, a smart contract circuit or robotic process automation system may be negotiating to complete a set of terms, or a negotiated loan. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and the knowledge generally available to the contemplated systems, will be able to mutually agree through successful negotiations in the various embodiments and contexts disclosed herein. One can readily determine the purpose and use of this term in relation to the results obtained.
様々な形式の用語「交渉」は、特に、当事者間で合意可能な条件のセットに到達することを含む、交渉イベント、またはイベント交渉などのイベントを特徴付けるために利用されることもある。当事者間の相互合意または妥協を必要とするイベントは、限定されることなく、交渉イベントと見なすことができる。例えば、ローンの調達中、当事者間で相互に合意可能な一連の条件に到達するプロセスは、交渉イベントと見なされ得る。したがって、状況によっては、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムは、交渉イベントのための当事者の通信、行動、又は振る舞いを収容し得る。 Various forms of the term "negotiation" may also be utilized to characterize an event such as a negotiation event, or event negotiation, that includes, among other things, reaching an agreeable set of terms between the parties. Events that require mutual agreement or compromise between parties can be considered, without limitation, negotiation events. For example, during the procurement of a loan, the process of reaching a mutually agreeable set of terms between the parties may be considered a negotiation event. Thus, in some situations, a smart contract circuit or robotic process automation system may house the communications, actions, or behaviors of the parties for negotiation events.
本明細書で使用される「収集（回収）」（および収集または収集するなどの他の形態）という用語は、ソースからの有形（例えば物理的アイテム）、無形（例えばデータ、ライセンス、または権利）、または貨幣（例えば支払い）アイテム、または他の義務または資産の取得を説明するために広く理解される場合がある。この用語は一般に、初期段階での関連作業から後期段階での関連作業、または品目の取得の完全な完了に至るまで、そのような品目の取得見込み全体に関するものである場合がある。収集は、アイテムが当事者に入札される成功した結果、またはアイテムが当事者に入札または取得されない失敗した結果、またはそれらの組み合わせ（例えば、アイテムの遅延またはその他の欠陥のある入札）をもたらすかもしれないが、これらに限定されない。回収は、貸出、借換、統合、ファクタリング、仲介、差押え、データ処理（例えば、データ収集）、またはそれらの組み合わせなど、契約または融資の多くの異なる文脈で発生する可能性があり、これらに限定されるものではない。収集は、名詞の形で使用されてもよく（例えば、事象を指すかまたは事象を特徴付けるデータ収集または延滞金の収集）、アイテムの品揃えを名詞として参照してもよく（例えば、取引における多数のアイテムを指すローンのための担保収集）、または動詞の形で使用してもよい（例えば、借り手から支払いを集めること）。例えば、貸し手は、オンライン決済を通じて借り手から延滞金を回収してもよいし、顧客サービスの電話を通じて取得した延滞金の回収を成功させてもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムは、当事者の1つ又は複数のために回収を実行し、1つ又は複数の項目（例えば、延滞金）に対する回収を完了又は試みるために適切なタスクを処理してもよい。場合によっては、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムによる交渉は完了しないか又は成功しない可能性があり、そのような結果に応じて、これは自動化された行動を可能にするか又は他の条件若しくは条項をトリガーする可能性がある。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な形態、実施形態、及びコンテキストにおける収集の目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the term “collection (recovery)” (and other forms such as collecting or collecting) refers to tangible (e.g., physical items), intangible (e.g., data, licenses, or rights) from a source. , or may be broadly understood to describe the acquisition of an item of money (eg, payment), or other obligation or asset. The term may generally relate to the entire prospective acquisition of such items, from early-stage related work to late-stage related work, or to full completion of the acquisition of such items. Collection may result in a successful result in which an item is bid on to a party, or an unsuccessful result in which an item is not bid on or obtained by a party, or a combination thereof (e.g., delayed or otherwise defective bids on items). but not limited to these. Collection can occur in many different contractual or financing contexts, including, but not limited to, lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, seizure, data processing (e.g., data collection), or combinations thereof. not to be Collecting may be used in the noun form (e.g. collecting data or collecting late fees that refer to or characterize an event) and may refer to an assortment of items as a noun (e.g. collateral collection for a loan), or may be used in the verb form (e.g., to collect payment from a borrower). For example, a lender may collect overdue charges from a borrower through online payments, or may successfully collect overdue charges obtained through a customer service call. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system executes collections on behalf of one or more of the parties to complete or attempt collections for one or more items (e.g., late fees). Appropriate tasks may be processed. In some cases, negotiations by a smart contract or robotic process automation system may not be completed or successful, and depending on such outcome, this may enable automated actions or other terms or conditions. may trigger. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge of the contemplated systems, will readily determine the purpose and use of the collections in the various forms, embodiments, and contexts disclosed herein. can do.
また、様々な形態での収集という用語は、より具体的には、収集イベント、または収集支払いなどのイベントまたは事物のコンテキストを説明するために、本明細書では名詞の形態で利用され得る。例えば、収集イベントは、限定されないが、当事者への通信またはそのような活動におけるアイテムの取得に関連する他の活動を指す場合がある。回収支払は、例えば、回収のプロセスを通じて、または貸し手との回収部門を通じて取得された借り手によって行われた支払に関連する場合がある。延滞、滞納、またはデフォルトしたローンに限定されないが、回収は、イベント、支払いまたは部門、または取引またはローンに関連する他の名詞を、延滞したものに対する救済措置であると特徴付けることができる。したがって、ある状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、借り手から支払いまたは割賦を回収することができ、そうする活動は、制限なく、回収イベントとみなされることがある。 Also, the term collection in its various forms may be utilized herein in its noun form to more specifically describe the context of an event or thing, such as a collection event or collection payment. For example, a collection event may refer to, but is not limited to, communication to a party or other activity related to acquisition of items in such activity. Collection payments may, for example, relate to payments made by the borrower obtained through the collections process or through a collections department with the lender. Collection, although not limited to delinquent, delinquent, or defaulted loans, can be characterized by an event, payment or department, or other noun associated with a transaction or loan as a remedy for arrears. Thus, in some circumstances a smart contract circuit or robotic process automation system may collect payments or installments from a borrower, and the activity of doing so may be considered a collection event without limitation.
様々な形態の回収という用語はまた、より具体的には、回収訴訟（例えば、ローンの延滞または不履行支払に関する訴訟）の結果などの、訴訟に関連する文脈を表す形容詞または他の形態として、本明細書で利用され得る。）例えば、回収訴訟の結果は、借り手または他の当事者が負うべき延滞支払いに関連する場合があり、それらの延滞支払いに関連する回収努力は、当事者によって訴訟される場合がある。したがって、ある状況では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、回収訴訟の結果を受け取り、決定し、またはその他の方法で管理することができる。 The term various forms of collections is also used in this context as an adjective or other form to express the context of litigation, more specifically as a result of collection litigation (e.g., litigation relating to delinquent or defaulted payments on loans). can be used in the specification. ) For example, the outcome of a collection action may relate to late payments owed by a borrower or other party, and collection efforts related to those late payments may be litigated by the parties. Thus, in some situations, a smart contract circuit or robotic process automation system may receive, determine, or otherwise manage the outcome of a collection action.
また、様々な形態の回収という用語は、本明細書では、より具体的には、回収行為（例えば、ローンまたは他の債務に関する延滞または不履行の支払いの入札または獲得を誘導する行為）などの取得の行為に関する文脈を表す形容詞または他の形態として利用され得る。回収率、回収の財務的利回り、及び／又は回収の財務的利回りという用語が使用されてもよい。このような回収行動の結果は、財務的利回りを有することも有しないこともある。例えば、回収行為は、ローンに関する1つまたは複数の未払い金の支払いにつながる可能性があり、これは、貸し手などの別の当事者に対して財務的利回りをレンダリングする可能性がある。したがって、いくつかの状況において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、回収行為から金銭的利回りをレンダリングしてもよく、またはそうでなければ回収行為の金銭的利回りを管理し、もしくは何らかの方法で補助してもよい。実施形態において、回収行為は、回収訴訟の必要性を含んでもよい。 Also, the term various forms of collection is used herein to more specifically acquire, such as collection actions (e.g., actions that induce bids or acquisitions of delinquent or defaulted payments on loans or other obligations). can be used as an adjective or other form of context for the act of The terms recovery rate, financial yield of recovery, and/or financial yield of recovery may be used. The consequences of such collection actions may or may not have financial yield. For example, a collection act may result in payment of one or more outstanding balances on the loan, which may render a financial yield to another party, such as the lender. Thus, in some circumstances, a smart contract circuit or robotic process automation system may render a financial return from collection actions, or otherwise manage the financial return of collection actions, or in some way can be assisted by In embodiments, collection actions may include the need for collection litigation.
また、様々な形式の回収という用語（回収ROI、回収に関するROI、回収活動に関するROI、回収活動ROIなど）は、より具体的には、回収行為（例えば、ローンまたは他の義務に関する延滞または不履行の支払いの入札または獲得を誘導する行為）などの価値を受け取る行為に関する文脈を説明するために本明細書で利用され、投資収益（ROI）が存在することができる。このような回収行動の結果は、回収行動自体に関して（回収行動のROIとして）、または回収行動の対象である広範なローンや取引に関するROIとして、ROIを持つことも持たないこともある。例えば、回収行為に関するROIは、貸し手のような当事者に提供されるかどうかにより、限定されるものではないが、デフォルトローンに関して慎重であるか否かが決まる場合がある。回収に関する予測されたROIは、推定されてもよく、また、経過する実際の事象を考慮して計算されてもよい。いくつかの状況において、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、限定されないが、回収行為または回収イベントに対する推定ROIをレンダリングしてもよく、または回収行為または回収イベントにおいて蒸散する実際のイベントに対するROIを算出してもよい。実施形態において、そのようなROIは、推定または実際のいずれであっても、正または負の数値であってよい。 Also, the terms various forms of collections (collections ROI, ROI on collections, ROI on collections activities, ROI on collections activities, etc.) are used to more specifically refer to collection actions (e.g., delinquencies or defaults on loans or other obligations). It is used herein to describe the context of an act of receiving value, such as an act of inducing a bid or acquisition of payment), where there can be a return on investment (ROI). The outcome of such a collection action may or may not have an ROI on the collection action itself (as the ROI of the collection action) or on the broader loans and transactions that are the subject of the collection action. For example, whether or not ROI on collection actions is provided to parties such as, but not limited to, lenders may determine whether or not they are prudent about defaulted loans. The predicted ROI for collection may be estimated or calculated taking into account the actual events that have taken place. In some circumstances, a smart contract circuit or robotic process automation system may render, without limitation, an estimated ROI for a collection act or event, or an ROI for the actual event transpired in a collection act or event. may be calculated. In embodiments, such ROIs, whether estimated or actual, may be positive or negative numerical values.
評判、評判の尺度、貸し手評判、借り手評判、実体評判などの用語は、個人、実体、担保などについて一般的に広く保持されている信念、意見、および／または認識を含む場合がある。評判の尺度は、好き嫌い、エンティティまたはエンティティによって提供される製品およびサービスのレビュー、会社または製品のランキング、現在および過去の市場および財務データは、価格、予測、買い/売り推奨、エンティティ、競合他社、およびパートナーに関する財務ニュースを含む社会データに基づいて決定されるかもしれない。評判は、製品の評判、会社のリーダーやリードサイエンティストの評判が、事業体の全体的な評判に影響を与えるという点で累積的である場合がある。エンティティに関連する機関（例えば、学生が通っている学校）の評判は、エンティティの評判に影響を与える可能性がある。状況によっては、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムは、上記に関連するデータの収集を収集又は開始し、評判の尺度又はランキングを決定することができる。エンティティの評判の尺度又はランキングは、エンティティとの契約を締結するか否かの決定、融資の条件、金利等の決定において、スマート契約回路又はロボットプロセス自動化システムによって使用されてもよい。特定の実施形態では、評判決定の指標は、エンティティの評判の尺度またはランキングを決定するために、1つまたは複数の取引の結果（例えば、特定のソーシャルメディアデータセット上の「いいね」の、成功した支払い、成功した交渉結果、特定のタイプの担保を清算する能力等の結果指標との比較）に関連してもよい。本明細書の開示の利益と企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、評判の目的及び使用、評判の尺度又はランキング、及び／又は交渉における評判の利用、条件の決定、取引を進めるかどうかの決定、並びに本明細書に開示された他の様々な実施形態及び文脈を容易に決定することができる。 Terms such as reputation, reputation measure, lender reputation, borrower reputation, entity reputation, and the like may include commonly held beliefs, opinions, and/or perceptions about individuals, entities, collateral, and the like. Reputation measures include likes and dislikes, reviews of the entity or products and services offered by the entity, company or product rankings, current and historical market and financial data including pricing, forecasts, buy/sell recommendations, entities, competitors, and social data, including financial news about partners. Reputation can be cumulative in that the reputation of the product, the reputation of the company's leaders and lead scientists influence the overall reputation of the entity. The reputation of an institution associated with an entity (eg, the school a student attends) can affect the reputation of the entity. In some circumstances, smart contract circuits or robotic process automation systems can collect or initiate collection of data related to the above to determine reputation measures or rankings. A measure or ranking of an entity's reputation may be used by a smart contract circuit or robotic process automation system in deciding whether or not to enter into a contract with the entity, the terms of the loan, the interest rate, and the like. In certain embodiments, the reputation determination metric is the result of one or more transactions (e.g., "Likes" on a particular social media dataset, successful payments, successful negotiation results, ability to liquidate certain types of collateral, etc.). Those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and the knowledge of the contemplated system, will be fully aware of the purposes and uses of reputation, reputation measures or rankings, and/or the use of reputation in negotiations, determining terms, trading, and so on. as well as the various other embodiments and contexts disclosed herein.
また、様々な形態の収集という用語（例えば、収集家）は、より具体的には、収集行為、収集イベント、又は他の収集関連コンテキストを誘導、管理、又は促進する当事者又は実体を記述するために本明細書で利用され得る。コレクターなどの関係者の評判の尺度、または収集のコンテキストの間の評判の尺度は、客観的、主観的、または過去の測定基準またはデータを使用して推定または計算されてもよい。例えば、収集家は、収集行為に関与することができ、その収集家の評判は、決定、行為または条件を決定するために使用されることができる。同様に、コレクションはまた、貸し手、借り手、または債務者などの関係者の評判を測定するために、客観的、主観的、または履歴的な測定基準またはデータを記述するために使用されてもよい。いくつかの状況において、スマートコントラクト回路またはロボットプロセス自動化システムは、取引または融資のコンテキスト内で、コレクションまたは措置をレンダリングし、またはコレクターを実装することができる。 Also, various forms of the term collection (e.g., collector) are used to more specifically describe a party or entity that induces, manages, or facilitates collection acts, collection events, or other collection-related contexts. can be utilized herein. A measure of reputation of a party, such as a collector, or during the context of collection may be estimated or calculated using objective, subjective, or historical metrics or data. For example, a collector can be involved in collecting practices, and the collector's reputation can be used to determine decisions, actions, or conditions. Similarly, collections may also be used to describe objective, subjective, or historical metrics or data to measure the reputation of parties such as lenders, borrowers, or debtors. . In some situations, smart contract circuits or robotic process automation systems can render collections or measures or implement collectors within the context of trading or financing.
データ収集システムを含む様々な形態の収集およびデータ収集という用語はまた、本明細書ではより具体的に、データの取得、編成、または処理、またはそれらの組み合わせに関連するコンテキストを説明するために利用することができるが、これらに限定されるわけではない。このようなデータ収集の結果は、限定されないが、アイテムの収集（例えば、物理的又は論理的なアイテムのグループ化）、又は滞納のために取られる行動（例えば、担保、債務等の回収）に関連してもよいし、全く関連しなくてもよい。例えば、データ収集は、データ収集システムによって実行されてもよく、データは、見込みまたは実際の取引または融資の意思決定、監視、または他の目的のために取得、整理、または処理される。いくつかの状況において、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムは、データ収集又はデータ収集システムを組み込んで、制限なく、データ収集の一部又は全部のタスクを実行することができる。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに対して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書で使用されるデータ又は情報の文脈における収集の目的及び用途を容易に決定し区別することが可能である。 Various forms of collection, including data collection systems, and the terms data collection are also used herein more specifically to describe the context associated with the acquisition, organization, or processing of data, or a combination thereof. can be, but are not limited to. The results of such data collection may be, but are not limited to, collection of items (e.g., physical or logical grouping of items), or actions taken for delinquency (e.g., recovery of collateral, debt, etc.). It may be related or not related at all. For example, data collection may be performed by a data collection system, where data is obtained, organized, or processed for prospective or actual transaction or financing decision-making, monitoring, or other purposes. In some situations, smart contracts or robotic process automation systems can incorporate data collection or data collection systems to perform some or all of the tasks of data collection without limitation. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine and distinguish between the purposes and uses of collection in the context of the data or information used herein. It is possible to
本明細書で利用される、借り換え、１つまたは複数の借り換え活動、借り換え相互作用、借り換え結果、及び同様の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、借り換え及び借り換え活動は、既存の住宅ローン、ローン、債券、債務取引等を、以前の金融取り決めを完済又は終了する新しい住宅ローン、ローン、債券、又は債務取引等と置き換えることを含む。特定の実施形態において、ローンの条件に対するあらゆる変更、及び／又はローンの条件に対するあらゆる重要な変更は、借り換え活動と見なされ得る。特定の実施形態では、借り換え活動は、ローン契約について異なる財務的結果をもたらすローン契約の変更のみと見なされる。典型的には、新たなローンは、借り手又は発行者にとって有利であり、及び／又は相互に同意できる（例えば、一方の生の財務結果、及び他方のセキュリティ又は他の結果を改善する）ものであるべきである。借り換えは、金利の引き下げ、定期的な支払いの引き下げ、ローン期間の変更、ローンに関連する担保の変更、単一のローンへの負債の統合、負債の再編、ローンの種類の変更（例えば、変動金利から固定金利）、期限の到来したローンの返済、信用度の向上に応じた、ローンの拡大、および／または市場状況（例えば、金利、担保の価値など）の変化に応じた形で行われることがある。 Refinancing, one or more refinancing activities, refinancing interactions, refinancing results, and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, refinancing and refinancing activities may include replacing existing mortgages, loans, bonds, debt transactions, etc. with new mortgages, loans, bonds that pay off or terminate previous financial arrangements. , or replace with debt transactions, etc. In certain embodiments, any change to the terms of a loan and/or any material change to the terms of a loan may be considered refinancing activity. In certain embodiments, refinancing activity is considered only a modification of the loan agreement that results in different financial outcomes for the loan agreement. Typically, new loans are advantageous and/or mutually agreeable to the borrower or issuer (e.g., improve raw financial results for one and security or other results for the other). should be. Refinancing involves lowering interest rates, lowering periodic payments, changing the term of a loan, changing the collateral associated with a loan, consolidating liabilities into a single loan, restructuring liabilities, changing loan types (e.g., variable interest rates to fixed interest rates), repayment of loans as they mature, expansion of loans in response to improvements in credit quality, and/or in response to changes in market conditions (e.g., interest rates, collateral values, etc.). There is
借り換え活動は、借り換えの申し出の開始、借り換えの要求の開始、借り換え金利の設定、借り換え支払スケジュールの設定、借り換えローンの金額または条件に応じた借り換え残高の設定、使用する担保の変更、担保条件の変更、担保金額の変更等を含む借り換えの担保設定、借り換えの収入の使用管理、を含むことができる。借り換えの一部としての条件の変更を考慮して適切なように担保の異なる品目の先取特権を除去または配置すること、借り換えられたローンを確保するために使用される担保の新規または既存の品目の所有権を確認すること、借り換えられたローンを確保するために使用される担保の新規または既存の品目の検査プロセスの所有権を管理すること、ローンの借り換えのためのアプリケーションを入力すること、借り換えローンの条件を交渉し、借り換えを完了することなどがある。借り換え及び借り換え活動は、一連のローン借り換え活動のためのエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するデータ収集及び監視サービスの文脈で開示されてもよい。借り換え及び借り換え活動は、借り換え活動及び結果の両方を含む相互作用の収集された訓練セットを使用して訓練される人工知能システムの文脈で開示されてもよい。その後、訓練された人工知能は、借り換え活動の推奨、借り換え活動の評価、借り換え活動の期待される結果に関する予測を行うことなどに使用されてもよい。借り換え及び借り換え活動は、借り換えの相互作用及び活動のサブセットを自動化し得るスマート契約システムの文脈で開示され得る。一例では、スマート契約システムは、モノのインターネットシステム、クラウドソーシングシステム120、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整してもよい。金利は、二次貸し手から貸し手が利用できる金利、借り手のリスク要因（人工知能を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、マーケティング要因（他の貸し手が提供する競合金利など）などに基づいて、ローンの借り換えのための金利を決定または推奨するルール、閾値、モデルパラメータに基づいて調整されてもよい。借り換え活動の結果及び事象は、分散型台帳に記録されてもよい。借り換え活動の結果に基づいて、借り換えローンのためのスマートコントラクトは、負債の元本額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュールなどの新しいローンの条件を定義するために自動的に再設定されてもよい。支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、不履行の結果など、新しいローンの条件を定義するために、スマートローンの契約書を自動的に再構成することができる。
Refinancing activities include initiating a refinancing offer, initiating a refinancing request, establishing a refinancing interest rate, establishing a refinancing payment schedule, establishing a refinancing balance in accordance with the amount or terms of a refinancing loan, changing collateral used, and changing collateral terms. Collateralization of refinancing, including changes, collateral amount changes, etc., management of the use of refinancing proceeds. removing or placing liens on different items of collateral as appropriate in light of the change in terms as part of the refinancing; new or existing items of collateral used to secure the refinanced loan; managing the ownership of the inspection process of new or existing items of collateral used to secure the refinanced loan; entering applications for loan refinancing; This includes negotiating the terms of the refinancing loan and completing the refinancing. Refinancing and refinancing activities may be disclosed in the context of a data collection and monitoring service that collects a training set of interactions between entities for a series of loan refinancing activities. Refinancing and refinancing activities may be disclosed in the context of an artificial intelligence system that is trained using a collected training set of interactions that include both refinancing activities and outcomes. The trained artificial intelligence may then be used to recommend refinancing activities, evaluate refinancing activities, make predictions about expected outcomes of refinancing activities, and the like. Refinancing and refinancing activities may be disclosed in the context of a smart contract system that may automate a subset of refinancing interactions and activities. In one example, the smart contract system, based on information collected via at least one of an Internet of Things system, a
本開示の利益と企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本開示のどの側面が借り換え活動の特定の適用から利益を得るか、借り換え活動をどのように選択または組み合わせるか、借り換え活動の1以上の（またはすべての）側面の自動的に実行するシステム、サービスまたは回路をどのように実装するか、などを容易に決定することが可能である。当業者にとって、特定の借り換え活動の結果を行動、推奨、または予測するために人工知能を訓練するための相互作用の適切な訓練セットを選択する際の、本開示の実施形態に関する特定の考慮事項が存在する。借り換え及び借り換え活動の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 Those skilled in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to them regarding the contemplated system, will be able to determine which aspects of this disclosure benefit from particular applications of refinancing activities, how to select or combine refinancing activities, It is possible to readily determine how to implement systems, services or circuits that automatically perform one or more (or all) aspects of the refinancing activity. Specific considerations for the embodiments of the present disclosure in selecting an appropriate training set of interactions for training an artificial intelligence to act, recommend, or predict the outcome of a particular refinancing activity for those skilled in the art exists. Although specific examples of refinancing and refinancing activities are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from this disclosure, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, may Any consideration understood is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で使用される「統合（コンソリデーション）」、１つ又は複数の統合活動、ローン統合、債務統合（債務整理）、統合計画、および同様の用語は、広義に理解されるべきものである。本開示の他の側面又は説明を制限することなく、統合、１つまたは複数の統合活動、ローン統合、債務統合、又は統合計画は、いくつかのより小さなローンを返済するための単一の大きなローンの使用、及び／又は第2のローンのセットの1又は複数の少なくとも一部を返済するためのローンのセットの1又は複数の使用に関するものである。実施形態において、ローンの統合は、担保付き（すなわち、担保によって支えられている）であってもよいし、無担保であってもよい。ローンは、現在のローンのうちの1つ以上よりも低い金利を得るため、毎月のローン支払総額を減らすため、及び／又は債務者の連結ローン若しくは他の債務義務を遵守させるために、統合されてもよい。連結の候補として分類され得るローンは、当事者の身元、金利、支払残高、支払テンポ、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、及び担保の価値を含むローンの集合に関わる主体の属性を処理するモデルに基づいて決定されてもよい。連結活動は、一連の候補ローンからのローンの識別、連結申し出の準備、連結計画の準備、連結申し出を伝える内容の準備、連結申し出のスケジュール、連結申し出の伝達、連結申し出の変更の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、一連のローンに対する担保の変更、連結に関する申し込みワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、及び連結契約の成立のうちの少なくとも1つを管理していてもよい。実施形態において、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、貸付取引またはローンのセットに対する統合アクションまたは計画を決定または推奨するために、（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、設定、または（ユーザインターフェースなどにおいて）取り扱うように構成されたシステム、回路、および／またはサービスが存在し得る。実施形態において、統合計画は、支払いの状況、ローンのセットの金利、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、ローンのセットの借り手の状況、担保または資産の状況、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など、様々な要因に基づいてもよい。連結及び連結活動は、一連のローン連結活動のためのエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するデータ収集及び監視サービスの文脈で開示されてもよい。連結及び連結活動は、連結活動及びそれらの活動に関連する結果の両方を含む相互作用の収集された訓練セットを使用して訓練される人工知能システムの文脈で開示されてもよい。次いで、訓練された人工知能は、債務の状態、一連のローンを確保または裏付けるために使用される担保または資産の状態、事業または事業運営の状態（例えば、債権、債務など）、当事者の条件（純資産、富、債務、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、債務の好みを示す行動など）、および他のものを含むモデルに基づいて、統合活動を推奨し、統合活動を評価し、統合活動の予想される結果について予測を行うように使用されてもよい。債務整理、ローン整理、及び関連する整理活動は、整理の相互作用及び活動のサブセットを自動化し得るスマートコントラクトシステムの文脈で開示され得る。実施形態において、コンソリデーションは、ローンのセットの条件に関するコンソリデーション、適切なローンの選択、連結ローンの支払条件の設定、既存のローンに対するペイオフ計画の設定、コンソリデーションを促すためのコミュニケーションなどを含んでもよい。実施形態において、スマート契約の人工知能は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨される統合計画をもたらし、これは、統合の推奨または望ましい結果（例えば、許容できる結果の範囲内）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行があってもよく、このステップは統合計画によって作成、構成、および／または説明されることが可能である。統合計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、担保の価値など）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。連結計画は、新規連結ローンの作成、連結ローンに関連する二次ローン、連結に関連する既存ローンの変更、連結ローンの条件変更、差し押さえ状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または倒産状況、市場の変化を伴う状況（例えば、現行金利の変化）、その他の連結について生成および／または実行されてもよい。 As used herein, “consolidation,” one or more consolidation activities, loan consolidation, debt consolidation (debt consolidation), consolidation plans, and similar terms should be understood broadly. be. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a consolidation, one or more consolidation activities, a loan consolidation, a debt consolidation, or a consolidation plan may be a single large loan to pay off several smaller loans. Use of the loan and/or use of one or more of the set of loans to repay at least part of one or more of the second set of loans. In embodiments, loan consolidation may be secured (ie, backed by collateral) or unsecured. Loans may be consolidated to obtain a lower interest rate than one or more of the current loans, to reduce the total monthly loan payment, and/or to force the debtor to comply with a consolidated loan or other debt obligation. may Loans that can be classified as candidates for consolidation are based on the identity of the parties, interest rate, balance due, payment tempo, payment schedule, type of loan, type of collateral, financial condition of the parties, payment status, condition of collateral, and value of collateral. It may be determined based on a model that processes the attributes of the entities involved in the collection of loans involved. Consolidation activities include identifying loans from a pool of candidate loans, preparing a consolidation offer, preparing a consolidation plan, preparing content to communicate a consolidation offer, scheduling a consolidation offer, communicating a consolidation offer, negotiating changes to a consolidation offer, consolidating Preparing contracts, executing consolidation agreements, changing collateral for a series of loans, processing application workflows for consolidations, managing reviews, managing valuations, setting interest rates, deferring payment requirements, setting payment schedules, and executing consolidation agreements. You may manage at least one of the formations. In embodiments, one or more templates or libraries are used to determine or recommend integrated actions or plans for lending transactions or sets of loans based on one or more events, conditions, conditions, actions, etc. There may be systems, circuits, and/or services configured to create, configure, or handle (such as in a user interface) various rules, thresholds, conditional procedures, workflows, model parameters, etc. In embodiments, the consolidation plan may include payment status, loan set interest rate, prevailing interest rate in the platform market or external market, loan set borrower status, collateral or asset status, borrower, lender, one or more It may be based on a variety of factors, including guarantor risk factors, market risk factors, and the like. Consolidation and consolidation activities may be disclosed in the context of a data collection and monitoring service that collects a training set of interactions between entities for a series of loan consolidation activities. Consolidation and consolidation activities may be disclosed in the context of an artificial intelligence system that is trained using a collected training set of interactions that includes both the consolidation activities and the results associated with those activities. Trained artificial intelligence then identifies the state of debt, the state of collateral or assets used to secure or back a series of loans, the state of business or business operations (e.g., receivables, debts, etc.), the terms of the parties ( Recommend integration activities based on a model that includes net worth, wealth, debt, location, and other conditions, etc.), behavior of the parties (behavior indicating preference, behavior indicating preference for debt, etc.), and others, It may be used to evaluate the synthetic activity and make predictions about the expected outcome of the synthetic activity. Debt consolidation, loan consolidation, and related consolidation activities may be disclosed in the context of a smart contract system that may automate a subset of consolidation interactions and activities. In embodiments, consolidation includes consolidation of the terms of a set of loans, selection of an appropriate loan, establishment of payment terms for consolidated loans, establishment of payoff plans for existing loans, communication to facilitate consolidation, and the like. It's okay. In embodiments, the artificial intelligence of the smart contract automatically recommends or sets rules, thresholds, actions, parameters, etc. (optionally by learning to do so based on a training set of results over time). ), resulting in a recommended consolidation plan, which may specify the course of actions necessary to achieve the consolidation recommendation or desired outcome (e.g., within acceptable results), which may be automated. There may be conditional execution of steps based on monitoring conditions and/or smart contract terms, which steps can be created, configured, and/or described by an integrated plan. Consolidation plans may be determined and implemented based at least in part on market factors (competitive interest rates offered by other lenders, collateral value, etc.) as well as regulatory and/or compliance factors. The consolidation plan includes the creation of new consolidated loans, secondary loans related to consolidated loans, modifications to existing loans related to consolidation, modifications to consolidated loans, and foreclosure situations (e.g., from secured to unsecured loan interest rates). changes), insolvency or bankruptcy situations, situations involving market changes (eg, changes in current interest rates), and other consolidations.
ローン、担保、エンティティなどに関連する活動のうちのあるものは、多種多様なローンに適用され、連結活動に明示的に適用されないことがある。活動を連結活動として分類することは、活動が行われているローンの文脈に基づくことができる。しかしながら、本明細書の開示の利益および企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者であれば、本開示のどの側面が連結活動の特定の適用から利益を得るか、連結活動をどのように選択または組み合わせるか、特定のローンの連結操作を行うために本書に記載された選択されたサービス、回路、および／またはシステムをどのように実装するかなどを容易に決定することができる。連結および連結活動の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Some of the activities related to loans, collateral, entities, etc. apply to a wide variety of loans and may not expressly apply to consolidation activities. Categorizing an activity as a consolidated activity can be based on the loan context in which the activity takes place. However, those of ordinary skill in the art, having the benefit of the disclosure herein and the knowledge generally available to them regarding the contemplated systems, will appreciate which aspects of the present disclosure benefit from particular applications of consolidation activities, and how consolidation activities and how to implement selected services, circuits, and/or systems described herein to perform a particular loan consolidation operation. Although specific examples of consolidation and consolidation activities are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, may Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される、ローンのファクタリング、ローン取引のファクタリング、要因、ローンの相互作用のファクタリング、ファクタリングのために使用される資産または資産のセット、および同様の用語は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明に限定されることなく、ファクタリングは、請求書、在庫、売掛金など、項目の実現価値が将来にある資産のファクタリングに適用され得る。例えば、売掛債権は、支払いが完了し、債務不履行のリスクが少ない場合に価値が高くなる。棚卸資産や仕掛品（WIP）は、部品としてではなく、最終製品としての価値が高い場合がある。売掛金に関する言及は、これらの用語を包含するものと理解されるべきであり、限定的なものではない。ファクタリングは、現在の価値（多くの場合、現金）のために割引率で売掛金の売却を含むことができる。また、ファクタリングには、売掛金を短期貸付金の担保として使用することも含まれる。どちらの場合も、売掛金や請求書の価値は、お金の将来の価値、売掛金の期間（例えば、30日正味支払額と30日正味支払額）など複数の理由で割り引かれることがある。30日正味支払vs.90日正味支払売掛債権の状況、仕掛品の状況、在庫の状況、納品・出荷の状況、売掛債権を有する当事者の財務状況、出荷・請求の状況、入金状況、支払状況など、様々な理由により、売掛債権の価値を割り引くことができる。支払状況、借り手の状況、在庫の状況、借り手、貸し手、1つ以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因、債務の状況（売掛金や在庫の支払債務に他の先取特権があるか、担保資産の状況（例えば、売掛金や在庫の支払債務に他の先取特権があるか）、担保資産の状況（例えば、売掛金や在庫の支払債務に他の先取特権があるか）、担保資産（例えば、担保資産）の状況）。 g. 在庫の状態-最新か期限切れか、請求書の遅延はないか）、事業または経営の状態、取引当事者の状態（純資産、資産、負債、所在地、その他の条件など）、取引当事者の行動（好みを示す行動、交渉スタイルを示す行動など）、現在の金利、在庫または売掛金に関する現在の規制およびコンプライアンスの問題（例えば、在庫がファクタリングされている場合、在庫がファクタリングされていない場合など）などがある。例えば、在庫がファクタリングされている場合、意図された製品は適切な承認を受けているか）、借り手に対する法的措置、および人工知能を使用した1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクなど、多くのものが含まれる）。ファクターとは、個人、企業、事業体、またはそれらのグループであり、販売における請求書の完全な取得、または請求書を価値のあるローンの担保として使用することのいずれかと引き換えに、価値を提供することに同意するものである。ファクタリングは、ファクタリングの候補者（貸し手と借り手の両方）の特定、提案された債権（例えば、すべて、一部、一定の基準を満たすもののみ）および提案された割引率を指定するファクタリングの計画、潜在的な関係者への計画の伝達、申し出と申し出を受ける、債権の品質の検証、融資期間の債権の処理に関する条件などを含み得る。ファクタリング及びファクタリング活動の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 As used herein, loan factoring, loan transaction factoring, factors, loan interaction factoring, assets or sets of assets used for factoring, and similar terms should be understood broadly. is. Without being limited to other aspects or descriptions of this disclosure, factoring may be applied to the factoring of assets such as invoices, inventory, accounts receivable, etc. where the realized value of the items is in the future. For example, trade receivables are more valuable when they are fully paid and the risk of default is low. Inventory and work-in-progress (WIP) can be valuable as finished products rather than parts. References to accounts receivable should be understood to encompass these terms and are not limiting. Factoring can involve selling receivables at a discount for present value (often cash). Factoring also includes using accounts receivable as collateral for short-term loans. In both cases, the value of receivables or invoices may be discounted for multiple reasons, such as the future value of money, the term of the receivable (e.g., 30-day net payment versus 30-day net payment). 30-day net payment vs. 90-day net payment Accounts receivable status, work-in-progress status, inventory status, delivery/shipment status, financial status of the party with accounts receivable, shipment/billing status, payment status, The value of receivables can be discounted for various reasons, such as payment status. payment status; borrower status; inventory status; status of collateral assets (e.g., are there other liens on accounts receivable or inventory payables); assets) status). g. Inventory status - current or expired, late invoices), business or management status, transaction party status (such as net worth, assets, liabilities, location, other terms), transaction party behavior (e.g., behavior that indicates preference, behavior that indicates bargaining style, etc.), current interest rates, current regulatory and compliance issues regarding inventory or receivables (e.g., if inventory is factored, inventory is not factored, etc.) be. For example, if inventory is factored, is the intended product properly approved?), legal action against borrowers, and predictive risk based on one or more predictive models using artificial intelligence. includes things). Factors are individuals, corporations, entities, or groups thereof that provide value in return for either obtaining the full invoice in a sale or using the invoice as collateral for a loan of value. You agree to do so. Factoring involves identifying candidates for factoring (both lenders and borrowers), a factoring plan specifying proposed receivables (e.g., all, some, only those that meet certain criteria) and a proposed discount rate, May include communication of plans to potential stakeholders, acceptance of offers and offers, verification of bond quality, conditions for disposing of receivables during the term of the loan, etc. Although specific examples of factoring and factoring activities are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein, as well as those of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure, may Any understood consideration is specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される抵当権、抵当権の仲介、抵当権担保、抵当権ローン活動、および／または抵当権関連活動という用語は、広範に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、抵当権は、借り手が、金銭または別の価値ある物品と引き換えに、担保として貸し手に価値ある物品、典型的には財産の所有権または先取特権を提供し、通常は利息を伴って、貸し手に返済される相互関係である。この交換には、ローンの返済時に、所有権が借り手に戻ること、および/または、不動産の先取特権が取り除かれることが条件として含まれている。住宅ローンの仲介は、潜在的な不動産、貸し手、および融資の他の当事者の識別、および住宅ローンの条件を手配または交渉することを含む場合がある。特定の構成要素または活動は、個々に住宅ローン関連とみなされない場合があるが、住宅ローンと組み合わせて使用される場合、住宅ローンに作用する場合、住宅ローンのエンティティまたは当事者と関連している場合など、住宅ローン関連とみなされる場合がある。例えば、仲介は、無担保ローン、不動産のアウトライト販売などを含む様々なローンの提供に適用される場合がある。住宅ローン活動および住宅ローン相互作用は、住宅ローンマーケティング活動、一連の見込みのある借り手の識別、抵当に入れるべき不動産の識別、抵当に入れるべき担保不動産の識別、借り手の資格、見込みのある抵当不動産のタイトル検索および／またはタイトル確認、不動産評価、不動産検査などを含むことができる。または担保物件の評価、所得確認、借り手の属性分析、資本提供者の特定、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、既存の担保物件の分析、既存および新規の担保物件の条件の比較分析、申請ワークフローの完了（例．申請ワークフローの完了（例：必要に応じてプロセスの次のステップを開始することにより申請を前進させる）、申請分野の人口、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約のスケジュールの完了、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、所有権の移転、抵当物件への抵当権の設定および住宅ローン契約の締結、および同様の用語はここで使用されているので広く理解する必要がある。住宅ローンおよび住宅ローン仲介の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 The terms mortgage, mortgage brokerage, mortgage security, mortgage loan activity, and/or mortgage related activity used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a mortgage is an agreement by a borrower to own or preempt an item of value, typically property, to a lender as collateral in exchange for money or another item of value. It is a reciprocity that provides a privilege and is repaid to the lender, usually with interest. The exchange includes a condition that title will return to the borrower and/or the lien on the property will be removed upon repayment of the loan. Mortgage brokerage may involve identifying potential properties, lenders, and other parties to the loan, and arranging or negotiating the terms of the mortgage. Certain components or activities may not be considered mortgage-related individually, but when used in conjunction with, act on, or relate to a mortgage entity or party , etc., may be considered mortgage-related. For example, brokerage may apply to the provision of various loans, including unsecured loans, outright sales of real estate, and the like. Mortgage activities and mortgage interactions include mortgage marketing activities, identification of a set of prospective borrowers, identification of properties to be mortgaged, identification of collateral properties to be mortgaged, borrower qualifications, prospective mortgage properties. title searches and/or title confirmations, property valuations, property inspections, and the like. or collateral valuation, income verification, borrower demographic analysis, identification of capital providers, determination of available interest rates, determination of available payment terms, analysis of existing collateral, terms of existing and new collateral application workflow completion (e.g., moving the application forward by initiating the next step in the process if necessary), application field population, mortgage contract readiness, housing Completing the schedule of the loan agreement, negotiating mortgage terms with the capital provider, negotiating mortgage terms with the borrower, transferring title, taking a mortgage on the mortgaged property and entering into a mortgage agreement, and similar The terminology is used herein and should be understood broadly.While specific examples of mortgages and mortgage brokerage are described herein for purposes of illustration, the benefit of the disclosure herein should be Any embodiments and any considerations that would be understood by a person of ordinary skill in the art having the benefit of this disclosure are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される債務管理、債務取引、債務行為、債務条件、債務のシンジケーション、債務の統合、及び／又は債務ポートフォリオという用語は、広く理解されるべきものである。本開示の他の側面又は説明を制限することなく、債務とは、他者に対して負っている金銭的価値のあるものを含む。ローンは、典型的には、借り手が負債（例えば、利息を含み得る、ローンの条件に従って返済されなければならない金銭）を保有する結果となる。負債の統合は、複数のローンを返済するために、新たな単一のローンを使用することを含む（又は、本明細書に記載され、当業者に理解されるように、負債の構造化の他の様々な構成）。多くの場合、新たなローンは、より良い条件又はより低い金利を有することができる。債務ポートフォリオは、多くの場合、期間、リスク等を含む異なる特性を有する多数の債務の断片又はグループを含む。負債ポートフォリオ管理は、保有する負債の量と質に関する決定、及び投資方針、個々の負債のリスクに対するリターンの決定、又は負債のグループに基づいて、望ましいリスク／リターンのポジションを達成するために様々な負債のバランスを取る最善の方法を含む場合がある。債券は、複数の貸し手が借り手に対して1つのローン（または一連のローン）に資金を提供するシンジケート化される場合がある。債務ポートフォリオは、第三者に（例えば、割引率で）売却されることがある。債務遵守には、債務が返済されることを保証するためにとられる様々な措置が含まれる。コンプライアンスの実証には、債務を返済するために取られた措置の文書化が含まれる場合がある。 The terms debt management, debt transaction, debt act, debt term, debt syndication, debt consolidation, and/or debt portfolio used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, debt includes anything of monetary value owed to another. A loan typically results in the borrower holding a liability (eg, money that must be repaid according to the terms of the loan, which may include interest). Debt consolidation includes using a new single loan to repay multiple loans (or, as described herein and understood by those skilled in the art, debt structuring). various other configurations). In many cases, new loans can have better terms or lower interest rates. Debt portfolios often include multiple pieces or groups of debt with different characteristics, including tenor, risk, and the like. Debt Portfolio Management is based on decisions about the quantity and quality of liabilities held and investment policies, determination of return on risk for individual liabilities, or groups of liabilities to achieve a desired risk/return position. May include how best to balance liabilities. Bonds may be syndicated, with multiple lenders funding a loan (or series of loans) to the borrower. Debt portfolios may be sold (eg, at a discount rate) to third parties. Observance includes various actions taken to ensure that debts are repaid. Demonstrating compliance may include documentation of actions taken to repay the debt.
債務に関する取引（債務取引）及び債務に関する行為（債務行為）には、債務取引の申し出、債務取引の引受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産価値の評価、融資の実行、取引の条件の設定、提供する必要のある通知の提供、一組の資産の差押え、条件の変更などが含まれる。権利の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、および/または債務の集約。債務条件には、債務残高、債務元本、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、債務不履行条件、および不履行の帰結が含まれる場合がある。債務管理及び債務管理活動の特定の例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 Debt transactions (debt transactions) and debt deeds (debt deeds) include offering debt transactions, underwriting debt transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, This includes recording changes in ownership, valuing property, making loans, setting the terms of transactions, providing notices that need to be provided, seizing a set of assets, changing terms, etc. record changes in rights, assess the value of assets, make loans, complete transactions, set the terms of transactions, provide notices to be given, seize a series of assets, modify terms, set ratings for entities; Debt syndication and/or debt aggregation. Debt terms include debt outstanding, debt principal, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, designation of assets underlying the bond, designation of asset substitutability, party, issuer, purchase may include parties, guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, covenants, terms of attachment, terms of default, and consequences of default. Although specific examples of debt management and debt management activities are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from this disclosure, and any person who has the benefit of this disclosure, may Any considerations understood by those skilled in the art are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される条件、条件分類、分類モデル、条件管理、および同様の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明に限定されることなく、状態、状態分類、分類モデル、状態管理は、契約において指定され監視される、資産、発行者、借り手、ローン、債務、債券、規制状況、債券、ローン又は債務取引の条件又は条件等の状態を分類又は決定すること等を含む。分類された資産の状態に基づいて、状態管理は、その資産の状態又はその資産を担保として使用することを維持又は改善するための行動を含むことができる。発行者、借入人、当事者規制状況等の分類された状態に基づいて、状態管理は、ローンや債券の条件を変更するためのアクションを含んでもよい。条件分類は、モノのインターネット装置からのデータ、環境条件センサーのセットからのデータ、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットからのデータ及びネットワークドメイン、ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータなどを照会するためのアルゴリズムのセットに基づいて、資産、発行者、借り手、ローン、債務、債券、規制状況、債券、ローン又は債務取引の条件などの条件を分類するための様々なルール、閾値、条件手続き、ワークフロー、モデルパラメータなどを含んでも良い。条件分類は、分類された条件のいくつかの側面（例えば、リスク、品質、ROI、回復の可能性、デフォルトへの可能性、または関連する債務のいくつかの他の側面）に関して同様に位置づけられたものとして、エンティティをグループ化またはラベル付けすること、またはエンティティをクラスタリングすることを含んでもよい。 Conditions, condition classifications, classification models, condition management, and similar terms utilized herein should be understood broadly. Without being limited to other aspects or descriptions of this disclosure, conditions, condition classifications, classification models, condition management are specified and monitored in contracts, assets, issuers, borrowers, loans, obligations, bonds, regulatory conditions. , classify or determine the condition or condition of any bond, loan or debt transaction. Based on the condition of the classified asset, condition management can include actions to maintain or improve the condition of the asset or the use of the asset as collateral. Based on categorized status such as issuer, borrower, party regulatory status, status management may include actions to modify the terms of a loan or bond. Condition Classification is a set of algorithms for querying data from Internet of Things devices, data from a set of environmental condition sensors, data from a set of social network analysis services and network domains, social media data, crowdsourced data, etc. various rules, thresholds, condition procedures, workflows, model parameters, etc. may contain Condition classifications are similarly positioned with respect to some aspect of the classified conditions (e.g., risk, quality, ROI, likelihood of recovery, likelihood of default, or some other aspect of the associated liability). Others may include grouping or labeling entities or clustering entities.
分類および分類モデルが、担保、発行者、借り手、資金の分配、または他の地理的位置に関連する地理的位置に結び付けられ得る、様々な分類モデルが開示される。分類および分類モデルは、人工知能が分類モデルを改善するために使用される（例えば、人工知能データを使用して洗練を行うことによってモデルを洗練する）ところに開示される。したがって、人工知能は、場合によっては、分類モデルの一部と見なされることがあり、その逆もまた然りである。ソーシャルメディアデータ、クラウドソースデータ、またはIoTデータが、モデルを洗練するための入力として、または分類モデルへの入力として使用される分類モデルおよび分類モデルが開示される。IoTデータの例としては、画像、センサデータ、位置データなどを挙げることができる。ソーシャルメディアデータ又はクラウドソースデータの例は、ローンの当事者の行動、当事者の財務状態、ローン、又は債券の条件に対する当事者の順守、又はそのようなものを含んでもよい。融資の当事者は、債券の発行者、関連団体、貸し手、借り手、債務に利害関係を有する第三者を含んでもよい。状態管理は、状態分類、データ収集及び監視、並びに債券、ローン及び債務取引管理を含み得るスマートコントラクトサービスに関連して議論され得る。データ収集および監視サービスは、債券の発行者、債券に関連する資産または担保資産、債券を裏付ける担保資産、債券の当事者、およびそれらのセットを分類する際に関連する分類および分類モデルとも関連して議論される。いくつかの実施形態では、債券の種類を議論する際に、分類モデルが含まれてもよい。特定のステップ、要因、または洗練は、分類モデルの一部と見なされてもよい。様々な実施形態において、分類モデルは、実施形態において、または特定の管轄区域に結び付けられた同じ実施形態において、両方変化してもよい。異なる分類モデルは、異なるデータセットを使用してもよく（例えば、発行者、借り手、担保資産、債券タイプ、ローンタイプなどに基づいて）、複数の分類モデルが単一の分類で使用されてもよい。例えば、地方債などのある種類の債券では、類似の規模および経済的繁栄を有する自治体からの債券データに基づく分類モデルが可能であるのに対し、別の分類モデルでは、担保資産に関連付けられたIoTセンサからのデータが重視される可能性がある。したがって、異なる分類モデルは、実施形態および債券、ローン、または債務取引の明細に応じて、他の分類モデルよりも利点またはリスクを提供することになる。分類モデルは、分類のためのアプローチまたは概念を含む。債券、ローン、又は負債取引について分類される条件は、負債の元本額、負債の残高、固定金利、変動金利、又は
支払額、支払予定、バルーン支払予定、債券、ローンまたは負債取引の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、および/またはデフォルトの結果などである。分類された条件は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、非営利団体などの債券発行者の種類を含む場合がある。エンティティは、発行者の集合、債券の集合、当事者の集合、及び／又は資産の集合を含むことができる。分類される条件は、純資産、富、負債、場所などのエンティティの条件）、当事者の行動（好みを示す行動、負債の好みを示す行動など）などを含んでもよい。分類される条件は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、有価証券、チケットなどの資産または担保の種類を含んでもよい。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。債券の種類には、地方債、国債、国庫債券、資産担保債券、社債が含まれる場合がある。分類される条件には、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健全性条件、身体的欠陥条件、身体健全性条件、実体リスク条件、実体健全性条件などがあり得る。分類される条件は、環境が、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両から選択される環境を含んでもよい。資産、発行体、借入人、ローン、債務、債券、規制状況等の状態に基づく行動は、債券の集合（地方債、社債、パフォーマンスボンド等）、ローンの集合（補助金付き、補助金なし。保証、保証人、保証を裏付ける一連の担保、保証を裏付ける一連の資産等に関する信頼性、品質、状態、健康状態、財務状態、体調等の監視、分類、予測等の取扱い、債務取引等の取扱いである。債券の状態に対応する債券取引活動は、債務取引の申し出、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付けの設定、債務のシンジケーション、及び／又は債務の統合を含んでもよい。
A variety of classifications and classification models are disclosed that may be tied to geographic locations associated with collateral, issuers, borrowers, distributions of funds, or other geographic locations. Classification and classification models are disclosed where artificial intelligence is used to improve the classification model (eg, refine the model by performing refinements using artificial intelligence data). Therefore, artificial intelligence may sometimes be considered part of the classification model and vice versa. Disclosed are classification models and classification models in which social media data, crowdsourced data, or IoT data is used as input for refining the model or as input to the classification model. Examples of IoT data include images, sensor data, and location data. Examples of social media data or crowdsourced data may include the behavior of the parties to the loan, the financial status of the parties, the parties' compliance with the terms of the loan or bond, or the like. Parties to a loan may include the bond issuer, affiliates, lenders, borrowers, and third parties with an interest in the debt. State management may be discussed in the context of smart contract services, which may include state classification, data collection and monitoring, and bond, loan and debt transaction management. The data collection and monitoring services also relate to the issuer of the bond, the assets or collateral assets associated with the bond, the collateral assets backing the bond, the parties to the bond, and the classification and classification models involved in classifying sets thereof. Discussed. In some embodiments, classification models may be included when discussing bond types. Certain steps, factors, or refinements may be considered part of the classification model. In various embodiments, the classification model may vary both within an embodiment, or within the same embodiment tied to a particular jurisdiction. Different classification models may use different datasets (e.g., based on issuer, borrower, collateral asset, bond type, loan type, etc.) and multiple classification models may be used in a single classification. good. For example, one type of bond, such as a municipal bond, could have a classification model based on bond data from municipalities of similar size and economic prosperity, whereas another classification model would allow Data from IoT sensors may be emphasized. Therefore, different classification models will offer advantages or risks over other classification models depending on the embodiment and the specifics of the bond, loan, or debt transaction. Classification models include approaches or concepts for classification. The terms classified for a bond, loan, or debt transaction are the principal amount of the debt, the outstanding balance of the debt, the fixed rate, the variable rate, or the payment amount, the scheduled payment, the scheduled balloon payment, and the underlying asset designation, asset substitutability designation, party, issuer, purchaser, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, term, contract, terms of foreclosure, terms of default, and/or consequences of default, etc. is. Categorized terms may include bond issuer types such as municipalities, corporations, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit organizations. An entity may include a set of issuers, a set of bonds, a set of parties, and/or a set of assets. Conditions that are categorized may include entity conditions such as net worth, wealth, liabilities, location), behavior of parties (behavior indicating preference, behavior indicating preference for liability, etc.), and the like. Categorized terms include municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, stocks of goods, commodities, securities, currencies, securities, tickets. may include types of assets or collateral such as; Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc. Types of bonds may include municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds and corporate bonds. Conditions categorized include default conditions, foreclosure conditions, breach of contract conditions, financial risk conditions, behavioral risk conditions, policy risk conditions, financial health conditions, physical impairment conditions, physical health conditions, substance risk conditions, There can be entity soundness conditions, and so on. Categorized conditions may include environments where the environment is selected from a municipal environment, a corporate environment, a stock trading environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, a transportation environment, a manufacturing environment, a storage environment, a home, and a vehicle. . Actions based on the state of assets, issuers, borrowers, loans, obligations, bonds, regulatory status, etc. are aggregates of bonds (municipal bonds, corporate bonds, performance bonds, etc.), aggregates of loans (subsidized, non-subsidized. Guarantee, guarantor, series of collateral backing the guarantee, reliability, quality, condition, health condition, financial condition, physical condition, etc. monitoring, classification, prediction, etc., handling of debt transactions, etc. Bond trading activities corresponding to the bond status are offering debt transactions, underwriting debt transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, and changing ownership. assess the value of assets, make loans, complete transactions, set the terms of transactions, provide notices required to be provided, seize assets, modify terms, set ratings for entities; , debt syndication, and/or debt consolidation.
本開示の利益および企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、分類モデルのための特定のアプリケーションに本開示のどの側面が利益をもたらすか、条件に到達するために分類モデルをどのように選択または組み合わせるか、および／または必要なデータを与えられた担保の価値を計算するかを容易に決定することができる。管理するための適切な条件を選択する際の当業者、または本開示の実施形態のための特定の考慮事項は、限定されないが、取引の管轄権を与えられた条件の合法性、所定の担保について利用可能なデータ、予想される取引タイプ（ローン、債券または債務）、担保の特定のタイプ、価値に対するローンの比率、ローンに対する担保の比率、取引／ローン総量、借り手および貸し手の信用スコア、ならびに他の考慮事項が含まれる。条件、条件分類、分類モデル、及び条件管理の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図されている。 A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available regarding the contemplated system, will be able to use the classification model to arrive at conditions which aspects of the present disclosure will benefit the particular application for the classification model. It can be readily determined how to select or combine and/or calculate the value of the collateral given the necessary data. Particular considerations for the embodiments of the present disclosure, or for those skilled in the art in selecting the appropriate terms to govern, include, but are not limited to, the legality of the terms given the jurisdiction of the transaction, the available data on, expected transaction types (loans, bonds or debt), specific types of collateral, loan to value ratio, collateral to loan ratio, total transaction/loan volume, borrower and lender credit scores, and Other considerations are included. Although specific examples of conditions, condition classifications, classification models, and condition management are described herein for purposes of illustration, any embodiment that would benefit from the disclosure herein and the Any considerations that would be appreciated by a person of ordinary skill in the art with benefit are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用される用語「分類（類別、クラス分け、カテゴリ化、カテゴリ化する）」（及び類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の側面又は説明を制限することなく、条件又は項目を分類することは、その時点における他の側面又は条件に基づく発散する分類又はカテゴリにもかかわらず、条件又は項目がその分類に置かれた全ての項目に対して共通又は類似である条件又は項目の何らかの側面、属性、又は特性に基づくグループ又はカテゴリに条件又は項目を分類する行為を含んでもよい。分類は、アイテム、エンティティ、人、プロセス、アイテム、金融構築物などの条件またはパラメータに関連する1つ以上のパラメータ、特徴、特性、または現象の認識を含んでもよい。状態分類システムによって分類される状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約履行状態、政策リスク状態、財務健全状態、物理的欠陥状態、物理的健全状態、エンティティリスク状態、及び／又はエンティティ健全状態を含んでもよい。分類モデルは、様々なソースから受け取ったデータに基づいて、アイテム、エンティティ、プロセス、アイテム、財務構成要素などを自動的に分類またはカテゴライズしてもよい。分類モデルは、単一の属性又は属性の組み合わせに基づいて項目を分類してもよく、及び／又は、分類される項目に関するデータ及びモデルを利用してもよい。分類モデルは、個々のアイテム、エンティティ、金融構築物、またはそれらのグループを分類することができる。rd債券は、債券の種類（例えば、地方債、社債、パフォーマンスボンドなど）、収益率、債券格付け（債券発行者の財務力に関する債券品質の第三者指標、および／または債券の元利払い能力など）に基づいて分類される場合がある。貸し手または債券発行者は、貸し手または発行者のタイプ、許容される属性（例えば、収入、富、場所（国内または海外）、様々なリスク要因、発行者の地位などに基づいて分類される場合がある。借入人は、許容属性（例えば、収入、財産、総資産、所在地、信用履歴）、リスク要因、現在のステータス（例えば、就職、学生）、当事者の行動（例えば、好み、信頼性等を示す行動）等に基づいて分類されてもよい。条件分類システムは、学位取得に向けた学生の進捗状況、学生の成績又はクラスでの地位、学生の学校での地位（入学許可、保護観察など）、学生の非営利活動への参加、学生の猶予状況、及び学生の公益活動への参加に基づいて、ローンの受給者を分類し得る。条件分類システムで分類される条件には、融資のための担保の状態や融資のための保証に関連する団体の状態が含まれる場合がある。条件分類システムで分類される条件には、借入人、保証人、補助者等の病状が含まれることがある。条件分類システムで分類される条件には、融資取引や融資機関に関連する法律、規制、政策の少なくとも1つを遵守していることが含まれる場合がある。条件分類システムが分類する条件には、債券の発行者の条件、債券の条件、貸付関連事業者の格付けなどが含まれる場合がある。条件分類システムで分類される条件には、機械、部品、動作モードなどの特定が含まれることがある。状態分類システムが分類する状態には、状態またはコンテキスト（マシン、プロセス、ワークフロー、マーケットプレイス、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクターなどの状態）が含まれる場合がある。状態分類システムは、状態またはコンテキストを含むプロセス（例えば、データ記憶プロセス、ネットワーク符号化プロセス、ネットワーク選択プロセス、データマーケットプレイスプロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、および／または本明細書に記載の他のプロセス）を分類してもよい。条件分類システムは、ローン借り換え行動のセットの予測される結果に基づいて、ローン借り換え行動のセットを分類してもよい。条件分類システムは、当事者の身元、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、担保の価値などの属性に基づいて、一連のローンを統合の候補として分類してもよい。条件分類システムは、ファクタリング融資、債券発行活動、住宅ローンなどのセットに関与するエンティティを分類してもよい。条件分類システムは、様々なローン管理活動から予測される結果に基づいて、一組の発行体を分類してもよい。条件分類システムは、モノのインターネットデータ収集及び監視サービスからの情報、発行者に関連するパラメータのセット、ソーシャルネットワーク監視及び分析サービスのセット等に基づいて、発行者のセットの条件を分類してもよい。条件分類システムは、一連のローン回収行動、ローン統合行動、ローン交渉行動、ローン借り換え行動などを、それらの活動及び実体に関する予測結果の集合に基づいて分類してもよい。 The term "classify, classify, categorize, categorize" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, the categorization of any term or item does not imply that any term or item falls into that category notwithstanding divergent classifications or categories based on other aspects or terms at the time. It may also include the act of grouping conditions or items into groups or categories based on some aspect, attribute or characteristic of the conditions or items that are common or similar to all items placed. Classification may include recognition of one or more parameters, characteristics, characteristics, or phenomena associated with a condition or parameter of an item, entity, person, process, item, financial construct, or the like. The states categorized by the state classification system are Default State, Foreclosure State, Breach of Contract State, Financial Risk State, Behavioral Risk State, Contract Performance State, Policy Risk State, Financial Health State, Physical Failure State, and Physical Health. It may include status, entity risk status, and/or entity health status. Classification models may automatically classify or categorize items, entities, processes, items, financial components, etc. based on data received from various sources. A classification model may classify items based on a single attribute or a combination of attributes and/or may utilize data and models for the items being classified. A classification model can classify individual items, entities, financial constructs, or groups thereof. rd bonds may be classified based on the type of bond (e.g., municipal bond, corporate bond, performance bond, etc.), rate of return, bond rating (a third-party indicator of bond quality regarding the financial strength of the bond issuer, and/or the ability of the bond to service principal and interest, etc.). ). Lenders or bond issuers may be classified based on the type of lender or issuer, permissible attributes (e.g. income, wealth, location (domestic or international), various risk factors, issuer status, etc.). Borrowers can identify acceptable attributes (e.g. income, wealth, total assets, location, credit history), risk factors, current status (e.g. employment, student), behavior of the parties (e.g. preferences, reliability, etc.). A conditional classification system may be classified based on a student's progress toward a degree, a student's grades or class standing, a student's standing in school (admission, probation, etc.). ), the student's participation in non-profit activities, the student's grace status, and the student's participation in charitable activities. conditions of collateral for loans and conditions of entities related to guarantees for loans.The conditions classified in the condition classification system may include medical conditions of borrowers, guarantors, assistants, etc. Conditions categorized by the condition classification system may include compliance with at least one law, regulation or policy related to the loan transaction or lending institution.The condition classification system classifies Conditions may include bond issuer conditions, bond conditions, lending-related business rating, etc. Conditions classified in a condition classification system may include specifics such as machinery, parts, operating modes, etc. The states that a state classification system classifies may include states or contexts (states of machines, processes, workflows, marketplaces, storage systems, networks, data collectors, etc.) State Classification System is a process that includes state or context (e.g., data storage process, network encoding process, network selection process, data marketplace process, power generation process, manufacturing process, refining process, drilling process, boring process, and/or A condition classification system may classify the set of loan refinancing actions based on a predicted outcome of the set of loan refinancing actions.The condition classification system may include: Consolidate a chain of loans based on attributes such as party identity, interest rate, outstanding balance, payment terms, payment schedule, loan type, collateral type, party financial status, payment status, collateral condition, collateral value, etc. may be classified as candidates for A condition classification system may classify entities involved in sets such as factoring loans, bond issuing activities, and mortgages. A condition classification system may classify a set of issuers based on expected outcomes from various loan management activities. The terms classification system may also classify terms for a set of issuers based on information from Internet of Things data collection and monitoring services, a set of parameters associated with the issuer, a set of social network monitoring and analysis services, etc. good. A condition classification system may classify a set of loan collection behaviors, loan consolidation behaviors, loan negotiation behaviors, loan refinancing behaviors, etc., based on a set of predicted outcomes for those activities and entities.
本明細書で利用される補助付きローン、ローンを補助する、（および同様の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、補助付きローンは、借り手が学校に通っている間、失業している間、病気である間などのように、ローンの価値に対する利息の支払いが、発生を伴うかどうかにかかわらず、延期、先送り又は遅延され得る金銭又は価値のあるアイテムの融資である。実施形態では、ローンの一部またはサブセットに対する利息の支払いが、借り手以外の誰かによって負担または保証される場合、ローンは補助されてもよい。補助付きローンの例は、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、及び企業補助付きローンを含んでもよい。補助付き学生ローンの例としては、政府によって補助され、学位取得に向けた学生の進捗状況、非営利活動への学生の参加、学生の据置状況、および公益活動への学生の参加に基づいて利息の発生が猶予または停止され得る学生ローンを挙げることができる。政府補助による住宅ローンの例として、借り手が決算費用や最初の住宅ローンの支払いなどを免除される政府補助を挙げることができる。このような補助付きローンの条件としては、物件の所在地（地方か都市か）、借り手の収入、借り手の軍籍、購入した住宅が健康・安全基準を満たすか、住宅の売却で得られる利益の制限、などがある場合がある。ローンという言葉の特定の用法は、補助付きローンに適用されず、むしろ通常のローンに適用される場合がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が補助付きローンの考慮から利益を得るかを容易に判断することができる（例えば、以下の通り。融資の価値の決定、融資に関連する交渉、融資に関連する条件など）において、借り手が非補助付き融資に共通する融資義務の一部から解放される可能性があり、補助金は、融資の利息の免除、遅延もしくは延期、または第三者による利息の支払を含む可能性がある。補助金は、借り手以外の個人または事業体によるポイント、最初の支払いなどを含む決算費用の支払い、および／または、タイトル検証を強化または利益を得るために本開示からのプロセスおよびシステムを結合する方法を含むことができる。 Subsidized loans, subsidizing loans, (and similar terms) as utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a subsidized loan is a payment of interest on the value of the loan, such as while the borrower is in school, unemployed, ill, etc. is the financing of money or items of value that can be deferred, deferred, or delayed, whether with accrual or not. In embodiments, a loan may be subsidized if interest payments on part or a subset of the loan are borne or guaranteed by someone other than the borrower. Examples of subsidized loans may include municipal subsidized loans, government subsidized loans, student loans, asset-backed subsidized loans, and business subsidized loans. Examples of subsidized student loans include government-subsidized loans that charge interest based on a student's progress toward a degree, student participation in non-profit activities, student deferment status, and student participation in charitable activities. student loans that can be deferred or stopped in accrual. An example of a government-subsidized mortgage is a government subsidy in which the borrower is exempt from closing costs, initial mortgage payments, etc. Conditions for such subsidized loans include the location of the property (rural or urban), the income of the borrower, the military status of the borrower, whether the home purchased meets health and safety standards, and any restrictions on the profits that can be made on the sale of the home. , and so on. Certain uses of the word loan may not apply to subsidized loans, but rather to regular loans. A person of ordinary skill in the art, with the benefit of the disclosure herein and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, can readily determine which aspects of the present disclosure would benefit from consideration of subsidized loans. The borrower may be relieved of some of the financing obligations common to non-subsidized loans (e.g., determining the value of the loan, negotiations related to the loan, terms related to the loan, etc.). Yes, subsidies may include waivers, delays or deferrals of interest on loans, or payment of interest by third parties. Subsidies may be paid by individuals or entities other than the borrower for closing costs, including points, initial payments, etc., and/or ways to combine processes and systems from this disclosure to enhance or benefit from title verification. can include
本明細書で利用される補助ローン管理（および同様の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、補助ローン管理は、補助ローンに関連する1つ又は複数のイベントを管理又は対応するための複数の活動及びソリューションを含み得、かかるイベントは、補助ローンの要求、補助ローンの提供、補助ローンを受け入れること。補助付きローンのための引受情報の提供、補助付きローンを求める借り手の信用報告書の提供、ローン補助金の一部として必要な支払いの延期、補助付きローンの金利の設定（低金利が補助金の一部となり得る）、ローン補助金の一部として支払い要件の繰り延べ。ローンの担保を特定すること、ローンの担保または担保の所有権を確認すること、不動産の所有権の変更を記録すること、ローンの担保または担保の価値を評価すること、ローンに関わる不動産を検査すること、ローンに関わるエンティティの状態の変化を特定すること。融資に関連するエンティティの価値の変化、借り手の職務状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される品目の財務価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産に対する保険の証拠の提供、融資のための適格性の証拠の提供。融資のための担保の特定、融資の引き受け、融資の支払い、融資の不履行、融資の実行、融資の実行、融資の条件の設定、融資の対象となる財産の差し押さえ、融資の条件の変更、融資の条件の設定（債務の元本金額など。債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、債務不履行条件、結果などの貸付条件を設定すること。デフォルト条件、デフォルトの結果）、またはローン関連活動の管理（ローン取引への参加に関心のある当事者の発見、ローン申請の処理、ローンの引き受け、ローンに関する法的契約の形成、ローンのパフォーマンスの監視、ローンの支払い、ローンの再編成または修正など（ただし、これらに限定されない））。融資の再編または修正、融資の決済、融資の担保の監視、融資のシンジケートの形成、融資の差押え、融資の回収、一連の融資の統合、融資の実績の分析、融資の不履行の処理、資産または担保の権利譲渡、および融資取引の決済）などが含まれる。実施形態において、補助対象ローンを処理するためのシステムは、モノのインターネットデータ収集および監視サービスから取得されたそれらのパラメータに関連するデータに基づいて、補助対象ローンのパラメータのセットを分類することを含み得る。補助付きローンのセットのパラメータのセットを分類することはまた、パラメータデータを得るためにソーシャルネットワーク分析サービス、クラウドソーシングサービスなどを活用する1つ以上の設定可能なデータ収集及び監視サービスから得られたデータに基づいてもよい（例えば、人または事業体が補助付きローンの資格を有するという判断、補助付きローンを提供することまたはローンから補助を取り除くことの社会価値の判断、補助する事業者が合法であるという判断、購入者及び／または補助者の特徴に基づいて適切な補助条件の判断など）-。 The term supplemental loan management (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, subsidiary loan management may include activities and solutions for managing or responding to one or more events related to subsidized loans, such events including: Requesting a Supplemental Loan, Providing a Supplemental Loan, or Accepting a Supplemental Loan. Providing underwriting information for subsidized loans; providing credit reports for borrowers seeking subsidized loans; deferring payments required as part of loan subsidies; ), deferral of payment requirements as part of the loan subsidy. Identifying loan collateral; verifying loan collateral or collateral ownership; recording changes in property ownership; to identify changes in the state of the entity involved in the loan. changes in the value of the entity involved in the loan; change in the borrower's job status; change in the lender's financial rating; change in the financial value of the item pledged as collateral; provision of insurance for the loan; Providing proof of insurance, providing proof of eligibility for financing. Identifying collateral for a loan, underwriting a loan, disbursing a loan, defaulting on a loan, making a loan, making a loan, setting the terms of a loan, seizing the property covered by the loan, modifying the terms of the loan, making a loan (principal amount of debt, etc. debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, guarantor, collateral set loan terms such as, personal guarantees, liens, terms, covenants, foreclosure terms, default terms, consequences (default terms, default consequences), or manage loan-related activities (interest in participating in loan transactions); including (but not limited to) finding a party, processing loan applications, underwriting loans, forming legal agreements relating to loans, monitoring loan performance, disbursing loans, restructuring or modifying loans). loan restructuring or modification, loan settlement, loan collateral monitoring, loan syndicate formation, loan foreclosure, loan recovery, chain of credit consolidation, loan performance analysis, loan default processing, asset or transfer of collateral rights, and settlement of loan transactions). In embodiments, a system for processing subsidized loans is configured to classify a set of subsidized loan parameters based on data associated with those parameters obtained from an Internet of Things data collection and monitoring service. can contain. Classifying the set of parameters for the set of subsidized loans is also obtained from one or more configurable data collection and monitoring services that utilize social network analysis services, crowdsourcing services, etc. to obtain parameter data. May be data-based (e.g., determining that a person or entity qualifies for a subsidized loan; determining the social value of providing a subsidized loan or removing subsidies from a loan; determination of appropriate ancillary conditions based on the characteristics of the purchaser and/or ancillary, etc.).
本明細書で利用される「差し押さえ」または差し押さえ条件、デフォルト差し押さえ担保、デフォルト担保、（および同様の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の側面または説明を制限することなく、差し押さえ条件、デフォルトなどは、借り手がローンの条件を満たすことができないことを説明するものである。本開示の他の側面または説明を制限することなく、差し押さえおよび差し押さえは、貸し手が差し押さえまたはデフォルト状態の借り手から、ローンの残高を回収しようとする、または代わりに、ローンの担保として保持されている抵当権を償還する借り手の権利を奪うプロセスを含む。ローンの条件を満たさないことは、指定された支払いを行わないこと、支払いスケジュールを遵守しないこと、バルーン払いを行わないこと、担保を適切に確保しないこと、担保を特定の状態（例えば、良好な修理状態）で維持しないこと、第2のローンの取得などを含む場合がある。差押えは、差押え競売などによる担保物件の強制売却を借主、公衆、管轄当局に通知することを含む場合がある。差し押さえの際、担保物件は公開オークションサイト（eBay（登録商標）や特定の種類の不動産に適したオークションサイトなど）に置かれることがある。担保物件の最低落札価格は貸し手によって設定され、ローンの残高、ローンの利息、差し押さえに関連する手数料などをカバーすることができる。ローンの残高を回復する試みは、差押えの代わりに担保物件の証書を譲渡することを含む場合がある（例えば、借り手が住宅ローンの担保として機能する不動産の証書を保有する不動産抵当権など）。差し押さえは、担保物件（例：自動車、ボートなどのスポーツ車、ATV、スキーモービル、宝石類）の所有権取得または差し押さえを含むことがある。差し押さえは、ローンに関連する担保の品目を確保することを含んでもよい（例えば、担保を含む又は確保するスマートロック、スマートコンテナ等の接続されたデバイスをロックすることによってなど）。差し押さえは、輸送業者、貨物輸送業者等による担保の品目の発送を手配することを含んでもよい。差し押さえは、担保を輸送するためのドローン、ロボット等による担保の品目の輸送を手配することを含んでもよい。実施形態において、ローンは、担保の代替、またはローンを担保するために最初に使用された担保のアイテムから、代替担保が最初の担保よりも高い価値（貸し手にとって）である、または借り手がより大きな持分を持っているアイテムである代替担保への先取特権の移動を許容してもよい。担保の代替の結果、ローンが差し押さえられると、強制売却や差し押さえの対象となるのは代替担保となる。デフォルトという言葉のある種の用法は、差し押さえのようなものではなく、むしろ品目の規則的または不履行の状態に適用される場合がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が差し押さえから利益を得るか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて差し押さえを強化するか利益を得る方法を容易に決定することができる。当業者にとっての特定の考慮事項は、差し押さえ、差し押さえ条件、デフォルトなどの用語が、借り手がローンの条件を満たさないこと、およびローンの残高を回収するか担保の所有権を得るための貸し手による関連の試みを指しているかどうかを判断することである。 As used herein, "foreclosure" or foreclosure terms, default foreclosure security, default security, (and similar terms) should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, foreclosure terms, defaults, etc. describe the inability of a borrower to meet the terms of a loan. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, foreclosure and foreclosure means that a lender seeks to recover the balance of a loan from a borrower who is in a foreclosure or default or, alternatively, is held as collateral for the loan. Including the process of disenfranchising the borrower to redeem the mortgage. Failure to meet the terms of a loan includes failure to make specified payments, failure to adhere to payment schedules, failure to make balloon payments, failure to properly secure collateral, placing collateral in certain conditions (e.g. in repair condition), obtaining a second loan, etc. Foreclosure may involve notifying the borrower, the public and competent authorities of the forced sale of the collateral, such as by foreclosure auction. During a foreclosure, the collateral may be placed on a public auction site, such as eBay® or an auction site suitable for certain types of real estate. The reserve price of the collateral property is set by the lender and can cover the outstanding balance of the loan, interest on the loan, fees associated with foreclosure, etc. Attempts to recover the balance of a loan may involve the transfer of collateral deeds in lieu of foreclosure (e.g., a mortgage in which the borrower holds deeds of real estate acting as collateral for a mortgage). Foreclosure may involve taking title to or seizing collateral property (eg, automobiles, sports vehicles such as boats, ATVs, skimobiles, jewelry). Foreclosure may involve securing an item of collateral associated with the loan (eg, by locking a connected device such as a smart lock, smart container, etc. that contains or secures the collateral). Foreclosure may involve arranging for shipment of the collateral item by a carrier, freight forwarder, or the like. Seizure may include arranging for transportation of items of collateral by drones, robots, etc. for transporting the collateral. In embodiments, a loan may be secured from an alternate collateral, or an item of collateral originally used to secure the loan, from which the alternate collateral is of higher value (to the lender) than the initial collateral, or the borrower has a greater May allow transfer of liens to alternate collateral, items in which it holds an interest. If the loan is foreclosed as a result of collateral substitution, it is the substitute collateral that is subject to the forced sale or foreclosure. Certain uses of the word default may apply to the regular or default condition of an item rather than being like a foreclosure. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit from foreclosure and/or the processes and systems from the present disclosure. can be easily determined how to combine them to strengthen or profit from foreclosure. Particular considerations for those of ordinary skill in the art are terms such as foreclosure, foreclosure condition, default, and the like, which refer to the failure of the borrower to meet the terms of the loan and the relationship by the lender to collect the balance of the loan or take ownership of the collateral. is to determine whether it refers to an attempt to
本明細書で使用される所有権の検証、所有権の検証、所有権の有効化、及び同様の用語は、広範に理解される必要がある。本開示の他の態様または説明を制限することなく、所有権の検証および所有権の確認は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、地方自治体施設、倉庫、一連の在庫などの財産品目の個人または団体による所有または利益を検証または確認する任意の努力を含む。商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人資産など。所有権を確認するための努力には、売却証書、所有権移転の政府文書、所有権を移転する法的遺言、不動産項目の先取特権の除去に関する文書、適切な管轄区域における借入予定者への知的財産の譲渡の検証、および同様のものを参照することが含まれる場合がある。不動産物件の検証には、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、車両、船舶、飛行機、または倉庫が所在するか登録されている国、州、郡または地区の裁判所における証書および記録の確認が含まれる場合がある。検証という言葉の特定の用法は、権原または権原の検証に適用されるのではなく、プロセスが正しく動作していること、生体データを使用して個人が正しく識別されたこと、知的財産権が有効であること、データが正しく意味があること、などの確認に適用される場合がある。本明細書の開示の利益およびその人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面がタイトル検証から利益を得るか、および／またはタイトル検証を強化または利益を得るために本開示のプロセスおよびシステムをどのように組み合わせるかについて容易に決定することができる。当業者にとって、バリデーションという用語がタイトルバリデーションに言及しているかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図される。 As used herein, the terms verification of ownership, verification of ownership, activation of ownership, and similar terms should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, title verification and title confirmation may include vehicles, vessels, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities. , warehouse, inventory, or any other effort to verify or confirm ownership or interest by any person or entity of any item of property. Commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, jewels, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, personal property, etc. Efforts to verify title may include deeds of sale, government documents of title transfer, legal wills transferring title, documents regarding the removal of liens on real estate items, and notices to prospective borrowers in appropriate jurisdictions. May include verification of assignment of intellectual property and reference to the like. Property verification includes the country, state, county or district in which the building, residence, property, undeveloped land, farm, crop, municipal facility, vehicle, vessel, aircraft, or warehouse is located or registered. May include review of deeds and records in court. The specific use of the word verification does not apply to title or verification of title, but rather to verifying that a process is working correctly, that an individual has been correctly identified using biometric data, that intellectual property rights are It may be applied to confirm that it is valid, that the data is correct and meaningful, etc. Those skilled in the art, with the benefit of this disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of this disclosure would benefit from and/or enhance or benefit from title verification. One can readily determine how to combine the processes and systems of the present disclosure to obtain. For those skilled in the art, certain considerations in determining whether the term validation refers to title validation are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本開示の他の態様または説明を制限することなく、バリデーションは、担保または融資のための担保のタイトルのバリデーション、担保または融資のための条件のバリデーション、融資のための保証の条件のバリデーションなどを含むが、これに限定されない任意のバリデーションシステムを含んでいる。例えば、検証サービスは、ローンまたは担保情報の構成要素（例えば、収入、雇用、権原、ローンのための条件、担保の条件、および資産の条件）を検証することなどを通じて、より確実なローンを提供するメカニズムを貸し手に提供し得る。非限定的な例では、検証サービス回路は、資産のローン条件を決定するように構成された金融エンティティに関して、複数のローン情報コンポーネントを検証するように構成されてもよい。特定のコンポーネントは、個々に検証システムと見なされないかもしれないが、集約されたシステムにおいて検証すると見なされるかもしれない-例えば、モノのインターネットコンポーネントは、それ自体では検証コンポーネントと見なされないかもしれないが、資産データ収集および監視のために利用されるモノのインターネットコンポーネントは、モノのインターネットコンポーネントが担保資産に関連付けられる場合、負荷に対する個人保証の信頼性パラメータを検証するために適用されると検証コンポーネントと見なされることがある。特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムが検証用であるかどうかを判断する際に区別され得る。例えば、ブロックチェーンに基づく台帳は、ある例ではアイデンティティの検証のために使用され、別の例では機密情報の維持のために使用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用されてよく、任意のそのようなシステムは、本明細書において検証のためのシステムとみなされてよく、一方、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において検証のためのシステムとみなされてはならない場合がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。企図されたシステムが有効なシステムであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する融資プラットフォーム、融資のための保証の信頼性を検証するためのモノのインターネットデータ収集及び監視システムを有する融資プラットフォーム、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する融資プラットフォーム、融資のための担保の品質、権利、又は他の条件を検証するためのクラウドソーシングシステム、DNA又は指紋を利用するなど生体識別検証用途などである。仮想資産タグによってタグ付けされた固定資産の位置および身元を集合的に検証するために利用されるIoTデバイス、投票または合意プロトコルを利用する検証システム、イベントを認識および検証するように訓練された人工知能システム、権利記録、ビデオ映像、写真、または目撃証言などの情報の検証、遵守条件の発生の検証、デフォルト条件の発生の検証、不適切な行動または虚偽表示の抑止、不確実性の低減、または情報の非対称性の低減などの行動に関する検証表現、およびその他がある。 Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, validation may include validation of collateral titles for collateral or loans, validation of terms for collateral or loans, validation of guarantee terms for loans, etc. Including, but not limited to, any validation system. For example, verification services provide more secure loans, such as by verifying components of loan or collateral information (e.g., income, employment, title, terms for loan, terms of collateral, and terms of assets). provide lenders with a mechanism to In a non-limiting example, validation service circuitry may be configured to validate multiple loan information components with respect to a financial entity configured to determine loan terms for an asset. Certain components may not be considered validating systems individually, but may be considered validating in an aggregated system - for example, an Internet of Things component may not itself be considered a validating component. No, but Internet-of-Things components utilized for asset data collection and monitoring apply to verify the reliability parameters of personal guarantees for loads when the Internet-of-Things component is associated with a collateral asset. may be considered a component. In certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be differentiated when determining whether such systems are for verification. For example, blockchain-based ledgers may be used for identity verification in one example and for maintaining sensitive information in another example. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered a system for verification herein, while in certain embodiments, certain may not be considered a system for verification herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Particular considerations for one of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated system is an effective system and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are , including but not limited to: A lending platform with a social network monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans; a lending platform with an Internet of Things data collection and monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans; Loan platforms with crowdsourcing and automated classification systems to verify issuer terms for loans, crowdsourcing systems to verify collateral quality, rights, or other terms for loans, utilizing DNA or fingerprints It is used for biometric identification verification, etc. IoT devices utilized to collectively verify the location and identity of fixed assets tagged by virtual asset tags; verification systems utilizing voting or consensus protocols; human beings trained to recognize and verify events verification of information such as intelligent systems, rights records, video footage, photographs, or eyewitness testimony; verification of occurrence of compliance conditions; verification of occurrence of default conditions; deterrence of inappropriate behavior or misrepresentation; Or, there are verifiable expressions related to actions such as reduction of information asymmetry, and others.
本明細書で使用される「引受」という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、引受は、引受業者に関すること、ローンの引受情報の提供、債務取引の引受、債券取引の引受、補助金付きローン取引の引受、証券取引の引受などを含むがこれらに限定されない、任意の引受を含む。引受サービスは、銀行、保険会社または投資会社などの金融エンティティによって提供されてもよく、それにより、金融エンティティは、損失条件（例えば、損害または金銭的損失）が決定した場合に支払いを保証し、保証から生じる責任に対する金融リスクを引き受ける。例えば、銀行は、消費者ローンを要求する個々の借り手に関連する個人情報構成要素（例えば、雇用履歴、給与及び借り手の信用履歴などの財務諸表公開情報）の分析、商業負荷を要求する企業からの事業財務情報構成要素（例えば、有形純資産、負債／価値の比率（レバレッジ）、利用可能流動性（流動比率））などの分析を通じて、融資を行う決定をもたらす信用分析を行う機構を介して融資を引き受けられてもよい。非限定的な例では、引受サービス回路は、資産に対する財務状況を決定するように構成された金融エンティティに関する複数の財務情報コンポーネントを含む金融取引を引受けるように構成されてもよい。特定の実施形態では、引受構成要素は、ある目的では引受と見なされるが、他の目的では引受と見なされない場合がある-例えば、取引データを収集及び分析する人工知能システムは、ローン取引を監視するためにスマートコントラクトプラットフォームと共に利用されるが、人間の専門引受担当者によって訓練されたモデルを利用するなど、引受データの収集及び分析に代替的に利用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において引受と見なされ得るが、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において引受と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムが引受であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらし得るか強化し得るかどうかを決定する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。すなわち、融資エンティティおよび取引の引受のためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むようなデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引受システムを有する融資プラットフォーム、引受プロセス、オペレーション、およびサービス、保険および他の取引に関わる見込みおよび実際の当事者の身元に関するデータなどの引受データ、数理データ、活動に関するリスクの発生確率および／または程度に関するデータ、観察された活動に関するデータ、およびリスクの引受または推定に用いられる他のデータを有する、引受システム、リスクの可能性及び／又は範囲を検出・特徴付け・予測するためのアプリケーション、融資ソリューション、分析ソリューション、又は資産管理ソリューションにサービスを提供するエンティティに関する引受又は検査フローを含む、保険募集、融資、又はその他の取引の引受のためのアプリケーション等（ただし、これらに限定されない）、保険契約、融資、保証、または保証の引受、引受プロセスに関連する一連のイベント、取引、活動、アイデンティティ、事実、およびその他の情報を記録するための任意の分散台帳を用いるなど、保険の引受のためにアイデンティティおよび行動情報を集約するためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム、様々な種類のローン、及び保証の引受のためのようなクラウドソーシングプラットフォーム、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及び融資エンティティ及び取引の引受のためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引受システム、様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、又はモデルパラメータを作成、設定、修正、設定又はその他の処理を行う引受解決策、など、1つ以上のイベント、条件、状態、行動、二次ローンまたはローンを裏付ける取引、回収、統合、差し押さえ、破産、支払不能の状況、既存のローンの修正、市場の変化を伴う状況、差し押さえ活動に基づいて、所定のタイプまたはタイプのローンのセットを管理するための引き受け行動または計画。予測、分類、制御命令、計画、モデルのセットを生成するために、専門家による引受活動の訓練セット、及び／又は引受活動の結果について訓練された人工知能モデルを含む適応型知能システム、融資の実体及び取引を引受けるためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、スマート契約サービスなどのデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引受システム、などである。 The term "underwriting" (and similar terms) as used herein should be understood broadly. Without limiting any other aspect or description of this disclosure, underwriting means relating to an underwriter, providing loan underwriting information, underwriting debt transactions, underwriting bond transactions, underwriting subsidized loan transactions, underwriting securities transactions, Including any underwriting, including but not limited to underwriting. Underwriting services may be provided by a financial entity such as a bank, insurance company or investment firm, whereby the financial entity guarantees payment in the event of a loss condition (e.g. damage or financial loss) is determined, Undertake financial risk for liability arising from guarantees. For example, a bank may analyze the personal information components associated with an individual borrower requesting a consumer loan (e.g., public financial statement information such as employment history, salaries and the borrower's credit history) from businesses requesting a commercial load. Loans through organizations that perform credit analysis that result in decisions to make loans through analysis of the business financial information components of the business (e.g., tangible net worth, debt/value ratio (leverage), available liquidity (liquidity ratio)) may be accepted. In a non-limiting example, the underwriting services circuitry may be configured to underwrite financial transactions that include multiple financial information components relating to financial entities configured to determine financial status for assets. In certain embodiments, the underwriting component may be considered underwriting for some purposes but not for others - for example, an artificial intelligence system that collects and analyzes transaction data may It is used in conjunction with smart contract platforms for monitoring, but may alternatively be used to collect and analyze underwriting data, such as using models trained by human underwriters. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such system may be considered underwriting herein, in certain embodiments a given system may be referred to herein as may not be considered underwriting in Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is an underwriting and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated system are limited not, but includes: i.e. a lending platform with a loan underwriting system with a set of data integration microservices such as including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for the underwriting of lending entities and transactions; Underwriting data, such as data on the identities of prospective and actual parties involved in underwriting processes, operations and services, insurance and other transactions; actuarial data; data on the probability and/or extent of risk relating to activities; Underwriting systems, applications for detecting, characterizing and predicting the probability and/or extent of risk, lending solutions, analytical solutions, or wealth management solutions with data and other data used to underwrite or estimate risks; Underwriting of insurance policies, loans, guarantees, or guarantees, including but not limited to applications for the underwriting of insurance solicitations, loans, or other transactions, including underwriting or inspection flows for entities that provide services to , any distributed ledger for recording the sequence of events, transactions, activities, identities, facts, and other information related to the underwriting process, for aggregating identity and behavioral information for insurance underwriting purposes. Blockchain and smart contract platforms, crowdsourcing platforms such as for underwriting various types of loans and guarantees, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and for underwriting lending entities and transactions A loan underwriting system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services, an underwriting solution that creates, configures, modifies, configures, or otherwise processes various rules, thresholds, conditional procedures, workflows, or model parameters. , conditions involving one or more events, conditions, conditions, actions, secondary loans or transactions backing the loan, collections, consolidations, foreclosures, bankruptcies, insolvency situations, modification of existing loans, market changes, etc.; An underwriting action or plan for managing a given type or set of types of loans based on foreclosure activity. adaptive intelligence systems, including trained sets of expert underwriting activities and/or artificial intelligence models trained on the results of underwriting activities, to generate a set of predictions, classifications, control instructions, plans, models; Data collection and monitoring services for underwriting entities and transactions, loan underwriting systems with a set of data integration microservices such as blockchain services, artificial intelligence services, smart contract services, etc.
本明細書で利用される「保険」という用語（および類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、保険は、貸付に対する保険の提供、貸付に関連する資産に対する保険の証拠の提供、別の事業体のためのリスクまたは責任を受け入れる第1の事業体、および同様のものを含むが、これに限定されない、任意の保険が含まれる。保険をかけること、または保険は、偶発的または不確実な損失のリスクに対するリスク管理の形態など、保険の保有者が金銭的損失からの保護を提供されるメカニズムであってよい。保険機構は、資産、資産のための取引、資産のための融資、担保などに関連する、保険を提供する、保険の必要性を決定する、保険の証拠を決定する、などであってもよい。保険を提供するエンティティは、保険業者、保険会社、保険キャリア、引受業者などとして知られてもよい。例えば、保険をかけるための機構は、融資に関連する資産に対する保険の証拠条件を決定する機構を金融エンティティに提供してもよい。非限定的な例では、保険サービス回路は、資産のローン条件を決定するように構成された金融エンティティに関して、複数の保険情報コンポーネントに基づいて、資産のための保険の証拠条件を決定するように構成されてもよい。特定の実施形態では、構成要素は、ある目的では保険とみなされるが、他の目的ではそうでない場合がある-例えば、ブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォームは、アイデンティティおよび機密性のためなど、ローン取引の側面を管理するために利用される場合があるが、保険引受用のアイデンティティおよび行動情報を集約するために交互に利用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において保険と見なされ得るが、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において保険と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。企図されたシステムが保険であるかどうか、及び／又は本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらし又は強化し得るかどうかを判断する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。すなわち、支店、オフィス、保管施設、データセンター、引受業務などの保険施設。事業中断保険、製造物責任保険、商品、施設、または設備に対する保険、洪水保険、契約関連リスクに対する保険、およびその他多くの保険請求、ならびに製造物責任、一般責任、労災、傷害およびその他の責任請求に関する請求データ、ならびに供給契約パーフォマンス請求、製品納入要件、契約請求、賠償請求、ポイントまたは報酬を償還する請求、アクセス権の請求、保証請求、賠償請求、エネルギー生産要件、納入要件、タイミング要件、マイルストーン、主要業績指標およびその他といった契約に関わる請求データ。保険関連融資保険サービス、保険仲介サービス、生命保険サービス、健康保険サービス、退職保険サービス、損害保険サービス、金融・保険サービス、再保険サービス、保険引受のためのアイデンティティ及び行動情報を集約するためのブロックチェーン及びスマートコントラクトプラットフォーム、保険申請者の身元、保険を提供する意思のある当事者の身元、保険対象となり得るリスクに関する情報（財産、生命、旅行、侵害、健康、家庭、商業責任、製造物責任、自動車、火災、洪水、傷害、退職、失業などのあらゆる種類の、制限のないものである。分散型台帳は、一般的な保険契約よりも狭い期間での定義された活動に関連する定義されたリスクに対するもの、融資に対する保険の提供、融資に関連する財産に対する保険の証拠の提供など、マイクロ保険の提供および引き受けを促進するために利用される場合がある。 The term "insurance" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting any other aspect or description of this disclosure, insurance means providing insurance for a loan, providing proof of insurance for assets related to a loan, accepting risk or liability for another entity, or providing insurance in the first instance. Any insurance including, but not limited to, entities, and the like. Insuring, or insurance, may be a mechanism by which the policyholder is provided protection against financial loss, such as a form of risk management against the risk of accidental or uncertain loss. Insurance schemes may provide insurance, determine insurance needs, determine proof of insurance, etc., relating to property, transactions for property, loans for property, collateral, etc. . Entities that provide insurance may be known as insurers, insurers, insurance carriers, underwriters, and the like. For example, a mechanism for insuring may provide a financial entity with a mechanism for determining the proof terms of insurance for assets associated with a loan. In a non-limiting example, the insurance service circuitry is configured to determine insurance evidence terms for an asset based on a plurality of insurance information components with respect to a financial entity configured to determine loan terms for the asset. may be configured. In certain embodiments, components may be considered insurance for some purposes, but not for others - for example, blockchain and smart contract platforms may be used for loan transactions, such as for identity and confidentiality. It may be used to manage aspects, but may alternatively be used to aggregate identity and behavioral information for insurance underwriting. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such system may be considered insurance herein, in certain embodiments a given system may be may not be considered insurance in Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Certain considerations for those of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated system is insurance and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated system include: not, but includes: insurance facilities such as branches, offices, storage facilities, data centers and underwriting operations. Business interruption insurance, product liability insurance, insurance for goods, facilities or equipment, flood insurance, insurance for contract-related risks and many other insurance claims, as well as product liability, general liability, workmen's compensation, injury and other liability claims claims data regarding and supply contract performance claims, product delivery requirements, contract claims, liability claims, claims to redeem points or rewards, access rights claims, warranty claims, liability claims, energy production requirements, delivery requirements, timing requirements, miles Contract billing data such as stones, key performance indicators and others. Blocks for aggregating identity and behavioral information for insurance-related financing insurance services, insurance brokerage services, life insurance services, health insurance services, retirement insurance services, non-life insurance services, financial and insurance services, reinsurance services, and insurance underwriting chain and smart contract platform, the identity of the insurance applicant, the identity of the party willing to provide insurance, information about the risks that can be insured (property, life, travel, infringement, health, household, commercial liability, product liability, Any kind of open-ended, such as automobiles, fires, floods, injuries, retirement, unemployment, etc. A distributed ledger is a It may be used to facilitate the provision and underwriting of microinsurance, such as for risks, providing insurance for loans, and providing proof of insurance for property related to loans.
本明細書で利用される「集約」という用語（および類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、集約または集約することは、アイテムを一緒に集約すること、例えば、類似のアイテムを一緒に集約またはリンクすることを含む任意の集約を含む（例えば、一連のローンのための担保を提供する、一連のローンのための担保項目が一連の項目の状態の類似性に基づいてリアルタイムで集約される、など）、データを一緒に集める（例えば、保存のため、通信のため、分析のため、モデルのための訓練データとして、など）、集約した項目またはデータをより単純な記述にまとめる、またはいくつかの（例えば、異種の）要素を組み合わせることによって形成される全体を作成するための任意の他の方法、など。さらに、アグリゲータは、説明したような、アグリゲーションのための任意のシステムまたはプラットフォームであってもよい。ある構成要素は、個々に集約とみなされないかもしれないが、集約されたシステムにおいて集約とみなされるかもしれない-例えば、ローンのコレクションは、それ自体のローンの集約とみなされないかもしれないが、そのように集められれば集約となる可能性がある。非限定的な例では、集約回路は、ローン属性、パラメータ、用語または条件、金融エンティティなどに基づいて、複数のローンからローンを一緒に集約してローンの集約とするメカニズムを貸し手に提供するように構成されてもよい。特定の実施形態では、集約は、ある目的では集約とみなされるが、他の目的ではみなされないことがある-例えば、例えば、資産担保条件の集約は、あるインスタンスではローンを一緒に集約する目的で、別のインスタンスではデフォルトアクションを決定する目的で収集されることがある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムがアグリゲータであるかどうか、及び／又はどのタイプのアグリゲーティングシステムであるかを決定する際に区別されてもよい。例えば、第1及び第2のアグリゲータは、両方とも金融エンティティデータを集約してもよく、ここで、第1のアグリゲータは、分析モデル回路のためのトレーニングセットを構築するために集約し、第2のアグリゲータは、ブロックチェーンベースの分散台帳に格納するために金融エンティティデータを集約する。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において集約と見なされ得る一方、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において集約と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムがアグリゲーションであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下を含む。すなわち、フォワードマーケットの需要アグリゲーション（例えば．フォワード市場の需要集約のためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム、需要集約インターフェースで表明またはコミットされた関心、様々な製品およびサービスに関してフォワード市場の将来の需要を集約するために使用されるブロックチェーン、互いに一致する構成のサブセットに対して異なるパラメータを有する潜在的構成のセットを処理し、利益の出る価格で十分に大きなサブセットを満たす提供物のコミット済みの将来の需要を集約するために使用する構成のサブセット、および同様のものを含む）、労働者の年齢、資格、経験（プロセスタイプ別を含む）に関する相関する集約データ（傾向情報を含む）と、それらの労働者が関与するプロセスに関するデータ、事前に集約され、ブロックチェーン上に表される事前構成コミットメントを満たす条件の自動認識により都合よく満たされる宿泊施設の需要（例えば、分散型台帳）、輸送の提供が集約され、満たされる（例えば、事前に定義された広範囲の不測の事態を伴う）、ブロックチェーン（例えば、需要計画に用いられる分散型台帳）上の物品およびサービスの集約、需要集約インターフェースに関して（例えば、1人または複数の消費者に提示）、複数の提出物の集約、アイデンティティおよび行動情報の集約（例えば。保険の引き受け）、複数の当事者の集積と集約、一連の担保のデータの集約、担保または資産の集約された価値（例えば、リアルタイム状態監視、リアルタイム市場データ収集および統合などに基づく）、ローンの集約されたトランシェ、他の同様の担保と集約されたスマート契約のための担保、などである。 The term "aggregation" (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, aggregating or aggregating includes any aggregating that includes aggregating items together, e.g., aggregating or linking similar items together ( providing collateral for a series of loans, collateral items for a series of loans being aggregated in real-time based on the similarity of the condition of the series of items, etc.); to combine aggregated terms or data into a simpler description or to combine several (e.g., disparate) elements for storage, communication, analysis, as training data for a model, etc.) Any other method for creating a whole formed by, etc. Further, an aggregator may be any system or platform for aggregation, as described. A component may not be considered an aggregation individually, but may be considered an aggregation in an aggregated system - for example, a collection of loans may not be considered an aggregation of its own loans, but If so aggregated, it can be an aggregation. In a non-limiting example, an aggregation circuit may provide lenders with a mechanism to aggregate loans together into a loan aggregation based on loan attributes, parameters, terms or conditions, financial entities, etc. may be configured to In certain embodiments, aggregation may be considered an aggregation for some purposes but not for others - e.g. , in other instances may be collected for the purpose of determining default actions. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems are differentiated in determining whether such systems are aggregators and/or what type of aggregating system. may For example, a first and a second aggregator may both aggregate financial entity data, where the first aggregator aggregates to build a training set for the analytical model circuit, the second Aggregators aggregate financial entity data for storage on blockchain-based distributed ledgers. Thus, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered an aggregation herein, in certain embodiments a given system may be referred to herein as an aggregation. may not be considered aggregates in One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. For those skilled in the art, the particular considerations in determining whether a contemplated system is an aggregation and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are not limiting. includes: i.e. forward market demand aggregation (e.g. blockchain and smart contract platforms for forward market demand aggregation, interests expressed or committed at the demand aggregation interface, aggregation of forward market future demand for various products and services). Blockchain used to process a set of potential configurations with different parameters for subsets of configurations that match each other, and committed future prospects of offerings that satisfy a large enough subset at a profitable price. (including subsets of configurations used to aggregate demand, and the like), correlated aggregated data (including trend information) on worker age, qualifications, experience (including by process type) and their Data on processes involving workers, demand for accommodation conveniently met by pre-aggregated and automatic recognition of conditions to meet pre-configured commitments represented on the blockchain (e.g. distributed ledger), provision of transportation is aggregated and satisfied (e.g. with a wide range of predefined contingencies), aggregation of goods and services on a blockchain (e.g. a distributed ledger used for demand planning), with respect to the demand aggregation interface ( presentation to one or more consumers); aggregation of multiple submissions; aggregation of identity and behavioral information (e.g. underwriting); aggregation and aggregation of multiple parties; Aggregated value of collateral or assets (e.g. based on real-time condition monitoring, real-time market data collection and aggregation, etc.), aggregated tranches of loans, collateral for other similar collateral and aggregated smart contracts, etc. is.
本明細書で利用される「リンク」という用語（および類似の用語）は、広く理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、リンクは、2つの物事または状況の間の関係としてのリンク（例えば、1つの物事が他の物事に影響を与える）を含むが、これに限定されない、任意のリンクを含む。例えば、担保のような類似のアイテムのサブセットをリンクして、一連の融資のための担保を提供することである。特定の構成要素は、個別にリンクされたと見なされないかもしれないが、集約されたシステムにおけるリンクのプロセスにおいて考慮され得る-例えば、スマートコントラクト回路は、ローン処理プラットフォームの一部としてブロックチェーン回路と連携して動作するように構成され得るが、スマートコントラクト回路がブロックチェーン回路を介して情報を格納せずに契約を処理するが、2つの回路は、ブロックチェーン回路上の分散台帳を介して金融機関情報をリンクするスマートコントラクト回路を介してリンクされ得る。特定の実施形態では、リンクは、ある目的ではリンクと見なされるが、他の目的ではリンクと見なされない場合がある-例えば、ユーザ向けの商品およびサービスのリンクと、アクセスポイント間の無線リンクは、異なる形態のリンクであり、ユーザ向けの商品およびサービスのリンクは、物事を一緒にリンクする一方、RFリンクは、トランシーバの間の通信リンクである。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムがリンクしているかどうか、および／またはどのタイプのリンクであるかを決定する際に区別される場合がある。例えば、分析のために類似のデータを一緒にリンクさせることは、グラフ化のために類似のデータを一緒にリンクさせることとは異なる。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書においてリンクすると見なされ得るが、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書においてリンクすると見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されるシステムがリンクしているかどうか、および／または本開示の態様が企図されるシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。すなわち、マーケットプレイスまたは外部マーケットプレイスとシステムまたはプラットフォームとをリンクすること、データ（例えば、リンクおよびノードを含むデータクラスタ）をリンクすること、ローカルプロセスにリンクしたデータの記憶および検索、共通の知識グラフにおけるリンク（例えば、ノードに関する）、接近または位置（例えば。の）、環境（例えば、商品、サービス、資産など）へのリンク、イベントのリンク（例えば、ブロックチェーンにおけるような保存のため、通信または分析のため）、所有権またはアクセス権のリンク、アクセストークンへのリンク（例えば、アクセストークンにリンクした旅行提供物）、1または複数のリソースへのリンク（例えば、暗号または他の技術によって保護された）、メッセージとスマート契約とのリンク、などである。 The term "link" (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, linking includes, but is not limited to, linking as a relationship between two things or situations (e.g., one thing affecting another thing). Including without limitation any link. For example, linking subsets of similar items such as collateral to provide collateral for a series of loans. Certain components may not be considered individually linked, but may be considered in the process of linking in an aggregated system - for example, a smart contract circuit could be compared to a blockchain circuit as part of a loan processing platform. Although they may be configured to work in tandem, the smart contract circuit processes contracts without storing information via the blockchain circuit, but the two circuits communicate financially via a distributed ledger on the blockchain circuit. It can be linked via a smart contract circuit that links agency information. In certain embodiments, a link may be considered a link for some purposes but not for other purposes - e.g., user-facing goods and services links and wireless links between access points. , are different forms of link, the user-facing goods and services link links things together, while the RF link is the communication link between transceivers. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be distinguished in determining whether and/or what type of link such systems are linked. be. For example, linking similar data together for analysis is different than linking similar data together for graphing. Accordingly, the benefits of this disclosure may be applied in a wide variety of systems, and although any such systems may be considered linked herein, in certain embodiments, a given system may be may not be considered to link in Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit a particular system and/or process from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. For those skilled in the art, the particular considerations in determining whether contemplated systems are linked and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated systems are not limiting. includes: linking marketplaces or external marketplaces with systems or platforms; linking data (e.g., data clusters containing links and nodes); storing and retrieving data linked to local processes; common knowledge graph links in (e.g., with respect to nodes), proximity or location (e.g., of), links to environments (e.g., goods, services, assets, etc.), links to events (e.g., for storage, such as in a blockchain, communication or for analytics), ownership or access rights links, links to access tokens (e.g. travel offerings linked to access tokens), links to one or more resources (e.g. protected by cryptography or other technologies). ), links between messages and smart contracts, and so on.
本明細書で使用される「関心のある指標」（及び類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、関心の指標は、ユーザまたは複数のユーザまたは取引等に関連する当事者（例えば、ローン取引への参加に関心のある当事者）からの関心の指標、そのような関心の記録または保存（例えば、ユーザ、エンティティ、回路、システムなどからの関心の入力を記録する回路）、関心に関連するデータを分析し、関心の指標を設定する回路（例えば、ユーザ、当事者、エンティティ、システム、回路などからの回路への入力に基づいて指標を設定または伝達する回路）、ユーザ、当事者または金融エンティティからの複数の入力のうちの1つによる関心に関する入力データから関心の指標を決定するように学習されたモデルなどである。ある構成要素は、個々に関心の指標とみなされないかもしれないが、集約されたシステムにおいて関心の指標とみなされるかもしれない-例えば、当事者が情報を求めることに関心がある翻訳マーケットプレイスのような取引に関連する情報を求めるかもしれないが、それは取引における関心の指標とみなされないかもしれない。しかしながら、当事者が特定の関心を主張する場合（例えば、関心を示すための制御入力を有するユーザインターフェースを介して）、当事者の関心は、（例えば、記憶回路、ブロックチェーン回路において）記録され、（例えば、分析回路、データ収集回路を介して）分析され、（例えば、監視回路を介して）監視され得る、などである。非限定的な例では、関心のある指標は、当事者が製品又はサービスの購入を約束する意思があるパラメータを定義するものなど、製品、サービスなどに関する一連の当事者から（例えば、分散型台帳を通じてブロックチェーンに）記録されてもよい。特定の実施形態では、関心の指標は、ある目的のための関心の指標とみなされるが、他の目的のための関心の指標とはみなされない場合がある-例えば、ユーザーはローン取引に対する関心を示すことができるが、それは必ずしもユーザーがローン取引に関連する種類の担保の提供に対する関心を示すことを意味しない。例えば、データ収集回路は、取引に対する関心の指標を記録してもよいが、担保に対する関心の指標を決定するための別の回路構造を有していてもよい。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムが関心の指標を決定しているかどうか、および／またはどのタイプの関心の指標が存在するかを決定する際に区別される場合がある。例えば、1つの回路またはシステムは、複数の当事者からデータを収集して、ローンを確保することに関する関心の指標を決定してもよく、第2の回路またはシステムは、複数の当事者からデータを収集して、ローンに関連する所有権を決定することに関する関心の指標を決定してもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において関心のある指標と見なされ得る一方で、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において関心のある指標と見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムが関心のある指標であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化することができるかどうかを決定する際の特定の考慮事項は、限定されないが、取引（例えば、ローン取引）への参加に関心を示す当事者、製品またはサービスにおける確保に関心を示す当事者、（例えば、記憶回路またはブロックチェーン回路を通じて）関心のある指標を記録または保存、（例えば、データ収集回路および／またはモニタリング回路を通じて）関心のある指標を分析、および同種のものを含む。 As used herein, the term "indicator of interest" (and similar terms) should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, an indication of interest may be an indication of interest from a user or users or parties involved in a transaction, etc. (e.g., parties interested in participating in a loan transaction) , such interest recording or storage (e.g., circuits that record interest inputs from users, entities, circuits, systems, etc.); circuits that analyze interest-related data and set indices of interest (e.g., a circuit that sets or conveys indicators based on inputs to the circuit from a user, party, entity, system, circuit, etc.), from input data about interest by one of multiple inputs from a user, party, or financial entity; Such as a model trained to determine indicators of interest. A component may not be considered an indicator of interest individually, but may be considered an indicator of interest in an aggregated system - such as a translation marketplace where parties are interested in seeking information. may solicit information related to a particular transaction, which may not be considered an indicator of interest in the transaction. However, if a party asserts a particular interest (e.g., via a user interface with a control input for indicating interest), the interest of the party is recorded (e.g., in a memory circuit, blockchain circuit) and ( For example, it can be analyzed (via analysis circuitry, data acquisition circuitry), monitored (eg, via monitoring circuitry), and the like. In a non-limiting example, indicators of interest are from a set of parties (e.g., blocked through a distributed ledger) regarding products, services, etc., such as those that define the parameters by which a party is willing to commit to purchase the product or service. chain). In certain embodiments, an indicator of interest may be considered an indicator of interest for some purposes, but not an indicator of interest for other purposes - for example, a user may indicate interest in a loan transaction. Although it can be indicated, it does not necessarily mean that the user indicates an interest in providing the type of collateral associated with the loan transaction. For example, a data collection circuit may record an indicator of interest in a transaction, but may have another circuit structure for determining an indicator of interest in collateral. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems determine whether such systems are determining indicators of interest and/or what types of indicators of interest are present. may sometimes be distinguished. For example, one circuit or system may collect data from multiple parties to determine an indicator of interest in securing a loan, and a second circuit or system may collect data from multiple parties. to determine an indicator of interest in determining ownership related to the loan. Accordingly, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered an indicator of interest herein, in certain embodiments, a given system may , may not be considered indicators of interest herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit a particular system and/or process from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. For those of ordinary skill in the art, particular considerations in determining whether a contemplated system is an indicator of interest and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system. Considerations include, but are not limited to, parties interested in participating in transactions (e.g., loan transactions), parties interested in securing in products or services, indicators of interest (e.g., through storage circuits or blockchain circuits). are recorded or stored, analyzed (eg, through data acquisition circuitry and/or monitoring circuitry) for indicators of interest, and the like.
本明細書で利用される「宿泊施設」（及び類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、宿泊施設は、誰かが住み、滞在し、座り、居住し、参加し得る部屋、部屋のグループ、テーブル、座席、建物、イベント、個人が提供する共有スペース（例えば、airbnbスペース）、ベッド＆ブレックファスト、ワークスペース、会議室、コンベンションスペース、フィットネス宿泊施設、健康およびウェルネス宿泊施設、食事宿泊施設などを含む、任意のサービス、活動、イベント、及び同種のものを含む。このように、宿泊施設は、購入（例えば、スポーツチケッティングアプリケーションを通じたチケット）、予約または予約（例えば、ホテル予約アプリケーションを通じた予約）、報酬または贈り物としての提供、取引または交換（例えば、市場を通じた提供）、アクセス権としての提供（例えば、集約要求による提供）、偶発性に基づく提供（例えば、部屋の予約は近くのイベントの利用可能性に依存する）等であってもよい。特定の構成要素は、個々には宿泊施設とみなされないが、集約されたシステムにおいて宿泊施設とみなされる場合がある-例えば、ホテルの部屋などのリソースは、それ自体が宿泊施設とみなされない場合があるが、部屋の予約は宿泊施設とみなされる場合がある。例えば、宿泊施設の前方市場権のためのブロックチェーン及びスマートコントラクトプラットフォームは、宿泊施設に関するアクセス権を提供するメカニズムを提供してもよい-非限定的な例では、ブロックチェーン回路は、アクセス権が複数の行動可能なエンティティへの関連の共有アクセスを有する分散台帳に格納され得る前方需要市場においてアクセス権を格納するように構造化されてもよい。特定の実施形態では、宿泊施設は、ある目的では宿泊施設と見なされるが、他の目的では見なされない場合がある-例えば、部屋の予約はそれ自体で宿泊施設である場合があるが、例えば予約時に合意されたように関連する不測の事態が満たされない場合は、満たされない宿泊施設である場合がある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムが宿泊施設に関連しているかどうか、及び／又はどのタイプの宿泊施設であるかを決定する際に区別されてもよい-例えば、宿泊施設の提供は、宿泊施設の提供が前方需要に関連するデータを収集するシステムによって決定されるものと、宿泊施設の提供が性能パラメータを処理するシステムに基づいて報酬として提供される第2のものなど、異なるシステムに基づき行われてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において宿泊施設に関連すると見なされ得る一方で、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において宿泊施設に関連すると見なされないことがある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて、どのように操作を強化するかを容易に決定することができ、そのようなシステムは、本明細書に関連すると考えられる。企図されたシステム当業者にとって、企図されたシステムが宿泊施設に関連するかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の特定の考慮事項は、サービス回路、取引または交換サービスを通じて決定されるように提供される宿泊施設（例えば、。アプリケーションおよび／またはユーザインターフェースを介して）、製品、サービス、およびアクセス権の組み合わせに関するような宿泊提供物として、処理される（例えば、前方市場における提供物の集約需要）、事前予約による宿泊、特定の条件（例えば、所定の時間ウィンドウ内の価格に関する）を満たすことによって事前予約による宿泊、などが含まれる。 The term "accommodation" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting any other aspect or description of this disclosure, accommodation means any room, group of rooms, table, seating, building, event, or person provided by someone in which one may live, stay, sit, reside, or participate. any services, activities, events, and the like, including shared spaces (e.g., airbnb spaces), bed and breakfasts, workspaces, meeting rooms, convention spaces, fitness accommodations, health and wellness accommodations, dining accommodations, etc. including those of As such, accommodations may not be purchased (e.g., tickets through a sports ticketing application), reserved or reserved (e.g., through a hotel booking application), offered as a reward or gift, traded or exchanged (e.g., through a marketplace). provisioning), provisioning as an access right (eg, provisioning by aggregate request), provisioning based on contingency (eg, room reservation depends on availability of nearby events), and the like. Certain components may not be considered accommodations individually, but may be considered accommodations in the aggregate system - for example, a resource such as a hotel room may not itself be considered accommodation. Yes, but a room reservation may be considered accommodation. For example, a blockchain and smart contract platform for forward market rights for accommodations may provide a mechanism for providing access rights for accommodations - in a non-limiting example, a blockchain circuit may It may be structured to store access rights in a forward demand marketplace that may be stored on a distributed ledger with associated shared access to multiple actionable entities. In certain embodiments, an accommodation may be considered an accommodation for some purposes but not for others - for example, a room reservation may itself be an accommodation, but for example Accommodation may be unsatisfactory if the relevant contingencies are not met as agreed upon at the time of booking. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be distinguished in determining whether and/or which type of accommodation such systems are associated with. - for example, the provision of accommodation is determined by a system that collects data related to forward demand and the provision of accommodation is rewarded based on a system that processes performance parameters. It may be done based on a different system, such as the second one provided as . Accordingly, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered herein to relate to lodging facilities, in certain embodiments, a given system may , may not be considered herein to relate to accommodations. One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to enhance operation, and such systems are considered relevant herein. Contemplated Systems For those of ordinary skill in the art, particular considerations in determining whether a contemplated system is relevant to an accommodation facility and/or whether aspects of the present disclosure may benefit or enhance the contemplated system. Considerations may include accommodation, such as in relation to combinations of services, products, services, and access rights provided as determined through a service circuit, transaction or exchange service (e.g., via the application and/or user interface). As an offering, processed (e.g., aggregate demand for the offering in the forward market), pre-booked accommodation, pre-booked accommodation by meeting certain conditions (e.g., for price within a given time window), etc. is included.
本明細書で利用される「偶発性」（及び類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、偶発性は、第2の動作に依存する任意の動作を含むが、これに限定されるものではない。例えば、モノのインターネット回路からの資産タグの指示に条件としてデータを収集するような、あるパラメータ値を条件とするサービスが提供されてもよい。別の例では、ホテルの予約などの宿泊は、コンサート（ホテルの地元で、予約と同じ時間に行われる）が予定通り行われることを条件とすることができる。例えば、データ収集サービス回路から収集されたデータ入力は、保存、分析、処理等され、偶発事象に関して考慮されないが、スマートコントラクトサービス回路は、収集されたデータを条件として契約条項を適用することができる。例えば、データは、ローン取引に関する担保の状態を示してよく、スマートコントラクトサービス回路は、そのデータを、担保に依存する契約条件に適用してよい。特定の実施形態において、偶発性は、ある目的のためには偶発性と見なされるが、他の目的のためには見なされない場合がある-例えば、将来のイベントに対する偶発的アクセス権の配信は、ローン条件が満たされることを条件とする場合があるが、ローン条件それ自体は、条件とアクセス権との間の偶発的関連性がない場合には偶発性と見なされない場合がある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似した外観のシステムは、そのようなシステムが偶発事象に関連しているかどうか、および／またはどのタイプの偶発事象に関連しているかを決定する際に区別されることがある。例えば、2つのアルゴリズムが両方ともフォワードマーケットイベントアクセス権トークンを作成してもよいが、ここで、第1のアルゴリズムが偶発性のないトークンを作成し、第2のアルゴリズムがトークンの引渡しのための偶発性を有するトークンを作成する場合である。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書において偶発的なものと見なされ得る一方、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書において偶発的なものとは見なされない可能性がある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの局面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムが偶発的であるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。すなわち、プラットフォーム内またはプラットフォームによって運営されるフォワード市場が、イベントの発生、条件の満足などに基づいて将来の権利が帰属される、トリガーされる、または出現するものなどの偶発フォワード市場である可能性、アクセス権を分散型台帳に安全に格納することにより、任意の形式のイベントまたはアクセストークンの偶発的市場を作るために使用されるブロックチェーン、偶発的アクセス権、基礎的アクセス権、トークン、手数料などの価格設定および監視、提供、タイミング、価格設定などを最適化し、パターンの認識および予測、ルールおよび偶発性を確立すること、偶発的アクセス権または基礎となるアクセス権またはトークンを交換すること、チケットの所有権をもたらし得る偶発的アクセス権についてブロックチェーン上にトークンが作成および格納され得る偶発的フォワードマーケットイベントアクセス権トークンを作成すること、将来のイベントに対する偶発的アクセス権の発見および提供、一連の製品、サービス、またはその類を含むなど、オファーに対する将来の需要を影響または代表する偶発的なもの、事前に定義された偶発性、パターンを認識し予測するために、最適化された提供物、タイミング、価格設定、または同様のもの、規則および偶発性を確立すること、ダッシュボード内の偶発的な将来の提供物の作成、仮想グッズまたは仮想グッズを購入する各スマートコントラクトの所有権をもたらすことができる偶発アクセス権、および定義済みの条件で利用可能になった場合、などである。 The term "contingency" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, contingency includes, but is not limited to, any action that depends on a second action. For example, a service may be provided that is conditional on certain parameter values, such as collecting data conditional on an asset tag's designation from an Internet of Things circuit. In another example, lodging, such as a hotel reservation, can be contingent on the concert (local to the hotel and at the same time as the reservation) taking place on time. For example, data input collected from a data collection service circuit may be stored, analyzed, processed, etc., and not considered for contingencies, but a smart contract service circuit may apply contract terms contingent upon the data collected. . For example, data may indicate the status of collateral for a loan transaction, and smart contract service circuitry may apply that data to collateral-dependent contract terms. In certain embodiments, contingency may be considered contingency for some purposes but not for others - for example, delivery of contingency access to future events , may be contingent on the loan terms being met, but the loan terms themselves may not be considered contingent if there is no contingent connection between the terms and access rights. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be used in determining whether and/or which type of contingency such systems are associated with a contingency. may be classified into For example, two algorithms may both create forward market event permission tokens, where the first algorithm creates the non-contingency token and the second algorithm creates the token for delivery of the token. This is the case when creating a token with contingency. Thus, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered incidental herein, in certain embodiments, a given system may: It may not be considered incidental herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit a particular system and/or process from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is accidental and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are limited not, but includes: That is, forward markets operated within or by the Platform may be contingent forward markets, such as those to which future rights are vested, triggered or emerge based on the occurrence of events, satisfaction of conditions, etc. , blockchains, contingent access rights, underlying access rights, tokens, fees used to create a contingent market for any form of event or access token by securely storing access rights on a distributed ledger such as pricing and monitoring; optimizing offerings, timing, pricing, etc.; recognizing and predicting patterns, establishing rules and contingencies; exchanging contingent access rights or underlying access rights or tokens; Creating contingent forward market event access tokens where tokens can be created and stored on the blockchain for contingent access that could result in ticket ownership, discovery and provision of contingent access to future events, series Offerings optimized to recognize and anticipate contingencies, predefined contingencies, patterns that affect or represent future demand for offers, including products, services, or the like , timing, pricing, or the like, establishing rules and contingencies, creating contingent future offerings within the Dashboard, and effecting ownership of Virtual Goods or each smart contract that purchases Virtual Goods contingent access rights, and when made available under defined conditions, and so on.
本明細書で利用される「サービスレベル」（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、サービスレベルは、サービスが提供される程度、例えば、限定されないが、ファーストクラス対ビジネスクラスのサービス（例えば、旅行予約または郵便配達）、リソースが利用可能である程度（例えば、,リソースが非常に利用可能であることを示すサービスレベルA対リソースが制約されていることを示すサービスレベルC、例えば、道路上の交通流の制約の観点から）、動作パラメータが実行されている程度（例えば、システムが高いサービス状態対低いサービス状態で動作している、など）などが含まれる。実施形態において、サービスレベルは、システムまたは回路がサービス評価を提供する場合（例えば、サービス評価に基づいて結果を決定するための分析回路への入力としてサービス評価が使用される場合）、サービスレベルが可変であるようなマルチモーダルであってよい。ある構成要素は、個別にサービスレベルに対して考慮されないかもしれないが、集約されたシステムにおいてサービスレベルに対して考慮されるかもしれない。例えば、交通流速度を監視するためのシステムは、現在の速度に関するデータを提供するかもしれないが、サービスレベルを示さない。しかし、決定した交通流速度を監視回路に提供するとき、監視回路は、決定した交通流速度を過去の交通流速度と比較して、その比較に基づいてサービスレベルを決定してよい。特定の実施形態では、サービスレベルは、ある目的のためのサービスレベルとみなされるが、他の目的のためのサービスレベルとはみなされない場合がある-例えば、ファーストクラスの旅行宿泊施設の利用可能性は、チケットが購入されるかどうかを決定するためのサービスレベルとみなされるが、フライトに対する将来の需要を予測するためのレベルとはみなされない場合がある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、当該システムがサービスのレベルを利用するかどうか、及び／又はどのタイプのサービスのレベルを利用するかを決定する際に区別されてもよい。例えば、人工知能回路は、ある高速道路の交通流パターンに関する過去のサービスレベルについて訓練され、現在の流量に基づいて将来の交通流パターンを予測するために使用されてもよいが、同様の人工知能回路は、時間帯に基づいて将来の交通流パターンを予測してもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用されてもよく、任意のそのようなシステムは、本明細書のサービスレベルに関して考慮されてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書のサービスレベルに関して考慮されなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムがサービスレベルであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、価格、サービスモード、およびサービスレベルに関してなどの予め定められた偶発性およびパラメータを有する輸送または宿泊施設の提供、保証または保証の適用、輸送市場、および同様のものを含む。 The term "service level" (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, service level refers to the extent to which service is provided, e.g., without limitation, first class versus business class service (e.g., travel booking or mail delivery), resources the extent to which it is available (e.g., Service Level A indicating that the resource is highly available vs. Service Level C indicating that the resource is constrained, e.g. in terms of traffic flow constraints on the road); The extent to which operating parameters are being performed (eg, system operating in high service state vs. low service state, etc.) is included. In embodiments, the service level is defined as if the system or circuit provides a service rating (e.g., if the service rating is used as input to an analysis circuit to determine an outcome based on the service rating). It may be multimodal such that it is variable. Certain components may not be considered for service level individually, but may be considered for service level in the aggregated system. For example, a system for monitoring traffic speed may provide data on current speed, but not service level. However, when providing the determined traffic flow speed to the monitoring circuit, the monitoring circuit may compare the determined traffic flow speed to past traffic flow speeds and determine a service level based on the comparison. In certain embodiments, a service level may be considered a service level for some purposes but not for other purposes - e.g. availability of first class travel accommodation is considered a service level for determining whether a ticket is purchased, but may not be considered a level for predicting future demand for flights. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be differentiated in determining whether and/or what type of level of service the system utilizes. may be For example, an artificial intelligence circuit may be trained on past service levels for a given highway traffic flow pattern and used to predict future traffic flow patterns based on current flow; The circuit may predict future traffic patterns based on time of day. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and while any such system may be considered with respect to the service levels herein, in certain embodiments, certain Systems may not be considered for service levels herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is service level and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are limited but not the provision of transportation or accommodation with predetermined contingencies and parameters, such as with respect to prices, modes of service, and service levels, guarantees or coverage of guarantees, transportation markets, and the like.
本明細書で利用される「支払」という用語（及び類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、支払いは、支払う行為又はプロセス（例えば、ローンへの支払い）又は支払われる行為（例えば、保険からの支払い）、支払われる又は支払うべき金額（例えば、1000ドルの支払いが行われる）、返済（例えば、ローンの返済）、支払いモード（例えば、ポイントプログラム、報酬ポイント又は暗号通貨などの特定の通貨の使用）などあらゆる支払いを含むが、それに限定されるものではない。特定の構成要素は、個々に支払いと見なされないかもしれないが、集約されたシステムにおいて支払いと見なされるかもしれない-例えば、金額を提出することは、それ自体として支払いと見なされないかもしれないが、ローンの要件を満たすために支払いに適用される場合、支払い（又は返済）と見なされるかもしれない。例えば、データ収集回路は、貸し手にローンの返済を監視する仕組みを提供してもよい。非限定的な例では、データ収集回路は、資産のローン条件を決定するように構成された金融ローン契約に関して、複数のローン構成要素の支払いを監視するように構成されてもよい。特定の実施形態では、支払いは、ある目的には支払いと見なされるが、他の目的には見なされないことがある-例えば、金融機関への支払いは、ローンを返済するための返済額であってもよいし、ローン不履行状態において担保義務を満たすためのものであってもよい。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムが支払いに関連しているかどうか、及び／又はどのタイプの支払いかを決定する際に区別されることがある。例えば、資金は、宿泊施設を予約するため、又は宿泊施設が満たされた後のサービスの提供を満たすために適用されてもよい。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用されてよく、そのようなシステムのいずれもが、本明細書において支払いとみなされてよく、一方、特定の実施形態では、所定のシステムが本明細書において支払いとみなされないことがある。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。企図されたシステムが支払いであるかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、必要な支払いの延期、支払い要件の延期、ローンの支払い、支払い額、支払いスケジュール、バルーン支払いスケジュール、支払い実績および満足度、支払いモード、および同様のものを含む。 The term "payment" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, payment may refer to the act or process of paying (e.g., paying a loan) or being paid (e.g., paying out of insurance), amount paid or payable (e.g., , a payment of $1000 is made), repayment (e.g. loan repayment), payment mode (e.g. loyalty program, reward points or use of a particular currency such as cryptocurrency). not something. Certain components may not be considered payments individually, but may be considered payments in an aggregated system - for example, submitting an amount may not be considered a payment in itself. No, but may be considered a payment (or repayment) if applied to the payment to meet the loan requirements. For example, the data collection circuitry may provide the lender with a mechanism for monitoring loan repayments. In a non-limiting example, the data collection circuitry may be configured to monitor multiple loan component payments for a financial loan contract configured to determine the loan terms of the property. In certain embodiments, a payment may be considered a payment for some purposes but not for others - for example, a payment to a financial institution may be the amount repaid to pay off a loan. or to meet collateral obligations in a loan delinquency situation. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be differentiated in determining whether and/or what type of payment such systems are associated with. be. For example, funds may be applied to book accommodation or to meet the provision of services after the accommodation has been filled. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, any of which may be considered payment herein, while in certain embodiments a given system may May not be considered payment herein. One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Certain considerations for those of ordinary skill in the art in determining whether a contemplated system is a payment and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are limited but includes deferrals of required payments, deferrals of payment requirements, loan payments, payment amounts, payment schedules, balloon payment schedules, payment performance and satisfaction, payment modes, and the like.
本明細書で利用される「位置（ロケーション）」という用語（及び類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、ロケーションは、特定の場所又は人、場所、若しくはアイテムの位置、又は人、場所、若しくはアイテムの位置に関するロケーション情報、例えばジオロケーション（例えば担保のジオロケーション）、保管場所（例えば資産の保管場所）、人（例えば貸し手、借り手、労働者）の位置、それらに関するロケーション情報、及び同様のものを含むが、これに限定されないあらゆるロケーションが含まれる。特定の構成要素は、個別に場所に関して考慮されないかもしれないが、集約されたシステムにおいて場所に関して考慮されてもよい-例えば、スマート契約回路は、担保が固定場所に保管されるための要件を指定するが、特定の担保のための特定の場所を指定しないよう構成されてもよい。特定の実施形態において、場所は、ある目的のための場所とみなされるが、他の目的のための場所とはみなされないことがある-例えば、借り手の住所地は、あるインスタンスにおいてローンを処理するために必要とされ、別のインスタンスにおいてデフォルト条件を処理するための特定の場所とされることがある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのシステムが場所であるかどうか、及び／又はどのタイプの場所であるかを決定する際に区別されることがある。例えば、音楽コンサートの場所は、あるインスタンスでは10,000人を収容するコンサートホールであることが要求されるが、別のインスタンスでは実際のコンサートホールの場所を指定することができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書の場所に関して考慮されてもよく、一方、特定の実施形態において、所定のシステムは、本明細書の場所に関して考慮されなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されるシステムが場所に関して考慮されるかどうか、および／または本開示の態様が企図されるシステムに利益をもたらし得るかどうかを決定する際の特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。すなわち、アイテムまたは担保のジオロケーション、アイテムまたは資産の保管場所、場所情報、貸し手または借り手の場所、場所ベースの製品またはサービスのターゲティングアプリケーション、場所ベースの詐欺検出アプリケーション、屋内位置監視システム（例えば、カメラ、IRシステム、動作検出システム）、作業員の場所（場所を通るルートを含む）、場所パラメータ、イベントの場所、イベントの特定の場所、カメラ、IRシステム、動作検知システム）、作業者の位置（場所を通る経路を含む）、位置パラメーター、イベント位置、イベントの特定の位置、などである。 The term "location" (and similar terms) used herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, location may refer to a particular location or the location of a person, location, or item, or location information relating to the location of a person, location, or item, such as geolocation (e.g., collateral geolocation), storage locations (e.g., asset storage locations), locations of persons (e.g., lenders, borrowers, workers), location information about them, and the like. Certain components may not be considered with respect to location individually, but may be considered with respect to location in an aggregated system - for example, a smart contract circuit specifies requirements for collateral to be stored at a fixed location. However, it may be configured not to designate a particular location for a particular collateral. In certain embodiments, a location may be considered a location for some purposes, but not for other purposes - e.g. and may be a specific place to handle the default condition in another instance. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be differentiated in determining whether and/or what type of location the system is. For example, a music concert location may be requested to be a 10,000 person concert hall in one instance, but may specify the location of an actual concert hall in another instance. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and while any such system may be considered for the purposes of this specification, in certain embodiments, a given system may: It may not be considered with respect to the location of this specification. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. To those skilled in the art, certain considerations in determining whether a contemplated system is considered for location and/or whether aspects of the present disclosure may benefit the contemplated system include, but are not limited to: , including: namely, geolocation of items or collateral, storage locations of items or assets, location information, location of lenders or borrowers, location-based product or service targeting applications, location-based fraud detection applications, indoor location monitoring systems (e.g. cameras , IR system, motion detection system), worker location (including route through location), location parameters, event location, event specific location, camera, IR system, motion detection system), worker location ( (including routes through places), location parameters, event locations, event specific locations, and so on.
本明細書で利用される「経路（ルート）」（および類似の用語）という用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、ルートは、出発点から目的地に到達する際に取られる道またはコース、指定されたコースに沿って送信または指示すること、および同様のものを含むが、これらに限定されない任意の経路を含む。特定の構成要素は、個別に経路に関して考慮されないかもしれないが、集約されたシステムにおいて経路と見なされるかもしれない-例えば、モバイルデータコレクタは、監視回路からの入力に基づいてデータを収集するための経路の要件を指定するかもしれないが、その入力を受けて初めて、モバイルデータコレクタはどの経路を取るべきかを決定し、その経路に沿って移動を開始する。例えば、道路システムを通る可能性のあるルートは、ある場所から別の場所まで通る特定のルートとは異なって考慮されることがある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、そのようなシステムが場所に関して指定されているかどうか、および／またはどのタイプの場所であるかを決定する際に区別されてもよい。例えば、地図上に描かれた経路は、可能性のある経路または個人によって取られた実際の経路を示すことができる。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書の経路に関して考慮されてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の経路に関して考慮されなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。企図されたシステムが経路を利用しているかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを決定する際の、当業者にとっての特定の考慮事項は、限定されないが、配送経路、場所を通る経路、環境内で顧客または労働者が移動した経路を示す熱地図、どのリソースがどの経路または種類の移動に配備されるかの決定、直接経路または複数停止経路、例えば消費者の目的地から特定の場所またはイベントが行われる場所まで、モバイルデータコレクタ用の経路、等を含む。 The term "route" (and similar terms) utilized herein should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, route means a path or course taken in reaching a destination from a starting point, sending or directing along a specified course, and the like. including, but not limited to, any route. Certain components may not be considered for pathways individually, but may be considered pathways in the aggregated system - e.g., for mobile data collectors to collect data based on inputs from supervisory circuits. may specify the route requirements of the mobile data collector, but only after that input will the mobile data collector decide which route to take and begin moving along that route. For example, a potential route through a road system may be considered differently than a particular route from one location to another. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems are differentiated in determining whether and/or what type of location such systems are designated for a location. good too. For example, a route drawn on a map can indicate possible routes or actual routes taken by individuals. Accordingly, the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and while any such system may be considered with respect to the pathways herein, in certain embodiments a given system may: It may not be considered with respect to the routes herein. One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Particular considerations for those of ordinary skill in the art when determining whether a contemplated system utilizes pathways and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance a contemplated system are , but not limited to, delivery routes, routes through locations, thermal maps showing routes traveled by customers or workers within an environment, determination of which resources are deployed on which route or type of travel, direct route or multiple Including stop paths, eg, from a consumer's destination to a particular location or location where an event takes place, for mobile data collectors, and the like.
本明細書で使用される「将来の提供」という用語（および類似の用語）は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様又は説明を制限することなく、未来オファーは、アイテム又はサービスを提供するための未来オファー、提案された購入に関する未来オファー、先物市場プラットフォームを通じて行われる未来オファー、スマートコントラクト回路によって決定される未来オファー、及び同様のものを含むが、これに限定されない、未来におけるアイテム又はサービスの任意のオファーを含む。さらに、将来のオファーは、将来のオファーが所定の条件によって課される条件を条件とする場合（例えば、市場指標の所定の状態を条件として、設定された将来の日付に1000ドルで証券を購入することができる）、将来のオファーであることに起因する条件に基づくコンティンジェント将来のオファー又はオファーであってもよい。特定の構成要素は、個々に将来のオファーと見なされないかもしれないが、集約されたシステムにおいて将来のオファーと見なされるかもしれない-例えば、ローンのオファーは、オファーに関連する複数の当事者間の集団的合意を通じて承認されなければ将来のオファーと見なされないかもしれないが、ブロックチェーン回路など、分散台帳を通じて票が集められ保存されると将来のオファーと見なされることがある。特定の実施形態では、将来のオファーは、ある目的では将来のオファーと見なされるが、他の目的では見なされない場合がある-例えば、将来のオファーは、将来的に条件が満たされることを条件とする場合があるので、条件が満たされるまで、将来のオファーは将来のオファーと見なされない場合がある。さらに、特定の実施形態では、そうでなければ類似の外観のシステムは、当該システムが将来の提供物であるかどうか、及び／又はどのタイプの将来の提供物であるかを決定する際に区別される場合がある。例えば、2つの証券提供は、将来の時間に行われる提供であると決定されるかもしれないが、一方は、満たされるべき即時の条件を有し、したがって、将来の提供とはみなされず、むしろ将来の宣言を伴う即時の提供であるとみなされる可能性がある。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書の将来の提供物と関連して考慮され得るが、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書の将来の提供物と関連して考慮されなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの態様が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムが将来のオファーに関連しているかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、フォワードオファー、コンテントフォワードオファー、フォワード市場プラットフォーム（例えば、プラットフォームが運営するマーケットプレイスまたは外部マーケットプレイスからの提供データの識別に関連する将来の提供または偶発的な将来の提供を作成するため）、スマートコントラクトを締結することに関する将来の提供（例えば、将来の提供を購入、出席、またはその他の方法で消費するコミットメントの表示を実行することによって）、などが含まれる。 As used herein, the term "future offering" (and similar terms) should be understood broadly. Without limiting other aspects or descriptions of this disclosure, a future offer may be a future offer to provide an item or service, a future offer for a proposed purchase, a future offer made through a futures market platform, a future offer made by a smart contract circuit Any offer for items or services in the future including, but not limited to, determined future offers, and the like. Further, a future offer may be subject to conditions imposed by a given condition (e.g., purchase of a security at $1000 on a set future date, subject to a given state of a market indicator). It may be a contingent future offer or an offer based on the terms and conditions resulting from being a future offer. Certain components may not be considered future offers individually, but may be considered future offers in the aggregated system - for example, a loan offer may be considered a future offer between multiple parties involved in the offer. Although it may not be considered a future offer unless it is approved through a collective consensus, it may be considered a future offer when votes are collected and stored through a distributed ledger, such as a blockchain circuit. In certain embodiments, a future offer may be considered a future offer for some purposes but not for others - e.g. , so a future offer may not be considered a future offer until the conditions are met. Further, in certain embodiments, otherwise similar-appearing systems may be differentiated in determining whether and/or what type of future offering the system is. may be For example, two security offers may be determined to be offers made at a future time, but one has immediate conditions to be satisfied and is therefore not considered a future offer, rather May be considered an immediate offer with future declarations. Accordingly, while the benefits of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and any such system may be considered in connection with future offerings herein, in certain embodiments, certain The system may not be considered in connection with future offerings herein. One of ordinary skill in the art, with the benefit of the present disclosure, and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure benefit particular systems and/or process steps from the present disclosure. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. Specific considerations for those skilled in the art in determining whether the contemplated system is relevant to future offers and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system create, without limitation, Forward Offers, Content Forward Offers, Forward Marketplace Platforms (e.g., future offerings or contingent future offerings related to the identification of offering data from marketplaces operated by the Platform or external marketplaces; future offerings in connection with entering into smart contracts (e.g., by executing an indication of a commitment to purchase, attend, or otherwise consume future offerings), etc.
本契約で使用される「アクセス権」（および派生語または変形語）という用語は、財産、物品、または他の価値あるものを取得または所有する権利を記述するために広く理解されうるものである。偶発的アクセス権は、アクセス権が権利化される、権利確定される、またはその他防御可能な状態になる前に、トリガーまたは条件が満たされることを条件とすることができる。アクセス権または偶発的アクセス権は、ローン関連行為またはあらゆるサービスもしくは提供物など、特定の目的を果たすか、または異なる用途もしくは文脈のために構成されることもある。限定されないが、かかるアクセス権または偶発的アクセス権が行使される前に、財産、物品または価値のある品目の所有者に通知が提供されることが要求される場合がある。法的措置、延滞または不履行となったローンまたは契約、あるいは貸し手が救済を求めうる他の状況について議論する場合、様々な形態のアクセス権および偶発的アクセス権が含まれうるが、これに限定されるものではない。本明細書の開示の利益と、企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、実施形態において実装されるそのような権利の価値を容易に判断することができる。アクセス権および偶発的アクセス権の具体例は、説明の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、および本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考察は、本開示の範囲内で特に企図される。 The term "Right of Access" (and derivatives or variants) as used in this Agreement may be understood broadly to describe the right to acquire or possess property, goods, or anything else of value. . Contingent Access Rights may be contingent upon the satisfaction of a trigger or condition before the Access Rights are vested, vested or otherwise become defensible. Access rights or contingent access rights may serve a specific purpose, such as loan-related activities or any service or offering, or may be configured for different uses or contexts. Without limitation, notice may be required to be provided to the owner of property, goods or items of value before any such access or contingent access is exercised. When discussing legal actions, delinquent or defaulted loans or contracts, or other situations in which a lender may seek redress, may include, but are not limited to, various forms of access and contingent access. not something. Persons of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and their commonly available knowledge of the contemplated systems, can readily determine the value of such rights implemented in the embodiments. Specific examples of access rights and incidental access rights are set forth herein for purposes of illustration, but any embodiment that would benefit from and have the benefit of the disclosure herein Any considerations understood by a person skilled in the art are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で使用される「スマートコントラクト」（および他の形態または変形）という用語は、本明細書に開示される実施形態によるアクション、タスクまたは物事を支援または実行するのに役立つ1つまたは複数のリソースを提供する方法、システム、接続リソースまたは広域ネットワークを説明するために広く理解され得る。スマートコントラクトは、当事者間の契約又は融資を交渉、管理、再構築又は実施するための一連のステップ又はプロセスであってよい。スマートコントラクトは、当事者間の合意又は融資を交渉、管理、再構築又は実施するためのリソースをレンダリングするアプリケーション、ウェブサイト、FTPサイト、サーバ、アプライアンス又は他の接続コンポーネント若しくはインターネット関連システムとして実装されることもできる。スマートコントラクトは、自己完結型のシステムであってもよいし、スマートコントラクトでもあり得るより大きなシステムまたはコンポーネントの一部であってもよい。例えば、スマートコントラクトは、ローンまたは契約自体、条件または条項を参照してもよく、またはそのようなローンまたは契約を実装するためのシステムを参照してもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボットプロセス自動化システムは、ローンまたは取引プロセスの一部であるかどうかにかかわらず、1つまたは複数の目的またはタスクを実行するために自動ロボットプロセス自動化システムに組み込まれ、または組み込まれ得る。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態及び文脈におけるスマート契約に関連するこの用語の目的及び使用を容易に決定することができる。 The term "smart contract" (and other forms or variations) as used herein refers to one or more contracts that help assist or perform an action, task or thing according to the embodiments disclosed herein. can be broadly understood to describe a method, system, connection resource or wide area network that provides resources for A smart contract may be a series of steps or processes for negotiating, managing, restructuring or enforcing a contract or loan between parties. A smart contract is implemented as an application, website, FTP site, server, appliance or other connected component or Internet-related system that renders resources for negotiating, managing, reconstructing or enforcing an agreement or loan between parties. can also A smart contract can be a self-contained system or part of a larger system or component that can also be a smart contract. For example, a smart contract may reference the loan or contract itself, the terms or conditions, or the system for implementing such loan or contract. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system is used by an automated robotic process automation system to perform one or more purposes or tasks, whether part of a loan or trading process. embedded or can be embedded. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to them regarding the contemplated systems, will appreciate the purpose and scope of this term in relation to smart contracts in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. The use can be easily determined.
本明細書で使用される「報酬の配分」（およびその変形）という用語は、対価として配分された、または目的のために提供された、物または対価を説明するために広く理解される場合がある。報酬の割り当ては、限定されることなく、金融タイプ、又は非金融タイプであってもよい。報酬の特定のタイプの割り当てはまた、限定されないが、報酬イベント、報酬の請求、金銭的報酬、データセットとして取り込まれた報酬、報酬ポイント、および他の形態の報酬など、多くの異なる目的を果たすか、または異なる用途またはコンテキスト用に構成されることができる。したがって、報酬の割り当ては、ローンまたは契約のコンテキスト内の対価として提供されてもよい。報酬を割り当てるために、システムが利用されてもよい。特定の行動、又は特定の行動の奨励を議論するところに、限定されることなく、様々な形態の報酬の割り当てが含まれてもよい。報酬の割り当ては、報酬の実際の払い出し、及び／又は、報酬の記録を含んでもよい。報酬の割り当ては、スマートコントラクト回路又はロボット処理自動化システムによって実行されてもよい。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、実施形態における報酬の割り当ての価値を容易に決定することができる。報酬の配分の具体例が例示の目的で本明細書に記載されているが、本明細書の開示から利益を得る任意の実施形態、及び本明細書の開示の利益を有する当業者に理解される任意の考慮事項は、本開示の範囲内で特に企図されるものである。 As used herein, the term "reward allocation" (and variations thereof) may be understood broadly to describe the goods or consideration allocated for consideration or provided for a purpose. be. Allocation of rewards may be of a financial or non-financial type without limitation. Specific types of allocation of rewards also serve many different purposes, including but not limited to reward events, reward claims, monetary rewards, rewards captured as datasets, reward points, and other forms of rewards. or configured for different uses or contexts. Accordingly, reward allocations may be provided as consideration within the context of a loan or contract. A system may be utilized to assign rewards. Where specific behaviors, or incentives for specific behaviors, are discussed, without limitation, allocation of various forms of rewards may be included. Allocation of rewards may include actual payout of rewards and/or recording of rewards. Reward allocation may be performed by a smart contract circuit or a robotic processing automation system. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available regarding the contemplated system, can readily determine the value of reward allocation in embodiments. Specific examples of reward distribution are described herein for purposes of illustration, but any embodiment that would benefit from the disclosure herein and would be understood by a person of ordinary skill in the art having the benefit of the disclosure herein. Any such considerations are specifically contemplated within the scope of this disclosure.
本明細書で利用されるパラメータ又は条件の「満足」（及び他の派生物、形態、又は変形）という用語は、満たされたパラメータ又は条件の完了、存在又は証明を説明するために広く理解される場合がある。この用語は、一般に、パラメータ又は条件のそのような満足を決定するプロセスに関連してもよく、又は、限定されないが、結果を伴うそのようなプロセスの完了に関連してもよい。満足は、限定されないが、実行に移される可能性のある他のトリガーまたは条件または条項の成功の結果をもたらすかもしれない。パラメータまたは条件の充足は、貸出、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、およびデータ処理（例えばデータ収集）、またはそれらの組み合わせなど、契約または融資の多くの異なる文脈で発生してもよく、これらに限定されることはない。パラメータまたは条件の充足は、名詞の形で使用されてもよく（例えば、債務返済の充足）、または、パラメータまたは条件に対する結果を決定するプロセスを記述するために動詞の形で使用されてもよい。例えば、借り手は、ある数の支払いを期限内に行うことによってパラメータの満足を得てもよく、または、ローンがデフォルトした場合に所有者にアクセス権を許可する条件の満足を限定なく生じさせてもよい。特定の実施形態において、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムは、当事者のうちの1つ又は複数のパラメータ又は条件の充足を実行又は決定し、パラメータ又は条件の充足のために適切なタスクを処理してもよい。いくつかの場合において、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムによるパラメータ又は条件の充足は、完了しないか又は成功しない可能性があり、そのような結果に応じて、これは、自動化アクションを可能にするか又は他の条件又は条項をトリガーする可能性がある。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に決定することができる。 As used herein, the term "satisfaction" (and other derivatives, forms, or variations) of a parameter or condition is understood broadly to describe completion, existence or proof of the parameter or condition being met. may occur. The term may relate generally to a process of determining such satisfaction of a parameter or condition, or, without limitation, to completion of such process with a result. Satisfaction may result, without limitation, in the success of other triggers or conditions or clauses that may be put into action. Satisfaction of parameters or conditions may occur in many different contexts of contracts or loans, such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and data processing (e.g., data collection), or any combination thereof. is not limited to Satisfaction of a parameter or condition may be used in noun form (e.g., debt service satisfaction) or in verb form to describe the process of determining the outcome for a parameter or condition. . For example, a borrower may obtain satisfaction of a parameter by making a certain number of payments on time, or may indefinitely cause satisfaction of a condition that grants the owner access if the loan defaults. good too. In certain embodiments, a smart contract or robotic process automation system executes or determines the satisfaction of parameters or conditions of one or more of the parties and processes the appropriate tasks for the satisfaction of the parameters or conditions. good too. In some cases, the satisfaction of parameters or conditions by a smart contract or robotic process automation system may not be completed or successful, and depending on such outcome, this may enable automated action. or may trigger other terms or provisions. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine the purpose and use of this term in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. can do.
本明細書で利用される「情報」（および限定されない「info」または情報の）などの他の形態）という用語は、契約または融資に関する様々な文脈で広く理解される場合がある。この用語は、一般に、契約または融資に関する情報など、より大きな文脈に関連する場合があり、または、特に、有限の情報（例えば、特定の日付に起こったイベントの特定の詳細）に関連する場合がある。したがって、情報は、契約または融資の多くの異なる文脈で発生する可能性があり、証拠、取引、アクセスなどの文脈で限定されることなく使用される可能性がある。または、限定されないが、情報は、貸出、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、及び情報処理（例えば、データまたは情報収集）、またはそれらの組み合わせなどの契約または取引の段階と関連して使用されてもよい。例えば、証拠、取引、アクセスなどとしての情報は、名詞の形で使用されてもよく（例えば、情報は借り手から取得された）、情報アイテムのアソートを名詞として参照してもよく（例えば、ローンに関する情報はスマート契約内に見出すことができる）、形容詞として特徴付ける形で使用してもよい（例えば、借り手は情報提出物を提供していた）。例えば、貸し手は、オンライン決済を通じて借り手から延滞金を回収してもよいし、顧客サービスの電話を通じて取得した延滞金の回収が成功してもよい。特定の実施形態では、スマートコントラクト回路またはロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者の1つ以上のために回収、管理、計算、提供、または他のタスクを実行し、情報に関する適切なタスク（例えば、支払期限超過の通知を提供する）を処理することができる。場合によっては、スマートコントラクト回路又はロボットプロセス自動化システムによる情報は不完全である可能性があり、そのような結果に応じて、これは自動化された行動を可能にするか、又は他の条件又は条項をトリガーする可能性がある。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な形態、実施形態及び文脈における証拠、取引、アクセス等としての情報の目的及び使用を容易に決定することができる。 The term "information" (and other forms such as but not limited to "info" or information) as utilized herein may be understood broadly in various contexts relating to contracts or financing. The term may generally relate to a larger context, such as information about a contract or loan, or it may relate specifically to finite information (e.g., specific details of events that occurred on a particular date). be. As such, information may arise in many different contexts of contract or financing and may be used without limitation in the context of evidence, transaction, access, and the like. Or, without limitation, the information is used in connection with contract or transaction stages such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and information processing (e.g., data or information gathering), or combinations thereof. may For example, information as evidence, transaction, access, etc. may be used in noun form (e.g. information obtained from a borrower) and may refer to an assortment of information items as a noun (e.g. loan can be found in the smart contract), may be used in characterizing form as an adjective (e.g. the borrower provided an informational submission). For example, a lender may collect overdue charges from a borrower through online payments, or may successfully collect overdue charges obtained through a customer service call. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system collects, manages, calculates, provides, or performs other tasks on behalf of one or more of the parties, and performs appropriate tasks on information (e.g., payment provide overdue notifications). In some cases, the information provided by smart contract circuits or robotic process automation systems may be incomplete and, depending on such results, this may allow automated actions or other terms or conditions. may trigger. Those of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to them regarding the contemplated systems, will be able to understand the information as evidence, transactions, access, etc. in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. Purpose and use can be easily determined.
情報は、外部情報（例えば、外部ソース）にリンクされてもよい。この用語は、より具体的には、限定されないが、外部の起源またはソースに対する取得、解析、受信、または他の関係に関連していてもよい。したがって、外部情報又はソースにリンクされた情報は、貸出、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、及び情報処理（例えば、データ又は情報収集）等の契約又は取引の段階、又はそれらの組み合わせと関連して使用され得る。例えば、外部情報にリンクされた情報は、外部ソースに基づく借り手のクレジットスコアなど、外部情報の変化に応じて変化する可能性がある。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者のうちの1つ以上のために取得、管理、計算、受信、更新、提供又は他のタスクを実行し、外部情報にリンクされた情報に関連する適切なタスクを処理し得る。場合によっては、スマートコントラクト又はロボットプロセス自動化システムによって外部情報にリンクされる情報は不完全である可能性があり、そのような結果に応じて、これは自動化されたアクションを可能にするか、他の条件又は条項をトリガーする可能性がある。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 Information may be linked to external information (eg, external sources). The term may relate more specifically, but not exclusively, to obtaining, parsing, receiving, or otherwise relating to an external origin or source. Therefore, information linked to external information or sources may be associated with contract or transaction stages such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, and information processing (e.g., data or information gathering), or combinations thereof. can be used as For example, information linked to external information may change as external information changes, such as a borrower's credit score based on external sources. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system retrieves, manages, computes, receives, updates, provides or performs other tasks on behalf of one or more of the parties and links to external information. Appropriate tasks related to the received information may be processed. In some cases, the information linked to external information by smart contracts or robotic process automation systems may be incomplete, and depending on such results, this may allow automated actions or other may trigger the terms or provisions of A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine the purpose and use of this term in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. can do.
融資または契約の一部である情報は、アクセスロケーションに提示される情報から分離されることがある。この用語は、より具体的には、情報がローンまたは契約のコンテキスト内で他の情報から配分、分割、制限、またはその他の方法で分離され得るという特徴に関連し得る。したがって、アクセスロケーション上で提示または受信される情報は、所与の文脈で利用可能な全情報であるとは限らない。例えば、借り手に提供される情報は、貸し手が外部ソースから受信した異なる情報であってもよく、アクセスロケーションから受信または提示される情報とは異なる可能性がある。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者のうちの1つ又は複数のために情報の分離又は他のタスクを実行し、適切なタスクを処理し得る。本明細書の開示の利益及び企図されるシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示される様々な形態、実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 Information that is part of a loan or contract may be separated from information presented at the access location. The term may relate more specifically to the feature by which information may be allocated, divided, restricted, or otherwise separated from other information within the context of a loan or contract. Therefore, the information presented or received on the access location may not be all the information available in a given context. For example, the information provided to the borrower may be different information received by the lender from an external source and may differ from the information received or presented from the access location. In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system may perform information isolation or other tasks for one or more of the parties and process appropriate tasks. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge of the contemplated systems, will readily determine the purpose and use of this term in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. can do.
本書で使用される「情報の暗号化およびアクセスの制御」（およびその他の関連する用語）は、一般的に、当事者または関係者が取引または融資に関連する特定の情報、行動、イベントまたは活動を観察または所有することができるかどうかを説明するために広義に理解されるものであってもよい。情報の暗号化は、当事者が情報にアクセス、観察または受信することを防止するために利用され、あるいは、取引または融資の外部の当事者が機密（または他の）情報にアクセス、観察または受信することができることを防止するために利用されるかもしれない。情報へのアクセスの管理は、当事者が当該情報へのアクセスをする権利を有するか否かの判断に関係する。情報の暗号化またはアクセスの制御は、融資、借り換え、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ、管理、交渉、収集、調達、執行、データ処理（例えばデータ収集）、またはそれらの組み合わせなど、融資に関する多くの異なる文脈で、制限なく発生する可能性がある。情報の暗号化または情報へのアクセスの制御は、単一のインスタンスを参照してもよく、または、より大量の情報、アクション、イベントまたは活動を特徴づけるものであってもよく、限定されるものではない。例えば、借り手または貸し手は、ローンに関する情報にアクセスすることができるが、ローンまたは契約外の他の当事者は、情報の暗号化、またはローンの詳細へのアクセスの制御により、ローン情報にアクセスすることができない場合がある。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボティックプロセスオートメーションシステムは、当事者のうちの1つ又は複数のために情報の暗号化又は情報へのアクセスの制御を行い、情報の暗号化又は情報へのアクセスの制御のために適切なタスクを処理してもよい。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 "Information encryption and access control" (and other related terms), as used herein, generally means that a party or party is It may be understood broadly to describe whether it can be observed or possessed. Encryption of information is used to prevent parties from accessing, observing or receiving information, or parties outside the transaction or financing from accessing, observing or receiving confidential (or other) information. may be used to prevent Managing access to information involves determining whether a party has the right to access that information. Encrypting or controlling access to information is useful in many aspects of lending, such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, administration, negotiation, collection, procurement, enforcement, data processing (e.g., data collection), or combinations thereof. It can occur in an unlimited number of different contexts. Encrypting information or controlling access to information may refer to a single instance or may characterize a larger amount of information, actions, events or activities and is limited isn't it. For example, a borrower or lender may access information about a loan, but other parties outside of the loan or contract may not access the loan information by encrypting the information or controlling access to loan details. may not be possible. In certain embodiments, the smart contract circuitry or robotic process automation system encrypts information or controls access to information for one or more of the parties, encrypts information or controls access to information. Appropriate tasks may be processed for access control. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine the purpose and use of this term in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. can do.
本書で使用される「潜在的アクセスパーティーリスト」という用語（およびその他の関連用語）は、一般的に、ある当事者または関係者が、取引または融資に関連する特定の情報、行動、イベント、または活動を観察または所有することができるかどうかを記述するために広く理解されるかもしれない。潜在的アクセス当事者リストは、1人以上の当事者が情報にアクセス、観察または受信することを許可するために利用されることもあれば、代わりに当事者がそうすることができないようにするために利用されることもある。潜在的アクセス当事者リスト情報は、ある当事者（潜在的アクセス当事者リストに載っているか、載っていないかのいずれか）がそのような情報へのアクセスをする権利を有するかどうかの判断に関連する。潜在的アクセス当事者リストは、貸出、借換、統合、ファクタリング、仲介、差押え、管理、交渉、収集、調達、執行およびデータ処理（例えばデータ収集）、またはそれらの組み合わせなどのローンの多くの異なる文脈で、制限なく発生し得る。潜在的アクセス当事者リストは、単一のインスタンスを参照してもよいし、より大量の当事者または情報、行動、イベントまたは活動を特徴づけるものであってもよく、限定されない。例えば、潜在的アクセス当事者リストは、ローンに関する情報へのアクセスを許可（又は拒否）してもよいが、潜在的アクセス当事者リスト外の他の当事者は、ローン情報へのアクセスができない（又は許可されてもよい）可能性がある。特定の実施形態において、スマートコントラクト回路又はロボティックプロセスオートメーションシステムは、1つ以上の当事者に対して潜在的アクセス当事者リストの管理又は実施を行い、情報の暗号化又はアクセスの制御のために適切なタスクを処理し得る。本明細書の開示の利益及び企図されたシステムに関して通常利用可能な知識を有する当業者は、本明細書に開示された様々な形態、実施形態及び文脈におけるこの用語の目的及び使用を容易に判断することができる。 The term “Potential Access Party List” (and other related terms) as used herein generally means that a party or party has identified certain information, actions, events or activities related to a transaction or financing. may be broadly understood to describe whether one can observe or possess Potentially Accessing Party Lists may be used to permit one or more parties to access, observe or receive information, or alternatively to prevent parties from doing so. Sometimes it is done. Potential Access Parties List information relates to determining whether a party (either on the Potential Access Parties List or not) has the right to access such information. Potentially Accessing Party Lists may be used in many different contexts of loans such as lending, refinancing, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure, administration, negotiation, collection, procurement, enforcement and data processing (e.g. data collection), or combinations thereof. and can occur without limit. A potential access party list may refer to a single instance, or may characterize a larger set of parties or information, actions, events or activities, and is not limited. For example, a potential access party list may allow (or deny) access to information relating to loans, while other parties outside the potential access parties list may not (or may not) access loan information. may be used). In certain embodiments, a smart contract circuit or robotic process automation system manages or enforces a potential access party list for one or more parties, and uses appropriate controls for information encryption or access control. can handle the task. A person of ordinary skill in the art, having the benefit of this disclosure and the knowledge generally available to the contemplated system, will readily determine the purpose and use of this term in the various forms, embodiments and contexts disclosed herein. can do.
本明細書で利用される「提供」、「申し出をすること」、及び類似の用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様または説明を制限することなく、提供は、保険提供、証券提供、アイテムまたはサービスを提供する提供、購入提案に関する提供、先物市場プラットフォームを通じて行われる提供、将来の提供、偶発的提供、融資に関する提供（e.を含むが、これに限らない）、アイテムまたはサービスの提供を含む。例えば、融資、借り換え、回収、統合、ファクタリング、仲介、差し押さえ）、スマートコントラクト回路によって決定されるオファー、顧客／債務者に向けられたオファー、プロバイダ／貸し手に向けられたオファー、第三者オファー（例えば、規制当局、監査人、部分所有者、階層プロバイダ）等である。提供物は、物理的商品、仮想商品、ソフトウェア、物理的サービス、アクセス権、娯楽コンテンツ、宿泊施設、または他の多くのアイテム、サービス、ソリューション、または考慮事項を含むことができる。一例として、第三者のオファーは、単なるチケット販売のオファーではなく、バンドを予定することであってもよい。さらに、オファーは、あらかじめ決められた条件や偶発的なものに基づく場合もある。ある構成要素は、個々にオファーとみなされないかもしれないが、集約されたシステムにおいてオファーとみなされるかもしれない-例えば、保険のオファーは、オファーに関連する1つ以上の当事者によって承認されない場合、オファーとみなされないかもしれないが、承認がなされると、オファーとみなされることがある。したがって、本開示の利点は、多種多様なシステムにおいて適用され得、任意のそのようなシステムは、本明細書のオファーと関連して考慮されてもよく、一方、特定の実施形態では、所定のシステムは、本明細書のオファーと関連して考慮されなくてもよい。本明細書の開示の利益と、その人が通常利用できる企図されたシステムに関する知識を有する当業者は、本開示のどの側面が特定のシステムに利益をもたらすか、および／または本開示からのプロセスおよびシステムを組み合わせて企図されたシステムの動作を強化する方法を容易に決定することができる。当業者にとって、企図されたシステムが提供物と関連しているかどうか、および／または本開示の態様が企図されたシステムに利益をもたらすかもしくは強化できるかどうかを判断する際の特定の考慮事項は、限定されないが、提供される品目またはサービス、提供に関連する偶発事項、偶発事項または条件が満たされたかを追跡する方法、提供物の承認、提供物と対価との交換物の実行、および同様のものを含む。 "Providing," "offering," and similar terms used herein should be understood broadly. Without limiting any other aspect or description of this disclosure, an offer may be an insurance offer, a security offer, an offer to provide items or services, an offer related to a purchase offer, an offer made through a futures market platform, a future offer, a contingent Offers, offers relating to financing (including but not limited to e.), offers of items or services. lending, refinancing, collection, consolidation, factoring, brokerage, foreclosure), offers determined by smart contract circuitry, offers directed to customers/debtors, offers directed to providers/lenders, third-party offers ( regulators, auditors, partial owners, hierarchy providers), etc. Offerings may include physical goods, virtual goods, software, physical services, access rights, entertainment content, accommodations, or many other items, services, solutions, or considerations. As an example, a third party offer may be to schedule a band, rather than just a ticket sale offer. In addition, offers may be based on predetermined conditions or contingent. Certain components may not be considered offers individually, but may be considered offers in the aggregated system - for example, an offer of insurance is not approved by one or more of the parties associated with the offer. It may not be considered an offer, but may be considered an offer if approved. Accordingly, the advantages of the present disclosure may be applied in a wide variety of systems, and while any such system may be considered in connection with the offers herein, in certain embodiments, certain Systems may not be considered in connection with the offers herein. Those skilled in the art, with the benefit of the present disclosure and knowledge of the contemplated systems commonly available to them, will be able to determine which aspects of the present disclosure may benefit particular systems and/or how processes from the present disclosure may benefit. and systems can be readily determined how to combine them to enhance the operation of the contemplated system. For those of ordinary skill in the art, particular considerations in determining whether a contemplated system is relevant to an offering and/or whether aspects of the present disclosure can benefit or enhance the contemplated system are , without limitation, items or services provided, contingencies associated with the offering, how to track whether contingencies or conditions have been met, approval of the offering, execution of exchanges for consideration, and the like. including those of
人工知能（AI）ソリューションという用語は、広義に理解されるべきである。本開示の他の態様に限定されることなく、AIソリューションは、本開示を通じて規定される1つ以上のタスク又は操作を実行するためのAI関連態様の調整されたグループを含む。例示的なAIソリューションは、少なくともニューラルネットワーク、エキスパートシステム、及び／又は機械学習コンポーネントを含む、本明細書に規定される任意のAIコンポーネントを含む1つ又は複数のAIコンポーネントを含む。例示的なAIソリューションは、ヒューリスティックAIコンポーネント、モデルベースAIコンポーネント、選択されたタイプのニューラルネットワーク（例えば、再帰的、畳み込み、パーセプトロンなど）、及び／又は選択された処理能力（例えば、信号処理、周波数成分分析、聴覚処理、視覚処理、音声処理、テキスト認識など）を有する任意のタイプのAIコンポーネントなどのソリューションの成分のタイプを側面として含んでもよい。本開示の他の態様を制限することなく、所定のAIソリューションは、AIソリューションのAIコンポーネントの数およびタイプ、AIコンポーネントの接続性（例えば、互いへの、AIソリューションを含むまたはAIソリューションと対話するシステムからの入力への、および／またはAIソリューションを含むまたは対話するシステムに対する出力への）、から形成されてもよい。所与のAIソリューションは、追加的に、AIソリューション内の互いへの、及びAIソリューションと通信する境界要素（例えば、入力、出力、格納された中間データなど）へのAIコンポーネントの接続から形成されてもよい。所定のAIソリューションは、さらに、AIソリューションのAIコンポーネントの各々の構成から形成されてもよく、ここで、構成は、以下のような側面を含み得る：AIコンポーネントに対するモデル較正；AIコンポーネント間の接続性及び／又は流れ（例えば、,AI構成要素に対するモデルの較正、AI構成要素間の接続および／または流れ（例えば、シリアルおよび／またはパラレル結合、フィードバックループ、論理接合部）、AI構成要素に対する入力の数、選択された入力データ、および／または入力データ処理、ニューラルネットワークまたは他の構成要素の深さおよび／または複雑さ、AI構成要素の訓練データ記述（例えば、内容、訓練データの量、有効な訓練データの統計的記述等の訓練データパラメータ）、および／またはAI構成要素のタイプの選択および／またはハイブリッド記述等の側面を含むことができる。AIソリューションは、AI要素の選択、それらのAI要素のフロー接続性、及び／又はそれらのAI要素の構成を含む。 The term artificial intelligence (AI) solution should be understood broadly. Without limiting to other aspects of this disclosure, an AI solution includes a coordinated group of AI-related aspects for performing one or more tasks or operations defined throughout this disclosure. Exemplary AI solutions include one or more AI components, including any AI components defined herein, including at least neural networks, expert systems, and/or machine learning components. Exemplary AI solutions include heuristic AI components, model-based AI components, selected types of neural networks (e.g., recursive, convolutional, perceptron, etc.), and/or selected processing capabilities (e.g., signal processing, frequency component analysis, auditory processing, visual processing, speech processing, text recognition, etc.). Without limiting other aspects of this disclosure, a given AI solution may include the number and type of AI components of the AI solution, the connectivity of the AI components (e.g., to each other, including the AI solution, or interacting with the AI solution). into inputs from the system and/or into outputs to systems containing or interacting with AI solutions). A given AI solution is additionally formed from connections of AI components to each other within the AI solution and to boundary elements (e.g., inputs, outputs, stored intermediate data, etc.) that communicate with the AI solution. may A given AI solution may also be formed from a configuration of each of the AI components of the AI solution, where the configuration may include aspects such as: model calibration for AI components; connections between AI components; nature and/or flow (e.g., model calibration for AI components, connections and/or flow between AI components (e.g., serial and/or parallel combinations, feedback loops, logical junctions), inputs to AI components number of selected input data and/or input data processing, depth and/or complexity of neural networks or other components, training data description of AI components (e.g., content, amount of training data, effective training data parameters such as statistical descriptions of the training data), and/or aspects such as selection of types of AI components and/or hybrid descriptions, etc. AI solutions can include aspects such as selection of AI components, their AI Including the flow connectivity of elements and/or their composition of AI elements.
本開示の利益を有する当業者は、所与のシステムに対するAIソリューションを容易に決定し、及び／又は所与のシステムに対するAIソリューションのための選択及び／又は構成操作を実行するための操作を構成することが可能である。AIソリューションを決定すること、及び／又はAIソリューションのための選択及び／又は構成操作を実行するための操作を構成することに対する特定の考慮事項は、限定されないが、以下のものを含む。すなわち、所定の実装のためのAIコンポーネント及び／又はコンポーネントタイプの利用可能性、所定のAIコンポーネントを実装するためのサポートインフラストラクチャ（例えば、データ品質、サービスレベル、解像度、サンプリングレートなどを含む利用可能なデータ入力値、所定のAIソリューションに適したトレーニングデータの利用可能性、エキスパートシステムのため及び／又はモデルトレーニングデータセットを開発するためなどのエキスパート入力の利用可能性、AIソリューションによる許可された動作、機密データ、入手困難なデータ及び／又は高価なデータの取得及び／又は保持に関する要件などの規制及び／又は方針に基づく考慮事項、応答時間仕様、安全性配慮、責任配慮などのAIソリューションを含む又はAIソリューションと対話するシステムに対する運用上の考慮事項、処理能力、ネットワーク通信能力、及び／又はメモリストレージ能力などの利用可能なコンピューティングリソース（例えば、初期データ、学習データ、キャッシュされた、バッファされた、または保存された入力データなどの入力データ、反復改善状態データ、キャッシュされた、バッファされた、または保存された出力データなどの出力データ、および／または進行中の計算をサポートするデータ、履歴データ、および／または蓄積データなどの中間データストレージをサポートするための）、AIソリューションによって実行されるべきタスクの種類、それらのタスクに対するAI構成要素の適合性、タスクを実行するAI構成要素の感度（例えば、以下のとおり。入力空間の外乱サイズに対する出力空間の変動）、AIソリューション全体内のAIコンポーネントの相互作用（例えば、低能力合理性AIコンポーネントは、入力に対して高い感度及び／又は無制限の応答を提供し得る高能力AIコンポーネントと結合され得る）、及び／又はモデル実装の考慮（例えば、再キャリブレーションする要件、モデルの老化制約、など）、などである。 A person skilled in the art having the benefit of this disclosure can readily determine an AI solution for a given system and/or configure operations to perform selection and/or configuration operations for an AI solution for a given system. It is possible to Specific considerations for determining AI solutions and/or configuring operations for performing selection and/or configuration operations for AI solutions include, but are not limited to: i.e. availability of AI components and/or component types for a given implementation, supporting infrastructure for implementing a given AI component (e.g. availability including data quality, service level, resolution, sampling rate, etc.) data input values, availability of training data suitable for a given AI solution, availability of expert inputs, such as for expert systems and/or to develop model training datasets, permitted actions by AI solutions; , regulatory and/or policy considerations such as requirements for acquisition and/or retention of sensitive, hard to obtain and/or expensive data; AI solutions such as response time specifications, safety considerations, accountability considerations; or operational considerations for systems interacting with AI solutions, available computing resources such as processing power, network communication capacity, and/or memory storage capacity (e.g., initial data, training data, cached, buffered input data such as input data stored or stored; output data such as iterative improvement state data; output data cached, buffered or stored; and/or data supporting ongoing computations; data, and/or intermediate data storage such as accumulated data), the types of tasks to be performed by the AI solution, the suitability of the AI components for those tasks, the sensitivity of the AI components to perform the tasks. (e.g.: Variation in output space with respect to disturbance size in input space), interaction of AI components within the overall AI solution (e.g., low-ability rational AI components are highly sensitive to inputs and/or unlimited ), and/or model implementation considerations (eg, recalibration requirements, model aging constraints, etc.), etc.
選択及び／又は構成されたAIソリューションは、本開示を通じて規定されるような実施形態のシステム、手順、及び／又は態様のいずれかと共に利用され得る。例えば、エキスパートシステムを利用するシステムは、選択され構成されたAIソリューションの全て又は一部としてエキスパートシステムを含んでもよい。別の例では、ニューラルネットワーク、および／またはニューラルネットワークの組み合わせを利用するシステムは、ニューラルネットワーク（複数可）を、選択され、構成されたAIソリューションのすべてまたは一部として含んでもよい。AIソリューションの選択および構成を含む、AIソリューションの説明された態様は、非限定的な例示である。 Selected and/or configured AI solutions may be utilized with any of the system, procedures, and/or aspects of the embodiments as defined throughout this disclosure. For example, a system that utilizes an expert system may include the expert system as all or part of the selected and configured AI solution. In another example, a system utilizing neural networks and/or a combination of neural networks may include the neural network(s) as all or part of the selected and configured AI solution. The described aspects of AI solutions, including selection and configuration of AI solutions, are non-limiting examples.
図1を参照すると、金融、取引、およびマーケットプレイスイネーブルメントシステムの実施形態100が例示されており、ここでは、貸出イネーブルメントプラットフォーム100が有効であり、プラットフォーム指向のマーケットプレイス132が貸出アプリケーション144を構成することができる。貸出イネーブルメントプラットフォーム100は、発生し得るエンティティ198のセットのインテリジェントな管理を可能にするために（サービス指向アーキテクチャにおけるデータ統合および組織化などによって）協調して働くシステム、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、および他の要素（文脈によって他に示される場合を除いて、代替的に「プラットフォーム」「貸出プラットフォーム」「システム」などとして総称）の集合を含んでもよい。融資取引または融資関連エンティティを含む融資アプリケーション144または外部マーケットプレイス188の1つまたは複数のアプリケーション、サービス、ソリューション、プログラムなどの中で、または所有、操作、サポート、または有効化し、または他の方法で融資実現プラットフォーム100の一部、統合、リンク、または操作される可能性がある、一連のエンティティ198を管理することを可能にするために、（データ統合およびサービス指向アーキテクチャにおける組織化などによって）働く。本明細書における一連のサービスへの言及は、文脈が他に示す場合を除き、これらおよび他の様々なシステム、アプリケーション、プロセス、モジュール、サービス、層、デバイス、コンポーネント、機械、製品、サブシステム、インターフェース、接続、および他のタイプの要素を理解されたい。図1は、貸出アプリケーション144、適応型知能システム158、監視システム164、データ収集システム166、データ記憶システム186からなる管理アプリケーションプラットフォーム126を含み、すべてがデータ処理層168とインターフェイスしている。図1はまた、プロセスおよびアプリケーションの出力および成果151を有し、エンティティ198と通信している開示されたシステムを描いている。貸付アプリケーション144の構成要素は、引受103、リスク管理122、分析130、価格設定131、税金124、クラウドソーシングシステム120、スマート契約134、ブロックチェーン136、貸付モデル108、信託および保管150、プラットフォーム市場132、詐欺138、規制142、支払146、およびセキュリティ148を含んでもよい。集合は、複数のメンバーを含んでもよいし、単一のメンバーを含んでもよい。適応型知能システム158は、機会採掘機153、RPA（Robotic Process Automation）154、人工知能156、人工知能ストア157、及びクラスタリング104を含んでもよい。監視システム164及びデータ収集システム166は、ソフトウェア相互作用観察160、機能イメージング161、及び物理プロセス観察162を含んでもよい。データ格納システム186は、アクセスデータ170、価格データ178、資産および施設データ172、クレームデータ180、作業員データ174、会計データ182、イベントデータ176、および引受データ184を含んでもよい。エンティティ198は、外部マーケットプレイス188、担保102、施設190、協働ロボット193、作業員194、ウェアラブル／ポータブルデバイス195、プロセス196、および機械197を含んでもよい。他の実施形態と同様に、貸付可能化プラットフォーム100は、本開示および参照により本書に組み込まれる文書を通して説明される他の実施形態に関連して説明されるコンポーネント、モジュール、システム、サービス、コンポーネント、機能および他の要素を有する様々なデータ処理層を有していてもよい。これは、様々な適応型インテリジェントシステム158、監視システム164、データ収集システム166、およびデータ記憶システム186、ならびに、それらのシステムのそれぞれ、および／または貸出実現プラットフォーム100の様々な他の要素の間の一連のインターフェース187を含んでもよい。実施形態では、インターフェース187は、アプリケーションプログラミングインターフェース112、データが様々なプロトコルおよびフォーマットを使用して様々なサービス間で移動する際に抽出、変換、クレンジング、正規化、重複排除、ロードなどのためのデータ統合技術（まとめてETLシステム114と称される。）および、ユニキャスト、ブロードキャストおよびマルチキャスト伝送など、1対1、1対多、または多対1で要素間に構成される様々なポート、ポータル、コネクタ、ゲートウェイ、有線接続、ソケット、仮想プライベートネットワーク、コンテナ、安全なチャネルおよび他の接続（集合的にポート118と称される）である。インターフェース187は、実行の各スレッドへの優先順位の割り当てに基づくなど、ユーザが実行パターンを定義することができる決定論的実行パターンを有する、FreeRTOSオペレーティングシステムなどのリアルタイムオペレーティングシステム（RTOS）110を含む、それによって可能になる、それと統合する、またはそれとインターフェースすることができる。RTOS110のインスタンスは、様々なエンティティ198を監視するために使用されるような、モノのインターネットデバイスのマイクロコントローラ上など、埋め込まれてもよい。RTOS110は、リアルタイムスケジューリング（監視システム164およびデータ収集システム166へのデータ送信のスケジューリング、様々なサービス要素間のタスク間通信のスケジューリング、および他のタイミングおよび同期化要素など）を提供してもよい。実施形態では、インターフェース187は、様々なエンティティ198を監視するために使用されるモノのインターネットデバイスなどの小型で低電力のエッジデバイスと、貸出実現プラットフォーム100の様々なクラウドデプロイメントサービスとの間の安全な接続を可能にするライブラリのセット、ならびにエッジデバイスおよびそれを可能にするシステムのセットを使用するかまたは含むことができる。例えば、ローカル計算、データ通信の構成、機械学習モデルの実行（予測または分類のためなど）、デバイスまたはデバイスデータの同期、およびデバイスとサービス間の通信を可能にするような、AWS IoT Greengrassおよび／またはAWS Lambda関数などのローカルデータ処理および計算システムを実行するものなどである。これは、シリアルポート、GPU、センサー、カメラなどのローカルデバイスリソースの使用を含んでもよい。実施形態において、データは、安全なエンドツーエンド通信のために暗号化されてもよい。
Referring to FIG. 1, an
貸出実現プラットフォーム100および貸出アプリケーション144のセットの文脈において、様々なエンティティ198は、本開示全体または参照により本書に組み込まれる文書において言及される多種多様な資産、システム、装置、機械、施設、個人または他のエンティティ、例えば、限定されないが、機械197およびそのコンポーネント（例えば、融資の対象または融資の担保となる機械、例えば、様々な車両および機器、ならびに融資取引を行うために使用される機械、例えば、自動預け払い機、POS機、自動販売機、キオスク、スマートカード対応機、およびマイクロローン、給料日ローンなどを可能にするために使用するものを含む多くの他の機械）。金融及び取引プロセス196（貸出プロセス、検査プロセス、担保追跡プロセス、評価プロセス、信用調査プロセス、信用度プロセス、シンジケーションプロセス、金利設定プロセス、ソフトウェアプロセス（アプリケーション、プログラム、サービス等を含む）、生産プロセス、回収プロセス、銀行プロセス（例えば、融資プロセス、引受プロセス、投資プロセス、その他多数）、金融サービスプロセス、診断プロセス、セキュリティプロセス、安全プロセス、評価プロセス、支払いプロセス、評価プロセス、発行プロセス、ファクタリングプロセス、統合プロセス、シンジケーションプロセス、回収プロセス、差押プロセス、権利移転プロセス、権利検証プロセス、担保モニタリングプロセス、その他多数）。ウェアラブル及びポータブルデバイス195（携帯電話、タブレット、金融アプリケーション専用のポータブルデバイス、データコレクタ（モバイルデータコレクタを含む）、センサベースのデバイス、時計、眼鏡、ヒアラブル、頭部装着デバイス、衣服一体型デバイス、腕輪、ブレスレット、首装着デバイス、AR／VRデバイス、ヘッドフォン、その他多数など）、労働者194（銀行員、融資担当者、金融サービス員、マネージャー、検査官、ブローカー（例えば、モーゲージブローカー）、弁護士、アンダーライター、規制当局者、査定者、プロセス監督者、セキュリティ担当者、安全担当者、その他多数）、ロボットシステム192（例えば、物理ロボット、協調ロボット（例えば、「コボット」）、ソフトウェアボットなど）、および施設190（銀行施設、在庫倉庫施設、工場、家、建物、保管施設（ローン関連の担保、ローンの対象である財産、在庫（在庫に関するローンなど）、個人資産、部品、包装材料、商品、製品、機械、設備、およびその他の品目など）、銀行施設（商業銀行、投資、消費者銀行、貸付および多くの他の銀行業務向けなど）など）である。実施形態では、様々なエンティティ198は、外部市場188、例えば、金融、商品、電子商取引、広告、および様々な商品およびサービスにおいて取引が発生する中のもの（現在市場および先物市場を含む）、例えば、外部市場188およびその中の様々なエンティティ198のモニタリングが、項目の価格または価値、項目の流動性、項目の特性、項目の減価率などに関して、貸付関連情報を提供できるように、外部市場188を含んでいてもよい。例えば、資産担保融資のための担保102又は資産を構成し得る様々な実体について、監視システム164は、カメラ、センサ、又は他の監視システム164などによる担保102又は資産の監視のみならず、例えば、同様の状態、同様の年齢、同様の仕様を有する、同様の場所を有するなどの担保102又は資産の市場状況を決定するなど、担保102又は資産の価値、価格、又は他の状態に関する様々なタイプのデータ収集システム166などによるデータの収集も行っても良い。実施形態において、適応型知能システム158は、本明細書及び参照により本明細書に組み込まれる文書に記載されるk-meansクラスタリングシステム、自己組織化マップシステム、又は他のシステムなどの属性の類似性によって担保102、当事者、資産、又は同様のものを含む種々のエンティティ198をグループ又はクラスタするものなど、クラスタリング回路104を含んでもよい。クラスタリングシステムは、例えば、担保のコレクション、資産のコレクション、当事者のコレクション、及びローンのコレクションを、それらが共通の属性に基づいて監視及び分析され得るように、組織化してもよく、例えば、取引のサブセットのパフォーマンスが他のもののパフォーマンスを予測するために用いられることを可能にし、その結果、引受122、価格設定131、詐欺防止アプリケーション138、又は図1及び図2又は本開示全体もしくは参考として本書に組み入れる文書に関連して他の場所で説明するサービス、ソリューション又はアプリケーションのうちのいずれか含む他のアプリケーションに使用されることができる。実施形態では、担保102又は資産に関する条件情報は、担保102又は資産上のセンサーのセット、担保102又は資産の環境内のセンサー又はカメラのセット等の監視システム164によって連続的に監視され、市場情報は、条件及び市場情報が時間整合され、担保又は資産の価値のリアルタイム推定及び担保又は資産の将来の価値の前方予測のための基礎として用いられ得るように、データ収集システム166によってリアルタイムで収集される。担保102又は資産に対する現在価値及び予測価値は、担保102又は資産に対するマイクロローンの引受又は提供等の担保又は資産に対する自動化された、又は機械支援された融資を可能にするために、スマート契約等において、アクセスされ使用されてもよいモデルに基づくものであってもよい。エンティティ198が所有する担保102の集合または資産のフリートなどの、担保102の集合または資産の集合に対するデータの集約は、リアルタイムの状態監視およびリアルタイムの市場データの収集および統合に基づく担保102または資産の個別または集約された価値に基づいて金利および他の条件を自動的に調整するスマートコントラクトを介してなど、リアルタイムポートフォリオ評価および大規模融資を可能にし得る。取引、当事者情報、所有権の移転、条件の変更、および他の情報は、ローン取引および担保102または資産に関する情報（担保102または資産の条件情報および市場データなど）を含むブロックチェーン136に格納されてもよい。スマートコントラクトは、監視システム164によってサポートまたは検証される表明および保証（不正防止アプリケーション138において不正にフラグを立てることができる）などによって、条件情報および／または市場価値情報を確認するよう当事者に要求するように構成されてもよい。貸出モデル108は、担保102又は資産を評価するため、担保102又は資産の状態及び／又は価値に基づいて貸出の適格性を判断するため、価格設定（例えば、金利）を行うため、条件を調整するため、等に使用されてもよい。貸出モデル108は、過去の貸出取引に関する計算された分析130を用いるなどして、一組の専門家によって作成されてもよい。貸出モデル108は、監視システム164及びデータ収集システム166からのデータによって入力されてもよく、データ記憶システム186からデータを引き出してもよく、及び同様のものである。貸出モデル108は、スマート契約の条件が貸出モデル108の調整に基づいて自動的に調整されるように、スマート契約のパラメータを構成するために使用されてもよい。貸出モデル108は、人工知能156によって、例えば、貸出取引からの成果（例えば、支払い成果、デフォルト成果、パフォーマンス成果など）、担保102または資産に関する成果（担保または資産の価格または時間の経過による価値パターンなど）、エンティティに関する成果（デフォルト、差し押さえ、パフォーマンス成果、期限内支払い、支払い遅延、破産など）などの一連の成果について訓練することによって改善するように構成され得る。トレーニングは、担保または資産の分類（カメラベースの監視システム164からのビジョンベースの分類を使用するような、タイプおよび／または状態の自動分類など）、担保102または資産の価値の予測、デフォルトの予測、パフォーマンスの予測などのために、モデルパラメータおよびパフォーマンスを調整および改善するために使用されてもよい。実施形態において、担保102又は資産に対する貸付のためのスマート契約の構成又は取り扱いは、ロボットプロセス自動化（RPA）システム154において学習及び自動化されてもよく、例えば、RPAシステム154が、スマート契約の作成、スマート契約のパラメータの構成、担保102又は資産に対する所有権の確認、スマート契約の条件の設定、スマート契約に対する担保102の担保権の開始、スマート契約の状態又はパフォーマンスの監視を訓練することによって、スマート契約スマートコントラクトの不履行のための終了または終了の開始、スマートコントラクトの終了、担保102または資産に対する差押え、所有権の移転などを、例えば、人間の管理者などのエキスパートエンティティ198がスマートコントラクトのトレーニングセットに対する作成、構成、所有権確認、担保権の開始、監視、終了、差押えなどにおける同様のタスクおよび行為のトレーニングセットを行う際にモニタリングシステム164を用いてモニタリングすることにより、行うことができる。RPAシステム154が訓練されると、担保102として機能し得る、保証または担保を提供し得るエンティティおよび資産などの広い範囲にわたって規模で融資を提供する能力を効率的に創出し、それによって、より広い範囲の状況、エンティティ198、および担保102に対して融資を容易に利用できるようにすることができる。RPAシステム154は、ローンパフォーマンスの成果、担保評価の成果、デフォルトの成果、成約率の成果、金利の成果、利回りの成果、投資収益率の成果などの成果に基づいて、モデルのパラメータ、重み、構成などを継続的に調整するなど、人工知能156によってそれ自体が改善されてもよい。スマートコントラクトは、直接貸付、シンジケート貸付、及び二次貸付契約、個々のローン又はローンの集約されたトランシェ等を含むか又はそれらに使用され得る。
In the context of the
実施形態において、管理アプリケーションプラットフォーム128の貸出アプリケーション144は、様々な任意の実施形態において、貸し手、借り手、保証人、取引または金融事業体のオペレータまたは所有者、または他のユーザが、貸出の当事者であるエンティティ198など、貸出に関連する1つ以上の要素を管理、監視、制御、分析、または他の方法で対話するものなどの一連のアプリケーションを含むか、それと統合するか、（例えば、貸出可能化プラットフォームの他の実施形態内で）対話することができる。融資の当事者であるエンティティ、融資の対象、融資の担保、または融資に関連するその他のエンティティなど、融資に関連する1つまたは複数の要素を管理、監視、制御、分析、または他のユーザが相互作用することができるようなアプリケーションのセットである。これは、図1に関連して上述した要素のいずれかを含んでもよい。アプリケーションのセットは、貸付アプリケーション144（例えば、限定されないが、個人貸付、商業貸付、担保貸付、マイクロレンディング、ピアツーピア貸付、保険関連貸付、資産担保貸付、担保債務貸付、企業債務貸付、学生貸付、補助金貸付、住宅ローン貸付、地方自治体貸付、主権債務、自動車貸付、給料日貸付、債権に対する貸付、ファクタリング取引、保証または保証支払（税還付、年金など）に対する貸付、その他多数））を含んでいてもよい。貸付アプリケーション144は、貸付に関連し得る広範な他の種類の以下のアプリケーションのうちのいずれか1つ以上を含む、またはこれらと統合、またはリンクすることができる。すなわち、投資アプリケーション（例えば、限定されないが、ローンのトランシェ、企業債務、債券、シンジケートローン、地方債、ソブリン債、または他の種類の債務関連証券への投資用）、資産管理アプリケーション（例えば、ローンの対象、ローンの担保、ローンを裏付ける資産、ローン保証の担保、または信用度の証拠、債券に関する資産、投資資産、不動産、備品、動産、不動産、設備、知的財産、車両、および他の資産を管理するためであるが、これらに限定されない）。リスク管理ソリューション122（例えば、融資の対象、融資の当事者、または融資の実行に関連する活動（製品、資産、人、家、車、設備、部品など）に関するリスクまたは責任を管理するためのものであるが、これらに限定されない、情報技術システム、セキュリティシステム、セキュリティイベント、サイバーセキュリティシステム、財物、健康状態、死亡、火災、洪水、天候、障害、事業中断、負傷、財物への損害、事業への損害、契約違反、その他）である。マーケティングアプリケーション202（ローン又はローンのトランシェをマーケティングするためのアプリケーション、融資のための顧客関係管理アプリケーション、関係者を引きつけるための検索エンジン最適化アプリケーション、販売管理アプリケーション、広告ネットワークアプリケーション、行動追跡アプリケーション、マーケティング分析アプリケーション、ロケーションベースの製品又はサービスのターゲティングアプリケーション、協調フィルタリングアプリケーション、ローン関連製品又はサービスの推奨エンジンなど、限定されない）。取引アプリケーション（例えば、ローン、ローンのトランシェ、ローンの一部、ローン関連利子などを取引するためのアプリケーションであって、買いアプリケーション、売りアプリケーション、入札アプリケーション、競売アプリケーション、逆競売アプリケーション、入札／アスク合わせアプリケーションなど）；、金アプリケーション262（例えば、ローンの税金関連影響に関するデータ、イベント、ワークフロー、その他の要因を管理、計算、報告、最適化、またはその他の方法で処理するためのアプリケーションなど）（限定されない）。不正防止アプリケーション138（例えば、ID検証アプリケーション、生体ID検証アプリケーション、取引パターンベースの不正検出アプリケーション、位置ベースの不正検出アプリケーション、ユーザ行動ベースの不正検出アプリケーション、ネットワークアドレスベースの不正検出アプリケーション、ブラックリストアプリケーション、ホワイトリストアプリケーション、コンテンツ検査ベースの不正検出アプリケーション、又は他の不正検出アプリケーションのうちの1つ以上、限定されない）、セキュリティアプリケーション、ソリューションまたはサービス（本明細書では、セキュリティアプリケーション148と呼ばれ、例えば、限定されないが、上述の不正防止アプリケーション138のいずれか、物理セキュリティシステム（例えば、アクセス制御システム（生体アクセス制御、指紋、網膜スキャン、パスワードおよび他のアクセス制御などを使用）、金庫、金庫室、ケージ、金庫室など）、監視システム（カメラなどを使用）に対する。モーションセンサー、赤外線センサー、その他のセンサー）、サイバーセキュリティシステム（ウイルス検出および修復、侵入検出および修復、スパム検出および修復、フィッシング検出および修復、ソーシャルエンジニアリング検出および修復、サイバー攻撃検出および修復、パケット検査、トラフィック検査、DNS攻撃修復および検出、その他）またはその他のセキュリティアプリケーション）であってもよい、引受アプリケーション122（限定されないが、あらゆるローン、保証、または他のローン関連取引もしくは義務の引受のためのものであり、本開示または参照により本書に組み込まれる文書を通じて指摘されたデータソース、イベント、またはエンティティのいずれかに基づく引受を含む、リスクの可能性及び／または範囲を検出、特徴づけ、または予測するためのあらゆるアプリケーションを含む）、ブロックチェーン136として情報を格納するためのブロックチェーンアプリケーション（例えば、借方又は貸方、購入又は販売、現物対価の交換、スマート契約イベント等の一連の取引を捕捉する分散型台帳、暗号通貨アプリケーション、又は他のブロックチェーンベースのアプリケーション等）；不動産アプリケーション（例えば、不動産仲介アプリケーション、不動産評価アプリケーション、不動産担保又は融資アプリケーション、不動産評価アプリケーション等）（限定するものではないが。規制及び／又はコンプライアンスソリューション142（許可された当事者、許可された担保、許可された返済条件、許可された金利、必要な開示、必要な引受プロセス、シンジケーションの条件など、ローンの条件を規制するためのアプリケーションなど、これらに限定されるものではない）。マーケットプレイスアプリケーション、ソリューションまたはサービスなどのプラットフォーム指向のマーケットプレイス500（マーケットプレイスアプリケーションといい、ローンシンジケーションマーケットプレイス、ブロックチェーンベースのマーケットプレイス、暗号通貨マーケットプレイス、トークンベースのマーケットプレイス、担保として用いられるアイテムのマーケットプレイス、またはその他のマーケットプレイスなど、限定はされない）。保証又は保証申請（例えば、製品、サービス、提供物、ソリューション、物理的製品、ソフトウェア、サービスレベル、サービス品質、金融商品、債務、担保物、サービスの履行、又は他の項目など、融資、融資の担保などの対象である項目に関する保証又は保証申請など、限定はされない）。分析者アプリケーション130（限定されないが、ビッグデータアプリケーション、ユーザ行動アプリケーション、予測アプリケーション、分類アプリケーション、ダッシュボード、パターン認識アプリケーション、計量経済学アプリケーション、財務利回りアプリケーション、投資収益率アプリケーション、シナリオ計画アプリケーション、意思決定支援アプリケーションなど、本開示または本書に参照により組み込まれる文書を通して言及されるデータ型、アプリケーション、イベント、ワークフロー、または実体のいずれかに関する分析者アプリケーションなど）。価格設定アプリケーション131（例えば、限定されないが、ローンの金利および他の条件の価格設定のためのもの）、である。したがって、管理アプリケーションプラットフォーム128は、共有マイクロサービス、共有データインフラ、および共有インテリジェンスのおかげで、そのようなサービスの任意の組またはより大きな組み合わせまたは順列が、同じタイプの孤立したアプリケーションと比較して改善され得るように、広範囲の異種アプリケーション（上記の用語および他の金融または取引アプリケーション、サービス、ソリューションなどを含む）間の対話をホストおよび可能にし得る。
In embodiments, the
実施形態では、データ収集システム166及び監視システム164は、融資、債務、債券、ファクタリング契約、又は他の融資取引に関連する1つ又は複数のイベント、例えば、融資の要求、融資の提供、融資の受け入れ、融資のための引受情報の提供、信用報告の提供に関するイベント、必要な支払いの延期、ローンの金利設定、支払い義務の延期、ローンの担保または資産の特定、ローンの担保または担保の所有権の確認、不動産の所有権の変更の記録、ローンの担保または担保の価値の評価、ローンに関与する不動産の検査。融資に関連するエンティティの状態の変化、融資に関連するエンティティの価値の変化、借り手の職歴の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される品目の財務価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産に対する保険の証拠の提供。ローンのための資格の証拠の提供、ローンのための担保の識別、ローンの引受、ローンの支払い、ローンの不履行、ローンの呼び出し、ローンの完了、ローンの条件の設定、ローンの対象となる不動産の差押え、およびローンの条件の変更、を監視してもよい。 In embodiments, the data collection system 166 and monitoring system 164 monitor one or more events associated with a loan, debt, bond, factoring agreement, or other financing transaction, e.g. Events related to acceptance, provision of underwriting information for loans, provision of credit reports, deferment of required payments, setting interest rates on loans, deferment of payment obligations, identification of collateral or assets for loans, ownership of collateral or collateral for loans record any change in ownership of the property; assess the loan collateral or collateral value; inspect the property involved in the loan; Changes in the state of the entity involved in the loan, changes in the value of the entity involved in the loan, changes in the borrower's employment history, changes in the lender's financial rating, changes in the financial value of the items pledged as collateral, insurance for the loan. providing proof of insurance for property related to the loan. Providing evidence of eligibility for a loan, identifying collateral for a loan, underwriting a loan, paying a loan, defaulting on a loan, calling a loan, completing a loan, setting the terms of a loan, real estate covered by the loan may monitor foreclosures and changes in loan terms.
（データ収集サービス、ブロックチェーン、スマートコントラクトを搭載したマイクロサービス型レンディングプラットフォーム）
実施形態において、本明細書で提供されるのは、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、および他の要素からなる、貸し出しのためのプラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、マイクロサービス間及びプラットフォームの外部であるプログラムによるマイクロサービスへの接続を容易にするアプリケーションプログラミングインターフェースのセットを有するマイクロサービスのセットを含み、マイクロサービスは、（a）貸付取引に関する情報を収集しエンティティを監視するデータ収集サービスのマルチモーダルセット。(b）ローンに関連するイベントのセキュアな履歴台帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットであって、ブロックチェーンサービスは、ローンに関係する一連の当事者によるアクセスを管理するアクセス制御機能を有する、セット、（c）ローン関連イベント及びローン関連活動を取り扱うためのアプリケーションプログラミングインターフェース、データ統合サービス、データ処理ワークフロー及びユーザーインターフェース、並びに（d）ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも一つを統治するスマートコントラクトの条件を規定するスマートコントラクトのサービスセット、を備える。
(Microservice lending platform with data collection service, blockchain and smart contract)
Provided herein, in embodiments, is a platform for renting that consists of various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and other elements. In an embodiment, a platform or system comprises a set of microservices having a set of application programming interfaces that facilitate connection between microservices and to the microservices by programs external to the platform, wherein the microservices: (a) A multimodal set of data collection services that gather information about lending transactions and monitor entities. (b) a set of blockchain services for maintaining a secure historical ledger of events related to the loan, the blockchain service having access control functionality to manage access by the set of parties involved in the loan; (c) application programming interfaces, data integration services, data processing workflows and user interfaces for handling loan-related events and loan-related activities; and (d) loan terms, loan-related events and loan-related activities. a set of smart contract services that define the governing smart contract terms.
実施形態では、貸し出しに関連するエンティティは、貸し手、借り手、保証人、設備、商品、システム、備品、建物、保管施設、および担保物件のうちの一組のエンティティを含む。 In embodiments, lending-related entities include a set of entities: lender, borrower, guarantor, facility, goods, system, fixture, building, storage facility, and collateral.
実施形態では、担保物品が監視され、担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケットの中から選択される。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, collateral items are monitored and include vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currency. , tokens of value, and tickets. Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態では、データ収集サービスのマルチモーダルセットは、エンティティを監視するモノのインターネットシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット、およびエンティティに関連する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスセットの中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the multimodal set of data collection services includes a set of Internet of Things systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, and software services that derive information related to entities from publicly available information sites. a set of mobile devices reporting information related to the entity; a set of wearable devices worn by a human entity; a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity; Includes services selected from a set of crowdsourced services configured to report.
実施形態において、ローンに関連するイベントは、ローンを要求すること、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンのための引受情報の提供、信用報告書の提供、必要な支払いの延期、ローンの金利の設定、支払い要件の延期、ローンのための担保の識別、ローンのための担保またはセキュリティに対する権限の検証、不動産の権利の変更の記録、ローンのための担保またはセキュリティの価値の評価、ローンに関与する不動産の検査、ローンに関連する実体の状態の変化、ローンに関連する実体の値の変化、融資に関連するエンティティの価値の変化、借り手の職務状況の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される品目の財務価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産の保険証書の提供。ローンのための資格の証拠の提供、ローンのための担保の識別、ローンの引受、ローンの支払い、ローンの不履行、ローンの呼び出し、ローンの完了、ローンの条件の設定、ローンの対象となる不動産の差押え、およびローンの条件の変更、から選択される。 In embodiments, loan-related events include requesting a loan, providing a loan, accepting a loan, providing underwriting information for a loan, providing a credit report, deferring required payments, defer payment requirements; identify collateral for loans; verify title to collateral or security for loans; record changes in title to real property; assess the value of collateral or security for loans; inspection of the property involved in the loan; change in condition of the entity related to the loan; change in value of the entity related to the loan; change in value of the entity related to the loan; Changes, changes in the financial value of items pledged as collateral, providing insurance for loans, and providing insurance policies for property in connection with loans. Providing evidence of eligibility for a loan, identifying collateral for a loan, underwriting a loan, paying a loan, defaulting on a loan, calling a loan, completing a loan, setting the terms of a loan, real estate covered by a loan foreclosure, and modification of loan terms.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態では、ローンの当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士などから選択される。 In an embodiment, the set of parties to a loan is primary lender, secondary lender, lending syndicate, corporate lender, government lender, bank lender, collateral lender, bond issuer, bond purchaser, unsecured lender, guarantor, collateral provider. borrowers, borrowers, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, accountants, etc.
実施形態において、ローン関連活動は、ローン取引への参加に関心のある当事者を見つけること、ローンの申請、ローンの引き受け、ローンの法的契約の形成、ローンのパフォーマンスの監視、ローンの支払い、ローンの再構築または修正、ローンの決済、ローンの担保の監視、ローンのためのシンジケートの形成、ローンの差押え、およびローン取引の完了のセットから選ばれる活動を含んでいる。 In embodiments, loan-related activities include finding parties interested in participating in a loan transaction, applying for a loan, underwriting a loan, forming a legal agreement for a loan, monitoring loan performance, disbursing a loan, loan settlement, loan collateral monitoring, forming a syndicate for a loan, loan foreclosure, and closing a loan transaction.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択された少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. . From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマートコントラクトサービスは、データ収集サービスのマルチモーダルセットによって収集された情報に基づき、ローン関連アクションを自動的に引き受けるように、少なくとも1つのスマートコントラクトを構成する。 In embodiments, the smart contract service configures at least one smart contract to automatically undertake loan-related actions based on information collected by the multimodal set of data collection services.
実施形態では、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること担保物件の評価、担保物件の検査、融資の実行、融資条件の設定、借り手への通知の提供、融資対象物件の差押え、および融資条件の変更、から選択される。 In embodiments, the loan-related actions include providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting a loan interest rate, deferring payment requirements, changing a loan interest rate, verify ownership, record changes in ownership, evaluate collateral, inspect collateral, make loans, set loan terms, provide notice to borrowers, seize loaned property, and loan terms change, to be selected from.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、担保の項目の価値、状態および所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを実行する自動化エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of an item of collateral and performs actions related to loans covered by collateral. good.
実施形態では、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること担保物件の評価、担保物件の検査、融資の実行、融資条件の設定、借り手への通知の提供、融資対象物件の差押え、および融資条件の変更、から選択される。 In embodiments, the loan-related actions include providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting a loan interest rate, deferring payment requirements, changing a loan interest rate, Verifying ownership, recording changes in ownership Evaluating collateral, inspecting collateral, making loans, setting loan terms, providing notice to borrowers, seizing loaned property, and loan terms change, to be selected from.
図2を参照すると、貸出アプリケーション144に存在し得る追加のアプリケーション、ソリューション、プログラム、システム、サービスなどが描かれており、これらは、図1に関連して、および本開示および参照により本書に組み込まれる文書を通じて他の場所で指摘された他の要素と交換可能に管理アプリケーションプラットフォーム128に含まれてもよい。また、追加のエンティティ198が描かれており、これらは、本明細書に記載された様々な実施形態に関連して記載された他のエンティティ198と交換可能であることが理解されるべきである。上記で既に言及した要素に加えて、貸出アプリケーション144は、1つまたは複数のソーシャルネットワークに描かれた様々なエンティティ198に関する情報を見つけて分析することができるソーシャルネットワーク分析アプリケーション204の1つまたは複数を含むアプリケーション、ソリューション、プログラム、システム、サービスなどのセットを含んでもよい（例えば、限定しないが、。データ収集システム166および監視システム164を使用して一連のソーシャルネットワークサイトにわたって開始および管理され得るクエリをユーザが構成することを可能にすることなどにより、当事者に関する情報、当事者の行動、資産の状態、当事者または資産に関するイベント、施設の状態、担保102または資産の位置など）を発見および分析し得る、ソーシャルネットワーク分析アプリケーション204と、そのようなアプリケーションを含む、クラウドソーシングソリューション250と、を含む。クラウドソーシングソリューション250。ローン管理ソリューション149（例えば、ローンに関連する1つ以上のイベント（かかるイベントは、特に、ローンの要求、ローンの提供、ローンを受け入れること、ローンのための引受情報の提供、信用報告の提供、必要な支払いの延期を含む）を管理またはそれに応答するためのものである。ローンの金利設定、支払い義務の延期、ローンのための担保の特定、ローンのための担保または担保の所有権の確認、不動産の所有権の変更の記録、ローンのための担保または担保の価値の評価、ローンに関与する不動産の検査。融資に関連するエンティティの状態の変化、融資に関連するエンティティの価値の変化、借り手の職務状態の変化、貸し手の財務格付けの変化、担保として提供される品目の財務価値の変化、融資のための保険の提供、融資に関連する財産の保険の証拠の提供、融資のための資格の証拠の提供、融資用担保の識別、ローンの引受け、ローンの支払い、ローンの不履行、ローンの呼び出し、ローンの完了、ローンの諸条件の設定。融資条件の設定、融資対象物件の差押え、融資条件の変更）、融資条件（借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定など）の設定、担保の指定、融資条件の変更、融資条件の変更、融資条件の変更、融資対象物件の差押えなど。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、不履行条件、不履行の結果）、または融資関連活動の管理（以下、同様。融資取引への参加に関心のある当事者の発見、融資の申し込みの処理、融資の引き受け、融資の法的契約の締結、融資の実績の監視、融資の支払い、融資の再編または修正、融資の決済、融資の担保の監視、融資のシンジケートの形成、融資の差押え、融資の回収、一連の融資の統合、融資実績の分析、融資不履行の処理、資産または担保の権利譲渡および融資取引の決済））であるが、それに限定されない。格付けソリューション2102（信用度、財務的健全性、物理的状態、ステータス、価値、欠陥の有無、品質、または他の属性の格付けを含むような、エンティティ198（当事者210、担保102、資産218など）を格付けするためのものなど）。規制及び／又はコンプライアンスソリューション142（例えば、融資取引の条件、融資取引の形成に必要なステップ、融資取引の実行に必要なステップ、担保又は担保に関して必要なステップ、引受に必要なステップ、価格、金利等の設定に必要なステップ、必要な法的開示及び通知の提供に必要なステップ（e.g.,年率パーセンテージの提示）等）、カストディアルソリューションまたはカストディアルソリューションのセット1802（アイテムのセキュリティ維持において支援を必要とする当事者210、クライアント、または他のエンティティ198に代わって、または融資取引に関わるもの等の債務に対してセキュリティ、裏付け、または保証を提供するため、資産218、担保102等のセット（暗号通貨、通貨、証券、株式、債券、所有権等を示す契約、および多くのアイテムを含む）を預かるためのものなど）。ローンマーケティングソリューション2002（例えば、貸し手が見込みのある借り手の集合に対してローンの利用可能性を売り込むこと、取引の種類に適した借り手の集合を対象とすること、マーケティングまたはプロモーションメッセージ（メッセージの配置およびタイミングを含む）を構成すること、融資取引のための広告およびプロモーションチャンネルを構成すること、プロモーションまたはロイヤルティプログラムパラメーターを構成すること、その他多数）を可能にするためのソリューションである。ユーザが、一連のプリファレンス、プロファイル、パラメータなどを構成して、一連の貸付取引の見込みのある相手方を見つけることができる仲介ソリューション244（住宅ローンなど、一連の当事者間の貸付取引の仲介など）；一連の債券（地方債、社債、パフォーマンスボンドなど）を管理、報告、シンジケーション、統合、またはその他の方法で取り扱うための債券管理ソリューション234など。保証、保証人、保証を裏付ける一連の担保、保証を裏付ける一連の資産などに関する信頼性、品質、状態、健康状態、財務状態、物理的状態などの情報を監視、分類、予測、またはその他の方法で取り扱うための、保証および／または担保監視ソリューション230。交渉ソリューション232。例えば、貸出取引に関する一連の条件（例えば、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替可能性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、抵当権、期間、先取特権、期間、個人保証など）の交渉を支援、監視、報告、促進及び／又は自動化するためのものであり、以下のとおりである。先取特権、期間、契約、差し押さえ条件、デフォルト条件、およびデフォルトの結果）を含むことができ、これは、貸出モデル108を使用するかまたはそれによって情報を得るもの、および人工知能156サービスおよびシステムのセット、ロボットプロセス自動化（RPA）154、または他の適応型知的システム158によって使用するかまたはそれによって情報を得るか、またはそれらの支援を受けて自動化されるものなど、交渉用のパラメータ、プロファイル、好みなどの構成のための一連のユーザインタフェースを含み得るものである。ローンを回収するための回収ソリューション238であって、任意選択で、1つ以上のコベナンツが満たされていないとき、担保の状態が悪いとき、当事者の財務的健全性が閾値を下回ったときなど、回収をトリガーするために監視システム164およびデータ収集システム166を用いて様々なエンティティ198の状態または条件を監視することに基づくなど、人工知能156サービスおよびシステムのセット、ロボットプロセス自動化154、または他の適応的知能システム158により、またはその補助により、使用、通知、もしくは自動化されてもよい回収ソリューション。連結された一連のローンをモデル化するために構成され、1つまたは複数の適応型知能システム158を使用するかまたはそれによって自動化されるような貸出モデル108を使用するなど、一連のローンを連結するための連結ソリューション240、保管ソリューション258、ファクタリング取引のセットを監視、管理、自動化またはその他の方法で取り扱うための、例えば、ファクタリング取引のモデル化のために構成され、1つまたは複数の適応型知能システム158を使用またはそれによる自動化のような貸出モデル108を使用するなど、複数の貸出を行うソリューション242。一組のローンまたは負債を再編するための、一組のローンまたは負債を再編するための代替シナリオをモデル化するために構成される貸出モデル108を使用し、1つまたは複数の適応的インテリジェントシステム158を使用するまたはそれによって自動化されるような、負債再編ソリューション228。および／または金利自動化ソリューション224であって、一組の貸付取引に対する金利の組のルールまたはモデルを設定または構成するため、またはデータ収集システム166または監視システム164によって収集された情報（条件、状態、健康、位置、地理的位置に関する情報など）に基づいて金利設定を自動化するためなど、金利の自動化ソリューション。ストレージの状態、またはエンティティ198のいずれかに関する他の関連する情報など）に基づいて、金利を設定するか、または一連の貸付のための金利の設定を促進することができ、例えば、一連の貸付のための金利シナリオをモデル化するために構成される貸付モデル108を使用し、適応型知的システム158の1つまたは複数によって使用または自動化するような、金利の設定が可能である。図1に関連して参照されたソリューションと同様に、様々なソリューションは、様々な適切なデータ統合サービス、API112、およびインターフェースを有するマイクロサービスアーキテクチャにおいて貸付可能化プラットフォーム100に統合されることによって、適応型インテリジェントシステム158、監視システム164、データ収集システム166、およびデータ記憶システム186を共有することができる。
Referring to FIG. 2, additional applications, solutions, programs, systems, services, etc. that may be present in the
図2に関連して説明したエンティティ198と同様に、エンティティ198は、以下のような、融資に関与する様々なエンティティを含むことができる。エンティティ198は、融資、負債取引、債券、ファクタリング契約、および他の融資取引に関与する様々なエンティティをさらに含んでもよい。支払義務を担保、保証、または裏付けするために使用される担保102および資産218（車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産、未開発の土地、農場、作物、施設190（自治体施設、工場、倉庫、貯蔵施設、処理施設、工場など）、システムなど）。在庫、商品、有価証券、通貨、有価証券トークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、原石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、法的権利、骨董品、備品、家具、工具、機械、動産のセット)。一組の当事者210（一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、代理人、弁護士、評価専門家、政府職員、および／または会計士などのうちの一つまたは複数）であって、一次貸し手210は、一次貸しと二次貸しの両方、および、一次貸しと三次貸しの両方、および、一次貸しと三次の貸しは、一次貸しは、一次貸しと二次の両方、および、三次の貸しは、三次貸しは、三次貸しと一次貸しの両方。一組の貸出契約220（ローン、債券212、貸出契約、企業債務契約、補助金付きローン契約、ファクタリング契約、連結契約、シンジケーション契約、保証契約、引受契約など、金利、支払スケジュール、支払額、元本額、表明保証、補償、規約、およびその他の条件など、貸出可能化プラットフォーム100によって検索、収集、監視、修正、あるいはその他の処理を行い得る条件のセットを含むことができるもの）,一組の保証214（個人保証人、企業保証人、政府保証人、自治体保証人などが、貸出契約220の支払義務または他の義務を担保または裏付けするために提供するものなど）、一連の履行活動222（元本および／または利息の支払い、必要な保険の維持、所有権の維持、特約の充足、担保102または資産218の状態の維持、契約によって要求される事業の実施、およびその他多数）。およびデバイス252（支払い義務を裏付けるため、または契約書もしくは他の要件を満たすために使用される担保102または資産218であるもの、または商品の包装上もしくは包装内に配置され得るもの、ならびにエンティティ198が位置し得る施設190または他の環境内に配置されるものなど、商品、機器または他のアイテムに配置され得るIoTデバイスなど）である。実施形態では、貸付契約220は、債券、ファクタリング契約、シンジケーション契約、統合契約、和解契約、または、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金を担保とするローンのうちの1つまたは複数、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約上の債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助付き融資のうちの1つ以上などのローンであってよい。
Similar to
本明細書の他の箇所および参照により組み込まれる文書に記載されているように、様々な取引および市場エンティティ198および関連するプロセスおよびアプリケーションに関連する人工知能（本開示全体を通して記載される任意の技術またはシステムなど）は、特に、（a）様々な機能、ワークフロー、アプリケーション、機能、リソース利用および他の要素の最適化、自動化および／または制御、（b）様々な状態、エンティティ、パターン、事象、コンテキスト、動作または他の要素の認識または診断、ならびに／または（c）様々な状態、事象、コンテキストまたは他の要素の予測、を容易にするように使用されてもよい。人工知能が向上するにつれて、多くのドメイン固有および／または一般的な人工知能システムが利用できるようになり、今後も増え続ける可能性がある。開発者は、エンティティ198および本開示を通して説明されるプラットフォーム126のアプリケーションに関連するものなどのドメイン固有の問題に対する解決策を求めると、人工知能モデルの選択（ニューラルネットワーク、機械学習システム、エキスパートシステムなどのどのセットを選択するかなど）およびどの入力が所定の問題に対する人工知能の有効かつ効率的な使用を可能にし得るかを発見し選択する際に、課題に直面する。上述のように、機会鉱夫153は、自動化および知能の向上のための機会の発見を支援することができる。しかし、機会が発見されると、人工知能ソリューションの選択および構成は依然として大きな課題を呈し、その課題は、人工知能ソリューションが増殖するにつれて増大し続ける可能性が高い。
Artificial intelligence (any technology described throughout this disclosure) associated with various trading and
これらの課題に対する解決策の一組は、ドメインおよび／またはドメイン関連問題の1つ以上の属性に基づいて、人工知能システムの関連するセットの収集、編成、推薦および提示を可能にするように構成された、人工知能ストア157である。実施形態において、人工知能ストア157は、関連する人工知能アプリケーションのダウンロード、人工知能システムへのリンクまたは他の接続の確立（API、ポート、コネクタ、または他のインターフェースを介したクラウド展開された人工知能システムへのリンクなど）、および同様のものを可能にする、人工知能システムに対するインターフェースのセットを含んでもよい。人工知能ストア157は、特定のタイプの問題(たとえば、予測、NLP、画像認識、パターン認識、動作検出、経路最適化、または他の多くの問題)を解くためのシステムの適合性を示すメタデータまたは他の記述的材料など、さまざまな人工知能システムのそれぞれに関する記述的内容を含み得る、および/またはドメイン固有の入力、データまたは他のエンティティ上で動作するための記述的内容を含み得る。実施形態において、人工知能ストア157は、ドメイン、入力タイプ、処理タイプ、出力タイプ、計算要件および能力、コスト、エネルギー使用、および他の要因などのカテゴリによって組織化されてもよい。実施形態において、アプリケーションストア157へのインターフェースは、人工知能によって対処され得る問題の1つまたは複数の属性を示す、開発者から、および／またはプラットフォームから（機会鉱夫153などから）入力を取り、開発者のドメイン固有の問題に基づいて好ましい候補を表すことができる人工知能ソリューションのサブセットに対する、人工知能属性検索エンジン経由などの一連の推奨事項を提供してもよい。
One set of solutions to these challenges is configured to enable collection, organization, recommendation and presentation of related sets of artificial intelligence systems based on one or more attributes of domains and/or domain-related problems. This is the
実施形態において、推薦を決定するための基準は、予想される人間の監視のレベルを含んでもよい。これは、特に、人間の労働者に委任される決定のレベル及び種類（有価証券の購入の決定、市場の決定、知的財産に関するライセンスの取得、行動及び注文に関する金銭的制限（例えば、RPAは、人間が関与する一定額以下の取引を注文又は約束することができるか）、ロボットプロセスオートメーション操作の予想される人間の監督のレベル及び種類、モデルトレーニング及びトレーニングデータセット選択の人間の監督の予想される程度及び及びガバナンスを理解することが含まれても良い。さらに考慮すべきは、モデルバージョンの管理（入力データを破棄すべき過去の中断点の特定など）において予想される人間の関与のレベル及びタイプである。 In embodiments, criteria for determining recommendations may include the level of human oversight expected. This applies, inter alia, to the level and type of decisions delegated to human workers (such as securities purchase decisions, market decisions, obtaining licenses for intellectual property, financial restrictions on actions and orders (e.g., RPA is the level and type of human oversight expected for robotic process automation operations, expectations for human oversight of model training and training data set selection. A further consideration is the expected human involvement in model version management (e.g., identifying past breakpoints where input data should be discarded). level and type.
実施形態において、推薦を決定するための基準は、敵対的な訓練やネットワーク攻撃、ウイルスなどの複雑な環境などのセキュリティの考慮事項を含むことができる。追加のセキュリティ考慮事項には、監査証跡を含む、歴史的なトレーニングデータセットのセキュリティ及び管理が含まれ得る。セキュリティに関する考慮事項には、モデルのトレーサビリティと正確性（モデルまたは制御パラメータの更新方法、モデルを更新する権限を持つ人、更新の文書化方法、結果とモデルの更新の関連付け方法など）が含まれる場合がある。バージョン管理はどのように実施され、文書化されるのか。また、財務結果や業績結果を含む監査証跡のために、AIの結果を文書化することもセキュリティ上の考慮事項となる。 In embodiments, criteria for determining recommendations may include security considerations such as adversarial training, network attacks, and complex environments such as viruses. Additional security considerations may include security and management of historical training data sets, including audit trails. Security considerations include model traceability and accuracy (how models or control parameters are updated, who has the authority to update the model, how updates are documented, how results are associated with model updates, etc.) Sometimes. How is version control implemented and documented? Another security consideration is the documentation of AI results for audit trails that include financial and performance results.
実施形態において、推薦を決定するための基準は、異なるAIタイプ、モデル、アルゴリズム、またはシステム（ヒューリスティック／モデルベースのAI、ニューラルネットワーク、およびその他を含む）の利用可能性を含んでもよい。利用可能性は、所定のクラウドプラットフォーム、オンプレミスITシステム、またはネットワーク（エッジまたは他のネットワーク）内など、ユーザが使用しようとする計算環境、および所定のタイプ、モデル、またはアルゴリズムがクライアントの環境内で実行されるかどうかによって制限されてもよい。実施形態において、計算要素および構成は、基準となり得る。例えば、クライアントの環境においてAIソリューションを実行するために利用可能なプロセッサタイプは、チップセット、モジュール、デバイス、クラウドコンポーネント、プロセッサタイプの数、およびアーキテクチャ（例えば、マルチコアプロセッサの利用可能性、GPUの利用可能性、CPUの利用可能性、FPGAの利用可能性、カスタムASICの利用可能性および同様のもの）、および同様のものを含む要因であってよい。さらに、最小能力基準として表現され得る計算要因は、ソリューション訓練（例えば、クラウドコンピューティングリソースを利用する）およびソリューション運用展開環境／容量（例えば、IoT、車載、エッジ、メッシュネットワーク、オンプレミスITソリューション、スタンドアロン、または他の展開環境）の両方について利用可能な処理能力を含んでもよい。追加の基準は、オペレーティングシステム（Linux（登録商標）、Mac、PCなど）、ソリューショントレーニングのための入力データソースへのアクセスのためのAPIに使用される言語およびプロトコル、ならびにランタイムデータおよびデータ統合および出力へのアクセスなどのソフトウェアおよびインターフェース基準を含んでもよい。 In embodiments, criteria for determining recommendations may include the availability of different AI types, models, algorithms, or systems (including heuristic/model-based AI, neural networks, and others). Availability depends on the computing environment the user intends to use, such as within a given cloud platform, on-premises IT system, or network (edge or other network), and the client's environment of a given type, model, or algorithm. It may be restricted depending on whether it is executed. In embodiments, computational elements and configurations may be normative. For example, the processor types available to run AI solutions in the client's environment include chipsets, modules, devices, cloud components, number of processor types, and architecture (e.g., availability of multi-core processors, utilization of GPUs, etc.). availability, CPU availability, FPGA availability, custom ASIC availability and the like), and the like. Additionally, computational factors that can be expressed as minimum capability criteria include solution training (e.g., utilizing cloud computing resources) and solution operational deployment environment/capacity (e.g., IoT, in-vehicle, edge, mesh network, on-premise IT solutions, stand-alone , or other deployment environment). Additional criteria include operating system (Linux®, Mac, PC, etc.), languages and protocols used for APIs for accessing input data sources for solution training, and runtime data and data integration and May include software and interface criteria such as access to outputs.
実施形態において、基準は、利用可能なネットワークタイプ、AIソリューション及びAI操作の両方のための利用可能なネットワーク帯域幅（入力及び出力）、ネットワークアップタイム、ネットワーク冗長性、配信時間の変動（データの順序付けは異なる場合がある）、並びに本書に記載する他のネットワーク及びネットワーク基準のいずれかなどの、種々のネットワーク要因を含む場合がある。 In embodiments, the criteria are available network type, available network bandwidth (input and output) for both AI solutions and AI operations, network uptime, network redundancy, variation in delivery time (data ordering may vary), and any of the other networks and network criteria described herein.
実施形態において、基準は、絶対的な用語で、又は他のAI及び／若しくは非AIソリューション（例えば、従来のモデル又はルールベースのソリューション。基準は、速度／レイテンシー、AIソリューションを訓練／構成する時間、AIソリューションがオペレーション状況において結果を提供する時間、精度、信頼性（例えば、結果に解決する能力）、一貫性、偏りがないこと、投資収益率（ROI）などの結果に基づく品質の尺度、収量（例えば、。AIが管理するオペレーションからの出力）、収益性、収益および他の経済的尺度、安全対策に関するパフォーマンス、セキュリティ対策に関するパフォーマンス、エネルギー消費（例えば、全体消費、タイミングベースの消費（例えば、ピーク時からオフピーク時への処理のシフト能力）、モデルトレーニングおよび／またはオペレーション用の再生可能または低炭素エネルギーへのアクセス能力、新しいモデルトレーニングイニシアティブのコスト管理（電力コスト、遅延および新しいモデルの検証）、などである。 In embodiments, the criteria may be in absolute terms, or other AI and/or non-AI solutions (e.g., traditional models or rule-based solutions. Criteria may be speed/latency, time to train/configure AI solutions , results-based quality measures such as the time, accuracy, reliability (e.g., ability to resolve results), consistency, unbiasedness, and return on investment (ROI) with which the AI solution delivers results in operational situations; Yield (e.g. output from AI-managed operations), profitability, revenue and other economic measures, performance with respect to safety measures, performance with respect to security measures, energy consumption (e.g. overall consumption, timing-based consumption (e.g. , ability to shift processing from peak to off-peak hours), ability to access renewable or low-carbon energy for model training and/or operations, cost control of new model training initiatives (power costs, delays and validation of new models). ), and so on.
実施形態において、基準は、ライセンス要件及び制限、クライアントポリシー（本明細書の他の箇所に記載）、規制（クライアントの管轄、データソースの管轄（例えば、欧州データプライバシー法及びセーフハーバー）、特定のモデル、アルゴリズム等を支配する管轄（例えば、技術の輸出規制）、許可（例えば、訓練データ又は運用データ）等による所定のタイプ又はモデルへのクライアントのアクセス能力を含んでもよい。さらに、推奨は、解決すべき問題の種類、および問題の種類に最適化された特殊なアルゴリズムまたは方法（例えば、量子アニーリングに基づく巡回セールスマンソルバ、あるいは合理的なベースライン結果を提供する古典的なヒューリスティック手法）が存在するか否かによって影響を受ける可能性がある。 In embodiments, the criteria include licensing requirements and restrictions, client policies (described elsewhere herein), regulations (client jurisdictions, data source jurisdictions (e.g. European Data Privacy Act and Safe Harbor), certain This may include a client's ability to access a given type or model through jurisdiction (e.g., technology export controls), permissions (e.g., training data or operational data), etc. Governing models, algorithms, etc. In addition, recommendations may include: The kind of problem to be solved, and the specialized algorithm or method optimized for the kind of problem (e.g. a traveling salesman solver based on quantum annealing, or a classical heuristic method that provides reasonable baseline results). may be affected by its presence or absence.
実施形態において、基準は、ガバナンスの原則及びポリシーへの適合性又は遵守を含んでもよい。AIソリューションを訓練するためにどのような入力データソースが使用され得るかに関する方針が存在し得る。どのような入力データソースが動作中に使用され得るかに関する方針が存在してもよい。例えば、入力データソースは、潜在的な偏り、適切な表現（人口統計学的または問題空間のいずれか）、範囲、および同様のものについてレビューされるかもしれない。規制機関、認証機関、内部ITレビューなどによるソリューションの認定または承認に関する基準が存在する場合がある。セキュリティ（システムの物理的セキュリティ、サイバーセキュリティなど）、安全要件（ユーザーの安全、出力製品の安全など）などに関して、実施しなければならない方針と手順がある場合もある。 In embodiments, criteria may include conformance or adherence to governance principles and policies. There can be policies regarding what input data sources can be used to train the AI solution. There may be policies regarding what input data sources may be used during operation. For example, input data sources may be reviewed for potential bias, appropriate representation (either demographic or problem space), range, and the like. There may be criteria for certification or approval of the solution by regulatory bodies, certification bodies, internal IT reviews, etc. There may also be policies and procedures that must be implemented regarding security (physical security of the system, cyber security, etc.), safety requirements (user safety, output product safety, etc.), etc.
実施形態において、AIソリューションを推奨するための基準は、効果的なモデル訓練のための適切なサイズ、粒度、品質、信頼性、場所、時間帯、正確さなどのデータソースの利用可能性などのデータ利用可能性に関する基準を含んでもよい。データの利用可能性に関する追加の基準は、モデルトレーニングのための入力、モデル操作のための入力：のためのデータのコストを含んでもよい。追加の基準は、AIソリューションの操作のためのデータの利用可能性などを含んでもよい。AI選択のための基準は、さらに、上流データ処理要件、次元クリーンアップ及びデータ検証などのマスターデータ管理の考慮事項、及びそのようなものを含んでもよい。 In embodiments, the criteria for recommending an AI solution are the availability of data sources such as appropriate size, granularity, quality, reliability, location, time of day, accuracy, etc. for effective model training. May include criteria for data availability. Additional criteria for data availability may include cost of data for: inputs for model training, inputs for model manipulation. Additional criteria may include data availability for the operation of AI solutions, and the like. Criteria for AI selection may also include upstream data processing requirements, master data management considerations such as dimensional cleanup and data validation, and the like.
実施形態において、解決策の選択の基準は、「問題」の所定のタスクまたはワークフローへのモデルまたは解決策の適用性を含んでもよい。基準は、既知のタスクタイプ（例えば、2Dオブジェクト分類用の畳み込みニューラルネットワーク、爆発的エラーを生成する傾向があるタスク用のゲーテッドリカレントネットワーク、または同様のもの）を行う他のモデルとの相対的な所定のモデルのベンチマーク性能を含んでもよい。）実施形態において、解の選択は、生物学的脳が同様のタスクを解決する方法と類似または類推される構成を有する解に基づいてもよい（例えばここで、ニューラルネットワークモデルのシーケンスは、直列要素、並列要素、フィードバックループ、条件論理接合部、グラフ駆動要素、及び他のフロー特性を含み得るシーケンス又はフローを模倣するように配置される）、例えば、視覚又は聴覚処理、言語認識、発話、動作追跡、画像認識、顔認識、動作調整、触覚認識、空間配向などにおける、ヒト又は他の種の脳において関与するものなどのモジュール又は疑似モジュール処理のフローを有する、ソリューションに基づくものであってよい。基準は、影響の少ない領域でのガードレールまたは操作として機能するクラスAIヒューリスティック法の適用を含んでもよい。 In embodiments, the criteria for solution selection may include applicability of the model or solution to a given task or workflow of the "problem". The criterion is relative to other models that perform known task types (e.g. convolutional neural networks for 2D object classification, gated recurrent networks for tasks that tend to generate explosive errors, or similar). It may also include benchmark performance of a given model. ), in embodiments, solution selection may be based on solutions that have a configuration similar or analogous to how the biological brain solves similar tasks (e.g., where the sequence of neural network models is serial elements, parallel elements, feedback loops, conditional logic junctions, graph-driven elements, and other flow characteristics) arranged to mimic a sequence or flow, such as visual or auditory processing, language recognition, speech, Solution-based with modular or pseudo-modular processing flows such as those involved in the brain of humans or other species in motion tracking, image recognition, face recognition, motion coordination, tactile recognition, spatial orientation, etc. good. Criteria may include the application of class AI heuristics that act as guardrails or maneuvers in low impact areas.
実施形態において、基準は、モデル更新の要件（例えば、モデルの引退のための頻度及び要件）、履歴モデルの管理及び履歴決定エンジンの維持、分散決定能力の可能性、モデルキュレーション規則（例えば、モデル又は入力データが訓練のために有効とみなされる期間）など、モデル展開の考慮事項を含むことができる。 In embodiments, the criteria include model update requirements (e.g., frequency and requirements for model retirement), historical model management and historical decision engine maintenance, potential for distributed decision capabilities, model curation rules (e.g., model deployment considerations, such as how long the model or input data is considered valid for training).
検索結果または推奨は、実施形態において、開発者に有利なモデルの要素を示すまたは選択するように求めることによるような協調フィルタリング、ならびに類似の開発者、類似のドメイン固有の問題、および／または類似の人工知能ソリューションを関連付ける類似性マトリクス、k-meansクラスタリング、または他のクラスタリング技術を用いることによるようなクラスタリングに少なくとも一部基づいていてもよい。人工知能ストア157は、評価、レビュー、関連コンテンツへのリンクなどの電子商取引機能、および、購入、ライセンス供与、支払い追跡、取引の決済、または他の機能を自動化するためにスマートコントラクトおよび／またはブロックチェーン機能を使用して動作するものを含む、提供、ライセンス供与、配信および支払い（関連会社および／または貢献者への支払いの割り当てを含む）のための機構を含んでもよい。
The search results or recommendations are, in embodiments, collaborative filtering such as by indicating or asking the developer to select elements of the model in favor of similar developers, similar domain-specific issues, and/or may be based, at least in part, on clustering, such as by using similarity matrices, k-means clustering, or other clustering techniques that associate artificial intelligence solutions of.
実施形態では、ソリューションが選択または推奨されると、ソリューションは、解決すべき特定のクライアントおよび問題のために構成されなければならない。限定されないが、構成は、上記のソリューションモデルの選択に関連して言及された要因のいずれかを含み得る。フローに含まれる特定のタスクに対するAIソリューションの各タイプの相対的な長所と短所を認識するフロー（シリアル要素、パラレル要素、フィードバックループ、条件論理接合、グラフ駆動フローなどのオプションを有する）におけるニューラルネットワークタイプ（例えば、モジュール）のセットの構成は、（上記の任意のまたは選択要因に基づく）重要なものである。フローの例示的かつ非限定的な例では、a）視覚的分類によって何かを識別する（CNNを用いるなど）、b）その将来の状態を予測する（ゲートRNNを用いるなど）、c）将来の状態を最適化する（フィードフォワードニューラルネットワークを用いる）、が挙げられる。構成オプションには、ニューラルネットワークタイプ（複数可）の選択（上述のような様々なフローにおける異なるニューラルネットワークおよび／または他のモデルタイプのハイブリッドを含む）、入力モデルタイプの選択、初期モデル重みの設定、モデルサイズの設定（例えば。ディープニューラルネットワークの層数）、計算展開環境の選択、トレーニング用入力データソースの選択、運用用入力データソースの選択、フィードバック機能／結果指標の選択、入出力用データ統合言語の選択、モデルトレーニング用APIの設定、モデル入力用APIの設定、出力用APIの設定、アクセス制御（ロールベース、ユーザーベース、ポリシーベース、その他）、セキュリティパラメータの設定、ネットワークプロトコルの設定、ストレージパラメータ（タイプ、場所、期間）の設定、経済要因（例えば、経済的要因の設定、アクセスの価格設定、コスト配分、その他）、その他。追加の構成オプションは、データフローの構成（例えば、複数の証券取引所から集中型決定エンジンへのフロー）、高可用性、フォールトトレランス環境の構成（例えば、取引システムは、サービスレベルの要件を満たす動作状態にフェイルダウンすることが求められる）、価格に基づくデータ取得戦略（例えば、詳しい財務データは、追加の支出を必要とするかもしれない）、発見的方法との組み合わせ、超並列決定環境の調整（例えば、分散ビジョンシステム）など、様々なものを含んでもよい。追加の構成は、さらなる検討を必要とする領域がある場合、意思決定モデルを作ることを含んでもよい（例えば、特定のイベントを監視するためにエッジに意思決定を押し付けること）。 In embodiments, once a solution is selected or recommended, it must be configured for the specific client and problem to be solved. Without limitation, the configuration may include any of the factors mentioned in connection with choosing a solution model above. Neural networks in flows (with options such as serial elements, parallel elements, feedback loops, conditional logic junctions, graph-driven flows, etc.) that recognize the relative strengths and weaknesses of each type of AI solution for the specific tasks involved in the flow The composition of the set of types (eg, modules) is important (based on any of the above or selection factors). Illustrative and non-limiting examples of flows are: a) identify something by visual classification (e.g., using CNN); b) predict its future state (e.g., using gated RNN); c) future optimizing the state of (using a feedforward neural network). Configuration options include selecting neural network type(s) (including hybrids of different neural networks and/or other model types in various flows as described above), selecting input model types, setting initial model weights. , model size setting (e.g. number of deep neural network layers), selection of computation deployment environment, selection of input data source for training, selection of input data source for operation, selection of feedback function/result index, input/output data Select integration language, model training API settings, model input API settings, output API settings, access control (role-based, user-based, policy-based, etc.), security parameter settings, network protocol settings, Setting storage parameters (type, location, duration), economic factors (eg, setting economic factors, pricing access, cost allocation, etc.), etc. Additional configuration options include configuration of data flow (e.g. flows from multiple stock exchanges to a centralized decision engine), configuration of high availability, fault-tolerant environments (e.g. trading systems must operate to meet service level requirements). state), price-based data acquisition strategies (e.g., detailed financial data may require additional expenditure), combined with heuristics, tuning massively parallel decision environments. (eg, a distributed vision system). Additional configuration may include building a decision model if there are areas that require further consideration (eg, pushing decisions to the edge to monitor for specific events).
実施形態において、単独で、または人工知能ストア157を含むプラットフォームの他の要素に関連して展開され得る別のソリューションのセットは、監視システム164およびデータ収集システム166、ならびに場合によっては、様々な取引および市場エンティティ198を監視するためなどの物理プロセス観察システム162および／またはソフトウェア相互作用観察システム160からなる機能イメージング能力161を含んでいても良い。機能的イメージングシステム161は、実施形態において、特定のタイプの問題を最も効果的に解決するために最も効果的であると考えられる人工知能のタイプについてかなりの洞察を提供し得る。本開示および本明細書に参照により組み込まれる文書の他の箇所で述べたように、計算およびネットワーキング・システムは、規模、複雑性および相互接続が大きくなると、情報過多、ノイズ、ネットワーク混雑、エネルギー浪費、および他の多くの問題を顕在化させる。モノのインターネットが数千億のデバイスに成長し、事実上無数の相互接続の可能性があるため、最適化が非常に困難になる。人間の脳は、同じような問題に直面しながら、数千年の間に、さまざまな難しい最適化問題に対する合理的な解決策を進化させてきた。人間の脳は、相互に接続されたモジュールシステムで構成された巨大な神経回路網を持ち、それぞれが、生体システムの制御や恒常性の維持から、さまざまな静的・動的パターンの検出、脅威や機会の認識など、特定の問題を解決するためにある程度の適応度をもっている。
In embodiments, another set of solutions that may be deployed alone or in conjunction with other elements of the platform, including the
ロボット・プロセス・オートメーション（RPA）システムのセットアップには、最適なAIソリューションと構成の選択が含まれる。RPAシステムを訓練する目標、典型的には、ソフトウェアおよびまたはハードウェア（例えば、ツール）との人間の相互作用に関する目標、およびシステムを操作で使用する目標があるかもしれないが、その両方は、問題を解決するときに人間の脳で何が起こっているかを理解することによって強化される。単一ニューラルネットワークによるソリューション（単一ステップ翻訳のように、1つのネットワークを使って1つのステップで問題を解決する）では、おそらく、入力の初期重みの設定、入力データソースの選択、ネットワークの種類（畳み込み型か否か、ゲート型か否か、深層型か否かなど）、層の数、入力（および複合出力がある場合は出力）の選択などのプロセスが必要になるだろう。人間の脳が同じ問題を解くのに使いがちな入力と重みを選ぶということでしょう。複数のAIモジュール／システム、および／またはAIを従来のソフトウェアシステム（制御システム、分析モデル、ルールベースシステム、条件論理システムなど）と組み合わせたハイブリッドでは、上記のほか、視覚、聴覚、触覚、その他の感覚情報を処理して状況、文脈、動き、物体などを認識し、次に他の領域（異なる動作をする）で論理パズルを解く、計算、アルゴリズムに従う、可能性を広げるなどといった処理を行う際の脳活動パターンを反映するなど、一連の処理を認識しながら設定することが重要でしょう。これらに対して、それぞれが異なるニューラルネットワークや他のAIタイプからなる一連の「レゴブロック」を配列し、並列に設定し、条件論理でリンクさせるなどして、プロセスを自動化する解を実現することができる。 Setting up a robotic process automation (RPA) system involves choosing the most suitable AI solution and configuration. Although there may be goals for training an RPA system, typically regarding human interaction with software and/or hardware (e.g., tools), and goals for using the system in operations, both Enhanced by understanding what happens in the human brain when solving problems. A single neural network solution (using one network to solve the problem in one step, like single-step translation) would probably involve setting the initial weights of the inputs, choosing the input data source, the type of network (convolutional or not, gated or not, deep or not, etc.), number of layers, selection of inputs (and outputs if there are composite outputs), etc. It would be to choose inputs and weights that the human brain would tend to use to solve the same problem. Hybrids that combine multiple AI modules/systems and/or AI with traditional software systems (control systems, analytical models, rule-based systems, conditional logic systems, etc.) can use the above as well as visual, auditory, tactile, and other When processing sensory information to recognize situations, contexts, movements, objects, etc., and then in other areas (that behave differently) to solve logic puzzles, calculate, follow algorithms, expand possibilities, etc. It is important to set while recognizing the series of processing, such as reflecting the brain activity pattern of For these, a series of "Lego blocks" each consisting of a different neural network or other AI type are arranged, set in parallel, linked with conditional logic, etc., to realize a solution that automates the process. can be done.
実施形態において、推論のタイプ及び／又は処理のタイプの識別は、機能的MRI又は他の磁気イメージング、脳波（EEG）、又は他のイメージングなどの脳イメージングを引き受けることによって、例えば、広い脳活動（例えば、。デルタ波、シータ波、アルファ波、ガンマ波などの活動の波帯）、知的エージェントの訓練に使用されるユーザーの一連の相互作用の間に活性化及び／又は不活性化される一連の脳領域（例えば、新皮質領域など。例えば、Fpl（判断と意思決定に関与）、F7（想像と模倣に関与）、F3（分析的演繹に関与）、T3（発話に関与）、C3（事実の記憶に関与）、T5（調停と共感に関与）、P3（戦術的ナビゲーションに関与）、01（視覚工学に関与）、など。Fp2（プロセス管理）、F8（信念体系）、F4（専門家分類）、T4（傾聴と直感）、C4（芸術的創造性）、T6（予測）、P4（戦略ゲーム）、02（抽象化）。および／または前述の組み合わせ）、または他の神経科学的、心理学的、または同様の技術によって、知的エージェントが訓練される人間が、知的エージェントが配備されるワークフローに関与する特定のタイプの問題をどのように解決しているかについての洞察を提供することができる。実施形態において、知的エージェントは、知的エージェントが訓練されるべき活動のセットを実行している人間の専門家の脳領域の活動に類似する処理活動を複製またはシミュレートするように選択されるニューラルネットワークタイプ、またはタイプの組み合わせで構成され得る。多くの可能な例のうちの1つとして、トレーダーは、取引を成功させるときに新皮質の視覚処理領域01と戦略的ゲーム領域P4を使用することが示され、ニューラルネットワークは、視覚パターン認識の効果的な複製を提供するための畳み込みニューラルネットワークと戦略的ゲームを複製するためのゲートリカレントニューラルネットワークで構成されることができる。実施形態において、新皮質の活動を模倣またはシミュレートする神経ネットワークタイプの組み合わせを表す神経ネットワークリソースのライブラリは、ロボットプロセスの自動化を含むような知的エージェントの開発対象である様々な活動を行うために人間の専門家が使用する組み合わせを再現するモジュールの選択および実装を可能にするように構成されてもよい。実施形態において、ライブラリからの様々なニューラルネットワークタイプは、処理フローを表すために直列及び／又は並列構成で構成されてもよく、これらは、自動化の主題である活動に関与するときの脳の時空間画像に基づくなど、脳内の処理のフローを模倣又は複製するように配置されてもよい。実施形態において、エージェント開発のための知的ソフトウェアエージェントは、例えば、記載された訓練技術のいずれかを使用して、訓練されてもよい。本明細書において、ニューラルネットワークリソースタイプのセットを選択すること、処理フローに従ってニューラルネットワークリソースタイプを配置すること、ニューラルネットワークリソースのセットに対する入力データソースを構成すること、及び／又はニューラルネットワークタイプのセットを利用可能な計算リソース上に自動的に展開し、所望の知的エージェント／オートメーションワークフローを実行するために構成済みのニューラルネットワークリソースセットの訓練を開始させること、を含む。実施形態において、エージェント開発に使用される知的ソフトウェアエージェントは、さらなる開発の対象であるワークフローを実行している専門家などの人間の脳の時空間画像データの入力データセット上で動作し、時空間画像データを使用して、ニューラルネットワークタイプのセットの選択および配置を自動的に選択および構成して、学習を開始させる。したがって、知的エージェントを開発するためのシステムは、エージェントが訓練されるワークフローに関与する人間のユーザーの時空間的な新皮質の活動パターンに基づいて、ニューラルネットワークタイプ及び／又は配置を（任意に自動的に）選択するように構成され得る。一旦開発されると、得られるインテリジェントエージェント／プロセス自動化システムは、本開示を通じて説明されるように訓練され得る。 In embodiments, the identification of the type of reasoning and/or the type of processing is performed by undertaking brain imaging, such as functional MRI or other magnetic imaging, electroencephalography (EEG), or other imaging, e.g., broad brain activity ( bands of activity (e.g., delta, theta, alpha, gamma, etc.), activated and/or deactivated during a series of user interactions used to train intelligent agents A series of brain regions (e.g., neocortical regions, such as Fpl (involved in judgment and decision-making), F7 (involved in imagination and imitation), F3 (involved in analytical deduction), T3 (involved in speech), C3 (involved in factual memory), T5 (involved in mediation and empathy), P3 (involved in tactical navigation), 01 (involved in visual engineering), etc. Fp2 (process management), F8 (belief system), F4 (involved in (professional classification), T4 (listening and intuition), C4 (artistic creativity), T6 (prediction), P4 (strategic games), 02 (abstraction) and/or combinations of the foregoing), or other neuroscientific , psychological, or similar techniques to provide insight into how the humans to whom the intelligent agents are trained solve the specific types of problems involved in the workflows in which the intelligent agents are deployed can do. In embodiments, the intelligent agent is selected to replicate or simulate processing activity similar to that of brain regions of a human expert performing the set of activities for which the intelligent agent is to be trained. It can consist of neural network types, or combinations of types. As one of many possible examples, traders have been shown to use the visual processing area 01 and the strategic gaming area P4 of the neocortex when making successful trades, and neural networks are used for visual pattern recognition. It can consist of convolutional neural networks to provide efficient replication and gated recurrent neural networks to replicate strategic games. In embodiments, a library of neural network resources representing a combination of neural network types that mimic or simulate neocortical activity is used to perform a variety of activities for which intelligent agents are developed, including automation of robotic processes. It may be configured to allow the selection and implementation of modules that reproduce the combinations used by human experts in the field. In embodiments, various neural network types from the library may be configured in a serial and/or parallel configuration to represent processing flow, which is the time of the brain when engaging in the activity that is the subject of automation. It may be arranged to mimic or replicate the flow of processing in the brain, such as based on spatial images. In embodiments, intelligent software agents for agent development may be trained using, for example, any of the training techniques described. As used herein, selecting a set of neural network resource types, arranging the neural network resource types according to a processing flow, configuring an input data source for the set of neural network resources, and/or a set of neural network types automatically deploys on available computational resources and initiates training of the configured neural network resource set to perform the desired intelligent agent/automation workflow. In embodiments, the intelligent software agent used for agent development operates on an input dataset of spatio-temporal image data of the human brain, such as an expert executing a workflow that is subject to further development, and Spatial image data is used to automatically select and configure the selection and placement of a set of neural network types to initiate learning. Thus, a system for developing an intelligent agent may configure neural network types and/or configurations (optionally automatically). Once developed, the resulting intelligent agent/process automation system can be trained as described throughout this disclosure.
実施形態において、知的エージェントを開発するためのシステム（知的エージェントの開発のための前述のエージェントを含む）は、知的エージェントのための入力としてどのようなデータソースが選択されるべきかを（任意に自動的に）推測するために、人間のユーザーの脳イメージングからの情報を使用してもよい。例えば、新皮質領域01が高度に活性化されている（視覚処理を伴う）プロセスについては、視覚入力（カメラからの利用可能な情報、または多くのもののうち価格パターンのような情報の視覚表現など）が好ましいデータソースとして選択され得る。同様に、領域C3を含む処理（事実の保存と検索を伴う）については、信頼できる事実情報を提供するデータソース（ブロックチェーンベースの分散型台帳など）が選択されてもよい。このように、知的エージェントを開発するためのシステムは、エージェントが訓練されるワークフローに関与する人間のユーザーの時空間的な新皮質の活動パターンに基づいて、入力データの種類及びソースを（任意に自動的に）選択するように構成されてもよい。 In an embodiment, a system for developing intelligent agents (including the aforementioned agents for developing intelligent agents) determines what data sources are to be selected as inputs for intelligent agents. Information from brain imaging of human users may be used to (optionally automatically) infer. For example, for processes in which neocortical area 01 is highly activated (involving visual processing), visual input (such as the available information from cameras, or the visual representation of information such as price patterns, among many others). ) can be selected as the preferred data source. Similarly, for transactions involving domain C3 (which involve storing and retrieving facts), data sources that provide authoritative factual information (such as blockchain-based distributed ledgers) may be chosen. Thus, a system for developing intelligent agents can select the type and source of input data (arbitrarily automatically).
機能的磁気共鳴画像（fMRI）、脳波（EEG）、コンピュータ断層撮影（CT）および他の脳画像システムなどの機能的画像161は、脳活動のパターンをリアルタイムで認識し、行動、刺激情報、環境条件データ、身振り、目の動きおよび他の情報などの他の情報と時間的に関連付けられるところまで向上しており、機能的画像161を介して、単独または監視システム164によって収集された他の情報と組み合わせて、このような情報を取得できる。プラットフォームは、ソフトウェア相互作用観察システム160、物理的プロセス観察162、またはそれらの組み合わせを含むものなど、一連のタスクまたは活動を行う間に、どの脳モジュール、操作、システム、および／または機能が採用されているかを判断および分類することができる。この分類は、例えば、専門家である人間によって実行されるタスクを自動化するロボットプロセス自動化（RPA）システム154の初期構成などの活動を行う際に、人間の脳のモジュールおよび機能のセットと同様の能力および／または機能を含む人工知能ソリューションのセット、例えば人工知能ストア157からの選択および／または構成に役立つ場合がある。
Functional imaging161, such as functional magnetic resonance imaging (fMRI), electroencephalography (EEG), computed tomography (CT) and other brain imaging systems, recognize patterns of brain activity in real-time and analyze behavior, stimulus information, and the environment. improved to be temporally associated with other information such as conditional data, gestures, eye movements and other information, via functional images 161, and other information collected either alone or by the monitoring system 164. This information can be obtained in combination with The platform can determine which brain modules, operations, systems, and/or functions are employed while performing a series of tasks or activities, such as those involving software
実施形態では、システムは、画像／ビデオフィード、オーディオフィード、モーションセンサー、心拍モニター、他の関連バイオセンサーなどを含む、ユーザーに関連する一連の入力を受信及び／又は監視することができる。実施形態において、システムは、コンピューティングデバイスへの入力又はユーザが作業している物理的環境に関して取られる行動など、監視されるユーザによって取られる行動に関連する入力も受信してもよい。実施形態では、収集されたデータはすべてタイムスタンプされるので、例えば、ビデオフィードは、ユーザがタスクを実行している間にユーザの一連の画像をキャプチャしてもよく、ユーザが何に集中しているか（例えば、ユーザがスクリーン上の何を見ているか）を決定するためにユーザの目の動き（例えば、視線の追跡）を同時にキャプチャしてもよい。この間、システムは、ユーザーの心拍数または他の生体センサーの測定値を追跡して、ユーザーが激しい集中力を必要とするタスクに従事しているか、またはあまり集中していないかを判断することもできる。また、システムは、実行されたアクションを追跡し、さらにアクションの間にかかった時間を判断することができる。次に、RPAソリューションは、例えば、より重く、より計算量の多いアクティビティをクラウドプラットフォーム上のAIソリューション（多くの層を持つディープニューラルネットワークなど）に、より計算量の少ないタスク、例えば、最小限の入力データで人間が非常に迅速に意思決定するものを、TinyMLモデルなど、よりコンパクトなモデルを使用してエッジまたはIoTデバイスプラットフォームに配置するなど、処理を分散することができる。 In embodiments, the system may receive and/or monitor a series of user-related inputs including image/video feeds, audio feeds, motion sensors, heart rate monitors, other relevant biosensors, and the like. In embodiments, the system may also receive input related to actions taken by the monitored user, such as inputs to a computing device or actions taken with respect to the physical environment in which the user is working. In embodiments, all collected data is time-stamped so, for example, a video feed may capture a series of images of a user while he or she is performing a task, and what the user is focusing on. The user's eye movements (eg, eye-gaze tracking) may be simultaneously captured to determine whether the user is on the screen (eg, what the user is looking at on the screen). During this time, the system may also track the user's heart rate or other biometric sensor readings to determine if the user is engaged in a task that requires intense concentration or is less focused. can. The system can also track actions taken and determine the time spent between actions. RPA solutions then transfer heavier, more computationally intensive activities to AI solutions on cloud platforms (such as deep neural networks with many layers) and less computationally intensive tasks, such as minimal Processing can be decentralized, such as using more compact models, such as TinyML models, to reside at the edge or IoT device platforms where humans make decisions very quickly on input data.
実施形態において、システムは、長い不作為の期間は、ユーザが多くの思考を必要とする作業に関与していることを示すかもしれず、一方、短い不作為の期間は、ユーザが、より少ない思考とより多くの行動を必要とする作業に従事していることを示すかもしれないように、行動の間にとられた時間の相対量を決定してもよい。また、システムは、不作為の期間が発生したときに、ユーザーが作業しているコンピューティングデバイスのオーディオフィードおよび／または状態を監視してもよく、これは、ユーザーが集中しているというよりも、気が散っていることを示す可能性がある。ユーザーが積極的に作業しており、注意散漫を示していないと仮定すると、システムは、タイムスタンプされたデータエントリを示す、ユーザーによって実行されている作業に関連する特徴ベクトルを生成し、これを機械学習モデルに供給することができる。実施形態において、機械学習モデルは、作業期間中に従事していた可能性が高い脳領域のセットから脳領域（又は複数の脳領域）を決定し得る。実施形態において、機械学習モデルは、ラベル付けされた訓練ベクトルを含む訓練データセットを使用して訓練されてもよく、各訓練ベクトルのラベルは、以下の場合に被験者によって従事されていた脳領域（又は領域）を示す。例えば、各訓練ベクトルには、以下のうちの1つ以上のラベルを付けることができる。Fpl（判断・意思決定に関与）、F7（想像・模倣に関与）、F3（分析的推論に関与）、T3（発話に関与）、C3（事実の記憶に関与）、T5（仲介・共感に関与）、P3（戦術的ナビゲーションに関与）、01（視覚工学に関与）。Fp2（プロセス管理に関与）、F8（信念体系に関与）、F4（専門家の分類に関与）、T4（聞き取りと直感に関与）、C4（芸術的創造性に関与）、T6（予測に関与）、P4（戦略ゲームに関与）、02（抽象化に関与））を含むことができる。いくつかの実施形態では、訓練ベクトルは、実行されているタスクのタイプ、被験者がタスクの完了に成功したかどうか、または他の適切な情報などの追加のデータを示すことができる。が生成される。例えば、各訓練ベクトルには、以下のうちの1つ以上のラベルが付されていてもよい。Fpl（判断・意思決定に関与）、F7（想像・模倣に関与）、F3（分析的演繹に関与）、T3（発話に関与）、C3（事実の記憶に関与）、T5（仲介・共感に関与）、P3（戦術的ナビゲーションに関与）、01（視覚工学に関与）。Fp2（プロセス管理に関与）、F8（信念体系に関与）、F4（専門家の分類に関与）、T4（聞き取りと直感に関与）、C4（芸術的創造性に関与）、T6（予測に関与）、P4（戦略ゲームに関与）、02（抽象化に関与））を含むことができる。いくつかの実施形態では、訓練ベクトルは、実行されているタスクのタイプ、被験者がタスクの完了に成功したかどうか、または他の適切な情報などの追加のデータを示すことができる。 In embodiments, the system may indicate that long periods of inactivity indicate that the user is engaged in a task that requires a lot of thought, while short periods of inactivity indicate that the user is thinking less and doing more. The relative amount of time taken between actions may be determined, as may indicate that the person is engaged in a task requiring many actions. The system may also monitor the audio feed and/or state of the computing device on which the user is working when periods of inactivity occur, which may indicate that the user is May indicate distraction. Assuming the user is actively working and not exhibiting distraction, the system will generate a feature vector associated with the work being performed by the user that indicates time-stamped data entries, which is It can be fed into machine learning models. In embodiments, the machine learning model may determine the brain region (or brain regions) from the set of brain regions that were likely engaged during the task. In embodiments, a machine learning model may be trained using a training dataset containing labeled training vectors, each training vector label representing the brain region that was being engaged by the subject when: or area). For example, each training vector can be labeled with one or more of the following: Fpl (involved in judgment/decision making), F7 (involved in imagination/imitation), F3 (involved in analytic reasoning), T3 (involved in speech), C3 (involved in remembering facts), T5 (involved in mediation/empathy) involved), P3 (involved in tactical navigation), 01 (involved in visual engineering). Fp2 (involved in process management), F8 (involved in belief systems), F4 (involved in expert classification), T4 (involved in listening and intuition), C4 (involved in artistic creativity), T6 (involved in prediction) , P4 (involved in strategy games), 02 (involved in abstraction)). In some embodiments, the training vector may indicate additional data such as the type of task being performed, whether the subject successfully completed the task, or other suitable information. is generated. For example, each training vector may be labeled with one or more of the following: Fpl (involved in judgment and decision-making), F7 (involved in imagination and imitation), F3 (involved in analytical deduction), T3 (involved in speech), C3 (involved in remembering facts), T5 (involved in mediation and empathy) involved), P3 (involved in tactical navigation), 01 (involved in visual engineering). Fp2 (involved in process management), F8 (involved in belief systems), F4 (involved in expert classification), T4 (involved in listening and intuition), C4 (involved in artistic creativity), T6 (involved in prediction) , P4 (involved in strategy games), 02 (involved in abstraction)). In some embodiments, the training vector may indicate additional data such as the type of task being performed, whether the subject successfully completed the task, or other suitable information.
実施形態において、これらの機械学習モデルは、交渉、起草、データ入力、電子メールへの応答、データ分析、文書のレビューなど、異なるタイプの作業タスクについて訓練されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、そのような機械学習モデルは、ある当事者によって訓練されるが、他の当事者によって活用されてもよい。これらの実施形態において、機械学習モデル（及び／又は学習データベクトル）は、マーケットプレイスを介して売買されてもよい。そのような機械学習されたモデルは、モデルの出力がRPA学習プロセスにおける特定の信号として使用され得るように、より広いRPAシステムにおいて使用されてもよい。 In embodiments, these machine learning models may be trained for different types of work tasks, such as negotiation, drafting, data entry, responding to emails, data analysis, document review, and the like. Moreover, in some embodiments, such machine learning models are trained by one party, but may be leveraged by other parties. In these embodiments, machine learning models (and/or training data vectors) may be bought and sold via a marketplace. Such machine-learned models may be used in a wider RPA system such that the model's output may be used as a specific signal in the RPA learning process.
一般に、市場における組織の位置付けを予測し、それに応じて組織内のプロセスを調整するために、組織からのデータを使用すること。例示的な実施形態では、ロボット撮像は、組織内のユーザ（例えば、従業員又は労働者）が様々なタスク及びプロセスを完了する際のデータを取得するために使用され得る一方、この情報をこれらのタスク／プロセスの完了と相関させることができる。タスクの完了の成功度（効率性など）に関する様々な分析結果を得る。次に、ユーザーを追跡／監視して得られたデータを用いて、あるユーザーが他のユーザーよりもタスクの完了に成功していることを示す要因が何かを判断する（例えば、タスクを正しく行う際のユーザーの身体的動作、活性化された脳領域、ユーザーの体力などに基づいて判断する）。これは、ユーザがタスクを完了する際のユーザのスキャン／モニタリングに基づいてもよい。いくつかの例示的な実施形態では、システムを使用して、タスクの完了が成功したユーザに関するデータと、完了があまり成功しなかったユーザに関するデータとを分離する。システムは、作業者の生体データを分析し、ある作業者が他の作業者よりも成功する要因を判断してもよい。いくつかの例示的な実施形態では、この分析は、機械からのデータと組み合わせて、作業員が機械を正確に／効率的に使用しているかどうかを判断することもできる。この作業員の生物学的データは、効率を向上させるために、より多くの作業員が必要であるかどうかを判断するために使用されることもある。プロセス・コンペティションの履歴データと結果を利用して、トレーニングや、ある作業と他の作業を得意とする作業者の選択など、どのような改善を行うべきかを検討する。結果、成果、及び成果への貢献に関する分析は、例えば、同じ又は類似のタスクを実行することを意図するAIソリューションの設計のために特定の能力の価値を重み付けするためのフィードバック関数として使用され得る。いくつかの例示的な実施形態では、分析に基づいて行われた改善が組織の市場ポジショニングを改善するかどうかの判断に関して、上述したような様々なデータ及び分析が使用されてもよい。 In general, the use of data from an organization to predict its position in the market and adjust processes within the organization accordingly. In an exemplary embodiment, robotic imaging can be used to capture data as users (e.g., employees or workers) within an organization complete various tasks and processes, while this information is task/process completion. Obtain various analytical results regarding the success (e.g., efficiency) of task completion. Data from tracking/monitoring users is then used to determine what factors indicate that some users complete tasks more successfully than others (e.g. (Based on the user's physical movement during performance, brain areas activated, user's physical fitness, etc.). This may be based on scanning/monitoring the user as he/she completes the task. In some exemplary embodiments, the system is used to separate data about users who completed tasks successfully and data about users who completed tasks less successfully. The system may analyze the biometric data of the workers to determine what makes some workers more successful than others. In some exemplary embodiments, this analysis can also be combined with data from the machine to determine whether the worker is using the machine correctly/efficiently. This worker biological data may also be used to determine if more workers are needed to improve efficiency. Use historical data and results from process competitions to consider what improvements should be made, such as training and selecting workers who are good at one task versus another. Analysis of outcomes, outcomes, and contributions to outcomes can be used, for example, as a feedback function to weight the value of particular capabilities for the design of AI solutions intended to perform the same or similar tasks. . In some exemplary embodiments, various data and analyzes such as those described above may be used in determining whether improvements made based on the analysis will improve an organization's market positioning.
ある作業に熟練したオペレータは、筋肉機能への強い記憶接続-筋肉記憶-を開発することができ、これは、この接続がなければ困難であるか、少なくとも繰り返しの試み、より遅い操作などを必要とする、容易に達成された動作に変換される。筋肉の記憶を使って達成された動作とそれ以外の動作を区別できるシステムは、どの動作がフォロー／リピート／リーミングする価値があるかをよりよく識別することができる。 An operator skilled in a task can develop a strong memory connection to muscle function - muscle memory - which would otherwise be difficult or at least require repeated attempts, slower manipulations, etc. , which is easily translated into an accomplished action. A system that can use muscle memory to distinguish between accomplished and non-performed movements will be better able to identify which movements are worth following/repeat/reaming.
筋肉記憶のメカニズムの理解-例えば、認知（視覚、聴覚など）入力から筋肉記憶を発達させる経路の理解は、人間の行動を自動化する方法を理解するための基礎となり得る。これは、反復タイプの動作、体の位置、期待される結果（ホルスターにハンマーを落とすなど）などの類似性に基づく、あるタイプの動作と別のタイプの動作の関連付けを含む場合がある。 Understanding the mechanisms of muscle memory—for example, understanding the pathways that develop muscle memory from cognitive (visual, auditory, etc.) input—can be fundamental to understanding how to automate human behavior. This may involve associating one type of motion with another based on similarities such as repetitive type motions, body positions, expected outcomes (such as dropping a hammer in a holster).
さらなる価値は、物理的なアイテムを交換するときのように、2人の個人が「リズムに乗る」ことを可能にする一種のマッスルメモリーをどのように開発できるか、どのような合図で交換するのか、視覚的に認識できる動作（手の置き方／向き）、そしてそれらはどのように解釈されるのか、を理解することにある場合がある。 Of further value is how a kind of muscle memory can be developed that allows two individuals to 'get into the rhythm', much like when exchanging physical items, on what cues they exchange. , visually perceptible movements (hand placement/orientation), and how they are interpreted.
実施形態では、イメージングシステムは、異なるタイプの専門知識を伴う一連のタスク又はワークフローについて、チームの複数のメンバーの脳画像を分析することができる。チームのパフォーマンスは追跡することができ、AIソリューションは、あるチームメンバーによる動作追跡及び調整、並びに別のチームメンバーによる実行的意思決定など、異なるチームメンバーによって行われる神経処理の種類を複製するように構成することができる。 In embodiments, the imaging system can analyze brain images of multiple team members for a series of tasks or workflows with different types of expertise. Team performance can be tracked and AI solutions replicate the types of neural processing performed by different team members, such as movement tracking and coordination by one team member and executive decision making by another team member. Can be configured.
実施形態において、イメージングシステムは、交渉のための議論、ポイントカウント点などに関する一連の口頭でのやり取りについて、模擬裁判または交渉の練習セッションの複数のメンバーの脳画像を分析し得る。脳画像に加えて、交渉の成功などに関連する人間の行動を自動化する方法を学習するために有用な多次元データの範囲を増やすために、音声キャプチャ及び交換に対する反応の生体指標も採取され得る。 In embodiments, the imaging system may analyze brain images of multiple members of a moot court or negotiation practice session for a series of verbal exchanges regarding negotiation arguments, point counting points, and the like. In addition to brain imaging, voice capture and biomarkers of responses to exchanges may also be collected to increase the range of multi-dimensional data useful for learning how to automate human behaviors related to successful negotiations and the like. .
人間がアクションをトリガするために使用する抽象化レベルを考えると、例えばアラーム音を認識したり、仲間からのアクションを認識したり、機械-機械通信においてより抽象度を下げることができる。例えば、アラーム音をトリガした入力は、直接機械-機械通信をトリガしたり、仲間が機械となった場合、彼らは自分の仕事を引き渡す準備ができたことを示すルーチンでの位置決めを示したりすることができる。これは、知能の低いロボットが、より堅牢にするためにプロセスから「知能」を絞り出す単純なマクロでも自動化されてきたのと同様で、必要以上に抽象化されたこれらの生物型入力に適用できる戦略や方法がある。「ソフト」なトリガー（例えば、画像認識）を「ハード」なトリガーに変換することで、この複雑さのダウンシフトをシステムに学習させることができる。 Given the level of abstraction humans use to trigger actions, e.g. recognizing alarm sounds, recognizing actions from peers, and even lower levels of abstraction in machine-machine communication. For example, an input that triggered an audible alarm could trigger direct machine-to-machine communication, or, if a companion has become a machine, indicate positioning in a routine indicating that they are ready to hand over their work. be able to. This can be applied to these over-abstracted biotype inputs, just as low-intelligence robots have also been automated with simple macros that squeeze "intelligence" out of the process to make it more robust. There are strategies and methods. By converting 'soft' triggers (eg, image recognition) to 'hard' triggers, the system can learn to downshift this complexity.
Fpl（判断及び意思決定に関与）、P3（戦術的ナビゲーションに関与）、01（視覚工学に関与）、Fp2（プロセス管理に関与）、F8（信念体系に関与）、T4（聴取及び直感に関与）などのシステムを使用して、訓練ベクトルは、ある実施形態では、音声及び視覚の概念が混在するシステムを示すことがある。システムは、エキスパートシステムを使用して、入力のセットを監視し、それらの入力を再構成して、様々な電磁周波数（可視光、熱、紫外線など）の画像フィード、およびそれらの周波数からの音声フィードを含む資産を監視して、使用、使用の音、および懸念の可能性のある音を決定してもよい。例として固定資産（動かせないもの）を含む場合、動きのなさ、熱痕跡、またはその欠如など、製品の使用または不使用の署名とともに、環境の周囲測定が行われることがある。部屋の環境の変化、ユーザーや他の備品による資産との接触は、空間を評価するために見ているセンサーの再構成を引き起こす可能性がある。部屋に固定されている場合、このようなシステムは、より適切な照明に比べて強い外光（紫外線含有量が多すぎる）など、周囲の条件が資産に悪影響を及ぼす可能性があると判断することがある。また、使用時の動作の検知も含まれる。より可動性の高い資産では、資産を老朽化させたり損傷させたりする傾向の強い動きではなく、良性の動きを検出して解析し、集約されたフィードとして記録して特徴付けることができる。 Fpl (involved in judgment and decision-making), P3 (involved in tactical navigation), 01 (involved in visual engineering), Fp2 (involved in process control), F8 (involved in belief systems), T4 (involved in hearing and intuition) ), the training vectors may, in some embodiments, represent systems with mixed audio and visual concepts. The system uses an expert system to monitor a set of inputs and reconstruct those inputs to provide image feeds of various electromagnetic frequencies (visible light, heat, ultraviolet, etc.) and audio from those frequencies. Assets, including feeds, may be monitored to determine usage, sounds of usage, and sounds of potential concern. When examples include fixed assets (immovable objects), ambient measurements of the environment may be taken along with signatures of use or non-use of the product, such as motionlessness, heat marks, or lack thereof. Changes in the environment of the room, contact with assets by users and other fixtures can cause reconfiguration of the sensors we are looking at to assess the space. When fixed in a room, such systems determine that ambient conditions, such as strong outside light (too much UV content) relative to better lighting, can adversely affect assets. Sometimes. It also includes detection of motion during use. For more mobile assets, benign movements can be detected, analyzed, recorded and characterized as an aggregated feed, rather than movements that tend to age or damage the asset.
リスク管理-F3（分析的演繹）とFpl（判断・意思決定）の組み合わせ-人間の脳における分析と意思決定は、部分的、限定的、否定的、肯定的、事実的、感情的、などかもしれない経験と知識によって知らされる。AIは、状況を認識し（センサー、画像認識、近接、テキストや会話の分析など）、類似の状況に対して蓄積された事実に基づく結果を使用して、意思決定においてより良いリスク管理を適用できる可能性がある。これは、消費者がより良い購買や金融の意思決定を行えるようにするために適用される可能性があり、また、緊急時の対応や取り締まりなどにも応用できる。 Risk Management - a combination of F3 (analytical deduction) and Fpl (judgment/decision making) - analysis and decision making in the human brain may be partial, limited, negative, positive, factual, emotional, etc. informed by unrivaled experience and knowledge. AI recognizes situations (sensors, image recognition, proximity, text and speech analysis, etc.) and uses accumulated fact-based results for similar situations to apply better risk management in decision making It is possible. This could be applied to help consumers make better purchasing and financial decisions, and it could also be applied to emergency response, enforcement, and more.
実施形態において、AIソリューションは、共通の入力及びリソースを共有するが、リスク、外部性、及びコアプロセスの自動化には必要ないが、ガバナンス、安全性、緊急対応、及び他の側面を改善し得る他の要因を特定することに焦点を当てるなど、主運用AIソリューションのコンパニオンリスクマネージャとして構成されてもよい。 In embodiments, AI solutions share common inputs and resources, but are not required for risk, externalities, and automation of core processes, but may improve governance, safety, emergency response, and other aspects. May be configured as a companion risk manager to the main operational AI solution, such as a focus on identifying other factors.
実施形態において、AIソリューションは、共通の入力及びリソースを共有するような、主要な運用AIソリューションのコンパニオンリスクマネージャとして構成されてもよいが、リスク、外部性、及びコアプロセスの自動化に必要ではないがガバナンス、安全、緊急対応、及び他の側面を改善し得る他の要因を特定することに重点を置いてもよい。 In embodiments, the AI solution may be configured as a companion risk manager to the main operational AI solution, sharing common inputs and resources, although not necessary for automation of risks, externalities, and core processes. Emphasis may be placed on identifying other factors that can improve governance, safety, emergency response, and other aspects.
したがって、プラットフォームは、機能的イメージングシステムからの入力を取り込んで、脳システムなどの1つ以上の生体システムと1つ以上の人工知能システムとの間の属性のマッチングに基づいて、任意で自動的に、ロボットプロセス自動化システムのための人工知能能力のセットを構成するシステムを含んでもよい。選択及び構成は、脳の視覚システムが高度に活性化される視覚入力（カメラからの画像など）の選択、脳の聴覚システムが高度に活性化される音響入力の選択、脳の嗅覚システムが高度に活性化される化学入力（化学センサなど）の選択など、作業者が作業を行う間の脳の機能イメージングに少なくとも部分的に基づいて構成されたロボットプロセスオートメーション及び／又は人工知能への入力の選択をさらに含んでもよい。このように、生物学的に認識されたロボットプロセス自動化システムは、初期構成、または反復的な改良を、作業員が自動化の恩恵を受ける可能性のある専門的作業を行う際に収集された画像由来の情報によって、自動的にまたは開発者の制御下で誘導させることによって改良することができる。 Thus, the platform takes input from a functional imaging system and optionally automatically based on matching attributes between one or more biological systems, such as brain systems, and one or more artificial intelligence systems. , may include systems that constitute a set of artificial intelligence capabilities for robotic process automation systems. The selection and configuration are based on the selection of visual inputs (such as images from a camera) for which the brain's visual system is highly activated, the selection of acoustic inputs for which the brain's auditory system is highly activated, and the brain's olfactory system which is highly activated. input to robotic process automation and/or artificial intelligence configured at least in part based on functional imaging of the brain while a worker performs a task, such as the selection of chemical inputs (such as chemical sensors) that are activated during It may further include selection. Thus, biologically-aware robotic process automation systems can perform initial configurations, or iterative refinements, on images collected as workers perform specialized tasks that may benefit from automation. The derived information can be refined automatically or by being guided under the control of the developer.
機能的イメージングは、どのタスクが直列処理と並列処理を含むかについての洞察を提供し、同様のタスクに最適なAIソリューションのタイプについての洞察を提供することができる（例えば、言語と視覚データ／入力を一度に（並列に）受け取るのが最適か、順次受け取るのが最適か）。ユーザーがデータを取り込む際に、パフォーマンスに最適な順序を示唆するような順序があるか？機能画像の分析により、視覚的入力とテキスト（言語処理）のどちらが最も速く処理される計算タスクかを特定し、最適な入力/刺激とタスクのマッチングを改善できる可能性がある。 Functional imaging can provide insight into which tasks involve serial and parallel processing, and provide insight into the types of AI solutions best suited for similar tasks (e.g., verbal and visual data/ Is it best to receive the input all at once (in parallel) or sequentially?). Is there an order in which the user retrieves the data that suggests the best order for performance? Analysis of functional images may identify whether visual input or text (language processing) is the fastest computational task, and improve optimal input/stimulus-task matching.
機能的イメージングにより、刺激のペアリングまたは複数の組み合わせによる効率性を判断することができる（例えば、タスク/コマンドは、複数の多様な入力を一度に提供することによって最も効率的に伝達されるか、および/または、入力/コマンドから特定の刺激を省略することが最善か、など）。 Functional imaging allows us to determine the efficiency of pairing or multiple combinations of stimuli (e.g., is a task/command most efficiently delivered by providing multiple diverse inputs at once? , and/or is it best to omit certain stimuli from inputs/commands, etc.).
機能的画像処理は、後続のタスク（タスクは、データ／刺激入力に基づいてデバイスが実行する計算又は実際のアクションであり得る）の性能における確率的な改善に基づいて、実行／解決すべきタスク又はイベントをランク付けすることを可能にし得る。） Functional image processing determines which task to perform/solve based on probabilistic improvement in performance of subsequent tasks (a task can be a computation or an actual action performed by a device based on data/stimulus input). Or it may allow events to be ranked. )
機能的画像処理は、「負の刺激」（人間の文脈では、聴覚入力のカスケード内の人間の声を区別する際の周囲の雑音、画像認識における周囲の照明、領域内の物体を数える際の動きなど）の決定に類似した、「雑音」に基づく性能／計算への負の影響を測定することを可能にすることができる。 Functional image processing can be used to identify “negative stimuli” (in the human context, ambient noise in distinguishing human voices within a cascade of auditory inputs, ambient lighting in image recognition, and in counting objects in a region). It may be possible to measure the negative impact on performance/computation based on "noise" similar to determination of motion, etc.).
多くの可能な例のうちの1つとして、マーケットプレイスホストは、新しいマーケットプレイスを構成するときに、好ましいマーケットプレイス構成パラメータ（マーケットプレイス効率収益性、および／または公正さを最適化することなど）を予測し、マーケットプレイスパラメータに関連する決定を生成するように、予測領域T6と判断および決定領域Fplとを使用するように示されてもよく、予測の有効な複製を行うニューラルネットワークと決定作成を複製するニューラルネットワークとが構成され得てもよい。マーケットプレイス構成パラメータは、限定されるものではないが、資産、資産タイプ、資産の説明、所有権の確認方法、取引商品の配送方法、マーケットプレイスの推定規模、マーケットプレイスの広告方法、マーケットプレイスの制御方法、規制制約、データソース、インサイダー取引検出技術、流動性要件、アクセス要件（ディーラー間取引、ディーラー-顧客間取引または顧客-顧客間取引を実装するかどうかなど）、匿名性（取引相手のアイデンティティを開示するかどうかを決定するなど）、注文処理の継続（例えば、連続的または定期的な注文処理）、相互作用（例えば、二国間または多国間）、価格発見、価格決定要因（例えば、注文駆動型価格設定または気配値駆動型価格設定）、価格形成（例えば、価格形成（例えば、集中型価格形成または分断型価格形成））、保管要件、許容される注文の種類（例えば、指値注文、逆指値注文、成行注文、市場外注文）、サポートする市場の種類（例えば、ディーラー市場、オークション市場、絶対入札オークション市場、最低入札オークション市場、リバースオークション市場、シールドビッドオークション、オランダオークション市場、多段階オークション市場（例えば、2段階、3段階、4段階、5段階）、等々。取引ルール（ティックサイズ、取引停止、開閉時間、エスクロー要件、流動性要件、地理的ルール、管轄ルール、公表ルール、インサイダー取引禁止、利益相反ルール、タイミングルール（例えば、スポット市場取引、先物取引、投資信託など）等）、取引ルール（例えば、取引停止、開閉時間、エスクロー要件、流動性要件など）、取引ルール（例えば、取引停止、先物市場など）等また、取引所ごとに、取引時間、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、取引条件、手数料、手数料、取引条件、取引時間、取引タイミング、取引タイミング、取引タイミング、取引タイミング、取引タイミングなど）また透明性（情報量と情報公開など）などを含む。 As one of many possible examples, a marketplace host, when configuring a new marketplace, may specify preferred marketplace configuration parameters (such as optimizing marketplace efficiency, profitability, and/or fairness). may be shown to use the prediction domain T6 and the judgment and decision domain Fpl to predict and generate decisions related to the marketplace parameters, a neural network that performs efficient replication of predictions and decision making A neural network may be constructed that replicates the . Marketplace configuration parameters include, but are not limited to, assets, asset types, asset descriptions, ownership verification methods, traded product delivery methods, marketplace estimated size, marketplace advertising methods, marketplace control methods, regulatory constraints, data sources, insider trading detection technology, liquidity requirements, access requirements (such as whether dealer-to-dealer, dealer-to-customer or customer-to-customer trading is implemented), anonymity (e.g. decision to disclose identity), order processing continuity (e.g. continuous or periodic order processing), interaction (e.g. bilateral or multilateral), price discovery, price determinants (e.g. , order-driven pricing or quote-driven pricing), pricing (e.g., pricing (e.g., centralized pricing or fragmented pricing)), storage requirements, allowed order types (e.g., limit orders, stop orders, market orders, out-of-market orders), supported market types (e.g. dealer market, auction market, absolute bid auction market, lowest bid auction market, reverse auction market, sealed bid auction, Dutch auction market, Multi-tier auction markets (e.g., 2-tier, 3-tier, 4-tier, 5-tier), etc. Trading rules (tick size, trading stop, opening and closing times, escrow requirements, liquidity requirements, geographic rules, jurisdiction rules, publication rules , insider trading prohibition, conflict of interest rules, timing rules (e.g. spot market trading, futures trading, investment trusts, etc.), trading rules (e.g. trading suspension, opening and closing hours, escrow requirements, liquidity requirements, etc.), trading rules (For example, suspension of trading, futures market, etc.), etc. , transaction terms, transaction terms, transaction terms, transaction terms, transaction terms, transaction terms, fees, fees, transaction terms, transaction hours, transaction timing, transaction timing, transaction timing, transaction timing, transaction timing, etc.) and transparency (information quantity and information disclosure), etc.
RPAシステムは、生物学的脳機能F3（分析的演繹に関与する）及び01（視覚工学に関与する）に関連するAIシステムを互いに連携して使用して、視覚的計算に関するタスクを実行することができる。視覚的微積分に関連するタスクは、例えば、01視覚工学システムを介して画像センサデータを処理して、RPAシステムが「見る」もの、及び「見る」ものをどのように解釈、分類、識別等するのかを決定することを含んでもよい。そして、F3分析演繹システムは、1）「見られている」ことの現在の状態に至った原因を判断する演繹と、2）視覚データの現在の状態に基づいて「見られている」ことの将来の状態を判断する予測を行うことができる。RPAシステムは、このような予測の実行を支援するために、T6予測機能を使用してもよい。推論は、分析中のシステムにおける問題、非効率、または問題の原因を決定するのに有用であり得る。予測は、問題の解決策および／または潜在的な効率改善の判断に有用である場合がある。F3、01、及び／又はT6を用いるAIシステムは、その後、問題解決及び／又は効率改善の実行に適した機械学習モデルを選択するために使用されることもできる。例えば、製造環境において、RPAシステム及びAIシステムは、複数の視覚IoTセンサからデータを取り込んでよく、視覚データは、製造フロア上の1つ又は複数の部位からのものである。01視覚工学システムは、1つまたは複数の機械、製品、組立ラインなど、視覚データが見ているものを決定および／または分類してもよい。F3分析的推論システムは、1つ以上の機械、製品、組立ラインなどが、問題または非効率性を示しているかどうかを判断してもよい。次に、T6システムは、予測を行い、問題に対する解決策及び／又は効率に対する改善を決定するための適切な機械学習モデルに予測を転送してもよい。 The RPA system will use AI systems related to biological brain functions F3 (involved in analytical deduction) and 01 (involved in visual engineering) in concert with each other to perform tasks related to visual computation. can be done. Tasks related to visual calculus, for example, process image sensor data through the 01 vision engineering system to interpret, classify, identify, etc. what the RPA system "sees" and what it "sees" may include determining whether The F3 analytic deduction system then performs 1) deductions that determine what led to the current state of being "seen" and 2) the reasoning behind being "seen" based on the current state of the visual data. Predictions can be made that determine future conditions. RPA systems may use T6 prediction capabilities to assist in making such predictions. Inference can be useful in determining the cause of problems, inefficiencies, or problems in the system under analysis. Predictions may be useful in determining solutions to problems and/or potential efficiency improvements. AI systems using F3, 01, and/or T6 can then also be used to select suitable machine learning models to solve problems and/or perform efficiency improvements. For example, in a manufacturing environment, RPA and AI systems may ingest data from multiple visual IoT sensors, where the visual data is from one or more sites on the manufacturing floor. 01 A vision engineering system may determine and/or classify what visual data sees, such as one or more machines, products, assembly lines, and the like. The F3 analytical reasoning system may determine whether one or more machines, products, assembly lines, etc. exhibit problems or inefficiencies. The T6 system may then make predictions and forward the predictions to appropriate machine learning models for determining solutions to problems and/or improvements to efficiency.
（融資の担保をモニタリングするIoT・車載センサープラットフォーム）
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのための担保を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、及び他の要素で構成される、プラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）担保のための環境を監視するためのモノのインターネットサービスのセットと、担保、担保のための容器、及び担保のためのパッケージの少なくとも1つに配置されたセンサーのセットであって、センサーのセットによって感知されたセンサー情報を担保のための一意の識別子に関連付けるように構成されたセンサーのセットと、を備える。前記モノのインターネットサービスのセット及び前記センサーのセットから情報を取得し、前記情報をブロックチェーンに格納するためのブロックチェーンサービスのセットであって、前記ブロックチェーンへのアクセスが、前記担保が対象となる融資のための担保貸し手のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される、ブロックチェーンサービスのセットと、を備える。
(IoT/in-vehicle sensor platform that monitors loan collateral)
In embodiments, provided herein consists of various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and other elements for monitoring collateral for loans, It's a platform. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of Internet-of-Things services for monitoring the environment for the collateral and at least one of the collateral, the container for the collateral, and the package for the collateral; a set of sensors configured to associate sensor information sensed by the set of sensors with a unique identifier for the collateral. a set of blockchain services for obtaining information from the set of Internet of Things services and the set of sensors and storing the information on a blockchain, wherein access to the blockchain is subject to the collateral; and a set of blockchain services provided via a secure access control interface for collateral lenders for such loans.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンの中から選択された少なくとも1つのタイプである。 In embodiments, the loan is auto loan, inventory loan, capital equipment loan, performance guarantee, capital improvement loan, building loan, accounts receivable secured loan, invoice finance arrangement, factoring arrangement, payday loan, pre-refund loan, student loan , syndicated loan, title loan, mortgage loan, venture debt loan, intellectual property loan, contractual bond loan, working capital loan, small business loan, agricultural loan, municipal bond, subsidy loan is.
実施形態において、担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, collateral items include vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, selected from cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、IoTサービスのセットは、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両の中から選択される環境を監視する。 In embodiments, the set of IoT services monitors environments selected from among real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and vehicles.
実施形態では、センサーのセットは、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学、磁場、電場、及び位置センサーからなる群から選択される。 In embodiments, the set of sensors is selected from the group consisting of image, temperature, pressure, humidity, velocity, acceleration, rotation, torque, weight, chemical, magnetic field, electric field, and position sensors.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、担保の価値、状態および所有権の少なくとも1つに関連するイベントを報告するための一連のサービスをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of services for reporting events related to at least one of collateral value, condition and ownership.
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、担保の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of collateral and undertakes actions related to loans for which the collateral is the subject.
実施形態では、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること担保物件の評価、担保物件の検査、融資の実行、融資条件の設定、借り手への通知の提供、融資対象物件の差押え、および融資条件の変更。 In embodiments, the loan-related actions include providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting a loan interest rate, deferring payment requirements, changing a loan interest rate, verify ownership, record changes in ownership, evaluate collateral, inspect collateral, make loans, set loan terms, provide notice to borrowers, seize loaned property, and loan terms change.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、担保物の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。実施形態において、担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of collateral. In embodiments, the collateral item is a vehicle, vessel, airplane, building, house, real estate, undeveloped land, farm, crop, municipal facility, warehouse, set of inventory, commodity, security, currency, token of value, ticket. , selected from cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for collateral-like items on at least one open market.
実施形態において、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes. In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、ローンのためのスマート契約を管理するためのスマート契約サービスのセットをさらに含んでもよい。実施形態では、スマートコントラクトサービスは、ローンのための諸条件を設定する。実施形態において、一連のスマートコントラクトサービスによって指定及び管理されるローンのための条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルト結果の中から選択される。
分散型台帳とスマートコントラクトを用いた融資のための担保の割り振り
In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing smart contracts for loans. In embodiments, the smart contract service sets the terms and conditions for the loan. In embodiments, the set of terms for a loan specified and governed by a set of smart contract services may include debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, A choice is made among collateral designations, collateral substitutability designations, parties, guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, agreements, attachment terms, default terms, and default consequences.
Allocation of collateral for loans using distributed ledgers and smart contracts
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）分散型台帳をサポートするためのブロックチェーンサービスのセット、（b）ローンの担保となるアイテムのセットを監視するためのデータ収集及び監視サービスのセット、（c）データ収集及び監視サービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセット、を含む。及び（d）スマートレンディング契約を確立するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスは、評価サービスのセットからの出力を処理し、ローンに関連するイベントを記録する分散型台帳上で、ローンに担保を提供するのに十分な担保のアイテムをローンに割り当てる、スマート契約サービスのセットとする。 In embodiments, provided herein is a system for processing loans having a set of computing services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of blockchain services to support the distributed ledger, (b) a set of data collection and monitoring services to monitor the set of items collateralized for the loan. (c) including a set of valuation services that use valuation models to set the value of collateral based on information from data collection and monitoring services; and (d) a set of smart contract services for establishing smart lending contracts, the smart contract services processing the output from the set of valuation services and recording events related to loans on a distributed ledger. Let , be a set of smart contract services that assign to a loan enough items of collateral to provide collateral for the loan.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択された少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押えから選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Selected from Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, collateral items include vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, selected from cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor the entity, a set of cameras that monitor the entity, a set of software services that derive information related to the entity from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. set of crowdsourced services, including services selected from.
実施形態では、評価サービスは、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In embodiments, the valuation service includes an artificial intelligence service that iteratively refines the valuation model based on outcome data associated with collateral transactions.
実施形態では、評価サービスは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, valuation services further include a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保の項目を評価するための類似項目のセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。
同一担保の貸し手に一次と二次の優先順位を設定するスマートコントラクト
In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
A smart contract that sets primary and secondary priorities for co-collateral lenders
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）分散型台帳をサポートするためのブロックチェーンサービスのセットと、（b）ローンの担保を提供するアイテムのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（c）スマート貸付契約を確立するためのスマート契約サービスのセットとを含み、スマート契約サービスは、ローンに関連するイベントを記録し担保に関して貸付主体のセット間の優先権を記録する分散台帳上のローンに担保を割り当てられる。 In embodiments, provided herein is a system for processing loans having a set of computing services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of blockchain services to support the distributed ledger and (b) data collection and monitoring services to monitor the set of items that provide collateral for the loan. and (c) a set of smart contract services for establishing a smart lending contract, the smart contract services recording loan-related events and recording preferences between a set of lending entities with respect to collateral. Collateral is assigned to loans on the ledger.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items may include vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、担保の項目を監視するデータ収集および監視サービスのセットからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set the value of collateral based on information from a set of data collection and monitoring services that monitor items of collateral. can.
実施形態では、評価サービスは、担保の取引に関する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In embodiments, the valuation service includes an artificial intelligence service that iteratively refines the valuation model based on outcome data regarding collateral transactions.
実施形態では、評価サービスは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, valuation services further include a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において、担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視している。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
実施形態では、一連の評価サービスからの出力は、一連の貸し手の間で担保のアイテムの価値を配分するためにスマートコントラクトサービスによって使用される。 In an embodiment, the output from the series of valuation services is used by the smart contract service to allocate the value of the items of collateral among the series of lenders.
実施形態では、価値の配分は、分散型台帳に記録されている貸し手の優先順位情報に基づいて行われる。 In embodiments, value allocation is based on lender priority information recorded in a distributed ledger.
図3を参照すると、実施形態では、デバイス252は、貸出実現プラットフォーム100のデータ収集システム166および監視システム164の一部であるかまたはそれらと統合されていてもよい。IoTデータ収集サービス208のセットに（広範囲のインターフェース187のいずれかを通じてなど）接続する接続デバイスであってよい。インターフェース187は、ネットワークインターフェース、API、SDK、ポート、ブローカー、コネクタ、ゲートウェイ、セルラーネットワーク設備、データ統合インターフェース、データ移行システム、クラウドコンピューティングインターフェース（AWS IoT Greengrass（登録商標）、Amazon（登録商標） Lambda（登録商標）および類似システムなどの計算能力を含むもの）などを含んでもよい。例えば、IoTデータ収集サービス208は、IoTにおけるエッジデータ収集デバイスのセットからデータを取得するように構成されてもよく、例えば、低電力センサーデバイス（例えば、エンティティの動きを感知するため、エンティティ198またはその環境に関する温度、圧力または他の属性を感知するため、など）、エンティティ198の静止画または動画像を捕捉するカメラ、より完全に有効化されたエッジデバイス（Raspberry Pi（登録商標）または他のコンピューティングデバイス、Unix（登録商標）デバイス、マイクロコントローラ、FPGA、ASICなどを含む、組み込みシステムを実行するデバイスなど）、および他の多くのデバイスなど。IoTデータ収集サービス208は、実施形態において、例えば、場所、状態（健康、物理、またはその他）、品質、セキュリティ、所有物などに関する、担保102または資産218に関するデータを収集し得る。例えば、宝石、車両、美術品のアイテムなどの個人資産のアイテムは、既知の場所を有する（またはGPSまたは他の位置システムによって確認された位置を有する）位置センサーおよび／またはカメラによって監視されてもよく、それが安全な指定された場所に留まっていることを確実にすることができる。カメラは、融資のための適切かつ適切な担保102のままであることを示すように、物品が損傷していない状態で、当事者210の所有のままであることを示す証拠を提供することができる。実施形態では、これは、衣類、収集品、及び他の品目のようなマイクロローンのための担保の品目を含むことができる。
Referring to FIG. 3, in embodiments device 252 may be part of or integrated with data collection system 166 and monitoring system 164 of
実施形態では、レンディングイネーブルメントプラットフォーム100は、データ収集サービス166、モニタリングサービス164、ブロックチェーン136としてデータを格納するためのブロックチェーンサービス、およびレンディングエンティティおよびトランザクションを処理するためのスマートコントラクトサービス134を含むデータ統合マイクロサービスの集合を有する。スマートコントラクトサービス134は、データ収集システム166及びモニタリングシステム164から（IOTデバイスなどから）データを取得し、収集したデータに基づいてスマートコントラクトを具現化する一連のルール又は条件を自動的に実行することができる。例えば、ローン用の担保102が損傷していることを認識すると（カメラ又はセンサーによって証明されるなど）、スマートコントラクトサービス134は、ローンの支払いの要求を自動的に開始し、差し押さえプロセスを自動的に開始し、代替又はバックアップ担保を請求する行動を自動的に開始し、検査プロセスを自動的に開始し、担保に基づいている支払い又は金利条件を自動的に変更し（例えば金利を担保ローンではなく、非保障ローンのレベルに設定するなど）てもよい。スマートコントラクトイベントは、ブロックチェーンサービスによってブロックチェーン136に記録されてもよく、例えば、分散型台帳に記録されてもよい。担保102及び資産218の自動監視及びスマートコントラクトサービス134を介した融資の取り扱いは、貸し手が担保の状態に関してより確実性を持ち得るため、従来の融資よりもはるかに広範囲の当事者210への融資及びはるかに広範囲の担保102及び資産218に基づく融資の引き受けを容易にし得る。監視システム164及びデータ収集システム166は、融資の返済を保証するために適切な価値及び流動性を有するアイテムが残っていることを保証するなど、担保102及び資産218の価値に対する認識を維持するために、外部マーケットプレイス188から、又は融資可能化プラットフォーム100と共に運営されるマーケットプレイス用のデータを監視し収集してもよい。例えば、eBay（登録商標）のような公共の電子商取引オークションサイトを監視して、個人資産アイテムが、貸し手によって流動的な公共市場で容易に処分される可能性が高い種類および状態であることを確認し、借り手がデフォルトした場合に貸し手が確実に支払いを受けられるようにすることが可能である。これにより、通常は担保として使用することが困難な広範な動産に対して融資を行い、管理することができる場合がある。実施形態において、自動化された差し押さえプロセスは、スマートコントラクトによって開始されてもよく、差し押さえを許可する不履行の条件（治癒されていない支払不履行など）の発生時に、公的オークションサイト（eBay（登録商標）または特定の種類の不動産に適したオークションサイトなど）への担保アイテムの設置を自動的に開始する処理を含んでもよい。担保を自動的に確保すること（例えば、担保を含むまたは確保するスマートロック、スマートコンテナなどの接続されたデバイスをロックすることなど）、担保を輸送するための輸送業者、貨物輸送業者などへの一連の指示を自動的に構成すること、担保を輸送するためのドローン、ロボットなどへの一連の指示を自動的に構成すること、などである。
In embodiments, the
実施形態では、担保に対する差し押さえを容易にするためのシステムが提供される。システムは、貸出契約の少なくとも1つの条件を監視するためのデータ収集及び監視サービスのセットと、貸出契約の返済義務を担保する担保を提供する少なくとも1つの項目に対する差し押さえの条件を含む貸出契約の条件を確立するスマート契約サービスのセットとを含み得、データ収集及び監視サービスによって収集されたデータに基づくデフォルトの検出時に、スマート契約サービスのセットが、担保に対する差し押さえプロセスを自動的に開始させる、システム。実施形態において、一連のスマートコントラクトサービスは、スマートロック及びスマートコンテナの少なくとも1つに対して、担保をロックするための信号を開始する。実施形態において、一連のスマートコントラクトサービスは、公開オークションサイトへの担保の出品を設定し、開始する。実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、担保のための輸送指示のセットを構成し、配信する。実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、担保を輸送するためのドローンに対する指示のセットを構成する。実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、ロボットが担保物を輸送するための指示のセットを構成する。実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、代替担保のセットを自動的に代替するためのプロセスを開始させる。実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始する。実施形態において、交渉は、差し押さえ交渉のトレーニングセットでトレーニングされたロボティックプロセスオートメーションシステムによって管理される。実施形態において、交渉は、貸出取引の金利、支払条件、及び担保のうちの少なくとも1つの修正に関連する。 In embodiments, a system is provided for facilitating the foreclosure of collateral. The system includes a set of data collection and monitoring services for monitoring at least one term of the loan agreement and the terms of the loan agreement including the foreclosure terms for at least one item that provides collateral to secure the repayment obligations of the loan agreement. and a set of smart contract services that establish, upon detection of default based on data collected by the data collection and monitoring service, the set of smart contract services automatically initiates a foreclosure process against the collateral. In embodiments, a set of smart contract services initiates a signal to lock collateral to at least one of a smart lock and a smart container. In embodiments, a series of smart contract services set up and initiate the listing of collateral on public auction sites. In an embodiment, a set of smart contract services compose and deliver a set of shipping instructions for collateral. In an embodiment, the set of smart contract services constitutes the set of instructions for the drone to transport the collateral. In an embodiment, the set of smart contract services constitutes the set of instructions for the robot to transport the collateral. In embodiments, a set of smart contract services initiates a process to automatically substitute a set of substitute collateral. In an embodiment, a set of smart contract services initiates a message to the borrower initiating negotiations regarding a foreclosure. In embodiments, negotiations are managed by a robotic process automation system trained on a training set of foreclosure negotiations. In embodiments, the negotiation relates to modifying at least one of the interest rate, payment terms, and collateral of the loan transaction.
図4を参照すると、実施形態において、貸付可能化プラットフォーム100は、ローン、債券、または負債取引に関する一組の資産218および一組の担保102の少なくとも1つを監視するための（本開示を通じて説明する様々なIoTおよびエッジデバイスによる）IoTデータ収集サービス208を有することが提供されている。貸付可能プラットフォーム100は、IoTデータ収集サービス208によって収集されたデータに基づいて資産218および／または担保102を監視するための保証および／またはセキュリティ監視ソリューション230を含んでもよく、例えば、保証および／またはセキュリティ監視ソリューション230が、画像、センサデータ、位置データ、またはIoTデータ収集サービス208によって収集されたタイプの他のデータに基づいて項目の状態または価値を決定するモデル（調整、強化、訓練、または人工知能156などを用いてよい）など、種々の適応性インテリジェントシステム158を用いている場合などである。監視は、担保102または資産218の位置、当事者210の行動、当事者210の財務状況などの監視を含んでもよい。保証及び／又はセキュリティ監視ソリューション230は、ユーザが以下を構成することができるインターフェースのセットを含んでもよい。担保102または資産218に関するアラートを得るために、条件、行動、属性、財務的価値、場所などに関する規則または閾値など、監視のためのパラメータを設定することが可能である。例えば、ユーザは、担保が所定の管轄区域に留まらなければならないという規則、ローン残高の割合としての担保の閾値、最小限の状態条件（例えば、損傷又は欠陥がないこと）、又は同様のものを設定することができる。構成されたパラメータは、ローンのコンプライアンスを監視する責任を負う人員にアラートを提供するために使用されてもよく、及び／又は、差押えの条件、金利を変更する条件、支払いを加速する条件等を構成するために保証及び／又はセキュリティ監視ソリューション230のインターフェースからの入力を取り得る1又は複数のスマート契約契約に使用又は具現化されてもよい。貸付可能プラットフォーム100は、ユーザが、担保102または資産218の状態に基づいて、エンティティ198に関わる事象に基づいて、行動に基づいて、ローン関連の行動（支払いなど）および他の要因に基づいて、ローンに関する様々な行動（金利の設定、差押え、通知の送信など、本明細書に記載する多くの種類の）を管理し得るように、ローン管理者がIoTデータ収集サービス208および／または保証および／またはセキュリティ監視ソリューション230から情報にアクセスすることを可能にする、ローン管理ソリューション248を備えてもよい。ローン管理ソリューション248は、特定のタイプのローン（本明細書に記載される多くのタイプのうち）用に構成され、ユーザがパラメータを構成し、ルールを設定し、閾値を設定し、ワークフローを設計し、スマートコントラクトサービスを構成できる、一連のインターフェース、ワークフロー、モデル（適応型知能システム158を含む）を含んでもよい。IoTデータ収集サービス208からの収集データに応答してスマートコントラクトによるローンアクションの自動ハンドリングを可能にする、またはそのデータに基づいて人間のユーザーのための推奨アクションのセットの生成を可能にするなど、ローンの自動またはアシスト管理を容易にするためにブロックチェーンサービスなどを構成することである。
Referring to FIG. 4, in an embodiment, the
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも一方を管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有する貸出プラットフォームが提供される。一組のスマートコントラクトサービス134は、例えば、支払いの失敗または他の不履行のイベントの認識、差し押さえ条件の発生（誓約との不履行または義務の不履行など）などに応じて、担保102または他の資産218の所有権を移転してもよく、所有権の移転および関連イベントは、ブロックチェーンサービスのセットによって、資産218または担保102に対する所有権の安全な記録を提供するものなどの分散型台帳に記録される。一例として、スマートコントラクトで具現化されるローンの特約は、担保102がローンの残債の最小の割合（または倍数）を超える価値を有することを要求し得る。担保の価値について収集されたデータ（例えば、1つ以上の外部マーケットプレイス188又は貸付可能化プラットフォーム100のマーケットプレイスを監視することによって）に基づいて、スマート契約は、規約が満たされているかどうかを計算し、ブロックチェーン上に結果を記録し得る。ローン残高が高いままである一方で、市場要因が担保の種類が減少したことを示す場合など、特約が満たされていない場合、スマートコントラクトは、ブロックチェーンサービスを介して分散台帳に所有権移転を記録することを含む、差押えを開始してもよい。スマートコントラクトは、当事者210などのエンティティ198に関連するイベントも処理してもよい。例えば、ローンの特約は、当事者に対して、負債のレベルを閾値または比率以下に維持すること、収入のレベルを維持すること、利益のレベルを維持すること、または同様のことを要求してもよい。監視システム164またはデータ収集システム166は、スマートコントラクトサービス134によって使用されるデータを提供して、コベナンツの遵守を決定し、差し押さえや所有権移転などのイベントを分散台帳に記録することを含む自動行動を可能にすることができる。別の例では、契約は、当事者が財産の品目に関して特定の行動を取ることを控えることを要求するなど、当事者210の行動または当事者210の法的地位に関連し得る。例えば、誓約は、不動産の特定の使用を禁止するゾーニング規制を遵守するよう当事者に要求してもよい。IoTデータ収集サービス208は、当事者210、不動産、または他の項目を監視して、誓約の遵守を確認するため、または遵守していない場合にアラートまたは自動アクションを起動するために使用されてもよい。
担保価値がコベナンツ要件を下回ると自動的に差し押さえが行われるスマートコントラクト
Embodiments provide a lending platform having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events. A set of
Smart contract for automatic seizure when collateral value falls below covenant requirements
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローンの担保を提供するアイテムのセットを監視するためのデータ収集及び監視サービスのセットと、（b）データ収集及び監視サービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットと、を含む。c）スマートレンディング契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、評価サービスのセットからの出力を処理し、出力をスマート契約で指定されるローンのコベナンツと比較し、担保の価値がコベナンツを満たすのに不十分である場合に、デフォルトの通知及び差し押さえ行動の少なくとも一方を自動的に開始する、スマート契約サービスのセットとする。 In embodiments, provided herein is a system for processing loans having a set of computing services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring a set of items to provide collateral for loans; and a set of rating services that use rating models to set the value of. c) a set of smart contract services for managing smart lending contracts, the set of smart contract services processing the output from the set of rating services and converting the output from the loan covenants specified in the smart contract A set of smart contract services that compare and automatically initiate default notification and/or foreclosure actions when the value of the collateral is insufficient to meet the covenants.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスから選ばれたサービスを含んでいる。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. Includes services selected from the crowdsourced services provided.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In an embodiment, the set of valuation services includes artificial intelligence services that iteratively improve valuation models based on outcome data associated with collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において、担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視している。 In embodiments, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。
スマートコントラクトの担保を他の類似の担保と合算したもの
In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
Combining smart contract collateral with other similar collateral
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを処理するためのスマートコントラクトシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一組の融資の担保となるアイテムのセットを識別し、担保アイテムに関する情報を収集するためのデータ収集及び監視サービスのセットと、（b）担保アイテムの属性の類似性に基づいて担保アイテムをグループ化するためのクラスタリングサービスのセットと、を含む。及び（c）スマートレンディング契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、クラスタリングサービスのセットからの出力を処理し、担保の類似アイテムのサブセットを集約及びリンクして、ローンのセットに対する担保を提供する、スマート契約サービスのセットと、を備える。クラスタリング回路104は、適応型インテリジェントシステム158の一部であってよく、監視システム164またはデータ収集システム166によって収集され、および／またはデータ記憶システム186に記憶されるエンティティ198の属性に基づくものなど、幅広いクラスタリングモデルおよび技法のいずれかを使用してもよい。
In embodiments, provided herein is a smart contract system for processing loans with a set of computational services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for identifying a set of collateralized items for a set of loans and gathering information about the collateralized items; and (b) the collateralized items. and a set of clustering services for grouping collateral items based on similarity of attributes of . and (c) a set of smart contract services for managing smart lending contracts, the set of smart contract services processing the output from the set of clustering services to aggregate and link subsets of similar items of collateral; and a set of smart contract services to provide collateral for a set of loans. Clustering circuitry 104 may be part of adaptive
実施形態において、担保が集約されるローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配のいずれかであってもよい。ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローン。 In embodiments, the collateral-aggregated loan may be an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, or a factoring arrangement. good. Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、担保のクラスタリングは、データ収集及び監視サービスによって収集された属性に基づいて担保をグループ化するクラスタリングアルゴリズムによって実行される。 In embodiments, collateral clustering is performed by a clustering algorithm that groups collateral based on attributes collected by the data collection and monitoring service.
実施形態では、グループ化に使用される属性は、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムのステータス、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの年齢、アイテムの保守履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの価格、アイテムの価格、アイテムの地理的な場所、アイテムが使用されている場所などから選ばれる。アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムの保守履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの障害履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、およびアイテムの評価。 In embodiments, the attributes used for grouping are item type, item category, item specification, item product feature set, item model, item brand, item manufacturer, item status, item Context, item condition, item value, item storage location, item age, item maintenance history, item use history, item accident history, item failure history, item ownership, item ownership history, item The price of the item, the price of the item, the geographic location of the item, the location where the item is used, etc. Item storage location, item geographic location, item age, item maintenance history, item use history, item accident history, item failure history, item ownership, item ownership history, item type price , item type value, item rating, and item rating.
実施形態では、スマートコントラクトサービスのセットは、異なる当事者間のローンのセットにわたって類似のアイテムのグループを担保として割り当て、それによって、ローンにわたってリスクを分散させる。 In an embodiment, a set of smart contract services assigns groups of similar items as collateral across sets of loans between different parties, thereby spreading risk across the loans.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保の価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含んでもよく、スマートコントラクトサービスのセットは、担保の価値に基づいてローンのセットに対する担保の項目を自動的にリバランスする。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set the value of the collateral based on information from the data collection and monitoring service, the set of smart contract services: Automatically rebalance the collateral items for the set of loans based on the value of the collateral.
実施形態では、一組のローンに対する類似の担保アイテムのセットは、アイテムのセットのステータスの類似性に基づいてリアルタイムで集約される。 In an embodiment, sets of similar collateral items for a set of loans are aggregated in real-time based on the similarity of status of the sets of items.
実施形態では、ステータスの類似性は、定義された期間中にアイテムが輸送中であることに基づく。 In embodiments, status similarity is based on items being in transit during a defined period of time.
実施形態では、一組の担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨などの中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, Selected among ticket, cryptocurrency, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマートコントラクトの条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定及び管理されるローンのための条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の内から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。
ブロックチェーンや分散型台帳において、資産を担保とした融資の状況に応じて資産の先取特権を管理するスマートコントラクト
In an embodiment, the set of terms for a loan specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, Appointment of collateral, designation of substitutability of collateral, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, period, contract, seizure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
A smart contract that manages the lien of assets according to the status of loans secured by assets in blockchains and distributed ledgers
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンのための担保の先取特権を管理するためのスマートコントラクトシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ローンおよびローンのための担保のアイテムの関連するセットのステータスを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）ローンに関連するイベントの安全な履歴元帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットと、ブロックチェーンサービスは、ローンに関係する当事者のセットによるアクセスを管理するアクセス制御機能を有する、（c）スマート融資契約を管理するためのスマート契約のセットと、スマート契約のセットと、を含み、ここで、スマート契約サービスのセットは、データ収集およびモニタリングサービスのセットからの情報を処理し、ローンのステータスに基づいて担保のセット内の少なくとも1つのアイテムに先取特権を開始および終了することの少なくとも1つを自動的に行い、先取特権に関するアクションは、ローン用の分散型台帳に記録されることを特徴とする。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for managing collateral liens for loans with a set of computational services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring the status of a loan and an associated set of items of collateral for the loan; (c) a set of blockchain services for maintaining a secure historical ledger, with access control functionality to manage access by the set of parties involved in the loan; a set of smart contracts; and a set of smart contracts, where the set of smart contract services processes information from the set of data collection and monitoring services and determines the collateral set based on the loan status. Automatically at least one of initiating and terminating a lien on at least one item, wherein actions on the lien are recorded in a distributed ledger for loans.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用デバイスのセット、エンティティによってエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットなどから選択されたサービスを含んでいる。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices that report information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces that provide information about the entity by the entity, and a set of user interfaces configured to solicit and report information about the entity. includes a selection of services such as a set of crowdsourced services.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、ローンのステータスは、ローンに関連するエンティティおよびローンに対する条件の履行状態の少なくとも1つのステータスに基づき決定される。 In embodiments, the status of the loan is determined based on the status of at least one of the entity associated with the loan and the fulfillment of the terms of the loan.
実施形態では、条件の履行は、支払い履行と誓約の充足の少なくとも一方に関連する。 In embodiments, fulfillment of terms relates to at least one of fulfillment of payments and fulfillment of covenants.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、規約の遵守を判断するためにエンティティを監視する。 In embodiments, a set of data collection and monitoring services monitor entities to determine compliance with the contract.
実施形態では、エンティティは当事者であり、データ収集及び監視サービスのセットは、ローンの当事者であるエンティティの財務状態を監視する。 In embodiments, the entity is a party and the set of data collection and monitoring services monitor the financial condition of the entity that is party to the loan.
実施形態では、財務状態は、企業の公に表明された評価、公的記録によって示される企業が所有する財産の集合、企業が所有する財産の集合の評価、企業の破産状態、企業の差し押さえ状態、企業の契約不履行状態、企業の規制違反状態、企業の犯罪状態の中から選ばれた企業の一連の属性に基づいて判定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In embodiments, the financial condition is the publicly stated valuation of the corporation, the set of assets owned by the corporation as indicated by public records, the valuation of the set of assets owned by the corporation, the bankruptcy status of the corporation, the foreclosure status of the corporation. , the company's default status, the company's non-compliance status, and the company's criminal status. Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's tax status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態では、当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価のプロ、政府職員、会計士などから選択される。 In embodiments, the parties are primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers, borrowers. , debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, accountants and others.
実施形態では、エンティティはローンのための担保のセットであり、データ収集および監視サービスのセットは担保の状態を監視する。 In embodiments, the entity is a set of collateral for a loan and the set of data collection and monitoring services monitor the status of the collateral.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In an embodiment, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保のセットの価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set values for sets of collateral based on information from data collection and monitoring services.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In an embodiment, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、評価サービスのセットは、担保の取引に関する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In embodiments, the set of valuation services includes an artificial intelligence service that iteratively refines valuation models based on outcome data regarding collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含んでいる。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場で担保に類似したアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for collateral-like items on at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定及び管理されるローンの条件は、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルト結果の中から選択される。 In embodiments, the loan terms specified and governed by the set of smart contract services include principal amount of debt, outstanding balance of debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral specification, Choices are made among Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Agreement, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押えから選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。
担保に関する有効な情報（所有権、状態、価値）に基づき、融資のための担保の代替を可能にするスマートコントラクト/ブロックチェーン
In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Selected from Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
A smart contract/blockchain that enables substitution of collateral for loans based on available information about the collateral (ownership, condition, value)
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンのための担保を管理するためのスマートコントラクトシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ローンの状態およびローンのための担保の項目の関連するセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットと、（b）ローンに関連するイベントの安全な履歴元帳を維持するためのブロックチェーンサービスのセットであって、ブロックチェーンサービスは、ローンに関係する当事者のセットによるアクセスを支配するアクセス制御機能を有する、セットと、および（c）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、処理の結果に基づいて、ローンのための担保のセットへのアイテムのセットの置換、除去、または追加の少なくとも1つを自動的に開始し、担保のセットの変更は、ローンのための分散台帳に記録される、セットと、を含む。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for managing collateral for loans with a set of computational services. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring the condition of the loan and an associated set of items of collateral for the loan; A set of blockchain services for maintaining a secure historical ledger, the blockchain service having access control functions governing access by a set of parties involved in a loan; and (c) smart lending. A set of smart contract services for managing contracts, the set of smart contract services processing information from a set of data collection and monitoring services and, based on the results of the processing, a set of collateral for a loan. automatically initiates at least one of replacing, removing, or adding a set of items to the collateral set, and changes in the set of collateral are recorded in a distributed ledger for the loan;
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットなどから選択されたサービスを含んでいる。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. includes a selection of services such as a set of crowdsourced services identified by
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選ばれた少なくとも一つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, and a factoring arrangement. is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、ローンの状態は、ローンに関連するエンティティの少なくとも1つの状態およびローンに対する条件の履行状態に基づいて決定される。 In embodiments, the status of the loan is determined based on the status of at least one of the entities associated with the loan and the status of fulfillment of terms on the loan.
実施形態では、条件の履行は、支払い履行と誓約の満足の少なくとも一方に関連する。 In embodiments, fulfillment of terms relates to at least one of fulfillment of payment and satisfaction of a covenant.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、規約の遵守を判断するためにエンティティを監視する。 In embodiments, a set of data collection and monitoring services monitor entities to determine compliance with the contract.
実施形態では、エンティティは当事者であり、データ収集および監視サービスのセットは、ローンの当事者であるエンティティの財務状態を監視する。 In embodiments, the entity is a party and the set of data collection and monitoring services monitor the financial condition of the entity that is party to the loan.
実施形態では、財務状態は、企業の公表された評価、公的記録によって示される企業が所有する一連の財産、企業が所有する一連の財産の評価、企業の破産状態、企業の差し押さえ状態、企業の契約不履行状態、企業の規制違反状態、企業の犯罪状態の中から選択される企業の一連の属性に基づき決定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In embodiments, the financial condition may be a company's published valuation, a set of assets owned by the company as indicated by public records, a valuation of a set of properties owned by the company, bankruptcy status of the company, foreclosure status of the company, is determined based on a set of corporate attributes selected from non-compliance status, corporate non-compliance status, and corporate criminal status. Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's taxation status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態では、当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価のプロ、政府職員、会計士から選択される。 In embodiments, the parties are primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers, borrowers. , debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
実施形態では、実体はローンのための担保のセットであり、データ収集及び監視サービスのセットは、担保の状態を監視する。 In an embodiment, the entity is a set of collateral for a loan and a set of data collection and monitoring services monitor the status of the collateral.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、データ収集およびモニタリングサービスからの情報に基づいて担保のセットの価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set values for sets of collateral based on information from data collection and monitoring services.
実施形態において、スマートコントラクトは、担保の価値を述べられた範囲内に維持するために、ローンのための担保のセットへの担保アイテムの置換、除去または追加を開始する。 In embodiments, the smart contract initiates the replacement, removal or addition of collateral items to the set of collateral for the loan in order to keep the value of the collateral within a stated range.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の取引に関連する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含んでいる。 In an embodiment, the set of valuation services includes artificial intelligence services that iteratively improve valuation models based on outcome data associated with collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含んでいる。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態では、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件は、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、及びデフォルト結果のうちから選択される。 Loan terms specified and governed by a set of smart contract services include debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, surety, guarantor, collateral, personal surety, lien, term, contract, foreclosure terms, default terms, and default consequences.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の内から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform with smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of a particular jurisdiction's regulatory and market factors.
図55を参照すると、実施形態において、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有する融資プラットフォームが提供される。したがって、実施形態では、融資に関連する情報をクラウドソーシングするためのブロックチェーンおよびスマートコントラクトプラットフォーム500を可能にするためのシステム、方法、プロセス、サービス、コンポーネントおよび他の要素を有するプラットフォームが、本明細書に提供される。ソーシングイノベーション、製品需要などに関連して上述した他の実施形態と同様に、任意選択で分散型台帳を具現化するようなブロックチェーン136は、不動産の所有権の証拠、所有権の証拠、担保の所有に関する情報、担保の状態に関する情報などのローン情報518の提出に対する報酬512を管理するためのスマート契約のセットで構成され得る。担保の場所に関する情報、当事者の身元に関する情報、当事者の信用度に関する情報、当事者の活動または行動に関する情報、当事者のビジネス慣行に関する情報、契約の履行状況に関する情報、売掛に関する情報、買掛に関する情報、担保の価値に関する情報、および他の多くの種類の情報である。実施形態では、任意選択で分散型台帳に分散されるようなブロックチェーン136を使用して、情報518の提出に対する報酬512、情報518の使用に関する一連の条件510など）、およびタイミングパラメータ、要求される情報の性質（所有権記録、ビデオ映像、写真、目撃された声明などのような独立して検証された情報）などの様々なパラメータ508とともに、情報の要求518を構成してもよい。
Referring to FIG. 55, in an embodiment, a lending platform having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan. provided. Accordingly, in embodiments, a platform having systems, methods, processes, services, components and other elements for enabling a blockchain and
プラットフォーム500は、クラウドソーシングインターフェース520を含んでもよく、これは、ウェブサイト、アプリケーション、ダッシュボード、通信システム（電子メール、テキスト、音声メッセージ、広告、放送メッセージ、または他のメッセージを送信するためなど）に含まれるか、またはそれと連携して提供されてもよく、これにより、メッセージがクラウドソーシングインターフェース520に提示されるか、関連する個人（特定の個人に対する要求の場合など、標的化されているか、所定の場所の個人など、放送されているかは問われない。関連する添付ファイル、リンク、または他の情報を有する、情報518を提出する返信メッセージが、ブロックチェーン136に（API112またはデータ統合システムを介してなど）自動的に関連付けられるように、スマート契約および関連するブロックチェーン136への適切なリンクとともに、ブロックチェーンl36、および任意に関連する分散台帳が、リクエストに応答して提出された情報518の安全で決定的な記録を維持するように、送信される。報酬512が提供される場合、ブロックチェーン136および／またはスマート契約は、提出が報酬512の条件を満たすような時（例えば、情報518が役に立ったローン取引の完了時など）、ブロックチェーン136およびそれによって格納される任意の分散型元帳が、提出者を識別し、スマート契約の実行によって報酬512（これは本開示を通じて指摘した対価の形態のいずれかを取り得る）を伝えるために用いられ得る、提出時間、提出内容および提出者を記録しておくために用いられることができる。実施形態において、ブロックチェーン136及び任意の関連する台帳は、実際の情報518を含まずに、情報が、アクセスのための条件（例えば、ID又はセキュリティアプリケーション148による、正当なアクセス権を有する者の識別又は検証など）を満たす又は検証することを条件として、秘密保持されてもよいように、情報518の提出のための識別情報を含んでもよい（例えば暗号化されているか、識別情報のみと別々に保存されているなど）。報酬512は、一連の規則（自動化システム、規則処理システム、人工知能システム156または他のエキスパートシステムと協調してスマート契約を使用するなど、場合によっては自動的に適用されてもよく、実施形態では、人間の専門家と作成した訓練データセットで訓練されるものを含んでもよい）に基づいて、情報518が関連する事例または状況の結果に基づいて提供されてもよい。例えば、アイテムの画像に基づいて担保の存在及び／又は状態の証拠を評価するためにマシンビジョンシステムが使用されてもよく、担保に関する情報を提出する当事者は、スマート契約、ブロックチェーン136及び任意の分散台帳を介して報酬512の分配を介して、トークン又は他の対価など、報酬を得ることができる。したがって、プラットフォーム500は、担保の検証を容易にするため、行動に関する表現を検証するため、順守条件の発生を検証するため、デフォルト条件の発生を検証するため、不適切な行動または不実表示を抑止するため、不確実性を減らすため、情報の非対称性を減らすため、または同様の目的で、多様な事実収集および情報収集のために使用され得る。
The
実施形態において、情報は、クラウドソーシングプラットフォーム500を含む貸付可能化プラットフォーム100によってサポートされ得る様々なアプリケーション及びソリューションのための事実収集又はデータ収集に関連していてもよく、例えば、引受ソリューション103（例えば。様々な種類のローン、保証、および他のアイテムの）、リスク管理ソリューション122（個々のローン、ローンのパッケージ、ローンのトランシェなどに関連するリスクなど、本開示全体を通じて指摘される様々なリスクを管理するなど）、貸付アプリケーション144（担保の所有およびまたは価値の証拠、表現の真実性の証拠、ローンの契約条項の履行または遵守の証拠、および同様のものなど）。規制及び／又はコンプライアンスソリューション142（事業体198及び事業体198の又は事業体198によるプロセス、行動又は活動を管理し得る広範な規制の遵守に関するもの等）、及び不正防止アプリケーション138（詐欺、虚偽の陳述、不適切な行動、名誉毀損、中傷等を検出するためのもの等）。例えば、建物のための資本ローンは、特定の用途を許可し、他の用途を禁止すること、所定の占有を許可することなど、不動産の使用に関する特約を含んでもよく、クラウドソーシングプラットフォーム500は、建物に関する遵守情報を募集し、対価を提供してもよい（例えば、建物が実際にゾーン規制で許可されるその意図する用途に使用されているという確認を群集から要求するなど）。クラウドソースされた情報は、監視システム164からの情報と組み合わされてもよい。実施形態において、適応型インテリジェントシステム158は、例えば、不動産、担保物102、または他のエンティティ198を継続的に監視し、疑わしい事象（例えば、ローン特約の違反を示し得るもの）を（ニューラルネットワーク分類器などのAIシステムによって）認識すると、適応型インテリジェントシステム158はクラウドソーシングシステム520に信号を提供し、違反行為の存在または不在を検証するためにクラウドソーシング処理が開始されるべきことを示すことができる。実施形態において、これは、以下を分類することを含み得る。機械分類器を使用し、エンティティに関する識別データとともに分類を提供し、モデルまたは規則のセットに基づいて、どのエンティティ198についてどのような情報が要求され、どのような報酬512が提供されるかを識別するクラウドソース要求を自動的に構成するなど、コベナンツ関連の条件であることを示す。実施形態において、報酬512は、専門家によって構成されてもよく、報酬512は、一連の規則（例えば、ローンのパラメータ、スマート契約における契約条件（ローン価値、残存期間など）、担保102の価値に基づいて動作するものなど）に基づいてもよい。など）、および／または報酬512は、RPA154システムが、与えられた状況においてどのような報酬が適切であるかを集合的に示す様々な文脈における報酬の設定における専門家活動の訓練セットで訓練されるような、ロボットプロセス自動化（RPA）154によって設定され得る。報酬設定のロボットプロセス自動化（RPA）154は、成功の成果（例えば、規約のデフォルトの検証、歩留まりの成果など）などのクラウドソーシングの成果の連続的なフィードバックに基づくなど、人工知能156によって継続的に改善されてもよい。
In embodiments, the information may relate to fact gathering or data gathering for various applications and solutions that may be supported by the
情報収集は、他の多くの要因のうち、エンティティ198とそのアイデンティティ、主張、行動または動作に関する情報収集を含んでもよく、プラットフォーム500におけるクラウドソーシングによって、またはデータ収集システム166および監視システム164によって、任意でロボットプロセス自動化（RPA）154による自動化と人工知能システム156の使用などの適応型知能によって達成され得る。
Information collection may include, among many other factors, the collection of information about the
図6を参照すると、プラットフォーム運営型マーケットプレイスクラウドソーシングシステム500は、例えば、プラットフォーム運営型マーケットプレイスクラウドソーシングシステム500のオペレータのためのクラウドソーシングダッシュボードインターフェース618または他のユーザインターフェースにおいて、本開示を通じて説明した貸出可能化プラットフォーム100の様々な可能性を使用して構成され得る。オペレータは、ユーザインターフェースまたはダッシュボード514を使用して、図5に関連して説明したように、情報のためのクラウドソーシング要求518を作成するためのアルゴリズムを実行するまたは引き受けるための一連のステップを実行することができる。実施形態において、ダッシュボード514内の報酬512を作成するアルゴリズムのステップの1つ以上は、ステップ602において、所定の状況（弁護士、代理人、調査員、当事者、監査人、刑事、引受人、検査官、およびその他多数のような、個人または企業などの事業体のステークホルダーまたは代表者によって様々な通信チャネルを通じて示されることがあるなど）で価値があると考えられる情報518は何かといった、潜在的報酬512を特定すること、を含んでもよい。
Referring to FIG. 6, the platform-operated
ダッシュボード514は、クラウドソーシング要求がプラットフォーム・マーケットプレイス500および／または1つ以上の外部マーケットプレイス188において管理されることを可能にする要素（アプリケーションプログラミング要素、データ統合要素、メッセージング要素などを含む）などで、クラウドソーシング・ダッシュボードインターフェース618で構成され得る。ダッシュボード514において、ステップ604で、ユーザは、以下のような1つまたは複数のパラメータ508または条件510を構成することができる。報酬512をトリガーし、情報の提出者518のセットへの報酬512の割り当てを決定する条件510のセットを定義することなどにより、クラウドソーシング要求の条件（本明細書に記載のタイプの）を構成または記述することである。クラウドソーシングダッシュボードインターフェース620を含むかまたはそれに関連付けられる可能性のあるダッシュボード514のユーザインターフェースは、様々なタイプのクラウドソーシングリクエストに適したものなどのデフォルト、テンプレート化、推奨、または事前に構成された条件、パラメータ508、条件510などを有する一連のドロップダウンメニュー、表、フォームなどを含む可能性がある。リクエストの条件および他のパラメータが構成されると、ステップ608で、スマートコントラクトおよびブロックチェーン136は、リクエストおよび情報の提出518に関連するデータの提供、割り当て、および交換に必要なデータを、元帳を介してなど、維持するように構成されてもよい。スマートコントラクトおよびブロックチェーンl36は、情報518、取引情報（情報の交換など）、技術情報、図5に関連して説明したタイプの他の証拠データ（情報518の提出または報酬512の条件510に関連し得る任意のデータ、証言、写真またはビデオコンテンツ、または他の情報を含む）を識別するように構成されてもよい。ステップ610において、スマートコントラクトは、ステップ604で構成された条件510を具体化し、ステップ608で作成されたブロックチェーン136上で動作するように構成されてもよく、また、他のデータ、例えば、プラットフォームが運営するマーケットプレイス500および／または外部のマーケットプレイス188における事実、条件、イベントなどを示すデータ、または他の情報サイトもしくはリソース、例えば法的事件の結果または事件の一部を示すサイト、捜査に関する報告サイトなど投稿情報518に関するものについて動作するように構成されてもよい。スマートコントラクトは、ステップ610において、証拠データ518及びパラメータ508又は条件510の充足を示すデータ、並びにIDデータ、取引データ、タイミングデータ等のデータに基づいて、1又は複数のルールを適用し、1又は複数の条件演算等を実行するように構成され得る。つまたは複数のブロックチェーン136および1つまたは複数のスマート契約の構成が完了すると、ステップ612において、ブロックチェーン136およびスマート契約は、プラットフォーム運営型マーケットプレイス500、外部マーケットプレイス188または他のサイトもしくは環境において、1つまたは複数の提出者または他のユーザによる対話のためなどに展開されてよく、そのような人は、ウェブサイト、アプリケーションなどのクラウドソーシング・ダッシュボードインターフェース620で、可能性がある。などで、情報の提出518を提出し、報酬512を要求することなどにより、スマート契約を入力し、この時点で、適応型知能システム158または他の機能を使用するなどして、プラットフォーム500は、提出データ518、ブロックチェーン136上またはその他のプラットフォーム500上のスマート契約に入る当事者または当事者のアイデンティティデータなどの関連データを保存することができる。ステップ614で、スマートコントラクトが実行されると、プラットフォーム500は、監視システム164層などによって、プラットフォームが運営するマーケットプレイス500および／または1つもしくは複数の外部マーケットプレイス188または他のサイトについて、提出データ518、イベントデータ176、または他のデータについて監視してもよい。報酬512をトリガーするように、1つ以上の条件510を満たすか、または示すか、またはスマートコントラクトの1つ以上のルールの適用をトリガーする。
Dashboard 514 includes elements (including application programming elements, data integration elements, messaging elements, etc.) that enable crowdsourcing requests to be managed in
ステップ616において、条件510が満たされると、スマートコントラクトは、決済、実行、または同様のことを行い、（支払いシステムを介してなどの）対価を転送し、情報518へのアクセスを転送するなど、ブロックチェーン136上の更新または他の操作をもたらす可能性がある。したがって、上記ステップを介して、プラットフォーム運営型マーケットプレイス500のオペレータは、ローンに関連する情報（担保102の価値または状態、契約書の遵守、詐欺または不実表示などに関する情報）をクラウドソースし、暗号的に確保されて情報収集者から情報を求める関係者にブロックチェーン136上で転送されるスマートコントラクトのセットを発見、構成、展開し、実行させることができる。実施形態において、適応型知能システム158層は、上述のアルゴリズムのステップを監視するために使用されてもよく、1つ以上の人工知能システムは、ロボットプロセス自動化（RPA）154によるなど、プロセス全体または1つ以上のサブステップもしくはサブアルゴリズムを自動化するために使用されてもよい。これは、人工知能システム156に、上記ステップを行う際に人間ユーザーのソフトウェア相互作用を監視するなどの観察から得られるデータの訓練セット上で学習させるなど、上述したように発生してもよい。一旦訓練されると、適応型知能システム158層は、したがって、融資可能化プラットフォーム100が、融資情報のクラウドソーシングのための完全に自動化されたプラットフォームを提供することを可能にし得る。
融資のための担保の品質や権利などの条件を検証するためのクラウドソーシングシステム
At
A crowdsourcing system for verifying conditions such as collateral quality and rights for loans
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保102または資産218の条件を検証するためのクラウドソーシングシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）クラウドソーシング要求が情報供給者のグループに伝達され、要求に対する応答が収集及び処理されて少なくとも1つの成功した情報供給者に報酬を提供するクラウドソーシングサービスのセット、（b）要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインタフェースであって、要求及びパラメータは、ローンのための一連の担保の条件に関連する情報を得るように構成されるインタフェース、及び（c）クラウドソーシング要求を公開する公開サービスのセット、を含む。
In embodiments, provided herein is a crowdsourcing system for verifying the terms of
実施形態では、報酬は、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成された一連のパラメータを満たす情報に対して報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される。 In embodiments, rewards are managed by smart contracts that process responses to crowdsourcing requests and automatically assign rewards to information that satisfies a configured set of parameters for the crowdsourcing request.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. . From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、担保102または資産218の状態は、担保の品質、担保の状態、担保に対する所有権の状態、担保の占有状態、担保に対する先取特権の状態、項目の新品または中古状態、項目のタイプ、項目のカテゴリ、項目の仕様、項目の製品機能セット、項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者からなる群から選択された状態属性を含む。項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の故障履歴、項目の所有者、項目の所有履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、および項目の評価である。
In embodiments, the status of
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、クラウドソーシングの要求の識別情報およびパラメータ、クラウドソーシングの要求に対する応答、および報酬を分散台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of blockchain services that record identification information and parameters of crowdsourcing requests, responses to crowdsourcing requests, and rewards on a distributed ledger.
実施形態では、インタフェースは、人間のユーザがクラウドソーシング要求を確立するためのパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザインタフェースである。 In embodiments, the interface is a graphical user interface configured to enable a workflow in which a human user inputs parameters for establishing a crowdsourcing request.
実施形態では、パラメータは、要求された情報の種類、報酬、および報酬を受け取るための条件を含む。 In embodiments, the parameters include the type of information requested, the reward, and the conditions for receiving the reward.
実施形態では、パラメータは報酬であり、報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品又はサービスの割引、及びアクセス権の中から選択される。 In embodiments, the parameter is a reward, and the reward is selected from among monetary rewards, tokens, tickets, contractual rights, cryptocurrencies, sets of reward points, currencies, product or service discounts, and access rights. be.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービス134のセットをさらに含んでもよく、スマート契約サービス134は、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、貸付に関するアクションを自動的に引き受ける。
In embodiments, the platform or system may further include a set of
実施形態では、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、および融資の呼び出しのうちの少なくとも1つである。 In embodiments, the action is at least one of a foreclosure action, a lien management action, a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, and a loan call.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、クラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースとの人間ユーザーの相互作用の訓練セットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するように訓練されるロボットプロセス自動化システム（RPA）154をさらに含んでもよい。実施形態において、ローンの属性は、ローンを管理するスマートコントラクトサービスのセットから取得される。実施形態において、ロボットプロセス自動化システムは、クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練され、改善されるように構成される。実施形態において、トレーニングは、報酬を設定するためにロボティックプロセスオートメーションシステムをトレーニングすることを含む。実施形態において、訓練は、リクエストが公開されるドメインのセットを決定するためにロボット型プロセス自動化システムを訓練することを含む。実施形態において、訓練は、リクエストのコンテンツを構成するためにロボット型プロセス自動化システムを訓練することを含む。
融資の個人保証の品質を検証するクラウドソーシングシステム
In an embodiment, a platform or system is trained to compose crowdsourcing requests based on a set of loan attributes based on a training set of human user interactions with interfaces to a set of crowdsourcing services. A robotic process automation system (RPA) 154 may also be included. In embodiments, the loan attributes are obtained from a set of smart contract services that manage the loan. In embodiments, the robotic process automation system is configured to be iteratively trained and improved based on a set of results from a set of crowdsourced requests. In embodiments, training includes training a robotic process automation system to set rewards. In embodiments, training includes training a robotic process automation system to determine the set of domains to which requests are published. In embodiments, training includes training the robotic process automation system to compose the content of the request.
A crowdsourcing system that verifies the quality of personal guarantees for loans
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保102または資産218の条件を検証するためのクラウドソーシング・システム520である。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）クラウドソーシング要求が情報供給者のグループに伝達され、要求に対する応答が収集および処理されて少なくとも1つの成功した情報供給者に報酬を提供するクラウドソーシングサービスのセット、（b）要求のパラメータの構成を可能にするクラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースであって、要求およびパラメータは、ローンに関する保証人の条件に関連する情報を得るように構成されるインターフェース、および（c）クラウドソーシング要求を発行する発行サービスのセット、を備える。
In embodiments, provided herein is a
実施形態では、クラウドソーシングシステム520のセットは、ローンの保証人であるエンティティの財務状態に関する情報を取得する。
In an embodiment, a set of
実施形態では、財務状態は、事業体の公示された評価、公的記録によって示される事業体が所有する一連の財産、事業体が所有する一連の財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の刑事状態、の中から選択された事業体に関する情報に少なくとも部分的に基づいて判断される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In an embodiment, the financial condition includes a publicly announced valuation of the entity, a set of properties owned by the entity as indicated by public records, a valuation of a set of properties owned by the entity, bankruptcy status of the entity, the entity's foreclosure status, the entity's default status, the entity's non-compliance status, and the entity's criminal status. Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's taxation status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態では、報酬は、クラウドソーシング要求に対する応答を処理し、クラウドソーシング要求に対して構成された一連のパラメータを満たす情報に対して報酬を自動的に割り当てるスマートコントラクトによって管理される。 In embodiments, rewards are managed by smart contracts that process responses to crowdsourcing requests and automatically assign rewards to information that satisfies a configured set of parameters for the crowdsourcing request.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選ばれた少なくとも一つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. . From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、クラウドソーシングサービスのインターフェースをさらに含んでもよい 実施形態において、要求は、ローンのための担保アイテムのセットの状態に関する情報を得るように構成され、担保アイテムのセットは、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫の中から選択される。在庫品、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産の中から選択される、一連の担保物件。 In embodiments, the platform or system may further include an interface of a crowdsourcing service.In embodiments, the request is configured to obtain information regarding the status of a set of collateral items for a loan, the set of collateral items being , vehicles, ships, planes, buildings, homes, properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, and warehouses. Stocks, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, A set of collateral, selected from equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、担保の状態は、担保の品質、担保の状態、担保に対する所有権の状態、担保の所有の状態、担保に対する先取特権の状態、項目の新品又は中古の状態、項目のタイプ、項目のカテゴリー、項目の仕様、項目の製品機能セット、項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンスからなる群から選択された状態属性を含む。項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の故障履歴、項目の所有者、項目の所有履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、および項目の評価である。 In embodiments, the status of the collateral may include: quality of collateral, condition of collateral, status of ownership of collateral, status of ownership of collateral, status of lien on collateral, new or used condition of item, type of item, item category, item specifications, item product feature set, item model, item brand, item manufacturer, item condition, item storage location, item geographic location, item age, item maintenance Contains state attributes selected from the group. Item model, Item brand, Item manufacturer, Item condition, Item value, Item storage location, Item geographic location, Item age, Item maintenance history, Item usage history, Item accident history , item failure history, item owner, item ownership history, item type price, item type value, item rating, and item rating.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、クラウドソーシングの要求の識別情報およびパラメータ、クラウドソーシングの要求に対する応答、および報酬を分散台帳に記録するブロックチェーンサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of blockchain services that record identities and parameters of crowdsourcing requests, responses to crowdsourcing requests, and rewards on a distributed ledger.
実施形態において、インターフェースは、人間のユーザーがクラウドソーシングの要求を確立するためにパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカル・ユーザー・インターフェースである。 In embodiments, the interface is a graphical user interface configured to enable a workflow in which a human user inputs parameters to establish a crowdsourcing request.
実施形態では、パラメータは、要求された情報の種類、報酬、及び報酬を受け取るための条件を含む。 In embodiments, the parameters include the type of information requested, the reward, and the conditions for receiving the reward.
実施形態では、パラメータは報酬であり、報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、報酬ポイントのセット、通貨、製品又はサービスの割引、及びアクセス権の中から選択される。 In embodiments, the parameter is a reward, and the reward is selected from among monetary rewards, tokens, tickets, contractual rights, cryptocurrencies, sets of reward points, currencies, product or service discounts, and access rights. be.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、スマート貸出契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに含んでもよく、スマート契約サービスは、クラウドソーシングサービスのセットからの情報を処理し、ローンに関連するアクションを自動的に引き受ける。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services that manage smart lending contracts, the smart contract services processing information from the set of crowdsourced services and automating loan-related actions. willingly accept.
実施形態では、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、および融資の呼び出しのうちの少なくとも1つである。 In embodiments, the action is at least one of a foreclosure action, a lien management action, a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, and a loan call.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、クラウドソーシングサービスのセットへのインターフェースと人間ユーザーの相互作用の訓練セットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてクラウドソーシング要求を構成するように訓練されるロボットプロセス自動化システムをさらに含んでもよい。 In an embodiment, the platform or system is a robot trained to compose crowdsourcing requests based on a set of loan attributes based on a training set of human user interactions with interfaces to a set of crowdsourcing services. A process automation system may also be included.
実施形態では、ローンの属性は、ローンを管理するスマート・コントラクト・サービスのセットから取得される。 In embodiments, the loan attributes are obtained from a set of smart contract services that manage the loan.
実施形態において、ロボットプロセス自動化システムは、クラウドソーシング要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練され、改善されるように構成される。 In embodiments, the robotic process automation system is configured to be iteratively trained and improved based on a set of results from a set of crowdsourced requests.
実施形態では、トレーニングは、報酬を設定する、要求が公開されるドメインのセットを決定する、または要求の内容を構成するために、ロボットプロセス自動化システムをトレーニングすることを含む。 In embodiments, training includes training a robotic process automation system to set rewards, determine the set of domains to which requests are published, or configure the content of requests.
図7を参照すると、実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約サービス134を有する貸付プラットフォームが提供される。貸付可能化プラットフォーム100は、一組の条件に基づいて金利の設定の自動化を可能にするように構成された一組のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158を含む、使用する、又は可能にすることができる）及び他のコンポーネントを含むことができる金利自動化ソリューション224を含んでもよい。は、スマートコントラクト条件、（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）マーケットプレイス条件、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件、および（特に限定されない当事者210、担保102および資産218を含む実体198の）同様のものを含んでもよい。例えば、金利自動化ソリューション224のユーザは、二次貸し手から貸し手に利用可能な金利、借り手のリスク要因（1つ又は2つに基づいて予測されるリスクを含む）など、上記に基づきローンの金利を決定又は推奨するルール、閾値、モデルパラメータなどを（ユーザインターフェースなどで）設定してもよい。人工知能156を用いたより予測的なモデル）、またはシステムが自動的にそのようなルール、閾値、パラメータなどを推奨または設定してもよい（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）。金利は、マーケティング要因（他の貸金業者によって提供される競合金利など）に基づいて決定されてもよい。金利は、新規ローン、既存ローンの変更、借り換え、差し押さえ状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）等に対して計算されてもよい。
Referring to FIG. 7, in an embodiment, a loan is processed based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. A lending platform is provided with a
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを修正するためのスマート契約システムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセット、および（b）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットを含み、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからの情報を処理し、その情報に基づいてローンの金利の変更を自動的に開始させる。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for loan modification having a set of computational services. In embodiments, the platform or system provides (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring the set of entities involved in loans and (b) a set of smart contract services for managing smart lending contracts. Including, a set of smart contract services processes information from a set of data collection and monitoring services and automatically initiates changes in loan interest rates based on that information.
実施形態では、金利の変化は、データ収集および監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの状態に基づいている。 In an embodiment, interest rate changes are based on the condition of a set of collateral for the loan monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、金利の変化は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視される当事者の属性に基づく。 In embodiments, interest rate changes are based on party attributes monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差し押さえの中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. set of crowdsourced services, including services selected from.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保のセットの価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set values for sets of collateral based on information from data collection and monitoring services.
実施形態では、金利の変化は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの評価に基づいている。 In an embodiment, interest rate changes are based on the valuation of a set of collateral for loans monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、一組の担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫の一式、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In an embodiment, the set of collateral items includes vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventories, commodities, securities, currencies, value Choose from tokens, tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の取引に関する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含んでいる。 In an embodiment, the set of valuation services includes an artificial intelligence service that iteratively refines valuation models based on resulting data regarding collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含んでいる。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において、担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視している。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態では、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットに関する情報のパブリックソースを監視するためのデータ収集及び監視サービスのセットであって、情報のパブリックソースは、ウェブサイト情報、ニュース記事情報、ソーシャルネットワーク情報及びクラウドソース情報の中から選択される、データ収集及び監視サービスのセット、並びに（b）スマート融資契約を管理するためのスマート契約サービスのセット、を含む。スマート契約サービスのセットが、データ収集およびモニタリングサービスのセットからの情報を処理し、その情報に基づいてローンの金利の変更を自動的に開始する、ステップを含む。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for loan modification having a set of computational services. In embodiments, the platform or system is (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring public sources of information about a set of entities involved in loans, the public sources of information being website information; a set of data collection and monitoring services selected from among news article information, social network information and crowdsourced information; and (b) a set of smart contract services for managing smart financing contracts. A set of smart contract services processes information from a set of data collection and monitoring services and automatically initiates changes in loan interest rates based on that information.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、ローンの当事者であるエンティティの財務状況を監視する。 In embodiments, a set of data collection and monitoring services monitor the financial status of the entity that is the party to the loan.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、財務状態は、事業体の公に表明された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産の集合、事業体が所有する財産の集合の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の刑事状態、の中から選ばれた事業体の一連の属性に基づいて決定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In embodiments, the financial condition includes a publicly stated valuation of the entity, a set of assets owned by the entity as indicated by public records, a valuation of a set of assets owned by the entity, bankruptcy status of the entity, It is determined based on a set of entity attributes selected from entity seizure status, entity default status, entity regulatory violation status, and entity criminal status. Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's taxation status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態において、当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択される。 In embodiments, the parties are primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers, borrowers. , debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、担保の項目の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、担保が対象となるローンに関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition, and ownership of an item of collateral and undertakes actions related to loans to which the collateral is subject. .
実施形態において、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること担保物件の評価、担保物件の検査、融資の実行、融資条件の設定、借り手への通知の提供、融資対象物件の差押え、および融資条件の変更。 In embodiments, the loan-related actions include providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting a loan interest rate, deferring payment requirements, changing a loan interest rate, Verifying ownership, recording changes in ownership Evaluating collateral, inspecting collateral, making loans, setting loan terms, providing notice to borrowers, seizing loaned property, and loan terms change.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差し押さえの中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、監視対象は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットの中から選択される担保アイテムのセットである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, monitored objects include vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, A set of collateral items selected from within a ticket. Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクトシステムであり、本システムは、一組の計算サービスを有する。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットであって、実施形態において、エンティティは、複数の異なる管轄区域に位置している、データ収集および監視サービスのセットと、（b）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットであって、スマート契約サービスのセットは、データ収集および監視サービスのセットからエンティティに関する位置情報を処理し、位置情報に基づいて少なくとも一部でローンに関するローンを自動的に引き受ける、サービスである、セットと、を含む。 In an embodiment, provided herein is a smart contract system for loan modification, the system having a set of computational services. In embodiments, the platform or system is (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring a set of entities involved in loans, and in embodiments the entities are located in multiple different jurisdictions; and (b) a set of smart contract services for managing the smart lending contract, the set of smart contract services being a position relative to the entity from the set of data collection and monitoring services. a set, which is a service that processes information and automatically underwrites loans relating to loans based at least in part on location information;
実施形態において、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を検証すること、所有権の変更を記録すること担保物件の評価、担保物件の検査、融資の実行、融資条件の設定、借り手への通知の提供、融資対象物件の差押え、および融資条件の変更。 In embodiments, the loan-related actions include providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting a loan interest rate, deferring payment requirements, changing a loan interest rate, Verifying ownership, recording changes in ownership Evaluating collateral, inspecting collateral, making loans, setting loan terms, providing notice to borrowers, seizing loaned property, and loan terms change.
実施形態において、スマートコントラクトは、一連の管轄特有の規制通知要件を処理し、以下に基づいて、借り手に適切な通知を提供するように構成される。
貸し手、借り手、融資された資金、融資の返済、融資の担保のうち少なくとも1つの所在を示すもの
In embodiments, the smart contract is configured to handle a set of jurisdiction-specific regulatory notification requirements and provide appropriate notification to borrowers based on:
An indication of the location of at least one of the lender, borrower, funds loaned, loan repayment, and loan collateral
実施形態において、スマートコントラクトは、一連の管轄特有の規制上の差し押さえ要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供された資金、ローンの返済、及びローンの担保の少なくとも1つの管轄に基づいて、借り手に適切な差し押さえ通知を提供するよう構成される。 In embodiments, the smart contract handles a set of jurisdiction-specific regulatory foreclosure requirements and, based on at least one jurisdiction, the lender, borrower, funds provided via loan, loan repayment, and loan collateral. are configured to provide appropriate foreclosure notices to borrowers.
実施形態において、スマートコントラクトは、ローンの条件を設定するための一連の管轄特有のルールを処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、及びローンの担保のうちの少なくとも1つの場所に基づいてスマートコントラクトを構成するように構成されている。 In embodiments, the smart contract processes a set of jurisdiction-specific rules for setting the terms of the loan, and at least one of the borrower, funds provided through the loan, loan repayment, and loan collateral. Configured to configure smart contracts based on one location.
実施形態において、スマート契約は、ローンが管轄区域で適用される最大金利制限を遵守するように、ローンの金利を設定するように構成される。 In embodiments, the smart contract is configured to set the interest rate of the loan such that the loan complies with the maximum interest rate limit applicable in the jurisdiction.
実施形態では、金利の変化は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの状態に基づいている。 In embodiments, interest rate changes are based on the condition of a set of collateral for a loan monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、金利の変化は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視される当事者の属性に基づく。 In embodiments, interest rate changes are based on party attributes monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え、の中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公開情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In an embodiment, the set of data collection and monitoring services includes: a set of IoT systems that monitor the entity; a set of cameras that monitor the entity; a set of software services that pull information related to the entity from public information sites; A set of mobile devices reporting information, a set of wearable devices worn by a human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and crowdsourcing configured to solicit and report information about the entity. A set of services, including a selection of services from among.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保のセットの価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set values for sets of collateral based on information from data collection and monitoring services.
実施形態では、評価モデルは、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金の引渡し、ローンの支払い、およびローンの担保の少なくとも1つの管轄に基づく、管轄固有の評価モデルである。 In embodiments, the valuation model is a jurisdiction-specific valuation model based on the jurisdiction of at least one of the lender, borrower, delivery of funds provided via loan, loan payment, and loan collateral.
実施形態では、ローンのための条件の少なくとも1つは、データ収集及び監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの評価に基づいている。 In embodiments, at least one of the terms for the loan is based on evaluation of a set of collateral for the loan monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、一組の担保物品は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫の一式、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In an embodiment, the set of collateral items includes vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventories, commodities, securities, currencies, value Choose from tokens, tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、評価サービスのセットは、担保の取引に関する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In embodiments, the set of valuation services includes an artificial intelligence service that iteratively refines valuation models based on outcome data regarding collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において担保に類似するアイテムの価格または財務データを監視する。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors prices or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
図8を参照すると、実施形態において、監視された条件に基づいて負債を自動的に再構築するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが提供される。貸出イネーブルメントプラットフォーム100は、スマート契約条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の）、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件等（特に限定されない当事者210、担保102及び資産218等を含むエンティティ198の）を含み得る、一連の条件に基づく債務の再編の自動化を可能にするように構成されたインターフェース、ワークフロー及びモデル（種々の適応型知能システム158によって含まれるか又は使用可能になってよい）及び他のコンポーネントを含む債務再編ソリューション228を含んでいてもよい。例えば、債務再編ソリューション228のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいてローンの債務再編アクションを決定または推奨する様々なルール、閾値、手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを（債務再編ソリューション228のユーザインターフェースなどで）作成、設定、またはその他の方法で処理してもよく、再編が種々の要因に基づくことがある場合、このような処理は、以下のようになる。ここで、再編は、現行の市場金利、二次貸し手から貸し手が利用可能な金利、借り手のリスク要因（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、他の債務の状態（借り手の新規債務、借り手の債務の排除など）、ローンを担保または裏付けするために使用される担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、債権、債務、または同様のもの）、および多くの他のもの。再構築は、金利の変更、被保証者の優先順位の変更、債務を裏付けまたは確保するために使用される担保102または資産218の変更、当事者の変更、保証人の変更、支払いスケジュールの変更、元本残高の変更（例えば、支払いの免除または加速を含む）、および他のものを含むことができる。実施形態において、債務再編ソリューション228は、そのようなルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間の経過とともに結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、その結果、推奨リストラクチャリングを達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含んでよく、これは債務再編計画によって作成、構成、および／または説明されることが可能である。リストラクチャリング計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、担保の価値など）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。リストラクチャリング計画は、既存のローンの修正、借り換え、差し押さえ状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能状況、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利の変化）などについて生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家によるリストラクチャリング活動の訓練セットで、及び／又はリストラクチャリング行動の結果で訓練され、リストラクチャリング計画の1以上の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。
Referring to FIG. 8, in an embodiment, a lending platform is provided with smart contracts that automatically restructure liabilities based on monitored conditions. The
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマート契約システムであり、このシステムは、一組の計算サービスを有する。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローンに関与するエンティティのセットを監視するためのデータ収集及び監視サービスのセットと、（b）スマート貸付契約を管理するためのスマート契約サービスのセットとを含み、スマート契約サービスのセットは、データ収集及び監視サービスのセットからの情報を処理し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再構築する。 In an embodiment, provided herein is a smart contract system for loan modification, the system having a set of computational services. In an embodiment, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for monitoring the set of entities involved in loans and (b) a set of smart contract services for managing smart lending contracts. , a set of smart contract services processes information from a set of data collection and monitoring services to automatically reconstruct obligations based on monitored conditions.
実施形態では、再構築は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの状態に基づいている。 In embodiments, reconstruction is based on the state of a set of collateral for the loan monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態において、再構築は、ローンの契約書に基づく一連の規則に従っており、再構築は、契約書に関連する監視対象エンティティの少なくとも1つに関して決定されるイベント時に発生する。 In embodiments, restructuring follows a set of rules based on the loan agreement, and restructuring occurs upon an event determined with respect to at least one of the monitored entities associated with the agreement.
実施形態では、イベントは、融資のための担保が融資の残りの残高の必要な端数価値を超えないことである。 In embodiments, the event is that the collateral for the loan does not exceed the required fractional value of the remaining balance of the loan.
実施形態では、イベントは、ローン契約に関する買い手の不履行である。 In embodiments, the event is the buyer's default on the loan agreement.
実施形態では、再構築は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視される当事者の属性に基づく。 In embodiments, the reconstruction is based on attributes of the parties monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態において、スマート契約サービスのセットは、ローン条件、ローン関連イベント及びローン関連活動の少なくとも1つを支配するスマート契約の条件を指定するためのサービスをさらに含む。 In embodiments, the set of smart contract services further includes services for specifying terms of smart contracts governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定され管理されるローンの条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差し押さえの中から選ばれる。担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から、スマートコントラクトサービスの集合によって指定され管理されるローンの条件を選択する。 In an embodiment, the set of loan terms specified and governed by the set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral. Designation, Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Security, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure. Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms, and Default Consequences, by Smart Contract Service Aggregation Select the loan terms to be specified and administered.
実施形態において、データ収集および監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセットおよびエンティティに関連する情報を勧誘および報告するように構成されたクラウドソーシングサービスセットのうちから選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor the entity, a set of cameras that monitor the entity, a set of software services that derive information related to the entity from publicly available information sites, A set of mobile devices that report information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and a set of user interfaces to solicit and report information related to the entity. includes services selected from a set of crowdsourced services configured in the
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、データ収集及びモニタリングサービスからの情報に基づいて担保のセットの価値を設定するために評価モデルを使用する評価サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of valuation services that use valuation models to set values for sets of collateral based on information from data collection and monitoring services.
実施形態では、負債の再編は、データ収集及び監視サービスのセットによって監視されるローンのための担保のセットの評価に基づいている。 In embodiments, the restructuring of liabilities is based on the evaluation of a set of collateral for loans monitored by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the set of collateral items includes vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value. , tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の取引に関する結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善する人工知能サービスを含む。 In an embodiment, the set of valuation services includes an artificial intelligence service that iteratively refines valuation models based on outcome data regarding collateral transactions.
実施形態では、評価サービスのセットは、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, the set of valuation services further includes a set of market value data collection services that monitor and report market information related to collateral values.
実施形態では、市場価値データ収集サービスのセットは、少なくとも1つの公開市場において担保に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In an embodiment, the set of market value data collection services monitors pricing or financial data for items similar to collateral in at least one open market.
実施形態では、担保のアイテムを評価するための類似アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for evaluating items of collateral is constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、属性は、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
図9を参照すると、実施形態において、融資のための保証の信頼性を検証するために、ソーシャルメディアを監視し、データを収集し、分析を決定するためのソーシャルネットワーク分析アプリケーション204を有する融資可能化プラットフォーム100が提供される。融資のイネーブルメントプラットフォーム100は、一連の条件に基づいて貸出取引の保証及び／又は担保の監視を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知能システム158を含む、使用する、又は可能にする）及び他のコンポーネントを含む保証及び／又は担保監視ソリューション230を含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の条件）、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件等（特に、当事者210、担保102及び資産218を無制限に含むエンティティ198の条件）を含む場合がある。例えば、保証及び／又はセキュリティ監視ソリューション230のユーザは、借り手のリスク要因、貸し手のリスク要因、市場リスク要因に基づくような貸出取引の監視計画を決定又は推奨するルール、閾値、モデルパラメータ等を（ユーザインターフェース等において）設定することができる。及び／又は担保102又は資産218のリスク要因（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、又は貸付可能化プラットフォーム100は、（任意に、時間をかけて結果の訓練セットに基づきそうすることを学習することによって）そのような規則、閾値、パラメータなどを自動的に推奨又は設定してもよい。保証及び／又はセキュリティ監視ソリューション230は、ソーシャルネットワーク分析サービス204及び／又は他の監視システム164及び／又はデータ収集システム166のセットを構成して、担保102又は資産218に関する情報を含み得るもの等、1又は複数のソーシャルネットワーク、ウェブサイト等からデータを検索、解析、抽出及び処理してもよい（例えば、以下の通り。当事者210の車両、ボート、または他の個人資産を示す写真、自宅または他の不動産の写真、当事者210の活動を説明する写真またはテキスト（金融リスク、身体リスク、健康リスク、または支払義務に対する保証および／または期限時にローンを返済する借り手の能力に関連し得る他のリスクを示すものを含む）。例えば、借り手が普通乗用車をオフロード状態で運転している写真を、その車両が残債の多い自動車ローンの担保として完全に信頼できないことを示すものとしてフラグを立てることができる。
Referring to FIG. 9, in an embodiment, a loanable loanable having a social network analytics application 204 for monitoring social media, collecting data, and determining analytics to verify credibility of guarantees for lending. A
したがって、実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための保証の条件を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成されたアルゴリズムのセットによってデータが収集されるソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスのセット、および（b）保証の条件に関連する情報を得るためにソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスのパラメータの構成を可能にするソーシャルネットワークサービスのセットへのインターフェース、が含まれる。 Accordingly, in embodiments, provided herein is a social network monitoring system for verifying terms of guarantees for financing. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of social network data collection and monitoring services whose data is collected by a set of algorithms configured to monitor social network information about entities involved in loans, and ( b) includes an interface to a set of social network services that allows configuration of parameters of the social network data collection and monitoring service to obtain information related to the terms of the warranty;
実施形態では、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのセットは、ローンの保証人であるエンティティの財務状況に関する情報を取得する。 In embodiments, a set of social network data collection and monitoring services obtains information regarding the financial status of the entity that is the guarantor of the loan.
実施形態では、財務状態は、事業体の公に述べられた評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産のセット、事業体が所有する財産のセットの評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約上の不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態の中から選択される、事業体のソーシャルネットワークに含まれる情報に基づいて少なくとも部分的に決定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In embodiments, the financial condition includes a publicly stated valuation of the entity, a set of properties owned by the entity as indicated by public records, a valuation of a set of properties owned by the entity, bankruptcy status of the entity, Based, at least in part, on information contained in the entity's social network, selected from among the entity's foreclosure status, the entity's contractual default status, the entity's non-compliance status, and the entity's criminal status. It is determined. Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's taxation status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1種類のものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. It is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスのインターフェースをさらに含んでもよい。 実施形態において、データ収集および監視サービスは、ローンのための担保アイテムのセットの状態に関する情報を得るように構成され、担保アイテムのセットは、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、食用アイテム、チケット、暗号通貨、から選択される。商品、有価証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産、知的財産権、契約権、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、及び動産の中から選択される、ことを特徴とする。 In embodiments, the platform or system may further include a social network data collection and monitoring service interface. In embodiments, the data collection and monitoring service is configured to obtain information about the status of a set of collateral items for a loan, the set of collateral items being vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, property, property. Choose from development land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory sets, commodities, securities, currencies, edible items, tickets, and cryptocurrencies. Commodities, securities, currency, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, gems, intellectual property, intellectual property rights, contract rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, It is characterized in that it is selected from among tools, machines, and movable property.
実施形態において、担保の状態は、担保の品質、担保の状態、担保に対する所有権の状態、担保の所有の状態、担保に対する先取特権の状態、項目の新品または中古の状態、項目のタイプ、項目の仕様、項目の製品機能セット、項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目のコンテキスト、項目の状態からなる群から選択された状態属性を含む。品目のカテゴリー、品目の仕様、品目の製品機能セット、品目のモデル、品目のブランド、品目のメーカー、品目の状態、品目のコンテキスト、品目の状態、品目の価値、品目の保管場所、品目のジオロケーション、品目の年齢、品目のメンテナンス履歴、品目の使用履歴、品目の事故歴項目、項目の故障履歴、項目の所有権、項目の所有権履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、項目の評価。 In embodiments, the status of the collateral includes the quality of the collateral, the condition of the collateral, the status of the title to the collateral, the status of the ownership of the collateral, the status of the lien on the collateral, the new or used condition of the item, the item type, the item item's product feature set, item's model, item's brand, item's manufacturer, item's state, item's context, item's state. Item Category, Item Specification, Item Product Feature Set, Item Model, Item Brand, Item Manufacturer, Item State, Item Context, Item State, Item Value, Item Storage Location, Item Geo Location, Item Age, Item Maintenance History, Item Usage History, Item Accident History Item, Item Failure History, Item Ownership, Item Ownership History, Item Type Price, Item Type Value, Item rating, item rating.
実施形態では、インターフェースは、人間のユーザーがソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するためのパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースのことである。 In embodiments, the interface refers to a graphical user interface configured to enable a workflow for human users to enter parameters for establishing social network data collection and monitoring requests.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、スマート貸付契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに含んでもよく、スマート契約サービスは、ソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスのセットからの情報を処理し、貸付に関連するアクションを自動的に引き受ける。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services that manage smart loan contracts, the smart contract services processing information from the set of social network data collection and monitoring services, and Automatically accept the action you take.
実施形態では、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも1つである。 In embodiments, the action is at least one of a foreclosure action, a lien management action, a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, and a loan call.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスのセットへのインターフェースと人間ユーザーの相互作用の訓練セットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集及び監視アクションを構成するように訓練されるロボットプロセス自動化システムをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system configures data collection and monitoring actions based on a set of loan attributes based on a training set of human user interactions with interfaces to a set of social network data collection and monitoring services. It may further include a robotic process automation system trained to.
実施形態では、ローンの属性は、ローンを管理するスマート・コントラクト・サービスのセットから取得される。 In embodiments, the loan attributes are obtained from a set of smart contract services that manage the loan.
実施形態において、ロボットプロセス自動化システムは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視要求のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練および改善されるように構成される。 In embodiments, the robotic process automation system is configured to iteratively train and improve based on a set of results from a set of social network data collection and monitoring requests.
実施形態では、トレーニングは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するために、ロボットプロセス自動化システムをトレーニングすることを含む。 In embodiments, training includes training a robotic process automation system to determine the set of domains to which the social network data collection and monitoring service applies.
実施形態では、トレーニングは、ソーシャルネットワークデータ収集および監視検索の内容を構成するために、ロボットプロセス自動化システムをトレーニングすることを含む。 In embodiments, the training includes training a robotic process automation system to configure social network data collection and surveillance search content.
図9をなお参照すると、実施形態において、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが提供される。保証および／またはセキュリティ監視ソリューション230は、貸出取引に関与する様々なエンティティ198およびそれらの環境を監視するものなどの、一連のIoTサービス208（様々な実施形態に関連して説明したような様々なIoTデバイス、エッジデバイス、エッジ計算および処理能力などを含む場合がある）からのデータを使用し、それによって収集活動を構成する能力を含む場合がある。
Still referring to FIG. 9, in an embodiment, a lending platform is provided with an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans. The warranty and/or
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための保証の条件を検証するための監視システムである。例えば、一連のアルゴリズムは、借り手または貸し手のリスク要因、市場リスク要因、物理的リスク要因などに関連する条件を含む、上記で言及された条件に基づいて、IoTデバイスによるデータ収集を開始する、データ収集を管理する、などのように構成されてもよい。例えば、IoTシステムは、住宅ローン、信用枠、または他の貸付取引の適切な担保として機能することが予測できるかどうかを確認するために、住宅が洪水、風害などのリスクにさらされているかどうかを判断するなど、悪天候の期間中に住宅のビデオまたは画像を取り込むように構成され得る。 In embodiments, provided herein is a monitoring system for verifying the terms of guarantees for financing. For example, a set of algorithms may initiate data collection by IoT devices based on the conditions mentioned above, including conditions related to borrower or lender risk factors, market risk factors, physical risk factors, etc. It may be configured to manage collections, and so on. For example, whether the home is exposed to risks such as flooding, wind damage, etc., to see if the IoT system can be predicted to serve as suitable collateral for a mortgage, line of credit, or other lending transaction. may be configured to capture video or images of the residence during periods of severe weather, such as determining
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローンに関与するエンティティから及びエンティティについて収集されたIoT情報を監視するように構成されたアルゴリズムのセットによってデータが収集されるIoTデータ収集及び監視サービスのセット、および（b）保証の状態に関連する情報を得るためにソーシャルネットワークデータ収集及び監視サービスのパラメータの構成を可能にするIoTデータ収集及び監視サービスのセットのインターフェイス、を含む。 In embodiments, the platform or system is (a) an IoT data collection and monitoring service in which data is collected by a set of algorithms configured to monitor IoT information collected from and about the entity involved in the loan; and (b) an interface for the IoT data collection and monitoring service set that enables configuration of parameters of the social network data collection and monitoring service to obtain information related to warranty status.
実施形態では、IoTデータ収集および監視サービスのセットは、ローンの保証人であるエンティティの財務状態に関する情報を取得する。 In embodiments, a set of IoT data collection and monitoring services obtains information about the financial status of the entity that is the guarantor of the loan.
実施形態において、財務状態は、事業体の公に述べられた評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産のセット、事業体が所有する財産のセットの評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約上の不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の刑事状態、の中から選択される事業体についてIoT装置によって収集された情報に基づいて少なくとも部分的に決定される。事業体の輸出規制状況、事業体の禁輸状況、事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言のセット、事業体の行動のセット、事業の所在地、及び事業体の地理位置。 In embodiments, the financial condition includes a publicly stated valuation of the entity, a set of properties owned by the entity as indicated by public records, a valuation of a set of properties owned by the entity, bankruptcy status of the entity, Based, at least in part, on information collected by the IoT device about the entity selected from entity seizure status, entity contractual default status, entity regulatory violation status, and entity criminal status. is determined by Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's customs status, Entity's taxation status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product The set of customer reviews, the entity's social network rating, the entity's credentials, the entity's referral letter, the entity's set of testimonials, the entity's set of behaviors, the location of the business, and the geographic location of the entity.
実施形態において、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択される少なくとも1つのタイプである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is at least one type selected from an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. is. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、IoTデータ収集および監視サービスのセットのインターフェイスをさらに含むことができ、実施形態では、データ収集および監視サービスのセットは、IoTのセットの状態に関する情報を取得するように構成される。ローンのための担保であって、担保アイテムのセットが、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中から選択される、担保アイテム。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, the platform or system may further include an interface for a set of IoT data collection and monitoring services, in embodiments the set of data collection and monitoring services are configured to obtain information about the state of the IoT set. configured to Collateral for a loan, wherein the set of collateral items includes vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, A collateral item chosen from among currencies, tokens of value, tickets, and cryptocurrencies. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態において、担保の状態は、担保の品質、担保の状態、担保に対する所有権の状態、担保の占有状態、担保に対する先取特権の状態、項目の新品又は中古の状態、項目のタイプ、項目のカテゴリー、項目の仕様、項目の製品機能セット、項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンスからなる群から選択された状態属性を含む。項目のモデル、項目のブランド、項目の製造業者、項目の状態、項目の価値、項目の保管場所、項目の地理的位置、項目の年齢、項目のメンテナンス履歴、項目の使用履歴、項目の事故履歴、項目の故障履歴、項目の所有者、項目の所有履歴、項目の種類の価格、項目の種類の価値、項目の評価、および項目の評価である。 In embodiments, the status of the collateral may include the quality of the collateral, the condition of the collateral, the status of the ownership of the collateral, the occupancy status of the collateral, the status of the lien on the collateral, the new or used condition of the item, the type of the item, the The group consisting of category, item specification, item product feature set, item model, item brand, item manufacturer, item condition, item storage location, item geographic location, item age, item maintenance. Contains state attributes selected from . Item model, Item brand, Item manufacturer, Item condition, Item value, Item storage location, Item geographic location, Item age, Item maintenance history, Item usage history, Item accident history , item failure history, item owner, item ownership history, item type price, item type value, item rating, and item rating.
実施形態において、インターフェースは、人間のユーザがIoTデータ収集および監視サービスの監視アクションを確立するためにパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されるグラフィカルユーザインターフェースである。 In embodiments, the interface is a graphical user interface configured to enable a workflow in which a human user inputs parameters to establish a monitoring action of the IoT data collection and monitoring service.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、スマート貸出契約を管理するスマート契約サービスのセットをさらに含んでもよく、スマート契約サービスのセットは、IoTデータ収集及び監視サービスのセットからの情報を処理し、貸出に関連するアクションを自動的に引き受ける。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services that manage smart lending contracts, the set of smart contract services processing information from the set of IoT data collection and monitoring services, and Automatically undertake relevant actions.
実施形態では、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも1つである。 In embodiments, the action is at least one of a foreclosure action, a lien management action, a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, and a loan call.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、IoTデータ収集及び監視サービスのセットへのインターフェースとの人間ユーザーの相互作用の訓練セットに基づいて、ローンの属性のセットに基づいてデータ収集及び監視アクションを構成するように訓練されるロボットプロセス自動化システムをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system configures data collection and monitoring actions based on a set of loan attributes based on a training set of human user interactions with an interface to a set of IoT data collection and monitoring services. It may further include a robotic process automation system trained to.
実施形態では、ローンの属性は、ローンを管理するスマート・コントラクト・サービスのセットから取得される。 In embodiments, the loan attributes are obtained from a set of smart contract services that manage the loan.
実施形態において、ロボットプロセス自動化システムは、IoTデータ収集及び監視サービス活動のセットからの結果のセットに基づいて、反復的に訓練及び改善されるように構成される。 In embodiments, the robotic process automation system is configured to iteratively train and improve based on a set of results from a set of IoT data collection and monitoring service activities.
実施形態では、トレーニングは、IoTデータ収集および監視サービスが適用されるドメインのセットを決定するために、ロボットプロセス自動化システムをトレーニングすることを含む。 In an embodiment, training includes training a robotic process automation system to determine the set of domains to which the IoT data collection and monitoring service applies.
実施形態では、トレーニングは、IoTデータ収集および監視サービス活動の内容を構成するために、ロボットプロセス自動化システムをトレーニングすることを含む。 In an embodiment, training includes training a robotic process automation system to configure content for IoT data collection and monitoring service activities.
図10を参照すると、実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システム（RPA）154を有する貸出プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動化された交渉を可能にする、及び／又は貸出取引に関連する交渉のための推奨又は計画を提供する交渉ソリューション232の1つ又は複数の側面に対する自動化を提供し得る。交渉のための交渉ソリューション232及び／又はRPAシステム154は、貸出取引の1つ又は複数の条件の交渉の1つ又は複数の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158を含む、用いる又はそれによって可能になる）及び他のコンポーネントを含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、制限なく当事者210、担保102および資産218を含むエンティティ198の）を含み得る、一連の条件に基づくようなものである。例えば、交渉ソリューション232のユーザは、1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、貸付取引交渉のための交渉アクションまたは計画を決定または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定または他の方法で処理（交渉ソリューション232および／またはRPAシステム154のユーザインターフェースなどにおいて）してもよい。ここで、交渉計画は、様々な要因、例えば、現行の市場金利、二次貸し手から貸し手が利用できる金利、借り手、貸し手、1つ以上の保証人のリスク要因、市場リスク要因等（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、融資を確保または裏付けるために用いられる担保102または資産218の状態、事業または業務（例えば、.g.,売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、交渉スタイルを示す行動など）、および他の多くのものである。交渉は、貸出取引条件の交渉、債務再編、差し押さえ活動、金利の設定、金利の変更、被保証者の優先順位の変更、債務の裏付けまたは担保に使用される担保102または資産218の変更、当事者の変更、保証人の変更、支払いスケジュールの変更、元本残高の変更（例えば、支払いの免除または加速を含む）、および他の多くのものを含むことができる。
取引または条件について説明する。実施形態において、交渉ソリューション232は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨交渉計画をもたらし、これは、交渉の推奨または望ましい結果（例えば、許容できる結果の範囲内）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてよく、監視条件および／またはスマート契約用語に基づいて、ステップの条件実行が含まれてもよく、交渉計画によって作成、構成、および／または説明されることが可能である。交渉計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、担保の価値など）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。交渉計画は、新規ローンの作成、保証及び担保の作成、二次ローンの作成、既存ローンの変更、借り換え、差し押さえ状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産又は支払不能状況、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利の変化）などについて生成及び／又は実行されてもよい。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、交渉計画の1つ以上の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成するために、専門家による交渉活動の訓練セット、及び／又は交渉行為の結果について訓練されてもよい。
Referring to FIG. 10, embodiments provide a lending platform having a robotic process automation system (RPA) 154 for negotiating a set of terms for a loan. RPA system 154 may provide automation for one or more aspects of
Describe a deal or terms. In embodiments, the
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）ローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するためのデータ収集及び監視サービスのセット、（b）一連のローン交渉アクションを分類するために相互作用の訓練セット上で訓練される人工知能システム、及び（c）ローンの当事者の代わりにローンの条件を交渉するためにローン取引の相互作用のセット及びローン取引の結果セット上で訓練されるロボットプロセスオートメーションシステムを備える。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for negotiating loans. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for gathering a training set of interactions between entities for a set of loan transactions, and (b) for classifying a sequence of loan negotiation actions. and (c) an artificial intelligence system trained on a set of loan transaction interactions and a loan transaction outcome set to negotiate loan terms on behalf of the loan parties. Equipped with a robotic process automation system that
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. set of crowdsourced services, including services selected from.
実施形態では、エンティティは、ローン取引の当事者のセットである。 In embodiments, an entity is a set of parties to a loan transaction.
実施形態では、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、被保証人貸し手、貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択される。 In an embodiment, the set of parties includes primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, guaranteed lenders, lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, Selected among collateral providers, borrowers, debtors, underwriters, examiners, valuers, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、ロボティックプロセスオートメーションは、一連の貸出プロセスに関与する一連のユーザーインターフェースとの当事者の相互作用のセットで訓練される。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a set of user interactions with a series of user interfaces involved in a series of lending processes.
実施形態では、交渉が完了すると、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクトサービスのセットによってローンのスマートコントラクトが自動的に構成される。 In embodiments, once the negotiations are complete, a smart contract for the loan is automatically configured by the set of smart contract services based on the outcome of the negotiations.
実施形態では、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方が、ローンに関連する分散型台帳に記録される。 In embodiments, negotiation results and/or negotiation events are recorded in a distributed ledger associated with the loan.
実施形態において、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択されるタイプのものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of a type selected from among auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. be. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの借り換えを交渉するためのロボティックプロセスオートメーションシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一連のローン借り換え活動に対するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するための一連のデータ収集及び監視サービス、一連のローン借り換え行動を分類するために相互作用の訓練セット上で訓練される人工知能システム、及び（c）ローンの当事者の代わりにローン借り換え活動を引き受けるために、一連のローン借り換え相互作用及び一連のローン借り換え結果上で訓練されるロボットプロセス自動化システム、が含まれる。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for negotiating loan refinancing. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for gathering a training set of interactions between entities for a set of loan refinancing activities; an artificial intelligence system trained on a training set of actions; and (c) a robotic process trained on a set of loan refinancing interactions and a set of loan refinancing outcomes to undertake loan refinancing activities on behalf of the loan parties. automation systems.
実施形態において、ローン借り換え活動は、借り換えのオファーを開始すること、借り換えのリクエストを開始すること、借り換え金利を設定すること、借り換え支払いスケジュールを設定すること、借り換え残高を設定すること、借り換えのための担保を設定すること、借換資金の使用管理すること、借換に伴う先取特権の除去または設定すること、借換のための権利確認、検査プロセスの管理、アプリケーションの入力、借換のための条件交渉、借換のクロージングすることを含む。 In embodiments, the loan refinancing activity comprises: initiating a refinancing offer; initiating a refinancing request; setting a refinancing rate; setting a refinancing payment schedule; to set up collateral, manage the use of refinancing funds, remove or establish a lien on refinancing, verify entitlement for refinancing, manage the inspection process, enter applications, and for refinancing including negotiating the terms of the loan and closing the refinancing.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットなどから選択されるサービスを含んでいる。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. including services selected from a set of publicly available crowdsourced services.
実施形態では、エンティティはローン取引の当事者の集合である。 In embodiments, an entity is a collection of parties to a loan transaction.
実施形態では、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などから選択される。 In embodiments, the set of parties includes primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, collateral lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers, Selected from borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, accountants and others.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、ロボティックプロセスオートメーションは、一連の貸出プロセスに関与する一連のユーザーインターフェースを有する当事者の一連のインタラクションについて訓練される。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a series of interactions of parties with a series of user interfaces involved in a series of lending processes.
実施形態では、借り換えプロセスの完了時に、借り換えローンのためのスマートコントラクトが、借り換え活動の結果に基づいて、一連のスマートコントラクトサービスによって自動的に構成される。 In embodiments, upon completion of the refinancing process, a smart contract for the refinancing loan is automatically configured by the set of smart contract services based on the outcome of the refinancing activity.
実施形態では、借り換えの結果およびイベントの少なくとも一方が、借り換えローンに関連する分散型台帳に記録される。 In embodiments, refinancing results and/or events are recorded in a distributed ledger associated with the refinancing loan.
実施形態において、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択されるタイプのものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of a type selected from among auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. be. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
図11を参照すると、実施形態では、貸付回収のためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸付プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動収集を可能にする、及び／又は貸出取引に関連する収集活動に対する推奨又は計画を提供する収集ソリューション238の1つ又は複数の側面に対する自動化を提供し得る。回収のための回収ソリューション238及び／又はRPAシステム154は、貸出取引のための回収プロセスの1つ又は複数の条件の回収行為の1つ又は複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれ、使用され又は可能となり得る）及び他のコンポーネントを含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、制限なく当事者210、担保102および資産218を含むエンティティ198の）を含み得る、一連の条件に基づくようなものである。例えば、回収ソリューション238のユーザは、1つ以上のイベント、条件、状態、アクションに基づいて、貸付取引または貸付監視ソリューションの回収アクションまたはプランを決定または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定または他の方法で処理（回収ソリューション238および／またはRPAシステム154のユーザインターフェースなどにおいて）することができる。などであり、回収計画は、支払いの状況、借り手の状況、担保102または資産218の状況、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因など（人工知能156を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、融資を担保または裏付けるために用いられる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態など、様々な要素に基づいてもよい（例えば、売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、借り手がコミュニケーションスタイル、コミュニケーションケイデンスなどにどう反応するかを示す行動など）、および他の多くのものである。回収は、ローンに関する回収、支払いを促すためのコミュニケーション、及び同様のものを含んでもよい。実施形態において、回収ソリューション238は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨回収計画をもたらし、それは、以下の通りであってよい。すなわち、回収の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）を達成するために必要な一連の行動を指定し、これは自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、これは回収計画によって作成、設定、および／または説明され得る。回収計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、担保の価値など）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。回収計画は、新規ローンの作成、二次ローン、既存ローンの修正、借り換え、差し押さえ状況（例えば、有担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能状況、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利の変化）等のために生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家による収集活動の訓練セットで、及び／又は収集活動の結果で訓練され、収集計画の1つ又は複数の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成することができる。
Referring to FIG. 11, embodiments provide a loan platform having a robotic process automation system for loan collection. RPA system 154 may provide automation for one or more aspects of
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンの回収を処理するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）一組のローンに対する一組の支払いの回収を伴う一組のローン取引に対するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセット、（b）一連のローン回収アクションを分類するために相互作用の訓練セット上で訓練される人工知能システム、および（c）ローンの当事者のためにローン回収アクションを引き受けるためにローン取引の相互作用およびローン回収結果のセット上で訓練されるロボットプロセスオートメーションシステムを含む。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for processing loan collections. In embodiments, the platform or system includes (a) a data collection and monitoring service for gathering a training set of interactions between entities for a set of loan transactions involving the collection of a set of payments on a set of loans; (b) an artificial intelligence system trained on a training set of interactions to classify a sequence of loan collection actions; and (c) an interaction of loan transactions to undertake loan collection actions for the parties to the loan. Includes a robotic process automation system that is trained on a set of actions and loan collection results.
実施形態では、ロボットプロセス自動化システムによって行われるローン回収行動は、回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの紹介、回収通信の設定、回収通信のスケジュール設定、回収通信のためのコンテンツの設定、の中から選択される。ローンを解決するための申し出の設定、回収行為の終了、回収行為の延期、代替支払スケジュールの申し出の設定、訴訟の開始、差し押さえの開始、破産手続きの開始、差し戻し手続き、および担保への先取特権の配置の中から選択される。 In embodiments, the loan collection actions performed by the robotic process automation system include initiating a collection process, introducing the loan to an agent for collection, setting up collection communications, scheduling collection communications, and creating content for collection communications. selected from the settings. Establishing offers to settle loans, terminating collection actions, deferring collection actions, setting offers for alternative payment schedules, commencing litigation, commencing foreclosures, commencing bankruptcy proceedings, remand proceedings, and liens on collateral. is selected from the arrangement of
実施形態では、ローン回収結果のセットは、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、回収行動のセットの金融利回り、回収への投資収益、及び回収に関わる当事者の評判の測定値から選択される。 In an embodiment, the set of loan collection outcomes includes responses to collection contact events, loan payments, loan borrower defaults, loan borrower bankruptcies, collection litigation outcomes, financial yields for a set of collection actions, Selected from measures of investment return and the reputation of the parties involved in the payback.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公開された情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティによってエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を募集及び報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットから選択されたサービスを含む。実施形態において、エンティティは、ローン取引の当事者のセットである。実施形態において、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、及び会計士から選択される。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor the entity, a set of cameras that monitor the entity, a set of software services that derive information related to the entity from public information sites, A set of mobile devices reporting relevant information, a set of wearable devices worn by a human entity, a set of user interfaces providing information about the entity by the entity and configured to solicit and report information about the entity. Includes services selected from a set of crowdsourced services. In embodiments, an entity is a set of parties to a loan transaction. In embodiments, the set of parties are primary lenders, secondary lenders, loan syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers. , borrowers, debtors, underwriters, examiners, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
実施形態において、ロボティックプロセスオートメーションは、一連の貸出プロセスに関与する一連のユーザーインターフェースと当事者の一連の相互作用について訓練される。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a series of user interface and party interactions involved in a series of lending processes.
実施形態では、回収プロセスの交渉が完了すると、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクトサービスのセットによってローンのためのスマートコントラクトが自動的に構成される。 In an embodiment, once the collection process has been negotiated, a smart contract for the loan is automatically configured by a set of smart contract services based on the outcome of the negotiation.
実施形態では、回収結果及び回収イベントの少なくとも一方が、ローンに関連する分散型台帳に記録される。 In embodiments, collection results and/or collection events are recorded in a distributed ledger associated with the loan.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択されるタイプのものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of a type selected from among auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. be. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy including at least one of a logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
図12を参照すると、実施形態では、一連のローンを統合するためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸付プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動化された連結を可能にする、及び／又は貸出取引に関連する連結活動のための推奨又は計画を提供する連結ソリューション240の1つ又は複数の側面のための自動化を提供してもよい。コンソリデーションソリューション240及び／又はコンソリデーションのためのRPAシステム154は、貸出取引のためのコンソリデーション活動又はコンソリデーションプロセスの1つ又は複数の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（これは、種々の適応的インテリジェントシステム158によって含まれ得る、用いられ得る又は可能となる）及び他の構成要素を含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、当事者210、担保102および資産218を無制限に含むエンティティ198の）を含むことができる一連の条件に基づくようなものである。例えば、コンソリデーションソリューション240のユーザは、1つ以上のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、貸付取引または貸付のセットに対するコンソリデーションアクションまたはプランを決定または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（例えば、1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用）、修正、設定またはその他の処理（例えば、コンソリデーションソリューション240および／またはRPAシステム154のユーザインタフェースにおいて）してもよく、コンソリデーションプランは、種々の要素に基づいて決定されてもよい。例えば、支払いの状況、ローンのセットの金利、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、ローンのセットの借り手の状況、担保102または資産218の状況、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因などである。市場リスク要因など（人工知能156を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、一連のローンを担保または裏付けするために用いられる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債の好みを示す行動など）、および他の多くのものである。統合は、ローンのセットの条件に関する統合、適切なローンの選択、統合されたローンのための支払条件の構成、既存のローンのための返済計画の構成、統合を促すためのコミュニケーション、及びその他を含んでもよい。実施形態において、統合ソリューション240は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨される統合計画をもたらし、この統合計画は、以下を達成するために必要な一連のアクションを指定し得る。統合の推奨または所望の結果（許容可能な結果の範囲内など）であり、自動化されてもよく、監視された条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、これは統合計画によって作成、構成、および／または説明され得る。統合計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、担保の価値など）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。連結計画は、新規の連結ローンの作成、連結ローンに関連する二次ローン、連結に関連する既存ローンの修正、連結ローンの条件の借り換え、差し押さえ状況（例えば、担保ローン金利から無担保ローン金利への変更）、破産または支払不能状況、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利の変化）などについて生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家による連結活動の訓練セットについて、及び／又は連結活動の結果について訓練され、連結計画の1つ又は複数の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成することができる。
Referring to FIG. 12, embodiments provide a lending platform with a robotic process automation system for consolidating a series of loans. The RPA system 154 provides automation for one or more aspects of the
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ローンのセットに関する情報を収集し、ローン連結取引のセットに関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するためのデータ収集および監視サービスのセット、（b）相互作用の訓練セットで訓練されて、ローンのセットを連結の候補として分類する人工知能システム、および（c）連結の当事者に代わってローンのセットの少なくとも部分集合の連結を管理するためにローン連結相互作用のセットで訓練されているロボットプロセスオートメーションシステムを備える。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for consolidating a set of loans. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for collecting information about a set of loans and a training set of interactions between entities for a set of loan consolidation transactions; ) an artificial intelligence system trained on a training set of interactions to classify the set of loans as candidates for consolidation; Equipped with a robotic process automation system that has been trained with a set of interlocking interactions.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットから選択されたサービスを含んでいる。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. includes services selected from a set of crowdsourced services identified.
実施形態では、統合の候補として分類されるローンのセットは、ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定され、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、および担保の価値の中から選択された属性が含まれる。 In an embodiment, the set of loans that are classified as candidates for consolidation are determined based on a model that processes the attributes of the entities involved in the set of loans, including the identity of the parties, interest rate, balance due, payment terms, payment schedule, Attributes selected from loan type, collateral type, party financial status, payment status, collateral status, and collateral value are included.
実施形態において、連結を管理することは、一連の候補ローンからのローンの識別、連結申し出の準備、連結計画の準備、連結申し出を伝える内容の準備、連結申し出のスケジュール設定、連結申し出の伝達、連結申し出の変更の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、一連のローンに対する担保の変更、連結に関する申し込みワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払予定の設定及び連結契約を締結の少なくともいずれかを管理することを含む。実施形態において、エンティティは、ローン取引の当事者のセットである。実施形態において、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、有担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価専門家、政府職員、会計士などの中から選択される。 In embodiments, managing the consolidation includes identifying a loan from a set of candidate loans, preparing a consolidation offer, preparing a consolidation plan, preparing content to convey the consolidation offer, scheduling the consolidation offer, communicating the consolidation offer, Negotiate changes to consolidation offers, prepare consolidation agreements, execute consolidation agreements, change collateral for series loans, process application workflows for consolidations, manage reviews, manage valuations, set interest rates, defer payment requirements, make payments including managing scheduling and/or consolidation agreements; In embodiments, an entity is a set of parties to a loan transaction. In embodiments, the set of parties are primary lenders, secondary lenders, loan syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers. , borrowers, debtors, underwriters, examiners, valuers, auditors, valuation professionals, government officials, accountants, etc.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
実施形態では、ロボティックプロセスオートメーションは、一組の連結プロセスに関与する一組のユーザーインターフェースとの当事者の相互作用のセットで訓練される。実施形態において、交渉の完了時に、連結ローンのためのスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいて、一連のスマートコントラクトサービスによって自動的に構成される。実施形態では、交渉の結果及び交渉イベントの少なくとも一方が、ローンに関連する分散型台帳に記録される。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a set of participant interactions with a set of user interfaces involved in a set of interlocking processes. In embodiments, upon completion of negotiations, a smart contract for the consolidated loan is automatically constructed by a series of smart contract services based on the outcome of the negotiations. In embodiments, negotiation results and/or negotiation events are recorded in a distributed ledger associated with the loan.
実施形態では、ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択されるタイプのものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the loan is of a type selected from among auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. be. From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
図13を参照すると、実施形態において、ファクタリング取引を管理するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動ファクタリングを可能にするファクタリングソリューション242の1つまたは複数の側面に対する自動化を提供し、および／または債権のファクタリングを含むものなどの貸付取引に関連するファクタリング活動に対する推奨または計画を提供し得る。ファクタリングソリューション242及び／又はファクタリング用RPAシステム154は、一連の条件に基づいてなど、ファクタリング取引の1つ又は複数の条件のファクタリング行為の1つ又は複数の側面の自動化を可能にするように構成されたインターフェース、ワークフロー、及びモデル（これは、種々の適応型知的システム158によって含まれ、使用され又は可能にされてよい）及び他の構成要素を含んでもよい。スマートコントラクト条件、（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）マーケットプレイス条件、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、限定されない当事者210、担保102および資産218、売掛金、および在庫などを含むエンティティ198の）を含むことができる。例えば、ファクタリングソリューション242のユーザは、1つ以上のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて、ファクタリング取引またはモニタリングソリューションのファクタリングアクションまたはプランを決定または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、設定、またはその他の処理（ファクタリングソリューション242および／またはRPAシステム154のユーザインターフェースなど）してもよく、ファクタリング計画は、様々な要素に基づいてもよい。例えば、債権の状態、仕掛品の状態、在庫の状態、納品及び／又は出荷の状態、支払いの状態、借り手の状態、担保102又は資産218の状態、借り手、貸し手、1又は複数の保証人のリスク要因、市場リスク要因等（人工知能156を用いた1又は複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、融資を担保又は裏付けるために使用する担保102又は資産218の状態、事業又は事業運営の状態（例えば、債権、債務など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、交渉スタイルを示す行動など）、および他の多くのものである。ファクタリングは、ローンに関するファクタリング、支払いを促すためのコミュニケーション、及び同様のものを含んでもよい。実施形態において、ファクタリングソリューション242は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間の経過とともに結果のトレーニングセットに基づいてそうするように学習することによって）、推奨ファクタリング計画をもたらし、この計画は、（許容可能な結果の範囲内など）ファクタリングの推奨または所望の結果を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、自動化されてもよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件実行があってもよく、これはファクタリング計画により作成、構成、および／または説明されることが可能である。ファクタリング計画は、少なくとも部分的には、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利または他の条件、担保の価値、売掛金の価値、金利など）、および規制および/またはコンプライアンスの要因に基づいて決定および実行されるかもしれない。ファクタリング計画は、新しいファクタリング取決めの作成、既存のファクタリング取決めの変更、およびその他のために生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、ファクタリング計画の1つ以上の側面の自動的な作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成するために、専門家によるファクタリング活動の訓練セットについて、及び／又はファクタリング行為の結果について訓練されてもよい。
Referring to FIG. 13, in an embodiment a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring transactions is provided. The RPA system 154 provides automation for one or more aspects of the
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組のローンを統合するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報を収集し、ファクタリングローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するための、データ収集および監視サービスのセット、（b）相互作用の訓練セット上で訓練されて、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティを分類する人工知能システム、および（c）ファクタリングローンを管理するためにファクタリングローン相互作用のセット上で訓練されているロボット・プロセス・オートメーション・システム、などを含む。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for consolidating a set of loans. In embodiments, the platform or system (a) collects information about the entities involved in the set of factored loans and collects a training set of interactions between the entities for the set of factored loan transactions; A set of services, (b) an artificial intelligence system trained on a training set of interactions to classify entities involved in a set of factored loans, and (c) a set of factored loan interactions to manage the factored loans. including robots, process automation systems trained on, etc.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. set of crowdsourced services, including services selected from.
実施形態において、人工知能システムは、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用し、属性は、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払予定、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、及び担保の価値から選択される。 In an embodiment, the artificial intelligence system uses a model that processes attributes of entities involved in a set of factored loans, the attributes being the assets used for factoring, the identities of the parties, interest rates, outstanding balances, payment terms, payment Selections are made from Appointments, Loan Types, Collateral Types, Parties' Financial Status, Payment Status, Collateral Conditions, and Collateral Values.
実施形態では、ファクタリングに使用される資産は、一連の売掛金を含む。 In embodiments, assets used for factoring include a series of accounts receivable.
実施形態において、ファクタリングローンを管理することは、ファクタリングのための一連の資産の管理、一連の候補ローンからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリング計画の準備、ファクタリングオファーを伝える内容の準備、ファクタリングオファーを予定する、ファクタリングオファーを伝える、ファクタリングオファー変更の交渉、の少なくとも一つを含んでいる。ファクタリング契約書作成、ファクタリング契約締結、ファクタリング対象債権担保変更、売掛債権譲渡、ファクタリング申込ワークフロー、検査管理、ファクタリング対象資産査定管理、金利設定、支払要件猶予、支払予定設定、ファクタリング契約締結。 In embodiments, managing a factoring loan includes managing a set of assets for factoring, identifying a loan for factoring from a set of candidate loans, preparing a factoring offer, preparing a factoring plan, and communicating the factoring offer. Includes at least one of preparing content, scheduling factoring offers, communicating factoring offers, and negotiating changes to factoring offers. Factoring contract creation, factoring contract conclusion, factoring receivable collateral change, accounts receivable transfer, factoring application workflow, inspection management, factoring asset assessment management, interest rate setting, payment requirement postponement, payment schedule setting, factoring contract conclusion.
実施形態では、エンティティはローン取引の当事者の集合である。 In embodiments, an entity is a collection of parties to a loan transaction.
実施形態では、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士の中から選択される。 In an embodiment, the set of parties is primary lender, secondary lender, lending syndicate, corporate lender, government lender, bank lender, secured lender, bond issuer, bond purchaser, unsecured lender, guarantor, collateral provider. , borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. systems, random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, and simulation systems.
実施形態において、ロボティックプロセスオートメーションは、一組のファクタリングプロセスに関与する一組のユーザーインターフェースとの当事者の相互作用のセットで訓練される。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a set of participant interactions with a set of user interfaces involved in a set of factoring processes.
実施形態では、交渉の完了時に、ファクタリングローンのためのスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによって自動的に構成される。 In an embodiment, upon completion of the negotiation, a smart contract for the factoring loan is automatically constructed by the set of smart contract services based on the outcome of the negotiation.
実施形態では、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方が、ローンに関連する分散型台帳に記録される。 In embodiments, negotiation results and/or negotiation events are recorded in a distributed ledger associated with the loan.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
図14を参照すると、実施形態において、ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが提供される。ローンは、例えば、住宅ローンであってよい。 Referring to FIG. 14, in an embodiment a lending platform having a robotic process automation system for brokering loans is provided. A loan may be, for example, a mortgage.
RPAシステム154は、自動ブローカリングを可能にし、かつ／または、本明細書に記載される任意のタイプの住宅ローン、住宅ローン、クレジットライン、自動車ローン、建設ローン、または他のローンのセットをブローカリングするためなど、貸付取引に関連するブローカリング活動の推奨または計画を提供するブローカリングソリューション244の1または複数の側面に対する自動化を提供し得る。ブローカリングのためのブローカリングソリューション244および／またはRPAシステム154は、一連の条件に基づいて、貸出取引のためのブローカリング動作またはブローカリングプロセスの1つまたは複数の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、およびモデル（これは、種々の適応型知的システム158によって含まれるか、使用または可能になる）ならびに他の構成要素を含んでもよい。は、スマートコントラクト条件、（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の）マーケットプレイス条件、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件、および（特に限定されない当事者210、担保102および資産218を含む実体198の、ならびに金利、利用できる貸し手、利用できる条件などの）同様のものを含む場合がある。例えば、ブローカリングソリューション244のユーザは、決定または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つまたは複数のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定またはその他の処理（例えば、ブローカリングソリューション244および／またはRPAシステム154のユーザインタフェースにおいて）してもよい。ブローカリング計画は、様々な一次および二次貸し手から利用可能な一連のローンの金利などの様々な要因に基づくことができ、借り手の許容される属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一組のローンの借り手の状況、担保102または資産218の状況または他の属性、借り手、貸し手、1つまたは複数の保証人のリスク要因。市場リスク要因など（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、負債の状態、一連のローンを担保または裏付けるために利用できる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債の好みを示す行動など）、および多くの他のものである。ブローカリングは、ローンのセットの条件、適切なローンの選択、連結ローンの支払い条件の構成、既存のローンの返済計画の構成、借入を奨励するためのコミュニケーションなどに関するブローカリングを含んでもよい。実施形態では、ブローカリングソリューション244は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間の経過とともに結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨ブローカリング計画をもたらし、この計画は、ブローカリングの推奨または望ましい結果（許容される結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、自動化してもよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行があってもよく、これはブローカリング計画により作成、構成、および／または説明されることが可能である。ブローカリング計画は、少なくとも部分的に、市場要因（他の貸し手によって提供される競合金利、不動産価値、借り手の属性、担保の価値など）ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に基づいて決定および実行されてもよい。ブローカリング計画は、新規ローンの作成、二次ローンの作成、既存ローンの修正、借り換え条件、市場変化（例えば、実勢金利または不動産価値の変化）などを含む状況について、生成および／または実行されてもよい。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、ブローカリング計画の1つまたは複数の側面の自動作成、管理および／または実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデルなどを生成するために、専門家によるブローカリング活動の訓練セットで、および／またはブローカリング行為の結果で訓練されてもよい。
The RPA system 154 enables automated brokering and/or brokers any type of mortgage, mortgage, line of credit, auto loan, construction loan, or other set of loans described herein. Automation may be provided for one or more aspects of the
実施形態において、本明細書で提供されるのは、住宅ローンの仲介を自動化するためのロボット・プロセス・オートメーション・システムである。実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、（a）一連の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報を収集するため、および一連の住宅ローン取引に関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するための一連のデータ収集および監視サービス、（b）相互作用の訓練セット上で訓練されて、一連の住宅ローンに関与するエンティティを分類する人工知能システム、および（c）一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローン相互作用のうち少なくとも1つ上で訓練されて住宅ローンを仲介するロボットプロセスオートメーションシステムを備える。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for automating mortgage brokerage. In embodiments, the platform or system (a) collects information about entities involved in a set of mortgage transactions and collects a training set of interactions between entities for a set of mortgage transactions. data collection and monitoring services, (b) an artificial intelligence system that is trained on a training set of interactions to classify entities involved in a series of mortgages, and (c) a series of mortgage activities and series of mortgages each other. A robotic process automation system trained on at least one of the functions to broker mortgages.
実施形態では、一連の住宅ローン活動および一連の住宅ローン相互作用のうちの少なくとも1つは、マーケティング活動、一連の見込み借り手の識別、不動産の識別、担保の識別、借り手の資格、権原検索、権原確認、不動産評価、不動産検査、不動産評価、所得確認、借り手人口統計分析、資本提供者の識別、利用可能な金利の決定利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、既存の住宅ローンの分析、既存と新規の住宅ローン条件の比較分析、申請ワークフローの完成、申請項目の入力、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約のスケジュールの完成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、権利譲渡、先取特権、住宅ローン契約締結。 In embodiments, at least one of the series of mortgage activities and series of mortgage interactions includes marketing activities, series of prospective borrower identifications, property identifications, collateral identifications, borrower qualifications, title searches, title verification, property valuation, property inspection, property valuation, income verification, borrower demographic analysis, identification of capital providers, determination of available interest rates determination of available interest rates, determination of available payment terms, existing mortgages analysis of existing and new mortgage terms; completion of application workflow; Negotiation of mortgage terms, transfer of rights, lien, conclusion of mortgage contract.
実施形態において、データ収集及び監視サービスのセットは、エンティティを監視するIoTシステムのセット、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット及びエンティティに関する情報を勧誘し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセット、の中から選択されたサービスを含む。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services includes a set of IoT systems that monitor entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, A set of mobile devices reporting information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity and configured to solicit and report information about the entity. set of crowdsourced services, including services selected from.
実施形態では、人工知能システムは、住宅ローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用し、属性は、住宅ローンの対象となる不動産、担保に使用される資産、当事者の身元、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンのタイプ、不動産のタイプ、当事者の財務状態、支払状況、不動産の状態、および不動産の価値から選択される。 In an embodiment, the artificial intelligence system uses a model that processes the attributes of the entities involved in a set of mortgages, the attributes being the property covered by the mortgage, the assets used as collateral, the identities of the parties, the interest rate , payment balance, payment terms, payment schedule, mortgage type, property type, financial status of the parties, payment status, property condition, and property value.
実施形態において、住宅ローンを管理することは、住宅ローンの対象となる不動産を管理すること、一連の借り手の状況から住宅ローンの候補を特定すること、住宅ローンの申し出を準備すること、住宅ローンの申し出を伝える内容を準備すること、住宅ローンの申し出を予定すること、住宅の申し出を伝えること、住宅の申し出を変更する交渉を行うこと、の少なくとも一つを含む。住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約の実行、一組の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡の処理、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、及び住宅ローン契約の締結。実施形態では、エンティティは、ローン取引の一組の当事者である。実施形態では、当事者のセットは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士などから選択される。 In embodiments, managing a mortgage includes managing a property for mortgage; identifying mortgage candidates from a set of borrower circumstances; preparing a mortgage offer; scheduling a mortgage offer; communicating a housing offer; and/or negotiating to modify a housing offer. Preparing mortgage agreements, executing mortgage agreements, changing collateral for a set of mortgages, processing lien assignments, processing application workflows, managing inspections, evaluating a range of assets covered by a mortgage. Administering, setting interest rates, deferring payment requirements, setting payment schedules, and entering into mortgage agreements. In embodiments, an entity is a set of parties to a loan transaction. In an embodiment, the set of parties is primary lender, secondary lender, lending syndicate, corporate lender, government lender, bank lender, secured lender, bond issuer, bond purchaser, unsecured lender, guarantor, collateral provider. , borrowers, debtors, underwriters, inspectors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, accountants, etc.
実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
実施形態において、ロボティックプロセスオートメーションは、住宅ローン関連活動のセットに関与するユーザインターフェースのセットとの当事者の相互作用のセットで訓練される。実施形態では、交渉の完了時に、住宅ローン用のスマートコントラクトが、交渉の結果に基づいてスマートコントラクトサービスのセットによって自動的に構成される。実施形態において、交渉の結果及び交渉イベントの少なくとも一方は、ローンに関連する分散台帳に記録される。実施形態において、人工知能システムは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムのうちの少なくとも1つを含む。 In an embodiment, the robotic process automation is trained on a set of party interactions with a set of user interfaces that involve a set of mortgage-related activities. In an embodiment, upon completion of the negotiation, a smart contract for the mortgage is automatically configured by the set of smart contract services based on the outcome of the negotiation. In embodiments, negotiation results and/or negotiation events are recorded in a distributed ledger associated with the loan. In embodiments, artificial intelligence systems include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy At least one of a logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
図15を参照すると、実施形態において、債券に対する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する貸出プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動化された債券管理を可能にする債券管理ソリューション234の1つまたは複数の側面に対する自動化を提供し、および／または、以下のものを提供し得る。地方債、社債、政府債、または債券発行者の資産、担保、またはコミットメントによって裏打ちされ得る他の債券など、債券取引に関連する債券管理活動に対する推奨または計画。債券管理ソリューション234及び／又は債券管理用RPAシステム154は、一連の条件に基づいて、債券管理行為又は債券取引の管理プロセスの1つ又は複数の側面の自動化を可能にするように構成された、インターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれ、使用され又は可能となり得る）並びに他のコンポーネントを含んでもよい。は、スマートコントラクト条件、（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の）マーケットプレイス条件、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件、並びに（特に、限定されない当事者210、担保102及び資産218を含む実体198の、並びに金利、利用可能なレンダー、利用可能な条件などの）条件を含むことができる。例えば、債券管理ソリューション234のユーザは、（債券管理ソリューション234及び／又はRPAシステム154のユーザインターフェースなどにおいて）様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを決定又は推奨する作成、構成（1又は複数のテンプレート又はライブラリの使用など）、修正、設定又はその他の処理をしてよい。1つまたは複数のイベント、条件、状態、アクションなどに基づいて所定のタイプまたはタイプの債券のセットを管理するための債券管理アクションまたは計画であって、債券管理計画は、様々な要因、例えば、様々な一次および二次レンダーまたは発行者から利用できる金利、発行者および買い手の許容属性（例えば、所得、富、場所などに基づく）プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一組の債券の発行者の状況、担保102または資産218の状況または他の属性、発行者、1つまたは複数の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156による1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一組の債券を担保または裏付けるために利用できる担保102または資産218の状態、ビジネスまたは事業の状態（例えば、,債権、債務、または同様のもの）、当事者210の条件（純資産、富、債務、場所、およびその他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、債務の好みを示す行動など）、およびその他多くのものである。債券管理は、債券のセットの条件、適切な債券の選択、取引を促すためのコミュニケーションなどに関する管理を含んでもよい。実施形態において、債券管理ソリューション234は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨債券管理計画をもたらし、これは、債券管理の推奨または望ましい結果（許容される結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化してもよく、監視した条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよい。及び／又はスマートコントラクト用語は、債券管理計画によって作成、構成、及び／又は説明されてもよい。債券管理計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の発行者が提供する競合金利、不動産価値、発行者の属性、担保又は資産の価値等）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行され得る。債券管理計画は、新規債券の作成、債券の裏付けとなる二次ローン又は取引、既存債券の修正、市場変化（例えば、実勢金利又は資産価値の変化）を伴う状況等に対して生成及び／又は実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家による債券管理活動の訓練セットで、及び／又は債券管理活動の結果で訓練され、債券管理計画の1つ又は複数の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。
Referring to FIG. 15, in an embodiment, a lending platform is provided having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms for bonds. RPA system 154 may provide automation for one or more aspects of
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、及び他の要素から構成されるプラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一連の債券取引に関与する一連のエンティティに関する情報を収集するための一連のクラウドソーシングシステム520と、（b）一連のクラウドソーシングサービスからの情報を使用して一連の発行者の状態を分類するためのモデル及び一連の人工知能サービスを有する状態分類システムであって、モデルが発行者に関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態分類システムとを含む。
In embodiments, provided herein consist of various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and other elements for monitoring the status of issuers of bonds. It's a platform. In embodiments, the platform or system uses information from (a) a set of
実施形態では、エンティティのセットは、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットの中のエンティティを含む。 In embodiments, the set of entities includes entities in the set of issuers, the set of bonds, the set of parties, and the set of assets.
実施形態では、発行者のセットは、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of issuers includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、債券のセットは、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および企業債のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of bonds includes at least one of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, and corporate bonds.
実施形態では、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、政策リスク状態、財務健康状態、身体的欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態および実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the status classified by the status classification system is default status, foreclosure status, breach of contract status, financial risk status, behavioral risk status, policy risk status, financial health status, physical disability status, physical health status. , entity risk status and entity health status.
実施形態において、クラウドソーシングサービスのセットは、ユーザが、発行者のセットに関する条件に関連する情報のためのクラウドソーシング要求を構成することができるユーザ・インターフェースを可能にする。 In embodiments, the set of crowdsourcing services enables a user interface through which users can compose crowdsourcing requests for information related to terms on a set of publishers.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、IoTデバイスのセット、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、発行者を監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system includes at least one of a set of IoT devices, a set of environmental condition sensors, a set of social network analysis services, and a set of algorithms for querying network domains. It can further include a set of configurable data collection and monitoring services for monitoring.
実施形態では、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両から選択される環境を監視する。 In embodiments, the set of configurable data collection and monitoring services is selected from municipal environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and vehicles. monitor the environment where
実施形態では、一連の債券は一連の資産によって裏付けられている。 In embodiments, a series of bonds is backed by a series of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、のうちの資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including tokens, tickets, cryptocurrencies, and assets of Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債務取引に関連する行動を引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of assets and undertakes actions related to asset related debt transactions.
実施形態において、アクションは、債務取引の提供、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供される必要がある通知の提供、一連の資産に対する差押、条件の修正、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、および債務の連結の中から選択される。 In embodiments, the actions include providing a debt transaction, underwriting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, changing the value of assets. Appraise, call loans, complete transactions, set the terms of transactions, provide notices that need to be served, seize a set of assets, amend terms, set entity ratings, syndicate debt, and consolidate debt is selected from
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券に関連する行動を管理する自動債券管理システムをさらに含んでもよく、自動債券管理システムは、債券管理活動の訓練セットで訓練される。 In embodiments, the platform or system may further include an automated bond management system for managing bond-related activities, wherein the automated bond management system is trained with a training set of bond management activities.
実施形態では、自動化された債券管理システムは、債券取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットで訓練される。 In embodiments, an automated bond administration system is trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of bond trading activities.
実施形態では、一連の債券取引活動は、債務取引の提供、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供されるべき通知の提供、一連の資産の差押、条件の変更、企業の格付け設定、債務のシンジケーション、債務の連結などの活動を含んでいる。 In an embodiment, the sequence of bond trading activities includes providing a debt transaction, underwriting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, Assessing the value of assets, making loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, setting corporate ratings, syndication of debt, consolidation of debt It includes activities such as
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、発行者と資産のセットの少なくとも一方の価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of the issuer and/or the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, reports may include municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, valuable It relates to a set of assets including at least one of tokens, tickets. Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on the attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券取引のスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing bond trading smart contracts.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、債券の条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms of the bond.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替可能性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人的保証、およびその他の中から選ばれる。債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果。 In an embodiment, the set of terms of a debt transaction specified and governed by a set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, bond underlying asset designation, asset fungibility designation, party, issuer, purchaser, guarantee, surety, collateral, personal guarantee, and other. the designation of the assets underlying the notes, the designation of asset substitutability, the parties, the issuer, the purchaser, the guarantee, the guarantor, the collateral, the personal guarantee, the lien, the term, the contract, the foreclosure terms, the default terms, and the default terms; result.
実施形態において、貸出プラットフォームは、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有することが提供される。 In embodiments, it is provided that the lending platform has a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、および他の要素で構成されるプラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一連の債券取引に関与する一連のエンティティに関する情報を収集するためのソーシャルネットワーク分析アプリケーション204のセットと、（b）ソーシャルネットワーク監視及び分析サービスのセットからの情報に基づいて発行者のセットの状態を分類するためのモデル及び人工知能サービスのセットを有する状態分類システムであって、モデルが発行者に関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態分類システムとを含む。 In embodiments, provided herein consist of various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and other elements for monitoring the status of issuers of bonds. It's a platform. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of social network analysis applications 204 for gathering information about a set of entities involved in a set of bond transactions, and (b) a set of social network monitoring and analysis services. A state classification system having a model for classifying the state of a set of issuers based on information in and a set of artificial intelligence services, wherein the model is trained using a training data set of results associated with the issuer and a status classification system.
実施形態では、エンティティのセットは、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットの中のエンティティを含む。 In embodiments, the set of entities includes entities in the set of issuers, the set of bonds, the set of parties, and the set of assets.
実施形態では、発行者のセットは、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of issuers includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、債券のセットは、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および企業債のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of bonds includes at least one of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, and corporate bonds.
実施形態では、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、政策リスク状態、財務健康状態、身体的欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態および実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the status classified by the status classification system is default status, foreclosure status, breach of contract status, financial risk status, behavioral risk status, policy risk status, financial health status, physical disability status, physical health status. , entity risk status and entity health status.
実施形態では、ソーシャルネットワーク監視及び分析サービスのセットは、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザインタフェースを可能にする。 In embodiments, a set of social network monitoring and analysis services enables a user interface that allows users to configure queries for information about a set of entities.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、IoTデバイスのセット、環境条件センサのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するためのデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system monitors entities including at least one of a set of IoT devices, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourced services, and a set of algorithms for querying network domains. can further include a set of data collection and monitoring services for
実施形態では、データ収集および監視サービスのセットは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視する。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services is selected from municipal environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and vehicles. monitor the environment.
実施形態では、一組の債券は一組の資産によって裏打ちされている。実施形態では、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, a set of bonds is backed by a set of assets. In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債券取引に関連する行動を引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of assets and undertakes actions related to asset related bond transactions.
実施形態では、アクションは、債券取引のオファー、債券取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付け設定、シンジケート債、債券統合などから選択される。 In embodiments, the actions include offering a bond deal, underwriting a bond deal, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, changing the value of assets. From appraisals, loan calls, closing transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, amending terms, setting ratings for entities, syndicated notes, bond consolidations, etc. selected.
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステムおよびシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system and simulation system.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券に関連する行動を管理する自動化された債券管理システムをさらに含んでもよく、自動化された債券管理システムは、債券管理活動の訓練セットで訓練される。 In embodiments, the platform or system may further include an automated bond management system for managing bond-related activities, the automated bond management system trained with a training set of bond management activities.
実施形態では、自動化された債券管理システムは、債券取引活動のセットに関与するユーザ・インターフェースのセットと当事者の相互作用のセットについて訓練される。 In embodiments, the automated bond management system is trained on a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of bond trading activities.
実施形態では、一連の債券取引活動は、債券取引の提供、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の検証、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供されるべき通知の提供、一連の資産の差押、条件の修正、事業体の格付け設定、シンジケート債、及び債券の連結の間の活動を含む。 In an embodiment, the sequence of bond trading activities includes: providing bond trading; underwriting bond trading; setting interest rates; assessing value, making loans, completing transactions, setting the terms of transactions, providing notices to be given, seizing a series of assets, modifying terms, setting ratings for entities, syndicated notes, and consolidating notes; including activities during
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、発行者、債券のセット、および資産のセットの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of at least one of the issuer, the set of bonds, and the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, reports may include municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets. is related to a set of assets that includes at least one of Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似クラスタリング・アルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on the attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券取引のスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing bond trading smart contracts.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、債券の条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms of the bond.
実施形態において、スマート契約サービスのセットによって指定及び管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択される。債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果。 In embodiments, the set of terms of debt transactions specified and managed by the set of smart contract services is selected from debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule. be. the designation of the assets underlying the notes, the designation of asset substitutability, the parties, the issuer, the purchaser, the guarantee, the guarantor, the collateral, the personal guarantee, the lien, the term, the contract, the foreclosure terms, the default terms, and the default terms; result.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する貸出プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、及び他の要素から構成されるプラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一連の債券取引に関与する一連のエンティティに関する情報を収集するための一連のIoTデータ収集及び監視サービスと、（b）IoTデータ収集サービス208からの情報に基づいて一連の発行者の状態を分類するためのモデル及び一連の人工知能サービスを有する状態分類システムであって、モデルが発行者に関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態分類システムとを含む。 In embodiments, provided herein consist of various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and other elements for monitoring the status of issuers of bonds. It's a platform. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of IoT data collection and monitoring services for collecting information about a set of entities involved in a set of bond transactions; and (b) information from IoT data collection services 208. A state classification system having a model for classifying a set of issuer states based on and a set of artificial intelligence services, wherein the model is trained using a training data set of results associated with the issuer, and a status classification system.
実施形態では、エンティティのセットは、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、および資産のセットの中のエンティティを含む。 In embodiments, the set of entities includes entities in the set of issuers, the set of bonds, the set of parties, and the set of assets.
実施形態では、発行者のセットは、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of issuers includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、債券のセットは、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および社債のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of bonds includes at least one of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, and corporate bonds.
実施形態において、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約リスク状態、財務健康状態、身体的欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態および実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the status classified by the status classification system is default status, foreclosure status, breach of contract status, financial risk status, behavioral risk status, contract risk status, financial health status, physical disability status, physical health status. , entity risk status and entity health status.
実施形態において、IoTデータ収集及び監視サービスのセットは、ユーザがエンティティのセットに関する情報のためのクエリを構成することができるユーザインターフェースを可能にする。 In embodiments, a set of IoT data collection and monitoring services enables a user interface that allows users to compose queries for information about a set of entities.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための設定可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system comprises entities including at least one of a set of social network analysis services, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourced services, and a set of algorithms for querying network domains. It can further include a set of configurable data collection and monitoring services for monitoring.
実施形態では、設定可能なデータ収集及び監視サービスのセットは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両の中から選択された環境を監視する。 In embodiments, the set of configurable data collection and monitoring services are implemented in municipal environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and in vehicles. monitor selected environments from
実施形態では、一連の債券は一連の資産によって裏付けられている。 In embodiments, a series of bonds is backed by a series of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債券取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of assets and undertakes actions related to bond transactions to which the assets relate.
実施形態では、アクションは、債券取引のオファー、債券取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押えから選択される。また、「条件変更」、「格付設定」、「シンジケーション」、「社債の統合」等も行っている。 In embodiments, the actions include offering bond deals, underwriting bond deals, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, changing the value of assets. A choice is made between valuing, calling a loan, completing a transaction, setting the terms of a transaction, providing notices required to be given, and seizing on a series of assets. In addition, we also carry out "condition modification," "rating setting," "syndication," and "integration of corporate bonds."
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券に関連する行動を管理する自動化された債券管理システムをさらに含んでもよく、自動化された債券管理システムは、債券管理活動の訓練セットで訓練される。 In embodiments, the platform or system may further include an automated bond management system for managing bond-related activities, the automated bond management system trained with a training set of bond management activities.
実施形態では、自動化された債券管理システムは、債券取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者のインタラクションのセットで訓練される。 In embodiments, an automated bond administration system is trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of bond trading activities.
実施形態において、一連の債券取引活動は、債券取引の提供、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押、条件の変更、事業体の格付け設定、債券シンジケーション、債券連結などの活動を含んでいる。 In embodiments, the sequence of bond trading activities includes offering a bond transaction, underwriting a bond transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, Assessing the value of assets, making loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, setting entity ratings, bond syndications, Includes activities such as bond consolidation.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、発行者、債券のセット、および資産のセットの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of at least one of the issuer, the set of bonds, and the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, reports may include municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets. is related to a set of assets that includes at least one of Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on the attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債券取引のスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing bond trading smart contracts.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、債券の条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms of the bond.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏打ちする資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、個人情報保護から選ばれる。債券の裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果。 In an embodiment, the set of terms of a debt transaction specified and governed by a set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, bond is selected from the designation of the asset backing the asset, the designation of the substitutability of the asset, the party, the issuer, the purchaser, the guarantee, the guarantor, the collateral, the personal guarantee, and the protection of personal information. the designation of the assets underlying the notes, the designation of asset substitutability, the parties, the issuer, the purchaser, the guarantee, the guarantor, the collateral, the personal guarantee, the lien, the term, the contract, the foreclosure terms, the default terms, and the default terms; result.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、エンティティの状態を監視し、エンティティに関連する債務を管理するための、様々なサービス、コンポーネント、モジュール、プログラム、システム、デバイス、アルゴリズム、および他の要素から構成されるプラットフォームである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報を収集するためのデータ収集及び監視サービスのセットと、（b）エンティティのセットの状態を分類するためのモデル及び人工知能サービスのセットを有する状態分類システムであって、モデルがエンティティに関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態と、（c）エンティティのセットの状態を分類するためのモデルと、を含む。 In embodiments, provided herein are various services, components, modules, programs, systems, devices, algorithms, and others for monitoring the state of entities and managing liabilities associated with entities. It is a platform consisting of the elements of In embodiments, the platform or system includes (a) a set of data collection and monitoring services for gathering information about entities involved in a series of debt transactions, and (b) a model for classifying the state of the set of entities. and a state classification system having a set of artificial intelligence services, wherein the model is trained using a training data set of results associated with the entities; and (c) for classifying states of the set of entities. including the model and
（c）債務に関連する行動を管理する自動化された債務管理システムであって、該自動化された債務管理システムは、債務管理活動の訓練セットで訓練される、自動化された債務管理システム。 (c) an automated debt management system for managing debt-related behavior, wherein the automated debt management system is trained on a training set of debt management activities;
実施形態では、データ収集および監視サービスは、IoTデバイスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the data collection and monitoring service comprises at least a set of IoT devices, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourcing services, a set of social network analysis services, and a set of algorithms for querying network domains. Including one.
実施形態では、データ収集及び監視サービスのセットは、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両の中から選択された環境を監視する。 In embodiments, the set of data collection and monitoring services is selected from municipal environments, corporate environments, stock trading environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and vehicles. monitor the environment.
実施形態において、債務取引は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配の中から選択されるタイプのものである。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンから選択される。 In embodiments, the debt transaction is of a type selected from among auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements. . From Payday Loans, Prepayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans selected.
実施形態では、一連の負債取引に関与するエンティティは、一連の当事者と一連の資産を含む。 In embodiments, an entity involved in a series of liability transactions includes a series of parties and a series of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産の少なくとも1つ、資産のための容器上及び資産のためのパッケージ上に配置されたセンサのセットをさらに含んでもよく、センサのセットによって感知されたセンサ情報を資産のための固有の識別子と関連付けるように構成された、データ収集及び監視サービス及びセンサのセットから情報を取得しブロックチェーンに情報を格納するためのブロックチェーンサービスのセットを含み、ブロックチェーンへのアクセスが資産を含む債務取引のための当事者に対して安全なアクセス制御インターフェースを介して提供されている、ことを特徴とする。 In embodiments, the platform or system may further include a set of sensors disposed on at least one of the assets, the container for the asset, and the package for the asset, wherein sensor information sensed by the set of sensors is to a blockchain, including a set of blockchain services for obtaining information from and storing information on the blockchain from a set of data collection and monitoring services and sensors, configured to associate a unique identifier for an asset; is provided via a secure access control interface to parties for debt transactions involving assets.
実施形態では、センサーのセットは、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学、磁場、電場、及び位置センサーからなる群から選択される。 In embodiments, the set of sensors is selected from the group consisting of image, temperature, pressure, humidity, speed, acceleration, rotation, torque, weight, chemical, magnetic field, electric field, and position sensors.
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する債務取引に関連する行動を引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition and ownership of assets and undertakes actions related to asset related debt transactions.
実施形態では、アクションは、債務取引の提案、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、資産の集合に対する差押、条件の修正、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、債務の統合から選択されている。 In embodiments, the actions include proposing a debt transaction, underwriting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, changing the value of assets. Appraisal, Loan Origination, Completion of Transactions, Setting the Terms of Transactions, Providing Notices Required to Be Provided, Encumbrances on Aggregates of Assets, Modification of Terms, Setting Entity Ratings, Syndication of Debt, Consolidation of Debt is selected from
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワークのうちの少なくとも1つを含む、人工知能サービス。フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステム。 In embodiments, the artificial intelligence service includes at least one of a machine learning system, a model-based system, a rule-based system, a deep learning system, a hybrid system, a neural network, a convolutional neural network, a feedforward neural network. service. Feedback Neural Networks, Self-Organizing Maps, Fuzzy Logic Systems, Random Walk Systems, Random Forest Systems, Probabilistic Systems, Bayesian Systems, and Simulation Systems.
実施形態では、自動化された債務管理システムは、債務取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者のインタラクションのセットで訓練される。 In an embodiment, an automated debt management system is trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of debt trading activities.
実施形態では、一連の債務取引活動は、債務取引の提供、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押、条件の変更、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、債務の統合などの活動を含んでいる。 In embodiments, the sequence of debt transaction activities includes offering a debt transaction, underwriting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, Assessing the value of assets, calling loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be given, seizing a series of assets, modifying terms, setting entity ratings, syndicating debt , including activities such as debt consolidation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、一組の資産の価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of a set of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づいて類似性のクラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、債務取引のスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービス一式をさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing debt transaction smart contracts.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、取引に関する条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms for transactions.
実施形態では、スマート契約サービスのセットによって指定され管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約から選ばれる。支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果。 In an embodiment, the set of terms of a debt transaction specified and governed by a set of smart contract services includes debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, term, special agreement. Amounts of Payments, Scheduled Payments, Scheduled Balloon Payments, Designation of Collateral, Designation of Substitutability of Collateral, Parties, Guarantees, Guarantors, Collateral, Personal Guarantees, Liens, Terms, Covenants, Terms of Attachment, Terms of Default, and Consequences of Default. .
図16を参照すると、実施形態において、IoTによって監視されるパラメータに基づいてローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。融資は、補助金付き融資であってもよい。RPAシステム154は、個人ローン、企業ローン、補助金付きローン、学生ローン、または借り手の資産、担保、またはコミットメントによって担保され得るものを含む他のローンなど、ローン取引に関連するローン管理活動に対する推奨または計画を提供し、自動ローン管理を可能にするローン管理ソリューション248の一つまたは複数の側面に対する自動化を提供してもよい。ローン管理ソリューション248及び／又はローン管理のためのRPAシステム154は、一連の条件に基づいて、ローン管理アクション又はローン取引のための管理プロセスの1つ以上の側面の自動化を可能にするように構成された、インターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれ、使用され又は可能となり得る）及び他のコンポーネントを含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の）、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件、並びに（特に限定されない当事者210、担保102及び資産218を含む実体198の、並びに金利、利用できる貸し手、利用できる条件等の）条件を含むことができるもの。例えば、ローン管理ソリューション248のユーザは、決定する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを（ローン管理ソリューション248及び／又はRPAシステム154のユーザインターフェースなどにおいて）作成、設定（1又は複数のテンプレート又はライブラリを使用するなど）、修正、設定又はその他の処理を行いうる。ローン管理計画は、様々な要因、例えば、様々な一次及び二次貸し手又は発行者から利用可能な金利、借り手の許容される属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一連のローンの当事者の状態、担保102または資産218の状態または他の属性、借り手、1つまたは複数の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156を用いた1つまたは複数の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状態、一連のローンの担保またはバックアップに利用できる担保102または資産218の状態、ビジネスまたは事業の状態（例えば、,売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債好みを示す行動、支払好み、またはコミュニケーション好みなど）、および多くの他のものである。ローン管理は、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、取引を奨励するための通信、及び同様のものを提供する。実施形態において、ローン管理ソリューション248は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨ローン管理計画をもたらし、これは、ローン管理の推奨または望ましい結果（例えば、許容できる結果の範囲内）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行があってもよく、これはローン管理計画により作成、構成、および／または説明されることがある。ローン管理計画は、規制及び／又はコンプライアンス要因と同様に、市場要因（他の発行者によって提供される競合金利、不動産価値、発行者の属性、担保又は資産の価値等）の少なくとも一部分に基づいて決定及び実行されてもよい。ローン管理計画は、新規ローンの作成、ローンを裏付ける二次ローンまたは取引、回収、統合、差し押さえ、破産や支払不能の状況、既存ローンの修正、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利または不動産価値の変化）などについて生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、ローン管理計画の1つ以上の側面の自動的な作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成するために、専門家によるローン管理活動の訓練セット上で及び／又はローン管理アクションの結果について訓練されうる。
Referring to FIG. 16, in an embodiment, a lending platform is provided having a system for changing loan terms based on IoT monitored parameters. The loan may be a subsidized loan. The RPA system 154 makes recommendations for loan management activities related to loan transactions, such as personal loans, business loans, subsidized loans, student loans, or other loans, including those that may be secured by the borrower's assets, collateral, or commitments. Or it may provide a plan and provide automation for one or more aspects of the loan management solution 248 that enables automated loan management. Loan management solution 248 and/or RPA system for loan management 154 are configured to enable automation of one or more aspects of the management process for loan management actions or loan transactions based on a set of conditions. interfaces, workflows, and models (which may be included, used, or enabled by various adaptive intelligent systems 158) and other components. Smart contract terms, marketplace terms (of the platform marketplace and/or external marketplace 188), terms monitored by monitoring system 164 and data collection system 166, and (including without
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一組の補助付きローン取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するための一組のIoTデータ収集及び監視サービス。(b）IoTデータ収集サービス208のセットからの情報に基づいて、取引に関与する補助付きローンのパラメータのセットを分類するためのモデル及び人工知能サービスのセットを有する条件分類システムであって、モデルは、補助付きローンに関連する成果の訓練データセットを使用して訓練される、条件分類システム、及び（c）条件分類システムからのパラメータの分類されたセットに基づいて補助付きローンの条件を自動的に変更するためのスマート契約のセット、を備える。
In embodiments, provided herein is a system for automating the handling of subsidized loans. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of IoT data collection and monitoring services for gathering information about a set of entities involved in a set of subsidized loan transactions; (b) a condition classification system having a model and a set of artificial intelligence services for classifying a set of subsidized loan parameters involved in a transaction based on information from a set of IoT
実施形態では、エンティティのセットは、補助付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助する当事者のセット、および担保のセットの中のエンティティを含む。 In embodiments, the set of entities includes entities in the set of subsidized loans, the set of parties, the set of grants, the set of guarantors, the set of subsidizing parties, and the set of collateral.
実施形態では、一組の補助対象者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of eligible persons includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、補助付きローンのセットは、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、および企業補助付きローンのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of subsidized loans includes at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, and a business subsidized loan.
実施形態では、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約パフォーマンス状態、政策リスク状態、財務健康状態、身体欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態、実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the status classified by the status classification system includes default status, foreclosure status, breach of contract status, financial risk status, behavioral risk status, contract performance status, policy risk status, financial health status, physical disability status, It is one of Physical Health, Substantial Risk State, Substantial Health.
実施形態では、ローンは学生ローンであり、条件分類システムは、学位に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、および公益活動への学生の参加のうちの少なくとも1つを分類する。 In an embodiment, the loan is a student loan and the condition classification system classifies at least one of student progress toward a degree, student participation in non-profit activities, and student participation in charitable activities .
実施形態では、IoTデータ収集及び監視サービスのセットは、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザインタフェースを可能にする。 In embodiments, the set of IoT data collection and monitoring services enables a user interface through which users can configure queries for information about the set of entities.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための設定可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system comprises entities including at least one of a set of social network analysis services, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourced services, and a set of algorithms for querying network domains. It can further include a set of configurable data collection and monitoring services for monitoring.
実施形態では、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットは、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両から選択される環境を監視する。 In embodiments, the set of configurable data collection and monitoring services are for municipal environments, educational environments, corporate environments, stock trading environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and Monitor selected environments from the vehicle.
実施形態では、一組の補助対象ローンは一組の資産によって裏付けられている。 In embodiments, a set of backed loans is backed by a set of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助ローン取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition, and ownership of the property and undertakes actions related to property-related supplemental loan transactions.
実施形態では、アクションは、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押、条件の変更、エンティティに対する評価の設定、補助ローンのシンジケーションおよび補助ローンの統合から選択される。 In embodiments, the actions include providing a subsidized loan transaction, underwriting a subsidized loan transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, Assessing value, calling loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be given, seizing on a set of assets, changing terms, setting valuations on entities, syndication of subsidized loans and Selected from subsidized loan consolidation.
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and at least one of a simulation system.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助付きローンに関連するアクションを管理する自動補助付きローン管理システムをさらに含んでもよく、自動補助付きローン管理システムは、補助付きローン管理アクティビティの訓練セットで訓練される。 In embodiments, the platform or system may further include an automated subsidized loan management system for managing actions related to subsidized loans, wherein the automated subsidized loan management system is trained with a training set of subsidized loan management activities. be.
実施形態では、自動化された補助ローン管理システムは、補助ローン取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットとの当事者の相互作用のセットで訓練される。 In an embodiment, the automated secondary loan management system is trained with a set of party interactions with a set of user interfaces that involve a set of secondary loan transaction activities.
補助対象ローン取引活動のセットは、補助対象ローン取引の提供、補助対象ローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の終了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一組の資産の差押え、条件の変更、格付けの設定などの活動を含んでいる。資産価値評価、融資実行、取引完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、企業の格付け設定、補助金付きローンのシンジケーション、補助金付きローンの一本化。 The set of subsidized loan transaction activities includes providing subsidized loan transactions, underwriting subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying titles, administering inspections, and changing titles. Activities such as recording, valuing assets, making loans, closing transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be given, seizing a set of assets, changing terms, setting ratings, etc. contains. Asset Valuation, Loan Disbursement, Transaction Completion, Setting Transaction Terms, Providing Notices to Be Provided, Seizing Assets, Changing Terms, Setting Corporate Ratings, Subsidized Loan Syndication, Subsidized Loan Selection Book.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、補助付きローンのセットに対する変更された条件のセットを分散型台帳に記録するためのブロックチェーンサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of blockchain services for recording the modified set of terms for the set of subsidized loans on a distributed ledger.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、発行者、補助付きローンのセット、および資産のセットの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of at least one of the issuer, the set of subsidized loans, and the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットについてである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, reports may include municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, valuable It is about a set of assets, including at least one of tokens and tickets. Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on the attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、補助ローン取引に対するスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing smart contracts for subsidized loan transactions.
実施形態において、スマートコントラクトサービスは、補助付きローンのための条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms for subsidized loans.
実施形態では、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択される。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助対象ローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、の中から選択される。 In embodiments, the set of debt transaction terms specified and governed by the set of smart contract services is selected from debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule. be. Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Designation of Assets Backing the Subsidized Loan, Designation of Asset Substitutability, Party, Issuer, Purchaser, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term , terms and conditions, seizure terms, default terms, and default consequences.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a system for changing the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一組の補助ローン取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するための一組のソーシャルネットワーク分析データ収集及び監視サービスを含む。(b）データ収集、監視、及び分析を含むソーシャルネットワーク分析アプリケーション204のセットからの情報に基づいて、取引に関与する補助付きローンのパラメータのセットを分類するためのモデル及び人工知能サービスのセットを有する条件分類システムであって、モデルは、補助付きローンに関連する成果の訓練データセットを使用して訓練される、条件分類システム、及び（c）条件分類システムからのパラメータの分類セットに基づいて補助付きローンの条件を自動的に変更するためのスマート契約のセット、を含む。 In embodiments, provided herein is a system for automating the handling of subsidized loans. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of social network analytics data collection and monitoring services for gathering information about a set of entities involved in a set of subsidized loan transactions. (b) a set of models and artificial intelligence services for classifying a set of subsidized loan parameters involved in a transaction based on information from a set of social network analysis applications 204, including data collection, monitoring, and analysis; a condition classification system, wherein the model is trained using a training data set of subsidized loan-related outcomes; and (c) a classification set of parameters from the condition classification system. Including a set of smart contracts to automatically change the terms of subsidized loans.
実施形態では、エンティティのセットは、補助付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助する当事者のセット、および担保のセットの中のエンティティを含む。 In embodiments, the set of entities includes entities in the set of subsidized loans, the set of parties, the set of grants, the set of guarantors, the set of subsidizing parties, and the set of collateral.
実施形態では、一組の補助対象者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of eligible persons includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、補助付きローンのセットは、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、および企業補助付きローンのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of subsidized loans includes at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, and a business subsidized loan.
実施形態では、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約パフォーマンス状態、政策リスク状態、財務健康状態、身体欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態および実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the status classified by the status classification system includes default status, foreclosure status, breach of contract status, financial risk status, behavioral risk status, contract performance status, policy risk status, financial health status, physical disability status, It is one of physical health status, entity risk status and entity health status.
実施形態では、ローンは学生ローンであり、条件分類システムは、学位に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、および公益活動への学生の参加のうちの少なくとも1つを分類する。 In an embodiment, the loan is a student loan and the condition classification system classifies at least one of student progress toward a degree, student participation in non-profit activities, and student participation in charitable activities .
実施形態では、ソーシャルネットワーク分析データ収集および監視サービスのセットは、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成することができるユーザインターフェースを可能にし、ソーシャルネットワーク分析データ収集および監視サービスは、クエリに基づいてソーシャルネットワークからデータを検索および取得するアルゴリズムのセットを開始させる。 In embodiments, the set of social network analytics data collection and monitoring services enables a user interface that allows users to configure queries for information about the set of entities, and the social network analytics data collection and monitoring services are configured based on the queries. to initiate a set of algorithms for searching and retrieving data from social networks.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、IoTサービスのセット、環境条件センサーのセット、クラウドソーシングサービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system monitors entities including at least one of a set of IoT services, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourced services, and a set of algorithms for querying network domains. It can further include a set of configurable data collection and monitoring services for.
実施形態では、設定可能なデータ収集および監視サービスのセットは、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両から選択される環境を監視する。 In embodiments, the set of configurable data collection and monitoring services are for municipal environments, educational environments, corporate environments, stock trading environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and Monitor selected environments from the vehicle.
実施形態では、一組の補助対象ローンは一組の資産によって裏打ちされている。 In embodiments, a set of backed loans is backed by a set of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、のうちの資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including tokens, tickets, cryptocurrencies, and assets of Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権のうちの少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助付きローン取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system further includes an automated agent that processes events related to at least one of property value, condition and ownership and undertakes actions related to property related subsidized loan transactions. It's okay.
実施形態において、アクションは、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引き受け、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押、条件の変更、エンティティに対する評価の設定、補助ローンのシンジケーション、及び補助ローンの統合から選択される。 In embodiments, the actions include providing a subsidized loan transaction, underwriting a subsidized loan transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording ownership changes, Appraising value, calling loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be given, seizing on a set of assets, changing terms, setting valuations on entities, syndication of subsidized loans, and subsidized loan consolidation.
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. systems, random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, and simulation systems.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助付きローンに関連するアクションを管理する自動補助付きローン管理システムをさらに含むことができ、自動補助付きローン管理システムは、補助付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされる。 In embodiments, the platform or system may further include an automated subsidized loan management system for managing actions related to subsidized loans, wherein the automated subsidized loan management system is trained with a training set of subsidized loan management activities. be done.
実施形態では、自動化された補助ローン管理システムは、補助ローン取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットで訓練される。 In embodiments, the automated auxiliary loan management system is trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of auxiliary loan transaction activities.
実施形態では、補助付きローン取引活動のセットは、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引受け、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の終了、提供することが要求される通知の提供、一組の資産の差押え、条件の変更、評価の設定、補助付きローン取引活動のセット内の活動を含む。資産価値評価、融資実行、取引完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、企業の格付け設定、補助金付きローンのシンジケーション、補助金付きローンの一本化。 In embodiments, the set of subsidized loan transaction activities includes providing a subsidized loan transaction, underwriting a subsidized loan transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, managing inspections, owning Record changes in rights, value assets, make loans, terminate transactions, provide notices required to be provided, seize a set of assets, modify terms, set valuations, subsidized loan transactions Contains activities within a set of activities. Asset Valuation, Loan Disbursement, Transaction Completion, Setting Transaction Terms, Providing Notices to Be Provided, Seizing Assets, Changing Terms, Setting Corporate Ratings, Subsidized Loan Syndication, Subsidized Loan Selection Book.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、補助付きローンのセットに対する変更された条件のセットを分散型台帳に記録するためのブロックチェーンサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of blockchain services for recording the modified set of terms for the set of subsidized loans on a distributed ledger.
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、当事者、補助付きローンのセット、および資産のセットの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し、報告する市場価値データ収集サービスをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of at least one of the party, the set of subsidized loans, and the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 In embodiments, reports may include municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets. is related to a set of assets that includes at least one of Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似クラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In embodiments, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on the attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助ローン取引に対するスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing smart contracts for subsidized loan transactions.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、補助付き融資の条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms of subsidized financing.
実施形態において、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択される。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助対象ローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、の中から選択される。 In embodiments, the set of debt transaction terms specified and governed by the set of smart contract services is selected from debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule. be. Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Designation of Assets Backing the Subsidized Loan, Designation of Asset Substitutability, Party, Issuer, Purchaser, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term , terms and conditions, seizure terms, default terms, and default consequences.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。 Embodiments provide a lending platform having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、（a）一組の補助付きローン取引に関与する一組のエンティティに関する情報を収集するための一組のクラウドソーシングシステム520を含む。(b）クラウドソーシングサービスのセットからの情報に基づいて、取引に関与する補助付きローンのパラメータのセットを分類するためのモデル及び人工知能サービスのセットを有する条件分類システムであって、モデルは、補助付きローンに関する成果の訓練データセットを用いて訓練される、条件分類システム；及び（c）条件分類システムからのパラメータの分類セットに基づいて補助付きローンの条件を自動的に変更するためのスマート契約のセットである。
In embodiments, provided herein is a system for automating the handling of subsidized loans. In embodiments, the platform or system includes (a) a set of
実施形態では、一組のエンティティは、一組の補助対象ローン、一組の当事者、一組の補助金、一組の保証人、一組の補助対象当事者、および一組の担保のうち、エンティティを含んでいる。 In an embodiment, the set of entities is a set of subsidized loans, a set of parties, a set of grants, a set of guarantors, a set of subsidized parties, and a set of collateral. contains.
実施形態では、補助する当事者のセットは、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、及び非営利機関のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of assisting parties includes at least one of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit agencies.
実施形態では、補助付きローンのセットは、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、及び企業補助付きローンのうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of subsidized loans includes at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, and a business subsidized loan.
実施形態では、状態分類システムによって分類された状態は、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約パフォーマンス状態、政策リスク状態、財務的健康状態、物理的欠陥状態、物理的健康状態、実体リスク状態、実体健康状態のうちの1つである。 In an embodiment, the states categorized by the state classification system are default state, foreclosure state, breach of contract state, financial risk state, behavioral risk state, contract performance state, policy risk state, financial health state, physical defect state. It is one of Condition, Physical Health, Substantial Risk State, Substantial Health.
実施形態では、ローンは学生ローンであり、条件分類システムは、学位取得に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、及び公益活動への学生の参加のうちの少なくとも1つを分類する。 In an embodiment, the loan is a student loan and the condition classification system classifies at least one of: student progress towards a degree; student participation in non-profit activities; and student participation in public interest activities. do.
実施形態において、クラウドソーシングサービスのセットは、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成し、クラウドソーシングサービスのセットがクエリに基づいてクラウドソーシング要求を開始するように、自動的に構成することができるユーザインターフェースを可能にする。 In embodiments, the set of crowdsourcing services may be automatically configured such that a user configures a query for information about the set of entities and the set of crowdsourcing services initiates crowdsourcing requests based on the query. enable user interfaces that can
実施形態において、プラットフォームまたはシステムは、IoTサービスのセット、環境条件センサーのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも1つを含む、エンティティを監視するための構成可能なデータ収集および監視サービスのセットをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system monitors entities including at least one of a set of IoT services, a set of environmental condition sensors, a set of social network analysis services, and a set of algorithms for querying network domains. It can further include a set of configurable data collection and monitoring services for
実施形態では、設定可能なデータ収集及び監視サービスのセットは、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、及び車両の中から選択された環境を監視する。 In embodiments, the set of configurable data collection and monitoring services includes municipal environments, educational environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and Monitor selected environments from within the vehicle.
実施形態では、一連の補助対象ローンは、一連の資産によって裏付けられている。 In embodiments, the series of subsidized loans is backed by a series of assets.
実施形態において、資産のセットは、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、の中の資産を含む。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産 In embodiments, the set of assets includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, currencies, values. including assets in tokens, tickets, cryptocurrencies, etc. Consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産の価値、状態及び所有権の少なくとも1つに関連するイベントを処理し、資産が関連する補助ローン取引に関連するアクションを引き受ける自動エージェントをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include an automated agent that processes events related to at least one of the value, condition, and ownership of the property and undertakes actions related to property-related supplemental loan transactions.
実施形態では、アクションは、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、資産のセットに対する差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、補助ローンのシンジケーション、補助ローンの統合から選択されている。 In embodiments, the actions include providing a subsidized loan transaction, underwriting a subsidized loan transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, assessing value, calling loans, completing transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing on sets of assets, modifying terms, setting entity ratings, syndication of subsidized loans, Selected from subsidized loan consolidation.
実施形態において、人工知能サービスは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから選ばれる少なくとも1つを含む。 In embodiments, artificial intelligence services include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, random walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助対象ローンに関連するアクションを管理する自動補助対象ローン管理システムをさらに含んでもよく、自動補助対象ローン管理システムは、補助対象ローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされる。 In embodiments, the platform or system may further include an automated eligible loan management system for managing actions associated with the assisted loan, wherein the automated assisted loan management system is trained with a training set of assisted loan management activities. be.
実施形態において、自動化された補助ローン管理システムは、補助ローン取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットで訓練される。 In embodiments, the automated subsidiary loan management system is trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of subsidiary loan transaction activities.
実施形態において、補助付きローン取引活動のセットは、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引受け、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の終了、提供することが要求される通知の提供、一組の資産の差押え、条件の変更、評価の設定などの活動を含む。資産価値評価、融資実行、取引完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、企業の格付け設定、補助金付きローンのシンジケーション、補助金付きローンの一本化。 In embodiments, the set of subsidized loan transaction activities includes providing a subsidized loan transaction, underwriting a subsidized loan transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, Includes activities such as recording changes in title, valuing assets, making loans, closing transactions, providing notices required to be provided, seizing a set of assets, changing terms, setting valuations, etc. . Asset Valuation, Loan Disbursement, Transaction Completion, Setting Transaction Terms, Providing Notices to Be Provided, Seizing Assets, Changing Terms, Setting Corporate Ratings, Subsidized Loan Syndication, Subsidized Loan Selection Book.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助付きローンのセットに対する変更された条件のセットを分散型台帳に記録するためのブロックチェーンサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of blockchain services for recording the modified set of terms for the set of subsidized loans on a distributed ledger.
実施形態では、プラットフォームまたはシステムは、当事者、補助付きローンのセット、および資産のセットのうちの少なくとも1つの価値に関連する市場情報を監視し報告する市場価値データ収集サービスをさらに含むことができる。 In embodiments, the platform or system may further include a market value data collection service that monitors and reports market information related to the value of at least one of the party, the set of subsidized loans, and the set of assets.
実施形態では、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケットの少なくとも1つを含む資産のセットに関するものである。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産など。 In embodiments, reports may include municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets. is related to a set of assets that includes at least one of Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property, etc.
実施形態では、市場価値データ収集サービスは、少なくとも1つの公開市場で資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視する。 In embodiments, the market value data collection service monitors pricing or financial data for property-like items on at least one open market.
実施形態では、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づいて類似性のクラスタリングアルゴリズムを使用して構築される。 In an embodiment, a set of similar items for valuing assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on attributes of the assets.
実施形態では、属性は、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、および資産のジオロケーションの中から選択される。 In embodiments, the attributes are selected from asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and asset geolocation.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、補助ローン取引に対するスマートコントラクトを管理するためのスマートコントラクトサービスのセットをさらに含んでもよい。 In embodiments, the platform or system may further include a set of smart contract services for managing smart contracts for subsidized loan transactions.
実施形態では、スマートコントラクトサービスは、補助付き融資の条件を設定する。 In embodiments, the smart contract service sets the terms of subsidized financing.
実施形態では、スマートコントラクトサービスのセットによって指定および管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択される。支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、補助対象ローンの裏付けとなる資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、の中から選択される。 In embodiments, the set of debt transaction terms specified and governed by the set of smart contract services is selected from debt principal amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule. be. Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Designation of Assets Backing the Subsidized Loan, Designation of Asset Substitutability, Party, Issuer, Purchaser, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term , terms and conditions, seizure terms, default terms, and default consequences.
図17を参照すると、実施形態において、カストディアル資産のセットを管理するための自動化されたブロックチェーンカストディアルサービスおよびソリューションを有する貸出プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、暗号通貨および他の通貨、株券および他の所有権の証拠、証券、および他の多くのものを含む本明細書に記載されるタイプのいずれかの資産などの、貸出取引に関与するまたは裏付けるもの、または顧客がセキュリティまたは管理目的のためにカストディアルを求めるものなどの資産の集合に関連するカストディアン活動に対する推奨または計画を提供し、およびカストディアンソリューション1802の1または複数の側面に対する自動化を提供し得る。カストディアル活動を処理するためのカストディアルソリューション1802及び／又はRPAシステム154は、1つ又は複数の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158を含む、使用する又は可能にする）及び他のコンポーネントを含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の）、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件等（特に限定されない当事者210、担保102及び資産218等を含むエンティティ198の）を含み得る一連の条件に基づくような、一連の資産218の信頼又は保管のためのカストディ行為又は管理プロセスの態様を含む。例えば、カストディアルソリューション1802のユーザは、1つ又は複数のイベントに基づいて、所定のタイプ又は種類の資産のセットの管理のためのカストディアルアクション又は計画を決定又は推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータ等を作成、構成（1つ又は複数のテンプレート又はライブラリの使用等）、修正、設定又はその他の方法で（カストディアルソリューション1802のユーザインタフェース及び／又はRPAシステム154等において等）処理しうる。カストディアル計画は、利用可能な保管オプション、資産の検索の根拠、資産の所有権の移転の根拠などの様々な要因、カストディアルサービスが必要となる資産218の状態、当事者の行動（好みを示す行動など）、その他多くの要因に基づいて決定される場合がある。カストディアルサービスは、資産のセットの条件に関する管理、信託及び保管150の適切な条件の選択、所有権の移転のためのパラメータの選択、ストレージの選択及び提供、データストレージのための安全なインフラの選択及び提供、及びその他を含んでもよい。実施形態では、カストディアルソリューション1802は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意で、時間の経過とともに結果の訓練セットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨カストディアルプランをもたらし、このプランは、カストディアルサービスの推奨または望ましい結果（例えば、許容できる結果の範囲内）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、自動化してもよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づく手順の条件付き実行があってもよく、これはカストディアルプランの作成、構成、および／または説明により説明されてもよい。カストディアルプランは、少なくとも部分的に、市場要因（他のカストディアンによって提供される競合条件、不動産価値、顧客の属性、担保または資産の価値、物理的保管のコスト、データ保管のコストなど）ならびに規制および／またはコンプライアンスの要因に基づいて決定および実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家によるカストディアン活動の訓練セット、及び／又はカストディアン活動の結果について訓練され、カストディアン計画の1又は複数の態様の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。実施形態において、一組の資産のカストディに関する行動は、分散型台帳などのブロックチェーン136に格納されてもよい。
Referring to FIG. 17, in an embodiment a lending platform with automated blockchain custodial services and solutions for managing a set of custodial assets is provided. The RPA system 154 may be used for lending transactions such as assets of any of the types described herein, including cryptocurrencies and other currencies, stock certificates and other proofs of ownership, securities, and many others. provide recommendations or plans for custodian activities related to a set of assets involved or endorsed or a customer seeks custody for security or administrative purposes, and one or more of Custodian Solutions 1802; It can provide automation for the sides. A custodial solution 1802 and/or RPA system 154 for processing custodial activities is a set of interfaces, workflows, and models (various adaptive intelligent including, using, or enabling system 158) and other components. Smart contract terms, marketplace terms (of platform marketplaces and/or external marketplaces 188), terms monitored by monitoring system 164 and data collection system 166, etc. (including but not limited to
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の資産に対する信託及び保管150を処理するためのシステムである。プラットフォーム又はシステムは、（a）一組の資産識別サービス用の金融機関が保管責任を負う一連の資産を特定するサービス、（b）金融機関が、資産に関して行動を起こす権利を有する一連のエンティティのアイデンティティおよびクレデンシャルを検証する一連のアイデンティティ管理サービス、および（c）一連の資産および一連の資産の識別情報の少なくとも1つがブロックチェーンに格納され、一連の資産に関するイベントが分散台帳に記録される、ブロックチェーン・サービスのセット。 In an embodiment, provided herein is a system for processing trust and custody 150 for a set of assets. The platform or system is a service that (a) identifies a set of assets for which a financial institution has custody responsibility for a set of asset identification services; a set of identity management services that validate identities and credentials; and (c) a set of assets and at least one of the identity of the set of assets are stored on the blockchain, and events about the set of assets are recorded on a distributed ledger. A set of chain services.
実施形態では、クレデンシャルには、所有者クレデンシャル、代理人クレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、およびカストディアンクレデンシャルが含まれる。 In embodiments, the credentials include owner credentials, agent credentials, beneficiary credentials, trustee credentials, and custodian credentials.
実施形態では、一連の資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売買、所有状況の指定が含まれる。 In embodiments, the sequence of events for an asset includes transfer of ownership, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, establishment of lien, use of asset as collateral, designation of beneficiary. , underwrite property, provide property notices, inspect property, appraise property, report property for tax purposes, assign ownership of property, dispose of property, buy and sell property, designate ownership status. included.
実施形態では、プラットフォーム又はシステムは、資産のセット、エンティティのセット、及び資産に関連するイベントのセットのうちの少なくとも1つを監視するためのデータ収集及び監視サービスのセットをさらに含む。 In embodiments, the platform or system further includes a set of data collection and monitoring services for monitoring at least one of the set of assets, the set of entities, and the set of events associated with the assets.
実施形態では、エンティティのセットは、所有者、受益者、代理人、受託者及び保管者のうちの少なくとも1つを含む。 In embodiments, the set of entities includes at least one of an owner, beneficiary, agent, trustee and custodian.
実施形態において、プラットフォーム又はシステムは、資産のセットの保管を管理するためのスマート契約サービスのセットをさらに含み、資産のセットに関連する少なくとも1つのイベントは、スマート契約に具現化された条件のセットに基づき、データ収集及び監視サービスのセットによって収集された情報に基づいて、スマート契約によって自動的に管理される。 In embodiments, the platform or system further includes a set of smart contract services for managing custody of the set of assets, wherein at least one event associated with the set of assets is a set of conditions embodied in the smart contract. automatically managed by smart contracts based on information collected by a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、一連の資産に関するイベントには、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売買、所有状況の指定が含まれる。 In embodiments, the sequence of events for an asset includes transfer of ownership, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, establishment of lien, use of asset as collateral, designation of beneficiary. , underwrite property, provide property notices, inspect property, appraise property, report property for tax purposes, assign ownership of property, dispose of property, buy and sell property, designate ownership status. included.
図18を参照すると、実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンのための引き受けシステムを有する貸出プラットフォームが提供される。RPAシステム154は、自動化を可能にする引受ソリューション122の1つまたは複数の側面に対して自動化を提供し得る。引受および／または個人ローン、企業ローン、補助金付きローン、学生ローン、または借り手の資産、担保、もしくはコミットメントによって担保され得るものを含む他のローンなど、ローン取引に関連する引受活動に対する推奨または計画を提供する。引受のための引受ソリューション122及び／又はRPAシステム154は、一連の条件に基づいてなど、ローン取引のための引受行為又は管理プロセスの1つ以上の側面の自動化を可能にするように構成された、一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれ得る、使用し得る、又は可能となり得る）及び他のコンポーネントを含んでもよい。スマートコントラクト条件、マーケットプレイス条件（プラットフォームマーケットプレイス及び／又は外部マーケットプレイス188の、監視システム164及びデータ収集システム166によって監視される条件等（特に限定されない当事者210、担保102及び資産218を含むエンティティ198の、並びに金利、利用可能なレンダー、利用可能な条件等））を含むことができるもの）。例えば、引受ソリューション122のユーザは、決定する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定またはその他の処理（引受ソリューション122および／またはRPAシステム154のユーザインターフェースなど）をしてもよい。または推奨する、1つまたは複数のイベント、条件、状態、行動などに基づく、所与のタイプまたはタイプのローンのセットの管理のための引受行動または計画であって、引受計画は、様々な要因、例えば、様々な一次および二次貸し手または発行者から利用できる金利、借り手の許容属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一組のローンの当事者の状況、担保102または資産218の状況または他の属性、借り手、1人または複数の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156を用いた1以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、負債の状況、一組のローンを担保または裏付けるために利用できる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、,売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債好みを示す行動、支払好み、またはコミュニケーション好みなど）、および他の多くのものである。引受は、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、引受プロセスに関連する通信などを含んでもよい。実施形態では、引受ソリューション122は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果の訓練セットに基づいてそうすることを学習することによって）、その結果、推奨引受計画（引受の推奨または望ましい結果（例えば、許容範囲内の結果）を達成するために必要な一連のアクションを規定してもよく、自動化されてもよく、条件付きで含んでもよい。引受計画によって作成、構成、および／または説明され得る、監視された条件および／またはスマートコントラクトの条件に基づくステップの実行。引受計画は、少なくとも部分的に、市場要因（他の発行者によって提供される競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）、ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に基づいて決定および実行され得る。引受計画は、新規貸付、二次貸付または貸付を裏付ける取引、回収、統合、差し押さえ、破産や支払不能の状況、既存貸付の修正、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利または不動産価値の変化）、差し押さえ活動、およびその他について生成および／または実行され得る。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家による引受活動の訓練セットで、及び／又は引受活動の結果で訓練されて、引受計画の1つ以上の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。実施形態において、引受のイベントおよび結果は、許可されたユーザーによる安全なアクセスおよび検索のために、分散型台帳などのブロックチェーン136に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム158は、本明細書および参照により本明細書に組み込まれた文書に開示された様々な人工知能156またはエキスパートシステムを使用するなど、専門家の対話の訓練セットおよび／または引受活動からの結果の訓練セットに基づくモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどの訓練によって引受の一つ以上の側面を改善または自動化してもよい。
Referring to Figure 18, in an embodiment, a lending entity and a set of data integration microservices for underwriting transactions, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for loans. A lending platform with an underwriting system is provided. RPA system 154 may provide automation for one or more aspects of
図19を参照すると、実施形態において、見込み当事者の集合にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスの集合を有するローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。融資イネーブルメントプラットフォーム100は、個人ローン、企業ローン、補助金付きローン、学生ローン、または借り手の資産、担保、またはコミットメントによって担保され得るものを含む他のローンなど、ローン取引に関連するローンマーケティング活動に対する推奨または計画を提供する、自動ローンマーケティングを可能にするローンマーケティングソリューション2002の1または複数の側面を可能にしてもよい。ローンマーケティングソリューション2002（実施形態では、ローンマーケティングのために構成されたRPAシステム154を含むか、使用してもよい）は、スマートコントラクト条件（例えば、構成されてもよい）を含む一連の条件に基づいて、ローンマーケティング行動またはローン取引の管理プロセスの1つまたは複数の態様の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれるか、使用するか、可能になる）及び他の構成要素を含んでもよい。市場化されたローンのセットに対して）、貸付のための利用可能な資本、規制要因、マーケットプレイスの条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、制限なく当事者210、担保102および資産218などを含むエンティティ198の、また金利、利用できる貸し手、利用できる条件など））、およびその他が挙げられる。例えば、ローンマーケティングソリューション2002のユーザは、決定する、または推奨する様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフロー、モデルパラメータなどを作成、構成（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定またはその他の処理（ローンマーケティングソリューション2002のユーザインタフェースおよび／またはRPAシステム154など）してもよい。ローンマーケティング計画は、様々な要因、例えば、様々な一次及び二次貸し手又は発行者から利用可能な金利、ローンのために利用可能にされる資本のリターン、借り手の許容又は望ましい属性（例えば、収入、富、場所などに基づく）、プラットフォーム市場または外部市場における実勢金利、一連の融資の当事者の状況、担保102または資産218の状況または他の属性、借り手、1人以上の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156を用いた1以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連の融資を担保または裏付けるために利用できる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、。売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債好みを示す行動、支払好み、またはコミュニケーション好みなど）、および多くの他のものである。ローンマーケティングは、ローンのセットの条件に関する管理、適切なローンの選択、ローンマーケティングプロセスに関連する通信などを含み得る。実施形態において、ローンマーケティングソリューション2002は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定してもよく（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨ローンマーケティング計画をもたらし、これは、ローンマーケティングの推奨または望ましい結果（許容される結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、自動化されてもよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含んでもよく、これはローンマーケティング計画によって作成、構成、および／または説明されることが可能である。ローンマーケティング計画は、少なくとも部分的に、市場要因（他の発行者によって提供される競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）だけでなく、規制および／またはコンプライアンス要因に基づいて決定および実行されてもよい。ローンマーケティングプランは、新規ローン、セカンダリーローンまたはローンの裏付けとなる取引、回収、統合、差し押さえのために生成および／または実行されるかもしれない。状況（例えば、差し押さえの代替として）、支払不能の倒産の状況、既存のローンの修正、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利、利用可能な資本、または不動産価値の変化）、および他のものである。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家によるローンマーケティング活動の訓練セット上、及び／又はローンマーケティング活動の結果上で訓練され、ローンマーケティング計画の1つ又は複数の側面の自動的な作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。実施形態において、ローンマーケティングのイベントおよび結果は、許可されたユーザによる安全なアクセスおよび検索のために、分散型台帳などのブロックチェーン136に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム158は、本明細書および参照により本明細書に組み込まれた文書に開示された様々な人工知能156またはエキスパートシステムを使用するなどして、エキスパート相互作用の訓練セットおよび／またはローンマーケティング活動からの結果の訓練セットに基づくモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどの訓練によって、エンティティレーティングの1または複数の側面を改善または自動化してもよい。
Referring to FIG. 19, in an embodiment, a loan with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for marketing the loan to a set of prospective parties. A lending platform with a marketing system is provided. The
図20を参照すると、実施形態では、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する貸付プラットフォームが提供される。貸付イネーブルメントプラットフォーム100は、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって担保され得るものを含む個人ローン、企業ローン、補助金付きローン、学生ローン、または他のローンなど、ローン取引に関連するエンティティ格付け活動のための自動エンティティ格付けを可能にする、および／または推奨または計画を提供するエンティティ格付けソリューション206の一つ以上の側面を可能にし得る。エンティティ格付けソリューション206（実施形態では、エンティティ格付けのために構成されたRPAシステム154を含むか又は使用してもよい）は、エンティティ格付けアクション又はローン取引の格付けプロセスの1つ以上の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー、及びモデル（様々な適応型知的システム158によって含まれるか又は使用されてもよい）及び他のコンポーネントを含んでもよい。一組の条件、属性、イベントなどに基づくなど、エンティティ198の属性（価値、品質、場所、純資産、価格、物理的状態、健康状態、セキュリティ、安全、所有権など）、スマート契約条件（構成または入力され得る、例えば、格付けされたローンのセットに対する格付けに基づく）、規制要因、マーケットプレイスの条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件、ならびに（特に限定されない当事者210、担保102および資産218、ならびに金利、利用できる貸し手、利用できる条件などを含むエンティティ198の）、その他である）。例えば、エンティティ格付けソリューション206のユーザは、（エンティティ格付けソリューション206及び／又はRPAシステム154のユーザインターフェースなどにおいて）様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフローを作成、構成（1つ又は複数のテンプレート又はライブラリを使用するなど）、修正、設定又はその他の処理をしてもよい。モデルパラメータなど、1つ以上のイベント、属性、パラメータ、特性、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定のタイプまたはタイプのローンのセットを格付けするためのエンティティ格付けアクションまたはプランを決定または推奨する、ここでエンティティ格付けプランは、様々な要因（例えば、収入、富、場所、もしくは同種のもの、または当事者210、他者との相対的なもの、または担保102もしくは資産218の状態などに基づく）、プラットフォーム市場または外部市場の実勢、一連のローンの当事者の状態、担保102もしくは資産218の状態または他の属性に基づく。借り手、1つ以上の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、負債の状態、一組のローンを担保または裏付けするために利用可能な担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債好みを示す行動、支払好み、またはコミュニケーション好みなど）、および他の多くのものである。エンティティ格付けは、ローンのセットの条件、適切なローンの選択、エンティティ格付けプロセスに関連する通信などに関する管理を含んでもよい。実施形態において、エンティティ格付けソリューション206は、ルール、閾値、アクション、パラメータなどを自動的に推奨または設定し（任意に、時間をかけて結果の訓練セットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨エンティティ格付け計画をもたらし、これは、エンティティ格付けの推奨または望ましい結果（許容される結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、これは自動化されてよく、監視条件および／またはスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行を含み、これはエンティティ格付け計画により作成、構成、および／または説明されてもよい。エンティティ格付け計画は、少なくとも部分的に、市場要因（他の発行者によって提供される競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口統計学的傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）ならびに規制および／またはコンプライアンス要因に基づいて決定および実行されてもよい。エンティティ評価計画は、新規ローン、二次ローンまたはローンを裏付ける取引、回収、統合、差し押さえ状況（例えば、差し押さえの代替として）、破産や支払不能の状況、既存ローンの修正、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利、利用可能資本、または資産価値の変化）などについて生成および／または実行されてもよい。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家によるエンティティ格付け活動の訓練セットで、及び／又はエンティティ格付け活動の結果で訓練され、エンティティ格付け計画の1又は複数の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。実施形態において、エンティティ評価のイベント及び結果は、許可されたユーザによる安全なアクセス及び検索のために、分散型台帳のようなブロックチェーン136に記録されてもよい。適応型知能システム158は、本明細書及び参照により本明細書に組み込まれた文書に開示された様々な人工知能156又はエキスパートシステムを使用するなど、エキスパート相互作用の訓練セット及び／又はエンティティ評価活動からの結果の訓練セットに基づくモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどの訓練により、エンティティ評価の1又は複数の側面を改良又は自動化してもよい。
Referring to FIG. 20, in an embodiment, a rating with a set of data integration microservices including a data collection and monitoring service, a blockchain service, an artificial intelligence service, and a smart contract service for rating a set of loan-related entities A lending platform having a system is provided. The
図21を参照すると、実施形態では、融資取引に適用される法律、規制、および政策のうちの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する規制および／またはコンプライアンスソリューション142を有する融資プラットフォームが提供される。貸出イネーブルメントプラットフォーム100は、借り手の資産、担保、またはコミットメントによって担保され得るものを含む個人ローン、企業ローン、補助金付きローン、学生ローン、または他のローンなど、ローン取引に関連する規制およびコンプライアンス活動に対する推奨または計画を自動で可能にする、規制およびコンプライアンスソリューション142の1または複数の側面を有効にしてもよい。規制及びコンプライアンスソリューション142（実施形態では、規制及び／又はコンプライアンス活動の専門家による相互作用の訓練セットに基づいて規制及びコンプライアンス活動を自動化するように構成されたRPAシステム154を含むか又は使用してもよい）及びローン取引に関する規制及びコンプライアンス活動又は規制及び／又はコンプライアンスプロセスの1又は複数の側面の自動化を可能にするように構成された一連のインターフェース、ワークフロー及びモデル（種々の適応型知的システム158によって含まれるか又は使用されてよい）その他のコンポーネントが含まれうる。例えば、一連のポリシー、規制、法律、要件、仕様、条件、属性、イベント、または同様のものに基づいて、融資取引に関与するエンティティ198の属性またはそれに適用されるものを含むことができ、融資の条件（スマート契約条件（構成または入力されてもよい、例えば、所定のローンのセットに対して許可される条件に基づいて））、ならびに様々なマーケットプレイスの条件（プラットフォームマーケットプレイスおよび／または外部マーケットプレイス188の、監視システム164およびデータ収集システム166によって監視される条件など（特に、当事者210、担保102および資産LPX218などを含むエンティティ198の、ならびに金利、利用できる貸し手、利用できる条件など））などである。例えば、規制及びコンプライアンスソリューション142のユーザは、様々なルール、閾値、条件付き手順、ワークフローを作成、構成（1つ以上のテンプレートまたはライブラリを使用するなど）、修正、設定またはその他の処理（例えば、規制及び／またはコンプライアンスソリューション142並びにRPAシステム154のユーザインタフェースにおいて）を行ってもよい。モデルパラメータなど、1つ以上のイベント、属性、パラメータ、特性、条件、状態、アクションなどに基づいて、所定のタイプまたは種類のローンのセットを統治するための規制およびコンプライアンスのアクションまたは計画を決定または推奨する、ここで規制およびコンプライアンスの計画は、様々な要因（例えば、規制・コンプライアンス計画が、様々な要因（例えば、許容金利、要求される通知（例えば、年率報告に関する）、許容借入人（例えば、連邦政府補助の学生ローンの学生）、許容貸手、許容発行者、所得（例えば、低所得者向けローン）、資産（例えば、十分な資本を持つ当事者のみに提供することが政策上許容されているローン）、場所（例えば、。自治体開発など地理的に管理された融資プログラムの場合）、プラットフォーム・マーケットプレイスまたは外部マーケットプレイスの条件（例えば、融資は、現行の金利に基づいて計算される閾値を超えない金利を有することが求められる場合）、一連の融資の当事者の状態、担保102または資産218の状態または他の属性。借り手、1つ以上の保証人、市場リスク要因などのリスク要因（人工知能156を用いた1つ以上の予測モデルに基づく予測リスクを含む）、債務の状況、一連のローンを担保または裏付けるために利用できる担保102または資産218の状態、事業または事業運営の状態（例えば、売掛債権、買掛債権など）、当事者210の条件（純資産、富、負債、場所、および他の条件など）、当事者の行動（好みを示す行動、負債好みを示す行動、支払好み、またはコミュニケーション好みなど）、および他の多くのものが含まれる。規制及びコンプライアンスは、ローンのセットの条件、適切なローンの選択、提供されることが要求される通知、引受方針、規制及びコンプライアンスプロセスに関連するコミュニケーション等に関するガバナンスを含んでもよい。実施形態において、規制及びコンプライアンスソリューション142は、ルール、閾値、アクション、パラメータ等を自動的に推奨又は設定し（任意に、時間をかけて結果のトレーニングセットに基づいてそうすることを学習することによって）、推奨される規制及びコンプライアンス計画をもたらし、この計画は、規制及びコンプライアンスの推奨又は望ましい結果（許容される結果の範囲内など）を達成するために必要な一連のアクションを指定してもよく、自動化してもよく、監視条件及び／又はスマート契約条件に基づくステップの条件付き実行があってもよく、このステップは規制及びコンプライアンス計画によって作成、構成、及び／若しくは説明することも可能である。規制およびコンプライアンス計画は、規制および／またはコンプライアンス要因だけでなく、市場要因（他の発行者によって提供される競合金利、不動産価値、借り手の行動、人口動態傾向、支払い傾向、発行者の属性、担保または資産の価値など）に少なくとも1部基づいて決定および実行されてもよい。規制及びコンプライアンス計画は、新規貸付、二次貸付又は貸付を裏付ける取引、回収、統合、差し押さえ状況（例えば、差し押さえの代替として）、破産や支払不能の状況、既存貸付の修正、市場の変化を伴う状況（例えば、実勢金利、利用可能資本又は不動産価値の変化）、及びその他のために生成及び／又は実行されてもよい。実施形態において、人工知能156を含む適応型知能システム158は、専門家による規制及びコンプライアンス活動の訓練セットで、及び／又は規制及びコンプライアンス活動の結果で訓練され、規制及びコンプライアンス計画の1以上の側面の自動作成、管理及び／又は実行のための一連の予測、分類、制御命令、計画、モデル等を生成してもよい。実施形態において、規制及びコンプライアンスのイベント及び結果は、許可されたユーザによる安全なアクセス及び検索のために、分散型台帳のようなブロックチェーン136に記録されてもよい。適応型インテリジェントシステム158は、本明細書及び参照により本明細書に組み込まれる文書に開示される様々な人工知能156又はエキスパートシステムを使用するなど、専門家の対話の訓練セット及び／又は規制及びコンプライアンス活動からの結果の訓練セットに基づくモデル、ニューラルネット、深層学習システムなどの訓練により、規制及びコンプライアンスの1又は複数の側面を改善又は自動化してもよい。
Referring to FIG. 21, embodiments provide data collection and monitoring services, blockchain services, artificial A financing platform is provided that has a regulatory and/or
実施形態では、融資エンティティおよび取引を処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットのうちの少なくとも1つを監視するためのモノとセンサのインターネットプラットフォームを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and assets for loan, bond, or debt transactions. Provided herein is a financing platform having an Internet of Things and Sensors platform for monitoring at least one of a set of collateral and a set of collateral.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、担保のセットの所有権および担保のセットに関するイベントのセットのうちの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラストおよび分散台帳プラットフォームを有する、本明細書において、貸付プラットフォームが提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, with respect to collateral set ownership and collateral set A lending platform is provided herein having a smartcontrast and distributed ledger platform for managing at least one of a set of events.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットおよびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集した情報に基づいてローンの金利を自動的に調節するスマート契約システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, IoT systems, crowdsourcing systems, social network analysis services Provided herein is a lending platform having a smart contract system that automatically adjusts loan interest rates based on information collected via at least one of a set of data collection and monitoring services .
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローンのための担保セットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有する、本明細書において、貸出プラットフォームが提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and the status of collateral sets for loans and A lending platform is provided herein having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the states of an entity associated with a warranty for a loan.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and are at least responsive to regulatory and market factors in a particular jurisdiction. Provided herein is a lending platform with a smart contract that automatically adjusts the interest rate of a loan based on one.
実施形態において、貸出プラットフォームは、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、および貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再構築するスマート契約を有する、本明細書に提供される。 In embodiments, the lending platform has a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, based on monitored conditions. Provided herein is a smart contract that automatically restructures its obligations.
実施形態では、融資エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、融資に対する保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing loan entities and transactions, and for verifying the authenticity of guarantees for loans. A lending platform with a social network monitoring system is provided herein.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローンのための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and verifying the authenticity of guarantees for loans Provided herein is a lending platform having an IoT data collection and monitoring system for.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローンのための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and for negotiating a set of terms for loans. Provided herein is a lending platform having a robotic process automation system of .
実施形態では、貸出プラットフォームが、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するとともに、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する、本明細書に提供されている。 In an embodiment, a lending platform has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and a robotic process for loan collection. Provided herein has an automated system.
実施形態では、貸出プラットフォームが、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローンのセットを統合するためのロボティックプロセス自動化システムを有する本明細書に提供されている。 In an embodiment, a lending platform has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions to integrate a set of loans is provided herein with a robotic process automation system of.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and robotic process automation for managing factoring loans. A lending platform having a system is provided herein.
実施形態では、貸出プラットフォームが、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセスオートメーションシステムを有する本明細書において提供されている。 In an embodiment, a lending platform has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and a set of data integration microservices for brokering mortgages. Provided herein is a robotic process automation system.
実施形態では、融資エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、債券に対する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and for validating issuer terms to bonds. Provided herein is a financing platform with a crowdsourcing and automated classification system.
実施形態において、貸出プラットフォームは、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、本明細書に提供されている。 In embodiments, the lending platform has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and for classifying terms on bonds. provided herein having a social network monitoring system with artificial intelligence of.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and artificial intelligence for classifying terms on bonds. Provided herein is a lending platform having an IoT data collection and monitoring system.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, subsidized based on parameters monitored by IoT A lending platform is provided herein that has a system for changing the terms of a loan.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and subsidize based on parameters monitored in the social network. Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan with a loan.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and subsidize based on parameters monitored by crowdsourcing. Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan with a loan.
実施形態では、貸出プラットフォームが、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するとともに、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する本明細書において提供されている。 In embodiments, a lending platform has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and manages a set of custody assets. provided herein with an automated blockchain custody service for
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、貸出エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローンの引き受けシステムを有する、本明細書において、貸し出しプラットフォームが提供される。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and data collection and monitoring services for underwriting lending entities and transactions. A lending platform is provided herein having a set of data integration microservices including monitoring service, blockchain service, artificial intelligence service, and smart contract service, and having a loan underwriting system.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する、本明細書において、貸出プラットフォームが提供されている。 In an embodiment, it has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and for marketing loans to a set of prospective customers. A lending platform is provided herein having a loan marketing system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する、本明細書に記載されている貸出プラットフォームが提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and data for grading the set of loan-related entities. A lending platform as described herein is provided having a rating system with a set of data integration microservices including collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、貸出エンティティおよびトランザクションを処理するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有し、貸出取引に関する法律、規制およびポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのコンプライアンスシステムを有する、本明細書に貸出プラットフォームが提供されている。 Embodiments have a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, and smart contract services for processing lending entities and transactions, and comply with at least one of laws, regulations and policies relating to lending transactions. A lending platform is provided herein that has a compliance system for automatically facilitating compliance.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、担保のセットの所有権および担保のセットに関するイベントのセットの少なくとも1つを管理するためのスマート契約および分散台帳プラットフォームを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, the ownership of the set of collateral and events relating to the set of collateral Provided herein is a financing platform having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of .
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットおよびデータ収集および監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集した情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, and an IoT system, a crowdsourcing system, a social network analysis service. Provided herein is a lending platform having a smart contract system that automatically adjusts loan interest rates based on information collected through at least one of a set and a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、以下に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。担保の状態、保証の状態のうち、少なくとも1つ。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, and a crowdsourcing system for obtaining information about: Provided herein is a lending platform having: At least one of Collateral status, Guarantee status.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約を有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and at least one of regulatory and market factors for a particular jurisdiction. Provided herein is a lending platform that has a smart contract that automatically adjusts the interest rate of a loan based on
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再編するスマート契約を有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction to automatically repay debt based on monitored conditions. Provided herein is a lending platform that has a reorganizing smart contract.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、ローンのための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction to verify the reliability of guarantees for the loan provided herein is a lending platform having a social network monitoring system of .
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、ローンのための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction to verify the reliability of guarantees for the loan A lending platform with an IoT data collection and monitoring system is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、ローンのための条件のセットの交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and for negotiating a set of terms for a loan. A lending platform with a robotic process automation system is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a loan having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction and having a robotic process automation system for loan collection A platform is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、ローンのセットを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a robotic process automation system for consolidating a set of loans having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for loan, bond, or liability transactions A lending platform is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a robotic process automation system for managing factoring loans having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for loan, bond, or liability transactions A lending platform is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、住宅ローン仲介のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction and have a robotic process automation system for mortgage brokerage. A lending platform is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、債券のための発行者の状態を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction to verify issuer status for the bond. Provided herein is a lending platform with a crowdsourcing and automated classification system.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform to monitor at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and have artificial intelligence to classify terms on bonds A lending platform with a social network monitoring system is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform to monitor at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and have artificial intelligence to classify terms on bonds Provided herein is a lending platform with an IoT data collection and monitoring system.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, and determining the subsidy based on parameters monitored by the IoT. A lending platform is provided herein that has a system for varying lending terms.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, subsidizing based on parameters monitored in the social network. Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, having an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, subsidies based on crowdsourced monitored parameters Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan.
実施形態では、ローン、債券、または負債取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or liability transaction, and an automated blockchain for managing the set of assets under custody A lending platform with custody services is provided herein.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、融資エンティティおよび取引の引受のためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引受システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and data collection and Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサプラットフォームを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and data for marketing the loan to a set of prospective customers. Provided herein is a lending platform with a loan marketing system that has a set of data integration microservices including collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための資産のセットおよび担保のセットの少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書において提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one of a set of assets and a set of collateral for a loan, bond, or debt transaction, and data collection for rating the set of loan-related entities. Provided herein is a lending platform with a rating system and a set of data-integrated microservices, including monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、ローン、債券、または債務取引のための一連の資産および担保の少なくとも1つを監視するためのIoTおよびセンサープラットフォームを有し、融資取引に関連する法律、規制、および政策の少なくとも1つへの準拠を自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する準拠システムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT and sensor platform for monitoring at least one set of assets and collateral for loan, bond, or debt transactions, and at least one of laws, regulations, and policies related to loan transactions. A lending platform with a compliant system that has a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services to automatically facilitate compliance with the provided in the book.
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集した情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラストシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, and an IoT system, a crowdsourcing system, a social network analysis service. Provided herein is a lending platform having a smart contrast system that automatically adjusts loan interest rates based on information collected through at least one of a set and a set of data collection and monitoring services.
実施形態では、担保のセットの所有権および担保のセットに関連するイベントのセットの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、ローンのための担保のセットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を得るためのクラウドソーシングシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment has a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and a set of events related to the set of collateral, and the state of the set of collateral for a loan and Provided herein is a lending platform having a crowdsourcing system for obtaining information regarding at least one condition of an entity associated with a guarantee for a loan.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, and at least one of regulatory and market factors for a particular jurisdiction. Provided herein is a lending platform with a smart contract that automatically adjusts the interest rate of a loan based on
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再編するスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a loan having a smart contract and a distributed ledger platform that manages at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events and automatically restructures the debt based on monitored conditions A platform is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、融資に対する保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and a social network for verifying the reliability of guarantees for loans. A financing platform is provided herein that has a network monitoring system.
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、ローンのための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral to verify the reliability of guarantees for loans. A lending platform with an IoT data collection and monitoring system is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、ローンのための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment has a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of the series of collateral ownership and the series of collateral related events, and for negotiating the series of terms for the loan. A lending platform having a robotic process automation system is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a loan having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events and having a robotic process automation system for loan collection A platform is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供される。 In an embodiment, a robotic process automation system for consolidating a series of loans, having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of the series of collateral ownership and the series of collateral related events. Provided herein is a lending platform having:
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, and a robotic process automation system for managing factoring loans. Provided herein is a lending platform having:
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, and a robotic process automation system for brokering mortgage loans. Provided herein is a lending platform having:
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、債券に対する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and a cloud for validating issuer terms to bonds. A lending platform with a sourcing and automated classification system is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and artificial intelligence for classifying terms on bonds. A lending platform with a social network monitoring system is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権及び一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and artificial intelligence for classifying terms on bonds. Provided herein is a lending platform with an IoT data collection and monitoring system.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 Embodiments have smart contracts and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and events related to the set of collaterals, and subsidized lending based on parameters monitored by the IoT Provided herein is a lending platform that has a system for changing the terms of.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、ソーシャルネットワークにおいて監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and subsidies based on parameters monitored in a social network. Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, subsidized based on crowdsourced monitored parameters Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、一連の保管資産を管理するための自動ブロックチェーン保管サービスを有する貸出プラットフォームが本明細書において提供される。 Embodiments have smart contracts and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and an automated blockchain for managing a set of assets under custody A lending platform with custody services is provided herein.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引の引受のためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引受システムを有する融資プラットフォームが、本明細書において提供される。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with services and a set of data-integrated microservices including smart contract services for underwriting lending entities and transactions.
実施形態では、一組の担保の所有権及び一組の担保に関連する一連のイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクト及び分散型台帳プラットフォームを有し、一組のデータ-を有するローンマーケティングシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。
データ収集・監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、一連の見込み客にローンを販売するためのスマートコントラクトサービスを含む統合マイクロサービス。
In embodiments, a loan having a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and a sequence of events associated with the set of collateral, and having a set of data. A lending platform having a marketing system is provided herein.
Integrated microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for selling loans to a series of prospects.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、一連のローン関連エンティティを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書において提供されている。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of ownership of a set of collateral and events related to the set of collateral, and data collection for rating the set of loan-related entities. Provided herein is a lending platform with a rating system and a set of data integration microservices, including monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、一連の担保の所有権および一連の担保に関連するイベントの少なくとも1つを管理するためのスマートコントラクトおよび分散型台帳プラットフォームを有し、貸出取引に関連する法律、規制およびポリシーの少なくとも1つのコンプライアンスを自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラストサービスなどのデータ統合マイクロサービス群を有するコンプライアンスシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a smart contract and a distributed ledger platform for managing at least one of a set of collateral ownership and a set of collateral related events, and are compliant with at least laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system with a suite of data integration microservices such as data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contrast services for automatically facilitating compliance. It is
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、ローンのための担保のセットの状態及びローンのための保証に関連する実体の状態のうちの少なくとも1つに関する情報を得るためのクラウドソーシングシステムを有する貸付プラットフォームが、ここに提供される。 In embodiments, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a crowdsourcing system for coordinating and obtaining information regarding at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a security for the loan. .
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contract system that adjusts and automatically adjusts loan interest rates based on at least one of a particular jurisdiction's regulatory and market factors.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再編するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, automatically adjusting the loan interest rate based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services; Provided herein is a lending platform with a smart contract system that automatically restructures obligations based on monitored terms.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムと、データ収集・監視サービスのセットと、融資の保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムとを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a smart contract system that automatically adjusts loan interest rates based on information collected via at least one of a set of IoT systems, crowdsourcing systems, social network analytics services, and data collection - Provided herein is a lending platform with a set of monitoring services and a social network monitoring system for verifying the reliability of loan guarantees.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、ローンのための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有するスマート契約システムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供される。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contract system with an IoT data collection and monitoring system for coordinating and verifying the reliability of guarantees for loans.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有し、ローンのための条件のセットの交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform that has a smart contract system for contracting and a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contract system with a robotic process automation system for coordination and loan collection.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有し、ローンのセットを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform that has a smart contract system for coordinating and a robotic process automation system for consolidating sets of loans.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラストシステムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供される。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contrast system for coordinating and having a robotic process automation system for managing factoring loans.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラストシステムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書において提供される。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. A lending platform having a smart contrast system for coordinating and having a robotic process automation system for brokering mortgages is provided herein.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが本明細書で提供される。 In embodiments, automatically adjusting the loan interest rate based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services; Provided herein is a lending platform having a smart contract system with a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contract system and a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変更するシステムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, automatically adjusting the loan interest rate based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services; Provided herein is a lending platform having a smart contract system with a system for modifying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変えるシステムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, automatically adjusting the loan interest rate based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services; Provided herein is a lending platform having a smart contract system with a system for changing the terms of subsidized loans based on social network monitored parameters.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変更するシステムを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform having a smart contract system with a system for modifying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有するスマート契約システムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. Provided herein is a lending platform that has a smart contract system with automated blockchain custody services for coordinating and managing a set of custody assets.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、及びデータ収集及び監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトシステムを有するとともに、融資エンティティ及び取引を引き受けるためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラストサービスなどの一連のデータ統合マイクロサービスとともにローンの引き受けシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. It has a coordinating smart contract system and a loan underwriting system with a set of data integration microservices such as data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contrast services to underwrite lending entities and transactions. A financing platform is provided herein.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためにデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. A loan marketing system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services to market loans to a set of prospects. Provided herein is a financing platform that has:
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいて、ローンの金利を自動的に調整し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In an embodiment, the loan interest rate is automatically adjusted based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. A lending platform with a rating system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for coordinating and rating a set of loan-related entities provided in the specification.
実施形態では、IoTシステム、クラウドソーシングシステム、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびデータ収集および監視サービスのセットのうちの少なくとも1つを介して収集された情報に基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約システムを有するとともに、貸出取引に関する法律、規制およびポリシーのうちの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためにデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを備えた貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments automatically adjust loan interest rates based on information collected via at least one of an IoT system, a crowdsourcing system, a set of social network analysis services, and a set of data collection and monitoring services. including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies relating to lending transactions; Provided herein is a lending platform with a compliance system with a set of data integration microservices.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも一方に基づいて融資の金利を自動的に調節するスマート契約を有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, the regulatory factors and markets in a particular jurisdiction. Provided herein is a financing platform having a smart contract that automatically adjusts the interest rate of a loan based on at least one of the factors.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態及び融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、監視された状態に基づいて債務を自動的に再編するスマート契約を有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information regarding at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, and determining a liability based on the monitored status. Provided herein is a financing platform that has a smart contract that automatically reorganizes the
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of a state of a set of collateral for a loan and a state of an entity associated with the guarantee for the loan, the trust of the guarantee for the loan Provided herein is a lending platform with a social network monitoring system for verifying sex.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態及び融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for the loan, and the reliability of the guarantee for the loan. Provided herein is a financing platform that has an IoT data collection and monitoring system for verifying.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資のための条件のセットの交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of a state of a set of collateral for a loan and a state of an entity associated with a guarantee for the loan, and a set of conditions for the loan. A financing platform is provided herein that has a robotic process automation system for negotiations.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, a robotic process for loan collection, comprising a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of a state of a set of collateral for a loan and a state of an entity associated with a guarantee for the loan. A financing platform is provided herein that has an automated system.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資のセットを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 An embodiment has a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, and for consolidating the set of loans. A financing platform is provided herein having a robotic process automation system of .
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, a robot for managing factoring loans having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for the loan A financing platform is provided herein that has a process automation system.
実施形態では、ローンのための担保のセットの状態およびローンのための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a security for the loan, and for brokering a mortgage. A lending platform with a robotic process automation system is provided herein.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムと、債券のための発行者の状態を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムとを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments provide a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan and the status of an issuer for a bond. Provided herein is a financing platform with crowdsourcing and automated classification systems for verification.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、債券に関する状態を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of a state of a set of collateral for a loan and a state of an entity associated with a guarantee for a loan; Provided herein is a financing platform having a social network monitoring system with artificial intelligence.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、債券に関する状態を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of a state of a set of collateral for a loan and a state of an entity associated with a guarantee for a loan; Provided herein is a financing platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムと、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムとを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In an embodiment, a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan and an assisting system based on parameters monitored by the IoT. Provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of a loan with credit.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助融資の条件を変化させるシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供される。 In an embodiment, having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, the social network monitored parameters include: Provided herein is a financing platform having a system for varying the terms of subsidized financing based on.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも一方に関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In an embodiment, having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, the parameters monitored by the crowdsourcing include: Provided herein is a lending platform having a system for varying the terms of subsidized loans based on.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 An embodiment has a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan and manages a set of assets under custody. Provided herein is a financing platform with automated blockchain custody services for.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、融資エンティティおよび取引の引受のためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含む一連のデータ統合マイクロサービスとともに融資の引受システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 An embodiment comprises a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for the loan, and the status of the loan entity and underwriting of the transaction. Provided herein is a lending platform that has a loan underwriting system along with a suite of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for financial services.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムを有し、一連の見込み客に融資をマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, having a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, providing a loan to a set of prospective customers. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services for marketing, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムと、融資関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムとを有する融資プラットフォームがここに提供されている。 In an embodiment, a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, and for rating the set of loan-related entities A lending platform with a rating system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services is provided herein.
実施形態では、融資のための担保のセットの状態および融資のための保証に関連するエンティティの状態の少なくとも1つに関する情報を取得するためのクラウドソーシングシステムと、融資取引に関連する法律、規制および政策の少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムとを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a crowdsourcing system for obtaining information about at least one of the status of a set of collateral for a loan and the status of an entity associated with a guarantee for a loan, and the laws, regulations and laws associated with the loan transaction. a compliance system having a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for automatically facilitating compliance with at least one of the policies; provided herein.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、監視された条件に基づいて債務を自動的に再構築するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a loan that has a smart contract that automatically adjusts the loan's interest rate based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and automatically restructures the liability based on monitored terms A platform is provided herein.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有し、ローンの保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a social network monitoring system for verifying the reliability of loan guarantees having a smart contract that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction Provided herein is a lending platform having:
実施形態では、特定の法域の規制要因及び市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ローンの保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, smart smart devices with IoT data collection and monitoring systems to automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and to verify the reliability of loan guarantees A lending platform with a contract is provided herein.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ローンの条件のセットの交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments include a smart contract that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and has a robotic process automation system for negotiating a set of loan terms. Provided herein is a lending platform having:
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a smart contract that automatically adjusts interest rates on loans based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and has a robotic process automation system for loan collection is the present invention. provided in the specification.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約を有し、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction, and have a robotic process automation system for consolidating a series of loans. A lending platform is provided herein.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a lending platform having a smart contract that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and has a robotic process automation system for managing factored loans are provided herein.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有し、住宅ローン仲介のためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a loan having a smart contract that automatically adjusts the interest rate of a loan based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and having a robotic process automation system for mortgage brokerage A platform is provided herein.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有するスマートコントラクトを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a smart loan interest rate automatically adjusts based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and has a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms. A lending platform with a contract is provided herein.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a loan having a social network monitoring system with artificial intelligence to automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and classify terms on bonds A platform is provided herein.
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence to automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and classify terms on bonds. Provided herein is a lending platform comprising:
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments provide a system that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and changes the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT. Provided herein is a lending platform having a smart contract comprising:
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a system that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and varies subsidized loan terms based on social network monitored parameters. Provided herein is a lending platform having a smart contract with .
実施形態では、特定の管轄区域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有するスマート契約を有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, a system that automatically adjusts loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and varies the terms of subsidized loans based on crowdsourced monitored parameters. Provided herein is a lending platform having a smart contract with a .
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有するスマート契約を有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and have automated blockchain custody services for managing sets of custody assets A lending platform is provided herein.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約を有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引を引き受けるためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引き受けシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including smart contract services for underwriting lending entities and transactions.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマートコントラクトを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマートコントラクトサービスなどのデータ統合マイクロサービス群を有するローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書において提供されている。 Embodiments have smart contracts that automatically adjust interest rates on loans based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction, and data collection and monitoring for marketing loans to a set of prospective customers. Provided herein is a lending platform with a loan marketing system that has data integration microservices such as services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸付プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, a data collection and monitoring service for automatically adjusting loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction and rating a set of loan-related entities; a blockchain service; Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data-integrated microservices including artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、特定の法域の規制要因および市場要因の少なくとも1つに基づいてローンの金利を自動的に調整するスマート契約を有し、貸出取引に関連する法律、規制およびポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを備える貸出プラットフォームが、本明細書に提供されている。 Embodiments have smart contracts that automatically adjust loan interest rates based on at least one of regulatory and market factors in a particular jurisdiction, and compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions Provided herein is a lending platform comprising a compliance system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services to automatically facilitate ing.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is described herein having a smart contract to automatically restructure debt based on monitored conditions and having a social network monitoring system to verify the reliability of guarantees for lending. provided to
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, the lending platform is the subject of the lending platform, having smart contracts to automatically restructure debt based on monitored conditions, and having an IoT data collection and monitoring system to verify the reliability of guarantees for lending. provided in the specification.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマート契約を有し、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having smart contracts that automatically restructure debt based on monitored terms and having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan. provided.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再構築するスマートコントラクトを有し、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having smart contracts to automatically restructure debt based on monitored conditions and having a robotic process automation system for loan collection.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再構築するスマートコントラクトを有し、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform that has smart contracts to automatically restructure debt based on monitored conditions and has a robotic process automation system for consolidating a series of loans.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having smart contracts to automatically restructure debt based on monitored conditions and having a robotic process automation system for managing factored loans.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再構築するスマートコントラクトを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having smart contracts to automatically restructure debt based on monitored conditions and having a robotic process automation system for brokering mortgages.
実施形態では、監視された状態に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、債券の発行者の状態を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 SUMMARY In embodiments, a lending platform having a smart contract to automatically restructure debt based on monitored conditions and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer status of bonds is provided herein. provided.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a smart contract to automatically restructure debt based on monitored terms and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. be done.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform with an IoT data collection and monitoring system with smart contracts to automatically restructure debt based on monitored terms and with artificial intelligence for classifying terms on bonds is herein provided to
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマート契約を有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a smart contract that automatically restructures debt based on monitored conditions and a system that varies subsidy lending terms based on parameters monitored by the IoT is provided herein. provided to
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再構築するスマートコントラクトを有し、ソーシャルネットワークで監視されたパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a smart contract to automatically restructure debt based on monitored terms and having a system to vary subsidy lending terms based on social network monitored parameters. provided herein.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、クラウドソーシングによって監視されたパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is present, having a smart contract to automatically restructure debt based on monitored terms and having a system to vary subsidized lending terms based on crowdsourced monitored parameters. provided in the specification.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform with smart contracts that automatically restructure debt based on monitored conditions and with automated blockchain custody services for managing a set of custody assets. .
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引を引き受けるためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have smart contracts that automatically restructure debt based on monitored conditions, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system with a set of data integration microservices including:
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書で提供されている。 Embodiments include data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data integration microservices including contract services.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have smart contracts that automatically restructure debt based on monitored conditions, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contracts to rank a set of loan-related entities. Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data integration microservices including contract services.
実施形態では、監視された条件に基づいて自動的に債務を再編するスマートコントラクトを有し、貸出取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラストサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have smart contracts that automatically restructure debt based on monitored conditions to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations, and policies related to lending transactions; Provided herein is a lending platform with a compliance system that has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contrast services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a social network monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans and having an IoT data collection and monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is described herein having a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for a loan and having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for the loan. provided to
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a social network monitoring system for verifying the authenticity of guarantees for financing and having a robotic process automation system for loan collection.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、一連の融資を統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for consolidating a series of loans. there is
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for managing factoring loans.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans and having a robotic process automation system for brokering mortgages.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a social network monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms for bonds. provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is described herein having a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. provided to
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, the lending platform comprises a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for lending and an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. provided in the specification.
実施形態では、融資の保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is disclosed herein having a social network monitoring system for verifying the reliability of loan guarantees and having a system for varying the terms of subsidy loans based on parameters monitored by the IoT. provided in the book.
実施形態では、融資の保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助融資の条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a social network monitoring system for verifying the reliability of loan guarantees and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored in the social network. provided.
実施形態では、融資の保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is described herein having a social network monitoring system for verifying the reliability of loan guarantees and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. provided in the book.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a social network monitoring system for verifying the credibility of guarantees for lending and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. It is
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及び融資エンティティ及び取引の引受のためのスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資のための引受システムを有する、融資プラットフォームが本明細書で提供されている。 Embodiments have a social network monitoring system for verifying the authenticity of guarantees for loans, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart monitoring systems for underwriting of lending entities and transactions. A financing platform is provided herein that has an underwriting system for financing that has a set of data-integrated microservices including contract services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、一連の見込み客に融資をマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資マーケティングシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a social network monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans, data collection and monitoring services for marketing loans to a set of prospective customers, blockchain services, artificial intelligence services and Provided herein is a financing platform having a financing marketing system with a set of data-integrated microservices including smart contract services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、一連の融資関連エンティティを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments include a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans, a data collection and monitoring service for ranking a set of loan-related entities, a blockchain service, an artificial intelligence service, and Provided herein is a financing platform having a rating system with a set of data-integrated microservices including smart contract services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのソーシャルネットワーク監視システムを有し、融資取引に関連する法律、規制及び政策の少なくとも1つへの準拠を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する準拠システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a social network monitoring system for verifying the reliability of guarantees for lending and for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a financing platform having a compliant system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, the lending platform is the subject of the loan platform, having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for the loan, and having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for the loan. provided in the specification.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a financing platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for loan collection.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、一連の融資を統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a financing platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for consolidating a chain of loans. It is
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for managing factoring loans. be.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a financing platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a robotic process automation system for brokering mortgages. ing.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有し、債券のための発行者の状態を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a loan having an IoT data collection and monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer status for bonds A platform is provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, the lending platform comprises an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for lending and a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. provided in the specification.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds is provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の融資条件を変化させるシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a financing platform having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and having a system for varying the financing terms of subsidies based on parameters monitored by the IoT. provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助金の融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing, and have a system for varying the terms of subsidy financing based on parameters monitored in social networks. A financing platform is provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a loan having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. A platform is provided herein.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is described herein having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for lending and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. provided to
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、融資エンティティ及び取引の引受のためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引受システムを有する、融資プラットフォームがここに提供される。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system for verifying the authenticity of guarantees for financing, data collection and monitoring services for underwriting of financing entities and transactions, blockchain services, artificial intelligence services, Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including smart contract services and smart contract services.
実施形態において、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有し、一連の見込み客に融資をマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資マーケティングシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, having an IoT data collection and monitoring system for verifying the credibility of guarantees for loans, data collection and monitoring services for marketing loans to a set of prospective customers, blockchain services, artificial intelligence Provided herein is a financing platform having a financing marketing system with a set of data-integrated microservices including services and smart contract services.
実施形態において、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集および監視システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラストサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書において提供されている。 In embodiments, having an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for loans, data collection and monitoring services for rating a set of loan-related entities, blockchain services, artificial intelligence services , and a lending platform with a rating system that has a set of data-integrated microservices, including smart contrast services.
実施形態では、融資のための保証の信頼性を検証するためのIoTデータ収集及び監視システムを有し、融資取引に関連する法律、規制及び政策の少なくとも1つへの準拠を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する準拠システムを有する融資プラットフォームが本明細書で提供されている。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system for verifying the reliability of guarantees for financing and automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to financing transactions. Provided herein is a lending platform with a compliant system that has a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for financial services.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for financing and having a robotic process automation system for loan collection.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の融資を統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having a robotic process automation system for consolidating a set of loans.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、ファクタリング融資を管理するためのロボットプロセス自動化システムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for financing and having a robotic process automation system for managing factoring loans.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、住宅ローンローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for financing and having a robotic process automation system for brokering a mortgage loan.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is present having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for loans and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms for bonds. provided in the specification.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. provided.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is provided herein having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. provided in the book.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助された融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is present, having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan, and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by the IoT. provided in the specification.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助された融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network. provided herein.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助された融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. provided herein.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連のカストディ資産を管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. be.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、融資エンティティ及び取引の引受のためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資のための引受システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a robotic process automation system for negotiating a set of terms for financing, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contracts for underwriting of financing entities and transactions. Provided herein is a financing platform that has an underwriting system for financing that has a set of data-integrated microservices that include services.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の見込み客に融資をマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資マーケティングシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart Provided herein is a financing platform having a financing marketing system with a set of data-integrated microservices including contract services.
実施形態において、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の融資関連エンティティを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, having a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan, a data collection and monitoring service, a blockchain service, an artificial intelligence service, and a smart Provided herein is a financing platform having a rating system with a set of data-integrated microservices including contract services.
実施形態では、融資のための一連の条件の交渉のためのロボットプロセス自動化システムを有し、融資取引に関連する法律、規制、及び政策の少なくとも1つへの準拠を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する準拠システムを有する融資プラットフォームが、ここに提供されている。 Embodiments have a robotic process automation system for negotiating a set of terms for a loan and for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies associated with the loan transaction. Provided herein is a financing platform with a compliant system that has a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a robotic process automation system for consolidating a series of loans.
実施形態では、ローン回収のためのロボティックプロセス自動化システムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a robotic process automation system for managing factored loans.
実施形態では、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a robotic process automation system for brokering mortgages.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms for bonds.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for loan collection and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for loan collection and having a system for varying the terms of subsidized financing based on parameters monitored by the IoT.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored in a social network.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付き融資の条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a financing platform having a robotic process automation system for loan collection and having a system for varying the terms of subsidized financing based on parameters monitored by crowdsourcing.
実施形態では、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for loan collection and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、融資エンティティおよび取引の引受のためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引受システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have robotic process automation systems for loan collection and data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting of loan entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system having a set of .
実施形態では、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, a data integration micro that has a robotic process automation system for loan collection and includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for marketing loans to a set of prospective customers. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of services.
実施形態では、ローン回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a robotic process automation system for loan collections and a data integration micro that includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for rating a set of loan-related entities. A lending platform is provided herein having a rating system with a set of services.
実施形態では、融資回収のためのロボットプロセス自動化システムを有し、融資取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラストサービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a data collection and monitoring service, block, having a robotic process automation system for loan collection and automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies related to loan transactions. Provided herein is a financing platform with a compliance system that has a set of data-integrated microservices, including chain services, artificial intelligence services, and smart contrast services.
実施形態において、一連のローンを統合するためのロボティックプロセス自動化システムを有し、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a robotic process automation system for managing factored loans.
実施形態において、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a robotic process automation system for brokering mortgages.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. there is
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT. ing.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network. be.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having a system for varying terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. be done.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連のカストディ資産を管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for consolidating a series of loans and having an automated blockchain custody service for managing a series of custody assets.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引の引受のためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローン用の引受システムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a robotic process automation system for consolidating a series of loans, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting of lending entities and transactions. A financing platform is provided herein having an underwriting system for loans with a set of integrated microservices.
実施形態において、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, it has a robotic process automation system for consolidating a series of loans and includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for marketing loans to a series of prospects. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data-integrated microservices.
実施形態において、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連のローン関連エンティティを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, it has a robotic process automation system for consolidating a series of loans and includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for ranking a series of loan-related entities. Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data-integrated microservices.
実施形態では、一連のローンを統合するためのロボットプロセス自動化システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a robotic process automation system for consolidating a series of loans, and data collection and monitoring to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system that has a set of data-integrated microservices, including services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態において、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、住宅ローンローンを仲介するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having a robotic process automation system for brokering mortgage loans.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factored loans and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds. .
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT. there is
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored in a social network. be.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factoring loans and having a system for changing terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. be done.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボティックプロセス自動化システムを有し、カストディアル資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for managing factored loans and having an automated blockchain custody service for managing a set of custodial assets.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、貸出エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引き受けシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In an embodiment, it has a robotic process automation system for managing factoring loans and a data integration micro that includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with a set of services.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In an embodiment, data including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for marketing loans to a set of prospective customers, having a robotic process automation system for managing factoring loans. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of integrated microservices.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a robotic process automation system for managing factoring loans, data including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for rating a set of loan-related entities. A lending platform is provided herein that has a rating system with a set of integrated microservices.
実施形態では、ファクタリングローンを管理するためのロボットプロセス自動化システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを有する貸出プラットフォームが、本明細書に提供されている。 In embodiments, a data collection and monitoring service having a robotic process automation system for managing factoring loans and automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations, and policies related to lending transactions; Provided herein is a lending platform with a compliance system with a set of data-integrated microservices including blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシング及び自動分類システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms of bonds.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボティックプロセスオートメーションシステムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by the IoT. .
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored in a social network. .
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for brokering mortgages and having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. .
実施形態では、住宅ローン仲介のためのロボットプロセス自動化システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a robotic process automation system for mortgage brokerage and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引を引き受けるためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引受システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, it has a robotic process automation system for brokering mortgages, and a data integration micro that includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system with a set of services.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, data including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for marketing loans to a set of prospective customers with a robotic process automation system for brokering mortgages. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of integrated microservices.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a robotic process automation system for brokering mortgages, data including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for rating a set of loan-related entities. Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of integrated microservices.
実施形態では、住宅ローンを仲介するためのロボットプロセス自動化システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制、およびポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, having a robotic process automation system for brokering mortgages, a data collection and monitoring service for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations, and policies related to lending transactions; Provided herein is a lending platform having a compliance system with a set of data-integrated microservices including blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、債券に対する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングと自動分類システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms on bonds and a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds is provided herein. provided to
実施形態では、債券に対する発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having an IoT data collection and monitoring system having a crowdsourcing and automated classification system for verifying issuer terms on bonds and having artificial intelligence for classifying terms on bonds is provided herein. provided in the book.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is present, having a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by the IoT. provided in the specification.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored in a social network. provided herein.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms and conditions and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by the crowdsourcing. provided herein.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In an embodiment, provided herein is a lending platform having a crowdsourcing and automated classification system for validating bond issuer terms and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. be.
実施形態では、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、貸出エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラストサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンのための引き受けシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have crowdsourcing and automated classification systems for verifying issuer terms for bonds, data collection and monitoring services for underwriting lending entities and transactions, blockchain services, artificial intelligence services, and Provided herein is a lending platform with an underwriting system for loans with a set of data-integrated microservices, including smart contrast services.
実施形態では、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a crowdsourcing and automated classification system for validating issuer terms for bonds, data collection and monitoring services, blockchain services, and artificial intelligence for marketing loans to a set of prospective customers. Provided herein is a financing platform with a loan marketing system that has a set of data-integrated microservices, including services and smart contract services.
実施形態では、債券のための発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have crowdsourcing and automated classification systems for verifying issuer terms for bonds, data collection and monitoring services for rating a set of loan-related entities, blockchain services, artificial intelligence services , and a rating system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services.
実施形態では、債券の発行者の条件を検証するためのクラウドソーシングおよび自動分類システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制およびポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する、貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a crowdsourcing and automated classification system for verifying bond issuer terms and data collection for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies relating to lending transactions. Provided herein is a lending platform having a compliance system with a set of data-integrated microservices, including monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds is provided herein. provided to
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform is provided herein having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by the IoT. provided in the book.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored in the social network is provided herein. provided in the book.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform comprising a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and a system for varying the terms of subsidy loans based on crowdsourced monitored parameters. provided in the specification.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. .
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及び融資エンティティ及び取引を引き受けるためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system with a set of data integration microservices including:
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, having a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds, a data collection and monitoring service for marketing loans to a set of prospective customers, a blockchain service, an artificial intelligence service, and Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data-integrated microservices including smart contract services.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するソーシャルネットワーク監視システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments include a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds, a data collection and monitoring service for rating a set of loan-related entities, a blockchain service, an artificial intelligence service, and a smart network monitoring system. Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data integration microservices including contract services.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたソーシャルネットワーク監視システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a social network monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and data for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system that has a set of data integration microservices including collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有し、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by the IoT. provided herein.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having a system for varying subsidy lending terms based on social network monitored parameters. provided herein.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助金の貸付条件を変化させるシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having a system for varying subsidy lending terms based on parameters monitored by crowdsourcing. is provided herein.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集および監視システムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, provided herein is a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets. It is
実施形態において、債券に関する条件を分類するための人工知能を有するIoTデータ収集及び監視システムを有し、データ統合マイクロサービスのセットを有するローンのための引受システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。
データ収集・監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、融資先や取引の引き受けを行うスマートコントラクトサービスなど。
In an embodiment, provided herein is a lending platform having an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and an underwriting system for loans with a set of data-integrated microservices. be done.
Data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, smart contract services that underwrite lenders and transactions, etc.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたIoTデータ収集および監視システムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたローンマーケティングシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds, data collection and monitoring services for marketing loans to a set of prospective customers, blockchain services, artificial intelligence Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data-integrated microservices including services and smart contract services.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたIoTデータ収集および監視システムを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラストサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds, a data collection and monitoring service for rating a set of loan-related entities, a blockchain service, an artificial intelligence service , and a rating system with a set of data-integrated microservices, including a smart contrast service.
実施形態では、債券に関する条件を分類するための人工知能を備えたIoTデータ収集及び監視システムを有し、貸出取引に関連する法律、規制及びポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an IoT data collection and monitoring system with artificial intelligence for classifying terms on bonds and for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by the IoT and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by a social network. provided herein.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by the IoT and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored by crowdsourcing. provided herein.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, provided herein is a lending platform having a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by IoT and having an automated blockchain custody service for managing a set of assets under custody. be done.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引を引き受けるためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引受システムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by IoT, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart technology for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including contract services.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments include data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services for marketing loans to a set of prospects, with a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by IoT. Provided herein is a lending platform having a loan marketing system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連のローン関連エンティティを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by IoT, data collection and monitoring services for ranking a set of loan-related entities, blockchain services, artificial intelligence services, Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services and smart contract services.
実施形態では、IoTによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、融資取引に関連する法律、規制及びポリシーの少なくとも1つへの準拠を自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えたコンプライアンスシステムを有する融資プラットフォームが、本明細書に提供されている。 Embodiments have a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by the IoT to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to loan transactions. Provided herein is a lending platform having a compliance system with a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、クラウドソーシングで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network and having a system for varying the terms of a subsidized loan based on crowdsourced monitored parameters. is provided herein.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 SUMMARY In embodiments, a lending platform having a system for changing the terms of a subsidized loan based on parameters monitored in a social network and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets is provided herein. provided.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引の引き受けのためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored in social networks, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and for underwriting lending entities and transactions. Provided herein is a lending platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including smart contract services of .
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence for marketing loans to a set of prospective customers, with a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored in social networks. Provided herein is a financing platform with a loan marketing system that has a set of data-integrated microservices, including services and smart contract services.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連のローン関連エンティティを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する、貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments include data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services for ranking a set of loan-related entities, with systems for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored in social networks. , and a rating system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services.
実施形態では、ソーシャルネットワークで監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、融資取引に関連する法律、規制、及びポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するための、データ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを備える融資プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a system for varying the terms of a subsidized loan based on parameters monitored on the social network to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations, and policies related to lending transactions. Provided herein is a financing platform with a compliance system that has a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供される。 In embodiments, a lending platform having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing and having an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets is herein provided. provided.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引を引き受けるためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and lending entities and transactions for underwriting. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system with a set of data-integrated microservices including smart contract services.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連の見込み客にローンをマーケティングするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence for marketing loans to a set of prospective customers, having a system for changing the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. Provided herein is a lending platform with a loan marketing system that has a set of data-integrated microservices, including services and smart contract services.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、一連のローン関連エンティティを格付けするためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを備えた格付けシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments include data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services for ranking a set of loan-related entities, having a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing. , and a lending platform with a rating system with a set of data-integrated microservices, including smart contract services.
実施形態では、クラウドソーシングによって監視されるパラメータに基づいて補助付きローンの条件を変化させるシステムを有し、貸出取引に関連する法律、規制、及び政策の少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、及びスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have a system for varying the terms of subsidized loans based on parameters monitored by crowdsourcing to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system that has a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services.
実施形態では、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有し、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、および融資エンティティおよび取引の引き受けのためのスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an automated blockchain custody service for managing a set of assets under custody, with data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting of lending entities and transactions. Provided herein is a financing platform having a loan underwriting system that includes a set of data integration microservices.
実施形態では、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有し、見込み当事者のセットに対してローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する融資プラットフォームが本明細書に提供される。 Embodiments have an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets, data collection and monitoring services for marketing loans to a set of prospective parties, blockchain services, artificial intelligence services and smart Provided herein is a financing platform having a loan marketing system with a set of data integration microservices including contract services.
実施形態では、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有し、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する貸付プラットフォームが本明細書において提供される。 Embodiments have an automated blockchain custody service for managing a set of custody assets, a data collection and monitoring service for rating a set of loan-related entities, a blockchain service, an artificial intelligence service, and a smart contract service Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data integration microservices including:
実施形態では、カストディ資産のセットを管理するための自動ブロックチェーンカストディサービスを有し、貸出取引に関連する法律、規制及びポリシーの少なくとも1つに対するコンプライアンスを自動的に促進するためのデータ収集及び監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス及びスマート契約サービスを含むデータ統合型マイクロサービスのセットを有するコンプライアンスシステムを有する貸出プラットフォームが本明細書に提供されている。 Embodiments have an automated blockchain custody service for managing a set of assets under custody and data collection and monitoring to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to lending transactions. Provided herein is a lending platform with a compliance system that has a set of data-integrated microservices, including services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services.
実施形態では、融資エンティティおよび取引を引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンの引き受けシステムを有し、見込み当事者のセットに対してローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、スマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムを有する、融資プラットフォームがここに提供される。 In embodiments, having a loan underwriting system with a loan entity and a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting transactions, prospective parties A lending platform is hereby provided, having a loan marketing system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, smart contract services for marketing loans against a set of be done.
実施形態では、融資エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有し、融資関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有する融資プラットフォームがここに提供されている。 In embodiments, a loan underwriting system having a loan entity and a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting transactions; Provided herein is a lending platform having a rating system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for rating a set of entities.
実施形態では、融資エンティティおよびトランザクションを引き受けるためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する融資の引き受けシステムを有し、データ-のセットを有するコンプライアンスシステムを有する、融資プラットフォームが本明細書に提供される。融資取引に関連する法律、規制、ポリシーの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含む統合マイクロサービスである。 In embodiments, having a loan underwriting system with a loan entity and a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for underwriting transactions; Provided herein is a financing platform having a compliance system with a set of . An integrated microservice that includes data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for automatically facilitating compliance with at least one of laws, regulations, and policies related to loan transactions.
実施形態では、見込み当事者のセットにローンをマーケティングするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムと、ローン関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービスおよびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムとを有する貸付プラットフォームが本明細書に提供されている。 In embodiments, a loan marketing system having a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services for marketing loans to a set of prospective parties, and loan related entities Provided herein is a lending platform having a data collection and monitoring service for rating a set of, a rating system having a set of data integration microservices including blockchain services, artificial intelligence services and smart contract services .
実施形態では、一連の見込み客にローンをマーケティングするための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有するローンマーケティングシステムと、融資取引に関連する法律、規制および政策のうちの少なくとも1つの遵守を自動的に促進するための、データ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマート契約サービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する、融資プラットフォームがここに提供されている。 In embodiments, a loan marketing system having a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for marketing loans to a set of prospects; Data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services, to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies related to transactions; A financing platform is provided herein that has a compliance system with a set.
実施形態では、融資関連エンティティのセットを格付けするためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する格付けシステムを有し、融資取引に関する法律、規制および政策の少なくとも1つの遵守を自動的に促進するためのデータ収集および監視サービス、ブロックチェーンサービス、人工知能サービス、およびスマートコントラクトサービスを含むデータ統合マイクロサービスのセットを有する遵守システムを有する融資プラットフォームがここに提供されている。 In an embodiment, having a rating system with a set of data integration microservices including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services for rating a set of loan related entities, and a loan transaction. a compliance system with a set of data integration microservices, including data collection and monitoring services, blockchain services, artificial intelligence services, and smart contract services to automatically facilitate compliance with at least one of laws, regulations and policies relating to Provided here is a financing platform with
実施形態において、本明細書またはそれらを参照する参照により組み込まれる文書に記載される実施形態のいずれかに関連して、ブロックチェーン、分散型台帳などの台帳などを具現化し、可能にし、または関連付けられるデータベースサービスが、本明細書において提供されてもよい。実施形態において、データベースサービスは、Amazon（登録商標） QLDB（登録商標）データベースサービスなどの、透過的、不変、および暗号的に検証可能な台帳データベースサービスから構成されてもよい。データベースサービスは、適応型知的システム158層またはデータストレージ層168など、貸出実現プラットフォーム100の層またはマイクロサービスのうちの1つまたはそれ以上と接続されて含まれる場合がある。このサービスは、例えば、様々な環境またはプロセスを通じてエンティティを追跡すること、一連の取引における借方および貸方の履歴を追跡すること、または引受プロセス、請求、または法的もしくは規制手続きに関連する事実を検証することなどにより、すべての変更または取引を記録し、これらの変更の不変記録を維持する集中型台帳に関連して使用され得る。台帳は、以下のものが所有することができる。単一の信頼できるエンティティまたは信頼できるエンティティのセットであり、取引、生産プロセス、共同サービスなどの調整されたプロセスで一緒に働くものなど、他の任意のエンティティと共有される可能性がある。リレーショナルデータベースと比較して、データベースサービスは、カスタム監査テーブルまたは証跡を必要とせずに、不変で暗号的に検証可能な元帳エントリを提供してもよい。ブロックチェーンフレームワークと比較して、そのようなデータベースサービスは、クエリの実行、テーブルの作成、データのインデックス作成などの機能を含んでもよい。データベースサービスは、トランザクションをコミットする前のコンセンサスの要件など、パフォーマンスを低下させる多くのブロックチェーンフレームワークの要件を任意に省略してもよく、またはデータベースサービスは、任意にコンセンサス機能を採用してもよい。実施形態において、データベースサービスは、複数の当事者が集中化された信頼できるエンティティまたはエンティティの集合内で取引している記録システムとして機能するアプリケーションを構築するためにユーザが使用できる、透明で不変かつ暗号学的に検証可能な台帳を構成してもよい。データベースサービスは、リレーショナルデータベースへの監査機能の構築、またはブロックチェーンフレームワークにおける従来の分散型台帳機能の使用を補完または代替することができる。データベースサービスは、各アプリケーションデータの変更を追跡し、変更の包括的かつ検証可能な履歴を維持し得る、不変のトランザクションログまたはジャーナルを使用してもよい。実施形態において、トランザクションは、削除または修正を防止するように構成されたログまたはジャーナルに記録される原子性、一貫性、分離、および耐久性（ACID）の要件に準拠するように構成されてもよい。変更は、SQLクエリなどの従来のクエリタイプを使用するなど、ユーザがクエリまたは分析できる履歴など、監査可能かつ検証可能であるように、暗号的に連鎖させてもよい。実施形態において、データベースサービスは、特定のサーバ容量をプロビジョニングする必要がないように、またはリード／ライト制限を構成する必要がないように、サーバレス形態で提供され得る。データベースサービスを開始するために、ユーザは、台帳を作成し、テーブルなどを定義することができ、データベースサービスは、アプリケーションの要求をサポートするために自動的に拡張される。ブロックチェーンベースの台帳とは異なり、データベースサービスでは分散コンセンサスの要件を省略することができるため、より多くのトランザクションを同時に実行することができる。
Embodiments embody, enable, or associate blockchains, ledgers such as distributed ledgers, etc., in connection with any of the embodiments described herein or in documents that reference them. database services may be provided herein. In embodiments, the database service may consist of a transparent, immutable, and cryptographically verifiable ledger database service, such as the Amazon® QLDB® database service. Database services may be included in connection with one or more of the layers or microservices of the
ブロックチェーンまたは分散型台帳に言及する本開示の実施形態では、スケーリングされたブロックチェーンネットワークの便利な作成および管理のための施設を構成し得る、Amazon（登録商標） Managed Blockchain（登録商標）などのマネージドブロックチェーンサービスが使用され得る。マネージドブロックチェーンサービスは、本開示に記載されるような層状データサービスアーキテクチャの一部として提供されてもよい。ブロックチェーンまたは元帳によって提供される不変かつ検証可能な能力をユーザが求める状況において、ユーザは、複数の当事者が信頼できる中央機関なしで取引、契約の実行（本明細書に記載のスマート契約の実施形態など）、データの共有などを可能にする能力を求めることもできる。従来のブロックチェーンフレームワークを設定するには、許可されたネットワークの各参加者がハードウェアをプロビジョニングし、ソフトウェアをインストールし、アクセス制御用の証明書を作成、管理し、ネットワーク設定を構成しなければならず、かなりの時間および技術的専門知識が必要であるため。所定のブロックチェーンアプリケーションが成長するにつれて、ネットワークをスケーリングし、ブロックチェーンノードにわたってリソースを監視し、ハードウェアを追加または削除し、ネットワークの可用性を管理するために必要な活動も存在する。実施形態において、マネージドブロックチェーンサービスは、これらの要件および実現能力のそれぞれの管理を提供し得る。これは、オープンソースブロックチェーンフレームワークをサポートし、ダッシュボード、コンソール、または他のユーザインターフェースにおいて選択されたフレームワークの選択、設定、および展開を可能にすることを含み得、ユーザは、自分の好ましいフレームワークを選択し、ネットワークメンバーを追加し、取引要求を処理するメンバーノードを設定し得る。次に、管理されたブロックチェーンサービスは、メンバーごとに複数のノードを有する複数のアカウントにまたがることができるものなど、ブロックチェーンネットワークを自動的に作成し、ソフトウェア、セキュリティ、およびネットワーク設定を構成することができる。管理されたブロックチェーンサービスは、鍵の顧客管理を可能にし得る鍵管理サービスなどで、ネットワーク証明書を確保および管理してもよい。実施形態において、管理されたブロックチェーンサービスは、ネットワークメンバーがメンバーを追加または削除するために投票することを可能にするような、投票APIなどの1つまたは複数のAPIを含んでもよい。所与のアプリケーション（融資可能化プラットフォーム100に関連して説明される指摘されたアプリケーションのいずれかなど）に対してアプリケーションの使用量が増加すると、ユーザーは、単純なAPI呼び出しで、ブロックチェーンネットワークにより多くの容量を追加することができる。実施形態において、マネージドブロックチェーンサービスは、所与のブロックチェーンベースのアプリケーションのためのリソースの適切な組み合わせを選択する能力をユーザに与えるように、計算およびメモリ容量の組み合わせの範囲を提供されてもよい。 In embodiments of the present disclosure that refer to blockchains or distributed ledgers, such as Amazon® Managed Blockchain®, which may constitute a facility for convenient creation and management of scaled blockchain networks. Managed blockchain services can be used. A managed blockchain service may be provided as part of a layered data services architecture as described in this disclosure. In situations where users want the immutable and verifiable capabilities provided by a blockchain or ledger, users may not be able to transact, execute contracts (execute smart contracts as described herein) without a central authority trusted by multiple parties. form, etc.), the ability to enable data sharing, etc. To set up a traditional blockchain framework, each authorized network participant must provision hardware, install software, create and manage certificates for access control, and configure network settings. required and requires significant time and technical expertise. As a given blockchain application grows, there are also activities required to scale the network, monitor resources across blockchain nodes, add or remove hardware, and manage network availability. In embodiments, a managed blockchain service may provide management of each of these requirements and capabilities. This may include supporting open source blockchain frameworks and allowing selection, configuration, and deployment of selected frameworks in a dashboard, console, or other user interface, allowing users to A preferred framework may be selected, network members added, and member nodes configured to process transaction requests. A managed blockchain service then automatically creates a blockchain network, including one that can span multiple accounts with multiple nodes per member, and configures software, security, and network settings. be able to. A managed blockchain service may secure and manage network certificates, such as a key management service that may enable customer management of keys. In embodiments, a managed blockchain service may include one or more APIs, such as a voting API, that allow network members to vote to add or remove members. As application usage increases for a given application (such as any of the noted applications discussed in connection with the loan enablement platform 100), users can, with a simple API call, make More capacity can be added. In embodiments, managed blockchain services may be offered a range of combinations of compute and memory capacities to give users the ability to select the appropriate combination of resources for a given blockchain-based application. good.
図4～31を参照すると、人工知能156、適応型知能システム158、ロボットプロセス自動化l54、エキスパートシステム、自己組織化、機械学習、モデルの訓練などを含む本開示の実施形態では、パターン認識のため、予測のため、一連の望ましい結果に基づく最適化のため、1以上のパラメータ、特徴特性、または現象の分類または認識のため、自律制御の支援のため、および他の目的のために訓練したニューラルネットなどの、ニューラルネットワークの使用により恩恵を受け得る。本開示全体における人工知能、エキスパートシステム、モデル、適応型知能、及び／又はニューラルネットワークへの言及は、特定の実施形態が許す限り、広範囲の異なるタイプのニューラルネットワーク、機械学習システム、人工知能システム等の使用を任意に包含すると理解すべきであり、例えばフィードフォワードニューラルネットワーク、ラジアル基底関数ニューラルネットワーク、自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、コホーネンセルオーガナイズニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、モジュラーニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ニューラルネットワークと他のエキスパートシステムとのハイブリッド（例えば、オートエンコーダーニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、時間遅延ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、調節フィードバックニューラルネットワーク、放射状基底関数ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、ボルツマンマシンのニューラルネットワーク、自己組織化マップ（SOM）ニューラルネットワーク、LVQ（学習ベクトル量子化）ニューラルネットワーク、完全回帰型ニューラルネットワーク、単純回帰型ニューラルネットワーク、エコー状態神経ネットワーク。長期短期記憶ニューラルネットワーク、双方向ニューラルネットワーク、階層型ニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、遺伝子スケールRNNニューラルネットワーク、機械委員会ニューラルネットワーク、連想ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、瞬間学習ニューラルネットワーク、スパイクニューラルネットワーク、新認知論ニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、カスケードニューラルネットワーク、神経ファジーネットワーク、構成パターン生成ニューラルネットワーク、記憶ニューラルネットワーク、階層型時間記憶ニューラルネットワーク。ディープフィードフォワードニューラルネットワーク、ゲーテッドリカレントユニット（GCU）ニューラルネットワーク、オートエンコーダーニューラルネットワーク、変分オートエンコーダーニューラルネットワーク、デノイズオートエンコーダーニューラルネットワーク、スパースオートエンコーダーニューラルネットワーク、マルコフ連鎖ニューラルネットワーク、制限ボルツマン機械ニューラルネットワーク、深い信念ニューラルネットワーク、深い畳み込みニューラルネットワーク、脱畳み込みニューラルネットワーク、深畳込み逆グラフィックネットワーク、生成敵対ニューラルネットワーク、液状マシンニューラルネットワーク。極限学習機械ニューラルネットワーク、エコー状態ニューラルネットワーク、深層残差ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンニューラルネットワーク、ニューラルチューリングマシンニューラルネットワーク、及び／又はホログラフィック連想記憶ニューラルネットワーク、又はこれらのハイブリッド若しくは組み合わせ、又は他のエキスパートシステム、例えばルールベースシステム、モデルベースシステム（物理モデル、統計モデル、フローベースモデル、生物モデル、生物模倣モデル等に基づくものを含む）との組み合わせが挙げられる。
4-31, embodiments of the present disclosure, including
前述のニューラルネットワークは、他のノードを含む、センサまたは他のデータソースから受信した入力などの入力に対して様々な機能を実行することができる、様々なノードまたはニューロンを有することができる。関数は、重み、特徴、特徴ベクトルなどを含んでもよい。ニューロンは、パーセプトロン、生物学的機能（人間の触覚、視覚、味覚、聴覚、嗅覚など）を模倣するニューロンなどを含んでもよい。シグモイド活性化などの連続ニューロンは、逆伝播が関与する場合など、様々な形態のニューラルネットの文脈で使用されることがある。 The neural networks described above can have various nodes or neurons that can perform various functions on inputs, such as inputs received from sensors or other data sources, including other nodes. Functions may include weights, features, feature vectors, and the like. Neurons may include perceptrons, neurons that mimic biological functions (such as human touch, vision, taste, hearing, smell, etc.), and the like. Continuous neurons such as sigmoidal activation may be used in the context of various forms of neural nets, such as when backpropagation is involved.
多くの実施形態において、エキスパートシステムまたはニューラルネットワークは、人間のオペレータまたは監督者によって、またはデータセット、モデルなどに基づいて、訓練されてもよい。訓練は、センサデータ、イベントデータ、パラメータデータ、および他のタイプのデータ（本開示を通じて説明される多くのタイプを含む）などの値、ならびにプロセスの結果、計算の結果、イベントの結果、活動の結果などの結果の１つまたは複数の指標を表す１つまたは複数の訓練データセットでニューラルネットワークを提示することを含むことができる。トレーニングは、ベイズアプローチ、パラメトリックベイズ分類器アプローチ、ｋ－最近傍分類器アプローチ、反復アプローチ、補間アプローチ、パレート最適化アプローチ、アルゴリズムアプローチなどの１つまたは複数の最適化アプローチに基づいて１つまたは複数のシステムを最適化するためにニューラルネットワークをトレーニングするなど、最適化におけるトレーニングを含んでもよい。フィードバックは、一連のラウンドを通じてフィードバックに基づいて１つまたは複数の解を進化させる遺伝的アルゴリズムなど、変動および選択のプロセスで提供されてもよい。 In many embodiments, an expert system or neural network may be trained by a human operator or supervisor, or based on data sets, models, and the like. Training includes values such as sensor data, event data, parameter data, and other types of data (including many types described throughout this disclosure), as well as the results of processes, results of computations, results of events, and actions. It can include presenting the neural network with one or more training data sets representing one or more indicators of outcome, such as outcome. Training may be based on one or more optimization approaches such as a Bayesian approach, a parametric Bayesian classifier approach, a k-nearest neighbor classifier approach, an iterative approach, an interpolation approach, a Pareto optimization approach, an algorithmic approach, etc. training in optimization, such as training a neural network to optimize the system of Feedback may be provided in a process of variation and selection, such as a genetic algorithm that evolves one or more solutions based on feedback through a series of rounds.
実施形態において、複数のニューラルネットワークは、１つ以上の取引環境において（モバイルデータコレクタなどによって）収集されたデータストリームおよび他の入力を受け取り、効率的な伝送を提供するためのネットワーク符号化の使用を含む１つ以上のネットワークを介してクラウドプラットフォームに伝送されるクラウドプラットフォームに配備されてもよい。クラウドプラットフォームでは、任意選択で超並列計算能力を使用して、様々なタイプの複数の異なるニューラルネットワーク（モジュール形式、構造適応形式、ハイブリッドなどを含む）を使用して、予測、分類、制御機能、および本開示を通じて開示されるエキスパートシステムに関連して説明される他の出力を提供してもよい。異なるニューラルネットワークは、適切な入力セット、重み、ノードタイプおよび機能などを有する適切なタイプのニューラルネットワークが、所定のコンテキスト、ワークフロー、環境プロセス、システムなどに関わる特定のタスクに対して、エキスパートシステムなどによって選択することができるように、互いに競合するように（任意に、使用進化的アルゴリズム、遺伝アルゴリズムなどを含む）構成されてもよい。 In embodiments, multiple neural networks receive data streams and other inputs collected (such as by mobile data collectors) in one or more trading environments and use network encoding to provide efficient transmission. may be deployed on a cloud platform that is transmitted to the cloud platform over one or more networks including Cloud platforms, optionally using massively parallel computing power, using multiple different neural networks of various types (including modular, structurally adaptive, hybrid, etc.) to perform prediction, classification, control functions, and other outputs described in connection with the expert systems disclosed throughout this disclosure. Different neural networks, such as expert systems, can be used for specific tasks involving given contexts, workflows, environmental processes, systems, etc. may be configured to compete with each other (optionally including using evolutionary algorithms, genetic algorithms, etc.) so that they can be selected by.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよく、これは、例えば、本開示を通じて言及されたデータソースのいずれかなどの、取引環境に関連する少なくとも１つのリソースまたはパラメータに関するデータソースなどのデータ入力から、一連のニューロンまたはノードを通して、出力に情報を一方向に移動させる。データは、入力ノードから出力ノードに移動し、任意選択で１つ以上の隠れノードをループなしで通過することができる。実施形態において、フィードフォワードニューラルネットワークは、最も単純なパーセプトロンであるバイナリーマッカロクピッツニューロンなどの様々なタイプのユニットで構築されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use feed-forward neural networks, which, for example, use any of the data sources mentioned throughout this disclosure. From a data input, such as a data source, for at least one resource or parameter associated with a trading environment, such as or, through a series of neurons or nodes to an output. Data can move from an input node to an output node, optionally passing through one or more hidden nodes without looping. In embodiments, the feedforward neural network may be constructed with various types of units such as the simplest perceptron, the binary McCullochpitts neuron.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、本開示を通じて説明される機械および自動化システムの１つ以上に関連するなど、取引環境に関する予測、分類、または制御機能などのために、カプセル型ニューラルネットワークを使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can predict, classify, Alternatively, capsule neural networks can be used for control functions and the like.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、放射状基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、多次元空間における補間を伴ういくつかの状況（例えば、ここで説明するようなデータ市場の最適化、発電システム、工場システムなどの効率または出力の最適化、または多次元を伴う他の状況などの多次元機能の最適化に補間が有用である場合）で好ましく使用される可能性がある。実施形態では、ＲＢＦニューラルネットワークの各ニューロンは、トレーニングセットからの例を「プロトタイプ」として記憶する。このニューラルネットワークの機能に関与する線形性は、局所的な最小値または最大値の問題に典型的に悩まされないという利点をＲＢＦに提供する。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use a radial basis function (RBF) neural network, which involves interpolation in multidimensional space. context (e.g., data market optimization as described here, efficiency or output optimization of power generation systems, factory systems, etc., or optimization of multidimensional functions such as other situations involving multiple dimensions). is useful). In an embodiment, each neuron in the RBF neural network stores examples from the training set as "prototypes." The linearity involved in the functioning of this neural network provides RBF with the advantage of not typically suffering from local minima or maxima problems.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、中心に対する距離基準（例えば、ガウス関数）を採用するものなど、放射状基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワークを使用してもよい。放射状基底関数は、多層パーセプトロンにおけるシグモイド隠れ層転送などの隠れ層の代替物として適用されてもよい。ＲＢＦネットワークは、入力が隠れ層の各ＲＢＦにマッピングされるような、２つの層を有してもよい。実施形態では、出力層は、例えば、平均予測出力を表す隠れ層の値の線形結合で構成されてもよい。出力層の値は、統計学における回帰モデルと同じまたは類似の出力を提供してもよい。分類問題では、出力層は、隠れ層の値の線形結合のシグモイド関数で、事後確率を表すことができる。どちらの場合も、古典的な統計学におけるリッジ回帰のような収縮技術によって性能が改善されることが多い。これはベイズの枠組みで言えば、小さなパラメータ値（したがって滑らかな出力関数）に対する事前確信に相当する。ＲＢＦネットワークは、学習過程で調整されるパラメータが隠れ層から出力層への線形マッピングのみであるため、ローカルミニマムを回避することができる。線形性は誤差面が２次曲線であることを保証し、したがって単一の最小値を持つ。回帰問題では、これは１回の行列演算で求めることができる。分類問題では、シグモイド出力関数によってもたらされる固定的な非線形性は、反復再重み付け最小二乗関数などを用いて処理されることがある。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use radial basis function (RBF) neural networks, such as those that employ a distance criterion to the center (e.g., Gaussian functions). You may Radial basis functions may be applied as hidden layer alternatives such as sigmoidal hidden layer transfer in multi-layer perceptrons. An RBF network may have two layers such that an input is mapped to each RBF in the hidden layer. In embodiments, the output layer may, for example, consist of a linear combination of hidden layer values representing the average prediction output. The output layer values may provide the same or similar output as regression models in statistics. For classification problems, the output layer is a sigmoidal function of linear combinations of the hidden layer values, which can represent the posterior probabilities. In both cases performance is often improved by contraction techniques such as ridge regression in classical statistics. In the Bayesian paradigm, this corresponds to a priori confidence for small parameter values (and thus smooth output functions). RBF networks can avoid local minima because the only parameters adjusted during the learning process are linear mappings from the hidden layer to the output layer. Linearity ensures that the error surface is quadratic and therefore has a single minimum. For regression problems, this can be obtained in a single matrix operation. In classification problems, the fixed non-linearities introduced by the sigmoidal output function are sometimes dealt with using iterative reweighting least squares functions and the like.
ＲＢＦネットワークは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やガウス過程（ＲＢＦがカーネル関数）などのカーネル手法を使用することができる。）非線形カーネル関数は、入力データを、線形モデルを用いて学習問題を解くことができる空間に投影するために使用されることがある。 RBF networks can use kernel techniques such as support vector machines (SVM) and Gaussian processes (RBF is the kernel function). ) A non-linear kernel function may be used to project the input data into a space where the learning problem can be solved using a linear model.
実施形態において、ＲＢＦニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、及び和算層を含んでもよい。入力層では、各予測変数に対して１つのニューロンが現れる。カテゴリー変数の場合、Ｎ－ｌ個のニューロンが使用され、ここでＮはカテゴリーの数である。入力ニューロンは、実施形態において、中央値を引き、四分位範囲によって割ることによって、値の範囲を標準化してもよい。次に、入力ニューロンは、値を隠れ層の各ニューロンに供給してもよい。隠れ層では、可変数のニューロンを使用してもよい（学習プロセスによって決定される）。各ニューロンは、予測変数の数と同じ次元の点を中心とする放射状基底関数で構成されることがある。拡散ＲＢＦ関数の（例えば、半径）は、各次元で異なっていてもよい。中心や広がりは、学習によって決定されてもよい。入力層から入力値のベクトルが提示されると、隠れニューロンは、ニューロンの中心点からのテストケースのユークリッド距離を計算し、次に、スプレッド値を使用するなどして、この距離にＲＢＦカーネル関数を適用することができる。その結果得られた値は、総和層に渡されることがある。総和層では、隠れ層のニューロンから出力される値に、そのニューロンに関する重みを乗じ、他のニューロンの重み付けされた値に加算することができる。この合計が出力となる。分類問題では、各カテゴリーに対して１つの出力が生成される（重みと和のユニットが別個のセットで）。あるカテゴリーの出力値は、評価対象がそのカテゴリーに属する確率である。ＲＢＦの学習では、隠れ層のニューロン数、隠れ層の各関数の中心の座標、各関数の各次元での広がり、総和層への出力に適用する重みなど、様々なパラメータを決定することができる。学習は、クラスタリングアルゴリズム（ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングなど）、進化的アプローチなどを用いてもよい。 In embodiments, an RBF neural network may include an input layer, a hidden layer, and a summation layer. In the input layer, one neuron appears for each predictor variable. For categorical variables, N−1 neurons are used, where N is the number of categories. The input neuron, in embodiments, may normalize the range of values by subtracting the median and dividing by the interquartile range. An input neuron may then supply a value to each neuron in the hidden layer. The hidden layer may use a variable number of neurons (determined by the learning process). Each neuron may consist of radial basis functions centered on points of the same dimension as the number of predictor variables. The (eg, radius) of the diffuse RBF function may be different in each dimension. The center and spread may be determined by learning. When presented with a vector of input values from the input layer, the hidden neuron computes the Euclidean distance of the test case from the neuron's center point, and then fills this distance, such as by using the spread value, with the RBF kernel function can be applied. The resulting value may be passed to the summation layer. In the summation layer, the value output by a hidden layer neuron can be multiplied by the weight associated with that neuron and added to the weighted values of other neurons. This sum is the output. In a classification problem, one output is generated for each category (with separate sets of weight and sum units). The output value for a category is the probability that the subject belongs to that category. In RBF training, various parameters can be determined, such as the number of neurons in the hidden layer, the coordinates of the center of each function in the hidden layer, the spread of each function in each dimension, and the weight applied to the output to the summation layer. . Learning may use clustering algorithms (such as k-means clustering), evolutionary approaches, and the like.
実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、時間的に変化する、実数値（ゼロまたは１よりも多い）の活性化（出力）を有してもよい。各接続は、修正可能な実数値の重みを有してもよい。あるノードはラベルノード、あるノードは出力ノード、あるノードは隠れノードと呼ばれる。離散時間における教師あり学習の場合、実数値入力ベクトルの学習シーケンスは一度に１つの入力ベクトルの入力ノードの活性化のシーケンスになる．各時間ステップで、各非入力ユニットは、それが接続を受けるすべてのユニットの活性度の加重和の非線形関数として、その現在の活性度を計算することができる。システムはある時間ステップでいくつかの出力ユニットを明示的に活性化することができる（入力信号から独立して）。 In embodiments, a recurrent neural network may have real-valued (zero or greater than one) activations (outputs) that vary over time. Each connection may have a modifiable real-valued weight. Some nodes are called label nodes, some nodes are called output nodes, and some nodes are called hidden nodes. For supervised learning in discrete time, the learning sequence for real-valued input vectors is the sequence of activations of the input nodes for one input vector at a time. At each time step, each non-input unit can compute its current activity as a non-linear function of the weighted sum of the activities of all units to which it receives connections. The system can explicitly activate several output units at a certain time step (independent of the input signal).
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、高次元データの低次元ビューなどのデータのビューの視覚化のために、コホネン自己組織化ニューラルネットワークなどの自己組織化ニューラルネットワークを使用することができる。自己組織化ニューラルネットワークは、取引環境に関連する任意の機械又はコンポーネントを含む取引環境からの又は取引環境に関連する１つ以上のセンサ又は他のデータ入力からのような入力データのセットに競争学習を適用してもよい。実施形態において、自己組織化ニューラルネットワークは、ラベル付けされていないデータ、例えば、データのソースが未知である（例えば、イベントが未知のソースの範囲のいずれかから来る可能性がある）取引環境における、またはそれに関するセンサの範囲のデータソースから感知されたデータにおける構造を識別するために使用されてもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、市場行動構造を他のイベント及び信号に対応するものとして識別するなど、認識、分析、及びラベル付けができるように、データ中の構造又はパターンを組織化してもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are used for visualization of views of data, such as low-dimensional views of high-dimensional data, such as Kohonen self-organizing neural networks. of self-organizing neural networks can be used. A self-organizing neural network is competitively trained on a set of input data, such as from one or more sensors or other data inputs associated with the trading environment, including any machine or component associated with the trading environment. may apply. In embodiments, the self-organizing neural network can be used to analyze unlabeled data, e.g., in trading environments where the source of the data is unknown (e.g., events may come from any of a range of unknown sources). , or to identify structures in the data sensed from the data sources of the range of sensors associated therewith. Self-organizing neural networks may organize structures or patterns in data so that they can be recognized, analyzed, and labeled, such as by identifying market behavior structures as corresponding to other events and signals.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、接続されたユニット（例えば、ニューロン又はノード）が有向サイクルを形成するようなデータの双方向の流れを可能にし得る、再帰神経ネットワークを使用し得る。このようなネットワークは、本開示を通じて説明される多種多様な自動化システム、機械および装置などの動的システム、例えば、データの収集、スポット市場取引のテスト、実行取引などの目的で市場と相互作用する自動化エージェントなどの動的な時間挙動に関わるモデルまたは展示に使用されてよく、動的システム挙動にはユーザが理解、予測、制御および／または最適化を望むことがある複雑な相互作用が含まれる。例えば、リカレントニューラルネットワークは、取引環境の市場で取引される、または取引環境を可能にするリソースの状態の変化などの動的プロセスまたは動作を伴うものなど、市場の状態を予測するために使用されてもよい。実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、内部メモリを使用して、他のノードからの入力、及び／又は取引環境からの若しくは取引環境に関するセンサ及び他のデータ入力など、本明細書に記載される様々な種類の入力のシーケンスを処理してもよい。実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、行動シグネチャ、プロファイル、一連の特徴ベクトル（オーディオファイルまたは画像など）などに基づいて機械、コンポーネント、エージェント、または他のアイテムを認識するためなど、パターン認識のために使用することもできる。非限定的な例では、リカレントニューラルネットワークは、１つ又は複数のリソースに又はそれらについて適用されるセンサの１つ又は複数のデータ源からのデータのストリームからなるトレーニングデータセットからシフトを分類することを学習することにより、市場又は機械の動作モードのシフトを認識してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities allow the bi-directional flow of data such that connected units (e.g., neurons or nodes) form directed cycles. A recurrent neural network may be used, which may allow Such networks interact with the market for purposes such as collecting data, testing spot market trades, executing trades, etc. May be used to model or exhibit dynamic temporal behavior such as automated agents, where dynamic system behavior includes complex interactions that users may wish to understand, predict, control and/or optimize . For example, recurrent neural networks are used to predict market conditions, such as those involving dynamic processes or behaviors such as changes in the state of resources that are traded in a market in a trading environment or that enable a trading environment. may In embodiments, the recurrent neural network uses internal memory to receive various inputs described herein, such as inputs from other nodes, and/or sensor and other data inputs from or about the trading environment. It may process any kind of sequence of inputs. In embodiments, recurrent neural networks are used for pattern recognition, such as for recognizing machines, components, agents, or other items based on behavioral signatures, profiles, sets of feature vectors (such as audio files or images), etc. can also be used. In a non-limiting example, a recurrent neural network classifies shifts from a training data set consisting of streams of data from one or more data sources of sensors applied to or about one or more resources. A shift in market or machine operating mode may be recognized by learning .
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、仲介者によって調整される一連の独立したニューラルネットワーク（本明細書に記載の様々なタイプのものなど）を含んでいてもよい、モジュラーニューラルネットワークを使用することができる。モジュラーニューラルネットワークの独立したニューラルネットワークの各々は、別々の入力で動作し、モジュラーネットワーク全体として実行することが意図されているタスクを構成するサブタスクを達成してもよい。例えば、モジュラーニューラルネットワークは、モジュラーネットワークへの入力チャネルとして提供される１つ以上のセンサによって感知される機械またはシステムがどのような種類のものかを認識するなどのパターン認識のためのリカレントニューラルネットワークと、一度理解した機械またはシステムの動作を最適化するためのＲＢＦニューラルネットワークから構成されてもよい。仲介者は、個々のニューラルネットワークのそれぞれの入力を受け入れ、それらを処理し、適切な制御パラメータ、状態の予測などのモジュラーニューラルネットワークのための出力を作成してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities involve a series of independent neural networks (such as those of the various types described herein) coordinated by an intermediary. A modular neural network can be used, which may include Each independent neural network of the modular neural network may operate on separate inputs and accomplish subtasks that make up the task that the modular network as a whole is intended to perform. For example, modular neural networks are recurrent neural networks for pattern recognition, such as recognizing what kind of machine or system is sensed by one or more sensors provided as input channels to the modular network. and RBF neural networks for optimizing the behavior of a machine or system once understood. An intermediary may accept inputs for each of the individual neural networks, process them, and produce outputs for the modular neural network such as appropriate control parameters, state predictions, and the like.
本明細書に記載された様々なニューラルネットワークタイプの、ペア、トリプレット、またはより大きな組み合わせのうちの任意の組み合わせは、本開示によって包含される。これには、エキスパートシステムが、パターン（例えば、以下のような）を認識するために１つのニューラルネットワークを使用する組み合わせが含まれ得る。問題または故障状態を示すパターン）と、認識されたパターンに基づいて活動またはワークフローを自己組織化する（認識された状態またはパターンに応答してシステムの自律制御を支配する出力を提供するなど）ための別のニューラルネットワークとを含むことができる。また、エキスパートシステムが、アイテムの分類（例えば、機械、コンポーネント、または動作モードの識別）に１つのニューラルネットワークを使用し、アイテムの状態（例えば、故障状態、動作状態、予想状態、保守状態など）の予測に異なるニューラルネットワークを使用する組み合わせも含まれる場合がある。モジュール式ニューラルネットワークには、エキスパートシステムが、状態またはコンテキスト（機械の状態、プロセス、ワークフロー、市場、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクタなど）を決定するための１つのニューラルネットワークと、状態またはコンテキストを含むプロセスを自己組織化するための別のニューラルネットワーク（例えば。データ記憶プロセス、ネットワーク符号化プロセス、ネットワーク選択プロセス、データ市場プロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、または本明細書に記載される他のプロセス）とを比較することができる。 Any combination of pairs, triplets, or larger combinations of the various neural network types described herein are encompassed by the present disclosure. This may include combinations where an expert system uses one neural network to recognize patterns (eg, as follows). patterns that indicate a problem or fault condition) and to self-organize activities or workflows based on recognized patterns (e.g., to provide outputs that govern autonomous control of the system in response to recognized conditions or patterns) and another neural network of Also, an expert system uses a neural network to classify items (e.g., identify machine, component, or mode of operation), and to determine item status (e.g., failure state, operating state, expected state, maintenance state, etc.). may also include combinations that use different neural networks to predict A modular neural network includes one neural network for the expert system to determine a state or context (machine state, process, workflow, marketplace, storage system, network, data collector, etc.) and the state or context. Another neural network for self-organizing processes (e.g. data storage processes, network encoding processes, network selection processes, data market processes, power generation processes, manufacturing processes, refining processes, drilling processes, boring processes, or any other processes herein). other processes described in the literature) can be compared.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、１つまたは複数のハードウェア要素が神経動作を実行またはシミュレートするために使用される物理的ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態において、１つ又は複数のハードウェアニューロンは、１つ又は複数のトランザクションのためにエネルギーを提供又は消費する１つ又は複数の機械によるエネルギー消費、エネルギー生産等を表すアナログセンサー入力から情報を計算するなど、センサデータを表す電圧値、電流値等をストリームするように構成されていてもよい。１つまたは複数のハードウェアノードは、ニューラルネットの活動から生じる出力データをストリーミングするように構成されてもよい。ハードウェアノードは、１つ以上のチップ、マイクロプロセッサ、集積回路、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなどから構成されてもよく、エネルギーを生産または消費している機械を最適化するために、または本書に記載した種類のいずれかのニューラルネットのいくつかの部分の別のパラメータを最適化するために提供されてもよい。ハードウェアノードは、計算の加速のためのハードウェア（例えば、出力を提供するために入力データに対して基本的またはより高度な計算を行うための専用プロセッサ、データのフィルタリングまたは圧縮のための専用プロセッサ、データの圧縮解除のための専用プロセッサ、特定のファイルまたはデータ型（例えば、画像データ、ビデオストリーム、音響信号、熱画像、熱マップなどを扱うための）の圧縮用の専用プロセッサ）、および同様のものを含むことができる。物理的なニューラルネットワークは、異なるタイプの入力を処理するためにデータコレクタ内で異なるニューラルネット構成を提供するように、様々な構成で入力を切り替えまたはルーティングすることによって再構成することができるものを含む、データコレクタに具現化されてもよい（切り替えおよび構成は任意に、データコレクタ上または遠隔地にあるソフトウェアベースのニューラルネットを含むことができるエキスパートシステムの制御下で行われる）。物理的な、または少なくとも部分的に物理的な、ニューラルネットは、ニューラルネットにデータを供給する、またはニューラルネットからデータを取り出す１つまたは複数のストレージ要素への入力／出力機能を加速するためなど、マシン、データストレージシステム、分散型台帳、モバイルデバイス、サーバ、クラウドリソース、または取引環境内でデータを格納するための、ストレージシステム内に位置する物理ハードウェアノードを含んでもよい。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットワークは、ネット内の１つまたは複数のネットワークノードへの入力／出力機能の高速化、中継機能の高速化などのために、産業環境内、産業環境への、または産業環境からのデータ伝送のための、ネットワーク内に位置する物理ハードウェアノードを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークの実施形態において、電気的に調整可能な抵抗材料が、神経シナプスの機能をエミュレートするために使用されてもよい。実施形態では、物理的なハードウェアがニューロンをエミュレートし、ソフトウェアがニューロン間の神経ネットワークをエミュレートする。実施形態において、ニューラルネットワークは、従来のアルゴリズムコンピュータを補完する。分類機能、最適化機能、パターン認識機能、制御機能、選択機能、進化機能など、汎用性が高く、指示を必要とせずに適切な機能を実行するように学習させることが可能である。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are physical neural networks in which one or more hardware elements are used to perform or simulate neural activity. may be used. In embodiments, one or more hardware neurons receive information from analog sensor inputs representing energy consumption, energy production, etc. by one or more machines that provide or consume energy for one or more transactions. It may be configured to stream voltage values, current values, etc. representing sensor data, such as calculations. One or more hardware nodes may be configured to stream output data resulting from neural net activity. A hardware node may be composed of one or more chips, microprocessors, integrated circuits, programmable logic controllers, application specific integrated circuits, field programmable gate arrays, etc., to optimize the machines producing or consuming energy. or to optimize other parameters of some portion of a neural net of any of the types described herein. Hardware nodes include hardware for computational acceleration (e.g., dedicated processors for performing basic or more advanced computations on input data to provide output, dedicated processors for filtering or compressing data, etc.). , dedicated processors for data decompression, dedicated processors for compression of specific files or data types (e.g., for handling image data, video streams, audio signals, thermal images, heat maps, etc.), and the like. can include those of A physical neural network can be reconfigured by switching or routing inputs in various configurations to provide different neural net configurations within the data collector to process different types of inputs. (switching and configuration is optionally under the control of an expert system, which can include software-based neural nets on the data collector or remotely). A physical, or at least partially physical, neural net, such as to accelerate input/output functions to one or more storage elements that supply data to or retrieve data from the neural net. , machines, data storage systems, distributed ledgers, mobile devices, servers, cloud resources, or physical hardware nodes located within a storage system for storing data within a trading environment. Physical, or at least partially physical, neural networks are used in industrial environments, for speeding up input/output functions to one or more network nodes in a net, speeding up relay functions, etc. It may include physical hardware nodes located within the network for data transmission to and from the industrial environment. In physical neural network embodiments, electrically tunable resistive materials may be used to emulate the function of neural synapses. In embodiments, physical hardware emulates neurons and software emulates neural networks between neurons. In embodiments, neural networks complement traditional algorithmic computers. It has high versatility such as classification function, optimization function, pattern recognition function, control function, selection function, and evolution function, and can be trained to perform appropriate functions without requiring instructions.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、１つ以上の項目、現象、モード、状態等の複雑なパターン分類のために、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態において、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、最適な、又は最適に近い、グローバルな解を見つけるために、選択肢の大きく複雑な空間を探索するような、遺伝的アルゴリズムなどの最適化技術によって訓練されてもよい。例えば、１つ以上の遺伝的アルゴリズムを用いて、複雑な現象を分類するために、例えば、機械間の複雑な相互作用を伴うモード（干渉効果、共振効果などを含む）、非線形現象を伴うモード、複数の故障が同時に発生し根本原因分析が困難な場合などの重大故障を伴うモードなど、機械の複雑な動作モードを認識するために多層フィードフォワードニューラルネットワークを訓練してもよい。実施形態において、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、市場内で動作する自動エージェントなどの監視システム、ならびにコンピューティング、ネットワーキング、エネルギー、データストレージ、エネルギー貯蔵などの市場を可能にするリソースの監視などの市場の監視からの結果を分類するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use multilayer feedforward neural networks for complex pattern classification of one or more items, phenomena, modes, states, etc. may be used. In embodiments, a multi-layer feedforward neural network is trained by an optimization technique, such as a genetic algorithm, that searches a large and complex space of alternatives to find an optimal, or near-optimal, global solution. may For example, to classify complex phenomena using one or more genetic algorithms, e.g., modes with complex interactions between machines (including interference effects, resonance effects, etc.), modes with nonlinear phenomena , multi-layer feedforward neural networks may be trained to recognize complex operating modes of machines, such as modes with catastrophic failures, such as when multiple failures occur simultaneously and root cause analysis is difficult. In embodiments, multi-layer feed-forward neural networks are used in monitoring systems such as automated agents operating within markets, as well as monitoring of market-enabling resources such as computing, networking, energy, data storage, and energy storage. It may be used to classify results from monitoring.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、様々なトランザクション環境全体に分散したセンサからの入力を取るためのような、１つ以上のリモートセンシングアプリケーションを取り扱うための、フィードフォワード、バックプロパゲーション多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ニューラルネットワークを使用し得る。実施形態において、ＭＬＰニューラルネットワークは、トランザクションの分類のために使用されてもよい。環境および資源環境、例えば、貸出市場、スポット市場、フォワード市場、エネルギー市場、再生可能エネルギークレジット（ＲＥＣ）市場、ネットワーク市場、広告市場、スペクトル市場、チケット市場、報酬市場、計算機市場、および本開示を通じて言及したその他の問題、ならびに物理資源およびそれを生成する環境、例えばエネルギー資源（再生可能エネルギー環境、鉱業環境、探査環境、掘削環境、および地質構造の分類（地下特徴および地上特徴を含む）、材料（液体、鉱物、金属、および同様の問題を含む）、およびその他の問題を含む）などがある。なお、ファジー分類を含んでもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can be used in one or more remote sensing applications, such as for taking input from sensors distributed throughout various transactional environments. A feed-forward, back-propagation multilayer perceptron (MLP) neural network can be used to handle . In embodiments, an MLP neural network may be used for transaction classification. Environmental and resource environments, e.g., lending markets, spot markets, forward markets, energy markets, renewable energy credit (REC) markets, network markets, advertising markets, spectrum markets, ticket markets, reward markets, computer markets, and through this disclosure Other issues mentioned, as well as physical resources and the environments that generate them, e.g. (including liquids, minerals, metals, and similar matters), and other matters). Note that fuzzy classification may also be included.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、構造適応型ニューラルネットワークを使用してもよく、ここでニューラルネットワークの構造は、規則、感知された条件、文脈パラメータなどに基づいて、適応される。例えば、ニューラルネットワークが、ある程度の学習後に入力のセットに作用したときに、項目を分類する、または予測に到達するなどの解に収束しない場合、ニューラルネットワークは、例えば、ノードのいくつかのサブセット間のデータ経路を単方向から双方向データ経路に切り替えることによって、フィードフォワードニューラルネットワークから再帰ニューラルネットワークに変更することができる。構造適応は、エキスパートシステムの制御下で行われてもよく、例えば、閾値の発生（所定時間内に解に収束しないことなど）を認識したり、異なるまたは追加の構造を必要とする現象を認識したり（システムが動的にまたは非線形に変化することを認識するなど）するなどのトリガー、ルールまたはイベントの発生時に適応をトリガーすることが可能である。非限定的な一例として、エキスパートシステムは、分析中のシステムにおいて発電機、タービンなどを駆動するために無段変速機が使用されているという指示を受けると、フィードフォワードニューラルネットワークなどの単純なニューラルネットワーク構造からリカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどのより複雑なニューラルネットワーク構造へ切り替えることができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities may use structure-adaptive neural networks, where the structure of the neural network consists of rules, sensed conditions, , contextual parameters, etc. For example, if a neural network does not converge to a solution, such as classifying an item or arriving at a prediction, when acting on a set of inputs after some learning, the neural network may, for example, It is possible to change from a feedforward neural network to a recursive neural network by switching the data path of from unidirectional to bidirectional. Structural adaptation may be performed under the control of an expert system, e.g., recognizing threshold occurrences (such as failure to converge to a solution within a given time), or recognizing phenomena that require different or additional structures. or (such as recognizing that the system changes dynamically or non-linearly), adaptation can be triggered upon the occurrence of a trigger, rule or event. As a non-limiting example, an expert system may use a simple neural network, such as a feedforward neural network, when given an indication that a continuously variable transmission is being used to drive a generator, turbine, etc. in the system under analysis. You can switch from network structures to more complex neural network structures such as recurrent neural networks, convolutional neural networks, etc.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、入力層、出力層およびそれらを接続する１つまたは複数の隠れ層が存在し得るような多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ニューラルネットワークに類似していてもよい、オートエンコーダ、オートアソシエーターまたはディアブロニューラルネットワークを使用することができる。しかしながら、ＭＬＰニューラルネットワークの目的が（単に目標値を発するのではなく）それ自身の入力を再構成することであるところ、オートエンコーダにおける出力層は、入力層と同じ数のユニットを有していてもよい。したがって、オートエンコーダは教師なし学習モデルとして動作してもよい。自動エンコーダは、例えば、次元削減のための、データの生成モデルの学習のための、効率的な符号化の教師なし学習のために、使用されてもよい。実施形態において、自動エンコードニューラルネットワークは、効率的なネットワークを自己学習するために使用されてもよい。機械からのアナログセンサデータを１つ以上のネットワークで伝送するため、または１つ以上のデータソースからデジタルデータを伝送するための符号化。実施形態において、自動エンコードニューラルネットワークは、データのストリームのストレージのための効率的なストレージアプローチを自己学習するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are multi-layer perceptrons ( Autoencoders, autoassociators or Diablo neural networks can be used, which may be similar to MLP) neural networks. However, where the purpose of an MLP neural network is to reconstruct its own input (rather than just emitting target values), the output layer in an autoencoder has the same number of units as the input layer. good too. Therefore, an autoencoder may operate as an unsupervised learning model. Autoencoders may be used, for example, for dimensionality reduction, for learning generative models of data, for unsupervised learning of efficient encoding. In embodiments, an auto-encoding neural network may be used to self-learn an efficient network. Encoding for transmission of analog sensor data from machines over one or more networks or digital data from one or more data sources. In embodiments, an auto-encoding neural network may be used to self-learn an efficient storage approach for the storage of streams of data.
アル環境である。実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、確率的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）を使用してもよく、これは、実施形態において、多層（例えば、４層）フィードフォワードニューラルネットワークを含んでよく、層は、入力層、隠れ層、パターン／合計層および出力層を含んでもよい。ＰＮＮアルゴリズムの一実施形態では、各クラスの親確率分布関数（ＰＤＦ）が、パーゼン窓および／またはノンパラメトリック関数などによって近似されてもよい。次に、各クラスのＰＤＦを使用して、新しい入力のクラス確率が推定され、最も高い事後確率を有するクラスに割り当てるなど、ベイズ則が採用されることがある。ＰＮＮは、ベイジアンネットワークを具現化したものであってもよく、カーネルフィッシャー判別分析技術などの統計アルゴリズムや分析技術を用いてもよい。ＰＮＮは、本明細書に開示される広範な実施形態のいずれかにおいて、分類及びパターン認識のために使用されてもよい。非限定的な一例では、エンジン用のセンサ及び計器からのデータ入力の収集に基づいてエンジンの故障状態を予測するために、確率的ニューラルネットワークが使用されてもよい。 Al environment. In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use probabilistic neural networks (PNNs), which, in embodiments, have multiple layers (e.g., 4 Layers) may include a feedforward neural network, and layers may include an input layer, a hidden layer, a pattern/sum layer and an output layer. In one embodiment of the PNN algorithm, the parent probability distribution function (PDF) of each class may be approximated, such as by a Parsen window and/or non-parametric functions. The PDF of each class is then used to estimate class probabilities for new inputs, and Bayes' rules may be employed, such as assigning to the class with the highest posterior probability. A PNN may be an implementation of a Bayesian network and may use statistical algorithms and analysis techniques such as the kernel Fisher discriminant analysis technique. PNNs may be used for classification and pattern recognition in any of the broad embodiments disclosed herein. In one non-limiting example, a probabilistic neural network may be used to predict engine failure conditions based on collection of data inputs from sensors and gauges for the engine.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）を使用してもよく、これは、シーケンス位置に依存しない特徴を認識するシーケンシャルデータ用のフィードフォワードアーキテクチャを構成することができる。実施形態では、データの時間シフトを考慮するために、１つ以上の入力に、または１つ以上のノード間に遅延が追加され、複数のデータポイント（異なる時点からの）が一緒に分析されるようにする。時間遅延ニューラルネットワークは、パーセプトロンネットワークを使用するなど、より大きなパターン認識システムの一部を形成してもよい。実施形態において、ＴＤＮＮは、接続の重みが逆伝播またはフィードバックの下で訓練されるような教師あり学習で訓練されてもよい。実施形態において、ＴＤＮＮは、速度データのストリーム、加速度データのストリーム、温度データのストリーム、圧力データのストリームなどの異なるストリームからのセンサデータを処理するために使用されてもよく、時間遅延は、様々なストリーム（例えば、スポットまたはフォワード市場における価格パターンの変化）の理解を伴うパターンの理解を助けるように、データストリームを時間的に整合させるために使用される。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use a time-delay neural network (TDNN), which recognizes features that are independent of sequence position. A feedforward architecture for sequential data can be constructed. In embodiments, delays are added to one or more inputs or between one or more nodes to account for time shifts in the data, and multiple data points (from different points in time) are analyzed together. make it Time-delay neural networks may form part of a larger pattern recognition system, such as using perceptron networks. In embodiments, the TDNN may be trained with supervised learning such that the connection weights are trained under backpropagation or feedback. In embodiments, a TDNN may be used to process sensor data from different streams, such as a stream of velocity data, a stream of acceleration data, a stream of temperature data, a stream of pressure data, etc., with various time delays. It is used to temporally align data streams to aid in understanding patterns that involve understanding different streams (eg, changes in price patterns in spot or forward markets).
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、畳み込みニューラルネットワーク（場合によっては、ＣＮＮ、ＣｏｎｖＮｅｔ、シフト不変ニューラルネットワーク、又は空間不変ニューラルネットワークと呼ばれる）を使用してよく、ユニットは、人間の脳の視覚野と同様のパターンで接続されている。神経細胞は、受容野と呼ばれる空間の限定された領域で刺激に応答することができる。受容野は部分的に重なり合って、全体として（例えば、視覚）野全体を覆っていることもある。ノードの応答は、最小限の前処理を使用する多層パーセプトロンを使用するような畳み込み演算によって、数学的に計算することができる。畳み込みニューラルネットワークは、ドローンまたはモバイルロボットなどのモバイルデータコレクタ上に配置されたカメラシステムを使用して、広い環境における機械の種類を認識するためなど、画像およびビデオストリーム内の認識に使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、モバイルデータコレクタのための経路を推奨するなど、センサ入力および他の文脈情報を含むデータ入力に基づく推奨を提供するために使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、環境におけるワークフローに関与する１つ以上の当事者によって提供される指示の自然言語処理など、入力の処理に使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、多数のニューロン（例えば、１０００００、５０００００以上）、複数の（例えば、４、５、６以上）層、及び多数の（例えば、数百万）パラメータを備えて展開されてもよい。畳み込みニューラルネットは、１つまたは複数の畳み込みネットを使用してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities employ convolutional neural networks (sometimes referred to as CNNs, ConvNets, shift-invariant neural networks, or spatially-invariant neural networks). May be used, the units are connected in a pattern similar to the visual cortex of the human brain. Neurons can respond to stimuli in a limited area of space called the receptive field. The receptive fields may partially overlap and collectively cover the entire (eg, visual) field. The nodal response can be mathematically computed by a convolution operation such as using a multi-layer perceptron with minimal preprocessing. Convolutional neural networks can also be used for recognition within image and video streams, such as for recognizing machine types in large environments using camera systems placed on mobile data collectors such as drones or mobile robots. good. In embodiments, convolutional neural networks may be used to provide recommendations based on data input including sensor input and other contextual information, such as recommending paths for mobile data collectors. In embodiments, convolutional neural networks may be used to process input, such as natural language processing of instructions provided by one or more parties involved in the workflow in the environment. In embodiments, the convolutional neural network is deployed with a large number of neurons (eg, 100,000, 500,000 or more), multiple (eg, 4, 5, 6 or more) layers, and a large number (eg, millions) of parameters. may be A convolutional neural net may use one or more convolutional nets.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、創発現象（取引環境において以前に理解されなかった新しいタイプの行動など）を認識するためなどの調節フィードバックネットワークを使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities provide regulatory feedback, such as for recognizing emergent phenomena (such as new types of behavior not previously understood in a trading environment). network can be used.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、教師なし学習を伴う自己組織化マップ（ＳＯＭ）を使用することができる。ニューロンのセットは、入力空間内の点を出力空間内の座標にマッピングするように学習することができる。入力空間は出力空間と異なる次元やトポロジーを持つことがあるが、ＳＯＭは現象をグループにマッピングする際にこれらを保持することができる。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can use self-organizing maps (SOMs) with unsupervised learning. A set of neurons can be trained to map points in the input space to coordinates in the output space. The input space may have different dimensions and topologies than the output space, but SOMs can preserve these when mapping phenomena into groups.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、学習ベクトル量子化ニューラルネット（ＬＶＱ）を使用してもよい。クラスのプロトタイプの代表は、適切な距離尺度とともに、距離ベイズの分類スキームにおいてパラメータ化してもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use learning vector quantization neural nets (LVQ). Prototype representatives of a class may be parameterized in a distance Bayesian classification scheme along with an appropriate distance measure.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、エコー状態ネットワーク（ＥＳＮ）を使用してもよく、これは、疎結合のランダム隠れ層を有するリカレントニューラルネットワークを構成してもよい。出力ニューロンの重みは、変更されてもよい（例えば、重みは、フィードバックに基づいて訓練されてもよい）。実施形態において、ＥＳＮは、一例として、刺激に応答した価格変化のパターンなど、市場に関連するイベントのパターンを認識するなど、時系列パターンを処理するために使用されてもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use echo state networks (ESNs), which are recurrent neural networks with loosely coupled random hidden layers. A network may be configured. The weights of the output neurons may be changed (eg, the weights may be trained based on feedback). In embodiments, ESNs may be used to process time series patterns, such as recognizing patterns of market-related events, such as patterns of price changes in response to stimuli, as an example.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、値の有限シーケンス（例えば、センサからの電圧値）を使用して、要素の過去および将来の文脈の両方に基づいてシーケンスの各要素を予測またはラベル付けするなど、双方向、再帰型ニューラルネットワーク（ＢＲＮＮ）を使用してもよい。これは、１つが左から右へ、もう１つが右から左へシーケンスを処理するような、２つのＲＮＮの出力を加算することによって行われてもよい。結合された出力は、教師や監督者によって提供されるようなターゲット信号の予測である。双方向ＲＮＮは、長期短期記憶ＲＮＮと組み合わせてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use a finite sequence of values (e.g., voltage values from sensors) to determine the past and future context of an element. A bidirectional, recurrent neural network (BRNN) may be used, such as predicting or labeling each element of a sequence based on both. This may be done by adding the outputs of two RNNs, one processing the sequence from left to right and the other from right to left. The combined output is a prediction of the target signal as provided by teachers and supervisors. A bidirectional RNN may be combined with a long short term memory RNN.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、有用なサブプログラムになど、階層的な動作を分解するために様々な方法で要素を接続する階層的なＲＮＮを使用してもよい。実施形態において、階層型ＲＮＮは、トランザクション環境におけるデータ収集のための１つまたは複数の階層型テンプレートを管理するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are hierarchical programs that connect elements in various ways to decompose hierarchical operations, such as into useful subprograms. any RNN may be used. In embodiments, a hierarchical RNN may be used to manage one or more hierarchical templates for data collection in a transactional environment.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、確率的ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、ネットワークにランダムな変動を導入し得る。そのようなランダムな変動は、モンテカルロサンプリングなどの統計的サンプリングの一形態と見なすことができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use probabilistic neural networks, which may introduce random variations into the network. Such random variation can be viewed as a form of statistical sampling such as Monte Carlo sampling.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、遺伝的尺度リカレントニューラルネットワークを使用することができる。そのような実施形態では、ＲＮＮ（多くの場合、ＬＳＴＭ）が使用され、ここで、系列は、すべてのスケールが２つの連続する点間の一次長を通知するいくつかのスケールに分解される。１次のスケールは、通常のＲＮＮからなり、２次は、２つのインデックスによって分離されたすべての点からなり、そのようになる。Ｎ次のＲＮＮは、最初と最後のノードを接続する。すべての様々なスケールからの出力は、メンバーの委員会として扱われ、関連するスコアは、次の反復のために遺伝的に使用することができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities can use genetic scale recurrent neural networks. In such embodiments, RNNs (often LSTMs) are used, where the sequence is decomposed into a number of scales, where every scale reports the primary length between two consecutive points. The first order scale consists of a regular RNN, the second order consists of all points separated by two indices, and so on. An RNN of order N connects the first and last nodes. The outputs from all the various scales are treated as a panel of members and the associated scores can be used genetically for the next iteration.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、与えられた例について一緒に「投票」する異なるニューラルネットワークのコレクションからなる機械委員会（ＣｏＭ）を使用することができる。ニューラルネットワークはローカルミニマムに悩まされることがあるため、同じアーキテクチャで学習を開始しても、ランダムに異なる初期重みを使用すると、異なる結果が得られることが多い。ＣｏＭは結果を安定させる傾向がある。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use a committee of machines (CoM) consisting of a collection of different neural networks that "vote" together on a given example. can do. Neural networks can suffer from local minima, so starting with the same architecture and using different initial weights at random often yields different results. CoM tends to stabilize the results.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、複数のフィードフォワードニューラルネットワーク及びｋ－最近傍技術を結合する機械の委員会の拡張を伴うような、連想ニューラルネットワーク（ＡＳＮＮ）を使用してもよい。また、アンサンブル応答間の相関を、ｋＮＮの分析事例間の距離の尺度として使用してもよい。これにより、ニューラルネットワークのアンサンブルの偏りが補正される。連想ニューラルネットワークは、学習セットと一致させることができるメモリを持つことができる。新しいデータが入手可能になると、再トレーニングを行わなくても、ネットワークは瞬時に予測能力を向上させ、データ近似を行う（自己学習する）。ＡＳＮＮのもう一つの重要な特徴は、モデルの空間におけるデータケース間の相関を分析することで、ニューラルネットワークの結果を解釈できる可能性があることである。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities involve a board extension of the machine that combines multiple feedforward neural networks and k-nearest neighbor techniques, such as: An associative neural network (ASNN) may be used. Correlation between ensemble responses may also be used as a measure of distance between analyzed instances of kNN. This corrects the bias of the neural network ensemble. An associative neural network can have a memory that can be matched with a training set. As new data becomes available, the network instantly improves its predictive ability and approximates the data (self-learns) without retraining. Another important feature of ASNNs is the possibility of interpreting neural network results by analyzing correlations between data cases in the space of the model.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、隠れ層および出力層の重みが訓練ベクトルデータから直接マッピングされる即時訓練ニューラルネットワーク（ＩＴＮＮ）を使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use an Instantly Trained Neural Network (ITNN) in which hidden and output layer weights are directly mapped from training vector data. be able to.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、入力のタイミングを明示的に考慮することができるスパイクニューラルネットワークを使用してもよい。ネットワークの入力及び出力は、一連のスパイク（デルタ関数又はより複雑な形状など）として表されてもよい。ＳＮＮは時間領域の情報（例えば、市場や取引環境の動的挙動に関わる信号など、時間と共に変化する信号）を処理することができる。リカレントネットワークとして実装されることが多い。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use spike neural networks that can explicitly consider the timing of inputs. The inputs and outputs of the network may be represented as a series of spikes (such as delta functions or more complex shapes). SNNs can process time-domain information (eg, signals that change over time, such as signals related to the dynamic behavior of a market or trading environment). It is often implemented as a recurrent network.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、非線形多変量挙動に対処し、過渡現象及び遅延効果などの時間依存性挙動の学習を含む動的ニューラルネットワークを使用してもよい。過渡現象は、価格、利用可能な数量、利用可能な取引相手などの、変化する市場変数の挙動を含んでもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities address non-linear multivariate behaviors, including learning of time-dependent behaviors such as transients and lag effects, and dynamic neural networks. network may be used. Transients may include the behavior of changing market variables, such as prices, available quantities, available counterparties, and the like.
実施形態では、カスケード相関は、固定トポロジーのネットワークにおける重みの調整を補足する、アーキテクチャ及び教師あり学習アルゴリズムとして使用することができる。カスケード相関は、最小のネットワークから始まり、次に自動的に訓練し、新しい隠れユニットを１つずつ追加し、多層構造を作成することができる。新しい隠れユニットがネットワークに追加されると、その入力側の重みは凍結されることがある。このユニットは、出力や他のより複雑な特徴検出器を作成するために利用できる、ネットワーク内の恒久的な特徴検出器となる。カスケード相関型は、学習が速く、サイズやトポロジーを自ら決定し、学習セットが変わっても構築した構造を保持することができ、バックプロパゲーションも不要である。 In embodiments, cascade correlation can be used as an architectural and supervised learning algorithm to complement weight tuning in networks of fixed topology. Cascade correlation starts with a minimal network, then can be trained automatically, adding new hidden units one by one, creating a multi-layered structure. When a new hidden unit is added to the network, its input side weights may be frozen. This unit becomes a permanent feature detector in the network that can be used to create outputs and other more complex feature detectors. The cascade correlation type learns quickly, determines the size and topology by itself, can maintain the constructed structure even if the learning set changes, and does not require backpropagation.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、人工ニューラルネットワークの本体にファジー推論システムを含むなど、ニューロファジーネットワークを使用することができる。タイプによっては、いくつかの層が、ファジー化、推論、集計、および脱ファジー化などのファジー推論に関与するプロセスをシミュレートすることができる。ファジィシステムのパラメータを求めるために利用可能な学習方法を使用する利点として、ニューラルネットの一般的な構造にファジィシステムを埋め込むことができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities may use neurofuzzy networks, such as including a fuzzy reasoning system in the body of an artificial neural network. Depending on the type, several layers can simulate the processes involved in fuzzy reasoning such as fuzzification, inference, aggregation, and defuzzification. An advantage of using available learning methods to determine the parameters of fuzzy systems is that they can be embedded in the general structure of neural nets.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、活性化関数のセット及びそれらが適用される方法が異なる連想ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の変形などの構成的パターン生成ネットワーク（ＣＰＰＮ）を使用することができる。一般的なＡＮＮでは、シグモイド関数（およびガウス関数の場合もある）、ＣＰＰＮはこの２つの関数を含むことができ、その他にも多くの関数を含むことができる。さらに、ＣＰＰＮは入力可能な空間全体に適用することができ、完全な画像を表現することができる。関数の合成であるため、実質的に無限の解像度で画像を符号化することができ、特定のディスプレイに対して最適な解像度でサンプリングすることができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can be constructed using constructive algorithms such as variants of associative neural networks (ANNs) that differ in the set of activation functions and the manner in which they are applied. A pattern generation network (CPPN) can be used. A general ANN has a sigmoidal function (and possibly a Gaussian function), a CPPN can contain these two functions, and many others. Moreover, CPPN can be applied to the entire space of possible inputs and can represent a complete image. Because it is a composition of functions, images can be encoded at virtually unlimited resolutions and sampled at the optimal resolution for a particular display.
このタイプのネットワークは、再トレーニングを行わずに新しいパターンを追加することができる。実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、特定のメモリ構造を作成することなどにより、ワンショット連想メモリネットワークを使用してもよく、これは、隣接して接続された階層的アレイを用いて直交面に各新しいパターンを割り当てるものである。 This type of network can add new patterns without retraining. In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities may use one-shot associative memory networks, such as by creating specific memory structures, which A hierarchical array of contiguous connections is used to assign each new pattern to an orthogonal plane.
実施形態では、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、新皮質の構造的及びアルゴリズム的特性を含むような、階層的時間記憶（ＨＴＭ）ニューラルネットワークを使用してもよい。ＨＴＭは記憶-予測理論に基づく生体模倣モデルを使用してもよい。ＨＴＭは観察された入力パターンやシーケンスの高レベルの原因を発見し推論するために使用することができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities use hierarchical temporal memory (HTM) neural networks that include the structural and algorithmic properties of the neocortex. may HTM may use a biomimetic model based on memory-prediction theory. HTM can be used to discover and reason about high-level causes of observed input patterns and sequences.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、アナログ、相関ベイズ、連想、刺激-応答システムを構成し得るホログラフィック連想記憶（ＨＡＭ）ニューラルネットワークを使用し得る。情報は、複素数の位相方位にマッピングされてもよい。このメモリは、連想記憶タスク、汎化、および変更可能な注意を伴うパターン認識に有効である。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use holographic associative memory (HAM) neural networks that can construct analog, correlation Bayesian, associative, stimulus-response systems. can. The information may be mapped to a complex number of phase directions. This memory is useful for associative memory tasks, generalization, and pattern recognition with modifiable attention.
実施形態では、ノードがトランザクション環境における１つ以上のデータコレクタまたはマシンに配置されるようなニューラルネットにおけるネットワークノード間の伝送データをコード化するために、ネットワークコーディングを含む様々な実施形態が使用することができる。 Embodiments use various embodiments, including network coding, to encode data transmitted between network nodes in a neural net, where the nodes are located on one or more data collectors or machines in a transactional environment. be able to.
図２２～図４９を参照すると、エキスパートシステム、自己組織化、機械学習、人工知能などを含む本開示の実施形態は、パターン認識のために、１つ以上のパラメータ、特性、または現象の分類のために、自律制御の支援のために、および他の目的のために訓練されたニューラルネットなどのニューラルネットの使用によって利益を得ることができる。本開示全体におけるニューラルネットへの言及は、広範囲の異なるタイプのニューラルネットワーク、機械学習システム、人工知能システムなどを包含すると理解されるべきであり、例えば、フィードフォワードニューラルネットワーク、半径基底関数ニューラルネットワーク、自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、コホネン自己組織化ニューラルネットワーク）、再帰型ニューラルネットワーク、モジュラーニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、多層ニューラルネットワーク、畳込みニューラルネットワーク、ニューラルネットワークと他のエキスパートシステム（例えば、以下のハイブリッド。オートエンコーダーニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、時間遅延ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、調節フィードバックニューラルネットワーク、放射状基底関数ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、ボルツマンマシンのニューラルネットワーク、自己組織化マップ（ＳＯＭ）ニューラルネットワーク、ＬＶＱ（学習ベクトル量子）ニューラルネットワーク、フルリカレントネットワーク、シンプルリカレントネットワーク、エコー状態ニューラルネットワーク。長期短期記憶ニューラルネットワーク、双方向ニューラルネットワーク、階層型ニューラルネットワーク、確率的ニューラルネットワーク、遺伝子スケールＲＮＮニューラルネットワーク、機械委員会ニューラルネットワーク、連想ニューラルネットワーク、物理ニューラルネットワーク、瞬間学習ニューラルネットワーク、スパイクニューラルネットワーク、新認知論ニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、カスケードニューラルネットワーク、神経ファジーネットワーク、構成パターン生成ニューラルネットワーク、記憶ニューラルネットワーク、階層型時間記憶ニューラルネットワーク。ディープフィードフォワードニューラルネットワーク、ゲーテッドリカレントユニット（ＧＣＵ）ニューラルネットワーク、オートエンコーダーニューラルネットワーク、変分オートエンコーダーニューラルネットワーク、デノイズオートエンコーダーニューラルネットワーク、スパースオートエンコーダーニューラルネットワーク、マルコフ連鎖ニューラルネットワーク、制限ボルツマン機械ニューラルネットワーク、深い信念ニューラルネットワーク、深い畳み込みニューラルネットワーク、脱畳み込みニューラルネットワーク、深畳込み逆グラフィックネットワーク、生成敵視ニューラルネットワーク、液状マシンニューラルネットワーク。エクストリームラーニングマシンニューラルネットワーク、エコー状態ニューラルネットワーク、ディープリジュアルニューラルネットワーク、サポートベクトルマインニューラルネットワーク、ニューラルターニングマシンニューラルネットワーク、及び／又はホログラフィックアソシエイティブメモリーニューラルネットワーク、又はこれらのハイブリッド若しくは組み合わせ、又は他のエキスパートシステム、例えばルールベースシステム、モデルベースシステム（物理モデル、統計モデル、フローベースモデル、生物モデル、生物模倣モデル等に基づくものを含む）との組み合わせが挙げられる。 With reference to FIGS. 22-49, embodiments of the present disclosure, including expert systems, self-organization, machine learning, artificial intelligence, etc., are used to classify one or more parameters, characteristics, or phenomena for pattern recognition. One can benefit from the use of neural nets, such as trained neural nets, for assisting autonomous control, and for other purposes. References to neural nets throughout this disclosure should be understood to encompass a wide range of different types of neural networks, machine learning systems, artificial intelligence systems, etc., e.g., feedforward neural networks, radial basis function neural networks, Self-organizing neural networks (e.g. Kohonen self-organizing neural networks), recurrent neural networks, modular neural networks, artificial neural networks, physical neural networks, multilayer neural networks, convolutional neural networks, neural networks and other expert systems ( For example, hybrids of: Autoencoder Neural Networks, Stochastic Neural Networks, Time Delay Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Regulatory Feedback Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Hopfield Neural Networks, Boltzmann Machine Neural Networks. , Self-Organizing Map (SOM) Neural Networks, LVQ (Learning Vector Quantum) Neural Networks, Full Recurrent Networks, Simple Recurrent Networks, Echo State Neural Networks, Long Short-Term Memory Neural Networks, Bilateral Neural Networks, Hierarchical Neural Networks, Probability dynamic neural network, gene-scale RNN neural network, mechanical committee neural network, associative neural network, physical neural network, instantaneous learning neural network, spike neural network, neocognitive neural network, dynamic neural network, cascade neural network, neural fuzzy Networks, Configuration Pattern Generation Neural Networks, Memory Neural Networks, Hierarchical Time Memory Neural Networks, Deep Feed Forward Neural Networks, Gated Recurrent Unit (GCU) Neural Networks, Autoencoder Neural Networks, Variational Autoencoder Neural Networks, Denoise Autoencoders neural networks, sparse autoencoder neural networks, Markov chain neural networks, restricted Boltzmann mechanical neural networks, deep belief neural networks, deep convolutional neural networks, deconvolutional neural networks, deep convolutional inverse graphic networks, generative hostile neural networks, liquid machine neural networks network. Extreme Learning Machine Neural Networks, Echo State Neural Networks, Deep Reconstructive Neural Networks, Support Vector Min Neural Networks, Neural Turning Machine Neural Networks, and/or Holographic Associative Memory Neural Networks, or hybrids or combinations thereof, or other Combinations with expert systems, such as rule-based systems, model-based systems (including those based on physical models, statistical models, flow-based models, biological models, biomimetic models, etc.).
実施形態において、図２３から図４９は、例示的なニューラルネットを描いており、図２２は、図２３から図４９を通して描かれたニューラルネットの様々な構成要素を示す凡例を描いている。図２２は、機能および要件が割り当てられたセルに描かれた様々なニューラルネットコンポーネントを描写している。実施形態では、様々なニューラルネットの例は、（図２２の例では上から下へ）：バックフィードされたデータ／センサ入力セル、データ／センサ入力セル、ノイズ入力セル、および隠れセルを含んでもよい。ニューラルネットの構成要素はまた、確率的隠れセル、スパイク隠れセル、出力セル、一致入力／出力セル、リカレントセル、メモリセル、異なるメモリセル、カーネル、及びコンボリューション又はプールセルを含む。 In an embodiment, FIGS. 23-49 depict an exemplary neural net and FIG. 22 depicts a legend showing various components of the neural net depicted through FIGS. 23-49. FIG. 22 depicts various neural net components depicted in cells with assigned functions and requirements. In embodiments, examples of various neural nets may include (from top to bottom in the example of FIG. 22): back-fed data/sensor input cells, data/sensor input cells, noise input cells, and hidden cells. good. Neural net components also include probabilistic hidden cells, spike hidden cells, output cells, coincident input/output cells, recurrent cells, memory cells, different memory cells, kernels, and convolution or pool cells.
実施形態において、図２３は、プラットフォーム１００に接続し、プラットフォーム１００と統合し、またはプラットフォームとインターフェースし得る例示的なパーセプトロンニューラルネットワークを描いている。プラットフォームはまた、フィードフォワードニューラルネットワーク（図２４）、ラジアルベースニューラルネットワーク（図２５）、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク（図２６）、リカレントニューラルネットワーク（図２７）、長／短期ニューラルネットワーク（図２８）、およびゲーテッドリカレントニューラルネットワーク（図２９）等のさらなるニューラルネットシステムと関連付けられてもよい。また、プラットフォームは、オートエンコーダニューラルネットワーク（図３０）、変分ニューラルネットワーク（図３１）、ノイズ除去ニューラルネットワーク（図３２）、スパースニューラルネットワーク（図３３）、マルコフ連鎖ニューラルネットワーク（図３４）、ホップフィールドネットワークニューラルネットワーク（図３５）などのさらなるニューラルネットシステムと関連付けられてもよい。プラットフォームは、ボルツマンマシンニューラルネットワーク（図３６）、制限ＢＭニューラルネットワーク（図３７）、深層信念ニューラルネットワーク（図３８）、深層畳み込みニューラルネットワーク（図３９）、脱畳み込みニューラルネットワーク（図４０）、及び深層畳み込み逆グラフィックスニューラルネットワーク（図４１）などの追加のニューラルネットシステムとさらに関連してもよい。プラットフォームはまた、生成敵対的ニューラルネットワーク（図４２）、液体状態マシンニューラルネットワーク（図４３）、極限学習マシンニューラルネットワーク（図４４）、エコー状態ニューラルネットワーク（図４５）、深部残差ニューラルネットワーク（図４６）、コホネンニューラルネットワーク（図４７）、サポートベクターマシーンニューラルネットワーク（図４８）、およびニューラルチューリングマシーンニューラルネットワーク（図４９）などのさらなるニューラルネット系と関連付けてもよい。
In embodiments, FIG. 23 depicts an exemplary perceptron neural network that may connect to, integrate with, or interface with
前述のニューラルネットワークは、他のノードを含むセンサまたは他のデータソースから受信した入力などの入力に対して様々な機能を実行することができる、様々なノードまたはニューロンを有することができる。関数は、重み、特徴、特徴ベクトルなどを含んでもよい。ニューロンは、パーセプトロン、生物学的機能（人間の触覚、視覚、味覚、聴覚、嗅覚など）を模倣するニューロンなどを含んでもよい。シグモイド活性化などの連続ニューロンは、逆伝播が関与する場合など、様々な形態のニューラルネットの文脈で使用されることがある。 The neural networks described above can have various nodes or neurons that can perform various functions on inputs, such as inputs received from sensors or other data sources, including other nodes. Functions may include weights, features, feature vectors, and the like. Neurons may include perceptrons, neurons that mimic biological functions (such as human touch, vision, taste, hearing, smell, etc.), and the like. Continuous neurons such as sigmoidal activation may be used in the context of various forms of neural nets, such as when backpropagation is involved.
多くの実施形態において、エキスパートシステムまたはニューラルネットワークは、人間のオペレータまたは監督者によって、またはデータセット、モデルなどに基づいて、訓練されてもよい。訓練は、センサデータ、イベントデータ、パラメータデータ、および他のタイプのデータ（本開示を通じて説明される多くのタイプを含む）などの値、ならびにプロセスの結果、計算の結果、イベントの結果、活動の結果などの結果の１つまたは複数の指標を表す１つまたは複数の訓練データセットでニューラルネットワークを提示することを含むことができる。トレーニングは、ベイズアプローチ、パラメトリックベイズ分類器アプローチ、ｋ－最近傍分類器アプローチ、反復アプローチ、補間アプローチ、パレート最適化アプローチ、アルゴリズムアプローチなどの１つまたは複数の最適化アプローチに基づいて１つまたは複数のシステムを最適化するためにニューラルネットワークをトレーニングするなど、最適化におけるトレーニングを含んでもよい。フィードバックは、一連のラウンドを通じてフィードバックに基づいて１つまたは複数の解を進化させる遺伝的アルゴリズムなど、変動および選択のプロセスで提供されてもよい。 In many embodiments, an expert system or neural network may be trained by a human operator or supervisor, or based on data sets, models, and the like. Training includes values such as sensor data, event data, parameter data, and other types of data (including many types described throughout this disclosure), as well as the results of processes, results of computations, results of events, and actions. It can include presenting the neural network with one or more training data sets representing one or more indicators of outcome, such as results. Training may be based on one or more optimization approaches such as a Bayesian approach, a parametric Bayesian classifier approach, a k-nearest neighbor classifier approach, an iterative approach, an interpolation approach, a Pareto optimization approach, an algorithmic approach, etc. training in optimization, such as training a neural network to optimize the system of Feedback may be provided in a process of variation and selection, such as a genetic algorithm that evolves one or more solutions based on feedback through a series of rounds.
実施形態において、複数のニューラルネットワークは、１つ以上の取引環境において（モバイルデータコレクタなどによって）収集されたデータストリームおよび他の入力を受け取り、効率的な伝送を提供するためにネットワークコーディングを使用することを含む１つ以上のネットワークを介してクラウドプラットフォームに伝送されるクラウドプラットフォームに展開されてもよい。クラウドプラットフォームでは、任意選択で超並列計算能力を使用して、様々なタイプの複数の異なるニューラルネットワーク（モジュール形式、構造適応形式、ハイブリッドなどを含む）を使用して、予測、分類、制御機能、および本開示を通じて開示されるエキスパートシステムに関連して説明される他の出力を提供してもよい。異なるニューラルネットワークは、適切な入力セット、重み、ノードタイプおよび機能などを有する適切なタイプのニューラルネットワークが、所定のコンテキスト、ワークフロー、環境プロセス、システムなどに関わる特定のタスクに対して、エキスパートシステムなどによって選択することができるように、互いに競合するように（任意に、使用進化的アルゴリズム、遺伝アルゴリズムなどを含む）構成されてもよい。 In embodiments, multiple neural networks receive data streams and other inputs collected (such as by mobile data collectors) in one or more trading environments and use network coding to provide efficient transmission. may be deployed on a cloud platform that is transmitted to the cloud platform over one or more networks including . Cloud platforms, optionally using massively parallel computing power, using multiple different neural networks of various types (including modular, structurally adaptive, hybrid, etc.) to perform prediction, classification, control functions, and other outputs described in connection with the expert systems disclosed throughout this disclosure. Different neural networks, such as expert systems, can be used for specific tasks involving given contexts, workflows, environmental processes, systems, etc. may be configured to compete with each other (optionally including using evolutionary algorithms, genetic algorithms, etc.) so that they can be selected by.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、フィードフォワードニューラルネットワークを使用してもよく、これは、例えば、本開示を通じて言及されたデータソースのいずれかなどの、取引環境に関連する少なくとも１つのリソースまたはパラメータに関するデータソースのようなデータ入力から、一連のニューロンまたはノードを通して、出力に情報を一方向に移動させる。データは、入力ノードから出力ノードに移動し、任意選択で１つ以上の隠れノードをループなしで通過することができる。実施形態において、フィードフォワードニューラルネットワークは、最も単純なパーセプトロンであるバイナリーマッカロクピッツニューロンなどの様々なタイプのユニットで構築されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use feed-forward neural networks, which, for example, use any of the data sources mentioned throughout this disclosure. From a data input, such as a data source, for at least one resource or parameter associated with a trading environment, such as, through a series of neurons or nodes, to an output. Data can move from an input node to an output node, optionally passing through one or more hidden nodes without looping. In embodiments, the feedforward neural network may be constructed with various types of units such as the simplest perceptron, the binary McCullochpitts neuron.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、本開示を通じて説明される機械および自動化システムの１つ以上に関連するなど、取引環境に関する予測、分類、または制御機能などのために、カプセル型ニューラルネットワークを使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can predict, classify, Alternatively, capsule neural networks can be used for control functions and the like.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、放射状基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、多次元空間における補間を伴ういくつかの状況（例えば、ここで説明するようなデータ市場の最適化、発電システム、工場システムなどの効率または出力の最適化、または多次元を伴う他の状況などの多次元機能の最適化に補間が有用である場合）で好ましく使用される可能性がある。実施形態では、ＲＢＦニューラルネットワークの各ニューロンは、トレーニングセットからの例を「プロトタイプ」として記憶する。このニューラルネットワークの機能に関与する線形性は、局所的な最小値または最大値の問題に典型的に悩まされないという利点をＲＢＦに提供する。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use a radial basis function (RBF) neural network, which involves interpolation in multidimensional space. context (e.g., data market optimization as described here, efficiency or output optimization of power generation systems, factory systems, etc., or optimization of multidimensional functions such as other situations involving multiple dimensions). is useful). In an embodiment, each neuron in the RBF neural network stores examples from the training set as "prototypes." The linearity involved in the functioning of this neural network provides RBF with the advantage of not typically suffering from local minima or maxima problems.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、中心に対する距離基準（例えば、ガウス関数）を採用するものなど、放射状基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワークを使用してもよい。）放射状基底関数は、多層パーセプトロンにおけるシグモイド隠れ層転送などの隠れ層の代替物として適用されてもよい。ＲＢＦネットワークは、入力が隠れ層の各ＲＢＦにマッピングされるような、２つの層を有してもよい。実施形態では、出力層は、例えば、平均予測出力を表す隠れ層の値の線形結合で構成されてもよい。出力層の値は、統計学における回帰モデルと同じまたは類似の出力を提供してもよい。分類問題では、出力層は、隠れ層の値の線形結合のシグモイド関数で、事後確率を表すことができる。どちらの場合も、古典的な統計学におけるリッジ回帰のような収縮技術によって性能が改善されることが多い。これはベイズの枠組みで言えば、小さなパラメータ値（したがって滑らかな出力関数）に対する事前確信に相当する。ＲＢＦネットワークは、学習過程で調整されるパラメータが隠れ層から出力層への線形マッピングのみであるため、ローカルミニマムを回避することができる。線形性は誤差面が２次曲線であることを保証し、したがって単一の最小値を持つ。回帰問題では、これは１回の行列演算で見つけられるかもしれない。分類問題では、シグモイド出力関数によってもたらされる固定的な非線形性は、反復的に再重み付けされた最小二乗関数などを用いて処理されることがある。ＲＢＦネットワークは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やガウス過程（ＲＢＦをカーネル関数とする）などのカーネル方式を用いてもよい。非線形カーネル関数は、入力データを、線形モデルを用いて学習問題を解くことができる空間に投影するために用いられてもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use radial basis function (RBF) neural networks, such as those that employ a distance criterion to the center (e.g., Gaussian functions). You may ) Radial basis functions may be applied as hidden layer alternatives such as sigmoidal hidden layer transfer in multi-layer perceptrons. An RBF network may have two layers such that an input is mapped to each RBF in the hidden layer. In embodiments, the output layer may, for example, consist of a linear combination of hidden layer values representing the average prediction output. The output layer values may provide the same or similar output as regression models in statistics. For classification problems, the output layer is a sigmoidal function of linear combinations of the hidden layer values, which can represent the posterior probabilities. In both cases performance is often improved by contraction techniques such as ridge regression in classical statistics. In the Bayesian paradigm, this corresponds to a priori confidence for small parameter values (and thus smooth output functions). RBF networks can avoid local minima because the only parameters adjusted during the learning process are linear mappings from the hidden layer to the output layer. Linearity ensures that the error surface is quadratic and therefore has a single minimum. In a regression problem this might be found in a single matrix operation. In classification problems, the fixed non-linearities introduced by the sigmoidal output function are sometimes dealt with using, for example, an iteratively reweighted least-squares function. The RBF network may use kernel schemes such as support vector machines (SVM) or Gaussian processes (with RBF as the kernel function). A non-linear kernel function may be used to project the input data into a space where the learning problem can be solved using a linear model.
実施形態において、ＲＢＦニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、および和算層を含んでもよい。入力層では、各予測変数に対して１つのニューロンが現れる。カテゴリー変数の場合、Ｎ－ｌ個のニューロンが使用され、ここでＮはカテゴリーの数である。入力ニューロンは、実施形態において、中央値を引き、四分位範囲によって割ることによって、値の範囲を標準化してもよい。次に、入力ニューロンは、値を隠れ層の各ニューロンに供給してもよい。隠れ層では、可変数のニューロンを使用してもよい（学習プロセスによって決定される）。各ニューロンは、予測変数の数と同じ次元の点を中心とする放射状基底関数で構成される場合がある。ＲＢＦ関数の広がり（例えば、半径）は、各次元について異なっていてもよい。中心および広がりは、トレーニングによって決定されてもよい。入力層から入力値のベクトルが提示されると、隠れニューロンは、ニューロンの中心点からのテストケースのユークリッド距離を計算し、次に、スプレッド値を使用するなどして、この距離にＲＢＦカーネル関数を適用してもよい。その結果得られた値は、総和層に渡されることがある。総和層では、隠れ層のニューロンから出力される値に、そのニューロンに関する重みを乗じ、他のニューロンによる重み付け値と足し合わせることができる。この合計が出力となる。分類問題では、各カテゴリーに対して１つの出力が生成される（重みと和のユニットが別個のセットで）。あるカテゴリーの出力値は、評価対象がそのカテゴリーに属する確率である。ＲＢＦの学習では、隠れ層のニューロン数、隠れ層の各関数の中心の座標、各関数の各次元での広がり、総和層への出力に適用する重みなど、様々なパラメータを決定することができる。学習は、クラスタリングアルゴリズム（ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングなど）、進化的アプローチなどを用いてもよい。 In embodiments, an RBF neural network may include an input layer, a hidden layer, and a summation layer. In the input layer, one neuron appears for each predictor variable. For categorical variables, N−1 neurons are used, where N is the number of categories. The input neuron, in embodiments, may normalize the range of values by subtracting the median and dividing by the interquartile range. An input neuron may then supply a value to each neuron in the hidden layer. The hidden layer may use a variable number of neurons (determined by the learning process). Each neuron may consist of radial basis functions centered on points of the same dimension as the number of predictor variables. The spread (eg, radius) of the RBF function may be different for each dimension. Center and spread may be determined by training. When presented with a vector of input values from the input layer, the hidden neuron computes the Euclidean distance of the test case from the neuron's center point, and then fills this distance, such as by using the spread value, with the RBF kernel function may apply. The resulting value may be passed to the summation layer. In the summation layer, the value output by a hidden layer neuron can be multiplied by the weight associated with that neuron and summed with weighted values from other neurons. This sum is the output. In a classification problem, one output is generated for each category (with separate sets of weight and sum units). The output value for a category is the probability that the subject belongs to that category. In RBF training, various parameters can be determined, such as the number of neurons in the hidden layer, the coordinates of the center of each function in the hidden layer, the spread of each function in each dimension, and the weight applied to the output to the summation layer. . Learning may use clustering algorithms (such as k-means clustering), evolutionary approaches, and the like.
実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、時間的に変化する、実数値（ゼロまたは１よりも多い）の活性化（出力）を有してもよい。）各接続は、修正可能な実数値の重みを有してもよい。ノードの一部はラベルノード、一部は出力ノード、その他は隠れノードと呼ばれる。離散時間における教師あり学習の場合実数値入力ベクトルの学習シーケンスは一度に１つの入力ベクトルの入力ノードの活性化のシーケンスになる．各時間ステップで、各非入力ユニットは、それが接続を受けるすべてのユニットの活性度の加重和の非線形関数として、その現在の活性度を計算することができる。システムはある時間ステップでいくつかの出力ユニットを明示的に活性化する（入力信号から独立して）ことができる。 In embodiments, a recurrent neural network may have real-valued (zero or greater than one) activations (outputs) that vary over time. ) Each connection may have a modifiable real-valued weight. Some of the nodes are called label nodes, some are output nodes, and others are hidden nodes. For supervised learning in discrete time, the learning sequence for real-valued input vectors is the sequence of activations of the input nodes for one input vector at a time. At each time step, each non-input unit can compute its current activity as a non-linear function of the weighted sum of the activities of all units to which it receives connections. The system can explicitly activate (independently of the input signal) some output units at certain time steps.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、高次元データの低次元ビューなどのデータのビューの視覚化のために、コホネン自己組織化ニューラルネットワークなどの自己組織化ニューラルネットワークを使用することができる。自己組織化ニューラルネットワークは、取引環境に関連する任意の機械又はコンポーネントを含む取引環境からの又は取引環境に関連する１つ以上のセンサ又は他のデータ入力からのような入力データのセットに競合学習を適用してもよい。実施形態において、自己組織化ニューラルネットワークは、ラベル付けされていないデータ、例えば、データのソースが未知である（例えば、イベントが未知のソースの範囲のいずれかから来る可能性がある）取引環境における、またはそれに関するセンサの範囲のデータソースから感知されたデータにおける構造を識別するために使用されてもよい。自己組織化ニューラルネットワークは、市場行動構造を他のイベント及び信号に対応するものとして識別するような、認識、分析、及びラベル付けが可能なように、データ内の構造又はパターンを組織化してもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are used for visualization of views of data, such as low-dimensional views of high-dimensional data, such as Kohonen self-organizing neural networks. of self-organizing neural networks can be used. A self-organizing neural network competitively learns on a set of input data, such as from a trading environment including any machine or component associated with the trading environment, or from one or more sensors or other data inputs associated with the trading environment. may apply. In embodiments, the self-organizing neural network can be used to analyze unlabeled data, e.g., in trading environments where the source of the data is unknown (e.g., events may come from any of a range of unknown sources). , or to identify structures in the data sensed from the data sources of the range of sensors therefor. Self-organizing neural networks may organize structures or patterns in data so that they can be recognized, analyzed, and labeled to identify market behavioral structures as corresponding to other events and signals. good.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、接続されたユニット（例えば、ニューロン又はノード）が有向サイクルを形成するようなデータの双方向の流れを可能にし得る、再帰神経ネットワークを使用してもよい。このようなネットワークは、本開示を通じて説明される多種多様な自動化システム、機械および装置などの動的システム、例えば、データの収集、スポット市場取引のテスト、実行取引などの目的で市場と相互作用する自動化エージェントなどの動的な時間挙動に関わるモデルまたは展示に使用されてよく、動的システム挙動にはユーザが理解、予測、制御および／または最適化を望むことがある複雑な相互作用が含まれる。例えば、リカレントニューラルネットワークは、取引環境の市場で取引される、または取引環境を可能にするリソースの状態の変化などの動的プロセスまたは動作を伴うものなど、市場の状態を予測するために使用されてもよい。実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、内部メモリを使用して、他のノードからの入力、及び／又は取引環境からの若しくは取引環境に関するセンサ及び他のデータ入力など、本明細書に記載される様々な種類の入力のシーケンスを処理してもよい。実施形態において、リカレントニューラルネットワークは、行動シグネチャ、プロファイル、一連の特徴ベクトル（オーディオファイルまたは画像など）などに基づいて機械、コンポーネント、エージェント、または他のアイテムを認識するためなど、パターン認識のために使用することもできる。非限定的な例では、リカレントニューラルネットワークは、１つ又は複数のリソースに又はそれらについて適用されるセンサの１つ又は複数のデータ源からのデータのストリームからなるトレーニングデータセットからシフトを分類することを学習することにより、市場又は機械の動作モードのシフトを認識してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities allow the bi-directional flow of data such that connected units (e.g., neurons or nodes) form directed cycles. Recurrent neural networks may be used, which may allow for Such networks interact with the market for purposes such as collecting data, testing spot market trades, executing trades, etc. May be used to model or exhibit dynamic temporal behavior such as automated agents, where dynamic system behavior includes complex interactions that users may wish to understand, predict, control and/or optimize . For example, recurrent neural networks are used to predict market conditions, such as those involving dynamic processes or behaviors such as changes in the state of resources that are traded in a market in a trading environment or that enable a trading environment. may In embodiments, the recurrent neural network uses internal memory to receive various inputs described herein, such as inputs from other nodes, and/or sensor and other data inputs from or about the trading environment. It may process any kind of sequence of inputs. In embodiments, recurrent neural networks are used for pattern recognition, such as for recognizing machines, components, agents, or other items based on behavioral signatures, profiles, sets of feature vectors (such as audio files or images), etc. can also be used. In a non-limiting example, a recurrent neural network classifies shifts from a training data set consisting of streams of data from one or more data sources of sensors applied to or about one or more resources. A shift in market or machine operating mode may be recognized by learning .
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、モジュール式ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、仲介者によって調節される一連の独立したニューラルネットワーク（本明細書に記載の様々なタイプのものなど）を含んでいてもよい。モジュラーニューラルネットワークの独立したニューラルネットワークの各々は、別々の入力で動作し、モジュラーネットワーク全体として実行することが意図されているタスクを構成するサブタスクを達成してもよい。例えば、モジュラーニューラルネットワークは、モジュラーネットワークへの入力チャネルとして提供される１つ以上のセンサによって感知される機械またはシステムがどのような種類のものかを認識するなどのパターン認識のためのリカレントニューラルネットワークと、一度理解した機械またはシステムの動作を最適化するためのＲＢＦニューラルネットワークから構成されてもよい。仲介者は、個々のニューラルネットワークのそれぞれの入力を受け入れ、それらを処理し、適切な制御パラメータ、状態の予測などのモジュラーニューラルネットワークのための出力を作成してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use modular neural networks, which are a series of independent neural networks regulated by an intermediary. (such as the various types described herein). Each independent neural network of the modular neural network may operate on separate inputs and accomplish subtasks that make up the task that the modular network as a whole is intended to perform. For example, modular neural networks are recurrent neural networks for pattern recognition, such as recognizing what kind of machine or system is sensed by one or more sensors provided as input channels to the modular network. and RBF neural networks for optimizing the behavior of a machine or system once understood. An intermediary may accept inputs for each of the individual neural networks, process them, and produce outputs for the modular neural network such as appropriate control parameters, state predictions, and the like.
本明細書に記載される様々なニューラルネットワークタイプの、ペア、トリプレット、またはより大きな組み合わせのうちの任意の組み合わせは、本開示によって包含される。これは、エキスパートシステムが、パターン（例えば、問題又は故障状態を示すパターン）を認識するために１つのニューラルネットワークを使用し、認識されたパターンに基づいて活動又はワークフローを自己組織化する（認識された状態又はパターンに応答してシステムの自律制御を支配する出力を提供するなど）ために異なるニューラルネットワークを使用する組み合わせを含むことができる。また、エキスパートシステムが、アイテムの分類（例えば、機械、コンポーネント、または動作モードの識別）に１つのニューラルネットワークを使用し、アイテムの状態（例えば、故障状態、動作状態、予想状態、保守状態など）の予測に異なるニューラルネットワークを使用する組み合わせも含まれる場合がある。モジュール式ニューラルネットワークは、エキスパートシステムが、状態またはコンテキスト（機械の状態、プロセス、ワークフロー、市場、ストレージシステム、ネットワーク、データコレクタなど）を決定するために１つのニューラルネットワークを使用し、状態またはコンテキストを含むプロセスを自己組織化するために異なるニューラルネットワークを使用する状況も含むことができる（例えば、以下のとおり。データ記憶プロセス、ネットワーク符号化プロセス、ネットワーク選択プロセス、データ市場プロセス、発電プロセス、製造プロセス、精製プロセス、掘削プロセス、ボーリングプロセス、または本明細書に記載される他のプロセス）を自己組織化するための、異なるニューラルネットワークを含む。 Any combination of pairs, triplets, or larger combinations of the various neural network types described herein are encompassed by the present disclosure. This is because an expert system uses a neural network to recognize patterns (e.g., patterns that indicate a problem or fault condition) and self-organizes activities or workflows based on the recognized patterns (recognized patterns). (e.g., to provide outputs that govern autonomous control of the system in response to certain conditions or patterns). Also, an expert system uses a neural network to classify items (e.g., identify machines, components, or modes of operation), and determine item status (e.g., failure state, operating state, expected state, maintenance state, etc.). may also include combinations that use different neural networks to predict A modular neural network uses one neural network for an expert system to determine a state or context (machine state, process, workflow, marketplace, storage system, network, data collector, etc.) It can also include situations where different neural networks are used to self-organize processes involving (e.g., data storage processes, network encoding processes, network selection processes, data market processes, power generation processes, manufacturing processes). , refining process, drilling process, boring process, or other processes described herein).
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、１つ又は複数のハードウェア要素が神経動作を実行又はシミュレートするために使用される物理的ニューラルネットワークを使用してもよい。実施形態において、１つ又は複数のハードウェアニューロンは、１つ又は複数のトランザクションのためにエネルギーを提供又は消費する１つ又は複数の機械によるエネルギー消費、エネルギー生産等を表すアナログセンサー入力から情報を計算するなど、センサデータを表す電圧値、電流値等をストリームするように構成されていてもよい。１つまたは複数のハードウェアノードは、ニューラルネットの活動から生じる出力データをストリーミングするように構成されてもよい。ハードウェアノードは、１つ以上のチップ、マイクロプロセッサ、集積回路、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ等からなり、エネルギーを生産または消費する機械を最適化するために、または本明細書に記載する種類のいずれかのニューラルネットのいくつかの部分の別のパラメータを最適化するために提供されても良い。ハードウェアノードは、計算の加速のためのハードウェア（例えば、出力を提供するために入力データに対して基本的またはより高度な計算を行うための専用プロセッサ、データのフィルタリングまたは圧縮のための専用プロセッサ、データの圧縮解除のための専用プロセッサ、特定のファイルまたはデータ型（例えば、画像データ、ビデオストリーム、音響信号、熱画像、熱マップなどを扱うための）の圧縮用の専用プロセッサ）、および同様のものを含むことができる。物理的なニューラルネットワークは、異なるタイプの入力を処理するためにデータコレクタ内で異なるニューラルネット構成を提供するように、様々な構成で入力を切り替えまたはルーティングすることによって再構成することができるものを含む、データコレクタに具現化されてもよい（切り替えおよび構成は任意に、データコレクタ上または遠隔地にあるソフトウェアベースのニューラルネットを含むことができるエキスパートシステムの制御下で行われる）。物理的、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットは、機械、データストレージシステム、分散型台帳、モバイルデバイス、サーバ、クラウドリソース内にデータを格納するため、またはニューラルネットにデータを供給する、またはニューラルネットからデータを取り出す１以上のストレージ要素への入力/出力機能を加速するためなどのトランザクション環境内にある物理ハードウェアノードを含むことができる。物理的な、または少なくとも部分的に物理的なニューラルネットワークは、ネット内の１つまたは複数のネットワークノードへの入力／出力機能の高速化、中継機能の高速化などのために、産業環境内、産業環境への、または産業環境からのデータ伝送のための、ネットワーク内に位置する物理ハードウェアノードを含んでもよい。物理的なニューラルネットワークの実施形態では、電気的に調整可能な抵抗材料が、神経の機能をエミュレートするために使用されてもよい。
シナプスを形成する。実施形態では、物理的ハードウェアがニューロンをエミュレートし、ソフトウェアがニューロン間の神経回路網をエミュレートする。実施形態において、ニューラルネットワークは、従来のアルゴリズムコンピュータを補完する。分類機能、最適化機能、パターン認識機能、制御機能、選択機能、進化機能など、汎用性が高く、指示を必要とせずに適切な機能を実行するように学習させることができる。
In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are physical neural networks in which one or more hardware elements are used to perform or simulate neural activity. may be used. In embodiments, one or more hardware neurons receive information from analog sensor inputs representing energy consumption, energy production, etc. by one or more machines that provide or consume energy for one or more transactions. It may be configured to stream voltage values, current values, etc. representing sensor data, such as calculations. One or more hardware nodes may be configured to stream output data resulting from neural net activity. A hardware node consists of one or more chips, microprocessors, integrated circuits, programmable logic controllers, application-specific integrated circuits, field-programmable gate arrays, etc., for optimizing machines that produce or consume energy or Provision may be made for optimizing other parameters of some portion of a neural net of any of the types described herein. Hardware nodes include hardware for computational acceleration (e.g., dedicated processors for performing basic or more advanced computations on input data to provide output, dedicated processors for filtering or compressing data, etc.). , dedicated processors for data decompression, dedicated processors for compression of specific files or data types (e.g., for handling image data, video streams, audio signals, thermal images, heat maps, etc.), and the like. can include those of A physical neural network can be reconfigured by switching or routing inputs in various configurations to provide different neural net configurations within the data collector to process different types of inputs. (switching and configuration is optionally under the control of an expert system, which can include software-based neural nets on the data collector or remotely). A physical, or at least partially physical, neural net for storing data within a machine, data storage system, distributed ledger, mobile device, server, cloud resource, or feeding data to the neural net, or It can include physical hardware nodes within a transactional environment, such as for accelerating input/output functions to one or more storage elements that retrieve data from neural nets. Physical, or at least partially physical, neural networks are used in industrial environments, for speeding up input/output functions to one or more network nodes in a net, speeding up relay functions, etc. It may include physical hardware nodes located within the network for data transmission to and from the industrial environment. In physical neural network embodiments, electrically tunable resistive materials may be used to emulate neural function.
form synapses; In embodiments, physical hardware emulates neurons and software emulates neural networks between neurons. In embodiments, neural networks complement traditional algorithmic computers. It has high versatility such as classification function, optimization function, pattern recognition function, control function, selection function, and evolution function, and can be trained to perform appropriate functions without requiring instructions.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、１つ以上の項目、現象、モード、状態などの複雑なパターン分類のために、多層フィードフォワードニューラルネットワークを使用することができる。実施形態において、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、最適な、又は最適に近い、グローバルな解を見つけるために、選択肢の大きく複雑な空間を探索するような、遺伝的アルゴリズムなどの最適化技術によって訓練されてもよい。例えば、１つ以上の遺伝的アルゴリズムを用いて、複雑な現象を分類するために、例えば、機械間の複雑な相互作用を伴うモード（干渉効果、共振効果などを含む）、非線形現象を伴うモード、複数の故障が同時に発生し根本原因分析が困難な場合などの重大故障を伴うモードなど、機械の複雑な動作モードを認識するために多層フィードフォワードニューラルネットワークを訓練してもよい。実施形態において、多層フィードフォワードニューラルネットワークは、市場内で動作する自動エージェントなどの監視システム、ならびにコンピューティング、ネットワーキング、エネルギー、データストレージ、エネルギー貯蔵などの市場を可能にするリソースの監視などの市場の監視からの結果を分類するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use multilayer feedforward neural networks for complex pattern classification of one or more items, phenomena, modes, states, etc. can be used. In embodiments, a multi-layer feedforward neural network is trained by an optimization technique, such as a genetic algorithm, that searches a large and complex space of alternatives to find an optimal, or near-optimal, global solution. may For example, to classify complex phenomena using one or more genetic algorithms, e.g., modes with complex interactions between machines (including interference effects, resonance effects, etc.), modes with nonlinear phenomena , multi-layer feedforward neural networks may be trained to recognize complex operating modes of machines, such as modes with catastrophic failures, such as when multiple failures occur simultaneously and root cause analysis is difficult. In embodiments, multi-layer feed-forward neural networks are used in monitoring systems such as automated agents operating within markets, as well as monitoring of market-enabling resources such as computing, networking, energy, data storage, and energy storage. It may be used to classify results from monitoring.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、様々な取引環境全体に分散したセンサからの入力を取るためのような、１つ以上のリモートセンシングアプリケーションを取り扱うための、フィードフォワード、バックプロパゲーション多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ニューラルネットワークを使用し得る。実施形態において、ＭＬＰニューラルネットワークは、スポット市場、フォワード市場、エネルギー市場、再生可能エネルギークレジット（ＲＥＣ）市場、ネットワーク市場、広告市場、スペクトル市場、発券市場、報酬市場、計算市場、および本開示を通じて言及される他のような取引環境およびリソース環境の分類に使用されてもよい。の分類、地質構造（地下の特徴および地上の特徴を含む）の分類、材料（流体、鉱物、金属などを含む）の分類、および他の問題を含むエネルギー資源（再生可能エネルギー環境、採掘環境、探査環境、掘削環境などを含む）などの物理資源およびそれを生成する環境と同様である。これは、ファジー分類を含んでもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can be used in one or more remote sensing applications, such as for taking input from sensors distributed throughout various trading environments. A feed-forward, back-propagating multilayer perceptron (MLP) neural network can be used to handle . In embodiments, MLP neural networks are referred to as spot markets, forward markets, energy markets, renewable energy credit (REC) markets, network markets, advertising markets, spectrum markets, ticketing markets, reward markets, computational markets, and throughout this disclosure. may be used to categorize trading environments and resource environments such as others. energy resources (renewable energy environment, mining environment, (including exploration environments, drilling environments, etc.) and the environments that generate them. This may include fuzzy classification.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、構造適応型ニューラルネットワークを使用してもよく、ここでニューラルネットワークの構造は、ルール、感知された条件、文脈パラメータなどに基づいて、適応される。例えば、ニューラルネットワークが、ある程度の学習後に入力のセットに作用したときに、項目を分類する、または予測に到達するなどの解に収束しない場合、ニューラルネットワークは、例えば、ノードのいくつかのサブセット間のデータ経路を単方向から双方向データ経路に切り替えることによって、フィードフォワードニューラルネットワークから再帰ニューラルネットワークに変更することができる。構造適応は、エキスパートシステムの制御下で行われてもよく、例えば、閾値の発生（所定時間内に解に収束しないこと等）を認識したり、異なる又は追加の構造を必要とする現象を認識したり（システムが動的に又は非線形に変化することを認識したり）するような、トリガー、ルール又はイベントの発生時に適応をトリガーする。非限定的な一例として、エキスパートシステムは、分析中のシステムにおいて発電機、タービンなどを駆動するために無段変速機が使用されているという指示を受けると、フィードフォワードニューラルネットワークなどの単純なニューラルネットワーク構造からリカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどのより複雑なニューラルネットワーク構造へ切り替えることができる。 In embodiments, the methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities may use structure-adaptive neural networks, where the structure of the neural network consists of rules, sensed conditions, , contextual parameters, etc. For example, if a neural network does not converge to a solution, such as classifying an item or arriving at a prediction, when acting on a set of inputs after some learning, the neural network may, for example, It is possible to change from a feedforward neural network to a recursive neural network by switching the data path of from unidirectional to bidirectional. Structural adaptation may be performed under the control of an expert system, e.g., recognizing threshold occurrences (such as failure to converge to a solution within a given time), or recognizing phenomena that require different or additional structures. Trigger adaptation upon the occurrence of a trigger, rule, or event such as (recognizing that the system changes dynamically or non-linearly). As a non-limiting example, an expert system may use a simple neural network, such as a feedforward neural network, when given an indication that a continuously variable transmission is being used to drive a generator, turbine, etc. in the system under analysis. You can switch from network structures to more complex neural network structures such as recurrent neural networks, convolutional neural networks, etc.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、入力層、出力層およびそれらを接続する１つまたは複数の隠れ層が存在し得るような多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ニューラルネットワークに類似していてもよい、オートエンコーダ、オートアソシエーターまたはディアブロニューラルネットワークを使用することができる。しかしながら、ＭＬＰニューラルネットワークの目的が（単に目標値を発するのではなく）それ自身の入力を再構成することであるところ、オートエンコーダにおける出力層は、入力層と同じ数のユニットを有していてもよい。したがって、オートエンコーダは教師なし学習モデルとして動作してもよい。自動エンコーダは、例えば、次元削減のための、データの生成モデルの学習のための、効率的な符号化の教師なし学習のために、使用されてもよい。実施形態において、自動エンコードニューラルネットワークは、１つ以上のネットワークを介したマシンからのアナログセンサデータの伝送、または１つ以上のデータソースからのデジタルデータの伝送のための効率的なネットワークコーディングを自己学習するために使用されてもよい。実施形態において、自動エンコードニューラルネットワークは、データのストリームのストレージのための効率的なストレージアプローチを自己学習するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are multi-layer perceptrons ( An autoencoder, autoassociator or Diablo neural network can be used, which may be similar to a MLP) neural network. However, where the purpose of an MLP neural network is to reconstruct its own input (rather than just emitting target values), the output layer in an autoencoder has the same number of units as the input layer. good too. Therefore, an autoencoder may operate as an unsupervised learning model. Autoencoders may be used, for example, for dimensionality reduction, for learning generative models of data, for unsupervised learning of efficient encoding. In embodiments, the auto-encode neural network self-performs efficient network coding for the transmission of analog sensor data from machines over one or more networks or digital data from one or more data sources. may be used for learning. In embodiments, an auto-encoding neural network may be used to self-learn an efficient storage approach for the storage of streams of data.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、確率的ニューラルネットワーク（ＰＮＮ）を使用してもよく、これは、実施形態において、多層（例えば、４層）フィードフォワードニューラルネットワークを含んでよく、層は、入力層、隠れ層、パターン／合計層及び出力層を含んでもよい。ＰＮＮアルゴリズムの実施形態において、各クラスの親確率分布関数（ＰＤＦ）は、例えば、Ｐａｒｚｅｎ窓及び／又はノンパラメトリック関数によって近似されてもよい。次に、各クラスのＰＤＦを用いて、新しい入力のクラス確率を推定し、事後確率が最も高いクラスに割り当てるなど、ベイズ則を採用することもできる。ＰＮＮはベイジアンネットワークを具現化したものであってもよく、カーネルフィッシャー判別分析技術などの統計アルゴリズムや分析技術を用いてもよい。ＰＮＮは、本明細書に開示される広範な実施形態のいずれかにおいて、分類及びパターン認識のために使用されてもよい。非限定的な一例では、エンジン用のセンサ及び計器からのデータ入力の収集に基づいてエンジンの故障状態を予測するために、確率的ニューラルネットワークが使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use probabilistic neural networks (PNNs), which in embodiments are multi-layered (e.g., 4 Layers) may include a feedforward neural network, and the layers may include an input layer, a hidden layer, a pattern/sum layer and an output layer. In embodiments of the PNN algorithm, each class' parent probability distribution function (PDF) may be approximated by, for example, a Parzen window and/or a non-parametric function. The PDF of each class can then be used to estimate the class probability of the new input and assign it to the class with the highest posterior probability, etc. Bayes' rule can also be employed. A PNN may be an implementation of a Bayesian network and may use statistical algorithms and analysis techniques such as the kernel Fisher discriminant analysis technique. PNNs may be used for classification and pattern recognition in any of the broad embodiments disclosed herein. In one non-limiting example, a probabilistic neural network may be used to predict engine failure conditions based on collection of data inputs from sensors and gauges for the engine.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）を使用してもよく、これは、シーケンス位置に依存しない特徴を認識するシーケンシャルデータ用のフィードフォワードアーキテクチャを構成することができる。実施形態では、データの時間シフトを考慮するために、１つ以上の入力に、または１つ以上のノード間に遅延が追加され、複数のデータポイント（異なる時点からの）が一緒に分析されるようにする。時間遅延ニューラルネットワークは、パーセプトロンネットワークを使用するなど、より大きなパターン認識システムの一部を形成してもよい。実施形態において、ＴＤＮＮは、接続の重みが逆伝播またはフィードバックの下で訓練されるような教師あり学習で訓練されてもよい。実施形態において、ＴＤＮＮは、速度データのストリーム、加速度データのストリーム、温度データのストリーム、圧力データのストリームなどの異なるストリームからのセンサデータを処理するために使用されてもよく、時間遅延は、様々なストリーム（例えば、スポットまたはフォワード市場における価格パターンの変化）の理解を伴うパターンの理解を助けるように、データストリームを時間的に整合させるために使用される。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use a time-delay neural network (TDNN), which recognizes features that are independent of sequence position. A feedforward architecture for sequential data can be constructed. In embodiments, delays are added to one or more inputs or between one or more nodes to account for time shifts in the data, and multiple data points (from different points in time) are analyzed together. make it Time-delay neural networks may form part of a larger pattern recognition system, such as using perceptron networks. In embodiments, the TDNN may be trained with supervised learning such that the connection weights are trained under backpropagation or feedback. In embodiments, a TDNN may be used to process sensor data from different streams, such as a stream of velocity data, a stream of acceleration data, a stream of temperature data, a stream of pressure data, etc., with various time delays. It is used to temporally align data streams to aid in understanding patterns that involve understanding different streams (eg, changes in price patterns in spot or forward markets).
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、畳み込みニューラルネットワーク（場合によっては、ＣＮＮ、ＣｏｎｖＮｅｔ、シフト不変ニューラルネットワーク、又は空間不変ニューラルネットワークと呼ばれる）を使用してよく、ユニットは、人間の脳の視覚野と同様のパターンで接続されている。神経細胞は、受容野と呼ばれる空間の限定された領域で刺激に応答することができる。受容野は部分的に重なっていてもよく、集合的に（例えば、視覚）野全体を覆うようにしてもよい。ノード応答は、最小限の前処理を使用する多層パーセプトロンを使用するような畳み込み演算によって、数学的に計算されてもよい。畳み込みニューラルネットワークは、ドローンまたはモバイルロボットなどのモバイルデータコレクタ上に配置されたカメラシステムを使用して、広い環境における機械の種類を認識するためなど、画像およびビデオストリーム内の認識に使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、モバイルデータコレクタのための経路を推奨するなど、センサ入力および他の文脈情報を含むデータ入力に基づく推奨を提供するために使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、環境内のワークフローに関与する１つ以上の当事者によって提供される指示の自然言語処理など、入力の処理に使用されてもよい。実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、多数のニューロン（例えば、１０万、５０万以上）、複数（例えば、４、５、６以上）の層、および多数（例えば、数百万）のパラメータで展開することができる。畳み込みニューラルネットは、１つまたは複数の畳み込みネットを使用してもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities employ convolutional neural networks (sometimes referred to as CNNs, ConvNets, shift-invariant neural networks, or spatially-invariant neural networks). May be used, the units are connected in a pattern similar to the visual cortex of the human brain. Neurons can respond to stimuli in a limited area of space called the receptive field. The receptive fields may partially overlap and collectively cover the entire (eg, visual) field. Node responses may be mathematically computed by convolution operations such as using multi-layer perceptrons with minimal preprocessing. Convolutional neural networks can also be used for recognition within image and video streams, such as for recognizing machine types in large environments using camera systems placed on mobile data collectors such as drones or mobile robots. good. In embodiments, convolutional neural networks may be used to provide recommendations based on data input including sensor input and other contextual information, such as recommending paths for mobile data collectors. In embodiments, convolutional neural networks may be used to process input, such as natural language processing of instructions provided by one or more parties involved in a workflow within an environment. In embodiments, the convolutional neural network is deployed with a large number of neurons (eg, 100,000, 500,000 or more), multiple layers (eg, 4, 5, 6 or more), and a large number (eg, millions) of parameters. can do. A convolutional neural net may use one or more convolutional nets.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、（取引環境において以前に理解されなかった新しいタイプの行動などの）創発現象を認識するためなどの調節フィードバックネットワークを使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are used to regulate, such as to recognize emergent phenomena (such as new types of behavior not previously understood in a trading environment). A feedback network can be used.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、教師なし学習を伴う自己組織化マップ（ＳＯＭ）を使用することができる。ニューロンのセットは、入力空間内の点を出力空間内の座標にマッピングするように学習することができる。入力空間は出力空間と異なる次元やトポロジーを持つことがあるが、ＳＯＭは現象をグループにマッピングする際にこれらを保持することができる。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can use self-organizing maps (SOMs) with unsupervised learning. A set of neurons can be trained to map points in the input space to coordinates in the output space. The input space may have different dimensions and topologies than the output space, but SOMs can preserve these when mapping phenomena into groups.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、学習ベクトル量子化ニューラルネット（ＬＶＱ）を使用してもよい。クラスのプロトタイプの代表は、適切な距離尺度とともに、距離ベイズの分類スキームにおいてパラメータ化されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use learning vector quantization neural nets (LVQ). Prototype representatives of a class may be parameterized in a distance Bayesian classification scheme, along with an appropriate distance measure.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、エコー状態ネットワーク（ＥＳＮ）を使用してもよく、これは、疎結合のランダム隠れ層を有するリカレントニューラルネットワークを構成してもよい。出力ニューロンの重みは、変更されてもよい（例えば、重みは、フィードバックに基づいて訓練されてもよい）。実施形態において、ＥＳＮは、一例として、刺激に応答して価格が変化するパターンなど、市場に関連するイベントのパターンを認識するなど、時系列パターンを処理するために使用されてもよい。 In embodiments, methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use echo state networks (ESNs), which are recurrent neural networks with loosely coupled random hidden layers. A network may be configured. The weights of the output neurons may be changed (eg, the weights may be trained based on feedback). In embodiments, ESNs may be used to process time series patterns, such as recognizing patterns of market-related events, such as patterns of price changes in response to stimuli, as an example.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、値の有限シーケンス（例えば、センサからの電圧値）を使用して、要素の過去および将来の文脈の両方に基づいてシーケンスの各要素を予測またはラベル付けするなど、双方向、再帰型ニューラルネットワーク（ＢＲＮＮ）を使用してもよい。これは、１つが左から右へ、もう１つが右から左へシーケンスを処理するような、２つのＲＮＮの出力を加算することによって行われてもよい。結合された出力は、教師や監督者によって提供されるようなターゲット信号の予測である。双方向ＲＮＮは、長期短期記憶ＲＮＮと組み合わせてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use a finite sequence of values (e.g., voltage values from sensors) to determine the past and future context of an element. A bidirectional, recurrent neural network (BRNN) may be used, such as predicting or labeling each element of a sequence based on both. This may be done by adding the outputs of two RNNs, one processing the sequence from left to right and the other from right to left. The combined output is a prediction of the target signal as provided by teachers and supervisors. A bidirectional RNN may be combined with a long short term memory RNN.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、有用なサブプログラムになど、階層的な動作を分解するために様々な方法で要素を接続する階層的なＲＮＮを使用してもよい。実施形態において、階層型ＲＮＮは、トランザクション環境におけるデータ収集のための１つまたは複数の階層型テンプレートを管理するために使用されてもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are hierarchical programs that connect elements in various ways to decompose hierarchical operations, such as into useful subprograms. any RNN may be used. In embodiments, a hierarchical RNN may be used to manage one or more hierarchical templates for data collection in a transactional environment.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、確率的ニューラルネットワークを使用してもよく、これは、ネットワークにランダムな変動を導入してもよい。そのようなランダムな変動は、モンテカルロサンプリングなどの統計的サンプリングの一形態と見なすことができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use probabilistic neural networks, which may introduce random variations into the network. Such random variation can be viewed as a form of statistical sampling such as Monte Carlo sampling.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、遺伝的尺度リカレントニューラルネットワークを使用することができる。そのような実施形態では、ＲＮＮ（多くの場合、ＬＳＴＭ）が使用され、ここで、系列は、すべてのスケールが２つの連続する点間の一次長を通知するいくつかのスケールに分解される。１次のスケールは、通常のＲＮＮからなり、２次は、２つのインデックスによって分離されたすべての点からなり、以下同様である。Ｎ次のＲＮＮは、最初と最後のノードを接続する。すべての様々なスケールからの出力は、メンバーの委員会として扱われ、関連するスコアは、次の反復のために遺伝的に使用することができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities can use genetic scale recurrent neural networks. In such embodiments, RNNs (often LSTMs) are used, where the sequence is decomposed into a number of scales, where every scale reports the primary length between two consecutive points. The first order scale consists of regular RNNs, the second order consists of all points separated by two indices, and so on. An RNN of order N connects the first and last nodes. The outputs from all the various scales are treated as a panel of members and the associated scores can be used genetically for the next iteration.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、与えられた例について一緒に「投票」する異なるニューラルネットワークのコレクションからなる機械委員会（ＣｏＭ）を使用することができる。ニューラルネットワークはローカルミニマムに悩まされることがあるため、同じアーキテクチャで学習を開始しても、ランダムに異なる初期重みを使用すると、異なる結果が得られることが多い。ＣｏＭは結果を安定させる傾向がある。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use a committee of machines (CoM) consisting of a collection of different neural networks that "vote" together on a given example. can do. Neural networks can suffer from local minima, so starting with the same architecture and using different initial weights at random often yields different results. CoM tends to stabilize the results.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、複数のフィードフォワードニューラルネットワークとｋ－最近傍技法を組み合わせた機械委員会の拡張を伴うような、連想ニューラルネットワーク（ＡＳＮＮ）を使用してもよい。また、アンサンブル応答間の相関を、ｋＮＮの分析事例間の距離の尺度として使用してもよい。これにより、ニューラルネットワークのアンサンブルの偏りが補正される。連想ニューラルネットワークは、学習セットと一致するメモリを持つことができる。新しいデータが利用可能になると、ネットワークは再トレーニングを行うことなく、瞬時に予測能力を向上させ、データ近似を行う（自己学習する）。ＡＳＮＮのもう一つの重要な特徴は、モデルの空間におけるデータケース間の相関を分析することで、ニューラルネットワークの結果を解釈できる可能性があることである。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities are associative, such as with machine committee extensions that combine multiple feedforward neural networks and k-nearest neighbor techniques. A neural network (ASNN) may be used. Correlation between ensemble responses may also be used as a measure of distance between analyzed instances of kNN. This corrects the bias of the neural network ensemble. An associative neural network can have a memory that matches the training set. As new data becomes available, the network instantly improves its predictive ability and approximates the data (self-learns) without retraining. Another important feature of ASNNs is the possibility of interpreting neural network results by analyzing correlations between data cases in the space of the model.
実施形態において、エキスパートシステムまたは自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法およびシステムは、隠れ層および出力層の重みが訓練ベクトルデータから直接マッピングされる即時訓練ニューラルネットワーク（ＩＴＮＮ）を使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use an Instantly Trained Neural Network (ITNN) in which hidden and output layer weights are directly mapped from training vector data. be able to.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、入力のタイミングを明示的に考慮することができるスパイクニューラルネットワークを使用してもよい。ネットワークの入力及び出力は、一連のスパイク（デルタ関数又はより複雑な形状など）として表されてもよい。ＳＮＮは情報を時間的に処理することができる。
領域（例えば、市場や取引環境の動的な挙動に関わる信号など、時間と共に変化する信号）を対象としている。リカレントネットワークとして実装されることが多い。
In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use spike neural networks that can explicitly consider the timing of inputs. The inputs and outputs of the network may be represented as a series of spikes (such as delta functions or more complex shapes). A SNN can process information temporally.
It covers domains (e.g. time-varying signals, such as those related to the dynamic behavior of markets and trading environments). It is often implemented as a recurrent network.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、非線形多変量挙動に対処し、過渡現象及び遅延効果などの時間依存性挙動の学習を含む動的ニューラルネットワークを使用してもよい。過渡現象は、価格、利用可能な数量、利用可能な取引相手などの、変化する市場変数の挙動を含んでもよい。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities address non-linear multivariate behaviors, including learning of time-dependent behaviors such as transients and lag effects, and dynamic neural networks. network may be used. Transients may include the behavior of changing market variables, such as prices, available quantities, available counterparties, and the like.
実施形態において、カスケード相関は、固定トポロジーのネットワークにおける重みの調整を補完する、アーキテクチャ及び教師あり学習アルゴリズムとして使用することができる。カスケード相関は、最小のネットワークから始まり、次に自動的に訓練し、新しい隠れユニットを１つずつ追加し、多層構造を作成することができる。新しい隠れユニットがネットワークに追加されると、その入力側の重みは凍結されることがある。このユニットは、出力や他のより複雑な特徴検出器を作成するために利用できる、ネットワーク内の恒久的な特徴検出器となる。カスケード相関型は、学習が速く、サイズやトポロジーを自ら決定し、学習セットが変わっても構築した構造を保持することができ、バックプロパゲーションも不要である。 In embodiments, cascade correlation can be used as an architectural and supervised learning algorithm to complement weight tuning in networks of fixed topology. Cascade correlation starts with a minimal network, then can be trained automatically, adding new hidden units one by one, creating a multi-layered structure. When a new hidden unit is added to the network, its input side weights may be frozen. This unit becomes a permanent feature detector in the network that can be used to create outputs and other more complex feature detectors. The cascade correlation type learns quickly, determines the size and topology by itself, can maintain the constructed structure even if the learning set changes, and does not require backpropagation.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、人工ニューラルネットワークの本体にファジー推論システムを伴うなど、ニューロファジーネットワークを使用してもよい。タイプによっては、いくつかの層が、ファジー化、推論、集計、および脱ファジー化などのファジー推論に関与するプロセスをシミュレートすることができる。ファジィシステムのパラメータを求めるために利用可能な学習方法を使用する利点として、ニューラルネットの一般的な構造にファジィシステムを埋め込むことができる。 In embodiments, methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities may use neurofuzzy networks, such as with a fuzzy reasoning system in the body of an artificial neural network. Depending on the type, several layers can simulate the processes involved in fuzzy reasoning such as fuzzification, inference, aggregation, and defuzzification. An advantage of using available learning methods to determine the parameters of fuzzy systems is that they can be embedded in the general structure of neural nets.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、活性化関数のセット及びそれらが適用される方法が異なる連想ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）の変形などの構成的パターン生成ネットワーク（ＣＰＰＮ）を使用することができる。一般的なＡＮＮはシグモイド関数（ガウス関数もあり）のみを含むことが多いが、ＣＰＰＮはこの２種類の関数を含むこともあり、その他にも多くの関数を含むことがある。さらに、ＣＰＰＮは入力可能な空間全体に適用することができるため、完全な画像を表現することも可能である。関数の合成であるため、実質的にＣＰＰＮは無限の解像度で画像を符号化し、特定のディスプレイのために最適な解像度でサンプリングすることができる。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities can be constructed using constructive algorithms such as variants of associative neural networks (ANNs) that differ in the set of activation functions and the manner in which they are applied. A pattern generation network (CPPN) can be used. A typical ANN often contains only a sigmoid function (sometimes a Gaussian function), but a CPPN may contain these two types of functions and many others. Moreover, since CPPN can be applied to the entire space of possible inputs, it is possible to represent a complete image. Being a composition of functions, CPPN can encode images at virtually infinite resolution and sample at the optimal resolution for a particular display.
このタイプのネットワークは、再トレーニングを行わずに新しいパターンを追加することができる。実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、特定のメモリ構造を作成することなどにより、ワンショット連想メモリネットワークを使用してもよいという、隣接して接続された階層的な配列を用いて、新しいパターンをそれぞれ直交する平面に割り当てる。 This type of network can add new patterns without retraining. In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities may use one-shot associative memory networks, such as by creating specific memory structures. New patterns are assigned to each orthogonal plane using a hierarchical array connected by .
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、新皮質の構造的及びアルゴリズム的特性を含むような、階層的時間記憶（ＨＴＭ）ニューラルネットワークを使用してもよい。ＨＴＭは記憶-予測理論に基づく生体模倣モデルを使用してもよい。ＨＴＭは観察された入力パターンやシーケンスの高レベルの原因を発見し推論するために使用することができる。 In embodiments, the methods and systems described herein involving expert systems or self-organizing capabilities use hierarchical temporal memory (HTM) neural networks that include the structural and algorithmic properties of the neocortex. may HTM may use a biomimetic model based on memory-prediction theory. HTM can be used to discover and reason about high-level causes of observed input patterns and sequences.
実施形態において、エキスパートシステム又は自己組織化能力を伴う本明細書に記載の方法及びシステムは、アナログ、相関ベイズ、連想、刺激-応答システムを構成し得るホログラフィック連想記憶（ＨＡＭ）ニューラルネットワークを使用し得る。情報は、複素数の位相方位にマッピングされてもよい。このメモリは、連想記憶タスク、汎化、および変更可能な注意を伴うパターン認識に有効である。 In embodiments, the methods and systems described herein with expert systems or self-organizing capabilities use holographic associative memory (HAM) neural networks that can construct analog, correlation Bayesian, associative, stimulus-response systems. can. The information may be mapped to a complex number of phase directions. This memory is useful for associative memory tasks, generalization, and pattern recognition with modifiable attention.
実施形態では、ノードがトランザクション環境における１つ以上のデータコレクタまたはマシンに配置されるようなニューラルネットにおけるネットワークノード間の伝送データをコード化するために、ネットワークコーディングを含む様々な実施形態が使用することができる。 Embodiments use various embodiments, including network coding, to encode data transmitted between network nodes in a neural net, where the nodes are located on one or more data collectors or machines in a transactional environment. be able to.
図５０を参照すると、自動化されたローン管理のためのシステム５０００が描かれている。様々なエンティティ／当事者５０３８は、借り手５０４０、貸し手５０４２、中立的な第３者（例えば、査定者などの第３者５０４４、担保／設備５０６０、または利害関係第３者（例えば、規制当局、会社員など）を含むローン５０２４への接続を有していてもよい。ローン５０２４は、ローン条件５０２９、ローンアクション５０３０、ローンイベント５０３２、貸し手の優先順位５０２８などの情報を含むスマートレンディング契約５０９０の対象であってもよい。そして、そのようなものである。スマートレンディング契約５０９０は、分散型台帳５０６３のローンエントリー５０４１に記録されてもよい。スマートレンディング契約５０９０は、ブロックチェーンデータ５０３４として保存されてもよい。
Referring to Figure 50, a
例示的な例では、コントローラ５０２２は、担保関連イベント５００８、担保属性５０１０、担保５００２が位置する環境に関する環境データ５０１２、センサ５００４が担保のアイテムに、担保のアイテムを含むケースに、または担保のアイテムに近接して貼り付けられてもよいセンサデータ５０７４などを受信してもよい。実施形態において、担保データは、モノのインターネット回路５０２０、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムによって取得されてもよい。
In the illustrative example, the
コントローラ５０２２は、当事者の評価、当事者の課税状況、当事者の信用報告書、当事者の信用格付け、当事者のウェブサイト評価、当事者の製品に対する顧客レビューのセット、当事者のソーシャルネットワーク評価、当事者の資格のセット、当事者の紹介のセット、当事者の証言のセット、当事者の行動などの財務状態５０９２が推測することができるソーシャルネットワーク情報５０５８からのデータを監視及び／又は受信することもできる。コントローラ５０２２は、価格設定５０５０などの市場情報５０４８、当事者の公示評価などの財務データ５０５４、公的記録によって示される当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、事業体の差し押さえ状態。当事者の契約不履行状況、当事者の規制違反状況、当事者の犯罪状況、当事者の輸出規制状況、当事者の禁輸状況、当事者の関税状況、当事者の納税状況、当事者の信用報告書、当事者の信用格付など。
The
実施形態において、人工知能システム５０６２は、コントローラ５０２２の一部であってもよいし、リモートシステム上であってもよい。ＡＩシステム５０６２は、担保データ５０７４及び評価モデルに基づいて担保のアイテムの価値を決定するように構造化された評価回路５０６４と、受信した担保データ５０７４の第１のセット及びその受信した担保データの第１のセットに関連付けられた担保が担保として機能したローンの結果に基づいて評価モデルを改善する価値モデル改善回路５０６６とを含んでもよい。ＡＩシステム５０６２は、担保イベント、ローン-イベント等に基づいて行動を起こす自動エージェント回路５０７０を含んでもよい。アクションは、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、担保の所有権を検証する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが求められる通知を提供する、ローンの対象財産に対する差押え、ローンの条件を変更するなどローンに関するアクションを含んでも良い。アクションは、割り当てられた担保アイテムの１つに対する所有権の検証、割り当てられた担保アイテムの１つに対する所有権の変更の記録、割り当てられた担保アイテムの１つの価値の評価などの担保関連のアクションを含んでもよい。割り当てられた担保アイテムのセットの１つの検査を開始すること、割り当てられた担保アイテムのセットの１つの保守を開始すること、割り当てられた担保アイテムのセットの１つのための担保を開始すること、割り当てられた担保アイテムのセットの１つのための条件を変更すること５０１８、等である。ＡＩシステム５０６２は、共通の属性に基づいて担保のアイテムのグループを作成するためのクラスタ回路５０７２を含んでもよい。クラスタ回路５０７２はまた、担保のオフセットアイテムが１つ以上の担保のアイテムと共通の属性を共有する担保のオフセットアイテムのグループを決定してもよい。データは、担保のオフセットアイテムについて収集され、担保のアイテムの代表として使用されてもよい。スマート契約回路５０６８は、本明細書の他の箇所で説明されているように、スマート貸出契約５０９０を作成してもよい。
In embodiments,
図５１を参照すると、コントローラは、ローン５１３０に関連する当事者に対応し、ブロックチェーンデータ５１４０に関連するような複数のアクセス制御特徴５１４８を解釈するように構成されたブロックチェーンサービス回路５１４４を含んでもよい。システム５１００は、ローンに対応する貸出取引に関連するエンティティ、担保条件等に対応するようなエンティティ情報５１０２、担保データ５１０４等を解釈するように構成されたデータ収集回路５１１２を含んでもよい。本システムは、融資に係る融資条件５１２４、契約５１２８等を指定するように構成されたスマートコントラクト回路５１２２を含んでもよい。システムは、エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答して、ローン関連アクション５１３４および／またはイベント５１３８を解釈するように構造化されたローン管理回路５１３２を含んでもよく、ローン関連イベントはローンと関連付けられる。エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答してローン関連活動を実施し、ローン関連活動がローンに関連付けられる、ならびにブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、スマート契約回路、およびローン管理回路の各々が、システムの回路間の通信を容易にするように構成された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含む、システムである。例えば、貸し手５１０８は、セキュアアクセス制御回路５１５０を介してコントローラにインターフェースするように構造化されたセキュアアクセス制御インターフェース５１５２を介して（例えば、アクセス制御命令５１５４を介して）、コントローラにインターフェースしてもよい。データ収集回路５１１２は、貸し手、借り手、または第三者などのローンの当事者に関する情報、担保の品目、ローンの当事者に関連する機械または財産、ローンの当事者の製品などの担保データ５１０４およびエンティティ情報５１０２を受け取るように構造化されてもよい。担保データ５１０４は、担保アイテムの種類、担保アイテムのカテゴリー、担保アイテムの価値、担保アイテムの種類の価格、担保アイテムの種類の価値、担保アイテムの仕様、担保アイテムの製品機能セット、担保アイテムのモデル、を含むことができる。担保物件のブランド、担保物件の製造元、担保物件の年数、担保物件の流動性、担保物件の貯蔵寿命、担保物件の耐用年数、担保物件の状態、担保物件の評価、担保物件の状態、担保物件の文脈。担保物件の状態、担保物件の保管場所、担保物件の履歴、担保物件の所有者、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状況。担保物件のメンテナンス履歴、担保物件の使用履歴、担保物件の事故履歴、担保物件の故障履歴、担保物件の所有履歴、担保物件の評価、担保物件のジオロケーション、担保物件の管轄位置等である。データ収集回路５１１２は、受信したデータに基づいて、担保条件を決定してもよい。受信したデータ５１０２、５１０４及び担保条件５１１０は、自動エージェント回路５１１４（例えば、イベント５１１８、５１２０を処理する）、スマート契約サービス回路５１２２及びローン管理回路５１３２を含むことができるＡＩ回路５１４２に提供されてもよい。
Referring to FIG. 51 , the controller may include
図５２を参照すると、ローン５２００を処理するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。例示的な方法は、複数のアクセス制御特徴を解釈すること（ステップ５２０２）、エンティティ情報を解釈すること（ステップ５２０４）、ローン条件を指定すること（ステップ５２０８）、エンティティ情報に応答して契約関連イベントを行うこと（ステップ５２１０）、ローンに関連するイベントを解釈すること（ステップ５２１２）、イベントに応答してローン動作を行うこと（ステップ５２１４）、ユーザインターフェースを提供すること（ステップ５２１８）、スマート貸付契約を作成すること（ステップ５２２０）、スマート貸付契約をブロックチェーンデータとして記録すること（ステップ５２２２）などを含むことができる。
Referring to FIG. 52, an exemplary, non-limiting example method for processing
図５３を参照すると、取引、金融、及び市場を可能にする適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のためのシステム５３００が描かれている。システム５３００は、担保データ５３０１を受信し、担保条件５３０４を決定するデータ収集回路５３０２を含むことができるコントローラ５３２３を含んでもよい。コントローラ５３２３は、複数のＡＩ回路５６５４をさらに含んでもよい。複数のＡＩ回路５６５４は、評価モデル改善回路５３１０及びクラスタ回路５３１２を含んでもよい評価回路５３０８を含んでもよい。複数のＡＩ回路５６５４は、ローン５３２５のためのスマート貸出契約５３１６を含むスマート契約サービス回路５３１４を含んでもよい。複数のＡＩ回路５６５４は、ローン関連アクション５３２０をとる自動エージェント回路５３１８を含んでもよい。コントローラ５３２３は、報告回路５３２２と、担保条件５３０４も決定する時価監視回路５３２４とをさらに含んでもよい。コントローラ５３２３は、貸し手５３４２からアクセス制御命令５３３０を受信する安全なアクセスユーザインタフェース５３２８をさらに含んでもよい。アクセス制御命令５３３０は、アクセス制御特徴５３３８を解釈し、貸し手５３４２または他の当事者へのアクセスを提供するブロックチェーンサービス回路５３３４に命令を提供するセキュアアクセス制御回路５３３２に提供される。ブロックチェーンサービス回路５３３４は、全て担保データ及び固有の担保ＩＤをブロックチェーンデータ５３３５として保存する。
Referring to FIG. 53, a
図５４を参照すると、自動化されたスマート契約作成及び担保割り当てのための方法５４００が描かれている。方法５４００は、担保のアイテム５４０２に関する第１及び第２の担保データを受信すること、スマート貸出契約５４０４を作成すること、担保データを担保のアイテム５４０８の一意の識別子と関連付けること、及び一意の識別子及び担保をブロックチェーン構造５４１０に格納することを含んでもよい。方法は、担保データ５４１２に基づいて担保の状態を解釈すること、担保イベント５４１４を特定すること、担保イベント５４１８を報告すること、及び担保５４２０に応答してアクションを実行することをさらに含んでもよい。方法５４００は、担保のオフセットアイテムのグループ５４２２を特定すること、担保のオフセットアイテム又は担保のアイテム５４２４に関連する市場情報にアクセスすること、及び市場情報５４２８に基づいてローンの条件又は状態を変更することをさらに含んでもよい。方法５４００は、アクセス制御命令５４３０を受信すること、複数のアクセス制御特徴５４３２を解釈すること、及び担保日５４３４へのアクセスを提供することをさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 54, a
図５５を参照すると、ローン５５３０を処理するための例示的かつ非限定的な例示的システム５５００が描かれている。例示的なシステムは、コントローラ５５０１を含んでもよい。コントローラ５５０１は、データ収集回路５５１２、評価回路５５４４、ユーザインターフェース５５５４（例えば、ユーザとのインターフェース５５０６のための）、ブロックチェーンサービス回路５５５８、およびスマート契約サービス回路５５２２、ローン管理回路５９２２、クラスタリング回路５５３２、自動エージェント回路５５１４（例えば、ローン関連イベント５５３９およびローンアクション５５３８を処理するための）を含む複数の人工知能回路５５４２を含んでもよい。
Referring to FIG. 55, an exemplary,
ブロックチェーンサービス回路５５５８は、分散型台帳５５４０とインターフェースするように構造化されてもよい。データ収集回路５５１２は、複数の担保の項目５５０４に関連するデータ又は複数の担保の項目５５０２の環境に関連するデータを受信するように構造化されてもよい。評価回路５５４４は、評価モデル５５５２及び受信したデータに基づいて、担保の複数のアイテムの各々に対する価値を決定するように構成されてもよい。スマート契約サービス回路５５２２は、融資のためのスマート融資契約５５３１を解釈し、複数の担保の項目の各々の決定された値に基づいて、複数の担保の項目のうちの少なくとも一部の値５５２８を、複数の担保の項目のうちの決定された値が融資の担保として十分であるように融資の担保として割り当てることによってスマート融資契約５５３１を変更するように構成されていてもよい。ブロックチェーンサービス回路５５５８は、割り当てられた担保のアイテム５５２８の少なくとも一部を分散台帳５５４０のエントリに記録するようにさらに構成されてもよく、そのエントリは、ローンに関連するイベントを記録するために使用される。ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、評価回路、及びスマートコントラクト回路の各々は、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含んでもよい。
スマート貸出契約５５３１を修正することは、ローン期間、ローン条件、ローン関連イベント、及びローン関連活動からなるリストから選択される項目を管理する条件５５２４を指定することをさらに含んでもよい。条件５５２４はそれぞれ、以下からなるグループから選択される少なくとも１つのメンバーを含んでもよい。融資の元本、融資の残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保代用説明、当事者の少なくとも１人の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、および前述のいずれかの期間からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーを各々含むことができる。
Amending smart loan agreement 5531 may further include specifying
ローン５５３０は、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローン、からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。
担保の項目は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含むことができる。車両、船舶、航空機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消費可能な物品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 The items of collateral may include at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
データ収集回路５５１２は、ローン５５３０および対応する担保のアイテムに関連する結果データ５５１０を受け取るようにさらに構成されてもよく、評価回路５５４４は、結果データ５５１０に基づいて評価モデル５５５２を繰り返し５５５０改善するように構成された人工知能回路から構成される。
評価回路５５４４は、担保の複数のアイテムのうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路５５４８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路５５４８は、少なくとも１つの公開市場において担保の品目に類似する品目の価格設定または金融データを監視するようにさらに構成されてもよい。
クラスタリング回路５５３２は、担保の属性に対する類似性に基づいて担保のアイテムを評価する際に使用するためのオフセットアイテムのセット５５３４を特定するように構成されてもよい。
担保の属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保の地理的位置からなる属性のリストの中から選択することができる。 Collateral attributes may be selected from a list of attributes consisting of collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geographic location.
データ収集回路５５１２は、担保アイテムの状態５５１１を解釈するようにさらに構成されてもよい。
データ収集回路は、以下のシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに含んでもよい：ＩｏＴシステム、カメラシステム、ネットワーク化されたモニタリング
システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムを提供する。
The data collection circuitry may further include at least one system selected from the following systems: IoT systems, camera systems, networked monitoring systems, internet surveillance systems, mobile device systems, wearable device systems, user interface systems. , and provides an interactive crowdsourcing system.
ローンは、以下からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含む。自動車ローン、在庫ローン、設備ローン、履行保証、設備改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農業ローン、地方債および助成ローン、からなるローンタイプの中から選択される少なくとも１つのローンタイプを含む。 The loan includes at least one loan type selected from loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Equipment Loans, Performance Guarantees, Equipment Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt including at least one loan type selected from loan types consisting of loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds and promotional loans.
ローン管理回路５９２２は、ローンに関連するイベント５５３９を解釈し、ローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクション５５３８を実行するように構成されてもよい。
ローンに関連するイベントは、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうち、少なくとも１つに関連するイベントを含むことができる。 Loan related events may include events related to at least one of the value of the loan, the status of collateral for the loan, or the ownership of the collateral for the loan.
ローンに関連する行為には、ローンに関する条件の変更、当事者の１人への通知の提供、ローンの借り手への必要な通知の提供、ローンの対象となる不動産の差押えのうち、少なくとも１つが含まれる場合がある。 Loan-related actions include at least one of the following: modifying the terms of the loan, providing notice to one of the parties, providing required notice to the borrower of the loan, and seizing the property covered by the loan. may be
回路の対応するＡＰＩコンポーネントは、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースをさらに含んでもよい。 The corresponding API component of the circuit may further include a user interface structured to interact with multiple users of the system.
複数のユーザはそれぞれ、複数の当事者のうちの１つ、複数のエンティティのうちの１つ、または前述のいずれか１つの代表者を含んでもよい。複数のユーザのうちの少なくとも１つは、見込みのある当事者、見込みのある事業体、または前述のいずれか１つの代表者を含んでもよい。 Each of the multiple users may comprise one of multiple parties, one of multiple entities, or a representative of any one of the foregoing. At least one of the plurality of users may include a prospective party, prospective entity, or representative of any one of the foregoing.
図５６を参照すると、ローンを処理するための例示的かつ非限定的な例示的方法５６００が描かれている。例示的な方法は、複数の担保の項目に関連するデータを受信すること（ステップ５６０２）、複数の担保の項目の各々に値を設定すること（ステップ５６０４）、複数の担保の項目の少なくとも一部をローンの担保として割り当てること（ステップ５６０８）、および複数の担保の項目の少なくとも一部を分散台帳のエントリに割り当てることを記録し、ここでエントリがローンに関連するイベントを記録するのに用いられる（ステップ５６１０）ことを含んでもよい。スマート貸出契約は、融資のために修正されてもよい（ステップ５６１２）。
Referring to FIG. 56, an exemplary,
融資の条件を指定することができる（ステップ５６１４）。条件はそれぞれ、借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押え条件、不履行条件、および不履行の結果から成るリストから選択される。 Terms of the loan can be specified (step 5614). The terms are respectively loan principal, loan balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, term, special agreement, seizure condition, default Selected from a list consisting of conditions and consequences of non-compliance.
ローンに関連する成果データが受信される場合がある（ステップ５６１８）。評価モデルは、結果データ及び対応する担保に基づいて反復的に改善されてもよい（ステップ５６２０）。担保の複数のアイテムのうちの少なくとも１つの価値に関連するマーケットプレイス情報が監視されてもよい（ステップ５６２２）。 Performance data associated with the loan may be received (step 5618). The valuation model may be iteratively refined based on the outcome data and corresponding collateral (step 5620). Marketplace information related to the value of at least one of the plurality of items of collateral may be monitored (step 5622).
複数の担保アイテムのうちの１つに類似するアイテムのセットは、複数の担保アイテムのうちの１つの属性に対する類似性に基づいて識別されてもよい（ステップ５６２４）。 A set of items similar to one of the plurality of collateral items may be identified based on similarity to attributes of one of the plurality of collateral items (step 5624).
複数の担保アイテムのうちの１つの状態が解釈される場合がある（ステップ５６２８）。 The status of one of the multiple collateral items may be interpreted (step 5628).
複数の担保アイテムのうちの１つの価値、複数の担保アイテムのうちの１つの状態、または担保アイテムのうちの１つの所有権に関連するイベントが、報告されてもよい（ステップ５６３０）。 An event related to the value of one of the collateral items, the condition of one of the collateral items, or the ownership of one of the collateral items may be reported (step 5630).
複数の担保アイテムのうちの１つの価値、複数の担保アイテムのうちの１つの状態、または複数の担保アイテムのうちの１つの所有権に関連するイベントが解釈され（ステップ５６３２）、当該担保ローンのための複数の担保アイテムのうちの１つに関連するイベントに応答して担保ローンに関するアクションが実行することができる（ステップ５６３４）。 An event related to the value of one of the collateral items, the state of one of the collateral items, or the ownership of one of the collateral items is interpreted (step 5632) to determine the value of the collateral loan. Actions relating to the secured loan may be performed in response to an event associated with one of a plurality of secured items for (step 5634).
ローン関連アクションは、以下からなるアクションの中から選択されてもよい。ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、担保の所有権を確認する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、ローンを呼び出す、ローンを完了する、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが必要な通知を行う、ローンの対象となる不動産を差押える、およびローンの条件を変更する、から成る行動の中から選択することができる。 Loan-related actions may be selected from among actions consisting of: Offer Loan, Accept Loan, Underwrite Loan, Set Loan Interest Rate, Defer Payment Requirement, Change Loan Interest Rate, Verify Ownership Of Collateral, Record Change Of Ownership, Collateral assess the value of the property, initiate collateral inspections, call the loan, complete the loan, set the terms of the loan, make any notices required to be provided to the borrower, seize the property covered by the loan , and change the terms of the loan.
図５７を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム５７００が描かれている。例示的なシステムは、コントローラ５７０１を含んでもよい。コントローラは、担保データ５７３２、担保に関連する環境データ５７３４などのデータを、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集し得るデータ収集回路５７２８を含んでもよい。受信したデータ５７３２、５７３４に基づいて、データ収集回路５７２８は、担保イベント５７３０を特定し得る。
Referring to FIG. 57, an exemplary,
コントローラ５７０１はまた、受信データ５７３２、５７３４に部分的に基づいて、担保の品目に対する価値を決定し得る評価回路５７０２を含む様々なＡＩ回路５７４４を含んでもよい。評価回路５７０２は、担保の品目または担保のオフセット品目に関する市場データを決定するように構造化された市場価値監視回路５７０６を含んでもよく、市場データは、担保の品目のための評価に寄与し得る。ＡＩ回路は、スマート契約５７２２の作成、スマート契約５７２２の条件５７２４の特定、貸し手の優先順位の特定、及び貸し手間の価値５７２６の配分の追跡など、ローン５７２９に関連するサービスを促進するスマート契約サービス回路５７１０を含んでもよい。スマート契約サービス回路５７１０は、分散型台帳５７２５上にローンエントリー５７２７を作成および修正することができるブロックチェーンサービス回路５７３６にデータを提供してもよく、ローンエントリー５７２７は、条件、ローンを確保するために使用する担保のアイテムに関するデータ、貸し手の優先順位および価値の配分などを含んでもよい。ＡＩ回路５７４４はまた、担保のアイテムの１つと少なくとも１つの属性を共有する担保のオフセットアイテム５７０４のグループを作成する担保分類回路５７４０を含んでもよく、ここで、共通の属性は、アイテムのカテゴリー、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴であってもよい。アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有者、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムのジオロケーション、アイテムの管轄区域、等々であってもよい。担保のオフセットアイテム５７４２の使用は、関連する市場データの取得および担保のアイテムに対する価値の全体的な決定において、市場価値監視回路５７０６を容易にし得る。
The
データ収集回路５７２８は、受け取ったデータおよび担保の品目に対する価値の決定を利用して、担保イベント５７３０を特定してもよい。担保イベント５７３０に基づいて、自動化エージェント回路５７４６、は、アクション５７４８を取ってもよい。アクション５７４８は、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供されることが要求される通知を提供する、ローンの対象となる財産を差押える、ローンの条件を変更するなど、ローンに関するアクションであってよい。アクション５７４８は、担保のアイテムのセットの１つに対する所有権の検証、担保のアイテムのセットの１つに対する所有権の変更の記録、担保のアイテムのセットの１つの価値の評価、担保のアイテムのセットの１つの検査の開始、担保のアイテムのセットの１つのメンテナンスの開始、担保のアイテムのセットの１つのための担保の開始、担保のアイテムのセットの１つのための条件の変更、および同様のことなど、担保関連アクションであってよい。
図５８を参照すると、ローン作成および管理のための例示的かつ非限定的な例示的方法５８００が描かれている。例示的な方法５８００は、ローンに担保を提供する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信すること（ステップ５８０２）、および担保のアイテムのセットのうちの１つの環境に関連するデータを受信すること（ステップ５８０４）を含んでもよい。ローンのためのスマート貸出契約が作成されてもよく（ステップ５８０６）、担保のアイテムのセットが記録されてもよい（ステップ５８０７）。スマートレンディング契約（ステップ５８０８）。ローンエントリーは、分散型台帳に再コード化されてもよく（ステップ５８１０）、ローンエントリーは、スマート貸出契約またはスマート契約への参照を含む。
Referring to FIG. 58, an exemplary,
担保のアイテムのセットの各々に対する価値が決定されてもよく（５８１２）、担保のアイテムの価値は、異なる貸し手の優先順位に基づいて、貸し手の間で配分されてもよい（ステップ５８１６）。評価モデルは、担保の項目のセットの評価決定と、それらの担保の項目を担保として有する融資の結果と、それらの担保の項目の評価とを含む学習セットに基づいて修正されてもよい（ステップ５８１４）。 A value for each of the set of items of collateral may be determined (5812), and the values of the items of collateral may be apportioned among the lenders based on the priorities of the different lenders (step 5816). The valuation model may be modified based on a training set containing valuation decisions for a set of collateral items, the outcome of loans collateralized by those collateral items, and the valuation of those collateral items (step 5814).
担保イベントは、受信したデータまたは担保のアイテムの１つの評価に基づいて決定されてもよい（ステップ５８１８）。ローン関連アクションは、決定された担保イベントに応答して実行されてもよく（ステップ５８２０）、ローン関連アクションは、ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借主に提供することが要求される通知を行うこと、ローンの対象物に対して差押え、ローンの条件を変更するなどといったことがある。 A collateral event may be determined based on the received data or evaluation of one of the items of collateral (step 5818). A loan-related action may be performed in response to the determined collateral event (step 5820), wherein the loan-related action includes providing a loan, accepting a loan, underwriting a loan, setting an interest rate for the loan. defer payment requirements; change interest rates on loans; call loans; close loans; set loan terms; They may seize the object of the loan, change the terms of the loan, and so on.
決定された担保イベントに応答して、担保関連アクションが実行されてもよく（ステップ５８２２）、担保関連アクションは、担保アイテムのセットのうちの１つのために所有権を検証すること、担保アイテムのセットのうちの１つのために所有権の変更を記録すること、を含む。担保アイテムのセットのうちの１つの価値を評価すること、担保アイテムのセットのうちの１つの検査を開始すること、担保アイテムのセットのうちの１つのメンテナンスを開始すること、担保アイテムのセットのうちの１つのための担保を開始すること、担保アイテムのセットのうちの１つのための条件を変更すること、などである。 In response to the determined collateral event, a collateral-related action may be performed (step 5822), the collateral-related action including verifying ownership for one of the set of collateral items; recording a change of ownership for one of the sets. valuing one of the set of collateral items; initiating inspection of one of the set of collateral items; initiating maintenance of one of the set of collateral items; starting collateral for one of them, changing the terms for one of the set of collateral items, and so on.
担保のオフセットアイテムのグループ内の各アイテムが、担保のアイテムの少なくとも１つと共通の属性を共有する、１つまたは複数の担保のオフセットアイテムのグループが識別することができる（ステップ５８２４）。次に、マーケットプレイス情報は、担保のオフセットアイテムに関連するデータについて監視されてもよい（ステップ５８２６）。担保の１つ以上のオフセットアイテムに関する監視されたマーケットプレイス情報は、担保のアイテムの価値を更新するために使用されてもよい（ステップ５８２８）。分散型台帳のローンエントリーは、担保のアイテムの更新された値で更新されてもよい（５８３０）。 One or more groups of collateral offset items may be identified, each item in the group of collateral offset items sharing common attributes with at least one of the collateral items (step 5824). Marketplace information may then be monitored for data related to collateral offset items (step 5826). The monitored marketplace information regarding one or more offset items of collateral may be used to update the value of the item of collateral (step 5828). A loan entry in the distributed ledger may be updated with the updated value of the item of collateral (5830).
図５９を参照すると、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントの適応型知能およびロボットプロセス自動化機能のための例示的なシステム５９００が描かれている。システム５９００は、複数のＡＩ回路５９２０を含むことができるコントローラ５９０１を含むことができる。複数のＡＩ回路５９２０は、ローン５９１８のためのスマート貸出契約５９１２を作成および修正するためのスマート契約サービス回路５９１０を含んでもよい。スマート貸出契約５９１２は、ローン５９１８のための条件５９１４、要求値を指定するコベナンツを含んでもよい。担保、ローンに関する情報５９１８、担保の項目、貸し手に関する情報、貸し手間の担保の項目の価値の配分５９１６を含む貸し手の優先順位５９１６を含む。
Referring to FIG. 59, an
複数のＡＩ回路５９２０は、評価モデル５９０９及び担保データ５９４０に基づいて担保の項目に対する１つ又は複数の値５９０８を決定するように構成された評価回路５９０２を含んでもよい。評価回路５９０２は、ローン５９１８を担保するために使用される担保の項目との共通の属性に基づいてオフセット担保の項目５９０７を識別するための担保分類回路５９０３を含んでもよい。市場価値監視回路５９０６は、担保のアイテム及びオフセット担保のアイテム５９０７に関する市場情報５９４２を受信してもよい。市場情報５９４２は、担保の品目に対する価値５９０８を決定する際に評価モデル５９０９によって使用されてもよい。評価回路５９０２は、価値５９０８を決定するために使用される評価モデル５９０９を改善するための評価モデル改善回路５９０４をさらに含んでもよい。評価モデル改良回路５９０４は、担保の項目に対する以前に決定された値５９０８と、それらの担保の項目が担保として機能した融資の結果に関するデータとを含む訓練セットを利用してもよい。
複数のＡＩ回路５９２０は、担保アイテムの値５９０８を、ローンのコベナンツで指定された担保アイテムの要求値と比較し、担保満足値５９３０を決定する値比較回路５９２８を含んでもよいローン管理回路５９２２を含んでもよい。スマート契約サービス回路５９１０は、担保満足値５９３０に応答して、ローン５９１８の条件又は条件５９１４を決定してもよく、条件５９１４は、スマート貸付契約５９１２のローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、及びローン関連活動等のローン構成要素に関連するものである。条件の項は、ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の記述、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保代用記述であってもよい。当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押え条件、不履行条件、不履行の結果、前述のいずれかに関連する特約、前述のいずれかの期間、などである。条件の用語は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約書、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、などであってもよい。スマート契約サービス回路５９１０は、担保満足値５９３０に応答して決定された条件など、新たな条件５９１４を含むようにスマート貸出契約５９１２を修正してもよい。
Plurality of
ローン管理回路５９２２は、担保満足度値５９３０に基づいてアクション５９２６を取るための自動エージェント回路５９２４を含んでもよい。行動５９２６は、担保の品目に対する所有権の検証、担保の品目に対する所有権の変更の記録、担保の品目の価値の評価、担保の品目の検査の開始、担保の品目のメンテナンスの開始、担保の品目のための担保の開始、担保のための条件の変更などの担保関連の行動であってよい。
担保の項目などである。アクション５９２６は、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが求められる通知を提供する、ローンの対象のプロパティを差し押さえる、ローンの条件を変更するなど、ローンに関するアクションであってよい。
Items such as collateral.
また、コントローラ５９０１は、担保データ５９４０を受信し、担保イベント５９３４を決定するためのデータ収集回路５９３２を含んでもよい。その後、担保イベント５９３４及び担保データ５９４０は、報告回路５９３６によって報告されてもよい。ブロックチェーンサービス回路５９３８は、スマート貸出契約５９１２のコピーが格納されるブロックチェーンデータ５９２５を作成し、更新してもよい。
図６０を参照すると、取引、金融および市場活動のロボティックプロセス自動化のための例示的かつ非限定的な方法６０００が描かれている。例示的な方法は、担保のアイテムまたはアイテムのセットに関連するデータを受信すること（ステップ６００２）を含み得、担保のアイテム（複数可）は、ローンのための担保として機能している。担保のアイテムの価値は、受信したデータ及び評価モデルに基づいて決定される（ステップ６００４）。スマート融資契約が作成され（ステップ６００６）、融資を確保するために必要な担保の要求値を指定する契約書を含む融資に関する情報が指定される。
Referring to FIG. 60, an exemplary,
担保のアイテムの値は、コベナンツにおいて指定された担保の値と比較され（ステップ６００８）、担保満足値が決定されてもよく（ステップ６０１０）、担保満足値は、担保の値が担保の要求値を超える場合に正であっても、担保の値が担保の要求値未満である場合に負であってもよい。担保満足値に応答して、ローン関連アクションが実行されてもよい（ステップ６０１２）。担保満足値に応答して条件又は状態が決定され（ステップ６０１４）、スマート貸出契約が修正されてもよい（ステップ６０１６）。 The value of the item of collateral may be compared to the value of the collateral specified in the covenants (step 6008) and a collateral satisfaction value may be determined (step 6010), the collateral satisfaction value being the value of the collateral equal to the required value of the collateral. It may be positive if it exceeds the collateral value and negative if the collateral value is less than the collateral requirement value. Loan-related actions may be performed in response to the collateral satisfaction value (step 6012). Terms or conditions may be determined in response to the collateral satisfaction value (step 6014) and the smart lending agreement modified (step 6016).
評価モデルは、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジィを使用して、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットに基づいて修正されてよい（ステップ６０１８）。論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前記いずれかの少なくとも２つのハイブリッドシステムなど。 Evaluation models use machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy, and collateral items. and the corresponding set of loan outcomes collateralized by the first set of collateral items (step 6018). Logic systems, random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, simulation systems, hybrid systems of at least two of any of the foregoing, and the like.
担保アイテムのカテゴリー、担保アイテムの年数、担保アイテムの状態、担保アイテムの履歴、担保アイテムの所有者、担保アイテムの管理者、担保アイテムのセキュリティ、担保アイテムの所有者の状態、担保アイテムの先取特権、担保アイテムの保管状態、地理的条件などの担保との共通属性に基づき、オフセット担保アイテム群が識別されても良い（ステップ６０２０）。担保物件の管理者、担保物件のセキュリティ、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、担保物件の管轄区域などである。などのマーケットプレイス情報は、価格設定または財務データなどのオフセット担保に関連するデータについて監視され（ステップ６０２２）、マーケットプレイス情報に応答してスマート貸出契約が修正されてもよい（ステップ６０２４）。アクションは、マーケットプレイス情報に基づいて自動的に開始されてもよい（ステップ６０２６）。アクションは、ローンの条件を修正すること、デフォルトの通知を発行すること、ローンの条件を修正する差し押さえアクションを開始すること、ローンの当事者に通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差し押さえること、担保アイテムのためにタイトルを有効にすること、などを含んでもよい。担保物件の所有権変更の記録、担保物件の価値の評価、担保物件の検査の開始、担保物件のメンテナンスの開始、担保物件の担保の開始、担保物件の条件の変更、など。 Collateral Item Category, Collateral Item Age, Collateral Item Status, Collateral Item History, Collateral Item Owner, Collateral Item Manager, Collateral Item Security, Collateral Item Owner Status, Collateral Item Lien A group of offset collateral items may be identified (step 6020) based on common attributes with the collateral, such as collateral item storage conditions, geographic conditions, and the like. collateral security; collateral ownership status; collateral lien; collateral custody status; collateral geographic location; collateral jurisdiction; Marketplace information such as is monitored for data related to offset collateral, such as pricing or financial data (step 6022), and smart lending agreements may be amended in response to the marketplace information (step 6024). Actions may be automatically initiated based on marketplace information (step 6026). The actions include amending the terms of the loan, issuing a notice of default, initiating a foreclosure action to amend the terms of the loan, providing notice to the parties to the loan, and providing the required notice to the borrower of the loan. It may include providing, foreclosing property subject to loan, validating title for collateral items, and the like. Record a change in ownership of collateral, assess the value of collateral, initiate inspection of collateral, initiate maintenance of collateral, initiate security of collateral, change terms of collateral, etc.
図６１を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム６１００が描かれている。例示的なシステムは、一組のローン６１１８を確保するために使用される担保の複数の項目に関する担保データ６１３２を受け取るように構成されたデータ収集回路６１２８を含むコントローラ６１０１を含んでもよい。データ収集回路６１２８は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、対話型クラウドソーシングシステム等を含んでもよい。担保のアイテムは、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨を含んでもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産等、である。ローンのセットは、自動車ローン、在庫ローン、設備ローン、履行保証、設備改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、ペイデイローン、返金先払いなどを含んでもよい。ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローン等である。なお、貸付のリスクを分散させる手段として、貸付の集合６１１８を複数の借主に分散させてもよい。
Referring to FIG. 61, an exemplary,
コントローラ６１０１はまた、担保分類回路６１２０を含む複数のＡＩ回路６１４４を含み、担保のアイテムの中から、共通の属性を共有することによって関連する担保のグループ６１２２を識別し、ここで共通の属性は、受け取った担保データ６１３２、例えば担保のアイテムのタイプ、担保のアイテムのカテゴリー、担保のアイテムの価値、のうちである。担保物件の種類の価格、担保物件の種類の価値、担保物件の仕様、担保物件の製品機能セット、担保物件のモデル、担保物件のブランド、担保物件の製造業者、担保物件の年数、担保物件の流動性、担保物件の貯蔵寿命、担保物件の耐用年数。担保物件の状態、担保物件の評価、担保物件の状態、担保物件の文脈、担保物件の状態、担保物件の保管場所、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態。担保物の先取特権、担保物の保管状況、担保物の保守履歴、担保物の使用履歴、担保物の事故履歴、担保物の故障履歴、担保物の所有履歴、担保物の評価、担保物の地理的位置、担保物の管轄位置等である。また、担保分類回路６１２０は、オフセット担保６１２３の項目と担保の項目とが共通の属性を有する場合、オフセット担保６１２３を特定してもよい。
The
報告回路６１３４はまた、担保データ６１３２に基づいて担保イベント６１３０を報告してもよい。自動化エージェント回路６１０８は、担保イベント６１３０に基づいてアクション６１０９を自動的に実行してもよい。アクション６１０９は、複数の担保アイテムの１つに対する所有権の検証、複数の担保アイテムの１つに対する所有権の変更の記録、複数の担保アイテムの１つの価値の評価、複数の担保アイテムの１つの検査の開始、複数の担保アイテムの１つのメンテナンスの開始、複数の担保アイテムの１つのためのセキュリティの開始、複数の担保アイテムの１つのための条件の変更などの担保関連アクションであってよい。アクション６１０９は、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、ローンを呼び出す、ローンを閉じる、条件を設定する、などのローン関連アクションであってよい。また、当社は、貸出条件、借主への通知、貸出対象不動産の抵当権設定、貸出条件の変更等を行っている。
コントローラ６１０１は、個々のローンまたはローン６１１８のセットに対するスマート貸出契約６１１２を作成するためのスマート契約サービス回路６１１０も含み得、スマート貸出契約６１１２は、ローン６１１８のセットに対する担保として働くために、共通の属性を共有する担保の関連アイテム６１２２のグループから選択される担保６１１６のサブセットを識別する。スマートコントラクトサービス回路６１１０は、担保の項目に対する更新された値に基づいて担保のサブセット６１１６を再定義し、したがって、担保の項目の値に基づいてローンのセットに用いられる担保の項目を再バランス化することも可能である。なお、担保のサブセット６１１６の特定は、共通属性がリアルタイムで変化した場合（例えば、担保アイテムのステータスや、定義された時間帯に担保が輸送中かどうか）に特定されてもよい。さらに、スマートコントラクトサービス回路６１１０は、担保のアイテムのうちの１つの値に基づいてローンの条件又は条件６１１４を決定してもよく、条件又は条件６１１４は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、及びローン関連活動などのローン構成要素に関連するものである。用語または条件６１１４は、ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保代用説明であってよい。当事者の記述、保証の記述、保証人の記述、担保の記述、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前述のいずれか１つに関連する特約、前述のいずれか１つの期間、などである。コントローラ６１０１はまた、スマート貸出契約６１２６と、スマート契約サービス回路６１１０と通信する、同じくブロックチェーンデータ６１２４を用いるブロックチェーンサービス回路６１３６とを含む、ブロックチェーンデータ６１２４を用いるスマート契約サービス回路６１１０を含んでもよい。
The
コントローラはまた、受け取ったデータおよび評価モデル６１４２に基づいて、担保のアイテムのサブセットにおける担保の各アイテムについての価値６１４０を決定する評価回路６１０２を含んでもよい。評価モデル改善回路６１０４は、担保のアイテムの第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保のアイテムの第１のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデル６１４２を修正してもよい。評価モデル改善回路６１０４は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前述のうちの少なくとも２つを含むハイブリッドシステム、又は同様のものを含む場合がある。また、評価回路６１０２は、オフセット担保６１２３又は担保群６１２２に関連する価格又は金融データ等の市場情報６１３８を監視及び報告するための市場価値データ収集回路６１０６を含んでもよい。
The controller may also include a
図６２を参照すると、自動化された取引、金融及び市場活動のための方法６２００が示されている。方法は、担保のアイテムに関連するデータを受信すること（６２０２）、グループのアイテムが共通の属性または特徴を共有する担保のアイテムのグループを特定すること（６２０４）、グループのサブセットをローンのセットのための担保として特定すること（６２０８）、スマートレンディング契約が担保として機能するグループのサブセットを特定するローンのセットに対してスマートレンディング契約を作成すること（６２１０）、を含んでもよい。担保のアイテムのグループによって共有される共通の属性は、受信したデータに含まれていてもよい。
Referring to Figure 62, a
の各項目の価値は、受信したデータ及び評価モデルを使用して決定されてもよい（６２１２）。次いで、担保として使用される担保のサブセットは、担保の異なる項目の価値に基づいて再定義されてもよい（６２１４）。スマート貸出契約の少なくとも１つのための条件の条件は、グループのサブセットにおける担保の項目の少なくとも１つに対する価値に基づいて決定され（６２１８）、スマート貸出契約は、決定された条件又は条件を含むように修正されてもよい（６２２０）。さらに、いくつかの実施形態では、評価モデルは、担保のアイテムの第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保のアイテムの第１のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて修正されてもよい（６２２２）。 A value for each item in may be determined (6212) using the received data and the valuation model. The subset of collateral to be used as collateral may then be redefined based on the values of different items of collateral (6214). A term of terms for at least one of the smart loan agreements is determined (6218) based on the value for at least one of the items of collateral in the subset of groups, and the smart loan agreement includes the determined terms or conditions. (6220). Further, in some embodiments, the valuation model includes a first set of valuation decisions for a first set of items of collateral and a corresponding set of loan outcomes collateralized by the first set of items of collateral. (6222).
担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと複数のアイテムのグループが共通の属性を共有する、担保のオフセットアイテムのグループが識別される場合がある（ステップ６２２４）。情報市場は、担保のオフセットアイテムのグループについて監視され、市場情報が報告されてもよい（ステップ６２２６）。 A group of collateral offset items may be identified where each member of the group of collateral offset items and the group of items share common attributes (step 6224). Information markets may be monitored for groups of collateral offset items and market information may be reported (step 6226).
図６３は、ローン６３１２の当事者のセットに関連するデータ６３０２を受け取るように構造化されたデータ収集回路６３２４を含むシステム６３００を描写している。データ収集回路は、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセット６３１４に関連する担保関連データ６３０８を受信し、担保のアイテムのセットの状態を決定するように構成されてもよく、金利の変化は、担保のアイテムのセットの状態に基づくことができる。担保の項目は、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨であってもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産など、様々である。受信したデータは、融資の当事者の集合の属性を含んでもよく、ここで、金利の変化は、属性に部分的に基づいてもよい。データ収集回路は、ＩｏＴ回路、画像キャプチャ装置、ネットワーク監視回路、インターネット監視回路、モバイル装置、ウェアラブル装置、ユーザインターフェース回路、対話型クラウドソーシング回路などのシステムを含んでもよい。例えば、データ収集回路は、ローンの当事者の集合の属性を監視するように構成されたＩｏＴ回路６３５４を含んでもよい。データ収集回路は、一連の当事者のうちの少なくとも１人に関連付けられたウェアラブルデバイス６３０６を含んでもよく、ウェアラブルデバイスは、人間関連データ６３０４を取得するように構成されており、受信したデータは、人間関連データの少なくとも一部を含む。データ収集回路は、貸付の当事者からデータを受信し、貸付の当事者の少なくとも１人からのデータを受信データの一部として提供するように構造化されたユーザインターフェース回路６３２６を含んでもよい。データ収集回路は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つに関するデータを勧誘し、勧誘されたデータを受信し、勧誘されたデータの少なくともサブセットを受信したデータの一部として提供するように構造化された対話型クラウドソーシング回路６３３８を含んでもよい。データ収集回路は、少なくとも１つの公に利用可能な情報サイト６３２２からローンの当事者に関連するデータを取得するように構成されたインターネット監視回路６３４０を含んでもよい。システムは、ローン６３１６のためのスマート貸出契約６３３４を作成するように構造化されたスマート契約回路６３３２を含んでもよい。ローンは、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証金、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、ペイデイローン、返金先払いローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小企業ローン、農業ローン、地方債、助成ローンなどのローン種類の中から選択された種類であってもよい。スマート契約回路は、属性に基づいてスマート貸出契約の条件又は条件６３１８を決定し、条件又は条件を含むようにスマート貸出契約を修正するように構成されてもよい。用語又は条件は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、ローン関連活動等のローン構成要素に関連していてもよい。用語または条件は、ローンの元本金額、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代用説明などであってもよい。当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押条件、不履行条件、不履行の結果、前述のいずれか一つに関連する特約、前述のいずれか一つの期間、等々である。システムは、受信したデータに応答してローン関連アクション６３２０を自動的に実行するように構造化された自動エージェント回路６３３６を含んでもよく、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路は、変更された金利でスマート貸出契約を更新するようにさらに構造化されてもよい。システムは、以下のように決定するように構造化された評価回路６３２８を含んでもよい。受信したデータ及び評価モデル６３３０に基づいて、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも１つに対する値を決定する。スマート契約回路は、担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する値に基づいて、スマート貸付契約の条件又は条件を決定し、条件又は条件を含むようにスマート貸付契約を修正するように構成されてもよい。用語又は条件は、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、ローン関連活動などのローン構成要素に関連していてもよい。用語または条件は、ローンの元本金額、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替説明などであってもよい。当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前述のいずれか一つに関連する特約、前述のいずれか一つの期間、等である。評価回路は、評価モデル改善回路６３４２を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保の項目の第１のセットおよび担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットについての評価決定の第１のセット６３４４に基づくなど、評価モデルを修正してもよい。評価モデル改善回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前述のうちの少なくとも２つを含むハイブリッドシステムなどの１システムを含んでいてもよい。金利の変化は、担保の項目のセットのうちの少なくとも１つに対する値に基づいてさらに行われてもよい。評価回路は、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムについての市場情報６３４３を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路６３４６を含んでもよい。市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場における担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データの一方を監視し、価格設定または財務データの監視された一方を報告するように構成されてもよい。システムは、担保のオフセットアイテムのグループ６３５２を識別するように構造化された担保分類回路６３１５０を含んでもよく、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバー及び担保のアイテムのセットの少なくとも１つは、共通の属性を共有する。共通属性は、アイテムのカテゴリー、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムのジオロケーション、アイテムの管轄位置などであってもよい。
FIG. 63 depicts a
図６４は、ローン６４０２に対する一連の当事者の少なくとも１つに関連するデータを受信すること、ローン６４０４に対するスマート貸出契約を作成すること、ローン-を実行することを含む方法６４００を描写している。受信したデータに応答して関連するアクションを実行し、ローン関連アクションがローンの金利の変更６４０８であり、変更された金利でスマート貸出契約を更新する６４１０と、を含む。方法は、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関するデータを受信すること６４１４、担保の項目のセットの状態を決定すること６４１８、及び担保の項目のセットの状態に応答してローン関連アクションを実行することをさらに含み得、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更６４２０であってよい。方法は、ローン６４２２の担保として機能する担保の項目のセットに関連するデータを受信することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの条件６４２４を決定することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの条件６４２８に基づいてスマート貸付契約の条件又は条件を決定することと、条件又は条件を含むようにスマート貸付契約を変更すること６４３０とをさらに含んでもよい。本方法は、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバー及び担保のセットのアイテムの少なくとも１つが共通の属性を共有する担保のオフセットアイテムのグループを識別することと、公開市場において担保のオフセットアイテムのグループを監視し、さらに監視されたデータを報告することとを含んでもよい。本方法は、監視された担保のオフセットアイテムのグループに基づくなどして、担保のアイテムのセットの少なくとも１つによって担保されるローンの金利を変更することを含んでもよい。
FIG. 64 depicts a
図６５は、ローン６５０８に対する一連の当事者６５０６のうちの少なくとも１つの当事者（例えば、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、クラウドソース情報など）に関連するデータ６５０２を、情報６５０４の公開ソースから取得するように構成されたデータ収集回路６５１８を含むシステム６５００を描写している。一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士、および同様のもの）である。データ収集回路は、ローンの担保として機能する担保の項目のセット６５１２に関連する担保関連データ６３０８を受信し、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定するようにさらに構成されてもよく、金利の変化は、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態に基づいてさらに行われる。取得されたデータは、融資の当事者のセットのうちの少なくとも１つの当事者の財務状態を含んでもよい。財務状態は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つの当事者の少なくとも１つの属性に基づいて決定されてもよく、その属性は、以下からなる属性のリストの中から選択される。当事者の公表された評価、公的記録によって示される当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、当事者の差し押さえ状態、当事者の契約上の不履行状態、当事者の規制違反状態、当事者の犯罪状態、当事者の輸出規制状態、当事者の禁輸状態、当事者の関税状態、当事者の税務状態、当事者からなる属性のリストの中から選択される属性。当事者の税務ステータス、当事者の信用報告書、当事者の信用格付け、当事者のウェブサイト格付け、当事者の製品に対する顧客レビューのセット、当事者のソーシャルネットワーク格付け、当事者の資格情報のセット、当事者の紹介のセット、当事者の証言のセット、当事者の行動のセット、当事者の位置、当事者のジオロケーション、当事者の司法位置、等である。システムは、ローン６５０８のためのスマート貸出契約６５２６を作成するように構造化されたスマート契約回路６５２４を含んでもよい。スマート契約回路は、スマート貸出契約における条件及び条件を指定するように構成されてもよく、スマート貸出契約における条件又は条件のうちの１つは、ローン関連イベント又はローン関連活動のうちの１つを支配する。システムは、取得されたデータに応答してローン関連アクション６５１６を自動的に実行するように構造化された自動エージェント回路６５２８を含んでもよく、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路はさらに、スマート貸出契約を変更後の金利で更新するように構造化されている。自動エージェント回路は、受信したデータに少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベント（例えば、ローンの価値、ローンの担保の状態、又はローンの担保の所有権）を識別するように構成されてもよい。自動エージェント回路は、ローンに関連するイベントに応答して、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、などのアクションのリストから選択されたアクションを実行するように構成されてもよい。融資の金利を変更すること、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する所有権を検証すること、担保の項目のセットの少なくとも１つの価値を評価すること、担保の項目のセットの少なくとも１つの検査を開始すること、融資の条件６５１４を設定または変更すること（例えば、借入金元本、借入金残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、及び不履行の結果）、当事者の１人への通知の提供、ローンの借り手への要求通知の提供、ローンの対象不動産の差押えなど、融資のための条件を設定または変更することである。ローンは、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、ペイデイローンなどのローンの種類を含んでもよい。また、取得したデータは、設備ローン、設備改善ローン、建築ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金先払いローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、ホームローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、助成金ローン等と関連してもよい。取得データは、車両、船舶、航空機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、など担保物の集合に関連してもよい。知的財産のアイテム、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具のアイテム、工具、機械のアイテム、個人財産のアイテム等である。システムは、取得されたデータ及び評価モデル６５２２に基づいて、担保のアイテムのセットのうちの少なくとも１つに対する価値を決定するように構成された評価回路６５２０を含んでもよい。評価回路は、評価モデル改善回路６５３０を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保のアイテムの第１のセットと担保のアイテムの第１のセットを担保として有するローン成果の対応するセットについての評価決定の第１のセット６５３２に基づいて評価モデルを変更する。評価モデル改善回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、前述のうちの少なくとも２つを含むハイブリッドシステム、などを含んでもよい。スマート契約回路は、担保アイテムのセットの少なくとも１つに対する値に基づいてスマート貸付契約の条件又は条件を決定し、条件又は条件を含むようにスマート貸付契約を修正すること、担保アイテムの値に関連するオフセット担保アイテムの市場情報に基づいて貸付の条件又は条件を修正すること、及び、そのような構成をさらに備えてもよい。システムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構成された担保分類回路６５１３８を含んでもよく、担保のオフセットアイテムのグループ６５４０の各メンバー及び担保のアイテムのセットの少なくとも１つは、共通の属性（例えば。アイテムのカテゴリー、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理者、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムのジオロケーション、アイテムの管轄ロケーションなど）。評価回路は、担保アイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報６５３６を監視して報告し、公開市場における担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データ等を監視し、監視した価格設定または財務データを報告するように構成された市場価値データ収集回路６５３４をさらに含んでもよい。
FIG. 65 obtains data 6502 related to at least one party (e.g., website, news article, social network, crowdsourced information, etc.) in set of
図６６は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つに関連する、パブリックソースからの、データを取得することを含む方法６６００を示し、パブリックソースの情報は、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソーシング情報６６０２からなる情報源のリストから選択することができる。本方法は、スマート貸出契約６６０４を作成することを含んでもよい。方法は、取得されたデータに応答してローン関連アクションを実行することを含んでもよく、ローン関連アクションは、ローンの金利の変更６６０６である。本方法は、変更された金利でスマート貸出契約を更新すること６６０８を含んでもよい。方法は、ローン６６１０の担保として機能する担保の項目のセットに関連する担保関連データを受信することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定することとを含み得、金利の変更は、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態に更に基づく６６１２。方法は、担保関連データ６６１４に少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベントを特定することと、ローンに関連するイベントに応答して、ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更するなどのアクション６６１８を実行することと、を含んでもよい。担保の項目のセットの少なくとも１つに対する所有権を検証すること、担保の項目のセットの少なくとも１つの価値を評価すること、担保の項目のセットの少なくとも１つの検査を開始すること、ローンの条件を設定または変更すること、当事者の１つに通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、ローンの対象となる財産を差し押さえること、などである。本方法は、担保関連データ又は取得されたデータの少なくとも１つと、評価モデルとに基づいて、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する価値を決定することを含んでもよい。本方法は、担保の項目のセットのうちの少なくとも１つに対する値に基づいて、スマート貸出契約の条件又は条項のうちの少なくとも１つを決定することを含んでもよい。本方法は、スマート貸出契約を修正して、条件又は条項の少なくとも一方を含むようにすることを含んでもよい。本方法は、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン成果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することを含んでもよい。本方法は、担保のオフセットアイテムのグループを特定することであって、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバー及び担保のアイテムのセットの少なくとも１つが共通の属性を共有する、ことと、少なくとも１つの公開市場６６２２において担保のグループのオフセットアイテムの少なくとも１つに対する価格データ又は財務データの一方を監視することと、担保のグループのオフセットアイテムの少なくとも１つに対する監視データを報告することと、報告した監視データ６６２８に基づいてローンの期間又は状態を変更することと、を含んでも良い。
FIG. 66 illustrates a
図６７は、ローン６７１２のステータス６７０４に関連するデータ６７０２と、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセット６７０６に関連するデータを受信するように構成されたデータ収集回路６７２０を含むシステム６７００を描写している。データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステム６７１３２などのシステムでローンエンティティを１つまたは複数監視してもよい。例えば、対話型クラウドソーシングシステムは、ユーザインターフェース６７３４を含んでもよく、ユーザインターフェースは、クラウドソーシングサイト６７１８からローンエンティティの１つ以上に関連する情報を募るように構成され、ここで、ユーザインターフェースは、ローンエンティティが情報を１つ以上入力できるよう構成されている。別の例では、ネットワーク化された監視システムは、ローンエンティティの１つ以上に関連する情報を公開情報サイトから検索するように構成されたネットワーク検索回路６７２１を含んでもよい。システムは、ローンに関連する複数の当事者６７１０に対応する複数のアクセス制御特徴６７０８を解釈するように、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳６７４６を維持するように構造化されたブロックチェーンサービス回路６７４４を含んでもよい。システムは、受け取ったデータに基づいてローン状態を決定するように構成されたローン評価回路６７１４８を含んでもよい。データ収集回路は、１つ以上のローンエンティティ６７１４に関連するデータを受信してもよく、ローン評価回路は、１つ以上のローンエンティティに関連するデータに基づいて、コベナンツの遵守を決定してもよい。ローン評価回路は、受信したデータおよび１つまたは複数のローン事業体の状態に基づいてローンの条件の履行状態を決定するように構成されてもよく、ローンの状態の決定は、少なくとも１つまたは複数のローン事業体の状態およびローンの条件の履行状態に部分的に基づいて決定される。例えば、ローンの条件は、支払い実績およびコベナンツに関する満足度の少なくとも１つに関するものであってもよい。データ収集回路は、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも１つに関する財務データ６７３８を受信するように構成された市場データ収集回路６７３６を含んでもよい。ローン評価回路は、受け取った財務データに基づいてローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも１つの財務状態を決定するように構成されてもよく、複数の当事者のうちの少なくとも１つは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、貸し出しシンジケートであってもよい。複数の当事者のうちの少なくとも１つは、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価者、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などであってもよい。受信した財務データは、複数の当事者のうちの１つに対する実体の属性に関連していてもよく、例えば、当事者の公に述べられた評価、公的記録によって示される当事者が所有する財産の集合、当事者が所有する財産の集合の評価、当事者の破産状態、実体の差し押さえ状態、実体の契約上のデフォルト状態、実体の規制違反状態、実体の刑事状態、実体の輸出管理状態、など。エンティティの禁輸ステータス、エンティティの関税ステータス、エンティティの税ステータス、エンティティの信用報告書、エンティティの信用格付け、エンティティのウェブサイト格付け、エンティティの製品に対する顧客レビューのセット、エンティティのソーシャルネットワーク格付け、エンティの資格情報のセット、エンティの紹介のセット、エンティの証言のセット、エンティの行動のセット、エンティの場所、エンティティのジオロケーション等である。システムは、融資のためのスマート融資契約６７２８を作成するように構造化されたスマート契約回路６７２６を含んでもよい。スマート契約回路は、担保の項目のセットのうちの少なくとも１つに対する値に基づいてスマート貸付契約のための条件又は条件を決定し、条件又は条件を含むようにスマート貸付契約を修正するように構成されてもよく、ここで、条件は、債務の元本額、及び債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、などなどである。システムは、ローン状態に基づいてローンアクション６７１６を実行するように構造化された自動エージェント回路６７３０を含んでもよく、ブロックチェーンサービス回路は、ローンアクションでイベントの履歴台帳を更新するように構造化されてもよい。システムは、受信したデータ及び評価モデル６７２４に基づいて、担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する価値を決定するように構造化された評価回路６７２２を含んでもよい。評価回路は、評価モデル改善回路６７４０を含んでもよく、評価モデル改善回路は、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを変更する。評価モデル改善回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステム等を含んでもよい。評価回路は、担保アイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路６７４２を含んでもよい。市場価値データ収集回路は、監視された価格設定または財務データを報告するように、公開市場における担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データを監視するようにさらに構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、担保アイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムに関する市場情報に基づいて、ローンの条件又は条項を修正するようにさらに構成されてもよい。システムは、担保のオフセットアイテムのグループ６７５２を識別するように構造化された担保分類回路６７１５０を含んでもよく、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバー及び担保のアイテムのセットの少なくとも１つが、共通の属性を共有してもよい。共通属性は、担保アイテムのカテゴリー、担保アイテムの年齢、担保アイテムの状態、担保アイテムの履歴、担保アイテムの所有権、担保アイテムの管理人、担保アイテムのセキュリティ、担保アイテムの所有者の状態、担保アイテムの先取特権、担保アイテムの保管状態、担保アイテムのジオロケーション、担保アイテムの管轄区域、等々であってもよい。
FIG. 67 depicts a
図６８は、ローン６８０２に関連するイベントの安全な履歴元帳を維持することと、ローン６８０４のステータスに関連するデータを受信することと、ローンの担保として機能する担保のアイテムのセット６８０８に関連するデータを受信することと、ローンのステータス６８１０を決定することと、ローンのステータス６８１２に基づきローン-アクションを行うことと、ローンに関連するイベントの履歴元帳６８１４を更新することを含む方法６８００を描写している。本方法は、１つ以上のローンエンティティ６８１８に関連するデータを受信することと、受信したデータ６８２０に基づいてローンのコベナンツの遵守を判断することとをさらに含んでもよい。本方法は、ローンの状態のパフォーマンスの状態を決定すること、ここで、ローンの状態の決定は、ローンの状態のパフォーマンスの状態に部分的に基づいている、ことをさらに含んでもよい。本方法は、融資の少なくとも１つの当事者に関連する財務データを受信することをさらに含んでもよい。本方法は、財務データに基づいて、貸付の少なくとも１つの当事者の財務状態を決定することをさらに含んでもよい。本方法は、受け取ったデータ及び評価モデルに基づいて、少なくとも１組の担保の品目の価値を決定することをさらに含んでもよい。本方法は、担保の項目の少なくとも１つの価値６８２２に基づいてローンの条件又は条件の少なくとも１つを決定することと、条件又は条件の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正すること６８２４とをさらに含んでもよい。方法は、担保のオフセット項目のグループの各メンバー及び担保の項目のセットの少なくとも１つが共通の属性を共有する、担保のオフセット項目のグループを識別する２７０、担保のオフセット項目のグループに関連するデータを受信する、担保の項目の少なくとも１つのセットに対する価値の決定が担保のオフセット項目のグループに関連する受信データに一部基づく６８３０を含むことができる。
FIG. 68 relates to maintaining a secure historical ledger of events related to
図６９を参照すると、ローン６９００のための担保を管理するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ６９１０１を含んでもよい。コントローラ６９１０１は、ローン６９３０及びローンのための担保６９２８のステータスを監視するように構造化されたデータ収集回路６９１２と、データ収集回路６９１２からの情報を処理し、ローンのステータス又はローンのための担保のステータスの少なくとも一方に応答して、情報及びスマート貸出契約６９３１に基づいてローンのための担保からの１つ又は項目の置換、除去又は追加の少なくとも一方を自動的に開始するように構造化されたスマート契約回路６９２２を含むいくつかの人工知能回路６９４２を含んでも良い。および、ローンに関連する少なくとも１つの当事者に対応する複数のアクセス制御特徴６９８０を解釈し、少なくとも１つの置換、除去、または追加をローン用の分散台帳６９４０に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路６９５８を含む。データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択された少なくとも１つの他のシステム６９６２をさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 69, an exemplary, non-limiting example smart contract system for managing collateral for
ローンの状態６９３０は、ローンに関連するエンティティ（例えば、ユーザ６９５１）の少なくとも１つの状態と、ローンに対する条件の履行状態とに基づいて決定されてもよい。条件の履行状況は、ローンの支払い実績または契約書の充足の少なくとも一方に関連していてもよい。ローンの状態は、ローンに関連する少なくとも１つのエンティティの状態と、ローンに対する条件の履行状態とに基づいて決定されてもよく、条件の履行状態は、ローンに対する支払実績またはコベナンツの充足の少なくとも一方に関連していてもよい。データ収集回路６９１２は、少なくとも１つの実体を監視することによって、契約書の遵守を判断するようにさらに構成されてもよい。少なくとも１つのエンティティがローンの当事者である場合、データ収集回路６９１２は、ローンの当事者である少なくとも１つのエンティティの財務状態を監視してもよい。ローンに対する条件は、ローンに対する財務状態を含んでもよく、財務状態の履行状態は、以下からなる属性から選択される属性に基づいて決定されてもよい。少なくとも１つの事業体の公表された評価、公的記録によって示される少なくとも１つの事業体が所有する財産、少なくとも１つの事業体が所有する財産の評価、少なくとも１つの事業体の破産状態、少なくとも１つの事業体の差し押さえ状態。少なくとも一つの企業の契約不履行状況、少なくとも一つの企業の規制違反状況、少なくとも一つの企業の刑事状況、少なくとも一つの企業の輸出規制状況、少なくとも一つの企業の禁輸状況、少なくとも一つの企業の関税状況、少なくとも一つの企業の税務状況。少なくとも一つの企業の信用報告書、少なくとも一つの企業の信用格付け、少なくとも一つの企業のウェブサイト格付け、少なくとも一つの企業の製品に関する複数のカスタマーレビュー、少なくとも一つの企業のソーシャルネットワーク格付け、少なくとも一つの企業の複数のクレデンシャル、少なくとも１つの事業体の複数の紹介、少なくとも１つの事業体の複数の証言、少なくとも１つの事業体の行動、少なくとも１つの事業体の位置、少なくとも１つの事業体のジオロケーション、及び少なくとも１つの事業体の関連する管轄区域をいう。
融資の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価の専門家、政府職員、会計士から成る当事者から選択されうる。 The parties to the loan are primary lenders, secondary lenders, loan syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, collateral lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral providers, borrowers, and obligors. , assessors, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
データ収集回路６９１２は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態６９１１、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保の地理的位置からなる属性の中から選択される担保の少なくとも１つの属性に基づいて、ローンの担保の状態を監視するようにさらに構成されてもよい。
The
コントローラ６９１０１は、評価モデル６９５２を使用して、ローンのための担保の状態に基づいて担保の価値を決定するように構成されてもよい評価回路６９４４を含んでもよい。スマートコントラクト回路６９２２は、担保の価値を所定の範囲内に維持するために、ローンのための担保から１つ以上のアイテムの少なくとも１つの置換、除去又は追加を開始してもよい。
評価回路６９４４は、担保取引に関連する結果データ６９１０を解釈し、結果データに応答して評価モデル６９５０を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路６９６４をさらに含んでもよい。
評価回路６９４４は、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路６９４８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路６９４８は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテム６９３４の価格設定データまたは財務データを監視してもよい。
市場価値データ収集回路６９４８は、さらに、担保の項目を評価するために使用されるオフセット担保項目６９３４のセットを構築するように構成され、担保の属性に基づいてコントローラ６９１０１のクラスタリング回路６９３２を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択されてもよい。
Market value data collection circuitry 6948 is further configured to build a set of offset collateral items 6934 that are used to value items of collateral using
貸付条件６９２４は、借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保指定、担保代替性指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、不履行の結果からなる群から選択される少なくとも一つのメンバーを含んでもよい。
スマート契約回路は、ローン条件、ローン関連イベント６９３９、またはローン関連活動もしくはアクション６９３８の少なくとも１つを支配するスマート貸出契約６９３１の条件を指定するように構成されたローン管理回路６９６０をさらに含み、またはそれと通信していてもよい。
The smart contract circuitry further includes
図７０を参照すると、ローンのための担保を管理するための例示的なスマートコントラクト方法７０００が描かれている。例示的な方法は、ローンの状態およびローンのための担保の状態を監視すること（ステップ７００２）、監視からの情報を処理すること（ステップ７００４）、情報に基づいてローンのための担保からの１つまたは複数のアイテムの置換、除去、または追加のうちの少なくとも１つを自動的に開始すること（ステップ７００８）、およびローンと関連する少なくとも１つの当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈し（ステップ７０１０）、ローンのための分散元帳に少なくとも１つの置換、除去、または追加を記録する（ステップ７０１２）こと、を含んでもよい。融資の状態は、融資に関連する当事者の状態および融資に関する条件の履行状況の少なくとも１つに基づいて決定されてもよい。
Referring to FIG. 70, an exemplary
本方法は、モニタリングからの情報を解釈すること（ステップ７０１４）、及びローンの状態又はローンのための担保の少なくとも一方に基づいて担保のセットについて評価モデルで価値を決定すること（ステップ７０１８）をさらに含んでもよい。少なくとも１つの置換、除去、または追加は、担保の価値を所定の範囲内に維持することであってよい。本方法は、担保又はオフセット担保の一方の取引に関連する結果データを解釈すること（ステップ７０２０）、及び結果データに応答して評価モデルを反復的に改善すること（ステップ７０２２）をさらに含んでもよい。本方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい（ステップ７０２４）。 The method includes interpreting information from monitoring (step 7014) and determining a value in a valuation model for the set of collateral based on at least one of the condition of the loan or the collateral for the loan (step 7018). It may contain further. At least one replacement, removal, or addition may be maintaining the value of the collateral within a predetermined range. The method may further include interpreting outcome data associated with trading one of the collateral or the offset collateral (step 7020) and iteratively improving the valuation model in response to the outcome data (step 7022). good. The method may further include monitoring and reporting market information related to collateral values (step 7024).
本方法は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データを監視することをさらに含んでもよい（ステップ７０２８）。 The method may further include monitoring pricing or financial data for offset collateral items in at least one open market (step 7028).
方法は、ローン、ローン関連イベント、またはローン関連活動の条件のうちの少なくとも１つを支配するスマート契約の条件を指定することをさらに含んでもよい（ステップ７０３０）。 The method may further include specifying terms of the smart contract that govern at least one of terms of the loan, loan-related event, or loan-related activity (step 7030).
図７１を参照すると、ローン７１００のための担保または保証人の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的クラウドソーシングシステムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ７１１０１を含んでもよい。コントローラ７１１０１は、データ収集回路７１１２と、ユーザインターフェース７１５４と、スマートコントラクト回路７１２２、ロボットプロセス自動化回路７１７４、クラウドソーシング要求回路７１６０、クラウドソーシング通信回路７１６２、クラウドソーシング公開回路７１６４、及びブロックチェーンサービス回路７１５８を含む複数の人工知能回路７１４２とを含んでもよい。
Referring to FIG. 71, an exemplary, non-limiting, exemplary crowdsourcing system for verifying collateral or guarantor terms for a
クラウドソーシング要求回路７１６０は、融資７１３０の担保７１０２の条件７１１１または融資７１３０の保証人の条件に関する情報７１０４の取得に関連するクラウドソーシング要求７１６８の少なくとも１つのパラメータを設定するように構成されてもよい。また、人間のユーザ７１０６が、クラウドソーシング要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にしてもよい。少なくとも１つのパラメータは、要求された情報の種類、報酬、及び報酬を受け取るための条件を含んでもよい。報酬は、金銭的報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨、複数の報酬ポイント、通貨、製品又はサービスの割引、及びアクセス権からなる報酬の中から選択されてもよい。
Crowdsourcing request circuitry 7160 may be configured to set at least one parameter of
クラウドソーシング公開回路７１６４は、クラウドソーシング要求７１６８を情報供給者のグループに対して公開するように構成されてもよい。
Crowdsourcing publishing circuitry 7164 may be configured to publish
クラウドソーシング通信回路７１６２は、情報供給者グループ７１７０から少なくとも１つの応答７１７２を収集および処理し、情報供給イベントの成功に応答して情報供給者グループの少なくとも１つに報酬７１８０を提供するように構成されてもよい。
Crowdsourcing communication circuitry 7162 is configured to collect and process at least one response 7172 from the information provider group 7170 and to provide a
クラウドソーシング通信回路７１６２は、クラウドソーシング要求７１６８に対して構成された少なくとも１つのパラメータに応答して、成功した情報供給イベントを決定することによって報酬７１８０を管理するように構成されたスマート契約回路７１２２をさらに含む、を処理し、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループ７１７０のうちの少なくとも１つに報酬７１８０を自動的に割り当てるようにしてもよい。また、少なくとも１つの応答７１７２を処理し、それに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されてもよい。アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、または融資の呼び出しのうちの少なくとも１つであってよい。
Crowdsourcing communication circuitry 7162
ローン７１３０は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含んでもよい。ペイデイローン、返金前貸し、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産貸付、契約債権貸付、運転資金貸付、中小企業貸付、農業貸付、地方債、補助金貸付。 Loan 7130 includes at least one loan type selected from the following loan types: auto loan, inventory loan, capital equipment loan, performance guarantee, capital improvement loan, building loan, accounts receivable secured loan, invoice financing arrangement, factoring arrangement. may include Payday Loans, Refund Advances, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Mortgage Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Contract Debt Loans, Working Capital Loans, SME Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidy Loans.
クラウドソーシング要求回路７１６０は、融資のための担保の状態７１１１に関する情報を取得するために、クラウドソーシング要求７１６８の少なくとも１つのさらなるパラメータを構成するようにさらに構成されてもよい。
Crowdsourcing request circuitry 7160 may be further configured to configure at least one additional parameter of
担保７１０２は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含んでもよい。車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産の品目、知的財産権の品目からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含むことができる。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。
担保の状態７１１１は、担保の品質、担保の状態、担保の所有権の状態、担保の所持の状態、及び担保上の先取特権の状態からなる属性から選択される属性に基づいて決定されてもよい。担保が物品である場合、状態は、以下の属性から選択される属性に基づいて決定することができる。アイテムの新品または中古の状態、アイテムの種類、アイテムのカテゴリー、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造元、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムが存在する場所、アイテムが存在する場所。アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年数、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、及びアイテムの評価。
ブロックチェーンサービス回路７１５８は、クラウドソーシング要求の識別情報及び少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、並びに報酬記述を分散台帳７１４０に記録するように構成されてもよい。
ロボットプロセス自動化回路７１７４は、クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路の少なくとも一方との人間ユーザインタラクションを含む訓練データセット７１７８に対する訓練に基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてクラウドソーシング要求を構成するように構成されてもよい。ローンの少なくとも１つの属性は、ローンを管理するスマートコントラクト回路７１２２から取得されてもよい。学習データセット７１７８は、複数のクラウドソーシング要求からの成果７１１０をさらに含んでもよい。
The robotic
ロボットプロセス自動化回路７１７４は、報酬７１８０を決定するようにさらに構成されてもよい。
Robotic
ロボットプロセス自動化回路７１７４は、クラウドソーシング公開回路７１６４がクラウドソーシング要求７１６８を公開する少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成されてもよい。
Robotic
図７２を参照すると、本明細書で提供されるのは、融資のための担保または保証人の条件を検証するためのクラウドソーシング方法７２００である。クラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータは、ローンのための担保の条件又はローンのための保証人の条件に関する情報を取得するように構成されてもよい（ステップ７２０２）。クラウドソーシング要求は、情報供給者のグループに対して公開されてもよい（ステップ７２０４）。クラウドソーシングの要求に対する少なくとも１つの応答は、収集され、処理されてもよい（ステップ７２０８）。成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも１つの成功した情報供給者に報酬が提供されてもよい（ステップ７２１０）。報酬の説明は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも一部に公表されてもよい（ステップ７２１２）。報酬は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも１つに自動的に割り当てられてもよい（ステップ７２３０）。本方法は、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、ならびにクラウドソーシング要求に対する報酬記述を分散型台帳に記録することをさらに含んでもよい（ステップ７２１４）。グラフィカル・ユーザ・インターフェースは、人間のユーザがクラウドソーシングの要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にするように構成されてもよい（ステップ７２１８）。融資に関連するアクションは、成功した情報供給イベントに応答して、自動的に実施されてもよい（ステップ７２２０）。ロボットプロセス自動化回路は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含む訓練データセットで訓練され、ロボットプロセス自動化回路を動作させて、クラウドソーシング要求を反復的に改善してもよい（ステップ７２２２）。クラウドソーシングリクエストを構成するために、ローンの少なくとも１つの属性がロボティックプロセスオートメーション回路に提供されてもよい（ステップ７２２４）。クラウドソーシングリクエストを構成することは、報酬を決定することを含んでもよい。クラウドソーシングリクエストを公開する少なくとも１つのドメインを決定するために、ローンの少なくとも１つの属性が、ロボティックプロセスオートメーション回路に提供されてもよい（ステップ７２２８）。
Referring to FIG. 72, provided herein is a
図７３を参照すると、ローン７３３０を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステム７３００が描かれている。例示的なシステムは、コントローラ７３０１を含んでもよい。コントローラ７３０１は、データ収集回路７３１２と、評価回路７３４４と、スマート契約回路７３２２、クラスタリング回路７３３２、およびローン管理回路７３６０を含むいくつかの人工知能回路７３４２とを含んでもよい。データ収集回路７３１２は、ローンに関わる複数のエンティティの各１つに対応する位置情報を決定する構造であってもよい。スマートコントラクト回路７３２２は、位置情報に応答して、複数のエンティティの少なくとも１つのための管轄を決定するように構成されてもよい。スマートコントラクト回路７３２２は、複数のエンティティの少なくとも１つに対する管轄権に少なくとも部分的に基づいて、ローンに対するローン関連アクション７３３８を自動的に引き受けるように構造化されてもよい。
Referring to FIG. 73, an exemplary, non-limiting example
スマートコントラクト回路７３２２は、複数のエンティティのうちの第１の１つが第１の管轄内にあり、複数のエンティティのうちの第２の１つが第２の管轄内にあることに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けるようにさらに構造化されてもよい。
スマートコントラクト回路７３２２は、複数のエンティティのうちの１つが第１の管轄から第２の管轄に移動することに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けるようにさらに構成されてもよい。
ローン関連アクション７３３８は、以下からなるローン関連アクションから選択される少なくとも１つのローン関連アクションを含んでもよい。ローンを提供する、ローンを受け入れる、ローンを引き受ける、ローンの金利を設定する、支払い要件を延期する、ローンの金利を変更する、担保の所有権を確認する、所有権の変更を記録する、担保の価値を評価する、担保の検査を開始する、ローンを呼ぶ、ローンを閉じる、ローンの条件を設定する、借り手に提供することが必要な通知を行う、ローンの対象不動産を差押える、ローンの条件を変更する、といったことからなるローン関連アクションから選択される少なくとも１つのローン関連アクションを含むことができる。 Loan-related actions 7338 may include at least one loan-related action selected from loan-related actions consisting of; Offer Loan, Accept Loan, Underwrite Loan, Set Loan Interest Rate, Defer Payment Requirement, Change Loan Interest Rate, Verify Ownership Of Collateral, Record Change Of Ownership, Collateral assess the value of the property, initiate collateral inspection, call the loan, close the loan, set the terms of the loan, make any notices required to be provided to the borrower, seize the property covered by the loan, close the loan At least one loan-related action selected from loan-related actions consisting of changing terms, etc. can be included.
スマートコントラクト回路７３２２は、通知に関する要件などの複数の法域固有の規制要件７３６８を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、またはローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する法域に基づいて、借り手に適切な通知を提供するためにさらに構成されてもよい。
スマートコントラクト回路７３２２は、差し押さえに関連する要件などの複数の管轄特有の規制要件７３６８を処理し、少なくとも１つの管轄に基づいて、借り手に適切な差し押さえ通知を提供するようにさらに構造化されてもよい。貸し手、借り手、融資された資金、融資の返済、融資の担保のことである。
スマートコントラクト回路７３２２は、ローンの条件７３２４を設定するための複数の管轄別規則７３７０を処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する管轄に基づいて、スマートコントラクト７３３１を構成するためにさらに構成されてもよい。
The
スマート契約回路７３２２は、ローンが、複数のエンティティのうちの選択された１つに対応する管轄区域において適用される最大金利制限に準拠するように、ローンの金利を決定するようにさらに構成されてもよい。
データ収集回路７３１２は、担保データ７３０４を用いるなどして、結果データ７３１０およびローン用担保の状態７３１１を監視するようにさらに構成されてもよく、スマート契約回路は、ローン用担保の状態に応答して、ローンの金利を決定するようにさらに構成されている。
データ収集回路７３１２は、ローンの当事者である複数のエンティティのうちの少なくとも１つの属性を監視するようにさらに構成されてもよく、スマート契約回路は、属性に応答してローンの金利を決定するようにさらに構成されてもよい。
The
スマート契約回路７３２２は、ローン条件７３２４、ローン関連イベント７３３９またはローン関連活動７３７２の少なくとも１つを支配するスマート契約の条件を指定するためのローン管理回路７３６０をさらに含んでもよい。
ローンは、以下からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農業ローン、地方債および助成ローン、から成るローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。 The loan may include at least one loan type selected from loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Loans can include at least one loan type selected from the loan types consisting of debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds and subsidized loans. .
融資の条件はそれぞれ、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、不履行の結果からなる群から選ばれた少なくとも一つのメンバーを含んでいてもよい。 The loan terms are, respectively, debt principal, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, guarantor, collateral , personal guarantees, liens, terms, covenants, terms of attachment, terms of default, and consequences of default.
データ収集回路７３１２は、以下からなるシステムから選択される少なくとも１つの他のシステム７３６２をさらに含んでもよい。モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク化された監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステム。
評価回路７３４４は、評価モデル７３５２を使用して、複数のエンティティのうちの少なくとも１つに対応する管轄に基づいて、ローンのための担保の価値を決定するように構成されてもよい。評価モデル７３５２は、法域固有の評価モデルであってよく、複数のエンティティのうちの少なくとも１つに対応する法域が、貸し手、借り手、貸付に従って提供される資金、貸付に従って提供される資金の引渡し場所、貸付の支払い、および貸付の担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する法域を含んでいる。
融資の条件の少なくとも１つは、融資のための担保の価値に基づいてもよい。 At least one of the terms of the loan may be based on the value of collateral for the loan.
担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含むことができる。車両、船舶、航空機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫品一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産権、知的財産権、宝石類からなる物品から選択される少なくとも１つの物品。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。 The collateral may include at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles , beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property rights, intellectual property rights, articles consisting of jewelry. Beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and movable property.
評価回路７３４４は、担保取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデル７３５０を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路７３６４をさらに含むことができる。
評価回路７３４４は、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路７３４８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場において、オフセット担保アイテムの価格設定または財務データを監視してもよい。担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセット７３３４は、担保の属性に基づいてクラスタリング回路７３３２を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択されてもよい。
図７４を参照すると、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクト方法７４００である。例示的な方法は、ローンに関与する複数のエンティティの各１つに対応するロケーション情報を監視すること（ステップ７４０２）、エンティティに関するロケーション情報を処理すること、及びロケーション情報に少なくとも部分的に基づいてローンに対するローン関連アクションを自動的に引き受けること（ステップ７４０４）を含むことができる。例示的な方法は、多数の管轄特有の規制通知要件を処理することと、貸し手の場所、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、及び／又はローンの担保に基づいて、借り手を設定する（ステップ７４０８）。例示的な方法は、ローンの条件を設定するための多数の管轄特有の規則を処理することと、貸し手の場所、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、及び／又はローンの担保に基づいてスマート契約を構成することとを含む（ステップ７４１０）。例示的な方法は、ローンが管轄区域において適用される最大金利制限を遵守するように、ローンの金利を決定することをさらに含む（ステップ７４１２）。例示的な方法は、ローンのための多数の担保アイテムの条件またはローンの当事者であるエンティティの１つの属性のうちの少なくとも１つを監視することを含み、条件または属性は、金利を決定するために使用される（ステップ７４１４）。例示的な方法は、条件、ローン関連イベント、またはローン関連活動のうちの少なくとも１つを支配するスマートコントラクト（複数可）の条件を指定することを含む（ステップ７４１８）。例示的な方法は、位置情報を解釈し、評価モデルを使用して、位置情報に基づいて、ローンのための多数の担保項目の価値を決定することを含む（ステップ７４２０）。例示的な方法は、担保の取引に関連する結果データを解釈すること、及び結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することを含む（ステップ７４２２）。例示的な方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告することを含む（ステップ７４２４）。
Referring to FIG. 74, provided herein is a
複数の事業体のうちの関連する１つの事業体の管轄に基づく複数の管轄固有要件が処理され、少なくとも１つのオペレーションを実行することが、以下からなるオペレーションから選択されてもよい。規制通知要件を構成する複数の管轄固有要件に応答して、借り手に適切な通知を提供すること、貸付条件の管轄固有規則を構成する複数の管轄固有要件に応答して、貸付条件を設定するための特定の規則を設定すること、最大金利制限を構成する複数の管轄固有要件に応答して、貸付が最大金利制限を遵守するように貸付の金利を決定すること、および複数の主体のうち関連するものが以下からなる主体から選ばれる少なくとも一つの主体を含む、ことである。貸し手、借り手、融資に基づき提供される資金、融資の返済、および融資のための担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティを含む（ステップ７４０８）。 A plurality of jurisdiction-specific requirements based on the jurisdiction of an associated entity of the plurality of entities may be processed and performing at least one operation may be selected from operations consisting of: Providing appropriate notice to borrowers in response to multiple jurisdiction-specific requirements that make up regulatory notice requirements; setting lending terms in response to multiple jurisdiction-specific requirements that make up jurisdiction-specific rules for lending terms; determining the interest rate of a loan so that it complies with the maximum interest rate limit in response to the multiple jurisdiction-specific requirements that make up the maximum interest rate limit; An association includes at least one entity selected from the entities consisting of: including at least one entity selected from the following entities: lender, borrower, funds provided under loan, loan repayment, and collateral for loan (step 7408).
ローンのための複数の担保の条件またはローンの当事者である複数のエンティティの少なくとも１つの属性の少なくとも１つが監視されてもよく、条件または属性は、金利を決定するために使用される（ステップ７４１４）。 At least one of the terms of the collateral for the loan or at least one attribute of the entities party to the loan may be monitored, and the terms or attributes used to determine the interest rate (step 7414 ).
評価モデルは、複数のエンティティのうちの少なくとも１つに対する管轄に基づいて、ローンのための担保の価値を決定するために動作してもよい（ステップ７４２０）。 The valuation model may operate to determine the value of collateral for the loan based on jurisdiction over at least one of the plurality of entities (step 7420).
担保の取引に関連する成果データが解釈され、成果データに対応して評価モデルが反復的に改善されてもよい（ステップ７４２２）。 Performance data associated with collateral transactions may be interpreted and the valuation model may be iteratively improved in response to the performance data (step 7422).
ここで図７５を参照すると、ローン７５００を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ７５１０１を含んでもよい。コントローラ７５１０１は、データ収集回路７５１２と、評価回路７５４４と、スマート契約回路７５２２、クラスタリング回路７５３２、およびローン管理回路７５６０を含むいくつかの人工知能回路７５４２とを含んでもよい。
Referring now to FIG. 75, an exemplary, non-limiting exemplary smart contract system for modifying loan 7500 is depicted. An exemplary system may include
データ収集回路７５１２は、ローン７５３０に関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を監視し、収集するように構成されてもよい。スマートコントラクト回路７５２２は、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的にリストラするように構成されてもよい。監視及び収集された情報は、ローンのための担保７５１１の状態を含んでもよく、又はローンのコベナンツに基づき、コベナンツに関連する少なくとも１つのエンティティに関して決定されるイベントに応じてリストラが発生する少なくとも１つのルールに従ってもよく、又はリストラはデータ収集回路によって監視される少なくとも１つのエンティティの属性に基づくものであってよい。事象は、ローンの担保がローンの残額の必要な端数価値を超えないこと、または、コベナンツに関する買い手の不履行であってもよい。
スマートコントラクト回路７５２２は、ローンのコベナンツ及びローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集された情報に基づいてイベントの発生を決定し、イベントの発生に応答して負債を自動的に再構築するようにさらに構成されてもよい。
スマート契約回路７５２２は、ローン条件７５２４、ローン関連イベント７５３９、またはローン関連活動７５７２の少なくとも１つを支配するスマート契約の条件を指定するように構成されてもよいローン管理回路７５６０をさらに含んでもよい。
ローンは、以下からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農業ローン、地方債および助成金ローンからなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。 The loan may include at least one loan type selected from loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Loans can include at least one loan type selected from loan types consisting of debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds and grant loans. .
借入条件は、借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保指定、担保代替性指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押え条件、不履行条件、不履行の結果からなる群から選ばれる少なくとも一つの部材を含むことができる。 Borrowing conditions include borrowing principal, borrowing balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, It may include at least one member selected from the group consisting of terms, conditions, seizure conditions, default conditions, and consequences of default.
データ収集回路７５１２は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つの他のシステム７５６２をさらに含んでもよい。
The
評価回路７５４４は、評価モデル７５５２を使用して、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視され収集された情報に基づいて、担保のための価値を決定するように構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、担保のための価値に基づいて負債を自動的に再構築するようにさらに構造化されてもよい。
担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目であってもよい。車両、船舶、航空機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産権、知的財産権、宝石類からなる物品から選択される少なくとも１つの物品。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。 The collateral may be at least one item selected from items consisting of: Vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, At least one item selected from items consisting of beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property rights, intellectual property rights, and jewelry. Beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and movable property.
評価回路７５４４は、担保取引に関する結果データ７５１０を解釈し、結果データに応答して評価モデル７５５０を反復的に改善するように構成された取引結果処理回路７５６４をさらに含むことができる。
評価回路７５４４は、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路７５４８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路７５４８は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテム７５３４の価格設定又は金融データを監視する。担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセット７５３４は、担保の属性に基づいてクラスタリング回路７５３２を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状況、及び担保のジオロケーションの中から選択されてもよい。
ここで図７６を参照すると、ローン７６００を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクト方法が描かれている。この方法は、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を監視及び収集すること（ステップ７６０２）、少なくとも１つのエンティティの監視からの情報を処理すること（ステップ７６０４）、及び少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集した情報に基づいてローンに関連する債務を自動的にリストラすること（ステップ７６０８）、が含まれる。イベントの発生を決定することは、ローンのコベナンツと、ローンに関係する少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集された情報とに基づいてもよく、方法は、イベントの発生に応答して負債を自動的に再構築することを含んでもよい。
Referring now to FIG. 76, an exemplary, non-limiting example smart contract method for modifying a
融資条件、融資関連イベント、および融資関連活動の少なくとも１つを管理するスマート契約の条件が指定されてもよい（ステップ７６１０）。 Terms of a smart contract governing at least one of loan terms, loan-related events, and loan-related activities may be specified (step 7610).
監視された、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する収集された情報に基づいて、担保のための価値を決定するために評価モデルを動作させる（ステップ７６１２）。 Based on the monitored information collected regarding at least one entity involved in the loan, a valuation model is operated to determine a value for the collateral (step 7612).
担保の取引に関連する結果データを解釈し、結果データに対応して評価モデルを反復的に改善してもよい（ステップ７６１４）。 The resulting data associated with the collateral transaction may be interpreted and the valuation model may be iteratively improved in response to the resulting data (step 7614).
本方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい（ステップ７６１８）。 The method may further include monitoring and reporting market information related to collateral values (step 7618).
オフセット担保アイテムの価格設定または財務データは、少なくとも１つの公開市場で監視される場合がある（ステップ７６２０）。 Pricing or financial data for offset collateral items may be monitored in at least one open market (step 7620).
担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されてもよい（ステップ７６２２）。 A set of offset collateral items for evaluating collateral items may be constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes (step 7622).
ここで図７７を参照すると、ローン７７００を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクトシステムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ７７１０１を含んでもよい。コントローラ７７１０１は、データ収集回路７７１２と、ソーシャルネットワーク入力回路７７４４と、ソーシャルネットワークデータ収集回路７７３２と、スマート契約回路７７２２、保証検証回路７７９８、およびロボットプロセス自動化回路７７４８を含むいくつかの人工知能回路７７４２とを含んでもよい。
Referring now to FIG. 77, an exemplary, non-limiting example smart contract system for modifying a
ソーシャルネットワークデータ収集回路７７３２は、ローン保証パラメータに応答してローン７７３０に関与するエンティティ７７６４に関するソーシャルネットワーク情報を監視し、データ収集結果を特定するように構成された複数のアルゴリズムを用いて、結果データ７７１０などのデータを収集するように構成されてもよい。ソーシャルネットワーク入力回路７７４４は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されてもよい。保証検証回路７７９８は、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答して、ローンに対する保証を検証するように構成されてもよい。
Social network
ローン保証パラメータは、エンティティがローンの保証人である場合、エンティティの財務状況を含んでもよい。 Loan guarantee parameters may include the entity's financial status if the entity is the guarantor of the loan.
保証検証回路７７９８は、さらに、財務状態は、以下からなる属性から選択される少なくとも１つの属性に基づいて決定されることができるように構成されてもよい。事業体の公示された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態。事業体の税務状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数の顧客レビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の場所、事業体の管轄、及び事業体の地理位置。
The
ローンは、以下からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農業ローン、地方債および助成ローン、からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。 The loan may include at least one loan type selected from loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Loans at least one loan type selected from the following loan types: debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds and promotional loans. .
データ収集回路７７１２は、融資のための担保の状態７７１１に関する情報を取得するように構成されてもよく、担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含む。車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産品。知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、および動産であり、保証検証回路が、融資の担保の状態に対応して融資の保証を検証するようにさらに構成されている、融資の保証検証方法。
担保の状態７７１１は、担保の品質、担保に対する所有権の状態、担保の占有状態、担保に対する先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリー、仕様、製品の機能セット、モデル、ブランド、製造者、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、地理的位置、年齢、保守履歴、使用履歴、担保の状態からなる群から選択される状態属性を含むことができる。仕様、製品機能セット、モデル、ブランド、製造者、ステータス、コンテキスト、状態、価値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有権履歴、価格、評価、および査定。条件は、担保データ７７０４として格納されてもよい。
ソーシャルネットワーキング入力回路７７４４は、人間ユーザがローン保証パラメータを入力してソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するワークフローを可能にするようにさらに構造化されてもよい。
The social
スマートコントラクト回路７７２２は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されてもよい。アクションは、ローンに関連するアクションは、ローン保証が検証されないことに応答していてもよく、アクションは、以下のアクションから選択される少なくとも１つのアクションを含んでいる：差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の交換、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第２のエンティティへの警告を提供することである。
ロボットプロセス自動化回路７７４８は、ソーシャルネットワークデータ収集回路との人間ユーザインタラクションを含む訓練データセット７７４６に対する反復訓練に基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されてもよい。ローン７７３０の少なくとも１つの属性は、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されてもよい。
The robotic
学習データセット７７４６は、ソーシャルネットワークデータ収集回路によって実行された複数のソーシャルネットワークデータ収集および監視要求からの結果をさらに含んでもよい。 Learning data set 7746 may further include results from multiple social network data collection and monitoring requests performed by the social network data collection circuit.
ロボットプロセス自動化回路７７４８は、ソーシャルネットワークデータ収集回路が適用される少なくとも１つのドメインを決定するように、さらに構成されてもよい。
Robotic
トレーニングは、複数のアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路７７４８をトレーニングすることを含んでもよい。
Training may include training robotic
ここで図７８を参照すると、ローン７８００を修正するための例示的かつ非限定的な例示的スマートコントラクト方法が描かれている。ローン保証パラメータが解釈されてもよい（ステップ７８０１）。ローン保証パラメータに応答して、ローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成される複数のアルゴリズムを使用して、データが収集されてもよい（ステップ７８０２）。ローンに対する保証は、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答して検証されてもよい（ステップ７８０４）。ソーシャルネットワークデータ収集及び監視要求を確立するために、人間のユーザがローン保証パラメータを入力するワークフローが有効化されてもよい（ステップ７８０８）。融資の検証に応答して、融資に関連するアクションが自動的に実行されてもよい（ステップ７８１０）。ロボットプロセス自動化回路は、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてデータ収集および監視アクションを構成するために反復的に訓練されてもよく、ロボットプロセス自動化回路は、複数のアルゴリズムからの結果または人間のユーザとの対話の少なくとも一方を含む訓練データセット上で訓練される（ステップ７８１２）。複数のアルゴリズムが適用される少なくとも１つのドメインが決定されてもよい（ステップ７８１４）。
Referring now to FIG. 78, an exemplary, non-limiting exemplary smart contract method for modifying a
図７９を参照すると、ローン７９００に対する保証の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的監視システムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ７９１０１を含んでもよい。コントローラ７９１０１は、モノのインターネットデータ収集入力回路７９４４と、モノのインターネットデータ収集回路７９３２と、スマート契約回路７９２２、保証検証回路７９９８、およびロボットプロセス自動化回路７９４８を含むいくつかの人工知能回路７９４２とを含んでもよい。
Referring to FIG. 79, an exemplary, non-limiting exemplary monitoring system for verifying the terms of a guarantee for
モノのインターネットデータ収集入力回路７９４４は、ローン保証パラメータ７９９２を解釈するように構成されてもよい。モノのインターネットデータ収集回路７９３２は、モノのインターネットを監視するように構成されたローン保証パラメータに応答して、ローン７９３０に関与するエンティティ７９６４から、およびエンティティについて収集されたモノ情報、監視されたＩｏＴ情報に応答してローンの保証を検証するように構成された保証検証回路７９９８の少なくとも１つのアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されてもよい。
Internet of Things data
ローン保証パラメータ７９９２は、エンティティがローンの保証人である、エンティティの財務状態を含んでもよい。監視されたＩｏＴ情報は、事業体の公示された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約上の不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の刑事状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態のうちの少なくとも１つを含んでいる。事業体の税務状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数の顧客レビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の場所、事業体の管轄、及び事業体の地理位置。 Loan guarantee parameters 7992 may include the financial status of the entity for which the entity is the guarantor of the loan. The monitored IoT information includes publicly disclosed valuation of the entity, property owned by the entity as indicated by public records, valuation of property owned by the entity, bankruptcy status of the entity, foreclosure status of the entity, business Entity non-compliance status, entity regulatory status, entity criminal status, entity export control status, entity embargo status, and entity tariff status. the entity's tax status, the entity's credit report, the entity's credit rating, the entity's website rating, the entity's product multiple customer reviews, the entity's social network rating, the entity's multiple entitlements, Entity's multiple referrals, Entity's multiple testimonies, Entity's multiple actions, Entity's location, Entity's jurisdiction, and Entity's geographic location.
ローンは、以下からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農業ローン、地方債および助成ローン、からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。 The loan may include at least one loan type selected from loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Loans at least one loan type selected from the following loan types: debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds and promotional loans. .
モノのインターネットデータ収集回路７９３２は、結果データ７９１０、ローンの担保条件７９１１に関する情報を決定するための担保データ７９０４を取得するようにさらに構成されてもよく、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、地方自治体施設、倉庫、在庫セット、商品、証券、通貨、有価証券からなる項目から選ばれる少なくとも一つの項目を含んで構成されている。チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約権、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産であり、保証検証回路７９９８は、さらに、融資のための担保の状態に応答して融資の保証を検証するように構成されていることを特徴とする。
Internet of Things
状態７９１１は、担保の品質、担保に対する権利の状態、担保の所有の状態、担保に対する先取特権の状態、新品または中古の状態、仕様、製品機能セット、モデル、ブランド、メーカー、ステータス、コンテキスト、状態、価値、保存場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有権履歴、価格、評価、評価額、タイプ、カテゴリー、からなるグループから選択される状態属性を含むことができる。 Status 7911 includes collateral quality, status of interest in collateral, status of collateral ownership, status of lien on collateral, new or used condition, specs, product feature set, model, brand, manufacturer, status, context, condition. , Value, Storage Location, Geolocation, Age, Maintenance History, Usage History, Accident History, Failure History, Ownership, Ownership History, Price, Rating, Appraisal Value, Type, Category, Condition Attributes selected from the group can include
モノのインターネットデータ収集入力回路７９４４は、人間のユーザがローン保証パラメータ７９９２を入力してモノのインターネットデータ収集要求を確立するワークフローを可能にするようにさらに構造化されてもよい。
The Internet of Things data
スマートコントラクト回路７９２２は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されてもよい。ローンに関連するアクションは、ローン保証が検証されないことに応答して、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、及びローンに関わる第２のエンティティへの警告の提供からなるアクションから選択される少なくとも１つのアクションを含んでいてもよい。
ロボットプロセス自動化回路７９４８は、モノのインターネットデータ収集回路との人間ユーザインタラクションを含む訓練データセットに対する反復訓練に基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されてもよい。ローンの少なくとも１つの属性は、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得される。学習データセット７９４６は、モノのインターネットデータ収集回路によって実行される複数のモノのインターネットデータ収集および監視要求からの成果をさらに含んでもよい。
Robotic
ロボットプロセス自動化回路７９４８は、モノのインターネットデータ収集回路が適用される少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成されてもよい。
Robotic
トレーニングは、少なくとも１つのアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路７９４８をトレーニングすることを含んでもよい。
Training may include training robotic
図８０を参照すると、ローン８０００に対する保証の条件を検証するための例示的かつ非限定的な例示的監視方法が描かれている。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈すること（ステップ８００２）と、ローン保証パラメータに応答してローンに関与するエンティティから収集され、ローンに関するモノのインターネット（ＩｏＴ）情報を監視するように構成される複数のアルゴリズムを使用してデータを収集すること（ステップ８００４）と、監視されたＩｏＴ情報に応答してローンのための保証を検証すること（ステップ８００５）と、を含むことができる。
Referring to FIG. 80, an exemplary, non-limiting exemplary monitoring method for verifying the terms of the guarantee for
ローン保証パラメータは、エンティティの財務状態に関する情報を取得するように構成されてもよく、ここで、エンティティは、ローンの保証人である（ステップ８００８）。少なくとも１つのアルゴリズムは、ローンのための担保の状態に関する情報を取得するように構成されてもよく（ステップ８０１０）、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含む。農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、有価証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産権、契約権、古物、備品、家具、設備、工具、機械、動産を対象とする融資用担保を設定するステップと融資のための担保の状態に応じて、さらに融資のための保証を有効化すること。 Loan guarantee parameters may be configured to capture information about the financial status of the entity, where the entity is the guarantor of the loan (step 8008). At least one algorithm may be configured to obtain information regarding the status of collateral for the loan (step 8010), where the collateral may be a vehicle, vessel, airplane, building, house, real estate property, undeveloped land. at least one item selected from the items consisting of: Farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currency, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewels, intellectual property rights, contract rights, antiques , setting up collateral for loans covering fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property and, depending on the condition of the collateral for loans, further activating guarantees for loans.
人間ユーザがローン保証パラメータを入力してモノのインターネットデータ収集要求を確立するワークフローが有効化されてもよい（ステップ８０１２）。 A workflow may be activated in which a human user enters loan guarantee parameters to establish an Internet of Things data collection request (step 8012).
ローンに関連するアクションは、検証に応答して自動的に実行される場合がある（ステップ８０１４）。 Loan-related actions may be automatically performed in response to verification (step 8014).
ローンに関するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは差し押さえアクションからなる。 The action on the loan may correspond to the loan guarantee not being valid, the action consisting of a foreclosure action.
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応してもよく、アクションは、先取特権管理アクションからなる。 Actions related to the loan may correspond to the loan guarantee not being valid, and the actions consist of lien management actions.
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応してもよく、アクションは金利調整アクションからなる。 An action related to a loan may correspond to a loan guarantee not being valid, the action consisting of an interest rate adjustment action.
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに応答してもよく、アクションは、デフォルト開始アクションを含む。 An action related to the loan may respond to the loan guarantee not being valid, the action including a default initiation action.
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに対応するものであってもよく、アクションは、担保の代替を含むものである。 An action related to the loan may be in response to the loan guarantee not being valid, the action including replacement of collateral.
ローンに関連するアクションは、ローン保証が有効でないことに応答してもよく、アクションは、ローンを呼び出すことを含む。 An action related to the loan may respond that the loan guarantee is not valid, the action including calling the loan.
融資に関連するアクションは、融資保証が検証されないことに応答していてもよく、アクションは、融資に関与する第２のエンティティにアラートを提供することを含む。 An action related to the loan may be responsive to the loan guarantee not being verified, the action including providing an alert to a second entity involved in the loan.
ロボットプロセス自動化回路は、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてモノのインターネットデータ収集および監視アクションを構成するように反復的に訓練されてもよく、ロボットプロセス自動化回路は、複数のアルゴリズムからの成果または複数のアルゴリズムとの人間のユーザ対話の少なくとも１つを含む訓練データセットで訓練される（ステップ８０１８）。 A robotic process automation circuit may be iteratively trained to configure Internet of Things data collection and monitoring actions based on at least one attribute of the loan, the robotic process automation circuit combining outcomes from multiple algorithms or A training data set containing at least one of human user interactions with a plurality of algorithms is trained (step 8018).
少なくとも１つのアルゴリズムが適用される少なくとも１つのドメインが決定されてもよい（ステップ８０２０）。トレーニングは、複数のアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路をトレーニングすることを含んでもよい。 At least one domain to which at least one algorithm is applied may be determined (step 8020). Training may include training the robotic process automation circuitry to configure multiple algorithms.
トレーニングデータセットは、ＩｏＴデータ収集および監視要求のセットからの成果をさらに含んでもよい。 The training data set may further include results from a set of IoT data collection and monitoring requests.
ここで図８１を参照すると、ローン８１００を交渉するための例示的かつ非限定的な例示的ロボットプロセス自動化システムが描かれている。例示的なシステムは、以下を含むことができる。コントローラ８１１０１である。コントローラ８１１０１は、データ収集回路８１１２と、評価回路８１４４と、自動ローン分類回路８１３２、ロボットプロセス自動化回路８１６０、スマート契約回路８１８４、およびクラスタリング回路８１８２を含む複数の人工知能回路８１４２とを含んでもよい。
Referring now to Figure 81, an exemplary, non-limiting exemplary robotic process automation system for negotiating a
データ収集回路８１１２は、担保データ８１０４を収集し、少なくとも１つのローン取引に関連する少なくとも１つのエンティティ８１７８からインタラクション８１１０の訓練セットを作成するように構成されていてもよい。自動ローン分類回路８１３２は、少なくとも１つのローン交渉アクションを分類するために、インタラクション８１１０の訓練セットで訓練されてもよい。ロボットプロセス自動化回路８１６０は、自動ローン分類回路８１３２によって分類された複数のローン交渉アクション８１７４と複数のローン取引結果８１３９の訓練セットで訓練されて、新規ローンの当事者に代わって新規ローン８１３０の条件８１２４を交渉してもよい。
データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つの他のシステム８１６２をさらに含んでもよい。少なくとも１つのエンティティは、少なくとも１つのローン取引の当事者であってよく、以下のものからなるエンティティから選択されてもよい、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府官、及び会計士。
The data collection circuit is selected from at least one other system consisting of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. may further include a
自動ローン分類回路８１３２は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなる系から選択されたシステムを含んでいてもよい。
The automatic
ロボットプロセス自動化回路８１６０は、複数の貸出プロセスに関与する複数のユーザインターフェース８１７２を有する当事者の複数の相互作用について、さらに学習されてもよい。
Robotic
スマートコントラクト回路８１８４は、交渉の結果に基づいて、新しいローン８１３０のためのスマートコントラクト８１８８を自動的に構成するように構成されてもよい。
分散型台帳８１８０は、新規ローン８１３０と関連付けられてもよく、分散型台帳８１８０は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも１つを記録するように構成される。
A distributed
新規ローンは、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含んでもよい。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローン、からなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含むことができる。 The new loan may include at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans , venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bond and grant loans. can be done.
評価回路８１４４は、評価モデル８１５２を使用して、新規貸付のための担保の価値を決定するように構成されてもよい。担保は、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含んでもよい。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、食用品。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。
評価回路は、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路８１４８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路８１４８は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテム８１３４の価格設定または金融データを監視してもよい。担保を評価するためのオフセット担保アイテム８１３４のセットは、担保の属性に基づいて、クラスタリング回路８１８２を使用して構築されてもよい。属性は、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態８１１１、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択されてもよい。新規貸付の条件８１２４は、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件及びデフォルト結果からなる群から選択される少なくとも一つのメンバーを含んでもよい。
The valuation circuitry may further include market value data collection circuitry 8148 configured to monitor and report market information related to the value of the collateral. Market value data collection circuitry 8148 may monitor pricing or financial data for offset collateral items 8134 in at least one open market. A set of offset collateral items 8134 for valuing collateral may be constructed using a
ここで図８２を参照すると、ローン８１００を交渉するための例示的かつ非限定的な例示的ロボットプロセス自動化方法８２００が描かれている。例示的な方法は、少なくとも１つのローン取引に関連する少なくとも１つのエンティティからインタラクションの訓練セットを収集すること（ステップ８２０２）、少なくとも１つのローン交渉アクションを分類するためにインタラクションの訓練セット上で自動ローン分類回路を訓練すること（ステップ８２０４）、および新規ローンの当事者を代表して新規ローンの条件を交渉するために自動ローン分類回路によって分類される複数のローン交渉アクションおよび複数のローン取引成果の訓練セット上でロボットプロセス自動化回路を訓練すること（ステップ８２０８）、を含んでもよい。
Referring now to FIG. 82, an exemplary, non-limiting exemplary robotic
ロボットプロセス自動化回路は、複数の貸出プロセスに関与する複数のユーザインターフェースとの当事者の複数の相互作用について学習されてもよい（ステップ８２１０）。 The robotic process automation circuitry may be learned about the multiple interactions of the parties with multiple user interfaces involved in multiple lending processes (step 8210).
新規ローンのためのスマートコントラクトは、交渉の結果に基づいて構成されてもよい（ステップ８２１２）。 A smart contract for the new loan may be constructed based on the outcome of the negotiation (step 8212).
交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方は、新しいローンに関連付けられた分散型台帳に記録されてもよい（ステップ８２１４）。 The negotiation outcome and/or negotiation event may be recorded in a distributed ledger associated with the new loan (step 8214).
新規融資のための担保の価値は、評価モデルを用いて決定されてもよい（ステップ８２１８）。 A value of collateral for the new loan may be determined using a valuation model (step 8218).
例示的な方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告することをさらに含むことができる（ステップ８２２０）。 The exemplary method may further include monitoring and reporting market information related to collateral values (step 8220).
担保を評価するためのオフセット担保アイテムのセットは、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを用いて構築されてもよい（ステップ８２２２）。 A set of offset collateral items for valuing collateral may be constructed using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes (step 8222).
図８３を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム８３００が描かれている。例示的なシステムは、ローン収集成果８３０３、支払いの収集８３０５などを含むことができるローン相互作用の訓練セット８３０４などのデータを収集し得るデータ収集回路８３０６を含んでもよい。データは、ローン取引８３１９、ローンデータ８３０１、及びローンに関連するエンティティ８３０２に関するデータ等から収集されてもよい。データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集されてもよい。ローン回収成果８３０３は、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の成果、一連の回収行動の財務的利回り、回収に関する投資収益、回収に関わる当事者の評判の尺度などの成果を少なくとも含んでもよい。
Referring to FIG. 83, an exemplary,
システムはまた、ローン相互作用の訓練セット８３０４に少なくとも部分的に基づいてローン回収アクションのセット８３０９を分類するように構成することができる人工知能回路８３１０を含んでもよい。人工知能回路８３１０は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム等の少なくとも一つのシステムを含んでいてもよい。
The system may also include
システムはまた、ローン相互作用の訓練セット８３０４及びローン回収結果のセット８３０３に少なくとも部分的に基づいて、ローン８３１２の当事者のために少なくとも１つのローン回収行動８３１１を実行するように構成されたロボットプロセス自動化回路８３１３を含んでもよい。ロボットプロセス自動化回路８３１３によって引き受けられるローン回収アクション８３１１は、回収のためのエージェントへのローンの紹介、回収コミュニケーションの設定、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのためのコンテンツの設定のうちの少なくとも１つであってもよい。融資を解決するための申し出の設定、回収行為の終了、回収行為の延期、代替支払スケジュールの申し出の設定、訴訟の開始、差押えの開始、破産手続の開始、差し戻し手続、担保への先取特権の設定、等である。ローン８３１２の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士などの少なくとも１つを含むことがある。ローンは、少なくとも１つの自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産のローン、契約上の債権のローン、運転資金ローン、小企業ローン、農場ローン、地方債、補助金付ローン等を含むことができる。
The system also includes a robotic process configured to perform at least one
システムは、ローンエンティティ８３０２の１つ以上からインタラクション８３０７を受信するように構造化されたインターフェース回路８３０８をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、ロボティックプロセスオートメーション回路８３１３は、インタラクション８３０７について訓練されてもよい。システムは、ローン回収アクション８３１１の交渉の完了を決定し、否定８３１７の結果に基づいて契約８３１６を修正するように構造化されたスマート契約回路８３１８をさらに含んでもよい。
The system may further include
システムは、ローン回収アクション８３１１に関連する回収結果８３２０またはイベント８３２１の少なくとも１つを決定するように構造化された分散型元帳回路８３１５をさらに含んでもよい。分散型元帳回路８３１５は、ローンに関連する分散型元帳８３１４に、イベント８３２１及び／又は回収結果８３２０を記録するように構成されてもよい。
The system may further include distributed
図８４を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法８４００が描かれている。例示的な方法８４００は、ローン取引のセットに対するエンティティ間のローン相互作用の訓練セット及びローン回収結果のセットを収集するためのステップ８４０１を含み得、ローン相互作用の訓練セットは、ローンのセットに対する支払のセットを収集することを含む。ローン相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づくローン回収行動のセットは、分類されてもよい（ステップ８４０２）。本方法は、ローンを指定するステップ８４０３をさらに含んでもよい。ローンとのやりとりの訓練セットとローン回収結果のセットに少なくとも部分的に基づいて、ローンの当事者に代わって回収行動を行う。
Referring to FIG. 84, an exemplary,
方法８４００は、ローン回収アクションの交渉の完了を決定するステップ８４０４をさらに含んでもよい。交渉の結果に基づいて、ステップ８４０５でスマートコントラクトが修正されてもよい。本方法は、ローン回収アクションに関連する回収結果又はイベントの少なくとも１つを決定するステップ８４０６も含んでもよい。回収結果またはイベントの少なくとも一方は、ステップ８４０７において、ローンに関連付けられた分散型台帳に記録されてもよい。
図８５を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム８５００が描かれている。例示的なシステムは、エンティティ８５０２間のローン相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路８５０６を含んでもよく、ローン相互作用の訓練セットは、ローン借り換え活動８５０３のセットとローン借り換え結果８５０４のセットとを含んでもよい。システムは、ローン借り換え活動のセットを分類するように構造化された人工知能回路８３１０を含んでもよく、人工知能回路は、ローン相互作用の訓練セットで訓練される。システムは、第２のローンの当事者８３１２に代わって第２のローン借り換え活動８５１１を実行するように構造化されたロボットプロセス自動化回路８５１３を含んでもよく、ロボットプロセス自動化回路は、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットに関して訓練される。例示的なシステムは、エンティティ８５０２間のローン相互作用の訓練セットなどのデータを収集し得るデータ収集回路８５０６を含んでもよい。エンティティ間のローン相互作用のセット８５０２に関連するデータは、ローン借り換え活動８５０３及びローン借り換え成果８５０４に関連するデータを含んでもよい。データは、ローンデータ８５０１、エンティティ８５０２に関する情報等から収集されてもよい。データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及び対話型クラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集されてもよい。ローン借り換え活動８５０３は、借り換えのオファーを開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換え金利を構成すること、借り換え支払スケジュールを構成すること、借り換え残高を構成すること、借り換えのための担保を構成すること、借り換えの収益の使用を管理すること、借り換えに関連する抵当権を除去または配置すること、借り換えのための所有権を検証すること、検査プロセスを管理すること、アプリケーションに入力すること、借り換えの条件交渉、借り換えを終了することなど少なくとも一つの活動を含んでもよい。
Referring to FIG. 85, an exemplary,
システムはまた、ローン相互作用の訓練セット８５０５に少なくとも部分的に基づいてローン借り換え活動８５０３のセットを分類するように構成されてもよい人工知能回路８３１０を含んでもよい。人工知能回路８３１０は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム等の少なくとも一つのシステムを含んでいてもよい。
The system may also include
システムはまた、ローン借り換え活動のセット８５０３及びローン借り換え成果のセット８５０４に少なくとも部分的に基づいて、第２のローン８３１２の当事者のために第２のローン借り換え活動８５１１を行うように構成されたロボットプロセス自動化回路８５１３を含んでもよい。第２のローンの当事者８３１２は、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、有担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士など、少なくとも１つを含んでもよい。
The system is also robotically configured to perform a second
第２のローン８５１９は、少なくとも１つの自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイス金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン。返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンなど。
システムは、エンティティ８５０２の１つ以上から相互作用８５０７を受信するように構造化されたインターフェース回路８５０８をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、ロボティックプロセスオートメーション回路８５１３は、インタラクション８５０７上で訓練されてもよい。システムは、第２のローン借り換え活動８５１１の完了を決定し、第２のローン借り換え活動８５１１の結果に基づいてスマート借り換え契約８５１７を修正するように構造化されたスマート契約回路８５１８をさらに含んでもよい。
The system may further include interface circuitry 8508 structured to receive interactions 8507 from one or more of entities 8502 . In some embodiments, robotic process automation circuitry 8513 may be trained on interactions 8507 . The system may further include
システムは、第２のローン借り換え活動８５１１に関連するイベント８３２１を決定するように構造化された分散型元帳回路８３１５をさらに含んでもよい。分散型元帳回路８３１５は、第２のローン８５１９に関連する分散型元帳８３１４に、第２のローン借り換え活動８５１１に関連するイベント８３２１を記録するように構成されてもよい。
The system may further include distributed
図８６を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法８６００が描かれている。例示的な方法８６００は、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集するためのステップ８６０１を含み得、ローン相互作用の訓練セットは、ローン借り換え活動のセットとローン借り換え結果のセットとを含む。ローン相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づくローン借り換え活動のセットは、分類されてもよい（ステップ８６０２）。本方法は、ローン借り換え活動のセット及びローン借り換え結果のセットに少なくとも部分的に基づいて、第２のローンの当事者のために第２のローン借り換え活動を指定するステップ８６０３をさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 86, an exemplary,
方法８６００は、第２のローン借り換え活動の完了を決定するステップ８６０４をさらに含んでもよい。第２のローン借り換え活動の結果に基づいて、スマート借り換え契約がステップ８６０５において修正されてもよい。本方法はまた、第２のローン借り換え活動に関連するイベントを決定するステップ８６０６を含んでもよい。第２のローン借り換え活動に関連するイベントは、ステップ８６０７において、第２のローンに関連付けられた分散型台帳に記録されてもよい。
図８７を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム８７００が描かれている。例示的なシステムは、ローン連結取引８７０３のセットなどを含むことができるエンティティ間のローン相互作用８７０４の訓練セットなどのデータを収集し得るデータ収集回路８７０５を含むことができる。データは、ローン８７０１、情報re.エンティティ８７０２等から収集されてもよい。データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及びクラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集されてもよい。
Referring to FIG. 87, an exemplary, non-limiting example system 8700 for a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities is depicted. An exemplary system can include
システムはまた、ローン相互作用の訓練セット８７０４に少なくとも部分的に基づいて、一連のローンを統合の候補として分類するように構成することができる人工知能回路８３１０を含んでもよい。人工知能回路８３１０は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム等の少なくとも一つのシステムを含んでいてもよい。
The system may also include an
システムはまた、ローン連結取引８７０３の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて、ローン連結８７１２の当事者に代わってローン８７１１のセットの少なくともサブセットの連結を管理するように構成されたロボットプロセス自動化回路８７１３を含んでもよい。連結を管理することは、候補ローンのセットからのローンの識別、連結申し出の準備、連結計画の準備、連結申し出を伝える内容の準備、連結申し出のスケジュール設定、連結申し出の伝達、連結申し出の変更の交渉、連結契約の準備、連結契約の実行、ローンのセットに対する担保の変更、連結に対する申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理を含んでもよい。金利の設定、支払い義務の延期、支払いスケジュールの設定、おまとめ契約の締結など。
The system also includes a robotic process automation circuit 8713 configured to manage the consolidation of at least a subset of the set of
人工知能回路は、ローンが統合の候補であることを分類するために使用することができるモデルをさらに含んでもよい。モデルは、エンティティの属性を処理してもよく、属性は、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、担保の価値などを含んでもよい。 The artificial intelligence circuitry may further include models that can be used to classify loans as candidates for consolidation. The model may process the attributes of the entity, the attributes being the identity of the party, interest rate, outstanding balance, payment terms, payment schedule, loan type, collateral type, financial status of the party, payment status, collateral status. , collateral value, etc.
ローンコンソリデーション８７１２の当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価のプロ、政府職員、会計士など、少なくとも１つを含むことができる。
The parties to
ローン８７０１は、少なくとも１つの自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン。返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンなど。
システムは、エンティティ８７０２の１つ以上からインタラクション８７０６を受信するように構成されたインターフェース回路８７０７をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、ロボティックプロセスオートメーション回路８７１３は、インタラクション８７０６について訓練されてもよい。システムは、コンソリデーションの交渉の完了を決定し、交渉の結果８７１９に基づいて契約８７１８を修正するように構造化されたスマート契約回路８７２０をさらに含んでもよい。
The system may further include interface circuitry 8707 configured to receive interactions 8706 from one or more of
システムは、連結に関連する回収結果８７１５または交渉イベント８７１６のうちの少なくとも１つを決定するように構造化された分散型元帳回路８７１７をさらに含んでもよい。分散型元帳回路８７１７は、ローンに関連する分散型元帳８７１４に、交渉イベント８７１６および／または回収結果８７１５を記録するように構造化されてもよい。
The system may further include distributed
図８８を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法８８００が描かれている。例示的な方法８８００は、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集するステップ８８０１を含み得、ローン相互作用の訓練セットは、ローン連結取引のセットを含む。ローン相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて、統合の候補としてのローンのセットが分類されてもよい（ステップ８８０２）。本方法は、ローン連結取引のセットに少なくとも部分的に基づいて、連結の当事者に代わって、ローンのセットの少なくともサブセットの連結を管理するステップ８８０３をさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 88, an exemplary,
方法８８００は、ローンのセットのサブセットから少なくとも１つのローンの連結の交渉の完了を決定するステップ８８０４をさらに含んでもよい。交渉の結果に基づいて、ステップ８８０５でスマートコントラクトが修正されてもよい。本方法はまた、ローンのセットの少なくともサブセットの連結に関連する結果及び交渉イベントの少なくとも一方を決定するステップ８８０６を含んでもよい。結果および交渉イベントの少なくとも一方は、ステップ８８０７において、コンソリデーションに関連付けられた分散型台帳に記録されてもよい。
図８９を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力８９００のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。例示的なシステムは、ファクタリングローン８９０１のセットに関与するエンティティ８９０２に関するデータ情報、およびファクタリングローン取引８９０３のセットに対するエンティティ間の相互作用８９０４の訓練セットを収集し得る、データ収集回路８９０５を含むことができる。データは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及びクラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集されてもよい。
Referring to FIG. 89, an exemplary, non-limiting exemplary system for a system for adaptive intelligence and robotic
システムはまた、相互作用の訓練セット８９０４に少なくとも部分的に基づいて、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティ８９０８を分類するように構成することができる人工知能回路８９１１を含んでもよい。人工知能回路８９１１は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム等の少なくとも一つのシステムを含んでいてもよい。
The system may also include artificial intelligence circuitry 8911 that may be configured to classify
システムは、ファクタリングローン取引８９０３に少なくとも部分的に基づいてファクタリングローン８９１２を管理するように構成されたロボット・プロセス・オートメーション回路８９１３を含んでもよい。ファクタリングローンを管理することは、ファクタリングのための資産のセットの管理、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリング計画の準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーを予定すること、ファクタリングオファーを伝えること、ファクタリングオファーが変更されることの交渉、の少なくとも一つを含んでもよい。ファクタリング契約の準備、ファクタリング契約の締結、ファクタリングローン一式の担保の変更、売掛金一式の譲渡、ファクタリング申請ワークフローの処理、検査管理、ファクタリング対象資産一式の査定管理、金利設定、支払要件の繰延べ、支払スケジュール設定、またはファクタリング契約の終了。 The system may include robotic process automation circuitry 8913 configured to manage factored loans 8912 based at least in part on factored loan transactions 8903 . Managing a factoring loan involves managing a set of assets for factoring, identifying a loan for factoring from a set of candidate loans, preparing a factoring offer, preparing a factoring plan, preparing content to communicate the factoring offer, It may include at least one of scheduling the factoring offer, communicating the factoring offer, and negotiating that the factoring offer will be changed. Preparation of factoring agreement, conclusion of factoring agreement, change of collateral for a set of factoring loans, transfer of a set of accounts receivable, processing of factoring application workflow, inspection management, assessment management of a set of factored assets, interest rate setting, deferral of payment requirements, payment schedule Setting up or terminating a factoring agreement.
人工知能回路８９１１は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するために使用することができるモデル８９０９をさらに含み得、属性は、ファクタリングに使用される資産、当事者の身元、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、または担保の価値を含んでもよい。ファクタリングに使用される資産は、売掛債権８９１０のセットを含んでもよい。エンティティ８９０２のうち少なくとも１つのエンティティは、少なくとも１つのファクタリング融資取引８９０３の当事者であってよい。当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価の専門家、政府職員、会計士等の少なくとも１つを含んでもよい。
The artificial intelligence circuitry 8911 may further include a
システムは、エンティティ８９０２の１つ以上からインタラクション８９０６を受信するように構造化されたインターフェース回路８９０７をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、ロボットプロセス自動化回路８９１３は、インタラクション８９０６について訓練されてもよい。
The system may further include interface circuitry 8907 structured to receive interactions 8906 from one or more of
システムは、ファクタリングローンの交渉の完了を決定し、交渉の結果８９１９に基づいて契約８９１８を修正するように構成されたスマート契約回路８９２０をさらに含んでもよい。
The system may further include
本システムは、ファクタリングローンの交渉に関連する結果８９１５または交渉イベント８９１６の少なくとも１つを決定するように構成された分散型元帳回路８９１７をさらに含んでもよい。分散型台帳回路８９１７は、ファクタリングローンに関連する分散型台帳８９１４に、交渉イベント８９１６および／または結果８９１５を記録するように構成されてもよい。
The system may further include distributed ledger circuitry 8917 configured to determine at least one
図９０を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法９０００が描かれている。例示的な方法９０００は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報、及びファクタリングローン取引のセットに関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するステップ９００１を含んでもよい。ファクタリングローンのセットに関与するエンティティは、ローン相互作用の訓練セットステップ９００２に少なくとも部分的に基づいて分類されてもよい。本方法は、ファクタリングローン相互作用のセットに少なくとも部分的に基づいてファクタリングローンを管理するステップ９００３をさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 90, an exemplary,
方法９０００は、ファクタリングローンの交渉の完了を決定するステップ９００４をさらに含んでもよい。交渉の結果に基づいて、ステップ９００５においてスマートコントラクトが修正されてもよい。方法は、ファクタリングローンの交渉に関連する結果及び交渉イベントのうちの少なくとも１つを決定するステップ９００６をさらに含んでもよい。結果および交渉イベントの少なくとも一方は、ステップ９００７において、ファクタリングローンに関連付けられた分散台帳に記録されてもよい。
図９１を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システム９１００が描かれている。例示的なシステムは、住宅ローン９１０１および住宅ローンおよび住宅ローン活動９１０５のセットに関与するエンティティ９１０２に関するデータ情報、ならびに住宅ローン取引９１０３のセットに対するエンティティ間の相互作用９１０４の訓練セットを収集してもよいデータ収集回路９１０６を含んでもよい。データは、例えば、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、及びクラウドソーシングシステムなどの様々なソース及びシステムから収集されてもよい。
Referring to FIG. 91, an exemplary,
システムはまた、相互作用の訓練セット９１０４に少なくとも部分的に基づいて、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティ９１０９を分類するように構成することができる人工知能回路９１１０を含んでもよい。人工知能回路９１１０は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム等の少なくとも一つのシステムを含んでいてもよい。
The system may also include an artificial intelligence circuit 9110 that may be configured to classify entities 9109 involved in the series of mortgage activities based at least in part on the
システムはまた、住宅ローン活動９１０５のセット及び相互作用９１０４の訓練セットのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて住宅ローン９１１を仲介するように構成されたロボットプロセス自動化回路９１１２を含んでもよい。住宅ローン活動９１０５のセット及び／又は住宅ローン取引９１０３のセットは、以下からなる群から選択される活動を含んでもよい。マーケティング活動のうち、見込みのある借り手のセットの識別、不動産の識別、担保の識別、借り手の資格、権原検索、権原確認、不動産評価、不動産検査、不動産評価、所得確認、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の識別、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定。既存の住宅ローンの分析、既存と新規の住宅ローン条件の比較分析、申請ワークフローの完成、申請項目の入力、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約のスケジュールの完成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、権利譲渡、先取特権の設定、または住宅ローン契約の完了。
The system may also include a robotic process automation circuit 9112 configured to broker a mortgage 911 based at least in part on at least one of a set of
人工知能回路９１１０は、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティの属性を処理するために使用することができるモデルをさらに含み得、属性は、住宅ローンの対象となる不動産、担保に用いられる資産、当事者の身元、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンの種類、不動産の種類、金融機関、当事者の状況、支払い状況、物件の状況、または物件の価値。実施形態において、住宅ローンを仲介することは、住宅ローンの対象となる不動産を管理すること、一連の借り手の状況から住宅ローンの候補を特定すること、住宅ローンオファーを準備すること、住宅ローンオファーを伝えるコンテンツを準備すること、住宅ローンオファーをスケジュールすること、住宅ローンオファーを伝えること、住宅ローンオファーを変更することを交渉することなどの少なくとも一つの活動を含む。住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約の実行、一連の住宅ローンに対する担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、住宅ローン契約の締結等。 The artificial intelligence circuitry 9110 may further include models that can be used to process attributes of entities involved in a set of mortgage activities, the attributes being the property being mortgaged, the asset used as collateral, Party identity, interest rate, balance due, payment terms, payment schedule, mortgage type, property type, financial institution, status of the parties, payment status, property status, or property value. In embodiments, brokering a mortgage includes managing a property to be mortgaged; identifying mortgage candidates from a set of borrower circumstances; preparing a mortgage offer; scheduling a mortgage offer; communicating a mortgage offer; negotiating to modify a mortgage offer; Preparing mortgage agreements, executing mortgage agreements, changing collateral for series of mortgages, transferring liens, processing application workflows, managing inspections, managing valuations of series of assets covered by mortgages, interest rates defer payment requirements, set payment schedules, enter into mortgage agreements, etc.
実施形態では、エンティティ９１０２の少なくとも１つのエンティティは、住宅ローン取引９１０３のセットの少なくとも１つの住宅ローン取引の当事者であってよい。当事者は、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士などの少なくとも１つを含んでもよい。
In embodiments, at least one entity in entities 9102 may be a party to at least one mortgage transaction in the set of
システムは、エンティティ９１０２の１つ以上からインタラクション９１０７を受信するように構成されたインターフェース回路９１０８をさらに含んでもよい。いくつかの実施形態では、ロボットプロセス自動化回路９１１２は、インタラクション９１０７について学習されてもよい。 The system may further include interface circuitry 9108 configured to receive interactions 9107 from one or more of entities 9102 . In some embodiments, robotic process automation circuitry 9112 may be learned about interactions 9107 .
システムは、住宅ローンの交渉の完了を決定し、交渉９１１８の結果に基づいてスマート契約９１１７を修正するように構造化されたスマート契約回路９１１９をさらに含んでもよい。
The system may further include
システムは、住宅ローンの交渉に関連する結果９１１４または交渉イベント９１１５の少なくとも１つを決定するように構成された分散型台帳回路９１１６をさらに含むことができる。分散型台帳回路９１１６は、住宅ローンに関連付けられている分散型台帳９１１３に、交渉イベント９１１５および／または結果９１１４を記録するように構成されてもよい。
The system can further include distributed ledger circuitry 9116 configured to determine at least one outcome 9114 or negotiation event 9115 associated with negotiating a mortgage. Distributed ledger circuitry 9116 may be configured to record negotiation events 9115 and/or outcomes 9114 on distributed
図９２を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法９２００が描かれている。例示的な方法９２００は、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報、および一連の住宅ローン取引に関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するステップ９２０１を含んでもよい。ファクタリングローンのセットに関与するエンティティは、ローン相互作用の訓練セットステップ９２０２に少なくとも部分的に基づいて分類されてもよい。本方法は、一連の住宅ローン活動及び相互作用の訓練セットのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、住宅ローンを仲介するステップ９２０３をさらに含んでもよい。
Referring to FIG. 92, an exemplary,
方法９２００は、住宅ローンの交渉の完了を決定するステップ９２０４をさらに含んでもよい。交渉の結果に基づいて、ステップ９２０５においてスマートコントラクトが修正されてもよい。方法は、住宅ローンの交渉に関連する結果及び交渉イベントのうちの少なくとも１つを決定するステップ９２０６をさらに含んでもよい。結果及び交渉イベントの少なくとも一方は、ステップ９２０７において、住宅ローンに関連付けられた分散台帳に記録されてもよい。
図９３を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステム９３００のための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。例示的なシステムは、一連の債務取引９３０１に関与するエンティティ９３０５に関するデータ、エンティティに関連する結果９３０６の訓練データセット、および債務管理活動９３０７の訓練セットを収集し得るデータ収集回路９３０８を含んでもよい。データは、以下のような様々なソース及びシステムから収集されてもよい。モノのインターネットデバイス、環境条件センサのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット、などである。
Referring to FIG. 93, an exemplary and non-limiting exemplary system for
システムはまた、エンティティ９３０５の少なくとも１つのエンティティの状態９３１１を分類するように構成されてもよい状態分類回路９３１４を含んでもよい。状態分類回路９３１４は、モデル９３１２と、人工知能回路９３１３のセットとを含んでもよい。モデル９３１２は、エンティティに関連する結果９３０６の訓練データセットを使用して訓練されてもよい。人工知能回路９３１３は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、又はシミュレーションシステムなどの少なくとも一つのシステムを含んでも良い。
The system may also include state classification circuitry 9314 that may be configured to classify states 9311 of at least one of entities 9305 . The state classifier circuit 9314 may include a
システムは、負債９３１５に関連するアクションを管理するように構成された自動化された負債管理回路９３１６を含むこともできる。自動化された債務管理回路９３１６は、債務管理活動９３０７の訓練セットで訓練されてもよい。
The system can also include automated debt management circuitry 9316 configured to manage actions related to debt 9315 . Automated debt management circuitry 9316 may be trained with a training set of
実施形態では、一連の債務取引９３０１の少なくとも１つの債務取引は、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配を含むことができる。ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、助成ローン等である。 In embodiments, at least one debt transaction in the series of debt transactions 9301 includes an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement. can be done. Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Contractual Debt Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Grants Loan et al.
実施形態において、一連の債務取引に関与するエンティティ９３０５は、一連の当事者９３０２および一連の資産９３０４のうちの少なくとも１つを含んでもよい。資産９３０４は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨を含んでもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、又は個人所有物の項目である。システムは、資産の集合からの少なくとも１つの資産９３０４上、資産の集合からの少なくとも１つの資産のための容器上、及び資産の集合からの少なくとも１つの資産のためのパッケージ上に位置付けられたセンサの集合９３０３をさらに含んでもよく、センサの集合によって感知されたセンサ情報と資産の集合からの少なくとも１つの資産に対する固有の識別子とを関連付けるように構成されたセンサの集合を有する。センサ９３０３は、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学、磁場、電場、又は位置のセンサを含んでもよい。
In embodiments, the entities 9305 involved in the series of debt transactions may include at least one of the series of
実施形態において、システムは、データ収集回路９３０８およびセンサ９３０３のセットから情報を受信し、ブロックチェーン９３２６に情報を格納するように構造化されたブロックチェーン回路９３２４のセットをさらに含んでもよい。ブロックチェーン９３２６へのアクセスは、安全なアクセス制御インターフェース回路９３２３を介して提供されてもよい。
In embodiments, the system may further include a set of
自動エージェント回路９３２５は、資産の集合の少なくとも１つの資産の価値、状態、及び所有権の少なくとも１つに関連するイベントを処理するように構成され、さらに、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを実行するように構成されてもよい。
システムは、エンティティ９３０５の少なくとも１つからインタラクション９３０９を受信するように構成されたインターフェース回路９３１０をさらに含んでもよい。実施形態では、自動負債管理回路９３１６は、インタラクション９３０９について訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、システムは、資産セット９３０４の少なくとも１つの資産の価値に関連する市場情報９３１７を監視し報告するように構造化された市場価値データ収集回路９３１８をさらに含んでもよい。市場価値データ収集回路９３１８は、少なくとも１つの公開市場において資産のセットの少なくとも１つの資産と類似している品目の少なくとも１つの価格設定及び財務データを監視するようにさらに構造化されてもよい。資産のセットから少なくとも１つの資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されてもよい。実施形態において、資産の属性の少なくとも１つの属性は、資産のカテゴリー、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、資産のジオロケーションなどを含んでもよい。
The system may further include interface circuitry 9310 configured to receive interactions 9309 from at least one of entities 9305 . In embodiments, automated liability management circuitry 9316 may be trained on interaction 9309 . In some embodiments, the system may further include market value data collection circuitry 9318 structured to monitor and report market information 9317 related to the value of at least one asset in
実施形態において、システムは、債務取引９３２１のためのスマート契約９３１９を管理するように構造化されたスマート契約回路９３２２をさらに含んでもよい。スマート契約回路９３２２は、債務取引９３２１のための一連の条件９３２０を確立するようにさらに構造化されてもよい。条件の少なくとも１つは、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン、支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、不履行条件、不履行の結果、等々である。
In embodiments, the system may further include smart contract circuitry 9322 structured to manage
実施形態において、債務９３１５に関連する少なくとも１つの行動は、債務取引の申し出、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引のための条件設定、提供されるべき通知の提供、一連の資産の差押、条件の変更、事業者の格付け設定、債務のシンジケーション、または債務の集約などを含むことができる。債務管理活動のトレーニングセット９３０７からの少なくとも１つの債務管理活動は、債務取引の提案、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、提供することが求められる通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、または債務統合を含んでもよい。 In embodiments, the at least one action associated with debt 9315 is offering a debt transaction, accepting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying title, administering inspections, changing title. Record, assess the value of assets, call loans, enter into transactions, set terms for transactions, provide notices to be served, seize a series of assets, modify terms, set ratings for businesses, syndicate debt , or debt aggregation, etc. At least one debt management activity from training set 9307 of debt management activities is proposing debt transactions, underwriting debt transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, managing inspections, owning record changes in title, assess the value of assets, solicit loans, enter into transactions, set the terms of transactions, provide notices required to be given, seize a series of assets, modify terms, and rate entities; It may include establishment, debt syndication, or debt consolidation.
図９４を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法９４００が描かれている。例示的な方法９４００は、一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果のトレーニングデータセット、及び債務管理活動のトレーニングセットを収集するステップ９４０１を含んでもよい。例示的な方法は、エンティティに関連する結果の訓練データセットに少なくとも部分的に基づいて、エンティティのうちの少なくとも１つのエンティティの状態を分類することをさらに含んでもよい（ステップ９４０２）。例示的な方法は、債務管理活動の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて、債務に関連する行動を管理することをさらに含んでもよい（ステップ９４０３）。例示的な方法は、少なくとも１つの資産上に配置されたセンサのセットから情報を受信することをさらに含んでもよい（ステップ９４０４）。例示的な方法は、ブロックチェーンに情報を格納することをさらに含んでもよく、ブロックチェーンへのアクセスは、資産のセットからの少なくとも１つの資産を含む債務取引のための当事者に対して、安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される（ステップ９４０５）。ステップ９４０６において、方法は、資産の集合の少なくとも１つの資産の値、条件、または所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理することを含んでもよい。ステップ９４０７において、方法は、資産が関連する負債取引に関連する一連のアクションを処理することを含んでもよい。実施形態において、方法は、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受信すること（ステップ９４０８）、資産のセットの少なくとも１つの資産のaの価値に関連するマーケットプレイス情報を監視及び報告すること（ステップ９４０９）、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して資産のセットから少なくとも１つの資産を評価するための類似項目のセットを構築すること（ステップ９４１０）、債務取引のスマート契約を管理すること（ステップ９４１１）及び債務取引のスマート契約に対する条件セットを確立すること（ステップ９４１２）をさらに含む可能性がある。
Referring to FIG. 94, an exemplary,
図９５を参照すると、適応型知能およびロボットプロセス自動化能力９５００のためのシステムのための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。
Referring to FIG. 95, an exemplary, non-limiting exemplary system for a system for adaptive intelligence and robotic
例示的なシステムは、債券取引のセット９５０２に関与するエンティティ９５０３に関する情報、及びエンティティ９５０３に関連する結果のトレーニングデータセットを収集するように構造化されたクラウドソーシングデータ収集回路９５０５を含んでもよい。システムは、クラウドソーシングデータ収集回路９５０５からの情報及びモデル９５０９を用いて、一組の発行者９５０８の状態を分類するように構成された状態分類回路９５１１をさらに含んでもよい。条件分類回路９５１１は、人工知能回路９５１０を含んでもよい。モデル９５０９は、発行者の集合に関連する結果９５０４の訓練データセットを用いて訓練されてもよい。例示的なシステムは、発行者セットの少なくとも１つの発行者の分類された条件に応答して、債務取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路９５１９をさらに含んでもよい。実施形態において、少なくとも１つのエンティティ９５０３は、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、又は資産のセットを含んでもよい。少なくとも１つの発行者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、または非営利団体を含んでもよい。少なくとも１つの債券は、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、または企業債を含んでもよい。
An exemplary system may include a crowdsourcing
実施形態において、条件分類回路９５１１によって分類された条件９５０８は、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約リスク条件、財務健康条件、身体欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件、実体健康条件などを含んでもよい。クラウドソーシングデータ収集回路９５０５は、ユーザが、発行者のセットに関する条件に関連する情報のためのクラウドソーシング要求９５０６を構成することができるユーザインターフェース９５０７を可能にするように構成されてもよい。
In an embodiment, the
システムは、発行者セット９５１２から少なくとも１つの発行者を監視するように構成された構成可能なデータ収集および監視回路９５１３をさらに含んでもよい。構成可能なデータ収集および監視回路９５１３は、以下のようなシステムを含んでもよい。モノのインターネットデバイス、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセット。設定可能なデータ収集及び監視回路９５１３は、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、又は車両などの少なくとも１つの環境を監視するように構成されているのがよい。 The system may further include configurable data collection and monitoring circuitry 9513 configured to monitor at least one publisher from publisher set 9512 . Configurable data acquisition and monitoring circuitry 9513 may include systems such as: An Internet of Things device, a set of environmental condition sensors, a set of social network analysis services, or a set of algorithms for querying network domains. Configurable data collection and monitoring circuitry 9513 is configured to monitor at least one environment such as a municipal environment, a corporate environment, a stock exchange environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, a transportation environment, a manufacturing environment, a storage environment, a home, or a vehicle. It should be configured to monitor.
実施形態では、債券取引９５０２のセットに関連する債券のセットは、資産９５０１のセットによって裏打ちされてもよい。少なくとも１つの資産９５０１は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨を含んでもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産等。
In embodiments, a set of bonds associated with a set of bond trades 9502 may be backed by a set of
実施形態では、システムは、発行者のセットの少なくとも１つの発行者の少なくとも１つの資産の価値、条件、または所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、処理されたイベントのうちの少なくとも１つに応答して、債務取引に関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路９５１９をさらに含んでもよい。
In an embodiment, the system processes events related to at least one of the value, terms, or ownership of at least one asset of at least one publisher of the set of publishers, and among the processed events, may further include an
アクション９５１８は、債務取引のオファー、債務取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押、条件の修正、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、債務の集約、等を含んでもよい。条件分類回路９５１１は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、又はシミュレーションシステム等のシステムを含んでよい。
実施形態では、システムは、発行者のセットの少なくとも１つの発行者に関連する債券９５２４に関連するアクションを管理するように構成された自動化債券管理回路９５２７をさらに含んでもよい。自動化された債券管理回路９５２７は、債券管理活動９５２６の訓練セットで訓練されてもよい。自動化された債券管理回路９５２７は、債券取引活動のセットに関与するユーザインターフェースのセットと当事者９５２５の相互作用のセットについてさらに訓練されてもよい。少なくとも１つの債券取引は、債務取引、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業者に対する格付け設定、債務のシンジケーション、債務の統合、又は同様のものを含むことがある。
In embodiments, the system may further include automated bond management circuitry 9527 configured to manage actions associated with bonds 9524 associated with at least one issuer of the set of issuers. Automated bond management circuitry 9527 may be trained with a training set of
実施形態では、システムは、発行者または資産のセットの少なくとも１つの価値に関連する市場情報９５１４を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路９５１７をさらに含んでもよい。報告は、以下についての報告を含んでもよい。自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、一連の在庫、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム、食用アイテム、飲料。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、又は動産の一種。市場価値データ収集回路９５１７は、少なくとも１つの公開市場において、資産と類似するアイテムの価格設定９５１６または財務データ９５１５を監視する構造であってもよい。市場価値データ収集回路９５１７は、さらに、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、資産を評価するための類似アイテムのセットを構築するように構成されてもよい。属性から少なくとも１つの属性は、資産のカテゴリー、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管場所、又は資産の地理的位置から選択されてもよい。
In embodiments, the system may further include market value
実施形態において、システムは、発行者のセットの少なくとも１つの発行者の分類された条件に応答して、債券取引９５２２のためのスマート契約９５２０を管理するために構造化されたスマート契約回路９５２３をさらに含んでもよい。スマートコントラクト回路９５２３は、債券の条件９５２１を決定するように構造化されてもよい。少なくとも１つの条件９５２１は、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏付ける資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、デフォルト結果、及び同様のものを含んでもよい。
In an embodiment, the system configures
図９６を参照すると、例示的かつ非限定的な例示的方法９６００が描かれている。例示的な方法９６００は、一組の債券の取引に関与するエンティティに関する情報、およびエンティティに関連する結果の訓練データセットを収集するステップ９６０１を含んでもよい。本方法は、収集された情報及びモデルを用いて一組の発行体の状態を分類するステップ９６０２をさらに含んでもよく、ここで、モデルは一組の発行体に関連する結果のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされる。本方法は、資産の集合の少なくとも１つの資産の価値、状態、または所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理することをさらに含んでもよい（ステップ９６０３）。本方法は、資産が関連する債務取引に関連するアクション９６０４を実行するステップと、債券管理活動の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて債券に関連するアクション９６０５を管理するステップと、発行者および資産のセットの少なくとも一方の価値に関連する市場情報９６０６を監視および報告するステップと、債券取引のスマート契約９６０７を管理するステップと、少なくとも一つの債券に対するスマート契約について条件９６０８を決めるステップとを更に含んでもよい。
Referring to FIG. 96, an exemplary,
ここで図９７を参照すると、債券の発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。９７、債券９７００の発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている例示的システムは、コントローラ９７０１を含んでもよいコントローラ９７０１は、データ収集回路９７１２、市場価値データ収集回路９７５６、ソーシャルネットワーク入力回路９７４４、ソーシャルネットワークデータ収集回路９７３２、およびスマート契約回路９７２２、自動債券管理回路９７５０、状態分類回路９７４８、クラスタリング回路９７６２、イベント処理回路９７５２などの複数の人工知能回路９７４２を含んでもよい。
Referring now to FIG. 97, an exemplary, non-limiting, exemplary system for monitoring the status of issuers of bonds is depicted. 97, an exemplary and non-limiting exemplary system for monitoring the status of an issuer of a
ソーシャルネットワークデータ収集回路９７３２は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引９７３０に関与する少なくとも１つのエンティティ９７６４に関するソーシャルネットワーク情報９７１０を収集するように構成されてもよく、状態分類回路９７４８は、モデル９７７４に従って、ソーシャルネットワークデータ収集回路からの情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類し、モデルは少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセット９７５４９７４６を用いて訓練されるように構成されてもよい。少なくとも１つのエンティティは、債券発行者、債券、当事者、及び資産からなるエンティティから選択されてもよい。債券発行者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、及び非営利団体から成る債券発行者から選択されてもよい。債券は、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および社債からなる事業体から選択されることができる。
Social network
条件分類回路９７４８によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約リスク条件、財務健康条件、身体欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件、実体健康条件のうちの少なくとも１つであってよい。 The conditions classified by condition classification circuit 9748 are default conditions, seizure conditions, conditions indicating breach of contract, financial risk conditions, behavioral risk conditions, contract risk conditions, financial health conditions, physical disability conditions, physical health conditions, and substance risk conditions. , a substantive health condition.
ソーシャルネットワークデータ収集回路９７３２は、少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受け取るように構成されてもよいソーシャルネットワーク入力回路９７４４をさらに含んでもよい。
Social network
データ収集回路９７１２は、ＩｏＴデバイス、環境条件センサ、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、および監視項目９７１１に関連するネットワークドメインに問い合わせるアルゴリズムのうちの少なくとも１つを監視する構造であってもよい。
データ収集回路９７１２は、監視項目９７１１に関連する、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群より選択される環境を監視するようにさらに構成されてもよい。
少なくとも１つの債券は、少なくとも１つの資産によって裏打ちされている。少なくとも１つの資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 At least one bond is backed by at least one asset. The at least one asset may be selected from assets consisting of: Municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables Product. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Equipment, Tools, Machinery, and Personal Property.
イベント処理回路９７５２は、少なくとも１つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、少なくとも１つの取引に関連するアクションを実行するように構成されてもよい。アクションは、債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引のための条件設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付け設定、債券シンジケート、及び債券の統合からなるアクションから選択されてもよい。 Event processing circuitry 9752 may be configured to process events related to at least one of value, condition and ownership of at least one asset and to perform at least one transaction related action. . Actions include bond trading, underwriting bond trading, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, valuing assets, calling loans, Select from actions consisting of completing a transaction, setting the terms for the transaction, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying the terms, rating the entity, syndicating the bond, and consolidating the bond. may be
条件分類回路９７４８は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムから成るシステムから選択されるシステムをさらに含むことができる。 The condition classifier circuit 9748 can be applied to machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, It can further include a system selected from systems consisting of random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, and simulation systems.
自動債券管理回路９７５０は、少なくとも１つの債券に関連するアクションを管理するように構成されてもよく、自動債券管理回路は、複数の債券管理アクティビティのトレーニングデータセットでトレーニングされる。
Automatic
自動債券管理回路９７５０は、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザインターフェースと当事者の複数の相互作用からなる訓練セット９７５４で訓練されてもよい。複数の債券取引活動は、債券取引の提供、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されるべき通知の提供、資産の集合に対する差押え、条件の変更、事業者に対する格付設定、シンジケーション債、及び債券統合からなる債券取引活動から選択されてもよい。
The automated
市場価値データ収集回路９７５６は、債券発行者、少なくとも１つの債券、および資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成されてもよい。資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、食品からなる資産。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。
Market value
市場価値データ収集回路９７５６は、少なくとも１つの公開市場においてオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。
Market value
資産を評価するためのオフセット資産項目のセット９７５８は、資産の属性に基づいて、クラスタリング回路９７６２を使用して構築されてもよい。属性は、カテゴリー、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、及びジオロケーションからなる属性から選択されてもよい。
A set of offset asset terms 9758 for valuing assets may be constructed using
スマート契約回路９７２２は、少なくとも１つの取引に対するスマート契約９７７０を管理するように構成されてもよい。スマート契約回路は、少なくとも１つの結合のための条件９７７２を決定するようにさらに構造化されてもよい。 Smart contract circuitry 9722 may be configured to manage smart contract 9770 for at least one transaction. The smart contract circuitry may be further structured to determine conditions 9772 for at least one binding.
条件９７７２は、以下からなる群から選択されてもよい。債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、少なくとも１つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルト結果、からなる群から選択される。 Conditions 9772 may be selected from the group consisting of: Principal of Debt, Outstanding Debt, Fixed Rate, Floating Rate, Payment Amount, Scheduled Payments, Scheduled Balloon Payments, Specification of Assets Backing at least one Note, Specification of Asset Substitutability, Parties, Issuers, Purchasers, Selected from the group consisting of: Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure Terms, Default Terms, Default Consequences.
ここで図９８を参照すると、債券９８００に対する発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。例示的な方法は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集すること９８０２と、モデルに従い、ソーシャルネットワーク情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類することであって、モデルが、少なくとも１つのエンティティに関連する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練される９８０４と、少なくとも１つのエンティティの分類された状態に応答して少なくとも１つの債券に関するアクションを管理する９８０６とを含んでもよい。
Referring now to FIG. 98, an exemplary, non-limiting example method for monitoring issuer status for
少なくとも１つの資産の価値、条件、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントが処理される場合がある９８０８。少なくとも１つの取引に関連するアクションが、イベントに応答して実行されてもよく、アクションを管理することは、自動化された債券管理回路９８１０を動作させることを含んでいる。自動化された債券管理回路は、少なくとも１つの債券に関連するアクションを管理するために、複数の債券管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされてもよい９８１２。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも１つの債券、及び資産９８１４のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい。
Events related to at least one of value, condition, and ownership of at least one asset may be processed 9808 . At least one transaction-related action may be performed in response to the event, and managing the action includes operating automated
ここで図９９を参照すると、債券９９００のための発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的システムが描かれている。例示的なシステムは、コントローラ９９０１を含んでもよい。コントローラ９９０１は、データ収集回路９９１２、時価データ収集回路９９５６、モノのインターネット入力回路９９４４、モノのインターネットデータ収集回路９９３２、およびスマートコントラクト回路９９２２、自動債券管理回路９９５０、状態分類回路９９４８、クラスタリング回路９９６２、およびイベント処理回路９９５２を含む複数の人工知能回路９９４２を含んでもよい。条件分類回路９９４８は、学習データセット９９４６を用いて学習されたモデル９９７４から構成されてもよい。
Referring now to FIG. 99, an exemplary, non-limiting, exemplary system for monitoring issuer status for
モノのインターネットデータ収集回路９９３２は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引９９３０に関与する少なくとも１つのエンティティ９９６４に関する情報を収集するように構成されてもよく、状態分類回路９９４８は、モデル９９７４に従って、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類するように構成されてもよく、モデルは、少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果のトレーニングデータセット９９５４を用いて学習される。少なくとも１つのエンティティは、債券発行者、債券、当事者、及び資産からなるエンティティから選択されてもよい。債券発行者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、及び非営利団体から成る債券発行者から選択されてもよい。債券は、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および社債からなる事業体から選択されてもよい。
Internet of Things
条件分類回路９９４８によって分類された条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約リスク条件、財務健康条件、身体欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件または実体健康条件のうちの少なくとも１つであってよい。 The conditions classified by condition classification circuit 9948 are default conditions, seizure conditions, conditions indicating breach of contract, financial risk conditions, behavioral risk conditions, contract risk conditions, financial health conditions, physical disability conditions, physical health conditions, and substance risk conditions. or at least one of the entity health conditions.
モノのインターネットデータ収集回路９９３２は、少なくとも１つのエンティティに関する情報９９１０に対するクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受け取るように構成されてもよいモノのインターネット入力回路９９４４をさらに含んでもよい。
Internet of Things
データ収集回路９９１２は、ＩｏＴデバイス、環境条件センサ、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、及び監視項目９９１１に関する情報をネットワークドメインに問い合わせるアルゴリズムのうち少なくとも１つを監視する構造であってもよい。条件分類回路９９４８は、さらに、データ収集回路９９１２からの情報に応答して、条件を分類するように構成されてもよい。
The
データ収集回路９９１２は、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群から選択された環境を監視するようにさらに構成されてもよい。状態分類回路９９４８は、さらに、監視された環境に対応して状態を分類するように構成されていてもよい。
少なくとも１つの債券は、少なくとも１つの資産によって裏打ちされている。少なくとも１つの資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。 At least one bond is backed by at least one asset. The at least one asset may be selected from assets consisting of: Municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, houses, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables Product. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Equipment, Tools, Machinery, and Personal Property.
イベント処理回路９９５２は、少なくとも１つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、少なくとも１つの取引に関連するアクションを実行するように構成されてもよい。アクションは、債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引のための条件設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業体の格付け設定、債券シンジケーション、及び債券の統合からなるアクションから選択されてもよい。 Event processing circuitry 9952 may be configured to process events related to at least one of value, condition and ownership of at least one asset and to perform at least one transaction related action. . Actions include bond trading, underwriting bond trading, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, valuing assets, calling loans, Select from actions consisting of completing a transaction, setting the terms for the transaction, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying the terms, rating the entity, bond syndication, and bond consolidation. may be
条件分類回路９９４８は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステムおよびシミュレーションシステムから成るシステムから選択されるシステムをさらに含んでもよい。 The condition classifier circuit 9948 can be applied to machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, It may further include a system selected from systems consisting of random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems and simulation systems.
自動債券管理回路９９５０は、少なくとも１つの債券に関連するアクションを管理するように構成されてもよく、自動債券管理回路は、複数の債券管理アクティビティのトレーニングデータセット９９５４でトレーニングされる。 The automated bond management circuitry 9950 may be configured to manage at least one bond-related action, wherein the automated bond management circuitry is trained with a training data set 9954 of a plurality of bond management activities.
自動債券管理回路９９５０は、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザインターフェースとの当事者の複数の相互作用について訓練されてもよい。複数の債券取引活動は、債券取引の提供、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の検証、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の締結、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、資産の集合に対する差押、条件の修正、事業者に対する格付設定、シンジケーション債、及び債券の連結からなる債券取引活動から選択されてもよい。 Automated bond management circuitry 9950 may be trained for multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple bond trading activities. Multiple fixed income trading activities include providing fixed income trading, underwriting fixed income trading, setting interest rates, deferring payment requirements, adjusting interest rates, verifying rights, administering inspections, recording changes in rights, valuing assets, Consists of making loans, entering into transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing on sets of assets, modifying terms, setting ratings for businesses, syndication notes, and consolidation of notes. A selection may be made from bond trading activities.
市場価値データ収集回路９９５６は、債券発行者、少なくとも１つの債券、および資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成されてもよい。資産は、以下からなる資産から選択されてもよい。自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、食品からなる資産。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。
Market value
市場価値データ収集回路９９５６は、少なくとも１つの公開市場においてオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。
Market value
資産を評価するためのオフセット資産アイテムのセット９９５８は、資産の属性に基づいてクラスタリング回路９９６２を使用して構築されてもよい。属性は、カテゴリー、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、及びジオロケーションからなる属性から選択されてもよい。
A set of offset asset items 9958 for valuing assets may be constructed using
スマートコントラクト回路９９２２は、少なくとも１つの取引のためのスマートコントラクト９９７０を管理するように構造化されてもよい。スマートコントラクト回路は、少なくとも１つの結合のための条件９７７２を決定するようにさらに構造化されてもよい。 Smart contract circuitry 9922 may be structured to manage smart contracts 9970 for at least one transaction. The smart contract circuit may be further structured to determine conditions 9772 for at least one binding.
条件とは、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、少なくとも一つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件及び不履行の結果からなる群から選択できることである。 Terms include principal amount of debt, balance of debt, fixed rate, floating rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, specifications of assets backing at least one bond, specifications of asset substitutability, parties, issuers. , purchaser, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, term, covenant, terms of attachment, terms of default, and consequences of default.
ここで図１００を参照すると、債券１００００のための発行者の状態を監視するための例示的かつ非限定的な例示的方法が描かれている。例示的な方法は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するモノのインターネット情報を収集すること１０００２と、モデルに従い、モノのインターネット情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類すること１０００４であって、モデルは少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練される、ことと、少なくとも１つのエンティティの分類された状態に応答して少なくとも１つの取引に関する行動を実施すること１０００６とを含んでもよい。
Referring now to FIG. 100, an exemplary, non-limiting example method for monitoring issuer status for
少なくとも１つの資産の価値、状態、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントが、処理される場合がある１０００８。少なくとも１つの取引に関連するアクションは、イベント１００１０に応答して実行されてもよい。自動債券管理回路は、少なくとも１つの債券に関連するアクションを管理するために、複数の債券管理アクティビティの訓練セットで訓練されてもよい１００１２。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも１つの債券、又は資産１００１４のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい。
Events related to at least one of value, condition, and ownership of at least one asset may be processed 10008 . At least one transaction-related action may be performed in response to
図１０１は、補助ローン取引１０１０４に関与するエンティティ１０１０２（例えば、エンティティが補助ローン、当事者、補助金、保証人、補助する当事者、担保などであってよく、当事者が自治体、企業、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利団体の少なくとも１つであってよい）についての情報を収集するように構成されているＩｏＴデータ収集回路１０１１４を含むシステム１０１００を描写している。実施形態において、モノのインターネットデータ収集回路は、ユーザが少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成することを可能にするように構成されたユーザインターフェース１０１１６を含んでもよい。システムは、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいてなど、補助ローン取引に関与する補助ローン１０１０８（例えば、自治体補助ローン、政府補助ローン、学生ローン、資産担保型補助ローン、または企業補助ローン）のパラメータ１０１０６を分類するように構成されたモデル１０１２０を含むことができる、条件分類回路１０１１８を含んでもよい。実施形態において、条件分類回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステム等を含んでもよい。補助ローンは、資産、例えば、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨によって裏付けられてもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、動産、等々。条件分類回路によって分類される条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、契約リスク条件、財務健全条件、身体的欠陥条件、身体健全条件、実体リスク条件、実体健全条件などであってもよい。モデルは、補助対象ローンに関連する複数の成果１０１１０の訓練データセットを用いて訓練されてもよい。例えば、補助対象ローンは学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学位取得に向けた学生の進捗、学生の非営利活動への参加、学生の公益活動への参加等を分類してもよい。システムは、条件分類回路からの分類されたパラメータに基づくなどして、補助対象ローンの条件１０１１２を自動的に修正するように構成されたスマートコントラクト回路１０１２２を含んでもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析回路１０１３０、環境条件回路１０１３２、クラウドソーシング回路１０１３４、及びネットワークドメイン１０１３６に問い合わせるためのアルゴリズムをさらに含むなど、実体を監視するように構造化された設定可能なデータ収集及び回路１０１２４を含んでもよく、設定可能なデータ収集及び回路は、環境から選択される環境を監視してもよい。例えば、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などのような環境。システムは、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理し、資産が関連する補助付きローン取引に関連するアクションを引き受けるように構成された自動エージェント１０１２６を含んでもよく、アクションは、補助付きローン取引、補助付きローン取引の査定、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、権原を検証すること。権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付けの設定、補助付きローンのシンジケーション、補助付きローンの統合、などであってもよい。システムは、少なくとも１つの補助付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助付きローン管理回路１０１３８を含んでもよく、自動補助付きローン管理回路は、補助付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、自動化された補助付きローン管理回路は、複数の補助付きローン取引活動に関与する複数のユーザインターフェースとの当事者の複数の相互作用について訓練されてよく、複数の補助付きローン取引活動は、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引き受け、金利の設定からなる活動から選択されてよく、補助付きローン取引の引き受け、支払い要件の延期、金利の設定。支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティに対する評価の設定、補助付きローンのシンジケーション、および補助付きローンの統合からなる活動から選択されうる。システムは、分散型台帳１０１４２など、補助対象ローンの修正された条件のセットを記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路１０１４０を含んでもよい。システムは、発行者、補助付きローン、資産などの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構造化された市場価値データ収集回路１０１２８を含んでもよく、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、から成る資産から選択された資産に関するものであってもよい。倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、古物、備品、家具、設備、工具、機械及び動産である。市場価値データ収集回路は、さらに、公開市場におけるオフセット資産アイテムの価格設定または財務データを監視するように構成されてもよい。資産を評価するためのオフセット資産アイテムのセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築されてもよく、ここで、属性は、カテゴリー、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、ジオロケーションなどであってもよい。スマートコントラクト回路は、補助ローン取引のスマートコントラクトを管理するように構成されてもよく、スマートコントラクト回路は、補助ローンの条件を設定してもよく、スマートコントラクト回路によって指定及び管理される補助ローンの条件は、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額などを含んでもよい。変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも１つの補助対象ローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、及び同様のものを含んでもよい。
Diagram 101 illustrates
図１０２は、補助ローン取引１０２０２に関与するエンティティに関する情報を収集することを含む方法１０２００を描写している。本方法は、少なくとも１つの補助ローン１０２０４に関連する複数の結果の訓練データセットで訓練されたモデルを使用して、情報に基づいて、補助ローン取引に関与する補助ローンのパラメータを分類することを含んでもよい。本方法は、分類されたパラメータ１０２０８に基づいて、補助対象ローンの条件を自動的に修正することを含んでもよい。方法は、少なくとも１つの補助対象ローンに関連する資産の価値、状態、及び所有権に関連するイベント１０２１０を処理することと、資産が関連する補助対象ローン取引に関連するアクションを実行することとを含んでもよい。本方法は、補助対象ローンの修正された条件のセットを分散型台帳１０２１２に記録することを含んでもよい。本方法は、発行者、補助対象ローン、少なくとも１つの補助対象ローンに関連する資産などの価値に関連する市場情報１０２１４を監視し、報告することを含んでもよい。
Diagram 102 depicts a
図１０３は、補助ローン取引１０３０４に関与するエンティティ１０３０２（例えば、エンティティが補助ローン、当事者、補助金、保証人、補助する当事者、担保などであってよく、当事者が自治体、企業、契約者、政府機関、非政府機関、および非営利機関の少なくともいずれかであってよい）についてのソーシャルネットワーク情報を収集するように構築されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路１０３００を含むシステムを描写している。実施形態において、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路は、ユーザが少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成することを可能にするように構成されたユーザインターフェース１０３１６を含んでもよく、クエリに応答して、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路は、クエリに基づいて少なくとも１つのソーシャルネットワークからデータを検索および取得する少なくとも１つのアルゴリズムを開始させてもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路からのソーシャルネットワーク情報に基づくなど、補助ローン取引に関与する補助ローン１０３０８（例えば、自治体補助ローン、政府補助ローン、学生ローン、資産担保補助ローン、または企業補助ローン）のパラメータ１０３０６を分類するように構成されたモデル１０３２０を含むことができる、条件分類回路１０３１８を含んでもよい。実施形態において、条件分類回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムなどを含んでもよい。補助ローンは、資産、例えば、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨によって裏付けられてもよい。消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産など。条件分類回路が分類するパラメータは、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、契約リスク条件、財務健康条件、物理的欠陥条件、物理健康条件、実体リスク条件、実体健康条件などであってもよい。モデルは、補助対象ローンに関連する複数の成果１０３１０の訓練データセットを用いて訓練されてもよい。例えば、補助対象ローンは学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学位取得に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、公益活動への学生の参加等を分類してもよい。システムは、分類されたパラメータに基づくなどして、補助対象ローンの条件１０３１２を自動的に修正するように構成されたスマートコントラクト回路１０３２２を含んでもよい。システムは、ソーシャルネットワーク分析回路１０３３０、環境条件回路１０３３２、クラウドソーシング回路１０３３４、及びネットワーク領域に問い合わせるためのアルゴリズム１０３３６をさらに含むような、実体を監視するように構成された構成可能データ収集及び回路１０３２４を含んでよく、構成可能データ収集及び回路は、環境から選択した環境を監視してよい。例えば、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などのような環境である。システムは、資産の価値、状態、および所有権に関連するイベントを処理し、資産が関連する補助付きローン取引に関連するアクションを引き受けるように構成された自動エージェント１０３２６を含んでもよく、アクションは、補助付きローン取引、補助付きローン取引の査定、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、権原を検証すること。権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付けの設定、補助付きローンのシンジケーション、補助付きローンの統合、などであってもよい。システムは、少なくとも１つの補助付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助付きローン管理回路１０３３８を含んでもよく、自動補助付きローン管理回路は、補助付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、自動化された補助付きローン管理回路は、複数の補助付きローン取引活動に関与する複数のユーザインターフェースとの当事者の複数の相互作用について訓練されてよく、複数の補助付きローン取引活動は、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引き受け、金利の設定からなる活動から選択されてよく、補助付きローン取引の引き受け、支払い要件の延期、金利の設定。支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、エンティティに対する評価の設定、補助付きローンのシンジケーション、および補助付きローンの統合からなる活動から選択されうる。システムは、分散型台帳１０３４２など、補助対象ローンの修正された条件のセットを記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路１０３４０を含んでもよい。システムは、発行者、補助付きローン、資産などの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構造化された市場価値データ収集回路１０３２８を含んでもよく、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、から成る資産から選択された資産に関するものであってもよい。倉庫、在庫品、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産である。市場価値データ収集回路は、さらに、公開市場におけるオフセット資産アイテムの価格設定または財務データを監視するように構成されてもよい。資産を評価するためのオフセット資産アイテムのセットは、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を用いて構築されてもよく、ここで、属性は、カテゴリー、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、ジオロケーションなどであってもよい。スマートコントラクト回路は、補助ローン取引のスマートコントラクトを管理するように構成されてもよく、スマートコントラクト回路は、補助ローンの条件を設定してもよく、スマートコントラクト回路によって指定及び管理される補助ローンの条件は、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額などを含んでもよい。変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも１つの補助対象ローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、及び同様のものを含んでもよい。
Diagram 103 illustrates
図１０４は、補助ローン取引１０４０２に関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することを含む方法１０４００を描写している。本方法は、少なくとも１つの補助付きローンに関連する複数の結果の訓練データセットで訓練されたモデルを使用して、補助付きローン取引に関与する補助付きローンのパラメータをソーシャルネットワーク情報に基づいて分類すること１０４０４を含んでもよい。本方法は、分類されたパラメータ１０４０８に基づいて補助対象ローンの条件を自動的に修正することを含んでもよい。方法は、資産の価値、状態、及び所有権に関連するイベント１０４１０を処理することと、資産が関連する補助ローン取引に関連するアクションを実行することとを含んでもよい。本方法は、補助金付き融資取引に関する変更された条件セットを記録することを含んでもよい。ローンを分散型台帳１０４１２に格納する。本方法は、発行者、補助対象ローン、資産などの価値に関連する市場情報１０４１４を監視し、報告することを含んでもよい。
FIG. 104 depicts a
図１０５は、補助ローン取引のセット１０５０４に関与するエンティティ１０５０２のセットに関連する情報を収集するように構成されたクラウドソーシングサービス回路１０５２５を含む補助ローンの処理を自動化するためのシステム１０５００を描写する。エンティティのセットは、補助ローン取引のセットに対応する補助ローンのセットからの補助ローン、補助ローン取引のセットの少なくとも１つに関連する当事者、補助ローン取引のセットに対応する補助ローンのセットからの補助ローンに対応する補助金、補助ローン取引のセットの少なくとも１つに関連する保証人、補助ローン取引のセットに対応する補助ローンのセットからの補助ローンに対応する補助金などのエンティティを含んでもよい。一組の補助対象ローン取引の少なくとも１つに関連する補助対象者、一組の補助対象ローン取引の少なくとも１つに関連する補助対象者３Ｄ、一組の補助対象ローン取引に対応する一組の補助対象ローンからの補助対象ローンに対応する補助金、一組の補助対象ローン取引の少なくとも１つに関連する担保品、一組の補助対象ローン取引の一組の補助対象ローンからの補助対象ローンに対応する補助金、であって、補助対象者。一組の補助対象者は、自治体、企業、業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体などを含んでもよい。ローンは学生ローンであってもよく、条件分類回路は、学生の学位取得に向けた進捗状況、学生の非営利活動への参加、学生の公益活動への参加等のうち少なくとも１つを分類する。クラウドソーシングサービス回路は、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成し、クラウドソーシングサービス回路がクエリに基づいてクラウドソーシング要求を自動的に構成するユーザインターフェース１０５２０をさらに備える構造であってもよい。補助付きローンのセットは、資産１０５１２のセットによって裏付けられてもよく、例えば、自治体資産、車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、ファルム、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット。暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、個人所有物、等々である。例示的なシステムは、モデル１０５２４と、クラウドソーシングサービス回路からの情報に基づいて、取引に関与する補助対象ローン１０５１０のセットのパラメータ１０５０６を分類するように構成された人工知能サービス回路１０５３６とを含む条件分類回路１０５２２を含んでよく、モデルは、補助対象ローンに関する成果１０５１４のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされてよい。補助付きローンのセットは、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、及び企業補助付きローンのうちの少なくとも１つを含んでもよい。条件分類回路によって分類される条件は、デフォルト条件、差し押さえ条件、特約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約履行条件、契約リスク条件、財務健康条件、身体的欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件、実体健康条件等であってもよい。人工知能サービス回路は、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムなどでもよい。例示的なシステムは、条件分類回路からのパラメータの分類されたセットに基づいて補助付きローンの条件１０５１８を自動的に修正するためのスマート契約回路１０５２を含んでもよい。スマートコントラクトサービス回路は、補助対象ローン取引のスマートコントラクトを管理するため、補助対象ローンの条件を設定するためなどに利用されてもよい。実施形態において、スマートコントラクトサービス回路によって指定及び管理される債務取引の条件のセットは、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択されてもよい。バルーン支払スケジュール、補助対象ローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果の中から選択することができる。例示的なシステムは、モノのインターネットサービスのセット、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、ネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットなどのエンティティを監視するための設定可能なデータ収集および監視サービス回路１０５２を含んでもよい。設定可能なデータ収集及び監視サービス回路は、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両などの環境を監視するようにさらに構成されてもよい。例示的なシステムは、資産の価値、状態、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理するように構成された自動エージェント回路１０５３０を含み、資産が関連する補助付きローン取引に関連するアクション１０５０８を引き受ける、例えば、アクション１０５０８が、補助付きローン取引の引き受け、金利の設定、支払い要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産に対する差押え、条件の変更、エンティティに対する評価の設定、補助付きローンのシンジケーション、補助付きローンの統合などであってもよい。例示的なシステムは、補助付きローンに関連するアクションを管理するように構成された自動補助付きローン管理回路１０５３８を含んでもよく、自動補助付きローン管理回路は、補助付きローン管理アクティビティのトレーニングセットでトレーニングされてもよい。自動補助ローン管理回路は、補助ローン取引活動のセットに関与するユーザインターフェースのセットとの当事者の相互作用について訓練されてもよく、例えば、補助ローン取引の提供、補助ローン取引の引き受け、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、タイトルの検証、検査の管理、タイトルの変更の記録。検査管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、エンティティの格付けの設定、補助付きローンのシンジケーション、補助付きローンの統合、などである。例示的なシステムは、補助付きローンのセットに対する変更された条件のセットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路１０５４０を含んでもよい。例示的なシステムは、当事者、補助付きローンのセット、および資産のセットのうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報１０５３４を監視し報告するように構造化された市場価値データ収集サービス回路１０５３２を含んでもよく、報告は、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物のうちの１つなどの資産のセットに関するものであってもよい。商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、古物、備品、家具、設備、工具、機械、および動産のうちの１つである。市場価値データ収集サービス回路は、少なくとも１つの公開市場において資産に類似するアイテムの価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されてもよい。実施形態において、資産を評価するための類似アイテムのセットは、資産のカテゴリー、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、資産の地理的位置などの中からなどの資産の属性に基づいて、類似クラスタリングアルゴリズム１０５４を使用して構築されてもよい。
FIG. 105 depicts a
図１０６は、補助付きローン取引のセットに関与するエンティティのセットに関連する情報を収集すること１０６０２、人工知能サービス、モデル、およびクラウドソーシングサービスからの情報に基づいて、取引に関与する補助付きローンのセットのパラメータのセットを分類し、モデルが、補助付きローンに関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される１０６０４、ならびに分類されたパラメータのセットに基づいて補助付きローンの条件を変更する１０６０８を含む、補助付きローンの処理を自動化する方法１０６００を描写している。エンティティのセットは、補助付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助する当事者のセット、及び担保のセット１０６１０のうちのエンティティを含んでもよい。一組のエンティティは、一組の補助対象者１０５１６からなり、一組の補助対象者の各関係者は、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、及び非営利団体１０６１２を含んでもよい。一組の補助対象ローンは、自治体補助対象ローン、政府補助対象ローン、学生ローン、資産担保型補助対象ローン、および企業補助対象ローン１０６１４を含むことができる。補助ローンは、条件分類システムが、学位取得に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、または公益活動への学生の参加のうちの少なくとも１つを分類する学生ローン１０６１８であってよい。
Diagram 106 illustrates collecting 10602 information related to a set of entities involved in a set of subsidized loan transactions, and based on information from artificial intelligence services, models, and crowdsourcing services, subsidized loans involved in the transaction. and a model is trained 10604 using the resulting training data set associated with subsidized loans, as well as altering the terms of the subsidized loans based on the classified set of parameters. 10608 depicts a
図１０７は、資産の保管を取るように構成された金融エンティティ１０７２２に対応する資産１０７２４を解釈するように構成された資産識別サービス回路１０７１２を含むシステム１０７００を描いている（例えば。ＩＤ管理サービス回路１０７１４は、資産に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティ１０７２６（例えば、所有者、受益者、代理人、受託者、保管者等）に対応する識別子１０７２８（例えば、クレデンシャル１０７３０を含む）を認証するように構成されてもよい。例えば、金融エンティティのグループは、資産に関して実行されるべきアクションに関してパーミッションを有していてもよい。ブロックチェーンサービス回路１０７１６は、ブロックチェーン構造１０７１８に複数の資産制御機能１０７３２を格納するように構成されてもよく、ブロックチェーン構造は分散型台帳構成１０７２０を含んでもよい。例えば、取引イベントは、ブロックチェーン構造内の分散型台帳に格納されてもよく、ここで、金融エンティティおよび実行可能エンティティは、ブロックチェーン構造を通じて分散型アクセスをして、資産イベントを共有および配布してもよい。金融管理回路１０７１０は、解釈された資産および認証された識別子を、資産制御機能としてブロックチェーン構造に格納するためにブロックチェーンサービス回路に伝達するように構成されてよく、資産制御機能は、資産イベント１０７３４として分散台帳構成に記録される（例えば所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の販売、資産の購入、所有状態の指定、等）として、分散型台帳構成に記録される。データ収集回路１０７０２は、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、および資産イベントの記録を監視するように構成されてもよく、データ収集回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムと通信可能に結合することができる。スマート契約回路１０７０４は、資産の保管を管理するように構成されてもよく、複数の資産に関連する資産イベントは、スマート契約構成１０７０６に具体化された条件１０７０８に基づき、データ収集サービス回路によって収集されたデータに基づいてスマート契約回路によって管理されうる。実施形態において、資産識別サービス回路、アイデンティティ管理サービス回路、ブロックチェーンサービス回路、及び財務管理回路は、回路の対応するＡＰＩコンポーネントがさらにシステムのユーザと対話するように構成されたユーザインターフェースを含む場合など、システムの回路間の通信を容易にするように構成された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントを含んでもよい。
FIG. 107 depicts
図１０８は、複数の資産１０８０２の保管を取るように構成された金融エンティティに対応する資産を解釈することを含む方法１０８００を示し、例えば、資産の解釈は、金融エンティティが保管を取る責任を負う複数の資産を識別することを含む場合がある。本方法は、複数の資産１０８０４に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティ（例えば、所有者、受益者、代理人、受託者、及び保管者）に対応する識別子（例えば、クレデンシャルを含む）を認証することを含んでよく、例えば、識別子の認証が、行動可能なエンティティに対応する識別子が資産に関して行動を起こす権利を有することを検証することを含んでいるような場合。方法は、ブロックチェーン構造１０８０８（例えば、分散型台帳構成を含む）に複数の資産制御機能を格納することを含んでもよい。ブロックチェーン構造は、ブロックチェーン市場とともに提供されてもよく、自動ブロックチェーンベースの取引アプリケーションを利用し、ブロックチェーン構造は、複数の資産ノードにわたる分散ブロックチェーン構造であってもよく、そのようなものである。本方法は、解釈された資産および認証された識別子を資産制御機能としてブロックチェーン構造に格納するために通信することを含んでもよく、資産制御機能は、資産イベント１０８１０として分散型台帳構成に記録されてもよい。方法は、資産の解釈、識別子の認証、および資産イベント１０８１２の記録を監視することを含んでもよく、例えば、資産イベントは、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の配置、資産を担保として使用することを含んでもよい。受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、および所有状態の指定が含まれる。実施形態において、監視は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク化された監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、対話型クラウドソーシングシステムなどである。本方法は、複数の資産に関連する資産イベントが、スマート契約構成に具現化された条件に基づいて、かつ、データ収集サービス回路１０８１４によって収集されたデータに基づいてもよい、資産の保管を管理することを含んでもよい。本方法は、資産イベントを複数の行動可能なエンティティ１０８１８と共有し、配布することを含んでもよい。方法は、アクション可能なエンティティ１０８２０間の相互作用に基づいて、ブロックチェーン構造に資産取引データを格納することを含んでもよい。資産は、資産を解釈することが仮想資産タグを識別することを含む場合がある（例えば、資産制御機能の格納は、仮想資産タグデータが位置データ、追跡データ等である場合など、仮想資産タグデータを格納することを含む場合がある。例えば、金融エンティティ又は行動可能なエンティティに対応する識別子は、仮想資産タグデータとして格納されてもよい。
FIG. 108 illustrates a
図１０９は、貸出契約１０９１４を含む貸出契約データ１０９０４を格納するように構成された貸出契約格納回路１０９０２を含むシステム１０９００を描写しており、貸出契約は、貸出条件データ１０９１６を含んでもよい。実施形態では、貸出条件データは、貸出契約の返済義務１０９２８を確保するためなどの担保資産１０９２６に関連する担保条件１０９２４を提供する資産１０９２０の差押条件１０９２２に関連する少なくとも１つの貸出契約の条件データ１０９１８を含むことができる。システムは、貸出条件データを監視し、貸出条件データへの変化に基づいてデフォルト条件１０９０８を検出するように構成されたデータ収集サービス回路１０９０６を含んでもよい。さらに、データ収集サービス回路は、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムを含んでもよい。システムは、データ収集サービス回路によってデフォルト条件が検出されると、デフォルト条件１０９１２を解釈し、担保条件に基づいて差し押さえ手順１０９３２を開始するように、デフォルト条件表示１０９３０を伝達するように構成されたスマート契約サービス回路１０９１０を含んでもよい。例えば、差し押さえ手続きは、公開オークションサイトへの担保資産の出品を構成し開始する、担保資産の輸送指示セットを構成し配信する、担保資産を輸送するドローンに対する指示セットを構成する、担保資産を輸送するロボットデバイスに対する指示セットを構成する、代替担保セットを自動的に代替するプロセスを開始する、担保追跡手順を開始する、担保評価プロセスを開始する、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始するなど、様々なことが考えられる。デフォルト状態表示は、担保資産をロックするために、スマートロック及びスマートコンテナに伝達されてもよい。交渉は、ロボティック・プロセス・オートメーションシステムによって管理されてもよい。差し押さえ交渉のトレーニングセットで訓練され、金利、支払条件、貸出契約の担保などの修正に関連してもよい。実施形態において、貸出契約記憶回路、データ収集サービス回路、およびスマートコントラクトサービス回路の各々は、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含み得、回路の対応するＡＰＩコンポーネントは、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースを含んでもよい。
FIG. 109 depicts a
図１１００は、担保の差押えを容易にするための方法１１０００を示し、この方法は、貸出契約を含む貸出契約データを格納することを含み、ここで、貸出契約は、貸出条件データを含み得、例えば、貸出条件データは、少なくとも１つの貸出契約の返済義務を担保するための担保資産に関する差押条件に関する貸出契約の条項および条件データ１１００２を含む場合など。本方法は、貸出条件データを監視することと、貸出条件データ１１００４の変化に基づいてデフォルト条件を検出することとを含んでもよい。本方法は、デフォルト条件１１００８を解釈することと、担保条件１１０１０に基づいて差し押さえ手順を開始するデフォルト条件表示を伝達することとを含んでもよい。例えば、差し押さえ手続きは、公開オークションサイトへの担保資産の出品を構成し開始すること、担保資産の輸送指示セットを構成し配信すること、担保資産を輸送するドローンに対する指示セットを構成すること、担保資産を輸送するロボットデバイスに対する指示セットを構成すること、代替担保セットを自動的に代替するプロセスを開始すること、担保追跡手順を開始すること、担保評価プロセスを開始すること、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始することなど１１０１４のことを行ってもよい。デフォルト状態表示は、担保資産をロックするために、スマートロック及びスマートコンテナに伝達されてもよい１１０１２。交渉は、差し押さえ交渉の訓練セット１１０１８で訓練されたロボットプロセス自動化システムによって管理されてもよく、金利、支払条件、貸出契約のための担保などの修正に関連していてもよい。実施形態において、通信は、対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）１１０２０によって提供されてもよく、対応するＡＰＩは、複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースを含んでもよい。
Diagram 1100 illustrates a
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応型知能およびロボティックプロセス自動化機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンに対応する貸付取引に関連する複数のエンティティに対応するエンティティ情報を解釈するように構造化されたデータ収集回路と、以下を含むことができるスマート契約回路と、以下を含む。ローンに関連するローン条件を指定すること、及び、以下のように構成されたローン管理回路。エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答してローン関連イベントを解釈し、ローン関連イベントがローンに関連付けられ、エンティティ情報、複数のアクセス制御機能、およびローン条件に応答してローン関連活動を実行し、ローン関連活動がローンに関連付けられ、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、スマート契約回路、およびローン管理回路のそれぞれが、システムの各回路間のコミュニケーションを促進するように構成されている対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに備えている、システム。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial, and market enablement. An exemplary platform or system includes a blockchain service circuit structured to interpret access control functions corresponding to multiple parties associated with a loan and multiple entities associated with a lending transaction associated with the loan. a data collection circuit structured to interpret entity information corresponding to a smart contract circuit that can include: specifying loan terms associated with the loan; and loan management circuitry configured as follows. Interpret loan related events in response to entity information, multiple access control functions and loan terms, loan related events are associated with loans, loan related events in response to entity information, multiple access control functions and loan terms each of a blockchain service circuit, a data collection circuit, a smart contract circuit, and a loan management circuit are configured to facilitate communication between each circuit of the system. a system further comprising a corresponding application programming interface (API) component.
例となるシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、複数のエンティティがそれぞれ、貸し手、借り手、保証人、ローンに関連する設備、ローンに関連する物品、ローンに関連するシステム、ローンに関連する備品、建物、保管施設、及び担保物からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary system includes a plurality of entities, each of which includes a lender, a borrower, a guarantor, loan-related equipment, loan-related goods, loan-related systems, loan-related equipment, buildings, storage facilities, and collateral. It can include at least one entity selected from entities consisting of things.
例示的なシステムは、複数のエンティティの少なくとも１つが担保のアイテムを構成し、データ収集回路が担保のアイテムの状態を解釈するようにさらに構成され、担保のアイテムが、以下からなるアイテムから選択される少なくとも１つのアイテムを構成することを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 The exemplary system is further configured for at least one of the plurality of entities to constitute an item of collateral, the data collection circuitry to interpret the status of the item of collateral, the item of collateral being selected from items consisting of: configuring at least one item that Vehicles, ships, planes, buildings, houses, real estate properties, undeveloped land properties, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例となるシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに備えることを含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. further comprising at least one system configured to:
例となるシステムは、ローン関連イベントがそれぞれ、以下からなるイベントから選択される少なくとも１つのイベントを含むことができる。融資要求、融資申し出、融資承諾、融資のための引受情報の提供、信用報告書の提供、支払いの延期、支払いの延期要求、担保の識別、担保の権利の検証、担保の権利の検証、物件の検査、複数の事業体のうちの少なくとも一つの状態の変化、事業体の価値の変化、担保の価値の変化、担保の価値の変化、当事者のうちの少なくとも一つの職務状況の変化。貸し手の財務格付けの変更、ローンのための保険の提供、物件の保険の証拠の提供、ローンのための資格の提供、ローンのための担保の識別、ローンの引き受けの実行、ローンの支払い、ローンの不履行、ローンの呼び出し、ローンの完了、指定されたローンの条件の変更、ローンの条件の最初の指定、及びローンの対象となる物件の抵当権の設定。 An example system can include each loan-related event including at least one event selected from events consisting of; Loan request, loan offer, loan acceptance, providing underwriting information for a loan, providing credit report, deferring payment, deferring payment request, collateral identification, collateral title verification, collateral title verification, property change in the status of at least one of the entities; change in the value of the entity; change in the value of the collateral; change in the value of the collateral; Changing a lender's financial rating, providing insurance for a loan, providing proof of property insurance, providing eligibility for a loan, identifying collateral for a loan, underwriting a loan, disbursing a loan, making a loan default of a loan, call of a loan, consummation of a loan, modification of the terms of a specified loan, initial specification of the terms of a loan, and establishment of a mortgage on the property covered by the loan.
例となるシステムは、融資条件がそれぞれ、以下からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーを含んでいてもよい。ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保仕様、担保代用説明、当事者の少なくとも１人の説明、保証説明、保証人説明、担保説明、個人保証、先取特権、差押え条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、および前述のいずれかの期間からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーからなる、例示的なシステムを含むことができる。 An example system may include at least one member whose loan terms are each selected from the group consisting of; Loan principal, loan balance, fixed interest rate, variable interest rate description, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral specifications, collateral substitution description, description of at least one of the parties, guarantee description, guarantor description, collateral An exemplary exemplary system.
例示的なシステムは、当事者のうちの少なくとも１つが、以下からなる当事者から選択される少なくとも１つの当事者を備えることを含むことができる。一次貸手、二次貸手、貸出シンジケート、企業貸手、政府貸手、銀行貸手、担保付貸手、債券発行者、債券購入者、無担保貸手、保証人、担保提供者、借入人、債務者、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府職員、政府機関及び会計士からなる当事者から選択される少なくとも１つの当事者を含んでいる、例示的なシステムが含まれる。 Exemplary systems can include at least one of the parties comprising at least one party selected from parties consisting of; Primary Lenders, Secondary Lenders, Lending Syndicates, Corporate Lenders, Government Lenders, Bank Lenders, Secured Lenders, Bond Issuers, Bond Buyers, Unsecured Lenders, Guarantors, Collateral Providers, Borrowers, Debtors, Underwriters , inspectors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, government agencies, and accountants.
例示的なシステムは、ローン関連活動がそれぞれ、以下からなる活動から選択される少なくとも１つの活動を含むことができる。ローン取引への参加に関心のある当事者の少なくとも１人を見つけること、ローンの申請、ローンの引き受け、ローンの法的契約の形成、ローンのパフォーマンスの監視、ローンの支払い、ローンの再編または修正、ローンの決済、ローンの担保の監視、ローンのためのシンジケートの形成、ローンの差し押さえ、ローン取引の完了、およびローンが、以下からなるローンタイプから選択された少なくとも１つのローンタイプからなる場合、システムは、以下を含むことができる：自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、パフォーマンスのための債券、資本改善ローン。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金先払いローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債権ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローンからなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含んでいること。 Exemplary systems may include at least one loan-related activity each selected from activities consisting of: a. Locating at least one party interested in participating in a loan transaction, applying for a loan, underwriting a loan, forming a legal contract for a loan, monitoring loan performance, paying a loan, restructuring or modifying a loan; Loan Settlement, Loan Collateral Monitoring, Loan Syndication Formation, Loan Foreclosure, Loan Transaction Completion, and, if the Loan consists of at least one Loan Type selected from Loan Types consisting of: may include: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Bonds, Capital Improvement Loans. Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Prepaid Refund Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Loans Containing at least one loan type selected from the following loan types: fixed income loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds and subsidy loans; .
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、エンティティ情報に応答して契約関連のローンアクションを実行するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The example system can include the smart contract circuitry further configured to perform contract-related loan actions in response to the entity information.
例示的なシステムは、契約関連ローンアクションが、以下からなるアクションから選択される少なくとも１つのアクションを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、ローンの支払要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンの担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること、担保の価値を評価すること、担保の検査を開始すること、ローンを呼び出すこと、ローンを完了すること、ローンの条件を変更すること、当事者の一方に通知を行うこと、ローンの借り手に必須の通知を行うこと、ローンの対象の不動産を押えること、からなる行動から選択される少なくとも１つの行動を含む、例示的なシステムを挙げることができる。 Exemplary systems may include contract-related loan actions including at least one action selected from actions consisting of; Providing loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring loan payment requirements, changing interest rates on loans, verifying ownership of collateral for loans recording a change of ownership; appraising the value of collateral; initiating collateral inspection; Exemplary systems can be cited that include at least one action selected from the following actions: providing notice, providing mandatory notice to the borrower of the loan, and seizing the property being loaned.
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントを解釈し、ローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含み得、ローンに関連するイベントは、以下の少なくとも１つに関連するイベントから構成される：ローンに関連する価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権。ローンに関連するイベントが、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを含み、ローンに関連するアクションが、ローンの条件の変更、当事者の１人への通知の提供、ローンの借り手への必要な通知の提供、およびローンの対象不動産の差押えのうちの少なくとも１つからなる場合。 The exemplary system may further include an automated agent circuit configured to interpret a loan-related event and perform a loan-related action in response to the loan-related event; is composed of events related to at least one of the following: the value associated with the loan, the status of the loan's collateral, or the ownership of the loan's collateral. the loan-related events include events related to at least one of the value of the loan, the condition of the loan collateral, or the ownership of the loan collateral, and the loan-related actions include changing the terms of the loan; Consisting of at least one of the following: providing notice to one of the parties; providing required notice to the borrower of the loan; and seizing the property covered by the loan.
例示的なシステムは、回路の対応するＡＰＩコンポーネントが、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースをさらに備えることを含んでもよい。 An exemplary system may further include that the corresponding API component of the circuit further comprises a user interface structured to interact with multiple users of the system.
例示的なシステムは、複数のユーザがそれぞれ、複数の当事者の１つまたは複数のエンティティの１つを構成し、複数のユーザの少なくとも１つが、見込み当事者または見込みエンティティの１つを構成することを含むことができる。 The exemplary system allows each of the plurality of users to constitute one of the one or more entities of the plurality of parties, and at least one of the plurality of users to constitute one of the prospective party or prospective entity. can contain.
ユーザインターフェースの各々は、複数のアクセス制御機能に応答するように構成される、例示的なシステムを含むことができる。 Each of the user interfaces can include an exemplary system configured to respond to multiple access control functions.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、分散型台帳上の貸付条件に対するアクセス制御を提供するための方法である。例示的な方法は、分散型台帳からローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈することと、ローンに対応する貸付取引に関連する複数のエンティティに対応するエンティティ情報を解釈することと、ローンに関連する貸付条件を指定することと、エンティティ情報、複数のアクセス制御特徴、および貸付条件に応答してローン関連イベントを解釈し、ローン関連イベントがローンと関連付けられていることを含む場合がある。 In embodiments, provided herein is a method for providing access control to loan terms on a distributed ledger. An exemplary method interprets from a distributed ledger multiple access control features corresponding to multiple parties associated with a loan and entity information corresponding to multiple entities associated with a lending transaction corresponding to the loan. specifying loan terms associated with the loan; interpreting the loan-related events in response to the entity information, the plurality of access control features, and the loan terms, wherein the loan-related events are associated with the loan. may include
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的な方法は、複数のエンティティのうちの少なくとも１つが担保のアイテムを含んでおり、本方法は、担保のアイテムの状態を解釈することをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method includes at least one of the plurality of entities including an item of collateral, and the method may further include interpreting a state of the item of collateral.
このような場合、「契約関連融資アクション」を実行することをさらに含むことができる。 In such cases, it can further include performing a "contract-related financing action."
例示的な方法は、契約に関連するローンアクションを実行することが、以下からなるアクションから選択される少なくとも１つのアクションを備えることを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、ローンの支払要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンの担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること、担保の価値を評価すること、担保の検査を開始すること、ローンを呼び出すこと、ローンを完了すること、ローンの条件を変更すること、当事者の一方に通知を行うこと、ローンの借り手に必須の通知を行うこと、ローンの対象の不動産を押えること、から成る行動から選択される少なくとも１つのアクションを備える。 An example method may include performing a loan action associated with the contract comprising at least one action selected from actions consisting of: a. Providing loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring loan payment requirements, changing interest rates on loans, verifying ownership of collateral for loans recording a change of ownership; appraising the value of collateral; initiating collateral inspection; At least one action selected from the action consisting of giving notice, giving mandatory notice to the borrower of the loan, and seizing the property being loaned.
例示的な方法は、ローンに関連するイベントを解釈することと、ローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクションを実行することとをさらに含み得、ローンに関連するイベントは、以下のうちの少なくとも１つに関連するイベントを含んでいる。ローンに関連する事象は、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも１つに関連する事象を含み、ローンに関連する行動を実行することは、ローンの条件の変更、当事者の１人への通知の提供、ローンの借り手への必要な通知の提供、およびローンの対象不動産の差し押さえのうちの少なくとも１つを含む。 The example method may further include interpreting a loan-related event and performing a loan-related action in response to the loan-related event, the loan-related event comprising: contains events associated with at least one of them. The loan-related events include events related to at least one of the value of the loan, the status of collateral for the loan, or the ownership of collateral for the loan, and performing the loan-related action is Including at least one of changing the terms, providing notice to one of the parties, providing necessary notice to the borrower of the loan, and foreclosure of the property subject to the loan.
例示的な方法は、ユーザにユーザインターフェースを提供することをさらに含み得、ユーザは、複数の当事者のうちの１つ、複数のエンティティのうちの１つ、見込み当事者、または見込みエンティティのうちの少なくとも１つを含み、ユーザインターフェースを提供することは、複数のアクセス制御特徴に応答することをさらに含むことができる。 Exemplary methods may further include providing a user interface to a user, wherein the user is at least one of the plurality of parties, one of the plurality of entities, the prospective party, or the prospective entity. Providing the user interface, including one, may further include responding to a plurality of access control features.
例示的な方法は、ローンのためのスマート貸出契約を作成することと、スマート貸出契約をブロックチェーンデータとして記録することとをさらに含むことができる。 The example method can further include creating a smart lending agreement for the loan and recording the smart lending agreement as blockchain data.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボティックプロセス自動化機能のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、担保付きローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンを担保するために使用される担保のアイテムに関連する少なくとも１つのセンサから第１の担保データを受け取るように構造化されたデータ収集回路とを含むことができる。モノのインターネット回路から担保アイテムの環境に関する第２の担保データを受信し、担保データを担保アイテムに関連付けられた一意の識別子に関連付け、ブロックチェーンサービス回路は、一意の識別子及び関連付けられた担保データをブロックチェーンデータとして保存するようにさらに構造化されている、ことを特徴とする。例示的なプラットフォームまたはシステムは、スマートレンディング契約を作成するように構造化されたスマート契約回路と、アクセス制御インターフェースを介して担保付きローンの貸し手からアクセス制御指示を受信するように構造化されたセキュアアクセス制御回路とをさらに含み得、セキュアアクセス制御回路は、担保のアイテムと関連付けられたブロックチェーンデータへのアクセスに関する指示をブロックチェーンサービス回路に提供するようにさらに構造化されていることを特徴とする。ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、安全なアクセス制御回路、およびモノのインターネット回路の各々は、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに備える、請求項１に記載の方法。
In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets. An exemplary platform or system includes a blockchain service circuit structured to interpret multiple access control functions corresponding to multiple parties associated with a secured loan and collateral used to secure the loan. and a data collection circuit structured to receive first collateral data from at least one sensor associated with the item of. receiving second collateral data about the environment of the collateral item from the Internet of Things circuit; associating the collateral data with the unique identifier associated with the collateral item; It is characterized by being further structured to be stored as blockchain data. An exemplary platform or system includes smart contract circuitry structured to create a smart lending contract and to receive access control instructions from a secured loan lender via an access control interface and secure access control circuitry, wherein the secure access control circuitry is further structured to provide instructions to the blockchain service circuitry regarding access to blockchain data associated with the item of collateral. and Blockchain service circuitry, data collection circuitry, secure access control circuitry, and Internet of Things circuitry each have corresponding application programming interface (API) components structured to facilitate communication between the circuits of the system. 2. The method of
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、担保品に関連するセンサが、担保品上、担保品のための容器上、及び担保品のパッケージ上からなるリストから選択される位置上に配置されることを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include a sensor associated with the collateral item placed on a location selected from a list consisting of on the collateral item, on a container for the collateral item, and on the package of the collateral item. can.
例示的なシステムは、データ収集回路が、受信した担保データのサブセットに応答して担保アイテムの状態を解釈するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The example system may include the data collection circuitry further configured to interpret the status of the collateral item in response to the received subset of collateral data.
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストの中から選択されることを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、宝石、消費財からなるリストの中から選択される。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems may include items of collateral being selected from among a list of items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, Selected from a list consisting of edibles, beverages, precious metals, gems, gems, gems, and consumer goods. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例となるシステムは、有担保ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配のうちの少なくとも１つであることを含むことができる。ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローン。 An example system, the secured loan is at least one of an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement. can include Payday Loans, Prepaid Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Commodity Loans, Working Capital Loans, Small Business Loans, Agricultural Loans, Municipal Bonds, Subsidized Loans.
アイテムの環境が、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる環境のリストから選択される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include an item's environment selected from a list of environments consisting of real estate, commercial, warehouse, transportation, manufacturing, storage, home, and vehicle.
少なくとも１つのセンサが、画像キャプチャ装置、温度計、圧力計、湿度センサ、速度センサ、加速度センサ、回転センサ、トルクセンサ、スケール、化学、磁場、電場、および位置センサからなる群から選択される、例示的システムを含むことができる。 at least one sensor is selected from the group consisting of an image capture device, a thermometer, a pressure gauge, a humidity sensor, a speed sensor, an acceleration sensor, a rotation sensor, a torque sensor, a scale, a chemical, a magnetic field, an electric field, and a position sensor; An exemplary system can be included.
例示的なシステムは、担保アイテムの価値、担保アイテムの状態、および担保アイテムの所有権からなる側面のリストから選択される担保の側面に関連する担保イベントを報告するように構成された報告回路をさらに含むことができる。 The exemplary system includes reporting circuitry configured to report collateral events related to collateral aspects selected from a list of aspects consisting of collateral item value, collateral item status, and collateral item ownership. can further include:
イベントを解釈し、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含んでもよい。 An automatic agent circuit configured to interpret events and perform loan-related actions in response to collateral events may also be included.
例示的なシステムは、ローン関連アクションが、以下からなるアクションの中から選択されることを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること、担保の価値を評価すること、担保の検査を開始すること、ローンを呼び出すこと、ローンを終了すること、ローンに条件を付けること、借主に提供されるべき通知を行うこと、ローンの対象となる財産を差押えること及びローンの条件を変更すること、からなる行為の中から選択される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include loan-related actions being selected from among actions consisting of; granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, confirming ownership of collateral, ownership assessing the value of collateral; initiating collateral inspections; calling loans; terminating loans; seizing the property subject to the loan; and changing the terms of the loan.
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構成された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムは、共通の属性を共有する。 The example system can further include a collateral classification circuit configured to identify a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and the item of collateral share common attributes. do.
例示的なシステムは、共通属性が、以下からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。担保物件のカテゴリー、担保物件の年齢、担保物件の状態、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件のセキュリティ、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、及び担保物件の司法管轄区域からなる属性のリストから選択される、システム例を挙げることができる。 An exemplary system can include common attributes being selected from a list of attributes consisting of: collateral category, collateral age, collateral condition, collateral history, collateral ownership, collateral custodian, collateral security, collateral owner status, collateral lien , the custody status of the collateral item, the geographic location of the collateral item, and the jurisdiction of the collateral item.
例示的なシステムは、担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムのグループの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The example system may further include market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of the items of collateral or the group of items of offset collateral.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場において、担保のアイテムまたは担保のオフセットアイテムのグループの少なくとも１つの価格または金融データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The exemplary system further comprises the market value data collection circuitry configured to monitor price or financial data of at least one of the item of collateral or the group of offset items of collateral in at least one open market. can contain.
市場価値データ収集回路が、価格または財務データのうち監視された１つを報告するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may be included in which the market value data collection circuitry is further configured to report the monitored one of price or financial data.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保アイテムの価値に関連する担保アイテムのオフセットに関するマーケットプレイス情報に基づいて、ローンの条件または条項を修正するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The example system can include the smart contract circuitry further configured to modify the terms or terms of the loan based on marketplace information regarding the offset of the collateral item relative to the value of the collateral item. can.
例示的なシステムは、担保付きローンのスマート契約を管理するように構成されたスマート契約サービス回路をさらに含んでもよい。 The example system may further include smart contract service circuitry configured to manage secured loan smart contracts.
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、ローンを担保する担保のアイテムに関連する条件を設定するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The example system can include the smart contract service circuitry further configured to set conditions associated with the item of collateral securing the loan.
例示的なシステムは、条件が、担保アイテムの仕様、担保アイテムの代替性の仕様、担保アイテムの状態の仕様、担保アイテムの先取特権に関する仕様、担保アイテムのセキュリティに関する仕様、および担保アイテムの環境に関する仕様からなるリストから選択される、ことを含むことができる。 The exemplary system includes a condition wherein the terms include collateral item specifications, collateral item substitutability specifications, collateral item condition specifications, collateral item lien specifications, collateral item security specifications, and collateral item environment specifications. selected from a list of specifications.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、自動化されたスマート契約作成及び担保割り当てのための方法である。例示的な方法は、ローンを担保するために使用される担保の品目に関連付けられたセンサから第１の担保データを受信することと、担保の品目の環境に関する第２の担保データを受信することと、担保データを担保の品目に関連付けられた一意の識別子と関連付けることと、スマート貸付契約を作成することと、ブロックチェーン構造に一意の識別子及び担保データを格納することと、担保ローンの貸し手からアクセス制御指示を受信し、複数のアクセス制御特徴を解釈し、担保品目のデータへのアクセス権を提供することを含むことができる。 In embodiments, provided herein are methods for automated smart contract creation and collateral allocation. An exemplary method includes receiving first collateral data from a sensor associated with an item of collateral used to secure a loan and receiving second collateral data regarding an environment of the item of collateral. and associating collateral data with a unique identifier associated with an item of collateral; creating a smart loan agreement; storing the unique identifier and collateral data on a blockchain structure; Receiving an access control indication, interpreting a plurality of access control features, and providing access to data of the collateral item may be included.
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、受信した担保データのサブセットに応答して、担保アイテムの状態を解釈することをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include interpreting the status of the collateral item in response to the received subset of collateral data.
例となる方法は、担保アイテムの状態から担保イベントを特定することと、担保イベントを報告することとをさらに含み得、担保イベントは、担保アイテムの価値、担保アイテムの状態、および担保アイテムの所有者からなるリストから選択される担保特性に関連する。 An example method may further include identifying a collateral event from a collateral item state and reporting the collateral event, where the collateral event is the value of the collateral item, the state of the collateral item, and the ownership of the collateral item. associated with collateral characteristics selected from a list consisting of parties.
例示的な方法は、担保の品目の価値を決定することをさらに含むことができる。 The example method can further include determining a value of the item of collateral.
例示的な方法は、担保イベントを解釈すること、及び担保イベントに応答してローン関連アクションを実行することをさらに含むことができる。 The example method may further include interpreting the collateral event and performing loan-related actions in response to the collateral event.
例となる方法は、オフセット担保のグループを識別することをさらに含み得、オフセット担保のグループの各メンバーと担保の項目は、共通の属性を共有する。 The example method may further include identifying a group of offset collateral, wherein each member of the group of offset collateral and the item of collateral share common attributes.
担保のアイテムまたはオフセットされた担保のアイテムのグループの少なくとも１つの価値に関連する情報について市場を監視すること、および市場の情報に基づいてローンの条件の条件を変更することをさらに含むことができる。 The method can further include monitoring the market for information related to the value of at least one of the items of collateral or the group of items of offset collateral, and modifying the terms of the loan based on the market information. .
例となる方法は、ローンのためのスマート貸出契約を作成することをさらに含むことができる。 The example method can further include creating a smart lending agreement for the loan.
例示的な方法は、アクセス制御命令を受信すること、複数のアクセス制御機能を解釈すること、および担保データへのアクセスを提供することをさらに含むことができる。 The example method can further include receiving access control instructions, interpreting a plurality of access control functions, and providing access to collateral data.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを処理するためのシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、分散型台帳とインターフェースするように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、担保の複数のアイテムまたは担保の複数のアイテムの環境に関連するデータを受け取るように構造化されたデータ収集回路と、評価モデルおよび受け取ったデータに基づいて担保の複数のアイテムのそれぞれに対する価値を決定するように構造化された評価回路とを含んでもよい。ローンのためのスマートレンディング契約を解釈し、複数の担保アイテムの各々の決定された値に基づいて、複数の担保アイテムの少なくとも一部をローンの担保として割り当て、複数の担保アイテムの各々の決定された値がローンの担保を提供するのに十分であるように、スマートレンディング契約を修正するように構成されたスマート契約回路と、を備える。ブロックチェーンサービス回路は、割り当てられた担保のアイテムの少なくとも一部を分散型台帳のエントリに記録するようにさらに構成されてもよく、そのエントリは、ローンに関連するイベントを記録するために使用される。ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、評価回路、及びスマートコントラクト回路の各々は、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含んでもよい。 In embodiments, provided herein is a system for processing loans. An exemplary platform, system, or apparatus includes a blockchain service circuit structured to interface with a distributed ledger and to receive data related to multiple items of collateral or the environment of multiple items of collateral. A structured data collection circuit and a valuation circuit structured to determine a value for each of the plurality of items of collateral based on the valuation model and the received data may be included. Interpreting a smart lending contract for a loan, assigning at least a portion of the plurality of collateral items as collateral for the loan based on the determined value of each of the plurality of collateral items, and determining each of the plurality of collateral items. and smart contract circuitry configured to modify the smart lending contract such that the determined value is sufficient to provide collateral for the loan. The blockchain service circuitry may be further configured to record at least a portion of the allocated items of collateral in a distributed ledger entry, which entry is used to record events related to the loan. be. Each of the blockchain service circuitry, data collection circuitry, evaluation circuitry, and smart contract circuitry may further include corresponding application programming interface (API) components structured to facilitate communication between the circuitry of the system. .
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、スマート貸出契約を修正することが、ローン条件、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるリストから選択される項目を支配する条件を指定することをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system may further include specifying terms governing items selected from a list consisting of: loan terms, loan terms, loan related events, and loan related activities. can.
例示的なシステムは、条件がそれぞれ、以下からなる群から選択される少なくとも１つの部材を備えることを含んでもよい。ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保代用説明、当事者の少なくとも１人の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、および前述のいずれかの期間からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーで構成される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include each condition comprising at least one member selected from the group consisting of: Loan principal, Loan balance, Fixed interest rate, Floating interest rate description, Payment amount, Payment schedule, Balloon payment schedule, Collateral designation, Collateral substitution description, At least one party description, Guarantee description, Guarantor Comprising at least one member selected from the group consisting of a description, a collateral description, a personal guarantee, a lien, a foreclosure term, a default term, a default outcome, a contract related to any of the foregoing, and a term of any of the foregoing; can include an exemplary system that
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含む、例示的なシステムが含まれる場合がある。 Exemplary systems may include the loan comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from the following loan types: loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An example system may be included, including:
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムから選択される少なくとも１つのアイテムを備えることを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems may include the items of collateral comprising at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローン及び対応する担保のアイテムに関連する結果データを受け取るようにさらに構造化されており、評価回路が、結果データに基づいて評価モデルを反復的に改善するように構造化された人工知能回路を備えることを含むことができる。 The exemplary system is further structured so that the data collection circuitry receives outcome data associated with the loan and corresponding items of collateral, and the valuation circuitry iteratively refines the valuation model based on the outcome data. providing an artificial intelligence circuit structured to do so.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の複数の項目のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further including market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of the plurality of items of collateral. can.
例となるシステムは、市場価値監視回路が、少なくとも１つの公開市場において担保の品目に類似する品目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。 An example system may include the market value monitoring circuitry further configured to monitor pricing or financial data for items similar to the collateral item in at least one open market.
例示的なシステムは、担保の属性に対する類似性に基づいて担保のアイテムを評価する際に使用するための類似したアイテムのセットを識別するように構成されたクラスタリング回路をさらに含んでもよい。 The example system may further include a clustering circuit configured to identify sets of similar items for use in evaluating items of collateral based on similarity to attributes of the collateral.
例示的なシステムは、担保の属性が、担保のカテゴリー、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションからなる属性のリストの中から選択されることを含むことができる。 The exemplary system provides that collateral attributes are selected from a list of attributes consisting of collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation. can contain.
例示的なシステムは、データ収集回路が、担保アイテムの状態を解釈するようにさらに構成されていることを含むことができる。 Example systems can include the data collection circuitry further configured to interpret the status of the collateral item.
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから成るシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. can further include at least one system configured to:
例となるシステムは、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、口座担保ローンからなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含むことができる。売掛債権、インボイスファイナンス、ファクタリング、ペイデイローン、返金前ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、中小企業ローン、農業ローン、地方債、補助金ローンなど。 An example system includes the loan comprising at least one loan type selected from the following loan types: auto loan, inventory loan, capital equipment loan, performance guarantee, capital improvement loan, building loan, account collateral loan. be able to. Accounts Receivable, Invoice Finance, Factoring, Payday Loans, Prepaid Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Contract Debt Loans, Working Capital Loans, SME Loans, Agricultural loans, municipal bonds, subsidy loans, etc.
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントを解釈し、ローンに関連するイベントに応答してローンに関連するアクションを実行するように構成されたローン管理回路をさらに含むことができる。 The example system may further include a loan management circuit configured to interpret loan-related events and perform loan-related actions in response to the loan-related events.
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントが、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを備えることを含むことができる。 An example system may include the loan-related event comprising an event related to at least one of a loan value, a loan collateral status, or a loan collateral ownership.
例示的なシステムは、ローンに関連するアクションが、ローンの条件を変更すること、当事者の１人に通知を提供すること、ローンの借り手に必要な通知を提供すること、およびローンの対象となる不動産を差し押さえることの少なくとも１つを含むことができる。 An exemplary system provides that actions related to a loan include changing the terms of the loan, providing notice to one of the parties, providing the required notice to the borrower of the loan, and determining whether the loan is subject to It can include at least one of foreclosure of the property.
例示的なシステムは、回路の対応するＡＰＩコンポーネントが、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインターフェースをさらに備えることを含んでもよい。 An exemplary system may further include that the corresponding API component of the circuit further comprises a user interface structured to interact with multiple users of the system.
例示的なシステムは、複数のユーザがそれぞれ、複数の当事者の１つ、複数のエンティティの１つ、または前述のいずれか１つの代表者を構成することを含むことができる。 An exemplary system may include multiple users each constituting one of multiple parties, one of multiple entities, or a representative of any one of the foregoing.
例示的なシステムは、複数のユーザのうちの少なくとも１人が、見込みのある当事者、見込みのある実体、または前述のいずれか１つの代表者を含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one of the plurality of users comprising a prospective party, prospective entity, or representative of any one of the foregoing.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを処理するための方法である。例示的な方法は、複数の担保の項目に関連するデータを受信することと、複数の担保の項目の各々に値を設定することと、複数の担保の項目の少なくとも一部をローンの担保として割り当てることと、割り当てられた複数の担保の項目の少なくとも一部を分散台帳のエントリに記録し、そのエントリがローンに関連するイベントを記録するために使用されることとを含むことができる。 In embodiments, provided herein is a method for processing a loan. An exemplary method includes receiving data related to a plurality of collateral items, setting a value for each of the plurality of collateral items, and assigning at least a portion of the plurality of collateral items as collateral for a loan. Allocating and recording at least a portion of the allocated multiple collateral items in a distributed ledger entry, which entry is used to record events related to the loan.
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、ローンのためのスマート貸出契約を修正することをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include amending a smart lending agreement for the loan.
例となる方法は、スマート貸出契約を修正することをさらに含むことができるが、これは、貸出に関する条件を調整または指定することを含む。 Example methods can further include amending smart lending agreements, including adjusting or specifying terms for lending.
例となる方法は、条件がそれぞれ、負債の元本金額、負債の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、からなるリストから選択されることを含むことができる。保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、不履行の結果。 An exemplary method may include each term being selected from a list consisting of: principal amount of debt, outstanding balance of debt, fixed rate, floating rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, parties. can. Guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, covenants, terms of attachment, terms of default, consequences of default.
また、このような場合、「ローン」に関連する成果データを受信すること、及び成果データ及び対応する担保に基づき評価モデルを反復的に改善することを含むことができる。 Also, such cases may include receiving performance data related to the "loan" and iteratively improving the valuation model based on the performance data and corresponding collateral.
例となる方法は、さらに以下を含むことができる。 Example methods can further include the following.
複数の担保項目のうちの少なくとも１つの担保の価値に関連する市場情報を監視する。 Monitor market information related to the value of at least one of the plurality of collateral items.
例示的な方法は、担保の複数の項目のうちの１つの属性に対する類似性に基づいて、担保の複数の項目のうちの１つに類似する項目のセットを識別することをさらに含んでもよい。 The example method may further include identifying a set of items similar to one of the plurality of items of collateral based on the similarity to attributes of the one of the plurality of items of collateral.
例示的な方法は、担保の複数の項目のうちの１つの状態を解釈することをさらに含んでもよい。 The example method may further include interpreting the status of one of the plurality of items of collateral.
例となる方法は、複数の担保アイテムのうちの１つの価値、複数の担保アイテムのうちの１つの状態、または担保アイテムのうちの１つの所有権に関連するイベントを報告することをさらに含むことができる。 The example method further includes reporting an event related to the value of one of the multiple collateral items, the status of one of the multiple collateral items, or ownership of one of the multiple collateral items. can be done.
例となる方法は、担保の複数の項目のうちの１つの価値、担保の複数の項目のうちの１つの状態、または担保の複数の項目のうちの１つの所有権に関連するイベントを解釈することと、前記担保ローンの担保の複数の項目のうちの１つに関連するイベントに応答して担保ローンに関するアクションを実行することとをさらに含むことができる。 An exemplary method interprets an event related to the value of one of the items of collateral, the state of one of the items of collateral, or the ownership of one of the items of collateral. and performing an action with respect to the secured loan in response to an event associated with one of the plurality of items of collateral for the secured loan.
例となる方法は、ローン関連アクションが、以下からなるアクションの中から選択されることをさらに含んでもよい。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること、担保の価値を評価すること、担保の検査を開始すること、ローンを呼び出すこと、ローンを終了すること、ローンに条件を付けること、借主に提供されるべき通知を行うこと、ローンの対象となる財産を差押えること及びローンの条件を変更すること、からなる行動の中から選択される、方法。 The example method may further include the loan-related action being selected from among actions consisting of: a. granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, confirming ownership of collateral, ownership valuing collateral; initiating collateral inspections; calling loans; terminating loans; seizing the property subject to the loan; and changing the terms of the loan.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、分散型台帳とインターフェースするように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、ローンに担保を提供する担保のアイテムのセットに関連するデータを受け取るように構造化されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート貸付契約を作成し、担保のアイテムのセットの少なくとも一部をローンに割り当て、それによって担保のアイテムの割り当てセットを作成するように構造化されたスマート契約回路であって、ブロックチェーンサービス回路がさらに担保のアイテムの割り当てセットをローンエントリーに記録するように構造化されている回路と、を含むことができる。分散型台帳であり、ブロックチェーンサービス回路、データ収集回路、およびスマートコントラクト回路の各々は、システムの回路間の通信を容易にするように構成された、対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含む、システム。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial, and market enablement. An exemplary platform or system includes a blockchain service circuit structured to interface with a distributed ledger and data structured to receive data related to a set of collateral items that provide collateral for a loan. A collection circuit and a smart contract circuit structured to create a smart lending contract for the loan and assign at least a portion of the set of items of collateral to the loan, thereby creating an assigned set of items of collateral. A blockchain service circuit may further include circuitry structured to record an assigned set of items of collateral to a loan entry. A distributed ledger, each of the blockchain service circuit, data collection circuit, and smart contract circuit also has a corresponding application programming interface (API) component configured to facilitate communication between the circuits of the system. Including, system.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、割り当てられた担保アイテムのセットの環境に関連するデータを受信するようにさらに構成されている、ことを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system can include the data collection circuit is further configured to receive data related to the environment of the assigned set of collateral items.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローン条件、ローン条件、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるリストから選択される項目を支配するローンの条件または条項を指定するようにさらに構成されており、ローンの条件および条項はそれぞれ、以下からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーを備える、ことを含んでもよい。融資の元本、融資の残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保代用説明、融資の少なくとも一つの当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、および前述のいずれかの継続期間、からなる群から選択される少なくとも一つのメンバーで構成されている。 The example system is further configured such that the smart contract circuitry specifies loan terms or terms governing items selected from a list consisting of loan terms, loan terms, loan-related events, and loan-related activities. and each of the terms and conditions of the loan may include comprising at least one member selected from the group consisting of: Principal of Loan, Outstanding Loan, Fixed Interest Rate, Description of Floating Interest Rate, Payment Amount, Scheduled Payment, Scheduled Balloon Payment, Collateral Designation, Collateral Substitute Description, Description of at least one party to the Loan, Guarantee Description, Guarantor description of security, personal guarantee, lien, foreclosure terms, default terms, default consequences, contracts related to any of the foregoing, and duration of any of the foregoing; made up of members.
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金融資からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムが挙げられる。 Exemplary systems may include the loan comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An exemplary system is provided.
例示的なシステムは、割り当てられた担保のアイテムのセットが、以下からなるアイテムから選択される少なくとも１つのアイテムを備える、ことを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、暗号通貨からなるアイテムから選択される少なくとも１つのアイテムを含む、例示的なシステムが含まれうる。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems can include that the set of items of assigned collateral comprises at least one item selected from items consisting of; Vehicles, Vessels, Airplanes, Buildings, Houses, Real Estate, Undeveloped Land, Farms, Crops, Municipal Facilities, Warehouses, Inventories, Commodities, Securities, Currencies, Valuable Tokens, Tickets, Cryptocurrencies, Consumables, Food Exemplary systems may be included that include at least one item selected from items consisting of commodities, beverages, precious metals, jewelry, and cryptocurrencies. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例示的なシステムは、評価モデルおよび受信したデータに基づいて、担保のアイテムのセットまたは担保のアイテムの割り当てられたセットのそれぞれに対する価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。前記評価モデル改善回路は、前記担保の第１の組に対する評価決定の第１の組と、前記担保の第１の組を担保として有する対応する融資結果の組とに基づいて、前記評価モデルを修正する、請求項１に記載の方法。
The example system may further include valuation circuitry configured to determine a value for each of the set of collateral items or the assigned set of collateral items based on the valuation model and the received data. . The valuation model refinement circuitry refines the valuation model based on a first set of valuation decisions for the first set of collateral and a corresponding set of loan outcomes having the first set of collateral as collateral. 2. The method of
例示的なシステムは、評価モデル改善回路が、以下からなるシステムのリストからの少なくとも１つのシステムを備えることをさらに含んでもよい。機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、および前述の任意の少なくとも２つを含むハイブリッドシステム。 Exemplary systems may further include the evaluation model refinement circuit comprising at least one system from a list of systems consisting of; machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, random walk systems, random forest systems, probability static systems, Bayesian systems, simulation systems, and hybrid systems comprising at least two of any of the foregoing.
例示的なシステムは、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構造化された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムの割り当てセットの少なくとも１つは共通の属性を共有し、共通の属性は以下からなる属性の一覧から選択される。項目のカテゴリー、項目の年齢、項目の状態、項目の履歴、項目の所有権、項目の管理者、項目のセキュリティ、項目の所有者の状態、項目の先取特権、項目の保管状態、項目の地理的位置、および項目の司法管轄位置からなる属性のリストから選択される、共通属性。 The exemplary system can further include a collateral classification circuit structured to identify a group of collateral offset items, each member of the group of collateral offset items and at least one of the assigned sets of collateral items. share a common attribute, and the common attribute is selected from a list of attributes consisting of: Item Category, Item Age, Item State, Item History, Item Ownership, Item Manager, Item Security, Item Owner Status, Item Lien, Item Storage State, Item Geography A common attribute selected from a list of attributes consisting of legal location and jurisdictional location of the item.
例示的なシステムは、評価回路が、割り当てられた担保のアイテムのセットの少なくとも１つの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視し報告するように構造化された市場価値データ収集回路をさらに含む、ことを含むことができる。例示的なシステムは、スマート契約回路がさらに、貸し手のセットの間で、担保のアイテムのセットのうちの１つに係る価値を配分するように構造化されている、ことをさらに含むことができる。 An exemplary system includes a market value data collection circuit structured such that the valuation circuit monitors and reports market information for collateral offset items related to the value of at least one of the assigned set of collateral items. It can include further including. The example system can further include that the smart contract circuitry is further structured to allocate value for one of the set of collateral items among the set of lenders. .
例となるシステムは、分散型台帳におけるローンエントリーが、貸し手に関連する優先順位情報をさらに含み、価値の配分が、貸し手に対する優先順位情報に基づいて行われ、貸し手が、一次貸し手、二次貸し手、貸し手シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、及び無担保貸し手からなるリストから選択されることを含むことができる。 In an exemplary system, a loan entry in the distributed ledger further includes priority information associated with the lender, the allocation of value is based on the priority information to the lender, and the lender is a primary lender, a secondary lender. , lender syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, and unsecured lenders.
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることをさらに含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. The method can further include providing at least one system configured to:
例示的なシステムは、データ収集回路が、受信したデータに基づいて担保イベントを識別するようにさらに構造化されており、担保イベントが、割り当てられた一組の担保アイテムのうちの１つの価値、割り当てられた一組の担保アイテムのうちの１つの状態、または割り当てられた一組の担保アイテムのうちの１つの所有に関連しており、担保イベントに応答して担保関連のアクションを実行するように構造化されている自動エージェント回路をさらに含み、担保関連のアクションが以下からなるアクションのうちから選択されていることをさらに含むことができる。担保に関連する行動は、割り当てられた担保のうちの１つの所有権の確認、割り当てられた担保のうちの１つの所有権の変更の記録、割り当てられた担保のうちの１つの価値の評価、割り当てられた担保のうちの１つの検査の開始、割り当てられた担保のうちの１つのメンテナンスの開始、割り当てられた担保のうちの１つのための担保の開始、および割り当てられた担保のうちの１つのための条件の修正からなる行動の中から選択される、ことを特徴とする。 The exemplary system is further structured so that the data collection circuit identifies a collateral event based on the received data, the collateral event being a value of one of the assigned set of collateral items; associated with the state of one of the assigned set of collateral items or ownership of one of the assigned set of collateral items and to perform collateral-related actions in response to collateral events. and wherein the collateral-related action is selected from among actions consisting of: Actions related to collateral include confirming ownership of one of the assigned collateral, recording a change in ownership of one of the assigned collateral, evaluating the value of one of the assigned collateral, Initiation of inspection of one of the assigned collaterals, initiation of maintenance of one of the assigned collaterals, initiation of collateral for one of the assigned collaterals, and one of the assigned collaterals It is characterized by being selected from actions consisting of modification of conditions for one.
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するようにさらに構成されており、ローン関連アクションが、以下からなるアクションのリストから選択されることを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供されるべき通知を提供すること、ローンの対象となる財産を差し押さえること、及びローンの条件を変更すること、からなるアクションのリストから選択される、例として挙げられるシステム。 The exemplary system further comprises the automated agent circuitry performing a loan-related action in response to the collateral event, the loan-related action being selected from a list of actions consisting of: can be done. granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, calling loans, closing loans, loans is selected from a list of actions consisting of setting the terms of the loan, providing notice to be provided to the borrower, seizing the property covered by the loan, and changing the terms of the loan, e.g. system.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場のイネーブルメントの適応型知能およびロボティックプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、ローンに担保を提供する担保のアイテムのセットに関連するデータを受け取ることと、ローンのためのスマート貸出契約を作成することと、スマート貸出契約に担保のアイテムのセットを記録することと、分散台帳にローン-エントリを記録することであって、ローン-エントリがスマート貸出契約またはスマート貸出契約への参照のうちの１つを含む、ことを含むことができる。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial, and market enablement. An exemplary method includes receiving data related to a set of collateral items providing collateral for a loan, creating a smart lending agreement for the loan, and recording the set of collateral items in the smart lending agreement. and recording the loan-entry on a distributed ledger, the loan-entry including one of a smart lending agreement or a reference to a smart lending agreement.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的な方法は、担保のアイテムのセットのうちの１つの環境に関連するデータを受信することをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include receiving data related to an environment of one of the set of items of collateral.
例となる方法は、評価モデル及び受け取ったデータに基づいて担保の項目のセットのそれぞれの価値を決定することと、担保の項目の第１のセット及び担保の項目の第１のセットを担保として有する対応するローン成果のセットに対する評価決定の第１のセットに基づいて評価モデルを修正することとをさらに含むことができる。 An exemplary method includes: determining the value of each of a set of collateral items based on a valuation model and the received data; modifying the valuation model based on the first set of valuation decisions for a set of corresponding loan outcomes having.
例となる方法は、一連の貸し手の間で、一連の担保の項目のうちの１つの価値を配分することをさらに含むことができる。 The example method can further include allocating the value of one of the series of collateral items among the series of lenders.
例となる方法は、担保の項目のセットのうちの１つの価値及び受信したデータのうちの少なくとも１つに基づいて担保イベントを決定することと、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行することとをさらに含み得、ローン関連アクションは、以下のものからなるアクションのリストから選択される。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供されることが要求される通知を提供すること、ローンの対象となる財産を差押えること、およびローンの条件を変更すること、からなるアクションのリストから選択される、ローン関連アクション。 An example method determines a collateral event based on at least one of a value of one of a set of collateral items and received data, and performs a loan-related action in response to the collateral event. and wherein the loan-related action is selected from a list of actions consisting of: a. granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, calling loans, closing loans, loans choose from a list of actions consisting of setting the terms of the loan, providing the notice required to be provided to the borrower, seizing the property covered by the loan, and changing the terms of the loan Loan-related actions taken.
例となる方法は、担保イベントに応答して担保関連アクションを実行することをさらに含み得、ここで、担保関連アクションは、以下からなるアクションのリストから選択される。担保物件の１つの所有権を確認すること、担保物件の１つの所有権の変更を記録すること、担保物件の１つの価値を評価すること、担保物件の１つの検査を開始すること、担保物件の１つのメンテナンスを開始すること、担保物件の１つに担保を設定すること、及び担保物件の１つの条件を変更すること、からなるアクションのリストから選択される。 An example method may further include performing a collateral-related action in response to the collateral event, where the collateral-related action is selected from a list of actions consisting of: verifying ownership of a piece of collateral; recording a change in ownership of a piece of collateral; appraising a value of a piece of collateral; initiating an inspection of a piece of collateral; is selected from a list of actions consisting of initiating maintenance of one of the collateral, placing collateral on one of the collateral, and changing the terms of one of the collateral.
例となる方法は、担保のオフセットアイテムのグループを特定することであって、担保のオフセットアイテムのグループと担保のセットのアイテムの少なくとも１つが共通の属性を共有することと、担保のオフセットアイテムのグループに関連するデータについてマーケットプレイス情報をモニターすることと、モニターのデータに基づいてアイテムのセットの少なくとも１の価値を更新することと、分散台帳のローンエントリーを更新した価値で更新することをさらに含むことができる。 An exemplary method is identifying a group of collateral offset items, wherein at least one of the group of collateral offset items and the items of the collateral set share a common attribute; Further monitoring the marketplace information for data related to the group, updating the value of at least one of the set of items based on the monitoring data, and updating the loan entry on the distributed ledger with the updated value. can contain.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、およびマーケットプレイスを可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンの担保を提供する担保のアイテムに関連するデータを受け取るように構造化されたデータ収集回路と、受け取ったデータおよび評価モデルに基づいて担保のアイテムの価値を決定するように構造化された評価回路と、スマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路であって、スマート貸付契約が担保のアイテムの要求価値を定義する特約を規定する、スマート貸付管理回路と、を含んでいてもよい。担保物件の価値と指定された特約とを比較し、担保満足値を決定するように構成された価値比較回路、担保満足値に応答してローン関連活動を自動的に実施するように構成された自動エージェント回路であって、ローン関連活動は、デフォルトの通知または差し押さえアクションを発行することを含む、自動エージェント回路。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and marketplaces. An exemplary platform or system includes data collection circuitry structured to receive data related to an item of collateral providing collateral for a loan, and determining the value of the item of collateral based on the received data and a valuation model. and a smart contract circuit structured to create a smart loan contract, the smart loan contract prescribing covenants defining the required value of an item of collateral. and a management circuit. a value comparison circuit configured to compare the value of the collateral property to a specified covenant to determine a collateral satisfaction value, configured to automatically perform loan-related activities in response to the collateral satisfaction value; An automated agent circuit, wherein the loan-related activity includes issuing a default notification or foreclosure action.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、スマート契約回路が、以下をさらに含むことができる：担保満足値に応答して、スマート貸出契約のための用語または条件の少なくとも１つを決定すること、および用語または条件の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正すること、ここで用語または条件の少なくとも１つは、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるローン構成要素から選ばれるローン構成要素と関連していること、を特徴とする構造。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system can further include: determining at least one of terms or conditions for the smart lending contract in response to the collateral satisfaction value; amending the smart lending agreement to include at least one, wherein at least one of the terms or conditions is a loan structure selected from loan components consisting of loan parties, loan collateral, loan-related events, and loan-related activities A structure characterized by being associated with elements.
例示的なシステムは、条件または条項の少なくとも１つが、以下からなるリストから選択されることを含んでもよい。ローンの元本、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替説明、当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果。債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、特約、差押条件、不履行条件、不履行の結果、前述のいずれかに関連する特約、前述のいずれかに関連する期間。 Exemplary systems may include at least one of the conditions or clauses being selected from a list consisting of; Loan Principal, Loan Balance, Fixed Rate, Floating Rate Description, Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Collateral Designation, Collateral Alternative Description, Parties Description, Guarantee Description, Guarantor Description, Collateral Description, Personal Guarantee, Lien, Foreclosure Terms, Default Terms, Default Results. Principal of Debt, Balance of Debt, Fixed Interest Rate, Floating Interest Rate, Payment Amount, Scheduled Payment, Scheduled Balloon Payment, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Special Covenant, Terms of Foreclosure, Terms of Default, Consequences of Failure; Special Terms Relating to Any of the foregoing; Periods Relating to Any of the foregoing;
例となるシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を備え、評価モデル改善回路が、担保の項目の第１のセットと担保の項目の第１のセットを担保として有するローン成果の対応するセットに対する評価決定の第１のセットに基づいて評価モデルを修正し、評価モデル改善回路が、以下からなるシステムのリストからの少なくとも１つのシステムを備えることを含むことができる。機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムおよび前述のいずれかのうちの少なくとも２つのシステムのハイブリッドシステムからなるシステムのリストのうちの少なくとも１つのシステムを含む、評価モデル改善回路。 An exemplary system includes: a valuation circuit comprising a valuation model improvement circuit; Modifying the valuation model based on the first set of valuation decisions, the valuation model refinement circuitry may include comprising at least one system from a list of systems consisting of; machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, random walk systems, random forest systems, probability an evaluation model improvement circuit comprising at least one of the list of systems consisting of a static system, a Bayesian system, a simulation system and a hybrid system of at least two systems of any of the foregoing.
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備える、ことを含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. comprising at least one system configured to:
例示的なシステムは、評価回路が、担保のオフセットアイテムのグループを識別するように構成された担保分類回路をさらに備え、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムが共通の属性を共有し、共通の属性が、以下からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。担保物件のカテゴリー、担保物件の年数、担保物件の状態、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、及び担保物件の司法管轄位置からなる属性リストから選択される。 The example system further comprises a collateral classification circuit, wherein the valuation circuit is configured to identify a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and the collateral item share common attributes. and the common attribute is selected from a list of attributes consisting of: collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral ownership, collateral custodian, collateral collateral, collateral owner status, collateral lien , storage status of the collateral, geographic location of the collateral, and jurisdictional location of the collateral.
例示的なシステムは、評価回路が、担保アイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに備え、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場において担保のオフセットアイテムの価格設定または財務データのいずれかを監視し、監視した価格設定または財務データのいずれかを報告するように構成されていることを含むことができる。 The exemplary system further comprises a market value data collection circuit, wherein the valuation circuit is configured to monitor and report market information for the collateral offset item related to the value of the collateral item, the market value data collection circuit comprising: configured to monitor any of the pricing or financial data of the collateral offset item in at least one open market and report any of the monitored pricing or financial data.
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include the loan comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An exemplary system can be included.
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストから選択されることを含むことができる。車両、船、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能な品目。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems may include items of collateral being selected from a list of items consisting of; Vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped properties, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables Item. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例示的なシステムは、スマート貸出契約またはスマート貸出契約への参照の少なくとも１つをブロックチェーンデータとして格納するように構造化されたブロックチェーンサービス回路と、受信したデータに基づいて担保イベントを報告するように構造化された報告回路であって、担保イベントが担保アイテムの価値、担保アイテムの状態、または担保アイテムの所有に関連している報告回路とをさらに含む場合がある。 An exemplary system includes a blockchain service circuit structured to store at least one of a smart lending agreement or a reference to a smart lending agreement as blockchain data, and reporting collateral events based on the received data. wherein the collateral event relates to the value of the collateral item, the condition of the collateral item, or the ownership of the collateral item.
例示的なシステムは、担保事象に応答して担保関連のアクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含み得、ここで、担保関連のアクションは、担保のアイテムのタイトルの検証、担保のアイテムのタイトルの変更の記録、担保のアイテムの価値の評価、担保のアイテムの検査の開始、担保アイテムのメンテナンスの開始、担保アイテムの担保の開始および担保アイテムの条件の修正から成るアクションの中から選択される。 The example system may further include automated agent circuitry configured to perform collateral-related actions in response to collateral events, where the collateral-related actions include verifying the title of an item of collateral, among actions consisting of recording a change in the title of an item in a collateral, assessing the value of an item in collateral, initiating inspection of an item in collateral, initiating maintenance of an item in collateral, initiating collateral for an item in collateral, and modifying the terms of a collateral item is selected from
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、担保イベントに応答してローン関連アクションを実行するようにさらに構成され、ローン関連アクションが、以下からなるアクションのリストから選択されることを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、ローンを呼び出すこと、ローンを閉じること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供されることが要求される通知を提供すること、ローンの対象となる財産を差押えること、及びローンの条件を変更すること、からなる行動リストから選択される。実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融及び市場活動のロボティック・プロセス・オートメーションのための方法である。例示的な方法は、ローンに担保を提供する担保のアイテムに関連するデータを受け取ることと、受け取ったデータ及び評価モデルに基づいて担保のアイテムの価値を決定することと、スマート貸付契約を作成し、スマート貸付契約は担保の要求価値を有する特約を指定し、担保のアイテムの価値を特約で指定された担保の価値と比較し、担保満足値を決定し、担保満足値に応答してローン関連活動を実施することを含むことができる。 The example system can include the automated agent circuit further configured to perform a loan-related action in response to the collateral event, the loan-related action being selected from a list of actions consisting of: . granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, calling loans, closing loans, loans providing the notice required to be provided to the borrower; seizing the property covered by the loan; and changing the terms of the loan. be. In embodiments, provided herein are methods for robotic process automation of trading, financial and market activities. An exemplary method includes receiving data related to an item of collateral that provides collateral for a loan, determining a value of the item of collateral based on the received data and a valuation model, and creating a smart loan agreement. , a smart loan agreement specifies a covenant with a collateral demand value, compares the value of the collateral item to the value of the collateral specified in the covenant, determines a collateral satisfaction value, and responds to the collateral satisfaction value to provide loan-related Can include conducting activities.
例示的な方法は、担保満足値に応答して、スマート貸出契約の条件または条項の少なくとも１つを決定すること、および条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正することをさらに含むことができる。 An exemplary method includes determining at least one of the terms or clauses of the smart loan agreement and amending the smart loan agreement to include at least one of the terms or clauses in response to the collateral satisfaction value. can further include:
例となる方法は、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含むことができる。 An exemplary method creates a valuation model based on a first set of valuation decisions for a first set of collateral items and a corresponding set of loan outcomes collateralized by the first set of collateral items. It can further include modifying.
例となる方法は、担保のオフセットアイテムのグループを識別することをさらに含み得、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムは、共通の属性を共有し、共通の属性は、以下からなる属性のリストから選択される。担保物件のカテゴリー、担保物件の年数、担保物件の状態、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、及び担保物件の司法管轄上の位置からなる属性のリストから選択される。 An example method may further include identifying a group of collateral offset items, wherein each member of the collateral offset item group and the collateral item share common attributes, the common attributes from: selected from a list of attributes. collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral ownership, collateral custodian, collateral collateral, collateral owner status, collateral lien , the custody status of the collateral, the geographic location of the collateral, and the jurisdictional location of the collateral.
例示的な方法は、担保のオフセット項目のグループのメンバーに関連するデータについてマーケットプレイス情報を監視および報告することと、マーケットプレイス情報に応答してスマート貸出契約を修正することとをさらに含み得、マーケットプレイス情報を監視することは、担保のオフセット項目のグループのメンバーに関連する価格データまたは金融データについて少なくとも一つのパブリックマーケットプレイスを監視することを含む。 The example method may further include monitoring and reporting marketplace information for data related to members of the group of collateral offset items; and amending smart lending agreements in response to the marketplace information; Monitoring marketplace information includes monitoring at least one public marketplace for pricing data or financial data associated with members of the group of collateral offset items.
例となる方法は、価格データまたは財務データの一方に応答してローン関連アクションを自動的に開始することをさらに含み得、ローン関連アクションは、ローンの条件を変更すること、デフォルトの通知を発行すること、ローンの条件を変更する差押アクションを開始すること、ローンの当事者に通知を提供すること、ローンの借り手に必須の通知を提供すること、ローンの対象となる不動産を差押えること、からなるアクションの一覧から選択したアクションを含んでいる。 An example method may further include automatically initiating a loan-related action in response to one of the pricing data or the financial data, the loan-related action changing the terms of the loan, issuing a notice of default. initiating foreclosure actions that change the terms of the loan; providing notice to the parties to the loan; providing required notices to the borrower of the loan; contains an action selected from a list of possible actions.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融及び市場のイネーブルメントの適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、複数の担保の項目に関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、複数の担保の項目のうち、関連する担保の項目の少なくとも１つのグループを識別するように構造化された担保分類回路であって、少なくとも１つのグループの各メンバーが共通の属性を共有する、担保分類回路と、スマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路であって、スマート貸付契約が一連のローンの担保として担保の項目のサブセットを規定し、担保の項目のサブセットが担保の関連項目の少なくとも１つのグループから選択されているスマート契約回路とを含むことができる。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial and market enablement. An exemplary platform or system includes data collection circuitry structured to receive data related to a plurality of items of collateral; A collateral classification circuit structured to discriminate, wherein each member of at least one group shares a common attribute; and a smart contract circuit structured to create a smart loan contract. wherein the smart loan contract defines a subset of collateral terms as collateral for a series of loans, the subset of collateral terms being selected from at least one group of collateral related terms. can be done.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、担保分類回路が、受信したデータから共通属性を選択するようにさらに構成され、共通属性が、担保アイテムの種類、担保アイテムのカテゴリー、担保アイテムの価値、担保アイテムの種類の価格、担保アイテムの種類の価値、担保アイテムの仕様。担保物件の製品機能セット、担保物件の流動性、担保物件の貯蔵寿命、担保物件の耐用年数、担保物件のモデル、担保物件のブランド、担保物件の製造業者、担保物件の年数、担保物件の状態、担保物件の評価。担保物件の状態、担保物件の文脈、担保物件の状態、担保物件の保管場所、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件の担保、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権。担保物件の保管状況、担保物件のメンテナンス履歴、担保物件の使用履歴、担保物件の事故履歴、担保物件の故障履歴、担保物件の所有履歴、担保物件の評価、担保物件の地理的位置、担保物件の管轄位置など。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The exemplary system is further configured for the collateral classification circuitry to select a common attribute from the received data, wherein the common attribute is collateral item type, collateral item category, collateral item value, collateral item type type. The price, the value of the type of collateral item, and the specifications of the collateral item. Collateral Product Feature Set, Collateral Liquidity, Collateral Shelf Life, Collateral Life, Collateral Model, Collateral Brand, Collateral Manufacturer, Collateral Age, Collateral Condition , valuation of collateral property. collateral status, collateral context, collateral status, collateral storage location, collateral history, collateral ownership, collateral custodian, collateral collateral, collateral owner status , a lien on the collateral property. Collateral property storage status, collateral property maintenance history, collateral property usage history, collateral accident history, collateral failure history, collateral property ownership history, collateral property valuation, collateral property geographic location, collateral property such as the jurisdictional position of
例示的なシステムは、スマート貸出契約が、リアルタイムで担保のアイテムのサブセットを識別するようにさらに構造化され、共通属性が担保のアイテムのステータスの類似性である、ことを含むことができる。 An example system may include that the smart loan agreement is further structured to identify a subset of the items of collateral in real-time, and the common attribute is the similarity of the status of the items of collateral.
ステータスの類似性は、定義された期間中に輸送中である担保アイテムのサブセットの各々に基づく、例示的なシステムを含むことができる。 Status similarity can include an exemplary system based on each subset of collateral items being in transit during a defined period of time.
例となるシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. comprising at least one system configured to
例となるシステムは、ローンのセットが、複数の借り手の間で分配された複数のローンで構成されることを含むことができる。 An example system may include a set of loans consisting of multiple loans distributed among multiple borrowers.
例示的なシステムは、受信したデータ及び評価モデルに基づいて、担保のアイテムのサブセットにおける担保の各アイテムに対する価値を決定するように構造化された評価回路、及び担保の各アイテムに対する価値に基づいてサブセットを再定義するように構造化されたスマート契約回路をさらに含むことができる。 An exemplary system includes a valuation circuit structured to determine a value for each item of collateral in a subset of the items of collateral based on the received data and a valuation model; A smart contract circuit structured to redefine the subset may further be included.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、担保の項目のサブセットの少なくとも１つの値に基づいてスマート貸付契約の条件または条項の少なくとも１つを決定し、決定された条件または条項を含むようにスマート貸付契約を修正し、条件または条項が、以下からなるローン構成要素から選択されるローン構成要素に関連することを含むことができる。ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、及びローン関連活動からなるローン構成要素に関連し、決定された条件又は状態が、ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利説明、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保指定担保代替説明、当事者説明、保証説明、保証人説明、担保説明、個人保証、先取特権、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果、前述のいずれかに関連する特約、前述のいずれかの期間、などである。 Exemplary systems include smart contract circuitry determining at least one of the terms or clauses of a smart loan agreement based on values of at least one of a subset of collateral terms, and including the determined terms or clauses. A loan agreement may be amended to include a condition or clause relating to a loan component selected from a loan component consisting of; Loan components consisting of loan parties, loan collateral, loan-related events, and loan-related activities, where the determined terms or conditions are the loan principal, loan balance, fixed interest rate, variable interest rate statement, payment amount, Scheduled Payments, Scheduled Balloon Payments, Secured Collateral Substitute Descriptions, Parties Descriptions, Guarantee Descriptions, Guarantor Descriptions, Collateral Descriptions, Personal Guarantees, Liens, Foreclosure Terms, Default Terms, Consequences of Default, Special Covenants Related to Any of the foregoing , any of the periods described above, and so on.
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を備え、評価モデル改善回路が、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットに基づいて評価モデルを修正するように構成されており、評価モデル改善回路が以下からなるシステムのリストの中の少なくとも一つのシステムを備える、ことを含むことができる。機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムおよびこれらのうちの少なくとも２つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストのうちの少なくとも１つのシステムから評価モデル改善回路が構成される。 An exemplary system includes a valuation circuit comprising a valuation model improvement circuit, the valuation model improvement circuit collateralizing a first set of valuation decisions on a first set of collateral items and a first set of collateral items. and the valuation model improvement circuitry comprises at least one system in a list of systems consisting of . machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, random walk systems, random forest systems, probability An evaluation model improvement circuit is constructed from at least one system in the list of systems consisting of a static system, a Bayesian system, a simulation system, and a hybrid system including at least two of these.
例示的なシステムは、担保分類回路が、担保のオフセットアイテムのグループを識別するようにさらに構成され、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーおよび担保のアイテムのサブセットが、共通の属性を共有することを含むことができる。 The example system is further configured so that the collateral classification circuitry identifies a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and the subset of collateral items share a common attribute. can include
例示的なシステムは、評価回路が、担保のオフセット項目のグループの少なくとも１つについて、少なくとも１つの公開市場における価格設定データおよび財務データなどの市場情報を監視し、価格設定データまたは財務データの監視されたものを報告するように構成されている市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 Exemplary systems include valuation circuitry monitoring market information, such as pricing and financial data in at least one open market, for at least one of a group of collateral offset items; A market value data collection circuit configured to report what has been done can further be included.
例示的なシステムは、ローンのセットのうちの少なくとも１つが、以下からなるローンの種類の中から選択される種類であることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模事業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローンからなるローンの種類の中から選択される、少なくとも１つのローンである、例を挙げると以下の通りである。 An example system can include at least one of the set of loans being of a type selected from among loan types consisting of: Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans At least one loan selected from the following loan types: loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bond and grant loans. Some examples are as follows.
例示的なシステムは、複数の担保アイテムのうちの少なくとも１つが、以下からなるアイテムのリストの中から選択される、ことを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、物品からなるリストの中から選択される。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems may include at least one of the plurality of collateral items being selected from a list of items consisting of; Vehicles, Vessels, Airplanes, Buildings, Houses, Real Estate, Undeveloped Land, Farms, Crops, Municipal Facilities, Warehouses, Inventories, Commodities, Securities, Currencies, Valuable Tokens, Tickets, Cryptocurrencies, Consumables, Food Selected from a list consisting of Goods, Beverages, Precious Metals and Goods. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例示的なシステムは、スマート貸出契約またはスマート貸出契約への参照をブロックチェーンデータとして格納するためのブロックチェーンサービス回路をさらに含んでもよい。 The example system may further include a blockchain service circuit for storing smart loan agreements or references to smart loan agreements as blockchain data.
例示的なシステムは、受信したデータに基づいて担保イベントを報告するように構成された報告回路をさらに含み得、担保イベントは、担保の複数の項目のうちの１つの価値、担保の複数の項目のうちの１つの状態、または担保の複数の項目のうちの１つの所有に関連している。 The example system may further include reporting circuitry configured to report a collateral event based on the received data, the collateral event being the value of one of the plurality of items of collateral, the plurality of items of collateral or the ownership of one of the items of collateral.
例示的なシステムは、担保事象に応答して担保関連のアクションを実行するように構成された自動エージェント回路をさらに含んでもよく、担保関連のアクションは、以下からなるアクションの中から選択される。複数の担保物件のうちの１つの所有権を検証すること、複数の担保物件のうちの１つの所有権の変更を記録すること、複数の担保物件のうちの１つの価値を評価すること、複数の担保物件のうちの１つの検査を開始すること、複数の担保物件のうちの１つのメンテナンスを開始すること、複数の担保物件のうちの１つの担保を開始すること、及び複数の担保物件のうちの１つの条件を変更すること、からなる動作の中から選択される。 The exemplary system may further include automated agent circuitry configured to perform a collateral-related action in response to the collateral event, the collateral-related action being selected from among actions consisting of: verifying ownership of one of the plurality of collateral; recording a change in ownership of one of the plurality of collateral; valuing one of the plurality of collateral; commence inspection of one of the collateral; commence maintenance of one of the plurality of collateral; commence security of one of the plurality of collateral; changing one of the conditions.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にするための方法である。例示的な方法は、複数のうち少なくとも１つに関連するデータを受信することを含むことができる。複数の担保アイテムのグループを特定し、グループの各メンバーが共通の属性を共有し、グループのサブセットをローンのセットの担保として特定し、ローンのセットのためのスマート貸出契約のセットを作成すること。 In embodiments, provided herein are methods for enabling trading, finance, and markets. An example method can include receiving data associated with at least one of the plurality. Identifying a group of multiple collateral items, each member of the group sharing common attributes, identifying a subset of the group as collateral for a set of loans, and creating a set of smart lending agreements for the set of loans. .
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、受け取ったデータ及び評価モデルを使用して、グループのサブセットにおける担保の各項目の価値を決定することをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The exemplary method may further include determining the value of each item of collateral in the subset of the group using the received data and the valuation model.
例となる方法は、担保のアイテムのサブセットにおける担保の各アイテムに対する値に基づいて、グループの、ローンのセットの担保として使用される担保のアイテムのサブセットを再定義することをさらに含むことができる。 An example method may further include redefining a subset of collateral items to be used as collateral for a set of loans in the group based on a value for each item of collateral in the subset of collateral items. .
例示的な方法は、グループのサブセットにおける担保の項目の少なくとも１つに対する値に基づいて、スマート貸出契約の少なくとも１つに対する条件または条項の少なくとも一方を決定することをさらに含んでもよい。 The example method may further include determining at least one of the terms or clauses for at least one of the smart lending agreements based on the value for at least one of the collateral items in the subset of the group.
例示的な方法は、条件及び条件の少なくとも一方を含むようにスマート貸出契約を修正することをさらに含んでもよい。 The example method may further include amending the smart loan agreement to include at least one of terms and conditions.
例となる方法は、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含むことができる。 An exemplary method creates a valuation model based on a first set of valuation decisions for a first set of collateral items and a corresponding set of loan outcomes collateralized by the first set of collateral items. It can further include modifying.
例となる方法は、担保のオフセットアイテムのグループを識別することをさらに含み得、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと複数の担保のアイテムのグループは、共通の属性を共有する。 An example method may further include identifying a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and the plurality of groups of collateral items share common attributes.
例示的な方法は、担保のオフセット項目のグループのための市場情報を監視し、報告することをさらに含むことができる。 The example method may further include monitoring and reporting market information for groups of collateral offset items.
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート貸付契約を作成するように構造化されたスマート契約回路と、受信データに応答してローン関連アクションを自動的に行うように構造化された自動エージェント回路であって、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路はさらに変更後の金利でスマート貸付契約を更新するように構造化されている、を含むことができる。 In embodiments, an exemplary platform or system includes data collection circuitry structured to receive data related to at least one of a set of parties to a loan and to create a smart lending contract for the loan. and an automated agent circuit structured to automatically perform a loan-related action in response to received data, the loan-related action being a change in the interest rate of the loan. , the smart contract circuitry is further structured to renew the smart loan contract at the changed interest rate.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連する担保関連データを受信し、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定するようにさらに構成されており、金利の変化が、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態にさらに基づいている、ことを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system is further configured for the data collection circuitry to receive collateral-related data associated with a set of items of collateral serving as collateral for the loan and to determine the status of at least one of the set of items of collateral. and wherein the change in interest rate is further based on the condition of at least one of the set of collateral items.
受信したデータがローンの当事者の少なくとも１つの属性を含み、金利の変化がその属性に部分的に基づいている場合、例示的なシステムが含まれる場合がある。 An exemplary system may be included where the received data includes at least one attribute of the parties to the loan and the change in interest rate is based in part on that attribute.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、属性に基づいてスマート貸出契約の条件または条項の少なくとも１つを決定することと、条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正することとをさらに備えることを含むことができる。 An exemplary system includes: smart contract circuitry determining at least one of the terms or clauses of the smart loan agreement based on the attributes; and modifying the smart loan agreement to include at least one of the terms or clauses. and further comprising:
システムの例として、条件または状態の少なくとも１つが、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるローン構成要素から選択されるローン構成要素に関連していることを含んでもよい。 Exemplary systems may include at least one of the conditions or conditions associated with a loan component selected from loan components consisting of loan parties, loan collateral, loan-related events, and loan-related activities.
例となるシステムは、用語または条件のうちの少なくとも１つが、以下からなるリストから選択されることを含むことができる。ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代用説明、当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、及び前述のいずれかの期間からなるリストから選択される、システム例を挙げる。 An example system can include at least one of the terms or conditions being selected from a list consisting of: Loan principal, Loan balance, Fixed interest rate, Floating interest rate description, Payment amount, Payment schedule, Balloon payment schedule, Collateral designation, Collateral substitution description, Parties description, Guarantee description, Guarantor description, Collateral a description of, a personal guarantee, a lien, a foreclosure term, a default term, a default outcome, a contract related to any of the foregoing, and a term of any of the foregoing.
例となるシステムは、データ収集回路が、モノのインターネット回路、画像キャプチャ装置、ネットワーク監視回路、インターネット監視回路、モバイル装置、ウェアラブル装置、ユーザインターフェース回路、および対話型クラウドソーシング回路からなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of Internet of Things circuitry, image capture devices, network monitoring circuitry, Internet monitoring circuitry, mobile devices, wearable devices, user interface circuitry, and interactive crowdsourcing circuitry. providing at least one system that
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者のセットの少なくとも１つの属性を監視するように構造化されたモノのインターネット回路を備えることを含むことができる。 An exemplary system may include the data collection circuitry comprising Internet of Things circuitry structured to monitor at least one attribute of a set of loan parties.
例示的なシステムは、データ収集回路が、一連の当事者のうちの少なくとも１つに関連付けられたウェアラブルデバイスを備え、ウェアラブルデバイスが人間関連データを取得するように構成されており、受信データが、人間関連データの少なくとも一部を含む、ことを含むことができる。 An exemplary system, wherein the data collection circuitry comprises a wearable device associated with at least one of the set of parties, the wearable device configured to obtain human-related data, the received data including at least some of the associated data.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者の少なくとも１つからデータを受信し、受信したデータの一部としてローンの当事者の少なくとも１つからのデータを提供するように構成されたユーザインターフェース回路を含むことを含むことができる。 An exemplary system includes a user data collection circuit configured to receive data from at least one of the parties to the loan and to provide data from the at least one of the parties to the loan as part of the received data. It can include including an interface circuit.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者のセットの少なくとも１つに関するデータを勧誘し、勧誘されたデータを受け取り、勧誘されたデータの少なくともサブセットを受け取ったデータの一部として提供するように構成された対話型クラウドソーシング回路を備えることを含むことができる。 An exemplary system includes data collection circuitry soliciting data relating to at least one of a set of parties to a loan, receiving the solicited data, and providing at least a subset of the solicited data as part of the received data. providing an interactive crowdsourcing circuit configured to:
例示的なシステムは、データ収集回路が、少なくとも１つの公に利用可能な情報サイトからローンの当事者の少なくとも１つに関連するデータを取得するように構成されたインターネット監視回路をさらに備えることを含むことができる。 The exemplary system includes the data collection circuitry further comprising Internet monitoring circuitry configured to obtain data associated with at least one of the loan parties from at least one publicly available information site. be able to.
例示的なシステムは、受け取ったデータ及び評価モデルに基づいて、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。 The exemplary system may further include valuation circuitry configured to determine a value for at least one of the set of items of collateral based on the received data and the valuation model.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、以下をさらに含むことができる。担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する値に基づいてスマート貸出契約の条件または条項の少なくとも１つを決定すること、および条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正すること。 An exemplary system, the smart contract circuitry may further include: a. Determining at least one of the terms or clauses of the smart loan agreement based on the value for at least one of the set of items of collateral, and modifying the smart loan agreement to include at least one of the terms or clauses.
用語または条件の少なくとも１つは、ローン当事者、ローン担保、ローン関連イベント、およびローン関連活動からなるローン構成要素から選択されるローン構成要素に関連している、例示的なシステムが含まれ得る。 Exemplary systems may include at least one of the terms or conditions relating to a loan component selected from loan components consisting of loan parties, loan collateral, loan-related events, and loan-related activities.
例となるシステムは、用語または条件のうちの少なくとも１つが、以下からなるリストから選択されることを含むことができる。ローンの元金、ローンの残高、固定金利、変動金利の説明、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替説明、当事者の説明、保証の説明、保証人の説明、担保の説明、個人保証、先取特権、差し押さえ条件、デフォルト条件、デフォルト結果、前述のいずれかに関連する契約、および前述のいずれかの期間からなるリストから選択される、例示的なシステム。 An example system can include at least one of the terms or conditions being selected from a list consisting of: Loan Principal, Loan Balance, Fixed Rate, Floating Rate Description, Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Collateral Designation, Collateral Alternative Description, Parties Description, Guarantee Description, Guarantor Description, Collateral a description of, a personal guarantee, a lien, a foreclosure condition, a default condition, a default outcome, a contract related to any of the foregoing, and a term of any of the foregoing.
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を備え、評価モデル改善回路が、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正することを含むことができる。 An exemplary system includes a valuation circuit comprising a valuation model improvement circuit, the valuation model improvement circuit collateralizing a first set of valuation decisions on a first set of collateral items and a first set of collateral items. modifying the valuation model based on the corresponding set of loan outcomes having as .
例となるシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムおよび前述の少なくとも２つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストのうちの少なくとも１つを備えることを含むことができる。 Exemplary systems include evaluation model improvement circuits, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, a simulation system, and a hybrid system comprising at least two of the foregoing.
例示的なシステムは、金利の変化が、担保の項目のセットのうちの少なくとも１つに対する値に基づいてさらに行われることを含むことができる。 The example system may further include changing the interest rate based on the value for at least one of the set of collateral items.
例示的なシステムは、担保のオフセット項目のグループを識別するように構成された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセット項目のグループの各メンバーおよび担保の項目のセットの少なくとも１つは、共通の属性を共有する。 The example system can further include a collateral classification circuit configured to identify a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and at least one of the set of collateral items are: , share common attributes.
例示的なシステムは、共通属性が、アイテムのカテゴリー、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理人、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムの地理的位置、及びアイテムの管轄位置からなる属性のリストから選択されることを含むことができる。 An exemplary system has the following common attributes: item category, item age, item state, item history, item ownership, item curator, item security, item owner state, item preemption. It can include selecting from a list of attributes consisting of privileges, storage status of the item, geographic location of the item, and jurisdictional location of the item.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の項目の価値に関連する担保のオフセット項目の市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The exemplary system may further include a market value data collection circuit configured for the valuation circuit to monitor and report market information for the offset item of collateral related to the value of the item of collateral.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場における担保のオフセット項目の価格設定または財務データの一方を監視し、監視された価格設定または財務データの一方を報告するようにさらに構成されていることを含むことができる。 Exemplary systems include market value data collection circuitry monitoring one of pricing or financial data of offset items of collateral in at least one open market and reporting one of the monitored pricing or financial data. It can further include being configured.
例示的なシステムは、担保のアイテムが、以下からなるアイテムのリストから選択されることを含むことができる。車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、宝石類、消費可能な品目、からなるリストの中から選択される、例示的なシステムを含むことができる。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産。 Exemplary systems may include items of collateral being selected from a list of items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, food Exemplary systems may include selected from a list consisting of goods, beverages, precious metals, gems, jewelry, jewelry, consumable items. Foods, Beverages, Precious Metals, Jewelry, Gemstones, Intellectual Property Rights, Contractual Rights, Antiques, Fixtures, Furniture, Tools, Machinery, Movable Property.
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプの中から選択されるタイプであることを含むことができる。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンスアレンジメント、ファクタリングアレンジメント、ペイデイローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローンからなるローンの種類の中から選択される、融資の種類を含むことができる。 Exemplary systems may include that the loan is of a type selected from among loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Home Loans , venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bond and grant loans; can.
実施形態において、例示的な方法は、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つに関連するデータを受信することと、ローンのためのスマート貸出契約を作成することと、受信したデータに応答してローン関連アクションを実行し、ローン関連アクションがローンの金利の変更であることと、変更した金利でスマート貸出契約を更新することを含むことができる。 In embodiments, an exemplary method includes receiving data related to at least one of a set of parties to a loan, creating a smart lending agreement for the loan, and responding to the received data. may include performing a loan-related action on the loan-related action, the loan-related action being a change in the interest rate of the loan, and updating the smart lending contract with the changed interest rate.
例示的な方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連するデータを受信することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態に応答してローン関連アクションを実行することであって、ローン関連アクションはローンの金利の変更であることとをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method includes: receiving data associated with a set of collateral items serving as collateral for a loan; determining a state of at least one of the set of collateral items; performing a loan-related action in response to the one condition, the loan-related action being a change in the interest rate of the loan.
例となる方法は、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連するデータを受信することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態に基づいてスマート貸付契約の条件または条件の少なくとも一方を決定することと、条件または条件の少なくとも一方を含むようにスマート貸付契約を変更することと、を含むことができる。 An exemplary method includes: receiving data associated with a set of collateral items serving as collateral for a loan; determining a state of at least one of the set of collateral items; Determining at least one of the terms and conditions of the smart loan agreement based on the one condition and modifying the smart loan agreement to include at least one of the terms and conditions may be included.
例となる方法は、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムのセットの少なくとも１つが共通の属性を共有する担保のオフセットアイテムのグループを識別することと、少なくとも１つの公開市場において担保のオフセットアイテムのグループを監視することと、監視したデータを報告することを含むことができる。 An exemplary method includes identifying a group of collateral offset items in which each member of the group of collateral offset items and at least one of a set of collateral items share a common attribute; and monitoring the group of offset items and reporting the monitored data.
例となる方法は、担保のオフセット項目の監視されたグループに少なくとも部分的に基づいて、担保の項目のセットの少なくとも１つによって担保されるローンの金利を変更することをさらに含むことができる。 The example method can further include changing interest rates for loans secured by at least one of the set of collateral items based at least in part on the monitored group of collateral offset items.
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つの当事者に関連するデータを、公開情報源から取得するように構成されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート貸出契約を作成するように構成されたスマート契約回路と、取得したデータに応答してローン関連アクションを自動的に行うように構成された自動エージェント回路であって、ローン関連アクションはローンの金利の変更であり、スマート契約回路はさらに変更した金利でスマート貸出契約を更新するように構成されている、を含むことができる。 In embodiments, an exemplary platform or system includes data collection circuitry configured to obtain data associated with at least one party of a set of parties to a loan from a public source; A smart contract circuit configured to create a smart lending contract and an automated agent circuit configured to automatically perform loan-related actions in response to the obtained data, the loan-related actions being an interest rate on the loan. and the smart contract circuitry is further configured to renew the smart loan contract at the changed interest rate.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、公開情報源が、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソーシングされた情報、からなる情報源から選択される少なくとも１つの情報源を含む、ことを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems can include that the public sources of information include at least one source selected from sources consisting of websites, news articles, social networks, and crowdsourced information.
例示的なシステムは、取得されたデータが、融資の当事者のセットのうちの少なくとも１つの当事者の財務状況を含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include the obtained data including the financial status of at least one party of the set of parties to the loan.
例示的なシステムは、財務状態が、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つの当事者の少なくとも１つの属性に基づいて決定され、その属性が、以下からなる属性のリストの中から選択されることを含み得る。当事者の公示された評価、公的記録によって示される当事者が所有する一連の財産、当事者が所有する一連の財産の評価、当事者の破産状態、当事者の差し押さえ状態、当事者の契約上の不履行状態、当事者の規制違反状態、当事者の犯罪状態、当事者の輸出規制状態、当事者の禁輸状態、当事者の関税状態、当事者の税務状態、当事者からなる属性、当事者の税務ステータス、当事者の信用報告書、当事者の信用格付け、当事者のウェブサイト格付け、当事者の製品に関する一連のカスタマーレビュー、当事者のソーシャルネットワーク格付け、当事者の資格情報、当事者の紹介状、当事者の証言、当事者の行動、当事者の位置、当事者の地理位置、及び当事者の司法位置のリストの中から選択される。 An exemplary system wherein the financial position is determined based on at least one attribute of at least one party of the set of parties to the loan, the attribute being selected from among a list of attributes consisting of: can include A party's published valuation, a set of properties owned by a party as shown by public records, a valuation of a set of properties owned by a party, a party's bankruptcy status, a party's foreclosure status, a party's contractual default status, a party a party's regulatory violation status, a party's criminal status, a party's export control status, a party's embargoed status, a party's customs status, a party's tax status, a party's attributes, a party's tax status, a party's credit report, a party's credit report Ratings, the party's website rating, the party's product line of customer reviews, the party's social network rating, the party's credentials, the party's referral letter, the party's testimony, the party's behavior, the party's location, the party's geographic location, and from a list of parties' judicial positions.
例となるシステムは、少なくとも１つの当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府職員、会計士からなる当事者の一覧から選択されている場合を含むことがある。 An exemplary system is one in which at least one party is a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, May include cases selected from a list of parties consisting of collateral providers, borrowers, debtors, underwriters, examiners, adjusters, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連する担保関連データを受信し、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定するようにさらに構成されており、金利の変化が、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態にさらに基づいている、ことを含むことができる。 The example system is further configured for the data collection circuitry to receive collateral-related data associated with a set of items of collateral serving as collateral for the loan and to determine the status of at least one of the set of items of collateral. and wherein the change in interest rate is further based on the condition of at least one of the set of collateral items.
例示的なシステムは、受け取ったデータに少なくとも部分的に基づいて、ローンに関連するイベントを識別するように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができる。 The example system can further include an automated agent circuit configured to identify loan-related events based at least in part on the received data.
例示的なシステムは、ローンに関連するイベントが、ローンの価値、ローンの担保の状態、またはローンの担保の所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを備えることを含み得る。 An example system may include an event related to the loan comprising an event related to at least one of the value of the loan, the status of collateral for the loan, or the ownership of collateral for the loan.
例示的なシステムは、自動エージェント回路が、ローンに関連するイベントに応答して、以下からなるアクションのリストから選択されたアクションを実行するようにさらに構成されている、ことを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する所有権を検証すること、担保の項目のセットの少なくとも１つの価値を評価すること。担保物件の少なくとも１つを検査すること、貸付条件を設定または変更すること、当事者の一方に通知を行うこと、貸付の借り手に必要な通知を行うこと、貸付の対象となる不動産を抵当権で保護することである。 The example system can include the automated agent circuit being further configured to perform an action selected from a list of actions in response to the loan-related event consisting of: granting a loan; accepting a loan; underwriting a loan; Validating rights, valuing at least one of a set of collateral items. inspect at least one of the collateral; establish or change the terms of the loan; give notice to one of the parties; give necessary notice to the borrower of the loan; It is to protect.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、スマート貸出契約における条件を指定するようにさらに構成され、スマート貸出契約における条件または条項のうちの１つが、ローン関連イベントまたはローン関連活動のうちの１つを支配する、ことを含み得る。 The example system is further configured such that the smart contract circuitry specifies terms in the smart lending agreement, one of the terms or clauses in the smart lending agreement being one of the loan-related events or loan-related activities. may include controlling the
例となるシステムは、条件がそれぞれ、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、不履行条件、および不履行の結果から成るリストから選択されることを含み得る。 An exemplary system has terms that are, respectively, principal amount of debt, outstanding balance of debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, and lien. , terms, contracts, terms of foreclosure, terms of default, and consequences of default.
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択されるローンタイプを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンの種類から選択されるローンの種類を含む、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include the loan comprising a loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans Illustrative, including loan types selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans system.
例示的なシステムは、取得されたデータが、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地物件、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、工具、機械類、動産からなるリストから選択される担保アイテムのセットのうちの１つに関連することを含み得る。 Exemplary systems include data captured on vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land properties, farms, crops, municipal facilities, warehouses, complete inventories, commodities, securities, currencies, and values. tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, and beverages. one of a set of collateral items selected from the list consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, tools, machinery, personal property; may include anything related to
例示的なシステムは、取得されたデータ及び評価モデルに基づいて、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。 The example system may further include valuation circuitry configured to determine a value for at least one of the set of items of collateral based on the obtained data and the valuation model.
例示的なシステムは、スマート契約回路は、担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する値に基づいてスマート貸出契約の条件または条項の少なくとも１つを決定すること、および条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正することをさらに含むことができる An example system includes: smart contract circuitry determining at least one of the terms or clauses of a smart loan agreement based on a value for at least one of a set of items of collateral; can further include amending the smart loan agreement to include
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を備え、評価モデル改善回路が、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正することを含み得る。 An exemplary system includes a valuation circuit comprising a valuation model improvement circuit, the valuation model improvement circuit collateralizing a first set of valuation decisions on a first set of collateral items and a first set of collateral items. modifying the valuation model based on the corresponding set of loan outcomes with .
例となるシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステム、および前述の少なくとも２つを含むハイブリッドシステムからなるシステムのリストのうちの少なくとも１つを備えることを含む。 Exemplary systems include evaluation model improvement circuits, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic. system, a random walk system, a random forest system, a stochastic system, a Bayesian system, a simulation system, and a hybrid system comprising at least two of the foregoing.
例示的なシステムは、担保のオフセット項目のグループを識別するように構成された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセット項目のグループの各メンバーと担保の項目のセットの少なくとも１つは、共通の属性を共有する。 The example system can further include a collateral classification circuit configured to identify a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and at least one of the set of collateral items are: , share common attributes.
例示的なシステムは、共通属性が、アイテムのカテゴリ、アイテムの年齢、アイテムの状態、アイテムの履歴、アイテムの所有権、アイテムの管理人、アイテムのセキュリティ、アイテムの所有者の状態、アイテムの先取特権、アイテムの保管状態、アイテムのジオロケーション、およびアイテムの管轄位置からなる属性のリストから選択されることを含む。 The exemplary system includes the following common attributes: item category, item age, item state, item history, item ownership, item custodian, item security, item owner state, item preemption. Includes being selected from a list of attributes consisting of privileges, item storage state, item geolocation, and item jurisdictional location.
例示的なシステムは、評価回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムの市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含む。 The exemplary system further includes a market value data collection circuit configured for the valuation circuit to monitor and report market information for the offset item of collateral related to the value of the item of collateral.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場における担保のオフセット項目の価格設定または財務データの一方を監視すること、および監視された価格設定または財務データの一方を報告することをさらに構造化することを含むことができる。 Exemplary systems include market value data collection circuitry monitoring one of pricing or financial data of collateral offset items in at least one open market and reporting one of the monitored pricing or financial data. It can also include structuring things further.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保のアイテムの価値に関連する担保のオフセットアイテムのマーケットプレイス情報に基づいてローンの条件または条項を修正するようにさらに構成されていることを含み得る。 The example system may include the smart contract circuitry further configured to modify the terms or terms of the loan based on the marketplace information of the offset item of collateral related to the value of the item of collateral.
実施形態において、例示的な方法は、公的情報源から、ローンの当事者のセットのうちの少なくとも１つに関連するデータを取得することであって、公的情報源は、ウェブサイト、ニュース記事、ソーシャルネットワーク、およびクラウドソース情報、からなる情報源のリストから選択されることと、スマート貸付契約を作成することと、取得したデータに応答してローン関連アクションを実行し、ローン関連アクションはローンの金利の変更であることと、変更した金利でスマート貸付契約を更新することを含むことができる。 In embodiments, an exemplary method is obtaining data related to at least one of a set of parties to a loan from a public source, wherein the public source is a website, news article , social networks, and crowdsourced information; creating a smart loan agreement; and performing loan-related actions in response to the obtained data, the loan-related actions being loan and renewing the smart loan agreement with the changed interest rate.
例となる方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連する担保関連データを受信することと、担保の項目のセットの少なくとも１つの状態を決定することであって、金利の変化が担保の項目のセットの少なくとも１つの状態にさらに基づいている、こととを含み得る。 Certain additional aspects of example methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method is receiving collateral-related data associated with a set of collateral items serving as collateral for a loan, and determining a state of at least one of the set of collateral items, wherein a change in interest rate is further based on the state of at least one of the set of collateral items.
例となる方法は、担保関連データに少なくとも部分的に基づいてローンに関連するイベントを特定すること、及びローンに関連するイベントに応答して、以下からなるアクションのリストから選択されるアクションを実行することを含んでもよい。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、一連の担保アイテムの少なくとも１つに対する所有権を確認すること、一連の担保アイテムの少なくとも１つの価値を評価すること、からなるアクションのリストから選択されるアクションを実行すること。担保物件の少なくとも１つを検査すること、ローンの条件を設定または変更すること、当事者の一方に通知を行うこと、ローンの借り手に必要な通知を行うこと、ローンの対象となる不動産を抵当権で封鎖すること。 An example method includes identifying a loan-related event based at least in part on collateral-related data and, in response to the loan-related event, performing an action selected from a list of actions consisting of: may include doing granting a loan; accepting a loan; underwriting a loan; and evaluating the value of at least one of the series of collateral items. inspect at least one of the collateral; establish or change the terms of the loan; give notice to one of the parties; give necessary notice to the borrower of the loan; be blocked with
例示的な方法は、担保関連データまたは取得されたデータの少なくとも１つと、評価モデルとに基づいて、担保の項目のセットの少なくとも１つに対する価値を決定することをさらに含むことができる。 The example method may further include determining a value for at least one of the set of items of collateral based on at least one of the collateral-related or obtained data and the valuation model.
例示的な方法は、担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する価値に基づいて、スマート貸出契約の条件または条件の少なくとも１つを決定することをさらに含むことができる。 The example method may further include determining at least one of the terms or terms of the smart lending agreement based on the value for at least one of the set of items of collateral.
例となる方法は、条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正することをさらに含むことができる。 An example method can further include amending the smart loan agreement to include at least one of the terms or clauses.
例となる方法は、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットとに基づいて、評価モデルを修正することをさらに含むことができる。 An exemplary method creates a valuation model based on a first set of valuation decisions for a first set of collateral items and a corresponding set of loan outcomes collateralized by the first set of collateral items. It can further include modifying.
例となる方法は、担保のオフセットアイテムのグループを識別することであって、担保のオフセットアイテムのグループの各メンバーと担保のアイテムのセットの少なくとも１つが共通の属性を共有することと、担保のグループのオフセットアイテムの少なくとも１つに対する価格データまたは財務データのいずれかを少なくとも一つの公開市場で監視することと、担保のグループのオフセットアイテムの少なくとも１つに対する監視データを報告することと、報告した監視データに基づいてローンの期間または条件を変更することを含むことができる。 An exemplary method is identifying a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and at least one of the set of collateral items share a common attribute; monitoring either price data or financial data for at least one of the group's offset items in at least one open market; reporting the monitoring data for at least one of the collateral's group's offset items; It can include changing the term or terms of the loan based on the monitored data.
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、ローンのステータスに関連するデータおよびローンの担保として機能する担保のアイテムのセットに関連するデータを受信するように構造化されたデータ収集回路、ローンに関連するイベントの安全な履歴元帳を維持するように構造化されたブロックチェーンサービス回路、ブロックチェーン回路はさらに、ローンと関連する複数の関係者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈するように構造化されている、ことを含み得る。受信したデータに基づいてローンステータスを決定するように構造化されたローン評価回路、ローンのためのスマートレンディング契約を作成するように構造化されたスマート契約回路、およびローンステータスに基づいてローンアクションを実行するように構造化された自動エージェント回路、ここで、ブロックチェーンサービス回路は、ローンアクションでイベントの履歴元帳を更新するようにさらに構造化されている。 In embodiments, an exemplary platform or system includes a data collection circuit structured to receive data related to the status of a loan and data related to a set of collateral items serving as collateral for the loan; A blockchain service circuit structured to maintain a secure historical ledger of related events, the blockchain circuit further structured to interpret multiple access control features corresponding to multiple parties associated with a loan. can include that the A loan valuation circuit structured to determine a loan status based on the data received, a smart contract circuit structured to create a smart lending contract for the loan, and a loan action based on the loan status An automated agent circuit structured to perform a , where the blockchain service circuit is further structured to update a historical ledger of events with loan actions.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、１つ以上のローンエンティティに関連するデータを受信するようにさらに構成され、ローン評価回路が、１つ以上のローンエンティティに関連するデータに基づいて、規約の遵守を決定するようにさらに構成される、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system is further configured for the data collection circuitry to receive data related to the one or more loan entities, and for the loan evaluation circuitry to generate a contract based on the data related to the one or more loan entities. further configured to determine compliance with the
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローン・エンティティの１つ以上を監視するための少なくとも１つのシステムをさらに備え、そのシステムは、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイルデバイスシステム、ウェアラブルデバイスシステム、ユーザーインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから構成されるシステムから選択されることを含むことができる。 Exemplary systems further comprise at least one system for the data collection circuitry to monitor one or more of the loan entities, which systems include internet of things systems, camera systems, network monitoring systems, internet monitoring systems , mobile device systems, wearable device systems, user interface systems, and interactive crowdsourcing systems.
例示的なシステムは、対話型クラウドソーシングシステムが、ユーザーインターフェースを備え、ユーザーインターフェースは、クラウドソーシングサイトから１つ以上のローンエンティティに関連する情報を募集するように構成される、ことを含み得る。 An example system may include an interactive crowdsourcing system comprising a user interface, the user interface configured to solicit information related to one or more loan entities from the crowdsourcing site.
例示的なシステムは、ユーザーインターフェースが、ローン・エンティティの１つまたは複数が情報を入力することを可能にするように構成されている、ことを含むことができる。 An example system can include a user interface configured to allow one or more of the loan entities to enter information.
ネットワーク化された監視システムが、ローン事業体の１つ以上に関連する情報を公開情報サイトで検索するように構成されたネットワーク検索回路を含む、例示的なシステムであってもよい。 A networked monitoring system may be an exemplary system including network search circuitry configured to search public information sites for information related to one or more of the loan entities.
例示的なシステムは、ローン評価回路が、受け取ったデータおよび１つまたは複数のローンエンティティのステータスに基づき、ローンの状態のパフォーマンスの状態を決定するようにさらに構成されており、ローンの状態の決定が、少なくとも１つまたは複数のローンエンティティのステータスおよびローンの状態のパフォーマンスの状態に部分的に基づいて決定されることを含むことができる。 The example system is further configured for the loan valuation circuit to determine a performance state of the loan state based on the received data and the status of the one or more loan entities; is determined based in part on the status of at least one or more of the loan entities and the state of performance of the loan status.
例示的なシステムは、ローンの条件が、支払い実績および契約上の満足度の少なくとも１つに関連することを含むことができる。 Exemplary systems may include loan terms relating to at least one of payment performance and contractual satisfaction.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも１つに関する金融データを受信するように構成された市場データ収集回路をさらに含むことができる。 The example system may further include market data collection circuitry, the data collection circuitry configured to receive financial data relating to at least one of the plurality of parties associated with the loan.
例示的なシステムは、ローン評価回路が、受け取った財務データに基づいて、ローンに関連する複数の当事者のうちの少なくとも１つの財務状態を決定するようにさらに構成されていることを含み得る。 Example systems may include the loan valuation circuitry further configured to determine the financial status of at least one of the plurality of parties associated with the loan based on the received financial data.
例示的なシステムは、複数の当事者のうちの少なくとも１つが、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者のリストから選択されることを含む。 Exemplary systems include at least one of the plurality of parties being a primary lender, a secondary lender, a loan syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender. , guarantors, collateral providers, borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
例示的なシステムは、受信した財務データは、当事者の公表された評価、公的記録によって示される当事者が所有する財産のセット、当事者が所有する財産のセットの評価、当事者の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約上の不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、。事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に関する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言、事業体の行動、事業体の所在地、及び事業体のジオロケーションの状態からなる属性のリストから選択された複数の当事者の少なくとも１つの実体の属性に関連することを含む。 The exemplary system uses the received financial data to determine the party's published valuation, the set of properties owned by the party as indicated by public records, the valuation of the set of properties owned by the party, the bankruptcy status of the party, the entity entity's foreclosure status, entity's contractual default status, entity's non-compliance status, entity's criminal status, entity's export control status, entity's embargoed status. Entity's customs status, Entity's tax status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product suite of customer reviews, Entity's social network rating, Business at least one of a plurality of parties selected from a list of attributes consisting of entity credentials, entity referral, entity testimony, entity behavior, entity location, and entity geolocation status; Including relating to attributes of entities.
例示的なシステムは、受け取ったデータおよび評価モデルに基づいて、一連の担保アイテムの少なくとも１つに対する価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。 The exemplary system can further include valuation circuitry configured to determine a value for at least one of the series of collateral items based on the received data and the valuation model.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、担保のアイテムのセットの少なくとも１つに対する値に基づいてスマート貸出契約の条件または条項の少なくとも１つを決定し、条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート貸出契約を修正することをさらに含むことができる。 An example system includes smart contract circuitry determining at least one of the terms or clauses of a smart lending agreement based on a value for at least one of a set of collateral items and including at least one of the terms or clauses. can further include amending the smart loan agreement to.
システムの例としては、条件がそれぞれ、債務の元本額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、不履行条件、不履行の結果からなる一覧から選ばれることが挙げられ、その場合、システムには次のようなものがある。 Examples of systems where the terms are principal amount of debt, outstanding balance of debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, party, guarantee, guarantor, collateral, personal guarantee, lien, respectively. , terms, contracts, terms of foreclosure, terms of default, consequences of default, where the system has:
例示的なシステムは、評価回路が評価モデル改善回路を備え、評価モデル改善回路が、担保の項目の第１のセットに対する評価決定の第１のセットと、担保の項目の第１のセットを担保として有するローン結果の対応するセットに基づいて、評価モデルを修正することを含み得る。 An exemplary system includes a valuation circuit comprising a valuation model improvement circuit, the valuation model improvement circuit collateralizing a first set of valuation decisions on a first set of collateral items and a first set of collateral items. modifying the valuation model based on the corresponding set of loan outcomes with .
例となるシステムは、評価モデル改善回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなるシステムのリストのうちの少なくとも一つのシステムを備えることを含みうる。 Exemplary systems include evaluation model improvement circuits such as machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, and self-organizing maps. , a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
例示的なシステムは、担保のオフセット項目のグループを識別するように構成された担保分類回路をさらに含むことができ、担保のオフセット項目のグループの各メンバーと担保の項目のセットの少なくとも１つは、共通の属性を共有する。 The example system can further include a collateral classification circuit configured to identify a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and at least one of the set of collateral items are: , share common attributes.
例示的なシステムは、共通属性が、以下からなる属性のリストから選択されることを含み得る。担保物件のカテゴリ、担保物件の年齢、担保物件の状態、担保物件の履歴、担保物件の所有権、担保物件の管理人、担保物件のセキュリティ、担保物件の所有者の状態、担保物件の先取特権、担保物件の保管状態、担保物件の地理的位置、及び担保物件の司法管轄区域からなる属性のリストから選択される、システム例を挙げる。 An exemplary system may include common attributes being selected from a list of attributes consisting of: Collateral Category, Collateral Age, Collateral Status, Collateral History, Collateral Ownership, Collateral Custodian, Collateral Security, Collateral Owner Status, Collateral Lien , the custody status of the collateral, the geographic location of the collateral, and the jurisdiction of the collateral.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の項目の価値に関連する担保のオフセット項目の市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含み得る。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further including market value data collection circuitry configured to monitor and report market information for the offset item of collateral related to the value of the item of collateral.
市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場における担保のオフセット項目の価格設定または財務データの一方を監視し、監視された価格設定または財務データの一方を報告するようにさらに構成される、例示的なシステムを含むことができる。 The market value data collection circuitry is further configured to monitor one of the pricing or financial data of the collateral offset item in at least one open market and report the one of the monitored pricing or financial data, illustrative system.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保アイテムの価値に関連する担保アイテムのオフセットに関するマーケットプレイス情報に基づいてローンの条件または条項を修正するようにさらに構成されていることを含み得る。 The example system may include the smart contract circuitry further configured to modify the terms or terms of the loan based on the marketplace information regarding the offset of the collateral item relative to the value of the collateral item.
実施形態において、例示的な方法は、ローンに関連するイベントの安全な履歴台帳を維持することと、ローンのステータスに関連するデータを受信することと、ローンの担保として機能する担保の項目のセットに関連するデータを受信することと、ローンのステータスを決定することと、ローンのステータスに基づいてローン－アクションを実行することと、ローンに関連するイベントの履歴台帳を更新することを含むことができる。 In embodiments, an exemplary method includes maintaining a secure historical ledger of loan-related events, receiving data related to the status of a loan, and a set of collateral items serving as collateral for the loan. determining the status of the loan; performing loan-actions based on the status of the loan; and updating a historical ledger of events related to the loan. can.
例示的な方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、１つまたは複数のローンエンティティに関連するデータを受信すること、および受信したデータに基づいてローンのコベナンツの遵守を決定することを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method may include receiving data related to one or more loan entities and determining covenant compliance of the loan based on the received data.
例となる方法は、ローンの状態のパフォーマンスの状態を決定することを含み得、ローンの状態の決定は、ローンの状態のパフォーマンスの状態に一部基づいて行われる。 An example method may include determining a performance status of the loan status, where the determination of the loan status is based in part on the performance status of the loan status.
例となる方法は、融資の少なくとも１つの当事者に関連する財務データを受信することを含むことができる。 An example method can include receiving financial data related to at least one party to a loan.
例となる方法は、財務データに基づいてローンの少なくとも１つの当事者の財務状態を決定することを含むことができる。 An example method can include determining the financial status of at least one party to a loan based on financial data.
例となる方法は、受信したデータ及び評価モデルに基づいて、少なくとも１組の担保の項目の価値を決定することを含むことができる。 An example method can include determining a value of at least one set of items of collateral based on the received data and the valuation model.
例示的な方法は、担保の項目の少なくとも１つの価値に基づいて、融資の条件または条項の少なくとも１つを決定すること、および条件または条項の少なくとも１つを含むようにスマート融資契約を変更することを含み得る。 An exemplary method determines at least one of the terms or clauses of the loan based on the value of at least one of the items of collateral, and modifies the smart loan contract to include at least one of the terms or clauses. can include
例となる方法は、担保のオフセット項目のグループを識別することを含み得、担保のオフセット項目のグループの各メンバーと、項目のセットの少なくとも１つは、以下のとおりである。担保のオフセット項目に関連するデータを受信し、担保の少なくとも１つの項目の価値の決定は、担保のオフセット項目に関連する受信したデータに部分的に基づいている。 An example method may include identifying a group of collateral offset items, wherein each member of the group of collateral offset items and at least one of the set of items are as follows. Data associated with the offsetting items of collateral is received, and the determination of the value of the at least one item of collateral is based in part on the received data associated with the offsetting items of collateral.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのための担保を管理するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、又は装置は、ローンの状態及びローンのための担保の状態を監視するように構造化されたデータ収集回路と、データ収集回路からの情報を処理し、ローンの状態又はローンのための担保の状態の少なくとも一方に応答して、情報及びスマート貸付契約に基づいてローンのための担保からの１つ又は項目の置換、除去、追加の少なくとも一方を自動的に開始するように構造化されたスマート契約回路と、を含み得る。前記ローンに関連する少なくとも１つの当事者に対応する複数のアクセス制御機能を解釈し、前記少なくとも１つの置換、除去、または追加を前記ローンの分散台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路と、を備える。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for managing collateral for loans. An exemplary platform, system, or device includes a data collection circuit structured to monitor the status of a loan and the status of collateral for the loan; processes information from the data collection circuit; to automatically initiate the replacement, removal and/or addition of one or more items from the collateral for the loan based on the information and the smart lending agreement in response to at least one of the status of the collateral for the loan. and a smart contract circuit structured in . a blockchain service circuit configured to interpret a plurality of access control functions corresponding to at least one party associated with said loan and record said at least one replacement, removal, or addition on a distributed ledger for said loan; , provided.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから成るシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. can further include at least one system configured to:
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含む、例示的なシステムが含まれる。 Exemplary systems may include loans comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from the following loan types: loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An exemplary system is included.
例示的なシステムは、ローンのステータスが、ローンに関連するエンティティの少なくとも１つのステータスと、ローンに対する条件の履行状態とに基づいて決定されることを含み得る。 Exemplary systems may include the status of the loan being determined based on the status of at least one of the entities associated with the loan and the fulfillment of the terms of the loan.
条件の履行状態が、ローンの支払い履行または特約の充足の少なくとも一方に関連する、例示的なシステムが含まれ得る。 Exemplary systems may be included in which the fulfillment status of terms is associated with at least one of the fulfillment of loan payments or the satisfaction of covenants.
例示的なシステムは、ローンの状態が、ローンに関連する少なくとも１つのエンティティの状態およびローンの条件の履行状態に基づいて決定され、条件の履行が、ローンの支払い実績または契約の充足の少なくとも１つに関連し、データ収集回路が、少なくとも１つのエンティティを監視することによって契約の遵守を決定するようにさらに構成されることを含み得る。 The exemplary system determines the status of the loan based on the status of at least one entity associated with the loan and the status of fulfillment of the terms of the loan, wherein fulfillment of the terms is at least one of performance of the loan's payment or satisfaction of the contract. In relation to one, the data collection circuitry may be further configured to determine compliance with the contract by monitoring the at least one entity.
少なくとも１つのエンティティがローンの当事者であり、データ収集回路が、少なくとも１つのエンティティの財務状況を監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one entity that is a party to a loan, and wherein the data collection circuitry is further configured to monitor the financial status of the at least one entity.
例示的なシステムは、ローンに対する条件が、ローンに対する財務状態を含み、財務状態の履行状態が、以下からなる属性から選択される属性に基づいて決定されることを含み得る。少なくとも１つの事業体の公表された評価、公的記録によって示される少なくとも１つの事業体が所有する財産、少なくとも１つの事業体が所有する財産の評価、少なくとも１つの事業体の破産状態、少なくとも１つの事業体の差し押さえ状態。少なくとも一つの企業の契約不履行状況、少なくとも一つの企業の規制違反状況、少なくとも一つの企業の刑事状況、少なくとも一つの企業の輸出規制状況、少なくとも一つの企業の禁輸状況、少なくとも一つの企業の関税状況、少なくとも一つの企業の税務状況。少なくとも一つの企業の信用報告書、少なくとも一つの企業の信用格付け、少なくとも一つの企業のウェブサイト格付け、少なくとも一つの企業の製品に関する複数のカスタマーレビュー、少なくとも一つの企業のソーシャルネットワーク格付け、少なくとも一つの企業の複数のクレデンシャル、。少なくとも１つの事業体の複数の紹介、少なくとも１つの事業体の複数の証言、少なくとも１つの事業体の行動、少なくとも１つの事業体の位置、少なくとも１つの事業体のジオロケーション、及び少なくとも１つの事業体の関連する管轄区域をいう。 Exemplary systems may include the terms for the loan including the financial position for the loan, and the performance status of the financial position being determined based on attributes selected from attributes consisting of: a published valuation of at least one entity; property owned by at least one entity as shown by public records; valuation of property owned by at least one entity; bankruptcy status of at least one entity; Foreclosure status of one entity. At least one company's default status, at least one company's regulatory violation status, at least one company's criminal status, at least one company's export control status, at least one company's export embargo status, and at least one company's tariff status. , the tax situation of at least one company; at least one company's credit report; at least one company's credit rating; at least one company's website rating; at least one company's product customer reviews; at least one company's social network rating; Corporate multiple credentials, . multiple introductions of at least one entity, multiple testimonies of at least one entity, behavior of at least one entity, location of at least one entity, geolocation of at least one entity, and at least one business means the relevant jurisdiction of the body;
例となるシステムは、融資の当事者が、一次貸し手、二次貸し手、融資シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価のプロ、政府関係者および会計士からなる当事者から選ばれる少なくとも一つの当事者を含むことができる。 An exemplary system is one in which the parties to a loan are primary lenders, secondary lenders, loan syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, and collateral. It may include at least one party selected from the parties consisting of providers, borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
データ監視回路が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、および担保の地理的位置からなる属性から選択される担保の少なくとも１つの属性に基づいてローンの担保の状態を監視するようにさらに構成されている、例示のシステムを含むことができる。 A data monitoring circuit is provided to monitor loans based on at least one attribute of the collateral selected from the following attributes: collateral category, collateral age, collateral condition, collateral history, collateral custody status, and collateral geographic location. An example system may be included that is further configured to monitor the status of collateral.
例となるシステムは、担保が、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産品からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を含む場合がある。
財産、知的財産権、契約上の権利、古物、備品、家具、器具、工具、機械類、動産をいう。
An exemplary system is one in which collateral can be vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, May include at least one item selected from items consisting of cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewellery, gemstones and intellectual property.
Property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, appliances, tools, machinery, and movable property.
例示的なシステムは、ローンに対する担保の状態に基づいて担保の価値を決定するために評価モデルを使用するように構造化された評価回路をさらに含んでもよい。 The exemplary system may further include valuation circuitry structured to use the valuation model to determine the value of the collateral based on the condition of the collateral for the loan.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、担保の価値を所定の範囲内に維持するために、ローンのための担保から１つまたは複数の項目の少なくとも１つの置換、除去、または追加を開始するようにさらに構成されている、ことを含み得る。 An exemplary system initiates smart contract circuitry to at least one replace, remove, or add one or more items from collateral for a loan to maintain the value of the collateral within a predetermined range. further configured to:
評価回路が、担保取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに含む、例示的なシステムであってもよい。 No matter the exemplary system, the valuation circuitry further includes trade results processing circuitry configured to interpret outcome data associated with the collateral trade and iteratively improve the valuation model in response to the outcome data. good.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further including market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of the collateral.
市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データの少なくとも１つを監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may be included in which the market value data collection circuitry is further configured to monitor at least one of pricing data or financial data for offset collateral items in at least one open market.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、担保の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築するようにさらに構成されていることを含み得る。 The example system further comprises the market value data collection circuitry being configured to build a set of offset collateral items for evaluating the items of collateral using the clustering circuitry based on the collateral attributes. can contain.
担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択される少なくとも１つの属性を含む、例示的なシステムが含まれ得る。 An exemplary system may be included that includes at least one attribute selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
例示的なシステムは、スマート貸出契約が、融資のための条件および条件を備え、条件および条件の各々が、以下からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーを備えることを含み得る。債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押え条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、からなる群から選択される少なくとも１つのメンバーを含んでいる。 An exemplary system may include a smart lending agreement comprising terms and conditions for financing, each of the terms and conditions comprising at least one member selected from the group consisting of: Debt Principal, Outstanding Debt, Fixed Interest Rate, Floating Interest Rate, Payment Amount, Payment Schedule, Balloon Payment Schedule, Collateral Designation, Collateral Substitutability Designation, Party, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien , terms, contracts, foreclosure terms, default terms, and default consequences.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、ローンの条件、ローン関連イベント、またはローン関連活動の少なくとも１つを支配するスマート貸出契約の条件を指定するように構成されたローン管理回路をさらに含む場合がある。 The example system wherein the smart contract circuitry further includes loan management circuitry configured to specify terms of the smart lending agreement governing at least one of loan terms, loan-related events, or loan-related activities. There is
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのための担保を管理するためのスマートコントラクト方法である。例示的な方法は、ローンの状態及びローンのための担保の状態を監視することと、監視からの情報を処理し、ローンの状態又はローンのための担保の少なくとも一方に基づき、ローンのための担保から一つ以上のアイテムの置換、除去、又は追加のうちの少なくとも一つを自動的に開始することと、ローンに関連する少なくとも一つの当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈し、少なくとも一つの置換、除去又は追加をローン用の分散台帳に記録することを含みうる。 In embodiments, provided herein is a smart contract method for managing collateral for loans. An exemplary method includes monitoring the condition of the loan and the condition of collateral for the loan, processing the information from the monitoring, and determining the condition of the loan for the loan based on at least one of the condition of the loan and the collateral for the loan. automatically initiating at least one of replacing, removing or adding one or more items from the collateral; interpreting a plurality of access control features corresponding to at least one party associated with the loan; It may involve recording a single replacement, removal or addition on the distributed ledger for the loan.
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な方法は、ローンの状態が、ローンに関連するエンティティの少なくとも１つの状態、またはローンに対する条件の履行状態に基づいて決定されることを含み得る。 Exemplary methods may include the status of the loan being determined based on the status of at least one of the entities associated with the loan or the status of fulfillment of terms on the loan.
例となる方法は、ローンの状態またはローンのための担保の少なくとも１つに基づいて、担保のセットについて評価モデルで価値を決定することを含み得る。 An example method may include determining a value in a valuation model for a set of collateral based on at least one of the condition of the loan or the collateral for the loan.
例となる方法は、担保の値を所定の範囲内に維持するために、少なくとも１つの置換、除去、または付加が開始されることを含むことができる。 An example method may include initiating at least one replacement, removal, or addition to maintain a collateral value within a predetermined range.
例となる方法は、担保またはオフセット担保の１つの取引に関連する結果データを解釈することと、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することを含むことができる。 An example method can include interpreting outcome data associated with a single transaction of collateral or offset collateral and iteratively improving a valuation model in response to the outcome data.
例示的な方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し、報告することを含むことができる。 Exemplary methods may include monitoring and reporting market information related to collateral values.
例示的な方法は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保品目の価格データまたは財務データの少なくとも一方を監視することを含むことができる。 An exemplary method may include monitoring at least one of pricing data or financial data for offset collateral items in at least one open market.
例となる方法は、ローン、ローン関連イベント、またはローン関連活動の条件のうちの少なくとも１つを支配するスマート契約の条件を指定することを含み得る。 An example method may include specifying terms of a smart contract that govern at least one of terms of a loan, loan-related event, or loan-related activity.
例示的な装置は、ローンのステータスまたはローンのための担保のステータスの少なくとも１つを監視するように構成されたデータ収集回路と、ローンのためのスマート契約を解釈し、ローンのステータスまたはローンのための担保のステータスの少なくとも１つに応答してローンのためのスマート契約の少なくとも一つの条件または条項を調整するように構成されたスマート契約回路を含んでもよく、このような装置は、ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈し、ローンのためのスマート契約の調整された少なくとも一つの条件または条項を、分散型元帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路を含む。ローンに関連する複数の当事者に対応する複数のアクセス制御特徴を解釈し、ローンのためのスマート契約の調整された少なくとも１つの条件又は状態を前記ローンのための分散台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路と、を含むことを特徴とする。データ収集回路は、ローンのための担保の状態を監視してもよく、装置は、ローンのための担保の状態に基づいて担保の価値を決定するために評価モデルを使用するように構成された評価回路をさらに含み、スマート契約回路は、担保の価値に応答してローンのためのスマート契約の少なくとも１つの条件または条項を調整するようにさらに構成されている。 An exemplary apparatus includes data collection circuitry configured to monitor at least one of a status of a loan or a status of collateral for a loan; smart contract circuitry configured to adjust at least one term or clause of a smart contract for the loan in response to at least one of the status of the collateral for the loan; A blockchain service circuit configured to interpret multiple access control features corresponding to multiple parties involved and record at least one coordinated term or clause of a smart contract for a loan on a distributed ledger. including. configured to interpret multiple access control features corresponding to multiple parties associated with a loan and record at least one coordinated condition or state of a smart contract for a loan on a distributed ledger for said loan. and a blockchain service circuit. The data collection circuitry may monitor the condition of collateral for the loan, the device configured to use the valuation model to determine the value of the collateral based on the condition of the collateral for the loan. Further including valuation circuitry, the smart contract circuitry is further configured to adjust at least one term or clause of the smart contract for the loan in response to the value of the collateral.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシングシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、又は装置は、融資のための担保の条件に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータを構成するように構成されたクラウドソーシング要求回路と、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路と、情報供給者のグループから少なくとも１つの応答を収集し処理し、情報供給者のグループのうちの少なくとも１つに報酬を提供し、情報供給の成功イベントに応答して、クラウドソーシング通信回路を含むことができる。成功した情報提供イベントは、クラウドソーシングの要求の主題である担保に関連すると識別される情報の受領であってよく、ここで、情報は担保の状態に関連するものである。シリアル番号又はモデル番号などの担保の識別特徴に関する情報は、成功した情報供給イベントでない場合がある。 In embodiments, provided herein is a crowdsourcing system for verifying collateral terms for loans. An exemplary platform, system, or apparatus includes a crowdsourcing request circuit configured to configure at least one parameter of a crowdsourcing request related to obtaining information regarding collateral terms for a loan; a crowdsourcing publishing circuit configured to publish a request to a group of information suppliers; collecting and processing at least one response from the group of information suppliers; and rewarding at least one of the group of information suppliers. and in response to a successful event of providing the information, a crowdsourcing communication circuit may be included. A successful information provision event may be the receipt of information identified as related to the collateral that is the subject of the crowdsourcing request, where the information is related to the status of the collateral. Information about identifying characteristics of collateral, such as serial number or model number, may not be a successful information provisioning event.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、クラウドソーシング公開回路が、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも一部に報酬記述を公開するようにさらに構成される、ことを含んでもよい。報酬説明は、報酬の種類またはタイプ、報酬の価値、報酬の量、報酬の有効使用日または報酬を使用するための情報などを含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system may include the crowdsourcing publishing circuit further configured to publish the reward description to at least a portion of the information provider group in response to a successful information provider event. The reward description may include the type or type of reward, the value of the reward, the amount of the reward, the effective date of the reward or information for using the reward, and the like.
例示的なシステムは、クラウドソーシング通信回路が、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも１つのパラメータに応答して成功した情報供給イベントを決定することによって報酬を管理し、成功した情報供給イベントに応答して情報供給者のグループのうちの少なくとも１つに報酬を自動的に割り当てるように構造付けられたスマート契約回路をさらに含む、またはそれと通信していることを含んでもよい。 The exemplary system manages rewards by determining successful information-providing events, wherein the crowdsourcing communication circuit determines successful information-providing events in response to at least one parameter configured for the crowdsourcing request; It may further include or be in communication with a smart contract circuit configured to automatically allocate a reward to at least one of the group of information suppliers in response.
例示的なシステムは、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛債権担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、ペイデイローン、返金先払いローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産ローン、契約債権ローン、ペイデイローン、返金前貸し、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャーデットローン、知的財産貸付、契約債権貸付、運転資金貸付、中小企業貸付、農業貸付、地方債、補助金貸付から成るローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含み得る。 Exemplary systems include loans that include auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable secured loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements, payday loans, refund advance loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Mortgage Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans, Contractual Debt Loans, Payday Loans, Refund Advances, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Mortgage Loans, Venture Debt Loans, Intellectual Property Loans Providing at least one loan type selected from loan types consisting of property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, agricultural loans, municipal bonds, subsidy loans.
例示的なシステムは、担保が、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を備えることを含み得る。車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消費可能アイテム、食用アイテム、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産のアイテムから成るアイテムから選択される少なくとも１つのアイテムから成る、例示的なシステムが含まれ得る。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。 Exemplary systems may include collateral comprising at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, planes, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currency, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edible items , beverages, precious metals, gems, jewelry, and items of intellectual property. Beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and movable property.
例示的なシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保の状態、担保に対する所有権の状態、担保の所持の状態、及び担保に対する先取特権の状態からなる属性から選択される属性に基づいて決定される、ことを含み得る。 The exemplary system provides that the collateral status is based on attributes selected from attributes consisting of collateral quality, collateral status, ownership status over collateral, collateral possession status, and lien status over collateral. determined.
例示的なシステムは、担保の状態が、担保がアイテムである場合、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年齢、アイテムの保管場所。アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年数、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、及びアイテムの評価からなる属性から選択される属性に基づいて決定される、ことを含み得る。 The exemplary system includes collateral conditions such as, if the collateral is an item, the item's new or used condition, the item's type, the item's category, the item's product feature set, the item's product feature set, the item's model, the item's Brand, item manufacturer, item condition, item context, item condition, item value, item storage location, item geographic location, item age, item storage location. Item storage location, item geographic location, item age, item maintenance history, item use history, item accident history, item failure history, item ownership, item ownership history, item type price , is determined based on an attribute selected from attributes consisting of item type value, item rating, and item rating.
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、ならびにクラウドソーシング要求に対する報酬記述を分散台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。 An exemplary system includes a blockchain service circuit configured to record identification information and at least one parameter of a crowdsourcing request, at least one response to the crowdsourcing request, and a reward description for the crowdsourcing request on a distributed ledger. can further include:
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路が、人間のユーザがクラウドソーシング要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にするようにさらに構成されている、ことを含み得る。 The example system may include the crowdsourcing request circuit further configured to enable a workflow in which a human user inputs at least one parameter to establish the crowdsourcing request.
例示的なシステムは、少なくとも１つのパラメータが、要求された情報のタイプ、報酬の説明、および報酬を受け取るための条件を含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one parameter including the type of information requested, a description of the reward, and conditions for receiving the reward.
例示的なシステムは、報酬が、金融報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨量、複数の報酬ポイント、通貨量、製品またはサービスの割引、およびアクセス権から成る報酬から選択されることを含み得る。 An exemplary system wherein the reward is selected from rewards consisting of financial rewards, tokens, tickets, contractual rights, cryptocurrency amounts, multiple reward points, currency amounts, product or service discounts, and access rights. can include
例示的なシステムは、少なくとも１つの応答を処理し、応答として、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。 An exemplary system may further include a smart contract circuit configured to process at least one response and automatically undertake loan-related actions in response.
アクションが、差押えアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、またはローンの呼び出しのうちの少なくとも１つである、例示的なシステムが含まれ得る。 Exemplary systems may be included in which the action is at least one of a foreclosure action, a lien management action, a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, or a loan call.
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路の少なくとも１つとの人間ユーザインタラクションを含む訓練データセットに対する訓練に基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてクラウドソーシング要求を構成するように構成されたロボットプロセス自動化回路をさらに含んでもよい。 The exemplary system configures the crowdsourcing request based on at least one attribute of the loan based on training on a training data set including human user interactions with at least one of the crowdsourcing request circuit or the crowdsourcing communication circuit. may further include robotic process automation circuitry configured to
例示的なシステムは、ローンの少なくとも１つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含み得る。 An example system may include at least one attribute of the loan is obtained from smart contract circuitry that manages the loan.
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、複数のクラウドソーシング要求からの成果をさらに含む、ことを含み得る。 An example system may include that the training data set further includes results from multiple crowdsourcing requests.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、報酬を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。 The example system may include the robotic process automation circuitry further configured to determine the reward.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、クラウドソーシング公開回路がクラウドソーシング要求を公開する少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成される、ことを含み得る。 The example system may include the robotic process automation circuitry further configured to determine at least one domain to which the crowdsourcing publishing circuitry publishes the crowdsourcing request.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシング方法である。例示的な方法は、ローンのための担保の条件に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータを構成することと、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開することと、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答を収集し処理することと、情報供給イベントの成功に応答して報酬を提供することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a crowdsourcing method for verifying the terms of collateral for a loan. An exemplary method comprises configuring at least one parameter of a crowdsourcing request related to obtaining information regarding collateral terms for a loan; publishing the crowdsourcing request to a group of information providers; Collecting and processing at least one response to the crowdsourcing request; and providing a reward in response to a successful information provisioning event.
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者グループの少なくとも一部に報酬説明を公開することをさらに含むことができる。 The example method can further include publishing the reward description to at least a portion of the information provider group in response to the successful information provider event.
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、報酬が情報供給者グループの少なくとも１つに自動的に割り当てられることをさらに含むことができる。 The exemplary method can further include automatically assigning a reward to at least one of the information provider group in response to a successful information provider event.
例示的な方法は、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、ならびに報酬説明を、クラウドソーシング要求の分散台帳に記録することをさらに含むことができる。 The example method can further include recording identification information and at least one parameter of the crowdsourcing request, at least one response to the crowdsourcing request, and a compensation description in a distributed ledger of crowdsourcing requests.
例示的な方法は、人間のユーザーがクラウドソーシングの要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にするために、グラフィカルユーザーインターフェースを構成することをさらに含み得る。 An example method may further include configuring a graphical user interface to enable a workflow in which a human user inputs at least one parameter to establish a crowdsourcing request.
また、情報提供成功イベントに応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行することを含むこともできる。 It can also include automatically performing loan-related actions in response to a successful information provision event.
例示的な方法は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含むトレーニングデータセット上でロボットプロセス自動化回路をトレーニングすることと、ロボットプロセス自動化回路を動作させてクラウドソーシング要求を反復的に改善することと、をさらに含んでもよい。 An exemplary method includes training a robotic process automation circuit on a training data set containing multiple outcomes corresponding to multiple crowdsourcing requests, and operating the robotic process automation circuit to iteratively improve the crowdsourcing requests. and may further include:
例となる方法は、クラウドソーシング要求を構成するために、ローンの少なくとも１つの属性をロボットプロセス自動化回路に提供することをさらに含むことができる。 The example method can further include providing at least one attribute of the loan to the robotic process automation circuitry to configure the crowdsourcing request.
例示的な方法は、クラウドソーシングの要求を構成することが、報酬を決定することを含むことをさらに含んでもよい。 The example method may further include configuring the crowdsourcing request includes determining a reward.
例となる方法は、クラウドソーシングの要求を公開する少なくとも１つのドメインを決定するために、ロボティックプロセスオートメーション回路にローンの少なくとも１つの属性を入力することをさらに含むことができる。 The example method can further include inputting at least one attribute of the loan into the robotic process automation circuitry to determine at least one domain to publish the crowdsourcing request to.
例示的な装置は、融資のための担保の状態に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータの構成を可能にするインターフェースを提供するように構成されたクラウドソーシング要求回路と、クラウドソーシング要求に応答してクラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路とを含んでもよい。及び、情報供給者グループのメンバーからクラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答を収集するためのインターフェースを提供し、情報供給イベントの成功に応答して情報供給者グループの少なくとも１つに報酬を提供するように構成されたクラウドソーシング通信回路を備える。 An exemplary apparatus comprises crowdsourcing request circuitry configured to provide an interface that enables configuration of at least one parameter of a crowdsourcing request related to obtaining information regarding the status of collateral for a loan; and a crowdsourcing publishing circuit configured to, in response to the crowdsourcing request, publish the crowdsourcing request to the group of information suppliers. and to provide an interface for collecting at least one response to the crowdsourcing request from members of the information supplier group and to provide a reward to at least one of the information supplier group in response to a successful information supply event. a crowdsourcing communication circuit configured to
本装置は、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも１つのパラメータに応答して成功した情報供給イベントを決定することによって報酬を管理し、成功した情報供給イベントに応答して情報供給者のグループの少なくとも１つに報酬を自動的に割り当てるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。 The apparatus manages rewards by determining successful information-providing events in response to at least one parameter configured to the crowdsourcing request; may further include a smart contract circuit configured to automatically allocate a reward to at least one of the .
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンのための保証人の条件を検証するためのクラウドソーシング・システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンの保証人の条件に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータを構成するように構成されたクラウドソーシング要求回路と、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開するように構成されたクラウドソーシング公開回路と、情報供給者のグループから少なくとも１つの応答を収集し処理し、情報供給者のグループの少なくとも１つに、情報供給の成功イベントに応答して報酬を与えるために構成されたクラウドソーシング通信回路と、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a crowdsourcing system for verifying a guarantor's terms for a loan. An exemplary platform, system, or apparatus comprises a crowdsourcing request circuit configured to configure at least one parameter of a crowdsourcing request related to obtaining information about a loan guarantor's terms; to a group of information suppliers; collecting and processing at least one response from the group of information suppliers; a crowdsourcing communication circuit configured to reward in response to a successful event.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、条件が、ローンの保証人であるエンティティの財務状況であることを含んでもよい。例示的なシステムは、財務状態が、事業体の公表された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態、。事業体の税務状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数の顧客レビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の位置、事業体の地理位置及び事業体の管轄区域からなる情報から選択される実体に関する情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、ことを含むことができる。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example system may include that the condition is the financial status of the entity that is the guarantor of the loan. An exemplary system is one in which the financial condition includes the entity's published valuation, property owned by the entity as indicated by public records, valuation of property owned by the entity, bankruptcy status of the entity, and foreclosure of the entity. Entity's default status, Entity's non-compliance status, Entity's criminal status, Entity's export control status, Entity's embargo status, Entity's tariff status. the entity's tax status, the entity's credit report, the entity's credit rating, the entity's website rating, the entity's product multiple customer reviews, the entity's social network rating, the entity's multiple entitlements, at least a portion of the information about the entity selected from information consisting of multiple referrals of the entity, multiple testimonies of the entity, multiple actions of the entity, location of the entity, geographic location of the entity, and jurisdiction of the entity; determined based on the
クラウドソーシング通信回路は、クラウドソーシング要求に対して構成された少なくとも１つのパラメータに応答して成功した情報供給イベントを決定することによって報酬を管理し、成功した情報供給イベントに応答して情報供給者のグループの少なくとも１つに報酬を自動的に割り当てるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。 The crowdsourcing communication circuitry manages rewards by determining successful information provisioning events in response to at least one parameter configured to the crowdsourcing request, and an information provider in response to the successful information provisioning events. may further include a smart contract circuit configured to automatically allocate the reward to at least one of the groups of .
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムを挙げることができる。 Exemplary systems may include loans comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An exemplary system can be mentioned.
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路が、ローンのための担保の状態に関する情報を取得するために、クラウドソーシング要求の少なくとも１つのさらなるパラメータを構成するようにさらに構成される、ことを含み得る。 The example system may include the crowdsourcing request circuitry further configured to configure at least one further parameter of the crowdsourcing request to obtain information regarding the status of collateral for the loan. .
例示的なシステムは、担保が、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる項目から選ばれる少なくとも一つの項目を含む場合がある。 Exemplary systems include collateral in the form of vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, Select from items consisting of tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property. may contain at least one item that is
例示的なシステムは、担保物の状態が、担保物がアイテムであり、担保物の状態が、アイテムの新品または中古の状態、アイテムのタイプ、アイテムのカテゴリ、アイテムの仕様、アイテムの製品機能セット、アイテムのモデル、アイテムのブランド、アイテムの製造業者、アイテムの状態、アイテムのコンテキスト、アイテムの状態、アイテムの価値、アイテムの保管場所、からなる属性の中から選択される属性に基づいて、担保の状態が決定される、例示的なシステムを含むことができる。アイテムの保管場所、アイテムの地理的位置、アイテムの年数、アイテムのメンテナンス履歴、アイテムの使用履歴、アイテムの事故履歴、アイテムの故障履歴、アイテムの所有権、アイテムの所有履歴、アイテムの種類の価格、アイテムの種類の価値、アイテムの評価、及びアイテムの評価からなる属性から選択される属性に基づいて決定されることを含み得る。 An exemplary system includes collateral status, where the collateral is an item, and where the collateral status is the item's new or used condition, item type, item category, item specification, item product feature set. , item model, item brand, item manufacturer, item condition, item context, item condition, item value, item storage location, and collateral may include an exemplary system in which the state of is determined. Item storage location, item geographic location, item age, item maintenance history, item use history, item accident history, item failure history, item ownership, item ownership history, item type price , is determined based on an attribute selected from attributes consisting of item type value, item rating, and item rating.
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、ならびにクラウドソーシング要求に対する報酬記述を分散台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。 An exemplary system includes a blockchain service circuit configured to record identification information and at least one parameter of a crowdsourcing request, at least one response to the crowdsourcing request, and a reward description for the crowdsourcing request on a distributed ledger. can further include:
例示的なシステムは、クラウドソーシング要求回路が、人間のユーザがクラウドソーシング要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にするようにさらに構成されていることを含み得る。 The example system may include the crowdsourcing request circuitry further configured to enable a workflow in which a human user inputs at least one parameter to establish the crowdsourcing request.
例示的なシステムは、少なくとも１つのパラメータが、要求された情報のタイプ、報酬の説明、および報酬を受け取るための条件を含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one parameter including the type of information requested, a description of the reward, and conditions for receiving the reward.
例示的なシステムは、報酬が、金融報酬、トークン、チケット、契約上の権利、暗号通貨量、複数の報酬ポイント、通貨量、製品またはサービスの割引、およびアクセス権から成る報酬から選択されることを含み得る。 An exemplary system wherein the reward is selected from rewards consisting of financial rewards, tokens, tickets, contractual rights, cryptocurrency amounts, multiple reward points, currency amounts, product or service discounts, and access rights. can include
例示的なシステムは、少なくとも１つの応答を処理し、応答として、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。 An exemplary system may further include a smart contract circuit configured to process at least one response and automatically undertake loan-related actions in response.
例示的なシステムは、少なくとも１つの応答を処理し、応答において、ローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマート契約回路を含み得、アクションは、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利設定アクション、デフォルト開始アクション、担保代替、およびローンの呼び出しのうちの少なくとも１つである、。 An exemplary system may include a smart contract circuit structured to process at least one response and automatically undertake loan-related actions in the response, where the actions are foreclosure actions, lien management actions. , a rate setting action, a default initiation action, a collateral substitution, and a loan call.
例示的なシステムは、以下の少なくとも１つに対する人間のユーザインタラクションを含む訓練データセットに対する訓練に基づいて、以下のように構成されるロボットプロセス自動化回路をさらに含むことができる。
クラウドソーシング要求回路またはクラウドソーシング通信回路が、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてクラウドソーシングの要求を構成するステップと。
The exemplary system can further include a robotic process automation circuit configured as follows based on training on a training data set including human user interactions on at least one of:
crowdsourcing request circuitry or crowdsourcing communication circuitry composing a crowdsourcing request based on at least one attribute of the loan.
例示的なシステムは、ローンの少なくとも１つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。 An example system may include at least one attribute of the loan obtained from a smart contract circuit that manages the loan.
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、複数のクラウドソーシング要求からの成果をさらに含む、ことを含み得る。 An example system may include that the training data set further includes results from multiple crowdsourcing requests.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、報酬を決定するようにさらに構造化されていることを含むことができる。 Exemplary systems can include the robotic process automation circuitry being further structured to determine the reward.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、クラウドソーシング公開回路がクラウドソーシング要求を公開する少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成されることを含み得る。 The example system may include the robotic process automation circuitry further configured to determine at least one domain to which the crowdsourcing publishing circuitry publishes the crowdsourcing request.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、融資のための担保の条件を検証するためのクラウドソーシング方法である。例示的な方法は、ローンのための保証人の条件に関する情報を得ることに関連するクラウドソーシング要求の少なくとも１つのパラメータを構成することと、クラウドソーシング要求を情報供給者のグループに公開することと、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答を収集して処理することと、情報供給イベントの成功に応答して情報供給者のグループの少なくとも１つの供給者に報酬を提供することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a crowdsourcing method for verifying the terms of collateral for a loan. An exemplary method comprises configuring at least one parameter of a crowdsourcing request related to obtaining information about a guarantor's terms for a loan and publishing the crowdsourcing request to a group of information providers. , collecting and processing at least one response to the crowdsourcing request, and providing a reward to at least one provider of the group of information providers in response to a successful information provision event.
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、情報供給者のグループの少なくとも一部に報酬の説明を公開することをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The exemplary method may further include publishing the reward description to at least a portion of the group of information providers in response to a successful information provider event.
例示的な方法は、成功した情報供給イベントに応答して、報酬が情報供給者グループの少なくとも１つに自動的に割り当てられることをさらに含むことができる。 The exemplary method can further include automatically assigning a reward to at least one of the information provider group in response to a successful information provider event.
例示的な方法は、クラウドソーシング要求の識別情報および少なくとも１つのパラメータ、クラウドソーシング要求に対する少なくとも１つの応答、ならびに報酬説明を、クラウドソーシング要求の分散台帳に記録することをさらに含むことができる。 The example method can further include recording identification information and at least one parameter of the crowdsourcing request, at least one response to the crowdsourcing request, and a compensation description in a distributed ledger of crowdsourcing requests.
例示的な方法は、人間のユーザーがクラウドソーシングの要求を確立するために少なくとも１つのパラメータを入力するワークフローを可能にするために、グラフィカルユーザーインターフェースを構成することをさらに含むことができる。 The example method can further include configuring a graphical user interface to enable a workflow in which a human user inputs at least one parameter to establish a crowdsourcing request.
また、情報提供の成功に応答して、ローンに関連する行動を自動的に実行することを含む場合もある。 It may also include automatically performing loan-related actions in response to successful information provision.
例示的な方法は、複数のクラウドソーシング要求に対応する複数の結果を含む訓練データセット上でロボットプロセス自動化回路を訓練することと、ロボットプロセス自動化回路を操作してクラウドソーシング要求を反復的に改善することとをさらに含んでもよい。 An exemplary method includes training a robotic process automation circuit on a training data set containing multiple outcomes corresponding to multiple crowdsourcing requests, and operating the robotic process automation circuit to iteratively improve the crowdsourcing requests. and performing.
クラウドソーシングの要求を構成するために、ローンの少なくとも１つの属性をロボットプロセス自動化回路に提供することをさらに含むことができる。 The method can further include providing at least one attribute of the loan to the robotic process automation circuitry to configure the crowdsourcing request.
例示的な方法は、クラウドソーシングの要求を構成することが、報酬を決定することをさらに含むことができる。 The example method can further include configuring the crowdsourcing request to determine a reward.
例となる方法は、クラウドソーシングの要求を公開する少なくとも１つのドメインを決定するために、ロボティックプロセスオートメーション回路にローンの少なくとも１つの属性を入力することをさらに含むことができる。 The example method can further include inputting at least one attribute of the loan into the robotic process automation circuitry to determine at least one domain to publish the crowdsourcing request to.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一組の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンに関与する複数のエンティティの各１つに対応する位置情報を決定するように構成されたデータ収集回路と、位置情報に応答して複数のエンティティの少なくとも１つのための管轄を決定するように構成された管轄定義回路と、複数のエンティティの少なくとも１つのための管轄に少なくとも部分的に基づいてローンに対するローン関連アクションを自動的に行うように構成されたスマート契約回路と、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for loan modification having a set of computational services. An exemplary platform, system, or apparatus includes data collection circuitry configured to determine location information corresponding to each one of a plurality of entities involved in a loan; a jurisdiction definition circuit configured to determine jurisdiction for at least one; and configured to automatically perform loan-related actions on loans based at least in part on the jurisdiction for at least one of the plurality of entities. and a smart contract circuit.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数のエンティティのうちの第１の１つが第１の法域にあり、複数のエンティティのうちの第２の１つが第２の法域にあることに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けるようにさらに構成されている、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system responds to the smart contract circuit that a first one of the plurality of entities is in a first jurisdiction and a second one of the plurality of entities is in a second jurisdiction. and further configured to automatically undertake loan-related actions.
例示的なシステムは、複数のエンティティの１つが第１の管轄から第２の管轄に移動することに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けるように、スマートコントラクト回路がさらに構成されていることを含み得る。 The exemplary system further includes smart contract circuitry configured to automatically undertake loan-related actions in response to one of the plurality of entities moving from the first jurisdiction to the second jurisdiction. can include
例示的なシステムは、ローン関連アクションが、以下からなるローン関連アクションから選択される少なくとも１つのローン関連アクションを含むことができる。ローンを提供すること、ローンを受け入れること、ローンを引き受けること、ローンの金利を設定すること、支払い要件を延期すること、ローンの金利を変更すること、担保の所有権を確認すること、所有権の変更を記録すること、担保の価値を評価すること、担保の検査を開始すること、ローンを呼び出すこと、ローンを終了すること、ローンの条件を設定すること、借り手に提供されるべき通知を提供すること、ローンの対象となる財産を差押えること、ローンの条件を変更すること、からなるローン関連アクションのうち、少なくとも１つを備えること。 Exemplary systems can include at least one loan-related action selected from loan-related actions consisting of: loan-related actions; granting loans, accepting loans, underwriting loans, setting interest rates on loans, deferring payment requirements, changing interest rates on loans, confirming ownership of collateral, ownership valuing collateral; initiating collateral inspections; calling loans; terminating loans; setting loan terms; having at least one of the loan-related actions of offering, seizing the property subject to the loan, and modifying the terms of the loan.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数の法域固有の規制通知要件を処理し、少なくとも１つのエンティティに対応する法域に基づいて、借り手に適切な通知を提供するようにさらに構成されている、ことを含み得る。貸し手、借り手、融資を受けた資金、融資の返済、または融資の担保からなるエンティティから選択される。 The example system is further configured such that the smart contract circuitry handles multiple jurisdiction-specific regulatory notification requirements and provides appropriate notification to the borrower based on the jurisdiction corresponding to the at least one entity. , can include Selected from entities consisting of lender, borrower, fund lent, repayment of loan, or collateral for loan.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、複数の管轄特有の規制上の差し押さえ要件を処理し、貸し手、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、またはローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する管轄に基づいて、借り手に適切な差し押さえ通知を提供するようにさらに構成されている、ことを含み得る。 An exemplary system is one in which the smart contract circuitry handles multiple jurisdiction-specific regulatory foreclosure requirements, and is used by entities consisting of lenders, borrowers, funds provided via loans, loan repayments, or loan collateral. further configured to provide appropriate foreclosure notices to borrowers based on jurisdictions corresponding to the at least one selected entity.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンの条件を設定するための複数の管轄固有のルールを処理し、借り手、ローンを介して提供される資金、ローンの返済、およびローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する管轄に基づいて、スマートコントラクトを構成するようにさらに構成されている、ことを含み得る。 An exemplary system is a smart contract circuit that handles multiple jurisdiction-specific rules for setting the terms of a loan, consisting of the borrower, funds provided via the loan, loan repayments, and loan collateral. further configured to configure the smart contract based on a jurisdiction corresponding to at least one entity selected from the entities.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンが複数のエンティティのうちの選択された１つに対応する法域において適用される最大金利制限に準拠するようにローンの金利を決定するようにさらに構成されている、ことを含み得る。 The example system is further configured so that the smart contract circuitry determines the interest rate of the loan such that the loan complies with a maximum interest rate limit applicable in a jurisdiction corresponding to the selected one of the plurality of entities. can include that
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンのための担保の状態を監視するようにさらに構成され、スマート契約回路が、ローンのための担保の状態に応答してローンのための金利を決定するようにさらに構成される、ことを含み得る。 The example system is further configured with the data collection circuitry monitoring the status of collateral for the loan, and the smart contract circuitry determining an interest rate for the loan in response to the status of the collateral for the loan. further configured to.
例示的なシステムは、データ収集回路が、ローンの当事者である複数のエンティティのうちの少なくとも１つの属性を監視するようにさらに構成され、スマート契約回路が、属性に応答してローンの金利を決定するようにさらに構成される、ことを含み得る。 The example system is further configured for the data collection circuitry to monitor attributes of at least one of the plurality of entities party to the loan, and the smart contract circuitry to determine an interest rate for the loan in response to the attributes. further configured to.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、ローン条件、ローン関連イベント、またはローン関連活動の少なくとも１つを管理するスマート契約の条件を指定するためのローン管理回路をさらに含む場合がある。 The example system may further include loan management circuitry for specifying the terms of the smart contract in which the smart contract circuitry governs at least one of loan terms, loan-related events, or loan-related activities.
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング管理、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小企業ローン、農場ローン、地方債、および補助金ローンからなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include loans comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Bill Financing Arrangements, Factoring Management, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Examples include at least one loan type selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans system.
例となるシステムは、融資の条件がそれぞれ、借入元本額、借入残高、借入金額、債務、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルトの結果からなる群から選択される少なくとも一つの部材からなることを含むことができる。 An exemplary system has the terms of a loan as principal amount borrowed, outstanding amount borrowed, amount borrowed, debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, scheduled payment, scheduled balloon payment, collateral designation, collateral substitutability, respectively. comprising at least one member selected from the group consisting of designation, party, guarantee, surety, collateral, personal guarantee, lien, term, agreement, seizure terms, default terms and default consequences.
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから成るシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに含むことができる。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. can further include at least one system configured to:
例示的なシステムは、評価回路が、複数のエンティティのうちの少なくとも１つに対応する管轄に基づいて、ローンのための担保の価値を決定するために評価モデルを使用するように構成されていることを含み得る。 The exemplary system is configured such that valuation circuitry uses the valuation model to determine the value of collateral for a loan based on a jurisdiction corresponding to at least one of the plurality of entities. can include
例となるシステムは、評価モデルが管轄特有の評価モデルであり、複数のエンティティの少なくとも１つに対応する管轄が、貸し手、借り手、ローンに従って提供される資金、ローンに従って提供される資金の引渡し場所、ローンの支払い、およびローンの担保からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティに対応する管轄を含むことができる。 An exemplary system is one in which the valuation model is a jurisdiction-specific valuation model, and a jurisdiction corresponding to at least one of the plurality of entities identifies the lender, the borrower, the funds provided pursuant to the loan, and the delivery location of the funds provided pursuant to the loan. , loan disbursement, and loan collateral.
例示的なシステムは、融資のための条件の少なくとも１つが、融資のための担保の価値に基づいていることを含むことができる。 Example systems can include at least one of the terms for the loan being based on the value of collateral for the loan.
例示的なシステムは、担保が、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を備えることを含み得る。車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産の品目、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる項目から選択される少なくとも１つの品目からなる、例示的なシステムが含まれ得る。 Exemplary systems may include collateral comprising at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles , beverages, precious metals, gems, jewellery, items of intellectual property, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, Exemplary systems may include at least one item selected from items consisting of machinery and personal property.
評価回路が、担保取引に関する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに含む、例示的なシステムであってもよい。 The exemplary system may be where the valuation circuitry further includes trade results processing circuitry configured to interpret outcome data relating to the collateral trade and iteratively improve the valuation model in response to the outcome data.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further including market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of the collateral.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保アイテムの価格データまたは財務データを監視することを含んでもよい。 Exemplary systems may include market value data collection circuitry monitoring pricing or financial data for offset collateral items in at least one open market.
例示的なシステムは、クラスタリング回路が、担保の属性に基づいて担保のアイテムを評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築することを含むことができる。 An example system can include clustering circuitry constructing a set of offset collateral items for evaluating collateral items based on collateral attributes.
担保のカテゴリ、担保の年数、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保の地理的位置の中から選択される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include selected among collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geographic location.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、一連の計算サービスを有するローンを修正するためのスマートコントラクト方法である。例示的な方法は、ローンに関与する複数のエンティティの各々に対応する位置情報を監視することと、位置情報に応答して、複数のエンティティの少なくとも１つのための管轄を決定することと、複数のエンティティの少なくとも１つのための管轄に少なくとも部分的に基づいて、ローンに対するローン関連アクションを自動的に引き受けることと、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a smart contract method for refinancing a loan with a set of computational services. An exemplary method includes monitoring location information corresponding to each of a plurality of entities involved in a loan; determining jurisdiction for at least one of the plurality of entities in response to the location information; automatically underwriting loan-related actions for the loan based, at least in part, on the jurisdiction for at least one of the entities of.
例となる方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、複数のエンティティのうちの第１のものが第１の管轄区域にあり、複数のエンティティのうちの第２のものが第２の管轄区域にあることに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けることを含み得る。 Certain additional aspects of example methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method provides a loan in response to a first of a plurality of entities being in a first jurisdiction and a second of the plurality of entities being in a second jurisdiction. It may include automatically undertaking related actions.
複数のエンティティのうちの１つが第１の管轄から第２の管轄に移動することに応答して、ローン関連アクションを自動的に引き受けることを含むことができる例示的な方法。 An example method that may include automatically undertaking a loan-related action in response to one of a plurality of entities moving from a first jurisdiction to a second jurisdiction.
例示的な方法は、複数のエンティティのうちの関連する１つの管轄に基づいて、複数の管轄固有要件を処理することと、以下からなる操作から選択される少なくとも１つの操作を実行することとを含み得る。規制通知要件を含む複数の管轄固有要件に応答して、借り手に適切な通知を提供すること、ローンの条件についての管轄固有規則を含む複数の管轄固有要件に応答して、ローンの条件を設定するための特定の規則を設定すること、最大金利制限を含む複数の管轄固有要件に応答して、ローンが最大金利制限を遵守するようにローンの金利を決定すること、から成るエンティティから選ばれる少なくとも一つのエンティティから成る複数のエンティティのうちの関連の一つが、貸し手、借り手、融資された資金、融資の返済、および融資の担保の操作から成る、ことを含むことができる。 An exemplary method includes processing a plurality of jurisdiction-specific requirements based on an associated jurisdiction of the plurality of entities and performing at least one operation selected from operations consisting of: can contain. Providing appropriate notice to borrowers in response to multiple jurisdiction-specific requirements, including regulatory notice requirements; setting loan terms in response to multiple jurisdiction-specific requirements, including jurisdiction-specific rules for loan terms; and determining the interest rate of the loan so that the loan complies with the maximum interest rate limit, in response to multiple jurisdiction-specific requirements, including the maximum interest rate limit. An association of a plurality of entities comprising at least one entity may include a lender, a borrower, loaned funds, loan repayment, and loan collateral operations.
例となる方法は、ローンのための複数の担保の状態またはローンの当事者である複数のエンティティの少なくとも１つの属性のうちの少なくとも１つを監視することを含み得、状態または属性は、金利を決定するために使用される。 An example method may include monitoring at least one of a plurality of collateral conditions for a loan or at least one attribute of a plurality of entities that are parties to the loan, the condition or attribute used to determine
また、この方法は、複数のエンティティの少なくとも１つの管轄に基づいて、ローンのための担保の価値を決定するために評価モデルを動作させることを含んでもよい。 The method may also include operating a valuation model to determine the value of collateral for the loan based on jurisdiction of at least one of the plurality of entities.
例示的な方法は、担保取引に関連する結果データを解釈することと、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することを含むことができる。 An exemplary method can include interpreting outcome data associated with a collateral transaction and iteratively improving a valuation model in response to the outcome data.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクトシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を監視および収集するように構造化されたデータ収集回路と、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいてローンに関連する債務を自動的に再構築するように構造化されたスマート契約回路と、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a smart contract system for modifying loans. An exemplary platform, system, or apparatus includes data collection circuitry structured to monitor and collect information about at least one entity involved in a loan; and smart contract circuitry structured to automatically reconstruct the debt associated with the loan based on the information obtained.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、監視され収集された情報が、融資のための担保の状態を構成する、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include that the monitored and collected information constitutes the status of collateral for financing.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、ローンのコベナンツ及びローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集された情報に基づいてイベントの発生を決定し、イベントの発生に応答して負債を自動的に再編するようにさらに構成されてもよい。 An exemplary system includes smart contract circuitry determining the occurrence of an event based on the covenants of the loan and monitored and collected information about at least one entity involved in the loan, and automating the liability in response to the occurrence of the event. may be further configured to reorganize systematically.
イベントとは、ローンの担保がローンの残額の必要な端数価値を超えないことである、例示的なシステムを含むことができる。 An event can include an exemplary system in which the loan collateral does not exceed the required fractional value of the loan balance.
例示的なシステムは、事象が契約に関する買い手の不履行であることを含むことができる。 An exemplary system may include that the event is the buyer's failure to perform on the contract.
監視され収集された情報が、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティの属性を含む、例示的なシステムを含むことができる。 The monitored and collected information may include an exemplary system including attributes of at least one entity involved in the loan.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、ローン条件、ローン関連イベントまたはローン関連活動の少なくとも１つを管理するスマート契約の条件を指定するように構造化されたローン管理回路をさらに含むことができる。 The example system may further include loan management circuitry structured such that the smart contract circuitry specifies terms of a smart contract governing at least one of loan terms, loan-related events, or loan-related activities. .
例示的なシステムは、ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金融資からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムが含まれる場合がある。 Exemplary systems may include loans comprising at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from loan types consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans; An exemplary system may be included.
システムの例としては、ローンの条件がそれぞれ、借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、デフォルト結果からなる群から選ばれた少なくとも一つのメンバーを含むことが挙げられる。 An example of the system is that the terms of a loan are each borrowed principal, borrowed balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, Including at least one member selected from the group consisting of guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, covenants, seizure terms, default terms, and default consequences.
例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに備える、ことを含み得る。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. further comprising at least one system configured to:
また、例示的なシステムは、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、担保の価値を決定するために評価モデルを使用するように構成された評価回路をさらに含むことができる。 The exemplary system also further includes a valuation circuit configured to use the valuation model to determine the value of the collateral based on the monitored and collected information regarding at least one entity involved in the loan. be able to.
例示的なシステムは、負債の再編が、データ収集回路によって監視されるローンのための担保の評価に基づいて行われることを含むことができる。 Exemplary systems may include restructuring of liabilities based on valuations of collateral for loans monitored by data collection circuitry.
例示的なシステムは、担保が、以下からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を備えることを含み得る。車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値あるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石、知的財産の品目、から成る品目から選択される少なくとも１つの品目から成る、例示的なシステムが含まれ得る。飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産をいう。 Exemplary systems may include collateral comprising at least one item selected from items consisting of; Vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles , beverages, precious metals, gems, jewelry, items of intellectual property, and the like. Beverages, precious metals, jewelry, gemstones, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and movable property.
評価回路が、担保取引に関連する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに含む、例示的なシステムであってもよい。 No matter the exemplary system, the valuation circuitry further includes trade results processing circuitry configured to interpret outcome data associated with the collateral trade and iteratively improve the valuation model in response to the outcome data. good.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに備えることを含むことができる。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further comprising market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of the collateral.
市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保物品の価格設定または財務データを監視する、例示的なシステムを含むことができる。 Market value data collection circuitry may include an exemplary system for monitoring pricing or financial data for offset collateral in at least one open market.
例示的なシステムは、担保の項目を評価するためのオフセット担保項目のセットが、担保の属性に基づくクラスタリング回路を使用して構築されることを含み得る。 An exemplary system may include a set of offset collateral items for evaluating collateral items is constructed using a clustering circuit based on collateral attributes.
例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択されることを含むことができる。 Exemplary systems may include attributes selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを修正するためのスマートコントラクト方法である。例示的な方法は、少なくとも１つのエンティティに関する情報を監視および収集することを含み得る。
少なくとも１つのエンティティに関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的に再構築すること。
In embodiments, provided herein is a smart contract method for modifying a loan. An exemplary method may include monitoring and collecting information regarding at least one entity.
Automatically reconstructing loan-related liabilities based on monitored and collected information about at least one entity.
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な方法は、ローンのコベナンツ及びローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する監視及び収集された情報に基づいてイベントの発生を決定することと、イベントの発生に応答して負債を自動的に再構築することとを含んでもよい。 An exemplary method includes determining the occurrence of an event based on the covenants of the loan and monitored and collected information about at least one entity involved in the loan; and constructing.
例となる方法は、ローン条件、ローン関連イベント、またはローン関連活動の少なくとも１つを支配するスマート契約の条件を指定することを含み得る。 An example method may include specifying terms of a smart contract that govern at least one of loan terms, loan-related events, or loan-related activities.
例示的な方法は、モニタリングされた、ローンに関与する少なくとも１つのエンティティに関する収集された情報に基づいて、担保の価値を決定するために評価モデルを動作させることを含むことができる。 An exemplary method may include operating a valuation model to determine the value of collateral based on monitored information collected about at least one entity involved in the loan.
例となる方法は、担保取引に関連する結果データを解釈することと、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善することをさらに含むことができる。 An example method can further include interpreting outcome data associated with a collateral transaction and iteratively improving the valuation model in response to the outcome data.
例となる方法は、担保に対する価値に関連する市場情報を監視し報告することをさらに含むことができる。 Example methods can further include monitoring and reporting market information related to values for collateral.
例となる方法は、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保品目の価格設定または財務データを監視することをさらに含むことができる。 An example method may further include monitoring pricing or financial data for offset collateral items in at least one open market.
例となる方法は、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、担保を評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築することをさらに含むことができる。 An example method can further include constructing a set of offset collateral items for evaluating collateral using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
装置は、借り手またはローンのための担保の少なくとも一方に関する情報を監視および収集するように構成されたデータ収集回路と、借り手またはローンのための担保の少なくとも一方に関する監視および収集された情報に基づいて、ローンに関連する債務を自動的にリストラするように構成されたスマート契約回路とを含んでもよい。 a data collection circuit configured to monitor and collect information about at least one of the borrower or the collateral for the loan; and based on the monitored and collected information about the borrower or the collateral for the loan and/or , and smart contract circuitry configured to automatically restructure the debt associated with the loan.
データ収集回路は、ローンのための担保に関する情報を監視および収集するように構成されてもよく、監視および収集された情報は、ローンのための担保の状態を構成する。 The data collection circuitry may be configured to monitor and collect information regarding collateral for the loan, the monitored and collected information constituting the status of the collateral for the loan.
本装置は、ローンのための担保の状態に少なくとも部分的に基づいてローンのための担保の価値を決定するために評価モデルを使用するように構成された評価回路をさらに含んでもよい。 The apparatus may further include valuation circuitry configured to use the valuation model to determine the value of collateral for the loan based at least in part on the condition of the collateral for the loan.
評価回路は、担保取引に関する結果データを解釈し、結果データに応答して評価モデルを反復的に改善するように構成された取引結果処理回路をさらに含んでもよい。 The valuation circuitry may further include trade results processing circuitry configured to interpret outcome data relating to the collateral trade and iteratively improve the valuation model in response to the outcome data.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するためのソーシャルネットワーク・モニタリング・システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたソーシャルネットワーク入力回路と、ローン保証パラメータに応答してローンに関わるエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答してローンのための保証を検証するように構成された保証検証回路とを含んでもよい。 In embodiments, provided herein is a social network monitoring system for verifying the terms of guarantees on loans. An exemplary platform, system, or apparatus is configured to interpret social network input circuitry configured to interpret loan security parameters and to monitor social network information regarding entities involved in loans in response to the loan security parameters. a social network data collection circuit configured to collect data using a plurality of algorithms and a guarantee verification circuit configured to verify a guarantee for a loan in response to the monitored social network information; and may include
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、ローン保証パラメータが、エンティティの財務状態を含み、エンティティがローンの保証人である、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example system may include that the loan guarantee parameters include the financial condition of the entity and that the entity is the guarantor of the loan.
例示的なシステムは、保証検証回路が、事業体の公示された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の犯罪状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態、。事業体の税務状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数の顧客レビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の場所、事業体の管轄、及び事業体の地理位置からなる属性から選択される少なくとも１つの属性に基づいて財務状況を決定するようにさらに構成されていることを含むことができる。 An exemplary system is one in which the warranty verification circuit evaluates the entity's published valuation, property owned by the entity as indicated by public records, property owned by the entity, valuation of property owned by the entity, bankruptcy status of the entity, Foreclosure status, entity default status, entity non-compliance status, entity criminal status, entity export control status, entity embargo status, entity customs status. the entity's tax status, the entity's credit report, the entity's credit rating, the entity's website rating, the entity's product multiple customer reviews, the entity's social network rating, the entity's multiple entitlements, Based on at least one attribute selected from the following attributes: multiple referrals of the entity, multiple testimonies of the entity, multiple behaviors of the entity, location of the entity, jurisdiction of the entity, and geographic location of the entity; further configured to determine the financial status by
例示的なシステムは、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金ローンからなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems include loans such as auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements, payday loans, refund prediction loans, student loans. Select from loan types consisting of loans, syndicated loans, title loans, mortgages, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans. An exemplary system can include at least one loan type that includes:
例となるシステムは、融資のための担保の状態に関する情報を取得するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよく、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫セット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費物、品目、食用品目、飲料、貴金属、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、および動産からなる項目から選ばれる少なくとも一つの項目を含み、保証検証回路は、さらに、融資の担保の状態に対応して、融資の保証を検証するように構成されていることを特徴とする。 An example system may include data collection circuitry structured to obtain information about the status of collateral for a loan, where the collateral may be vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped properties. land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory sets, commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, items, edible items, beverages, precious metals, gems, intellectual property rights, including at least one item selected from items consisting of contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and movable property; , is configured to verify the guarantee of the loan.
例示的なシステムは、担保の状態が、以下からなる群から選択される状態属性を備えることを含み得る。担保の品質、担保の所有権、担保の占有、担保の先取特権、新品または中古、タイプ、カテゴリー、仕様、製品機能セット、モデル、ブランド、メーカー、ステータス、コンテキスト、状態、価値、保管場所、ジオロケーション、年齢、メンテナンス履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有権、所有権履歴、価格、評価、および評価からなる群から選択される状態属性を含んでいる。 Exemplary systems may include collateral status comprising status attributes selected from the group consisting of; Collateral Quality, Collateral Ownership, Collateral Possession, Collateral Lien, New or Used, Type, Category, Specification, Product Feature Set, Model, Brand, Manufacturer, Status, Context, Condition, Value, Storage Location, Geo It includes a condition attribute selected from the group consisting of location, age, maintenance history, usage history, accident history, failure history, ownership, ownership history, price, rating, and rating.
例示的なシステムは、ソーシャルネットワーク入力回路が、人間のユーザーがローン保証パラメータを入力してソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するワークフローを可能にするようにさらに構成されていることを含むことができる。 The example system can include the social network input circuitry further configured to enable a workflow in which a human user inputs loan guarantee parameters to establish social network data collection and monitoring requests. can.
例示的なシステムは、ローンの検証に応答してローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構造化されたスマートコントラクト回路を含んでもよい。 An exemplary system may include a smart contract circuit structured to automatically undertake loan-related actions in response to loan verification.
例となるシステムは、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答しており、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関与する第２のエンティティへの警告の提供からなるアクションから選択された少なくとも１つのアクションを含むことができる。 The example system has actions related to loans in response to loan guarantees not being valid, actions include foreclosure action, lien management action, interest rate adjustment action, default initiation action, collateral substitution, loan It can include at least one action selected from actions consisting of calling and providing a warning to a second entity involved in the loan.
例示的なシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集回路との人間のユーザーインタラクションを含むトレーニングデータセットに対する反復トレーニングに基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されたロボットプロセス自動化回路を含んでもよい。 An exemplary system is a robot configured to configure loan guarantee parameters based on at least one attribute of a loan based on iterative training on a training data set including human user interactions with a social network data collection circuit. It may also include process automation circuitry.
例示的なシステムは、ローンの少なくとも１つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。 An example system may include at least one attribute of the loan obtained from a smart contract circuit that manages the loan.
例示的なシステムは、学習データセットが、ソーシャルネットワークデータ収集回路によって実行される複数のソーシャルネットワークデータ収集および監視要求からの結果をさらに含む、ことを含み得る。 An example system may include that the learning data set further includes results from multiple social network data collection and monitoring requests performed by the social network data collection circuit.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、ソーシャルネットワークデータ収集回路が適用される少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。 The example system may include the robotic process automation circuitry further configured to determine at least one domain to which the social network data collection circuitry applies.
例示的なシステムは、トレーニングが、複数のアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路をトレーニングすることを含むことができる。 An example system may include training a robotic process automation circuit to configure a plurality of algorithms.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するためのソーシャルネットワークモニタリング方法である。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈することと、ローン保証パラメータに応答してローンに関与するエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成される複数のアルゴリズムを使用してデータを収集することと、監視されたソーシャルネットワーク情報に応答してローンに対する保証を検証することとを含んでもよい－。 In embodiments, provided herein is a social network monitoring method for verifying the terms of a guarantee on a loan. An exemplary method collects data using a plurality of algorithms configured to interpret a loan guarantee parameter and monitor social network information about an entity involved in a loan in response to the loan guarantee parameter. and verifying the security for the loan in response to the monitored social network information.
例示的な方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、人間ユーザがローン保証パラメータを入力してソーシャルネットワークデータ収集および監視要求を確立するワークフローを可能にすることをさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The exemplary method may further include enabling workflows for human users to enter loan guarantee parameters to establish social network data collection and monitoring requests.
例となる方法は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行することをさらに含む場合がある。 An example method may further include automatically performing loan-related actions in response to loan verification.
ローンに関するアクションがローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが差し押さえアクションを含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 An example method may further be included in which the action regarding the loan is in response to the loan guarantee not being valid and the action includes a foreclosure action.
ローンに関連するアクションがローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが先取特権管理アクションを含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 Exemplary methods may further be included in which the action associated with the loan is responsive to the loan guarantee not being valid and the action includes a lien management action.
ローンに関するアクションが、ローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが金利調整アクションを含む、例示的な方法がさらに含まれ得る。 An exemplary method may further be included in which the action regarding the loan is in response to the loan guarantee not being valid and the action includes an interest rate adjustment action.
例となる方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答すること、およびアクションがデフォルト開始アクションを含むことをさらに含むことができる。 An example method may further include an action associated with the loan responding that the loan guarantee is not valid, and the action including a default initiation action.
ローンに関するアクションがローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが担保の代替を含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 Exemplary methods may further be included in which the action on the loan is in response to the loan guarantee not being valid and the action includes replacement of collateral.
ローンに関連するアクションがローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションがローンを呼び出すことを含む、例示的な方法をさらに含むことができる。 The exemplary method can further include the action associated with the loan is responsive to the loan guarantee not being valid, and the action includes invoking the loan.
ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答すること、及びアクションが、ローンに関与する第２のエンティティにアラートを提供することを含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 An exemplary method may further be included wherein the action associated with the loan includes responding that the loan guarantee is not valid and the action providing an alert to a second entity involved in the loan. .
例となる方法は、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてデータ収集及び監視動作を設定するために、ロボットプロセス自動化回路を繰り返し訓練することをさらに含み得、ロボットプロセス自動化回路は、複数のアルゴリズムからの結果又は人間のユーザーとの対話の少なくとも一方を含む訓練データセット上で訓練される。 An example method may further include iteratively training a robotic process automation circuit to configure data collection and monitoring behavior based on at least one attribute of the loan, wherein the robotic process automation circuit is trained from a plurality of algorithms. and/or interactions with human users.
例示的な方法は、複数のアルゴリズムが適用される少なくとも１つのドメインを決定することをさらに含んでもよい。例えば、アルゴリズムは、決定において、複数のドメインに問い合わせることができる。 An exemplary method may further include determining at least one domain to which multiple algorithms are applied. For example, an algorithm can query multiple domains in a decision.
例となる装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたソーシャルネットワーク入力回路と、ローン保証パラメータに応答してローンの保証人に関するソーシャルネットワーク情報を監視するように構成された複数のアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、監視したソーシャルネットワーク情報に応答してローンに対する保証を検証するように構成された保証検証回路とを含むことができる。 An exemplary apparatus includes a social network input circuit configured to interpret a loan guarantee parameter and a plurality of algorithms configured to monitor social network information regarding a loan guarantor in response to the loan guarantee parameter. a social network data collection circuit configured to collect data using a social network data collection circuit; and a security verification circuit configured to verify security for the loan in response to the monitored social network information.
ローン保証パラメータは、ローンの保証人の財務状況を含んでもよく、保証検証回路は、さらに、以下からなる属性から選択される少なくとも一つの属性に基づいて、ローンの保証人の財務状況、ローンを保証する保証人、企業の公示された評価、公的記録によって示される企業が所有する財産のセット、企業が所有する財産のセットの評価、企業の破産状態、企業の差し押さえ状態、企業の契約上の不履行状態、企業の規制違反状態、企業の犯罪状態、企業の輸出規制状態、企業の禁輸状態。事業体の関税状況、事業体の課税状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に関する一連のカスタマーレビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の資格情報、事業体の紹介状、事業体の証言、事業体の行動、事業体の所在地、及び事業体のジオロケーションの状態を決定するように構成されていることを特徴とする。 The loan guarantee parameters may include the financial condition of the loan guarantor, and the guarantee verification circuit further determines the financial condition of the loan guarantor, the loan, based on at least one attribute selected from attributes consisting of: The guarantor to guarantee, the company's published valuation, the set of properties owned by the company as shown by public records, the valuation of the set of properties owned by the company, the bankruptcy status of the company, the foreclosure status of the company, the contractual status of the company corporate non-compliance status, corporate criminal status, corporate export control status, and corporate embargo status. Entity's customs status, Entity's tax status, Entity's credit report, Entity's credit rating, Entity's website rating, Entity's product suite of customer reviews, Entity's social network rating, Business The method is configured to determine entity credentials, entity referrals, entity testimony, entity behavior, entity location, and entity geolocation status.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するための監視システムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、ローン保証パラメータを解釈するように構成されたモノのインターネット（ＩｏＴ）データ入力回路と、ローン保証パラメータに応答してローンに関わるエンティティからおよびエンティティについて収集したＩｏＴ情報を監視するように構成された少なくとも一つのアルゴリズムを使用してデータを収集するように構成されたＩｏＴデータ収集回路と、監視したＩｏＴ情報に応答してローンのための保証を有効にするように構成された保証有効性確認回路とを含むことができる。 In embodiments, provided herein is a monitoring system for verifying the terms of a guarantee on a loan. An exemplary platform, system, or apparatus includes an Internet of Things (IoT) data input circuit configured to interpret loan guarantee parameters and collected from and about entities involved in a loan in response to the loan guarantee parameters. IoT data collection circuitry configured to collect data using at least one algorithm configured to monitor IoT information; and responsive to the monitored IoT information to validate a guarantee for a loan. and a warranty validation circuit configured to:
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、ローン保証パラメータは、事業体の財政状態であり、事業体は融資の保証人であるものを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include that the loan guarantee parameter is the entity's financial position and the entity is the guarantor of the loan.
例示的なシステムは、監視されるＩｏＴ情報が、事業体の公示された評価、公的記録によって示される事業体が所有する財産、事業体が所有する財産の評価、事業体の破産状態、事業体の差し押さえ状態、事業体の契約不履行状態、事業体の規制違反状態、事業体の刑事状態、事業体の輸出規制状態、事業体の禁輸状態、事業体の関税状態。事業体の税務状況、事業体の信用報告書、事業体の信用格付け、事業体のウェブサイト格付け、事業体の製品に対する複数の顧客レビュー、事業体のソーシャルネットワーク格付け、事業体の複数の資格、事業体の複数の紹介、事業体の複数の証言、事業体の複数の行動、事業体の場所、事業体の管轄、及び事業体の地理位置のうちの少なくとも１つを備えることを含み得る。 Exemplary systems include the monitoring of IoT information that includes the publicly disclosed valuation of the entity, property owned by the entity as indicated by public records, valuation of property owned by the entity, bankruptcy status of the entity, business Entity seizure status, Entity default status, Entity non-compliance status, Entity criminal status, Entity export control status, Entity embargo status, Entity customs status. the entity's tax status, the entity's credit report, the entity's credit rating, the entity's website rating, the entity's product multiple customer reviews, the entity's social network rating, the entity's multiple entitlements, Providing at least one of multiple referrals of the entity, multiple testimonies of the entity, multiple actions of the entity, location of the entity, jurisdiction of the entity, and geographic location of the entity.
例示的なシステムは、ローンが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、および助成金融資からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプを含む、例示的なシステムが含まれる場合がある。 Exemplary systems include loans such as auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements, payday loans, refund prediction loans, student loans. Select from loan types consisting of loans, syndicated loans, title loans, mortgages, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bonds, and grant loans. An exemplary system may be included that includes at least one loan type.
例示的なシステムは、ＩｏＴデータ収集回路が、ローンのための担保の状態に関する情報を取得するようにさらに構成されており、担保が、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫からなる項目から選択された少なくとも１つの項目を含む、ことを含みうる。在庫品、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約権、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産のセットである。前記保証検証回路は、前記融資の担保の状態に応答して前記融資の保証を検証するようにさらに構成されている、請求項１に記載の方法。
The example system further comprises the IoT data collection circuitry obtaining information regarding the status of collateral for the loan, wherein the collateral is a vehicle, a vessel, an airplane, a building, a house, a real estate property, an undeveloped property. including at least one item selected from the items consisting of land, farms, crops, municipal facilities, and warehouses. Stocks, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools , machinery, and personal property. 2. The method of
例となるシステムは、担保の状態が、担保の品質、担保に対する権利の状態、担保の所有の状態、担保に対する先取特権の状態、新品または中古の状態、タイプ、カテゴリー、仕様、製品の機能セット、モデル、ブランド、製造者、状態、コンテキスト、状態、値、保管場所、ジオロケーション、年齢、整備履歴、使用履歴、事故履歴、故障履歴、所有者、所有権履歴、価格、査定、評価からなるグループから選択される状態属性を含むことができる。 An exemplary system is one in which the collateral status is collateral quality, collateral title status, collateral ownership status, collateral lien status, new or used condition, type, category, specification, product feature set. , model, brand, manufacturer, condition, context, condition, value, storage location, geolocation, age, service history, use history, accident history, failure history, owner, ownership history, price, appraisal, rating It can contain state attributes selected from groups.
例示的なシステムは、ＩｏＴデータ収集入力回路が、人間のユーザーがローン保証パラメータを入力してモノのインターネットデータ収集要求を確立するワークフローを可能にするようにさらに構成されている、ことを含み得る。 An example system may include the IoT data collection input circuitry is further configured to enable a workflow in which a human user inputs loan guarantee parameters to establish an Internet of Things data collection request. .
例示的なシステムは、ローンの検証に応答してローンに関連するアクションを自動的に引き受けるように構成されたスマートコントラクト回路を含んでもよい。 An example system may include a smart contract circuit configured to automatically undertake loan-related actions in response to loan verification.
例となるシステムは、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答しており、アクションが、差し押さえアクション、先取特権管理アクション、金利調整アクション、デフォルト開始アクション、担保の代替、ローンの呼び出し、およびローンに関わる第２のエンティティへの警告の提供からなるアクションから選択された少なくとも１つのアクションを含むことができる。 The example system has actions related to loans in response to loan guarantees not being valid, actions include foreclosure action, lien management action, interest rate adjustment action, default initiation action, collateral substitution, loan It can include at least one action selected from actions consisting of calling and providing a warning to a second entity involved in the loan.
例示的なシステムは、ＩｏＴデータ収集回路との人間ユーザインタラクションを含むトレーニングデータセットに対する反復トレーニングに基づいて、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてローン保証パラメータを構成するように構成されたロボットプロセス自動化回路を含むことができる。 An exemplary system comprises robotic process automation configured to configure loan guarantee parameters based on at least one attribute of a loan based on iterative training on a training data set including human user interaction with an IoT data collection circuit circuit.
例示的なシステムは、ローンの少なくとも１つの属性が、ローンを管理するスマートコントラクト回路から取得されることを含んでもよい。 An example system may include at least one attribute of the loan obtained from a smart contract circuit that manages the loan.
例示的なシステムは、トレーニングデータセットが、ＩｏＴデータ収集回路によって実行される複数のＩｏＴデータ収集および監視要求からの成果をさらに含む、ことを含み得る。 An example system may include that the training data set further includes results from multiple IoT data collection and monitoring requests performed by the IoT data collection circuitry.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、ＩｏＴデータ収集回路が適用される少なくとも１つのドメインを決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。 The example system may include the robotic process automation circuitry further configured to determine at least one domain to which the IoT data collection circuitry applies.
例示的なシステムは、トレーニングが、少なくとも１つのアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路をトレーニングすることを含むことができる。 An exemplary system can include training a robotic process automation circuit to configure at least one algorithm.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンに対する保証の条件を検証するための監視方法である。例示的な方法は、ローン保証パラメータを解釈することと、ローン保証パラメータに応答してローンに関与するエンティティから収集されたモノのインターネット（ＩｏＴ）情報を監視するように構成される複数のアルゴリズムを使用してデータを収集することと、監視されたＩｏＴ情報に応答してローンのための保証を妥当性確認することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a monitoring method for verifying the terms of a guarantee on a loan. An exemplary method includes a plurality of algorithms configured to interpret a loan guarantee parameter and monitor Internet of Things (IoT) information collected from an entity involved in a loan in response to the loan guarantee parameter. collecting data using and validating guarantees for loans in response to monitored IoT information.
例となる方法の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、実体の財務状態に関する情報を取得するためにローン保証パラメータを構成することをさらに含み得、ここで、実体はローンの保証人である。 Certain additional aspects of example methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include configuring loan guarantee parameters to obtain information about the financial condition of the entity, where the entity is the guarantor of the loan.
例示的な方法は、ローンのための担保の状態に関する情報を取得するために少なくとも１つのアルゴリズムを構成することをさらに含み、担保は、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、有価証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械類、動産。融資のための担保の状態に応じて、さらに融資のための保証を有効化することからなる項目から選択された少なくとも１つの項目を含む。 Exemplary methods further include configuring at least one algorithm to obtain information regarding the status of collateral for loans, where the collateral includes vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventories, commodities, securities, currencies, securities, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property rights, Contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, movable property. Dependent on the status of the collateral for the loan, it further includes at least one item selected from the items consisting of activating the security for the loan.
例となる方法は、人間のユーザーがローン保証パラメータを入力してＩｏＴデータ収集要求を確立するワークフローを可能にすることをさらに含み得る。 An example method may further include enabling a workflow in which a human user enters loan guarantee parameters to establish an IoT data collection request.
例となる方法は、ローンの検証に応答して、ローンに関連するアクションを自動的に実行することをさらに含む場合がある。 An example method may further include automatically performing loan-related actions in response to loan verification.
例となる方法は、ローンに関連するアクションがローン保証が有効でないことに応答すること、およびアクションが差し押さえアクションを含むことをさらに含むことができる。 The example method can further include an action related to the loan responding that the loan guarantee is not valid, and the action including a foreclosure action.
ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが先取特権管理アクションを含む、例示的な方法をさらに含むことができる。 The example method can further include the action associated with the loan is in response to the loan guarantee not being valid, and the action includes a lien management action.
ローンに関するアクションが、ローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが金利調整アクションを含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 An exemplary method may further be included in which the action regarding the loan is in response to the loan guarantee not being valid and the action includes an interest rate adjustment action.
例となる方法は、ローンに関連するアクションが、ローン保証が有効でないことに応答すること、およびアクションがデフォルト開始アクションを含むことをさらに含むことができる。 An example method may further include an action associated with the loan responding that the loan guarantee is not valid, and the action including a default initiation action.
ローンに関するアクションがローン保証が有効でないことに対応するものであり、アクションが担保の代替を含んでいる場合、例示的な方法はさらに含まれる場合がある。 The example method may further be included if the action on the loan is in response to the loan guarantee not being valid and the action includes collateral replacement.
ローンに関連するアクションがローン保証が有効でないことに応答しており、アクションがローンを呼び出すことを含む、例示的な方法がさらに含まれる場合がある。 An example method may further be included in which an action related to a loan is responsive to the loan guarantee not being valid and the action includes invoking the loan.
例示的な方法は、ローンに関連するアクションがローン保証が検証されないことに応答すること、及びアクションがローンに関与する第２のエンティティにアラートを提供することを含むことをさらに含むことができる。 The example method may further include an action associated with the loan in response to the loan guarantee not being verified, and the action including providing an alert to a second entity involved in the loan.
例示的な方法は、ローンの少なくとも１つの属性に基づいてＩｏＴデータ収集および監視アクションを構成するためにロボットプロセス自動化回路を繰り返し訓練することをさらに含み得、ロボットプロセス自動化回路は、複数のアルゴリズムからの結果または人間のユーザーとの対話の少なくとも一方を含む訓練データセットで訓練される。 An example method may further include iteratively training a robotic process automation circuit to configure IoT data collection and monitoring actions based on at least one attribute of the loan, wherein the robotic process automation circuit is trained from a plurality of algorithms. and/or interactions with human users.
例となる方法は、複数のアルゴリズムが適用される少なくとも１つのドメインを決定することをさらに含むことができる。 An example method can further include determining at least one domain to which multiple algorithms are applied.
例示的な方法は、トレーニングが、複数のアルゴリズムを構成するためにロボットプロセス自動化回路をトレーニングすることを含むことをさらに含んでもよい。 The example method may further include training the robotic process automation circuitry to configure the plurality of algorithms.
例示的な方法は、トレーニングデータセットが、ＩｏＴデータ収集および監視要求のセットからの成果をさらに含むことを含み得る。 An exemplary method may include the training data set further including outcomes from a set of IoT data collection and monitoring requests.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーションシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、少なくとも１つのローン取引に関連する少なくとも１つのエンティティからインタラクションの訓練セットを収集するように構成されたデータ収集回路と、少なくとも１つのローン交渉アクションを分類するためにインタラクションの訓練セットに基づいて訓練された自動ローン分類回路と、新規ローンの当事者の代わりに新規ローンの諸条件を交渉するために自動ローン分類回路によって分類された複数のローン交渉アクションと複数のローン取引結果の訓練セットに基づいて訓練されたロボットプロセス自動化回路とを含む場合がある。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation system for negotiating loans. An exemplary platform, system, or apparatus classifies at least one loan negotiation action with data collection circuitry configured to collect a training set of interactions from at least one entity associated with at least one loan transaction. an automatic loan classification circuit trained based on a training set of interactions for and multiple loan negotiation actions classified by the automatic loan classification circuit to negotiate new loan terms on behalf of the parties to the new loan; and a robotic process automation circuit trained based on a training set of loan transaction results.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから成るシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに備える、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. further comprising at least one system configured to:
例となるシステムは、少なくとも１つのエンティティが少なくとも１つのローン取引の当事者であることを含むことができる。 An example system may include at least one entity being a party to at least one loan transaction.
少なくとも１つのエンティティが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、会計士から成るエンティティから選択されている例示的システムを含むことができる。 At least one entity is a primary lender, secondary lender, lending syndicate, corporate lender, government lender, bank lender, collateral lender, bond issuer, bond purchaser, unsecured lender, guarantor, collateral provider, borrower, debtor An exemplary system selected from the following entities may include persons, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
自動ローン分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなるシステムから選ばれるシステムを含む例示的システムが考えられる。 Automatic Loan Classification Circuits include Machine Learning Systems, Model-Based Systems, Rule-Based Systems, Deep Learning Systems, Hybrid Systems, Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Feedforward Neural Networks, Feedback Networks, Self-Organizing Maps, Fuzzy Logic Systems, Random Exemplary systems are contemplated, including systems selected from systems consisting of walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, and simulation systems.
例示的なシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、複数の貸出プロセスに関与する複数のユーザーインターフェースとの当事者の複数の相互作用についてさらに学習されることを含み得る。 Exemplary systems may include the robotic process automation circuit being further trained on multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple lending processes.
例示的なシステムは、交渉の結果に基づいて、新しいローンのためのスマート契約を自動的に構成するように構造化されたスマート契約回路をさらに含んでもよい。 An exemplary system may further include smart contract circuitry structured to automatically configure smart contracts for new loans based on the outcome of negotiations.
例示的なシステムは、新規ローンに関連付けられた分散型台帳をさらに含んでもよく、分散型台帳は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録するように構成されている。 The example system may further include a distributed ledger associated with the new loan, the distributed ledger configured to record at least one of negotiation results and negotiation events.
例示的なシステムは、新規ローンが、以下からなるローンタイプから選択される少なくとも１つのローンタイプからなることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローンからなるローンの種類から選択される少なくとも１つのローンの種類を含む、例示的なシステムを挙げることができる。 An exemplary system may include that the new loan consists of at least one loan type selected from loan types consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans at least one loan type selected from the following loan types: loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bond and grant loans; An exemplary system can be mentioned.
例示的なシステムは、評価モデルを使用して新規貸付のための担保の価値を決定するように構成された評価回路をさらに含むことができる。 The exemplary system may further include valuation circuitry configured to determine the value of collateral for new loans using the valuation model.
例示的なシステムは、担保が、車両、船舶、飛行機、建物、家屋、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産品目、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる項目から選択される少なくとも１つの項目を備えることを含み得る。 Exemplary systems provide collateral in the form of vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities, tickets, Cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property items, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, equipment , furniture, equipment, tools, machinery, and movable property.
例示的なシステムは、評価回路が、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことを含むことができる。 Exemplary systems may include the valuation circuitry further including market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of the collateral.
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット担保品目の価格設定または財務データを監視することを含んでもよい。 Exemplary systems may include market value data collection circuitry monitoring pricing or financial data for offset collateral items in at least one open market.
例示的なシステムは、担保を評価するためのオフセット担保項目のセットが、担保の属性に基づくクラスタリング回路を使用して構築されることを含み得る。 An exemplary system may include a set of offset collateral items for valuing collateral is constructed using a clustering circuit based on collateral attributes.
例示的なシステムは、属性が、担保のカテゴリ、担保の年齢、担保の状態、担保の履歴、担保の保管状態、及び担保のジオロケーションの中から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include attributes selected from collateral category, collateral age, collateral status, collateral history, collateral custody status, and collateral geolocation.
システムの例としては、新規貸付の条件が、借入元本、借入残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保指定、担保代替性指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件及びデフォルト結果からなる群より選ばれる少なくとも一つのメンバーを含むことが挙げられる。 As an example of the system, the terms of a new loan are: borrowed principal, borrowed balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability designation, party, guarantee, guarantor, including at least one member selected from the group consisting of collateral, personal guarantees, liens, terms, covenants, seizure terms, default terms and default consequences.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、ローンを交渉するためのロボティック・プロセス・オートメーション方法である。例示的な方法は、少なくとも１つのローン取引に関連する少なくとも１つのエンティティからインタラクションの訓練セットを収集することと、インタラクションの訓練セット上で自動ローン分類回路を訓練して少なくとも１つのローン交渉アクションを分類することと、自動ローン分類回路によって分類された複数のローン交渉アクションの訓練セットと複数のローン取引結果上でロボットプロセス自動化回路を訓練して新規ローンの当事者を代表して新規ローンの諸条件を交渉することとを含み得る。 In embodiments, provided herein is a robotic process automation method for negotiating a loan. An exemplary method includes collecting a training set of interactions from at least one entity associated with at least one loan transaction, and training an automatic loan classifier circuit on the training set of interactions to perform at least one loan negotiation action. classifying and training a robotic process automation circuit on a training set of loan negotiation actions and loan transaction outcomes classified by the automatic loan classification circuit to represent the new loan terms and conditions on behalf of the parties to the new loan; and negotiating the
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method is
例示的な方法は、複数の貸出プロセスに関与する複数のユーザインターフェースとの当事者の複数の相互作用について、ロボットプロセス自動化回路を訓練することをさらに含むことができる。 The exemplary method may further include training a robotic process automation circuit on multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple lending processes.
例示的な方法は、交渉の結果に基づいて、新しいローンのためのスマートコントラクトを構成することをさらに含み得る。 The example method may further include configuring a smart contract for the new loan based on the outcome of the negotiations.
例示的な方法は、交渉の結果および交渉イベントの少なくとも一方を、新規ローンに関連付けられた分散型台帳に記録することをさらに含んでもよい。 The example method may further include recording at least one of negotiation results and negotiation events on a distributed ledger associated with the new loan.
例示的な方法は、評価モデルを用いて新規ローンの担保の価値を決定することをさらに含むことができる。 The exemplary method may further include determining the value of new loan collateral using a valuation model.
例となる方法は、担保の価値に関連する市場情報を監視し報告することをさらに含むことができる。 An example method can further include monitoring and reporting market information related to collateral values.
例となる方法は、担保の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、担保を評価するためのオフセット担保アイテムのセットを構築することをさらに含むことができる。 An example method can further include constructing a set of offset collateral items for evaluating collateral using a similarity clustering algorithm based on collateral attributes.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例示的な装置またはシステムは、第１の組のローンの少なくとも１つのトランザクションに関連する複数のエンティティに対応するエンティティ間の相互作用を解釈するように構成されたデータ収集回路を含み得、少なくとも１つのトランザクションは、第１の組のローンに対応する一連の支払の第１の収集アクションを伴い、第１の回収行動を分類するように構成された人工知能回路であって、人工知能回路は、第１のローンのセットに対応する相互作用について学習される、人工知能回路と、第２のローンの当事者に代わって第２のローン回収行動を実施するために、相互作用および第１のローンのセットに対応するローン回収結果のセットについて学習される、ロボットプロセス自動化回路と、を備える。 An exemplary apparatus or system may include data collection circuitry configured to interpret interactions between entities corresponding to a plurality of entities associated with at least one transaction of a first set of loans, wherein at least one one transaction involves a first collection action of a series of payments corresponding to a first set of loans, an artificial intelligence circuit configured to classify the first collection behavior, the artificial intelligence circuit comprising: an artificial intelligence circuit, learned about interactions corresponding to a set of first loans; a robotic process automation circuit that is trained on the set of loan collection results corresponding to the set.
例となるシステムまたは装置の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。 Certain additional aspects of example systems or devices are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な装置またはシステムは、第２のローン回収行動が、以下からなる行動から選択されることを含んでもよい。回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの紹介、回収連絡の設定、回収連絡のスケジューリング、回収連絡の内容の設定、ローン解決の申し出の設定、回収行動の終了、回収行動の延期、代替支払スケジュールの申し出の設定、訴訟の開始、差押えの開始、破産プロセスの開始、差し押さえプロセスの開始、および担保への先取特権付与からなる行動から選択される、例示的な装置またはシステムを含み得る。 An exemplary apparatus or system may include the second loan collection action being selected from actions consisting of: a. initiate the collections process, introduce the loan to an agent for collection, set up the collections contact, schedule the collections contact, set the content of the collections contact, set up the loan resolution offer, end the collections action, defer the collections action, May include an exemplary device or system selected from the actions consisting of setting an offer for an alternative payment schedule, initiating a lawsuit, initiating a foreclosure, initiating a bankruptcy process, initiating a foreclosure process, and granting a lien on collateral. .
例となる装置またはシステムは、ローン回収結果のセットが、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、回収行動のセットの金融収益、回収への投資収益、および回収に関わるパーティの評判の尺度からなる結果から選ばれることを含むことができる。 An exemplary apparatus or system is one in which the set of loan collection outcomes is a response to a collection contact event, a loan payment, a loan borrower default, a loan borrower bankruptcy, a collection litigation outcome, and a set of collection action financial returns. , the return on investment in the collection, and a measure of the reputation of the parties involved in the collection.
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含み得る。 Exemplary devices or systems are systems in which the data collection circuitry consists of internet-of-things systems, camera systems, network surveillance systems, internet surveillance systems, mobile device systems, wearable device systems, user interface systems, and interactive crowdsourcing systems. providing at least one system selected from
例となる装置またはシステムは、エンティティがローン取引の当事者の集合であることを含むことができる。 An example apparatus or system may include an entity being a collection of parties to a loan transaction.
例となる装置またはシステムは、当事者のセットが、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査官、評価専門家、政府職員、会計士からなる当事者から選ばれる場合を含みうる。 An exemplary device or system is one in which the set of parties is a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor. , collateral providers, borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials and accountants.
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、及びシミュレーションシステムからなるシステムから選ばれた少なくとも１つを備える、装置又はシステムの一例も挙げられる。 Artificial intelligence circuits include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, and random walks. An example of an apparatus or system comprising at least one selected from a system consisting of a system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system is also given.
例示的な装置またはシステムは、ロボティックプロセスオートメーション回路が、当事者の相互作用のセットで訓練され、システムは、一連の貸出プロセスに関与する少なくとも１つの当事者と対話するように構成された少なくとも１つのユーザインターフェースをさらに含むことができる。 An exemplary device or system has a robotic process automation circuit trained with a set of party interactions, the system configured to interact with at least one party involved in a series of lending processes. A user interface can also be included.
収集プロセスの交渉が完了すると、交渉の結果に基づいてスマートコントラクト回路によってローンのスマートコントラクトが自動的に設定される、装置またはシステムの一例を挙げることができる。 An example can be given of a device or system in which once the collection process has been negotiated, a smart contract for the loan is automatically set up by smart contract circuitry based on the outcome of the negotiation.
例示的な装置またはシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、ローン回収結果のセットおよび第１の回収アクションを、ローンの第１のセットに関連付けられた分散台帳に記録するように構成されていることを含み得る。 An exemplary apparatus or system wherein the robotic process automation circuitry is configured to record the set of loan collection results and the first collection action on a distributed ledger associated with the first set of loans. can contain.
例示的な装置またはシステムは、第２のローンが、以下からなるローンのセットから選択される少なくとも１つのローンを備える、ことを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小企業ローン、農場ローン、地方債および助成金ローンからなる一連のローンから選択される少なくとも１つのローンを含む、例としての装置またはシステムが挙げられる。 An exemplary apparatus or system may include that the second loan comprises at least one loan selected from a set of loans consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Finance Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans including at least one loan selected from the series of loans consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, farm loans, municipal bond and grant loans, by way of example device or system.
機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムから成るシステムから少なくとも１つを含む人工知能回路が例示されてもよい。 machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, random walk systems, random forests An artificial intelligence circuit including at least one of a system consisting of a system, a probabilistic system, a Bayesian system, a simulation system may be exemplified.
例となる装置またはシステムは、エンティティがそれぞれ、貸し手、借り手、保証人、第１の組のローンに関連する機器、第１の組のローンに関連する商品、第１の組のローンに関連するシステム、第１の組のローンに関連する備品、建物、保管施設、および担保物からなるエンティティから選択される少なくとも１つのエンティティを含む場合がある。 An example apparatus or system has entities in which the entities are respectively a lender, a borrower, a guarantor, equipment associated with a first set of loans, goods associated with a first set of loans, and products associated with a first set of loans. It may include at least one entity selected from the following entities: a system, equipment associated with the first set of loans, buildings, storage facilities, and collateral.
例示的な装置またはシステムは、ロボットプロセス自動化回路が、第２のローンに関連する分散台帳に第２のローン回収アクションを記録するように構成されている、ことを含んでもよい。 An example apparatus or system may include the robotic process automation circuitry configured to record the second loan collection action on a distributed ledger associated with the second loan.
例示的な装置またはシステムは、第１の回収行動が、回収プロセスの開始、回収のためのエージェントへのローンの紹介、回収コミュニケーションの設定、回収コミュニケーションのスケジューリング、回収コミュニケーションのためのコンテンツの設定、ローンの和解の申し出の設定、回収アクションの終了、回収アクションの延期、代替支払スケジュールの申し出の設定、訴訟の開始、差押えの開始、破産プロセスの開始、差し押さえプロセスの開始、および担保への先取特権の設定からなるアクションから選択されることを含み得る。 An exemplary apparatus or system provides that a first collections action includes initiating a collections process, introducing a loan to an agent for collections, setting up collections communications, scheduling collections communications, setting up content for collections communications, Setting Loan Settlement Offers, Closing Collection Actions, Deferring Collection Actions, Setting Alternative Payment Schedule Offers, Commencing Lawsuits, Commencing Foreclosures, Commencing Bankruptcy Processes, Commencing Foreclosure Processes, and Lien on Collateral selected from an action consisting of setting the
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、及び市場のイネーブルメントの適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、第１のローンのセットの少なくとも１つの取引に関連する複数のエンティティに対応するエンティティ間の複数の相互作用を解釈することであって、少なくとも１つの取引は、第１のローンのセットに対応する支払いのセットの第１の回収行動を含む、ことと、複数の相互作用に少なくとも部分的に基づいて第１の回収行動を分類することと、複数の相互作用と第１のローンのセットに対応するローン回収結果のセットに基づいて、第２のローンの当事者のために第２のローン回収行動を特定することと、を含んでもよい。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial, and market enablement. An exemplary method is interpreting a plurality of interactions between entities corresponding to a plurality of entities associated with at least one transaction of a first set of loans, wherein the at least one transaction is a first including a first collection behavior for a set of payments corresponding to a set of loans; classifying the first collection behavior based at least in part on the plurality of interactions; identifying a second loan collection action for the second loan party based on the set of loan collection results corresponding to the set of loans.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、第２のローン回収アクションが、回収プロセスの開始、回収通信の構成、または回収アクションのスケジューリングのうちの少なくとも１つを備えることをさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include the second loan collection action comprising at least one of initiating a collection process, configuring collection communications, or scheduling a collection action.
例示的な方法は、第２のローン回収アクションが、回収のためのエージェントへのローンの紹介、第２のローンを決済するための申し出の構成、または回収コミュニケーションのためのコンテンツの構成のうちの少なくとも１つを含むことをさらに含んでもよい。 An exemplary method is wherein the second loan collection action is one of referral of the loan to an agent for collection, composition of an offer to settle the second loan, or composition of content for collection communication. It may further comprise including at least one.
例示的な方法は、第２のローン回収行為が、回収行為の終了、回収行為の延期、または代替支払スケジュールのための申し出の構成のうちの少なくとも１つを含むことをさらに含んでもよい。 The example method may further include the second loan collection action including at least one of terminating the collection action, deferring the collection action, or constructing an offer for an alternative payment schedule.
例示的な方法は、第２のローン回収行為が、訴訟の開始、差し押さえの開始、または破産プロセスの開始のうちの少なくとも１つを含むことをさらに含んでもよい。 The example method may further include the second loan collection act including at least one of initiating a lawsuit, initiating a foreclosure, or initiating a bankruptcy process.
例となる方法は、第２のローン回収行為が、第２のローンの担保に抵当権設定プロセスを開始すること又は先取特権を設定することの少なくとも１つを含むことをさらに含むことができる。 The example method may further include the second loan collection act including at least one of initiating a mortgage process or establishing a lien on collateral for the second loan.
例となる方法は、ローン回収結果のセットが、回収連絡イベントへの応答、ローンの支払い、ローンの借り手のデフォルト、ローンの借り手の破産、回収訴訟の結果、回収行動のセットの金融利回り、回収への投資収益、及び回収に関わる当事者の評判の尺度からなる結果から選ばれることをさらに含むことができる。 An exemplary method is that the set of loan collection outcomes is a response to a collection contact event, a loan payment, a loan borrower default, a loan borrower bankruptcy, a collection litigation outcome, a set of collection behavior financial yields, a collection and a measure of the reputation of the parties involved in the payback.
例示的な方法は、回収プロセスの交渉の完了時に、交渉の結果に基づいて、スマートコントラクトサービスのセットによってローンのためのスマートコントラクトが自動的に構成されることをさらに含み得る。 The example method may further include automatically configuring a smart contract for the loan by the set of smart contract services based on the outcome of the negotiations upon completion of negotiation of the collection process.
例示的な方法は、ローンの第１のセットに関連付けられた分散型台帳にローン回収結果のセットの少なくとも１つを記録することをさらに含むことができる。 The example method may further include recording at least one of the set of loan collection results on a distributed ledger associated with the first set of loans.
例となる方法は、第２のローンの当事者にユーザーインターフェースを提供することと、指定された第２の回収アクションを第２のローンの当事者に通知することとをさらに含むことができる。 The example method can further include providing a user interface to the second loan party and notifying the second loan party of the specified second collection action.
例示的な方法は、第２のローンの当事者からユーザインタフェースへの入力に応答して、指定された第２の収集アクションを開始することをさらに含むことができる。 The example method may further include initiating a specified second collection action in response to input from the second loan party to the user interface.
例示的な方法は、第２のローンに関連付けられた分散型台帳に第２のローン回収アクションを記録することをさらに含むことができる。 The example method can further include recording the second loan collection action on a distributed ledger associated with the second loan.
例となる方法は、第１のローン回収アクションが、回収プロセスの開始、回収通信の構成、または回収アクションのスケジューリング、回収のためのエージェントへのローンの紹介、第２のローンを決済する申し出の構成、または回収通信のコンテンツの構成の少なくとも１つを含むことをさらに含むことができる。 An exemplary method is that a first loan collection action initiates a collection process, configures collection communications, or schedules a collection action, introduces the loan to an agent for collection, and makes an offer to settle a second loan. The can further include including at least one of configuring, or configuring content of the collected communication.
例となる方法は、第１のローン回収アクションが、回収アクションの終了、回収アクションの延期、または代替支払スケジュールの申し出の構成のうちの少なくとも１つを含むことをさらに含むことができる。 The example method may further include the first loan collection action including at least one of terminating the collection action, deferring the collection action, or configuring an offer for an alternate payment schedule.
例となる方法は、第１のローン回収行動が、訴訟の開始、差し押さえの開始、または破産プロセスの開始、差し戻しプロセスの開始、または第２のローンの担保への先取特権の配置のうちの少なくとも１つを含むことをさらに含むことができる。 An exemplary method is that the first loan collection action is at least one of initiating a lawsuit, initiating a foreclosure, or initiating a bankruptcy process, initiating a restitution process, or placing a lien on collateral for a second loan. It can further include including one.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例となる装置またはシステムは、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含み得、ローン相互作用の訓練セットは、ローン借り換え活動のセットとローン借り換え結果のセットとを含む、装置またはシステムは、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含み得る。ローン借り換え活動のセットを分類するように構造化された人工知能回路であって、人工知能回路は、ローン相互作用の訓練セットについて訓練される、人工知能回路、および第２のローンの当事者の代わりに第２のローン借り換え活動を行うように構造化されたロボットプロセス自動化回路であって、ロボットプロセス自動化回路は、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットについて訓練される、ロボットプロセス自動化回路を含む。 An example device or system may include data collection circuitry structured to collect a training set of loan interactions between entities, the training set of loan interactions comprising a set of loan refinancing activities and loan refinancing outcomes. A device or system may include data collection circuitry structured to collect a training set of loan interactions between entities. An artificial intelligence circuit structured to classify a set of loan refinancing activities, the artificial intelligence circuit being trained on a training set of loan interactions, on behalf of a party of the second loan and the artificial intelligence circuit. a robotic process automation circuit structured to perform a second loan refinancing activity to a second loan refinancing activity, the robotic process automation circuit being trained on a set of loan refinancing activities and a set of loan refinancing outcomes; include.
例となるシステム又は装置の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つ又は複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。
例示的な装置またはシステムは、ローン借り換え活動のセットの少なくとも１つのローン借り換え活動が、以下からなる群から選択されることを含み得る。借り換えの申し出の開始、借り換えの要求の開始、借り換え金利の設定、借り換え支払スケジュールの設定、借り換え残高の設定、借り換えのための担保の設定、借り換えの収益の使用の管理、借り換えに関連する先取特権の除去または配置、借り換えの権利確認、検査プロセスの管理、申請の入力、借り換えの条件の交渉、または借り換えを完了させること。
Certain additional aspects of example systems or devices are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
An exemplary apparatus or system may include at least one loan refinancing activity of the set of loan refinancing activities being selected from the group consisting of; initiate refinancing offers, initiate refinancing requests, establish refinancing interest rates, establish refinancing payment schedules, establish refinancing balances, establish collateral for refinancing, manage use of refinancing proceeds, liens related to refinancing; verify refinancing rights, manage the inspection process, enter applications, negotiate terms of refinancing, or complete refinancing.
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公開されている情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット、およびエンティティに関する情報を募集し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含んでもよい。 Exemplary devices or systems include: an Internet of Things system in which data collection circuitry monitors entities; a set of cameras that monitor entities; a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites; A set of mobile devices that report information related to the entity, a set of wearable devices worn by the human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and a set of user interfaces configured to solicit and report information about the entity. providing at least one system selected from a set of crowdsourced services.
例示的な装置又はシステムは、エンティティのうちの少なくとも１つのエンティティが、ローン借り換え活動のセットのうちの少なくとも１つのローン借り換え活動の当事者であることを含み得る。 An example apparatus or system may include at least one of the entities being a party to at least one loan refinancing activity of the set of loan refinancing activities.
例となる装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、または会計士からなる群より選ばれた少なくとも一つの当事者である場合を含み得る。 Exemplary devices or systems allow parties to act as primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral It may include being at least one party selected from the group consisting of a provider, borrower, debtor, assessor, auditor, valuation professional, government official, or accountant.
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューロシステム、ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムなどからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備える、ことを含み得る。 Exemplary devices or systems include artificial intelligence circuits, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural systems, networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, providing at least one system selected from a system consisting of a self-organizing map, a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, a simulation system, or the like.
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボットプロセス自動化回路が相互作用についてさらに学習されることを含み得る。 An exemplary apparatus or system may further include interface circuitry structured to receive interactions from at least one of the entities, and include the robotic process automation circuitry being further learned about the interactions.
例示的な装置またはシステムは、第２のローン借り換え活動の完了を決定し、第２のローン借り換え活動の結果に基づいてスマート借り換え契約を修正するように構造化されたスマート契約回路を含んでもよい。 An exemplary apparatus or system may include smart contract circuitry structured to determine completion of a second loan refinancing activity and amend the smart refinancing agreement based on the outcome of the second loan refinancing activity. .
例となる装置またはシステムは、第２のローン借り換え活動に関連するイベントを決定し、第２のローンに関連する分散台帳に、第２のローン借り換え活動に関連するイベントを記録するように構成された分散台帳回路を含むことができる。 An exemplary device or system is configured to determine an event associated with a second loan refinancing activity and record the event associated with the second loan refinancing activity in a distributed ledger associated with the second loan. can include a distributed ledger circuit.
例示的な装置またはシステムは、第２のローンが、以下からなる群から選択される少なくとも１つのローンを備えることを含み得る。自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、請求書金融手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、家族ローン、地方債または助成ローンからなる群より選択される少なくとも１つのローンを含んでいる。 Exemplary devices or systems may include the second loan comprising at least one loan selected from the group consisting of; Auto Loans, Inventory Loans, Capital Equipment Loans, Performance Guarantees, Capital Improvement Loans, Building Loans, Accounts Receivable Loans, Invoice Financing Arrangements, Factoring Arrangements, Payday Loans, Predicted Repayment Loans, Student Loans, Syndicated Loans, Title Loans, Housing Loans including at least one loan selected from the group consisting of loans, venture debt loans, intellectual property loans, contractual debt loans, working capital loans, small business loans, family loans, municipal bonds or subsidized loans.
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダム森林システム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムのうちの少なくとも１つを含む例の装置またはシステムも、その中に含まれていてよい。 Artificial intelligence circuits include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, random Example devices or systems including at least one of the following systems: Walk system, random forest system, probabilistic system, Bayesian system, and simulation system may also be included therein.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、及びマーケットプレイスのイネーブルメントの適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集することであって、ローン相互作用の訓練セットが、ローン借り換え活動のセットとローン借り換え結果のセットとを備える、ことと、ローン相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づいてローン借り換え活動のセットを分類することと、ローン借り換え活動のセットおよびローン借り換え結果のセットに少なくとも部分的に基づいて第２のローンの当事者のために第２のローン借り換え活動を特定することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for transactional, financial, and marketplace enablement. An exemplary method is collecting a training set of loan interactions between entities, the training set of loan interactions comprising a set of loan refinancing activities and a set of loan refinancing outcomes; classifying a set of loan refinancing activities based at least in part on the training set of interactions; and for a second loan party based at least in part on the set of loan refinancing activities and the set of loan refinancing results. and identifying a second loan refinancing activity.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に記載され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な方法は、さらに、ローン借り換え活動のセットの少なくとも１つのローン借り換え活動が、借り換えの申し出を開始すること、借り換えの要求を開始すること、借り換え金利を設定すること、借り換え支払スケジュールを設定すること、借り換えバランスを設定すること、借り換えのための担保を設定すること、使用を管理すること、を含むことができる。借り換え残高の設定、借り換えのための担保の設定、借り換えの収益の使用の管理、借り換えに関連する先取特権の除去または配置、借り換えのための所有権の確認、検査プロセスの管理、アプリケーションの入力、借り換えの条件の交渉、および同様のことを含む。 The exemplary method further comprises at least one loan refinancing activity of the set of loan refinancing activities initiating a refinancing offer, initiating a refinancing request, setting a refinancing rate, setting a refinancing payment schedule. setting refinancing balances; setting collateral for refinancing; managing usage. setting up refinancing balances, setting up collateral for refinancing, managing the use of refinancing proceeds, removing or placing liens in connection with refinancing, verifying title to refinancing, managing the verification process, entering applications; Including negotiating the terms of refinancing, and the like.
例示的な方法は、エンティティの少なくとも１つのエンティティが、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受け取るローン借り換え活動のセットの少なくとも１つのローン借り換え活動の当事者であり、分類が相互作用にさらに訓練されることをさらに含むことができる。 An exemplary method is that at least one of the entities is a party to at least one loan refinancing activity of a set of loan refinancing activities receiving interactions from at least one of the entities, and the classification is further trained to the interaction It can further include:
例となる方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価の専門家、政府関係者、または会計士からなる群より選択される少なくとも１つの当事者であることをさらに含みうる。 An exemplary method is that a party may be a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, or a collateral provider. , a borrower, a debtor, an underwriter, an inspector, an appraiser, an auditor, a valuation professional, a government official, or an accountant.
例となる方法は、第２のローン借り換え活動の完了を決定すること、及び第２のローン借り換え活動の結果に基づいてスマート借り換え契約を修正することをさらに含み得る。 The example method may further include determining completion of the second loan refinancing activity and amending the smart refinancing agreement based on the results of the second loan refinancing activity.
例となる方法は、第２のローンに関連する分散型台帳に、修正されたスマート借り換え契約または修正されたスマート借り換え契約への参照のうちの１つを記録することをさらに含み得る。 The example method may further include recording one of the amended smart refinancing agreement or a reference to the amended smart refinancing agreement on the distributed ledger associated with the second loan.
例となる方法は、第２のローン借り換え活動に関連するイベントを決定すること、および第２のローンに関連する分散型台帳に、第２のローン借り換え活動に関連するイベントを記録することをさらに含むことができる。 The example method further comprises determining an event related to a second loan refinancing activity and recording the event related to the second loan refinancing activity on a distributed ledger related to the second loan. can contain.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスを可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable transactions, finance, and marketplaces.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスを可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable transactions, finance, and marketplaces.
例となる装置またはシステムは、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。ローン相互作用の訓練セットは、ローン連結トランザクションのセットを含んでいる。装置またはシステムは、ローンのセットを統合の候補として分類するように構造化された人工知能回路であって、人工知能回路は、相互作用の訓練セットに対して訓練される、人工知能回路と、統合の当事者に代わってローンのセットの少なくともサブセットの統合を管理するように構造化されたロボットプロセス自動化回路であって、ロボットプロセス自動化回路は、ローン統合取引のセットに対して訓練される、を更に含んでも良い。 An exemplary device or system may include data collection circuitry structured to collect a training set of loan interactions between entities. The loan interaction training set includes a set of loan consolidation transactions. The apparatus or system comprises an artificial intelligence circuit structured to classify a set of loans as candidates for consolidation, the artificial intelligence circuit being trained against a training set of interactions; a robotic process automation circuit structured to manage the consolidation of at least a subset of a set of loans on behalf of a consolidation party, the robotic process automation circuit being trained on the set of loan consolidation transactions; May contain more.
例となるシステム又は装置の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つ又は複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。 Certain additional aspects of example systems or devices are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、以下からなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含んでもよい。エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公に利用可能な情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティによって着用される着用可能デバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット、及びエンティティに関する情報を募集し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットから選択される少なくとも１つのシステムを備える。 Exemplary devices or systems may include the data collection circuitry comprising at least one system selected from systems consisting of: an Internet of Things system that monitors an entity; a set of cameras that monitor an entity; a set of software services that derive information related to the entity from publicly available information sites; a set of mobile devices that report information related to the entity; at least selected from a set of wearable devices worn by a human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and a set of crowdsourced services configured to solicit and report information about the entity It has one system.
例となる装置またはシステムは、統合の候補として分類されるローンのセットが、エンティティの属性を処理するモデルに基づいて決定され、かつ、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンのタイプ、担保のタイプ、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、または担保の値からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含むことができる。 An exemplary device or system determines the set of loans classified as candidates for consolidation based on a model that processes the attributes of entities and the identities of parties, interest rates, outstanding balances, payment terms, payment schedules, At least one attribute selected from the group consisting of loan type, collateral type, party financial status, payment status, collateral status, or collateral value may be included.
例示的な装置またはシステムは、少なくとも１つの連結を管理することが、以下からなる群から選択される管理を含む、場合がある。候補ローンの集合からのローンの識別、統合オファーの準備、統合計画の準備、統合オファーを伝える内容の準備、統合オファーのスケジュール設定、統合オファーの伝達、統合オファーの変更の交渉、統合契約の準備、統合契約の実行、ローンの集合に対する担保の変更、統合に関する申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払要件の延期、支払予定の設定、または統合契約の終了からなる群から選択される管理を含む。 Exemplary devices or systems may wherein managing at least one connection comprises managing selected from the group consisting of: Identifying loans from pool of candidate loans, preparing consolidation offer, preparing consolidation plan, preparing content to communicate consolidation offer, scheduling consolidation offer, communicating consolidation offer, negotiating changes to consolidation offer, preparing consolidation agreement , execute consolidation agreements, change collateral for collections of loans, process consolidation application workflows, manage inspections, manage valuations, set interest rates, defer payment requirements, schedule payments, or terminate consolidation agreements. Includes management selected from the group.
例となる装置またはシステムは、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、ローン連結取引のセットのうち少なくとも１つのローン連結取引の当事者であることを含むことができる。 An example apparatus or system may include at least one of the entities being a party to at least one loan consolidation transaction of a set of loan consolidation transactions.
例となる装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸付シンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、借り手、借り手、借り手、引受人、検査官、査定人、監査人、評価専門家、政府関係者、会計士から成るグループから選択される少なくとも１つの当事者であることを含み得る。 Exemplary devices or systems may be used by parties to act as a primary lender, secondary lender, loan syndicate, corporate lender, government lender, bank lender, secured lender, bond issuer, bond purchaser, unsecured lender, guarantor, collateral Provider, Borrower, Borrower, Borrower, Underwriter, Examiner, Assessor, Auditor, Valuation Professional, Government Official, Accountant.
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも１つのシステムを備える、例の装置またはシステムが含まれてもよい。 Artificial intelligence circuits include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, and random walks. An example apparatus or system may be included comprising at least one system selected from a system consisting of a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, or a simulation system.
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボットプロセス自動化回路は、相互作用についてさらに訓練されることができる。 An exemplary device or system further includes interface circuitry structured to receive interactions from at least one of the entities, and the robotic process automation circuitry can be further trained on the interactions.
例示的な装置又はシステムは、ローンのセットのサブセットからの少なくとも１つのローンの連結の交渉の完了を決定し、及び交渉の結果に基づいてスマート連結契約を修正するように構成されたスマート契約回路をさらに含んでもよい。 An exemplary apparatus or system, smart contract circuitry configured to determine completion of negotiations for consolidation of at least one loan from a subset of a set of loans, and amend the smart consolidation contract based on the results of the negotiations. may further include
例示的な装置またはシステムは、ローンのセットの少なくともサブセットのコンソリデーションに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定し、ローンのセットのサブセットに関連する分散型元帳に、コンソリデーションに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録するように構成された分散型元帳回路をさらに含むことができる。 An exemplary apparatus or system determines at least one of a consolidation-related outcome and a negotiation event for at least a subset of a set of loans and outputs the consolidation-related outcome to a distributed ledger associated with the subset of the set of loans. and a distributed ledger circuit configured to record at least one of the negotiation events.
例示的な装置またはシステムは、ローンのセットのサブセット、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金先払いローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、家族ローン、地方債または補助付きローンからなる群から選択されることを含み得る。 Exemplary devices or systems include a subset of a set of loans, auto loans, inventory loans, capital equipment loans, performance guarantees, capital improvement loans, building loans, accounts receivable loans, invoice financing arrangements, factoring arrangements, payday loans, Group consisting of prepaid repayable loans, student loans, syndicated loans, title loans, mortgages, venture debt loans, intellectual property loans, contractual bond loans, working capital loans, small business loans, family loans, municipal bonds or subsidized loans selected from
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融及びマーケットプレイスのイネーブルメントの適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、エンティティ間のローン相互作用の訓練セットを収集することであって、ローン相互作用の訓練セットがローン連結取引のセットを含む、ことと、ローン相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づいてローンのセットを連結の候補として分類することと、ローン連結取引のセットに少なくとも部分的に基づいて連結の当事者に代わってローンのセットの少なくともサブセットの連結を管理することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for transactional, financial and marketplace enablement. An exemplary method is collecting a training set of loan interactions between entities, wherein the training set of loan interactions includes a set of loan consolidation transactions; and managing the consolidation of at least a subset of the set of loans on behalf of the parties to the consolidation based at least in part on the set of loan consolidation transactions. can contain.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的な方法は、前記ローンを統合の候補として分類することが、前記エンティティの属性を処理するモデルに基づき、かつ、当事者の身元、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、または担保の価値からなる群から選択される。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method classifies the loan as a candidate for consolidation based on a model processing the attributes of the entity and the identity of the parties, interest rate, outstanding balance, payment terms, payment schedule, loan type, It is selected from the group consisting of collateral type, party's financial status, payment status, collateral status, or collateral value.
例となる方法は、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、ローン連結取引のセットのうち少なくとも１つのローン連結取引の当事者であることをさらに含むことができる。 The example method can further include at least one of the entities being a party to at least one loan consolidation transaction of the set of loan consolidation transactions.
例となる方法は、連結を管理する少なくとも１つが、候補ローンのセットからのローンの識別、統合オファーの準備、統合計画の準備、統合オファーを伝えるコンテンツの準備、統合オファーをスケジュールすること、統合オファーを伝えること、統合オファーの変更を交渉すること、統合契約の準備、統合契約の実行、ローンのセットに対する担保の変更、統合に対する申請ワークフローの処理、検査の管理、評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、又は統合契約の終了からなる群から選択される管理を含むことをさらに含んでもよい。 An example method manages consolidation by at least one of identifying a loan from a set of candidate loans, preparing an integration offer, preparing an integration plan, preparing content to convey the integration offer, scheduling the integration offer, Communicate offers, negotiate changes to consolidation offers, prepare consolidation agreements, execute consolidation agreements, change collateral for sets of loans, process application workflows for consolidations, manage reviews, manage valuations, set interest rates , deferring payment requirements, setting payment schedules, or terminating the integration agreement.
例となる方法は、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、ローン連結取引のセットのうち少なくとも１つのローン連結取引の当事者であることをさらに含むことができる。 The example method can further include at least one of the entities being a party to at least one loan consolidation transaction of the set of loan consolidation transactions.
例となる方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価の専門家、政府関係者、または会計士からなる群より選択される少なくとも一つの当事者であることをさらに含むことができる。 An exemplary method is that a party may be a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, or a collateral provider. , a borrower, a debtor, an underwriter, an examiner, an appraiser, an auditor, a valuation professional, a government official, or an accountant.
例示的な方法は、ローンのセットのサブセットからの少なくとも１つのローンの連結の交渉の完了を決定すること、及び交渉の結果に基づいてスマート連結契約を修正することをさらに含んでもよい。 The example method may further include determining completion of negotiation of consolidation of at least one loan from a subset of the set of loans, and amending the smart consolidation contract based on the outcome of the negotiation.
例となる方法は、ローンのセットの少なくともサブセットの連結に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定することと、ローンのセットのサブセットに関連する分散台帳に、連結に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録することとをさらに含むことができる。 An example method includes determining at least one of a consolidation-related outcome and negotiation event for at least a subset of a set of loans; and recording at least one of
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例となる装置またはシステムは、ファクタリング・ローンのセットに関与するエンティティに関する情報、およびファクタリング・ローン取引のセットのためのエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。装置またはシステムは、ファクタリング・ローンのセットに関与するエンティティを分類するように構造化された人工知能回路であって、人工知能回路が相互作用の訓練セットに対して訓練される、人工知能回路、およびファクタリング・ローンを管理するように構造化されたロボット・プロセス・オートメーション回路であって、ロボット・プロセス・オートメーション回路がファクタリング・ローンの相互作用のセットに対して訓練される、をさらに含んでもよい。 An exemplary device or system includes data collection circuitry structured to collect information about entities involved in a set of factoring loans and a training set of interactions between the entities for a set of factoring loan transactions. may include A device or system is an artificial intelligence circuit structured to classify entities involved in a set of factoring loans, the artificial intelligence circuit being trained against a training set of interactions; and a robotic process automation circuit structured to manage the factoring loan, wherein the robotic process automation circuit is trained on the set of interactions of the factoring loan .
例となるシステム又は装置の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つ又は複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。 Certain additional aspects of example systems or devices are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment.
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公開されている情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット、及びエンティティに関する情報を募集し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含んでもよい。 Exemplary devices or systems include an Internet of Things system in which data collection circuitry monitors entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, entities a set of mobile devices that report information related to a human entity, a set of wearable devices worn by a human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and a set of user interfaces configured to solicit and report information about the entity It may include providing at least one system selected from a system of a set of crowdsourced services.
例の装置またはシステムは、人工知能回路が、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用するようにさらに構成され、かつ、ファクタリングに使用される資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、ローンの種類、担保の種類、当事者の財務状態、支払状況、担保の状態、または担保の価値からなる群より選択される少なくとも一つの属性を含むことができる。 The example device or system is further configured such that the artificial intelligence circuitry uses a model to process attributes of entities involved in a set of factored loans, and the assets used for factoring, the identities of the parties, interest rates, At least one attribute selected from the group consisting of balance due, payment terms, payment schedule, loan type, collateral type, party's financial status, payment status, collateral status, or collateral value may be included.
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンを管理する少なくとも１つが、ファクタリングのための資産のセットの管理、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリング計画の準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーのスケジュール設定、ファクタリングオファーの伝達、ファクタリングオファーの修正交渉、ファクタリング合意の準備、のうちの少なくとも一つを管理すること。ファクタリング契約の締結、ファクタリング融資の担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申込ワークフローの処理、検査管理、ファクタリング対象資産の査定管理、金利設定、支払要件の繰延べ、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了からなる群から選択される管理を含む。 An exemplary apparatus or system for managing a factoring loan includes at least one of managing a set of assets for factoring, identifying a loan for factoring from a set of candidate loans, preparing a factoring offer, preparing a factoring plan , preparing content to convey factoring offers, scheduling factoring offers, communicating factoring offers, negotiating amendments to factoring offers, and preparing factoring agreements. Execution of factoring agreements, change of collateral for factoring loans, transfer of accounts receivable, processing of factoring application workflows, inspection management, assessment management of factored assets, interest rate setting, deferral of payment requirements, setting of payment schedules, or factoring including management selected from the group consisting of contract termination.
ファクタリングに使用される資産が売掛金のセットを含む、例示的な装置またはシステムを含むことができる。 Assets used for factoring may include an exemplary device or system including a set of receivables.
例となる装置またはシステムは、ファクタリングローンを管理する少なくとも１つが、ファクタリングのための資産のセットの管理、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリング計画の準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーのスケジュール設定、ファクタリングオファーの伝達、ファクタリングオファーの修正交渉、ファクタリング合意の準備、のうちの少なくとも一つを管理すること。ファクタリング契約の締結、ファクタリング融資の担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申込ワークフローの処理、検査管理、ファクタリング対象資産の査定管理、金利設定、支払要件の繰延べ、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了からなる群から選択される管理を含む、ことを含み得る。 An exemplary apparatus or system for managing a factoring loan includes at least one of managing a set of assets for factoring, identifying a loan for factoring from a set of candidate loans, preparing a factoring offer, preparing a factoring plan. , preparing content to convey factoring offers, scheduling factoring offers, communicating factoring offers, negotiating amendments to factoring offers, and preparing factoring agreements. Execution of factoring agreements, change of collateral for factoring loans, transfer of accounts receivable, processing of factoring application workflows, inspection management, assessment management of factored assets, interest rate setting, deferral of payment requirements, setting of payment schedules, or factoring including a management selected from the group consisting of termination of a contract.
例となる装置またはシステムは、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、ファクタリング・ローン取引のセットのうち少なくとも１つのファクタリング・ローン取引の当事者であることを含むことができる。 An example apparatus or system may include at least one of the entities being a party to at least one factoring loan transaction of a set of factoring loan transactions.
例となる装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査官、評価専門家、政府関係者、会計士からなる当事者から選ばれる少なくとも一つの当事者を含むことができる。 Exemplary devices or systems allow parties to act as primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral It can include at least one party selected from the parties consisting of providers, borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも１つのシステムを備える、例示的装置またはシステムが含まれてもよい。 Artificial intelligence circuits include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, and random walks. An exemplary apparatus or system may be included comprising at least one system selected from a system consisting of a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, or a simulation system.
例示的な装置またはシステムは、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、ロボットプロセス自動化回路は、相互作用についてさらに訓練されることができる。 An exemplary device or system further includes interface circuitry structured to receive interactions from at least one of the entities, and the robotic process automation circuitry can be further trained on the interactions.
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンの交渉の完了を決定し、および交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正するように構成されたスマート契約回路をさらに含んでもよい。 An example apparatus or system may further include smart contract circuitry configured to determine completion of negotiations for a factored loan and amend the smart factored loan contract based on the outcome of the negotiations.
例示的な装置またはシステムは、ファクタリングローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定し、ファクタリングローンに関連する分散型元帳に、ファクタリングローンに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録するように構成された分散型元帳回路をさらに含んでもよい。 An exemplary apparatus or system determines at least one of outcomes and/or negotiation events related to negotiation of a factoring loan and records at least one of the outcomes and/or negotiation events related to the factoring loan on a distributed ledger related to the factoring loan. It may further include a distributed ledger circuit configured to.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、トランザクション、金融、およびマーケットプレイスのイネーブルメントの適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、ファクタリングローンのセットに関与するエンティティに関する情報、及びファクタリングローン取引のセットに対するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集すること、相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づいてファクタリングローンのセットに関与するエンティティを分類すること、並びにファクタリングローン相互作用のセットに少なくとも部分的に基づいてファクタリングローンを管理することを含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for transactional, financial, and marketplace enablement adaptive intelligence and robotic process automation capabilities. An exemplary method includes collecting information about entities involved in a set of factored loans and a training set of interactions between the entities for the set of factored loan transactions, factoring based at least in part on the trained set of interactions Classifying the entities involved in the set of loans and managing the factored loan based at least in part on the set of factored loan interactions.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、ファクタリングローンを管理する少なくとも１つが、ファクタリングのための資産のセットの管理、候補ローンのセットからのファクタリングのためのローンの識別、ファクタリングオファーの準備、ファクタリング計画の準備、ファクタリングオファーを伝えるコンテンツの準備、ファクタリングオファーを予定すること、ファクタリングオファーを伝えること、ファクタリングオファーの変更を交渉すること、ファクタリング契約を準備することの少なくとも一つを管理する。ファクタリング契約の締結、ファクタリング融資の担保の変更、売掛債権の譲渡、ファクタリングの申込ワークフローの処理、検査管理、ファクタリング対象資産の査定管理、金利設定、支払要件の繰延べ、支払スケジュールの設定、またはファクタリング契約の終了からなる群から選択される管理を含むことをさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method of managing a factored loan comprises at least one of managing a set of assets for factoring, identifying a loan for factoring from a set of candidate loans, preparing a factoring offer, preparing a factoring plan, factoring Manages at least one of preparing content for communicating offers, scheduling factoring offers, communicating factoring offers, negotiating changes to factoring offers, and preparing factoring agreements. Execution of factoring agreements, change of collateral for factoring loans, transfer of accounts receivable, processing of factoring application workflows, inspection management, assessment management of factored assets, interest rate setting, deferral of payment requirements, setting of payment schedules, or factoring It may further include including management selected from the group consisting of termination of the contract.
例となる方法は、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、ファクタリング・ローン取引のセットのうち少なくとも１つのファクタリング・ローン取引の当事者であることをさらに含むことができる。 The example method can further include at least one of the entities being a party to at least one factoring loan transaction of the set of factoring loan transactions.
例となる方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査人、評価専門家、政府職員、または会計士からなる群より選択される少なくとも一つの当事者であることを含みうる。 An exemplary method would be for a party to become a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, a collateral provider, It may include being at least one party selected from the group consisting of a borrower, a debtor, an assessor, an auditor, a valuation professional, a government official, or an accountant.
例となる方法は、ファクタリングローンの交渉の完了を決定すること、及び交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正することをさらに含み得る。 The example method may further include determining completion of negotiations for the factoring loan and amending the smart factoring loan agreement based on the outcome of the negotiations.
例となる方法は、ファクタリングローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定すること、ならびにファクタリングローンに関連する分散台帳に、ファクタリングローンに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録することをさらに含むことができる。 An example method determines at least one of an outcome and/or negotiation event associated with negotiation of a factoring loan and records at least one of the outcome and/or negotiation event associated with the factoring loan on a distributed ledger associated with the factoring loan. It can further include:
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例となる装置またはシステムは、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報、および一連の住宅ローン取引に関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。装置またはシステムは、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティを分類するように構造化された人工知能回路であって、人工知能回路が相互作用の訓練セットに基づき訓練される、人工知能回路、およびロボットプロセス自動化回路が住宅ローンを仲介するように構造化され、ロボットプロセス自動化回路が住宅ローン活動のセットおよび相互作用の訓練セットのうちの少なくとも１つに基づき訓練される、ロボットプロセス自動化回路をさらに含むことができる。 An exemplary apparatus or system may include data collection circuitry structured to collect information about entities involved in a series of mortgage activities and a training set of interactions between the entities for a series of mortgage transactions. good. The device or system is an artificial intelligence circuit structured to classify entities involved in a set of mortgage activities, the artificial intelligence circuit being trained based on a training set of interactions; and Further a robotic process automation circuit, wherein the robotic process automation circuit is structured to broker a mortgage, and wherein the robotic process automation circuit is trained based on at least one of a set of mortgage activities and a training set of interactions. can contain.
例示的なシステムまたは装置の特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的な装置またはシステムは、住宅ローン活動のセットおよび住宅ローン取引のセットのうちの少なくとも１つが、以下からなる群から選択される活動を含む、場合がある。マーケティング活動のうち、一組の見込み借り手の識別、物件の識別、担保の識別、借り手の資格、権原調査、権原確認、物件評価、物件検査、物件評価、所得確認、借り手の人口統計学的分析、資本提供者の識別、利用可能な金利の決定、利用可能な支払条件の決定、。既存の住宅ローンの分析、既存と新規の住宅ローン条件の比較分析、申請ワークフローの完成、申請項目の入力、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約のスケジュールの完成、資本提供者との住宅ローン条件の交渉、借り手との住宅ローン条件の交渉、権利譲渡、先取特権の設定、または住宅ローン契約の完了。 Certain additional aspects of exemplary systems or apparatus are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example apparatus or system may wherein at least one of the set of mortgage activities and the set of mortgage transactions includes an activity selected from the group consisting of: Identification of a set of prospective borrowers, property identification, collateral identification, borrower qualifications, title searches, title checks, property valuations, property inspections, property valuations, income verifications, and borrower demographic analysis, among other marketing activities , identification of capital providers, determination of available interest rates, determination of available payment terms; Analysis of existing mortgages, comparative analysis of existing and new mortgage terms, completion of application workflow, entry of application items, preparation of mortgage agreement, completion of mortgage agreement schedule, mortgage terms with capital providers negotiating, negotiating mortgage terms with the borrower, assigning title, establishing a lien, or concluding a mortgage agreement.
例示的な装置またはシステムは、データ収集回路が、エンティティを監視するモノのインターネットシステム、エンティティを監視するカメラのセット、公開されている情報サイトからエンティティに関連する情報を引き出すソフトウェアサービスのセット、エンティティに関連する情報を報告するモバイルデバイスのセット、人間のエンティティが着用するウェアラブルデバイスのセット、エンティティがエンティティに関する情報を提供するユーザインターフェースのセット、およびエンティティに関する情報を募集し報告するように構成されたクラウドソーシングサービスのセットからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含んでもよい。 Exemplary devices or systems include an Internet of Things system in which data collection circuitry monitors entities, a set of cameras that monitor entities, a set of software services that derive information related to entities from publicly available information sites, entities a set of mobile devices that report information related to a human entity, a set of wearable devices worn by a human entity, a set of user interfaces through which the entity provides information about the entity, and a set of user interfaces configured to solicit and report information about the entity It may include providing at least one system selected from a system of a set of crowdsourced services.
例示的な装置またはシステムは、人工知能回路が、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルを使用するようにさらに構成され、かつ、住宅ローンの対象となる不動産、担保に用いられる資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンのタイプ、不動産のタイプ、当事者の財務状態、支払状況、不動産の状態、または不動産の値からなる群から選ばれる少なくとも一つの属性、を含むことができる。 The exemplary apparatus or system is further configured such that the artificial intelligence circuitry uses a model to process attributes of entities involved in a set of mortgage activities, and the real estate subject to the mortgage, collateral. at least one selected from the group consisting of the assets held, the party's identity, the interest rate, the balance due, the payment terms, the payment schedule, the mortgage type, the property type, the party's financial status, the payment status, the property's condition, or the property's value; It can contain one attribute.
例となる装置またはシステムは、住宅ローンを仲介することが、住宅ローンの対象となる不動産の管理、借り手の状況のセットからの候補住宅ローンの識別、住宅ローンの申し出の準備、住宅ローンの申し出を伝える内容の準備、住宅ローンの申し出を予定する、住宅の申し出を伝える、変更を交渉すること、住宅ローンの申し出、住宅ローン契約の準備、住宅ローン契約の実行、住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、または住宅ローン契約の終了以下のものからなる群から選択される少なくとも１つの活動を含むことができる。 Exemplary devices or systems can broker mortgages, manage properties subject to mortgages, identify candidate mortgages from a set of borrower circumstances, prepare mortgage offers, mortgage offers preparing to communicate a mortgage offer; communicating a housing offer; negotiating changes; Assign liens, process application workflows, manage inspections, manage the valuation of a range of assets covered by a mortgage, set interest rates, defer payment requirements, set payment schedules, or terminate mortgage agreements by: at least one activity selected from the group consisting of:
例示的な装置またはシステムは、エンティティのうちの少なくとも１つのエンティティが、住宅ローン取引のセットのうちの少なくとも１つの住宅ローン取引の当事者であることを含み得る。 An example apparatus or system may include at least one of the entities being a party to at least one mortgage transaction of the set of mortgage transactions.
例となる装置またはシステムは、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、査定者、監査官、評価専門家、政府関係者、および会計士からなる当事者から選ばれる少なくとも一つの当事者である場合を含むことができる。 Exemplary devices or systems allow parties to act as primary lenders, secondary lenders, lending syndicates, corporate lenders, government lenders, bank lenders, secured lenders, bond issuers, bond purchasers, unsecured lenders, guarantors, collateral It can include the case of at least one party selected from the parties consisting of providers, borrowers, debtors, assessors, auditors, valuation professionals, government officials, and accountants.
人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなるシステムから選択された少なくとも１つのシステムを備える、例示的装置またはシステムが含まれてもよい。 Artificial intelligence circuits include machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, fuzzy logic systems, and random walks. An exemplary apparatus or system may be included comprising at least one system selected from a system consisting of a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, or a simulation system.
例示的な装置又はシステムは、エンティティの少なくとも１つからインタラクションを受信するように構成されたインタフェース回路をさらに含み得、ロボットプロセス自動化回路は、インタラクションについてさらに学習される。 An exemplary apparatus or system may further include interface circuitry configured to receive interactions from at least one of the entities, and the robotic process automation circuitry is further learned about the interactions.
例示的な装置またはシステムは、住宅ローンの交渉の完了を決定し、および交渉の結果に基づいてスマートファクタリングローン契約を修正するように構成されたスマート契約回路をさらに含んでもよい。 An exemplary apparatus or system may further include smart contract circuitry configured to determine completion of mortgage negotiations and amend the smart factoring loan contract based on the outcome of the negotiations.
例示的な装置またはシステムは、住宅ローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定し、住宅ローンに関連する分散型元帳に、住宅ローンに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録するように構成された分散型元帳回路をさらに含むことができる。 An exemplary apparatus or system determines at least one of a mortgage negotiation-related outcome and/or negotiation event and records the mortgage-related outcome and/or negotiation event in a mortgage-related distributed ledger. It can further include a distributed ledger circuit configured to.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、及び市場のイネーブルメントの適応型知能及びロボットプロセス自動化の能力のための方法である。例示的な方法は、一連の住宅ローン活動に関与するエンティティに関する情報、及び一連の住宅ローン取引に関するエンティティ間の相互作用の訓練セットを収集することと、相互作用の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて一連の住宅ローン活動に関与するエンティティを分類することと、一連の住宅ローン活動及び相互作用の訓練セットの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて住宅ローンをブローカーリングすることと、を含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities for trading, financial, and market enablement. An exemplary method includes collecting information about entities involved in a series of mortgage activities and a training set of interactions between the entities for a series of mortgage transactions; and brokering the mortgage based at least in part on at least one of the set of mortgage activities and a training set of interactions. .
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティを分類することをさらに含み得るが、住宅ローン活動のセットに関与するエンティティの属性を処理するモデルに基づいており、かつ、住宅ローンの対象となるプロパティ、担保に用いられる資産、当事者のアイデンティティ、金利、支払残高、支払条件、支払スケジュール、住宅ローンのタイプ、プロパティのタイプ、当事者の財務状態、支払状況、プロパティの状態、またはプロパティの値からなる群から選択される少なくとも１つの属性が、そのようなモデルに基づくことを示す。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example method may further include classifying entities involved in the set of mortgage activities, based on a model processing attributes of the entities involved in the set of mortgage activities, and Covered property, assets used as collateral, identity of a party, interest rate, balance due, payment terms, payment schedule, mortgage type, type of property, financial condition of a party, payment status, condition of property, or property; indicating that at least one attribute selected from the group of values is based on such model.
例示的な方法は、住宅ローンを仲介する少なくとも１つが、住宅ローンの対象となる不動産を管理すること、一組の借り手の状況から住宅ローンの候補を特定すること、住宅ローンの申し出を準備すること、住宅ローンの申し出を伝える内容を準備すること、住宅ローンの申し出をスケジュールすること、住宅ローンの申し出を伝えること、住宅ローンの申し出の変更を交渉すること、住宅ローン契約を準備することの少なくとも１つを行うこと。住宅ローン契約の実行、一連の住宅ローンの担保の変更、先取特権の譲渡、申請ワークフローの処理、検査の管理、住宅ローンの対象となる一連の資産の評価の管理、金利の設定、支払い要件の延期、支払いスケジュールの設定、または住宅ローン契約の終了からなる群から選択される活動を含むことをさらに含んでもよい。 Exemplary methods include at least one of a mortgage broker managing a property subject to a mortgage, identifying a candidate mortgage from a set of borrower circumstances, and preparing a mortgage offer. preparing the content of the mortgage offer, scheduling the mortgage offer, communicating the mortgage offer, negotiating changes to the mortgage offer, preparing the mortgage contract Do at least one. Executing mortgage contracts, changing collateral for a series of mortgages, transferring liens, processing application workflows, managing inspections, managing valuations for a series of assets covered by a mortgage, setting interest rates, setting payment requirements The method may further include including an activity selected from the group consisting of deferring, setting a payment schedule, or terminating the mortgage contract.
例となる方法は、エンティティのうち少なくとも１つのエンティティが、住宅ローン取引のセットのうち少なくとも１つの住宅ローン取引の当事者であることを含み得る。 An example method may include at least one entity of the entities being a party to at least one mortgage transaction of the set of mortgage transactions.
例となる方法は、当事者が、一次貸し手、二次貸し手、貸し出しシンジケート、企業貸し手、政府貸し手、銀行貸し手、担保付き貸し手、債券発行者、債券購入者、無担保貸し手、保証人、担保提供者、借り手、債務者、引受人、検査官、評価人、監査人、評価専門家、政府関係者、または会計士からなる群より選択される少なくとも１つの当事者であることを含みうる。 An exemplary method is that a party may be a primary lender, a secondary lender, a lending syndicate, a corporate lender, a government lender, a bank lender, a secured lender, a bond issuer, a bond purchaser, an unsecured lender, a guarantor, or a collateral provider. , a borrower, a debtor, an underwriter, an examiner, an appraiser, an auditor, a valuation professional, a government official, or an accountant.
例となる方法は、住宅ローンの交渉の完了を決定すること、及び交渉の結果に基づいてスマート・ファクタリング・ローン契約を修正することをさらに含み得る。 An example method may further include determining completion of mortgage negotiations and amending a smart factoring loan agreement based on the outcome of the negotiations.
例示的な方法は、住宅ローンの交渉に関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を決定すること、ならびに住宅ローンに関連する分散台帳に、住宅ローンに関連する結果および交渉イベントの少なくとも一方を記録することをさらに含むことができる。 An exemplary method determines at least one of an outcome and/or negotiation event associated with negotiating a mortgage, and records at least one of the outcome and/or negotiation event associated with the mortgage in a distributed ledger associated with the mortgage. It can further include:
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例示的なシステムは、一連の債務取引に関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果の訓練データセット、及び債務管理活動の訓練セットを収集するように構造化されたデータ収集回路を含んでもよい。システムは、エンティティのうちの少なくとも１つのエンティティの状態を分類するように構造化された状態分類回路であって、状態分類回路が、モデル及び人工知能回路のセットを備え、モデルが、エンティティに関連する結果の訓練データセットを用いて訓練される、状態分類回路と、負債に関連する行動を管理するように構造化された自動負債管理回路であって、自動負債管理回路が負債管理活動の訓練セットを用いて訓練される、自動負債管理回路とを更に含んでも良い。 An exemplary system may include data collection circuitry structured to collect information about entities involved in a series of debt transactions, a training data set of results associated with the entities, and a training set of debt management activities. . The system comprises a state classifier structured to classify states of at least one of the entities, the state classifier comprising a model and a set of artificial intelligence circuits, the model associated with the entity. and an automatic liability management circuit structured to manage liability-related behaviors, wherein the automatic liability management circuit trains liability management activities. An automatic debt management circuit trained with the set may also be included.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明し、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットデバイス、環境条件センサのセット、クラウドソーシングサービスのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインをクエリするためのアルゴリズムのセットからなる群から選択される少なくとも１つのシステムを備えることを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems include data collection circuitry from the group consisting of an Internet of Things device, a set of environmental condition sensors, a set of crowdsourcing services, a set of social network analysis services, or a set of algorithms for querying network domains. Providing at least one system selected.
例示的なシステムは、債務トランザクションのセットの少なくとも１つの債務トランザクションが、自動車ローン、在庫ローン、資本設備ローン、履行保証、資本改善ローン、建物ローン、売掛金担保ローン、インボイスファイナンス手配、ファクタリング手配、給料日ローン、返金予測ローン、学生ローン、シンジケートローン、タイトルローン、住宅ローン、ベンチャー債務ローン、知的財産ローン、契約債権ローン、運転資金ローン、小規模企業ローン、農場ローン、地方債、または助成金ローンからなる群から選択されることを含み得る。 The exemplary system includes at least one debt transaction of the set of debt transactions is an auto loan, an inventory loan, a capital equipment loan, a performance guarantee, a capital improvement loan, a building loan, an accounts receivable secured loan, an invoice financing arrangement, a factoring arrangement, payday loan, expected return loan, student loan, syndicated loan, title loan, mortgage, venture debt loan, intellectual property loan, contractual bond loan, working capital loan, small business loan, farm loan, municipal bond, or grant It may include being selected from the group consisting of gold loans.
この場合、一連の負債取引に関与するエンティティは、一連の当事者及び一連の資産のうちの少なくとも１つを含む、例示的なシステムを含むことができる。 In this case, an entity involved in a series of liability transactions may include an exemplary system that includes at least one of a series of parties and a series of assets.
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械または動産の一種からなる群から選択される資産を含む、ことを含み得る。 The exemplary system includes at least one asset from the set of assets being a set of municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory. , commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables. Assets selected from the group consisting of edibles, beverages, precious metals, jewellery, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery or personal property can include
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも１つの資産上、資産のセットからの少なくとも１つの資産のための容器上、及び資産のセットからの少なくとも１つの資産のためのパッケージ上に位置付けられたセンサのセットをさらに含み得、センサのセットによって感知されたセンサ情報を資産のセットからの少なくとも１つの資産に対する固有の識別子に関連付けるように構成されている、センサのセット。データ収集回路及びセンサーのセットから情報を受信し、ブロックチェーンに情報を格納するように構成されたブロックチェーン回路のセットであって、ブロックチェーンへのアクセスは、資産のセットからの少なくとも１つの資産を含む債務取引のための当事者に対して安全なアクセス制御インターフェース回路を介して提供される、ブロックチェーン回路のセットと、を備える。 An exemplary system is positioned on at least one asset from the set of assets, on a container for at least one asset from the set of assets, and on a package for at least one asset from the set of assets. a set of sensors configured to associate sensor information sensed by the set of sensors with a unique identifier for at least one asset from the set of assets. A set of blockchain circuitry configured to receive information from a set of data collection circuitry and sensors and store the information on a blockchain, wherein access to the blockchain comprises at least one asset from the set of assets and a set of blockchain circuits provided via a secure access control interface circuit to parties for debt transactions comprising:
センサーのセットから少なくとも１つのセンサーが、画像、温度、圧力、湿度、速度、加速度、回転、トルク、重量、化学、磁場、電場、または位置センサーからなる群から選択される、例示的システムを含んでもよい。 An exemplary system wherein at least one sensor from the set of sensors is selected from the group consisting of image, temperature, pressure, humidity, speed, acceleration, rotation, torque, weight, chemical, magnetic field, electric field, or position sensors. It's okay.
例となるシステムは、資産の集合のうちの少なくとも１つの資産の価値、状態、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理するように構成され、資産が関連する債務取引に関連する一連のアクションを実行するようにさらに構成される自動エージェント回路を含むことができる。 An example system is configured to process events related to at least one of the value, condition, and ownership of at least one asset in a collection of assets, and related to a debt transaction to which the assets relate. automatic agent circuitry further configured to perform a series of actions to perform.
例示的なシステムは、一連のアクションのうちの少なくとも１つのアクションが、以下からなる群から選択されることをさらに含んでもよい。債務取引の提案、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押、条件の修正、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、または債務の統合からなる群から選択される、例示的なシステム。 Example systems may further include at least one action in the series of actions being selected from the group consisting of: Proposing debt transactions, underwriting debt transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, valuing assets, calling loans, trading completion of a transaction, setting the terms of a transaction, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, rating an entity, syndicating debt, or consolidating debt; , an exemplary system.
人工知能回路のセットからの少なくとも１つの人工知能回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなる群から選択された少なくとも１つのシステムを含む、例示的なシステムがさらに含まれ得る。 At least one artificial intelligence circuit from the set of artificial intelligence circuits is a machine learning system, a model-based system, a rule-based system, a deep learning system, a hybrid system, a neural network, a convolutional neural network, a feedforward neural network, a feedback network, a self Exemplary systems may further include at least one system selected from the group consisting of organized maps, fuzzy logic systems, random walk systems, random forest systems, probabilistic systems, Bayesian systems, or simulation systems.
例示的なシステムは、エンティティの少なくとも１つから相互作用を受け取るように構造化されたインターフェース回路をさらに含み、自動負債管理回路は、相互作用についてさらに学習されることができる。 The exemplary system further includes interface circuitry structured to receive interactions from at least one of the entities, and the automated liability management circuitry can be further learned about the interactions.
例示的なシステムは、債務管理活動の訓練セットからの少なくとも１つの債務管理活動が、以下からなる群から選択される活動を含むことをさらに含んでもよい。債務取引の提案、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供されるべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、企業の格付け設定、債務のシンジケーション、または債務の統合からなる群から選択される活動を含む。 The example system may further include that at least one debt management activity from the training set of debt management activities includes an activity selected from the group consisting of: Proposing debt transactions, underwriting debt transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying ownership, administering inspections, recording changes in ownership, valuing assets, calling loans, trading establishment of the terms of a transaction, provision of notice to be provided, seizure of a series of assets, modification of terms, establishment of corporate ratings, syndication of debt, or consolidation of debt; .
例示的なシステムは、資産の集合のうちの少なくとも１つの資産の価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The example system may further include market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one asset in the set of assets.
例示的なシステムは、資産のセットから少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能な品目。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械または動産の一種からなる群から選択されることをさらに含んでもよい。 An exemplary system includes at least one asset from the set of assets comprising municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, merchandise. , securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies and consumable items. be selected from the group consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, or personal property; may further include
例示的なシステムは、市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場において資産のセット内の少なくとも１つの資産に類似するアイテムの少なくとも１つの価格および財務データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。 The exemplary system is further configured for the market value data collection circuitry to monitor at least one price and financial data for items similar to at least one asset in the set of assets in at least one open market. can include
例示的なシステムは、資産の集合から少なくとも１つの資産を評価するための類似した項目の集合が、資産の属性に基づく類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して構築されることをさらに含むことができる。 The example system can further include a set of similar items for evaluating at least one asset from the set of assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on attributes of the assets.
例示的なシステムは、資産の属性のうち少なくとも１つの属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産の地理的位置からなる群から選択されることをさらに含むことができる。 Exemplary systems wherein at least one of the attributes of the asset is selected from the group consisting of: asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, or asset geographic location It can further include:
例示的なシステムは、債務取引のためのスマート契約を管理するように構成されたスマート契約回路をさらに含むことができる。 The example system can further include smart contract circuitry configured to manage smart contracts for debt transactions.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、債務取引に関する一連の条件を確立するようにさらに構成されていることをさらに含んでもよい。 The example system may further include the smart contract circuitry being further configured to establish a set of terms for the debt transaction.
例示的なシステムは、債務取引に関する一連の条件のうちの少なくとも１つが、債務元本、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、担保の指定、担保の代替性の指定、当事者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、不履行条件、又は不履行の結果、からなるグループから選択されることをさらに含んでもよい。 Exemplary systems include at least one of a set of terms for a debt transaction comprising debt principal, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, collateral designation, collateral substitutability. designation of, a party, a guarantee, a surety, a security, a personal guarantee, a lien, a term, a covenant, a condition of attachment, a condition of default, or a consequence of default.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、及びマーケットプレイスを可能にする適応型知能及びロボットプロセス自動化能力のための方法である。例示的な方法は、債務取引のセットに関与するエンティティに関する情報、エンティティに関連する結果の訓練データセット、及び債務管理活動の訓練セットを収集すること、エンティティに関連する結果の訓練データセットに少なくとも部分的に基づいてエンティティの少なくとも１つのエンティティの状態を分類すること、及び債務管理活動の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて債務に関するアクションを管理することを含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and marketplaces. An exemplary method includes collecting information about an entity involved in a set of debt transactions, a training data set of results associated with the entity, and a training set of results associated with the debt management activity; Classifying at least one entity state of the entity based in part, and managing debt-related actions based at least in part on a training set of debt management activities.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、一連の負債取引に関与するエンティティが、一組の当事者と一組の資産とを含むことをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example method may further include an entity involved in a series of liability transactions including a set of parties and a set of assets.
例示的な方法は、少なくとも１つの資産上に位置付けられたセンサのセットから情報を受信することであって、センサのセットによって感知されたセンサ情報を資産のセットからの少なくとも１つの資産に対する固有の識別子と関連付けるように構成されており、センサのセットが資産のセットからの少なくとも１つの資産上、資産のセットからの少なくとも１つの資産に対する容器上、及び資産のセットからの少なくとも１つの資産に対するパッケージ上に位置付けられる、ことをさらに含んでもよい。ブロックチェーンに情報を格納するステップであって、ブロックチェーンへのアクセスは、資産の集合からの少なくとも１つの資産を含む債務取引の当事者のための安全なアクセス制御インターフェースを介して提供される、ステップと、を含む。 An exemplary method is receiving information from a set of sensors located on at least one asset, wherein sensor information sensed by the set of sensors is unique to at least one asset from the set of assets. configured to associate with an identifier, the set of sensors on at least one asset from the set of assets, on the container for at least one asset from the set of assets, and on the package for at least one asset from the set of assets It may further include positioned above. Storing information on a blockchain, wherein access to the blockchain is provided via a secure access control interface for parties to a debt transaction involving at least one asset from a collection of assets. and including.
例となる方法は、資産の集合の少なくとも１つの資産の価値、条件、及び所有権の少なくとも１つに関連するイベントを処理することと、資産が関連している債務取引に関連する一連のアクションを処理することとを含むことができる。 An exemplary method includes processing events associated with at least one of the value, condition, and ownership of at least one asset of a collection of assets and a sequence of actions associated with a debt transaction to which the assets are associated. and processing.
例となる方法は、エンティティの少なくとも１つからインタラクションを受け取ることを含むことができる。 An example method can include receiving an interaction from at least one of the entities.
例となる方法は、資産の集合の少なくとも１つの資産の価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含むことができる。 An example method can further include monitoring and reporting market information related to the value of at least one asset in the collection of assets.
例示的な方法は、監視が、少なくとも１つの公開市場において資産の集合の中の少なくとも１つの資産に類似している項目の少なくとも１つの価格設定及び財務データを監視することをさらに含むことができる。 Exemplary methods may further include monitoring at least one pricing and financial data for items similar to at least one asset in the collection of assets in at least one open market. .
例となる方法は、資産の属性に基づいて類似性クラスタリングアルゴリズムを使用して、資産のセットから少なくとも１つの資産を評価するための類似アイテムのセットを構築することをさらに含むことができる。 An example method may further include constructing a set of similar items for evaluating at least one asset from the set of assets using an affinity clustering algorithm based on attributes of the assets.
例示的な方法は、債務取引のためのスマートコントラクトを管理することをさらに含んでもよい。 The example method may further include managing smart contracts for debt transactions.
例示的な方法は、債務取引のためのスマートコントラクトの条件セットを確立することをさらに含んでもよい。 The example method may further include establishing a set of smart contract terms for the debt transaction.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融、および市場を可能にする適応型知能およびロボットプロセス自動化能力のためのシステムである。 In embodiments, provided herein is a system for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities that enable trading, finance, and markets.
例示的なシステムは、一連の債券取引に関与するエンティティに関する情報、及びエンティティに関連する結果の訓練データセットを収集するように構成されたクラウドソーシングデータ収集回路を含んでもよい。システムは、クラウドソーシングデータ収集回路からの情報及びモデルを用いて一組の発行者の状態を分類するように構成された状態分類回路をさらに含んでもよく、モデルは、一組の発行者に関連する結果の訓練データセットを用いて訓練される。 An exemplary system may include a crowdsourcing data collection circuit configured to collect information about entities involved in a series of bond transactions and a training data set of results associated with the entities. The system may further include a state classification circuit configured to classify the state of the set of issuers using the model and information from the crowdsourced data collection circuit, the model associated with the set of issuers. is trained using the resulting training dataset.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的なシステムは、エンティティから少なくとも１つのエンティティが、以下からなるグループから選択されることを含み得る：エンティティのセットは、発行者のセット、債券のセット、当事者のセット、または資産のセットの中のエンティティを含む。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example system may include at least one entity from the entities being selected from a group consisting of: the set of entities being a set of issuers, a set of bonds, a set of parties, or a set of assets; Including entities inside.
発行者のセットから少なくとも１つの発行者が、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、または非営利団体からなるグループから選択される、例示的なシステムが含まれ得る。 Exemplary systems may be included in which at least one issuer from the set of issuers is selected from a group consisting of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, or non-profit organizations.
例示的なシステムは、債券のセットから少なくとも１つの債券が、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、または企業債からなる群から選択されることを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one bond from the set of bonds selected from the group consisting of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, or corporate bonds.
状態分類回路によって分類された状態が、デフォルト状態、差し押さえ状態、契約違反を示す状態、財務リスク状態、行動リスク状態、契約リスク状態、財務健康状態、身体的欠陥状態、身体健康状態、実体リスク状態、または実体健康状態からなる群から選択される、例示的なシステムが含まれ得る。 The states classified by the state classification circuit are default state, foreclosure state, breach of contract state, financial risk state, behavioral risk state, contract risk state, financial health state, physical disability state, physical health state, and entity risk state. , or entity health conditions.
例示的なシステムは、クラウドソーシングデータ収集回路が、ユーザが、発行者のセットに関する条件に関連する情報のためのクラウドソーシング要求を構成することができるユーザインターフェースを可能にするように構成される、ことを含み得る。 The exemplary system is configured such that the crowdsourcing data collection circuit enables a user interface through which a user can configure a crowdsourcing request for information related to terms relating to a set of publishers, can include
例示的なシステムは、発行者のセットから少なくとも１つの発行者を監視するように構成された構成可能なデータ収集および監視回路をさらに含むことができ、構成可能なデータ収集および監視回路は、以下からなる群から選択されたシステムを含む。モノのインターネット装置、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、またはネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットからなる群から選択されるシステムを含む。 The exemplary system can further include a configurable data collection and monitoring circuit configured to monitor at least one publisher from the set of publishers, the configurable data collection and monitoring circuit comprising: a system selected from the group consisting of A system selected from the group consisting of an Internet of Things device, a set of environmental condition sensors, a set of social network analysis services, or a set of algorithms for querying network domains.
例示的なシステムは、構成可能なデータ収集および監視回路が、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、または車両からなる群より選択される少なくとも１つの環境を監視するように構成されていることを含み得る。 Exemplary systems consist of configurable data collection and monitoring circuits in municipal environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, or vehicles. configured to monitor at least one environment selected from the group.
例となるシステムは、一連の債券取引に関連する一連の債券が一連の資産によって裏打ちされていることを含むことができる。 An example system may include a series of bonds associated with a series of bond transactions backed by a series of assets.
例示的なシステムは、資産のセットからの少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械または動産の一種からなる群から選択される資産を含む、ことを含み得る。 The exemplary system includes at least one asset from the set of assets being a set of municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory. , commodities, securities, currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables. Assets selected from the group consisting of edibles, beverages, precious metals, jewellery, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery or personal property can include
例示的なシステムは、資産のセットの少なくとも１つの資産の価値、条件、及び所有権の少なくとも１つに関連するイベントを処理するように構造化された自動エージェント回路を含み得、自動エージェント回路は、資産が関連している債務取引に関連するアクションを実行するようにさらに構造化されている。 An exemplary system may include an automatic agent circuit structured to process events associated with at least one of the value, condition, and ownership of at least one asset of the set of assets, the automatic agent circuit , is further structured to perform actions related to debt transactions to which assets are associated.
例となるシステムは、アクションが、債務取引の提案、債務取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権原の検証、検査の管理、権原の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、資産の集合に対する差押、条件の修正、事業体の評価の設定、債務のシンジケーション、または債務の統合からなる群から選択されることを含みうる。 An exemplary system is one in which actions include proposing a debt transaction, underwriting a debt transaction, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying title, administering inspections, recording changes in title, and determining the value of assets. Appraise, call a loan, complete a transaction, set the terms of a transaction, provide notices required to be given, seize a set of assets, amend terms, set a valuation of an entity, syndicate debt, or indebtedness selected from the group consisting of the integration of
例示的なシステムは、状態分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、またはシミュレーションシステムからなる群より選択されるシステムを含む、ことを含み得る。 Exemplary systems include state classifiers, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, comprising a system selected from the group consisting of a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, or a simulation system.
例示的なシステムは、債券に関連する行動を管理するように構成された自動債券管理回路をさらに含むことができ、自動債券管理回路は、債券管理活動の訓練セットで訓練される。 The example system may further include an automated bond management circuit configured to manage bond-related behavior, the automated bond management circuit trained with a training set of bond management activities.
例示的なシステムは、自動債券管理回路が、債券取引活動のセットに関与するユーザーインターフェースのセットと当事者の相互作用のセットで訓練されることを含むことができる。 An exemplary system may include an automated bond management circuit trained with a set of user interfaces and a set of party interactions involved in a set of bond trading activities.
例示的なシステムは、債券取引のセットからの少なくとも１つの債券取引が、債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の確認、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、債務のシンジケーション、又は債務の統合からなる群から選択されるアクティビティを含む、ことを含み得る。 An exemplary system provides that at least one bond transaction from a set of bond transactions includes a bond transaction, a bond transaction underwriting, an interest rate setting, a payment requirement deferral, an interest rate change, an ownership confirmation, an inspection control, an ownership recording changes in title, valuing assets, calling loans, completing transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing assets, changing terms, including activities selected from the group consisting of rating setting, debt syndication, or debt consolidation.
例示的なシステムは、発行者と資産のセットの少なくとも一方の価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The exemplary system can further include market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of the issuer and the set of assets.
例示的なシステムは、報告が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、貨幣からなる群から選択される少なくとも１つの資産。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械または動産の一種からなる群から選択される資産のセットからの少なくとも１つの資産に関するものであることを含み得る。 An exemplary system is one in which reporting can be done on municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, and values. At least one asset selected from the group consisting of certain tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, and money. Assets selected from the group consisting of edibles, beverages, precious metals, jewellery, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery or personal property for at least one asset from the set of .
市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場において、資産に類似するアイテムの価格または財務データを監視するように構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 The market value data collection circuitry may include an exemplary system configured to monitor prices or financial data for items similar to assets in at least one open market.
例となるシステムは、資産を評価するための類似のアイテムのセットが、資産の属性に基づく類似のクラスタリングアルゴリズムを使用して構築されることを含むことができる。 An example system can include a set of similar items for evaluating assets is constructed using a similar clustering algorithm based on attributes of the assets.
例示的なシステムは、属性から少なくとも１つの属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産の地理的位置からなる群から選択されることを含むことができる。 Exemplary systems include at least one attribute from the attributes selected from the group consisting of asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, or asset geographic location. be able to.
例示的なシステムは、債券取引のスマートコントラクトを管理するために構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含んでもよい。 The exemplary system may further include smart contract circuitry structured to manage bond trading smart contracts.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、債券の条件を決定するように構成されていることを含んでもよい。 An example system may include smart contract circuitry configured to determine the terms of the bond.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路のセットによって指定され管理される債務取引の条件のセットからの少なくとも１つの条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、又はデフォルトの結果、からなるグループから選択されることを含んでもよい。 The exemplary system provides that at least one term from a set of terms of a debt transaction specified and governed by a set of smart contract circuitry includes debt principal, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, specifications of assets backing bonds, specifications of asset substitutability, parties, issuers, purchasers, guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, contracts, terms of foreclosure, terms of default , or a default result.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、取引、金融及び市場のイネーブルメントの適応型知能及びロボット・プロセス・オートメーション能力のための方法である。例示的な方法は、一組の債券の取引に関与するエンティティに関する情報及びエンティティに関連する結果の訓練データセットを収集すること、収集した情報及びモデルを使用して一組の発行者の状態を分類することであって、モデルが一組の発行者に関連する結果の訓練データセットを使用して訓練されることを含み得る。 In embodiments, provided herein are methods for adaptive intelligence and robotic process automation capabilities of trading, financial and market enablement. An exemplary method includes collecting information about entities involved in trading a set of bonds and a training data set of results associated with the entities; Classifying may include a model being trained using a training data set of results associated with a set of publishers.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、資産のセットの少なくとも１つの資産の値、条件、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理すること、並びに資産が関連する債務取引に関連するアクションを実行することをさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method processes events associated with at least one of a value, condition, and ownership of at least one asset of a set of assets and performs actions associated with debt transactions involving the assets. may further include:
例となる方法は、債券管理活動の訓練セットに少なくとも部分的に基づいて、債券に関連する行動を管理することをさらに含むことができる。 The example method can further include managing bond-related behavior based at least in part on a training set of bond management activities.
例となる方法は、発行者と資産のセットの少なくとも一方の価値に関連するマーケットプレイス情報を監視し、報告することをさらに含むことができる。 An example method can further include monitoring and reporting marketplace information related to the value of at least one of the issuer and the set of assets.
例となる方法は、債券取引のためのスマートコントラクトを管理することをさらに含んでもよい。 An example method may further include managing smart contracts for bond trading.
例示的な方法は、少なくとも１つの債券に対するスマート契約の条件を決定することをさらに含んでもよい。 The example method may further include determining terms of the smart contract for the at least one bond.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券に対する発行者の状態を監視するためのシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、又は装置は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を収集するように構成されたソーシャルネットワークデータ収集回路と、モデルに従い、ソーシャルネットワークデータ収集回路からの情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類するように構成された状態分類回路であって、モデルが少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態分類回路と、少なくとも１つのエンティティの分類された状態に対応して少なくとも１つの債券に関する行動を管理するように構成された自動債券管理回路とを含むことができる。 In embodiments, provided herein is a system for monitoring the status of issuers for bonds. An exemplary platform, system, or apparatus includes a social network data collection circuit configured to collect information about at least one entity involved in at least one transaction involving at least one bond; A state classification circuit configured to classify a state of at least one entity based on information from the data collection circuit, wherein the model was trained using a plurality of resulting training data sets for the at least one entity. and automatic bond management circuitry configured to manage behavior with respect to the at least one bond in response to the classified state of the at least one entity.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的なシステムは、少なくとも１つのエンティティが、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されることを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include at least one entity selected from entities consisting of bond issuers, bonds, parties, and assets.
例となるシステムは、少なくとも１つのエンティティが、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体から成る債券発行者から選択される債券発行者を含むことができる。 Exemplary systems may include bond issuers in which at least one entity is selected from bond issuers consisting of municipalities, corporations, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit organizations.
債券が、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および社債からなる実体から選択される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may be included in which bonds are selected from entities consisting of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, and corporate bonds.
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、政策リスク条件、財務健康条件、身体欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件または実体健康条件からなる条件から選択される少なくとも１つの条件を含む場合がある。 The exemplary system has a default condition, a foreclosure condition, a covenant violation condition, a financial risk condition, a behavioral risk condition, a policy risk condition, a financial health condition, a physical disability condition, and a physical health condition classified by the condition classification circuit. It may include at least one condition selected from the conditions consisting of a condition, a substantive risk condition, or a substantive health condition.
例示的なシステムは、ソーシャルネットワークデータ収集回路が、受け取った入力に応答して少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受け取るように構成されたソーシャルネットワーク入力回路をさらに含む、ことを含み得る。 An exemplary system includes a social network input configured to receive input from a user wherein the social network data collection circuit is used to construct a query of information regarding at least one entity in response to the received input. It may include further including circuitry.
例示的なシステムは、モノのインターネットデバイス、環境条件センサ、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインに問い合わせるためのアルゴリズムのうちの少なくとも１つを監視するように構成されたデータ収集回路をさらに含んでもよい。 The exemplary system is configured to monitor at least one of an Internet of Things device, an environmental condition sensor, a crowdsourcing request circuit, a crowdsourcing communication circuit, a crowdsourcing public circuit, and an algorithm for interrogating a network domain. It may further include a data acquisition circuit.
例示的なシステムは、状態分類回路が、データ収集回路からの情報に応答して状態を分類するように構成されていることをさらに含むことができる。 The example system can further include the state classifier circuit configured to classify the state in response to information from the data collection circuit.
データ収集回路は、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群から選択された環境を監視するようにさらに構成される、例示的なシステムを含んでもよい。 The data collection circuitry monitors an environment selected from the group consisting of a municipal environment, a corporate environment, a stock exchange environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, a transportation environment, a manufacturing environment, a storage environment, a home, and a vehicle. Further configured may include an exemplary system.
例示的なシステムは、状態分類回路が、監視された環境に応答して状態を分類するように構成されていることをさらに含むことができる。 The example system can further include the condition classification circuitry configured to classify the condition in response to the monitored environment.
例となるシステムは、少なくとも１つの債券が少なくとも１つの資産によって裏付けられていることを含むことができる。 An example system may include at least one bond backed by at least one asset.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能な品目。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択されることを含み得る。 Exemplary systems include at least one asset comprising municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, Currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumable items. be selected from assets consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property; can contain.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産の価値、状態及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、イベントに応答して少なくとも１つの取引に関連するアクションを実行するように構成されたイベント処理回路をさらに含むことができる。 The exemplary system is configured to process events related to at least one of value, condition and ownership of at least one asset and to perform at least one transaction related action in response to the events. It can further include event processing circuitry.
債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の検証、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の修正、事業者の格付けの設定、債券のシンジケーション、及び債券の統合からなる行動から選択される、例示のシステムが含まれる場合がある。 Debt transactions, underwriting of bond transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying entitlements, administering inspections, recording entitlement changes, valuing assets, making loans, completing transactions, trading provision of notices required to be provided, seizure of assets, modification of terms, establishment of a rating of a business, syndication of bonds, and consolidation of bonds; system may be included.
例示的なシステムは、状態分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムの中から選択されるシステムを備えることを含みうる。 Exemplary systems include state classifiers, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, Providing a system selected from among systems consisting of a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
例示的なシステムは、少なくとも１つの債券に関連する行動を管理するように構成された自動債券管理回路をさらに含むことができ、自動債券管理回路は、複数の債券管理活動の訓練データセットで訓練される。 The example system can further include an automated bond management circuit configured to manage at least one bond-related behavior, the automated bond management circuit trained with a training data set of a plurality of bond management activities. be done.
例示的なシステムは、自動債券管理回路が、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザーインターフェースと当事者の複数の相互作用について学習されることを含み得る。 Exemplary systems may include automated bond management circuitry being trained on multiple user interface and party interactions involved in multiple bond trading activities.
例示的なシステムは、複数の債券取引活動が、債券取引を提供すること、債券取引を引き受けること、金利を設定すること、支払要件を延期すること、金利を変更すること、所有権を検証すること、検査を管理すること、所有権の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、融資を呼び出すこと、取引を終了すること、取引の条件を設定すること、提供されるべき通知を行うこと、一連の資産に対する差押え、条件の変更、事業体に対する格付けの設定、シンジケート債、及び債券を統合すること、を含む債券取引活動から選択されることを含んでもよい。 An exemplary system includes a plurality of bond trading activities providing bond trading, underwriting bond trading, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, and verifying ownership. managing inspections; recording changes in ownership; valuing assets; calling loans; Foreclosure on a series of assets, modification of terms, setting a rating for an entity, syndication, and consolidation of bonds.
例となるシステムは、債券発行者、少なくとも１つの債券、および少なくとも１つの債券に関連する資産の少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 An exemplary system includes market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of a bond issuer, at least one bond, and an asset associated with the at least one bond. can further include:
例示的なシステムは、資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産、知的財産権からなる資産。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択されることを含み得る。 An exemplary system is one in which assets include municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, and values. Assets consisting of certain tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property and intellectual property rights. be selected from assets consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property; can contain.
市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場においてオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 The market value data collection circuitry may include an exemplary system further configured to monitor pricing or financial data for offset asset items in at least one open market.
例示的なシステムは、資産を評価するためのオフセット資産項目のセットを構築するように構成されたクラスタリング回路が、資産の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されることをさらに含むことができる。 The example system can further include a clustering circuit configured to construct a set of offset asset terms for valuing the asset is constructed using the clustering circuit based on attributes of the asset. can.
例示的なシステムは、属性が、カテゴリ、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、およびジオロケーションからなる属性から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include attributes selected from attributes consisting of category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and geolocation.
例示的なシステムは、少なくとも１つのトランザクションに対するスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。 An exemplary system can further include a smart contract circuit structured to manage smart contracts for at least one transaction.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、少なくとも１つの債券の条件を決定するようにさらに構成されていることを含んでもよい。 Example systems may include the smart contract circuitry further configured to determine terms of the at least one bond.
例示的なシステムは、条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも１つの債券を裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、からなるグループから選択されることを含んでもよい。実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券の発行者の状態を監視するための方法である。例示的な方法は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することと、モデルに従い、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも１つのエンティティの状態を分類することであって、モデルは、少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練されることと、少なくとも１つのエンティティの分類された状態に応答して少なくとも１つの債券に関するアクションを管理することを含む場合がある。 An exemplary system provides that the terms are principal amount of debt, balance of debt, fixed rate, floating rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, specification of assets backing at least one bond, specification of asset substitutability. , party, issuer, purchaser, guarantee, surety, collateral, personal guarantee, lien, term, covenant, foreclosure terms, default terms, and default consequences. In embodiments, provided herein is a method for monitoring the status of an issuer of bonds. An exemplary method includes collecting social network information about at least one entity involved in at least one transaction involving at least one bond; and determining a state of the at least one entity according to the model based on the social network information. classifying, wherein the model is trained using a plurality of resulting training data sets for at least one entity; May include managing actions.
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つ又は複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的な方法は、少なくとも１つの債券に関連する少なくとも１つの資産の価値、状態、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、イベントに応答して少なくとも１つの取引に関連するアクションを実行するステップと、を含む。例示的な方法は、少なくとも１つの債券に関連する行動を管理するために、複数の債券管理活動の訓練セットで自動債券管理回路を訓練することをさらに含んでもよく、行動を管理することは、自動債券管理回路を動作させることを備える。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも１つの債券、及び資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method processes an event related to at least one of value, condition, and ownership of at least one asset related to at least one bond; and performing an action to. An example method may further include training an automated bond management circuit with a training set of bond management activities to manage at least one bond-related behavior, wherein managing the behavior includes: Operating an automatic bond management circuit. The example method may further include monitoring and reporting market information related to the value of at least one of the bond issuer, the at least one bond, and the asset.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券に対する発行者の状態を監視するためのシステムである。例示的なプラットフォーム、システム、または装置は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を収集するように構成されたモノのインターネットデータ収集回路と、モデルに従い、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて少なくとも１つのエンティティの状態を分類するように構成された状態分類回路であって、モデルが少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練される、状態分類回路と、分類された少なくとも１つのエンティティの状態に対応して少なくとも１つの取引に関するアクションを引き受けるように構成されたイベント処理回路とを含むことができる。 In embodiments, provided herein is a system for monitoring the status of issuers for bonds. An exemplary platform, system, or apparatus includes Internet of Things data collection circuitry configured to collect information about at least one entity involved in at least one transaction involving at least one bond; a state classification circuit configured to classify the state of at least one entity based on information from the internet data collection circuit of the model using a plurality of resulting training data sets for the at least one entity A trained state classification circuit and an event processing circuit configured to undertake at least one transaction-related action in response to the classified state of the at least one entity may be included.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、少なくとも１つのエンティティが、債券発行者、債券、当事者、および資産からなるエンティティから選択されることを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include at least one entity selected from entities consisting of bond issuers, bonds, parties, and assets.
例となるシステムは、債券発行者が、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる債券発行者から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include bond issuers selected from bond issuers consisting of municipalities, corporations, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit organizations.
例となるシステムは、債券が、地方債、政府債、国庫債券、資産担保債券、および社債からなる実体から選択されることを含み得る。 An example system may include bonds selected from entities consisting of municipal bonds, government bonds, treasury bonds, asset-backed bonds, and corporate bonds.
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約リスク条件、財務健康条件、身体的欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件、または実体健康条件のうちの少なくとも１つを含む場合がある。 The exemplary system includes a default condition, a foreclosure condition, a breach of contract condition, a financial risk condition, a behavioral risk condition, a contract risk condition, a financial health condition, a physical disability condition, and a physical condition classified by the condition classification circuit. It may include at least one of a health condition, a substantive risk condition, or a substantive health condition.
例示的なシステムは、モノのインターネットデータ収集回路が、少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成するために使用されるユーザからの入力を受け取るように構成されたモノのインターネット入力回路をさらに備える、ことを含み得る。 The exemplary system further comprises an Internet of Things input circuit configured to receive input from a user that the Internet of Things data collection circuit is used to construct a query for information about the at least one entity. can include
例示的なシステムは、モノのインターネットデバイス、環境条件センサ、クラウドソーシング要求回路、クラウドソーシング通信回路、クラウドソーシング公開回路、およびネットワークドメインを問い合わせるためのアルゴリズムのうちの少なくとも１つを監視するように構成されたデータ収集回路をさらに含んでもよい。 The exemplary system is configured to monitor at least one of an Internet of Things device, an environmental condition sensor, a crowdsourcing request circuit, a crowdsourcing communication circuit, a crowdsourcing public circuit, and an algorithm for interrogating a network domain. It may further include a data acquisition circuit.
例示的なシステムは、状態分類回路が、データ収集回路からの情報に応答して状態を分類するように構成されていることをさらに含むことができる。 The example system can further include the state classifier circuit configured to classify the state in response to information from the data collection circuit.
データ収集回路が、自治体環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる群から選択される環境を監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムが含まれ得る。 such that the data collection circuitry monitors an environment selected from the group consisting of a municipal environment, a corporate environment, a stock trading environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, a transportation environment, a manufacturing environment, a storage environment, a home, and a vehicle. Further configured exemplary systems may be included.
例示的なシステムは、状態分類回路が、監視された環境に応答して状態を分類するようにさらに構成されていることを含み得る。 Exemplary systems may include the state classification circuitry further configured to classify the state in response to the monitored environment.
例示的なシステムは、少なくとも１つの債券が少なくとも１つの資産によって裏打ちされていることを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one bond backed by at least one asset.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能な品目。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択されることを含み得る。 Exemplary systems include at least one asset comprising municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, Currencies, tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumable items. be selected from assets consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property; can contain.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産の値、状態、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、イベントに応答して少なくとも１つのトランザクションに関連するアクションをさらに実行するように構成されたイベント処理回路をさらに含むことができる。 The exemplary system processes events related to at least one of the value, state, and ownership of at least one asset, and further performs at least one transaction-related action in response to the event. may further include event processing circuitry configured in the
債券取引、債券取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の検証、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引のための条件設定、提供されるべき通知の提供、資産の集合に対する差押え、条件の修正、事業体のための格付け設定、債券シンジケーション、債券統合からなる行動から選択される例示的システムを含むことができる。 bond trading, bond underwriting, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying entitlements, managing inspections, recording entitlement changes, valuing assets, calling loans, completing transactions, trading provision of notice to be provided, seizure on a set of assets, modification of terms, setting a rating for an entity, bond syndication, bond consolidation; can be done.
例示的なシステムは、状態分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、ディープラーニングシステム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、シミュレーションシステムからなるシステムから選択されるシステムを備える、ことを含み得る。 Exemplary systems include state classifiers, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing maps. , a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, a simulation system.
例示的なシステムは、少なくとも１つの債券に関連する行動を管理するように構成された自動債券管理回路をさらに含むことができ、自動債券管理回路は、複数の債券管理活動の訓練データセットで訓練される。 The example system can further include an automated bond management circuit configured to manage at least one bond-related behavior, the automated bond management circuit trained with a training data set of a plurality of bond management activities. be done.
例示的なシステムは、自動債券管理回路が、複数の債券取引活動に関与する複数のユーザーインターフェースとの当事者の複数の相互作用について学習されることを含み得る。 Exemplary systems may include automated bond management circuitry being trained on multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple bond trading activities.
例示的なシステムは、複数の債券取引活動が、債券取引を提供すること、債券取引を引き受けること、金利を設定すること、支払要件を延期すること、金利を変更すること、所有権を検証すること、検査を管理すること、所有権の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、融資を呼び出すこと、取引を終了すること、取引の条件を設定すること、提供されるべき通知を行うこと、一連の資産に対して差押えすること、条件を変更すること、企業の格付けを設定すること、シンジケート債、及び債券を連結すること、を備える債券取引活動から選択されることを含んでもよい。 An exemplary system includes a plurality of bond trading activities providing bond trading, underwriting bond trading, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, and verifying ownership. managing inspections; recording changes in ownership; valuing assets; calling loans; seizing on a range of assets; modifying terms; setting corporate ratings; syndicating bonds; and consolidating bonds. good.
例示的なシステムは、債券発行者、少なくとも１つの債券、および少なくとも１つの債券に関連する資産の少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 An exemplary system includes market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of a bond issuer, at least one bond, and an asset associated with the at least one bond. can further include:
例示的なシステムは、資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産、知的財産権からなる資産。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択されることを含み得る。 An exemplary system is one in which assets include municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, and values. Assets consisting of certain tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property and intellectual property rights. be selected from assets consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property; can contain.
市場価値データ収集回路は、少なくとも１つの公開市場においてオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 The market value data collection circuitry may include an exemplary system further configured to monitor pricing or financial data for offset asset items in at least one open market.
例示的なシステムは、資産を評価するためのオフセット資産項目のセットが、資産の属性に基づくクラスタリング回路を使用して構築されるように構成されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。 The example system can further include a clustering circuit configured such that the set of offset asset terms for valuing the asset is constructed using the clustering circuit based on the attributes of the asset.
例示的なシステムは、属性が、カテゴリ、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、及びジオロケーションからなる属性から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include attributes selected from attributes consisting of category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and geolocation.
例示的なシステムは、少なくとも１つのトランザクションに対するスマートコントラクトを管理するように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。 The example system can further include smart contract circuitry configured to manage smart contracts for at least one transaction.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路が、少なくとも１つの債券の条件を決定するようにさらに構成されていることを含み得る。 Example systems may include the smart contract circuitry further configured to determine terms of the at least one bond.
例示的なシステムは、条件が、以下からなる群から選択されることを含んでもよい。債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、バルーン支払予定、少なくとも１つの債券を裏打ちする資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、デフォルト結果、からなる群から選択される。 Exemplary systems may include the condition being selected from the group consisting of: Principal of Debt, Outstanding Debt, Fixed Rate, Floating Rate, Payment Amount, Scheduled Payments, Scheduled Balloon Payments, Specification of Assets Backing at least One Note, Specification of Asset Substitutability, Parties, Issuers, Purchasers , Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Contract, Foreclosure Terms, Default Terms, Default Consequences.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、債券に対する発行者の状態を監視するための方法である。例示的な方法は、少なくとも１つの債券を含む少なくとも１つの取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するモノのインターネット情報を収集することと、モデルに従い、モノのインターネット情報に基づいて、少なくとも１つのエンティティの状態を分類することであって、モデルが、少なくとも１つのエンティティに関する複数の結果の訓練データセットを使用して訓練され、少なくとも１つのエンティティの分類済みの状態に応答して少なくとも１つの取引に関するアクションを引き受けることと、を含んでもよい。 In embodiments, provided herein is a method for monitoring an issuer's status for a bond. An exemplary method includes collecting Internet-of-Things information about at least one entity involved in at least one transaction involving at least one bond; classifying the state, wherein the model is trained using a plurality of resulting training data sets for at least one entity, and an action for at least one transaction in response to the classified state of the at least one entity; and undertaking.
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、少なくとも１つの資産の価値、条件、及び所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理することと、イベントに応答して少なくとも１つの取引に関連するアクションを実行することとをさらに含んでもよい。例示的な方法は、少なくとも１つの債券に関連する行動を管理するために、複数の債券管理活動の訓練セットで自動債券管理回路を訓練することをさらに含んでもよい。例示的な方法は、債券発行者、少なくとも１つの債券、及び資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告することをさらに含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method processes an event related to at least one of the value, condition, and ownership of at least one asset and performs at least one transaction related action in response to the event. It may further include: The exemplary method may further include training an automated bond management circuit with a training set of bond management activities to manage at least one bond related activity. The example method may further include monitoring and reporting market information related to the value of at least one of the bond issuer, the at least one bond, and the asset.
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を収集するように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路と、モノのインターネットデータ収集回路からの情報に基づいて少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つの補助付きローンの少なくとも１つのパラメータを分類するように構造化されたモデルを備える状態分類回路（モデルが、少なくとも１つの補助付きローンに関する複数の結果のトレーニングデータセットを使用してトレーニングされている）であってよく、モデル。前記条件分類回路からの分類されたパラメータに基づいて、前記少なくとも１つの補助付きローンの条件を自動的に修正するように構成されたスマートコントラクト回路と、を備える。 In embodiments, an exemplary platform or system includes an Internet of Things data collection circuit structured to collect information about at least one entity involved in at least one subsidized loan transaction; A state classification circuit (where the model comprises at least one A model that has been trained using a training dataset of multiple outcomes on subsidized loans. and a smart contract circuit configured to automatically modify the terms of the at least one subsidized loan based on the classified parameters from the condition classification circuit.
例示的なシステムの特定のさらなる態様が以下に説明され、それらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、少なくとも１つのエンティティが、少なくとも１つの補助対象ローン、少なくとも１つの補助対象ローン取引に関与する別個の少なくとも１つの補助対象ローン、当事者、補助金、保証人、補助する当事者、および担保からなるエンティティから選択されることを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary system comprises at least one entity that includes at least one subsidized loan, at least one separate subsidized loan involved in at least one subsidized loan transaction, a party, a grant, a guarantor, a subsidizing party, and collateral.
例となるシステムは、少なくとも１つのエンティティが、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体のうちの少なくとも１つからなる当事者から選択される当事者を含むことができる。 An example system may include parties wherein at least one entity is selected from parties consisting of at least one of a municipality, a corporation, a contractor, a government agency, a non-governmental agency, and a non-profit organization.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンが、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、または企業補助付きローンのうちの少なくとも１つを備えることを含み得る。 An exemplary system includes the at least one subsidized loan comprising at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, or a business subsidized loan. obtain.
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、契約違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約パフォーマンス条件、政策リスク条件、財務健康条件、身体的欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件および実体健康条件からなる条件から選択される、ことを含み得る。 The exemplary system has the conditions classified by the condition classification circuit as default conditions, foreclosure conditions, breach of contract conditions, financial risk conditions, behavioral risk conditions, contract performance conditions, policy risk conditions, financial health conditions, physical selected from a condition consisting of a defect condition, a physical health condition, a material risk condition and a physical health condition.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学位に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、および公益活動への学生の参加のうちの少なくとも１つを分類することを含み得る。 The exemplary system is such that at least one subsidized loan is a student loan, and the conditional classification circuit divides student progress toward a degree, student participation in non-profit activities, and student participation in charitable activities. classifying at least one of
例示的なシステムは、ユーザが少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成できるように構造化されたモノのインターネットデータ収集回路のユーザインタフェースをさらに含むことができる。 An exemplary system may further include an Internet of Things data collection circuit user interface structured to allow a user to configure a query for information about at least one entity.
例示的なシステムは、ソーシャルネットワーク分析回路、環境条件回路、クラウドソーシング回路、およびネットワーク領域に問い合わせるためのアルゴリズムからなる群から選択される少なくとも１つの実体を監視するように構成された少なくとも１つの構成可能なデータ収集および回路をさらに含むことができる。 The exemplary system has at least one configuration configured to monitor at least one entity selected from the group consisting of a social network analysis circuit, an environmental condition circuit, a crowdsourcing circuit, and an algorithm for interrogating network domains. Enabled data collection and circuitry may also be included.
例示的なシステムは、少なくとも１つの構成可能なデータ収集および回路が、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、および、金融機関から成る環境から選択される環境を監視することを含むことができる。
輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、車両。
Exemplary systems are selected from environments in which at least one configurable data collection and circuit consists of a municipal environment, an educational environment, a corporate environment, a securities trading environment, a real estate environment, a commercial facility, a warehouse facility, and a financial institution. monitoring of the environment.
Transportation environment, manufacturing environment, storage environment, home, vehicle.
少なくとも１つの補助付きローンが、少なくとも１つの資産によって裏付けられている、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one subsidized loan backed by at least one asset.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産、知的財産権、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。以下からなる資産から選択されることを含み得る。 The exemplary system includes at least one asset comprising municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currency. , tokens of value, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewelry, intellectual property, intellectual property rights, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property , intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property. It may include being selected from assets consisting of:
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも１つに関連する少なくとも１つのイベントを処理し、少なくとも１つの資産が関連する少なくとも１つの補助付きローン取引に関連する行動を引き受けるように構成された自動エージェントをさらに含む場合がある。 An exemplary system processes at least one event related to at least one of the value, condition, and ownership of at least one asset, and to at least one subsidized loan transaction involving the at least one asset. It may further include an automated agent configured to undertake relevant actions.
例示的なシステムは、アクションが、以下からなるアクションから選択されることを含んでもよい。補助ローン取引、補助ローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、補助ローンのシンジケーション、及び補助ローンの統合からなるアクションから選択される、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may include actions being selected from actions consisting of: Subsidized loan transactions, underwriting of subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, confirming entitlements, administering inspections, recording entitlement changes, assessing the value of assets, calling loans, completing transactions , setting the terms of a transaction, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, setting entity ratings, syndication of subsidized loans, and consolidation of subsidized loans. can include an exemplary system that
例示的なシステムは、状態分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムの中から選択されるシステムを備えることを含み得る。 Exemplary systems include state classifiers, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, It may include providing a system selected from among systems consisting of a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンに関連する行動を管理するように構成された自動補助付きローン管理回路をさらに備え、自動補助付きローン管理回路は、補助付きローン管理活動の訓練セットで訓練される、ことを含み得る。 The exemplary system further comprises an automated subsidized loan management circuit configured to manage behavior related to at least one subsidized loan, the automated subsidized loan management circuit training a set of subsidized loan management activities. can include being trained in
例示的なシステムは、自動補助ローン管理回路が、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザーインターフェースとの当事者の複数の相互作用について学習される、ことを含み得る。 Exemplary systems may include the automated secondary loan management circuitry being trained on multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple secondary loan transaction activities.
例となるシステムは、複数の補助付きローン取引活動が、以下からなる活動から選択されることを含み得る。補助ローン取引を提供すること、補助ローン取引を引き受けること、金利を設定すること、支払要件を延期すること、金利を変更すること、権原を検証すること、検査を管理すること、権原の変更を記録すること、資産の価値を評価すること、融資を呼び出すこと、取引を完了すること、取引の条件を設定すること、提供されるべき通知を提供すること、一連の資産に対して差押えすること、条件を変更すること、事業体に対する格付けを設定すること、補助ローンをシンジケーションすること、補助ローンを連結すること、からなる活動から選ばれる、例として挙げられ得る。 An example system may include a plurality of subsidized loan transaction activities selected from activities consisting of: a. provide subsidized loan transactions; underwrite subsidized loan transactions; set interest rates; recording, valuing assets, calling loans, consummating transactions, setting the terms of transactions, providing notices to be provided, seizing against sets of assets; , modifying terms, setting a rating for the entity, syndicating the subsidized loan, and consolidating the subsidized loan.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンのための修正された条件セットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。 The example system can further include a blockchain service circuit structured to record the modified set of terms for the at least one subsidized loan on a distributed ledger.
例示的なシステムは、発行者、少なくとも１つの補助付きローン、および少なくとも１つの資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The exemplary system further includes market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of the issuer, the at least one subsidized loan, and the at least one asset. can contain.
例示的なシステムは、報告が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産。以下からなる資産から選択される少なくとも１つの資産に関するものであることを含み得る。 An exemplary system is one in which reporting can be performed on municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, and values. certain tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, gems, intellectual property, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property of It may include relating to at least one asset selected from assets consisting of:
市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may be included in which the market value data collection circuitry is further configured to monitor pricing or financial data for offset asset items in at least one open market.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産を評価するためのオフセット資産項目のセットが、少なくとも１つの資産の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されるように構成されたクラスタリング回路を含むことができる。 An exemplary system includes a clustering circuit configured such that a set of offset asset terms for valuing at least one asset is constructed using the clustering circuit based on attributes of the at least one asset. can be done.
例示的なシステムは、属性が、カテゴリ、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、及びジオロケーションからなる属性から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include attributes selected from attributes consisting of category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and geolocation.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助ローン取引に対するスマートコントラクトを管理するように構造化されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。 An exemplary system can further include smart contract circuitry structured to manage smart contracts for at least one subsidized loan transaction.
例示的なシステムは、スマートコントラクトが、少なくとも１つの補助対象ローンの分類されたパラメータに応答してスマートコントラクトを修正するようにさらに構成されている、ことを含み得る。 Example systems may include the smart contract further configured to modify the smart contract in response to the classified parameters of the at least one subsidized loan.
例示的なシステムは、スマートコントラクト回路によって自動的に修正される少なくとも１つの補助付きローンの条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも１つの補助対象ローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果からなる群から選択されることを含み得る。 The exemplary system includes at least one subsidized loan term that is automatically modified by the smart contract circuitry including principal amount of debt, outstanding balance of debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule. , specifications of assets backing at least one subsidized loan, specifications of asset substitutability, parties, issuers, purchasers, guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, covenants, terms of foreclosure, terms of default , and a default result.
実施形態において、例示的な方法は、少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関する情報を収集することと、少なくとも１つの補助付きローンに関する複数の結果の訓練データセットで訓練されたモデルを使用して、情報に基づき、少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つの補助付きローンを分類することと、分類されたパラメータに基づき少なくとも１つの補助付きローンの条件を自動的に変更することを含むことができる。 In embodiments, an exemplary method includes collecting information about at least one entity involved in at least one subsidized loan transaction and trained on a training data set of multiple outcomes related to the at least one subsidized loan. using a model to, based on the information, classify at least one subsidized loan involved in at least one subsidized loan transaction and automatically condition the at least one subsidized loan based on the classified parameters; It can include changing.
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的な方法は、少なくとも１つの補助対象ローンに関連する少なくとも１つの資産の価値、状態、または所有権のうちの少なくとも１つに関連する少なくとも１つのイベントを処理することと、少なくとも１つの資産が関連する少なくとも１つの補助対象ローン取引に関連するアクションを引き受けることと、をさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method includes processing at least one event related to at least one of value, condition, or ownership of at least one asset associated with at least one subsidized loan; undertaking an action associated with at least one assisted loan transaction associated with the .
例となる方法は、少なくとも１つの補助付き融資のための修正された条件セットを分散型台帳に記録することをさらに含むことができる。 An example method can further include recording a modified set of terms for at least one subsidized loan on a distributed ledger.
例示的な方法は、発行者、少なくとも１つの補助付きローン、または少なくとも１つの補助付きローンに関連する少なくとも１つの資産の価値に関連する市場情報を監視および報告することをさらに含むことができる。 The exemplary method may further include monitoring and reporting market information related to the value of the issuer, the at least one subsidized loan, or at least one asset associated with the at least one subsidized loan.
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも１つの補助ローン取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集するように構造化されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路を含んでもよい。ソーシャルネットワーク分析データ収集回路からのソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも１つの補助ローン取引に関与する少なくとも１つの補助ローンの少なくとも１つのパラメータを分類するように構造化されたモデルを含む条件分類回路であって、モデルが、少なくとも１つの補助ローンに関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、条件分類回路と、少なくとも１つの補助ローンの条件を、分類された少なくとも１つのパラメータに基づいて自動的に変更するように構造化されたスマート契約回路と、を備える。 In embodiments, an exemplary platform or system may include a social network analysis data collection circuit structured to collect social network information regarding at least one entity involved in at least one subsidized loan transaction. a condition classification circuit including a model structured to classify at least one parameter of at least one subsidized loan involved in at least one subsidized loan transaction based on social network information from the social network analysis data collection circuit; a condition classification circuit, wherein the model is trained using a training data set of results associated with at least one sub-loan; a smart contract circuit structured to automatically change
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、以下のものを含んでもよく、少なくとも１つのエンティティは、少なくとも１つの補助対象ローン、少なくとも１つの補助対象ローン取引に関与する異なる少なくとも１つの補助対象ローン、当事者、補助金、保証人、補助する当事者、および担保からなるエンティティから選択される。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include the following, wherein at least one entity includes at least one subsidized loan, at least one different subsidized loan involved in the at least one subsidized loan transaction, a party, a subsidy, Selected from entities consisting of guarantors, supporting parties, and collateral.
例となるシステムは、少なくとも１つの補助付きローンを補助する当事者が、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、および非営利団体からなる当事者から選択されることを含むことができる。 An example system can include parties subsidizing at least one subsidized loan are selected from parties consisting of municipalities, businesses, contractors, government agencies, non-governmental agencies, and non-profit organizations.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンが、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、または企業補助付きローンのうちの少なくとも１つを備えることを含むことができる。 Exemplary systems include at least one subsidized loan comprising at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, or a business subsidized loan. be able to.
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された少なくとも１つのパラメータが、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約パフォーマンス条件、政策リスク条件、財務健康条件、物理欠陥条件、物理健康条件、実体リスク条件および実体健康条件からなる条件から選択される、ことを含み得る。 An exemplary system wherein at least one parameter classified by the condition classification circuit is a default condition, a foreclosure condition, a covenant violation condition, a financial risk condition, a behavioral risk condition, a contract performance condition, a policy risk condition, a financial health condition. , a physical defect condition, a physical health condition, a material risk condition, and a material health condition.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学位に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、または公益活動への学生の参加の少なくとも１つを分類する、ことを含み得る。 The exemplary system is characterized in that at least one subsidized loan is a student loan, and the conditional classification circuit determines at least one of student progress toward a degree, student participation in nonprofit activities, or student participation in charitable activities. classifying one.
例示的なシステムは、ユーザが少なくとも１つのエンティティに関する情報のクエリを構成することを可能にするように構成されたソーシャルネットワーク分析データ収集回路のユーザインターフェースをさらに含み、クエリに応答して、ソーシャルネットワーク分析データ収集回路が、少なくとも１つのソーシャルネットワークからデータを検索して取得する少なくとも１つのアルゴリズムを開始することを特徴とし得る。 The exemplary system further includes a social network analysis data collection circuit user interface configured to allow a user to configure a query for information about the at least one entity; The analytical data collection circuit may be characterized by initiating at least one algorithm for searching and obtaining data from at least one social network.
例示的なシステムは、少なくとも１つの実体を監視するように構成され、ソーシャルネットワーク分析回路、環境条件回路、クラウドソーシング回路、およびネットワーク領域に問い合わせるためのアルゴリズムからなる群から選択される少なくとも１つの構成可能なデータ収集および回路をさらに備える、ことを含み得る。 An exemplary system is configured to monitor at least one entity and at least one configuration selected from the group consisting of a social network analysis circuit, an environmental condition circuit, a crowdsourcing circuit, and an algorithm for interrogating network domains. Further comprising possible data collection and circuitry.
例示的なシステムは、少なくとも１つの構成可能なデータ収集および回路が、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両からなる環境から選択される環境を監視することを含み得る。 Exemplary systems include at least one configurable data collection and circuit for municipal environments, educational environments, corporate environments, stock exchange environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, home environments. , and vehicles.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助ローンが、少なくとも１つの資産によって裏付けられていることを含むことができる。 Exemplary systems may include at least one supplemental loan backed by at least one asset.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能な品目。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択されることを含み得る。 The exemplary system includes at least one asset comprising municipal property, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currency. , tokens, tickets, cryptocurrencies, and consumable items of value. be selected from assets consisting of edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property; can contain.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産の価値、状態、または所有権の少なくとも１つに関連する少なくとも１つのイベントを処理し、少なくとも１つの資産が関連する少なくとも１つの補助金付き融資取引に関連する行動を引き受けるように構成された自動エージェントをさらに含む場合がある。 An exemplary system processes at least one event associated with at least one of the value, condition, or ownership of at least one asset and associated with at least one subsidized lending transaction with which the at least one asset is associated. may further include an automated agent configured to undertake the action of
例示的なシステムは、アクションが、以下からなるアクションから選択されることを含んでもよい。補助ローン取引、補助ローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供することが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、補助ローンのシンジケーション、及び補助ローンの統合からなるアクションから選択される、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may include actions being selected from actions consisting of: Subsidized loan transactions, underwriting of subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, confirming entitlements, administering inspections, recording entitlement changes, assessing the value of assets, calling loans, completing transactions , setting the terms of a transaction, providing notices required to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, setting entity ratings, syndication of subsidized loans, and consolidation of subsidized loans. can include an exemplary system that
例示的なシステムは、状態分類回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ランダムフォレストシステム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムからなるシステムの中から選択されるシステムを備えることを含み得る。 Exemplary systems include state classifiers, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback networks, self-organizing maps, It may include providing a system selected from among systems consisting of a fuzzy logic system, a random walk system, a random forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンに関連する行動を管理するように構成された自動補助付きローン管理回路をさらに備え、自動補助付きローン管理回路が、補助付きローン管理活動の訓練セットで訓練される、ことを含み得る。 The exemplary system further comprises an automated subsidized loan management circuit configured to manage behavior related to at least one subsidized loan, the automated subsidized loan management circuit performing a training set of subsidized loan management activities. can include being trained in
例示的なシステムは、自動補助ローン管理回路が、複数の補助ローン取引活動に関与する複数のユーザーインターフェースとの当事者の複数の相互作用について学習される、ことを含み得る。 Exemplary systems may include the automated secondary loan management circuitry being trained on multiple interactions of parties with multiple user interfaces involved in multiple secondary loan transaction activities.
例となるシステムは、複数の補助付きローン取引活動が、補助付きローン取引の提供、補助ローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、権利の確認、検査の管理、権利の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の完了、取引の条件の設定、提供する必要がある通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、企業の格付け設定、補助ローンのシンジケーション、および補助ローンの連結からなる活動から選択されることを含むことができる。 An exemplary system may include multiple subsidized loan transaction activities, providing subsidized loan transactions, underwriting subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying entitlements, managing inspections, entitlement recording changes in property, assessing the value of assets, calling loans, completing transactions, setting the terms of transactions, providing notices that need to be provided, seizing a series of assets, changing terms, setting corporate ratings, subsidizing It can include selecting from activities consisting of loan syndication and sub-loan consolidation.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助付きローンのための修正された条件セットを分散型台帳に記録するように構造化されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。 The example system can further include a blockchain service circuit structured to record the modified set of terms for the at least one subsidized loan on a distributed ledger.
例示的なシステムは、発行者、少なくとも１つの補助付きローン、または少なくとも１つの資産の少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し、報告するように構成された市場価値データ収集回路をさらに含むことができる。 The exemplary system further includes market value data collection circuitry configured to monitor and report market information related to the value of at least one of the issuer, at least one subsidized loan, or at least one asset. be able to.
例示的なシステムは、報告が、自治体資産、車両、船舶、航空機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫一式、商品、証券、通貨、有価証券、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝石、宝石類、知的財産権からなる資産から選択される少なくとも１つの資産に関する報告。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械、および動産からなる資産から選択される少なくとも１つの資産に関するものであることを含み得る。 An exemplary system reports on municipal assets, vehicles, ships, aircraft, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, inventory, commodities, securities, currencies, securities. , tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, gems, jewelry, and intellectual property rights. At least one asset selected from food, beverage, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery, and personal property relating to one asset.
市場価値データ収集回路が、少なくとも１つの公開市場におけるオフセット資産項目の価格設定または財務データを監視するようにさらに構成されている、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system may be included in which the market value data collection circuitry is further configured to monitor pricing or financial data for offset asset items in at least one open market.
例示的なシステムは、少なくとも１つの資産を評価するためのオフセット資産項目のセットが、少なくとも１つの資産の属性に基づいてクラスタリング回路を使用して構築されるように構成されたクラスタリング回路をさらに含むことができる。 The example system further includes a clustering circuit configured such that a set of offset asset terms for valuing at least one asset is constructed using the clustering circuit based on attributes of the at least one asset. be able to.
例示的なシステムは、属性が、カテゴリ、資産年齢、資産状態、資産履歴、資産保管、及び地理位置からなる属性から選択されることを含み得る。 Exemplary systems may include attributes selected from attributes consisting of category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, and geolocation.
例示的なシステムは、少なくとも１つの補助ローン取引に対するスマートコントラクトを管理するように構成されたスマートコントラクト回路をさらに含むことができる。 The example system can further include smart contract circuitry configured to manage smart contracts for the at least one subsidized loan transaction.
例示的なシステムは、スマート契約回路が、少なくとも１つの補助付き融資の条件を設定することを含んでもよい。 An example system may include smart contract circuitry setting the terms of at least one subsidized loan.
例示的なシステムは、スマート契約回路によって指定され管理される少なくとも１つの補助付きローンの条件が、債務の元本、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、バルーン支払スケジュール、少なくとも１つの補助対象ローンを裏付ける資産の仕様、資産の代替性の仕様、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、契約、差押条件、デフォルト条件、及びデフォルトの結果、からなる群から選択されることを含んでもよい。 The exemplary system includes at least one subsidized loan term specified and governed by the smart contract circuitry including debt principal, outstanding debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, balloon payment schedule, specifications of assets backing at least one subsidized loan, specifications of asset substitutability, parties, issuers, purchasers, guarantees, guarantors, collateral, personal guarantees, liens, terms, contracts, terms of foreclosure, terms of default; and a default result.
実施形態において、例示的な方法は、少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つのエンティティに関するソーシャルネットワーク情報を収集することと、少なくとも１つの補助付きローンに関する結果の訓練データセットで学習したモデルを使用して、ソーシャルネットワーク情報に基づいて、少なくとも１つの補助付きローン取引に関与する少なくとも１つの補助付きローンの少なくとも一つのパラメータを分類することと、分類した少なくとも一つのパラメータに基づいて少なくとも一つの補助付きローンの諸条件を自動的に変更することを含むことができる。 In embodiments, an exemplary method includes collecting social network information about at least one entity involved in at least one subsidized loan transaction and training a model trained on the resulting training data set for the at least one subsidized loan transaction. classifying at least one parameter of at least one subsidized loan involved in at least one subsidized loan transaction based on the social network information using can include automatically changing the terms and conditions of one subsidized loan.
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、少なくとも１つの資産の価値、状態、および所有権のうちの少なくとも１つに関連する少なくとも１つのイベントを処理することと、少なくとも１つの資産が関連する少なくとも１つの補助付きローン取引に関連する行動を引き受けることとをさらに含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An exemplary method includes processing at least one event related to at least one of value, condition, and ownership of at least one asset; Undertaking actions related to the transaction.
例となる方法は、少なくとも１つの補助付き融資のための修正された条件セットを分散型台帳に記録することをさらに含むことができる。 An example method can further include recording a modified set of terms for at least one subsidized loan on a distributed ledger.
例示的な方法は、発行者、少なくとも１つの補助付きローン、または少なくとも１つの資産のうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視し報告することをさらに含むことができる。 The example method may further include monitoring and reporting market information related to the value of at least one of the issuer, the at least one subsidized loan, or the at least one asset.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助付きローンの取り扱いを自動化するためのシステムである。例示的なプラットフォーム又はシステムは、補助付きローン取引のセットに関与するエンティティのセットに関連する情報を収集するように構成されたクラウドソーシングサービス回路と、クラウドソーシングサービス回路からの情報に基づいて取引に関与する補助付きローンのセットのパラメータのセットを分類し、ここで、モデルは補助付きローンに関連する結果の訓練データセットを使用して訓練される、モデル及び人工知能サービス回路を含む条件分類回路と、条件分類回路からのパラメータの分類セットに基づいて補助付きローンに条件を自動的に変更するスマート契約回路とを含み得る。 In embodiments, provided herein is a system for automating the handling of subsidized loans. An exemplary platform or system includes a crowdsourcing service circuit configured to collect information related to a set of entities involved in a set of subsidized loan transactions; A condition classifier circuit that includes a model and an artificial intelligence service circuit that classifies a set of parameters for a set of participating subsidized loans, where the model is trained using a training data set of results associated with subsidized loans. and a smart contract circuit that automatically changes terms to a subsidized loan based on a sorted set of parameters from the terms sorter circuit.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的なシステムは、エンティティのセットが、補助付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助する当事者のセット、および担保のセットのうちのエンティティを含む、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system provides that the set of entities includes entities of a set of subsidized loans, a set of parties, a set of grants, a set of guarantors, a set of subsidizing parties, and a set of collateral. can contain.
例示的なシステムは、エンティティのセットの各エンティティが、以下からなるリストから選択されるエンティティを含む、ことを含み得る。補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンのセットからの補助対象ローン、補助対象ローン取引のセットの少なくとも１つに関連する当事者、補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンのセットからの補助対象ローンに対応する補助金、補助対象ローン取引のセットの少なくとも１つに関連する保証人、補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンのセットからの補助対象ローンに対応する補助金。補助対象ローン取引の少なくとも１つに関係する補助対象者、補助対象ローン取引の少なくとも１つに関係する補助対象者、補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンから補助対象ローンに対応する補助金、及び補助対象ローン取引の少なくとも１つに関係する担保品、補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンから補助対象ローンに対応する補助金をいう。 An example system may include that each entity in the set of entities includes an entity selected from a list consisting of: A subsidized loan from a set of subsidized loans corresponding to a set of subsidized loan transactions, a party associated with at least one of the set of subsidized loan transactions, from a set of subsidized loans corresponding to the set of subsidized loan transactions. a subsidized loan from a set of subsidized loans corresponding to the set of subsidized loan transactions; . the subsidized person involved in at least one of the subsidized loan transactions, the subsidized person related to at least one of the subsidized loan transactions, the subsidized loan corresponding to the set of subsidized loan transactions to the subsidized loan corresponding to the subsidized loan and collateral related to at least one of the subsidized loan transactions, the subsidized loan corresponding to the set of subsidized loan transactions to the subsidized loan corresponding to the subsidized loan.
例となるシステムは、エンティティのセットの少なくとも１つのエンティティが、補助ローン取引のセットの少なくとも１つに関連する補助当事者を含み、補助当事者は、自治体、企業、契約者、政府機関、非政府機関、または非営利団体の少なくとも１つを含む場合がある。 An example system includes at least one entity in the set of entities including an auxiliary party associated with at least one of the set of auxiliary loan transactions, the auxiliary party being a municipality, a corporation, a contractor, a government agency, a non-government agency. , or at least one non-profit organization.
例示的なシステムは、ローン取引のセットに対応する補助付きローンのセットの各ローンが、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、または企業補助付きローンのうちの少なくとも１つを含む、ことを含み得る。 The exemplary system is such that each loan in the set of subsidized loans corresponding to the set of loan transactions is a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, or a business subsidized loan. including at least one of
例示的なシステムは、条件分類回路によって分類された条件が、デフォルト条件、差し押さえ条件、約款違反を示す条件、財務リスク条件、行動リスク条件、契約パフォーマンス条件、政策リスク条件、財務健康条件、身体欠陥条件、身体健康条件、実体リスク条件、および実体健康条件のうちであることを含み得る。 The exemplary system classifies the conditions classified by the condition classification circuit as: default condition, foreclosure condition, covenant violation condition, financial risk condition, behavioral risk condition, contract performance condition, policy risk condition, financial health condition, physical disability condition. condition, physical health condition, entity risk condition, and entity health condition.
例示的なシステムは、補助ローンが学生ローンであり、条件分類回路が、学位に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、および公益活動への学生の参加のうちの少なくとも１つを分類する、ことを含み得る。 The exemplary system is wherein the subsidized loan is a student loan and the conditional classification circuit is at least one of student progress toward a degree, student participation in nonprofit activities, and student participation in charitable activities. classifying.
クラウドソーシングサービス回路が、ユーザがエンティティのセットに関する情報のクエリを構成し、クラウドソーシングサービス回路がクエリに基づいてクラウドソーシング要求を自動的に構成することができるユーザインターフェースをさらに備える、例示的なシステムを含むことができる。 An exemplary system, wherein the crowdsourcing service circuitry further comprises a user interface that allows a user to configure a query for information about a set of entities, and the crowdsourcing service circuitry automatically configures a crowdsourcing request based on the query. can include
例示的なシステムは、エンティティを監視するための設定可能なデータ収集および監視サービス回路をさらに含み得、設定可能なデータ収集および監視サービス回路は、以下のセットのうちの少なくとも１つを含む。設定可能なデータ収集および監視サービス回路は、モノのインターネットサービス、環境条件センサのセット、ソーシャルネットワーク分析サービスのセット、およびネットワークドメインを照会するためのアルゴリズムのセットのうちの少なくとも１つを含む。 Exemplary systems may further include configurable data collection and monitoring service circuits for monitoring entities, the configurable data collection and monitoring service circuits including at least one of the following sets. The configurable data collection and monitoring service circuitry includes at least one of an Internet of Things service, a set of environmental condition sensors, a set of social network analysis services, and a set of algorithms for querying network domains.
例示的なシステムは、構成可能なデータ収集および監視サービス回路が、自治体環境、教育環境、企業環境、証券取引環境、不動産環境、商業施設、倉庫施設、輸送環境、製造環境、保管環境、家庭、および車両の中から選択された環境を監視するようにさらに構成されていることを含み得る。 Exemplary systems have configurable data collection and monitoring service circuits for municipal environments, educational environments, corporate environments, securities trading environments, real estate environments, commercial facilities, warehouse facilities, transportation environments, manufacturing environments, storage environments, homes, and further configured to monitor selected environments within the vehicle.
例示的なシステムは、補助されたローンのセットが資産のセットによって裏付けられていることを含むことができる。 An exemplary system may include a set of loans backed by a set of assets.
例示的なシステムは、資産のセットが、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、家、不動産物件、未開発の土地、ファルム、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消費可能なアイテム。食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械および動産の中から選択されることを含み得る。 An exemplary system has a set of assets that includes municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventories, commodities, securities, and currency. , tokens, tickets, cryptocurrencies, and consumable items of value. May include being selected from edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery and personal property .
例示的なシステムは、資産のセットの少なくとも１つの資産の値、状態、または所有権のうちの少なくとも１つに関連するイベントを処理し、少なくとも１つの資産が関連する補助ローン取引に関連する行動を引き受けるように構成された自動エージェント回路をさらに含むことができる。 An exemplary system processes events related to at least one of the value, status, or ownership of at least one asset of a set of assets, and actions related to a supplemental loan transaction involving the at least one asset. can further include an auto-agent circuit configured to undertake the .
例示的なシステムは、アクションが、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の修正、権利の検証、検査の管理、権利の変更の記録、の中から選択されることを含み得る。資産価値の評価、融資の実行、取引の完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、補助金付きローンのシンジケーション、または補助金付きローンの統合の中から選択される。 An exemplary system provides actions such as providing subsidized loan transactions, underwriting subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, modifying interest rates, verifying entitlements, administering inspections, recording entitlement changes, may include being selected from assessing property values, making loans, completing transactions, setting the terms of transactions, providing notices to be provided, seizing a series of assets, modifying terms, setting entity ratings, syndicating subsidized loans, or subsidizing; Selected among cash loan consolidations.
例示的なシステムは、人工知能サービス回路が、機械学習システム、モデルベースシステム、ルールベースシステム、深層学習システム、ハイブリッドシステム、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、フィードフォワードニューラルネットワーク、フィードバックニューラルネットワーク、自己組織化マップ、ファジー論理システム、ランダムウォークシステム、ラム森林システム、確率的システム、ベイズシステム、およびシミュレーションシステムからなる少なくとも１つを含むことができる。 Exemplary systems include artificial intelligence service circuits, machine learning systems, model-based systems, rule-based systems, deep learning systems, hybrid systems, neural networks, convolutional neural networks, feedforward neural networks, feedback neural networks, self-organizing At least one of a map, a fuzzy logic system, a random walk system, a lamb forest system, a probabilistic system, a Bayesian system, and a simulation system may be included.
例示的なシステムは、補助付きローンに関連する行動を管理するように構成された自動補助付きローン管理回路をさらに含み得、自動補助付きローン管理回路は、補助付きローン管理活動の訓練セットで訓練される。 The example system may further include an automated subsidized loan management circuit configured to manage behaviors related to the subsidized loan, the automated subsidized loan management circuit trained with a training set of subsidized loan management activities. be done.
例示的なシステムは、自動補助ローン管理回路が、一組のユーザーインターフェースとの当事者の相互作用のセットでさらに訓練され、当事者が一組の補助ローン取引活動に関与していることを含み得る。 An exemplary system may include that the automated secondary loan management circuitry is further trained with a set of party interactions with a set of user interfaces, and that the parties are engaged in a set of secondary loan transaction activities.
例示的なシステムは、補助付きローン取引活動のセットが、補助付きローン取引の提供、補助付きローン取引の引受、金利の設定、支払要件の延期、金利の変更、所有権の検証、検査の管理、所有権の変更の記録、資産の価値の評価、ローンの呼び出し、取引の締結、取引の条件の設定、提供されることが要求される通知の提供、一連の資産の差押え、条件の変更、所有権の確認、検査管理、所有権変更の記録、資産価値評価、融資実行、取引完了、取引条件の設定、提供すべき通知の提供、資産一式の差押え、条件の変更、事業体の格付け設定、補助金付きローンのシンジケーション、補助金付きローンの一本化、から選択される各活動の中から選ばれる各活動を含むことができる。 An exemplary system may include a set of subsidized loan transaction activities including providing subsidized loan transactions, underwriting subsidized loan transactions, setting interest rates, deferring payment requirements, changing interest rates, verifying title, and administering inspections. , recording changes in ownership, valuing assets, calling loans, concluding transactions, setting the terms of transactions, providing notices required to be provided, seizing assets, changing terms, Verifying ownership, controlling inspections, recording changes in ownership, valuing assets, making loans, completing transactions, establishing terms of transactions, providing notices to be provided, seizing a set of assets, changing terms, setting entity ratings , subsidized loan syndication, and subsidized loan consolidation.
例示的なシステムは、補助ローン取引のセットに対応する補助ローンのセットの修正された条件のセットを分散台帳に記録するように構成されたブロックチェーンサービス回路をさらに含むことができる。 The example system can further include a blockchain service circuit configured to record on a distributed ledger the set of modified terms of the set of auxiliary loans corresponding to the set of auxiliary loan transactions.
例示的なシステムは、補助対象ローンに関連する当事者、補助対象ローン取引のセットに対応する補助対象ローンのセット、および資産のセットのうちの少なくとも１つの価値に関連する市場情報を監視および報告するように構成された市場価値データ収集サービス回路をさらに含むことができる。 An exemplary system monitors and reports market information related to the value of at least one of a party associated with a subsidized loan, a set of subsidized loans corresponding to a set of subsidized loan transactions, and a set of assets. A market value data collection service circuit configured to:
例示的なシステムは、報告が、自治体資産、車両、船舶、飛行機、建物、住宅、不動産物件、未開発の土地、農場、作物、自治体施設、倉庫、在庫のセット、商品、証券、通貨、価値のあるトークン、チケット、暗号通貨、消耗品、食用品、飲料、貴金属、宝飾品、宝石、知的財産、知的財産権、契約上の権利、骨董品、備品、家具、設備、工具、機械または動産の一種の少なくとも１つを含む資産のセットに関するものである、ことを含み得る。 An exemplary system reports on municipal assets, vehicles, ships, airplanes, buildings, homes, real estate properties, undeveloped land, farms, crops, municipal facilities, warehouses, sets of inventory, commodities, securities, currencies, and values. tokens, tickets, cryptocurrencies, consumables, edibles, beverages, precious metals, jewelry, gems, intellectual property, intellectual property rights, contractual rights, antiques, fixtures, furniture, equipment, tools, machinery or relates to a set of assets that includes at least one of a type of personal property.
例示的なシステムは、市場価値データ収集サービス回路が、少なくとも１つの公開市場において資産の集合の資産に類似する項目の価格または金融データを監視するようにさらに構成されていることを含むことができる。 Exemplary systems may include the market value data collection service circuitry further configured to monitor prices or financial data of items similar to assets of the collection of assets in at least one open market. .
例示的なシステムは、資産の集合の資産を評価するための類似アイテムの集合が、資産の属性に基づく類似クラスタリング・アルゴリズムを使用して構築されることを含み得る。 An exemplary system may include a set of similar items for evaluating assets of a set of assets is constructed using a similarity clustering algorithm based on attributes of the assets.
属性が、資産のカテゴリ、資産の年齢、資産の状態、資産の履歴、資産の保管、または資産の地理的位置の中から選択される、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems may include an attribute selected from among asset category, asset age, asset condition, asset history, asset custody, or asset geographic location.
例示的なシステムは、補助対象ローンのスマート契約を管理するためのスマート契約サービス回路をさらに含むことができる。 The exemplary system may further include smart contract service circuitry for managing smart contracts for subsidized loans.
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、補助付き融資の条件を設定するようにさらに構成されていることを含み得る。 Example systems may include the smart contract service circuitry further configured to set the terms of subsidized financing.
例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路によって指定および管理される債務取引の条件が、債務の元本金額、債務の残高、固定金利、変動金利、支払額、支払スケジュール、の中から選択されることを含んでもよい。スマートコントラクトサービス回路が指定及び管理する債務取引の条件は、債務額、債務残高、固定金利、変動金利、支払額、支払予定、補助対象ローンの裏付け資産の指定、資産の代替性の指定、当事者、発行者、購入者、保証、保証人、担保、個人保証、先取特権、期間、約款、差押条件、デフォルト条件又はデフォルトの結果のうちから選択される。 The exemplary system specifies and manages the terms of the debt transaction specified and managed by the smart contract service circuitry, wherein the debt principal amount, balance of the debt, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule are selected. may include The terms of debt transactions specified and managed by the smart contract service circuit are the debt amount, debt balance, fixed interest rate, floating interest rate, payment amount, payment schedule, designation of underlying assets for subsidized loans, designation of asset substitutability, and parties , Issuer, Purchaser, Guarantee, Guarantor, Collateral, Personal Guarantee, Lien, Term, Covenant, Foreclosure Terms, Default Terms or Default Result.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、補助付きローンの取り扱いの自動化を促進するための方法である。例示的な方法は、補助付きローン取引のセットに関与するエンティティのセットに関連する情報を収集することと、補助付きローン取引に関与する補助付きローンのセットのパラメータのセットを人工知能サービス、モデル、及びクラウドソーシングサービスからの情報に基づいて分類し、モデルが、補助付きローンに関連する成果の訓練データセットを使用して訓練されることと、分類されたパラメータのセットに基づいて補助付きローンの条件を変更することと、を含み得る。 In embodiments, provided herein is a method for facilitating automation of the handling of subsidized loans. An exemplary method includes collecting information related to a set of entities involved in a set of subsidized loan transactions and applying a set of parameters for the set of subsidized loans involved in the subsidized loan transactions to an artificial intelligence service, model , and classifying based on information from the crowdsourced service, that the model is trained using a training dataset of outcomes related to subsidized loans, and subsidized loans based on the set of classified parameters and changing the conditions of
例となる方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態において存在し得る。例示的な方法は、エンティティのセットが、補助付きローンのセット、当事者のセット、補助金のセット、保証人のセット、補助する当事者のセット、または担保のセットの中から選択されるエンティティを含む、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary methods include entities wherein the set of entities is selected from among a set of subsidized loans, a set of parties, a set of grants, a set of guarantors, a set of subsidizing parties, or a set of collateral. , can include
例となる方法は、エンティティのセットが助成当事者のセットを含み、助成当事者のセットの各当事者が、自治体、企業、請負業者、政府機関、非政府機関、または非営利団体の少なくとも１つを含むことを含むことができる。 An exemplary method is that the set of entities includes a set of funding parties, each party of the set of funding parties including at least one of a municipality, a corporation, a contractor, a government agency, a non-governmental agency, or a non-profit organization can include
例示的な方法は、補助付きローンのセットが、自治体補助付きローン、政府補助付きローン、学生ローン、資産担保型補助付きローン、および企業補助付きローンのうちの少なくとも１つを含む、ことを含み得る。 Exemplary methods include the set of subsidized loans including at least one of a municipal subsidized loan, a government subsidized loan, a student loan, an asset-backed subsidized loan, and a business subsidized loan. obtain.
例示的な方法は、補助ローンが、分類が、学位取得に向けた学生の進捗、非営利活動への学生の参加、及び公益活動への学生の参加のうちの少なくとも１つに基づく、学生ローンであることを含んでもよい。 An exemplary method is a student loan wherein the subsidized loan is categorized based on at least one of a student's progress toward a degree, a student's participation in a non-profit activity, and a student's participation in a charitable activity. may include being
実施形態において、例示的なプラットフォームまたはシステムは、複数の資産の保管を受けるように構成された金融エンティティに対応する複数の資産を解釈するように構成された資産識別サービス回路と、複数の資産に関して行動を起こす権利を有するアクション可能なエンティティに対応する複数の識別子を認証するように構成されたアイデンティティ管理サービス回路であって、複数の識別子が少なくとも一つのクレデンシャルからなるものと、含み、複数の資産制御機能をブロックチェーン構造に格納するように構造化されたブロックチェーンサービス回路であって、ブロックチェーン構造が分散型台帳構成を備える、ブロックチェーンサービス回路、および解釈された複数の資産および認証された複数の識別子を資産制御機能としてブロックチェーン構造に格納するためにブロックチェーンサービス回路に伝達し、ブロックチェーンサービス回路がさらに資産制御機能を資産イベントとして分散型台帳構成に記録するように構造化されている財務管理回路、を備え、前記財務管理回路は In embodiments, an exemplary platform or system includes an asset identification service circuit configured to interpret a plurality of assets corresponding to a financial entity configured to receive custody of the plurality of assets; an identity management service circuit configured to authenticate a plurality of identifiers corresponding to actionable entities having the right to take action, the plurality of identifiers comprising at least one credential; and a plurality of assets. A blockchain service circuit structured to store control functions in a blockchain structure, the blockchain structure comprising a distributed ledger configuration, and a plurality of interpreted assets and authenticated Multiple identifiers are communicated to the blockchain service circuit for storage in the blockchain structure as asset control functions, and the blockchain service circuit is further structured to record the asset control functions as asset events in the distributed ledger configuration. a financial control circuit, said financial control circuit comprising
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、これらのうちのいずれか１つまたは複数が特定の実施形態に存在する可能性がある。例示的なシステムは、少なくとも１つのクレデンシャルが所有者クレデンシャル、代理人クレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、または保管者クレデンシャルからなることを含んでもよい。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. Exemplary systems may include the at least one credential comprising an owner credential, an agent credential, a beneficiary credential, a trustee credential, or a custodian credential.
例となるシステムは、資産イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的の資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の販売、資産の購入または所有状態の指定から選ばれたイベントを含むことができる。 An exemplary system is one in which asset events include transfer of ownership, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, establishment of lien, use of asset as collateral, designation of beneficiary, designation of asset, from underwriting loans to, providing property notices, inspecting property, appraising property, reporting property for tax purposes, assigning ownership of property, disposing of property, selling property, purchasing property or designating ownership of property; Can contain selected events.
例示的なシステムは、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、及び資産イベントの記録のうちの少なくとも１つを監視するように構成されたデータ収集回路を含んでもよい。 An exemplary system may include data collection circuitry configured to monitor at least one of interpreting multiple assets, authenticating multiple identifiers, and recording asset events.
アクション可能なエンティティはそれぞれ、所有者、受益者、代理人、受託者、または保管者のうちの少なくとも１つを含む、例示的なシステムを含むことができる。 Each actionable entity may include an exemplary system including at least one of an owner, beneficiary, agent, trustee, or custodian.
例示的なシステムは、複数の資産の保管を管理するように構成されたスマート契約回路を含んでもよく、複数の資産に関連する少なくとも１つの資産イベントは、スマート契約構成に具現された複数の条件に基づいて、データ収集サービス回路によって収集されたデータに基づいて、スマート契約回路によって管理される。 An example system may include a smart contract circuit configured to manage custody of multiple assets, wherein at least one asset event associated with the multiple assets is defined by multiple conditions embodied in the smart contract configuration. is managed by the smart contract circuit based on the data collected by the data collection service circuit.
例示的なシステムは、複数の資産に関連する少なくとも１つの資産イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対するローンの引き受け、資産に関する事項、資産の点検、資産の評価、税務上の資産の報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の売却、資産の購入、所有権の指定、通知を提供することから選ばれた少なくとも１つのイベントを含むことができる。 Exemplary systems may be configured such that at least one asset event associated with a plurality of assets is transfer of title, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, creation of lien, security of assets. use of, designation of beneficiaries, underwriting of loans to assets, property matters, inspection of assets, valuation of assets, reporting of assets for tax purposes, assignment of ownership of assets, disposition of assets, sale of assets, It can include at least one event selected from purchasing, assigning ownership, and providing notification.
例となるシステムは、データ収集回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムから成るシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに含む、ことを含み得る。 Exemplary systems are selected from systems in which the data collection circuitry consists of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, and an interactive crowdsourcing system. further comprising at least one system configured to:
例示的なシステムは、資産識別サービス回路、アイデンティティ管理サービス回路、ブロックチェーンサービス回路、および財務管理回路の各々が、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含む、ことを含み得る。回路の対応するＡＰＩコンポーネントは、システムの複数のユーザと対話するように構造化されたユーザインタフェースをさらに含む。 The exemplary system includes an asset identification service circuit, an identity management service circuit, a blockchain service circuit, and a financial management circuit each having a corresponding application programming interface structured to facilitate communication between circuits of the system. further comprising an (API) component. A corresponding API component of the circuit further includes a user interface structured to interact with multiple users of the system.
例示的なシステムは、資産イベントを複数の行動可能なエンティティと共有し、配布するようにさらに構成されたブロックチェーンサービス回路を含んでもよい。 An exemplary system may include a blockchain service circuit further configured to share and distribute asset events with multiple actionable entities.
実施形態において、例示的な方法は、複数の資産の保管を受けるように構成された金融エンティティに対応する複数の資産を解釈することと、複数の資産に関して行動を起こす権利を有する行動可能なエンティティに対応する複数の識別子を認証すること（ここで、複数の識別子は少なくとも１つのクレデンシャルからなる）、複数のアセット制御機能をブロックチェーン構造に格納すること（ブロックチェーン構造は、分散型台帳構成を備える）及び解釈された複数のアセット及び認証された複数の識別子をアセット制御機能としてブロックチェーン構造に格納するために通信すること（アセット制御機能は、資産イベントとして分散型台帳構成に記録される）を含む、ブロックチェーン構造における複数のアセット制御機能とを含み得る。 In embodiments, an exemplary method interprets multiple assets corresponding to a financial entity configured to receive custody of multiple assets and an actionable entity having the right to take action with respect to multiple assets. authenticating multiple identifiers corresponding to (where the multiple identifiers consist of at least one credential), and storing multiple asset control functions in a blockchain structure (the blockchain structure is a distributed ledger configuration). ) and communicating interpreted assets and authenticated identifiers for storage in a blockchain structure as asset control functions (asset control functions are recorded in the distributed ledger configuration as asset events). and multiple asset control functions in a blockchain structure, including
少なくとも１つのクレデンシャルが所有者クレデンシャル、エージェント・クレデンシャル、受益者クレデンシャル、受託者クレデンシャル、または保管者クレデンシャルからなる場合、例示の方法が含まれる場合がある。 Exemplary methods may be included where at least one credential comprises an owner credential, an agent credential, a beneficiary credential, a trustee credential, or a custodian credential.
資産イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的の資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の販売、資産の購入、所有状況の指定から選ばれる少なくとも一つのイベントをそれぞれ含む。 Asset events include transfer of title, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, creation of lien, use of asset as collateral, designation of beneficiary, underwriting of loan on asset, asset at least one event selected from the following: provision of notice of property, inspection of property, valuation of property, reporting of property for tax purposes, assignment of property title, disposition of property, sale of property, purchase of property, designation of ownership status respectively.
例示的な方法は、複数の資産の解釈、複数の識別子の認証、又は資産イベントの記録のうちの少なくとも１つを監視することを含んでもよい。 An exemplary method may include monitoring at least one of interpreting multiple assets, authenticating multiple identifiers, or recording asset events.
例示的な方法は、アクション可能なエンティティがそれぞれ、所有者、受益者、代理人、受託者、又は保管者のうちの少なくとも１つを備えることを含んでもよい。 Exemplary methods may include each actionable entity comprising at least one of an owner, beneficiary, agent, trustee, or custodian.
例となる方法は、複数の資産の保管を管理することを含み、複数の資産に関連する少なくとも１つの資産イベントは、スマート契約構成に具現化された複数の条件と、複数の資産に関するデータによって収集されたデータとに基づく。 An example method includes managing custody of multiple assets, wherein at least one asset event associated with the multiple assets is determined by multiple conditions embodied in a smart contract configuration and data about the multiple assets. Based on collected data.
複数の資産に関連する各資産イベントが、所有権の移転、所有者の死亡、所有者の障害、所有者の破産、差し押さえ、先取特権の設定、資産の担保としての使用、受益者の指定、資産に対する融資の引き受け、資産に関する通知の提供、資産の検査、資産の評価、課税目的のための資産に関する報告、資産の所有権の割り当て、資産の処分、資産の販売、資産の購入、または所有状態の指定から選ばれた少なくとも一つのイベントを含むことを例示する方法は、含まれることがある。 Each asset event associated with multiple assets includes transfer of title, death of owner, disability of owner, bankruptcy of owner, foreclosure, establishment of lien, use of asset as collateral, designation of beneficiary, Underwriting property, providing property notices, inspecting property, evaluating property, reporting property for tax purposes, assigning property title, disposing of property, selling property, purchasing property, or owning property A method may be included that illustrates including at least one event selected from the specification of states.
例示的な方法は、監視が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、または対話型クラウドソーシングシステムの少なくとも１つによって実行されることを含み得る。 Exemplary methods include monitoring performed by at least one of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, or an interactive crowdsourcing system. can include
例となる方法は、資産イベントを複数の実行可能なエンティティで共有および配布することを含むことができる。 An example method may include sharing and distributing asset events with multiple executable entities.
例となる方法は、複数の資産を解釈することが、金融機関が保管を行う責任がある複数の資産を特定することを含むことができる。 An example method may include identifying assets for which the financial institution is responsible for custody.
例示的な方法は、複数の識別子を認証することが、アクション可能なエンティティに対応する複数の識別子が複数の資産に関してアクションを起こす権利を有することを検証することを含むことができる。 Exemplary methods may include verifying that multiple identifiers corresponding to actionable entities have the right to take action with respect to multiple assets.
例示的な方法は、ブロックチェーン構造がブロックチェーン市場と関連して提供されることを含んでもよい。 An exemplary method may include providing a blockchain structure in association with a blockchain marketplace.
例示的な方法は、ブロックチェーンマーケットプレイスが、自動化されたブロックチェーンベースのトランザクションアプリケーションを利用することを含み得る。 Exemplary methods may include blockchain marketplaces utilizing automated blockchain-based transactional applications.
例示的な方法は、アクション可能なエンティティ間の相互作用に基づいて、ブロックチェーン構造内に資産取引データを格納することを含むことができる。 An exemplary method can include storing asset transaction data within a blockchain structure based on interactions between actionable entities.
例示的な方法は、ブロックチェーン構造が、複数の資産ノードにわたる分散ブロックチェーン構造であることを含み得る。 Exemplary methods may include the blockchain structure being a distributed blockchain structure across multiple asset nodes.
例示的な方法は、複数の資産のうちの少なくとも１つが仮想資産タグであり、複数の資産を解釈することが、仮想資産タグを識別することを備えることを含むことができる。 An example method may include at least one of the plurality of assets being a virtual asset tag, and interpreting the plurality of assets comprising identifying the virtual asset tag.
例示的な方法は、複数のアセット制御特徴の格納が、仮想アセットタグデータを格納することを備えることを含んでもよい。 An example method may include storing a plurality of asset control features comprising storing virtual asset tag data.
仮想アセットタグデータが、位置データまたは追跡データの少なくとも１つである、例示的な方法が含まれ得る。 Exemplary methods may be included in which the virtual asset tag data is at least one of location data or tracking data.
例示的な方法は、金融エンティティまたはアクション可能なエンティティの少なくとも１つに対応する識別子が、仮想資産タグデータとして格納されることを含み得る。 An example method may include an identifier corresponding to at least one of a financial entity or an actionable entity is stored as virtual asset tag data.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、担保の差し押さえを促進するためのシステムである。例示的なプラットフォームまたはシステムは、少なくとも１つの貸出契約を含む複数の貸出契約データを格納するように構造化された貸出契約格納回路を含み得、少なくとも１つの貸出契約は、貸出条件データを含み、貸出条件データは、少なくとも１つの貸出契約の返済義務を担保するための担保条件に関連する少なくとも１つの資産上の差し押さえ条件に関する、少なくとも１つの貸出契約の条件データであり、少なくとも１つの貸出契約の返済義務に関連して提供する。前記貸付条件データを監視し、前記貸付条件データの変化に基づいてデフォルト条件を検出するように構成されたデータ収集サービス回路と、前記データ収集サービス回路によってデフォルト条件が検出されると、前記デフォルト条件を解釈し、前記担保条件および前記デフォルト条件に基づいて差し押さえ手順を開始するデフォルト条件指示を伝達するように構成されたスマート契約サービス回路とを備える。 In embodiments, provided herein is a system for facilitating the foreclosure of collateral. An exemplary platform or system may include a loan contract storage circuit structured to store a plurality of loan contract data including at least one loan contract, the at least one loan contract including loan terms data; The loan condition data is condition data of at least one loan contract relating to at least one asset foreclosure condition related to collateral conditions to secure repayment obligations of the at least one loan contract; Provide in connection with repayment obligations. a data collection service circuit configured to monitor the loan terms data and detect a default condition based on changes in the loan terms data; and when a default condition is detected by the data collection service circuit, the default condition and communicate a default condition indication to initiate a foreclosure procedure based on said collateral conditions and said default conditions.
例示的なシステムの特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が特定の実施形態に存在し得る。例示的なシステムは、スマートコントラクトサービス回路が、検出されたデフォルト状態表示が、担保資産をロックするためにスマートロック及びスマートコンテナの少なくとも１つに通信されるようにさらに構成されている、ことを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary systems are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. The example system wherein the smart contract service circuitry is further configured such that the detected default state indication is communicated to at least one of a smart lock and a smart container to lock the collateral asset. can contain.
差押え手順が、公開オークションサイトへの担保資産の出品を設定し、開始する、例示的なシステムを含むことができる。 Foreclosure procedures may include exemplary systems that set up and initiate listings of collateral assets on public auction sites.
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産のための輸送指示のセットを構成し、配信することを含んでもよい。 In an exemplary system, a seizure procedure may include constructing and distributing a set of shipping instructions for collateral property.
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するためのドローンに対する指示のセットを構成することを含んでもよい。 An example system may include a seizure procedure comprising configuring a set of instructions for a drone to transport the collateral property.
例示的なシステムは、差し押さえ手順が、担保資産を搬送するロボットデバイスのための命令のセットを構成することを含んでもよい。 An example system may include a seizure procedure comprising configuring a set of instructions for a robotic device that transports collateral assets.
差押え手順が、一連の代用担保を自動的に代用するためのプロセスを開始する、例示的なシステムを含んでもよい。 A foreclosure procedure may include an exemplary system that initiates a process for automatically substituting a series of collateral.
差し押さえ手順が、担保追跡手順を開始する、例示的なシステムを含むことができる。 A foreclosure procedure may include an exemplary system that initiates a collateral tracking procedure.
差押え手順が担保評価プロセスを開始する、例示的なシステムを含むことができる。 Exemplary systems can include where a foreclosure procedure initiates a collateral valuation process.
例となるシステムは、差し押さえ手順が、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始することを含むことができる。 An example system may include a foreclosure procedure initiating a message to the borrower to initiate negotiations regarding the foreclosure.
この場合、交渉は、差し押さえ交渉の訓練セットで訓練されたロボットプロセス自動化システムによって管理されることを、例示的なシステムが含んでもよい。 In this case, exemplary systems may include that negotiations are managed by a robotic process automation system trained on a training set of foreclosure negotiations.
例示的なシステムは、交渉が、少なくとも１つの貸出契約の金利、支払条件、および担保の少なくとも１つの修正に関連することを含むことができる。 Exemplary systems may include the negotiation relating to modification of at least one interest rate, payment terms, and collateral of at least one loan agreement.
例示的なシステムは、データ収集サービス回路が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、および対話型クラウドソーシングシステムからなるシステムから選択される少なくとも１つのシステムをさらに備える、ことを含み得る。 Exemplary systems from systems in which the data collection service circuitry consists of internet of things systems, camera systems, network surveillance systems, internet surveillance systems, mobile device systems, wearable device systems, user interface systems, and interactive crowdsourcing systems. further comprising at least one system selected.
例示的なシステムは、貸出契約格納回路、データ収集サービス回路、およびスマート契約サービス回路の各々が、システムの回路間の通信を容易にするように構造化された対応するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）コンポーネントをさらに含むことができる。 The exemplary system includes a loan contract storage circuit, a data collection service circuit, and a smart contract service circuit each having a corresponding application programming interface (API) component structured to facilitate communication between the circuits of the system. can further include
例示的なシステムは、回路の対応するＡＰＩコンポーネントが、システムの複数のユーザーと対話するように構造化されたユーザーインターフェースをさらに備える、ことを含み得る。 An exemplary system may include corresponding API components of the circuit further comprising a user interface structured to interact with multiple users of the system.
実施形態において、本明細書で提供されるのは、担保の差し押さえを容易にするための方法である。例示的な方法は、少なくとも１つの貸出契約を含む複数の貸出契約データを格納することを含み得、少なくとも１つの貸出契約は、貸出条件データを含み、貸出条件データは、少なくとも１つの貸出契約の返済義務を担保するための担保条件に関連する少なくとも１つの資産に対する差し押さえ条件に関連する少なくとも１つの貸出契約の条項および条件データである、方法。前記貸出条件データを監視し、前記貸出条件データの変更に基づいてデフォルト条件を検出するステップと、前記デフォルト条件を解釈するステップと、前記担保条件に基づいて差押え手順を開始するデフォルト条件指示を伝達するステップと、を有する。 In embodiments, provided herein is a method for facilitating the foreclosure of collateral. An exemplary method may include storing a plurality of loan agreement data including at least one loan agreement, wherein the at least one loan agreement includes lending terms data, the lending terms data is the terms of the at least one lending agreement. A method of at least one lending agreement clause and condition data relating to foreclosure terms for at least one asset relating to collateral terms to secure a repayment obligation. monitoring the loan terms data and detecting default terms based on changes in the loan terms data; interpreting the default terms; and communicating default terms instructions to initiate a seizure procedure based on the collateral terms. and;
例示的な方法の特定のさらなる態様を以下に説明するが、そのうちの任意の１つまたは複数が、特定の実施形態に存在し得る。例示的な方法は、検出されたデフォルト状態表示が、担保資産をロックするためにスマートロック及びスマートコンテナのうちの少なくとも１つに通信されることを含み得る。 Certain additional aspects of exemplary methods are described below, any one or more of which may be present in a particular embodiment. An example method may include communicating the detected default condition indication to at least one of a smart lock and a smart container to lock the collateral asset.
例となる方法は、差押え手順が、公開オークションサイトへの担保資産の出品を設定し、開始することを含むことができる。 An example method may include setting up and initiating the listing of collateral property on a public auction site for a seizure procedure.
担保資産に対する輸送指示のセットを構成し、配信することを含むことができる。 It can include constructing and distributing a set of shipping instructions for collateral assets.
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産を輸送するためのドローンに対する指示のセットを構成することを含んでもよい。 An exemplary method may include a seizure procedure configuring a set of instructions for a drone to transport the collateral property.
例示的な方法は、差し押さえ手順が、担保資産を搬送するロボットデバイスのための命令のセットを構成することを含んでもよい。 An exemplary method may include a seizure procedure configuring a set of instructions for a robotic device that transports collateral property.
差押え手順が、一連の代用担保を自動的に代用するためのプロセスを開始することを、例示的な方法は含み得る。 An exemplary method may include a foreclosure procedure initiating a process for automatically substituting a series of collateral.
例となる方法は、差し押さえ手順が担保追跡手順を開始することを含むことができる。 An example method may include a foreclosure procedure initiating a collateral tracking procedure.
差押え手順が担保評価プロセスを開始することを含むことができる。 A foreclosure procedure can include initiating a collateral evaluation process.
例となる方法は、差し押さえ手順が、差し押さえに関する交渉を開始する借り手へのメッセージを開始することを含むことができる。 An example method may include a foreclosure procedure initiating a message to the borrower initiating negotiations regarding the foreclosure.
この方法は、交渉が、差し押さえ交渉の訓練セットで訓練されたロボットプロセス自動化システムによって管理されることを含むことができる。 The method may include the negotiation being managed by a robotic process automation system trained on a training set of foreclosure negotiations.
例となる方法は、交渉が、少なくとも１つの貸出契約の金利、支払条件、または担保の少なくとも１つの修正に関連することを含むことができる。 An example method can include negotiating relating to at least one modification of interest rates, payment terms, or collateral of at least one loan agreement.
例示的な方法は、監視が、モノのインターネットシステム、カメラシステム、ネットワーク監視システム、インターネット監視システム、モバイル機器システム、ウェアラブル機器システム、ユーザインターフェースシステム、または対話型クラウドソーシングシステムの少なくとも１つによって提供されることを含み得る。 Exemplary methods include surveillance provided by at least one of an Internet of Things system, a camera system, a network surveillance system, an Internet surveillance system, a mobile device system, a wearable device system, a user interface system, or an interactive crowdsourcing system. can include
例となる方法は、監視、解釈、および通信のための通信を提供することが、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を介して行われることを含むことができる。 An example method can include providing communication for monitoring, interpretation, and communication is done via an application programming interface (API).
例示的な方法は、複数のユーザーと対話するために、ＡＰＩを組み込んだユーザーインターフェースを提供することを含むことができる。 An exemplary method can include providing a user interface that incorporates an API for interacting with multiple users.
図１１１を参照すると、適応型知能システム１１１０４は、人工知能システム１１１４８、デジタルツインシステム１１１２０、および適応型デバイス（またはエッジ）知能システム１１１３０を含んでもよい。人工知能システム１１１４８は、取引主体の１つ以上のデータ処理、データ分析、シミュレーション作成、及びシミュレーション分析に関連する分析、シミュレーション、意思決定、及び予測作成を行うための機械学習モデル１１１０２を定義してもよい。機械学習モデル１１１０２は、明示的な命令を使用せずに特定のタスクを実行し、代わりにパターン及び推論に依存するアルゴリズム及び／又は統計モデルである。機械学習モデル１１１０２は、明示的にプログラムされることなく、予測及び／又は決定を行うために、トレーニングデータに基づいて１つ又は複数の数学的モデルを構築し、特定のタスクを実行する。機械学習モデル１１１０２は、データ収集システム１１１１８及び監視システム１１１０６及び接続設備１１１１６を通じて、取引主体のうちの１つ以上に関連するイベントデータ１１１２４及び状態データ１１１７２を含む、センサデータの入力を学習データとして受信してもよい。イベントデータ１１１２４及び状態データ１１１７２は、データ記憶システム１１１１０に記憶されてもよい。機械学習モデル１１１０２に入力されたセンサデータは、機械学習モデル１１１０２を訓練して、取引主体の１つ以上のデータ処理、データ分析、シミュレーション作成、及びシミュレーション分析に関する分析、シミュレーション、意思決定、及び予測作成を実行するために使用されてもよい。機械学習モデル１１１０２は、情報技術システムのユーザ又はユーザからの入力データも使用してもよい。機械学習モデル１１１０２は、人工ニューラルネットワーク、決定木、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、遺伝的アルゴリズム、機械学習モデルの任意の他の適切な形態、又はそれらの組合せを含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、自己学習、特徴学習、スパース辞書学習、異常検出、関連ルール、それらの組み合わせ、または学習のための任意の他の適切なアルゴリズムを通じて学習するように構成されてもよい。
Referring to FIG. 111 , adaptive intelligence systems 11104 may include
人工知能システム１１１４８はまた、デジタルツインシステム１１１２０を定義して、１つ又は複数の取引実体のデジタルレプリカを作成することができる。取引実体の１つ以上のデジタルレプリカは、取引実体の実質的にリアルタイムの仮想表現を提供するために、実質的にリアルタイムのセンサデータを使用してもよく、１つ以上の取引実体の１つ以上の可能な将来の状態のシミュレーションを提供する。デジタルレプリカは、複製される１つ又は複数のトランザクションエンティティと共に同時に存在する。デジタルレプリカは、複製される１つ又は複数の取引主体のライフスタイルを通して、実施形態では、複製される１つ又は複数の取引主体の物理的要素及び特性並びにそのダイナミクスの両方の１つ又は複数のシミュレーションを提供する。デジタルレプリカは、例えば、１つ又は複数の取引実体が建設又は製造される前の設計段階において、又は１つ又は複数の取引実体の建設又は製造の間又は後に、センサデータの仮想的な外挿を可能にして１つ又は複数の取引実体の状態をシミュレートすることにより、当該取引実体の仮想的なシミュレーションを提供し得る。例えば、高応力時、構成部品の摩耗が問題となり得る期間が経過した後、最大スループット動作時、１つ以上の仮想的又は計画的な改善が１つ以上の取引主体になされた後、又は任意の他の適切な仮想的状況などである。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、１つ以上の取引実体に対する可能な改善を予測すること、１つ以上の取引実体の１つ以上の構成要素がいつ故障するかも予測すること、及び／又は可能な状況を提案することなど、デジタルレプリカとのシミュレーションのための仮想状況を自動的に予測してもよく、タイミング設定、配置、構成要素、またはトランザクションエンティティに対する他の適切な変更のような、１つ以上のトランザクションエンティティの改良。デジタルレプリカは、１つ又は複数の取引主体の設計及び動作の両段階における１つ又は複数の取引主体のシミュレーション、並びに、１つ又は複数の取引主体の仮想的な動作条件及び構成のシミュレーションを可能にする。デジタルレプリカは、１つ以上の取引実体の各構成要素の中、上、及び周囲だけでなく、いくつかの実施形態では１つ以上の取引実体内の温度、摩耗、光、振動などを含むほぼあらゆるタイプのメトリックの観察及び測定を容易にすることによって、１つ以上の取引実体の計り知れない分析及びシミュレーションを可能にする。いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、イベントデータ１１１２４及び状態データ１１１７２を含むセンサデータを処理して、デジタルツインシステム１１１２０によって使用するためのシミュレーションデータを定義してもよい。機械学習モデル１１１０２は、例えば、複数の取引実体のうちの特定の取引実体に関連する状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４を受信し、状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４に対して一連の演算を実行して、取引実体のデジタルレプリカの作成においてデジタルツインシステム１１１２０が使用するのにふさわしい形式に状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４をフォーマットしてもよい。例えば、１つ又は複数の取引実体は、隣接する組立ライン上の製品を増強するように構成されたロボットを含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、ロボットの上、近く、中、及び／又は周りに配置された１つ又は複数のセンサからデータを収集してもよい。機械学習モデル１１１０２は、センサデータに対する演算を実行して、センサデータをシミュレーションデータに処理し、シミュレーションデータをデジタルツインシステム１１１２０に出力してもよい。デジタルツインシステム１１１２０のシミュレーションは、シミュレーションデータを使用して、ロボットの１つ以上のデジタル複製を作成してもよく、シミュレーションは、例えば、ロボット及びその構成要素の温度、摩耗、速度、回転、及び振動を含む測定基準を含む。シミュレーションは、実質的にリアルタイムのシミュレーションであってもよく、情報技術の人間のユーザが、ロボットのシミュレーション、それに関連する測定基準、及びその構成要素に関連する測定基準を実質的にリアルタイムで見ることができるようにする。シミュレーションは、予測的又は仮想的な状況であってもよく、情報技術の人間のユーザが、ロボットの予測的又は仮想的なシミュレーション、それに関連する測定基準、及びその構成要素に関連する測定基準を閲覧することを可能にする。
The
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２及びデジタルツインシステム１１１２０は、センサーデータを処理し、複数の取引主体の集合のデジタルレプリカを作成して、取引主体の関連グループの設計、リアルタイムシミュレーション、予測的シミュレーション、及び／又は仮想的シミュレーションを促進してもよい。取引主体のデジタルレプリカは、取引主体の集合の実質的にリアルタイムの仮想表現を提供し、取引主体の集合の１つ又は複数の可能な将来の状態のシミュレーションを提供するために、実質的にリアルタイムのセンサデータを使用してもよい。デジタルレプリカは、複製される取引実体のセットと同時に、１つ又は複数のシミュレーションを提供する。デジタルレプリカは、複製されている取引実体のセットのライフスタイル全体にわたる実施形態において、複製されている取引実体のセットの物理的要素及び特性並びにそのダイナミクスの両方の１つ又は複数のシミュレーションを提供する。１つ以上のシミュレーションは、モニタ上で見ることができ、拡張現実（ＡＲ）装置を使用し、又は仮想現実（ＶＲ）装置を使用することができる、１つ以上の取引実体のワイヤフレーム仮想表現などの視覚的シミュレーションを含んでもよい。視覚的シミュレーションは、情報技術システムの人間のユーザによって操作可能であってもよく、例えば、シミュレーションの構成要素をズームしたりハイライトしたり、及び／又は、１つ又は複数の取引実体の分解図を提供したりすることが可能である。デジタルレプリカは、例えば、１つ以上の取引主体が建設又は製造される前の設計段階において、又は１つ以上の取引主体の建設又は製造の間若しくは後に、センサデータの仮想的な外挿を可能にして、１つの取引主体のセットの状態を模擬する仮想的なシミュレーションを提供してもよい。例えば、高応力時、構成部品の摩耗が問題となり得る期間が経過した後、最大スループット動作時、１つ以上の仮想的又は計画的な改良が取引主体のセットになされた後、又は任意の他の適切な仮想的状況などである。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、トランザクションエンティティのセットに対する可能な改善を予測すること、トランザクションエンティティのセットの１つまたは複数のコンポーネントがいつ故障するかも予測すること、および／またはタイミング設定、配置、コンポーネント、またはトランザクションエンティティに対する任意の他の適切な変更などのトランザクションエンティティのセットに対する可能な改善点を提案するなど、デジタルレプリカによるシミュレーションのための仮想状況を自動的に予測し得る。デジタルレプリカは、トランザクションエンティティのセットの設計と動作の両方の段階におけるトランザクションエンティティのセットのシミュレーション、およびトランザクションエンティティのセットの仮想的な動作条件と構成のシミュレーションを可能にする。デジタルレプリカは、温度、摩耗、光、振動などを含むほぼあらゆるタイプのメトリックの観察及び測定を容易にすることによって、１つ以上の取引実体の計り知れない分析及びシミュレーションを、取引実体のセットの各構成要素の中、上、及び周囲のみならず、いくつかの実施形態では取引実体のセット内においても可能にする。いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、イベントデータ１１１２４及び状態データ１１１７２を含むセンサデータを処理して、デジタルツインシステム１１１２０によって使用するためのシミュレーションデータを定義してもよい。機械学習モデル１１１０２は、例えば、複数の取引実体のうちの特定の取引実体に関連する状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４を受け取り、状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４に対して一連の演算を実行して、取引実体のセットのデジタルレプリカの作成におけるデジタルツインシステム１１１２０による使用に適した形式に状態データ１１１７２及びイベントデータ１１１２４をフォーマットしてもよい。例えば、一組の取引エンティティは、製品をコンベヤベルトに載せるように構成されたダイマシン、ダイマシンが製品を載せるように構成されたコンベヤベルト、及び製品が組立ラインに沿って移動する際に製品に部品を追加するように構成された複数のロボットを含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、ダイマシン、コンベヤベルト、及び複数のロボットの各々上、近く、中、及び／又は周りに配置された１つ又は複数のセンサからデータを収集してもよい。機械学習モデル１１１０２は、センサデータに対する演算を実行して、センサデータをシミュレーションデータに加工し、シミュレーションデータをデジタルツインシステム１１１２０に出力してもよい。デジタルツインシステム１１１２０のシミュレーションは、シミュレーションデータを使用して、ダイマシン、コンベヤベルト、及び複数のロボットの１つ又は複数のデジタル複製を作成してもよく、シミュレーションは、例えば、ダイマシン、コンベヤベルト、及び複数のロボット並びにそれらの構成要素の温度、摩耗、速度、回転、及び振動を含む測定基準を含んでいる。シミュレーションは、実質的にリアルタイムのシミュレーションであってよく、情報技術の人間のユーザが、ダイマシン、コンベヤベルト、及び複数のロボットのシミュレーション、それに関する測定基準、並びにそれらの構成要素に関する測定基準を実質的にリアルタイムで見ることができるようにする。シミュレーションは、予測的又は仮想的な状況であってもよく、情報技術の人間のユーザが、ダイマシン、コンベヤベルト、及び複数のロボット、それに関する測定基準、並びにそれらの構成要素に関連する測定基準の予測的又は仮想的なシミュレーションを見ることができるようにしてもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、取引実体の１つ以上のデジタルレプリカシミュレーションで使用するためのセンサデータの収集に優先順位を付けてもよい。機械学習モデル１１１０２は、センサデータ及びユーザ入力を使用して学習し、それによって、どのタイプのセンサデータが取引実体の１つ以上のデジタルレプリカシミュレーションの作成に最も効果的であるかを学習してもよい。例えば、機械学習モデル１１１０２は、特定のトランザクションエンティティが、温度、湿度、及び負荷によって影響を受けるコンポーネントの摩耗及びスループットなどの動的特性を有することを見出してもよい。機械学習モデル１１１０２は、機械学習を通じて、温度、湿度、及び負荷に関連するセンサデータの収集を優先してもよく、優先されたタイプのセンサデータをデジタルツインシステム１１１２０に出力するためのシミュレーションデータへ処理することを優先してもよい。いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、優先されたタイプのより多くの及び／又は異なるセンサが、そのデジタルレプリカを介した取引実体のシミュレーションにおいてより多くの及び／又はより良いデータを使用し得るように、シミュレーション中の取引実体の近く及び周囲の情報技術に実装されることを情報技術システムのユーザに対して提案し得る。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、モデリング目標およびセンサデータの品質または種類の一方または両方に基づいて、どの種類のセンサデータがデジタルツインシステム１１１２０に送信するためのシミュレーションデータに処理されるべきかを決定するように学習するように構成されてもよい。モデリング目標は、情報技術のユーザによって設定される目的であってもよい。システムによって、または機械学習モデル１１１０２によって予測または学習されてもよい。モデリング目標の例は、組立ライン上のスループットのダイナミクスを示すことができるデジタルレプリカの作成を含み、これは、例えば、コンベヤベルト、組立機械、１つ以上の製品、及び取引エコシステムの他の構成要素の、熱、電力、構成要素の摩耗、及び他の測定基準の収集、シミュレーション、及びモデリングを含んでもよい。機械学習モデル１１１１０２は、そのようなモデルを実現するために、どのタイプのセンサデータをデジタルツインシステム１１１２０に送信するためのシミュレーションデータに処理する必要があるかを決定するようにリーミングするように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、どのタイプのセンサデータが収集されているか、収集されているセンサデータの質及び量、並びに収集されているセンサデータが表すものを分析してもよく、どのタイプのセンサデータがモデリング目標の達成に関連するか及び／又は関連しないかに関連して、決定、予測、分析、及び／又は決定を行い、モデリング目標の達成においてデジタルツインシステム１１１２０が使用するためにシミュレーションデータへと加工されているセンサデータの質及び量を優先し、向上し及び／又は達成するために決定を行いもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、情報技術システムのユーザは、モデリング目標を機械学習モデル１１１０２に入力し得る。機械学習モデル１１１０２は、学習データを分析して、どのタイプのセンサデータがモデリング目標の達成に最も関連するかに関する情報技術システムのユーザへの提案を出力してもよく、例えば、取引エンティティ又は複数の取引エンティティに位置付けられた１又は複数のタイプのセンサのように、モデリング目標の達成に関連するセンサデータを出力してもよい。又は、モデリング目標の達成に関連する取引エンティティ又は複数の取引エンティティの近傍が、モデリング目標の達成に十分である及び／又は十分でないこと、並びに、センサを追加、除去、又は再配置するなど、センサのタイプの異なる構成が、機械学習モデル１１１０２及びデジタルツインシステム１１１２０によるモデリング目標の達成をより促進し得る方法に関する提案を、情報技術システムに出力する。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、モデリング目標を達成するため又はより良く達成するために、収集レート、処理、ストレージ、サンプリングレート、帯域幅割り当て、ビットレート、及びセンサデータ収集の他の属性を自動的に増加又は減少させてもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、モデリング目標を達成するため、またはより良く達成するために、収集率、処理、ストレージ、サンプリング率、帯域幅割り当て、ビットレート、およびセンサデータ収集の他の属性を増減させることに関連する提案または予測を情報技術システムのユーザに行ってもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、複数の取引エンティティのうちの１つ又は複数の取引エンティティのセンサデータ、シミュレーションデータ、以前、現在、及び／又は将来のデジタルレプリカシミュレーションを用いて、モデリング目標を自動的に作成及び／又は提案してもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２によって自動的に作成されたモデリング目標は、機械学習モデル１１１０２によって自動的に実装されてもよい。いくつかの実施形態において、モデリング目標は、自動的に機械学習モデル１１１０２によって作成されたものは、情報技術システムのユーザに提案され、ユーザによって提案されたモデリング目標に修正が加えられた後など、ユーザによる受け入れおよび／または部分的な受け入れ後にのみ実装され得る。
In some embodiments, an information technology system user may input modeling goals into the
いくつかの実施形態では、ユーザは、例えば、情報技術システムに１つ又は複数のモデリングコマンドを入力することによって、１つ又は複数のモデリング目標を入力し得る。つ以上のモデリングコマンドは、例えば、機械学習モデル１１１０２及びデジタルツインシステム１１１２０が１つの取引エンティティ又は取引エンティティのセットのデジタルレプリカシミュレーションを作成するためのコマンドを含んでもよく、デジタルレプリカシミュレーションがリアルタイムシミュレーション、及び仮説的シミュレーションのうちの１つ以上であるためのコマンドを含んでもよい。モデリングコマンドはまた、例えば、どのような種類のセンサデータを使用すべきか、センサデータのサンプリングレート、及び１つ以上のデジタルレプリカシミュレーションで使用されるセンサデータの他のパラメータを含んでもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、学習データとして以前のモデリングコマンドを使用することなどにより、モデリングコマンドを予測するように構成されてもよい。機械学習モデル１１１０２は、例えば、取引実体の管理に有用であり得る取引実体の１つ又は複数のシミュレーションを容易にするため、及び／又はユーザが取引実体に対する潜在的問題又は可能な改善を容易に特定できるように、予測されたモデリングコマンドを情報技術システムのユーザに提案してもよい。図Ｉｌｌのシステムは、トランザクション管理プラットフォーム及びアプリケーションを含んでもよい。
In some embodiments, a user may enter one or more modeling goals, for example, by entering one or more modeling commands into an information technology system. The one or more modeling commands may include, for example, commands for the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、取引実体の１つ以上の仮想シミュレーションのセットを評価するように構成されてもよい。仮想シミュレーションのセットは、機械学習モデル１１１０２及びデジタルツインシステム１１１２０によって、１つ以上のモデリングコマンドの結果として、１つ以上のモデリング目標の結果として、１つ以上のモデリングコマンドによって、機械学習モデル１１１０２による予測によって、又はそれらの組合せによって作成されてもよい。機械学習モデル１１１０２は、ユーザによって定義された１つ以上のメトリック、機械学習モデル１１１０２によって定義された１つ以上のメトリック、又はそれらの組み合わせに基づいて、仮想シミュレーションの集合を評価してもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、仮想シミュレーションのセットの仮想シミュレーションの各々を互いに独立して評価してもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、例えば、１つ又は複数の測定基準に基づいて仮想シミュレーションをランク付けするか又は仮想シミュレーションの階層を作成することによって、仮想シミュレーションのセットの仮想シミュレーションの１つ又は複数を互いに関連付けて評価してもよい。
In some embodiments,
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、機械学習モデル１１１０２の出力、ならびに機械学習モデル１１１０２の認知およびプロセスに関連する情報および洞察の人間による理解を促進するための１つまたは複数のモデル解釈可能性システム、すなわち、１つまたは複数のモデル解釈可能性システムは、機械学習モデル１１１０２が「何を」出力しているかと同様に、「なぜ」その出力を機械学習モデル１１１０２が出しているか、どのプロセスが機械学習モデル１１１０２に出力を策定させるに至ったかについても人間の理解を可能にすることがある。また、１つ以上のモデル解釈可能性システムは、機械学習モデル１１１０２の訓練を改善及び指導するため、機械学習モデル１１１０２のデバッグを助けるため、機械学習モデル１１１０２におけるバイアスの認識を助けるために、人間のユーザによって使用され得る。つ以上のモデル解釈可能システムは、線形回帰、ロジスティック回帰、一般化線形モデル（ＧＬＭ）、一般化加法モデル（ＧＡＭ）、決定木、決定規則、ＲｕｌｅＦｉｔ、Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒのうちの１つ以上を含んでもよい。Ｋ－最近傍アルゴリズム、部分依存プロット、個別条件付き期待値（ＩＣＥ）、累積局所効果（ＡＬＥ）プロット、特徴相互作用、順列特徴重要度、グローバルサロゲートモデル、ローカルサロゲート（ＬＩＭＥ）モデル、スコープ付きルール、つまり、アンカー、シェイプリー。ｅ．アンカー、シャプレー値、シャプレー加法説明（ＳＨＡＰ）、特徴可視化、ネットワーク解剖、または任意の他の適切な機械学習解釈可能性実装である。いくつかの実施形態において、１つ以上のモデル解釈可能性システムは、モデルデータセット可視化システムを含んでもよい。モデルデータセット視覚化システムは、機械学習モデル１１１０２のセンサデータ、シミュレーションデータ、及びデータノードの値の分布に関連する視覚分析を、情報技術システムの人間ユーザに自動的に提供するように構成される。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、ベイジアンケースモデル（ＢＣＭ）又はグラスボックスなどの、埋め込みモデル解釈可能システムを含み、及び／又は実装してもよい。ベイズケースモデルは、ベイズケースベース推論、プロトタイプ分類、及びクラスタリングを使用して、機械学習モデル１１１０２のセンサデータ、シミュレーションデータ、及びデータノードなどのデータの人間の理解を容易にする。いくつかの実施形態では、モデル解釈可能性システムは、機械学習モデル１１１０２のセンサデータ、シミュレーションデータ、及びデータノードなどのデータの人間理解を容易にするために、ガウスプロセスなどのグラスボックス解釈可能性メソッドを含み、及び／又は実装してもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、概念活性化ベクトル（ＴＣＡＶ）を用いたテストを含み、及び／又は実装してもよい。ＴＣＡＶは、機械学習モデル１１１０２が、概念の定義、概念活性化ベクトルの決定、及び方向微分の計算を含むプロセスによって、例から「走る」、「走らない」、「動力付き」、「動力無し」、「ロボット」、「人間」、「トラック」、又は「船」などの人間解釈可能な概念を学習することを可能にする。ＴＣＡＶは、人間が解釈可能な概念、オブジェクト、状態などを学習することにより、機械学習モデル１１１０２が、情報技術システムの人間のユーザが容易に理解できる形式で、取引エンティティ及びそこから収集されたデータに関連する有用な情報を出力することを可能にし得る。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、人工ニューラルネットワーク、例えば、例を考慮することによって、かつタスク固有の規則で明示的にプログラムされることなくタスクを実行するように「学習」するように構成されたコネクショニストシステムであってもよく、及び／又はこれを含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、いくつかの方法で生物学的脳内のニューロンをエミュレートし得る人工ニューロンのように動作し得る接続されたユニット及び／又はノードの集合体に基づいてもよい。ユニット及び／又はノードはそれぞれ、他のユニット及び／又はノードへの１つ又は複数の接続を有していてもよい。ユニット及び／又はノードは、情報、例えば１つ又は複数の信号を他のユニット及び／又はノードに送信し、他のユニット及び／又はノードから受信した信号を処理し、処理した信号を他のユニット及び／又はノードに転送するように構成されていてもよい。ユニット及び／又はノードとその間の接続の１つ以上は、１つ以上の数値的な「重み」が割り当てられていてもよい。割り当てられた重みは、機械学習モデル１１１０２の学習、すなわち訓練を容易にするように構成されてもよい。割り当てられた重みは、１つ又は複数のユニット及び／又はノード間の１つ又は複数の信号を増加及び／又は減少させてもよく、いくつかの実施形態では、重みの１つ又は複数に関連する１つ又は複数の閾値を有していてもよい。つ又は複数の閾値は、信号及び／又は集合信号が閾値を越えた場合にのみ、１つ又は複数のユニット及び／又はノード間で信号が送信されるように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ユニット及び／又はノードは、複数の層に割り当てられてもよく、層の各々は、入力及び出力の一方又は両方を有する。第１の層は、トレーニングデータを受信し、トレーニングデータの少なくとも一部を変換し、トレーニングデータ及びその変換に関連する信号を第２の層に送信するように構成されてもよい。最終層は、機械学習モデル１１１０２による１つ以上の入力の処理の推定、結論、製品、または他の結果を出力するように構成されてもよい。層の各々は、１つ又は複数のタイプの変換を実行してもよく、１つ又は複数の信号は、１つ又は複数の層を１回又は複数回通過してもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、深層学習を採用し、１つ以上の隠れ層を含むように構成されることによって、深層ニューラルネットワーク、深層信念ネットワーク、再帰ニューラルネットワーク、及び／又は畳み込みニューラルネットワークとして少なくとも部分的にモデル化及び／又は構成され得る。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、決定木、例えば、入力に基づいて１つ又は複数の観測を識別し、１つ又は複数の結論を決定するように構成された木ベースの予測モデルであってもよく、及び／又はこれを含んでもよい。観測結果は、決定木の１つ又は複数の「枝」としてモデル化されてもよく、結論は、決定木の１つ又は複数の「葉」としてモデル化されてもよい。いくつかの実施形態では、決定木は、分類木であってもよく、分類木は、１つ又は複数のクラスラベルを表す１つ又は複数の葉と、クラスラベルにつながるように構成された特徴の１つ又は複数の接続を表す１つ又は複数の枝とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、決定木は回帰木であってもよい。回帰木は、１つ又は複数の対象変数が連続値を取り得るように構成されてもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、サポートベクターマシン、例えば、データの分類及び回帰ベースのモデリングの一方又は両方において使用するように構成された関連する教師あり学習方法のセットであってもよく、及び／又はそれを含んでもよい。サポートベクターマシンは、新しい例が１つ以上のカテゴリに入るかどうかを予測するように構成されてもよく、１つ以上のカテゴリは、サポートベクターマシンのトレーニング中に構成される。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、１つまたは複数の入力と１つまたは複数の入力の１つまたは複数の特徴との間の関係を決定および／または推定するために回帰分析を実行するように構成されてもよい。回帰分析は、線形回帰を含んでもよく、機械学習モデル１１１０２は、１つ又は複数の数学的基準に従って入力データに最も適合する単一の直線を計算してもよい。
In some embodiments, the
実施形態において、機械学習モデル１１１０２（回帰モデル、ベイジアンネットワーク、教師ありモデル、または他のタイプのモデルなど）への入力は、モデル１１１０２の精度に対する様々な入力の影響をテストするために、機械学習モデルの作成および／または訓練に使用されたデータセットから独立しているテストデータのセットを使用するなどして、テストされる場合がある。例えば、回帰モデルへの入力は、入力の不在がモデル１１１０２の成功の重大な劣化を生じさせるかどうかを判断するために、単一の入力、入力の組、三つ組などを含めて除去されてもよい。これは、実際に相関している（例えば、同じ基礎となるデータの線形結合である）入力、重複している入力、または同様のものの認識を支援し得る。モデルの成功の比較は、モデルにおいて最も少ない「ノイズ」を生成する入力（いくつかの同様のものの中から）を識別すること、最も低いコストでモデルの有効性に最も影響を与えることなど、同様の情報を提供する代替入力データセットの中から選択するのに役立つ可能性がある。したがって、入力変動および入力変動のモデル有効性への影響のテストは、本開示を通じて説明される機械学習システムのいずれに対しても、モデル性能を刈り込みまたは強化するために使用され得る。
In embodiments, inputs to a machine learning model 11102 (such as a regression model, Bayesian network, supervised model, or other type of model) are used to test the effect of various inputs on the model's 11102 accuracy. It may be tested, such as by using a test data set that is independent of the data set used to create and/or train the model. For example, inputs to a regression model may be removed, including single inputs, sets of inputs, triplets, etc., to determine if the absence of inputs causes a significant deterioration in the success of
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、ベイジアンネットワークであってもよく、及び／又はベイジアンネットワークを含んでもよい。ベイジアンネットワークは、確率変数の集合及び確率変数の集合の条件付き独立性を表すように構成された確率的グラフィカルモデルであってよい。ベイジアンネットワークは、有向無サイクルグラフを介して、確率変数及び条件付き独立性を表現するように構成されてもよい。ベイジアンネットワークは、ダイナミックベイジアンネットワークとインフルエンスダイアグラムの一方または両方を含んでもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、教師あり学習、すなわち、１つまたは複数の入力および所望の出力を含む訓練データのセットの数学的モデルを構築するように構成された１つまたは複数のアルゴリズムを介して定義されてもよい。訓練データは、訓練例のセットから構成されてもよく、訓練例の各々は、１つ又は複数の入力及び所望の出力、すなわち、監督信号を有する。訓練例の各々は、機械学習モデル１１１０２において、配列及び／又はベクトル、すなわち特徴ベクトルによって表されてもよい。学習データは、機械学習モデル１１１０２において、行列によって表されてもよい。機械学習モデル１１１０２は、目的関数の反復最適化を介して１つ又は複数の関数を学習し、それによって、新しい入力に関連する出力を予測するように学習してもよい。一旦最適化されると、目的関数は、学習データに含まれる入力以外の入力に対する出力を正確に決定する能力を機械学習モデル１１１０２に提供し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、能動学習、統計的分類、回帰分析、及び類似性学習などの１つ又は複数の教師あり学習アルゴリズムを介して定義されてもよい。能動学習は、機械学習モデル１１１０２によって、ユーザ及び／又は情報源に対話的に問い合わせ、所望の出力で新しいデータ点をラベル付けすることを含んでもよい。統計的分類は、機械学習モデル１１１０２によって、既知のカテゴリを有する観測値を含むデータのトレーニングセットに基づいて、新しい観測値がサブカテゴリのセット、すなわちサブ集団のいずれに属するかを識別することを含んでもよい。回帰分析は、機械学習モデル１１１０２によって、従属変数、すなわち結果変数と、１つまたは複数の独立変数、すなわち予測因子、共変量、および／または特徴との間の関係を推定することを含んでもよい。類似性学習は、機械学習モデル１１１０２によって、類似性関数を用いて例から学習することを含み得、類似性関数は、２つのオブジェクトがどの程度類似しているか又は関連しているかを測定するように設計されている。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、教師なし学習、すなわち、データ点のグループ化またはクラスタリングなどのデータ内の構造を見つけることによって、入力のみを含むデータセットの数学モデルを構築するように構成された１つまたは複数のアルゴリズムを介して定義されてもよい。いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、ラベル付け、分類、又は分類されていないテストデータ、すなわち学習データから学習してもよい。教師なし学習アルゴリズムは、機械学習モデル１１１０２によって、学習データにおける共通性を識別することと、新たなデータにおける識別された共通性の存在または不在に基づいて反応することによって学習することとを含んでもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、１つ又は複数の確率密度関数を生成してもよい。いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、内部コンパクト性、分離、推定密度、及び／又はグラフ接続性が要因である類似性メトリックに従うなど、１つ又は複数の予め指定された基準に従って、オブザベーションのセットをサブセット、すなわちクラスタに割り当てるなど、クラスタ分析を行うことによって学習してもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、半教師付き学習、すなわち、いくつかの訓練例が訓練ラベルを欠いている場合がある訓練データを使用する１つ以上のアルゴリズムを介して定義されてもよい。半教師付き学習は、弱教師付き学習であってよく、訓練ラベルは、ノイズが多く、限定的で、及び／又は不正確であってよい。ノイズの多い、限定された、および／または不正確な訓練ラベルは、生成するのに安価であり、および／または労働集約的でない場合があり、したがって
機械学習モデル１１１０２は、より少ないコスト及び／又は労力で、より大きな学習データのセットで学習することを可能にする。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、機械学習モデル１１１０２が累積報酬を最大化するために環境において行動を起こすことによって訓練し得るような動的計画法を用いた１つ以上のアルゴリズムなどの強化学習を介して定義されてもよい。いくつかの実施形態では、学習データは、マルコフ決定過程として表される。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、自己学習を経由して定義されてもよく、機械学習モデル１１１０２は、クロスバー適応アレイ（ＣＡＡ）を採用することなどにより、外部報酬および外部教示がない訓練データを使用して訓練するように構成される。ＣＡＡは、結果状況についての行動及び／又は感情に関する決定をクロスバー方式で計算し、それによって、認知と感情との間の相互作用によって機械学習モデル１１１０２の教示を駆動してもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、特徴学習、すなわち、学習中に提供される１つ以上の入力、例えば学習データについて、ますます正確かつ／または適確な表現を発見するように設計された１つ以上のアルゴリズムを介して定義されてもよい。特徴学習は、主成分分析及び／又はクラスター分析を介した学習を含んでもよい。特徴学習アルゴリズムは、機械学習モデル１１１０２によって、入力訓練データを保存しつつ、変換された入力訓練データが有用であるように入力訓練データを変換する試みを含んでもよい。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、入力訓練データの１つ以上の分類及び／又は予測を実行する前に、入力訓練データを変換するように構成されてもよい。したがって、機械学習モデル１１１０２は、分布に従った入力訓練データのありえない構成に必ずしも適合することなく、１つまたは複数の未知のデータ生成分布から入力訓練データを再構成するように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、特徴学習アルゴリズムは、機械学習モデル１１１０２によって、教師あり、教師なし、又は半教師ありの方法で実行されてもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態において、機械学習モデル１１１０２は、異常検出を介して、すなわち、１つ以上のアイテム、イベント及び／又は観測の希少及び／又は異常値のインスタンスを識別することによって、定義されてもよい。希少及び／又は異常値インスタンスは、インスタンスが学習データの大多数のパターン及び／又は特性と著しく異なることによって識別されてもよい。教師なし異常検出は、機械学習モデル１１１０２によって、学習データの大部分が「正常」であるという仮定の下で、ラベル付けされていない学習データセットにおける異常の検出を含んでもよい。教師あり異常検出は、訓練データの少なくとも一部が「正常」及び／又は「異常」としてラベル付けされているデータセットで訓練することを含んでもよい。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、ロボット学習を介して定義されてもよい。ロボット学習は、機械学習モデル１１１０２による、１つ以上のカリキュラムの生成、カリキュラムは学習経験のシーケンスであり、機械学習モデル１１１０２によって導かれる探索及び機械学習モデル１１１０２による人間との社会的相互作用を介して新しいスキルを累積的に獲得することを含んでもよい。新しいスキルの獲得は、能動学習、成熟、運動シナジー、及び／又は模倣などの１つ又は複数の誘導メカニズムによって促進され得る。
In some embodiments, the
いくつかの実施形態では、機械学習モデル１１１０２は、関連規則学習を介して定義され得る。関連ルール学習は、「面白さ」のいくつかの尺度を使用して強いルールを識別するために、機械学習モデル１１１０２によって、データベース内の変数間の関係を発見することを含んでもよい。関連規則学習は、知識を記憶し、操作し、及び／又は適用するための規則を特定し、学習し、及び／又は進化させることを含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、関係ルールのセットを識別及び／又は利用することによって学習するように構成されてもよく、関係ルールは、機械学習モデル１１１０２によって捕捉された知識を集合的に表現する。関係ルール学習は、学習分類器システム、帰納論理プログラミング、及び人工免疫システムのうちの１つ又は複数を含んでもよい。学習分類器システムは、１つ以上の遺伝的アルゴリズムなどの発見コンポーネントと、教師あり学習、強化学習、又は教師なし学習のための１つ以上のアルゴリズムなどの学習コンポーネントとを組み合わせてもよいアルゴリズムである。帰納的論理プログラミングは、機械学習モデル１１１０２による、訓練中に機械学習モデル１１１０２によって決定された入力例、背景知識、及び仮説のうちの１つ以上を表現するための論理プログラミングを使用した、ルール学習を含んでもよい。機械学習モデル１１１０２は、既知の背景知識の符号化、及び事実の論理データベースとして表される例の集合を与えられた、全ての正の例を包含する仮説論理プログラムを導出するように構成されてもよい。
In some embodiments, the
図１１２を参照すると、分散型台帳および暗号通貨を使用して人格権のライセンシングを容易にするコンプライアンスシステム１１２００が描かれている。本明細書で使用される場合、人格権は、商業目的のために彼、彼女、またはそのアイデンティティの使用を制御するエンティティの能力を指す場合がある。本明細書で使用される場合、エンティティという用語は、文脈が他に示唆しない限り、人格権のライセンスに同意する個人または組織（例えば、大学、学校、チーム、企業など）を指す場合がある。これには、実体がその名前、画像、肖像、音声などの使用を制御する能力を含む場合がある。例えば、個人が商業目的で人格権を行使することは、コマーシャル、テレビ番組、又は映画に出演すること、スポンサー付きソーシャルメディア投稿（例えば、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ投稿、Ｆａｃｅｂｏｏｋ投稿、Ｔｗｉｔｔｅｒツイート、又はその類）を行うこと、衣類（例えば、ジャージ、Ｔシャツ、トレーナー等）又は他の物品に名前を表示すること、ビデオゲームに出演すること、又はその類を含むことができる。実施形態において、個人は、学生アスリート又はプロアスリートを指す場合があるが、他のクラスの個人を同様に含む場合がある。現在の説明ではＮＣＡＡを参照しているが、本システムは、他の個人及び組織に関する取引を監視及び促進するために使用されてもよい。例えば、本システムは、組織がスポンサーシップ及び他のライセンス契約を使用してサラリーキャップ又は他のリーグ規則（例えば、ＦＩＦＡフェアプレー規則）を回避することができる、プロスポーツの文脈で使用されてもよい。
Referring to FIG. 112, a
実施形態では、コンプライアンスシステム１１２００は、エンティティの人格権のライセンス供与に関連するトランザクションを記録する１つ以上のデジタル元帳を維持する。実施形態において、デジタル台帳は、コンピューティングデバイス１１２７０、１１２８０、１１２９０のセット（ノードとも呼ばれる）の間で分散される分散台帳であってよく、および／または暗号化されてもよい。別の言い方をすれば、各参加ノードは、分散型台帳のコピーを保存してもよい。デジタル台帳の一例は、ブロックチェーン台帳である。いくつかの実施形態では、分散型台帳は、一組のパブリックノードにまたがって格納される。他の実施形態では、分散型台帳は、ホワイトリストされた参加者ノード（例えば、参加大学又はチームのサーバー上）のセットにわたって保存される。いくつかの実施形態では、デジタル台帳は、コンプライアンスシステム１１２００によって私的に維持される。後者の構成は、デジタル台帳を維持するよりエネルギー効率の良い手段を提供し、前者の構成（例えば、分散台帳）は、デジタル台帳を維持するより安全／検証可能な手段を提供する。
In embodiments, the
実施形態において、分散型台帳は、トークンを格納してもよい。トークンは、ライセンサー及びライセンシーに譲渡可能な暗号通貨トークンであってよい。いくつかの実施形態では、分散型台帳は、各トークンの所有権データを格納してもよい。トークン（またはその一部）は、コンプライアンスシステム、統括組織（例えば、ＮＣＡＡ）、ライセンサー、ライセンシー、チーム、機関、個人等によって所有されてもよい。実施形態において、分散型台帳は、イベントレコードを格納してもよい。イベントレコードは、コンプライアンスシステムに関与するエンティティに関連するイベントに関連する情報を格納してもよい。例えば、イベントレコードは、２つの当事者によって締結された契約、ライセンサーによる義務の完了、ライセンスからライセンサーへの資金の分配、ライセンサーによる義務の非完了、ライセンシーに関連するエンティティ（例えば、チームメイト、機関、チーム等）への資金の分配等を記録してもよい。 In embodiments, a distributed ledger may store tokens. Tokens may be cryptocurrency tokens that are transferable to licensors and licensees. In some embodiments, a distributed ledger may store ownership data for each token. Tokens (or portions thereof) may be owned by compliance systems, governing bodies (eg, NCAA), licensors, licensees, teams, institutions, individuals, and the like. In embodiments, a distributed ledger may store event records. Event records may store information related to events related to entities involved in the compliance system. For example, event records may include contracts entered into by two parties, completion of obligations by the licensor, distribution of funds from the license to the licensor, non-completion of obligations by the licensor, entities associated with the licensee (e.g. teammates , agencies, teams, etc.).
実施形態において、デジタル台帳は、ライセンサーとライセンシーとの間の契約を管理するスマートコントラクトを格納することができる。本明細書で使用されるように、ライセンシーは、ライセンサーの人格権をライセンスする契約を締結することを望む組織または個人であってよい。ライセンシーの例としては、スター学生アスリートを印刷広告に登場させたい自動車ディーラー、ライセンサー（例えば、アスリート及び／又はチーム）の肖像をコマーシャルに登場させたい企業、チーム名、チームアパレル、選手名及び／又は番号をビデオゲームに使用したいビデオゲームメーカー、アスリートにスニーカーのエンドースをしてもらいたい靴メーカー、アスリートにテレビ番組に登場してもらいたいテレビ番組制作者、又は同様のものが含まれるが、これらに限定されるものではない。実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、個人とライセンシーとの間の合意を記念するスマート契約を生成し、個人が契約に定められた要件を履行したことに当事者が合意した場合に、対価（例えば、金銭）の授受を容易にする。例えば、スポーツ選手が地元の自動車ディーラーを代表してＣＭに出演することに同意するとする。この例におけるスマート契約は、アスリートの識別子（例えば、個人ＩＤ及び／又は個人アカウントＩＤ）、組織の識別子（例えば、組織ＩＤ及び／又は組織アカウントＩＤ）、個人の要件（例えば、コマーシャルに出演すること、スポンサー付きソーシャルメディア投稿をすること、サイン会に出演すること、等）、及び対価（例えば、金銭額）、を含んでもよい。実施形態において、スマートコントラクトは、追加の条件を含んでもよい。実施形態において、追加の条件は、対価がアスリート及び１つ以上の他の当事者（例えば、エージェント、マネージャー、大学、チーム、チームメイト等）に配分される方法を定義する配分ルールを含んでもよい。例えば、学生アスリートの文脈では、スマートコントラクトは、ライセンスアスリート、学生アスリートの大学の運動部、及び学生アスリートのチームメイトの間の分配を定義してもよい－具体例では、大学は、任意の広告に現れるプレーヤーが６０／２０／２０分配に従って資金を分けることを求める方針を有していてもよい。具体的には、広告に出演する選手に対して、６０％をＣＭに出演する学生アスリートに、２０％を体育局に、２０％を学生アスリートのチームメイトに割り当てるという６０／２０／２０の割合で資金を分配することを求める方針をとることができる。ｇ．，スマートコントラクトは、ライセンシーの口座から、アスリートの口座、及びスマートコントラクトにおいて資金の割合を割り当てられる他のエンティティ（例えば、運動部及びチームメイト）の口座に、合意した金額を送金することができる。
In embodiments, the digital ledger may store smart contracts that govern contracts between licensors and licensees. As used herein, a licensee may be any organization or individual that desires to enter into an agreement to license the moral rights of the licensor. Examples of licensees include auto dealers wishing to feature star student-athletes in their print ads, companies wishing to feature licensors (e.g., athletes and/or teams) likenesses in commercials, team names, team apparel, player names and/or or video game makers who want their numbers to be used in video games, shoe makers who want their athletes to endorse their sneakers, television producers who want their athletes to appear on their television shows, or the like. is not limited to In embodiments, the
実施形態では、コンプライアンスシステム１１２００は、資金移動を促進するために暗号通貨を利用する。実施形態では、暗号通貨は、参加者ノードによって採掘され、及び／又はコンプライアンスシステムによって生成される。暗号通貨は、確立されたタイプの暗号通貨（例えば、ビットコイン、イーサリアム、ライトコインなど）であってもよいし、独自の暗号通貨であってもよい。いくつかの実施形態では、暗号通貨は、特定の不換紙幣（例えば、米ドル、英ポンド、ユーロなど）にペグされたペグされた暗号通貨である。例えば、暗号通貨の単一ユニット（「コイン」とも呼ばれる）は、不換紙幣の単一ユニット（例えば、米ドル）にペグ化されてもよい。実施形態において、ライセンシーは、不換紙幣を対応する量の暗号通貨と交換することができる。例えば、暗号通貨がドルにペッグされている場合、ライセンシーは、対応する量の暗号通貨と量の米ドルを交換してもよい。実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、取引手数料として現実世界の通貨のパーセンテージ（例えば、５％）を保持してもよい。例えば、１０，０００ドルを交換する際に、コンプライアンスシステム１１２００は、９，５００ドル分の暗号通貨をライセンシーの口座に分配してもよく、５，０００ドルを取引手数料として預かってもよい。暗号通貨がライセンシーの口座に入金されると、ライセンシーは、個人との取引を開始することができる。
In embodiments, the
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、組織が、契約に関する１つ以上の条件／制限を定義するスマート契約テンプレートを作成することを可能にし得る。例えば、組織は、ライセンシー、組織、及び他の任意の個人（例えば、コーチ、チームメイト、代表者）間の配分を予め定義してもよい。さらに、または代替的に、組織は、契約の最小量および／または最大量を配置してもよい。さらに、または代替的に、組織は、契約を締結および／または実行できるタイミングに制限を設けてもよい。例えば、プレーヤーは、シーズン中及び／又は試験期間中にコマーシャル又は広告に出演することを制限されてもよい。これらの詳細は、組織のデータストア１１２５６Ａに格納されてもよい。組織は、スマートコントラクトに他の条件／制限を配置してもよい。これらの実施形態では、契約を締結したい個人とライセンシーは、個人が所属する組織が提供するスマートコントラクトテンプレートを使用しなければならない。言い換えれば、コンプライアンスシステム１１２００は、スマートコントラクトが組織によって定義されるか、または他の方法で組織によって承認される場合にのみ、組織と活発な関係を有する（例えば、大学のチームでプレーする）個人がスマートコントラクトに参加することを許可してもよい。
In embodiments, the
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、潜在的なライセンシーを承認するクリアリングハウスプロセスを管理する。ライセンシーがコンプライアンスシステム１１２００によって促進される協定に参加する前に、ライセンシーは、ライセンシーに関連する情報を提供することができる。これには、タックスＩＤ番号、事業体名、法人設立情報（例えば、州および種類）、主要な人員（例えば、取締役、幹部、取締役会メンバー、承認された意思決定者、および／または同類）のリスト、および他の任意の適切な情報を含むことができる。実施形態において、潜在的なライセンシーは、組織が進んでコンプライアンスシステム１１２００を使用していかなる規則、法律、または規制を回避しない（例えば、ＮＣＡＡの規制を回避しない）ことを示す文書に署名（例えば、ｅＳｉｇｎまたはウェットインク署名）することを要求されてもよい。実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００又は別の組織（例えば、ＮＣＡＡ）は、ライセンシーを検証することができる。検証されると、情報は、ライセンシーデータストア１１２５６Ｂに格納され、ライセンシーは、取引に参加することができる。
In embodiments, the
実施形態において、コンプライアンス・システム１１２００は、ライセンサーが組織に加入すると（例えば、大学と運動奨学金に署名すると）、ライセンサーのためのアカウントを作成することができる。）ライセンサーが組織に所属していることが確認されると、コンプライアンスシステム１１２００は、ライセンサーのためのアカウントを作成してもよく、個人と組織の間の関係を作成してもよく、それによって、ライセンサーは、組織が承認または提供するスマートコントラクトを使用することが要求されてもよい。ライセンサーが他の組織に参加する（例えば、他の学校に転校する）場合、コンプライアンスシステム１１２００は、以前の組織との関係を切断してもよく、他の組織との新しい関係を作成してもよい。同様に、一旦ライセンサーが所属している場合、コンプライアンスシステム１１２００は、ライセンサーがコンプライアンスシステム１１２００上の取引に参加することを防ぐことができる（例えば、プレーヤーが卒業、プロリーグ入り、引退、または同様の場合）。
In embodiments, the
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、ユーザが人格権ライセンスを管理するスマート契約を作成することを可能にするグラフィカルユーザインターフェースを提供し得る。これらの実施形態において、コンプライアンスシステムは、ユーザ（例えば、ライセンサー）がスマートコントラクトテンプレートを選択することを可能にする。いくつかの実施形態では、コンプライアンスシステム１１２００は、ライセンサーの機関に関連するスマートコントラクトテンプレートのみを選択するようにユーザーを制限してもよい。実施形態において、グラフィカル・ユーザ・インターフェースは、ユーザが特定の条件（例えば、ライセンサーに課せられた義務の種類またはタイプ、支払われるべき資金の量、ライセンサーの義務が完了しなければならない日付、義務が完了する場所、および／または他の適切な条件）を定義することを可能にする。ユーザーがスマート契約テンプレートをパラメータ化するための入力を提供すると、コンプライアンスシステム１１２００は、提供された入力でスマート契約内の１つ又は複数の変数をパラメータ化することによってスマート契約を生成することができる。スマートコントラクトのインスタンスをパラメータ化すると、コンプライアンスシステム１１２００は、スマートコントラクトをデプロイしてもよい。いくつかの実施形態では、コンプライアンスシステム１１２００は、パラメータ化されたスマート契約を参加者ノードにブロードキャストすることによってスマート契約を展開してもよく、参加者ノードは、順に、分散台帳のそれぞれのインスタンスを新しいスマート契約で更新してよい。いくつかの実施形態では、パラメータ化されたスマートコントラクトが分散型台帳に展開され得る前に、ライセンサーの機関が、パラメータ化されたスマートコントラクトを承認する必要がある。
In embodiments, the
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、ライセンサーによる義務の履行を検証するためのグラフィカルユーザインターフェースを提供してもよい。これらの実施形態のいくつかでは、コンプライアンスシステム１１２００は、ライセンサーがアクセスする、ライセンサーが義務を履行したことを証明することを可能にするアプリケーションを含んでもよい。これらの実施形態のいくつかでは、アプリケーションは、ユーザーが、ライセンサーが行った場所（例えば、映画または写真の撮影場所）を記録したり、記録（例えば、ソーシャルメディアの投稿のスクリーンショット）をアップロードしたり、ライセンサーがライセンス取引に関してその義務を遂行したという他の確証的証拠を提供したりすることを可能にすることができる。このようにして、ライセンサーは、ライセンシング取引によって要求されるタスクを実行したことを証明することができる。いくつかの実施形態では、アプリケーションは、ウェアラブルデバイスと相互作用してもよいし、ユーザー（例えば、ライセンサー）のソーシャルメディアの投稿など、他のデジタル排気を捕捉して、ライセンサーが取引契約の下で義務を遂行したという主張を支持または反証する証拠を収集することもできる。実施形態では、アプリケーションによって収集された裏付けとなる証拠は、アプリケーションによって記録され、ライセンサーデータストア１１２５６Ｃとして分散型台帳に格納されてもよい。
In embodiments,
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００（又はコンプライアンスシステム１１２００に関連して発行されたスマート契約）は、ライセンサーが契約で定義された義務を履行したことを検証した上で、ライセンサーの人格権のライセンスを管理するスマート契約に係る取引を完了させてもよい。前述のように、ライセンサーは、契約の義務の充足の証拠を提供するために、アプリケーションを使用してもよい。さらに、または代替的に、ライセンシーは、ライセンサーがその義務を履行したことの検証を提供してもよい（例えば、アプリケーションを使用する）。実施形態において、契約を管理するスマートコントラクトは、ライセンサーが契約によって定義された彼又は彼女の義務を履行したことの検証を受信してもよい。これに応答して、スマートコントラクトは、スマートコントラクトで定義された暗号通貨量を解放してもよい（又は解放を開始してもよい）。暗号通貨量は、ライセンサー及び契約で定義された他の当事者（例えば、ライセンサーのチームメイト、ライセンサーのプログラム、規制機関など）の口座に分配されてもよい。 In embodiments, the compliance system 11200 (or a smart contract issued in conjunction with the compliance system 11200) verifies that the licensor has fulfilled the obligations defined in the contract and then licenses the licensor's moral rights. You may complete the transaction related to the smart contract that manages the As noted above, the licensor may use the application to provide evidence of fulfillment of contractual obligations. Additionally or alternatively, Licensee may provide verification that Licensor has fulfilled its obligations (eg, using the Application). In embodiments, the smart contract governing the contract may receive verification that the licensor has fulfilled his or her obligations defined by the contract. In response, the smart contract may release (or initiate release) the amount of cryptocurrency defined in the smart contract. Cryptocurrency amounts may be distributed to the accounts of Licensor and other parties defined in the contract (eg, Licensor's teammates, Licensor's programs, regulatory bodies, etc.).
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、アナリティクスを実行し、規制機関及び／又は他のエンティティ（例えば、他の組織）にレポートを提供するように構成される。これらの実施形態において、分析は、規制機関の規則及び規制を回避する可能性がある個人を特定するために使用されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、取引記録は、分散型台帳上で維持されてもよく、それによって、異なる組織は、追加レベルの透明性および監視が、個人、組織、および／またはライセンシーが規則および規制を回避することを抑制し得るように、他の組織に属する個人が締結した合意を見ることができるかもしれない。
In embodiments,
実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、規則又は規制の回避の潜在的なインスタンスを識別するために、機械学習モデルを訓練及び／又は活用してもよい。これらの実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、結果データを使用して機械学習モデルを訓練してもよい。結果データの例は、組織（例えば、チーム又は大学）、ライセンシー（例えば、企業）、及び／又はライセンサー（例えば、スポーツ選手）が規則又は規制を回避していると判断された一連の取引に関するデータ、並びに組織、ライセンシー、及び／又はライセンサーが規則及び規制を遵守していることが判明した一連の取引に関するデータを含んでもよい。機械学習モデルの例には、ニューラルネットワーク、回帰に基づくモデル、決定木、ランダムフォレスト、隠れマルコフモデル、ベイズモデルなどが含まれる。実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、分散型台帳からライセンシー、ライセンサー、及び／又は組織（例えば、チーム又は大学）の取引に関する記録のセットを取得することによって、機械学習モデルを活用してもよい。コンプライアンスシステムは、ライセンシーが特定のライセンサーに支払った金額、他のチームの他のライセンサーに支払った金額、ライセンサーの所属、他のライセンシーがライセンサーに支払った金額など、関連する特徴を抽出し、その特徴を機械学習モデルに与えてもよい。機械学習モデルは、抽出された特徴に基づき、取引が正当であった（又は違法であった）可能性を示すスコアを発行してもよい。実施形態において、コンプライアンスシステム１１２００は、機械学習モデルの出力が、取引が違法であった可能性が高いことを示す場合、関連する当事者（例えば、規制当局）に通知を提供してもよい。
In embodiments, the
図１１３は、本開示のいくつかの実施形態に従って、ライセンサーの１つまたは複数の人格権のライセンシングを電子的に促進するために構成された例示的なシステム１１３００を例示している。いくつかの実施形態では、システム１１３００は、１つまたは複数のコンピューティングプラットフォーム１１３０２を含んでもよい。コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２は、クライアント／サーバアーキテクチャ、ピアツーピアアーキテクチャ、及び／又は他のアーキテクチャに従って、１つ又は複数のリモートプラットフォーム１１３０４と通信するように構成されてもよい。リモートプラットフォーム（複数可）１１３０４は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２を介して、及び／又はクライアント／サーバアーキテクチャ、ピアツーピアアーキテクチャ、及び／若しくは他のアーキテクチャに従って、他のリモートプラットフォームと通信するように構成されてもよい。ユーザは、リモートプラットフォーム１１３０４を介してシステム１１３００にアクセスすることができる。
FIG. 113 illustrates an
実施形態において、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２は、機械可読命令１１３０６によって構成され得る。機械可読命令１１３０６は、１つまたは複数の命令モジュールを含んでもよい。命令モジュールは、コンピュータプログラムモジュールを含んでもよい。命令モジュールは、アクセスモジュール１１２０８、資金管理モジュール１１１２、台帳管理モジュール１１２１６、検証モジュール１１２１８、分析モジュール１１２０、及び／又は他の命令モジュールのうちの１つ又は複数を含んでもよい。
In embodiments, computing platform(s) 11302 may be configured with machine-
実施形態において、アクセスモジュール１１２０８は、利用可能なライセンサーのセットからパーソナリティ権をライセンスする承認を得るために、ライセンシーからアクセス要求を受信するように構成されてもよい。実施形態において、アクセスモジュール１１２０８は、アクセス要求に基づいてライセンシーに選択的にアクセスを許可するように構成されてもよい。例えば、アクセスモジュール１１２０８は、ライセンシー候補の名前（例えば、企業名）、ライセンシー候補の主要者（例えば、幹部および／または所有者）のリスト、ライセンシーの場所、ライセンシーおよびその主要者の所属、などを受信してもよい。実施形態において、アクセスモジュール１１２０８は、アクセスを許可する人間にこの情報を提供してもよく、および／または潜在的なライセンシーを吟味する人工知能システムにこの情報を供給してもよい。実施形態において、アクセスモジュール１１２０８は、ライセンシーが、所属のセットに基づいてライセンサーを含むライセンサーのセットと係合することが許可されていることを検証することによって、ライセンサーへのアクセスを選択的に付与するように構成される。ライセンサーへのアクセスを選択的に許可することは、ライセンシーがライセンサーのセットと係合することが許可されていることを確認することに応答して、ライセンサーのセットと係合するための承認をライセンシーに付与することを含むことができる。ライセンシーの所属のセットには、ライセンシーまたはライセンシーに関連する代表者が寄付をする、または所有する組織が含まれる場合がある。 In embodiments, access module 11208 may be configured to receive access requests from licensees to obtain approval to license personality rights from a set of available licensors. In embodiments, the access module 11208 may be configured to selectively grant access to licensees based on access requests. For example, the access module 11208 may retrieve the potential licensee's name (eg, company name), a list of the potential licensee's principals (eg, executives and/or owners), the licensee's location, the affiliation of the licensee and its principals, and the like. may receive. In embodiments, the access module 11208 may provide this information to a human granting access and/or feed this information to an artificial intelligence system that vets potential licensees. In embodiments, the access module 11208 selects access to a licensor by verifying that the licensee is authorized to engage the set of licensors, including the licensor, based on the set of affiliations. It is configured to give Selectively granting access to the licensors is for engaging with the set of licensors in response to confirming that the licensee is authorized to engage with the set of licensors. May include granting approval to licensee. Licensee's set of affiliations may include organizations donated to or owned by Licensee or representatives associated with Licensee.
実施形態では、資金管理モジュール１１２１２は、ライセンシーから資金量の預金の確認を受信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、資金管理モジュール１１２１２は、ライセンシーによって入金された資金の量に対応する量の暗号通貨をライセンシーの口座に発行するように構成されてもよい。実施形態において、資金管理システム１１２１２は、資金がスマートコントラクトによって解放されるまで、ライセンシーのアカウントから暗号通貨の対価の量をエスクローするように構成されてもよい。
In embodiments, the
実施形態において、台帳管理モジュール１１２１６は、ライセンシーによるライセンサーの１つまたは複数の人格権のライセンスを管理するスマート契約を作成するためのスマート契約要求を受信するように構成されてもよい。実施形態において、台帳管理モジュール１１２１６は、スマートコントラクト要求に基づいてスマートコントラクトを生成するよう構成されてもよい。スマート契約は、利害関係のある第三者（例えば、大学、統治機関など）によって提供されるスマート契約テンプレートを使用して、ユーザ（例えば、ライセンサー、ライセンサーのチーム、機関、及び／又はライセンシー）によって提供される１つ又は複数のパラメータによって生成されてもよい）非限定的に例示すると、利害関係のある第三者は、大学、スポーツチーム、大学陸上競技統治組織のうちの１つであってもよい。スマートコントラクト要求は、ライセンサーに対する１つ以上の義務と引き換えにライセンサーに支払われる暗号通貨の対価量を含む１つ以上の条件を示すことができる。実施形態において、元帳管理モジュール１１２１６は、スマートコントラクトを分散元帳に展開するように構成されてもよい。分散型台帳は、利害関係者である第三者を含む一連の第三者によって監査可能であってもよい。分散台帳は、公開台帳であってもよい。分散型台帳は、利害関係のある第三者に関連付けられたコンピューティングデバイスにのみホストされるプライベート台帳であってもよい。実施形態において、分散型台帳は、ブロックチェーンであってもよい。
In an embodiment, the
実施形態において、検証モジュール１１２１８は、ライセンサーが１つ又は複数の義務を実行したことを検証するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ライセンサーが１つ以上の義務を実行したことを検証することは、ライセンサーに関連付けられたウェアラブルデバイスから位置データを受信することと、位置データに基づいてライセンサーが１つ以上の義務を実行したことを検証することとを含んでもよく、それによって、位置は、ライセンサーが特定の時間に特定の場所にいたこと（例えば、写真撮影または撮影）を示すために使用されてもよい。実施形態において、ライセンサーが１つ以上の義務を履行した可能性があることを確認することは、ソーシャルメディアウェブサイトからソーシャルメディアデータを受信し、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことをソーシャルメディアデータに基づいて確認することを含み、これにより、ソーシャルメディアデータは、ライセンサーが必須のソーシャルメディア投稿を行ったことを示すために使用されてもよい。実施形態において、ライセンサーが１つ以上の義務を果たしたことを確認することは、外部データソースからメディアコンテンツを受信し、ライセンサーが１つ以上の義務を果たしたことを確認することを含む。これにより、ライセンサーおよび／またはライセンシーは、ライセンサーがメディアコンテンツに出演したことを証明するために、メディアコンテンツをアップロードすることができる。非限定的な例として、メディアコンテンツは、ビデオ、写真、または音声録音のうちの１つであってもよい。実施形態において、検証モジュール１１２１８は、ライセンサーがその義務を履行したことを検証する際に、イベントレコードを生成して参加ノードに出力してもよい。実施形態において、検証モジュール１１２１８は、コンプライアンスシステム１１２００が、ライセンサーが義務を履行したことを示す裏付け証拠（例えば、ソーシャルメディアデータ、位置データ、及び／又はメディアコンテンツ）を受け取ったことを示すイベントレコードを生成し、参加ノードに出力してもよい。実施形態において、検証モジュール１１２１８は、スマートコントラクトによって定義されたライセンス取引の完了を示すイベントレコードを分散台帳に出力するように構成されてもよい。
In embodiments,
実施形態において、検証モジュール１１２１８は、スマートコントラクトによって、ライセンサーが１つ以上の義務を遂行したことを検証するように構成されてもよい。実施形態において、検証モジュール１１２１８及び／又はスマートコントラクトは、ライセンサーが１つ又は複数の義務を履行したという検証を受けることに応答して、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンサーのライセンサー口座に放出するように構成されてもよい。暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンシーのアカウントに解放することは、ライセンシーに関連付けられた配分スマートコントラクトを特定することと、配分規則に従って暗号通貨の対価額を配分することとを含んでもよい。非限定的な例として、追加のエンティティは、ライセンサーのチームメイト、ライセンサーのコーチ、ライセンサーのチーム、ライセンシーの大学、及び運営団体（例えば、ＮＣＡＡのような）のうちの１つ以上を含んでもよい。
In embodiments,
実施形態において、分析モジュール１１２２０は、分散型台帳から一組のそれぞれのトランザクションの完了を示すレコードのセットを取得するように構成されてもよい。レコードのセットは、スマートコントラクトによって定義されるトランザクションの完了を示すレコードを含んでもよい。実施形態において、分析モジュール１１２２０は、記録のセットと不正検出モデルとに基づいて、ライセンサーに関連する組織が１つまたは複数の規制に違反している可能性が高いかどうかを判断するように構成されていてもよい。不正検出モデルは、許容される取引および不正な取引を示す訓練データを使用して訓練されてもよい。
In embodiments, the
いくつかの実装では、割り当てスマートコントラクトは、１つ以上の人格権のライセンシングから生じる資金が、ライセンサーと１つ以上の追加のエンティティの間で分配される方法を管理する割り当て規則を定義することができる。 In some implementations, an allocation smart contract defines allocation rules governing how funds resulting from licensing one or more moral rights are distributed between the licensor and one or more additional entities. can be done.
いくつかの実装では、非限定的な例として、規制は、ＮＣＡＡ、ＦＩＦＡ、ＮＢＡ、ＭＬＢ、ＮＦＬ、ＭＬＳ、ＮＨＬなどのいずれかによって提供される場合がある。 In some implementations, regulation may be provided by any of the NCAA, FIFA, NBA, MLB, NFL, MLS, NHL, etc., as non-limiting examples.
いくつかの実装では、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２、リモートプラットフォーム（複数可）１１３０４、および／または外部リソース１１３３４は、１つまたは複数の電子通信リンクを介して動作可能にリンクされてもよい。例えば、そのような電子通信リンクは、少なくとも部分的に、インターネットおよび／または他のネットワークのようなネットワークを介して確立されてもよい。これは限定することを意図したものではなく、本開示の範囲は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２、リモートプラットフォーム（複数可）１１３０４、および／または外部リソース１１３３４が、いくつかの他の通信媒体を介して動作可能にリンクされてもよい実装を含むことが理解されよう。
In some implementations, computing platform(s) 11302, remote platform(s) 11304, and/or
所与のリモートプラットフォーム１１３０４は、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含んでもよい。コンピュータプログラムモジュールは、所定のリモートプラットフォーム１１３０４に関連する専門家又はユーザが、コンプライアンスシステム１１２００及び／又は外部リソース１１３３４とインタフェースすることを可能にし、及び／又はリモートプラットフォーム（複数可）に本明細書に帰する他の機能性を提供するように構成されてもよい。１１３０４．非限定的な例として、所定のリモートプラットフォーム１１３０４および／または所定のコンピューティングプラットフォーム１１３０２は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレットコンピューティングプラットフォーム、ネットブック、スマートフォン、ゲーム機、および／または他のコンピューティングプラットフォームの１以上を含んでもよい。
A given remote platform 11304 may include one or more processors configured to execute computer program modules. Computer program modules enable a professional or user associated with a given remote platform 11304 to interface with
外部リソース１１３３４は、コンプライアンスシステム１１２００の外部の情報源、コンプライアンスシステム１１２００に参加する外部エンティティ、および／または他のリソースを含んでもよい。いくつかの実装では、本明細書で外部リソース１１３３４に帰着する機能の一部または全部は、コンプライアンスシステム１１２００に含まれるリソースによって提供されてもよい。
コンピューティングプラットフォーム（複数可）２０２は、電子ストレージ１１３３６、１つ以上のプロセッサ１１３３８、及び／又は他のコンポーネントを含んでもよい。コンピューティングプラットフォーム（複数可）１２０２は、ネットワーク及び／又は他のコンピューティングプラットフォームとの情報交換を可能にするための通信線、又はポートを含んでもよい。図１１３のコンピューティングプラットフォーム（単数または複数）１１３０２の図示は、限定することを意図していない。コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２に本明細書で帰属する機能を提供するために一緒に動作する複数のハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアコンポーネントを含んでもよい。例えば、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２として一緒に動作するコンピューティングプラットフォームのクラウドによって実装されてもよい。 Computing platform(s) 202 may include electronic storage 11336, one or more processors 11338, and/or other components. Computing platform(s) 1202 may include communication lines, or ports, to enable information exchange with networks and/or other computing platforms. The illustration of computing platform(s) 11302 in FIG. 113 is not intended to be limiting. Computing platform(s) 11302 may include multiple hardware, software, and/or firmware components that work together to provide the functionality attributed herein to computing platform(s) 11302. good. For example, computing platform(s) 11302 may be implemented by a cloud of computing platforms working together as computing platform(s) 11302 .
電子ストレージ１１３３６は、情報を電子的に格納する非一時的な記憶媒体を含んでよい。電子ストレージ１１３３６の電子記憶媒体は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２と一体的に（すなわち、実質的に取り外し不能に）提供されるシステムストレージ、及び／又は、例えばポート（例えば、ＵＳＢポート、Ｆｉｒｅｗｉｒｅポート等）又はドライブ（例えば、ディスクドライブ等）を介してコンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２に取り外し可能に接続可能な取り外し可能ストレージの一方又は両方を含んでも良い。電子記憶装置１１３３６は、光学的に読み取り可能な記憶媒体（例えば、光ディスクなど）、磁気的に読み取り可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブなど）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなど）、固体記憶媒体（例えば、フラッシュドライブなど）、及び／又は他の電子的に読み取り可能な記憶媒体を１以上含んでもよい。電子ストレージ１１３３６は、１つまたは複数の仮想ストレージリソース（例えば、クラウドストレージ、仮想プライベートネットワーク、および／または他の仮想ストレージリソース）を含んでもよい。電子ストレージ１１３３６は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ（複数可）１１３３８によって決定された情報、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２から受信した情報、リモートプラットフォーム（複数可）１１３０４から受信した情報、及び／又はコンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２が本明細書で説明するように機能できるような他の情報を格納してもよい。 Electronic storage 11336 may include non-transitory storage media that electronically store information. The electronic storage media of electronic storage 11336 may be system storage provided integrally (i.e., substantially permanently) with computing platform(s) 11302 and/or port (e.g., USB port, Firewire port, etc.) or drives (eg, disk drives, etc.) to the computing platform(s) 11302. Electronic storage 11336 includes optically readable storage media (e.g., optical discs, etc.), magnetically readable storage media (e.g., magnetic tapes, magnetic hard drives, floppy drives, etc.), charge-based storage media (e.g., EEPROM, RAM, etc.), solid-state storage media (eg, flash drives, etc.), and/or other electronically readable storage media. Electronic storage 11336 may include one or more virtual storage resources (eg, cloud storage, virtual private networks, and/or other virtual storage resources). Electronic storage 11336 may include software algorithms, information determined by processor(s) 11338, information received from computing platform(s) 11302, information received from remote platform(s) 11304, and/or Other information may be stored to enable the platform(s) 11302 to function as described herein.
プロセッサ（複数可）１１３３８は、コンピューティングプラットフォーム（複数可）１１３０２において情報処理能力を提供するように構成されてもよい。このように、プロセッサ（複数可）１１３３８は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、状態機械、および／または情報を電子的に処理するための他の機構のうちの１つ以上を含んでもよい。プロセッサ（複数可）１１３３８は、図１１３において単一のエンティティとして示されているが、これは例示の目的のみのためである。いくつかの実装では、プロセッサ（複数可）１１３３８は、複数の処理ユニットを含んでもよい。これらの処理ユニットは、物理的に同じ装置内に配置されてもよく、又は、プロセッサ（複数可）１１３３８は、協調して動作する複数の装置の処理機能を表してもよい。プロセッサ（単数又は複数）１１３３８は、モジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、１１２２０、及び／又は他のモジュールを実行するように構成されてもよい。プロセッサ（複数可）１１３３８は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェアの何らかの組み合わせ、並びにプロセッサ（複数可）１１３３８上の処理能力を構成するための他の機構によって、モジュール１１２０８、１１１２、１１２１６、１１２１８、１１２２０、及び／又は他のモジュールを実行するように構成されてもよい。本明細書で使用される場合、用語「モジュール」は、モジュールに帰着する機能を実行する任意のコンポーネントまたはコンポーネントのセットを指すことがある。これは、プロセッサ可読命令の実行中の１つ以上の物理プロセッサ、プロセッサ可読命令、回路、ハードウェア、記憶媒体、または任意の他のコンポーネントを含んでもよい。
Processor(s) 11338 may be configured to provide information processing capabilities in computing platform(s) 11302 . Thus, the processor(s) 11338 can be a digital processor, an analog processor, a digital circuit designed to process information, an analog circuit designed to process information, a state machine, and/or process information. It may also include one or more of the other mechanisms for electronic processing. Although processor(s) 11338 are shown as a single entity in FIG. 113, this is for illustrative purposes only. In some implementations, processor(s) 11338 may include multiple processing units. These processing units may be physically located within the same device, or processor(s) 11338 may represent processing functions of multiple devices working in coordination. Processor(s) 11338 may be configured to execute
モジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、および１１２２０は、単一の処理ユニット内に実装されるように図１１３に示されているが、プロセッサ（複数可）１１３３８が複数の処理ユニットを含む実装では、モジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、および１１２２０の１つまたは複数は他のモジュールからリモートで実装されてよいことが理解されよう。以下に説明する異なるモジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、及び１１２２０によって提供される機能の説明は、例示目的のためであり、モジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、及び／又は１１２２０のいずれかが、説明されるよりも多い又は少ない機能を提供してもよいため、制限することを意図していない。例えば、モジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、及び／又は１１２２０のうちの１つ又は複数が除去されてもよく、その機能の一部又は全部がモジュール１１２０８、１１２１２、１１２１６、１１２１８、及び／又は１１２２０の他のものによって提供されてもよい。別の例として、プロセッサ（複数可）１１３３８は、モジュール１１２０８、１１１２、１１２１６、１１２１８、及び／又は１１２２０のうちの１つに以下に帰着する機能の一部又は全部を実行し得る１つ又は複数の追加モジュールを実行するように構成されてもよい。
Although
図１１４および／または図１１５は、本開示のいくつかの実施形態に従って、ライセンサーの１つまたは複数の人格権のライセンシングを電子的に促進するための例示的な方法１１４００を示す図である。以下に提示される方法１１４００の動作は、例示的であることを意図している。いくつかの実施形態では、方法１１４００は、説明されていない１つまたは複数の追加の操作で、および／または説明された操作の１つまたは複数なしで、達成されてもよい。さらに、方法１１４００の操作が図１１４及び／又は１１５に図示され、以下で説明される順序は、限定することを意図していない。
114 and/or 115 illustrate an
いくつかの実装では、方法１１４００は、１つまたは複数の処理デバイス（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、ステートマシン、および／または情報を電子的に処理する他の機構）において実施されてもよい。つ以上の処理デバイスは、電子記憶媒体上に電子的に記憶された命令に応答して、方法１１４００の動作の一部または全部を実行する１つ以上のデバイスを含んでもよい。つ以上の処理デバイスは、方法１１４００の１つ以上の動作の実行のために特別に設計されるようにハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを通じて構成された１つ以上のデバイスを含んでもよい。
In some implementations, the
図１１４は、本開示の１つ以上の実施態様による、方法１１４００を示す。
FIG. 114 illustrates
１１４０２において、方法は、利用可能なライセンサーのセットからパーソナリティ権をライセンスするための承認を得るためにライセンシーからアクセス要求を受信することを含む。動作１１４０２は、１つまたは複数の実装に従って、アクセスモジュール１１２０８と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11402, the method includes receiving an access request from a licensee to obtain approval to license personality rights from a set of available licensors.
１１４０４において、本方法は、アクセス要求に基づいてライセンシーにアクセスを選択的に許可することを含む。動作１１４０４は、１つまたは複数の実装に従って、アクセスモジュール１１２０８と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11404, the method includes selectively granting access to the licensee based on the access request.
１１４０６において、本方法は、ライセンシーから資金量の入金の確認を受信することを含む。動作１１４０６は、１つまたは複数の実装に従って、資金管理モジュール１１２１２と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11406, the method includes receiving confirmation of receipt of the amount of funds from the licensee.
１１４０８において、方法は、ライセンシーによってライセンシーのアカウントに入金された資金の量に対応する量の暗号通貨を発行することを含む。動作１１４０８は、機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。１つまたは複数の実装に従って、資金管理モジュール１１２１２と同じまたは類似のモジュールを含む。
At 11408, the method includes issuing an amount of cryptocurrency corresponding to the amount of funds deposited by the licensee into the licensee's account.
図１１５は、本開示の１つまたは複数の実施態様による方法１１５００を示す。
FIG. 115 illustrates
１１５２２において、方法は、ライセンシーによるライセンサーの１つまたは複数の人格権のライセンスを管理するスマートコントラクトを作成するスマートコントラクト要求を受信することを含む。スマート契約要求は、ライセンサーの１つまたは複数の義務と引き換えにライセンサーに支払われる暗号通貨の対価量を含む１つまたは複数の条件を示すことができる。動作１１５２２は、１つ又は複数の実装に従って、台帳管理モジュール１１２１６と同じ又は類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つ又は複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11522, the method includes receiving a smart contract request to create a smart contract governing licensing of one or more moral rights of the licensor by the licensee. The smart contract request may indicate one or more terms, including an amount of cryptocurrency consideration to be paid to the licensor in exchange for one or more of the licensor's obligations.
１１５２４において、本方法は、スマートコントラクト要求に基づいてスマートコントラクトを生成することを含む。動作１１５２４は、１つまたは複数の実装に従って、台帳管理モジュール１１２１６と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11524, the method includes generating a smart contract based on the smart contract request.
１１５２６において、方法は、ライセンシーのアカウントから暗号通貨の対価の量をエスクローすることを含む。動作１１５２６は、１つまたは複数の実装に従って、資金管理モジュール１１２１２と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11526, the method includes escrowing an amount of cryptocurrency consideration from the licensee's account.
１１５２８において、方法は、スマートコントラクトを分散型台帳にデプロイすることを含む。動作１１５２８は、１つまたは複数の実装に従って、元帳管理モジュール１１２１６と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11528, the method includes deploying the smart contract on the distributed ledger.
１１５３０において、本方法は、スマートコントラクトによって、ライセンサーが１つ以上の義務を履行したことを検証することを含む。動作１１５３０は、１つまたは複数の実装に従って、検証モジュール１１２１８と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11530, the method includes verifying that the licensor has performed one or more obligations via the smart contract.
１１５３２において、本方法は、ライセンサーが１つまたは複数の義務を実行したという検証を受信することに応答して、暗号通貨の対価額の少なくとも一部をライセンサーのライセンサー口座に放出することを含む。動作１１５３２は、１つまたは複数の実装に従って、検証モジュール１１２１８と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11532, the method releases at least a portion of the cryptocurrency consideration amount to the licensor's licensor account in response to receiving verification that the licensor has performed one or more obligations. including.
１１５３４において、方法は、スマートコントラクトによって定義されたライセンス取引の完了を示す記録を分散型台帳に出力することを含む。動作１１５３４は、１つまたは複数の実装に従って、検証モジュール１１２１８および／または元帳管理モジュール１１２１６と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読命令によって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11534, the method includes outputting a record to the distributed ledger indicating completion of the license transaction defined by the smart contract.
図１１６は、１つまたは複数の実施態様による方法１１６００を示す。
FIG. 116 illustrates a
１１６０２において、本方法は、分散型台帳から一組のそれぞれのトランザクションの完了を示す一組のレコードを取得することを含む。レコードのセットは、スマートコントラクトによって定義されるトランザクションの完了を示すレコードを含んでもよい。動作１１６０２は、１つまたは複数の実装に従って、分析モジュール１１２２０と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読インスタンスによって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11602, the method includes obtaining a set of records indicating completion of a set of respective transactions from the distributed ledger. The set of records may include records indicating completion of transactions defined by the smart contract.
１１６０４において、本方法は、記録のセットおよび不正検出モデルに基づいて、ライセンサーに関連する組織が１つまたは複数の規制に違反している可能性が高いかどうかを判断することを含む。動作１１６０４は、１つまたは複数の実装に従って、分析モジュール１１２２０と同じまたは類似するモジュールを含む機械可読インスタンスによって構成された１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されてもよい。
At 11604, the method includes determining whether an organization associated with the licensor is likely to violate one or more regulations based on the set of records and the fraud detection model.
図１１７を参照すると、ロボットまたは自動化プロセスで使用するためのＡＩソリューションを選択するためのコンピュータ実装方法１１７００が描かれている。コンピュータ実装方法は、１つ以上の機能的媒体１１７０２を受け取ることを含み得る。機能的媒体は、自動化されるタスクに従事する作業者の脳活動を示す情報を含んでもよい。機能的媒体は、新皮質の活動領域が特定され得るＭＲＩ、ＦＭＲＩなどの機能的イメージングであってもよい。機能メディアは、画像、ビデオストリーム、オーディオストリームなどであってもよく、そこから脳活動の種類を推測することができる。機能メディアは、作業者が作業を行っている間、又は、例えば、拡張現実、仮想現実環境、又は、装置及び／若しくは環境のモデル上で作業のシミュレーションを行っている間に取得されてもよい。受信後、機能メディア（複数可）は、少なくとも１つの脳領域１１７０６における活動レベルを特定するために分析１１７０４される。活動レベルに基づいて、脳領域パラメータ及び／又は活動パラメータが特定される１１７０８。脳領域パラメータは、一次視覚野及び一次聴覚野を含む新皮質の前頭葉、頭頂葉、後頭葉及び側頭葉、又は腹外側前頭前皮質（ブローカ野）、及び眼窩前頭皮質を含む新皮質の下位区分などの新皮質の特定の領域を表す場合がある。活動パラメータは、視覚処理、帰納的推論、音声処理、嗅覚処理、筋肉制御などの脳の機能領域を代表するものであってもよい。活動パラメータは、視覚処理（見る）音声処理（聞く）、嗅覚処理（嗅ぐ）、動作活動、機器の音を聞く、別の交渉者を見る、などの作業者が従事している活動の種類を代表するものであってもよい。活動レベルは、関与する脳領域の範囲、信号強度、脳領域が関与しているか否かなど、活動の強さ又はレベルを代表するものであってもよい。
Referring to Figure 117, a computer-implemented
脳領域パラメータ、活動パラメータ、又は活動レベルのうちの１つ以上に基づいて、行動パラメータが特定され得る１１７１０。行動パラメータは、活動パラメータに関する追加情報を提供してもよい。例えば、活動パラメータは運動を示し、アクションパラメータは、運動の範囲、運動の速度、運動の繰り返し、筋肉の記憶の使用、運動の滑らかさ、運動の流れ、運動のタイミングなどを記述してもよい。脳領域パラメータ、活動パラメータ、又は活動レベルのうちの１つ以上に基づいて、最終的なＡＩソリューションに組み込まれるコンポーネントが選択され得る１１７１２。コンポーネントは、モデル、エキスパートシステム、ニューラルネットワークなどのうちの１つ又は複数を含んでもよい。ＡＩソリューションのためのコンポーネントが選択された後、構成パラメータが決定されてもよい１１７１４。構成パラメータは、部分的に、選択されたコンポーネントのタイプ、脳領域パラメータ、活動パラメータ、活動レベル、又は行動パラメータに基づくことができる。構成及び構成パラメータは、機械学習プロセスの入力を選択すること、機械学習プロセスによって提供されるべき出力を識別すること、運用ソリューションプロセスの入力を識別すること１１７１６、運用ソリューションプロセスの出力を識別すること、学習パラメータを調整すること、変化率を識別すること、重み付け要因を識別すること、パラメータを含めるためのパラメータを識別すること、パラメータの除外を識別すること、入力データの閾値を設定すること、運用ロボットプロセスの出力閾値を設定すること、又はパラメータ閾値を設定することを含んでいても良い。さらに、機能媒体１１７０４の分析は、第２の脳領域パラメータ又は第２の活動パラメータ１１７１８を特定することを含んでもよい。ＡＩソリューションのコンポーネントは、第２の脳領域パラメータ又は第２の活動パラメータに基づいて１１７２０を修正してもよい。ＡＩソリューションの第２のコンポーネントは、第２の脳領域パラメータ又は第２の活動パラメータに基づいて選択１１７２２されてもよい。最終的なＡＩソリューションは、コンポーネント１１７２４又は第２のコンポーネント１１７２６から組み立てられてよい。実施形態において、最終的なＡＩソリューションは、動作を可能にする任意の標準的または必須のコンポーネントと共に、任意選択で、コンポーネントおよび第２のコンポーネントから組み立てられてもよい。
A behavioral parameter can be identified 11710 based on one or more of a brain region parameter, an activity parameter, or an activity level. Behavioral parameters may provide additional information about activity parameters. For example, activity parameters may indicate movement, and action parameters may describe range of movement, speed of movement, repetition of movement, use of muscle memory, smoothness of movement, flow of movement, timing of movement, etc. . Components to be incorporated into the final AI solution may be selected 11712 based on one or more of brain region parameters, activity parameters, or activity levels. Components may include one or more of models, expert systems, neural networks, and the like. After the components for the AI solution are selected, configuration parameters may be determined 11714. Configuration parameters can be based in part on the type of selected component, brain region parameter, activity parameter, activity level, or behavioral parameter. The configuration and configuration parameters select inputs for the machine learning process, identify outputs to be provided by the machine learning process, identify
図１１８を参照すると、ロボットまたは自動化プロセスで使用するためのＡＩソリューションを選択するためのコンピュータ実装方法１１８００が描かれている。この方法は、タイムスタンプを含むユーザ関連入力１１８０２を受信することと、ユーザ関連入力を分析すること１１８０４とを含んでもよい。ユーザ関連入力は、音声フィード、モーションセンサー、ビデオフィード、心拍モニター、アイトラッカー、バイオセンサー（例えばガルバニック皮膚反応）等を含んでもよい。分析は、一連のユーザアクション及び関連するアクティビティパラメータ１１８０６の特定を可能にし得る。ＡＩソリューションのためのコンポーネントは、一連のユーザアクション１１８０８のユーザアクションに基づいて選択されてもよい。分析は、一連のユーザーアクション１１８０８の第２のユーザーアクションの識別を可能にしてもよい。第２のユーザアクションに基づいて、ＡＩソリューションのための選択されたコンポーネントは、修正されてもよい１１８１２。ＡＩソリューションのための第２のコンポーネントは、第２のユーザアクションに基づいて選択されてもよい１１８１４。アクションパラメータは、ユーザアクション及び／又は関連するアクティビティパラメータに基づいて特定されてもよい１１８１６。例えば、ユーザアクションが動作である場合、動作パラメータは、動作範囲、動作速度、動作の繰り返し、筋肉記憶の使用、動作の滑らかさ、動作の流れ、動作のタイミングなどを含んでもよい。ＡＩソリューションの選択されたコンポーネントは、動作パラメータに基づいて１１８１８構成され得る。実施形態において、ユーザによって実行される少なくとも１つのデバイス入力が受信されてもよい（１１８２０）。デバイス入力は、タイムスタンプと、デバイス入力と決定されたユーザアクションとの間の相関とに基づいて、ユーザアクションと同期化されてもよい１１８１９。コンポーネントは、相関関係に基づいて修正されてもよい１１８２３。ＡＩソリューションのコンポーネントの選択は、デバイス入力とユーザ関連入力との間の相関関係１１８２１に部分的に基づいてもよい。ＡＩソリューションは、コンポーネントから組み立てられてよい１１８２２。ＡＩソリューションは、第２の構成要素１１８２４から組み立てられてもよい。実施形態において、ＡＩは、動作を可能にする任意の標準的または必須のコンポーネントと共に、任意選択で、コンポーネントおよび第２のコンポーネントの両方から組み立てられてもよい。
Referring to Figure 118, a computer-implemented
図１１９を参照すると、組み立てられたＡＩソリューション１１９０２の例示的かつ非限定的な例が示されている。組み立てられたＡＩソリューション１１９０２は、選択されたコンポーネント１１９０４および第２の選択されたコンポーネント１１９０６、ならびに他のコンポーネント１１９０８を含んでもよい。第１の選択されたコンポーネントのための構成データ１１９１４および第２の選択されたコンポーネントのための構成データ１１９１２は、提供されてもよい。ランタイム入力データ１１９１０は、コンポーネント構成プロセスの一部として指定されてもよい。コンポーネントは、（選択されたコンポーネント１１９０４と、選択されたコンポーネント１１９０４から入力を受け取った第２の選択されたコンポーネント１１９０６など）直列に実行するように構成されてもよく、（第２のコンポーネント１１９０６と他のコンポーネント（複数可）１１９０８など）並列に実行してもよい。コンポーネントのいくつかは、他のコンポーネントに入力を提供してもよい（選択されたコンポーネント１１９０４が第２の選択されたコンポーネント１１９０６に入力を提供するなど）。複数の構成要素は、全体的なＡＩソリューション出力１１９１８の様々な部分を提供してもよい（第２の選択された構成要素１１９０６および他の構成要素１１９０８など）。この描写は限定的なものではなく、最終的なソリューションは、様々な数のコンポーネント、構成データおよび入力、ならびに他のコンポーネント（例えば、センサ、音声変調器など）を含んでもよく、様々な構成で相互接続されてもよい。
Referring to FIG. 119, an illustrative, non-limiting example of assembled
図１２０～１２１を参照すると、ロボットまたは自動化プロセスで使用するためのＡＩソリューションを選択するためのコンピュータ実装の方法が描かれている。本方法は、タスクを実行する作業者の時間的生体測定データ１２００２を受信することと、タスクを実行する作業者によって経験される空間的－時間的環境データ１２００４を受信することとを含み得る。受信したデータを使用して、空間的－時間的活動パターン１２００６が特定され得る。空間的時間的活動パターンに基づいて、作業者の大脳新皮質の活動領域１２００８が特定されてもよい。タスクを実行するときに使用される推論のタイプは、新皮質の活性領域及び／又は生体測定データ、又は空間－時間的環境データに基づいて、１２０１０を特定してもよい。推論のタイプを複製するために、ＡＩソリューションで使用するためのコンポーネント１２０１２が選択されてもよい。ＡＩソリューションのコンポーネントは、空間的－時間的環境入力に基づいて１２０１４構成されてもよい。シリアルＡＩソリューションまたはパラレルＡＩソリューションが最適であるかどうかについての決定がなされてもよい１２０１６。コンポーネントへの構成入力のセットが特定されてもよく１２０１８、ＡＩソリューションのコンポーネントへの入力の順序付けされたセットが特定されてもよい１２０２０。機械を訓練することは、適切な入力の重み付けを決定し、空間的－時間的環境入力の組み合わせから効率を識別するために、空間的－時間的環境入力の様々なサブセットを提供することを含んでもよい１２０２２。空間－時間的環境データの望ましい又は望ましくない組み合わせもまた、特定され得る１２０２４。識別された必要な入力に基づいて、入力ノイズ１２０２６を低減する（例えば、関心のある信号に対する信号対ノイズを改善する）、適切な入力信号をコンポーネントに提供するためにフィルタリングする、などのために入力環境データが処理されてもよい。
Referring to Figures 120-121, a computer-implemented method for selecting an AI solution for use in a robotic or automated process is depicted. The method may include receiving temporal
図１２１を引き続き参照すると、タスクを実行する同じ作業者の第２の時間的生体測定データを受信１２１０２し、生体測定値１２１０４から複数の実行タスクが識別されてもよい。生体測定値１２１０６からパフォーマンスパラメータが抽出されてもよい（例えば、作業者の心拍数、ガルバニック皮膚反応、及び同種のもの）。いくつかの実施形態では、コンポーネントは、性能パラメータ１２１０７に基づいて構成されてもよい。いくつかの実施形態において、第２の時間的生体測定値は、訓練セット１２１０９として構成モジュールに提供されてもよい。タスクに関連する結果データを受信してもよく１２１０８、第２の時間的生体測定データは、受信した結果データ１２１１０と相関させてもよい。いくつかの実施形態では、構成要素は、少なくとも部分的に、相関関係１２１１１に基づいて選択されてもよい。複数の実行されたタスクの各々の間の一連の時間間隔が特定されてもよく１２１１２、時間間隔の少なくとも１つに基づいてＡＩソリューションのコンポーネントが構成されてもよい１２１１４。例えば、作業者が次の動作に移る前に対象物を長時間検査する場合、これは、精神的処理だけでなく複雑な視覚的処理を示す可能性があり、タスクに対応するコンポーネントが、詳細で微細な処理などのために構成されることを示す可能性がある。
With continued reference to FIG. 121, a second temporal biometric data of the same worker performing the task is received 12102 and from the biometric measurements 12104 a plurality of performing tasks may be identified. Performance parameters may be extracted from biometric measurements 12106 (eg, the worker's heart rate, galvanic skin response, and the like). In some embodiments, components may be configured based on
図１２２を参照すると、ＡＩソリューション選択および構成システム１２２０２が描かれている。例示的な選択および構成システム１２２０２は、ユーザ関連機能メディア１２２１４を受け取るように構造化されたメディア入力モジュール１２２０４を含んでもよい。ユーザ関連機能メディア１２２１４は、自動化されるタスクに従事している人の画像、音声記録、ビデオフィード、生体データ（例えば、心拍データ、ガルバニック皮膚反応データなど）、動作データなどを含んでもよい。メディア分析モジュール１２２０６は、受信したメディアを分析し、アクションパラメータを特定してもよい。アクションパラメータは、見る、聞く、動く、考えるなど、人が従事しているように見える活動の種類を代表するものであってもよい。いくつかの実施形態では、機能メディアは、自動化されるタスクに従事している人間の脳活動のタイプを示し、メディア分析モジュール１２２２０６は、少なくとも１つの脳領域における活動レベルを特定し、特定された脳領域における活動レベルに対応する脳領域パラメータを提供する。メディア分析モジュールはまた、従事している、従事していない、活動のレベル、活動のタイプなどのエンゲージメントのレベルを示す活動パラメータを識別してもよい。ソリューション選択モジュール１２２０８は、アクションパラメータ、脳領域パラメータ、又は活動パラメータに少なくとも部分的に基づいて、自動化プロセスで使用するためのＡＩソリューションの少なくとも１つのコンポーネントを選択するように構成されてもよい。脳領域パラメータ又は行動パラメータは、選択すべきコンポーネントの種類を示唆し、活動パラメータは、そのコンポーネントに要求される処理のレベルを示唆することができる。例えば、行動パラメータが「見る」であれば、視覚処理に適したコンポーネントを選択することが示唆される。活動パラメータが嗅覚処理の代表であった場合、入力指定モジュールは、少なくとも１つの化学センサを入力として特定してもよい。活動パラメータが視覚処理の代表であった場合、入力仕様モジュール１１２１６は、ロボット入力として少なくとも１つの視覚センサを識別してもよい。いくつかの実施形態において、視覚センサは、約３８０～７００ナノメートルの間の波長を有する可視スペクトルの一部に対して感度を有するように選択されてもよい。活動パラメータが聴覚処理の代表であった場合、入力指定モジュール１１２１６は、ロボット入力として少なくとも１つのマイクロフォンを識別してもよい。活動パラメータが非常に高いレベルの濃度を代表していた場合、解決策選択モジュール１２２０８は、必要とされる処理のレベル、処理が発生する可能性のある場所などを提案してもよい。コンポーネント構成モジュール１２２１０は、コンポーネント１２２１２を構成してよい。コンポーネントを構成することは、選択されたコンポーネントの機械学習プロセスの入力を選択すること、機械学習プロセスによって提供されるべき出力を識別すること、運用ソリューションプロセスの入力を識別すること、運用ソリューションプロセスの出力を識別すること、学習パラメータのチューニング、変化率の識別、重み付け要素の識別、パラメータを含めるためのパラメータの識別、パラメータの除外に関するパラメータの識別、入力データの閾値の設定、運用ロボットプロセスに対する出力閾値の設定、パラメータの閾値を設定、及びそのようなものを含んでもよい。ソリューション組立モジュール１２２１８は、１つ以上の選択されたコンポーネント、構成コンポーネント、及び要求される実行時間に基づいて、最終的なＡＩソリューションを組み立ててもよい。入力指定モジュール１２２１６は、選択されたコンポーネント、アクションパラメータ、脳領域パラメータ、活動パラメータなどに基づいて、入力ソースを提案してもよい。
Referring to Figure 122, an AI solution selection and configuration system 12202 is depicted. The example selection and configuration system 12202 may include a media input module 12204 structured to receive user-related
図１２３を参照すると、ＡＩソリューション選択及び構成システム１２３０２が描かれている。例示的な選択システム１２３０２は、作業者が自動化されるべきタスクのうちの１つを実行している間に活性化及び／又は不活性である脳領域のセットを識別することによって、広い脳活動（例えば、デルタ、シータ、アルファ及びガンマ波などの活動の波帯）などを識別することによって、例えば、機能ＭＲＩ又は他の磁気イメージング、脳波（ＥＥＧ）、又は他のイメージングなど脳の機能画像１２３１４を受け取るように構成された画像入力モジュール１２３０４を含んでもよい。画像入力モジュール１２３０４は、機能画像１２３１４のサブセットを画像解析モジュール１２３０６に提供してもよい。いくつかの実施形態では、画像入力モジュール１２３０４は、機能画像１２３１４のサブセットを画像解析モジュール１２３０６に提供する前に、ノイズ除去、ヒストグラム調整、フィルタリングなどの機能画像１２３１４のサブセットに対して何らかの前処理を実行してもよい。画像解析モジュール１２３０６は、少なくとも１つの脳領域における活動レベルを識別し、機能画像のサブセットに基づいて脳領域パラメータを提供してもよい。脳領域パラメータは、一次視覚野及び一次聴覚野を含む新皮質の前頭葉、頭頂葉、後頭葉、及び側頭葉などの新皮質の特定の領域、又は腹外側前頭前皮質（ブローカ野）、及び眼窩前頭皮質を含む新皮質の下位区分などを表すことができる。脳領域パラメータは、視覚処理、帰納的推論、音声処理、嗅覚処理、筋肉制御などの脳の機能領域を表してもよい。ソリューション選択モジュール１２３０８は、脳領域パラメータに基づいてＡＩソリューションで使用するためのコンポーネントを選択し、コンポーネント構成モジュールに入力を提供し得る（機械学習プロセスのための入力を選択すること、機械学習プロセスによって提供されるべき出力を識別すること、運用ソリューションプロセスのための入力を識別すること等。学習パラメータの調整、変化率の特定、重み付け係数の特定、パラメータを含めるためのパラメータの特定、パラメータを除外するためのパラメータの特定、入力データの閾値の設定、運用ロボットプロセスの出力閾値の設定、及びパラメータ閾値の設定、など）である。コンポーネント構成モジュール１２３１０、は、コンポーネント１２３１２を構成するために入力を使用してもよい。また、ソリューション選択モジュール１２３０８は、入力指定モジュール１２３１６にデータを供給してもよい。ソリューションアセンブリモジュール１２３１８は、コンポーネント、及び他のコンポーネントを組み合わせて、ＡＩソリューションを作成してもよい。ＡＩソリューションは、入力指定モジュール１２３１６によって指定されるように入力を受け取るように設定されてもよい。この図では、コンポーネントを選択する１つの反復が示されているが、複数のコンポーネントがＡＩソリューションの一部として選択、構成、及び組み立てられることが想定される。
Referring to Figure 123, an AI solution selection and configuration system 12302 is depicted. The example selection system 12302 selects broad brain activity by identifying sets of brain regions that are active and/or inactive while the worker is performing one of the tasks to be automated. (e.g., wavebands of activity such as delta, theta, alpha and gamma waves), e.g. may include an image input module 12304 configured to receive a Image input module 12304 may provide a subset of
図１２４～１２５を参照すると、ＡＩソリューション選択および構成システム１２４０２が描かれている。例示的なＡＩソリューション選択及び構成システム１２４０２は、ビデオ、音声記録、心拍モニター、ガルバニック皮膚反応データ、動作データなどの様々なユーザ関連入力を受信するように構成された入力モジュール１２４０４を含んでもよい。ユーザ関連入力に関連する時間的データがあってもよい。入力モジュール１２４０４は、ユーザー関連入力データ１２４１４のサブセットを入力分析モジュール１２４０６に提供してもよい。分析モジュール１２４０６は、ユーザー関連アクションのタイミングを特定するための時間的分析モジュール１２４１８を含んでもよい。時間的分析モジュール１２４１８は、ユーザーアクションのタイミングの特定を可能にしてもよい。いくつかの実施形態では、入力モジュール１２４０４は、ユーザー関連入力データ１２４１４のサブセットを入力分析モジュール１２４０６に提供する前に、ノイズ除去、入力データのタイプ間の相関関係などのユーザー関連入力データ１２４１４のサブセットに対するいくつかの前処理を実行してもよい。入力分析モジュール１２４０６は、心拍データ、ガルバニック皮膚反応データなどのデータに基づいて、従事している脳活動の種類（例えば、視覚処理、聴覚処理、嗅覚処理、運動制御など）及び活動の強さのレベルを特定してもよい。コンポーネント選択モジュール１２４０８は、脳活動のタイプに基づいてＡＩソリューションで使用するためのコンポーネントを選択し、機械学習プロセスのための入力を選択するためのＭＬ入力選択モジュール１２５０２、機械学習プロセスによって提供されるべき出力を識別するためのＭＰ出力識別モジュール１２５０４、運用ソリューションプロセスのための入力を識別するためのランタイム入力選択モジュール１２５０６を含みうるコンポーネント構成モジュール１２４１０に入力を提供しても良い。コンポーネントの出力を識別するための実行時出力識別モジュール１２５０８、変化率の識別、重み付け係数の識別、入力データの閾値の設定、運用ロボットプロセスの出力閾値の設定などのための設定モジュール１２５１０、学習パラメータのチューニング、包含パラメータの識別、除外パラメータの識別、パラメータの閾値の設定などのためのパラメータ設定モジュール１２５１２、などを含む。コンポーネント設定モジュール１２４１０は、選択されたコンポーネント１２４１２を設定してもよい。また、コンポーネント選択モジュール１２４０８は、入力指定モジュール１２４１６にデータを供給してもよい。ＡＩソリューションアセンブリモジュール１２４２０は、構成されたコンポーネントを、必要に応じて、任意の標準コンポーネント又は必須コンポーネントと共に他のコンポーネントと組み合わせて、ＡＩソリューションを作成してもよい。ＡＩソリューションは、入力仕様モジュール１２４１６によって指定されたとおりに入力を受け取るように設定されてもよい。この図では、コンポーネントを選択する１つの反復が示されているが、複数のコンポーネントがＡＩソリューションの一部として選択、構成、及び組み立てられてよいことが想定される。
Referring to FIGS. 124-125, AI solution selection and configuration system 12402 is depicted. An exemplary AI solution selection and configuration system 12402 may include an
実施形態では、図１２６を参照すると、ＡＩソリューション選択および構成システム１２６０２が描かれている。例示的なＡＩソリューション選択及び構成システム１２６０２は、ビデオストリーム、オーディオストリーム、機器インタラクション（例えば、マウスクリック、マウス動作、機械への物理入力）心拍、ガルバニック皮膚反応、アイトラッキングなどのユーザ生体測定などを含み得る時間的ユーザ関連データ１２６１４を含む入力ストリームを受信するデータ入力モジュール１２６０４を含んでもよい。データ入力モジュール１２６０４は、また、データ入力モジュール１２６０４は、一時的な視覚環境、聴覚環境、嗅覚環境、機器ディスプレイ、機器ユーザインターフェースなど、ユーザが受けている環境入力を代表する環境入力データ１２６２０を受信する。データ入力モジュール１２６０４はまた、時間的結果入力データ１２６０３を受信してもよい。データ入力モジュール１２６０４は、受信したデータ１２６１４、１２６２０、１２６０３のサブセットを入力分析モジュール１２６１６に提供してもよい。データ入力モジュール１２６０４は、受信したデータ１２６１４、１２６２０、１２６０３を処理して、ノイズを低減し、データを圧縮し、データの一部を相関させ、等してもよい。分析モジュール１２６１６は、コンポーネント選択モジュール１２６０８に提供するために、複数のユーザアクションを識別してもよい。画像分析モジュール１２６１６は、ユーザーアクションのタイミングを特定するための時間分析モジュール１２６１８を含んでもよい。時間分析モジュール１２６１８は、時間的なユーザー関連データ１２６１４、環境データ１２６２０、及び結果データ１２６０３の間の相関を可能にし得る。ユーザアクションに基づいて、コンポーネント選択モジュール１２６０８は、複数のユーザアクションのうちの少なくとも１つを実行するために必要とされるユーザの１つ以上の精神的プロセスをシミュレートするであろうコンポーネントを選択してもよい。選択されたコンポーネントを特定する要因は、必要とされる計算強度のレベル、時間感度などを含んでもよい。これは、コンポーネントのタイプ、コンポーネントの位置（オンボード、クラウド、エッジコンピューティング、及び同様のもの）を規定し得る。入力分析モジュール１２６１６はまた、ユーザの行動および環境データに関する情報をコンポーネント構成モジュール１２６１０に提供してもよい。このデータは、コンポーネント構成モジュールによって、機械学習アルゴリズムへの入力として、結果データと併せて使用され、どの入力が有益で、どれがコンポーネントが所望の結果に到達することを可能にするために有害であるかを識別し、入力、パラメータ設定などの適切な重み付けを識別してもよい。コンポーネント構成モジュール１２６１０は、構成情報－と共に全体的なＡＩソリューション１２６２４に提供されるコンポーネント１２６１２を構成する。
In an embodiment, referring to Figure 126, an AI solution selection and configuration system 12602 is depicted. Exemplary AI solution selection and configuration system 12602 includes video streams, audio streams, device interactions (e.g., mouse clicks, mouse movements, physical inputs to machines), heart rate, galvanic skin response, user biometrics such as eye tracking, etc. A data input module 12604 may be included that receives an input stream containing temporal user-related data 12614 that may be included. The data input module 12604 also receives
本明細書の他の箇所で説明したように、本開示は、ドメイン固有の問題に対する解決策を含む、自動化及び知能の向上のための機会を発見するためのシステム及び方法に関するものである。さらに、本開示は、機会が発見された後の人工知能ソリューション（例えば、ニューラルネットワーク、機械学習システム、エキスパートシステムなど）の選択及び構成にも関する。 As described elsewhere herein, the present disclosure relates to systems and methods for discovering opportunities for automation and increased intelligence, including solutions to domain-specific problems. Additionally, the present disclosure also relates to the selection and configuration of artificial intelligence solutions (eg, neural networks, machine learning systems, expert systems, etc.) after opportunities are discovered.
ここで、図１２７を参照すると、コントローラ１２７０８は、機会マイニングモジュール１５３と、人工知能構成モジュール１２７０４と、任意選択で協調フィルタ１２７２８およびクラスタリングエンジン１２７３０を有する人工知能検索エンジン１２７１０と、を含む。機会マイニングモジュール１５３は、タスク、ドメイン、またはドメイン関連問題の属性に関する属性入力など、入力１２７０２を受け取る。
Referring now to FIG. 127, controller 12708 includes
入力１２７０２は、機会マイニングモジュール１５３によって処理され、人工知能システムがタスクまたはドメインに適用できるかどうかを決定してもよい。例えば、属性入力１２７０２は、交渉タスク、作図タスク、データ入力タスク、電子メール応答タスク、データ分析タスク、文書レビュータスク、装置操作タスク、予測タスク、ＮＬＰタスク、画像認識タスク、パターン認識タスク、動き検出タスク、経路最適化タスクなどのタスク、ドメイン、又は問題の属性を含んでもよい。機会マイニングモジュール１５３は、タスクの１つ以上の属性が、自動化された又はインテリジェンスが適用された他のタスクと類似しているかどうか、又はタスクの属性に基づいて、タスクが、以前に行われたことがあるかどうかにかかわらず、潜在的に自動化可能又はインテリジェンスを適用するのに適しているかどうかを判断してもよい。例えば、作図タスクの属性は、第１のアイデアを明確にすること、第２のアイデアを明確にすること、複数のアイデアを明確にすること、複数のアイデアをペアワイズ方式で組み合わせること、およびアイデアをトリプル方式で組み合わせることを含んでもよい。アイデアの明確化は自動化には適さないかもしれないが、アイデアを対にして組み合わせたり、３つ組にしたりするタスクは、自動化に適しているか、タスクに知能を適用させることができるかもしれない。
Input 12702 may be processed by
人工知能システムをタスクまたはドメインに適用することができるという決定がなされた場合、その決定に関する出力１２７１２は、人工知能ストア１５７の検索を実行するために人工知能検索エンジン１２７１０を起動するために使用され得る。人工知能ストア１５７は、複数のドメイン固有および一般人工知能モデル１２７１８、ならびにドメイン固有および一般人工知能モデル１２７１８の構成要素を含んでもよい。人工知能ストア１５７は、カテゴリによって編成されてもよい。カテゴリは、人工知能モデルのコンポーネントタイプ、ドメイン、入力タイプ、処理タイプ、出力タイプ、計算要件、計算能力、コスト、学習状況、又はエネルギー使用量のうちの少なくとも１つであってよい。人工知能ストアは、少なくとも１つの電子商取引機能を含んでもよい。少なくとも１つの電子商取引機能は、評価、レビュー、関連するコンテンツへのリンク、提供のための機構、ライセンスのための機構、配信のための機構、又は支払いのための機構のうちの少なくとも１つを含んでもよい。モデル１２７１８は、事前に訓練されてもよく、または、訓練のために利用可能であってもよい。ドメイン固有および一般的な人工知能モデル１２７１８のコンポーネントは、言語間を検出および翻訳するコンポーネント、または高度にパーソナライズされた顧客推奨を提供するコンポーネントなどの人工知能ビルディングブロックを含んでもよい。つ以上のモデル１２７１８および／またはモデル１２７１８のコンポーネントは、人工知能ストア１５７の検索で特定されてもよい。モデル１２７１８のコンポーネントは、カスタムＡＩモデル１２７１８の組み立てにおいて使用されるスタンドアロン要素として、または完全な、オプションとして事前に訓練された、モデル１２７１８のコンポーネントとして、識別されてもよい。
If a determination is made that an artificial intelligence system can be applied to a task or domain, the output 12712 of that determination is used to launch the artificial intelligence search engine 12710 to perform a search of the
人工知能ストア１５７は、特定のタイプの問題を解決すること、またはドメイン固有の入力、データ、もしくは他のエンティティ上で動作することの少なくとも１つに対する人工知能システムの適合性を示すメタデータ１２７２４または他の記述的材料を含んでもよい。メタデータ１２７２４、または他の記述的材料、カテゴリ、または電子商取引機能は、属性入力１２７０２および／または他の選択基準１２７１４を使用して検索され得る。例えば、２Ｄオブジェクト分類を含むタスクの属性は、人工知能ストア１５７およびそのメタデータ１２７２４で検索され、２Ｄオブジェクト分類を含むタスクに適した人工知能モデル１２７１８が畳み込みニューラルネットワークであってもよいことを明らかにすることができる。例を続けると、ある種の２Ｄオブジェクト認識（例えば、直線エッジ）に較正されたＣＮＮと、別の種の２Ｄオブジェクト認識（例えば、曲線エッジと直線エッジのコンボ）に較正された別のＣＮＮなど、人工知能ストア１５７の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）のクラス内にもモデルの多様性があってもよい。この例では、２Ｄオブジェクトの種類のさらなるエッジ対曲線属性が検索された場合、人工知能ストア１５７は、分類されるべき２Ｄオブジェクトに最も適したＣＮＮを提示することになる。
The
実施形態では、入力１２７０２に加えて、人工知能モデル１２７１８および／またはそのコンポーネントについて人工知能ストア１５７を検索するために、少なくとも１つの選択基準１２７１４が人工知能検索エンジン１２７１０によって使用されてもよい。人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントの推薦に使用される選択基準は、モデルが事前に訓練されているか否か、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはそのコンポーネントがユーザ環境で実行可能であるか否か、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはそのコンポーネントがユーザにとって利用可能か否かの少なくとも１つを含んでもよい。ガバナンス原理、ガバナンスポリシー、計算要因、ネットワーク要因、データ可用性、タスク固有要因、性能要因、サービス品質要因、モデル展開の考慮、セキュリティの考慮、またはヒューマンインターフェースであって、本明細書の他の箇所に記載されている場合がある。例えば、歩行者事故回避システムの反バイアスレビューの要件などのガバナンス原則は、自律運転タスクに適用する人工知能モデルについて人工知能ストア１５７を検索するために使用されてもよい。別の例では、航空管制システムで使用される人工知能ソリューションの選択基準は、敵対的攻撃および欺瞞的入力について訓練されていることの要件であってよい。さらに別の例では、株式取引タスクで使用される人工知能ソリューションの選択基準は、人間の監視、特に、人間に基づく最終決定の要件である場合がある。
In embodiments, in addition to input 12702, at least one selection criterion 12714 may be used by artificial intelligence search engine 12710 to search
人工知能検索エンジン１２７１０は、少なくとも１つの選択基準１２７１４に対する少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントの強さまたは弱さに従って、１つまたは複数の検索結果をランク付けしてもよい。ランク付けされた検索結果は、評価及び検討、並びに最終的には選択のためにユーザに提示されてもよい。実施形態において、人工知能検索エンジン１２７１０は、検索結果をフィルタリングするために使用される、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントの要素の指示をユーザから受け取る協調フィルタ１２７２８をさらに含んでもよい。実施形態において、人工知能検索エンジン１２７１０は、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントを含む検索結果をクラスタリングするように構造化されたクラスタリングエンジン１２７３０をさらに含んでもよい。クラスタリングエンジン１２７３０は、類似性マトリックスまたはｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングのうちの少なくとも１つであってよい。クラスタリングエンジン１２７３０は、検索結果において、類似の開発者、類似のドメイン固有の問題、または類似の人工知能ソリューションのうちの少なくとも１つを関連付けることができる。 The artificial intelligence search engine 12710 may rank one or more search results according to the strength or weakness of at least one artificial intelligence model 12718 or model component against at least one selection criteria 12714 . The ranked search results may be presented to the user for evaluation and review, and ultimately selection. In embodiments, the artificial intelligence search engine 12710 may further include a collaborative filter 12728 that receives from a user an indication of elements of at least one artificial intelligence model 12718 or model component to be used to filter search results. In embodiments, the artificial intelligence search engine 12710 may further include a clustering engine 12730 structured to cluster search results that include at least one artificial intelligence model 12718 or model component. Clustering engine 12730 may be at least one of similarity matrix or k-means clustering. The clustering engine 12730 can associate at least one of similar developers, similar domain-specific problems, or similar artificial intelligence solutions in search results.
人工知能モデル１２７１８またはそのコンポーネントが、入力１２７０２単独で検索することによって、または入力１２７０２および選択基準１２７１４の両方を用いて、人工知能検索エンジン１２７１０によって識別されると、人工知能構成モジュール１２７０４は、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントと共に使用する１以上のデータ入力１２７２０を構成し得る。人工知能構成モジュール１２７０４は、特定の実施形態において、所定の問題に対する人工知能の効果的かつ効率的な使用を可能にし得る入力１２７２０が何かを発見し選択する際に動作可能であり得る。実施形態において、人工知能構成モジュール１２７０４は、少なくとも１つの構成基準１２７２２に従って、少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネント（複数可）をさらに構成してよい。実施形態において、個々のデータ入力およびモデルコンポーネントは、１つまたは複数の構成基準を介して構成されてもよく、他の実施形態において、単一の構成基準が、データ入力、ＡＩコンポーネントアセンブリなどの構成を支配する。
When an artificial intelligence model 12718 or a component thereof is identified by the artificial intelligence search engine 12710 by searching input 12702 alone or using both input 12702 and selection criteria 12714, artificial intelligence configuration module 12704 at least One or
実施形態において、少なくとも１つの構成基準１２７２２は、ユーザ環境で実行するための少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントの可用性、ユーザに対する少なくとも１つの人工知能モデル１２７１８またはモデルコンポーネントの可用性、統治原則、統治方針、計算要素、ネットワーク要素、データ可用性、タスク固有要素、性能要素、サービス品質要素、モデル展開考慮、セキュリティ考慮、またはヒューマンインターフェースのうち少なくとも１つを含んでもよい。実施形態において、少なくとも１つの構成基準は、所望の出力の特定、トレーニングデータの特定、モデルのトレーニングまたは操作における除外または包含のためのパラメータの特定、入力データ閾値、出力データ閾値、ニューラルネットワークタイプの選択、入力モデルタイプの選択、初期モデル重みの設定、モデルサイズの設定、計算展開環境の選択、トレーニング用の入力データ源の選択、操作用の入力データ源の選択、フィードバック関数／結果手段の選択、入出力用データ統合言語の選択、モデル学習用ＡＰＩの設定、モデル入力用ＡＰＩ１１２１４の設定、出力用ＡＰＩ１１２１４の設定、アクセス制御の設定、セキュリティパラメータの設定、ネットワークプロトコルの設定、ストレージパラメータの設定、経済要因の設定、データフローの設定、高可用性の設定、１以上の耐障害性環境、価格ベースのデータ取得戦略、発見的方法、決定モデルの作成、または超並列決定環境との協調の少なくとも１つを含んでもよい。実施形態において、少なくとも１つの構成基準は、任意選択で他の標準又は必須のモデル構成要素と共に、複数の識別されたモデル構成要素からＡＩソリューションを組み立てるためのパラメータを含んでもよい。例えば、モデル構成要素は、並列に実行されるように、直列に実行されるように、又は直列と並列の組み合わせで実行されるように構成されてもよい。
In embodiments, the at least one
例えば、人工知能構成モジュール１２７０４は、人工知能モデル１２７１８を構成して、あるデータ入力１２７２０を他のデータ入力よりも重く重み付けすることができる。例えば、雨の中、自律走行ソリューションは、トラクションコントロールシステムおよび前方レーダーシステムからの入力を、道路傾斜および車両速度を測定するセンサなどの、燃料効率の向上を目標とするセンサよりも重くすることができる。雨上がりには、この重み付けを逆転させることができる。
For example, artificial intelligence configuration module 12704 may configure artificial intelligence model 12718 to weight
別の例では、人工知能構成モジュール１２７０４は、データ入力１２７２０の特定の閾値内で動作するように人工知能モデル１２７１８を構成することができる。例えば、人工知能モデル１２７１８は、組合せ作図タスクで使用されてもよい。つの明確なアイデアのみがモデル１２７１８に提供されるとき、モデル１２７１８は、動作するようにトリガされないかもしれない。しかし、モデル１２７１８が３つ目のアーティキュレートされたアイデアを受け取ると、アーティキュレートされたアイデアのその組み合わせ的な処理が開始されてもよい。
In another example, artificial intelligence configuration module 12704 can configure artificial intelligence model 12718 to operate within certain thresholds of
人工知能構成モジュール１２７０４は、どのセンサをデータ入力１２７２０として使用するか、データをサンプリングする頻度、出力を送信する頻度、様々なデータ入力１２７２０の重み付け、データ入力１２７２０からのデータに適用する閾値、モデル１２７１８のあるコンポーネントの出力がモデル１２７１８の別のコンポーネントへの入力として用いられるか、モデル１２７１８のコンポーネントの動作順序、モデルのワークフロー内のモデルコンポーネントの配置などを構成してもよい。
The artificial intelligence configuration module 12704 determines which sensors to use as
人工知能構成モジュール１２７０４は、人工知能検索エンジン１２７１０によって識別された１つまたは複数のモデル構成要素から人工知能モデル１２７１８を構成してもよい。例えば、検索結果がモデル部品のみで構成されていた場合、ＡＩ構成モジュール１２７０４は、特定された１２７をどこに配置するかを構成してもよい。 Artificial intelligence construction module 12704 may construct artificial intelligence model 12718 from one or more model components identified by artificial intelligence search engine 12710 . For example, if the search results consisted only of model parts, the AI configuration module 12704 may configure where the identified 127 should be placed.
ワークフローやデータフローなど、互いに関連するコンポーネントや、モデル１２７１８が機能するために必要な他のコンポーネントと関連するコンポーネント。 Components that relate to each other, such as workflows and data flows, and to other components that are necessary for the model 12718 to function.
実施形態において、人工知能ストア１５７は、関連する人工知能アプリケーションのダウンロード、人工知能システムへのリンクまたは他の接続の確立（ＡＰＩ、ポート、コネクタ、または他のインターフェースを介したクラウド展開された人工知能システムへのリンクなど）などを可能にする、人工知能システムに対する一連のインターフェースを含み得る。
In embodiments, the
次に、図１２８０を参照する。１２８、人工知能モデル識別および選択の方法は、タスクまたはドメインの属性に関する入力を受け取ること１２８０２、および人工知能システムをタスクまたはドメインに適用できるかどうかを決定するために入力を処理すること１２８０４を含んでもよい。入力及び／又は少なくとも１つの選択基準を使用して、複数のドメイン固有及び一般的な人工知能モデル及びモデルコンポーネントの人工知能ストアを検索して、タスク又はドメイン１２８０８に適用する少なくとも１つの人工知能モデル又はモデルコンポーネントを識別することと、少なくとも１つの人工知能モデル１２８１０又はモデルコンポーネントと共に使用する１又は複数のデータ入力を構成することとを実行することである。人工知能ストアは、特定のタイプの問題を解決すること、またはドメイン固有の入力、データ、もしくは他のエンティティ上で動作することの少なくとも１つに対する人工知能システムの適合性を示すメタデータまたは他の記述的材料を含んでもよい。
Reference is now made to FIG. 128, a method of artificial intelligence model identification and selection includes receiving 12802 input regarding attributes of a task or domain, and
本方法は、少なくとも１つの選択基準１２８１２に対する少なくとも１つの人工知能モデルの強さまたは弱さにしたがって、検索の１つまたは複数の結果をランク付けすることをさらに含んでもよい。本方法は、少なくとも１つの構成基準１２８１４に従って、少なくとも１つの人工知能モデルまたはモデルコンポーネントを構成することをさらに含んでもよい。本方法は、ユーザによって選択された少なくとも１つの人工知能モデルまたはモデルコンポーネントの要素を使用して、少なくとも１つの人工知能モデルを構成する検索結果を協調フィルタリングすること１２８１６をさらに含んでもよい。本方法は、クラスタリングエンジン１２８１８を用いて、少なくとも１つの人工知能モデル又はモデルコンポーネントを構成する検索結果をクラスタリングすることをさらに含んでもよい。
The method may further include ranking one or more results of the search according to the strength or weakness of the at least one artificial intelligence model against the at least one
実施形態において、本開示を通じて説明されるようなコントローラ、回路、システム、データコレクタ、ストレージシステム、ネットワーク要素などの１つまたは複数は、マイクロプロセッサ、プログラマブルロジックコントローラなどのアナログ、デジタル、または混合信号回路などの集積回路中または集積回路上で具現化されてもよい。特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又は他の回路、例えば、１つ又は複数の回路基板上に配置された１つ又は複数のチップ上に具現化され、（潜在的に加速した速度、エネルギー性能、入出力性能、又は同様のもので）ハードウェアで本明細書に記載の機能のうちの１つ又は複数を提供するようなものであってよい。これは、最大数十億の論理ゲート、フリップフロップ、マルチプレクサ、及び他の回路を有する回路を小さな空間に設定し、ボードレベルの集積と比較して高速処理、低電力散逸、及び製造コストの削減を容易にすることを含み得る。実施形態において、デジタルＩＣ、典型的にはマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラなどは、ブール代数を使用してデジタル信号を処理し、本明細書に記載の回路、コントローラ、および他のシステムに関与するような複雑な論理を具現化することができる。実施形態において、データコレクタ、エキスパートシステム、ストレージシステムなどは、論理ＩＣ、メモリチップ、インタフェースＩＣ（例えば、レベルシフタ、シリアライザ）などのデジタル集積回路として具現化されてもよい。レベルシフタ、シリアライザ、デシリアライザ等）、電力管理ＩＣ及び／又はプログラマブルデバイス、リニアＩＣ、ＲＦＩＣ等のアナログ集積回路、又はデータ収集ＩＣ（Ａ／Ｄコンバータ、Ｄ／Ａコンバータ、デジタルポテンショメータを含む）及び／又はクロック／タイミングＩＣ等の混合信号ＩＣ等として具現化することができる。 In embodiments, one or more of the controllers, circuits, systems, data collectors, storage systems, network elements, etc., as described throughout this disclosure are analog, digital, or mixed signal circuits such as microprocessors, programmable logic controllers, etc. may be embodied in or on an integrated circuit such as Application specific integrated circuits, field programmable gate arrays, or other circuits, e.g. embodied on one or more chips arranged on one or more circuit substrates (potentially accelerated such as providing one or more of the functions described herein in hardware (energy performance, input/output performance, or the like). It packs circuits with up to billions of logic gates, flip-flops, multiplexers, and other circuits into a small space for faster processing, lower power dissipation, and reduced manufacturing costs compared to board-level integration. may include facilitating In embodiments, digital ICs, typically microprocessors, digital signal processors, microcontrollers, etc., use Boolean algebra to process digital signals and provide signals to the circuits, controllers, and other systems described herein. Complex logic can be embodied as involved. In embodiments, data collectors, expert systems, storage systems, etc. may be embodied as digital integrated circuits such as logic ICs, memory chips, interface ICs (eg, level shifters, serializers). level shifters, serializers, deserializers, etc.), power management ICs and/or programmable devices, linear ICs, analog integrated circuits such as RFICs, or data acquisition ICs (including A/D converters, D/A converters, digital potentiometers) and/or It can be embodied as a mixed signal IC, such as a clock/timing IC, or the like.
本開示のいくつかの実施形態のみを示し、説明したが、以下の請求項に記載された本開示の精神および範囲から逸脱することなく、多くの変更および修正がそれに対してなされ得ることは当業者には明らかであろう。本明細書で参照されるすべての特許出願および特許（外国および国内の両方）ならびにすべての他の刊行物は、法律で許可される最大限の範囲において、その全体が本明細書に組み込まれる。 While only certain embodiments of the disclosure have been shown and described, it will be appreciated that many changes and modifications can be made thereto without departing from the spirit and scope of the disclosure as set forth in the following claims. clear to the trader. All patent applications and patents (both foreign and domestic) and all other publications referenced herein are hereby incorporated in their entirety to the fullest extent permitted by law.
本開示は、本開示の実施形態を例示するために、特定の動作および／または手順を実行するように構成された、コントローラ、回路、モジュール、エンジン、プロセッサなどの１つまたは複数の要素（「制御要素」）を参照する。所定の制御要素は、説明を明確にするために単一のデバイスとして記載されることがあるが、制御要素は、単一のデバイスであってもよく、または複数のデバイスにわたって分散され、制御要素の側面は、所定のデバイス（複数可）のすべてまたは一部として具現化される。本開示の任意の態様を制限することなく、制御要素は、センサ、アクチュエータ、ユーザインタフェース、コンピューティング資源（例えば、プロセッサ、ネットワーク、および／またはメモリストレージ）、および／またはコンピュータ可読媒体上の実行可能命令、のいずれか１つ以上として具体化されてもよいし、通信可能にまたは動作可能に連結されてもよい。 To illustrate embodiments of the present disclosure, the present disclosure describes one or more elements such as controllers, circuits, modules, engines, processors, etc. (“ control elements”). Although a given control element may be described as a single device for clarity of explanation, the control element may be a single device or may be distributed across multiple devices such that the control element Aspects of are embodied as all or part of a given device(s). Without limiting any aspect of the present disclosure, control elements may be sensors, actuators, user interfaces, computing resources (e.g., processors, networks, and/or memory storage), and/or executable on computer readable media. instructions, and may be communicatively or operably linked.
本明細書に記載された方法及びシステムは、プロセッサ上でコンピュータソフトウェア、プログラムコード、及び／又は命令を実行する機械を通して、一部又は全部を展開することができる。本開示は、機械上の方法として、機械の一部または機械に関連するシステムまたは装置として、または機械の１つまたは複数で実行されるコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品として実施されてもよい。実施形態において、プロセッサは、サーバ、クラウドサーバ、クライアント、ネットワークインフラ、モバイルコンピューティングプラットフォーム、据置型コンピューティングプラットフォーム、または他のコンピューティングプラットフォームの一部であってよい。プロセッサは、プログラム命令、コード、バイナリ命令などを実行することができる任意の種類の計算装置または処理装置であってよい。プロセッサは、信号プロセッサ、デジタルプロセッサ、組み込みプロセッサ、マイクロプロセッサ、またはその上に格納されたプログラムコードまたはプログラム命令の実行を直接的または間接的に促進し得るコプロセッサ（数学コプロセッサ、グラフィックコプロセッサ、通信コプロセッサなど）等の任意の変種であってもよいし、それを含んでいてもよい。さらに、プロセッサは、複数のプログラム、スレッド、およびコードの実行を可能にしてもよい。そのスレッドは、プロセッサの性能を向上させ、アプリケーションの同時動作を容易にするために、同時に実行されてもよい。実施態様として、本明細書に記載される方法、プログラムコード、プログラム命令などは、１つまたは複数のスレッドで実施されてもよい。スレッドは、それらに関連する割り当てられた優先順位を有することができる他のスレッドを生成してもよく、プロセッサは、プログラムコードに提供される命令に基づく優先順位または他の順序に基づいて、これらのスレッドを実行してもよい。プロセッサ、または１を利用する任意の機械は、本明細書および他の場所で説明されるような方法、コード、命令、およびプログラムを格納する非一時的なメモリを含んでもよい。プロセッサは、本明細書および他の場所で説明されるような方法、コード、および命令を格納し得るインターフェースを介して、非一時的な記憶媒体にアクセスしてもよい。コンピューティングまたは処理デバイスによって実行可能な方法、プログラム、コード、プログラム命令または他のタイプの命令を格納するためのプロセッサに関連する記憶媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キャッシュなどのうちの１つまたは複数を含んでもよいが、これらに限定されることはない。 The methods and systems described herein may be deployed in part or in whole through machines executing computer software, program code and/or instructions on processors. The present disclosure may be embodied as a method on a machine, as a system or apparatus as part of or associated with a machine, or as a computer program product embodied in a computer readable medium executing on one or more of the machines. good too. In embodiments, the processor may be part of a server, cloud server, client, network infrastructure, mobile computing platform, stationary computing platform, or other computing platform. A processor may be any type of computing or processing device capable of executing program instructions, code, binary instructions, and the like. A processor may be a signal processor, digital processor, embedded processor, microprocessor, or coprocessor (mathematical coprocessor, graphics coprocessor, communication coprocessor, etc.). Additionally, a processor may enable the execution of multiple programs, threads, and code. The threads may be executed concurrently to improve processor performance and facilitate concurrent operation of applications. As an implementation, the methods, program code, program instructions, etc. described herein may be implemented in one or more threads. Threads may spawn other threads that may have assigned priorities associated with them, and the processor may assign these threads based on priority or other ordering based on instructions provided in the program code. threads may run. A processor, or any machine utilizing one, may include non-transitory memory for storing methods, code, instructions, and programs as described herein and elsewhere. A processor may access non-transitory storage media through an interface that may store methods, code, and instructions as described herein and elsewhere. Storage media associated with processors for storing methods, programs, codes, program instructions or other types of instructions executable by a computing or processing device include CD-ROM, DVD, memory, hard disk, flash drive, RAM , ROM, cache, etc., but are not limited to these.
プロセッサは、マルチプロセッサの速度及び性能を向上させ得る１つ又は複数のコアを含んでもよい。実施形態では、プロセスは、２つ以上の独立したコア（ダイと呼ばれる）を組み合わせたデュアルコアプロセッサ、クアッドコアプロセッサ、他のチップレベルマルチプロセッサ等であってもよい。 A processor may include one or more cores, which may increase the speed and performance of multiprocessors. In embodiments, a process may be a dual-core processor that combines two or more independent cores (called a die), a quad-core processor, other chip-level multiprocessors, or the like.
本明細書に記載された方法およびシステムは、サーバ、クライアント、ファイアウォール、ゲートウェイ、ハブ、ルータ、または他のそのようなコンピュータおよび／またはネットワークハードウェア上でコンピュータソフトウェアを実行するマシンを介して一部または全部が展開され得る。ソフトウェアプログラムは、ファイルサーバ、プリントサーバ、ドメインサーバ、インターネットサーバ、イントラネットサーバ、クラウドサーバ、および二次サーバ、ホストサーバ、分散サーバなどの他の変形を含むことができるサーバに関連付けられることがある。サーバは、メモリ、プロセッサ、コンピュータ可読媒体、記憶媒体、ポート（物理および仮想）、通信装置、および有線または無線媒体を通じて他のサーバ、クライアント、マシン、および装置にアクセスすることができるインターフェースのうちの１つ以上を含んでもよい。本明細書等に記載された方法、プログラム、またはコードは、サーバによって実行され得る。さらに、本願に記載されるような方法の実行に必要な他の装置は、サーバに関連するインフラの一部とみなすことができる。 The methods and systems described herein may be implemented in part through machines executing computer software on servers, clients, firewalls, gateways, hubs, routers, or other such computer and/or network hardware. or all can be deployed. Software programs may be associated with servers, which may include file servers, print servers, domain servers, Internet servers, intranet servers, cloud servers, and other variations such as secondary servers, hosted servers, distributed servers, and the like. Servers are among the interfaces that allow access to other servers, clients, machines, and devices through memory, processors, computer-readable media, storage media, ports (physical and virtual), communication devices, and wired or wireless media. One or more may be included. A method, program, or code described herein may be executed by a server. Additionally, other devices required for performing methods as described herein may be considered part of the infrastructure associated with the server.
サーバは、クライアント、他のサーバ、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散サーバ、ソーシャルネットワークなどを含む他の装置へのインタフェースを提供してもよい。さらに、この結合および／または接続は、ネットワークを介したプログラムのリモート実行を促進してもよい。これらのデバイスの一部またはすべてのネットワーク化は、本開示の範囲から逸脱することなく、１つまたは複数の場所でのプログラムまたは方法の並列処理を容易にし得る。さらに、インターフェースを介してサーバに接続された装置のいずれかが、方法を格納することができる少なくとも１つの記憶媒体を含んでもよい。
プログラム、コード、および／または命令。中央リポジトリは、異なるデバイス上で実行されるようにプログラム命令を提供してもよい。この実施態様では、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、およびプログラムのための記憶媒体として機能してもよい。
Servers may provide interfaces to other devices, including clients, other servers, printers, database servers, print servers, file servers, communication servers, distributed servers, social networks, and the like. Additionally, this coupling and/or connection may facilitate remote execution of programs over a network. Networking some or all of these devices may facilitate parallel processing of a program or method at one or more locations without departing from the scope of this disclosure. Additionally, any of the devices connected to the server via an interface may include at least one storage medium capable of storing the method.
Programs, Code and/or Instructions. A central repository may provide program instructions to be executed on different devices. In this implementation, the remote repository may serve as a storage medium for program code, instructions, and programs.
ソフトウェアプログラムは、ファイルクライアント、プリントクライアント、ドメインクライアント、インターネットクライアント、イントラネットクライアント、および二次クライアント、ホストクライアント、分散クライアントなどの他の変形を含むことができるクライアントに関連付けられることがある。クライアントは、メモリ、プロセッサ、コンピュータ可読媒体、記憶媒体、ポート（物理および仮想）、通信装置、および有線または無線媒体を通じて他のクライアント、サーバ、マシン、および装置にアクセスすることができるインターフェースなどのうちの１つまたは複数を含んでもよい。本明細書等に記載された方法、プログラム、またはコードは、クライアントによって実行され得る。さらに、本願に記載されるような方法の実行に必要な他の装置は、クライアントに関連するインフラの一部と見なすことができる。 Software programs may be associated with clients, which may include file clients, print clients, domain clients, Internet clients, intranet clients, and other variations such as secondary clients, host clients, distributed clients, and the like. A client may include memory, processors, computer-readable media, storage media, ports (physical and virtual), communication devices, and interfaces that may access other clients, servers, machines, and devices through wired or wireless media. may include one or more of Any method, program, or code described herein may be executed by a client. In addition, other equipment required for execution of methods as described herein can be considered part of the infrastructure associated with the client.
クライアントは、サーバ、他のクライアント、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散サーバなどを含む他のデバイスへのインタフェースを提供してもよい。さらに、この結合および／または接続は、ネットワークを介したプログラムのリモート実行を促進することができる。これらのデバイスの一部またはすべてのネットワーク化は、本開示の範囲から逸脱することなく、１つまたは複数の場所でのプログラムまたは方法の並列処理を容易にし得る。さらに、インターフェースを介してクライアントに取り付けられた装置のいずれかが、方法、プログラム、アプリケーション、コード及び／又は命令を格納することができる少なくとも１つの記憶媒体を含んでもよい。中央リポジトリは、異なるデバイス上で実行されるプログラム命令を提供してもよい。この実施態様では、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、およびプログラムのための記憶媒体として機能してもよい。 Clients may provide interfaces to other devices, including servers, other clients, printers, database servers, print servers, file servers, communication servers, distributed servers, and the like. Further, this coupling and/or connection can facilitate remote execution of programs over a network. Networking some or all of these devices may facilitate parallel processing of a program or method at one or more locations without departing from the scope of this disclosure. Additionally, any of the devices attached to the client via the interface may include at least one storage medium capable of storing methods, programs, applications, code and/or instructions. A central repository may provide program instructions to be executed on different devices. In this implementation, the remote repository may serve as a storage medium for program code, instructions, and programs.
本明細書に記載された方法およびシステムは、その一部または全部がネットワーク・インフラストラクチャを通じて展開される場合がある。ネットワークインフラは、コンピューティングデバイス、サーバ、ルータ、ハブ、ファイアウォール、クライアント、パーソナルコンピュータ、通信デバイス、ルーティングデバイス、および当該技術分野で知られている他のアクティブおよびパッシブデバイス、モジュールおよび／またはコンポーネントなどの要素を含むことができる。ネットワークインフラに関連するコンピューティング及び／又は非コンピューティングデバイス（複数可）は、他の構成要素とは別に、フラッシュメモリ、バッファ、スタック、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶媒体を含んでもよい。本明細書および他の場所で説明されるプロセス、方法、プログラムコード、命令は、ネットワークインフラストラクチャ要素の１つまたは複数によって実行されてもよい。本明細書に記載された方法及びシステムは、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）、及び／又はサービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）の特徴を伴うものを含む、任意の種類のプライベート、コミュニティ、又はハイブリッドクラウドコンピューティングネットワーク又はクラウドコンピューティング環境での使用に適合され得る。 The methods and systems described herein may be deployed in whole or in part through a network infrastructure. A network infrastructure may include computing devices, servers, routers, hubs, firewalls, clients, personal computers, communication devices, routing devices, and other active and passive devices, modules and/or components known in the art. can contain elements. Computing and/or non-computing device(s) associated with the network infrastructure may include storage media such as flash memory, buffers, stacks, RAM, ROM, etc., among other components. The processes, methods, program code, instructions described herein and elsewhere may be performed by one or more of the network infrastructure elements. The methods and systems described herein can be of any type, including those involving software as a service (SaaS), platform as a service (PaaS), and/or infrastructure as a service (IaaS) characteristics. may be adapted for use in private, community, or hybrid cloud computing networks or cloud computing environments.
本明細書および他の場所で説明される方法、プログラムコード、および命令は、複数のセルを有するセルラーネットワーク上で実施され得る。セルラーネットワークは、周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）ネットワークまたは符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）ネットワークのいずれかであってよい。セルラーネットワークは、モバイルデバイス、セルサイト、基地局、リピータ、アンテナ、タワーなどを含んでもよい。セルラーネットワークは、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、３Ｇ、ＥＶＤＯ、メッシュ、または他のネットワークタイプであってもよい。 The methods, program codes, and instructions described herein and elsewhere may be implemented on a cellular network having multiple cells. A cellular network may be either a frequency division multiple access (FDMA) network or a code division multiple access (CDMA) network. A cellular network may include mobile devices, cell sites, base stations, repeaters, antennas, towers, and the like. Cellular networks may be GSM, GPRS, 3G, EVDO, mesh, or other network types.
本明細書および他の場所で説明された方法、プログラムコード、および命令は、モバイルデバイス上で、またはモバイルデバイスを通して実装されてもよい。モバイルデバイスは、ナビゲーションデバイス、携帯電話、モバイルパーソナルデジタルアシスタント、ラップトップ、パームトップ、ネットブック、ポケットベル、電子ブックリーダー、音楽プレーヤーなどを含んでもよい。これらの装置は、他の構成要素とは別に、フラッシュメモリ、バッファ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶媒体、及び１つ以上のコンピューティングデバイスを含んでもよい。モバイルデバイスに関連するコンピューティングデバイスは、そこに格納されたプログラムコード、方法、および命令を実行することが可能であってもよい。あるいは、モバイルデバイスは、他のデバイスと協働して命令を実行するように構成されてもよい。モバイルデバイスは、サーバとインターフェース接続され、プログラムコードを実行するように構成された基地局と通信してもよい。モバイルデバイスは、ピアツーピアネットワーク、メッシュネットワーク、または他の通信ネットワーク上で通信してもよい。プログラムコードは、サーバに関連付けられた記憶媒体に格納され、サーバ内に組み込まれたコンピューティングデバイスによって実行されてもよい。基地局は、コンピューティングデバイスと記憶媒体とを含んでもよい。記憶媒体は、プログラムコードと、基地局に関連するコンピューティングデバイスによって実行される命令とを記憶してもよい。 The methods, program codes, and instructions described herein and elsewhere may be implemented on or through mobile devices. Mobile devices may include navigation devices, cell phones, mobile personal digital assistants, laptops, palmtops, netbooks, pagers, e-book readers, music players, and the like. These devices may include, among other components, storage media such as flash memory, buffers, RAM, ROM, and one or more computing devices. A computing device associated with the mobile device may be capable of executing program codes, methods, and instructions stored thereon. Alternatively, mobile devices may be configured to execute instructions in cooperation with other devices. Mobile devices may communicate with a base station interfaced with a server and configured to execute program code. A mobile device may communicate over a peer-to-peer network, mesh network, or other communication network. The program code may be stored in storage media associated with the servers and executed by computing devices embedded within the servers. A base station may include a computing device and a storage medium. A storage medium may store program code and instructions that are executed by a computing device associated with the base station.
コンピュータソフトウェア、プログラムコード、および／または命令は、以下のものを含む機械可読媒体上に格納および／またはアクセスされてもよい：コンピューティングに使用されるデジタルデータをある間隔の間保持するコンピュータコンポーネント、デバイス、および記録媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）として知られる半導体ストレージ、光ディスク、ハードディスク、テープ、ドラム、カードなどの磁気ストレージの形態などの、より永久保存用の通常マスストレージ、プロセッサレジスタ、キャッシュメータ、揮発メモリ、不揮発メモリ、ＣＤ、ＤＶＤなどの光学ストレージ、フラッシュメモリ（例えば、ＵＳＢメモリまたはキー）などの取り外し可能メディア、オフラインの。ＵＳＢスティックやキーなど）、フロッピーディスク、磁気テープ、紙テープ、パンチカード、スタンドアロンＲＡＭディスク、Ｚｉｐドライブ、リムーバブルマスストレージ、オフラインなど、その他のコンピュータメモリ、例えばダイナミックメモリ、スタティックメモリ、読み書き可能なストレージ、読み取り専用、ランダムアクセス、順次アクセス、ロケーションアドレス可能、ファイルアドレス可能、コンテンツアドレス可能、ネットワーク接続ストレージ、記憶領域ネットワーク、バーコード、磁気インクなどである。 Computer software, program code, and/or instructions may be stored and/or accessed on machine-readable media, including: computer components that retain digital data used in computing for intervals; Devices and more permanent mass storage, such as recording media, semiconductor storage known as random access memory (RAM), optical discs, hard disks, tapes, drums, cards, and other forms of magnetic storage, processor registers, cash meters , volatile memory, non-volatile memory, optical storage such as CD, DVD, removable media such as flash memory (eg, USB memory or key), off-line. USB sticks and keys), floppy disks, magnetic tapes, paper tapes, punched cards, stand-alone RAM disks, Zip drives, removable mass storage, offline, and other computer memory such as dynamic memory, static memory, read/write storage, read Dedicated, random access, sequential access, location addressable, file addressable, content addressable, network attached storage, storage area network, bar code, magnetic ink, and the like.
本明細書に記載される方法及びシステムは、物理的及び／又は無形のアイテムをある状態から別の状態に変換することができる。本明細書に記載される方法及びシステムは、物理的及び／又は無形のアイテムを表すデータを、ある状態から別の状態に変換することもできる。 The methods and systems described herein can transform physical and/or intangible items from one state to another. The methods and systems described herein can also transform data representing physical and/or intangible items from one state to another.
図中のフローチャートおよびブロック図を含め、本明細書で説明および描写される要素は、要素間の論理的な境界を意味するものである。しかしながら、ソフトウェアまたはハードウェア工学の実践に従って、描かれた要素およびその機能は、モノリシックソフトウェア構造として、スタンドアロンソフトウェアモジュールとして、または外部ルーチン、コード、サービスなどを採用するモジュールとして、またはこれらの任意の組み合わせとして、そこに格納されたプログラム命令を実行できるプロセッサを有するコンピュータ実行媒体を通じて機械に実装されてもよく、すべてのそのような実装が本開示の範囲内であってもよい。このような機械の例としては、パーソナルデジタルアシスタント、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、他の携帯コンピューティングデバイス、医療機器、有線または無線通信デバイス、トランスデューサ、チップ、電卓、人工衛星、タブレットＰＣ、電子書籍、ガジェット、電子デバイス、人工知能を有するデバイス、演算装置、ネットワーキング装置、サーバ、ルータなどが挙げられ得るが、それらに限定されるものではない。さらに、フローチャートやブロック図に描かれた要素、あるいはその他の論理的構成要素は、プログラム命令を実行可能な機械に実装されてもよい。したがって、前述の図面および説明は、開示されたシステムの機能的側面を示しているが、これらの機能的側面を実装するためのソフトウェアの特定の配置は、明示的に記載されているか、または文脈から明らかでない限り、これらの説明から推論されるべきではない。同様に、上記で特定され、説明された様々なステップは、変化させてもよく、ステップの順序は、本明細書に開示された技術の特定の用途に適合させてもよいことが理解されるであろう。全てのそのような変形及び修正は、本開示の範囲内に入ることが意図されている。そのため、様々なステップに対する順序の描写及び／又は説明は、特定の用途によって要求されない限り、又は明示的に記載されているか、又は文脈から明らかでない限り、それらのステップに対する特定の実行順序を要求すると理解すべきではない。 Elements described and depicted herein, including flowcharts and block diagrams in the figures, imply logical boundaries between the elements. However, in accordance with software or hardware engineering practice, the depicted elements and their functionality may be represented as monolithic software structures, as stand-alone software modules, or as modules employing external routines, code, services, etc., or any combination thereof. as a machine through a computer-executable medium having a processor capable of executing program instructions stored thereon, and all such implementations may be within the scope of the present disclosure. Examples of such machines include personal digital assistants, laptops, personal computers, cell phones, other portable computing devices, medical equipment, wired or wireless communication devices, transducers, chips, calculators, satellites, tablet PCs, Electronic books, gadgets, electronic devices, devices with artificial intelligence, computing devices, networking devices, servers, routers, etc., may include, but are not limited to. Further, the elements depicted in flowcharts, block diagrams, or other logical components may be implemented on machines capable of executing program instructions. Thus, while the foregoing drawings and description illustrate functional aspects of the disclosed system, the specific arrangement of software for implementing those functional aspects may be either explicitly described or given in context. No inference should be drawn from these statements unless it is clear from Likewise, it is understood that the various steps identified and described above may be varied and the order of steps may be adapted to suit a particular application of the techniques disclosed herein. Will. All such variations and modifications are intended to fall within the scope of this disclosure. As such, the depiction and/or description of an order for various steps does not imply a particular order of execution for those steps unless required by a particular application or explicitly stated or apparent from context. should not understand.
上述した方法及び／又はプロセス、並びにそれに関連するステップは、ハードウェア、ソフトウェア、又は特定の用途に適したハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせで実現することができる。ハードウェアは、汎用コンピュータ及び／又は専用コンピューティングデバイス又は特定のコンピューティングデバイス又は特定のコンピューティングデバイスの特定の態様又はコンポーネントを含んでもよい。プロセスは、内部及び／又は外部メモリと共に、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、組み込みマイクロコントローラ、プログラム可能なデジタル信号プロセッサ又は他のプログラム可能なデバイスで実現されてもよい。また、プロセスは、特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、または電子信号を処理するように構成され得る他の任意のデバイスまたはデバイスの組み合わせにおいて具現化されてもよく、またはその代わりに、電子信号を処理するように構成されてもよい。さらに、プロセスの１つ以上は、機械可読媒体上で実行可能なコンピュータ実行可能コードとして実現されてもよいことが理解されるであろう。 The methods and/or processes described above, and the steps associated therewith, may be implemented in hardware, software, or any combination of hardware and software suitable for a particular application. The hardware may include general purpose computers and/or special purpose computing devices or specific computing devices or specific aspects or components of specific computing devices. The processes may be implemented in one or more microprocessors, microcontrollers, embedded microcontrollers, programmable digital signal processors or other programmable devices, along with internal and/or external memory. The processes may also be embodied in an application specific integrated circuit, programmable gate array, programmable array logic, or any other device or combination of devices that may be configured to process electronic signals, or alternatively. may also be configured to process electronic signals. Additionally, it will be appreciated that one or more of the processes may be embodied as computer-executable code executable on a machine-readable medium.
コンピュータ実行可能コードは、Ｃなどの構造化プログラミング言語、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、または他の高位または低位プログラミング言語（アセンブリ言語、ハードウェア記述言語、データベースプログラミング言語および技術を含む）を使用して作成することができ、上記の装置の１つ、ならびにプロセッサ、プロセッサアーキテクチャ、または異なるハードウェアとソフトウェアの異種組み合わせ、またはプログラム命令を実行できる他の機械上で実行するために格納、コンパイルまたは解釈されてもよい。 Computer-executable code uses structured programming languages such as C, object-oriented programming languages such as C++, or other high-level or low-level programming languages (including assembly language, hardware description languages, database programming languages and techniques). and stored, compiled or interpreted for execution on one of the above devices, as well as processors, processor architectures, or heterogeneous combinations of different hardware and software, or other machines capable of executing program instructions. may be
したがって、１つの態様において、上述の方法およびその組み合わせは、１つまたは複数のコンピューティングデバイス上で実行されるとき、そのステップを実行するコンピュータ実行可能コードで具現化されてもよい。別の態様では、方法は、そのステップを実行するシステムで具現化されてもよく、多くの方法でデバイス間に分散されてもよく、または機能のすべてが、専用のスタンドアロンデバイスまたは他のハードウェアに統合されてもよい。別の態様では、上述のプロセスに関連するステップを実行するための手段は、上述のハードウェアおよび／またはソフトウェアのいずれかを含んでもよい。そのようなすべての順列および組み合わせは、本開示の範囲に入ることが意図されている。 Thus, in one aspect, the above-described methods and combinations thereof may be embodied in computer-executable code that performs its steps when executed on one or more computing devices. In another aspect, the method may be embodied in a system that performs its steps, may be distributed among devices in any number of ways, or all of the functionality may reside on a dedicated stand-alone device or other hardware device. may be integrated into In another aspect, means for performing the steps associated with the processes described above may include any of the hardware and/or software described above. All such permutations and combinations are intended to fall within the scope of this disclosure.
本開示は、詳細に示され説明された好ましい実施形態に関連して開示されているが、それに対する様々な変更および改良は、当業者にとって容易に明らかになるであろう。従って、本開示の精神及び範囲は、前述の例によって限定されるものではなく、法律で許容される最も広い意味で理解されるものである。 Although the present disclosure has been disclosed in connection with the preferred embodiments shown and described in detail, various modifications and improvements thereto will become readily apparent to those skilled in the art. Accordingly, the spirit and scope of the present disclosure are not to be limited by the foregoing examples, but are to be understood in the broadest sense permitted by law.
本開示を説明する文脈における（特に以下の請求項の文脈における）用語「ａ」及び「ａｎ」及び「ｔｈｅ」並びに同様の参照語の使用は、本明細書において特に示されない限り、又は文脈によって明らかに矛盾しない限り、単数と複数の双方をカバーすると解釈されるものとする。用語「からなる」、「有する」、「含む」、及び「含む」は、特に断らない限り、オープンエンド用語（すなわち、「含むが、これに限定されない」という意味）として解釈されるものとする。本明細書における値の範囲の暗唱は、本明細書において特に示されない限り、範囲内に入る各別の値を個別に参照するための略記法として役立つことを単に意図しており、各別の値は、本明細書に個別に記載されているかのように本明細書に組み入れられる。本明細書に記載される全ての方法は、本明細書に別途示されない限り、または文脈によって明らかに矛盾しない限り、任意の適切な順序で実行することができる。本明細書で提供される任意の及び全ての例、又は例示的な言語（例えば、「など」）の使用は、単に本開示をより良く照らすことを意図しており、特に主張しない限り本開示の範囲に制限を与えるものでない。用語「セット」は、単一の部材を有するセットを含むことができる。本明細書におけるいかなる文言も、請求されていない要素を本開示の実施に不可欠であると示すものとして解釈されるべきではない。 The use of the terms "a" and "an" and "the" and similar reference terms in the context of describing the present disclosure (especially in the context of the claims below) are defined as follows unless otherwise indicated herein or by the context. shall be construed to cover both the singular and the plural unless clearly contradicted. The terms “consisting of,” “having,” “including,” and “including” shall be construed as open-ended terms (i.e., meaning “including, but not limited to”) unless otherwise indicated. . Recitation of ranges of values herein is merely intended to serve as a shorthand method for referring individually to each separate value that falls within the range, unless otherwise indicated herein; Values are incorporated herein as if individually set forth herein. All methods described herein can be performed in any suitable order unless otherwise indicated herein or otherwise clearly contradicted by context. The use of any and all examples or exemplary language (e.g., "such as") provided herein is merely intended to better illuminate the present disclosure and unless otherwise claimed, is not intended to limit the scope of The term "set" can include a set having a single member. No language in the specification should be construed as indicating any non-claimed element as essential to the practice of the disclosure.
前述の書面の説明により、当業者は、現在その最良の態様と考えられるものを製造し使用することができるが、当業者であれば、本明細書の特定の実施形態、方法、及び例の変形、組み合わせ、及び同等物の存在を理解し評価することができる。したがって、本開示は、上述した実施形態、方法、及び例によって限定されるべきではなく、本開示の範囲及び精神の範囲内の全ての実施形態及び方法によって限定されるべきである。 Although the foregoing written descriptions enable those skilled in the art to make and use the presently contemplated best mode thereof, it is believed that the specific embodiments, methods, and examples of the present specification may be readily appreciated by those skilled in the art. Understands and appreciates the existence of variations, combinations and equivalents. Accordingly, the present disclosure should not be limited by the above-described embodiments, methods, and examples, but should be limited by all embodiments and methods within the scope and spirit of the present disclosure.
本書で参照されるすべての文書は、参照することにより、本書に完全に記載されているかのように本書に組み込まれる。
All documents referenced in this document are hereby incorporated by reference as if fully set forth herein.
Claims (115)
前記入力を受信し、該入力と少なくとも１つの選択基準とを用いて、複数のドメイン固有及び汎用の、人工知能モデル及びモデルコンポーネントの人工知能ストアの検索を実行し、前記タスク又は前記ドメインに適用する人工知能モデル又はモデルコンポーネントの少なくとも一方を特定するように構成された人工知能検索エンジンと、
前記人工知能モデル又は前記モデルコンポーネントの前記少なくとも一方で使用する、１つ又は複数のデータ入力を設定するように構成された人工知能設定モジュールと、を含むことを特徴とするシステム。 an opportunity mining module configured to receive input regarding attributes of a task or domain and process the input to determine whether an artificial intelligence system can be applied to said task or domain;
receiving said input and performing a search of an artificial intelligence store for a plurality of domain-specific and general artificial intelligence models and model components using said input and at least one selection criterion to apply to said task or said domain; an artificial intelligence search engine configured to identify at least one of an artificial intelligence model or model component that
and an artificial intelligence configuration module configured to configure one or more data inputs for use with the at least one of the artificial intelligence model or the model component.
前記入力と少なくとも１つの選択基準とを使用して、複数のドメイン固有及び汎用の、人工知能モデル及びモデルコンポーネントの人工知能ストアの検索を実行し、前記タスク又は前記ドメインに適用する人工知能モデル又はモデルコンポーネントの少なくとも一方を特定すること、及び、
前記人工知能モデル又は前記モデルコンポーネントの前記少なくとも一方で使用する、１つ又は複数のデータ入力を設定すること、を含むことを特徴とする方法。 receiving input regarding attributes of a task or domain and processing the input to determine whether an artificial intelligence system can be applied to the task or domain;
performing a search of an artificial intelligence store for a plurality of domain-specific and general artificial intelligence models and model components using said input and at least one selection criterion to apply to said task or said domain; identifying at least one of the model components; and
configuring one or more data inputs to use at least one of the artificial intelligence model or the model component.
前記入力を受信し、該入力を用いて、複数のドメイン固有及び汎用の、人工知能モデル及びモデルコンポーネントの人工知能ストアの検索を実行し、前記タスク又は前記ドメインに適用する人工知能モデル又はモデルコンポーネントの少なくとも一方を特定する人工知能検索エンジンと、
前記人工知能モデル又は前記モデルコンポーネントの前記少なくとも一方で使用する、１つ又は複数のデータ入力を設定する人工知能設定モジュールと、を含むことを特徴とするシステム。 an opportunity mining module that receives input regarding attributes of a task or domain and processes the input to determine whether an artificial intelligence system is applicable to the task or domain;
receiving said input and using said input to perform a search of an artificial intelligence store for a plurality of domain-specific and general artificial intelligence models and model components to apply to said task or said domain; an artificial intelligence search engine that identifies at least one of
and an artificial intelligence configuration module that configures one or more data inputs for use with the at least one of the artificial intelligence model or the model component.
前記入力を使用して、複数のドメイン固有及び汎用の人工知能モデルの人工知能ストアの検索を実行し、前記タスク又は前記ドメインに適用する人工知能モデル又はモデルコンポーネントの少なくとも一方を特定すること、及び、
人工知能モデル又はモデルコンポーネントの前記少なくとも一方で使用する、１つ又は複数のデータ入力を設定すること、を含むことを特徴とする方法。 receiving input regarding attributes of a task or domain and processing the input to determine whether an artificial intelligence system can be applied to the task or domain;
performing a search of an artificial intelligence store for a plurality of domain-specific and general artificial intelligence models using said input to identify at least one artificial intelligence model or model component to apply to said task or said domain; ,
A method, comprising: configuring one or more data inputs for use in said at least one of an artificial intelligence model or model component.
少なくとも１つの機能性媒体を受け取るように構成された媒体入力モジュールと、
前記少なくとも１つの機能性媒体を分析し、アクションパラメータを特定するように構成された媒体分析モジュールと、
自動化されたロボティックプロセスで使用するためのＡＩソリューションの少なくとも１つのコンポーネントを選択するように構成されたソリューション選択モジュールであって、前記選択が少なくとも部分的に前記アクションパラメータに基づくものである前記ソリューション選択モジュールと、を含むことを特徴とするシステム。 A system for the selection and configuration of automated robotic processes, comprising:
a media input module configured to receive at least one functional media;
a media analysis module configured to analyze the at least one functional media and identify action parameters;
A solution selection module configured to select at least one component of an AI solution for use in an automated robotic process, wherein said selection is based at least in part on said action parameters. A system, comprising: a selection module;
前記媒体分析モジュールは、更に、少なくとも１つの脳領域での活動レベルを特定し、前記少なくとも１つの脳領域での前記活動レベルに対応する脳領域パラメータを提供するように構成されていることを特徴とする請求項４９記載のシステム。 the at least one functional medium comprises a medium indicative of human brain activity engaged in a task of interest;
The media analysis module is further configured to identify an activity level in at least one brain region and provide a brain region parameter corresponding to the activity level in the at least one brain region. 50. The system of claim 49, wherein
前記ソリューション選択モジュールは、更に、少なくとも部分的に前記活動パラメータに基づいて、前記ＡＩソリューションの少なくとも１つのコンポーネントを選択するように構成されていることを特徴とする請求項５０記載のシステム。 the media analysis module is further configured to provide activity parameters associated with the human engaged in a task of interest and corresponding to the brain region parameters;
51. The system of Claim 50, wherein the solution selection module is further configured to select at least one component of the AI solution based at least in part on the activity parameter.
前記アクションパラメータは、聞く、見る、嗅ぐ、又は触るのうち、少なくとも１つを含むアクションを表すものであることことを特徴とする請求項４９記載のシステム。 the at least one functional medium includes a video feed of a person engaged in a task of interest;
50. The system of Claim 49, wherein the action parameter represents an action including at least one of hearing, seeing, smelling, or touching.
前記ソリューション選択モジュールは、更に、前記ＡＩソリューションのための複数のコンポーネントを選択するように構成され、該選択が、少なくとも部分的に、前記順序付けられた一連のアクションに基づいていることを特徴とする請求項４９記載のシステム。 the action parameters comprise an ordered sequence of actions;
The solution selection module is further configured to select a plurality of components for the AI solution, wherein the selection is based, at least in part, on the ordered sequence of actions. 50. The system of Claim 49.
少なくとも１つのユーザ関連入力を受信するように構成された入力モジュールと、
前記少なくとも１つのユーザ関連入力を分析し、アクションパラメータを特定するように構成された入力分析モジュールと、
自動化されたロボティックプロセスで使用するためのＡＩソリューションのコンポーネントを選択するように構成され、該選択が少なくとも部分的に前記アクションパラメータに基づくものであるコンポーネント選択モジュールと、を含むことを特徴とするシステム。 A system for the selection and configuration of automated robotic processes, comprising:
an input module configured to receive at least one user-related input;
an input analysis module configured to analyze the at least one user-related input and identify action parameters;
a component selection module configured to select a component of an AI solution for use in an automated robotic process, the selection being based at least in part on the action parameters. system.
前記ＡＩソリューションの前記コンポーネントは、機械学習プロセスのための入力を選択すること、前記機械学習プロセスによって提供されるべき出力を特定すること、運用ソリューションプロセスのための入力を特定すること、運用ソリューションプロセスの出力を特定すること、学習パラメータを調整すること、変化率を特定すること、重み付け係数を特定すること、包括のためのパラメータを特定すること、パラメータの除外のためのパラメータを特定すること、入力データのための閾値を設定すること、運用ロボティックプロセスのための出力閾値を設定すること、或いはパラメータ閾値を設定することのうち、少なくとも１つによって設定されることを特徴とする請求項６８記載のシステム。 further comprising a component configuration module configured to configure the components of the AI solution based at least in part on the action parameters;
The components of the AI solution select inputs for a machine learning process; identify outputs to be provided by the machine learning process; identify inputs for an operational solution process; adjusting learning parameters; identifying rates of change; identifying weighting factors; identifying parameters for inclusion; identifying parameters for exclusion of parameters; 68. Set by at least one of setting thresholds for input data, setting output thresholds for operational robotic processes, or setting parameter thresholds. System as described.
関心のあるタスクに従事しているユーザに関する入力のストリームを受信するように構成されたデータ入力モジュールと、
前記入力のストリームを分析して、一連のアクション及び関連するアクションパラメータを提供するように構成され、前記一連のアクションの各アクションがタイムスタンプされる入力分析モジュールと、
自動化されたロボティックプロセスで使用するためのＡＩソリューションのコンポーネントを選択するように構成され、該選択が少なくとも部分的に、前記一連のアクションのアクション及び前記関連するアクションパラメータのうちの少なくとも１つに基づいているコンポーネント選択モジュールと、を含み、
前記ＡＩソリューションの前記コンポーネントは、少なくとも部分的に、前記一連のアクションのうちの１つ又は複数のアクションをシミュレートする能力に基づいて選択されることを特徴とするシステム。 A system for selecting and configuring a robotic process, comprising:
a data input module configured to receive a stream of input regarding users engaged in a task of interest;
an input analysis module configured to analyze the stream of input to provide a sequence of actions and associated action parameters, wherein each action of the sequence of actions is timestamped;
configured to select a component of an AI solution for use in an automated robotic process, the selection being at least partially dependent on at least one of the actions of the series of actions and the associated action parameters; a component selection module based on,
A system, wherein the components of the AI solution are selected based, at least in part, on their ability to simulate one or more actions of the sequence of actions.
少なくとも１つの機能性媒体を受信することであって、該機能性媒体が関心のあるタスクに従事している人間の脳活動を示す情報を含むこと、
少なくとも１つの機能性媒体を分析すること、
少なくとも１つの脳領域の活動レベルを特定すること、
脳領域パラメータ及び活動パラメータを特定すること、
前記脳領域パラメータ及び前記活動パラメータの少なくとも一方に少なくとも部分的に基づいて、アクションパラメータを特定すること、及び、
前記脳領域パラメータ、前記活動パラメータ、又は前記アクションパラメータのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記ＡＩソリューションのコンポーネントを選択すること、を含むことを特徴とする方法。 A computer-implemented method for selecting an AI solution for an automated robotic process, comprising:
receiving at least one functional medium, the functional medium containing information indicative of brain activity of a human engaged in a task of interest;
analyzing at least one functional medium;
identifying an activity level of at least one brain region;
identifying brain region parameters and activity parameters;
identifying an action parameter based at least in part on at least one of the brain region parameter and the activity parameter; and
selecting components of the AI solution based at least in part on at least one of the brain region parameter, the activity parameter, or the action parameter.
前記第２の脳領域パラメータ又は前記第２の活動パラメータの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記ＡＩソリューションの前記選択されたコンポーネントを修正すること、を更に含むことを特徴とする請求項７９記載の方法。 identifying at least one of a second brain region parameter or a second activity parameter; and
12. Further comprising modifying said selected components of said AI solution based at least in part on at least one of said second brain region parameter or said second activity parameter. 79. The method according to
前記第２の脳領域パラメータ又は前記第２の活動パラメータの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記ＡＩソリューションの第２のコンポーネントを選択すること、を更に含むことを特徴とする請求項７９記載の方法。 identifying at least one of a second brain region parameter or a second activity parameter; and
80. 80, further comprising selecting a second component of the AI solution based at least in part on at least one of the second brain region parameter or the second activity parameter. described method.
タイムスタンプを含むユーザ関連入力を受信すること、
前記ユーザ関連の入力を分析すること、
一連のユーザアクション及び関連する活動パラメータを特定すること、及び、
前記一連のユーザアクションのユーザアクションに少なくとも部分的に基づいて、自動化されたロボティックプロセスで使用するためのＡＩソリューションのコンポーネントを選択すること、を含むことを特徴とする方法。 A computer-implemented method for selecting and configuring an automated robotic process, comprising:
receiving user-related input including timestamps;
analyzing the user-related input;
identifying a set of user actions and associated activity parameters; and
selecting components of an AI solution for use in an automated robotic process based at least in part on user actions of the series of user actions.
前記アクションパラメータに基づいて、前記ＡＩソリューションの前記選択されたコンポーネントを設定すること、を更に含むことを特徴とする請求項８９記載の方法 identifying an action parameter based at least in part on at least one of the user action or the associated activity parameter; and
90. The method of Claim 89, further comprising configuring the selected components of the AI solution based on the action parameters.
前記ユーザによる前記デバイス入力が、前記ユーザ関連入力と同期していることを特徴とする請求項８９記載の方法。 further comprising receiving at least one device input performed by a user;
90. The method of Claim 89, wherein the device input by the user is synchronized with the user-related input.
タスクを実行している作業者の時間的生体測定値を受信すること、
前記作業者に提供された空間的時間的環境入力を受信すること、
前記作業者の時前記間的生体測定値に少なくとも部分的に基づいて、前記タスクの実行時に使用された推論のタイプを特定すること、
推論の前記タイプを再現するＡＩソリューションのコンポーネントを選択すること、及び、
前記空間的時間的環境入力に基づいて、前記ＡＩソリューションの前記コンポーネントを設定すること、を含み、
前記時間的生体測定値は、前記作業者の脳の空間的時間的画像データのセットを含み、
推論の前記タイプを特定することは、前記作業者の空間的時間的新皮質活動パターンのセットを特定すること、及び前記作業者の新皮質の活性領域を特定することを更に含み、
前記ＡＩソリューションの前記コンポーネントを選択することは、少なくとも部分的に、前記新皮質の前記特定された活性領域に基づいていることを特徴とする方法。 A computer-implemented method for selecting and setting an automated robotic process, comprising:
receiving temporal biometric measurements of a worker performing a task;
receiving spatial and temporal environmental input provided to the worker;
determining the type of reasoning used in performing the task based at least in part on the temporal biometrics of the worker;
selecting components of an AI solution that reproduce said type of reasoning; and
configuring the components of the AI solution based on the spatial and temporal environment inputs;
the temporal biometric measurements comprise a set of spatio-temporal image data of the worker's brain;
identifying the type of reasoning further includes identifying a set of spatial and temporal neocortical activity patterns of the worker; and identifying active areas of the worker's neocortex;
A method, wherein selecting the components of the AI solution is based, at least in part, on the identified active regions of the neocortex.
前記第２の時間的生体測定値は、前記作業者の画像、前記作業者のビデオフィード、前記作業者からの音声フィード、前記作業者の動き、前記作業者の心拍、前記作業者のガルバニック皮膚反応、或いは前記作業者の目の動きのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項９８記載の方法。 further comprising receiving a second temporal biometric measurement of the worker performing the task;
The second temporal biometric measurements include an image of the worker, a video feed of the worker, an audio feed from the worker, movement of the worker, heartbeat of the worker, galvanic skin of the worker. 99. The method of claim 98, comprising at least one of reaction or eye movement of the operator.
前記生体計測値から性能パラメータを抽出すること、を含み
前記ＡＩソリューションの前記選択されたコンポーネントを設定することは、少なくとも部分的に前記性能パラメータに基づくことを特徴とする請求項９８記載の方法。 identifying a plurality of performed tasks from the biometrics; and
99. The method of Claim 98, wherein extracting performance parameters from the biometrics comprises: configuring the selected components of the AI solution based at least in part on the performance parameters.
前記第２の時間的生体測定値を受信した前記結果データと相関させること、を更に含み、
前記ＡＩソリューションの前記コンポーネントを選択することは、更に、前記結果データ又は前記相関の少なくとも一方に少なくとも部分的に基づいていることを特徴とする請求項１０９記載の方法。 receiving result data associated with the task; and
further comprising correlating the second temporal biometric measurement with the received outcome data;
110. The method of Claim 109, wherein selecting the component of the AI solution is further based at least in part on at least one of the result data or the correlation.
前記時間間隔の少なくとも１つに基づいて、前記ＡＩソリューションの前記選択されたコンポーネントを設定すること、を更に含むことを特徴とする請求項９８記載の方法。 identifying a plurality of time intervals between each task of the plurality of tasks performed; and
99. The method of Claim 98, further comprising setting the selected components of the AI solution based on at least one of the time intervals.
適応型知能システムと、
監視システム及びデータ収集システムと、
トランザクション管理プラットフォーム及びアプリケーションと、含み、
前記適応型知能システムは、
機械学習システムを含む人工知能システムと、
デジタルツインシステムと、
適応型エッジインテリジェンスシステムと、を含み、
前記適応型知能システムは、データ記憶システムから状態データ又はイベントデータの少なくとも一方を受信するように構成された機械学習モデルを定義し、
前記適応型知能システムは、接続設備を通じて通信している１つ又は複数のトランザクション（エコシステム）エンティティのデジタルレプリカを作成するように、前記デジタルツインシステムを定義することを特徴とするシステム。 An information technology system for transactional artificial intelligence utilizing digital twins,
an adaptive intelligent system;
a monitoring system and a data collection system;
a transaction management platform and application;
The adaptive intelligence system comprises:
an artificial intelligence system, including a machine learning system;
digital twin system,
an adaptive edge intelligence system; and
the adaptive intelligence system defines a machine learning model configured to receive at least one of state data or event data from a data storage system;
A system, wherein the adaptive intelligence system defines the digital twin system to create a digital replica of one or more transactional (ecosystem) entities communicating over a connecting facility.
利用可能なライセンサーのセットから人格権をライセンスする承認を得るために、ライセンシーからアクセス要求を受信すること、
前記アクセス要求に基づいて、前記ライセンシーにアクセスを選択的に許可すること、
前記ライセンシーからの資金額の入金の確認を受けること、
前記ライセンシーによって入金された前記資金額に対応する額の暗号通貨を、前記ライセンシーの口座に発行すること、
前記ライセンシーによる前記ライセンサーの前記１つ又は複数の人格権の前記ライセンスを管理するスマートコントラクトを作成するために、スマートコントラクト要求を受信することであって、該スマートコントラクト要求が、前記ライセンサーに対する１つ又は複数の義務と引き換えに前記ライセンサーに支払われるべき暗号通貨の対価額を含む、１つ又は複数の条件を示すこと、
前記スマートコントラクト要求に基づいて前記スマートコントラクトを生成すること、
前記ライセンシーの口座から暗号通貨の前記対価額をエスクローすること、
前記スマートコントラクトを分散型台帳に展開すること、
前記スマートコントラクトにより、前記ライセンサーが前記１つ又は複数の義務を履行したことを検証すること、
前記ライセンサーが前記１つ又は複数の義務を履行したという検証を受けることに応答して、暗号通貨の前記対価額の少なくとも一部を前記ライセンサーのライセンサー口座に譲渡すること、及び、
前記スマートコントラクトによって定義されたライセンストランザクションの完了を示す記録を、前記分散型台帳に出力すること、を含むことを特徴とする方法。
1. A computer-implemented method for electronically facilitating a license of one or more moral rights of a licensor, comprising:
receiving access requests from licensees for authorization to license moral rights from the set of available licensors;
selectively granting access to the licensee based on the access request;
receiving confirmation of receipt of funds from said licensee;
issuing to said licensee's account an amount of cryptocurrency corresponding to said amount of funds deposited by said licensee;
receiving a smart contract request to create a smart contract governing the license of the one or more moral rights of the licensor by the licensee, the smart contract request being directed to the licensor; indicating one or more terms, including an amount of cryptocurrency consideration to be paid to said licensor in exchange for one or more obligations;
generating the smart contract based on the smart contract request;
escrowing said consideration amount in cryptocurrency from said licensee's account;
deploying the smart contract on a distributed ledger;
verifying that the licensor has performed the one or more obligations with the smart contract;
transferring at least a portion of said consideration amount in cryptocurrency to said licensor's licensor account in response to receiving verification that said licensor has met said one or more obligations;
and outputting a record to the distributed ledger indicating completion of a license transaction defined by the smart contract.
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