JP4067266B2 - Risk analysis system and method thereof, insurance design system and method thereof, insurance policy creation method, and risk analysis program, insurance design program or insurance policy creation program operating on a computer - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は保険設計技術に関する。特に、顧客から抽出したリスクに応じて補償内容を設定する保険設計システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
保険には、火災保険、自動車保険、傷害保険、賠償責任保険など多くの種類があり、一の顧客に対してこれら複数の保険が販売されることが多い。また、保険の内容は、保険が販売される際に各種保険ごとに顧客に応じて設定されるのが一般的である。
【0003】
従来においては、補償内容の設定は以下のようなステップで行われていた。すなわち、(ステップ1)顧客の有する情報(例えば、企業規模、財務情報、既加入の保険情報など)に基づいて顧客のリスクを抽出する。(ステップ2)抽出したリスクを補償するように既存の保険商品を選択する。(ステップ3)通常、ステップ2において複数の保険商品が選択されることになるため、選択した保険商品について担保内容が重複しないように免責条項などを設定する。(ステップ4)設定された補償内容について妥当性をチェックする。
【0004】
ここで、ステップ4において補償内容の妥当性のチェックが必要となるのは、複数の保険商品を組み合わせた場合、同一の担保内容を実現する組み合わせが多数存在し得るため、どのような組み合わせにすれば顧客にとって無駄がなく有利な補償内容となっているかについて、見直すことが必要となるからである。
【0005】
このようにして保険商品が選ばれた後、保険契約が締結され、各保険商品ごとに保険証書及び保険約款が作成されて顧客に渡されることになる。
【0006】
従来、上記の各ステップにおける、顧客のリスクの抽出、保険商品の選択、免責条項の設定、妥当性のチェックといった処理は、すべて営業社員の独自の経験に基づいて行われることが多かった。
【0007】
これに対し、上記のステップ1〜2を装置化したものとして、例えば、特開平9−114801号公報に記載されたものがある。かかる公報には、企業情報に基づいてリスクの洗い出しを行い、かかるリスクの発生頻度および影響度を求め、これに基づいて既加入保険情報でカバーされているリスクの補償状況を評価する装置について記載されている。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
営業社員が上記の各ステップの処理を行う場合、各処理において高度の判断、知識が要請されるため、営業社員にとって大変負担が大きいという問題があった。
【0009】
例えば、顧客のリスクを抽出するためには、顧客の持つ情報を分析してリスクを想定し、かかるリスクについて顧客に発生する可能性がどれくらいあるかを営業社員が判断しなければならない。また、保険商品の選択、免責条項の設定、妥当性のチェック等をするためには、常に全ての保険商品の内容(例えば、担保するリスク、免責規定、保険料計算規定など)について把握しておくことが求められる。
【0010】
更に、各処理における判断、知識のレベルが営業社員の独自の経験等に大きく依存することとなるため、設計された保険商品の質が営業社員によって異なる、すなわち質に関して均一性に欠けたものとなってしまうという問題も生じる。
【0011】
ここで、特開平9−114801号公報に記載された技術は、前記ステップ1〜2を装置化することで、営業社員の負担の軽減、保険商品の質や妥当性の確保を図ろうとしている。
【0012】
しかし、前記公報には具体的にどのようにして顧客のリスクを抽出するかについては開示されていない。前記公報には、段落32において「企業の特徴を判断条件として、予想されるリスクを判断するルールからなるリスク洗い出し知識ベース13を参照し、その企業に潜在するリスクをパターンマッチングの手法により推論する」と記載されているに過ぎず、具体的にどのようなルールを用いているのか、具体的にどのようなパターンマッチングの手法によりリスクを洗い出しているのかは不明である。
【0013】
また、前記公報に記載された技術において用いられている保険商品は、従来の保険商品となんら異なるものではないため、前記ステップ3〜4に関する問題は依然として解消されていない。すなわち、営業社員は、複数の保険商品について担保内容が重複しないように調整を行うことが必要となる。また、設定された補償内容が妥当なものかどうか、同じ担保内容を実現する他の保険商品の組み合わせと比較してチェックを行う必要がある。そのため、依然として営業社員の負担は大きく、また個々の経験に依存して均一性にばらつきが生じるという問題は残っている。
【0014】
一方、従来においては、保険約款は保険約款集のような形の定型文書として顧客に渡されることが多かった。通常、かかる保険約款集には、自己の契約した補償内容に関係の無い約款も多数含まれている。そのため、顧客が自己の補償内容の詳細を確認・把握するためには、どの部分が自己の保険商品に関係がある部分かを探し出さなければならず、大きな負担となっていた。
【0015】
そこで、本発明は、顧客の有するリスクを自動的に抽出する具体的なリスク分析技術を提供することを目的とする。
【0016】
また、本発明は、複数の保険商品を組み合わせた場合において、重複する担保内容の調整を不要とし、更に組み合わせ方に関する妥当性のチェックを不要とする保険設計技術を提供することを目的とする。
【0017】
また、本発明は、保険設計を行う者の経験や知識に依存することなく、補償内容の質を均一化した保険設計を行うことのできる保険設計技術を提供することを目的とする。
【0018】
更に、本発明は、設計した補償内容に応じて顧客ごとにカスタマイズした保険約款を作成することのできる保険設計技術を提供することを目的とする。
【0019】
【課題を解決するための手段】
本発明の保険設計方法は、コンピュータ上でプログラムを実行することにより実現される補償内容設定手段及び顧客対応型約款作成手段を備える保険設計システムを対象とし、補償内容設定手段が、事故区分、事故形態、事故原因の組み合わせを少なくとも含んで特定される細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を示す保険設定情報を決定し出力する工程と、顧客対応型約款作成手段が、細分化担保区分に対応した状態で記憶手段に記憶されている約款文言の中から、前記組み合わせた細分化担保区分に対応する約款文言を抽出する工程と、前記抽出した約款文言に基づいて保険約款を作成する工程と、を備えることを特徴とする。
【0020】
本発明の保険設計方法は、コンピュータ上でプログラムを実行することにより実現されるリスク抽出手段、補償内容設定手段及び顧客対応型約款作成手段を備える保険設計システムを対象とし、リスク抽出手段が、事故区分、事故形態、事故原因の組み合わせを少なくとも含んで特定される細分化担保区分を含んだ状態で記憶手段に記憶されている事故例情報の中から、顧客に関する情報に基づいて顧客に発生しうる事故例情報を選択する工程と、前記選択した事故例情報から細分化担保区分を抽出する工程と、補償内容設定手段が、前記抽出した細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を示す保険設定情報を決定し出力する工程と、顧客対応型約款作成手段が、細分化担保区分に対応した状態で記憶手段に記憶されている約款文言の中から、前記組み合わせた細分化担保区分に対応する約款文言を抽出する工程と、前記抽出した約款文言に基づいて保険約款を作成する工程と、を備えることを特徴とする。
【0021】
本発明の保険約款作成方法は、担保区分ごとに対応する約款文言を記憶する約款文言記憶手段を参照して保険約款を作成する保険約款作成システムを対象とし、 入力手段が、顧客が契約する保険商品の情報及び顧客に関する情報を受け付ける工程と、前記保険約款作成システムが備えるコンピュータ上でプログラムを実行することにより実現される約款作成手段が、前記約款文言記憶手段に記憶されている約款文言の中から、顧客が契約する保険商品に含まれる担保区分に対応する約款文言を抽出する工程と、顧客に関する情報に基づき前記抽出した約款文言を修正する工程と、出力手段が、前記修正した約款文言に基づいて保険約款を作成し出力する工程と、を備えることを特徴とする。
【0023】
本発明の保険設計方法及び保険約款作成方法はコンピュータにより実施することができるが、そのためのコンピュータプログラムは、CD−ROM、磁気ディスク、半導体メモリ及び通信ネットワークなどの各種の媒体を通じてコンピュータにインストールまたはロードすることができる。
【0024】
本発明の保険設計システムは、事故区分、事故形態、事故原因の組み合わせを少なくとも含んで特定される細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を示す保険設定情報を決定し、出力する補償内容設定手段と、細分化担保区分ごとに対応する約款文言を記憶する約款文言記憶手段と、前記約款文言記憶手段を参照することにより前記組み合わせた細分化担保区分に対応する約款文言を選択して、約款を作成する顧客対応型約款作成手段と、を備えることを特徴とする。
【0025】
更に、細分化担保区分ごとに対応する保険料率を記憶する保険料率記憶手段を備えており、前記補償内容設定手段は、前記保険料率記憶手段を参照することにより細分化担保区分に対応する保険料率を読み出し、前記読み出した保険料率に基づいて保険料を算出することが好ましい。
【0026】
更に、外部からの入力に応じて、前記設定した補償内容を変更する補償内容修正手段を備えていることが好ましい。
【0027】
前記外部からの入力には、顧客からの指示情報又は顧客の過去の事故実績情報のいずれかが、少なくとも含まれていることが好ましい。
【0028】
前記補償内容設定手段が、細分化担保区分ごとにカバー係数を与えて組み合わせることにより補償内容を設定することが好ましい。
【0029】
前記補償内容設定手段が、細分化担保区分ごとに担保対象の価格を取得し、前記担保対象の価格と前記カバー係数に基づいて保険金支払限度額を算出することが好ましい。
【0030】
更に、細分化担保区分を含む事故例の情報を記憶する事故例情報記憶手段と、前記事故例情報記憶手段から、顧客に関する情報に基づいて、顧客に発生しうる事故例に対応する事故例情報群を選択し、前記選択した事故例情報群に基づいて、少なくとも細分化担保区分を含む顧客の有するリスク情報を抽出して出力する顧客リスク抽出手段と、を備え、前記補償内容設定手段は、前記顧客リスク抽出手段が出力する顧客の有するリスク情報を受け付け、前記顧客の有するリスク情報に含まれる細分化担保区分に基づいて動作することが好ましい。
【0031】
更に、細分化担保区分を含む事故例の情報を記憶する事故例情報記憶手段と、前記事故例情報記憶手段から、顧客に関する情報に基づいて、顧客に発生しうる事故例に対応する事故例情報群を選択し、前記選択した事故例情報群に基づいて、少なくとも細分化担保区分を含む顧客の有するリスク情報を抽出して出力する顧客リスク抽出手段と、を備え、前記補償内容設定手段は、前記顧客リスク抽出手段が出力する顧客の有するリスク情報を受け付け、前記顧客の有するリスク情報に含まれる細分化担保区分に基づいて動作し、前記カバー係数を前記顧客の有するリスク情報に基づいて算出することが好ましい。
【0032】
前記事故例情報記憶手段に記憶されている事故例情報には、少なくとも業種情報、地域情報、顧客規模情報のいずれかの情報が含まれていることが好ましい。
【0033】
更に、保険商品が担保している細分化担保区分を記憶する保険商品記憶手段を備えており、前記顧客リスク抽出手段は、前記保険商品記憶手段を参照することにより、前記抽出した細分化担保区分が所定の保険商品により担保されているかどうかを判断し、前記顧客の有するリスク情報に、前記判断結果を含めて出力することが好ましい。
【0034】
前記事故例情報記憶手段は、事故発生頻度情報、事故単価情報、予想損害額情報のうちの少なくとも一つを統計情報として記憶しており、前記顧客リスク抽出手段は、前記統計情報に基づいて、前記抽出した細分化担保区分ごとにリスク評価値を計算し、前記顧客の有するリスク情報に、前記リスク評価値を含めて出力することが好ましい。
【0035】
前記事故例情報記憶手段は、業種情報、地域情報、顧客規模情報のうち一つ又は二以上を組み合わせた項目に関し、細分化担保区分ごとの標準リスク評価値を記憶しており、前記顧客リスク抽出手段は、前記顧客の有するリスク情報に、前記リスク評価値と前記標準リスク評価値の比較結果を含めて出力することが好ましい。
【0036】
当該システムがネットワーク上に分散されたコンピュータにより構成されることが好ましい。
【0038】
なお、本願明細書において、「顧客」とはリスク分析や保険契約の対象となる法人、個人等を指すものとして用いており、必ずしも現に取り引き関係があることを必要とするものではない。
【0039】
【作用】
上記構成を有する本発明によれば、顧客に関する情報、例えば所在地、業種、売上高などから検索した、顧客に発生する可能性のある事故例に基づいて顧客の有するリスクを自動的に抽出するため、リスク分析を行うものの経験に依存しない均一な抽出結果を得ることができる。
【0040】
また、互いに担保内容が重複しないように担保区分を細分化し、かかる細分化された担保区分を組み合わせることにより補償内容を設定するため、重複する担保内容の調整が不要となる。また、同一の担保内容を実現するような細分化担保区分の組み合わせは唯一つに定まるため、組み合わせ方に関する妥当性のチェックも不要となる。
【0041】
また、担保区分ごとに対応する約款文言をデータベース化しておき、補償内容に含まれる担保区分に対応する約款文言のみを用いて保険約款を作成するため、設計した補償内容に応じて顧客ごとにカスタマイズした保険約款を作成することができる。
【0042】
【発明の実施の形態】
(第1の実施形態)
以下に本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態であるリスク分析システムの構成をあらわすブロック図である。図1に示すように、本リスク分析システム1は、事故例情報記憶手段10、顧客リスク抽出手段11を含んで構成される。
【0043】
ここで、本発明によるリスク分析システムは上記の各手段を備えていれば足り、物理的にはリスク分析用に専用化したシステム、あるいは汎用の情報処理装置のいずれでもよい。例えば、処理装置と入力手段と記憶手段と出力手段とを備えた一般的な構成の情報処理装置において、各手段の動作を規定したソフトウェアを起動することにより、本発明のリスク分析システムを実現することができる。なお、前記専用化したシステム又は情報処理装置は、単一のコンピュータにより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであっても良い。
【0044】
事故例情報記憶手段10は、補償の対象となった過去の事故例の情報を複数記憶している。かかる事故例の情報は、事故対象者の業種、事故対象者の地域情報、事故対象者の顧客規模、実損害額、保険金支払額、事故区分、事故形態、事故原因、事故内容などの属性情報を含んで構成されており、例えば図2に示すような表形式で、リレーショナルデーターベース等の従来のデーターベースにより管理される。
【0045】
業種としては、例えば日本標準産業分類に記載されている業種を用いることができるが、どのように業種を定義するかは設計に応じて定めれば良い。
【0046】
地域情報としては、都道府県単位、市町村単位といった地方自治体単位の所在地を用いるようにしても良いし、海抜や河川からの距離、年間降雨量といった地理情報を用いるようにしても良い。
【0047】
顧客規模としては、法人であれば総資産、売上高、従業員数、個人であれば年収、家族構成といった情報を用いることができる。
【0048】
事故区分は、保険の目的の種類に相当し、例えば財産に関わる事故、従業員(家族)に関わる事故、賠償責任に関する事故、利益(収入)に関わる事故といった情報となる。
【0049】
事故形態は、例えば、火災、水災、盗難、対人賠償、対物賠償、休業損害といった情報となる。
【0050】
事故原因は、事故形態が火災であれば、漏電、ガス漏れ、放火など、水災であれば、洪水、高潮、土砂崩れなど、対人賠償であれば、施設の管理ミス、業務遂行ミス、引き渡し後の製品の欠陥などの情報となる。
【0051】
ここで、事故例情報記憶手段10は、事故例情報を、業種、所在地等の地域情報、顧客規模のうち、いずれかの属性情報により分類した状態で記憶するようにしても良い。このように分類しておくことにより、業種、所在地等の地域情報、顧客規模といった検索キーに基づいて事故例の情報を検索することが容易となる。
【0052】
顧客リスク抽出手段11は、顧客に関する情報を入力とし、かかる顧客に関する情報に含まれる属性値を検索キーとして前記事故例情報記憶手段10を検索し、検索キーに整合した事故例の情報を読み出す。
【0053】
顧客に関する情報には、例えば顧客が法人の場合には、法人名、所在地、業種、業務内容、業績、売上高、従業員数、財務内容、所有施設の明細(所在地、構造、面積、用途、取得価額、取得年月等)などの属性値が含まれる。また、例えば顧客が個人の場合には、氏名、住所、職業、年齢、家族構成、収入、所有自動車の明細(台数、車種、安全装備の有無)などの属性値が含まれる。
【0054】
このような属性値のうち、検索キーとしては例えば業種、所在地、企業規模等(個人の場合は、職業、住所、収入等)を組み合わせて用いることが考えられるが、どの属性値を検索キーとして用いるかは顧客に応じて定めれば良い。
【0055】
これらの顧客に関する情報は、ユーザが入力するようにしても良いし、外部のデータベース(図示せず)から取得するようにしても良い。ユーザが入力する場合は、顧客リスク抽出手段11はユーザの入力を受け付ける入力手段(図示せず)を備える。前記入力手段は、例えば、表示装置に入力用画面を表示し、対話形式によってユーザに必要な情報を入力させるように構成する。
【0056】
顧客リスク抽出手段11は、前記整合した事故例の情報に含まれる事故区分、事故形態、事故原因等の属性情報を、顧客の有するリスク情報として抽出し出力する。顧客の属性値を検索キーとして整合した事故例の情報は、顧客に発生する可能性のある事故例の情報とみなすことができるため、かかる事故例の情報に含まれる事故区分等の属性情報を顧客の有するリスク情報とみなすことができる。
【0057】
ここで、前記事故例情報記憶手段10に記憶されている事故例の情報に細分化担保区分を含ませることにより、前記顧客リスク抽出手段11は、かかる細分化担保区分を顧客の有するリスク情報として抽出することができる。
【0058】
細分化担保区分とは、保険商品の担保内容において互いに重複しないように細分化された、同等でフラットな構造におけるカテゴリを指し、少なくとも事故区分、事故形態、事故原因の組み合わせを含んで特定される。例えば、細分化担保区分1=(財産、火災、漏電)、細分化担保区分2=(賠償責任、対人賠償、施設の管理ミス)といった細分化担保区分が考えられる。
【0059】
前記事故例情報記憶手段10において、事故発生頻度情報、事故単価情報、予想損害額情報といった統計情報を記憶しておくようにしても良い。各統計情報は、例えば図3に示すような表形式で細分化担保区分ごとに記憶される。各統計情報は、図示しないデータ管理システムによって所定のタイミング(例えば、1年に1度)で更新されることになる。
【0060】
例えば事故発生頻度情報であれば、事故例情報記憶手段10に記憶されている事故例情報について、業種、地域情報、顧客規模及び細分化担保区分の組み合わせごとの事故例件数を求め、データ管理システムに記憶されている前記組み合わせに対応する総契約件数で除算することにより、更新することができる。なお、かかる例では総契約件数に対する事故例件数の比率を事故発生頻度情報として用いているが、事故発生頻度情報として他の値を用いることもできる。例えば、事故例件数を前記組み合わせに対応する顧客の売上高で除算することにより単位売上高あたりの事故例件数を求め、これを事故発生頻度情報として用いてもよい。また、例えば、事故例件数を前記組み合わせに対応する顧客の所有施設の面積で除算することで、単位面積あたりの事故例件数を求め、これを事故発生頻度情報として用いることもできる。
【0061】
また、事故単価情報であれば、事故例情報記憶手段10に記憶されている事故例情報のうち実損害額について、業種、地域情報、顧客規模及び細分化担保区分の組み合わせごとの平均を求めることにより、更新することができる。
【0062】
また、予想損害額情報であれば、更新された事故発生頻度に、更新された事故単価を乗ずることにより、更新することができる。
【0063】
統計情報が記憶されている場合、前記顧客リスク抽出手段11は、顧客の属性に対応する統計情報に基づいて、前記抽出した細分化担保区分ごとにリスク評価値を計算し、顧客の有するリスク情報に含めて出力する。
【0064】
リスク評価値とは、補償内容を設定する際にどのリスクを大きく(又は小さく)補償すべきかの尺度を表わす。かかるリスク評価値としては、例えば、事故発生頻度に事故単価を乗算した値(予想損害額)、予想損害額に所定の定数を乗算した値などを用いることができる。
【0065】
前記所定の定数としては、顧客に関する情報のうち、所有施設の構造や防災設備の有無、安全対策の実施状況といった情報を一定のルールに従い定数化して用いるようにしても良い。
【0066】
また、前記事故例情報記憶手段10において、細分化担保区分ごとに、同一業種における標準的なリスク評価値(以下、「標準リスク評価値」と呼ぶ。)、同一地域における標準リスク評価値、同一顧客規模における標準リスク評価値等を記憶しておくようにしても良い。更に、同一業種、同一地域、同一顧客規模のうち、任意の組み合わせに対して標準リスク評価値を記憶しておくようにしても良い。
【0067】
この場合、前記顧客リスク抽出手段11は、前記抽出した細分化担保区分ごとに、顧客の属性値に整合する標準リスク評価値をそれぞれ読み出す。そして、前記抽出した細分化担保区分ごとに、前記計算したリスク評価値と比較し、その比較結果を顧客の有するリスク情報に含めて出力する。比較結果としては、例えば両者の差を用いることが考えられる。かかる差は当該顧客に特有のリスク傾向を示す値とみなすことができる。
【0068】
なお、上記第1の実施の形態における、細分化担保区分、リスク評価値、標準リスク評価値は、図示しない出力手段によりテキストやグラフ、音声などにより顧客等に提示するようにしても良い。
【0069】
本実施の形態によれば、顧客に関する情報、例えば業種、地域情報、顧客規模などから検索した、顧客に発生する可能性のある事故例に基づいて顧客の有するリスクを自動的に抽出するため、リスク分析を行うものの経験に依存しない均一な抽出結果を得ることができる。
(第2の実施形態)
次に、図4を参照して、本発明の第2の実施の形態であるリスク分析システムを説明する。図4に示すように、本リスク分析システム2は、第1の実施の形態のリスク分析システム1の構成に加え、更に保険商品記憶手段20を備えている。
【0070】
事故例情報記憶手段10の構成・動作については、第1の実施の形態のリスク分析システム2と同様であるので、説明を省略する。
【0071】
保険商品記憶手段20は保険商品と細分化担保区分の対応関係、すなわち、保険商品がどのような細分化担保区分を担保しているかを記憶している。ここで、保険商品とは、本発明又は従来技術により設計された保険のことである。
【0072】
顧客リスク抽出手段11は、第1の実施の形態と同様にして事故例の情報を検索し、事故例の情報に含まれる細分化担保区分を抽出する。そして、保険商品記憶手段20を参照することにより、所定の保険商品が、前記抽出した細分化担保区分を担保しているかどうかを判断し、その判断結果を顧客の有するリスク情報に含めて出力する。また、前記判断結果を、図示しない出力手段によりテキストやグラフ、音声などにより顧客等に提示する。
【0073】
ここで、顧客が既に契約している保険を前記所定の保険商品とすることにより、顧客が現在契約している保険の補償内容が、前記抽出した細分化担保区分を担保しているかどうか、すなわち顧客の有するリスクを十分にカバーしているかどうかを判断することができる。
【0074】
本実施の形態によれば、顧客が現在契約している補償内容によるリスクヘッジの状況を、細分化担保区分の単位で顧客に提示することができるため、どの補償が足りておりどの補償が足りないかを的確に示すことができる。
(第3の実施形態)
次に、図5を参照して、本発明の第3の実施の形態である保険設計システムを説明する。図5に示すように、本保険設計システム3は、補償内容設定手段30を備えている。
【0075】
ここで、本発明による保険設計システムは上記の各手段を備えていれば足り、物理的には保険設計用に専用化したシステム、あるいは汎用の情報処理装置のいずれでもよい。例えば、処理装置と入力手段と記憶手段と出力手段とを備えた一般的な構成の情報処理装置において、各手段の動作を規定したソフトウェアを起動することにより、本発明の保険設計システムを実現することができる。なお、前記専用化したシステム又は情報処理装置は、単一のコンピュータにより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであっても良い。
【0076】
補償内容設定手段30は、顧客の有するリスク情報に基づいて、顧客の有するリスクを全て担保するように細分化担保区分を組み合わせて補償内容を設定し、かかる設定した補償内容を保険設定情報として出力する。
【0077】
ここで、細分化担保区分にカバー係数を与えて組み合わせることにより補償内容を設定し、かかる設定した補償内容を保険設定情報として出力するようにしても良い。
【0078】
カバー係数とは、各細分化担保区分についてどの程度十分に補償すべきかの尺度を表わす値である。かかるカバー係数は、顧客の有するリスク情報に基づいて算出しても良いし、予め定めた値を用いても良い。
【0079】
補償内容設定手段30は、更に前記組み合わせた細分化担保区分ごとに担保対象の価格を取得し、前記担保対象の価格と前記カバー係数に基づいて保険金支払限度額を算出することにより、補償内容を詳細に設定するようにしても良い。
【0080】
担保対象の価格は、例えば顧客に関する情報、例えば売上高や所有施設の明細といった情報に基づいて算出することにより取得できる。またはユーザが直接入力するように構成しても良いし、顧客に関する情報に基づいて外部のデータベース(図示せず)から取得するようにしても良い。
【0081】
保険金支払金限度額は、例えば、前記担保対象の価格と前記カバー係数を乗算することにより算出することができる。
【0082】
この場合、前記カバー係数は0以上1以下の値として与えられる。例えば、カバー係数が0となる細分化担保区分は、保険金支払限度額が0円、すなわち不担保として設定され、カバー係数が0.8となる細分化担保区分は、保険金支払限度額が担保対象の価格の80%の金額として設定され、カバー係数が1となる細分化担保区分は、担保対象の価格がそのまま保険金支払限度額として設定されることになる。ここで、自己負担額(免責額)をカバー係数に基づいて設定するように構成しても良い。例えば、カバー係数が0.8の場合、1からカバー係数を減算した値0.2を自己負担額の割合として算出し、これに担保対象の価格を乗じた値を自己負担額とする。自己負担額が設定されている場合、実損害額が自己負担額を超える場合にのみ保険金が支払われることになる。
【0083】
補償内容設定手段30が出力する保険設定情報は、例えば{(細分化担保区分1、保険金支払限度額、カバー係数)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、カバー係数)、・・・}のような情報となる。
【0084】
本実施の形態によれば、設定された補償内容について担保内容の重複が発生しないため、従来のような補償内容設定後の担保内容の調整は不要となる。また、顧客の有するリスクを全て担保するような細分化担保区分の組み合わせは唯一つに定まるため、組み合わせ方に関する妥当性のチェックも不要となる。
(第4の実施形態)
次に、図6を参照して、本発明の第4の実施の形態である保険設計システムを説明する。図6に示すように、本保険設計システム4は、第3の実施の形態の保険設計システム3の構成に加え、更に保険料率記憶手段40を備えている。
【0085】
保険料率記憶手段40は細分化担保区分ごとに対応する保険料率を記憶している。保険料率とは、保険料(顧客が支払う金額)を算出する際に用いられる係数に相当し、原則として、保険料率を保険金支払限度額に対して乗算することにより保険料が算出されることになる。ただし、担保区分によっては、保険支払限度額によって定まる所定の値に保険料率を乗算し、更に従業員数又は売上高などを乗算して保険料を算出することも考えられる。
【0086】
補償内容設定手段30は、顧客の有するリスク情報に基づいて、顧客の有するリスクを全て担保するように細分化担保区分を組み合わせて補償内容を設定する。
【0087】
更に前記選択した細分化担保区分ごとに担保対象の価格を取得し、前記担保対象の価格と前記カバー係数を乗算して保険金支払限度額を算出することにより、補償内容を詳細に設定する。
【0088】
更に、前記保険料率記憶手段40を参照することにより、前記組み合わせに用いた細分化担保区分に対応する保険料率を読み出す。そして、例えば保険金支払限度額と保険料率を乗算することで、前記組み合わせに用いた細分化担保区分ごとの保険料を計算し、前記保険料を含めた状態で保険設定情報を出力する。
【0089】
補償内容設定手段30により出力される保険設定情報は、例えば{(細分化担保区分1、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、・・・}のような情報となる。
(第5の実施形態)
次に、図7を参照して、本発明の第5の実施の形態である保険設計システムを説明する。図7に示すように、本保険設計システム5は、第4の実施の形態の保険設計システム4の構成に加え、更に補償内容修正手段50を備えている。
【0090】
以下に、第5の実施の形態における第1の実施例の動作を説明する。
【0091】
補償内容設定手段30、保険料率記憶手段40の構成・動作については、第4の実施の形態の保険設計システム4と同様であるので、説明を省略する。
【0092】
補償内容修正手段50は、保険設定情報及び外部からの入力を受け付け、外部からの入力に基づいて前記保険設定情報の内容を修正して出力する。前記外部から入力としては、例えば、顧客の過去の事故実績情報や、顧客からの指示情報などが考えられる。
【0093】
補償内容修正手段50は、顧客の過去の事故実績情報が外部から入力された場合、過去において所定のしきい値以上の頻度で発生している事故に対応する細分化担保区分、又は所定のしきい値以上の保険金が支払われた事故に対応する細分化担保区分を検出する。そして、かかる細分化担保区分について前記カバー係数が1となるように保険金支払限度額を変更することにより保険設定情報を修正し、修正後の保険設定情報を出力する。また、逆にそのような細分化担保区分については、保険を引き受けられないとして、前記カバー係数を0とすることも考えられる。
【0094】
また、補償内容修正手段50は、顧客からの指示情報が外部から入力された場合、前記指示情報に基づいて保険設定情報の修正(細分化担保区分の追加・削除、保険金支払限度額の変更など)を行い、修正後の保険設定情報を出力する。
【0095】
前記指示情報としては、総保険料が一定の予算内に収まるように補償内容を修正するといった内容が考えられる。この場合、修正の仕方には種々のパターンが考えられるが、例えば、全ての細分化担保区分について同率に保険金支払限度額を減額するように修正する方法が考えられる。また、細分化担保区分について重点的に補償すべき優先度を定め、かかる優先度に応じて保険金支払限度額を減額するように修正しても良い。
【0096】
本実施例によれば、過去の事故経歴といった顧客の状況や顧客の指示に応じて補償内容を修正することができるため、より顧客に適した保険設計を行うことができる。
【0097】
次に、第5の実施の形態における第2の実施例の動作を説明する。
【0098】
補償内容設定手段30は、顧客の有するリスク情報に基づいて、顧客の有するリスクを全て担保するように細分化担保区分を組み合わせて補償内容を設定する。
【0099】
更に前記選択した細分化担保区分ごとに担保対象の価格を取得し、前記担保対象の価格と前記カバー係数を乗算して保険金支払限度額を算出することにより、補償内容を詳細に設定する。
【0100】
ここで、例えば全てのカバー係数を1とした場合、全細分化担保区分について保険金支払限度額=担保対象の価格となる。このようにカバー係数を定めた場合をオールリスク・フルカバー型と呼ぶこととする。
【0101】
また、例えば、全てのカバー係数を0.8とした場合、全細分化担保区分について一律に担保対象の価格の80%の金額が保険金支払限度額となる。このように一律にカバー係数を小さくする場合をオールリスク・限定カバー型と呼ぶこととする。なお、カバー係数の値は種々に変更可能である。
【0102】
更に、例えば、重点的に補償すべき細分化担保区分についてカバー係数を1とし、残りの細分化担保区分についてはカバー係数を0.5とすることで、特定の細分化担保区分についてのみ保険金支払限度額=担保対象の価格とし、他の細分化担保区分については保険金支払限度額を50%とすることができる。このように細分化担保区分によってカバー係数を変える場合をハイリスク重点カバー型と呼ぶこととする。なお、各カバー係数の値は種々に変更可能である。
【0103】
図8に上記の各カバー型の概念を示す模式図を示す。図8(a)はオールリスク・フルカバー型を、(b)はオールリスク・限定カバー型を、(c)はハイリスク重点カバー型を表わしている。それぞれにおいて、放射状に広がる軸は細分化担保区分を表わし、各軸ごとに示される値はカバー係数の値を表わす。
【0104】
このように、各カバー係数をいろいろと変えることにより、同一の細分化担保区分の組み合わせに対して、様々な補償内容を詳細に設定することができる。
【0105】
補償内容設定手段30は、各カバー係数の値を変えることにより、例えばオールリスク・フルカバー型、オールリスク・限定カバー型、ハイリスク重点カバー型といった複数の補償内容を同時に設定し、かかる設定した複数の補償内容を保険設定情報として出力する。
【0106】
補償内容設定手段30より出力される保険設定情報は、例えば{(カバー型1、(細分化担保区分1、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、・・・)、(カバー型2、(細分化担保区分1、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、・・・)、・・・}のような情報となる。
【0107】
補償内容修正手段50は、補償内容設定手段30より出力される保険設定情報を受け付け、かかる保険設定情報をテキスト表示、グラフ表示、音声出力などにより外部に対して提示する。そして、外部からの入力として、前記複数の補償内容のうち一つを指定する指定情報を受けつけ、前記指定情報に基づいて最終的な補償内容を決定し、保険設定情報として出力する。
【0108】
補償内容修正手段50より出力される保険設定情報は、例えば{カバー型1、(細分化担保区分1、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、保険料、カバー係数)、・・・}のような情報となる。
【0109】
本実施例によれば、顧客等に複数の補償内容を提示して選択させることができるため、より柔軟に顧客の要望に応じた保険設計を行うことができる。
(第6の実施形態)
次に、図9を参照して、本発明の第6の実施の形態である保険設計システムを説明する。図9に示すように、本保険設計システム6は、第4の実施の形態の保険設計システム4の構成に加え、更に約款文言記憶手段60と顧客適応型約款作成手段61を備えている。
【0110】
補償内容設定手段30、保険料率記憶手段40の構成・動作については、第4の実施の形態の保険設計システム4と同様であるので、説明を省略する。
【0111】
約款文言記憶手段60は細分化担保区分ごとに対応する約款文言のひな型を記憶している。
【0112】
前記約款文言記憶手段60に記憶されている約款文言のひな形は、関連する複数の細分化担保区分あるいは顧客が有する可能性の高いリスクについて複数の細分化担保区分を予め組み合わせたものであってもよい。
【0113】
この場合には、例えば{細分化担保区分1、細分化担保区分2、細分化担保区分3}についての約款文言を組み合わせたものを普通保険約款、{細分化担保区分4、細分化担保区分5}についての約款文言を組み合わせたものを特約条項として、前記約款文言記憶手段60に記憶させることができる。
【0114】
顧客適応型約款作成手段61は、補償内容設定手段30より出力される保険設定情報及び顧客に関する情報を入力とし、前記約款文言記憶手段60を参照することにより、かかる保険設定情報に含まれる細分化担保区分に対応する約款文言のひな形を読み出す。そして、顧客に関する情報に基づいて前記約款文言のひな形の顧客名等の欄を修正し、前記修正した約款文言を保険設定情報に含めて出力する。
【0115】
顧客適応型約款作成手段61より出力される保険設定情報は、例えば{(細分化担保区分1、保険金支払限度額、保険料、カバー係数、約款文言)、(細分化担保区分2、保険金支払限度額、保険料、カバー係数、約款文言)、・・・}のような情報となる。
【0116】
ここで、顧客適応型約款作成手段61は、印刷手段(図示せず)を備えることにより、前記約款文言に基づいて保険約款を作成・印刷するように構成することができる。印刷された保険約款は、補償内容に含まれる細分化担保区分に対応する約款文言のみから構成されており(ただし、保険約款に共通する部分を除く)、補償内容に応じてカスタマイズされた保険約款となっている。
【0117】
なお、顧客適応型約款作成手段61及び約款文言記憶手段60を備える構成を、本発明の約款作成方法を実施する約款作成システムとすることもできる。
(第7の実施形態)
次に、図10を参照して、本発明の第7の実施の形態である保険設計システムを説明する。図10に示すように、本保険設計システム7は、第3の実施の形態の保険設計システム3の構成に加え、更にリスク分析システム1を備えている。
【0118】
リスク分析システム1における事故例情報記憶手段10及び顧客リスク抽出手段11の構成・動作は、第1の実施の形態のリスク分析システム1と同様である。
【0119】
補償内容設定手段30の構成・動作は、第3の実施の形態の保険設計システム3と同様である。
【0120】
補償内容設定手段30は、前記リスク分析システム1から、顧客の有するリスク情報を受け取り、かかる顧客の有するリスク情報に含まれる細分化担保区分に基づいて動作する。前記補償内容設定手段30は、受け取った顧客の有するリスク情報に、リスク評価値が含まれている場合は、かかるリスク評価値に基づいて前記カバー係数を定めるようにしても良い。
【0121】
例えば、全てのリスク評価値が等しい場合、全ての細分化担保区分について前記カバー係数を1とすることが考えられる。また、例えば、リスク評価値が所定のしきい値以上の細分化担保区分を重点的に補償すべき細分化担保区分とみなし、かかる細分化担保区分についてのみ前記カバー係数を1とし、残りの細分化担保区分については前記カバー係数を1より小さい値(例えば、0)とすることも考えられる。
【0122】
また、受け取った顧客の有するリスク情報に、リスク評価値と標準リスク評価値の比較結果が含まれている場合は、かかる比較結果に基づいて前記カバー係数を定めるようにしても良い。
【0123】
例えば、リスク評価値と標準リスク評価値の差が所定のしきい値以上の細分化担保区分を重点的に補償すべき細分化担保区分とみなし、かかる細分化担保区分についてのみ前記カバー係数を1とし、残りの細分化担保区分については前記カバー係数を1より小さい値(例えば、0)とすることも考えられる。
【0124】
ここで、本実施の形態の保険設計システム7は、第1の実施形態であるリスク分析システム1及び第3の実施形態である保険設計システム3を備える構成となっているが、リスク分析システム1に代えて第2の実施形態のリスク分析システム2を備える構成としても良い。また、保険設計システム3に代えて第4〜6の実施形態の保険設計システムを備える構成としても良い。
【0125】
例えば、リスク分析システム2及び保険設計システム5を備える構成とした場合、補償内容設定手段30は、リスク分析システム2から、顧客の有するリスク情報を受け取り、かかる顧客の有するリスク情報に含まれる前記判断結果(顧客が既に契約している保険が、前記抽出した細分化担保区分を担保しているかどうかを判断した結果)を保険設計情報に含めて出力する。
【0126】
補償内容修正手段50は、補償内容設定手段30より出力される保険設定情報を受け付け、かかる保険設定情報に含まれる前記判断結果をテキスト表示、グラフ表示、音声出力などにより外部に対して提示する。そして、外部からの入力として顧客の指示情報を受け付け、これに基づいて前記保険設定情報の内容を修正して出力する。
【0127】
このような構成にすることで、顧客は、現在契約している補償内容によるリスクヘッジの状況を細分化担保区分の単位で把握することができ、どの補償が足りてどの補償が足りないかを的確に判断しながら前記顧客の指示情報を補償内容修正手段50に入力することができる。
(第8の実施形態)
次に、図11を参照して、本発明の第8の実施の形態である保険契約管理システムを説明する。図11に示すように、本保険契約管理システム8は、保険設計システム80と、データ管理システム81を備えている。
【0128】
保険設計システム80は、本発明の第3乃至7のいずれかの実施形態の保険設計システムと同様の構成により実現される。
【0129】
データ管理システム81は、契約済の保険について、その補償内容を管理している。管理の方法としては、リレーショナルデーターベース等の従来のデーターベース技術を利用することができる。
【0130】
保険設計システム80とデータ管理システム81は、有線又は無線のネットワークでつながっており、保険設計システム80から出力される保険設定情報は、ネットワークを通じてデータ管理システム81に入力される。このように構成することにより、データ管理システム81へのデータ入力をOCRやパンチテープリーダにより行わなくてすむため、OCRの誤認識等に起因する入力エラーを防止することができる。
(第9の実施形態)
次に、本発明の第9の実施の形態について説明する。第9の実施の形態の第1の実施例は、リスク分析プログラムを記録した記録媒体を備える。この記録媒体はCD−ROM、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体であってよく、ネットワークを介して流通する場合も含む。
【0131】
リスク分析プログラムは記録媒体からデータ処理装置に読み込まれ、データ処理装置の動作を制御する。データ処理装置はリスク分析プログラムの制御により、少なくとも細分化担保区分を含んだ状態で記憶手段に記憶されている事故例情報の中から、顧客に関する情報に基づいて顧客に発生しうる事故例情報を選択し、前記選択した事故例情報から細分化担保区分を抽出し、前記抽出した細分化担保区分を顧客の有するリスク情報として抽出する。
【0132】
すなわち、データ処理装置はリスク分析プログラムの制御により、図1又は図4におけるリスク分析システムによる処理と同一の処理を実行する。
【0133】
第9の実施の形態の第2の実施例は、保険設計プログラムを記録した記録媒体を備える。この記録媒体はCD−ROM、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体であってよく、ネットワークを介して流通する場合も含む。
【0134】
保険設計プログラムは記録媒体からデータ処理装置に読み込まれ、データ処理装置の動作を制御する。データ処理装置は保険設計プログラムの制御により、細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を設定する。
【0135】
また、データ処理装置は保険設計プログラムの制御により、少なくとも細分化担保区分を含んだ状態で記憶手段に記憶されている事故例情報の中から、顧客に関する情報に基づいて顧客に発生しうる事故例情報を選択し、前記選択した事故例情報から細分化担保区分を抽出し、前記抽出した細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を設定するとともに、細分化担保区分に対応した状態で記憶手段に記憶されている約款文言の中から、前記抽出した細分化担保区分に対応する約款文言を抽出し、前記抽出した約款文言に基づいて保険約款を作成する。
【0136】
すなわち、データ処理装置は保険設計プログラムの制御により、図5、図6、図7、図9又は図10のいずれかに示す保険設計システムによる処理と同一の処理を実行する。
【0137】
第9の実施の形態の第3の実施例は、保険約款作成プログラムを記録した記録媒体を備える。この記録媒体はCD−ROM、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体であってよく、ネットワークを介して流通する場合も含む。
【0138】
保険約款作成プログラムは記録媒体からデータ処理装置に読み込まれ、データ処理装置の動作を制御する。データ処理装置は保険約款作成プログラムの制御により、担保区分に対応した状態で記憶手段に記憶されている約款文言の中から、顧客が契約する保険商品に含まれる担保区分に対応する約款文言を抽出し、前記抽出した約款文言に基づいて保険約款を作成する。
【0139】
すなわち、データ処理装置は保険約款作成プログラムの制御により、図9における顧客適応型約款作成手段61による処理と同一の処理を実行する。
【0140】
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されることなく種々に変形して適用することが可能である。例えば、保険料率記憶手段において、細分化担保区分と業種等の属性情報との組み合わせごとに対応する保険料率を記憶するようにしても良い。この場合、顧客の属性値に応じて保険料を算出することができる。また、上記各実施例において出力される保険設定情報には、必要に応じて種々の情報を含ませることができる。例えば、保険設計システムにおいて自己負担額を設定した場合であれば、保険設定情報にかかる自己負担額を含ませて出力するようにしても良い。
【0141】
【発明の効果】
本発明は、顧客に関する情報、例えば所在地、業種、売上高などから検索した、顧客に発生する可能性のある事故例に基づいて顧客の有するリスクを自動的に抽出するため、リスク分析を行うものの経験に依存しない均一な抽出結果を得ることができる。
【0142】
また、互いに担保内容が重複しないように担保区分を細分化し、かかる細分化された担保区分を組み合わせることにより補償内容を設定するため、重複する担保内容の調整が不要となる。また、同一の担保内容を実現するような細分化担保区分の組み合わせは唯一つに定まるため、組み合わせ方に関する妥当性のチェックも不要となる。そのため、保険設計を行う者の経験や知識に依存することなく、補償内容の質を均一化した保険設計を行うができる。
【0143】
また、担保区分ごとに対応する約款文言をデータベース化しておき、補償内容に含まれる担保区分に対応する約款文言のみを用いて保険約款を作成するため、設計した補償内容に応じて顧客ごとにカスタマイズした保険約款を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施形態であるリスク分析システムの構成を示すブロック図である。
【図2】事故例情報記憶手段に記憶される、事故例の情報の例を表わす図である。
【図3】事故例情報記憶手段に記憶される、統計情報の例を表わす図である。
【図4】本発明の第2の実施形態であるリスク分析システムの構成を示すブロック図である。
【図5】本発明の第3の実施形態である保険設計システムの構成を示すブロック図である。
【図6】本発明の第4の実施形態である保険設計システムの構成を示すブロック図である。
【図7】本発明の第5の実施形態である保険設計システムの構成を示すブロック図である。
【図8】カバー型の概念を示す模式図である。
【図9】本発明の第6の実施形態である保険設計システムの構成を示すブロック図である。
【図10】本発明の第7の実施形態である保険設計システムの構成を示すブロック図である。
【図11】本発明の第8の実施形態である保険契約管理システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
1、2 リスク分析システム
3、4、5、6、7、80 保険設計システム
8 保険契約管理システム
10 事故例情報記憶手段
11 顧客リスク抽出手段
20 保険商品記憶手段
30 補償内容設定手段
40 保険料率記憶手段
50 補償内容修正手段
60 約款文言記憶手段
61 顧客適応型約款作成手段
81 データ管理システム
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to insurance design technology. In particular, the present invention relates to an insurance design system that sets compensation contents according to risks extracted from customers.
[0002]
[Prior art]
There are many types of insurance, such as fire insurance, automobile insurance, accident insurance, liability insurance, and many of these insurances are often sold to a single customer. In addition, the contents of insurance are generally set according to customers for each type of insurance when the insurance is sold.
[0003]
Conventionally, the compensation content is set in the following steps. That is, (Step 1) A customer's risk is extracted based on information (for example, company size, financial information, existing insurance information, etc.) possessed by the customer. (Step 2) Select an existing insurance product to compensate for the extracted risk. (Step 3) Usually, since a plurality of insurance products are selected in Step 2, an exemption clause and the like are set so that the collateral content does not overlap for the selected insurance products. (Step 4) The validity of the set compensation content is checked.
[0004]
Here, the validity of the compensation details in Step 4 is necessary because there are many combinations that realize the same collateral content when combining multiple insurance products. This is because it is necessary to review whether the compensation contents are advantageous and advantageous to the customer.
[0005]
After the insurance product is selected in this way, an insurance contract is concluded, and an insurance policy and an insurance policy are prepared for each insurance product and delivered to the customer.
[0006]
Conventionally, the processes such as customer risk extraction, insurance product selection, disclaimer setting, validity check in each of the above steps are often performed based on the sales staff's own experience.
[0007]
On the other hand, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-114801 discloses an apparatus that implements steps 1 and 2 described above. This gazette describes a device that identifies risks based on company information, determines the frequency and impact of such risks, and evaluates the compensation status of risks covered by existing insurance information based on these risks. Has been.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
When a sales employee performs the processing of each step described above, there is a problem that a heavy burden is imposed on the sales employee because advanced judgment and knowledge are required in each processing.
[0009]
For example, in order to extract a customer risk, a sales employee must analyze the information held by the customer, assume a risk, and determine how much the customer is likely to generate such a risk. In addition, in order to select insurance products, set exemption clauses, check validity, etc., always grasp the contents of all insurance products (for example, risk to be secured, exemption rules, premium calculation rules, etc.) It is required to keep.
[0010]
Furthermore, since the level of judgment and knowledge in each process greatly depends on the sales staff's own experience, etc., the quality of the designed insurance products varies depending on the sales staff, that is, the quality is not uniform. The problem of becoming will also arise.
[0011]
Here, the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-114801 attempts to reduce the burden on sales staff and ensure the quality and validity of insurance products by implementing steps 1-2. .
[0012]
However, the above publication does not disclose how to extract customer risks. In the above publication, in paragraph 32, “referring to the risk identification knowledge base 13 including rules for judging an expected risk using the characteristics of the company as a judgment condition, and inferring the potential risk in the company by a pattern matching technique. It is only described as “,” and it is not clear what rule is used specifically and what pattern matching technique is used to identify the risk.
[0013]
Moreover, since the insurance product used in the technique described in the publication is not different from the conventional insurance product, the problems related to the steps 3 to 4 are still not solved. That is, the sales employee needs to make adjustments so that the collateral contents do not overlap for a plurality of insurance products. Moreover, it is necessary to check whether the set compensation content is appropriate or not in comparison with a combination of other insurance products that realize the same collateral content. As a result, the burden on sales staff is still large, and the problem remains that uniformity varies depending on individual experience.
[0014]
On the other hand, in the past, insurance policies were often handed to customers as standard documents in the form of insurance policy collections. Usually, such insurance policy collections include a large number of policy items that are not related to the details of the contracts covered by the contract. For this reason, in order for the customer to confirm and grasp the details of his / her compensation, it was necessary to find out which part is related to his / her insurance product, which was a heavy burden.
[0015]
Therefore, an object of the present invention is to provide a specific risk analysis technique for automatically extracting a risk possessed by a customer.
[0016]
It is another object of the present invention to provide an insurance design technique that eliminates the need for adjustment of overlapping collateral contents when a plurality of insurance products are combined, and further eliminates the need for checking the validity of the combination method.
[0017]
It is another object of the present invention to provide an insurance design technique capable of performing an insurance design in which the quality of compensation is made uniform without depending on the experience and knowledge of the person who performs the insurance design.
[0018]
Furthermore, an object of the present invention is to provide an insurance design technique capable of creating a customized insurance policy for each customer in accordance with the designed compensation contents.
[0019]
[Means for Solving the Problems]
The insurance design method of the present invention is directed to an insurance design system that includes a compensation content setting means and a customer-friendly contract creation means that are realized by executing a program on a computer. The process of determining and outputting insurance setting information indicating the contents of compensation by combining the subdivided collateral categories identified at least including the combination of the form and the cause of the accident, and the customer-oriented contract creation means correspond to the subdivided collateral categories A step of extracting a policy statement corresponding to the combined subdivision collateral classification from a policy statement stored in the storage means in a state that has been made, a step of creating an insurance policy based on the extracted policy statement, It is characterized by providing.
[0020]
The insurance design method of the present invention includes:Targeting an insurance design system equipped with risk extraction means, compensation content setting means, and customer-friendly contract creation means realized by executing a program on a computer, the risk extraction means Selecting accident example information that may occur to the customer based on information about the customer from accident example information stored in the storage means in a state including the subdivided collateral classification specified including at least the combination; and A step of extracting a subdivision collateral classification from the selected accident example information, a step of determining and outputting the insurance setting information indicating the content of compensation by the compensation content setting means by combining the extracted subdivision collateral classification; The customer-oriented contract creation means is a combination of the clause text stored in the storage means in a state corresponding to the segmented collateral classification. A step of extracting clause wording corresponding to subdivided collateral classification were characterized by and a step of creating a policy statement based on the provisions wording the extracted.
[0021]
The insurance policy making method of the present invention is:Targeting an insurance policy creation system that creates an insurance policy by referring to the policy text storage means for storing the policy text corresponding to each collateral category, the input means receives information on the insurance products that the customer contracts and information about the customer The policy creation means realized by executing a program on a computer provided in the insurance policy creation system is a policy contract stored in the policy text storage means for the insurance product contracted by the customer. A step of extracting a policy statement corresponding to the collateral classification included, a step of correcting the extracted policy statement based on information about the customer, and an output means creating and outputting an insurance policy based on the revised policy statement And a process.
[0023]
Insurance design method and insurance policy making method of the present inventionCan be implemented by a computer, and a computer program therefor can be installed or loaded into the computer through various media such as a CD-ROM, a magnetic disk, a semiconductor memory, and a communication network.
[0024]
The insurance design system of the present invention is a compensation content setting means that determines and outputs insurance setting information indicating the compensation content by combining the subdivision collateral categories specified including at least the combination of the accident category, the accident form, and the accident cause. And the clause text storage means for storing the clause text corresponding to each segmented collateral category, and the clause text corresponding to the combined segmented collateral category by referring to the clause text storage means, It is characterized by comprising a customer-oriented contract creation means to create.
[0025]
Furthermore, the insurance premium rate storage means for storing the insurance premium rate corresponding to each subdivided collateral classification is provided, and the compensation content setting means refers to the insurance premium rate storage means, and the insurance premium rate corresponding to the subdivided collateral classification It is preferable to calculate insurance premiums based on the read insurance premium rate.
[0026]
Furthermore, it is preferable that a compensation content correcting means for changing the set compensation content according to an external input is provided.
[0027]
The input from the outside preferably includes at least either instruction information from the customer or past accident record information of the customer.
[0028]
It is preferable that the compensation content setting means sets the compensation content by giving and combining a cover coefficient for each subdivision security category.
[0029]
It is preferable that the compensation content setting means obtains the price of the collateral object for each subdivided collateral category and calculates the insurance payment limit based on the price of the collateral object and the cover coefficient.
[0030]
Further, accident example information storage means for storing information of accident examples including subdivided collateral categories, and accident example information corresponding to accident examples that may occur to customers based on information about customers from the accident example information storage means Customer risk extracting means for selecting and outputting risk information of a customer including at least a segmented security category based on the selected accident example information group, and the compensation content setting means, Preferably, the customer risk information output by the customer risk extraction means is received, and the operation is performed based on the segmented security classification included in the risk information of the customer.
[0031]
Further, accident example information storage means for storing information of accident examples including subdivided collateral categories, and accident example information corresponding to accident examples that may occur to customers based on information about customers from the accident example information storage means Customer risk extracting means for selecting and outputting risk information of a customer including at least a segmented security category based on the selected accident example information group, and the compensation content setting means, The risk information of the customer output by the customer risk extraction means is received, operates based on the segmented security classification included in the risk information of the customer, and calculates the cover coefficient based on the risk information of the customer It is preferable.
[0032]
The accident example information stored in the accident example information storage means preferably includes at least one of business type information, regional information, and customer scale information.
[0033]
Furthermore, the insurance product storage means which memorize | stores the subdivision security classification which the insurance product has collateralized, The said customer risk extraction means refers to the said insurance product storage means, The said subdivision security classification It is preferable to output whether the risk information of the customer includes the determination result.
[0034]
The accident example information storage means stores at least one of accident occurrence frequency information, accident unit price information, and predicted damage amount information as statistical information, and the customer risk extraction means is based on the statistical information, It is preferable to calculate a risk evaluation value for each of the extracted segmented collateral categories and output the risk information included in the customer including the risk evaluation value.
[0035]
The accident example information storage means stores a standard risk evaluation value for each subdivision collateral category for items combining one or more of industry information, regional information, and customer scale information, and extracts the customer risk Preferably, the means outputs the risk information of the customer including a comparison result between the risk evaluation value and the standard risk evaluation value.
[0036]
The system is preferably composed of computers distributed on a network.
[0038]
In the specification of the present application, “customer” is used to indicate a corporation, an individual, or the like that is subject to risk analysis or insurance contract, and does not necessarily require a business relationship.
[0039]
[Action]
According to the present invention having the above-described configuration, in order to automatically extract a customer's risk based on information about the customer, for example, an accident example that may occur in the customer, searched from the location, industry, sales, etc. Even if risk analysis is performed, uniform extraction results that do not depend on experience can be obtained.
[0040]
Further, since the collateral classification is subdivided so that the collateral contents do not overlap each other, and the compensation contents are set by combining the subdivided collateral classifications, it is not necessary to adjust the overlapping collateral contents. In addition, since only one combination of subdivided collateral categories that realize the same collateral content is determined, it is not necessary to check the validity of the combination method.
[0041]
In addition, the contract terms corresponding to each collateral category are stored in a database, and insurance clauses are created using only the terms and conditions corresponding to the collateral category included in the coverage, so it is customized for each customer according to the designed compensation details. You can create a written insurance policy.
[0042]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(First embodiment)
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the risk analysis system according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the risk analysis system 1 includes an accident example information storage unit 10 and a customer risk extraction unit 11.
[0043]
Here, the risk analysis system according to the present invention only needs to include the above-described means, and may be either a system dedicated to risk analysis or a general-purpose information processing apparatus. For example, in an information processing device having a general configuration including a processing device, an input unit, a storage unit, and an output unit, the risk analysis system of the present invention is realized by starting software that defines the operation of each unit. be able to. The dedicated system or information processing apparatus may be configured by a single computer or may be configured by a plurality of computers distributed on a network.
[0044]
The accident example information storage means 10 stores a plurality of pieces of information on past accident examples that have been compensated. Information on such accidents includes attributes such as the type of the accident subject's industry, the area information of the subject of the accident, the customer size of the accident subject, the amount of actual damage, the amount of insurance claims paid, the accident classification, the accident type, the cause of the accident, and the nature of the accident It includes information, and is managed by a conventional database such as a relational database in a table format as shown in FIG. 2, for example.
[0045]
As the business type, for example, the business type described in the Japanese standard industrial classification can be used, but how to define the business type may be determined according to the design.
[0046]
As the regional information, the location of a local government unit such as a prefecture unit or a municipality unit may be used, or geographical information such as the altitude, distance from a river, and annual rainfall may be used.
[0047]
As the customer scale, information such as total assets, sales, number of employees, and annual income and family structure can be used for corporations.
[0048]
The accident classification corresponds to the type of insurance purpose, and is information such as an accident related to property, an accident related to employees (family), an accident related to liability, and an accident related to profit (income).
[0049]
Accident forms are, for example, information such as fire, water disaster, theft, interpersonal compensation, objective compensation, and lost time damage.
[0050]
The cause of the accident is if the accident type is a fire, electricity leakage, gas leak, arson, etc., if it is a water disaster, flood, storm surge, landslide, etc. It becomes information such as product defects.
[0051]
Here, the accident example information storage means 10 may store the accident example information in a state classified according to any attribute information among the area information such as the type of business and the location, and the customer scale. By classifying in this way, it becomes easy to search for information on accident examples based on search keys such as area information such as type of business and location, and customer size.
[0052]
The customer risk extraction means 11 receives information related to the customer, searches the accident example information storage means 10 using an attribute value included in the information related to the customer as a search key, and reads information on the accident example that matches the search key.
[0053]
For customer information, for example, if the customer is a corporation, the company name, location, industry, business description, performance, sales, number of employees, financial details, details of owned facilities (location, structure, area, usage, acquisition, etc.) Attribute values such as price and acquisition date) are included. For example, when the customer is an individual, attribute values such as name, address, occupation, age, family structure, income, details of owned cars (number of vehicles, vehicle type, presence / absence of safety equipment) are included.
[0054]
Of these attribute values, the search key can be used in combination with, for example, industry, location, company size, etc. (in the case of an individual, occupation, address, income, etc.). Whether to use it may be determined according to the customer.
[0055]
Information regarding these customers may be input by the user, or may be acquired from an external database (not shown). When the user inputs, the customer risk extraction unit 11 includes an input unit (not shown) that receives the user's input. The input means is configured to display an input screen on a display device, for example, and allow a user to input necessary information in an interactive format.
[0056]
The customer risk extracting means 11 extracts and outputs attribute information such as accident classification, accident type, accident cause, etc. included in the matched accident example information as risk information possessed by the customer. Since accident example information that matches the customer's attribute value as a search key can be regarded as accident example information that may occur in the customer, attribute information such as accident classification included in the accident example information It can be regarded as risk information held by customers.
[0057]
Here, by including the segmented collateral classification in the information of the accident example stored in the accident example information storage unit 10, the customer risk extracting unit 11 uses the segmented collateral classification as risk information possessed by the customer. Can be extracted.
[0058]
The subdivision collateral category refers to categories in an equivalent and flat structure that are subdivided so as not to overlap each other in the collateral content of insurance products, and is specified including at least the combination of accident category, accident type, and accident cause . For example, a subdivision security category 1 = (property, fire, leakage), a subdivision security category 2 = (responsibility for liability, interpersonal compensation, facility management error) can be considered.
[0059]
The accident example information storage means 10 may store statistical information such as accident occurrence frequency information, accident unit price information, and predicted damage amount information. Each statistical information is memorize | stored for every subdivision security classification in the table | surface format as shown, for example in FIG. Each piece of statistical information is updated at a predetermined timing (for example, once a year) by a data management system (not shown).
[0060]
For example, in the case of accident occurrence frequency information, the number of accident cases for each combination of industry type, regional information, customer scale, and segmented collateral classification is obtained for the accident case information stored in the accident case information storage means 10, and the data management system Can be updated by dividing by the total number of contracts corresponding to the combination stored in. In this example, the ratio of the number of accident cases to the total number of contracts is used as the accident occurrence frequency information, but other values can be used as the accident occurrence frequency information. For example, the number of accident cases per unit sales may be obtained by dividing the number of accident cases by the sales amount of the customer corresponding to the combination, and this may be used as accident occurrence frequency information. Also, for example, the number of accident cases per unit area can be obtained by dividing the number of accident cases by the area of the customer-owned facility corresponding to the combination, and this can be used as accident occurrence frequency information.
[0061]
Moreover, if it is accident unit price information, about the actual amount of damage among the accident example information memorize | stored in the accident example information storage means 10, obtain | require the average for every combination of a type of industry, regional information, a customer scale, and a subdivision security classification Can be updated.
[0062]
Further, the expected damage amount information can be updated by multiplying the updated accident occurrence frequency by the updated accident unit price.
[0063]
When statistical information is stored, the customer risk extraction means 11 calculates a risk evaluation value for each of the extracted segmented collateral categories based on statistical information corresponding to customer attributes, and the risk information possessed by the customer To output.
[0064]
The risk evaluation value represents a measure of which risk should be compensated for larger (or smaller) when setting the compensation content. As the risk evaluation value, for example, a value obtained by multiplying the accident occurrence frequency by the accident unit price (expected damage amount), a value obtained by multiplying the expected damage amount by a predetermined constant, or the like can be used.
[0065]
As the predetermined constant, information such as the structure of the owned facility, the presence / absence of disaster prevention equipment, and the implementation status of the safety measures among the information related to the customer may be converted into constants according to certain rules.
[0066]
Further, in the accident example information storage means 10, the standard risk evaluation value in the same industry (hereinafter referred to as “standard risk evaluation value”), the standard risk evaluation value in the same region, the same for each segmented security category You may make it memorize | store the standard risk evaluation value etc. in a customer scale. Furthermore, standard risk evaluation values may be stored for arbitrary combinations of the same type of business, the same region, and the same customer size.
[0067]
In this case, the customer risk extraction means 11 reads out standard risk evaluation values that match the customer attribute values for each of the extracted segmented collateral categories. Then, each extracted segmented collateral classification is compared with the calculated risk evaluation value, and the comparison result is included in the risk information of the customer and output. As a comparison result, for example, the difference between the two may be used. Such a difference can be regarded as a value indicating a risk tendency peculiar to the customer.
[0068]
Note that the segmented security classification, risk evaluation value, and standard risk evaluation value in the first embodiment may be presented to a customer or the like by text, graph, voice, or the like by an output unit (not shown).
[0069]
According to the present embodiment, in order to automatically extract the risk of the customer based on the example of an accident that may occur in the customer, searched from information related to the customer, such as business type, regional information, customer size, etc. Even if risk analysis is performed, uniform extraction results that do not depend on experience can be obtained.
(Second Embodiment)
Next, with reference to FIG. 4, the risk analysis system which is the 2nd Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 4, the risk analysis system 2 further includes insurance product storage means 20 in addition to the configuration of the risk analysis system 1 of the first embodiment.
[0070]
Since the configuration and operation of the accident example information storage means 10 are the same as those of the risk analysis system 2 of the first embodiment, description thereof is omitted.
[0071]
The insurance product storage means 20 stores the correspondence relationship between the insurance product and the subdivided collateral classification, that is, the subdivided collateral classification secured by the insurance product. Here, the insurance product is an insurance designed by the present invention or the prior art.
[0072]
The customer risk extraction means 11 searches the information on the accident example in the same manner as in the first embodiment, and extracts the segmented collateral classification included in the information on the accident example. Then, by referring to the insurance product storage means 20, it is determined whether or not the predetermined insurance product secures the extracted segmented collateral classification, and the determination result is included in the risk information possessed by the customer and output. . Further, the determination result is presented to the customer or the like by text, graph, voice or the like by output means (not shown).
[0073]
Here, by making the insurance that the customer has already contracted into the predetermined insurance product, whether or not the compensation content of the insurance that the customer is currently contracting secures the extracted subdivision security classification, that is, It is possible to determine whether or not the customer has sufficient risk.
[0074]
According to the present embodiment, the risk hedging status according to the compensation content currently contracted by the customer can be presented to the customer in units of the segmented collateral classification, so which compensation is sufficient and which is sufficient. It can be accurately shown whether there is any.
(Third embodiment)
Next, with reference to FIG. 5, the insurance design system which is the 3rd Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 5, the insurance design system 3 includes compensation content setting means 30.
[0075]
Here, the insurance design system according to the present invention only needs to include the above-described means, and may be either a system dedicated to insurance design or a general-purpose information processing apparatus. For example, in an information processing device having a general configuration including a processing device, an input unit, a storage unit, and an output unit, the insurance design system of the present invention is realized by starting software that defines the operation of each unit. be able to. The dedicated system or information processing apparatus may be configured by a single computer or may be configured by a plurality of computers distributed on a network.
[0076]
The compensation content setting means 30 sets the compensation content by combining the subdivided collateral categories so as to secure all the risks possessed by the customer based on the risk information possessed by the customer, and outputs the set compensation content as insurance setting information To do.
[0077]
Here, the compensation content may be set by giving a cover coefficient to the subdivided security classification and combining them, and the set compensation content may be output as insurance setting information.
[0078]
The cover coefficient is a value that represents a measure of how much compensation should be made for each segmented security category. Such a cover coefficient may be calculated based on risk information possessed by the customer, or a predetermined value may be used.
[0079]
The compensation content setting means 30 further obtains the price of the collateral object for each of the combined subdivided collateral categories, and calculates the insurance payment limit based on the price of the collateral object and the cover coefficient, thereby providing the compensation content May be set in detail.
[0080]
The price of the collateral target can be acquired by calculating based on, for example, information about the customer, for example, information such as sales and details of owned facilities. Or you may comprise so that a user may input directly, and you may make it acquire from an external database (not shown) based on the information regarding a customer.
[0081]
The insurance money payment limit can be calculated, for example, by multiplying the collateral target price by the cover coefficient.
[0082]
In this case, the cover coefficient is given as a value between 0 and 1. For example, a subdivision collateral category with a cover factor of 0 is set as an insurance payment limit of 0 yen, that is, non-collateral, and a subdivision collateral category with a cover factor of 0.8 has an insurance payment limit In the subdivided collateral classification that is set as an amount of 80% of the price of the collateral object and the cover coefficient is 1, the price of the collateral object is set as the insurance payment limit amount as it is. Here, the self-pay amount (exemption amount) may be set based on the cover coefficient. For example, when the cover coefficient is 0.8, a value 0.2 obtained by subtracting the cover coefficient from 1 is calculated as the ratio of the self-pay amount, and a value obtained by multiplying this by the price of the collateral target is set as the self-pay amount. When the self-pay amount is set, the insurance money is paid only when the actual amount of damage exceeds the self-pay amount.
[0083]
The insurance setting information output by the compensation content setting means 30 is, for example, {(subdivided collateral classification 1, insurance payment limit, cover coefficient), (subdivided collateral classification 2, insurance payment limit, cover coefficient),. ..}.
[0084]
According to the present embodiment, since the collateral content does not overlap with respect to the set compensation content, the adjustment of the collateral content after setting the compensation content as in the prior art becomes unnecessary. In addition, since there is only one combination of subdivided collateral categories that guarantees all the risks of customers, it is not necessary to check the validity of the combination method.
(Fourth embodiment)
Next, with reference to FIG. 6, the insurance design system which is the 4th Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 6, the insurance design system 4 further includes an insurance rate storage means 40 in addition to the configuration of the insurance design system 3 of the third embodiment.
[0085]
The insurance premium rate storage means 40 stores an insurance premium rate corresponding to each segmented security category. The insurance premium rate corresponds to the coefficient used to calculate the insurance premium (amount paid by the customer). In principle, the insurance premium is calculated by multiplying the insurance premium rate by the insurance payment limit. become. However, depending on the collateral category, the insurance premium may be calculated by multiplying a predetermined value determined by the insurance payment limit by the insurance premium rate and then multiplying the number of employees or sales.
[0086]
The compensation content setting means 30 sets the compensation content by combining the subdivided security categories so as to secure all the risks of the customer based on the risk information of the customer.
[0087]
Further, the compensation content is set in detail by obtaining the price of the collateral target for each of the selected subdivided collateral categories and calculating the insurance payment limit by multiplying the price of the collateral target and the cover coefficient.
[0088]
Further, by referring to the insurance rate storage means 40, the insurance rate corresponding to the segmented security category used for the combination is read out. Then, for example, by multiplying the insurance premium payment limit and the insurance premium rate, the insurance premium for each subdivision collateral classification used in the combination is calculated, and the insurance setting information is output in a state including the insurance premium.
[0089]
The insurance setting information output by the compensation content setting means 30 is, for example, {(subdivided collateral category 1, insurance payment limit, insurance premium, cover factor), (subdivided collateral category 2, insurance payment limit, insurance Information),...}.
(Fifth embodiment)
Next, with reference to FIG. 7, the insurance design system which is the 5th Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 7, the insurance design system 5 further includes compensation content correction means 50 in addition to the configuration of the insurance design system 4 of the fourth embodiment.
[0090]
The operation of the first example in the fifth embodiment will be described below.
[0091]
The configurations and operations of the compensation content setting unit 30 and the insurance premium rate storage unit 40 are the same as those of the insurance design system 4 of the fourth embodiment, and thus description thereof is omitted.
[0092]
The compensation content correction means 50 accepts insurance setting information and an external input, and corrects and outputs the content of the insurance setting information based on the external input. As the input from the outside, for example, past accident record information of the customer, instruction information from the customer, and the like can be considered.
[0093]
When the customer's past accident record information is inputted from the outside, the compensation content correcting means 50 is a subdivided security classification corresponding to an accident that has occurred in the past at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold, or a predetermined Detect subdivided collateral categories corresponding to accidents for which insurance money above the threshold has been paid. Then, the insurance setting information is corrected by changing the insurance payment limit so that the cover coefficient is 1 for the subdivided collateral classification, and the corrected insurance setting information is output. On the other hand, for such a subdivision collateral classification, it is conceivable that the cover coefficient is set to 0 because insurance cannot be assumed.
[0094]
Further, when the instruction information from the customer is inputted from the outside, the compensation content correcting means 50 corrects the insurance setting information based on the instruction information (addition / deletion of subdivided collateral classification, change of insurance payment limit amount) Etc.) and output the revised insurance setting information.
[0095]
As the instruction information, the content of compensation can be considered so that the total insurance premium is within a certain budget. In this case, various patterns can be considered for the correction method. For example, a method of correcting the insurance payment limit to the same rate for all of the subdivided collateral categories can be considered. In addition, priority that should be intensively compensated for the subdivided collateral classification may be determined, and the insurance payment limit may be reduced according to the priority.
[0096]
According to the present embodiment, it is possible to correct the compensation contents in accordance with the customer situation such as past accident history and the customer's instruction, so that the insurance design more suitable for the customer can be performed.
[0097]
Next, the operation of the second example in the fifth embodiment will be described.
[0098]
The compensation content setting means 30 sets the compensation content by combining the subdivided security categories so as to secure all the risks of the customer based on the risk information of the customer.
[0099]
Further, the compensation content is set in detail by obtaining the price of the collateral target for each of the selected subdivided collateral categories and calculating the insurance payment limit by multiplying the price of the collateral target and the cover coefficient.
[0100]
Here, for example, when all the cover coefficients are set to 1, insurance payment limit for all subdivided collateral categories = the price of collateral. The case where the cover coefficient is determined in this way is called an all-risk / full-cover type.
[0101]
For example, when all the cover coefficients are set to 0.8, 80% of the price of the collateral target is uniformly the insurance payment limit for all the subdivided collateral categories. Such a case where the cover coefficient is uniformly reduced is referred to as an all risk / limited cover type. Note that the value of the cover coefficient can be variously changed.
[0102]
Furthermore, for example, by setting the cover factor to 1 for the subdivided collateral categories to be compensated for priority and setting the cover factor to 0.5 for the remaining subdivided collateral categories, the insurance money only for the specific subdivided collateral categories Payment limit = price of collateral, and for other subdivision collateral categories, the insurance payment limit can be 50%. Such a case where the cover coefficient is changed depending on the subdivision collateral classification is called a high risk priority cover type. In addition, the value of each cover coefficient can be changed variously.
[0103]
FIG. 8 is a schematic diagram showing the concept of each cover type. 8A shows an all risk / full cover type, FIG. 8B shows an all risk / limited cover type, and FIG. 8C shows a high risk priority cover type. In each, the radially extending axis represents the subdivision security category, and the value shown for each axis represents the value of the cover coefficient.
[0104]
As described above, various compensation contents can be set in detail for the combination of the same subdivision guarantee categories by changing each cover coefficient in various ways.
[0105]
The compensation content setting means 30 simultaneously sets and sets a plurality of compensation contents such as an all risk / full cover type, an all risk / limited cover type, and a high risk priority cover type by changing the value of each cover coefficient. A plurality of compensation contents are output as insurance setting information.
[0106]
The insurance setting information output from the compensation content setting means 30 is, for example, {(cover type 1, (subdivided collateral classification 1, insurance payment limit, insurance premium, cover coefficient), (subdivided collateral classification 2, insurance money) (Payment limit, insurance premium, cover factor), ...), (cover type 2, (subdivision security category 1, insurance payment limit, insurance premium, cover factor), (subdivision security category 2, insurance money) Payment limit, insurance premium, cover coefficient), ...), ...}.
[0107]
The compensation content correction means 50 receives the insurance setting information output from the compensation content setting means 30 and presents the insurance setting information to the outside by text display, graph display, voice output, or the like. Then, designation information for designating one of the plurality of compensation contents is received as an input from the outside, final compensation contents are determined based on the designation information, and output as insurance setting information.
[0108]
The insurance setting information output from the compensation content correcting means 50 is, for example, {cover type 1, (subdivided collateral classification 1, insurance payment limit, insurance premium, cover factor), (subdivided collateral classification 2, insurance payment) Limit amount, insurance premium, cover coefficient), and so on.
[0109]
According to the present embodiment, it is possible to present and select a plurality of compensation contents to the customer or the like, so that the insurance design according to the customer's request can be performed more flexibly.
(Sixth embodiment)
Next, an insurance design system according to a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 9, the insurance design system 6 further includes a clause text storage unit 60 and a customer-adaptive clause creation unit 61 in addition to the configuration of the insurance design system 4 of the fourth embodiment.
[0110]
The configurations and operations of the compensation content setting unit 30 and the insurance premium rate storage unit 40 are the same as those of the insurance design system 4 of the fourth embodiment, and thus description thereof is omitted.
[0111]
The clause text storage means 60 stores a template for the clause text corresponding to each segmented security category.
[0112]
The template of the clause text stored in the clause text storage means 60 is a combination of a plurality of subdivided collateral categories in relation to a plurality of related subdivided collateral categories or a risk that the customer is likely to have. Also good.
[0113]
In this case, for example, a combination of the terms of the clauses for {subdivided collateral category 1, subdivided collateral category 2, subdivided collateral category 3} is a general insurance policy, {subdivided collateral category 4, subdivided collateral category 5 } Can be stored in the clause text storage means 60 as a special clause.
[0114]
The customer-adaptive contract creation means 61 receives the insurance setting information output from the compensation content setting means 30 and the information about the customer, and refers to the contract text storage means 60, thereby subdividing the insurance setting information. Read the template for the terms and conditions corresponding to the collateral category. Then, based on the information related to the customer, the column of the customer name etc. in the template of the clause text is corrected, and the corrected clause text is included in the insurance setting information and output.
[0115]
The insurance setting information output from the customer-adaptive policy making means 61 is, for example, {(subdivided collateral category 1, insurance payment limit, insurance premium, cover coefficient, contract text), (subdivided collateral category 2, insurance policy Information such as payment limit, insurance premium, cover factor, terms of contract), ...}.
[0116]
Here, the customer-adaptive policy making means 61 can be configured to prepare and print an insurance policy based on the terms of the policy by providing printing means (not shown). The printed insurance policy is composed only of the text of the policy corresponding to the subdivision classification included in the coverage (except for the portion common to the insurance policy), and the insurance policy customized according to the coverage It has become.
[0117]
Note that the configuration including the customer-adaptive clause creation means 61 and the clause text storage means 60 may be a clause creation system that implements the clause creation method of the present invention.
(Seventh embodiment)
Next, with reference to FIG. 10, the insurance design system which is the 7th Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 10, the insurance design system 7 further includes a risk analysis system 1 in addition to the configuration of the insurance design system 3 according to the third embodiment.
[0118]
The configuration and operation of the accident example information storage means 10 and the customer risk extraction means 11 in the risk analysis system 1 are the same as those in the risk analysis system 1 of the first embodiment.
[0119]
The configuration / operation of the compensation content setting means 30 is the same as that of the insurance design system 3 of the third embodiment.
[0120]
The compensation content setting means 30 receives the risk information possessed by the customer from the risk analysis system 1 and operates based on the segmented collateral classification included in the risk information possessed by the customer. The compensation content setting means 30 may determine the cover coefficient based on the risk evaluation value when the received risk information of the customer includes a risk evaluation value.
[0121]
For example, when all the risk evaluation values are equal, it is conceivable that the cover coefficient is set to 1 for all the segmented security categories. Further, for example, a segmented collateral category having a risk evaluation value equal to or greater than a predetermined threshold is regarded as a segmented collateral category that should be compensated intensively, and the cover factor is set to 1 only for the segmented collateral category, and the remaining segmentation For the chemical collateral classification, the cover coefficient may be a value smaller than 1 (for example, 0).
[0122]
Further, when the received risk information of the customer includes a comparison result between the risk evaluation value and the standard risk evaluation value, the cover coefficient may be determined based on the comparison result.
[0123]
For example, a segmented collateral category in which the difference between the risk assessment value and the standard risk assessment value is equal to or greater than a predetermined threshold value is regarded as a segmented collateral category to be compensated, and the cover coefficient is set to 1 only for the segmented collateral category. For the remaining subdivided collateral categories, the cover coefficient may be a value smaller than 1 (for example, 0).
[0124]
Here, the insurance design system 7 of the present embodiment is configured to include the risk analysis system 1 according to the first embodiment and the insurance design system 3 according to the third embodiment. It is good also as a structure provided with the risk analysis system 2 of 2nd Embodiment instead of. Moreover, it is good also as a structure provided with the insurance design system of 4th-6th embodiment instead of the insurance design system 3. FIG.
[0125]
For example, when the risk analysis system 2 and the insurance design system 5 are provided, the compensation content setting means 30 receives the risk information possessed by the customer from the risk analysis system 2, and the determination included in the risk information possessed by the customer. The result (the result of determining whether or not the insurance that the customer has already contracted has secured the extracted segmented collateral classification) is included in the insurance design information and output.
[0126]
The compensation content correction means 50 receives the insurance setting information output from the compensation content setting means 30, and presents the judgment result included in the insurance setting information to the outside by text display, graph display, voice output, or the like. Then, customer instruction information is received as an input from the outside, and based on this, the contents of the insurance setting information are corrected and output.
[0127]
With this configuration, the customer can grasp the status of risk hedging based on the compensation contract currently contracted in units of segmented collateral categories, and which compensation is sufficient and which is insufficient. The customer's instruction information can be input to the compensation content correction means 50 while accurately judging.
(Eighth embodiment)
Next, with reference to FIG. 11, the insurance contract management system which is the 8th Embodiment of this invention is demonstrated. As shown in FIG. 11, the insurance contract management system 8 includes an insurance design system 80 and a data management system 81.
[0128]
The insurance design system 80 is realized by the same configuration as the insurance design system of any one of the third to seventh embodiments of the present invention.
[0129]
The data management system 81 manages the contents of compensation for contracted insurance. As a management method, a conventional database technology such as a relational database can be used.
[0130]
The insurance design system 80 and the data management system 81 are connected by a wired or wireless network, and insurance setting information output from the insurance design system 80 is input to the data management system 81 through the network. With this configuration, it is not necessary to input data to the data management system 81 using an OCR or a punched tape reader, so that it is possible to prevent an input error due to OCR misrecognition or the like.
(Ninth embodiment)
Next, a ninth embodiment of the present invention will be described. The first example of the ninth embodiment includes a recording medium on which a risk analysis program is recorded. This recording medium may be a CD-ROM, magnetic disk, semiconductor memory, or other recording medium, and includes cases where it is distributed via a network.
[0131]
The risk analysis program is read from the recording medium into the data processing device and controls the operation of the data processing device. Under the control of the risk analysis program, the data processing device displays accident example information that may occur to the customer based on information about the customer from among the accident example information stored in the storage means in a state including at least the subdivision security category. Select, extract a segmented security category from the selected accident example information, and extract the extracted segmented security category as risk information possessed by the customer.
[0132]
That is, the data processing apparatus executes the same processing as the processing by the risk analysis system in FIG. 1 or FIG. 4 under the control of the risk analysis program.
[0133]
The second example of the ninth embodiment includes a recording medium on which an insurance design program is recorded. This recording medium may be a CD-ROM, magnetic disk, semiconductor memory, or other recording medium, and includes cases where it is distributed via a network.
[0134]
The insurance design program is read from the recording medium into the data processing device, and controls the operation of the data processing device. The data processing apparatus sets the compensation contents by combining the subdivision security categories under the control of the insurance design program.
[0135]
In addition, the data processing device is controlled by the insurance design program, the accident example that may occur to the customer based on the information about the customer from the accident example information stored in the storage means in a state including at least the subdivision security classification Select information, extract the subdivision collateral classification from the selected accident example information, set the compensation content by combining the extracted subdivision collateral classification, and in the storage means in a state corresponding to the subdivision collateral classification A clause text corresponding to the extracted subdivision security classification is extracted from the stored clause text, and an insurance policy is created based on the extracted clause text.
[0136]
That is, the data processing apparatus executes the same processing as that by the insurance design system shown in any of FIGS. 5, 6, 7, 9, or 10 under the control of the insurance design program.
[0137]
The third example of the ninth embodiment includes a recording medium on which an insurance policy creating program is recorded. This recording medium may be a CD-ROM, magnetic disk, semiconductor memory, or other recording medium, and includes cases where it is distributed via a network.
[0138]
The insurance policy making program is read from the recording medium into the data processing device and controls the operation of the data processing device. Under the control of the insurance policy creation program, the data processing device extracts the policy language corresponding to the security category included in the insurance product contracted by the customer from the policy language stored in the storage means in a state corresponding to the security category. Then, an insurance policy is prepared based on the extracted policy text.
[0139]
In other words, the data processing apparatus executes the same process as the process by the customer-adaptive contract creation means 61 in FIG. 9 under the control of the insurance contract creation program.
[0140]
It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiments and can be applied in various modifications. For example, the insurance premium rate storage means may store the insurance premium rate corresponding to each combination of the segmented collateral classification and the attribute information such as the type of business. In this case, the insurance premium can be calculated according to the customer attribute value. In addition, various information can be included in the insurance setting information output in each of the embodiments as necessary. For example, when the self-pay amount is set in the insurance design system, the self-pay amount related to the insurance setting information may be included and output.
[0141]
【The invention's effect】
The present invention performs risk analysis in order to automatically extract a customer's risk based on an accident example that may occur in the customer, which is searched from information related to the customer, such as location, industry, sales, etc. Uniform extraction results that do not depend on experience can be obtained.
[0142]
Further, since the collateral classification is subdivided so that the collateral contents do not overlap each other, and the compensation contents are set by combining the subdivided collateral classifications, it is not necessary to adjust the overlapping collateral contents. In addition, since only one combination of subdivided collateral categories that realize the same collateral content is determined, it is not necessary to check the validity of the combination method. Therefore, it is possible to perform insurance design with uniform quality of compensation without depending on the experience and knowledge of the person who performs insurance design.
[0143]
In addition, the contract terms corresponding to each collateral category are stored in a database, and insurance clauses are created using only the terms and conditions corresponding to the collateral category included in the coverage, so it is customized for each customer according to the designed compensation details. You can create a written insurance policy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a risk analysis system according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of accident example information stored in an accident example information storage unit;
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of statistical information stored in an accident example information storage unit.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a risk analysis system according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of an insurance design system according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an insurance design system according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of an insurance design system according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a schematic diagram showing a concept of a cover type.
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an insurance design system according to a sixth embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an insurance design system according to a seventh embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of an insurance contract management system according to an eighth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1, 2 Risk analysis system
3, 4, 5, 6, 7, 80 Insurance design system
8 Insurance contract management system
10 Accident example information storage means
11 Customer risk extraction means
20 Insurance product storage means
30 Compensation content setting means
40 Insurance premium rate storage means
50 Compensation content correction means
60 Terms text storage means
61 Customer-adaptive contract making means
81 Data management system

Claims (8)

事故区分、事故形態、事故原因の組み合わせを少なくとも含んで互いに担保内容が重複しないように特定される細分化担保区分を組み合わせることにより補償内容を示す保険設定情報を決定し、出力する補償内容設定手段と、
細分化担保区分ごとに対応する約款文言を記憶する約款文言記憶手段と、
前記約款文言記憶手段を参照することにより前記組み合わせた細分化担保区分に対応する約款文言を選択して、約款を作成する顧客対応型約款作成手段と、
事故対象者の業種情報、地域情報、顧客規模情報のいずれかの情報と、該事故対象者の過去の事故例に対応する前記細分化担保区分と、を含む事故例情報を記憶する事故例情報記憶手段と、
ユーザから入力されるか又は外部のデータベースから取得した顧客の業種情報、地域情報、顧客規模情報のいずれかの情報のうち、前記事故例情報に含まれる情報と同種の情報を検索キーとして前記事故例情報記憶手段を検索し、検索キーに整合した事故例情報群を読み出し、前記読み出した事故例情報群の各事故例情報に含まれる細分化担保区分を抽出して出力する顧客リスク抽出手段と、を備え、
前記補償内容設定手段は、前記顧客リスク抽出手段が出力する細分化担保区分を受け付け前記受け付けた細分化担保区分を組み合わせることにより、同一の担保内容を実現するような細分化担保区分の組み合わせが唯一つに定められ、前記組み合わせた細分化担保区分を、補償内容を示す保険設定情報として出力することを特徴とする保険設計システム。
Compensation content setting means for determining and outputting insurance setting information indicating the compensation content by combining the subdivided collateral categories specified so that the collateral content does not overlap each other, including at least the combination of accident category, accident form, and accident cause When,
A clause text storage means for storing a clause text corresponding to each subdivided collateral category;
Selecting a clause text corresponding to the combined subdivided collateral classification by referring to the clause text storage means, and creating a customer-facing clause provision means,
Accident example information storing accident example information including any of industry type information, area information, and customer scale information of the accident target person, and the segmented collateral classification corresponding to the past accident example of the accident target person Storage means;
The accident using the same type of information included in the accident example information as a search key among any of the customer industry information, regional information, and customer size information input from the user or acquired from an external database A customer risk extraction means for searching the example information storage means, reading out the accident example information group matched with the search key, and extracting and outputting the segmented collateral classification included in each accident example information of the read out accident example information group; With
The contents of compensation setting means, the customer risks extracting means receiving the subdivision collateral segments outputted by Rukoto combining the subdivided collateral classification accepted, the combination of subdivision collateral partitioned so as to achieve the same security content Is defined as a single policy, and the combined subdivided collateral classification is output as insurance setting information indicating compensation details.
前記補償内容設定手段が、細分化担保区分ごとに担保対象の価格を取得し、前記担保対象の価格と細分化担保区分ごとに予め定められたカバー係数に基づいて保険金支払限度額を算出することを特徴とする請求項記載の保険設計システム。The compensation content setting means obtains a collateral target price for each subdivided collateral category, and calculates an insurance payment limit based on the collateral target price and a cover coefficient predetermined for each subdivided collateral category The insurance design system according to claim 1 . 更に、細分化担保区分ごとに対応する保険料率を記憶する保険料率記憶手段を備えており、
前記補償内容設定手段は、前記保険料率記憶手段を参照することにより細分化担保区分に対応する保険料率を読み出し、前記読み出した保険料率及び前記算出した保険金支払限度額に基づいて保険料を算出することを特徴とする請求項記載の保険設計システム。
Furthermore, an insurance premium rate storage means for storing the insurance premium rate corresponding to each segmented security category is provided,
The compensation content setting means reads the insurance premium rate corresponding to the segmented security category by referring to the insurance premium rate storage means, and calculates the insurance premium based on the read insurance premium rate and the calculated insurance payment limit The insurance design system according to claim 2 .
更に、外部から顧客の過去の事故の発生頻度の情報を受け付け、前記保険設定情報として出力される細分化担保区分の組み合わせに対して、過去において所定のしきい値以上の頻度で発生している事故に対応する細分化担保区分を検出し、前記検出した細分化担保区分について前記カバー係数が1となるように保険金支払限度額を変更し、補償内容を変更する補償内容修正手段を備えていることを特徴とする請求項2又は3記載の保険設計システム。Furthermore, information on the occurrence frequency of past accidents of customers is received from the outside, and in the past, it has occurred at a frequency equal to or higher than a predetermined threshold for the combination of segmented security categories output as the insurance setting information Compensation content correction means for detecting a segmented collateral category corresponding to an accident, changing the insurance payment limit so that the cover coefficient is 1 for the detected segmented collateral category, and changing the compensation content The insurance design system according to claim 2 or 3, wherein 前記事故例情報記憶手段は、前記事故対象者の業種情報、地域情報、顧客規模情報のいずれかの情報及び細分化担保区分ごとに予想損額情報を統計情報として記憶しており、
前記顧客リスク抽出手段は、前記事故例情報記憶手段から、前記抽出した細分化担保区分に対応する予想損額情報を抽出して出力し、
前記補償内容設定手段が、前記顧客リスク抽出手段が出力する予想損額情報を受け付け、前記受け付けた予想損額情報が所定のしきい値以上の細分化担保区分について前記カバー係数を1とし、そうでない細分化担保区分について前記カバー係数を1より小さい値とすることを特徴とする請求項2乃至4のいずれか 1 項に記載の保険設計システム。
The accident example information storage means, the accident subject of industry information, local information, stores the expected loss harm amount information for each one of the information and subdivision collateral classification of customer scale information as statistical information,
The customer risk extraction means, from the accident example information storage means, and outputs the extracted expected DAMAGES amount information corresponding to the subdivision collateral segments the extracted,
The contents of compensation setting means, the customer risks extracting means receiving the expected DAMAGES amount information is output, the expected loss harm amount information received is set to 1 the cover factor for subdivision collateral section of more than a predetermined threshold value insurance design system according to any one of claims 2 to 4, characterized in that a value smaller than 1 the cover factor for subdivision collateral division otherwise.
更に、保険商品と、該保険商品が担保している細分化担保区分との対応関係を記憶する保険商品記憶手段を備えており、
前記顧客リスク抽出手段は、前記保険商品記憶手段を参照して、顧客が既に契約している保険商品に対応する細分化担保区分を読み出し、前記読み出した細分化担保区分が前記抽出した細分化担保区分をカバーしているかどうかを判断し、
更に、顧客等に提示するために前記判断結果を出力する出力手段を備えていることを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の保険設計システム。
Furthermore, it comprises an insurance product storage means for storing a correspondence relationship between the insurance product and the subdivision collateral classification secured by the insurance product,
The customer risk extraction means refers to the insurance product storage means, reads out a segmented security category corresponding to an insurance product that a customer has already contracted, and the readout segmented security category extracts the segmented security Determine whether the category is covered,
Furthermore, insurance design system according to any one of claims 1 to 5, characterized in that it comprises an output means for outputting the judgment result for presentation to the customer or the like.
前記事故例情報記憶手段は、前記事故対象者の業種情報、地域情報、顧客規模情報のいずれかの情報及び細分化担保区分ごとに事故発生頻度情報、事故単価情報を統計情報として記憶しており、
前記顧客リスク抽出手段は、前記事故例情報記憶手段から、前記抽出した細分化担保区分に対応する事故発生頻度情報、事故単価情報を読み出し、事故発生頻度に事故単価を乗算して予想損害額を計算し、
更に、顧客等に提示するために前記算出した予想損額の情報を出力する出力手段を備えていることを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の保険設計システム。
The accident example information storage means stores, as statistical information, accident occurrence frequency information and accident unit price information for each of the business type information, area information, and customer scale information of the accident subject person and for each segmented security category ,
The customer risk extraction means reads accident occurrence frequency information and accident unit price information corresponding to the extracted subdivision collateral classification from the accident example information storage means, and multiplies the accident occurrence frequency by the accident unit price to calculate an expected loss amount. Calculate
Furthermore, insurance design system according to any one of claims 1 to 6, characterized in that it comprises an output means for outputting the calculated predicted loss information harm amount for presentation to the customer or the like.
前記事故例情報記憶手段は、細分化担保区分ごとに予想損害額情報を統計情報として記憶しており、
前記顧客リスク抽出手段は、前記事故例情報記憶手段から、前記抽出した細分化担保区分に対応する予想損額情報を読み出し、
更に、顧客等に提示するために前記読み出した予想損額情報を出力する出力手段を備えていることを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の保険設計システム。
The accident example information storage means stores the expected damage amount information as statistical information for each subdivision collateral category,
The customer risk extraction means, from the accident example information storage means, reads out the estimated DAMAGES amount information corresponding to the subdivision collateral segments the extracted,
Furthermore, insurance design system according to any one of claims 1 to 6, characterized in that it comprises an output means for outputting the estimated DAMAGES amount information read the for presentation to customers or the like.
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