JP4990387B2 - リスクアセスメントシステムおよびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、リスクアセスメントシステムおよびその方法に関し、より詳細には、企業に内在する複合的なリスクを可視化し、拠点ごとにリスクの大きさとその理由を把握することにより、拠点指導および監査を行う拠点を効果的に抽出するためのシステムおよび方法に関する。

企業において、事業の経営や運営などに対するリスクを把握し、これを管理することは企業経営上必要不可欠である。最近では、企業が抱えるリスクを的確に把握し管理することが、企業の財務面のみならず、企業価値の向上に大きく寄与すると考えられ、リスク管理の重要性はますます高まっている。

リスク管理の重要性の高まりに伴い、監査への経営要請は「実態的な事後検証」から「予防的なリスク低減に資する保証と提言」に比重が移りつつある。ここで、監査部門が予防的なリスク低減に資する監査を実施するためには、日々変動するリスクを効率良く追跡し、精度の高い評価を行うことが喫緊の課題となる。例えば、１年に１度、監査部門が実際に拠点に足を運んで実施するオンサイトの監査のみでは、期中のリスク変動状況(予算達成に向けた拠点の無理な販売や市場の変動による顧客フォローの遅れなど)をタイムリーに捕捉できない可能性がある。しかし、オンサイト監査の頻度を増やすには限界があり、全国に多数の拠点を有する企業にとっては、オンサイト監査のみですべての拠点のリスクをタイムリーに捕捉することは、事実上困難である。このような条件下で経営陣の要請に応えるため、全拠点を網羅し、定期的に状況をモニタリングするシステムの構築が必須となってきた。

特許文献１には、経営者に係わるリスク項目、一般従業員に係わるリスク項目、財物・財産に係わるリスク項目等のリスク項目それぞれについて、リスク発現頻度及びリスク発現時の損害額に関するデータを収集してリスク評価を行うことにより、客観的なリスク評価ができるようにした技術が記載されている。

また、特許文献２には、事務処理情報の分析を行ない、この分析結果から事務処理の品質の低下事象を示す情報を抽出し、この低下事象を示す情報に基づいて、この低下事象の発生要因を示す情報を取得する技術が記載されている。これにより、事務品質の低下事象を示す情報が入力された際に、その発生要因を示す情報を導き、事務リスクおよび事務品質の適切な改善を支援している。

特開平１１−１３４３９６号公報 特開２００５−０８４９２４号公報

あるリスク項目について、その影響度の大小を客観的に判定するシステムや、特定の領域について、リスクの改善を支援するシステムが提供されている。しかし、多くの拠点が存在するような企業において、多岐に渡るリスクを客観的データに基づきタイムリーに評価し、集中的に拠点指導および監査すべき拠点を抽出するようなシステムは提供されていなかった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、企業に内在する複合的なリスクを拠点ごとに可視化することにより、ユーザが、各拠点がどのようなリスク環境にあり、また、どのような運営がなされているのかを把握すること、並びに、拠点指導および監査を行う拠点を効果的に抽出することを可能とするリスクアセスメントシステムを提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明に係る拠点リスクアセスメントシステムは、リスクを表すと推定されるリスク指標と、当該リスク指標がリスク規模またはリスク度合いのいずれに属するかを示す情報と、当該リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目とを対応づけて格納するリスク指標データベースであって、前記リスク規模は、リスクの影響の大きさを表し、前記リスク度合いは、リスクの発生可能性を表す、リスク指標データベースと、前記リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目についての生データを取得するインターフェース部と、リスク指標に対するデータ分布が正規分布および非正規分布のいずれの傾向を有するかを尖度および歪度に基づいて判定し、前記リスク指標データベースに格納されたリスク指標を、リスク規模およびリスク度合いのいずれかに分類するリスク指標分類部と、前記インターフェース部を介して取得した生データを使用して、前記リスク指標データベースに格納された前記データ項目に基づき、リスク指標ごとに、データ分布の特徴に即した近似曲線を作成し、前記近似曲線を累積曲線に変換し、前記生データに対応する累積曲線上の累積比率を求めるスコア変換部と、前記スコア変換部が算出したリスク指標ごとのスコアを合成して、拠点のスコアを算出する拠点スコア算出部と、前記拠点スコア算出部が算出した拠点スコアを使用して、リスク分析結果を提供するリスク分析結果出力部とを備える。

本願発明は、企業に内在する複合的なリスクを拠点ごとに可視化することにより、ユーザが、各拠点がどのようなリスク環境にあり、また、どのような運営がなされているのかを把握することが可能となる。また、ユーザは、拠点が抱えるリスクの大きさとその理由を確認することにより、拠点指導および監査を行う拠点を効果的に抽出することができる。さらには、定点観測により、リスクの高まりやリスクコントロールの有効性を確認することで、予防的な拠点指導、監査の実効性向上を図ることができる。結果として、リスクの早期抑制を図る予兆管理も可能となった。

本発明の一実施形態にかかるリスクアセスメントシステムの構成図である。 本発明の一実施形態にかかるリスク管理サーバのモジュール構成図である。 本発明の一実施形態にかかるリスク指標データベースに格納された情報の一例を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる全体の処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態にかかるスコア変換の概念図である。 本発明の一実施形態にかかるスコア変換から拠点スコア算出のフロー図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点別リスク指標一覧の前半部分）を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点別リスク指標一覧の後半部分）を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点マップ）を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（変動サマリー）を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点変動マップ）を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（モーメント分析）を示す図である。

図１は、本発明の一実施形態にかかるリスクアセスメントシステムの構成図である。リスクアセスメントシステムは、複数のクライアントコンピュータ１０１ａ、１０１ｂ、・・・、１０１ｎ（以下、クライアントコンピュータ１０１と呼ぶ）を備え、各クライアントコンピュータは、ＬＡＮなどの企業内通信回線を介してリスク管理サーバ１０３と相互に通信可能に接続される。

クライアントコンピュータ１０１は、ユーザによって使用される端末である。ここでユーザには、リスク評価に必要なデータを、クライアントコンピュータ１０１を介して入力する拠点の担当者や監査部門の担当者、複数の拠点の運営状況を管理する立場にあるマネージャや経営陣などが含まれる。本実施例では、クライアントコンピュータ１０１は、一般的なパーソナルコンピュータである。

リスク管理サーバ１０３は、リスク評価に必要なデータを格納し、これらのデータに基づき、企業に内在する複合的なリスクを拠点ごとに可視化する。各ユーザは、クライアントコンピュータ１０１を介して、データの入力を行い、リスク管理サーバが出力するリスク分析結果を取得することができる。

なお、セキュリティ面に関しては本願の要旨と直接の関係を有しないので、ここでは考慮していないが、各ユーザは、特定のデータに対する特定の処理のみが許可されるように制御されることは、当業者には理解されるところである。

図２は、本発明の一実施形態にかかるリスク管理サーバ１０３のモジュール構成図である。ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組み合わせによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。

図２に示すように、リスク管理サーバ１０３は、インターフェース部２０１、リスク指標選定部２０２、リスク指標分類部２０３、スコア変換部２０４、拠点スコア算出部２０５、記憶管理部２０６およびリスク分析結果出力部２０７を備える。インターフェース部２０１は、クライアントコンピュータ１０１および他のサーバ（図示せず）とのインターフェースを担当する。他のサーバは、リスク評価に必要なデータ（例えば、個人顧客に関するデータを格納する顧客データ、拠点に関するデータを格納する拠点データ、金融商品に関するデータを格納する金融商品データ、社員に関するデータを格納する社員データなど）を格納する任意のサーバとすることができる。

リスク指標選定部２０２は、リスクを表すと推定される複数のリスク指標の中から、リスク評価に用いるリスク指標を選定する。リスク指標分類部２０３は、リスク指標選定部２０２が選定したリスク指標を、「リスク規模」と「リスク度合い」のいずれかに分類する。スコア変換部２０４は、インターフェース部２０１を介して取得したリスク指標に対するデータを、一定の手法を用いてスコアに変換する。拠点スコア算出部２０５は、リスク指標ごとのスコアを合成して拠点スコアを算出する。これらの詳細については、順次後述する。

記憶管理部２０６は、リスク指標データベース２１０へのレコードの登録、更新、削除または照会を行う。リスク分析結果出力部２０７は、クライアントコンピュータ１０１に、リスクの分析結果画面を提供する。リスクの分析結果には、図７から１２に示すように、拠点別リスク指標一覧、拠点マップ、変動サマリー、拠点変動マップおよびモーメント分析が含まれる。

リスク指標データベース２１０には、図３に示すように、ＩＤ、指標名、分類フラグ、スコアリング算出式、選定フラグなどのリスク指標に関するデータが格納されている。ユーザは、クライアントコンピュータ１０１を介して、リスク指標を登録、更新、削除および照会することができる。各リスク指標は、ＩＤにより一意に識別することができる。分類フラグは、該当のリスク指標が「リスク規模」と「リスク度合い」のいずれに分類されるかを示す。スコアリング算出式には、リスク指標に対応する近似曲線の式が格納される。選定フラグは、該当のリスク指標がリスク指標選定部２０２によって選定されたか否かを示す。なお、近似曲線の詳細については後述する。

まず初めに、本発明におけるリスクアセスメントシステムの基本的理念について、複数の拠点を有する銀行を例に説明する。本発明の一実施形態にかかるリスクアセスメントシステムは、複数の拠点を有する企業に内在する複合的なリスクを、拠点ごとの運営状況や運営の難易度を考慮して可視化するものである。すなわち、本発明の一実施形態にかかるリスクアセスメントシステムは、リスクを「リスク規模」と「リスク度合い」のいずれかに分類して評価を行うものである。ここで、「リスク規模」とは、リスクの影響の大きさを表し、預資産残高、顧客数などの、拠点の置かれている固有の特性が該当する。また、「リスク度合い」とは、リスクの発生可能性を表し、リスクの高い商品の販売占有率、事務事故件数などの、拠点運営によるリスクコントロール状況が該当する。

本発明におけるリスクアセスメントシステムは、まず、リスク指標選定部２０２が、拠点のリスクを表すと推定される、リスク指標データベース２１０に格納されたリスク指標群から、分析対象となるリスク指標を選定し、リスク指標分類部２０３が、所定の基準に基づいて、選定したリスク指標をリスク規模とリスク度合のいずれかに分類する。次に、インターフェース部２０１を介してリスク指標に対する生データを取得し、スコア変換部２０４が、リスクの評価に用いるスコアに変換する。最後に、拠点スコア算出部２０５が、リスク指標ごとに算出されたスコアを合成して拠点のスコアを算出して、リスク分析結果出力部２０７が、クライアントコンピュータ１０１にリスク分析結果画面を提供する。

（リスク指標の選定）
次に、図４から６を参照して、本発明の実施形態の動作について詳細に説明する。図４は、本発明の一実施形態にかかる全体の処理を示すフローチャートである。リスクを表すと推定されるリスク指標には、例えば、書類の誤送付または誤廃棄の件数を示す「情報漏洩・誤廃棄件数」、担当者による事務ミスの件数を示す「事務事故件数」などの事務に関連する指標、また、金融商品全体の販売金額中のトップセールスが占める割合を示す「金融商品販売額トップセールス依存度」、成約から１年以内に解約した年金の件数を示す「年金早期解約件数」などの金融商品販売に関連する指標、所定の条件を満たす優良な個人顧客数を示す「優良個人顧客数」、月間の受付顧客数を営業日数で割った「１日平均受付顧客数」などの拠点環境に関連する指標、個人の預資産月末残高を示す「個人預資産残高」、投信保有顧客のうち含み損が発生している顧客数を示す「投信含み損顧客数」などの資産内容に関連する指標など、多岐に渡る。

さらに、リスク指標には、所属社員のコミュニケーション能力、実務知識の豊富さなどに基づく「内部管理面に関連する人評価（以下、人評価）」、および過去の監査結果などに基づく「拠点情報」が含まれる。

リスクの評価に際して、多岐に渡るリスク指標を漏れなく洗い出し、すべてのリスク指標を加味して最終的なリスクを評価することが望ましいが、そのためには膨大な情報および情報を処理するコンピュータの能力が必要となる。また、リスク指標として考え得るものを自由に列挙した場合、１つの事象に起因するリスク指標が複数存在することにより、特定の事象に関連するリスクを重複して計上し、全体のリスクを正確に把握することができなくなる可能性がある。

本実施例では、上記のような問題を回避するため、リスク指標選定部２０２は、列挙したリスク指標のうち相関の高いリスク指標を特定して、相関の高いリスク指標のうちいずれか1つを選択する（ステップＳ４０２）。具体的には、一般的な統計手法により相関係数を算出し、相関係数が所定の値（例えば、０．７）以上となるリスク指標群については、いずれか１つのリスク指標を選択する。選択は、データを収集する難易度（例えば、１つの指標に対するデータを得るために２つのデータをつき合わせて照合する指標と１つのデータから得ることができる指標とを比較した場合、後者の難易度が低い）またはデータの確実性（例えば、社員からの任意の報告による苦情件数と定期的に収集している来客顧客数とを比較した場合、後者の確実性が高い）などに基づいて行うことができるが、これに限定されない。

リスク指標選定部２０２の選定結果に基づいて、記憶管理部２０６を介してリスク指標データベース２１０を更新する。本実施例では、選定されたリスク指標の選定フラグを、選定されたことを示す「１」と設定し、選定されていないリスク指標の選定フラグを「０」と設定する。

リスク指標の選定処理は、リスク指標データベース２１０に格納されているリスク指標に増減があった時、所定の期間（例えば、１年）に１度など、任意のタイミングで実行することができる。

（リスク指標の分類）
リスク指標選定部２０２が選定した複数のリスク指標を、リスク指標分類部２０３は、「リスク規模」と「リスク度合い」のいずれかに分類する（ステップＳ４０３）。本実施例では、各リスク指標に対して尖度（分布の尖がり度合い）および歪度（分布の左右対称度合い）を算出し、算出した尖度および歪度に基づいて分類を行う。具体的には、尖度および歪度が０に近いほど標準的な正規分布を表すことを利用して、所定の値よりも小さい尖度および歪度を有するリスク指標を「リスク規模」に分類し、所定の値よりも大きい尖度および歪度を有するリスク指標を「リスク度合い」に分類する。

リスク指標分類部２０３の分類結果に基づいて、記憶管理部２０６を介してリスク指標データベース２１０を更新する。本実施例では、「リスク規模」に分類されたリスク指標の分類フラグを、リスク規模であることを示す「１」と設定し、「リスク度合い」に分類されたリスク指標の分類フラグを「０」と設定する。

（スコア変換）
前述したように、リスク指標には様々な種類が存在する。例えば、リスク指標に対する生データの単位には、件数、割合、金額などがあり、データがとり得る範囲も様々である。また、事務事故件数のように値が小さいことが望ましいリスク指標と、優良個人顧客数のように値が大きいことが望ましいリスク指標とがある。本発明では、このような異なる特性を有するリスク指標について、一定の手法により生データからスコアに変換（ステップＳ４０４）することで、拠点に内在するすべてのリスクを同じように取り扱うことを可能とする。

図５に、本発明の一実施形態にかかるスコア変換の概念図を示す。また、図６に、本発明の一実施形態にかかるスコア変換から拠点スコア算出のフロー図を示す。スコア変換部２０４は、まず初めに、集計期間の生データをｘ軸にとり、対応する生データを有する拠点数をｙ軸にとったデータ分布の特徴に即した近似曲線を作成する（ステップＳ６０１）。リスク指標の分類において「リスク規模」に分類した指標については、原則、正規分布により近似曲線を作成する。一方、リスク指標の分類において「リスク度合い」に分類した指標については、ポアソン分布、ゴンペルツ分布、ロジスティック分布等の中から、対象となるリスク指標の分布の特徴に対応する分布を選択する。

本実施例では、図５に示すように、ある期間にある事象が発生した件数（例えば、高齢者等事前承認件数）をｘ軸、対応する事象の件数を有する拠点数をｙ軸にとったデータ分布の特徴に即した近似曲線を作成する。リスク指標に対応する近似曲線の式は、記憶管理部２０６を介して、リスク指標データベース２１０のスコアリング算出式に格納される。

次に、スコア変換部２０４は、近似曲線から累積曲線に変換し（ステップＳ６０２）、生データに対応する累積曲線上の累積比率を求める（ステップＳ６０３）。この処理により、様々な値をとり得るリスク指標群を、０から１００の範囲をとり得るスコアとして、統一して取り扱うことができる。なお、前述した優良個人顧客数のように値が大きいことが望ましいリスク指標に対しては、１００−（ステップＳ６０３のスコア）を最終的なスコアとする。この処理により、すべての指標について、より高いスコアがより高いリスクを表すことを保証することができる。

ここで、リスク指標のうち、所属社員のコミュニケーション能力、実務知識の豊富さなどに基づく「人評価」、および過去の監査結果などに基づく「拠点情報」については、前述のスコア変換とは異なる処理を行う。本実施例では、「人評価」について、拠点に属する社員を（１）部長クラス、（２）課長クラス、（３）その他社員、の３つのレイヤに分けて、項目別レイヤ別のスコアを算出する（ステップＳ６０４）。「人評価」のスコアは、コミュニケーション能力、実務知識の豊富さなど、所定の項目を合算したものであり、本実施例では、項目ごとに、良い・普通・悪い、のように原則３段階に分けて、良い場合にはプラス１、普通の場合にはゼロ、悪い場合にはマイナス１の値をとる。次に、拠点別に１人当たりのスコアを算出する（ステップＳ６０５）。

「拠点情報」のスコアは、監査結果、出張所の有無など、所定の項目を合算（ステップＳ６０６）したものであり、本実施例では、監査結果が悪かった拠点、および出張所を有する拠点にそれぞれマイナス１を設定する。

（拠点スコアの算出）
拠点スコア算出部２０５は、スコア変換部２０４が算出したリスク指標ごとのスコアを合成して、拠点のスコアを算出する（ステップＳ６０８）。本実施例では、まず、「リスク規模」に分類されるすべてのリスク指標のスコアを合算する。次に、合算したスコアのうち、最も大きい合算スコアを１０点、最も小さい合算スコアを０点とする１０点換算により、拠点ごとの「リスク規模」の点数を算出する。この点数が、「リスク規模」の拠点スコアとなる。

なお、本実施例では、ある月（例えば、平成２２年３月）の拠点スコアの算出にあたり、該当の月を最終月とした過去１年間分（平成２１年４月から平成２２年３月）の拠点スコアを合算したスコアを該当の月の拠点スコアとする。これにより、特定の事象に依存して特定の月だけが影響を受けることを防ぐ。

同様に、「人評価」および「拠点情報」を除いて、「リスク度合い」に分類されるすべてのリスク指標のスコアを合算し、合算したスコアを１０点満点に換算する（換算値Ａとする）。一方、「人評価」および「拠点情報」についても、両者を所定の割合で合算（ステップＳ６０７）したスコアを１０点満点に換算する（換算値Ｂとする）。本実施例では、１：１の割合でスコアを合算するが、他の割合で合算することもできる。ここで、「人評価」および「拠点情報」は、スコアが小さいほどリスクが高いことを示す。よって、１０点換算にあたっては、合算したスコアのうち、最も小さい合算スコアを１０点、最も大きい合算スコアを０点とする。

最後に、換算値Ａおよび換算値Ｂを所定の割合で合算し、拠点ごとの「リスク度合い」の点数を算出する。この点数が、「リスク度合い」の拠点スコアとなる。本実施例では、４：１の割合でスコアを合算するが、他の割合で合算することもできる。

（拠点別リスク指標一覧）
これまでの算出結果に基づいて、リスク分析結果出力部２０７は、各種の分析結果をクライアントコンピュータ１０１に提供する（ステップＳ４０６）。図７および図８は、本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点別リスク指標一覧）である。拠点別リスク指標一覧は、特定の拠点における指標数値群を表示した一覧表である。本実施例では、分析対象年度の各月の値を、時系列で表示する。図７および図８に示すように、拠点別リスク指標一覧では、変換後のスコアではなく、生データを利用し、リスク水準が高いリスク指標の該当年月を強調表示している。これにより、ユーザは、拠点の弱点を業務プロセス単位で直感的に把握し、具体的なデータを確認することができる。

本実施例では、累積比率９０％のスコアを異常値基準とし（図５参照）、スコアが異常値基準を超える場合、リスク水準が高いとして強調表示を行っている。また、全拠点平均の値を同図に表示しており、平均値と比較することにより、リスク水準の高さ度合いを確認することができる。なお、図７の上段にゾーン変化という欄を設けているが、ゾーンについては後述する。

（拠点マップ）
図９は、本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（拠点マップ）を示す図である。拠点マップは、ｘ軸にリスク規模をとり、ｙ軸にリスク度合いをとり、ステップＳ４０５において算出した拠点スコアを二次元で表現した分布表である。本実施例では、ｘ軸、ｙ軸ともに１から３のゾーンに区切り、より少ない数値のゾーンに属する拠点のリスクが高いことを示している。例えば、ゾーン１−３は、「リスク規模」すなわち運営の難易度が高いが、「リスク度合い」は低く、拠点運営によるリスクコントロールが機能していることを示す。一方、ゾーン３−１は、「リスク度合い」が最も高いが、「リスク規模」は最も低いため、リスクが顕在化した際の影響度は限定的であることがわかる。

拠点マップにより、ユーザは、静態的にリスクの高い拠点を把握することができるので、拠点指導および監査を通じ、リスクの抑制を図ることが可能となる。また、複数の拠点の運営状況を管理するユーザは、「リスク度合い」と「リスク規模」とのバランスを確保するため、資源配分の最適化を図る参考情報を得ることができる。例えば、ゾーン３−３から１−１の拠点への人的配分の見直しなどである。なお、拠点別リスク指標一覧についても、ゾーン変化欄において任意の期間のゾーン変化を表示することにより、ユーザは、スポット的な値だけでなく、拠点のリスク評価の遷移を把握することが可能となる。

（変動サマリー）
図１０は、本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（変動サマリー）を示す図である。変動サマリーは、基準期間からのリスクの変動の方向（リスクが高まったか、または低減したか）と大きさとを表現した総括表である。拠点マップと同様、ｘ軸にリスク規模、ｙ軸にリスク度合いをとり、原点から離れるほど変動が大きいことを示す。具体的には、図１１に示される、基準期間（図中の期初）と対象期間（図中のＭＭ月）との２点を結ぶ矢印の向きを、変動サマリーの軸に対して４５度の４つの向きに集約して、その矢印の距離を変動の大きさとして表現したものである。図１１に示す拠点変動マップは、図９に示す拠点マップと異なり、基準期間と対象期間との２点を同マップ上に表したものである。

変動サマリーにより、複数の拠点の運営状況を管理するユーザは、対象期間の拠点スコアは高くないが、基準期間から動態的にリスクが高まっている拠点を把握することができる。これにより、さらにリスクが高まり、リスクが顕在化する前に、リスクの高まっている拠点に対して早期抑制を図ることが可能となる。

（モーメント分析）
図１２は、本発明の一実施形態にかかる例示的なリスク分析結果（モーメント分析）を示す図である。モーメント分析は、ｘ軸に変化のばらつき（標準偏差の変化率）をとり、ｙ軸に指標の平均値の変化率をとり、基準期間からの所定の指標群の変動状況を表現した総括表である。集計対象は、全拠点とすることもできるし、また、所定の条件を満たす拠点とすることもできる。また、ｙ軸の値には、変換後のスコアを用いることもできるし、また、生データを用いることもできる。

具体的には、ｘ軸については、原点を基準期間での標準偏差とし、対象期間の標準偏差が基準期間の標準偏差と比較してどのように変動したかを示す。ここで、標準偏差が大きいほど変化のばらつきが大きいことを示すので、ｘ軸上で右に位置するリスク指標は、基準期間と比較して、拠点ごとにとり得るデータのばらつきが大きいことを示す。ｙ軸については、原点を基準期間での集計対象の拠点に対する平均値（ｙ軸）とし、対象期間の平均値が、基準期間の平均値と比較してどのように変動したかを示す。ｙ軸上で上に位置するリスク指標は、基準期間と比較して、水準が高まっていることを示す。

すなわち、図１２（１）に示すように、リスク管理の観点でとらえると、拠点ごとのばらつきが少なく、対象拠点の平均値が減少している左下の領域に分布が集中していることが望ましい。ここで、リスク指標の中には、営業推進状況を表すことにもなり得る指標が存在する。例えば、「預資産残高」がこれに該当し、リスク管理の観点では少ないことが望ましいが、営業推進の観点では、預資産残高が増加することが望ましい。したがって、リスク指標のうち営業推進指標にもなり得る指標群については、図１２（２）に示すように、拠点ごとのばらつきが少なく、対象拠点の平均値が増加している左上の領域に分布が集中していることが望ましいといえる。

モーメント分析により、マネージャや経営陣は、リスク抑制策の浸透状況を確認することができる。さらに、集計対象とする拠点、および集計対象とする指標群の選択により、リスク管理だけでなく、営業推進にも資する情報を得ることが可能となる。すなわち、マネージャや経営陣は、営業推進とリスクコントロールとのバランスを俯瞰しながら意思決定を行うことが可能となる。

以上、本発明によれば、企業に内在する複合的なリスクを拠点ごとに可視化することにより、各拠点が、どのようなリスク環境にあり、また、どのような運営がなされているのかを把握することが可能となる。拠点が抱えるリスクの大きさとその理由を確認することにより、拠点指導および監査を行う拠点を効果的に抽出することができる。さらには、定点観測により、リスクの高まりやリスクコントロールの有効性を確認することで、予防的な拠点指導、監査の実効性向上を図ることができる。結果として、リスクの早期抑制を図る予兆管理も可能となった。

Claims (14)

1. リスクを表すと推定されるリスク指標と、当該リスク指標がリスク規模またはリスク度合いのいずれに属するかを示す情報と、当該リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目とを対応づけて格納するリスク指標データベースであって、前記リスク規模は、リスクの影響の大きさを表し、前記リスク度合いは、リスクの発生可能性を表す、リスク指標データベースと、
   前記リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目についての生データを取得するインターフェース部と、
   リスク指標に対するデータ分布が正規分布および非正規分布のいずれの傾向を有するかを尖度および歪度に基づいて判定し、前記リスク指標データベースに格納されたリスク指標を、リスク規模およびリスク度合いのいずれかに分類するリスク指標分類部と、
   前記インターフェース部を介して取得した生データを使用して、前記リスク指標データベースに格納された前記データ項目に基づき、リスク指標ごとに、データ分布の特徴に即した近似曲線を作成し、前記近似曲線を累積曲線に変換し、前記生データに対応する累積曲線上の累積比率を求めるスコア変換部と、
   前記スコア変換部が算出したリスク指標ごとのスコアを合成して、拠点のスコアを算出する拠点スコア算出部と、
   前記拠点スコア算出部が算出した拠点スコアを使用して、リスク分析結果を提供するリスク分析結果出力部と
   を備えたことを特徴とする拠点リスクアセスメントシステム。
2. 前記リスク指標データベースに格納された複数のリスク指標から相関の高い指標を特定して、相関の高いリスク指標のうちいずれか1つを、前記拠点スコアの算出に用いるリスク指標として選定するリスク指標選定部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記スコア変換部は、前記リスク指標のうち、リスク規模に属するリスク指標については正規分布により近似曲線を作成し、リスク度合いに属するリスク指標については、ポアソン分布、ゴンペルツ分布、ロジスティック分布のうちいずれか１つにより近似曲線を作成することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記拠点スコア算出部は、前記リスク指標データベースに格納された属性に基づいて、リスク規模に属するリスク指標のスコアを合算したスコアとリスク度合いに属するリスク指標のスコアを合算したスコアをそれぞれ算出し、
   前記リスク分析結果出力部は、リスク規模およびリスク度合いを変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、分析対象となる拠点の位置座標を、前記拠点スコア算出部が合成したスコアに基づいて設定することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記スコア変換部は、基準期間の生データに対応する第１のスコアおよび対象期間の生データに対応する第２のスコアを求め、
   前記拠点スコア算出部は、前記第１のスコアに基づいて基準期間の拠点スコアを算出し、前記第２のスコアに基づいて対象期間の拠点スコアを算出し、
   前記リスク分析結果出力部は、リスク規模およびリスク度合いを変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、前記基準期間の拠点スコアに基づいて設定される位置座標から前記対象期間の拠点スコアに基づいて設定される位置座標への変動の方向および大きさを設定することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
6. 前記リスク分析結果出力部は、標準偏差の変化率および平均値の変化率を変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、分析対象となるリスク指標の位置座標を、前記スコア変換部が算出したスコアに基づいて設定することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記リスク指標には、内部管理面に関連する人評価および内部管理面に関連する拠点情報が含まれ、
   前記スコア変換部は、前記人評価および前記拠点情報について、前記インターフェース部を介して取得した生データを数値化したスコアを求めることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. リスクを表すと推定されるリスク指標と、当該リスク指標がリスク規模またはリスク度合いのいずれに属するかを示す情報と、当該リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目とを対応づけて格納するリスク指標データベースであって、前記リスク規模は、リスクの影響の大きさを表し、前記リスク度合いは、リスクの発生可能性を表す、リスク指標データベースと、前記リスク指標のスコア算出に用いるデータ項目についての生データを取得するインターフェース部と、リスク指標を分類するリスク指標分類部と、各リスク指標のスコアを求めるスコア変換部と、拠点のスコアを算出する拠点スコア算出部と、リスク分析結果を提供するリスク分析結果出力部とを備えた拠点リスクアセスメントシステムにおいて、
   前記リスク指標分類部が、リスク指標に対するデータ分布が正規分布および非正規分布のいずれの傾向を有するかを尖度および歪度に基づいて判定し、前記リスク指標データベースに格納されたリスク指標を、リスク規模およびリスク度合いのいずれかに分類するステップと、
   前記スコア変換部が、前記インターフェース部を介して取得した生データを使用して、前記リスク指標データベースに格納された前記データ項目に基づき、リスク指標ごとに、データ分布の特徴に即した近似曲線を作成し、前記近似曲線を累積曲線に変換し、前記生データに対応する累積曲線上の累積比率を求めるステップと、
   前記拠点スコア算出部が、前記スコア変換部が算出したリスク指標ごとのスコアを合成して、拠点のスコアを算出すると、
   リスク分析結果出力部が、前記拠点スコア算出部が算出した拠点スコアを使用して、リスク分析結果を提供するステップと
   を含むことを特徴とする方法。
9. 前記拠点リスクアセスメントシステムは、前記拠点スコアの算出に用いるリスク指標を選定するリスク指標選定部をさらに備え、
   前記リスク指標選定部が、前記リスク指標データベースに格納された複数のリスク指標から相関の高い指標を特定して、相関の高いリスク指標のうちいずれか1つを選定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記スコア変換部は、前記リスク指標のうち、リスク規模に属するリスク指標については正規分布により近似曲線を作成し、リスク度合いに属するリスク指標については、ポアソン分布、ゴンペルツ分布、ロジスティック分布のうちいずれか１つにより近似曲線を作成することを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 前記拠点スコア算出部は、前記リスク指標データベースに格納された属性に基づいて、リスク規模に属するリスク指標のスコアを合算したスコアとリスク度合いに属するリスク指標のスコアを合算したスコアをそれぞれ算出し、
    前記リスク分析結果出力部は、リスク規模およびリスク度合いを変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、分析対象となる拠点の位置座標を、前記拠点スコア算出部が合成したスコアに基づいて設定することを特徴とする請求項８に記載の方法。
12. 前記スコア変換部は、基準期間の生データに対応する第１のスコアおよび対象期間の生データに対応する第２のスコアを求め、
    前記拠点スコア算出部は、前記第１のスコアに基づいて基準期間の拠点スコアを算出し、前記第２のスコアに基づいて対象期間の拠点スコアを算出し、
    前記リスク分析結果出力部は、リスク規模およびリスク度合いを変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、前記基準期間の拠点スコアに基づいて設定される位置座標から前記対象期間の拠点スコアに基づいて設定される位置座標への変動の方向および大きさを設定することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記リスク分析結果出力部は、標準偏差の変化率および平均値の変化率を変数とする座標系として形成されるリスク分析結果上に、分析対象となるリスク指標の位置座標を、前記スコア変換部が算出したスコアに基づいて設定することを特徴とする請求項８に記載の方法。
14. 前記リスク指標には、内部管理面に関連する人評価および内部管理面に関連する拠点情報が含まれ、
    前記スコア変換部は、前記人評価および前記拠点情報について、前記インターフェース部を介して取得した生データを数値化したスコアを求めることを特徴とする請求項８に記載の方法。

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