JP5460853B2 - 与信評価を補完するための詳細な商取引支払実績を動的に作成する方法およびシステム - Google Patents

Description

本開示は、事業体の弁済能力に関するデータの評価に関し、より詳細には、分類され、記憶され、メタデータでタグ付けされ、さらに、関連性統計のイベント駆動型補完と組み合わされ、その後に、新規の顧客別の評価プロセスにかけられる、事業体に関する詳細な商取引支払実績を提供するデータを作成することに関する。

事業体とは、事業を営み、または事業を営むことを目的とする法的事業体（例えば、個人、共同事業、企業）である。商取引実績とは、納入業者と購入者間、それだけに限らず、事業体に提供された商品またはサービスに対する事業体の支払を伴う、売買条件、信用供与、口座が利用可能である期間、支払詳細、および事業体の実績に関する取引情報を含む取引の記録である。

これまでは、支払能力を格付けする与信情報サービスである支払指標（ＰＡＹＤＥＸ（商標））スコアはすべての商取引実績の算出値であった。スコアは、ある企業の他企業への支払がどれほど速かったか、または遅かったかの加重平均であった。企業が、ある相手先には期日通りに、また他へは遅れて支払ったりしても、良いスコアを得る場合がある。例えば企業は、強いつながりのある相手先にはある方法で支払い、弱い関係の相手先には別の方法で支払うこともある。

顧客からの反応は、顧客が計算に使用されるデータをより多く求め、すなわち、顧客はデータがより新しいものであることを求め、また顧客はデータが特に顧客にとってより関連性を有するものであることを求めていることを示した。顧客経験価値は、ある顧客はスコア通りに振る舞い、また他の顧客はそうでなかったり、またその理由が不明であるというものであった。顧客らは、ある特定の種類の商取引実績および履歴が他の商取引よりも高い重要性を有することを示した。ある企業が特定の相手先にどのように支払うかをより正確に予測する、業種、事業規模、事業年数および支払範囲で区分された支払能力スコアが必要性がある。

商取引実績を示すそのような与信レポートの１つは、その全文が本明細書に盛り込まれる、米国特許出願公開第２００５／０２４０５０３号明細書に開示されており、そこでは、支払能力スコアが、個々の業種、支払範囲、ならびに、３ヶ月、６ヶ月、９ヶ月、および１２ヶ月計算などの時間感度期間について計算される。前記スコアは、企業が特定の相手先にどのように支払うか予測する。前記スコアは商取引実績に基づくものであり、レポートとして提供される。

図４および図５は、請求書レベルの詳細３００、納入業者により提供される取引レベルの商取引詳細３０２、および概要要素３０４（例えば、実績の日付、支払記録、最高与信額、現借入れ、延滞、販売条件および前回販売の日付）を用いる従来の詳細商取引プロセスを示す。図５は、通常の市場条件下で判断を下すための迅速な寸評を提供する、通常の市場条件下での支払実績を要約した従来の商取引支払実績レポートを示す。この概要には限界がある。すなわち、（ａ）この概要は、支払日付に基づく感度分析を行うことがこんなんである、１件の「支払い実績」中の１２ヶ月間の履歴を捉えただけであり、（ｂ）即時および遅滞支払いパターンの根拠となるために時間を要する支払パターン傾向を見えにくくし、期日払いおよび支払遅延の挙動が明らかになるのにより長時間を要する。先行技術の詳細商取引報告の不都合点は、絶えず変動する市場条件において顧客が求め、必要とする視認性を限定することである。

しかしながら、現行の与信レポートは、特に、今日の急速に変化する経済環境において、企業が情報に基づく弁済能力決定を行うことを可能にする、十分最新、かつ関連性のある商取引実績を提供するものではない。本開示は、企業の弁済能力に関して非常に最新、かつ正確な与信レポートの作成を提供し、それによりそのような判断を下す際に古いデータの使用を避けるものである。加えて、本開示は、固有の商取引データ集約、データの合成および関連性処理、ならびに顧客別の評価処理の適用のための機能も提供する。

事業体の最近の経営、例えば前記レポートに先立つ直近の１ヶ月間の経営に関する詳細な商取引支払実績を提供する与信レポートが必要とされている。また、顧客に企業の弁済能力の判断を可能にする、より正確なレポートを提供するように、月次または週次の変化に付随する商取引詳細を提供することにより、与信決定に影響を及ぼし得る最近の経済動向を考慮に入れるような与信レポートも必要とされている。

上記の示した必要性は、（ａ）事業体の第１の商取引実績に関する第１のデータを受け取ることと、（ｂ）事業体に関する第１の与信評価を作成するために第１のデータを処理、すなわち、区分化のためのデモグラフィックスを用いたデータの豊富化を行い、中間データを得る処理と、（ｃ）中間データをデータベースに記憶することと、（ｄ）事業体の第２の商取引実績に関する第２のデータを受け取ることと、（ｅ）第２のデータをデータベース内の中間データと照合することと、（ｆ）データベースから中間データを取り出すことと、（ｇ）事業体に関する第２の与信評価を作成するために、第２のデータおよび中間データを処理することと、（ｈ）第２の与信評価を含む与信レポートを生成することとを含む、方法が実装されたコンピュータによって満たされる。また、本方法を実行するシステムを提供される。

本開示は、ユーザが、前月比の評価およびその送信のために、独自のＰＡＹＤＥＸ（商標）または優先度の付いた判断基準を定義することを可能にする。加えて、本開示の方法およびシステムは、商取引実績データにおいて重要な変化が生じた場合に、フォーマットされた、またはカスタマイズされた注意喚起を送ることができる。この新しい商取引実績データは、ユーザに、より正確で、最新の業況および業績レポートを届けるのに使用され得る。

与信評価レポートを提供するための方法が実装されたコンピュータであって、本方法は事業体の参照ファイルを見つけることと、対象となる事業体を識別することと、ユーザ指定の規則または判断基準を決定することと、対象となる事業体に関する商取引実績のデータベースから、ユーザ指定の規則又は判断基準、関連性のある商取引実績を比較するための記録、および／または同業者に基づいて、少なくとも１つの関連性のある商取引実績を選択すること、及び関連性のある商取引実績に基づいて対象となる事業体の与信評価レポートを生成することとを含む。

与信評価レポートを生成する前に、対象となる事業体についての関連性のある商取引実績全体にわたる能力をさらに査定することを含む。好ましくは、参照ファイルは、少なくとも、事業体名、事業体所在地、事業体電話番号、および事業体の問い合わせ先からなるグループより選択されるデータである。

好ましくは、商取引実績のデータベースは、少なくとも１つの商取引情報源からデータを収集することと、事業体を照合することと、事業体を関連事業体にリンクさせ、それによってグループ企業系列のリスク分析を可能にし、商取引実績を作成することとによって創出する。

本方法は、商取引実績を分類することをさらに含む。商取引実績は、各商取引実績にメタデータタグを適用することにより分類される。

本方法は、細分化の基準に従った評価統計を作成すること、不正企業と一致する商取引実績パターンを特定すること、および対象となる事業体の事業の改善または悪化を示す商取引実績の変化を検出することからなる群より選択される少なくとも１つのイベント駆動型補完をさらに含む。

分類のステップは、任意選択に商取引実績の典型的な参照データを作成すること、商取引実績を基準に従って評価すること、ならびに／または商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を行うことを含む。

イベント駆動型補完ステップは、商取引実績を基準に従って評価すること、ならびに／または商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を行うことを含む。

コンピュータシステムは、プロセッサと、データベースと、前記プロセッサを、事業体の参照ファイルを見つけることと、対象となる事業体を識別することと、ユーザ指定の規則または判断基準を決定することと、対象となる事業体に関する商取引実績のデータベースから、ユーザ指定の規則又は判断基準、関連性のある商取引実績を比較するための記録、および／または同業者に基づいて、少なくとも１つの関連性のある商取引実績を選択すること、及び関連性のある商取引実績に基づいて対象となる事業体の与信評価レポートを生成する動作を実行するように制御するためにプロセッサによって実行することができる命令を含むメモリとを備える。

記憶媒体は、プロセッサに、事業体の参照ファイルを見つけることと、対象となる事業体を識別することと、ユーザ指定の規則または判断基準を決定することと、対象となる事業体に関する商取引実績のデータベースから、ユーザ指定の規則又は判断基準、関連性のある商取引実績を比較するための記録、および／または同業者に基づいて、少なくとも１つの関連性のある商取引実績を選択すること、及び関連性のある商取引実績に基づいて対象となる事業体の与信評価レポートを生成する動作とを実行させるようにプロセッサによって読み取られる、有形的に実施された命令を含む。

本開示の実施のためのコンピュータシステムを示すブロック図である。

与信レポートを作成するために取引データ入力を処理する、図１のシステムにより用いられる方法を示すフローチャートである。

図１のシステムにより作成される信用レポートの一例である。

従来の詳細取引プログラムを図である。

従来の詳細取引プログラムから生成されるレポートである。

本開示による詳細取引プログラムを図表示である。

本開示の詳細取引プログラムから生成されるレポートを示す図である。

目的達成までの工程に対する顧客の有用性増加を表す図である。

本開示による新規の詳細取引プロセス、すなわち、取引データ集約プロセス、合成および関連性プロセス、ならびに顧客別の評価プロセスを示すハイレベル概観図である。

本開示による取引集約プロセスを示すブロック図である。

本開示による合成および関連性プロセスを示すブロック図である。

本開示による顧客別の評価プロセスを示す流れ図である。

本明細書で説明するシステムは、詳細商取引情報、変換された詳細商取引情報、および商取引経年情報に基づかない付加価値属性を組み合わせることにより、データ、予測モデル、スコアおよびリスク管理方法の正確さおよび関連性を高めるために、事業体に関する支払詳細を活用する。

本システムは、補完され、かつ適時の詳細商取引支払情報を提供する。本システムは、リスクの理解を高めるために、選択された取引活動のセット（すなわち、特定の産業における直近パターン）への洞察を提供することによって、今日の市場条件に有効に適応する。例えば、本システムは、単に１２〜３６ヶ月の商取引実績を示すだけではなく、前月比パターンに基づいて変化を検出し、鋭い傾向洞察を提供する、より粒度の細かい手法を提供する。すなわち、本開示は、市場において利用可能な最も包括的な支払実績および使用可能口座データからなる１０億件を超える商取引実績に関する粒度の細かい商取引詳細を提供する。このデータは、企業及び個人により、審査、ポートフォリオ管理および回収に関する与信リスクを迅速に特定し、対応するために使用される。加えて、２億６千万件を上回る納入業者／購入者の関係から本開示のシステムおよび方法により作成される詳細商取引支払データは、与信分析専門家が、変動する経済環境におけるリスクを迅速に特定し、それに確信をもって対応することも可能にする。

このデータは、毎月の商取引実績を知る上で前例のない視認性、また実績詳細の離散的なデータから企業支払傾向における変化を見分けるための、さらなる期間検出感度を提供をする利用可能な最も適時の、正確で粒度の細かいデータを十分に利用することにより、確信をもった与信決定を可能にする。

図１は、本発明を運用するためのコンピュータシステム１００のブロック図である。システム１００は、ユーザインターフェース１０５と、プロセッサ１１０と、メモリ１１５と、データベース１２５とを含む。システム１００は、汎用コンピュータに実装され得る。システム１００は、本明細書では、独立型のシステムとして表されているが、それだけに限定されるものではなく、代わりにネットワーク（不図示）を介して他のコンピュータシステム（不図示）に結合することもできる。

メモリ１１５は、データと、プロセッサ１１０の動作を制御するための命令とを記憶する。メモリ１１５の一実装態様は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブおよび読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。メモリ１１５の構成要素の１つがプログラム１２０である。

プログラム１２０は、プロセッサ１１０を、本明細書において説明する方法を実行するように制御するための命令を含む。例えば、プログラム１２０は、プロセッサ１１０を、（ａ）事業体の第１の商取引実績に関する第１のデータを受け取る動作、（ｂ）事業体に関する第１の与信評価を作成するために第１のデータを処理して、中間データを得る動作、（ｃ）中間データをデータベースに記憶する動作、（ｄ）事業体の第２の商取引実績に関する第２のデータを受け取る動作、（ｅ）第２のデータをデータベース内の中間データと照合する動作、（ｆ）データベースから中間データを取り出す動作、（ｇ）事業体に関する第２の与信評価を作成するために、第２のデータおよび中間データを処理する動作、ならびに、（ｈ）前記第２の与信評価を含む信用レポートを生成する動作を実行するように制御するプロセッサ１１０が実行することのできる命令の集合体である。好ましくは、与信レポートは、ユーザインターフェース１０５を介してディスプレイまたはプリンタ１０６に出力される。

プログラム１２０は、単一のモジュールとして、または相互に協働して動作する複数のモジュールとして実装され得る。「モジュール」という用語は、本明細書では、独立型のコンポーネントとして、または複数の下位コンポーネントの統合された構成として実施され得る機能操作を表すのに使用する。

ユーザインターフェース１０５は、ユーザがプロセッサ１１０に情報およびコマンド選択を伝えることを可能にするための、キーボードや音声認識サブシステムなどの入力装置を含む。またユーザインターフェース１０５は、ディスプレイやプリンタ１０６などの出力装置も含む。マウス、トラックボール、またはジョイスティックなどのカーソル制御は、ユーザがプロセッサ１１０にさらなる情報およびコマンド選択を伝えるために、ディスプレイ上でカーソルを操作することを可能にする。

プログラム１２０は、すでにメモリ１１５に読み込まれたものとして示されているが、後でメモリ１１５に読み込むために記憶媒体１３０上で構成されてもよい。記憶媒体１３０は、プログラム１２０を記憶する、有形的な従来の記憶媒体とすることができる。記憶媒体１３０の例には、磁気テープ、光記憶媒体、コンパクトディスク、またはフロッピー（登録商標）ディスクが含まれる。あるいは、記憶媒体１３０は、リモート記憶システム上に位置する、ランダム・アクセス・メモリまたは、他の種類の電子記憶とすることもできる。

前月比のパターンを提供するレポートを生成し得る機能は部分的に、プログラム１２０がデータを処理し、データベース１２５に記憶することによって実現される。データが処理される際に、後続のプロセスにおいて利用できるように、中間結果が保持され、記憶される。よってデータベース１２５は、多次元データベースである。

これらのプロセスと関連付けられたステップは、特に指定しない限り、またはステップ自体により要求されない限り、任意の順序で実行することができる。

さらに、プログラム１２０は、本明細書では、メモリ１１５にインストールされるもの、したがって、ソフトウェアとして実装され、プログラム１２０がハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せとして実装されることができるものとして説明される。

図２は、信用レポートを作成するためにデータを処理するシステム１００により用いられる方法のフローチャートであり、システム１００には、様々なフォーマット、サイズ、および業況複雑度の詳細商取引テープ２００がデータベースにダウンロードされる（２０２）。その後、詳細商取引情報は、データハンドラにより処理され（２０４）、次いで、そこから詳細が取得され、テープ規則が適用される（２０６）。テープ規則が適用された後で、詳細データは、一連の変化検出ステップ２０８により処理され、そこで様々な情報源（例えば、Ａｃｘｉｏｍ、Ｄｕｎ＆Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔなど）と統合される（２１０）。その後、本開示のシステムは、取り出された詳細商取引データにおける様々なレベルの変化および傾向を特定（２１２）し、次いで、申請者および顧客に洞察を提供するために、更新された情報を記憶し、対応する（２１４）。次いで、ステップ２１４からの記憶された詳細商取引データは、Ｐａｙｄｅｘレポートをカスタマイズ（２１６）し、または新しい経済指標２１８、新しい業況傾向レポート２２０、新しい事業業績指標２２２、新しい事業悪化注意喚起および警告２２４、ならびに新しい高業績事業識別注意喚起２２６を作成することに使用される。

図３は、システム１００により作成される与信レポートの一例である。

図６は、本開示による詳細商取引プログラムの図式表現であり、この図式では、請求書レベルの詳細４００が、従来のシステムより粒度の細かいデータ（例えば、最大８４ヶ月までの経時詳細、より粒度の細かい前回取引の日付データ、最高信用貸額履歴、それだけに限らないが、最良および最悪の支払を含むすべての詳細）と組み合わされている。その後、システム１００は、新しい誘導要素、例えば、納入業者規則が適用される前の要約データ、平均月次購入額、初発メタデータ（すなわち、最初の９０日をより上回る遅延）、および／または主要要素（例えば、実績の日付、支払記録、最高与信額、現借入れ、延滞、販売条件および前回販売の日付）についての公正な３ヶ月概観を含む。加えて、主要要素は、拡張された取引先数、拡張された参照数、および業種別分析を可能にするように連結された納入業者詳細も含むように拡張されている。

図７は、上記図６の新規の詳細商取引プログラムを使って創出される詳細商取引支払実績記録である。この情報は、容認／拒否およびポートフォリオ能力を最大化するために、詳細商取引結果に基づいて、スコアカード決定に用いられる属性を改善する。加えて、この情報は、売り手（納入業者）が、（支払）パターンモデルの範囲内で３０、６０、または９０（日間）の詳細商取引を使って、顧客または集団（例えば、ＳＩＣやｇｅｏ）レベルにおけるポートフォリオ内のリスク変動動向をより早く特定し、改善することも可能にする。また売り手（納入業者）は、（従来の詳細商取引プログラムにより一旦不明確になった）詳細商取引のリスク変動に基づき、与信枠の増／減を見直すこともできる。また売り手（納入業者）は、ポートフォリオにおけるリスク変化／変動に基づき、より適時かつ効果的な方法で、不良債権を絞り込むこともできる。最終的に、本開示の新しい詳細商取引システムは、詳細商取引の明細／フラグ（例えば、外部リスクも負う取引先に対してより迅速で、より積極的に対応するなど）から、厳しく差別化した回収戦略および取引優先順位付けを行うのに役立ち得る。

従来の詳細商取引プロセスと、本発明のポートフォリオ管理詳細商取引プロセスとの極端な差異の一例として、企業Ａと企業Ｂの両方が、以前に数回の支払遅滞のあった２０年にわたる顧客と、過去において何らかの支払遅滞のあった他の取引先とをもつ場合を考える。従来の詳細商取引プロセスでは、これら２つの企業は同質と見られ、同じ与信リスクを有するように思われ、通常は同じように扱われるはずである。しかしながら、各企業の弁済能力に粒度の細かい概観を適用する本開示の詳細商取引プロセスのでは、以下が示された。

本開示のプロセスおよびシステムでは、企業Ａは、期日を６０日延滞するかなりの金額を多数の取引先、当月著しく増加した３０日から６０日を繰り延べた取引先の数および値、および以前はよい状態を保っていた取引先に対しこれまでに例のないレベルの延滞があると判定された。よって、従来の詳細商取引プロセスでは、企業Ａは良好な信用リスクを示したが、本開示の詳細商取引プロセスで与えられるより粒度の細かい分析は、企業Ａが、期日にその請求書の支払いをしないリスクが増大すること、ならびに、この企業に対する与信方針の概観が危険性および潜在的損失を正当化し得ることをはっきりと示したと判定することができる。

本開示の詳細商取引プロセスでの企業Ｂの弁済能力の分析は、企業Ｂには、期日を６０日延滞する取引先が少なく、おそらくは小額で、あるいは抗議を受けることが少なく、過去１ヶ月にわたり実質的な悪化はなく、および不履行レベルは通事的実績内にあることを明示した。よって、企業Ｂはその納入業者に、これまでに確立されたパターンと一致する方法で支払い、その支払パターンに他の状態を示す根拠はほとんどないことを、非常に高い確実性で判定することができる。したがって、企業Ｂは企業Ａと比べて非常に低い危険性を表し、いかなる追加の与信方針の概観も正当化するものではない。

図８は、本開示のプロセスに従って生成される詳細商取引情報を補完する付加的なステップを示す図である。詳細商取引分析の初期ステップは、（１）ポートフォリオ管理および回収パターンモデルに組み込むための詳細商取引計算フィールドのバッチ送信と、（２）顧客ファイルを詳細商取引データの追加（すなわち、週次、月次または四半期の有効なリフレッシュ）を用いて照合、かつ整理することを伴う。付加的な分析及びモニタリングステップは、（１）審査／与信決定のための詳細商取引記録のトランザクション送信や、（２）主要要素に関する取引先レベルでの詳細商取引モニタリングや、（３）付加的なＰａｙｄｅｘスコア、アップグレードされたＣＣＳスコア、および非常により健全な顧客モデルから商取引情報を補完する関連性なども追加される。これは、例えば、自動化された決済およびポートフォリオ管理のプラットフォームおよびツールへの組み込みなど、詳細商取引への健全なアクセス、および第三者プラットフォームを介した詳細商取引データおよび導出された分析記録／スコアへのアクセスを可能にする。

図９は大まかに補完された与信評価のために詳細商取引支払実績を動的に作成する新しい方法およびシステムを示し、かついくつかの新しいプロセスを組み込んでいる。商取引データ集約プロセス５００は、ユーザのための新しい付加価値洞察を作成するために、ＤＵＮＳＲｉｇｈｔ（登録商標）専用データ豊富化プロセス（参照によりその全文が本明細書に組み込まれる、米国特許出願公開第２００４／０１６２７４２号明細書を参照されたい）を用いた、８０００を上回るグローバルな商取引情報源からの入力を活用する。この商取引データは、一連の新しいプロセスを経て合成および関連性プロセス５０２により合成され、ユーザの与信評価ごとに使用される最も予測性および関連性のある商取引洞察を確かなものにする動的な関連性割当てを可能にするメタデータタグを用いて分類される。また、データ集約プロセス５００は、各状況において使用される最も関連性のある商取引実績を確かなものにするデータセットを設定する。これらのデータセットは、複数の区分（例えば、業況、地勢、事業体の設立年数、事業体の規模など）全体にわたって編成され、基準に従った評価統計、同業者分析記録、業績およびパターン分析に活用される。該当する場合には、外部データ源（例えば失業、新事業構築など）が価値のある洞察をもたらすために商取引実績を増補することが組み込まれる。

ユーザまたは顧客は、この新しい機能の使用を選択するときに、評価５０４に独自の優先度の付いた評価基準（１つまたは複数）を設定し、最も関連性のある商取引洞察だけを組み込むよう履行プロセスをカスタマイズし得る。標準のプロファイルは独自の評価基準にカスタマイズしていないユーザに対し設定される。これらの標準プロファイルは、この新しいプロセスにより収集される継続的な商取引実績に基づいて絶えず更新される。

図１０ａはグローバルな商取引情報源からの商取引入力５０６の収集をサポートするために図２に示すプロセスから開始する図９の商取引集約プロセス５００を示す。これらの商取引実績はＤＵＮＳＲｉｇｈｔプロセスを介して事業体を照合し、十分なグローバルグループ系列のリスク分析を可能にするために報告された事業体をそれらのグローバルグループ事業体に関連付け、かつ区分化目的、すなわち専用データ豊富化プロセス５０８のためにデータを追加することによって補完される。システムは、与信評価のために事業体の商取引業績の査定するための関連性のあるグループによって、迅速な比較分析を可能にする様々なメタデータタグにより報告される商取引実績を分類する（５１０）。プロセスのこの部分において、システムはまた、商取引パターンにおける特定の変化を検出するための傾向分析記録に発展させるよう、事業体の以前の商取引実績の既存の履歴（最大８４ヶ月まで）を活用する。これらの新しい商取引業績属性は、分析記録の動的検索のための多角的な視点をサポートするように設計されたデータベース５１２に記憶される。この同じ商取引実績データは、区分化の基準に従った評価統計を作成し、不正企業と一致する商取引実績パターンを特定し、事業の改善／悪化を示し得る変化を検出するのに使用される（５１４）。

図１０ｂに示すように、合成および関連性プロセスは、商取引関連性についての分類プロセス５１６から開始する。その後、各ステップはつまり、原型参照データの作成および合成５１８、動的評価プロセス（内部）５２０、ならびに／または外部の関連性のある基準に従った評価プロセスおよび相関データ５２２のための基準に従った評価統計が任意選択的に実行される。加えて、ステップ５２２には外部経済および事業業績統計５２４も提供される。次いで、処理されたデータは、分析に関する基準に従った評価統計データのインスタンス化５２６により処理される。

図１１は、このプロセスにおいて顧客またはユーザが分析のための独自の関連性のある同業者、リスク査定のための独自のカスタム判断基準を定義し、または報告される商取引実績における変化のモニタリングに基づいて設定されるプロファイルを活用することができることによって、これらの補完の活用が可能になる顧客別の評価プロセス５０４を示す。
ユーザは、本開示の詳細商取引分析システム６００にログインし、その後、対象となる事業体を識別し、限定はしないが参照ファイル６０４の検索による言語的曖昧性除去を含む照合技術を活用するシステム（参照によりその全文が本明細書に組み込まれる、米国特許第７３９２２４０号明細書を参照されたい）を要求する。顧客別規則６０６による独自のカスタム判断基準を設定しているユーザについて、システムは、各ユーザの要求を関連性のある商取引実績の選択に組み込む（６０８）。一例として、高額なリスク危険性を有するユーザは、公益事業や通信業界から報告される商取引実績を除外することを選ぶこともある。この新しいプロセスにおいて、システムは、この特定のユーザ要求に関連性のある商取引実績だけを選択し、対象となる事業体についての関連性のある実績データの動的選択６１０により、公益事業および通信業界からの商取引を除外する。また、与信評価へのさらなる洞察を発展させるためには、システムは、適格で関連性のある原型参照データの動的選択６１２、または適格で関連性のある基準に従った評価統計（内部および外部）の動的選択６１４を介して分析記録のための同業者を発展させることによって、比較のための記録の選択に関するこれらの判断基準も適用する。補完された与信評価は、ユーザの要求するフォーマット（すなわち、スコア、属性、レポートなど）において合成された分析記録を提供するために、これらの区分化されたデータセットに全体にわたって業績を動的に査定することにより与えられる（６１６、６１８）。

本明細書で説明した技法は例示であり、本発明に対する特定の限定を示唆するものと解釈すべきではない。様々な代替、組合せおよび改変が当業者により考案され得るはずであることを理解すべきである。本発明は、添付の特許請求の範囲の範囲内に該当するそのようなすべての代替、改変および変形を包含するものである。

Claims (17)

1. 与信評価レポートを提供するためのコンピュータで実行される方法であって、
   コンピュータが、情報源から対象となる事業体についてのデータをデータベースに収集するステップと、
   コンピュータが、前記対象となる事業体を、前記データベースに蓄積されているグループ企業系列内の関連事業体とリンクさせるステップと、
   コンピュータが、前記対象となる事業体についての与信評価レポート要求を受けるステップと、
   コンピュータが、前記対象となる事業体の与信評価を行うためにユーザ指定の規則または評価基準を取得するステップと、
   コンピュータが、前記ユーザ指定の規則又は評価基準に基づいて、前記データベースに蓄積されているデータの中から、（ａ）前記対象となる事業体および前記関連事業体の商取引実績、並びに（ｂ）同業者の商取引実績を選択するステップと、
   コンピュータが、前記対象となる事業体および前記関連事業体と前記同業者との前記商取引実績の比較分析に基づいて、コンピュータが前記対象となる事業体の前記与信評価レポートを作成するステップと、
   を含む方法。
2. 前記与信評価レポートを作成するステップの前に、コンピュータが、前記対象となる事業体についての前記商取引実績全体にわたる業績を査定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記選択するステップは動的選択である、請求項１に記載の方法。
4. コンピュータが、前記データベース内における前記商取引実績を分類するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記データベース内の前記商取引実績は前記データベース内の前記各商取引実績にメタデータタグを適用することにより分類される、請求項４に記載の方法。
6. コンピュータが区分化の基準に従った評価統計を作成すること、コンピュータが不正企業と一致する商取引実績パターンを特定すること、およびコンピュータが前記対象となる事業体の事業の改善または悪化を示す商取引実績の変化を検出することからなる群より選択される少なくとも１つのイベント駆動型補完のステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記分類するステップは、前記データベース内の前記商取引実績の原型参照データを作成すること、前記データベース内の前記商取引実績の基準に従った評価を実行すること、ならびに／または前記データベース内の前記商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を実行することを含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記イベント駆動型補完のステップは、前記データベース内の前記商取引実績の基準に従った評価を実行すること、ならびに／または前記データベース内の前記商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を実行することを含む、請求項６に記載の方法。
9. プロセッサと、
   データベースと、
   前記プロセッサに、
   情報源から対象となる事業体についてのデータを前記データベースに収集する動作と、
   前記対象となる事業体を、前記データベースに蓄積されているグループ企業系列内の関連事業体とリンクさせる動作と、
   前記対象となる事業体についての与信評価レポート要求を受ける動作と、
   前記対象となる事業体の与信評価を行うためにユーザ指定の規則または評価基準を取得する動作と、
   前記ユーザ指定の規則又は評価基準に基づいて、前記データベースに蓄積されているデータの中から、（ａ）前記対象となる事業体および前記関連事業体の商取引実績、および（ｂ）同業者の商取引実績を選択する動作と、
   前記対象となる事業体および前記関連事業体と前記同業者との前記商取引実績の比較分析に基づいて、前記対象となる事業体の前記与信評価レポートを作成する動作と、
   を実行させる命令を含むメモリと、
   を備えるコンピュータシステム。
10. 前記メモリは、前記与信評価レポートを作成する動作の前に、前記対象となる事業体についての前記関連性のある商取引実績全体にわたる業績をさらに査定する動作を実行させる命令を含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
11. 前記選択する動作は動的選択である、請求項９に記載のコンピュータシステム。
12. 前記メモリは、前記データベース内における前記商取引実績を分類する動作を実行させる命令をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
13. 前記データベース内の前記商取引実績は前記データベース内の前記各商取引実績にメタデータタグを適用することにより分類される、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
14. 前記メモリは、区分化の基準に従った評価統計を作成すること、不正企業と一致する商取引実績パターンを特定すること、および前記対象となる事業体の事業の改善または悪化を示す商取引実績の変化を検出することからなる群より選択される少なくとも１つのイベント駆動型補完の動作を実行させる命令をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータシステム。
15. 前記分類の動作は、前記データベース内の前記商取引実績の原型参照データを作成すること、前記データベース内の前記商取引実績の基準に従った評価を実行すること、ならびに／または前記データベース内の前記商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を実行することを含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
16. 前記イベント駆動型補完の動作は、前記データベース内の前記商取引実績の基準に従った評価を実行すること、ならびに／または前記データベース内の前記商取引実績の外部の関連性のある基準に従った評価およびデータ相関を実行することを含む、請求項１４に記載のコンピュータシステム。
17. 情報源から対象となる事業体についてのデータをデータベースに収集するステップと、
    前記対象となる事業体を、前記データベースに蓄積されているグループ企業系列内の関連事業体とリンクさせるステップと、
    前記対象となる事業体についての与信評価レポート要求を受けるステップと、
    前記対象となる事業体の与信評価を行うためにユーザ指定の規則または評価基準を取得するステップと、
    前記ユーザ指定の規則又は評価基準に基づいて、前記データベースに蓄積されているデータのなかから、（ａ）前記対象となる事業体および前記関連事業体の商取引実績、並びに（ｂ）同業者の商取引実績を選択するステップと、
    前記対象となる事業体および前記関連事業体と前記同業者との前記商取引実績の比較分析に基づいて、前記対象となる事業体の前記与信評価レポートを作成するステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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