JP5605819B2 - 信用のスコアリングおよび報告 - Google Patents
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Description
(項目1)
複数のエンティティの信用を定量的に表すスコアを生成する方法であって、
複数のデータソースから、(i)第1の複数のエンティティの各エンティティに関するテキストステートメントを有する定性的データと、(ii)第2の複数のエンティティの各エンティティを定量的に格付けする定量的尺度を有する定量的データとを含む信用データを合計する段階と、
上記定性的データを、上記第1の複数のエンティティの各エンティティに関するテキストステートメントのテキストに基づいて当該エンティティを定量的に格付けするべく、定量的尺度セットを導出するように、処理する段階と、
上記定性的データから導出された上記定量的尺度セットと、上記定量的データからの上記定量的尺度とを正規化する段階と、
上記第1および第2の複数のエンティティのうちの特定のエンティティに関する正規化された定量的尺度に基づいて、上記特定のエンティティの信用スコアを生成する段階と
を備える方法。
(項目2)
上記定量的尺度を合計する元になったデータソースに基づいて、定量的尺度の重みを調節する段階をさらに備える、項目1に記載の方法。
(項目3)
上記定性的データを処理する段階は、
上記定性的データに自然言語処理を行い、各テキストステートメントについて、プラスおよびマイナスの度合いを含んだ第1の単語と、上記第1の単語が修飾する第2の単語とを特定する段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目4)
上記定性的データを処理する段階は、
(i)上記第2の単語に基づいて定量的尺度のスケールを特定して、(ii)上記第1の単語に基づいて、上記定量的尺度のスケールにおける特定の定量的尺度値を特定する段階をさらに有する、項目3に記載の方法。
(項目5)
上記定性的データを処理する段階は、
上記定性的データから定量的尺度を導出するときに、上記定性的データの偏った、または一貫性のない解釈をなくすアルゴリズムのセットに基づいて、自然言語処理を行う段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目6)
上記特定のエンティティに関連するユーザが、信用データを提出する際に利用するインタフェースを提供する段階をさらに備える、項目1に記載の方法。
(項目7)
上記信用スコア、ならびに、上記信用スコアの導出に利用した信用データを含む報告を生成する段階をさらに備える、項目1に記載の方法。
(項目8)
エンティティが上記報告および上記信用スコアをみるためのインタフェースを提供する段階をさらに備える、項目7に記載の方法。
(項目9)
上記信用スコアを生成する段階は、
上記特定のエンティティに関する上記定量的尺度を1つの値にコンパイルする段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目10)
上記信用スコアを生成する段階は、
上記特定のエンティティに関する上記定量的尺度を、上記特定のエンティティに関する上記定性的データから導出した定量的尺度を表す第1の値と、上記特定のエンティティに関する上記定量的データの定量的尺度を表す第2の値とにコンパイルする段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目11)
上記信用データを合計する段階は、各合計された信用データを、上記信用データを1つのエンティティに関連付ける少なくとも1つの識別子にタグ付する段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目12)
上記信用スコアを生成する段階は、上記第1および第2の複数のエンティティの他のエンティティの信用スコアと比較可能な、標準化されたスコアを生成する段階を有する、項目1に記載の方法。
(項目13)
上記特定のエンティティは、企業を運営する企業エンティティである、項目1に記載の方法。
(項目14)
複数のデータソースから、(i)第1の複数のエンティティの各エンティティに関するテキストステートメントを有する定性的データと、(ii)第2の複数のエンティティの各エンティティを定量的に格付けする定量的尺度を有する定量的データとを含む信用データを取得するべく、上記複数のデータソースとインタフェースするデータ合計器と、
取得された信用データそれぞれを、上記第第1および第2の複数のエンティティのうちの1つのエンティティにマッチングするマスターデータマネージャと、
取得された上記定性的データのテキストステートメントから定量的尺度を導出する自然言語プロセッサと、
(i)特定のエンティティにマッチングされている上記定性的データの上記テキストステートメントから導出された定量的尺度と、(ii)上記特定のエンティティにマッチングされている上記定量的データの定量的尺度とを、上記特定のエンティティの、標準化された信用スコアにコンパイルする生成器と
を備える信用スコアリングシステム。
(項目15)
関連のない、偏った、および、異常な信用データのうち少なくとも1つを取り除くために、上記信用データをフィルタリングして、(i)定性的データに関連するテキストのレビューから導出した定量的尺度、および(ii)上記定量的データの定量的尺度のうち少なくとも1つを正規化するための、フィルタセットをさらに備える、項目14に記載の信用スコアリングシステム。
(項目16)
ユーザが上記信用スコアリングシステムと交信するためのインタフェースを提供するインタフェースポータルをさらに備える、項目14に記載の信用スコアリングシステム。
(項目17)
上記信用スコアリングシステムとの交信には、上記インタフェースポータルを通じて前記マスターデータマネージャに信用データを提出して、上記信用スコアの上記コンパイルに含めさせるエンティティが含まれる、項目16に記載の信用スコアリングシステム。
(項目18)
上記信用スコアリングシステムとの交信には、不適切にマッチングされている信用データを特定するエンティティが含まれる、項目16に記載の信用スコアリングシステム。
(項目19)
上記信用スコアリングシステムとの交信には、見るために信用スコアにアクセスするエンティティが含まれる、項目16に記載の信用スコアリングシステム。
(項目20)
上記生成器は、さらに、上記特定のエンティティにマッチングされた信用データをコンパイルして、上記特定のエンティティの信用スコアを導出ために利用された要素を詳述する信用報告を生成する、項目14に記載の信用スコアリングシステム。
(項目21)
上記信用報告は、上記信用スコアを上げさせる成功したビジネス手法、上記信用スコアを下げさせる失敗したビジネス手法、および、上記特定の企業の上記信用スコアを向上させるための示唆のうち少なくとも1つを特定する、項目20に記載の信用スコアリングシステム。
(項目22)
上記データ合計器は、複数のプラグインモジュールを含み、各プラグインモジュールは、上記複数のデータソースのうちのデータソースと交信して、上記データソースから信用データを自動的に抽出する、項目14に記載の信用スコアリングシステム。
(項目23)
特定のエンティティの信用を定量的に特定するスコアを生成するコンピュータプログラムであって、コンピュータに実行されると、
複数のデータソースから、(i)第1の複数のエンティティの各エンティティに関するテキストステートメントを有する定性的データと、(ii)第2の複数のエンティティの各エンティティを定量的に格付けする定量的尺度を有する定量的データとを含む信用データを合計する手順と、
上記定性的データを、上記第1の複数のエンティティの各エンティティに関するテキストステートメントのテキストに基づいて当該エンティティを定量的に格付けするべく、定量的尺度セットを導出するように、処理する手順と、
上記定性的データから導出された上記定量的尺度セットと、上記定量的データからの上記定量的尺度とを正規化する手順と、
上記第1および第2の複数のエンティティのうちの特定のエンティティに関する正規化された定量的尺度に基づいて、上記特定のエンティティの信用スコアを生成する手順と
を実行するコンピュータプログラム。
Claims (25)
- マイクロプロセッサと非一時的コンピュータ可読媒体を持つ少なくとも1つのサーバを備え、特定の企業の評判を定量化可能に表す信用スコアを生成するべくコンピュータ実装された方法を実行する信用スコアリングシステムであって、前記コンピュータ実装された方法は、
前記非一時的コンピュータ可読媒体に、複数のデータソースからの、(i)前記特定の企業を対象とするテキストステートメントをもつ定性的データと、(ii)前記特定の企業の一部の側面を定量化可能に格付けしている定量的尺度を有する定量的データとを集約する段階と、
前記マイクロプロセッサの処理によって、前記定性的データを処理して、前記複数のデータソースから集約された各定性的データの前記テキストステートメントで表されているテキスト数量詞に基づいて、前記特定の企業の定量化可能な格付け評価を行う定量的尺度セットを導出する段階と、
前記マイクロプロセッサの処理によって、前記定性的データから導出した前記定量的尺度セットと、前記定量的データからの前記定量的尺度とを正規化する段階と、
前記信用スコアリングシステムで、前記定性的データおよび前記定量的データの正規化された定量的尺度に基づいて、前記特定の企業の評判を定量化する信用スコアを生成する段階と
を備える、信用スコアリングシステム。 - 前記定量的尺度を集約する元になったデータソースに基づいて、定量的尺度の重みを調節する段階をさらに備える、請求項1に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 前記定性的データを処理する段階は、
前記定性的データに自然言語処理を行い、各テキストステートメントについて、プラスおよびマイナスの度合いを含んだ第1の単語と、前記第1の単語が修飾する第2の単語とを特定する段階を有する、請求項1または2に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。 - 前記定性的データを処理する段階は、
(i)前記第2の単語に基づいて定量的尺度のスケールを特定して、(ii)前記第1の単語に基づいて、前記定量的尺度のスケールにおける特定の定量的尺度値を特定する段階をさらに有する、請求項3に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。 - 前記特定の企業に関連するユーザが、定性的データおよび定量的データのうち少なくとも1つを提出する際に利用するインタフェースを提供する段階をさらに備える、請求項1から4のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 前記信用スコア、ならびに、前記信用スコアの生成に利用した前記定性的データおよび前記定量的データを含む報告を生成する段階をさらに備える、請求項1から5のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 前記報告および前記信用スコアをみるためのインタフェースを提供する段階をさらに備える、請求項6に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 前記信用スコアを生成する段階は、
前記特定の企業に関する前記定量的尺度を1つの値にコンパイルする段階を有する、請求項1から7のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。 - 前記信用スコアを生成する段階は、
前記特定の企業に関する前記定性的データから導出された前記定量的尺度を第1の値にコンパイルして、前記特定の企業に関する前記定量的データからの前記定量的尺度を第2の値にコンパイルする段階を有する、請求項1から8のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。 - 前記定性的データと前記定量的データとを集約する段階は、各集約データを、前記集約データを1つの企業に関連付ける少なくとも1つの識別子にタグ付する段階を有する、請求項1から9のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 前記信用スコアを生成する段階は、他の企業の信用スコアと比較可能な、標準化されたスコアを生成する段階を有する、請求項1から10のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステムで実行される方法。
- 複数の企業のいずれかの評判を定量化可能に表す信用スコアを生成する信用スコアリングシステムであって、
複数のデータソースとインタフェースして、前記複数のデータソースからの、(i)前記複数の企業のうちの特定の企業を対象とするテキストステートメントをもつ定性的データと、(ii)複数の有界の値のスケールのうちの、異なる有界のスケールに従って、前記特定の企業の一部の側面を定量化可能に格付けする定量的尺度を有する定量的データとを取得するデータ集約器と、
各取得された定性的データを、当該定性的データにおいて対象とされる前記特定の企業にマッチングして、各取得された定量的データを、当該定量的データにより格付けされる少なくとも1つの側面を有する前記特定の企業にマッチングするマスターデータマネージャと、
各取得された定性的データの前記テキストステートメントで表されるテキスト数量詞に基づいて、前記特定の企業の定量化可能な格付け評価を行う定量的尺度セットを導出する、自然言語プロセッサと、
(i)前記定性的データから導出した前記定量的尺度セットを、特定の有界の値のスケールに正規化して、(ii)前記定量的尺度の、前記複数の有界の値のスケールを、前記特定の有界の値のスケールに調節することで、前記定量的データからの前記定量的尺度を正規化する、フィルタセットと、
(i)前記特定の企業にマッチングされている前記定性的データの前記テキストステートメントから得た定量的尺度と、(ii)前記特定の企業にマッチングされている前記定量的データの定量的尺度とを、前記特定の企業の評判を計測する標準化された信用スコアにコンパイルする生成器と
を備え、
前記信用スコアは、一端の値が、評判の悪い企業を特定しており、他端の値が、完全に評判のよい企業を特定している、値のスケールの範囲で定められる、
信用スコアリングシステム。 - 前記フィルタセットは、さらに、前記定性的データおよび前記定量的データをフィルタリングして、関連性のないデータ、偏ったデータ、異常なデータのうち少なくとも1つを取り除く、請求項12に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記信用スコアリングシステムと交信するユーザのためにインタフェースを提供するインタフェースポータルをさらに備える、請求項12または13に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記信用スコアリングシステムとの交信には、前記マスターデータマネージャが前記信用スコアのコンパイルにおける利用のために含めるために、前記インタフェースポータルを介して様々な異なるエンティティが提出した定性的データおよび定量的データのうち少なくとも1つを受信することが含まれる、請求項14に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記信用スコアリングシステムとの交信には、企業に誤ったマッチングをされている定量的データおよび定性的データのうちの少なくとも1つを特定することが含まれる、請求項14または15に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記信用スコアリングシステムとの交信には、エンティティが、見るために信用スコアにアクセスすることが含まれる、請求項14から16のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記生成器は、さらに、前記特定の企業にマッチングされた定量的データおよび定性的データをコンパイルして、前記特定の企業の信用スコアを導出するために利用された要素を詳しく説明する信用報告を生成する、請求項12から17のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステム。
- 前記データ集約器は、複数のプラグインモジュールを含み、
前記複数のプラグインモジュールのそれぞれは、前記複数のデータソースのうちの1つのデータソースのインタフェースおよびデータベースのうち少なくとも1つにアクセスして、前記1つのデータソースの少なくとも1つのインタフェースおよびデータベースから、定性的データまたは定量的データを自動抽出する、請求項12から18のいずれか一項に記載の信用スコアリングシステム。 - 特定の企業の評判を定量化可能に示す信用スコアを生成するコンピュータプログラムであって、コンピュータに実行されると、
複数のデータソースからの、(i)前記特定の企業を対象とするテキストステートメントをもつ定性的データと、(ii)前記特定の企業の一部の側面を定量化可能に格付けしている定量的尺度を有する定量的データとを、複数の異なる定量的スケールのいずれかに従って、集約する手順と、
前記複数のデータソースから集約された各定性的データの前記テキストステートメントで表されているテキスト数量詞に基づいて、前記特定の企業の定量化可能な格付け評価を行う定量的尺度セットを導出するべく前記定性的データを処理する手順と、
前記定性的データから導出された前記定量的尺度セットを、特定の有界の定量的スケールに正規化する手順と、
前記定量的尺度の、前記複数の異なる定量的スケールを、前記特定の有界の値のスケールに調節することで、前記定量的データからの前記定量的尺度を正規化する手順と、
前記特定の企業に関しており、前記定性的データから導出された正規化された定量的尺度、および、前記複数のデータソースから集約された前記定量的データの正規化された定量的尺度に基づいて、前記特定の企業の評判を計測する信用スコアを生成する手順と
を実行し、
前記信用スコアは、一端の値が、評判の悪い企業を特定しており、他端の値が、完全に評判のよい企業を特定している、値のスケールの範囲で定められる、
コンピュータプログラム。 - さらに、(1)前記特定の企業について集約された前記定量的データの前記定量的尺度に基づいて、前記特定の企業の格付けスコアを計算する手順と、(ii)前記特定の企業について集約された前記定性的データから導出された前記定量的尺度に基づいて前記特定の企業の批評スコアを計算する手順とを実行する、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
- 前記格付けスコアは、前記特定の企業の前記信用スコアを生成するために利用される第1のコンポーネントスコアであり、
前記批評スコアは、前記特定の企業の前記信用スコアを生成するために利用される第2のコンポーネントスコアであり、
前記信用スコアを生成する手順は、前記特定の企業について計算した前記批評スコアおよび前記格付けスコアに基づいて前記信用スコアを生成する手順を含む、請求項21に記載のコンピュータプログラム。 - さらに、前記複数のデータソースから集約された前記定量的データから前記定性的データを分離させる手順を実行する、請求項20から22のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
- 前記複数の異なる定量的スケールは、第1の値の範囲で定められる第1の有界スケールと、第2の値の範囲で定められる第2の有界スケールとを含み、
前記第1の値の範囲は、前記第2の値の範囲と異なる、請求項20から23のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。 - 前記定量的尺度のそれぞれは、特定の値の範囲内の数値を含む、請求項20から24のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
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