JP6531059B2

JP6531059B2 - Business matching system and business matching method

Info

Publication number: JP6531059B2
Application number: JP2016065155A
Authority: JP
Inventors: 智将仲田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2016-03-29
Filing date: 2016-03-29
Publication date: 2019-06-12
Anticipated expiration: 2036-03-29
Also published as: JP2017182243A

Description

本発明は、ビジネスマッチングシステム及びビジネスマッチング方法に関する。 The present invention relates to a business matching system and a business matching method.

従来、金融機関が蓄積している情報を用いてビジネスマッチングを判断する技術がある。例えば、特許文献１では、数値やテキスト情報から、資金の流れやビジネス関係構造、ビジネスチェーンを可視化することにより、利用者のビジネスマッチング、商品セールスの効果的な手続き、内部統制などの支援を行う技術が開示されている。 Conventionally, there is a technology for judging business matching using information accumulated by a financial institution. For example, in Patent Document 1, by visualizing the flow of funds, the business relationship structure, and the business chain from numerical values and text information, support for business matching of users, effective procedures for product sales, internal control, etc. is performed. Technology is disclosed.

特開２００７−２５７２２３号公報JP 2007-257223 A

上記特許文献１では、金融機関で蓄積されている販売や在庫管理、財務、予信、顧客情報、営業系の訪問内容、顧客へのアクション情報などの各種データを用いて、顧客となる企業間の関係性を可視化している。しかしながら、どのような基準で企業同士が関係付けられているのかについては利用者が把握することができず、人手で読み解かなければならないという問題があった。 In Patent Document 1 described above, it is possible to use the various data stored in financial institutions such as sales and inventory management, finance, forecast, customer information, sales visit details, action information for customers, etc. Visualize the relationship between However, there has been a problem that the user can not grasp about what criteria the companies are related to each other, and they have to read manually.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者が指定した基準で企業同士の関係性を判定し、有効な取引先を把握することが可能なビジネスマッチングシステム及びビジネスマッチング方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and it is a business matching system and a business matching method capable of determining the relationship between companies based on a standard specified by a user and grasping an effective supplier. Intended to be provided.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかるビジネスマッチングシステムは、マッチング対象となる企業を含む複数の企業のそれぞれについて、属性データ、財務データ、取引データを所定の分類項目で分類したセグメントデータを生成するセグメントデータ生成部と、あらかじめ定められた指標に基づいて、同じタイプとして分類された前記セグメントデータの企業を順位付け、所定の範囲に順位付けされた企業のセグメントデータを抽出するポジション判定部と、抽出されたセグメントデータにより分類された企業の取引データと、前記マッチング対象となる企業の取引データとに基づいて、前記分類された企業の取引データに示される取引先のうち、前記マッチング対象となる企業の取引データに含まれない取引先を、前記マッチング対象となる企業に有効な取引先として出力するマッチング先抽出部と、を備えることを特徴とするビジネスマッチングシステムとして構成される。 In order to solve the problems described above and to achieve the object, the business matching system according to the present invention includes attribute data, financial data, and transaction data as predetermined classification items for each of a plurality of companies including the companies to be matched. The segment data generation unit that generates segment data classified in and the companies of the segment data classified as the same type based on a predetermined index, and the segment data of companies ranked in a predetermined range A supplier indicated in the transaction data of the classified company based on the position determination unit for extracting the transaction data of the company classified by the extracted segment data and the transaction data of the company to be matched Business partners that are not included in the transaction data of the company to be matched. Configured as a business matching system characterized in that it comprises a matching destination extracting unit for outputting as an effective partner for companies to be the matching target.

また、本発明は、上記ビジネスマッチングシステムで行われるビジネスマッチング方法である。 Further, the present invention is a business matching method performed by the business matching system.

本発明によれば、利用者が指定した基準で企業同士の関係性を判定し、有効な取引先を把握することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to determine the relationship between companies based on the criteria specified by the user, and to grasp valid customers.

ビジネスマッチングシステムの構成例を示す図である。It is a figure showing an example of composition of a business matching system. 顧客属性データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of customer attribute data. 顧客財務データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of customer financial data. 顧客取引データの例を示す図である（入金取引データの例）。It is a figure which shows the example of customer transaction data (example of payment transaction data). 顧客取引データの例を示す図である（出金取引データの例）。It is a figure which shows the example of customer transaction data (example of payment transaction data). セグメントデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of segment data. マッチング指標データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of matching index data. 抽出リストデータの例を示す図である（利益率の例）。It is a figure which shows the example of extraction list data (example of a profit margin). 抽出リストデータの例を示す図である（製造原価率の例）。It is a figure which shows the example of extraction list data (example of a manufacturing cost rate). マッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of a matching process.

以下、添付図面を参照し、本発明にかかるビジネスマッチングシステム及びビジネスマッチング方法の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a business matching system and a business matching method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

図１は、本発明にかかるビジネスマッチングシステム及びビジネスマッチング方法を適用したビジネスマッチングシステム１０００の構成例を示す図である。図１に示すように、ビジネスマッチングシステム１０００は、複数のクライアント端末１００と、センタサーバ２００とを有し、これらが互いにネットワークＮで接続されている。なお、ネットワークＮは、例えば、インターネット等の一般的な公衆回線網であり、センタサーバ２００は、例えば、ネットワークＮを介してクラウドサービスを提供するシステムリソースである。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a business matching system 1000 to which a business matching system and a business matching method according to the present invention are applied. As shown in FIG. 1, the business matching system 1000 includes a plurality of client terminals 100 and a center server 200, which are connected to one another by a network N. The network N is, for example, a general public network such as the Internet, and the center server 200 is, for example, a system resource for providing a cloud service via the network N.

クライアント端末１００は、銀行等の金融機関の各支店Ｂ１〜Ｂｎに設置された一般的なコンピュータである。以下では、クライアント端末１００は支店内に設置されている端末を前提に記載しているが、各支店の職員が使用するタブレット端末であってもよい。 The client terminal 100 is a general computer installed in each branch B1 to Bn of a financial institution such as a bank. In the following, the client terminal 100 is described on the premise of a terminal installed in a branch, but may be a tablet terminal used by the staff of each branch.

図１に示すように、クライアント端末１００は、機能的には、記憶部１０１と、表示部１０２と、入力部１０３と処理要求部１０４と、通信部１０５と、制御部１０６とを有して構成されている。 As shown in FIG. 1, the client terminal 100 functionally includes a storage unit 101, a display unit 102, an input unit 103, a processing request unit 104, a communication unit 105, and a control unit 106. It is configured.

記憶部１０１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成され、支店が取り扱う顧客に関する各種データを記憶する。表示部１０２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のディスプレイ装置から構成され、入力部１０３から入力された情報やセンタサーバ２００との間で送受信した情報を含む本システムの処理に必要な各種情報を表示する。入力部１０３は、キーボード等の入力装置から構成され、操作者から、本システムを実行するための各種情報の入力を受け付ける。処理要求部１０４は、入力部１０３が受け付けた処理要求をセンタサーバ２００に送信し、センタサーバ２００で処理された結果を受け取り、表示部１０２に表示する。処理要求には、例えば、ビジネスマッチング対象となる企業の顧客データ、ビジネスマッチングさせるための基準となる指標を含む。顧客データには、顧客属性データ１０１１と、顧客財務データ１０１２と、顧客取引データ１０１３が含まれる。通信部１０５は、処理要求部１０４からの指示に従って、クライアント端末１００とセンタサーバ２００との間で各種情報を送受信する。制御部１０５は、クライアント端末１００を構成する上記各部の動作を制御する。これらの具体的な処理についてはシーケンス図を用いて後述する。 The storage unit 101 is configured of a storage device such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD), and stores various data related to customers handled by the branch. The display unit 102 is composed of a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display), and includes various information necessary for processing of the present system including information input from the input unit 103 and information transmitted and received with the center server 200. indicate. The input unit 103 includes an input device such as a keyboard, and receives an input of various information for executing the present system from the operator. The processing request unit 104 transmits the processing request accepted by the input unit 103 to the center server 200, receives the result processed by the center server 200, and displays the result on the display unit 102. The processing request includes, for example, customer data of a company to be subjected to business matching, and an index serving as a reference for business matching. The customer data includes customer attribute data 1011, customer financial data 1012, and customer transaction data 1013. The communication unit 105 transmits / receives various types of information between the client terminal 100 and the center server 200 in accordance with an instruction from the processing request unit 104. The control unit 105 controls the operation of each of the units constituting the client terminal 100. These specific processes will be described later using a sequence diagram.

なお、上記各部の動作は、実際には、制御部１０５が有する不図示のメモリにインストールされたプログラムを実行することにより実現される。上記プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供されたり、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで記録媒体に記録して提供したり、配布してもよい。 Note that the operation of each of the above-described units is actually realized by executing a program installed in a memory (not shown) of the control unit 105. The program may be provided in advance by being incorporated in a ROM or the like, or may be provided as a file in an installable format or an executable format, recorded on a recording medium, provided or distributed.

図１に示すように、記憶部１０１は、顧客属性データ１０１１と、顧客財務データ１０１２と、顧客取引データ１０１３とを記憶する。顧客属性データ１０１１は、個々の支店が取引する顧客である企業の属性を記憶するデータである。顧客財務データ１０１２は、上記企業の財務状況を示すデータである。顧客取引データ１０１３は、上記企業と他の企業との取引状況や取引内容を示すデータである。なお、以下では、企業間の取引を例に説明しているが、営利、非営利を問わず、様々な団体や個人についても同様に考えることができる。 As shown in FIG. 1, the storage unit 101 stores customer attribute data 1011, customer financial data 1012, and customer transaction data 1013. The customer attribute data 1011 is data that stores the attribute of a company that is a customer with whom each branch trades. The customer financial data 1012 is data indicating the financial status of the above-mentioned company. The customer transaction data 1013 is data indicating the transaction status and transaction details between the above-mentioned company and another company. In the following, although the transaction between companies is described as an example, various groups and individuals can be considered in the same manner regardless of whether they are for-profit or not-for-profit.

図２は、顧客属性データ１０１１の例を示す図である。図２に示すように、顧客属性データ１０１１は、顧客を識別するための顧客ＩＤと、その顧客の取引口座がある支店を識別するための支店ＩＤと、その顧客の業種と、その顧客の企業名である社名と、その顧客の社員数と、その顧客の居所とを含む企業に関する情報が対応付けて記憶されている。図２では、例えば、顧客ＩＤがＣ００１で識別される企業は、Ｂ００１で識別される支店に取引口座があり、業種が食品小売業であることを示している。また、社名はＡ社であり、社員数がα１、居所がα２であることを示している。このように、顧客属性データ１０１１には、支店ごとに、取引口座を有する企業の属性に関する情報が記憶されている。上記顧客属性データ１０１１は、支店の職員によってあらかじめクライアント端末１００から入力されるか、またはあらかじめクライアント端末１００が企業のホームページその他のインターネット上のリソースにアクセスし、記憶部１０１に記憶しているものとする。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the customer attribute data 1011. As shown in FIG. 2, the customer attribute data 1011 includes a customer ID for identifying a customer, a branch ID for identifying a branch where the trading account of the customer is located, an industry of the customer, and a company of the customer Information on a company including the name of the company, the number of employees of the customer, and the whereabouts of the customer is stored in association with each other. In FIG. 2, for example, a company identified by a customer ID of C001 has a transaction account at a branch identified by B001, indicating that the industry is a food retailer. The company name is company A, indicating that the number of employees is α1 and the location is α2. Thus, the customer attribute data 1011 stores, for each branch office, information on the attribute of a company having a trading account. The customer attribute data 1011 may be input from the client terminal 100 in advance by the branch staff, or may be stored in the storage unit 101 in advance by the client terminal 100 accessing corporate homepages and other resources on the Internet. Do.

図３は、顧客財務データ１０１２の例を示す図である。図３に示すように、顧客財務データ１０１２は、企業ごとに、売上高、費用を含む、企業の財務に関する情報が記憶されている。図３では、例えば、Ｃ００１で識別される企業の売上高はα３であり、費用はα４であることを示している。実際には、損益計算書や貸借対照表に記載される項目等、その企業の財務分析に必要な各種情報が含まれる。このように、顧客財務データ１０１２には、企業ごとに、企業の財務内容に関する情報が記憶されている。上記顧客財務データ１０１２は、上記顧客属性データ１０１１と同様、支店の職員によってあらかじめクライアント端末１００から入力されるか、またはあらかじめクライアント端末１００が企業のホームページその他のインターネット上のリソースにアクセスし、記憶部１０１に記憶しているものとする。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the customer financial data 1012. As shown in FIG. 3, the customer financial data 1012 stores, for each company, information on the company's finance, including sales and expenses. In FIG. 3, for example, it is shown that the sales of the company identified by C001 is α3 and the cost is α4. Actually, it contains various information necessary for financial analysis of the company, such as items described in the income statement and the balance sheet. As described above, the customer financial data 1012 stores, for each company, information on the financial contents of the company. The customer financial data 1012 is, like the customer attribute data 1011, previously input from the client terminal 100 by the branch staff, or the client terminal 100 accesses the corporate homepage and other resources on the Internet in advance, and the storage unit It is assumed that the information is stored in 101.

図４、５は、顧客取引データ１０１３の例を示す図である。図４は、顧客取引データ１０１３のうち、企業が取引先に販売した商品または提供したサービスに対する入金取引の履歴を記録した入金取引データ１０１３Ａの例を示している。また、図５は、顧客取引データ１０１３のうち、企業が取引先から購入した商品または提供を受けたサービスに対する支払い取引の履歴を記録した出金取引データ１０１３Ｂの例を示している。 FIGS. 4 and 5 show examples of customer transaction data 1013. FIG. 4 shows an example of deposit transaction data 1013A in which a history of deposit transactions for a product sold to a customer or a provided service among customer transaction data 1013 is recorded. Further, FIG. 5 shows an example of withdrawal transaction data 1013 B in which a history of payment transactions for a product purchased from a customer or a service received by a company among customer transaction data 1013 is recorded.

図４に示すように、入金取引データ１０１３Ａは、入金取引先となる企業を識別するための入金取引先ＩＤと、その企業名と、その企業の業種とが対応付けて記憶されている。図４では、例えば、入金取引先ＩＤがＤ００１で識別される企業はＢ社であり、その業種は自動車製造業であることを示している。また、図５に示すように、出金取引データ１０１３Ｂは、支払い取引先となる企業を識別するための出金取引先ＩＤと、その企業名と、その企業の業種とが対応付けて記憶されている。図５では、例えば、出金取引先ＩＤがＥ００１で識別される企業はＸ社であり、その業種は国内商社であることを示している。 As shown in FIG. 4, in the deposit transaction data 1013A, a deposit supplier ID for identifying a company as a deposit supplier, the name of the company, and the type of business of the company are stored in association with each other. In FIG. 4, for example, the company identified as the payment customer ID of D 001 is a company B, and the industry is an automobile manufacturing industry. Further, as shown in FIG. 5, in the withdrawal transaction data 1013 B, the withdrawal customer ID for identifying the company to be the payment customer, the name of the company, and the type of business of the company are stored in association with each other. ing. In FIG. 5, for example, it is shown that the company identified with the withdrawal client ID of E001 is a company X, and the industry is a domestic trading company.

なお、上述した顧客属性データ１０１１、顧客財務データ１０１２、顧客取引データ１０１３は、金融機関の各支店のコンピュータが、インターネット等の一般的な通信回線網を経由して、企業がこれらの情報を開示しているサイトにアクセスする等して、あらかじめ取得され、記憶部１０１に記憶されている。このように、顧客取引データ１０１３には、企業ごとに、企業が取引する顧客との間で行われた入出金その他の取引に関する情報が記憶されている。上記顧客取引データ１０１３は、本システムを利用する金融機関が取引するための基幹業務システムが実行されることにより、記憶部１０１に記憶しているものとする。続いて、図１に戻って、センタサーバ２００について説明する。 In the above-mentioned customer attribute data 1011, customer financial data 1012, and customer transaction data 1013, a computer of each branch of a financial institution discloses such information via a general communication network such as the Internet. It is acquired in advance by, for example, accessing a site being stored and stored in the storage unit 101. As described above, the customer transaction data 1013 stores, for each company, information on deposits and withdrawals and other transactions made with customers trading with the company. It is assumed that the customer transaction data 1013 is stored in the storage unit 101 by executing the basic business system for the financial institution using this system to make a transaction. Subsequently, returning to FIG. 1, the center server 200 will be described.

センタサーバ２００は、クライアント端末１００から受信した処理要求にしたがって、その処理要求に含まれる企業が他のどの企業のビジネスとマッチングするのかを判定し、その結果を、処理要求したクライアント端末１００に返すサーバである。図１に示すように、センタサーバ２００は、記憶部２０１と、セグメントデータ生成部２０２と、ポジション判定部２０３と、マッチング先抽出部２０４と、通信部２０５と、制御部２０６とを有して構成されている。 According to the processing request received from the client terminal 100, the center server 200 determines which of the other companies' businesses the company included in the processing request matches, and returns the result to the client terminal 100 that has made the processing request. It is a server. As shown in FIG. 1, the center server 200 includes a storage unit 201, a segment data generation unit 202, a position determination unit 203, a matching destination extraction unit 204, a communication unit 205, and a control unit 206. It is configured.

記憶部２０１は、ＨＤＤ等の記憶装置から構成され、顧客属性マスタデータ２０１１、顧客財務マスタデータ２０１２、顧客取引マスタデータ２０１３、セグメントデータ２０１４、マッチング指標データ２０１５、抽出リストデータ２０１６を含む本システムを実行するために必要な様々なデータを記憶する。これらのデータの具体的な例については後述する。 The storage unit 201 includes a storage device such as an HDD, and includes the customer attribute master data 2011, the customer finance master data 2012, the customer transaction master data 2013, the segment data 2014, the matching index data 2015, and the extraction list data 2016. Store various data needed to execute. Specific examples of these data will be described later.

セグメントデータ生成部２０２は、クライアント端末１００から受信した処理要求に含まれる顧客データをセグメント化したセグメントデータを生成し、記憶部２０１に記憶する。セグメントデータは、記憶部２０１に記憶されている顧客属性マスタデータ２０１１と、顧客財務マスタデータ２０１２と、顧客取引マスタデータ２０１３から読み出された項目を、あらかじめ定められた分類項目で分類したデータである。 The segment data generation unit 202 generates segment data obtained by segmenting customer data included in the processing request received from the client terminal 100, and stores the segment data in the storage unit 201. The segment data is data obtained by classifying the items read out from the customer attribute master data 2011, the customer finance master data 2012, and the customer transaction master data 2013 stored in the storage unit 201 into predetermined classification items. is there.

ポジション判定部２０３は、処理要求された企業のセグメントデータが、同じタイプに属するセグメントデータの企業のなかでどの順位に位置づけられるか判定する。マッチング先抽出部２０４は、処理要求された企業のセグメントデータにマッチする企業のセグメントデータを抽出し、その結果を、要求されたクライアント端末１００に出力する。通信部２０５は、センタサーバ２００と、それぞれのクライアント端末１００との間で各種データを送受信する。制御部２０６は、センタサーバ２００の上記各部の動作を制御する。これらの具体的な処理についてはシーケンス図を用いて後述する。 The position determination unit 203 determines which order the segment data of the company requested to process is positioned among the companies of the segment data belonging to the same type. The matching destination extraction unit 204 extracts segment data of a company matching the segment data of the company requested for processing, and outputs the result to the requested client terminal 100. The communication unit 205 transmits and receives various data between the center server 200 and each of the client terminals 100. The control unit 206 controls the operation of each unit of the center server 200. These specific processes will be described later using a sequence diagram.

なお、上記各部の動作は、実際には、制御部２０６が有する不図示のメモリにインストールされたプログラムを実行することにより実現される。上記プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供されたり、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで記録媒体に記録して提供したり、配布してもよい。続いて、記憶部２０１が記憶する各データについて説明する。 Note that the operation of each of the above-described units is actually realized by executing a program installed in a memory (not shown) of the control unit 206. The program may be provided in advance by being incorporated in a ROM or the like, or may be provided as a file in an installable format or an executable format, recorded on a recording medium, provided or distributed. Subsequently, each data stored in the storage unit 201 will be described.

顧客属性マスタデータ２０１１、顧客財務マスタデータ２０１２、顧客取引マスタデータ２０１３は、それぞれ、本システムを利用する各クライアント端末１００から、処理要求として受信した顧客属性データ１０１１と、顧客財務データ１０１２と、顧客取引データ１０１３をまとめた顧客データである。各マスタデータには、全てのクライアント端末１００から受信した顧客属性データ１０１１と、顧客財務データ１０１２と、顧客取引データ１０１３が記憶されている。各マスタデータのレイアウトについては、図２〜５と同様であるため、ここではその説明を省略する。 The customer attribute master data 2011, the customer finance master data 2012, and the customer transaction master data 2013 respectively include customer attribute data 1011 received as a processing request from each client terminal 100 using the present system, customer financial data 1012 and a customer It is customer data which put together transaction data 1013. In each master data, customer attribute data 1011 received from all client terminals 100, customer financial data 1012 and customer transaction data 1013 are stored. The layout of each master data is the same as in FIGS. 2 to 5 and thus the description thereof is omitted here.

図６は、セグメントデータ２０１４の例を示す図である。セグメントデータ２０１４は、金融機関が取引する企業について、顧客属性マスタデータ２０１１と、顧客財務マスタデータ２０１２と、顧客取引マスタデータ２０１３の各項目を、あらかじめ定められた分類項目で分類し、分類項目に変換されたデータである。セグメントデータ２０１４は、セグメントデータ生成部２０２により生成され、金融機関が取引する様々な企業のセグメントデータ２０１４が記憶部２０１に記憶されている。上記分類項目は、企業活動のための様々な要素を用いることができ、本システムの利用者が任意に定めることができる。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the segment data 2014. Segment data 2014 classifies each item of customer attribute master data 2011, customer finance master data 2012, and customer transaction master data 2013 according to a predetermined classification item for a company that a financial institution transacts into a classification item. It is converted data. The segment data 2014 is generated by the segment data generation unit 202, and segment data 2014 of various companies with which the financial institution trades is stored in the storage unit 201. The above-mentioned classification item can use various elements for corporate activity, and can be arbitrarily determined by the user of this system.

図６に示すように、セグメントデータ２０１４は、上記分類項目として、企業の業種を示す役割と、その企業が行っている販売促進方法と、その販売促進方法として用いるＩＴ手段と、その企業が商品やサービスを調達する手段である調達手段と、その企業が従業員となる人材を調達する手段である人材調達手段と、その企業の財務内容である財務とを要素とし、これらが対応付けて記憶されている。図６では、例えば、顧客ＩＤがＣ００２である会社は、部品メーカであり、セグメントタイプがＫであることを示している。また、この企業の役割は、大手製造メーカへの部品を供給することであり、その部品の供給をインターネットで受注し、提供していることを示している。また、この企業ではクラウド環境によりＩＴ手段を実行していることを示している。さらに、提供する部品の構成部品については、ある特定の数社から仕入れ、従業員についてはハローワークで募集していることを示している。そして、この企業は、本システムを利用する金融機関に××円の借入金があることを示している。また、上記分類項目として記憶されるデータは、セグメントデータ生成部２０２が、顧客属性マスタデータ２０１１、顧客財務マスタデータ２０１２、顧客取引マスタデータ２０１３のデータの中から、顧客ＩＤや社名などの情報をキーとして抽出し、意味解析により意味的に類似する情報を上記分類項目のデータに変換して設定される。上記意味的に類似する情報の判定や変換方法については、従来から知られている様々な技術を適用することができる。 As shown in FIG. 6, the segment data 2014 includes, as the classification items, a role indicating the type of business of a company, a sales promotion method performed by the company, an IT means used as the sales promotion method, and a product And procurement means, which are the means for procuring services, and human resource procurement means, which is the means for the company to procure the human resources to be employees, and the financial contents of the company as elements. It is done. In FIG. 6, for example, the company whose customer ID is C002 is a parts maker and the segment type is K. In addition, the role of this company is to supply parts to major manufacturers, and it is indicated that they receive orders for supply of the parts through the Internet and provide them. It also shows that this company is implementing IT measures in a cloud environment. Furthermore, for component parts of the parts to be provided, it is shown that they are purchased from a certain number of specific companies and that employees are recruited at Hello Work. And this company shows that the financial institution which uses this system has borrowing of ×× yen. In addition, the data stored as the above-mentioned classification item is the data of the customer attribute master data 2011, the customer financial master data 2012, the customer transaction master data 2013, and the segment data generation unit 202 selects information such as customer ID and company name. It is extracted as a key, and information is set by converting semantically similar information into data of the classification item by semantic analysis. Various techniques conventionally known can be applied to the determination and conversion method of the above semantically similar information.

また、セグメントデータ２０１４のタイプは、セグメントデータ２０１４を構成する各項目の内容が類似しているものを同じタイプとして設定することができる。例えば、セグメントデータ生成部２０１４は、顧客属性データ１０１１や顧客属性マスタデータ２０１１に含まれるデータの中で、同じまたは類似する業種の企業を同じタイプのセグメントデータとして生成する。図６では、顧客ＩＤがＣ００２で識別される企業の役割は大手製造メーカへの部品を供給である一方、顧客ＩＤがＣ００３で識別される企業の役割は自社開発のアプリケーションを大手製造メーカに提供することであり、両者はいずれも自社で製造または開発した部品またはアプリケーションを、大手製造メーカに納品する立場にある企業という点で共通するため、これらの企業を同じタイプＫに属するセグメントデータとして生成される。 Also, as the type of segment data 2014, it is possible to set as the same type what the contents of each item constituting the segment data 2014 are similar. For example, among the data included in the customer attribute data 1011 and the customer attribute master data 2011, the segment data generation unit 2014 generates an enterprise of the same or similar type of business as segment data of the same type. In FIG. 6, the role of the company whose customer ID is identified as C002 is to supply parts to major manufacturers, while the role of the company whose customer ID is identified as C003 is to provide self-developed applications to major manufacturers. Since both parties share in terms of companies that are in the position of delivering parts or applications manufactured or developed in-house to major manufacturers, they are generated as segment data belonging to the same type K Be done.

また、タイプが類似するセグメントデータを、ポジション判定部２０３は判定する対象としてもよい。タイプが類似するとは、例えば、図６において、顧客ＩＤがＣ００１のタイプＡの小売業企業は、人材調達手段が家族のみである一方、顧客ＩＤがＣ００３のタイプＫのベンチャー企業は、人材調達手段が創業から同じメンバーあるため、両者は、いずれも閉鎖的な人員配置である点で共通しているため、これらをタイプＡおよびタイプＫを類似のタイプとして設定し、ポジション判定部２０３による判定の対象としてもよい。類似のタイプまで判定対象とすることにより、類似する境遇にある企業まで提示対象を広げることができる。 Further, the position determination unit 203 may determine segment data of similar type as the determination target. If the type is similar, for example, in FIG. 6, a retail enterprise with a customer ID of C 001 type A has only one family of personnel procurement means, while a type K venture company with a customer ID of C 003 has personnel procurement means Since both have the same members since their founding, they both have in common the point of closed staffing, so set these as Type A and Type K as similar types, and the judgment by the position judgment unit 203 It may be a target. By making judgment targets of similar types, it is possible to extend the target of presentation to companies in similar circumstances.

また、図６では、上記同じタイプＫの企業であっても、顧客ＩＤがＣ００２の部品メーカは、販促手段としてインターネットを利用している一方、顧客ＩＤがＣ００３のベンチャー企業は、販促手段としてインターネットを利用していない。このため、本システムでは、支店の職員（例えば、営業職員）は、ベンチャー企業の業績が悪い場合には、部品メーカの販促手段を利用するように、ベンチャー企業にアドバイスすることができるようになる。 Further, in FIG. 6, even in the same type K company, the parts maker with a customer ID of C002 uses the Internet as a sales promotion means, while the venture company with a customer ID of C003 shows the Internet as a sales promotion means. Not using Therefore, in this system, the staff (for example, sales staff) of the branch office can advise the venture company to use the sales promotion means of the parts maker if the business performance of the venture company is bad. .

図７は、マッチング指標データ２０１５の例を示す図である。マッチング指標データ２０１５は、セグメントデータ２０１４をマッチングするための基準となる指標を定めたデータである。上記指標としては、例えば、ＫＰＩ（重要業績評価指標：Key Performance Indicators）、ＫＧＩ（重要目標達成指標：Key Goal Indicators）がある。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the matching index data 2015. As shown in FIG. The matching index data 2015 is data in which an index serving as a reference for matching the segment data 2014 is defined. Examples of the indicator include KPIs (Key Performance Indicators) and KGI (Key Goal Indicators).

図７に示すように、マッチング指標データ２０１５は、セグメントデータ２０１４をマッチングさせる指標であるマッチング指標と、その指標を求めるための算式とが対応付けて記憶されている。図７では、マッチング指標として、利益率、客単価が定められ、その算出方法は、それぞれ、算式γ１、算式γ２で求められることを示している。後述するように、ポジション判定部２０３は、マッチング指標データ２０１５として定められた基準でセグメントデータ２０１４同士を比較し、後述する抽出リストデータ２０１６を出力する。 As shown in FIG. 7, in the matching index data 2015, a matching index, which is an index for matching the segment data 2014, and a formula for obtaining the index are stored in association with each other. FIG. 7 shows that the profit margin and the customer unit price are determined as the matching index, and the calculation method can be obtained by the formula γ1 and the formula γ2, respectively. As described later, the position determination unit 203 compares the segment data 2014 with each other on the basis of the matching index data 2015, and outputs extraction list data 2016 described later.

図８、９は、抽出リストデータ２０１６の例を示す図である。図８は、上記マッチング指標が利益率の場合の例であり、図９は、上記マッチング指標が製造原価/売上比率の例を示している。抽出リストデータ２０１６は、マッチング指標データ２０１５を基準として比較し、抽出されたセグメントデータ２０１４の候補の一覧を示すデータである。 8 and 9 show examples of the extraction list data 2016. FIG. FIG. 8 shows an example where the matching index is a profit rate, and FIG. 9 shows an example of the manufacturing cost / sales ratio as the matching index. The extraction list data 2016 is data that is compared based on the matching index data 2015 and indicates a list of candidates of the extracted segment data 2014.

図８、９に示すように、抽出リストデータ２０１６は、上記マッチング指標に基づいて抽出されたセグメントデータを識別するための抽出ＩＤと、抽出された顧客を示す企業名と、その企業の利益率とが対応付けて記憶されている。図８では、利益率をマッチング指標として、タイプＫのセグメントデータ２０１４の中から所定の基準（例えば、上位５パーセント、下位５パーセント）で抽出した例を示している。図中、利益率がタイプＫのセグメントデータ２０１４の中の上位５パーセントのグループＲ１に属するＡ社の利益率は６パーセントであり、下位５パーセントのグループＲ２に属するＰ、Ｑ、Ｒ、Ｃの各社の利益率は、それぞれ、２パーセント、２パーセント、３パーセントであることを示している。 As shown in FIGS. 8 and 9, the extraction list data 2016 includes an extraction ID for identifying segment data extracted based on the matching index, a company name indicating the extracted customer, and a profit rate of the company. And are stored in association with each other. FIG. 8 shows an example in which the profit rate is extracted as a matching index from the segment data 2014 of type K on a predetermined basis (for example, the top 5 percent, the bottom 5 percent). In the figure, the profit ratio of company A belonging to group R1 of the top 5 percent in segment data 2014 of type K is 6 percent, and the ratio of P, Q, R, C belonging to group R2 of the bottom 5 percent The profit margins of each company are shown to be 2 percent, 2 percent, and 3 percent, respectively.

ポジション判定部２０３は、クライアント端末１００から処理要求を受けた企業と同じタイプのセグメントデータ２０１４について、上記マッチング指標で抽出したセグメントデータの中で、グループＲ１、Ｒ２、あるいはこれら以外のグループのどのグループに属するのかを判定する。本例では、処理要求された企業がＣ社である場合、タイプＫに属するセグメントデータの中では、利益率が下位５パーセントのグループにあることがわかる。 The position determination unit 203 determines which of the groups R1, R2 or any other group among the segment data extracted by the matching index for the segment data 2014 of the same type as the company that received the processing request from the client terminal 100. Determine if it belongs to In this example, if the company requested to be processed is company C, it can be seen that, among segment data belonging to type K, the profit margin is in the lower 5% group.

マッチング先抽出部２０４は、上記グループＲ１に属する企業の企業名を参照し、同じ企業名の入金取引データ１０１３Ａを読み取るとともに、処理要求されたＣ社の入金取引データ１０１３Ａを読み取り、両者を比較する。本例では、両者を比較した場合、Ａ社の入金取引データ１０１３Ａには、Ｃ社の入金取引データ１０１３Ａに含まれていないインテリア販売の業種のグループＲ３に属するＥ社から入金があることを示している。つまり、Ａ社では、Ｅ社に対して自社製品を販売して売り上げを得て、高い利益率をあげていることがわかる。マッチング先抽出部２０４は、処理要求されたＣ社の有効な取引先として、Ｅ社を出力する。 The matching destination extracting unit 204 refers to the company name of the company belonging to the group R1, reads the deposit transaction data 1013A of the same company name, reads the deposit transaction data 1013A of the company C requested for processing, and compares the two. . In this example, when the two are compared, it is indicated that the payment transaction data 1013A of company A has payment from E company belonging to the group R3 of the industry of the interior sales industry not included in the payment transaction data 1013A of company C. ing. In other words, it can be seen that Company A sells its products to Company E and gains sales, and raises a high profit rate. The matching destination extraction unit 204 outputs the company E as a valid customer of the company C whose processing has been requested.

また、図９では、製造原価／売上（製造原価率）をマッチング指標として、タイプＫのセグメントデータ２０１４の中から所定の基準（例えば、上位５パーセント、下位５パーセント）で抽出した例を示している。図中、製造原価率がタイプＫのセグメントデータ２０１４の中の上位５パーセントのグループＲ４に属するＡ、Ｐの各社の製造原価率は、それぞれ４０パーセント、４５パーセントであり、下位５パーセントのグループＲ５に属するＱ、Ｒ、Ｃの各社の製造原価率は、それぞれ、７０パーセント、７５パーセント、７５パーセントであることを示している。 Further, FIG. 9 shows an example in which production cost / sales (production cost ratio) is extracted as a matching index from the segment data 2014 of type K on a predetermined basis (for example, top 5 percent, bottom 5 percent). There is. In the figure, the manufacturing cost ratio of A and P companies belonging to group R4 in the top 5 percent of the segment data 2014 with manufacturing cost ratio of type K is 40 percent and 45 percent, respectively, and group R5 of the lower 5 percent The manufacturing cost rates of Q, R, and C companies belonging to are 70%, 75%, and 75%, respectively.

ポジション判定部２０３は、図８の場合と同様に、クライアント端末１００から処理要求を受けた企業と同じタイプのセグメントデータ２０１４について、上記マッチング指標で抽出したセグメントデータの中で、グループＲ４、Ｒ５、あるいはこれら以外のグループのどのグループに属するのかを判定する。本例では、処理要求された企業がＣ社である場合、タイプＫに属するセグメントデータの中では、製造原価率が下位５パーセントのグループにあることがわかる。 The position determination unit 203, as in the case of FIG. 8, groups R4, R5, and so on among the segment data extracted by the matching index for the segment data 2014 of the same type as the company that received the processing request from the client terminal 100. Alternatively, it is determined to which group other groups than these belong. In this example, when the company requested to be processed is company C, it can be seen that among the segment data belonging to type K, the manufacturing cost rate is in the lower 5% group.

また、マッチング先抽出部２０４は、図８の場合と同様に、上記グループＲ４に属する企業の企業名を参照し、同じ企業名の出金取引データ１０１３Ｂを読み取るとともに、処理要求されたＣ社の出金取引データ１０１３Ｂを読み取り、両者を比較する。本例では、両者を比較した場合、Ａ社およびＰ社の出金取引データ１０１３Ｂには、Ｃ社の出金取引データ１０１３Ｂに含まれていない米国商社であるＹ社に支払いがあることを示している。つまり、Ａ社およびＰ社では、米国にあるＹ社から直接部品を買い付けることにより、製造原価率を低く抑えていることがわかる。マッチング先抽出部２０４は、処理要求されたＣ社にとって有効な取引先として、Ｙ社を出力する。続いて、本システムで行われる処理について説明する。 Further, as in the case of FIG. 8, the matching destination extracting unit 204 refers to the name of the company belonging to the group R4 to read the withdrawal transaction data 1013B of the same name, and at the same time, the processing of company C requested for processing. The withdrawal transaction data 1013B is read and the two are compared. In this example, when the two are compared, the withdrawal transaction data 1013B of company A and company P indicates that payment is made to company Y, which is a US trading company not included in withdrawal transaction data 1013B of company C. ing. In other words, it can be seen that Company A and Company P keep the manufacturing cost ratio low by purchasing parts directly from Company Y in the United States. The matching destination extraction unit 204 outputs the company Y as a valid business partner for the company C whose processing has been requested. Subsequently, processing performed in the present system will be described.

図１０は、本システムで行われるマッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、各支店において職員がクライアント端末１００を操作し、クライアント端末１００の入力部１０３が、処理要求として、顧客データの指定、およびマッチング指標の指定を受け付ける（ステップＳ１００１）。例えば、Ｃ社の顧客属性データ１０１１、顧客財務データ１０１２、顧客取引データ１０１３の指定、マッチング指標として利益率の指定を受け付ける。 FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the matching process performed in the present system. As shown in FIG. 10, first, a staff member operates the client terminal 100 at each branch office, and the input unit 103 of the client terminal 100 receives specification of customer data and specification of a matching index as a processing request (step S1001) . For example, specification of customer attribute data 1011 of company C, customer financial data 1012, customer transaction data 1013, and specification of a profit margin as a matching index are accepted.

処理要求部１０４は、入力部１０３が受け付けた顧客データとマッチング指標とを読み取り、センタサーバ２００に送信する（ステップＳ１００２）。例えば、処理要求部１０４は、受け付けられた上記Ｃ社の顧客属性データ１０１１、顧客財務データ１０１２、顧客取引データ１０１３を記憶部１０１から読み出し、マッチング指標である利益率とともにセンタサーバ２００に送信する。 The processing request unit 104 reads the customer data and the matching index received by the input unit 103, and transmits the read data to the center server 200 (step S1002). For example, the processing request unit 104 reads out the received customer attribute data 1011, customer financial data 1012, and customer transaction data 1013 of the company C from the storage unit 101, and transmits it to the center server 200 together with a profit ratio that is a matching index.

センタサーバ２００のセグメントデータ生成部２０２は、クライアント端末１００から処理要求を受信すると、セグメントデータ２０１４を生成し、記憶部２０１に記憶する（ステップＳ１００３）。例えば、セグメントデータ生成部２０２は、顧客属性データ１０１１、顧客財務データ１０１２、顧客取引データ１０１３を、あらかじめ定められた分類項目に変換し、図６に示すようなセグメントデータを生成する。本例では、処理要求された企業のセグメントデータ以外のセグメントデータについては、セグメントデータ生成部２０２があらかじめ生成して記憶部２０１に記憶している前提で説明しているが、ステップＳ１００３の実行時に、処理要求された企業を含む全ての企業のセグメントデータを生成してもよい。 When receiving the processing request from the client terminal 100, the segment data generation unit 202 of the center server 200 generates segment data 2014 and stores the segment data 2014 in the storage unit 201 (step S1003). For example, the segment data generation unit 202 converts the customer attribute data 1011, the customer financial data 1012, and the customer transaction data 1013 into predetermined classification items, and generates segment data as shown in FIG. In this example, the segment data other than the segment data of the company for which the processing request is made is described on the assumption that the segment data generation unit 202 generates in advance and stores the data in the storage unit 201. , And may generate segment data of all companies including the company requested to be processed.

センタサーバ２００のポジション判定部２０１５は、記憶部２０１に記憶されているセグメントデータ２０１４の中から、生成したセグメントデータと同じタイプのセグメントデータを抽出し、抽出したセグメントデータの中で、上記マッチング指標に基づく上記処理要求された企業の順位を判定するとともに、マッチング先の候補となる抽出リストデータ２０１６を出力する（ステップＳ１００４、Ｓ１００５）。例えば、ポジション判定部２０１５は、Ｃ社を含むタイプＫのセグメントデータに含まれる各企業の利益率を算出し、図８に示したように、Ｃ社の順位（属するグループ）を判定するとともに、図８に示した抽出リストデータ２０１６を生成し、出力する。利益率は、図７に示したマッチング指標データ２０１５の算式γ１により算出することができる。 The position determination unit 2015 of the center server 200 extracts segment data of the same type as that of the generated segment data from the segment data 2014 stored in the storage unit 201, and the matching index among the extracted segment data. The order of the company requested to be processed is determined based on the above, and the extraction list data 2016 to be the candidate of the matching destination is output (steps S1004 and S1005). For example, the position determination unit 2015 calculates the profit ratio of each company included in the type K segment data including company C, and as illustrated in FIG. 8, determines the order (group to which the company C belongs). The extraction list data 2016 illustrated in FIG. 8 is generated and output. The profit margin can be calculated by the formula γ1 of the matching index data 2015 shown in FIG.

マッチング先抽出部２０４は、処理要求された企業が属するタイプのセグメントデータの中から、マッチング指標に基づいた算出値がその企業よりもよい企業の取引データを顧客取引マスタデータ２０１３の中から抽出する。そして、マッチング先抽出部２０４は、抽出した企業の顧客取引データと、処理要求された企業の顧客取引データとを比較し、前者の中から後者にはない企業をマッチング先の企業として出力する（ステップＳ１００６）。例えば、マッチング先抽出部２０４は、図８に示したように、処理要求され、グループＲ３に属する企業であるＣ社の入金取引データ１０１３Ａと、グループＲ１に属する企業であるＡ社の入金取引データ１０１３Ａとを比較し、後者の中で前者に含まれていない企業であるＥ社を抽出し、出力する。このような企業が複数ある場合には、図８、９に示した抽出リストデータ２０１６と同様に、リスト化して出力すればよい。 The matching destination extraction unit 204 extracts, from the customer transaction master data 2013, transaction data of a company whose calculated value based on the matching index is better than that of the segment data of the type to which the enterprise requested for processing belongs. . Then, the matching destination extraction unit 204 compares the extracted customer transaction data of the enterprise with the customer transaction data of the enterprise whose processing has been requested, and outputs the enterprise not among the former as the enterprise of the matching destination ( Step S1006). For example, as illustrated in FIG. 8, the matching destination extraction unit 204 receives deposit transaction data 1013A of company C that is requested to be processed and belongs to group R3, and deposit transaction data of company A that belongs to group R1. Among the latter, the company E, which is not included in the former, is extracted and output. When there are a plurality of such companies, they may be listed and output as in the extraction list data 2016 shown in FIGS.

そして、マッチング先抽出部２０４は、抽出した企業の顧客ＩＤや会社名を、処理要求されたクライアント端末１００に送信し（ステップＳ１００７）、クライアント端末１００の処理用休部１０４は、その企業の顧客ＩＤや会社名を、マッチング先の企業として表示部１０２に表示する（ステップＳ１００８）。ステップＳ１０８の処理が終了すると、図１０に示したマッチング処理が終了する。 Then, the matching destination extraction unit 204 transmits the extracted customer ID and company name of the company to the client terminal 100 requested for processing (step S1007), and the process suspension unit 104 of the client terminal 100 receives the customer ID of the company. The company name is displayed on the display unit 102 as a matching destination company (step S1008). When the process of step S108 ends, the matching process illustrated in FIG. 10 ends.

このように、本実施例におけるビジネスマッチングシステム１０００では、上記のような処理を実行するので、例えば、金融機関の職員は、業績を改善させたい企業を指定してその顧客データおよびマッチングさせる基準となる指標をクライアント端末１００から入力するだけで、その企業にとって取引先として有効な企業を把握することができる。 As described above, since the business matching system 1000 in the present embodiment executes the above processing, for example, the staff of a financial institution designates a company whose business performance is desired to be improved, and a criterion for matching the customer data and the matching. It is possible to grasp an effective company as a business partner for the company simply by inputting the following index from the client terminal 100.

なお、上記例では、処理要求された企業と同じタイプのセグメントデータを用いて、ポジションを判定した。しかし、処理要求された企業の顧客属性データ２０１１、顧客財務データ２０１２、顧客取引データ２０１３が類似する企業の顧客属性データ２０１１、顧客財務データ２０１２、顧客取引データ２０１３があるか否かを判定し、その企業が属するタイプを含めてポジションを判定してもよい。上記判定の方法としては、例えば、顧客属性データ２０１１に記憶されている社員数（例えば、いずれも１０００人以上の場合）や居所（例えば、いずれも同じ都道府県の場合）が一致していれば、事業規模が同じであると判断し、その企業が属するタイプのセグメントデータを含めて、処理要求された企業のポジションを判定してもよい。この場合、上記タイプが異なる場合にはそのタイプも含めたセグメントデータの中で、ポジションが判定されるため、分野を超えた企業を提示することができる。 In the above example, the position is determined using segment data of the same type as the company whose processing is requested. However, it is determined whether the customer attribute data 2011 of the requested company, the customer financial data 2012, the customer attribute data 2011 of the company whose customer transaction data 2013 is similar, the customer financial data 2012, and the customer transaction data 2013 exist. The position may be determined including the type to which the company belongs. As a method of the above determination, for example, if the number of employees stored in the customer attribute data 2011 (for example, in the case of all 1,000 or more) and the residence (for example, in the case of the same prefecture) The business size may be determined to be the same, and the position of the company requested to be processed may be determined including the type of segment data to which the company belongs. In this case, if the type is different, the position is determined in the segment data including the type, so that it is possible to present a company beyond the field.

また、上記例では、ポジション判定部２０３は、処理要求された企業を含む抽出リストデータ２０１６を、同じタイプ（または上記のように異なるタイプ）のセグメントデータ２０１４の中で、上位または下位数パーセントに属する場合について説明した。しかし、例えば、処理要求された企業の順位を判定し、その順位を含む上位の企業（例えば、その企業が１００社中５０位である場合、４０位から４９位の１０社）のセグメントデータを抽出し、抽出リストデータ２０１６として出力してもよい。この場合、マッチング先抽出部２０４は、処理要求された企業に近い値としてマッチング指標が算出された企業の中から顧客取引データを抽出して比較するので、取引したほうが望ましい企業として、処理要求された企業にとってより現実的な選択肢を提示することができる。 Further, in the above example, the position determination unit 203 sets the extraction list data 2016 including the company requested to be processed to the upper or lower percentage in the segment data 2014 of the same type (or different types as described above). The case of belonging has been described. However, for example, the rank of the company requested to be processed is determined, and the segment data of the top companies including the rank (for example, 10 companies from 40th to 49th when the company is 50th among 100 companies) It may be extracted and output as extraction list data 2016. In this case, since the matching destination extracting unit 204 extracts and compares the customer transaction data from the companies for which the matching index is calculated as a value close to the company for which the process request is made, the process is requested as a company whose trading is desirable. Can offer more realistic options for other companies.

また、上記例では、処理要求された企業の業績を改善する場合について説明したが、処理要求された企業の業績を低下させないように提示することとしてもよい。例えば、図８、９に示した例では、Ｃ社が下位５パーセントのグループに属し、上位５パーセントのグループの属する企業の顧客取引データを参照して、取引先を比較したが、Ｃ社が上位５パーセントのグループに属している場合には、下位５パーセントのグループの属する企業の顧客取引データを参照してそれらの企業に共通する取引先を抽出し、少なくともその取引先とは取引しないように提示してもよい。 In the above example, although the case of improving the performance of the company requested for processing has been described, it may be presented so as not to reduce the performance of the company requested for processing. For example, in the example shown in FIGS. 8 and 9, company C is compared with customers by referring to customer transaction data of companies belonging to the lower 5% group and to which the upper 5% group belongs. If you belong to the top 5 percent of the group, refer to the customer transaction data of the companies to which the bottom 5 percent of the group belongs, and extract the correspondent common to those companies, and at least not trade with that correspondent May be presented.

また、上記業績を低下させない提示の場合、ポジション判定部２０３は、例えば、処理要求された企業の順位を判定し、その順位を含む下位の企業（例えば、その企業が１００社中５０位である場合、５１位から６０位の１０社）のセグメントデータを抽出し、抽出リストデータ２０１６として出力してもよい。この場合、マッチング先抽出部２０４は、処理要求された企業に近い値としてマッチング指標が算出された企業の中から顧客取引データを比較するので、取引しないほうが望ましい企業として、処理要求された企業にとってより現実的な選択肢を提示することができる。上記業績を低下させない提示の場合も上記業績を改善する場合と同様、セグメントデータ２０１４は、同じタイプ（または上記のように異なるタイプ）のいずれを用いてもよい。 Further, in the case of the presentation that does not reduce the performance, the position determination unit 203 determines, for example, the rank of the company requested to be processed, and a subordinate company including the rank (for example, the 50th among 100 companies. In the case, the segment data of the 51st to 60th (10 companies) may be extracted and output as the extracted list data 2016. In this case, the matching destination extraction unit 204 compares the customer transaction data among the companies for which the matching index has been calculated as a value close to the company for which the process request is made. More realistic options can be presented. The segment data 2014 may use any of the same types (or different types as described above) as in the case of the above-mentioned performance improvement even in the case of the above-mentioned presentation that does not reduce the performance.

１０００ビジネスマッチングシステム
１００クライアント端末
１０１記憶部
１０１１顧客属性データ
１０１２顧客財務データ
１０１３顧客取引データ
１０２表示部
１０３入力部
１０４処理要求部
１０５通信部
１０６制御部
２００センタサーバ
２０１記憶部
２０１１顧客属性マスタデータ
２０１２顧客財務マスタデータ
２０１３顧客取引マスタデータ
２０１４セグメントデータ
２０１５マッチング指標データ
２０１６抽出リストデータ
２０２セグメントデータ生成部
２０３ポジション判定部
２０４マッチング先抽出部
２０５通信部
２０６制御部
Ｎネットワーク。 1000 business matching system 100 client terminal 101 storage unit 1011 customer attribute data 1012 customer financial data 1013 customer transaction data 102 display unit 103 input unit 104 processing request unit 105 communication unit 106 control unit 200 center server 201 storage unit 2011 customer attribute master data 2012 Customer financial master data 2013 Customer transaction master data 2014 Segment data 2015 Matching index data 2016 Extraction list data 202 Segment data generation unit 203 Position determination unit 204 Matching destination extraction unit 205 Communication unit 206 Control unit N Network.

Claims

A segment data generation unit that generates segment data in which attribute data, financial data, and transaction data are classified into predetermined classification items for each of a plurality of companies including a company to be matched;
A position determination unit that ranks companies of the segment data classified as the same type based on a predetermined index and extracts segment data of companies ranked in a predetermined range;
Of the business partners indicated in the transaction data of the classified enterprise, based on the transaction data of the enterprise classified by the extracted segment data and the transaction data of the enterprise to be matched, the matching object A matching destination extraction unit that outputs a business partner not included in the business transaction data as a business partner effective for the business to be matched;
A business matching system comprising:

The position determination unit ranks based on the index including companies of the segment data that are similar in type when classified by a predetermined classification item, and extracts segment data of companies ranked in a predetermined range Do,
The business matching system according to claim 1, characterized in that:

The position determination unit determines the presence or absence of attribute data, financial data, attribute data of a company similar to transaction data, financial data, transaction data, and the attribute data of the similar company, financial data. If it is determined that there is transaction data, ranking is performed based on the index including a company of the type of segment data, and segment data of companies ranked in a predetermined range are extracted.
The business matching system according to claim 1, characterized in that:

The matching destination extraction unit extracts business partners not included in the transaction data of the company to be matched, from among the companies of the ranked companies among the transaction data of companies close to the order of the company to be matched. ,
The business matching system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:

Generate segment data in which attribute data, financial data, and transaction data are classified into predetermined classification items for each of a plurality of companies including a company to be matched,
Ranking the companies of the segment data classified as the same type based on a predetermined indicator,
Extract segment data of companies ranked in a predetermined range,
Of the business partners indicated in the transaction data of the classified enterprise, based on the transaction data of the enterprise classified by the extracted segment data and the transaction data of the enterprise to be matched, the matching object Output trading partners not included in the trading data of the corporation as valid trading partners for the matching target enterprise,
Business matching method characterized by