JP6606482B2 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents
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Description
人工知能機能を有する生成部であって、金融機関を利用する顧客の属性情報、前記顧客に関する審査情報及び前記顧客の前記金融機関における取引情報のいずれか1つ以上から生成される採用変数及び前記採用変数に対する係数を用いて、ある顧客が所定の金融商品を利用する可能性に関するニーズ情報又は前記ある顧客に金銭を貸し付けた際の貸倒リスクもしくは延滞リスクに関するリスク情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された情報を出力する出力部と、
を備え、
前記採用変数及び前記係数は過去の実績データに基づき決定される。
前記所定の金融商品が前記ある顧客によって実際に利用されたか否か、又は、前記ある顧客に金銭を貸し付けた際に実際に貸倒れたかもしくは延滞が発生したか否かを検証する検証部をさらに備え、
前記検証部による検証結果は、当該検証結果が出された後に生成される前記ニーズ情報又は前記リスク情報に関して、前記過去の実績データとして利用されてもよい。
前記生成部は、前記ニーズ情報及び前記リスク情報を生成してもよい。
前記生成部は、前記属性情報、前記審査情報及び前記取引情報を用いて前記採用変数及び前記係数を生成してもよい。
前記生成部の人工知能機能は、異なる金融商品に対しては、異なる採用変数と異なる係数を用いて前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成してもよい。
前記ある顧客の借入金額、当該借入に際しての金利及び経費情報を用いて、収益を算出する算出部をさらに備えてもよい。
前記借入金額及び前記金利が前記リスク情報に基づいて決定されてもよい。
前記生成部で生成される前記リスク情報から、前記ある顧客に対する与信可能額又は前記ある顧客に対する適用金利を算出する算出部をさらに備えてもよい。
前記属性情報は、同一の顧客をまとめて管理するための名寄せ情報を含んでもよい。
前記属性情報は、前記顧客の家族に関する情報を含んでもよい。
前記取引情報は、預金取引情報、貸金取引情報、前記金融機関との契約情報、前記金融機関の提供するサービスの利用情報又は決済情報を含んでもよい。
前記審査情報は、前記金融機関に対する前記顧客の借入申し込みに関する情報又は前記顧客の信用情報を含んでもよい。
前記金融機関が提供する複数の金融商品の各々に関して、前記生成部が前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成し、
前記出力部が、複数の金融商品の各々に関する前記ニーズ情報又は前記リスク情報を出力してもよい。
前記生成部は、複数の金融機関における前記属性情報、前記審査情報及び前記取引情報のいずれか1つ以上から前記採用変数及び当該採用変数に対する係数を生成し、当該採用変数及び当該係数を用いて、前記ニーズ情報又は前記リスク情報を生成してもよい。
前記出力部は、前記ニーズ情報に含まれるニーズの値がニーズ閾値以上となっている、又は、前記リスク情報に含まれるリスクの値がリスク閾値以下となっている顧客のみを出力の対象としてもよい。
人工知能機能を有する生成部によって、金融機関を利用する顧客の属性情報、前記顧客
に関する審査情報及び前記顧客の前記金融機関における取引情報のいずれか1つ以上から生成される採用変数と、前記採用変数に対する係数とを用いて、前記ある顧客が所定の金融商品を利用する可能性に関するニーズ情報又は前記ある顧客に金銭を貸し付けた際の貸倒リスクもしくは延滞リスクに関するリスク情報を生成部によって生成することと、
前記生成部により生成された情報を出力部によって出力することと、
を備え、
前記採用変数及び前記係数は過去の実績データに基づき決定される。
《構成》
以下、本発明に係る情報処理装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。ここで、図1乃至図5は本発明の実施の形態を説明するための図である。
る採用変数及び当該採用変数に対する係数を用いて、ある顧客が所定の金融商品を利用する可能性に関するニーズ情報及び/又はある顧客に金銭を貸し付けた際の貸倒リスクもしくは延滞リスクに関するリスク情報を生成するようになっている。採用変数及び係数は、過去の実績データに基づき、生成部11によって決定される。この過去の実績データには、予め入力された過去の実績データや後述する検証部16による検証結果が含まれている(より正確には、当該ある顧客に対してニーズ情報やリスク情報を生成する前に検証された検証結果が含まれている。)。
かというような割合を意味する。)、学習時の深さの水準(例えばツリーモデルにおけるツリーの分岐の数を意味する。)等を挙げることができる。一例ではあるが、繰返し学習の回数が多い場合にはツリーモデルにおけるツリーの本数が多くなり、他方、繰返し学習の回数が少ない場合にはツリーモデルにおけるツリーの本数が少なくなる。また、学習時の深さの水準が深い場合にはツリーモデルにおけるツリーの分岐が多くなり、学習時の深さの水準が浅い場合にはツリーモデルにおけるツリーの分岐が少なくなる。なお、前述したパラメータはあくまでも一例であり、これに限られることはなく、前述したパラメータを減らしたり、他の要素をパラメータとしたりすることもできる。
番号)、個人名寄せ番号等を挙げることができる。
金融機関の店頭、ATM等から取得されたり、Web、電子メール、ダイレクトメール、電話等から取得されたりする。顧客が法人である場合には、上記の他に、訪問して属性情報等の情報が取得されることもある。なお、このようにして取得された属性情報等に対して、当該顧客の審査情報や取引情報等が金融制御部60で関連付けられて金融記憶部61に記憶される。図1に示すように、本実施の形態では、金融機関に金融制御部60及び金融記憶部61が設けられている態様を用いて説明しているが、これに限られることはなく、金融制御部60及び/又は金融記憶部61は外部機関に設けられてもよい。
よい。これらMCIF、自動審査システム、基幹系等に上記金融制御部60及び金融記憶部61が含まれてもよい。
Mシステム及び/又はEBMシステムに、上述した金融記憶部61や金融制御部60が含まれてもよい。
車ローンにおける採用変数(図中の「Feature」)及び係数(図中の「Gain」が示されて
いる。図5(a)と図5(b)とを比較することで、これらカードローン及び自動車ローンにおいて、異なる採用変数と異なる係数が用いられていることを理解できる。
たか否か)は、金融機関から検証部16へと送られ(図2の「顧客情報」に含まれている。)、検証部16による検証が行われる。このような検証は、随時行われてもよいし、一定期間ごと(例えば1週間ごと、1か月ごと等)にまとめて行われてもよい。検証結果は、装置記憶部20で記憶されることになる。
もよい。なお、ニーズ格付及びリスク格付は該当する顧客がどの格付けにあるかを容易に認識できるように付されているものである。また、算出部15が与信可能額及び適用金利を算出する場合には、図4に示すように、これら与信可能額及び適用金利もリストとして出力されてもよい。図4に示す態様では、顧客毎かつ金融商品毎に、ニーズ率及びニーズ格付、リスク率及びリスク格付、並びに、与信可能額(図4では「事前与信額」として示されている。)及び適用金利(図4では「適用利率」として示されている。)が示されている。
本実施の形態の情報処理装置がニーズ情報及び/又はリスク情報を生成し出力する際には、以下の工程を経ることになる。なお、上記と重複することになるので簡単に説明するに留めるが、上記「構成」で述べた全ての態様を「方法」において適用することができる。
次に、上述した構成からなる本実施の形態による作用・効果であって、未だ説明していないものを中心に説明する。
両方に関する情報を得ることができる。
利に基づき当該顧客に対して金融商品を提供することを提案できる。このため、やはり、適切にカスタマイズされた金融商品を提供するとともに、適切な範囲の収益確保を期待できる。
11 生成部
15 算出部
16 検証部
20 装置記憶部
30 出力部
60 金融制御部
61 金融記憶部
Claims (15)
- 人工知能機能を有する生成部であって、金融機関を利用する複数の顧客の前記金融機関における入出金明細に記載される文字情報、入金金額又は出金額を含む預金取引情報及び当該複数の顧客に対する過去の実績データから決定される採用変数及び前記採用変数に対する係数と、ある顧客の預金取引情報とを用いて、ある顧客が所定の金融商品を利用する可能性に関するニーズ情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された情報であって、目標事象が生じる確率に基づく前記ニーズ情報を出力する出力部と、
を備え、
前記生成部は、対象となる複数のある顧客を選択し、当該複数のある顧客に対する前記ニーズ情報を生成することを特徴とする情報処理装置。 - 前記預金取引情報は、入出金明細に記載される文字情報、及び入金金額又は出金額を含むことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記預金取引情報は入金頻度又は出金頻度を含むことを特徴とする請求項1又は2のいずれかに記載の情報処理装置。
- 前記預金取引情報は、入出金明細に記載される文字情報、及び入金頻度又は出金頻度を含むことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記預金取引情報は入出金明細に記載される文字情報、入金頻度又は出金頻度、及び、入金金額又は出金額を含むことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記文字情報は振込先を含むことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、複数の顧客の前記金融機関における貸金取引情報、前記金融機関との契約情報、前記金融機関の提供するサービスの利用情報又は決済情報と、当該複数の顧客に対する過去の実績データも用いて、前記ニーズ情報を生成することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、金融機関を利用する複数の顧客に関する審査情報と、当該複数の顧客に対する過去の実績データも用いて、前記ニーズ情報を生成することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記生成部は、金融機関を利用する複数の顧客の属性情報に関する審査情報と、当該複数の顧客に対する過去の実績データも用いて、前記ニーズ情報を生成し、
前記属性情報は、顧客の家族に関する情報を含むことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、前記ある顧客に金銭を貸し付けた際の貸倒リスクもしくは延滞リスクに関するリスク情報を生成することを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記ある顧客の借入金額、当該借入に際しての金利及び経費情報を用いて、収益を算出する算出部をさらに備えたことを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。
- 前記生成部で生成される前記リスク情報から、前記ある顧客に対する与信可能額又は前記ある顧客に対する適用金利を算出する算出部をさらに備えたことを特徴とする請求項10又は11のいずれかに記載の情報処理装置。
- 前記出力部は、前記ある顧客に対するニーズ情報と関連付けて、前記ある顧客に対する与信可能額又は前記ある顧客に対する適用金利を出力することを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。
- 前記顧客は法人であることを特徴とする請求項1乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 人工知能機能を有する生成部によって、金融機関を利用する複数の顧客の前記金融機関における入出金明細に記載される文字情報、入金金額又は出金額を含む預金取引情報及び当該複数の顧客に対する過去の実績データから決定される採用変数及び前記採用変数に対する係数と、ある顧客の預金取引情報とを用いて、ある顧客が所定の金融商品を利用する可能性に関するニーズ情報を生成することと、
前記生成部により生成された情報であって、目標事象が生じる確率に基づく前記ニーズ情報を出力することと、
を備え、
前記生成部によって前記ある顧客は複数選択され、当該複数のある顧客に対する前記ニーズ情報が前記生成部で生成されることを特徴とする情報処理方法。
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