JP6703013B2 - 支払い閾値取得方法及び装置 - Google Patents

Description

本願は、２０１５年６月１９日に提出され「支払い閾値取得方法及び装置」と題された中国特許出願第２０１５１０３４７５１６．８号の優先権を主張し、上記中国特許出願は参照によってその全体が本願に組み込まれる。

本願は、データ処理技術の分野に関し、特に、支払い閾値取得方法及び支払い閾値取得装置に関する。

今日、人々が支払いツールを使って取引を行う場合にはある種の取引上のリスクが存在し、そうしたリスクには、主としてカード盗難及びアカウント盗難が含まれる。カード窃盗犯は通常、メンバー／非メンバーの銀行カード情報（カードユーザの名前、カード番号、カードの認証番号、カードの携帯電話、カードの携帯電話チェックコードなどを含む）を取得し、即時署名（サイン）での支払いや非デポジット払いなどを使って、実際の品物や仮想の商品などを購入したり残高を口座やカードに移したりする。アカウント窃盗犯は通常、非合法にログインパスワードや支払いパスワードを取得し、次いで、メンバーアカウントの残高／Ｙｕ’Ｅ Ｂａｏの残高やサイン済み銀行カードの残高をアカウント／カードへ移したり実際の品物や仮想の商品を購入したりする。

従来技術では、こうした取引リスクを識別するために支払い閾値を設定することができる。例えば、現在の取引の支払金額が支払い閾値以上であると、前述の取引リスクをできる限り回避するために、その取引を行うべきか否か判断するようにユーザに注意を促す。しかし、既存の解決策では、支払い閾値を取得するには、先ずユーザの過去の取引データを取得し、次いでユーザの過去の取引情報、経験的価値などに応じて分析及び決定を行う必要がある。更に、オペレータは、定期的に監査によるリスク金額をチェックし、この監査結果に応じた支払い閾値を得る上記の工程を継続的に繰り返し、適宜に支払い閾値を更新することにより、取引リスクと、ユーザへの割り込み（ユーザへの中断）とのバランスを取らねばならない。この工程では、支払い閾値を得る度にオペレータがバックエンドへ頻繁にログオンし、バックエンドサーバと頻繁にインタラクション（情報交換、対話）する必要がある。この支払い閾値取得方法は比較的効率が悪い。

本願の実施の形態により解決すべき技術的問題は、支払い閾値を取得する効率を向上させることができる支払い閾値取得方法を提供することである。
それに応じ、本願の実施の形態は、上述の方法の実施及び適用を確実にする支払い閾値取得装置を更に提供する。

上記課題を解決するために、本願は、支払い閾値取得方法を開示し、本方法は：
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するステップと；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するステップと；
前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するステップと；を備え、
前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引（トランザクション）データに対してデータ処理が行われた後に取得される。

更に、前記支払い閾値変更ルールを取得する前記工程は：
予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得するステップと；
前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得するステップと；
前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得するステップと；を備える。

更に、予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得する、前記ステップは：
予め設定されたユーザ割り込み率（user interruption rate）に応じてデータ分位点（data quantile）を決定するステップと；
前記データ分位点に応じて異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに値を割り当てて、前記第１のデータ列を取得するステップと；を備える。

更に、前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得する、前記ステップは：
前記第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得するステップと；
前記階差数列に対して対数変換を行い、前記第２のデータ列を取得するステップと；を備える。

更に、前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得する、前記ステップは：
前記第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するステップと；
残差が正規分布に従う場合、前記回帰モデルに応じて前記支払い閾値変更ルールを取得するステップと；を備える。

更に、本方法は、予め設定された条件に従って前記支払い閾値変更ルールを修正するステップを更に備える。

本願の実施の形態は、支払い閾値取得装置を更に開示し、本装置は：
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するように構成された閾値取得ユニットと；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するように構成された変動量決定ユニットと；
前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するように構成された閾値決定ユニットと；を備え、
前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される。

更に、前記装置は、前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたルール決定ユニットを更に備え、前記ルール決定ユニットは：
予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得するように構成された第１の処理サブユニットと；
前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得するように構成された第２の処理サブユニットと；
前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたデータ分析サブユニットと；を備える。

更に、前記第１の処理サブユニットは：
予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定するように構成された決定サブユニットと；
前記データ分位点に応じて異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに値を割り当てて、前記第１のデータ列を取得するように構成された値割り当てサブユニットと；を備える。

更に、前記第２の処理サブユニットは：
前記第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得するように構成された演算サブユニットと；
前記階差数列に対して対数変換を行い、前記第２のデータ列を取得するように構成された変換サブユニットと；を備える。

更に、前記データ分析サブユニットは：
前記第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するように構成された確立サブユニットと；
残差が正規分布に従う場合、前記回帰モデルに応じて前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成された分析サブユニットと；を備える。

更に、本装置は：
予め設定された条件に従って前記支払い閾値変更ルールを修正するように構成された修正ユニットを更に備える。

従来技術と比較すると、本願の実施の形態は以下の利点を含む。
本願の実施の形態では、ユーザの過去の取引データに応じて支払い閾値変更ルールが予め取得されているために、支払い閾値を取得する際、既知の過去の支払い閾値は自動的に取得することができ、現在の支払い閾値は、支払い閾値変更ルールに従って、計算により取得され、支払い閾値の自動取得が実現される。この工程では、オペレータは、バックエンドへ頻繁にログオンしてバックエンドサーバと頻繁にインタラクションする必要がないために、支払い閾値を取得する工程は単純化され、支払い閾値を取得する効率が向上する。

図１は、本願による、支払い閾値取得方法の実施の形態のステップのフローチャートである。 図２は、本願による、支払い閾値変更ルールを取得する方法の実施の形態のステップのフローチャートである。 図３ａは、本願による、第１のデータ列を取得する方法の実施の形態のステップのフローチャートである。 図３ｂは、本願による、第１のデータ列の散布図である。 図４ａは、本願による、第２のデータ列を取得する方法の実施の形態のステップのフローチャートである。 図４ｂは、本願による、階差数列の散布図である。 図４ｃは、本願による、第２のデータ列の散布図及び回帰分析図である。 図５は、本願による、第２のデータ列に対して回帰分析を行うことによって支払い閾値変更ルールを取得するための方法の実施の形態のステップのフローチャートである。 図６は、本願による、支払い閾値取得装置の実施の形態の構造ブロック図である。 図７は、本願による、別の支払い閾値取得装置の実施の形態の構造ブロック図である。 図８は、本願の実施の形態による、第１の処理サブユニットの構造ブロック図である。 図９は、本願の実施の形態による、第２の処理サブユニットの構造ブロック図である。 図１０は、本願の実施の形態による、データ分析サブユニットの構造ブロック図である。 図１１は、本願による、別の支払い閾値取得装置の実施の形態の構造ブロック図である。

本願の上述の目的、特徴、及び利点の理解を容易にするため、添付の図面及び具体的な実施を参照して、本願を更に詳細に以下記載する。

図１には、本願による、支払い閾値取得方法の実施の形態のステップのフローチャートが示されており、この方法は具体的に以下のステップを含んでもよい。

ステップ１０１：第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得する。
この実施の形態における支払い閾値取得装置は、バックエンドサーバであってもサーバ内に配置された独立モジュールであってもよい。モジュールは、サーバから必要なデータを取得するために、他のモジュールとインタラクションすることができる。

この装置は、手動若しくは別の装置によって発せらせた支払い閾値を取得せよという指令を受信した後に、このステップを実行することができる、又は、予め設定されたルールに従い、このステップの実行を自動的に開始することができる。例えば、支払い閾値の有効期間、又は、支払い閾値を更新する時間間隔、を前もって設定できる。例えば、１日の支払い閾値を毎日決められた時刻に更新してもよく、予め設定されたルールに適合する場合、装置は、このステップ及び後続のステップの実行を自動的に開始して支払い閾値を取得する。装置は取得した支払い閾値に応じ、支払い閾値を更に設定することができる。

このステップでは、装置は先ず、第１の支払い閾値として記録されており、実際には既知の過去の支払い閾値である、第１の時点におけるユーザの支払い閾値を読み出す、又は、取得する。具体的には、前回設定された支払い閾値を読み出してもよい。当然ながら、過去の任意の時点に設定された支払い閾値を読み出すこともできる。第１の支払い閾値は、前もって設定してもよく、この実施の形態の方法に従って取得してもよい。ユーザの最初の支払い閾値はユーザによって設定されてもよく、その時点のユーザの過去の取引金額の特定のパーセンテージに応じて取得してもよい。パーセンテージは１−ｐとしてもよく、ｐはユーザ割り込み率である。

ステップ１０２：予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定する。支払い閾値変更ルールは、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに対してデータ処理を実施した後に取得される。

この実施の形態では、支払い閾値変更ルールを、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに応じ、データ値割り当て、データ処理、モデル分析、及び他の工程を用いて前もって取得できる。支払い閾値変更ルールにおいて、現在の支払い閾値は特定の時点におけるユーザの取引データと、特定時点と現在時点との間の時間間隔とに関係する。
例えば、

であり、式中、ｘ_ｊは特定時点における支払い閾値であり、ｉは自然数であり、λは乱数である。この実施の形態では、支払い閾値変更ルールは、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに対してデータ処理及び回帰分析が行われた後に取得できる。詳細については、以下の実施の形態の説明を参照されたい。

このステップでは、装置が、支払い閾値変更ルール、
例えば、

に従い、第１の時点と第２の時点との間の支払い閾値変動量を決定できる。

ステップ１０３：第１の支払い閾値と支払い閾値変動量とに応じて、第２の時点におけるユーザの支払い閾値を決定する。
上記ステップにおいて第１の支払い閾値と支払い閾値変動量とが取得された後、このステップでは、支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点におけるユーザの支払い閾値を得ることができる。

本願の実施の形態では、ユーザの過去の取引データに応じて支払い閾値変更ルールが予め取得されており、その結果、支払い閾値を取得する際には、既知の過去の支払い閾値を自動的に取得することができ、現在の支払い閾値は、支払い閾値変更ルールに従い、計算によって取得され、支払い閾値の自動取得が実現される。この工程では、オペレータは、バックエンドへ頻繁にログオンしてバックエンドサーバと頻繁にインタラクションする必要がなく、そのため、支払い閾値を取得する工程が単純化され、支払い閾値を取得する効率が向上する。

支払い閾値を取得した後、装置は、支払い閾値に応じて設定を行うことができる。Ａｌｉｐａｙ（商標）を支払いツールとして使う例を用いることによりユーザの取引金額に対する支払い閾値を、Ａｌｉｐａｙ（商標）において設定できる。現在の取引の支払金額が支払い閾値以上である場合、装置は、取引を行うか否かを決定するようにユーザに注意を促して取引リスクをできる限り回避する。

加えて、装置は、支払い閾値を定期的に取得する、又は、場合によっては上記ステップに従って支払い閾値を毎日取得するために、支払い閾値更新期間を更に設定し、それに適応させて支払い閾値を動的に調節して、支払い戦略を柔軟に変更するという目的を実現することができる。動的な支払い閾値を用いることによりリスク管理取引に対する閾値限界が設定され、その結果、より正確かつ確実に取引リスクの管理を行うことができ、ユーザ体験は良好なものとなる。

本願の実施の形態では、ユーザによって取引データが有意に異なり互いに関連しない場合があるため、支払い閾値変更ルールはユーザによってそれぞれ異なる。全ての取引シナリオ及びサービスシナリオにおいて、取引単価は異なっていてもよい。例えば、電話料金、Ｑコイン、ゲーム通貨の価格は比較的低く、カードへの振替の場合、振替金額は一般に、１０，０００元を超える。従って、本願の実施の形態では、ユーザの過去の取引データを、異なるシナリオに基づいて更に処理し、異なるシナリオにおける支払い閾値変更ルールを取得できる。これは、データ戦略を改善する意向をより良好に反映する。

図２に示すように、本願の別の実施の形態における支払い閾値変更ルールを取得する工程は以下を含んでもよい。

ステップ２０１：予め設定されたルールに従い、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得する。
この実施の形態では、ユーザの過去の取引データに応じて先ず第１のデータ列を取得する必要がある。第１のデータ列は、支払い閾値変更ルールの結果に直接影響を及ぼす可能性がある一方で、ユーザ割り込み（中断）率は、支払い経験を評価するための主要指標の１つである。ユーザは、割り込みがないと不安を感じることがあり、割り込みが多すぎると製品経験（プロダクトエクスペリエンス）は不快なものになることがある。ユーザ割り込み率は、ユーザの総数に対する割り込まれたユーザの数のパーセンテージであると解釈することができる。従って、第１のデータ列は、このステップではユーザ割り込み率を参照して決定できる。図３ａに示すように、具体的な工程は、以下を含んでもよい。

ステップ３０１：予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定する。
ユーザ割り込み率が予めｐに設定されていると仮定すると、１−ｐをデータ分位点として用いることができる。例えば、ユーザ割り込み率が１０％である場合、１−１０％をデータ分位点として用いることができる。

ステップ３０２：データ分位点に応じて異なる時点におけるユーザの過去の取引データに値を割り当てて第１のデータ列を取得する。
このステップでは、異なる時点におけるユーザの過去の取引データの１−ｐ分位点を第１のデータ列として用いることができる。過去の取引データが取引金額である例を用い、初日のユーザの取引金額が１００元であると仮定すると、１００（１−ｐ）が第１のデータ列の第１番目にランク付けされたデータとして用いられる；ｉ日目のユーザの取引金額がａｉであると仮定すると、ａｉ＊（１−ｐ）が第１のデータ列のｉ番目にランク付けされたデータとして用いられる。残りについても同様に取得することができ、従って、第１のデータ列を取得することができる。第１のデータ列が｛ｘ_ｉ｝であると仮定する。ただし、ｘ_ｉはｉ日目の取引金額の１−ｐ分位点であり、ｉ＝１，…，ｎである。第１のデータ列に対応して取得される散布図は図３ｂに示す通りであり、数列は非線形数列である。

他の実施の形態では、取引データは取引金額でなくてもよく、取引数などであってもよい。ユーザは、具体的にはユーザアカウント、ユーザ銀行カード、ユーザ機器などであってもよい。

ステップ２０２：第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得する。
第１のデータ列を取得した後、データ列に対してデータ処理を行える。具体的には、処理手順は、図４ａに示すように、以下を含んでもよい。

ステップ４０１：第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得する。
このステップでは、第１のデータ列に対して一次差演算を行い、階差数列を取得できる。

変数ｆが独立変数ｔに依存すると仮定した場合、ｔがｔ＋１になると、従属変数ｆの変動量＝ｆ（ｔ）はＤ_ｆ（ｔ）＝ｆ（ｔ＋１）−ｆ（ｔ）となる。ただし、Ｄ_ｆ（ｔ）は、点ｔにおける関数ｆ（ｔ）の一次差と呼ばれる。

このステップでは、第１のデータ列に対して一次差演算を行い、階差数列｛ｙ_ｊ｝，ｊ＝１，…，ｎ−１を取得する。階差数列は、図４ｂに示す散布図に対応する。

ステップ４０２：階差数列に対して対数変換を行い、第２のデータ列を取得する。
このステップでは、階差数列に対して対数変換を行い、第２のデータ列｛ｚ_ｊ｝を取得する。図４ｃは、第２のデータ列の散布図を示す。
一次差演算と対数変換は既存の方法と同様であり、詳細についてはここでは改めて説明しない。

ステップ２０３：第２のデータ列に対して回帰分析を行い、支払い閾値変更ルールを取得する。
第２のデータ列に対して回帰分析を行う工程は、図５に示すように以下を含んでもよい。

ステップ５０１：第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立する。
第２のデータ列｛ｚ_ｊ｝について回帰モデルを確立する方法は、既存の方法と同様である。回帰モデルが確立された後に、図４ｃに示すように回帰直線を取得できる。

ステップ５０２：残差が正規分布に従う場合、回帰モデルに応じて支払い閾値変更ルールを取得する。
回帰モデルの結果によれば、Ｐｒｏｂ値は４．２６１ｅ−０９＜０．０５になる場合があり、残差は正規分布に従う。最終的に、ｚ_ｊ＝７．２５９０５−０．２９８７２ｊが取得される。残差ε_ｉは、分布Ｎ（−０．０２７８６，０．９４８６）に従う。支払い閾値変更ルールは、上記工程に従って取得でき、

となる。ｘ_ｉ＋１は（ｉ＋１）日目の支払い閾値である。ｘ_１は初日の取引金額の１−ｐ分位点であり、この値を最初のユーザの支払い閾値としても用いることができる。

支払い閾値を超過することが起こりにくくなるよう、ここでは、元の支払い閾値に基づいて乱数λ_ｉが加算され、最終的に支払い閾値変更ルール、

が得られる。
残差の分布に応じて回帰モデルから残差を取得してデータ列を取得する工程は、既存の回帰分析工程と同様であり、詳細についてはここで改めて説明しない。

具体的な例では、異なる時点におけるユーザの過去の取引金額に応じて取得される第１のデータ列を、以下の通りとする：
｛ｘ_１，…，ｘ_１５｝＝｛３０００，５０００，６０００，６５００，６８００，７０００，７１８０，７３３０，７４５０，７５５０，７６３０，７７００，７７５０，７７８０，７８００｝。
第１のデータ列の一次差を用いて階差数列が得られる。階差数列は以下の通りである。
｛ｙ_１，…，ｙ_１４｝＝｛２０００，１０００，５００，３００，２００，１８０，１５０，１２０，１００，８０，７０，５０，３０，２０｝。
次いで、階差数列に対して対数処理がなされ、以下の第２のデータ列が得られる：
｛ｚ_ｊ｝＝ｌｏｇ（ｙ_ｊ）＝｛７．６０，６．９１，６．２１，５．７０，５．３０，５．１９，５．０１，４．７９，４．６１，４．３８，４．２５，３．９１，３．４０，３．００｝、ｊ＝１，…，１４
第２のデータ列について、回帰モデルが確立される。残差が正規分布に従う場合、最終的にｚ_ｊ＝７．２５９０５−０．２９８７２ｊが得られる。

本願の別の実施の形態では、方法は、予め設定された条件に従って支払い閾値変更ルールを修正するステップを更に含んでもよい。

具体的には、支払い閾値変更ルールを用いることにより支払い閾値が実施された後に、定期的に（例えば毎週）、又は予め設定した条件が満たされたときに評価を行い、シナリオ評価データを取得することができる。例えば、ｍ人のユーザが評価を受け、Ｍ人のユーザが評価条件（条件は必要に応じて設定することができる）を満たすと、割り込みをされないユーザの数はＭ＊（１−ｐ）である。ただし、ｐはユーザ割り込み率である。この場合、修正量は、

で取得できる。

修正量を取得した後、第１のデータ列を修正量に応じて調節できる。
例えば、

と設定される。次いで、調節された第１のデータ列に応じて上述のステップ２０１乃至２０３を繰り返し、修正された支払い閾値変更ルールを取得する。

なお、説明を簡略化するため、一連の動作の組合せとして方法の実施の形態を記載した。しかし、本願の実施の形態によれば、一部のステップは、別の順序でも同時にでも行うことができるため、当業者であれば、本願の実施の形態は、記載する一連の動作によって限定されないことを理解すべきである。第２に、当業者であれば、本明細書に記載する実施の形態は全て好ましい実施の形態であり、含まれる動作は本願の実施の形態に必須ではないことも理解すべきである。

図６には、本願による支払い閾値取得装置の実施の形態の構造ブロック図が示されており、この装置は具体的に以下のユニットを含んでもよい。
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するように構成された閾値取得ユニット６０１；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するように構成された変動量決定ユニット６０２；及び
第１の支払い閾値と支払い閾値変動量とに応じて、第２の時点におけるユーザの支払い閾値を決定するように構成された閾値決定ユニット６０３。

支払い閾値変更ルールは、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される。

上記ユニットを用いて、装置は、指令が受信された場合に、又は、設定条件が満たされた場合に、既知の過去の支払い閾値を自動的に取得し、予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、現在の支払い閾値を計算して取得し、支払い閾値の自動取得を実現することができる。オペレータは、バックエンドへ頻繁にログオンしてバックエンドサーバと頻繁にインタラクションする必要がなく、そのため支払い閾値を取得する効率が向上する。

加えて、装置は更に、支払い閾値設定期間を設定して支払い閾値を、日毎も含め定期的に取得し、それに適応させて支払い閾値を動的に調節して、支払い戦略を柔軟に変更するという目的を実現できる。動的な支払い閾値を用いることによりリスク管理取引に対する閾値限界が設定され、その結果、より正確かつ確実に取引リスクの管理を行うことができ、ユーザ体験も良好なものにできる。

別の実施の形態では、図７に示すように、装置は、支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたルール決定ユニット７０１を更に含む。
このルール決定ユニット７０１は：
予め設定されたルールに従い、異なる時点におけるユーザの過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得するように構成された第１の処理サブユニット７０１１；
第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得するように構成された第２の処理サブユニット７０１２；及び
第２のデータ列に対して回帰分析を行い、支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたデータ分析サブユニット７０１３；を更に含んでもよい。

図８に示すように、第１の処理サブユニット７０１１は：
予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定するように構成された決定サブユニット８０１；及び
データ分位点に応じて異なる時点におけるユーザの過去の取引データに値を割り当てて第１のデータ列を取得するように構成された値割り当てサブユニット８０２：を含んでもよい。

図９に示すように、第２の処理サブユニット７０１２は：
第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得するように構成された演算サブユニット９０１；及び
階差数列に対して対数変換を行い、第２のデータ列を取得するように構成された変換サブユニット９０２；を含んでもよい。

図１０に示すように、データ分析サブユニット７０１３は：
第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するように構成された確立サブユニット１００１；及び
残差が正規分布に従う場合、回帰モデルに応じて支払い閾値変更ルールを取得するように構成された分析サブユニット１００２；を含んでもよい。

別の実施の形態では、図１１に示すように、装置は、予め設定された条件に従って支払い閾値変更ルールを修正ように構成された修正ユニット１１０１を更に含んでもよい。

この実施の形態は、メモリとプロセッサとを含むサーバを更に含む。
プロセッサとメモリはバスを介して接続されている。バスは、ＩＳＡバス、ＰＣＩバス、ＥＩＳＡバスなどであってもよい。バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分割されてもよい。
メモリは、プログラムのセグメントを格納するように構成できる。具体的には、プログラムはプログラムコードを含むことができ、プログラムコードは、コンピュータ演算指令を含む。メモリは高速ＲＡＭを含むことができ、不揮発性メモリ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクメモリを更に含んでもよい。

前記プロセッサは、以下のステップを実行するために、メモリ内のプログラムコードを読み出すように構成される。
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するステップ；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するステップ；及び
前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するステップ。
前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される。

装置の実施の形態は、基本的に方法の実施の形態と同様であるため、比較的単純な形で説明する。関連する部分については、方法の実施の形態の部分的な説明を参照することができる。

本明細書の実施の形態を順次説明した。各実施の形態は、他の実施の形態とは異なる部分を強調して述べられている。実施の形態の同一又は類似の部分についは、互いを参照することができる。

当業者は、本発明の実施の形態が、方法、デバイス、又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解すべきである。したがって、本願の実施の形態は、完全なハードウェアの実施の形態、完全なソフトウェアの実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施の形態として実装することができる。更に、本発明は、コンピュータで使用可能なプログラムコードを含む、１つ以上のコンピュータで使用可能な記憶媒体（磁気ディスクメモリ、ＣＤ-ＲＯＭ、光学メモリなどを含むが、これに限定されない）上に実装されたコンピュータプログラム製品であってもよい。

典型的な構成において、コンピュータ装置は、１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ）、入力／出力インターフェース、ネットワークインターフェース、及びメモリを含む。メモリは、コンピュータ読み取り可能媒体、例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）又はフラッシュランダムアクセスメモリ内の揮発性メモリ、ＲＡＭ及び／又は不揮発性メモリなどを含むことができる。メモリは、コンピュータ読み取り可能媒体の一例である。コンピュータ読み取り可能媒体は、不揮発性及び揮発性の媒体、並びに可動及び非可動の媒体を含み、任意の方法又は技術を用いて情報保存を実施することができる。情報は、コンピュータ読み取り可能な指令、データ構造、及びプログラム又は他のデータのモジュールであってもよい。コンピュータの記録媒体としては、例えば、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光学記憶装置、カセットテープ、磁気テープ／磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶装置、又は任意の他の非伝送媒体が挙げられるがそれに限定されず、コンピューティング装置にアクセス可能な情報を格納するために用いることができる。本文の定義によれば、コンピュータ読み取り可能媒体は、変調データ信号及びキャリアなどの一時的な媒体を含まない。

本願の実施形態は、本願の実施の形態による方法、端末装置（システム）およびコンピュータプログラム製品によるフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。コンピュータプログラム命令は、フローチャート及び／又はブロック図における各プロセス及び／又はブロック、及び、フローチャート及び／又はブロック図におけるプロセス及び／又はブロックの組み合わせを実装するために使用できることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、又は任意の他のプログラム可能な処理装置のプロセッサに提供されて、機械を生成してもよく、その結果、コンピュータ又は任意の他のプログラム可能な処理装置のプロセッサによって実行される命令は、フローチャートの１つ以上のプロセス及び／又はブロック図の１つ以上のブロックにおいて特定の機能を実現するためのデバイスを生成する。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読メモリに記憶され、コンピュータ又は任意の他のプログラム可能な処理装置に特定の態様で作動するように指示することができ、その結果、コンピュータ可読メモリに格納された命令が、命令装置を含む製造物を生成する。命令装置は、フローチャートの１つ以上のプロセス及び／又はブロック図の１つ以上のブロックにおける特定の機能を実行する。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は別のプログラム可能なデータ処理装置にロードされて、一連の動作及びステップがコンピュータ又は別のプログラム可能な装置上で実行され、それによりコンピュータ実装処理を生成することもできる。したがって、コンピュータ又は別のプログラム可能な装置上で実行される命令は、フローチャート内の１つ以上のプロセス及び／又はブロック図の１つ以上のブロックにおける特定の機能を実行するステップを提供する。

本願の実施の形態のうちの好ましい実施の形態を説明したが、基本的な発明概念を理解すれば、当業者はこれらの実施の形態に他の変更及び修正を加えることができる。したがって、添付の特許請求の範囲は、本願の実施の形態の範囲内に入る好ましい実施の形態及びすべての変更及び修正を含むことが意図されている。

最後に、本明細書における「第１」及び「第２」のような関係用語は、１つの実体又は操作（オペレーション）を別の実体又は操作と区別するために用いられているに過ぎず、これらの実体又は操作の間に何らかの実際の関係又は順序が存在することを必ずしも要求又は示差するものではないことに更に注意すべきである。加えて、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、又はその任意の他の変形は、非排他的な包含をカバーすることを意図しており、一連の要素を含む工程、方法、物品又は端末装置は、その要素だけでなく、明確に列挙されていない他の要素を含んでもよく、工程、方法、物品又は端末装置の固有の要素を更に含んでもよい。それ以上の制限がない場合、「１つの（ａ（ｎ））…を含む」によって定義される要素は、その要素を含む工程、方法、物品又は端末装置が同一の他の要素を更に有することを排除するものではない。

本願において提供される支払い閾値設定方法及び支払い閾値設定装置を上記に詳細に記載した。本明細書においては、具体例を用いることにより本願の原理及び実施を説明した。上記の実施の形態の記載は、本願の方法及びその核となる概念の理解を助けるために用いられるに過ぎない。一方、当業者は、本願の概念に従い、具体的な実施及び適用範囲に変更を加えることができる。結論として、本明細書の内容は、本願を限定するものとみなすべきではない。
［第１の局面］
支払い閾値取得方法であって：
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するステップと；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するステップと；
前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するステップと；を備え、
前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される、
支払い閾値取得方法。
［第２の局面］
前記支払い閾値変更ルールを取得する前記工程は：
予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得するステップと；
前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得するステップと；
前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得するステップと；を備える、
第１の局面に記載の方法。
［第３の局面］
予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得する前記ステップは：
予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定するステップと；
前記データ分位点に応じて異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに値を割り当てて前記第１のデータ列を取得するステップと；を備える、
第２の局面に記載の方法。
［第４の局面］
前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得する前記ステップは：
前記第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得するステップと；
前記階差数列に対して対数変換を行い、前記第２のデータ列を取得するステップと；を備える、
第２の局面に記載の方法。
［第５の局面］
前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得する前記ステップは：
前記第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するステップと；
残差が正規分布に従う場合、前記回帰モデルに応じて前記支払い閾値変更ルールを取得するステップと；を備える、
第２の局面に記載の方法。
［第６の局面］
予め設定された条件に従って前記支払い閾値変更ルールを修正するステップを更に備える、
第１の局面乃至第５の局面のいずれかに記載の方法。
［第７の局面］
支払い閾値取得装置であって：
第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するように構成された閾値取得ユニットと；
予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するように構成された変動量決定ユニットと；
前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するように構成された閾値決定ユニットと；を備え、
前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される、
支払い閾値取得装置。
［第８の局面］
前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたルール決定ユニットを更に備え；
前記ルール決定ユニットは：
予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに対して第１のデータ処理を行い、第１のデータ列を取得するように構成された第１の処理サブユニットと；
前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を行い、第２のデータ列を取得するように構成された第２の処理サブユニットと；
前記第２のデータ列に対して回帰分析を行い、前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成されたデータ分析サブユニットと；を備える、
第７の局面に記載の装置。
［第９の局面］
前記第１の処理サブユニットは：
予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定するように構成された決定サブユニットと；
前記データ分位点に応じて異なる時点における前記ユーザの前記過去の取引データに値を割り当てて前記第１のデータ列を取得するように構成された値割り当てサブユニットと；を備える、
第８の局面に記載の装置。
［第１０の局面］
前記第２の処理サブユニットは：
前記第１のデータ列に対して差演算を行い、階差数列を取得するように構成された演算サブユニットと；
前記階差数列に対して対数変換を行い、前記第２のデータ列を取得するように構成された変換サブユニットと；を備える、
第８の局面に記載の装置。
［第１１の局面］
前記データ分析サブユニットは：
前記第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するように構成された確立サブユニットと；
残差が正規分布に従う場合、前記回帰モデルに応じて前記支払い閾値変更ルールを取得するように構成された分析サブユニットと；を備える、
第８の局面に記載の装置。
［第１２の局面］
予め設定された条件に従って前記支払い閾値変更ルールを修正するように構成された修正ユニットを更に備える、
第７の局面乃至第１１の局面のいずれかに記載の装置。

Claims (10)

1. 第１の時点におけるユーザの既知の第１の支払い閾値を取得するステップ（１０１）と；
   予め取得されている支払い閾値変更ルールに従い、第２の時点と前記第１の時点との間の支払い閾値変動量を決定するステップ（１０２）と；
   前記第１の支払い閾値と前記支払い閾値変動量とに応じて、前記第２の時点における前記ユーザの支払い閾値を決定するステップ（１０３）と；を備え、
   前記支払い閾値変更ルールは、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対してデータ処理が行われた後に取得される、
   支払い閾値取得方法。
2. 前記支払い閾値変更ルールを取得する工程は：
   第１のデータ列を取得するために、予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対して第１のデータ処理を実行するステップ（２０１）と；
   第２のデータ列を取得するために、前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を実行するステップ（２０２）と；
   前記支払い閾値変更ルールを取得するために、前記第２のデータ列に対して回帰分析を実行するステップ（２０３）と；を備える、
   請求項１に記載の支払い閾値取得方法。
3. 第１のデータ列を取得するために、予め設定されたルールに従い、異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに対して第１のデータ処理を実行する前記ステップは：
   予め設定されたユーザ割り込み率に応じてデータ分位点を決定するステップ（３０１）と；
   前記第１のデータ列を取得するために、前記データ分位点に応じて異なる時点における前記ユーザの過去の取引データに値を割り当てるステップ（３０２）と；を備える、
   請求項２に記載の支払い閾値取得方法。
4. 第２のデータ列を取得するために、前記第１のデータ列に対して第２のデータ処理を実行する前記ステップは：
   階差数列を取得するために、前記第１のデータ列に対して差演算を実行するステップ（４０１）と；
   前記第２のデータ列を取得するために、前記階差数列に対して対数変換を実行するステップ（４０２）と；を備える、
   請求項２に記載の支払い閾値取得方法。
5. 前記支払い閾値変更ルールを取得するために、前記第２のデータ列に対して回帰分析を実行する前記ステップは：
   前記第２のデータ列に応じて回帰モデルを確立するステップ（５０１）と；
   残差が正規分布に従う場合、前記回帰モデルに応じて前記支払い閾値変更ルールを取得するステップ（５０２）と；を備える、
   請求項２に記載の支払い閾値取得方法。
6. 定期的に前記支払い閾値変更ルールを修正するステップを更に備える、
   請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の支払い閾値取得方法。
7. 定期的に前記支払い閾値変更ルールを修正するステップを更に備え、
   前記修正するステップは：
   下記式に基づいて修正量（ｒａｔｉｏ）を取得するステップであって、ｍは評価を受けたユーザ数であり、Ｍは評価条件を満たすユーザ数であり、Ｐはユーザ割り込み率である、前記取得するステップと；
   

   

   第１のデータ列を前記取得した修正量に応じて調節するステップと；
   修正された支払い閾値変更ルールを取得するステップと；を備える、
   請求項２乃至請求項５のいずれか一項に記載の支払い閾値取得方法。
8. 過去の取引データは、取引金額又は取引数を備える、
   請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の支払い閾値取得方法。
9. 支払いツール内の取引金額に対して、前記決定された支払閾値を設定するステップを更に備える、
   請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の支払い閾値取得方法。
10. 請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された複数のユニットを備える、
    支払い閾値取得装置。
    

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