JP7260380B2 - 情報処理装置及び顧客情報解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、顧客送金のための電文に含まれる顧客情報を解析する技術に関する。

銀行間における送金の指示は、一般的に、電文の送受信により行われ、電文の規格としてＳＷＩＦＴフォーマットが知られている。ＳＷＩＦＴフォーマットは、国際銀行間金融通信協会（Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｂａｎｋ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＳＷＩＦＴ）によって提供され、顧客送金や銀行間の国際送金などに利用される。ＳＷＩＦＴフォーマットは、メッセージの種類によって規格が定められており、例えば、顧客送金のための電文はＭＴ１０３と呼ばれている。

顧客送金のための電文は、顧客（受取人）の情報を含むが、電文に示された顧客を特定するために電文の顧客情報解析が行われる。顧客情報解析の方法として、例えば、特許文献１が知られている。ここでの顧客情報解析は、まず、各顧客に予めキーワードとなる単語を紐づけしておき、その上で、電文の文字列を単語ごとに分割し、分割された単語と紐づけられた単語とを照合する。照合の結果、一致した単語がある場合、その単語に紐づけられた顧客を電文に示された顧客として特定する。

特開２００６－９９３４５号公報

しかしながら、特許文献１に記載の顧客情報解析では、各顧客に対して単語を紐づける作業が別途必要であり、作業者への負担は軽減されないという問題があった。さらに、顧客間で紐づけられた単語が重複してしまうと、顧客を絞り込むことが困難になるという問題もあった。そのため、顧客情報解析における処理速度は向上せず、また、作業者の作業効率はそれほど改善されていない。

本発明は、上記問題に鑑み、顧客情報解析において、情報処理装置の処理時間の短縮、及び作業者の負担を軽減し、作業効率の向上を図ることを課題の一つとする。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、文字列に含まれる第１識別情報をデータベースで検索して生成される検索リストと、文字列に含まれる第２識別情報を複数の単語に分割して生成される検索単語リストと、を照合し、検索単語リストの少なくとも一つの単語を含むレコードの候補リストを生成する。

検索リストを生成する第１処理部と、検索単語リストを生成する第２処理部と、候補リストを生成する第３処理部を含んでいてもよい。

データベースは、レコードに顧客情報を含む顧客情報データベースであり、検索リストは、顧客情報を含む顧客検索リストであり、候補リストは、顧客情報を含む顧客候補リストであってもよい。

また、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析方法は、文字列から第１識別情報を抽出し、顧客情報データベースから第１識別情報を含むレコードを抽出して顧客検索リストを生成し、文字列から第２識別情報を抽出し、第２識別情報を複数の単語に分割して検索単語リストを生成し、顧客検索リストと検索単語リストとを照合して、検索単語リストの単語を含むレコードの顧客候補リストを生成する。

顧客情報データベースはサーバーに記憶されていてもよい。

第１識別情報が顧客情報データベースに含まれない場合、第1処理部は、文字列に含まれる顧客情報を顧客情報データベースに追加してもよい。

文字列は、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３に含まれていてもよい。また、文字列は、タグ５９のフィールドに含まれていてもよい。

第１識別情報は、顧客の口座番号を含んでいてもよい。

第２識別情報は、顧客の名称を含んでいてもよい。

文字列に含まれる記号「／」に続く数字列を第１識別情報として抽出してもよい。

第２処理部は、分割された複数の単語から不要単語リストに含まれる単語を除外し、検索単語リストを生成してもよい。

顧客候補リストを生成する場合、検索単語リストに含まれる単語との一致数による重み付けを行ってもよい。

顧客候補リストを生成する場合、検索単語リストの順序による重み付けを行ってもよい。

顧客候補リストを生成する場合、検索単語リストの単語の文字数による重み付けを行ってもよい。

本発明の一実施形態に係る顧客情報解析を用いる顧客送金システムを示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析に用いられる電文を示す概略図である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析を処理する情報処理装置を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析を処理する情報処理装置を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の処理を示すフローチャートである。アタッチメントの概略図である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客検索リストを生成する処理ステップを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客検索リストを生成する処理ステップの具体例である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の検索単語リストを生成する処理ステップを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の検索単語リストを生成する処理ステップの具体例である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客候補リストを生成する処理ステップを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客候補リストを生成する処理ステップの具体例である。 本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客候補リストの具体例である。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下に示す実施形態は本発明の実施形態の一例であって、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるものではない。すなわち、以下に説明する複数の実施形態に公知の技術を適用して変形をして、様々な態様で実施をすることが可能である。

本明細書において、「データベース」とは、蓄積された情報であって、情報処理装置を用いて処理（例えば、情報の追加、削除、検索など）することができるようにデータとして管理されるものをいう。また、「レコード」とは、データベースを構成する単位の一つであって、管理される対象の１件分の情報が含まれる。なお、レコードに含まれる情報は、一つの項目だけでなく、複数の項目が含まれていてもよい。例えば、顧客情報データベースであれば、各顧客がレコードとして管理され、各レコードには、顧客番号、口座番号、又は顧客情報などの項目が含まれていてもよい。

＜第１実施形態＞
［１．顧客送金システム］
始めに、顧客情報解析が必要とされる顧客送金システムについて説明する。

図１に、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析を用いる顧客送金システムを示す。顧客送金システムは、顧客送金のための電文の顧客情報解析を行う情報処理装置１０Ｂと、顧客情報データベースを記憶するサーバー２０Ｂと、を含む。

具体的には、図１は、依頼人Ｘが、Ｂ銀行の顧客Ｙ（受取人）の銀行口座へ送金する場合のフローを示す。Ａ銀行の情報処理装置１０Ａは、Ａ銀行の顧客情報などが記憶されたサーバー２０Ａに接続されている。同様に、Ｂ銀行の情報処理装置１０Ｂも、Ｂ銀行の顧客情報などが記憶されたサーバー２０Ｂに接続されている。依頼人Ｘは、直接又はインターネットを通じてＡ銀行に、Ｂ銀行の顧客Ｘの銀行口座に送金するよう依頼する。依頼を受けたＡ銀行は、依頼人、顧客Ｙ及び口座番号などの送金に関する情報を含む、顧客送金のための電文を作成する。電文は、暗号化されたデータに変換され、ネットワークを通じてＡ銀行からＢ銀行に送信される。電文を受信したＢ銀行は、情報処理装置１０Ｂ及びサーバー２０Ｂを用いて本実施形態に係る顧客情報解析を行い、電文の顧客Ｙと判定される顧客情報が含まれるレコードを含む顧客候補リストを作成する。Ｂ銀行の作業者は、顧客候補リストを確認し、電文の顧客Ｙが顧客候補リストの中の顧客情報と一致すると判断できた場合は、特定されたＢ銀行の顧客Ｙの口座番号５２への送金の手続き処理を進める。

本実施形態に係る顧客情報解析は、後述する［４．顧客情報解析］で詳細を説明するが、２つの識別情報を基にして段階的に顧客情報を絞りことにより、情報処理装置の負荷を軽減又は分散することができる。その結果、顧客情報解析における処理速度の向上を図ることができる。

また、顧客候補リストの生成にあたり、電文に示される顧客Ｙとの一致度を示す重み付けが行われることが好ましい。作業者が顧客候補リストを確認する際、重みを判断基準として顧客を特定することができるため、作業者の負担が軽減され、作業効率を向上することができる。

［２．電文］
続いて、顧客情報解析の解析対象である顧客送金のための電文について説明する。

図２（Ａ）に、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析に用いられる電文を示す。具体的には、図２（Ａ）は、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３（顧客口座振込電文）である。

図２（Ａ）に示す電文は、「：５２Ａ：」で示されるタグ５２Ａ、「：５７Ａ：」で示されるタグ５７Ａ及び「：５９：」で示されるタグ５９など、所定の内容が示される複数のフィールドが規定されている。例えば、タグ５２Ａは「Ｏｒｄｅｒｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ（Ｐａｙｅｒ’ｓ Ｂａｎｋ）」（支払人の銀行）、タグ５７Ａは「Ａｃｃｏｕｎｔ ｗｉｔｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ（Ｂｅｎｅｆｉｃｉａｒｙ’ｓ Ｂａｎｋ）」（受益者の銀行）、及びタグ５９は「Ｂｅｎｅｆｉｃｉａｒｙ」（受益者）と規定されており、それぞれに関連する情報が示されている。

送金のために必要となる顧客情報はタグ５９に含まれており、タグ５９には、受益者、すなわち、送金の受取人の口座番号、名称、住所などが入力されている。改行コードである「ＣｒＬｆ」を除くと、記号「／」の後に、文字列「００１－１２３４５６７ ＢＡＮＫ ＯＦ ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＵＦＪ ＨＥＡＤ ＯＦＦＩＣＥ ７－１ ＭＡＲＵＮＯＵＣＨＩ， ＣＨＩＹＯＤＡ－ＫＵ， ＴＯＫＹＯ， ＪＡＰＡＮ」が示されている。文字列の中の最初の数字列「００１－１２３４５６７」は、銀行の支店番号（又は店番）「００１」と口座番号「１２３４５６７」とが「－」で連結されている。店番は入力されない場合もある。数字列に続く第１文字列「ＢＡＮＫ ＯＦ ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＵＦＪ ＨＥＡＤ ＯＦＦＩＣＥ」は、受取人の名称を表している。また、第１文字列に続く第２文字列「７－１ ＭＡＲＵＮＯＵＣＨＩ， ＣＨＩＹＯＤＡ－ＫＵ， ＴＯＫＹＯ， ＪＡＰＡＮ」は、受取人の住所を表している。以上を整理すると、ＭＴ１０３のタグ５９に含まれる文字列は、記号「／」の後に、顧客情報として、受取人の口座番号、名称、及び住所がその順番で示されている。

ＭＴ１０３のタグ５９は、依頼人による依存が大きいフィールドであるところ、同じ送金先の受取人であっても、依頼人が異なると受取人の名称が異なる場合が多い。また、送金元の銀行において、作業者が手作業で入力することも少なくなく、作業者によって受取人の名称が異なって入力される場合もあり得る。例えば、図２（Ｂ）及び図２（Ｃ）に、同じ受取人でありながら、図２（Ａ）のタグ５９に示された受取人に関する情報と異なっている例を示す。図２（Ｂ）に示す例は、「ＯＦＦＩＣＥ」の「Ｏ」と「ＦＦＩＣＥ」との間にスペースが挿入されたものである。これは、「Ｏ」と「ＦＦＩＣＥ」との間に改行コードが挿入された場合に起こり得る。また、図２（Ｃ）に示す例は、「ＢＡＮＫ ＯＦ ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＵＦＪ」の各単語の頭文字を取り、「ＢＴＭＵ」と省略されたものである。

受取人の銀行口座がある銀行の顧客情報データベースに図２（Ａ）に示す顧客情報しか登録されていない場合、図２（Ｂ）又は図２（Ｃ）の顧客情報を含む電文では顧客情報データベースと顧客情報が一致しないため、受取人の銀行口座への送金の手続きを進めることはできない。しかしながら、このような場合において、本実施形態に係る顧客情報解析を行うことで、銀行の顧客情報データベースから電文との一致度の高い顧客情報を含むレコードを抽出した顧客候補リストが生成される。作業者は、顧客候補リストを確認し、軽微な違いであれば、電文を補正するだけで、送金の手続きを進めることができる。そのため、本実施形態に係る顧客情報解析は、作業者の顧客情報を確認する時間を短縮することができる。

以上、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３を電文の一例として説明したが、本実施形態に係る顧客情報解析の適用できる対象はこれに限られない。少なくとも顧客の口座番号及び顧客の名称を含む顧客情報を含む電文であれば、あらゆる電文に対して適用することができる。

［３．情報処理装置］
図３に、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析を処理する情報処理装置１０を示す。情報処理装置１０は、第１処理部１００、第２処理部２００、第３処理部３００、及び記憶部４００を含む。また、情報処理装置１０は、サーバー２０と通信し、サーバー２０に記憶されている情報又はデータベースを読み出すことができる。

情報処理装置１０は、例えば、コンピュータであり、演算手段としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：中央演算処理装置）を含む。ＣＰＵは、顧客情報解析プログラムを読み込むことで、第１処理部１００、第２処理部２００、又は第３処理部３００として機能し、所定の処理を実行することができる。なお、１個のＣＰＵで第１処理部１００、第２処理部２００、及び第３処理部３００の処理を実行することもでき、複数のＣＰＵを設けて、各々のＣＰＵに第１処理部１００、第２処理部２００、又は第３処理部３００の処理を実行させることもできる。

また、情報処理装置１０は、記憶部４００を含む。記憶部４００は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はハードディスクを含むことができる。例えば、一時的な情報はＲＡＭに記憶し、恒久的な情報はハードディスクに記憶することができる。また、顧客情報解析プログラムはＲＯＭに記憶しておいてもよい。記憶部４００は、本実施形態に係る顧客情報解析の中で生成される、顧客検索リスト４３０、検索単語リスト４４０、又は顧客候補リストを記憶することができる。一方、サーバー２０には、顧客情報解析で必要となる顧客情報データベース４１０及び不要単語リスト４２０が記憶されている。なお、顧客情報データベース４１０又は不要単語リスト４２０は、記憶部４００に記憶されていてもよい。また、必要に応じて、サーバー２０から顧客情報データベース４１０又は不要単語リスト４２０を読み出し、記憶部４００に記憶することもできる。

顧客情報データベース４１０には、過去の顧客情報解析において、異なる顧客（顧客情報データベースの顧客情報と一致しない顧客）と判定された顧客情報が、各顧客ごとにレコードとして登録されている。なお、顧客情報データベース４１０への登録は、顧客情報解析だけでなく、他の解析や手続きによって行われてもよい。顧客情報としては、少なくとも顧客の口座番号及び名称が含まれ、顧客の住所が含まれていてもよい。また、各顧客のレコードには、顧客情報だけでなく、銀行内で顧客を管理するための顧客番号を含むこともできる。

不要単語リスト４２０は、顧客の名称として識別力を発揮しない単語が登録されている。そのような単語としては、例えば、助詞の「ＴＨＥ」、前置詞の「ＯＦ」、「ＦＲＯＭ」、又は「ＦＯＲ」、若しくは、会社名として一般的な「ＯＦＦＩＣＥ」、「Ｃｏ」、「ＬＴＤ」等であるが、これに限られない。

次に、第１処理部１００、第２処理部２００、及び第３処理部３００での処理の概要について説明する。なお、各処理のより詳細な構成については、後述する[４．顧客情報解析]で説明する。

第1処理部１００は、顧客送金のための電文内の文字列から第１識別情報として受取人の口座番号を抽出し、顧客情報データベース４１０の各レコードの顧客情報と第１識別情報とを照合する。顧客情報データベース４１０に、第１識別情報を含む顧客情報が存在する場合、顧客情報データベース４１０から第１識別情報を含むレコードを抽出して顧客検索リスト４３０を生成する。生成された顧客検索リスト４３０は、記憶部４００に記憶される。

第２処理部２００は、顧客送金のための電文内の文字列から第２識別情報として受取人の名称を抽出し、複数の単語に分割する。また、第２識別情報の単語の並び順に、先頭から所定の数の単語を抽出した検索単語リスト４４０を生成する。その際、分割された単語が不要単語リスト４２０に含まれている場合には、その分割された単語を除外して検索単語リスト４４０を生成する。生成された検索単語リスト４４０は、記憶部４００に保存される。

第３処理部３００は、顧客検索リスト４３０と検索単語リスト４４０とを照合する。顧客検索リスト４３０のレコードの顧客情報に、検索単語リスト４４０の単語が含まれる場合、顧客検索リスト４３０から検索単語リスト４４０の単語を含む顧客情報を抽出して顧客候補リスト４５０を生成する。なお、顧客候補リスト４５０には、重み付けとして、顧レコードごとに検索単語リストの単語と一致した単語数を含むようにすることができる。生成された顧客候補リスト４５０は、記憶部４００に保存される。

銀行の作業者は、顧客候補リスト４５０を確認し、顧客送金のための電文に示された受取人の名称及び口座番号が顧客候補リスト４５０の中の顧客情報と一致すると判断できた場合は、その顧客情報から特定された受取人の銀行口座に送金するための手続きを進めることができる。

図４に、情報処理装置１０の変形例を示す。

図４に示す情報処理装置１０は、サーバー２０の一部に設けられている。銀行の作業者は、個人の情報処理端末からサーバー２０にアクセスし、サーバー２０を通じて情報処理装置１０を起動し、情報処理解析を行う。サーバー２０は複数のパーティションに分けられていてもよく、異なるパーティションの記憶部を用いて顧客情報解析を行うこともできる。例えば、図４に示すように、顧客情報解析で生成される、顧客検索リスト４３０、検索単語リスト４４０、及び顧客候補リスト４５０は、情報処理装置１０と同じパーティション内の第1記憶部４００－１に記憶することができる。一方、顧客情報解析以外でも使用される、顧客情報データベース４１０又は４２０は、情報処理装置１０と異なるパーティション内の第２記憶部４００－２に記憶することができる。

上記変形例では、サーバー２０に複数のパーティションを設ける構成について説明したが、複数のサーバー２０（例えば、第１サーバー２０－１及び第２サーバー２０－２）を用い、第１サーバー２０－１に情報処理装置１０を設け、第２サーバー２０－２に第２記憶部４００－２を設ける構成とすることもできる。

［４．顧客情報解析］
図５～図１２を用いて、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析について説明する。

図５に、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の処理のフローチャートを示す。顧客情報解析は、少なくとも、第１処理部１００で実行され、電文の第１識別情報との照合から顧客検索リスト４３０が生成される処理ステップ（Ｓ１００）と、第２処理部２００で実行され、電文の第２識別情報との照合から検索単語リスト４４０が生成される処理ステップ（Ｓ２００）と、第３処理部３００で実行され、顧客検索リスト４３０と検索単語リスト４４０との照合から顧客候補リスト４５０が生成される処理ステップ（Ｓ３００）とを含む。以下、各処理ステップの詳細について説明する。

図６に、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客検索リスト４３０を生成する処理ステップ（Ｓ１００）のフローチャートを示す。

第１処理部１００は、顧客送金のための電文内の顧客情報が含まれる文字列を特定する（Ｓ１１０）。顧客送金のための電文はフォーマットが規定されている場合が多く、電文内の所定のフィールドに受取人に関する情報が示されている。例えば、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３の場合、タグ５９に受取人に関する情報が含まれているため、タグ５９のフィールドを受取人に関する情報が含まれる文字列として特定することができる。

次に、特定された文字列の中から、第１識別情報を抽出するための識別記号を特定する（Ｓ１２０）。第１識別情報は受取人の口座番号を含む数字列である。そのため、連続する数字が表れる直前の文字又は記号を識別記号とすることができる。例えば、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３の場合、タグ５９に含まれる「／」に続く数字列は受取人の口座番号を表す。そのため、記号「／」を第１識別情報を抽出するための識別記号とすることができる。

次に、識別記号を基にして文字列から第１識別情報を抽出する（Ｓ１３０）。上述したように、第１識別情報は受取人の口座番号を含む数字列である。数字列には受取人の口座番号以外の番号、例えば、銀行番号又は店番が含まれる場合もある。しかしながら、このような場合であっても、銀行番号又は店番と口座番号とはスペースや「－」等によって区切られているため、口座番号を特定することはを特定することは可能である。

次に、第1処理部１００は、記憶部４００から顧客情報データベース４１０を読み込み、顧客情報データベース４１０の各レコードの顧客情報と第１識別情報とを照合し、第１識別情報を含む顧客情報があるか否かの判定を行う（Ｓ１４０）。顧客情報データベース４１０に第１識別情報を含む顧客情報がない場合、顧客情報データベース４１０に電文内の顧客情報を新たな顧客のレコードとして登録し（Ｓ１５０）、更新された顧客情報データベース４１０を記憶部４００に記憶して処理ステップを終了する。一方、顧客情報データベース４１０に第１識別情報を含む顧客情報がある場合、顧客情報データベース４１０から第１識別情報を含むレコードを抽出する（Ｓ１６０）。

最後に、第１処理部１００は、抽出された顧客情報から顧客検索リスト４３０を生成する（Ｓ１６０）。顧客検索リスト４３０は、記憶部４００に記憶され、第１処理部による処理ステップが終了する。

図７を用いて、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客検索リスト４３０を生成する処理ステップ（Ｓ１００）について、より具体的に説明する。

図７（Ａ）は、図２（Ａ）に示すＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３のタグ５９の抜粋である。上述したように、タグ５９に受取人に関する情報が含まれているため、タグ５９に対して本実施形態に係る顧客情報解析が行われる。第１処理部１００は、タグ５９の文字列を特定し、さらに識別記号「／」を特定する。また、第１処理部１００は、識別記号「／」に続く数字列「７６５４３２１」を第１識別情報として抽出する。なお、数字列「７６５４３２１」は受取人の口座番号を示す。

第１処理部１００は、顧客情報データベース４１０を読み出し、顧客情報データベース４１０の各レコードと第１識別情報「７６５４３２１」とを照合する。図７（Ｂ）は、説明のために、顧客情報データベース４１０のレコードに含まれる顧客番号及び顧客情報の一部である口座番号を抜粋し、表にまとめたものである。表のＮｏ．２及びＮｏ．４の口座番号が第１識別情報「７６５４３２１」と一致する。Ｎｏ．２及びＮｏ．４を抜粋した表を図７（Ｃ）に示す。顧客番号の欄からわかるように、顧客情報解析を行う銀行において、「８３７-１２３４５６７」と「００２－７８９１２３４」とで管理された２人の顧客が存在している。このように第１識別情報のみでは受取人を特定することができないが、一定範囲の受取人に絞り込むことは可能である。特に、第１識別情報は数字列のみで構成されるため、第１識別情報の抽出及び第１識別情報との照合は容易であり、この処理は短時間で実行することが可能である。

第１処理部１００は、顧客情報データベース４１０から第１識別情報「７６５４３２１」を含むレコードを抽出し、顧客検索リスト４３０を生成する。図７（Ｄ）に、顧客検索リスト４３０の一例を示す。図７（Ｄ）に示す顧客情報の欄は、過去の顧客情報解析の処理で登録されたものであり、たとえ同じ顧客番号であっても、異なる顧客のレコードとして登録されている。顧客検索リスト４３０は、記憶部４００に記憶される。

図８は、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の検索単語リスト４４０を生成する処理ステップ（Ｓ２００）のフローチャートを示す。

第２処理部２００は、顧客送金のための電文内の顧客情報が含まれる文字列の第１識別情報に続く文字列から第２識別情報を抽出する（Ｓ２１０）。第２識別情報は、受取人の名称を含む。ＭＴ１０３のタグ５９の場合、受取人の口座番号に続いて、受取人の名称及び住所が含まれる。そのため、第１識別情報に続く文字を第２識別情報として抽出することができる。なお、住所は、最初に番地を示す数字が表れる場合が多い。そのため、第２識別情報を抽出する場合、文字の先頭から数字が表れるまでを第２識別情報として抽出することもできる。この場合、第２識別情報のデータ量が小さくなるため、処理時間を短縮することができる。

次に、第２識別情報を所定の区切り文字を用いて単語ごとに分割する（Ｓ２２０）。区切り文字としては、例えば、スペースや、「、」、「，」、「．」、「－」、「（」、「）」等の記号であるが、これに限られない。区切り文字は、顧客情報解析プログラムに含まれていてもよく、記憶部４００に記憶されていてもよい。なお、第２識別情報を単語に分割した場合であっても、単語の並び順は第２識別情報と同様とする。

次に、第２処理部２００は、記憶部４００から不要単語リスト４２０を読み込み、分割された単語が不要単語リスト４２０に含まれるか否かの判定を行う（Ｓ２３０）。分割された単語が不要単語リスト４２０に含まれている場合、その分割された単語を除外する。分割された単語の全てについて上記判定を繰り返し、不要単語リスト４２０に含まれる単語を除外する。なお、不要リストに含まれる単語を除外した場合であっても、単語の並び順は変えないものとする。

次に、第２処理部２００は、分割された単語から所定の数の単語を抽出する（Ｓ２５０）。単語の抽出は、分割された単語の並び順の先頭から行われる。上述したように、第２識別情報は受取人の名称を含むが、第２識別情報の後半部分は受取人の住所が含まれている可能性が高い。そのため、第２識別情報の並び順の先頭から単語を抽出することで、受取人の住所をノイズとして除去することができる。また、抽出する単語の数は、１０個以下、好ましくは８個以下、さらに好ましくは５個以下である。抽出する単語の数が少なければ、後述する顧客検索リスト４３０との照合における処理時間を短縮することができる。

最後に、第２処理部２００は、抽出された単語を基に、検索単語リスト４４０を生成する（Ｓ２６０）。検索単語リスト４４０は、記憶部４００に記憶され、第２処理部による処理ステップが終了する。

図９を用いて、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の検索単語リスト４４０を生成する処理ステップ（Ｓ２００）について、より具体的に説明する。

図９（Ａ）は、図７（Ａ）に示す文字列のうち、第１識別情報に続く、抽出された第２識別情報「ＢＡＮＫ ＯＦ ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＵＦＪ ＨＥＡＤ ＯＦＦＩＣ ７－１ ＭＡＲＵＮＯＵＣＨＩ， ＣＨＩＹＯＤＡ－ＫＵ， ＴＯＫＹＯ， ＪＡＰＡＮ」である。第２識別情報を、スペース、「，」、「－」を区切り文字として単語ごとに分割すると、図９（Ｂ）に示すように、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」、「７」、「１」、「ＭＡＲＵＮＯＵＣＨＩ」、「ＣＨＩＹＯＤＡ」、「ＫＵ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＪＡＰＡＮ」の単語に分割される。

ここで、不要単語リスト４２０に、「ＯＦ」及び「ＯＦＦＩＣＥ」が含まれているものとし、これらの単語を除外したものが図９（Ｃ）である。単語に分割し、不要単語リスト４２０に含まれる単語を除外した後も、単語の並び順は第２識別情報と同様である。さらに、抽出する単語の数が５個である場合、第２処理部２００は、図９（Ｄ）に示すように、分割された単語の先頭から５個の単語、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」を抽出し、これらの単語を含む検索単語リスト４４０を生成する。検索単語リスト４４０は、記憶部４００に記憶される。

図１０は、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客候補リスト４５０を生成する処理ステップ（Ｓ３００）のフローチャートを示す。

第３処理部３００は、記憶部４００から顧客検索リスト４３０及び検索単語リスト４４０を読み込み、顧客検索リスト４３０の各レコードの顧客情報と検索単語リスト４４０とを照合する（Ｓ３１０）。また、各レコードごとに、検索単語リスト４４０に含まれる単語と一致する単語の数をカウントする。

次に、第３処理部３００は、一致する単語の数が０（ゼロ）のレコードがあるか否かの判定を行う（Ｓ３２０）。顧客検索リスト４３０の中に一致する単語の数が０のレコードがある場合、そのレコードを除外する（Ｓ３３０）。顧客検索リスト４３０に含まれるレコードの全てについて上記判定を繰り返し、第３処理部３００は、顧客候補リスト４５０を生成する（Ｓ３４０）。

結果として、顧客候補リスト４５０には、電文の受取人の口座番号が一致し、かつ、受取人の名称の一部と一致する顧客情報が含まれる。作業者は、顧客候補リスト４５０を確認し、電文の受取人の顧客情報と顧客候補リスト４５０の中の顧客情報とが一致すると判断できた場合は、その顧客情報から特定された受取人の銀行口座に送金するための手続きを進めることができる。なお、顧客候補リスト４５０は、一致する単語の数の多い顧客の順に並び替えられることが好ましい。作業者は、一致する単語の数が多い順番に顧客情報を確認することができるため、作業者の作業時間を短縮することができる。

図１１を用いて、本発明の一実施形態に係る顧客情報解析の顧客候補リスト４５０を生成する処理ステップ（Ｓ３００）について、より具体的に説明する。

図１１（Ａ）は、図７（Ｄ）に示す顧客検索リスト４３０と図９（Ｄ）に示す検索単語リスト４４０とを照合し、一致する単語の数を（１）欄に示したものである。図１１（Ａ）の１行目のレコードの顧客情報は、検索単語リスト４４０中の「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」の５個の単語が一致するため、（１）欄に５が示されている。また、図１１（Ａ）の２行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」の３個の単語が一致するため、（１）欄に３が示されている。

図１１（Ｂ）に、顧客候補リスト４５０の一例を示す。検索単語リスト４４０と一致する単語がない顧客が除外されている。（１）欄には検索単語リスト４４０と一致する単語の数が示されているが、一致する単語の数を重みとした重み付けが行われているともいえる。重みが大きい方が電文との一致度が高いため、重みの大きい順に顧客を並べ替えてもよい。

作業者は、顧客候補リスト４５０において重みが大きい順に顧客情報を確認し、電文に示された受取人に関する情報が顧客候補リスト４５０の中の顧客情報と一致すると判断できた場合は、特定された受取人の銀行口座に送金するための手続きを進める。顧客候補リスト４５０は、顧客情報が絞り込まれているだけでなく、重み付けが行われているため、作業者は、電文の受取人との一致度が高い顧客情報から確認することができる。そのため、作業者の作業時間を短縮することができ、作業効率が向上する。

図１２を用いて、顧客候補リスト４５０を生成するステップＳ３４０の変形例について説明する。

顧客候補リスト４５０を生成する場合、さらなる重み付けを導入することも可能である。すなわち、顧客候補リスト４５０は、一致した単語の数以外の重みを含むこともできる。複数の重みを含むことで、一つの重みが一致する顧客が複数存在する場合に、別の重みを考慮して顧客を絞り込むことができる。

図１２（Ａ）～図１２（Ｃ）において、（１）欄は一致した単語の数による第１の重みであり、（２）欄はそれとは別の重みである。なお、本変形例においては、図１２（Ａ）～図１２（Ｃ）に示す１行目のレコードの顧客情報が「ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」ではなく、「ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＵＢＩＳＩ」となっている点で、図１１（Ｂ）と異なっている。

図１２（Ａ）は、検索単語リスト４４０に含まれる単語の順序による重み付けを導入した場合である。電文から受取人の名称を含む第２識別情報を抽出する際、受取人の名称が短い場合には、受取人の住所が含まれて抽出される場合があり得る。この場合、受取人の住所は後半部分に含まれる。そのため、検索単語リスト４４０に含まれる単語の並び順において、先頭の単語の重みを大きく、語尾の単語の重みを小さくするように重み付けを行う。例えば、図９（Ｄ）に示す検索単語リスト４４０において、単語の並び順に、「ＢＡＮＫ」の重みを５、「ＴＯＫＹＯ」の重みを４、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」の重みを３、「ＵＦＪ」の重みを２、「ＨＥＡＤ」の重みを１として重み付けを行う。図１２（Ａ）の１行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は１２（＝５＋４＋２＋1）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「１２」が示される。一方、２行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は１４（＝５＋４＋３＋２）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「１４」が示される。

図１２（Ｂ）は、検索単語リスト４４０に含まれる単語の文字数による重み付けを導入した場合である。単語の文字数が多い場合には誤記等が含まれる場合も多いため、文字数の多い単語が一致する場合には顧客情報が一致している可能性が高い。そのため、文字数の多い単語の重みを大きく、文字数の少ない単語の重みを小さくする。例えば、「ＢＡＮＫ」の重みを４、「ＴＯＫＹＯ」の重みを５、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」の重みを１０、「ＵＦＪ」の重みを３、「ＨＥＡＤ」の重みを４として重み付けを行う。図１２（Ｂ）の１行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は１６（＝４＋５＋３＋４）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「１６」が示される。一方、２行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は２２（＝４＋５＋１０＋３）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「２２」が示される。

さらに、図１２（Ａ）に示す単語の順序による重み付けと図１０（Ｂ）に示す単語の文字数による重み付けとを組み合わせた重み付けも可能である。複数の重み付けを組み合わせる場合、各単語に設定されたそれぞれの重みを乗算すればよい。図１２（Ｃ）は、１０（Ａ）に示した重み付けと、１０（Ｂ）に示した重み付けを考慮した重み付けを導入した場合である。図１２（Ｃ）の１行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＵＦＪ」、「ＨＥＡＤ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は５０（＝５×４＋４×５＋２×３＋１×４）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「５０」が入力される。一方、図１２（Ｃ）の２行目のレコードの顧客情報は、「ＢＡＮＫ」、「ＴＯＫＹＯ」、「ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ」、「ＵＦＪ」の４個が一致し、それぞれの重みを加算した合計は７６（＝５×４＋４×５＋３×１０＋２×３）である。そのため、（１）欄には「４」、（２）欄には「７６」が入力される。

作業者は、顧客候補リスト４５０の（２）欄の重みの大きい順番である、２行目の顧客情報、１行目の顧客情報の順に確認すればよく、３行目の顧客情報を確認することなく送金の手続きを進めることができる。そのため、作業者の作業時間の短縮を図ることができ、作業効率が向上する。

また、図１２（Ａ）～図１２（Ｃ）からわかるように、いずれの場合も（２）欄に示された重みは、２行目のレコードの顧客情報が最も大きい。電文の受取人に関する情報は「００１－１２３４５６７ ＢＡＮＫ ＯＦ ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＵＦＪ ＨＥＡＤ ＯＦＦＩＣＥ ７－１ ＭＡＲＵＮＯＵＣＨＩ， ＣＨＩＹＯＤＡ－ＫＵ， ＴＯＫＹＯ， ＪＡＰＡＮ」であるため、全体的に比較すると、１行目のレコードの顧客情報の方が良く一致している。しかしながら、顧客情報データベース４１０に登録された「ＴＯＫＹＯ－ＭＩＴＵＢＩＳＩ」部分を含む顧客情報は、そもそも電文に示される可能性が低い顧客情報であり、今後も一致する可能性の低い情報、いわゆるノイズである。本実施形態に係る顧客情報解析を行えば、そのような顧客情報が重みの違いとして表れる。そのため、今後の顧客情報解析において一致する可能性の低い顧客情報を含むレコードを顧客情報データベース４１０から削除し、新たに電文の顧客情報を登録することができる。すなわち、重み付けを行うことで、顧客情報データベース４１０のノイズを発見し、除去することができる。そのため、顧客情報データベース４１０の判定すべき対象を減らすことができ、顧客情報解析における処理速度を向上させることができる。

以上説明したように、本実施形態に係る顧客情報解析は、電文の顧客情報の一部を使用して照合判定を行い、顧客候補リストを生成するため、顧客情報解析における処理時間の短縮を図ることができる。また、顧客候補リストが一定の範囲に絞られているとともに、重み付けが行われているため、作業者の作業時間を短縮することができる。その結果、作業者の負担が軽減し、作業効率が向上する。

本発明の実施形態として上述した各実施形態は、相互に矛盾しない限りにおいて、適宜組み合わせて実施することができる。また、各実施形態を基にして、当業者が適宜構成要素の追加、削除もしくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略もしくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。

上述した各実施形態によりもたらされる作用効果とは異なる他の作用効果であっても、本明細書の記載から明らかなもの、又は、当業者において容易に予測し得るものについては、当然に本発明によりもたらされるものと解される。

１０、１０Ａ、１０Ｂ：情報処理装置、 ２０、２０Ａ、２０Ｂ：サーバー、 ２０－１：第１サーバー、 ２０－２：第２サーバー、 ５２Ａ、５７Ａ、５９：タグ、 １００：第１処理部、 ２００：第２処理部、 ３００：第３処理部、 ４００：記憶部、 ４００－１：第１記憶部、 ４００－２：第２記憶部、 ４１０：顧客情報データベース、 ４２０：不要単語リスト、 ４３０：顧客検索リスト、 ４４０：検索単語リスト、 ４５０：顧客候補リスト

Claims (26)

1. 文字列に含まれる第１識別情報をデータベースで検索して生成される検索リストと、前記文字列に含まれる第２識別情報を複数の単語に分割して生成される検索単語リストと、を照合し、前記検索単語リストの少なくとも一つの単語を含むレコードの候補リストを生成する情報処理装置。
2. 前記検索リストを生成する第１処理部と、前記検索単語リストを生成する第２処理部と、前記候補リストを生成する第３処理部を含む請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記データベースは、レコードに顧客情報を含む顧客情報データベースであり、
   前記検索リストは、顧客情報を含む顧客検索リストであり、
   前記候補リストは、顧客情報を含む顧客候補リストである請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記顧客情報データベースはサーバーに記憶されている請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１識別情報が前記顧客情報データベースに含まれない場合、前記第1処理部は、前記文字列に含まれる顧客情報を前記顧客情報データベースに追加する請求項３又は請求項４のいずれか一に記載の情報処理装置。
6. 前記文字列は、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３に含まれる請求項３乃至請求項５のいずれか一に記載の情報処理装置。
7. 前記文字列は、タグ５９のフィールドに含まれる請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記第１識別情報は、顧客の口座番号を含む請求項３乃至請求項７のいずれか一に記載の情報処理装置。
9. 前記第２識別情報は、顧客の名称を含む請求項３乃至請求項８のいずれか一に記載の情報処理装置。
10. 前記文字列に含まれる記号「／」に続く数字列を前記第１識別情報として抽出する請求項３乃至請求項９のいずれか一に記載の情報処理装置。
11. 前記第２処理部は、分割された複数の単語から不要単語リストに含まれる単語を除外し、前記検索単語リストを生成する請求項３乃至請求項１０のいずれか一に記載の情報処理装置。
12. 前記第３処理部は、前記検索単語リストに含まれる単語との一致数による重み付けを行う請求項３乃至請求項１１のいずれか一に記載の情報処理装置。
13. 前記第３処理部は、前記検索単語リストの順序による重み付けを行う請求項３乃至請求項１２のいずれか一に記載の情報処理装置。
14. 前記第３処理部は、前記検索単語リストの単語の文字数による重み付けを行う請求項３乃至請求項１３のいずれか一に記載の情報処理装置。
15. 文字列から第１識別情報を抽出し、顧客情報データベースから前記第１識別情報を含むレコードを抽出して顧客検索リストを生成し、
    前記文字列から第２識別情報を抽出し、前記第２識別情報を複数の単語に分割して検索単語リストを生成し、
    前記顧客検索リストと前記検索単語リストとを照合して、前記検索単語リストの単語を含むレコードの顧客候補リストを生成する顧客情報解析方法。
16. 前記顧客情報データベースはサーバーに記憶されている請求項１５に記載の顧客情報解析方法。
17. 前記第１識別情報が前記顧客情報データベースに含まれない場合、前記文字列に含まれる顧客情報を前記顧客情報データベースに追加する請求項１５又は請求項１６のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
18. 前記文字列は、ＳＷＩＦＴフォーマットのＭＴ１０３に含まれる請求項１５乃至請求項１７のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
19. 前記文字列は、タグ５９のフィールドに含まれる請求項１８に記載の顧客情報解析方法。
20. 前記第１識別情報は、顧客の口座番号を含む請求項１５乃至請求項１９のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
21. 前記第２識別情報は、顧客の名称を含む請求項１５乃至請求項２０のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
22. 前記文字列から前記第１識別情報を抽出する場合において、前記文字列に含まれる記号「／」に続く数字列を前記第１識別情報として抽出する請求項１５乃至請求項２１のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
23. 前記検索単語リストを生成する場合において、分割された複数の単語から不要単語リストに含まれる単語を除外する請求項１５乃至請求項２２のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
24. 前記顧客候補リストを生成する場合において、前記検索単語リストに含まれる単語との一致数による重み付けを行う請求項１５乃至請求項２３のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
25. 前記顧客候補リストを生成する場合において、前記検索単語リストの順序による重み付けを行う請求項１５乃至請求項２４のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。
26. 前記顧客候補リストを生成する場合において、前記検索単語リストの単語の文字数による重み付けを行う請求項１５乃至請求項２５のいずれか一に記載の顧客情報解析方法。

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