JP7313618B2 - 金融機関の業務改革支援システム - Google Patents

Description

本発明は、銀行、信用金庫等の金融機関において、審査システムや勘定系ホスト等の現在稼働している既存システムとデータ連携して、一元集約的な気付き情報を抽出して通知乃至可視化することにより、金融機関における営業の成果を一層向上するための金融機関の業務改革支援システムに関する。

銀行などの金融機関の融資需要の環境は、個人ローンを含め、住宅ローン、クレジットカード、投資信託（投信）、年金、保険などについて、抜本的な見直しが求められている。金融機関としては、都市銀行、地方銀行、外資系銀行、ゆうちょ銀行、ネット銀行、信用金庫、信用組合などが含まれるが、以下では単に「金融機関」とする。これら金融機関の主な業務は、「融資（貸出）業務」、「預金業務」、「為替業務」の３つであり、この中で融資（貸出）業務の主な対象は個人と法人であり、個人ローンとしては住宅ローン、自動車ローン、教育ローン、フリーローン、カードローン等があり、法人ローンは事業性資金の融資（運転資金、設備資金）が主である。

従来の金融機関ビジネスモデルにおいて、金融業界において地図やＣＲＭ（Customer Relationship Management（顧客管理システム））の導入効果として良く挙げられているのが、システムによる顧客への「訪問数の増加」と「訪問の質向上」である。しかし、最近は金融機関でも，ワークライフバランス（ＷＬＢ）の重要性を掲げるようになり、残業も厳しく制限されるようになっている。

図１は個人ローン業務における従来の手続フローの例を示しており、先ず個人ローンを希望する顧客は、営業店窓口やインターネット等で金融機関に相談し、既存のＣＲＭ５０６を用いて受付契約を行う。次いで、金融機関の担当者は既存の審査システム５１２を用いて顧客の審査を行い、審査合格となった場合には担当者が決裁を行い、その後、勘定系ホスト３００に融資情報を入力して、個人ローンの業務を実行する。このように、相談から事後までの過程の中での情報は、各システムで連携されることはなく、また、それぞれで入力作業が重複している。

金融機関における業務（例えば図１）本来の役割は、ビジネスを拡大できる能力のある人や企業に融資を行い、その資金で拡大したビジネスで生まれる新たな需要に更に融資を行い、地域経済乃至国家経済を一層活性化していくことにある。しかし、今後、融資だけでは収益が見込めないため、近年、金融機関は投資信託や保険商品のようなリスクを伴う商品販売も行うようになっている。この場合、手続が煩雑化し、高齢者への販売規制強化、リスク許容に応じた販売、元本欠損のリスクの説明等が必要となり、販売の都度、販売を可能とした文章や説明、リスクについての説明内容を文書化しなければならないため、専門知識の習得や業務の煩雑化を招いている。

特開２００２－１６９８７２号公報（特許文献１）に示される折衝支援システムは、住宅購入等の不動産関連取引において、実際に関係する金融機関なども含めた各当事者間において、成約までの折衝を一元化により効率化している。特開２００２－４１７７０号公報（特許文献２）に示される顧客情報収集システムでは、店舗に入室した顧客の内、リピータ（２度以上来室している顧客）の人数を正確に把握することができるＰＯＳシステムと連携させ、購入金額、商品情報等によって売り上げ予測を正確に立てるようにしている。また、特開２０１２－３５０１号公報（特許文献３）に開示された金融機関連携システムは、金融商品の買付け時の顧客の作業負担を軽減し、かつ買い注文を迅速に処理することができる金融機関連携システムであり、特開２０１４－１８６６７２号公報（特許文献４）には、金融機関の営業店における事務作業を低減し、情報を連携することによるサービス提供の効率化を図る金融営業システムが開示されている。

特開２００２－１６９８７２号公報 特開２００２－４１７７０号公報 特開２０１２－３５０１号公報 特開２０１４－１８６６７２号公報

企業内システムの業務改革については、経営コックピットやコックピット経営として企業内システムから経営データを統合的に吸い上げ、経営者が分かり易く、情報の一覧や分析をする経営手法などが提案されている。コックピットシステムは、コックピットに表示されるインジケータによって経営の可視化が実現されると、今まで経営者の経験やカンに頼ってきた前近代的な経営スタイルから脱却し、先進的な経営スタイルへ転換することができるようになる。

現在、金融業界の「業務」はシステム化され、勘定系、情報系、外部情報、営業店窓口やＡＴＭなどを含むチャネルとの連携が構築され、多くのシステムが稼動している。しかしながら、労働環境の変化や社会環境や経済環境の変化などに左右される時代において、経営目線の活用だけでは事業目的を達成できないことも多い。

金融業界の現状は、新規システムの導入効果として、システムによる「訪問数の増加」や「訪問の質向上」の取り組みが良く挙げられる。しかし、最近は金融機関でもワークライフバランス（ＷＬＢ）の重要性を掲げるようになっており、残業も厳しく制限されるようになったことから、部門毎の業務について、コストダウンやトータル的な効率を含めた業務改革に取組む必要が生じている。

現状は、ビジネス競争に勝ち残るために質の高い業務が求められ、全てのシステムを使いこなすことや、システムの更改対応時に伴う「人、時間、費用」の負担の大きさ等、様々な問題点が指摘されている。現状においては、既存システム群のデータを「部門を越えた活用」を実現するシステム管理や、業務経験の浅い担当者でも正確で適正に運用できるための業務再生などの研究や提案にまでは、至っていない。このため、現在稼働運用されている企業内の既存システム群をそのまま活かし、専門業務の改善に直結した金融業務改革支援システムの実現が望まれている。

システム関連のコスト削減を図るためには、既存の使い慣れている「安定・安心・安全」なシステムをできる限り長期間利用し続けることが望ましい。業務によっては、変更しなければならないシステムや、逆にむやみに変更してはならない重要なシステムも存在する。金融機関のシステムは、一般的にシステム更改を５年おきに実施することが多く、使い慣れたシステムの更改は「安定・安心・安全」の観点からすると非効率の感がある。

本発明で提案する金融機関の業務改革支援システムは、金融機関を含む企業の既存のシステム群を融合させることで気付き情報を抽出し、気付き情報の活用によって作業効率の改善及び必要な情報を素早く得ることや、システム関連コストの削減に寄与する。

また、社内で活用されているシステム群で、活用されないまま蓄積されるだけの既存データ、個人単位で作成したＰＣ内に埋もれた各種データ、紙ベースで保管された台帳や案件に関する資料、これらの情報資産を気付き情報として集約することで情報の一元化と共有化を図ることができると共に、情報ネットワークを単なるコミュニケーションツールとしてではなく、業務システムの核となるプラットフォームとして各種システム群の集約・管理を司るイントラネット・クラウドとして活用することが可能となる。企業において集められた価値ある情報はデータベースの中にあり、それを殆どの者は見出すことができていない。本発明の業務改革支援システムは、気付き情報として一元化して管理することによって上記課題を解決し、価値ある情報をいつでも担当者が利用することができ、業務に貢献することができる
本発明は、融資やリスク商品などの事業における問題点や経営環境の諸事情から生まれたものであり、本発明の目的は、金融機関として事務コストの増大化や作業効率の悪化及び混乱を解消することや、数を稼ぐのではなく、本来行くべき顧客先を訪ね、相手に合わせた適切な提案を行い得るような渉外活動の改善を実現するため、既存システムを有効に活用し、散在している顧客に関する様々な情報を気付き情報として集約して一元管理し、これら気付き情報に基づいて業務の停滞や多額のコストをかけない金融機関の業務改革支援システムを提供することにある。

即ち、本発明は、融資やリスク商品などの事業における従来の問題点を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、金融機関として、事務コストの増大化や作業効率の悪化及び混乱を解消し、既存の対応可能なシステムを有効に活用して気付き情報として抽出して集約し、業務の停滞や多額のコストをかけないで、営業の成果を一層向上することができる金融機関の業務改革支援システムを提供することにある。

本発明は金融機関の業務改革支援システムに関し、本発明の上記目的は、金融機関にて稼働中の勘定系ホスト及びデータウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）とデータ連携すると共に、既存システム、チャネル及び外部情報を情報源としてデータ連携し、前記既存システム、前記チャネル、前記外部情報、前記勘定系ホスト及び前記ＤＷＨ・統合ＤＢに散在している多様な情報を、所定抽出条件で一元的に集約して気付き情報を抽出し、抽出された気付き情報を通知乃至可視化することによって前記金融機関の業務を改善することにより達成される。

既存システムを利用して、住宅ローン、クレジットカード、投資信託、年金、保険などの気付き情報を構築するシステムの実現には、経営課題を特定し、収益改善に結び付けることが必要である。しかしながら、金融機関における現状は、ＣＲＭやＳＦＡ(Sales Force Automation)等へのＩＴ投資に期待する効果として、「訪問件数の増加」ではなく、「訪問の質向上」へと変化している。本発明に係る金融機関の業務改革支援システムによれば、既存システムや外部情報などの情報から抽出され集約された「気づき情報」の結果は、顧客訪問の質の向上に極めて有効であり、営業力の底上げ、潜在顧客の獲得、市場・商品の予測などの業務の改善に着実に繋がると予想される。

また、本発明に係る金融機関の業務改革支援システムによれば、金融機関がリスクに見合った融資を行っているかどうか、取引先のリスクをしっかり把握しているかどうか、リスクの管理は適正かどうかなど、金融機関の取り組みをマニュアル化してシステム化することにより、融資の適正を図ることが可能である。更に、本当にお金を貸しても問題のない個人や企業に融資を行うシステムの提供に繋がり、本発明のシステム運用により、業務管理を一層適正に図ることができ、新規融資を安易に行うことの防止、多重債務や過剰融資の予防にも繋がる利点がある。

本発明によれば、ペーパーレス化、疎明資料の電子保管による本部（本社）と営業店（支店）の業務負担など、金融機関の事務コストの軽減を実現でき、手作業をシステム対応にすることによる業務の効率化を図ることができる。また、顧客の来店回数削減による利便性の向上を図ることができ、システム構築による取引先のリスク管理の適正化を実現でき、投資信託や保険商品のようなリスク商品販売においても、高齢者への販売規制などのリスク許容に応じた販売の対応が可能となり、元本欠損のリスクの説明や、販売の都度、販売を「可」とした文章や、リスクについての説明内容の文書化などにおける手続の煩雑さを解消できる。更に、新規融資を安易に行わないことが、多重債務や過剰融資の予防にも繋がるといった利点がある。

本発明は、業務改革による効率を含めたコストダウンなどの問題点の改善から生まれたもので、その課題は、業務によって関連するシステムや関連性のないシステムを見極めることにより、金融機関内のシステム関連コストの削減や作業効率の改善を通じ、問題の解消を図るシステムを提供することにある。ヒト人工多能性幹細胞（ｉＰＳ細胞)が「再生医療」であるように、金融機関自身の各種システムに備わるデータ群のファイルやデータ集約・管理によるシステムの融合である集積多能性幹システム（Integration Pluripotency System）は、新たな業務システムの創生へと繋がることから、ＩＴ分野の業務再生幹であり、既存システム群を活用し新たなアプリケーションを得るという業務再生を開く画期的なシステムとなり得る。現状のシステム群を活用し、新たなアプリケーションを得るという画期的な集積多能性幹システム（ＩＰＳ）の提供は、システムの再生を実現する「幹システム」とも言える。

本発明の金融業務改革支援システムは、既存のシステム群がファイルやデータの格納場所となり、社内イントラネット・クラウドとしての機能を持つため集約・管理が可能であり、業務に特化した高度な専門性と共に利便性を高めることができる。

各種システムに備わるデータ群の縦割り業務を排除し、横断的な集約・管理の目的とする業務改革支援システムは、システムの集積多能性を大きく前進させ、目的を明確にしたことでコックピットシステムの実現が可能となり、業務の抜本的な改善が図れる。例えば、金融機関の主業務である個人ローンを含め、住宅ローン、投資信託、年金、預金、保険などに活用することにより業務の質を高めることができる。

個人ローン業務における従来の動作例を示す手続フローチャートである。 本発明の動作例（個人ローン業務）を示す手続フローチャートである。 本発明の基本的な全体構成例を示すブロック図である。 本発明に係る金融機関の業務改革支援システムの構成例を示すブロック図である。 気付き情報構築システムの概念図である。 気付き情報構築システムの構成例及び情報の流れを示す流れブロック図である。 気付き情報構築システムの構成例を示すブロック図である。 入力連携インタフェースの動作例を示すフローチャートである。 気付き情報抽出部の動作例を示すフローチャートである。 出力連携インタフェースの動作例を示すフローチャートである。 気付き情報抽出部の具体例を示す画面図である。 気付き情報の抽出例を示すデータの流れ図である。 本発明の動作例の一部を示す作業フロー図である。 本発明の動作例の一部を示す作業フロー図である。 本発明の動作例の一部を示す作業フロー図である。 本発明の動作例の一部を示す作業フロー図である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の動作例における各場面の画面変化を示す画面図の一部である。 本発明の将来的展望を示す模式図である。

社内で活用されているシステム群には、活用されないまま蓄積されるだけの既存データ、個人単位で作成したＰＣ（パソコン（コンピュータを含む））内に埋もれた各種データ、紙ベースで保管された台帳や案件に関する資料などがあり、本発明は、これらの情報資産を気付き情報として抽出して集約することで情報の一元化と共有化を図ると共に、情報ネットワークを単なるコミュニケーションのツールとしてではなく、企業戦略の核として位置づける。本発明は所謂コックピットシステムであり、これからのプラットフォームの本命であり、各種システムに備わる社内データ群の集約・管理を司るイントラネット・クラウドの先駆けでもある。

住宅ローン、クレジットカード、投資信託（投信）、年金、保険などの業務支援システムについては、経営課題を特定して早急な対応を可能にするために、経営課題の特定が必要である。金融機関の経営課題として、超低金利の長期化による収益の減少、企業や家計の資金需要の低迷、金融機関同士の競争激化、高齢化と人口減少、金融商品（投信、保険等）の販売強化、事業性評価に基づく取り組み強化、金融再編などが存在している。そして、金融機関では特に、限られた時間の中では単に訪問件数を増やすということ自体が経営受けせず、逆に大事なお客様の先では滞在時間を増やすことを奨励するように変化している。つまり、数を稼ぐのではなく、本当に行くべき顧客先を訪ね、相手に合わせた適切な提案を行うように、渉外活動の改善へと業務が徐々に変化して来ている。

本発明の業務改革支援システムは、膨大な量の情報データを所定条件で一元的に集約して気付き情報を抽出する気付き情報構築システムを含み、個人ローン、無担保ローン、住宅ローン等に対応する審査システムや担保評価システム、ＣＲＭ、勘定系情報など、金融機関内のシステムと緊密にデータ連携すると共に、タブレット受付（電子サインなどによる契約処理の簡素化）や承認条件及び事後条件管理を行う。

金融機関においては、最近、限られた時間の中で単に訪問件数を増やすということ自体が経営受けせず、逆に大事なお客様の先では滞在（営業）時間を増やすことを奨励するようになって来ている。このように、営業担当者等が本来訪問すべき顧客先の情報を導き出すのが、本発明における「気付き情報」の抽出である。例えば、従来、地図システムや既存システムと連携することにより、地図への情報可視化で営業担当者等の顧客への訪問件数が増え、訪問の質も向上させているが、本発明によれば、地図への情報可視化において、更に「気付き情報」を与えることができるので、訪問の質を一層向上することができる。そのため、金融機関の営業改善へと繋がる「気づき情報」の抽出と集約の仕組みが重要となる。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。既存のシステムを利用して気付き情報を抽出して集約する気付き情報構築システムを融合させた、金融機関の業務改革支援システムについて、個人ローン営業支援システムを例に挙げて説明する。

例えば、金融機関のローン業務の場合、既存のローン商品に対応する審査システムや住宅ローン、担保評価システム、ＣＲＭ、勘定系情報など金融機関内のシステムを統合し、更改及び審査モデルを再構築し、タブレット受付（電子サインなどによる契約処理の簡素化）や承認条件及び事後条件管理を行うことにより、現状のシステム群を活用した「個人ローン営業支援システム」の業務再生が実現できる。金融機関がリスクに見合った融資を行っているかどうか、取引先のリスクをしっかり把握しているか否か、リスクの管理は適正かどうかなど、金融機関の取り組みをマニュアル化してシステム化することにより、融資の適正を図ることが可能となり、本当にお金を貸しても問題のない個人や企業に融資を行うシステムの提供に繋がる。また、本発明の運用により業務乃至営業の管理を適正に図ることで、新規融資を安易に行う等のミスの防止や、多重債務や過剰融資の予防にも繋がる。

図２は、個人ローン業務に関連する本発明の手続フローチャートであり、本発明に係る業務改革支援システム１００は気付き情報構築システム２００を含み、インターネット６０４、ＣＲＭ５０６、審査システム５１２、勘定系ホスト３００などの既存システムとデータ連携しており、営業店窓口における顧客の相談、金融機関における受付契約の後、審査及び決裁を行う。決裁（審査合格）された情報は勘定系ホスト３００とデータ連携され、審査合格で決裁された顧客に対してローン貸出を実行する。このように本発明では既存システムとのデータ連携により、相談から事後までの過程において情報の抽出と集約を実現している。

図３は本発明に係る業務改革支援システム１００の連携関係を示しており、業務改革支援システム１００には気付き情報構築システム２００が融合して含まれており、勘定系ホスト３００、データウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）４００がデータ連携すると共に、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００がそれぞれインタフェース（Ｉ／Ｆ）を介して、業務改革支援システム１００とデータ連携している。既に企業内にＤＷＨ・統合ＤＢ４００が構築済みであったり、業務改革システム１００の導入に合わせて構築する場合には、本発明とＤＷＨ・統合ＤＢ４００とがデータ連携することにより、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００を利用している既存システムと本発明に係る業務改革支援システム１００とで、リアルタイムにデータを使用することが可能になる。

金融機関にて稼働中の既存システム５００としては、国際系システム５０１、為替管理システム５０２、資金証券システム５０３、経営管理システム５０４、事務集中システム、ＣＲＭ・ＳＦＡ５０６、融資稟議システム５０７、財務分析システム５０８、担保評価システム５１０、債券管理システム５１１、審査システム５１２、信用格付・自己査定システム５１３、リスク管理システム５１４、投信・保険窓口販売システム５１５、マーケティングシステム５１６、グループウェア５１７、契約書システム５１８などがある。これら既存システム５００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。チャネル６００として、営業店窓口６０１、ＡＴＭ（自動現金引き出し預け入れ装置）６０２、コールセンター６０３、インターネット６０４、ダイレクトメール６０５、電子メール６０６、ＳＮＳ（Social Networking Service）６０７などがある。これらチャネル６００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。また、外部情報７００として、企業情報７０１、外部格付情報７０２、個人信用情報７０３、登記情報７０４、統計情報７０５、不動産情報７０６、マーケット情報７０７、コンプライアンス情報７０８などがある。これら外部情報７００と業務改革支援システム１００とが、公知の手法でデータ連携する。

業務改革支援システム１００の構成例は図４であり、全体の制御や演算処理などを行うＣＰＵ（ＭＰＵやＭＣＵなどを含む）１０１を含み、ＣＰＵ１０１には、プログラム等を格納するＲＯＭ１０２、演算処理のデータやパラメータ等を記憶するＲＡＭ１０３、各種データ、情報を格納するデータベース（ＤＢ）１０４が接続されている。業務改革支援システム１００は、テンキーやマウス、スキャナなどからデータや指示などを入力するデータ入力部１１０と、外部からインタフェース１１１を経てデータや情報を入力する入力部１１２と、画面（ディスプレイ）若しくはプリンタ等でデータ、情報などを可視化する可視化部１１３と、インタフェース１１５を経て外部にデータや情報を出力する出力部１１４とで構成され、ルータ１１６を経てインターネット６０４に接続されている。

また、業務改革支援システム１００には、入力連携インタフェース（Ｉ／Ｆ）２２０及び出力連携インタフェース（Ｉ／Ｆ）２６０を含む気付き情報構築部２１０が、ＣＰＵ１０１等と連携して設けられており、入力連携インタフェース２２０は、勘定系ホスト３００、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００とデータ連携して勘定系ホスト３００等から情報を取込み、外部連携インタフェース２６０は、勘定系ホスト３００、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００及び既存システム５００とデータ連携して勘定系ホスト３００等に情報を出力する。

図５は気付き情報構築システム２００の概念構成を示しており、気付き情報構築システム２００は既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００を情報源として幅広い情報を集め、富裕層、交渉履歴、登記情報などの抽出条件に基づいて気付き情報を抽出する。抽出条件は、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタに登録される。気付き情報の種類としては、提案に繋げる共有の情報、増収に繋がる情報、信頼の獲得、ミス防止等の情報などがある。提案に繋げる共有の情報には、訪問計画、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、期日管理、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーション、地図上への可視化などがある。また、増収に繋がる情報には、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーションなどがある。信頼の獲得、ミス防止等の情報には、訪問計画、期日管理、地図上へ可視化などがある。気付き情報構築システム２００で抽出された気付き情報は担当者等に通知されたり、地図やＣＲＭなどに可視化される。

気付き情報構築システム２００の概略構成及び情報の流れは図６に示すようになっており、気付き情報構築システム２００は勘定系ホスト３００、既存システム５００として散在しているＣＲＭ５０６、マーケティングシステム５１６、グループウェア５１７等の複数の既存システムから入力連携インタフェース２２０を介して情報を収集する。入力連携インタフェース２２０は、情報を取り込むシステム接続インタフェース２２１と、情報を一元集約記憶装置２３０に送出する一元集約記憶装置インタフェース２２２とで構成されている。入力連携インタフェース２２０は、異なる形式のデータや情報を分析若しくは解析して単純化するものであり、システム接続インタフェース２２１は接続システムにより変形例を増やすことができ、一元集約記憶装置インタフェース２２２は単純化した情報を一元集約記憶装置２３０へ記憶したり、記憶内容を変更したり、記憶内容を削除する機能を有している。

入力連携インタフェース２２０の一元集約記憶装置インタフェース２２２から送出された情報は、一元集約記憶装置２３０に入力されて記憶される。一元集約記憶装置２３０には、訪問計画、交渉履歴などの情報を記憶する顧客部２３１と、期日管理、キャンペーンなどの日時データを記憶する日時部２３２と、不動産、路線価などの情報を記憶する住所部２３３などがある。各情報やデータからキーとなる情報を識別し、この識別されたキー情報と、抽出条件の対象となる情報を、一元集約記憶装置２３０に記憶する。このキーとなる情報の例が顧客（口座番号）や日時、住所などであり、これらのキー情報は一元集約記憶装置インタフェース２２２と気付き情報抽出部２４０の設定により決定される。分解された情報は、顧客部２３１、日時部２３２、住所部２３３等の一元集約記憶装置２３０に別々に記憶されているが、キー情報は、抽出条件で抽出した別々の情報を紐付けして、意味のある気付き情報にするためのものである。

一元集約記憶装置２３０に記憶されたデータや情報は後述する気付き情報抽出部２４０に読み込まれ、気付き情報抽出部２４０は富裕層、交渉履歴、登記情報などの抽出条件に基づいて気付き情報を抽出する。気付き情報の抽出は、訪問計画（本来優先して訪問すべき顧客先の抽出）、交渉履歴（提案ネタや潜在ニーズの発掘）、富裕層（預かり資産等、金融商品の提案先）、期日管理（フォロー漏れ回避）、登記情報（住宅ローンやアパートローンなどの肩代わり先）、ビジネスマッチング（取引関係やステークホルダとの繋がり）、リレーション（相続による預金の営業域外流出を阻止）、推進商品情報（個人ローンや投信など商品別の取引有無先）、非対面チャネルや店頭で獲得し易い投信や保険商品、大口振込入出金先と特定ＡＴＭ利用者（世帯）、訪問頻度（長期未訪問先のあぶり出し）、直近１ヶ月間資産運用取引先、要注意先（中長期延滞管理先、苦情等管理先）、役員・支店長過去訪問履歴先、不動産担保実査（再評価）予定先・不動産新規物件・分譲地開発情報、他行営業担当者訪問先・他行流出資金先・他行メイン先、インターネット・コールセンター取引利用者（高頻度先）、不動産物件複数所有者・生産緑地対象不動産所有者、好業績企業・ＣＯＳＭＯＳ（登録商標：企業概要データベース）評点アップ企業・代表者変更企業などに基づいて行う。気付き情報抽出部２４０は気付き情報抽出のための抽出条件に合致するか否かを判定し、抽出条件に合致するものを抽出するようになっており、抽出条件は気付き毎に、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタに設定できる。

気付き情報抽出部２４０は抽出目的に合わせ、複数の項目を組み合わせるロジックを用意し、例えば富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客を、「気付き情報」として抽出する。

気付き情報抽出部２４０で抽出された気付き情報は、気付き集約記憶装置２５０に送られて記憶される。記憶には一元集約記憶装置２３０と同様に、訪問計画、交渉履歴などの情報を記憶する顧客部２５１、期日管理、キャンペーンなどの日時データを記憶する日時部２５２、不動産、路線価などの情報を記憶する住所部２５３などがある。抽出条件に合致した各情報からキーとなる情報を識別し、キー情報を基に抽出条件に合致した各情報を気付き集約記憶装置２５０で記憶する。このキーとなる情報の例が顧客（口座番号）や日時、住所などであり、これらのキー情報は、気付き情報抽出部２４０と出力連携インタフェース２６０内の一元集約記憶装置インタフェース２６１の設定により決定される。これらのキー情報は、顧客部２５１、日時部２５２、住所部２５３等に別々に記憶された情報を紐付けして、意味のある気付き情報にするために用いる。

気付き情報抽出部２４０では、例えば「一定の富裕層以上で、且つ最近登記情報の更新があり、１ヶ月以上の交渉履歴が無い」情報を抽出するが、この抽出された富裕層情報・登記情報・交渉履歴情報は、一元集約記憶装置２３０から気付き情報記憶装置２５０へと複写される。その複写時に、気付き情報抽出マスタ識別子も併せて記憶することで、気付き情報記憶装置２５０に記憶された情報が何の気付きかを識別することが可能である。

気付き情報記憶装置２５０に記憶された気付き情報は出力連携インタフェース２６０に入力され、地図やＣＲＭなどに可視化される。地図上にアイコンで指示したり、ＣＲＭで訪問先候補リストにして連携させる。出力連携インタフェース２６０は、気付き集約記憶装置インタフェース２６１と、システム接続インタフェース２６２とで構成されており、気付き情報記憶装置２５０に記憶されている富裕層情報、登記情報、交渉履歴情報を「顧客」で紐付けした情報に加工した上で、住所をキーとした地図システム用データに加工する。気付き集約記憶装置インタフェース２６１は気付き情報を気付き可視化種別により引き出し、システム接続インタフェース２６２は単純化されている気付き情報を可視化部に合わせて出力する。

なお、気付き情報構築部２１０は、入力連携インタフェース２２０、一元集約記憶装置２３０、気付き集約記憶装置２５０、出力連携インタフェース２６０で構成されている。

図７は気付き情報構築システム２００の相互関係を示すブロック図であり、入力連携インタフェース２２０内のシステム接続インタフェース２２１には、勘定系ホスト３００、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００、既存システム５００、チャネル６００及び外部情報７００が接続されており、システム接続インタフェース２２１から取り込まれた情報等は一元集約記憶装置インタフェース２２２を経て一元集約記憶装置２３０に記憶される。気付き情報抽出部２４０は、一元集約記憶装置２３０に記憶された情報を読み出して気付き情報を抽出し、抽出した気付き情報を気付き集約記憶装置２５０に記憶する。気付き集約記憶装置２５０に記憶された気付き情報は気付き集約記憶装置インタフェース２６１により読み出され、システム接続インタフェース２６２を経て勘定系ホスト３００、ＤＷＨ・統合ＤＢ４００及び既存システム５００に送信される。

図８は入力連携インタフェース２２０の動作例を示しており、先ず連携する既存システム情報を取得し（ステップＳ２１０）、取得した既存システム情報から、システム接続インタフェース２２１で接続している既存システム５００から取得したデータを解読単位に分解する（ステップＳ２１１）。そして、分解データを１件取得し（ステップＳ２１２）、既存システム情報から分解条件を１件取得し（ステップＳ２１３）、分解データが分解条件に合致するか否かを判定する（ステップＳ２１４）。分解データが分解条件に合致する場合には、他に分解条件があるか否かを判定する（ステップＳ２１５）。

上記ステップＳ２１４の判定において、分解データが分解条件に合致しないと判定された場合には上記ステップＳ２１２にリターンし、上記ステップＳ２１５の判定において、他に分解条件があると判定された場合には、上記ステップＳ２１３にリターンする。

上記ステップＳ２１５において、他に分解条件がないと判定された場合には、取得した分解データを一元集約記憶装置２３０に記録し（ステップＳ２１６）、次の分解データがあるか否かを判定し（ステップＳ２１７）、次の分解データが無ければ気付き情報抽出部２４０に抽出依頼を行う（ステップＳ２１８）。ステップＳ２１７において次の分解データがあると判定された場合には、上記ステップＳ２１２にリターンする。

図９は気付き情報抽出部２４０の動作例を示しており、先ず利用者情報を取得し（ステップＳ２２０）、ＤＢ１０４内の気付き情報抽出マスタから抽出条件を取得し（ステップＳ２２１）、一元集約記憶装置２３０からデータリストを取得する（ステップＳ２２２）。その後、データリストからデータを１件取得し（ステップＳ２２３）、抽出条件リストから抽出条件を１件取得する（ステップＳ２２４）。そして、データが抽出条件に合致するか否かを判定し（ステップＳ２２５）、データが抽出条件に合致する場合には更に他に抽出条件があるか否かを判定する（ステップＳ２２６）。上記ステップＳ２２５において、合致しないと判定された場合には上記ステップＳ２２３にリターンし、上記ステップＳ２２６において、他に抽出条件があると判定された場合には上記ステップＳ２２４にリターンする。

上記ステップＳ２２６において、他に抽出条件が無いと判定された場合には気付き集約記憶装置２５０にデータを記録し（ステップＳ２３０）、データリストに次のデータがあるか否かを判定し（ステップＳ２３１）、次のデータが無い場合には出力連携インタフェース２６０に出力依頼を行う（ステップＳ２３２）。ステップＳ２３１において、次のデータがあると判定された場合には上記ステップＳ２２３にリターンする。

次に、出力連携インタフェース２６０の動作例を、図１０のフローチャートを参照して説明する。

先ず、連携する可視化システム情報を取得し（ステップＳ２４０）、気付き集約記憶装置２５０から気付き情報データを取得する（ステップＳ２４１）。そして、気付き情報データを可視化システム情報から変換し（ステップＳ２４２）、変換した気付き情報データをシステム接続インタフェース２６２に入力し（ステップＳ２４３）、気付き情報データを可視化部に出力する（ステップＳ２４４）。

図１１は気付き情報抽出部２４０における画面例を、顧客から預かった書類の管理業務（図１１（Ａ））を例として示している。本件では、案件の処理日が一元集約記憶装置２３０の日時２３２に記憶されており、気付き情報抽出部２４０が、この日時情報と、図１１（Ｂ）のように事前に、ＤＢ１０４に設定している通知（期日）マスタとで情報比較を行うことにより、図１１（Ｃ）に示す気付き情報を抽出する。マスタ登録は気付き毎に設定できるため、例えば３０日以上経過したものを抽出したり、処理予定日を１週間経過したものを抽出するといったことが可能になる。

自動車、家屋等の売買やローンの申込等で必要な書類等（印鑑証明書、抵当権設定証書等）は、一時的に顧客から預かって保管するが、売買や申込の案件処理日には必要な処理を行わなくてはならず、また、定期的に棚卸を行うなどの対応が必要である。これを紙台帳等で管理するとなると、預かり時の記載、日々の確認、棚卸等で業務の負担は大きくなる。そこで、本発明の気付き情報構築システム２００を導入すると、図１１（Ａ）に示すように、預かり時の書類等を画面上で登録するだけで（既存システム連携部１４０）、自動的に必要な情報を一元集約記憶装置２３０に記憶し、気付き情報抽出部２４０で抽出して気付き情報記憶装置２５０に記憶する。そして、売買や申込の案件処理日になると出力連携インタフェース２６０を介して通知し、長期間預かったままの書類があれば図１１（Ｃ）に示すような画面で出力連携インタフェース２６０を介して担当者に通知する。このため、台帳を調べたり、棚卸を行ったりといった担当者の負担、労力は大幅に削減される。

処理が終わった書類の情報がいつまでも通知に残っていては、そのうちどれが処理したかどうかが分からなくなる。従来の紙台帳管理の場合、処理済み欄などでチェックし、処理したか否かを区別するが、本発明の場合は処理したものを通知一覧から消去することで、通知一覧を未処理のものとして区別することが可能になる。

図１２は、気付き情報抽出部２４０における気付き情報の抽出例を示すデータの流れを示しており、本例の抽出条件は、上述した「富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客」の場合である。

図１２に示すように、勘定系ホスト３００の顧客データベース３０１の内容が、入力連携インタフェース２２０を経て一元集約記憶装置２３０内の顧客データベース２３０－１に記憶される。また、ＣＲＭ５０６内の商品リスト５０６－１、商品購入履歴５０６－２、訪問履歴５０６－３は既存システム連携部１４０（システム接続ＩＦ１４１、一元集約記憶装置ＩＦ１４２）を経て一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２、商品購入履歴２３０－３、訪問履歴２３０－４に記憶される。一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２、商品購入履歴２３０－３、訪問履歴２３０－４に対して、気付き情報の抽出条件を顧客情報として「富裕層（預金残高が１０００万円以上）」、推奨商品として「商品名「ｘｘｘｘｘ」の購入履歴がない」、訪問履歴として「訪問頻度で１ヵ月以上訪問していない」が設定されているので、抽出条件に合致するデータを抽出する。即ち、一元集約記憶装置２３０内の顧客データベース２３０－１から抽出条件「富裕層（預金残高が１０００万円以上）」に合致する該当顧客を抽出し、一元集約記憶装置２３０内の商品リスト２３０－２及び商品購入履歴２３０－３から抽出条件「商品名「ｘｘｘｘｘ」の購入履歴がない」に合致する該当商品及び購入履歴を抽出して該当商品リスト及び購入履歴無しリストを作成し、一元集約記憶装置２３０内の訪問履歴２３０－４から抽出条件「訪問頻度で１ヵ月以上訪問していない」に合致する該当訪問履歴を抽出する。このように抽出されたデータから、全ての条件に合致したものを抽出して気付き情報として生成する。本例では、気付き情報「富裕層且つ推進商品情報の商品取引がなく、訪問頻度の項目で１ヶ月以上訪問していない顧客」となり、データとしては「お客様番号」、「お客様番号氏名」、「預金残高」、「商品番号」、「商品名」、「購入履歴」及び「前回訪問日」となっている。

次に、本発明の全体の作業例を図１３～図１６の作業流れ図及び図１７～図２２の画面図を参照して説明する。

業務改革支援システム１００ではヒヤリングシートの内容にて本人の特定を行い（工程ＳＢ１）、相談を受け付け（工程ＳＢ６）、申込書に記入し、疎明資料を提出し（工程ＳＢ１０）、申込内容を入力し、疎明資料を登録し（工程ＳＢ１１）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。また、業務改革支援システム１００では、郵送や持ち込みにおける住宅ローン事前審査申込（工程ＳＣ１）に対しても本人特定（工程ＳＢ２）を行う。郵送や持ち込みによる申し込みの場合には、申込書等に記入して本人確認書類をコピーし（工程ＳＣ２）、申込内容を入力し、疎明資料を登録し（工程ＳＢ１２）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。Ｗｅｂローン申し込み（工程ＳＣ３）の場合には、申込内容を入力して本人確認書類等を添付し（工程ＳＣ４）、申込承認となる（工程ＳＢ１３）。

業務改革支援システム１００ではその後、審査システムに審査依頼を送信し（工程ＳＢ２０）、審査システムは審査判定を行って判定結果を送信し（工程ＳＣ１０）、業務改革支援システム１００は審査結果を受信する（工程ＳＢ２１）。そして、自行審査が否の場合には、外部の審査機関である保証会社に審査を依頼し（工程ＳＢ３０）、保証会社は審査判定を行って判定結果を送信し（工程ＳＣ１１）、業務改革支援システム１００では審査結果を受信する（工程ＳＢ３５）。

その後、業務改革支援システム１００は融資決裁を行い（工程ＳＢ４０）、コンプライアンスチェックのための照会送信をコンプライアンスチェックシステムに対して行う（工程ＳＢ４１）。コンプライアンスチェックシステムは、受信した照会内容をコンプライアンス上問題がないかのチェックを行い、その照会結果を業務改革支援システム１００に送信する（工程ＳＣ３３）。

業務改革支援システム１００は照会結果を受信し（工程ＳＢ４２）、審査結果を行員が確認して電話若しくはｅ－メールで顧客に連絡し、連絡した内容を登録する。業務改革支援システム１００は勘定系ホスト連携機能により勘定系ホストに連携データを送信し、勘定系ホスト３００は連携データを受信する（工程ＳＣ４０）。また、タイミングＴ１では、顧客の在籍確認と勘定系ホスト３００への連携が完了したことになるため、在籍確認結果を登録する（工程ＳＢ５０）。その後、承認条件解除作業を行い（工程ＳＢ５１）、承認条件解除の確認を行う（工程ＳＢ５２）。

そして、本人同意となるが、業務改革支援システム１００ではデータ連携を行い、メールやＷｅｂ等での本人同意を行う（工程ＳＣ５０）。業務改革支援システム１００は同意結果を受信し（工程ＳＢ５３）、行員は実行用端末を使って融資の実行を行う（工程ＳＣ６０）。このタイミングＴ３では、実行条件クリアの状態である。

その後、事後条件解除作業を担保評価システム５１０と連携して行うが（工程ＳＢ６０）、担保評価システム５１０は住宅ローン担保物件の評価を行い、業務改革支援システム１００に評価結果を返す（工程ＳＣ７０）。その後、事後条件解除を確認して完了となる。

図１７～図２２はそれぞれ図１３～図１６の画面例で、画面ＤＰ１は工程ＳＢ１、画面ＤＰ２は工程ＳＢ６、画面ＤＰ３は工程ＳＢ１１、画面ＤＰ４は工程ＳＢ１３の画面にそれぞれ対応している。なお、画面ＭＤ１は画面ＤＰ４を開く際に用いる本システムの気づき情報表示画面である。画面ＤＰ６は工程ＳＢ４０で、画面ＭＤ３は画面ＤＰ６を開く際の気付き情報表示画面である。画面ＤＰ７は工程ＳＢ４３で、画面ＭＤ４は画面ＤＰ７を開く際の気付き情報表示画面であり、画面ＤＰ９は工程ＳＢ５１で、画面ＭＤ６は画面ＤＰ９を開く際の気付き情報表示画面である。画面ＰＬ５は工程ＳＣ５０を示し、画面ＤＰ１１は工程ＳＢ６０で、画面ＭＤ８は画面ＤＰ１１を開く際の気付き情報表示画面であり、画面ＤＰ１２は工程ＳＢ６２で、画面ＭＤ９は画面ＤＰ１２を開く際の気付き情報表示画面である。

図２３は金融機関の業務改革支援システムの将来展望図であり、融合結果としてＡＩの入り口となる。つまり、ＡＩによる気付き情報抽出の自動化ができ、成績優秀者の成功パターン解析と気付き情報抽出への反映や、潜在顧客の獲得、新しい市場や商品の予測が可能となる。業務改革支援システムを個人ローン業務改革支援システムに適用した場合、交渉履歴や訪問頻度、ネタ情報、ビジネスマッチングから気付き情報を抽出することで、追加の商品提案（増収）や、訪問計画の変更（信頼獲得）を行い得るようになり、結果融資数の増加、融資の質向上の適正化を達成できる。

１００ 業務改革支援システム
１０４ データベース（ＤＢ）
１１０ データ入力部
１１１、１１５ インタフェース（Ｉ／Ｆ）
１１２ 入力部
１１３ 可視化部
１１４ 出力部
１１６ ルータ
２００ 気付き情報構築システム
２１０ 気付き情報構築部
２２０ 入力連携インタフェース
２３０ 一元集約記憶装置
２４０ 気付き情報抽出部
２５０ 気付き集約記憶装置
２６０ 出力連携インタフェース
３００ 勘定系ホスト
４００ データウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）
５００ 既存システム
６００ チャネル
７００ 外部情報

Claims (3)

1. 全体の制御や演算などを行う中央処理装置（ＣＰＵ）に、少なくともデータ入力部、データベース、出力部、可視化部が相互に接続された支援システムであり、
   前記支援システムは、金融機関に蓄積されている情報の一元化と共有化を図る気付き情報を所定抽出条件で抽出する気付き情報抽出部と、一元集約記憶装置と、気付き集約記憶装置と、第１システム接続インタフェース及び一元集約記憶装置インタフェースで成る入力連携インタフェースと、第２システム接続インタフェース及び気付き集約記憶装置インタフェースで成る出力連携インタフェースとで構成された気付き情報構築システムを具備しており、
   前記金融機関にて稼働中の勘定系ホストと、
   前記金融機関にて稼働中のデータウェアハウス（ＤＷＨ）・統合データベース（ＤＢ）と、
   少なくとも経営管理システム、事務集中システム、顧客管理システム（ＣＲＭ）・セールスフォースオートメーション（ＳＦＡ）、担保評価システム、債券管理システム、審査システム、投信・保険窓口販売システム、マーケティングシステム、グループウェアシステムを含む情報源としての既存システムと、
   が前記第１システム接続インタフェース及び前記第２システム接続インタフェースを介してデータ連携していると共に、
   少なくとも営業店窓口、自動現金引き出し預け入れ装置（ＡＴＭ）、コールセンター、インターネット、ダイレクトメール、電子メール、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を含むチャネルと、
   少なくとも企業情報、外部格付情報、個人信用情報、統計情報、不動産情報、マーケット情報を含む外部情報と、
   が前記第１システム接続インタフェースを介してデータ連携しており、
   前記気付き情報構築システムにおいて、前記第１システム接続インタフェースから取り込まれた情報は、前記一元集約記憶装置インタフェースを経て前記一元集約記憶装置に記憶され、前記気付き情報抽出部は前記一元集約記憶装置に記憶された情報を読み出して、前記所定抽出条件に基づいて前記気付き情報を抽出し、抽出された前記気付き情報は前記気付き集約記憶装置に記憶され、前記気付き集約記憶装置に記憶された前記気付き情報は前記気付き集約記憶装置インタフェースにより読み出され、前記第２システム接続インタフェースを経て前記勘定系ホスト、前記ＤＷＨ・統合ＤＢ及び前記既存システムに送信されるようになっており、
   前記データベースは、前記気付き情報の抽出条件を設定する気付き情報抽出マスタを備え、
   前記気付き情報抽出部は、前記気付き情報抽出マスタから前記抽出条件を取得して前記気付き情報抽出のための条件に合致するものを、前記所定抽出条件として抽出するようになっており、
   前記抽出条件の項目が、少なくとも、訪問計画、交渉履歴、富裕層、期日管理、登記情報、ビジネスマッチング、リレーション、推進商品情報、非対面チャネルや店頭で獲得し易い投信や保険商品、大口振込入出金先と特定ＡＴＭ利用者、訪問頻度、直近１ヶ月間資産運用取引先、要注意先、役員・支店長過去訪問履歴先、不動産担保実査予定先・不動産新規物件・分譲地開発情報、他行営業担当者訪問先・他行流出資金先・他行メイン先、インターネット・コールセンター取引利用者、不動産物件複数所有者・生産緑地対象不動産所有者、好業績企業・ＣＯＳＭＯＳ（登録商標）評点アップ企業・代表者変更企業に基づくものであり、前記気付き情報抽出の目的に合わせて前記複数の項目を組み合わせるロジックを用意しており、
   前記抽出された気付き情報の種類は、提案に繋げる共有の情報、増収に繋がる情報、信頼の獲得、ミス防止の情報であり、
   前記抽出された気付き情報を、前記出力部を経て通知若しくは前記可視化部を経て可視化することによって、前記抽出された気付き情報を利用して前記金融機関の業務を改善するようになっていることを特徴とする金融機関の業務改革支援システム。
2. 前記一元集約記憶装置及び前記気付き集約記憶装置のそれぞれが、
   少なくとも訪問計画、交渉履歴の情報を記憶する顧客部と、
   期日管理、キャンペーンなどの日時データを記憶する日時部と、
   少なくとも不動産、路線価の情報を記憶する住所部と、
   を具備している請求項１に記載の金融機関の業務改革支援システム。
3. 前記提案に繋げる共有の情報は、少なくとも、訪問計画、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、期日管理、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーション、地図上への可視化であり、
   前記増収に繋がる情報は、少なくとも、交渉履歴、富裕層、訪問頻度、登記情報、ネタ情報、ビジネスマッチング、リレーションであり、
   前記信頼の獲得、ミス防止の情報は、少なくとも、訪問計画、期日管理、地図上へ可視化である請求項１又は２に記載の金融機関の業務改革支援システム。
   

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