JP7386465B1 - 審査業務支援装置、審査業務支援方法及び審査業務支援プログラム - Google Patents
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- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
[実施形態1]
<システム構成>
図1は、本実施形態に係る審査業務支援システムの構成例を示す図である。図1の審査業務支援システム100は、金融機関システム10、審査業務支援サーバ20、加工DB30、及び端末40を含み、ネットワーク70を介して接続されている。
図2は、本実施形態に係る審査業務支援サーバのハードウェア構成例を示す図である。図2に示されるように、審査業務支援サーバ20は、CPU(Central Processing Unit)21、ROM(Read Only Memory)22、RAM(Random Access Memory)23、HDD(Hard Disk Drive)24、及び通信装置25を有する。
図3は、本実施形態に係る審査業務支援サーバのソフトウェア構成例を示す図である。審査業務支援サーバ20は、主な機能部として、取引データ取得部201、指標データ算出部202、特徴指標特定部203、関連判定部204、出力部205、及び記憶部206を有する。
金融機関システム10のDBにおけるデータ項目の一例を示す。但し言うまでもなく、図4に示されるデータ項目はあくまで一例であり、その他のデータ項目があってもよい。
図5は、本実施形態に係る粉飾可能性先の検知処理全体を示す図である。図6は、本実施形態に係る特徴指標の算出を示す図である。図7は、本実施形態に係る審査業務支援サーバ20の粉飾可能性先の特徴指標特定処理を示す図である。
S21:支援サーバ20は、加工DB30(元は取引データDB)から、モニタリング対象とする顧客企業の取引データ(トランザクションデータ)を取得する。本実施形態に係る取引データは、例えば顧客企業の流動性取引明細情報から取得可能な各々の取引項目データである。
本出願人は、非粉飾先企業と粉飾先企業間における取引データの特徴指標をデータ的に見出すため、金融機関の有する顧客企業の流動性取引明細情報(取引データ)から、非粉飾先企業と、過去の粉飾先企業との間における取引データ差の分析・評価を行った。
従来の定性面分析では、粉飾先企業の評価結果として、資金管理計画性の欠如が主な要因の一つとして挙げられる。より具体的に、過去に粉飾を行った企業は、計数管理に弱い、財務管理に弱い、頻繁な資金融通、計画履行能力が欠如しているなど、資金管理計画性の欠如がその要因としての一つとなっている。本実施形態においては、このような資金管理計画性の欠如評価に相当する考え方を定量面分析する手法として、非粉飾先企業と粉飾先企業との間における取引データのトランザクションを時系列解析することで、顧客企業の取引周期性・取引突発性に関する指標データを計算し、相互に比較評価した。
通常、所定の取引項目の間には互いに関係性があるものがある。例えば、普通口座の入金件数が増加すれば当然に入金総額が増加するため相互に高い相関関係にある。一方、普通口座の入金件数と、出金件数、出金振込件数もしくは出金振込金額などとの相関関係は、直感的には高いとも低いとも言い難い。具体的には、普通口座の入金件数と出金件数、普通口座の入金件数と出金振込件数、普通口座の入金件数と出金振込金額の相関値をそれぞれ計算することで、相関関係の高低が明らかになる。
従って、モニタリング対象とする顧客企業における取引データのうち、例えば特徴指標(x1,y1)・・を算出し、算出した特徴指標(x1,y1)・・について、過去の粉飾先企業の特徴指標(x1,y1)・・との関連度を算出することで、当該顧客企業においても取引項目間に非粉飾企業には見られないゆがみが生じていないかどうか、ひいては粉飾可能性を測ることができる。
以下、普通預金口座及び当座預金口座の流動性取引明細情報に基づいて集計される指標例を示す。各指標は、一以上の取引データを集計・算出されてなる指標データである。顧客企業において、各取引データ(トランザクションデータ)は企業毎の口座利用に伴い変化し、指標データもまた変化する。
普通_入金件数、普通_入金金額、普通_入金_振込件数、普通_入金_振込金額、当座_入金件数、当座_入金金額、当座_入金_振込件数、当座_入金_振込金額
・出金系
普通_出金件数、普通_出金金額、普通_出金_振込件数、普通_出金_振込金額、普通_出金_資金移動件数、普通_出金_資金移動金額、当座_出金件数、当座_出金金額
当座_出金_振込件数、当座_出金_振込金額、当座_出金_資金移動件数、当座_出金_資金移動金額
<顧客企業のスコアリング出力>
図12は、本実施形態に係る顧客企業の検知リストの一例を示す図である。例えば融資審査部門の担当者は端末40を用いて支援サーバ20にアクセスし、画面上に検知リスト500を取得・表示する。また担当者は、必要に応じて決算月や業種の絞り込み条件501を選択入力することで、検知リストにおける顧客企業の絞り込み検索を行うことも可能である。
これまで説明してきたように、顧客企業において、当該顧客企業における取引データの特徴指標の特徴量が、粉飾先企業における取引データの特徴指標の特徴量と関連度が高いと判定された場合、粉飾可能性が疑われるものとして、当該顧客企業に対して一定基準より高いスコアが算出される(S23)。
本実施形態においては、金融機関における信用格付け審査に本発明を適用する。信用格付け(与信格付けともいう)とは、銀行等が融資を行うか否か判断する際の基準である。例えば銀行は企業から融資の申し込みがあった場合に、その企業に融資を行うか否か、融資を行う場合に金利はどう設定するかなどを判断する必要があり、その判断基準となっているのが、その企業に対する格付けである。信用格付けは、企業の支払い能力や財務状況などを総合的に分析し、主には決算書の分析結果に基づく評価(定量的評価)、経営者の姿勢や経営方針に関する評価(定性的評価)の2種類の評価で決められる。
A:(正常先)財務内容が良好で、支払い能力が高い
B:(要注意先)業績が低調ないしは不安定な先または財務内容に問題がある先等、今後の管理に注意を要する
C:(破綻懸念先)現在、経営破綻の状況にはないが、将来的に支払い能力が低くなる可能性が高い
D:(実質破綻先)現時点で支払い能力に問題がある
E:(破綻先)すでに債務が不履行に陥っている
なお、本実施形態においては、信用格付けがAの企業を信用格付け正常先企業(以下単に正常先企業ともいう)、信用格付けがA以外の企業を信用格付け非正常先企業(以下単に非正常先企業ともいう)という。
図14は、本実施形態に係る審査業務支援サーバのソフトウェア構成例を示す図である。審査業務支援サーバ20-2は、主な機能部として、取引データ取得部201-2、指標データ算出部202-2、特徴指標特定部203-2、関連判定部204-2、出力部205-2、及び記憶部206-2を有する。
図15は、本実施形態に係る信用格下げ可能性先の検知処理全体を示す図である。図16は、本実施形態に係る審査業務支援サーバ20-2の信用格下げ可能性先の特徴指標特定処理を示す図である。ここで、審査業務において担当者により早急に検知されるべき企業対象は、特に現状の信用格付けよりも低い格付けに格下げされる可能性のある顧客企業であり、より具体的には、例えば前回信用格付けAやBであった企業が、近々急に信用格付けBやC以下の格付け相当の財務状態に陥っている企業である。
これまで説明してきたように、顧客企業において、当該顧客企業における取引データの特徴指標の特徴量が、非正常先企業における取引データの特徴指標の特徴量と関連度が高いと判定された場合、信用格下げ可能性が疑われるものとして、当該顧客企業に対して一定基準より高いスコアが算出される(S43)。
S44の変形例として、顧客企業の信用格付けが非正常先企業である場合(例えば信用格付けB以下)、支援サーバ20-2は、当該顧客企業における取引データの特徴指標の特徴量と、信用格付けが当該顧客企業よりも上の「正常先企業」(例えば信用格付けA)における取引データの特徴指標の特徴量とに基づいて、当該顧客企業の「信用格上げ可能性」を示すスコアを算出することも可能である。当該顧客企業の特徴指標の特徴量が、正常先企業の特徴指標の特徴量と関連度(距離)が高い(近い)ほど、高いスコアが算出される。支援サーバ20-2は、スコアの高い順に顧客企業を並べて端末40に出力する。
以上、本実施形態に係る審査業務支援システムによれば、財務状況の悪化が疑われる顧客企業を検知し、金融機関における融資業務を支援することができる。なお、本発明の好適な実施の形態により、特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
以下、上述の実施形態から抽出される発明群の特徴について記載する。
(付記A1)
金融機関における審査業務支援装置であって、
過去の粉飾先企業及び非粉飾先企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記粉飾先企業及び前記非粉飾先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを算出する算出手段と、
前記粉飾先企業の指標データと、前記非粉飾先企業の指標データとのデータ差異に基づいて、前記粉飾先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定する特定手段と、
顧客企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記顧客企業の前記取引データに基づく前記特徴指標の指標データを算出する算出手段と、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記粉飾先企業における前記特徴指標の指標データと関連を判定する関連判定手段と、
前記関連判定手段により前記関連すると判定された顧客企業を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする審査業務支援装置。
金融機関における審査業務支援装置であって、
過去の信用格付けの非正常先企業及び正常先企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記非正常先企業及び前記正常先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを算出する算出手段と、
前記非正常先企業の指標データと、前記正常先企業の指標データとのデータ差異に基づいて、前記非正常先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定する特定手段と、
顧客企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記顧客企業の前記取引データに基づく前記特徴指標の指標データを算出する算出手段と、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データと関連を判定する関連判定手段と、
前記関連判定手段により前記関連すると判定された顧客企業を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする審査業務支援装置。
20、20-2 審査業務支援サーバ
30 加工DB
40 端末
70 ネットワーク
100、100-2 審査業務支援システム
201、201-2 取引データ取得部
202、202-2 指標データ算出部
203、203-2 特徴指標特定部
204、204-2 関連判定部
205、205-2 出力部
206、206-2 記憶部
Claims (8)
- 金融機関における審査業務支援装置であって、
過去の信用格付けの非正常先企業及び正常先企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記非正常先企業及び前記正常先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを算出する算出手段と、
前記非正常先企業の指標データと、前記正常先企業の指標データとのデータ差異に基づいて、前記非正常先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定する特定手段と、
顧客企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記顧客企業の前記取引データに基づく前記特徴指標の指標データを算出する算出手段と、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データと関連を判定する関連判定手段と、
前記関連判定手段により前記関連すると判定された顧客企業を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする審査業務支援装置。 - 前記算出手段は、
前記非正常先企業及び前記正常先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを、複数算出し、
前記特定手段は、
指標データが算出された複数の指標の中から、前記非正常先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定すること、
を特徴とする請求項1に記載の審査業務支援装置。 - 前記関連判定手段は、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データとの前記関連の度合いを判定し、
前記出力手段は、
前記関連の度合いが大きい順に顧客企業を出力すること、
を特徴とする請求項1に記載の審査業務支援装置。 - 前記特徴指標は、
取引周期性又は取引突発性に関する指標データであって、
前記関連判定手段は、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データの分散値と、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データの分散値とに基づいて、前記関連の度合いを判定すること、
を特徴とする請求項3に記載の審査業務支援装置。 - 前記特徴指標は、
取引項目間の関係性に関する指標データであって、
前記関連判定手段は、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データの相関値と、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データの相関値とに基づいて、前記関連の度合いを判定すること、
を特徴とする請求項3に記載の審査業務支援装置。 - 前記信用格付けは信用度に応じたランクで格付けされ、
前記非正常先企業の信用格付けは、前記正常先企業の信用格付けよりも1ランク上の信用格付けであること、
を特徴とする請求項1に記載の審査業務支援装置。 - 金融機関における審査業務支援装置が、
過去の非正常先企業及び正常先企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手順と、
前記非正常先企業及び前記正常先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを算出する算出手順と、
前記非正常先企業の指標データと、前記正常先企業の指標データとのデータ差異に基づいて、前記非正常先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定する特定手順と、
顧客企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手順と、
前記顧客企業の前記取引データに基づく前記特徴指標の指標データを算出する算出手順と、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データと関連を判定する関連判定手順と、
前記関連判定手順により前記関連すると判定された顧客企業を出力する出力手順と、
を実行する審査業務支援方法。 - コンピュータに、
過去の非正常先企業及び正常先企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記非正常先企業及び前記正常先企業それぞれの前記取引データに基づく指標データを算出する算出手段と、
前記非正常先企業の指標データと、前記正常先企業の指標データとのデータ差異に基づいて、前記非正常先企業のデータ特徴が表われた特徴指標を特定する特定手段と、
顧客企業における流動性取引明細の取引データを取得する取得手段と、
前記顧客企業の前記取引データに基づく前記特徴指標の指標データを算出する算出手段と、
前記顧客企業における前記特徴指標の指標データと、前記非正常先企業における前記特徴指標の指標データと関連を判定する関連判定手段と、
前記関連判定手段により前記関連すると判定された顧客企業を出力する出力手段と、
して機能させるための審査業務支援プログラム。
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