JPH03505139A - 潜在的被保険人を評価するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 潜在的被保険人を評価するための方法および装置本発明は潜在的被保険人の保険 性を評伝するための情報処理装置および方法に関する。

被保険人は損失または損傷として定義されてきた。それは避けることのできない 日々の生活の一要素である。可能な損害は多（の形を有する。すなわち生命、健 康、財産、あるいは財源の損失を含むものである。特殊な損失がいつ起るかある いはその損失の結果は非常に深刻なものかどうか予知できないから、人々は危険 から自らを守ることを試みることを学んできた。このことを達成するためにいく つかの方法があるが、保険はもっとも普遍的なものである。保険は人々および財 産を潜在的損失あるいは損傷から守るように意図されている。しかしながらすべ ての危険は保険適用性はない。保険性のある危険に対しては機会の要素が存在し なければならない。すなわち損失は故意によってでない不確定の将来事件によっ て起されるべきである。潜在的被保険人の保険性を決定するための機会の要素お よび確率を評価する能力は複雑な処理である。過去においては個人が共に働くグ ループの蓄積された経験によって支持された各個人の経験から危険を査定してき た。これらの個人は特殊な被保険人を受諾もしくは引受けることを意図したので これらの個人は保険業者と呼ばれて来た。

多くのタイプの潜在的被保険人がある。生命および健康は伝染病、事故、ガン、 ストレス、心臓病および他の原因がらの危険にさらされている。財産は事故、窃 盗および略奪と同様に火災や嵐のような環境要因からの危険にもさらされている 。社会が変化し、そして潜在的損失の質および量が増加しているので潜在的被保 険人の保険性を評価する仕事はますます複雑になり、以前より多くの情報を再調 査することを典型的に含むようになる。これらの要因のために、および被保険人 にともなう機会の要素および確率を査定する個人の能力の偏差のために、および 下手な決定の財源的重要性のために、複数の情報源からの情報を統合し処理する と同時に情報に対する査定を増加せしめることにより被保険人の評価の全プロセ スを改良する要求がある。さらに被保険人の評価に関係する大きな組織（たとえ ば大保険会社のようなもの）の運営にあたり、評価に関する方針を履行する手段 を改良するような要求もある。

本発明の目的は潜在的被保険人の保険性を改良されたそしてより一貫性のある方 法で評価するための方法および装置を提供するものである。

図面の簡単な説明 第１図は本発明を実行するにあたり適切な一般論的なコンピュータ・システムの ブロック・ダイヤグラムを示す。

第２図は保険業知識ベースの論理機構を説明するブロック・ダイヤグラムを示す 。

第３図はデータコレクション・エントリおよびスクリーニングと初期保険業務の 特長を説明する処理手段を示す。

第４図は複雑な保険業務の特長を説明する処理手段を示す。

第５図は保険業務を準備するプロセスを説明する処理手段を示す。

第６図は保険業務のプロセスをより明細に説明する処理手段を示第７図はビジネ ス分析の特徴を説明する処理手段を示す。

第８図ないし第１０図はエキスパートシステムの形式で典型的なエキスパートモ ジュールの実行を説明する処理手段を示す。

第１１図及び第１２図は決定分析の手法の使用法を説明する決定分解図を示す。

図面の簡単な説明 本発明は生命保険業務に固有な被保険人の評価の形式で論じられているが本発明 の広い概念はこの特別な応用に制限されるべきでない。本発明は生命・健康保険 の分野に対する特殊な利点を提供するものであるが、他の分野すなわち財産保険 そして事故傷害保険などへの本発明の適用はまた有効である。

第１ｖ！Ｊのシステムはターミナル１ｏとメモリユニット１２を含む。

ターミナル１０は中央演算処理装置（ＣＰＵ）１４、入力装置１６（例えばキー ボード）そして表示装置ｔ１８から成る。メモリ１２はターミナル１０と集積的 に構成されてもよいし、あるいは代わりにターミナル１０からはなして位置せし め電話または他の通信線を通じてアクセスさせてもよい。本発明を実施するため に用いられる適切なコンピューターはパソコン（例としてＩＢＭパーソナルシス テム−２、モデル８０）、他のマイクロコンピュータ−、ミニコンピユータ−１ 大型コンピユーターあるいはネットワークもしくは上記の適当なものの組合せを 含む。

メモリ１２は説明のように数個のデータベース、知識ベースそしてファイルに分 割されることができる。これらの分割物はその分割物に対応する別のメモリー装 置を提供することによりメモリ１２の形態構造にあわせられる。代わりとして単 一メモリ装置を用いてもよい。

メモリ１２は応用データベース２０、設営特別データベース２２、保険業務知識 ベース２４、保険業務ファイル２６および運営情報データベース２８を含む。応 用データベース２０は保険申込み人から集められたすべての情報を含む。その中 に個人データ（年令、住所、職業、余技、収入レベルその他）、医学的情報（既 往症、現在の健康状態、薬物治療その他）、その他保険性のある申込み人から受 けた情報を含む。さらに加えて、応用データベース２０は医学的テスト・検査・ 検査報告、医学的履歴および申込人の保険性に対する質問に応答する第三者によ る他の情報を含む。

設営特別データベース２２はルール、ガイドライン、手法、および特定会社、位 １あるいは場所に特定されるデータベース２０の中の情報を評価するために用い られる他の情報を含む。ルールの多数および被保険人を評価するのに用いられる 情報の多数は申込みに対して一般的になる傾向があるが、データベース２２の存 在はシステムの慣習化をある程度付与する。データベース２２の情報は保険業務 プロセスの差別化への必要または希望に応じて変更せしめることができる。変更 を受けるデータベース２２の中の設営特殊可変条項のファイルは身体検査に対す る年令・回数制限、検査報告のレベルおよび血液検査結果のレベルを含む。ただ しこれらに制限されるものではない。これらの可変条項はシステム設営の時に決 定される。

そして商品設計の変更または新商品の提供に対応していつでも変更することがで きる。

保険業務知識ベース２４はシステムを駆動する情報ベースである。

これは本発明の権利者によって用いられる保険業務手引書の中に含まれる著作権 のある情報と合体する。保険業務知識ベース２４は保険業務プロセスを記述する テキスト的要素、死亡率に影響する特別な医学上の状況または損傷に関する事実 上の要素および選別された問題点あるいは損傷に対する保険業務プロセスを通じ てシステム使用者を熟練者なみに指示するプログラム化された、エキスパートモ ジュールの形の知識に分割される。知識ベース２４に含まれているプログラム化 された知識ベースすなわちエキスパートモジュールは下記に論じられるように第 ８図ないし第１０図に説明されている。

プログラム化された知識ベースはテキストがエキスパートモジュールによって達 成されたプログラム化の決定に対する説明を与えるようにテキスト的情報と織り まぜられている。しかし本田願書に用いられている“エキスパートモジュール” （ｅｘｐｅｒｔ　　ｍｏｄｕｌｅ）はこの特殊タイプのプログラムあるいは分析 の手法に限定されるように意図されていない。エキスパートモジュールは復帰分 析、識別機能、ロック・リニア分析、リニアプログラムまたは特殊な問題あるい は状況に対応する被保険人を熟練者によって分析評価するために使用される他の 手法を含んでいる。

保険業務知識ベース２４は第１の“ブランチ”３０の上に各主体システムに関す る情報およびそれらと協同する種々の医学的損傷を含む。ブランチ３０はさらに 応用データベース２０．設営特殊データベース２２、あるいはメモリ１２の他の 部分から与えられる分析情報に用いられる医学的状態（ぜんそく）に関係する工 ないし数個のエキスパートモジュールを含むところのプログラム化された知識ベ ースを含む。ブランチ３２は連合されたエキスパートモジュール（例えば第８図 ないし第１０図参照。）とともに非医学的損傷（例えば登山のような余技）と組 み合せて用いられる保険業務への手引を説明する非医学的テキスト資料を含む。

ブランチ３４は財源的配慮に関係する情報およびそれと連動するエキスパートモ ジュールを含む。

ブランチ３６は使用者に対して即座に利用できる付加的保険業務参照資料（試算 の基準、略語表、医学語の辞書など）を含む。

術語“問題“（Ｐ　ｒｏｂｌｅｍ）は保険契約者の相対的死亡率にプラス的にま たはマイナス的に影響を与える応用データベース２０の中に貯えられた情報の要 素（すなわち年令、医学的状況、冒険的余技、喫煙もしくは飲酒の習慣のような 事実および条件）を意味する。術語“損傷”（ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）は応用デ ータベース２０に含まれている情報に関係しているか、もしくは対応する保険業 務知識ベース２４の中に貯えられている情報（例えば既知の人口の死亡率に対す る年令の衝撃、種々の医学的状況、余技、喫煙、飲酒）の要素を一般に意味する 。

各損傷は特殊な例の中にある期待死亡率におよぼす特殊な問題（対応する損傷を 参照）の衝撃を定量化することにおいてシステム作業者を助けるテキスト的情報 および／もしくはエキスパートシステムすなわちモジュールと連立している。広 い意味において、本発明のプロセスに合体している一定の被保険人を評価もしく は保険をつける手引は次のステップを含んでいる。

１、問題を応用データベース２０の中に含まれる情報から確認すること ２．確認された問題を保険業務データベース２４から対応する損傷と調和もしく は関係づけること ３、重み付け（Ｗｅｉｇｈｔｓ）（借り入れ、もしくはクレジット）を保険業務 データベースの中に含まれる情報を基にして確認された問題に割り当てること、 および ４、割り当てられた重みを組み合せることにより一定の被保険人に対して保険大 分類を決定すること。

本発明のシステムは巧妙な保険業者もしくはある場合において他人の援助もしく は介入なしにこのシステムを完結することができる、そしてより困難な場合にお いて効率のよい、質の高いそして巧妙な保険業者からの力を必要とする決定の一 貫性を改良する上に有効である。

第２図のシステムはユーザーが非保険業務モード（保険業者が資料を参照するケ ースを契約するに及ばない）の中の保険業務知識ベース２４の中に含まれるテキ スト的資料のどれでも参照することを可能にする。プログラム化された知識ベー スすなわちエキスパートモジュールは非保険業務モードとして同様に実施される ことができる。入力データの最小量でテストケースはエキスパートモジュールの 実施を通じて操作される。本システムを参照する非保険業務モードは訓練または システム操作の“何−もＬ”（Ｗｈａｔ−ｉｆ）モードにおいて特に有効である 。

メモリ１２はまた保険業者ファイル２６を含む。ファイル２６は利用できる保険 業者の経歴情報を含む。その中には経験または技巧力、地理的位置、最近の仕事 内容その他特殊な保険業者にケースを委任することに影響するような条項が含ま れている。メモリ１２はさらに運営情報データベース２８を含む。データベース ２８は本発明のシステムの使用に関係する情報を貯えている。その中に含まれる のはシステム使用者によって評価されたケースの数に関する情報、各ケースを評 価するために要した時間、その他本ンステムの効果的使用に関する決定を達成で きる情報の条項である。本発明の特長はさらに詳しく下に説明されている。

第３図ないし第７図は本発明のシステムの基本的操作を説明する処理手段を示す 。第３図を参照しながらブロック４０はデータ・コレクション、エントリそして スクリーニングの初期段階を示している。この段階において、各ケースのデータ の基本的量は集められ、そして簡単なスクリーニングが実施される。データ・コ レクションと同時に行うことが好ましい。データは申込者に申込用紙を完結せし めて集められる。続いて情報はキーボードの作業者によってシステムの中に入力 される。代わりとしては、申込者もしくは申込者の業務代行者すなわち代理人が 直接にキーボードまたは他の入力装置から情報を入力させることもできる。プロ セスのこの段階においては巧妙な保険業者を必要としないしまた関与を必要とし ない。初期データコレクションおよびスクリーニングはある程度までこのシステ ムの外側で実施されてもよい。若し必要ならば結論および情報のあるバージョン （Ｖｅｒｓｉｏｎ）は本システムに入力させる。これらの初期段階においては設 営特殊データベースの変更を通じて達成される慣習化の範囲をこえて一般に会社 −会社間のベースに立って重要な慣習化が必要となる。

情報の初期スクリーニングは好ましくは情報集めと同時に行われる。初期スクリ ーニングは決定が来るべきケースのあるパーセントを考慮することを許す。生命 保険の研究は到来するケースの５ないし９％は“きれいな”（Ｃ１ｅａｎ）ケー スであり、それらは初期スクリーニングの処理の上で処分されることができる（ 発行する、または発行することを断わることである）。この段階で処理されうる ケースのパーセントは商品の性格（即ち保険証券のタイプ、適用範囲の量、その 他）および会社の仕事の性質が変わるにつれて変化する。

初期データコレクション、スクリーニングおよびエントリの後にシステムは追加 の保険をつけることが必要かどうかを決定する。この段階はブロック４２により て表現されている。もし追加の保険をつけることが必要でないならば運営情報デ ータベース２８への適当なエントリが運営情報報告段階になされる。一般にそれ は第３図のブロック４４によって表現されている。この段階に、報告され貯えら れる情報はこのシステムがいかに効率よく種々のケースを処理しているかを評価 することが可能であり、システムの中に改良や洗練を可能とする統計ベースを供 給する。この情報は内部的に使用されることもできる（例えば設営データベース を自動的に変更させる、または最新化させる）。あるいは代わりとして情報は外 部の事務処理プロセスのためにシステムから移転させうる。システムの変更が可 能なことに加えて、報告段階に集められた情報は事務処理者および運営に戦略決 定に有効な情報傾向を付与する。

もしこのシステムが特殊ケースに対して保険をつけることがさらに必要とするな らばプログラムは第３図のブロック４６で表現されている初期保険業務段階に進 める。初期の保険をつけることは財源的・医学的および非医学的要因もしくは“ 損傷′そしてそれらの相互作用を考慮することにより追加的保険をつけることを 必要とする保険をつけることの問題を規定するためにケースを分析する。初期の 保険をつけることはまた追加的情報が特殊ケースを処理するために必要かどうか を決定する（決定ブロック４８）。もしそうであるならば追加情報に対する要求 を出すことが好ましい（ブロック５０）。このような追加情報および要求は医学 検査、テスト報告財産状態および社会的経歴（自動車運転報告）を（制限なく） 含む。

初期の保険をつけるための財産要素は好ましくは下記のような数々の項目を確立 もしくは評価する。

ａ、申込み被保険者の年令グループ（児重、若い成年、成年、老人）ｂ、申込み 被保険者の雇用関係 Ｃ１申込みの保険料受取人の保険性のある利息ｄ、申込みの保険契約者と被保険 者の関係ｅ、保険の目的（個人的、慈善、仕事など）ｆ、事故死の保険金、保険 料の棄権および保証された保険性の追加項目のような付加的報償金の適切性 さらに財源要素は保険業務知識ベース２４の中に含まれる財源情報の言葉で財源 問題を規定する。そして追加の保険をつけることの仕事に要求される追加的財源 情報またはデータを識別する。初期の保険をつけることの非医学的要素は好まし くは、ａ、非医学的問題を応用データベース２０の中の情報から識別し非医学的 問題の性質を規定する； ｂ、保険業務知識ベース２４の中に含まれる非医学的情報に関連するところの応 用データベース２０からのデータを使用して非医学的問題に付随する重み（負担 あるいはクレジット）を決定する；Ｃ１保険業者によって続いてアドレスされな ければならない追加の保険をつける行為を要求する非医学的問題を識別する：ｄ 、追加追加的生医学的保険ける行為がメリットがあるならば要求される追加情報 を識別し、好ましくは追加情報に対する要求を出す。。

初期の保険をつけることの医学的要素は好ましくは、ａ、申込者の健康上の不平 、徴候、薬物の使用、医学的相談の経歴、手術、テストその他から医学的問題を 規定し：ｂ、特記された病気の申込人の医学的経歴または家族の経歴から医学的 問題を規定し： Ｃ４医学的問題の深刻さを深刻グループに応じて分類し；ｄ、起りうる健康問題 の存在に対して基本的医学的検査結果を評価しくＥ　ＣＧ、血圧、脈はく、血液 検査、尿、ニコチンなどを評価する）； ｅ、追加の医学的情報の必要性を規定された医学的問題の深刻さ、申込人の年令 、問題の時期、要求されている適用範囲の広さなどその他から決定する； ｆ、もし可能ならば識別された医学的問題と保険業務知識ベース２４の中の特記 損傷との間の結合あるいは調和を確立する；注意すること：適当な調和の確立は 自動的に初期の保険をつける段階においてシステムによってなされるとは限らな い。そして下記に詳しく説明されるように保険業者にプロセスの後期において関 与することを要求する： ｇ、保険業務知識ベース２４の中の医学的損傷に成功的に調和させられた医学的 問題に割り当てられた重みを決定する；ｈ、追加の医学的な保険をつけることに 対して要求される追加情報を識別しそして好ましくは請求する。

初期保険をつけるステップの中の要求する追加保険をつける行為として識別され る財源的、非医学的および医学的問題（それらの間の相互関係）は巧妙な保険業 者による追加行為のために貯えられる。

さらに識別された、しかし財源的、非医学的あるいは医学的問題として分類でき ない、いかなる問題も保険業者の今後の注意を引くために貯えられるだろう。

追加の保険をつけることが要求され、（少なくともある程度の問題は初期スクリ ーニング段階の後に未解決で残っている）そして初期の保険をつけることが問題 をさらに規定し、問題を解決するために要求される追加情報を識別し請求する時 には、ケースは解決のために保険業者に委託される。このステップは第３図のブ ロック５２によって表現されている。保険業者の利用状態（休暇中の保険業者に はケースは委託されない）、経験あるいは巧妙さのレベル、仕事量および保険業 者の地理的位置あるいはオフィスの場所、要求される商品のタイプ、保険証券の 数のような数々の市場要因を基本としてケースは保険業者に委託される。一度委 託されるとケースは指名された保険業者の“未決′の中にあるように見える。“ 未決”は選抜された保険業者による保険をつける行為を待っているシステムの中 のケースのリストとみなされる。

保険業者への委託に続き、システムは運営情報データベース（ブロック４４）の 中の関連情報選抜された保険業者の身分証明およびケースの位置づけに関係する 情報）を貯える。

第４図は初期の保険をつけることの経過中に識別された問題を解決もしくは保険 をつけることを進めるプロセスを説明するところの操作手順を示す。ケースが指 名された保険業者に委託された後に、そして選抜された保険業者がシステムに記 入する。（適当なパスワードを導入し、他の適用可能な担保条件を満足した後に ）保険業者は保険契約されるべきケースを選択する。この手順は第４図のブロッ ク５４に一般的に表現されている。システムによってケースが委託されるべき保 険業者は比較的に高度に巧妙な個人であり、システムをデータコレクション、ス クリーニングおよびエントリプロセスを通じて、また初期の保険をつけることを 通じてシステムを操作する同一個人ではないことが意図されている。しかしある 環境では技能の必要なレベルを有する単一個人が第３図および第４図に説明され ているようにエントリ・プロセスを完結することは有効であり、あるいは望まし い。本出願の中の“保険業者”という言葉の使用は現システムの使用あるいは価 値を今日保険業界で“保険業者”として認識されているものに必ずしも制限され るものでないことを明確に理解されるべきである。このような個人は本システム から確実に利益をうける一方保険をつけるプロセスにおいて本システムによって 提供される利益および利点は“保険業者”という言葉の現定義を拡大あるいは変 化させる。現在の保険業界で保険業者とは必ずしも言えない個人も本システムの 助けを得て保険業務の中で機能することができる。従って本出願において“保険 業者”という言葉の使用は本発明の応用可能性あるいは範囲を何らかの形で制限 するものと考えてはならない。

システムに記入して後、選抜された保険業者は次のシステム可能性を好ましく含 む選抜のメニューによって歓迎される。

１、応用データベース２ｏを検査する、あるいは新しくする；２、保険業務知識 ベース２４を再調査する：３、ケースに保険をつける。

希望されたオプンヨンを選択するプロセスは第４図のブロック５６によって表現 されている。そして表にあげられた個々の選択はそれぞれブロック５８．６０、 および６２によって表現されている。

第４図のブロック５８を参照しながら応用データベース２０は潜在的被保険人に 関係する情報の要素の全てを含む。保険業者は応用データベース２０の中の情報 を検査し再調査することが可能となる。

そしてケースの保険をつけることをさらに広げるために必要なように情報を最新 化する能力を持つことができる。この能力は継続的にケースを新しい情報が受け とられたようにケースを最新化するに用いられる。主題のケースに関係する応用 データベース２０の中の情報を再調査をするとすぐに指名された保険業者はケー スを他の相談役的保険業者もしくは医者に移転さすこと選ぶ。もしこの選択が行 使されるならばケースの責任は処分または再委託のため受取りの保険業者もしく は医者に移される。そしてそれに従って運営情報データベースは続いて最新化さ せられる。

一度ケースに保険をつけることの決定がなされると保険業者は最初の選択でケー スに保険をつける行為を待っている未決のケースから取上げて仕事を進める準備 をする。これらのケースは保険業者が指定された仕事量を一定の期間優先させる ような基本的識別化情報を有している。応用データベース２０を検査もしくは最 新化した後、保険業者はもし必要ならば実際に保険をつけることを準備するプロ セスを通じて仕事を進行さす。これは第４図のブロック６４に一般的に示されて いる。ブロック６４によって示されているプロセスは第５図の別のきまりきった 仕事として説明される。第５図を参照しながら選択されたケースは保険業者が応 用データ、初期の保険をつけるプロセスによって識別された問題および追加要求 すなわち初期の保険をつけることによって要求されるか、または推奨された情報 を再検討するために最初に表示される。このプロセスは第５図のブロック６６に よって示されている。

この点におけるプロセスの別のステップとしてシステムは適用できる要求の再検 討を保険業者に対し可能とする。ここに用いられているように術語“要求”は次 のような情報の要求を意味する。心電図、血液検査、尿分析、医学的記録、財源 状態、顕客調査報告、自動車運転報告およびその他の特殊問題に保険をつけるこ とに関し決定に至ると考えられるところの応用データから利用できない関連する 情報である。手近のケース、に関係する適用可能の要求に加えて、保険業者には ある要求を無視し、または特殊ケースに対して適当と思われるようなそしてシス テムにより許可されるような追加要求を請求する機会が与えられる。

システムは応用データベース２０の中の問題を保険業務知識ベース２４（ブロッ ク６８）の損傷索引の中に表示された特別損傷と調和もしくは関連づけることを 試みる。もし応用データベース２０の中の問題記述が保険業務知識ベース２４の 損傷インデックスの中の損傷と正確な調和があるならばこのことは通常達成させ られる。システムにより識別され、保険業務知識ベース２４の損傷索引の中の損 傷と調和された応用データベース２０の中の問題の例は次に示す：問題　　　　 　　損傷 １　心臓発作　　　　　　　　　　心筋梗塞２血圧　　　　　血圧 ３　十二指腸潰瘍　　　　　　　　消化力のある潰瘍の病気４　腎臓石　　　　 　　　　　　　結石尿道 ５　梅　毒　　　　　　　　　　性的にうつされた病６　関節炎　　　　　　　 　　　　関節炎７　神経衰弱　　　　　　　　　　情緒的不定８　発作不定　　 　　　　　　　　てんかん９　スキューバ−ダイビング　　　スキニーバーダイ ビング１０　オートバイ競争　　　　　　　車両競争もし識別されたすべての問 題が損傷（ブロック７０）に成功的に調和されている、そして保険業者がシステ ムによって指名された調和に同意するならば（ブロック７２）操作は続く。もし 調和が達成されていないならば、また調和は達成されているが保険業者がその調 和に同意しないならば保険業者は決定ブロック７４によって表現されているよう に２つの方法のうち１つの方法に従って進めていく。まず保険業者が知らない、 もしくはどの損傷に保険をつけるか不確実でありそして損傷索引の中の損傷に主 題問題を調和させるのに援助を必要とするならば保険業者は情報翻訳プロセス（ ブロック７６）を始動させてよい。このプロセスはエキスパートモジュールであ ってその目的は応用データベース２０の中に含まれる情報を評価し、特殊な問題 （例えば応用データベースあるいは連続した医学的検査の中に識別された医学的 異常性）に対して保険をつけるべき特別な損傷を決めるか、そして保険業者をそ の損傷に保険をつけるために適当なエキスパートモジュールまたは保険業務デー タベース２４に導くことである。このプロセスにおいて性別、年令、高さ、目方 および主題問題すなわち損傷のような基本申込人データは徴候、医学的問題、特 殊な損傷に対して使用されている薬物治療、研究室テスト基準、他の関係する損 傷および影響される一次身体機能のような保険業務知識ベース２４からの他のデ ータと組み合わされる。この情報は情報翻訳エキスパートモジニールによって評 価される。この基準はエキスパートの診断上の道具と同じような仕方で機能し、 高度な腕のよい専門家のみが持つ熟練さに関与している。この情報を評価して後 、情報翻訳エキスパートモジュールは保険をつけるべきもっともふされしい損傷 に関して勧告を与える。保険業者は主たる勧告（ブロック７８）と同意するかし ないかに対して注意を向ける。

もし保険業者が情報翻訳エキスパートモジュールによって勧告された損傷の選択 に同意しない場合、あるいは適切な調和が情報翻訳の助けなしに達成されると保 険業者が感じる場合には保険業者は損傷索引（ブロック８０）からの損傷を人手 で選ぶ機会が与えられる。

この人手による選択のプロセスは保険業者に損傷索引のキーワードもしくは部分 的キーワードの探索を遂行する能力を付与することにより容易になる。識別され た各問題と損傷索引の中の損傷との間の調和を達成することが要求されるもので はない。二つの可能な結果は調和を達成することに対する無能力から由来する。

ａ　問題／損傷は比較的不明瞭であり、保険業務知識ベース２４の中に存在しな い。この場合には保険業務知識ベース２４からの情報の利点なしにこの問題は保 険業者の経験から保険をつけられるということ示す保険業務知識ベース２４の中 に損傷はないものとして識別される。

ｂ０問題／損傷は追加情報が得られるまでは不調和のまま残される。この場合最 終の保険をつける行為は追加情報なしには達せられることができない。しかしな がら保険をつけるプロセスは不調和の問題／損傷に無関係に調和した問題／損傷 の全てに対して進めることができる。不調和の問題／損傷は最終的には特別な処 理および評価のために適当に熟練した個人（医者）に相談される。

この点において申込みは現実の保険をつけることに対して用意ができている。し かし実際の保険をつけることはこの時に遂行される必要はない。保険業者は第５ 図に説明されたきまりきった仕事からはなれる選択、あるいは異なるケース（ブ ロック８２）を選択し再検討する機会が与えられる。きまりきった仕事からはな れることが決定された時、保険業者は応用データベース２０（ブロック８４）に なされた任意の変更を断定的に引きうけることに力をふるう。第５図のきまりき った仕事からはなれると同時に、システムは選択的に運営情報データベース（８ ６）に適当にエントリーをする。そして保険業者は保険をつけるプロセス（ブロ ック８８）を続ける。

第４図の操作手順によって説明されているシステムによって保険業者に付与され る選択の第二は保険業務知識ベース２４（ブロック６０）を再調査するという選 択である。前に注目したように本発明のシステムは教育あるいは訓練あるいは他 の理由のために保険業務知識ベース２４の中に含まれるテキスト的資料のいずれ をも参照することが保険業者に可能となる。保険業務データベース（２４）の中 にあるエキスパートシステムまたはモジュールは保険業者がどのような利点を引 き出そうとも実施されることができる。

ブロック６２は保険業者に供給される第三の選択を示すものである。その選択は ケースに実際に保険をつけることを進める。本発明のシステムによりこの点まで 完成された保険をつけるプロセスにおいて、初期の保険をつけることの中に識別 された応用データベース２０の中の各問題は保険業贅知識ベース２４の対応損傷 と調和させられる。（調和が存在すると仮定する）。保険業務ベース２４にある 各損傷はその損傷に関係するように保険をつけるプロセスを記述する知識ベース のテキスト的情報と連立している。さらに特殊損傷はプログラム化された知識ベ ースまたはそれと連立するエキスパートモジュールを有している。保険をつける プロセスを完成する好ましいシステムの優先点は、１）損傷に保険をつけるため に利用できる時はエキスパートモジニールを用いる：　２）エキスパートモジュ ールが存在しない損傷に保険をつけるために知識ベースの中の保険業箭プロセス のテキスト的記述を使う：　３）エキスパートモジュールも保険をつけるプロセ スのテキスト的記述も存在しないような損傷に保険をつける選択を保険業者に許 す。第三の代行は損傷が不明瞭で保険業務知識ベース２４に文書化されていない 時のみに生じる。

第６図を参照しながら特殊ケースの中の各問題は個々の基磐の上に立って考慮さ れる。保険業務知識ベース２４はエキスパートモジュール（ブロック９０）の存 在に対してまずチェックされる。もしニキスパートモジュールが利用できるなら ば保険業者が主題問題に関してエキスパート保険業者とみなされない限りはエキ スパートモジュールは主題問題に保険をつけるために用いられる。そのケースに おいてはシステムは保険業者にエキスパートモジニールを無視する選択を与える 。もし保険業者がエキスパートモジュールを無視することができない場合、ある いは腕のよい保険業者が問題（ブロック９４）に保険をつけるためにエキスパー トモジュールを使用することを選ぶ場合、システムはエキスパートモジュール（ ブロック９６）を使いながら保険をつけることを進める。説明の目的のために、 初期の保険をつけるプロセスは申込人が登山の活動に参加していることを示す時 に使用されるエキスパートモジュールは第８図ないし第１０図の操作手順によっ て説明されている。第８図を参照しながら、エキスパートモジュールはまず申込 みの保険契約者が医学的損傷に対して評価できるかどうかを決定する。もしそう であれば特別の考慮に対してケースの間隙を未決定にしながらシステムは適用範 囲が下落することを勧告する。もし申込みの保険契約者が医学的損傷に対して評 価されないならば、システムは申込みの保険契約者がアルコールもしくは不法の 薬物使用あるいは関連した自動車運転経歴に対して評価できるかどうか決定する 。もしそうであればシステムは適用範囲が下落することを勧告する。もしそうで ないならばシステムは申込みの保険契約者がどこで登山するかを問う。もし知ら れていないならばシステムは登山に関する質問表を通じて情報が得られるという ことを要求する。もし登山が北米以外の場所でなされているならば適用範囲は下 落する。もし登山がｔＪ、ｓ、Ａのみの内部で行われている場合にはシステムは どの位の期間、申込みの保険契約者は山登りをしていたか聞く。もし分らない場 合にはこの情報をうるために登山に関する質問表を使うことが勧告される。もし 保険申込人が２年以下山登りをしている場合は例えば１０００ドルにつき３゜５ ０ドルの適用範囲が山登りの保険料として勧告される。もし保険申込人が２年以 上山登りをしている場合、山登りに関係した追加のプレミアムは必要としない。

後者の二つの決定をした後は、システムは第１０図に分岐する。そこでは保険申 込人が年に６回以上山登すするかどうか決定される。もしそうでないならば、前 に決定された保険料率が基本料率スクリーンに表示される。もし肯定の場合は、 １、０００ドルに対して２．５０ドルの追加的料金が基本料率スクリーンに表示 され、山登りに対して前にきめられた料率に加えられる。

第８図にもどり、もし保険申込人がカナダおよびアラスカに登山を意図する場合 は、システムは再び保険申込人がどの位の期間登山をしてきたかを決定する。も し分らなければこの情報は質問表を通じて要求される。もし２年以下であれば、 適応率は低くなる。もし２年以上であればプログラムは第９図に分岐する。そこ では申込人がアラスカで登山したかどうかを決定する。もし分らない時には、１ ．０００ドルに対し７．５０ドルの登山に対する料率が割りあてられ、基本料率 スクリーンの上に表示される。そのとき伝言として不明の情報の受取をベンディ ングにしているのでこの料率は下げられるということを記述しておく。もし否定 されるならば登山に対する料率として１，０００ドルにつき７，５０ドルが割り 当てられる。

これらの料率の各々が割り当てられた後、プログラムは登山に対する基本料率の 最終決定のために第１０図のループに分岐する。そして基本料率スクリーンの上 に料率が表示される。

同様にして、一般にはもっと複雑ではあるが他の医学的および非医学的損傷に対 するエキスパートモジュールが知識ベース２４の中に存在する。第８図ないし第 １０図のシステムによって説明されたように、エキスパートモジュールは主題問 題に割り当てられる重みを決定するためにプログラム化された理由づけを使用す る。この進め方は比較的経験不足の保険業者にでも広い変化のある分野の問題を 均質に評価することができ、保険業務プロセスの中でこのような問題がどのよう にして処理されているかを決定することができる。

もしエキスパートモジュールが存在しなくて主体損傷に対してテキスト的情報が 存在する場合は保険業務知識ベース２４の上のテキスト的情報が特別な問題に割 り当てられる重みを決定するために保険業者によって優先的に使用される。生体 損傷のテキスト的情報が利用できない時は保険業者は同じような方法で問題に保 険をつける。

ただし保険業者の参考資料に対するシステムからはテキスト的情報は得られない 。このタイプの問題に対して割り当てられた料率の質は保険業者の比較的熟練さ によって決定される。従って保険業務知識ベース２４の中に対応する損傷に対す る情報がないような問題に保険をつけることは熟練した保険業者のみが可能とな る。

簡単に総合すると特殊問題に対してエキスパートモジュールが存在しない場合に は対応する損傷に関するテキスト的情報が保険業務知識ベース２４（ブロック９ ８）の中に存在するかどうかをシステムが決定する。もしそうでないならば問題 は“比較的不明瞭”というカテゴリーの中に入る。そして保険業務知識ベース２ ４（ブロック１００）の利点なしに保険をつけらねる。（もしくはより一層の考 虜を必要とするその他として位置づけられる。）。もし知識ベースが問題および 対応する損傷を処理するテキスト的情報を含む場合このテキスト的情報は問題に 割り当てられる重みを決定するために保険業者によって使用されるために表示さ れる。多くの場合保険をつけるこの手順は比較的直線的に進められるが、相当量 の主観性がしばしば含まれる。

情報表示を使用して保険をつけること エキスパートモジュールは保険業務知識ベースの中の損傷の多くに対してプログ ラム化されている。これらの基準は保険業務のマニュアルおよびシステム開発者 の熟練度から導き出されるものと同じデータおよび保険業務知識ベース２４の中 のテキスト的情報の中の保険業務戦略と連立している。これらのデータおよび戦 略に加えてロジック（論理）が特殊問題を解くために使われる一連の質問をさら に特典化させるために開発される。これらのプログラムは可能なかぎり最小限の 情報を使用して保険業務の決定（考慮中の問題に負担／クレジットの割当プラス 適用可能の余分のプレミアム）を生み出すような方法で開発される。さらに要求 されるデータは応用データベース２０の中の情報から、好ましくは保険業者から の要求入力なしに、第二は相互作用モードにある保険業者から求められる。他の データベースあるいは情報のソースは必要なデータに対して吟味される。これは 要求されたデータの別の一連はデータコレクション、エントリおよびスクリーニ ングのプロセスの中に捕捉されたデータの量に依存して、同じ問題と関連づけて 生じるということを意味する。

総合すると適当な情報がシステムの中に集められ、貯えられると仮定しながら各 問題に対する料率もしくは重みは応用データベース２０に含まれる情報および／ あるいはエキスパートモジュールによって出される疑問に呼応して保険業者から のインプット情報を使いながら保険業務の哲学に順応してエキスパートモジュー ルによって決定され割り当てられる。もし適当な情報が利用できない場合は追加 情報を得るために適当な要求が発生させられる。このやり方はケース毎の基盤の 上にたって同様な問題を、効率よく高度の品質で均等に保険をつけることに帰着 する。

保険業務知識ベースなしに保険をつけることエキスパートモジュールおよび情報 表示モジュールがないとき（すなわち、問題／損傷が保険業務知識ベース２４の 中に見出されない。

）、保険業者が関係する主体分野において“エキスパート”としてみなされる限 りは問題は通常“未解決”のまま残され、次の問題が取りあげられる。熟練の保 険業者は取りあげるべき行為のタイプ（ケースを下げる、問題を“未解決”に残 す、もしくは保険をつける行為をとりあげる）に対して聞きただされる。保険を つける行為を遂行する決定は情報表示を使う保険をつけること（重みが割り当て られる、もし適当であればプレミアがアクセスされる、そして申請中の年の数が 特記されるなど）と同じ基盤で進行する。

特別な問題が上記の三つの形式のうち一つの形式で保険をつけられた後に、シス テムは生体申請の中に他の問題が保険をつけられるべく残っていないかどうか決 定する（ブロック１０４）。もしそうであれば残りの問題は順番に取りあげられ る。もしそうでないならばシステムはブロック１０６によって示されている選択 的プロフィールプロセスに進んでゆく。

保険をつけられるべき他の問題が残っていないときはユーザ採用の統計プロフィ ールが選ばられた問題に関係する前に、貯えられた統計プロフィールの基盤で選 抜された問題に割り当てられた重みの一つもしくは多数個を調節するように使わ れる。最終料率または特殊問題に適用できる重みに影響する統計的に証明された 関係が存在すると見出されたとき、および主体関係が保険業務データベース２４ の中の損傷の処理に反映しないときプロフィールは開発される。

たとえば心臓血管のプロフィールが開発されている。それは動脈硬化による心臓 病（高コレステロールおよび高血圧）からの早期死亡を予知する研究によって示 された要因の基礎に立って死亡保険の全体を調節する。方針としてシステムの中 のプロフィールを使用するかまたはバイパスさせることが運営に可能なようなシ ステムスイッチが利用できる。追加プロフィールが統計的関係の根拠として付加 されることができる。

個々の重みが各々の問題に割り当てられた後に、および重みが適用できる統計的 プロフィールに順応して調節された後に重みはケースに対する保険査定を決定す るために相互に組み合される。このことを達成するのに数個の方法がある。例え ば一つの方法は個々の重みを各問題に対する死亡比を決定すべき標準死亡保険率 と比較することである。個々の比は個人に対する死亡比率を決定するために相互 に組み合わされる。最終の比を決定するのに、ある問題あるいは損傷は単純な組 合せによって真実表現されないプラスまたはマイナスの影響を発生するよう相互 作用することが見出されている。第６図のブロック１０８は最終の比または料率 を決定するために個々の問題に割り当てられた重みあるいは比を組合せるプロセ スを表わしている。ブロック１０８のプロセスはもし主体問題が単独に起るなら ば、結果として出てくるより多かれ、少かれ、より深刻な損傷を表わす問題の組 み合せを識別し、余分の“組合せ”−重みを全体に加える（または減じる）こと のプロセスを含んでいる。たとえばもし申込人が高血圧（問題Ａ）を持っている か、および糖尿病である（問題Ｂ）ならば個々の重みあるいは比は、問題Ａおよ び問題Ｂに対して上に述べた方法論に従って割り当てられるだろう。そしてブロ ック１０８のシステムは追加的重みあるいは比を問題ＡとＢの組み合せの存在を 理解して割り当てるだろう。

組み合わされた重みあるいは死亡比率が決定された時にこの状態は被保険人分類 に変換させられる（ブロック１１０）。このプロセスは保険業者に保険申込人の 期待される死亡率（死亡比）を実際の分析および特殊商品の開発の間に作られる 価格づけ仮定（保険計画のタイプ）と関係づけることを可能にする。各個別のケ ースに被保険人分類を適当に割り当てることは実際の価格づけ仮定から期待され るレベルで利益性を確実にするために適当な量のプレミアムの起りつる勘定書を 保証する。商品の拡大するポートフォリオに保険がつけられるにつれてこれは増 加的に重要となる。そしてその中のあるものは商品設計にちりこまれた死亡率仮 定に比較的大きな差を有している。

組み合わされた重みあるいは死亡比率を被保険人分類に転換するのに用いられる 死亡率計画変換表の簡単な例を次に示す：（以下余白） 死亡率計画変換表 保険識別化の計画　　×（８） 好ましい標準　　　　　　　　　　　　　７５％標準　　　　　　　　　　　　 　　　１００％表Ａ　　　　　　　　　　　　　　１２５％表Ｂ　　　　　　　 　　　　　　１５０％ｔｔ　　　　　　　　　　　　　　　　　１７５％／／　 　　　　　　　　　　　　　　　２００％〃　　　　　　　　　　　　　　　　 ２２５％〃　　　　　　　　　　　　　　　　２５０％／／　　　　　　　　　 　　　　　　　２７５％表Ｈ３００％ （以下余白） この表の使用は総計の死亡率対区別的なサブグループの死亡率（喫煙家、禁煙家 ）のような死亡率の階級および個々の申込者に対する商品利益と関係づけられる 。死亡率計画変換表は好ましくは設営特別データベース２２の部分である。

上に注目されたように、上述された方法に加えて全体の被保険人査定を決定する ために使用される他の方法がある。これらは過剰死亡＠（ＥＤＲ）もしくは指数 関数の使用を含む。

死亡率計画変換が完成された後、システムは全体の死亡比率もしくは申込人の比 率および選抜された保険の特別な計画を勘案して適切であるところの被保険人分 類を決定してきた。保険業者は第４図のブロック６２によって表現される保険業 務のきまり切った仕事から解放されて、ブロック６３によって示めされるビジネ ス分析のきまり切った仕事を遂行することを選ぶ。

ビジネス分析のきまりきった仕事に入ると（第７図）、システムはまず指名され た保険業者がシステムによって丁度到達した保険料率または被保険人分類を無視 するのに充分な熟練度を有しているか否かを決定する。もし肯定的であれば保険 業者は決定された料率（ブロック１１６）を無視する選択を与えられる。もし否 定的であるかあるいは優秀な保険業者が斜出を無視しないことを選ぶ場合にはシ ステムは保険業者にケースを相談のために他の保険業者もしくは医者（ブロック １１８）に移転させる選択を与える。保険業者が熟練保険業者とみなされていな くてシステムの料率を無視することを欲する時には申込人は熟練者と認められて いる保険業者（ブロック１２０）に移されなければならない。申込の責任が一度 移管されると新しく指名された熟練保険業者はもし状況が保証するならばシステ ムを無視する。システムを無視するという決定がなされる時は保険の量、被保険 人分類、査定された余分の保険料そして余分の保険料を払いこむ年数のような条 項は修正される。ケースが無視される時には変更の基本となる理由が変更の時に 文書化されねばならない（ブロック１２２）。一定の申込みに対する各保険申込 人はこの方法で評価された後に保険証書に対する最終の保険作業が決定される。

もし熟練した保険業者がシステムによって決められた保険料率を無視すると決心 したならば料率の変更の経済的衝撃を決定する選択は提供される（ブロック１２ ４）。もし保険業者がこの選択を行使することを決定するならばシステムは第７ 図のブロック１２６で一般的に示されている経済的分析へ進めてゆく。本発明の システムは各々の個々の申込に対する行為の可能な経過の中で申し込まれた変更 から期待される利益性に与える経済的衝撃を査定するために決定分析の技法を使 用するのが好ましい。

決定分析は不確定の状況にある複雑な問題について決定を下すための質的技法で ある。決定分析技法の使用は通常５つのステップを含む：（１）可能な選択を決 定する：（２）各選択に共同している発生の確率を決定する：（３）各選択の結 果を定量化する；（４）各選択の価値を計算する：および（５）一定の状況に対 して最良の選択を決定し、一定の選択の上に立って状況の変化の影響を評価する 。生命保険をつけることにおいて、利用できる選択は通常保険業者が日々の基礎 で処理してゆくものである、即ち標準適用範囲を提供する、修正された（準標準 ）の適用範囲を提供するあるいは適用範囲を提供することを拒否する。適用可能 な確率は早期死亡率に関係するものであり、異常テスト結果のような特殊問題の 存在が与えられ第２には基礎となる多くの経過の一つに関係するものである。各 選択の結果はその選択が行使されるならば保険会社が経験するところの利益であ りまたは損失である。最善の選択は一般に利益が最大に帰着するものである。

（以下余白） 第１１０ 国際調査報告

Claims (42)

【特許請求の範囲】
1. １．潜在的被保険人の保険性を評価するための情報処理装置であって、 ａ．第１および第２データベース、入力装置および表示装置を供給する手段と、 ｂ．第１データベースの中に潜在的被保険人に関する情報を貯える手段と、 ｃ．第１データベースに貯えられた情報を評価しそして潜在的被保険人を評価す るために要求される情報の追加要素を識別し、第１データベースの中に続いて貯 えるために該追加情報のエントリを要求するための手段と、 ｄ．第１データベースからの情報の選別された要素を第２データベースに前もっ て貯えられた情報の対応要素と関連づけるための手段と、 ｅ．第１データベースの情報の要素と第２データベースの中の情報の対応要素と の間に存在する前もって決定された関係を基本として第１データベースからの情 報の選抜された要素のうち少なくとも１個に重みを割り当てるための手段と、ｆ ．情報の該要素に重みを割り当てるのに使用するため第１データベースからの情 報の選抜された要素のうち少なくとも１個に対応して第２データベースから情報 を表示するための手段と、該重みのエントリのための入力装置をモニターするた めの手段およびエントリに続いて該重みを貯えるための手段と、並びにｇ．第１ データベースの中の情報の要素に割り当てられた重みから潜在的被保険人に対し て少なくとも１個の被保険人分類を決定するための手段とを備える情報処理装置 。
2. ２．複数のエキスバートモジュール、情報の要素に重みを割り当てるために使用 する第１データベースから情報の要素に対応するエキスパートモジュールを識別 するための手段、該重みのエントリのための入力装置をモニターするための手段 およびそのエントリに続いて該重みを貯えるための手段をさらに備える請求項１ 記載の情報処理装置。
3. ３．第２データベースの中に対応する情報が存在せず、そしてエキスパートモジ ュールか存在しない第１データベースの中の情報の要素を識別し、情報の該要素 に重みを割り当てるためのオプションを選択的に供給するための手段をさらに備 える請求項２記載の情報処理装置。
4. ４．エキスパートモジュールを無視するため、および異なる重みを第１データベ ースからの情報の対応する要素に割当てるための手段をさらに備える請求項２記 載の情報処理装置。
5. ５．第１データベースからの情報の中の選抜された要素に関係する統計的プロフ ィールの少なくとも１個を貯える手段と、および該統計的プロフィールの基盤の 上に立って情報の該要素の少なくとも１個に割り当てられた重みを調節するため の手段とを、さらに備える請求項２記載の情報処理装置。
6. ６．少なくとも１個の被保険人分類を決定するための上記手段は、潜在的被保険 人を代表する単一の重みを引き出すために第１データベースの情報に割り当てら れた重みを組合せるための手段を備える請求項２記載の情報処理装置。
7. ７．潜在的被保険人を代表する単一重みを同じ階級の被保険人に対する標準と比 較するための手段をさらに備える請求項６記載の情報処理装置。
8. ８．単一の重みを標準と比較する基盤の上に潜在的被保険人の被保険人分類を決 定するための計画転換手段をさらに備える請求項７記載の情報処理装置。
9. ９．前に決定された被保険人分類に従って潜在的被保険人の保険性に関する決定 から由来するエキスパートのプロフィールを定量的に決定するための手段をさら に備える請求項２記載の情報処理装置。
10. １０．同様のタイプの前の翻訳からの統計的データを含み、決定に関係する情報 を貯えるための手段と、該情報の基盤の上に期待される利益を発生せしめる確率 を決定するための手段と、該確率の見地に立って期待される利益をさらに評価す るための手段とをさらに備える請求項９記載の情報処理装置。
11. １１．被保険人分類を選択的に変更し、期待される利益の上におよぼす変更の衝 撃を決定するための手段をさらに備える請求項９記載の情報処理装置。
12. １２．ユーザデータベースを供給する手段と、ユーザデータベースの中の複数の 装置使用者に関係する情報を貯えるための手段と、ユーザデータベースの中に貯 えられた情報の基盤の上に該複数の使用者の一つを選ぶための手段と、および評 価されるべき潜在的被保険人が選ばれた使用者と同一であることを識別するため の手段とをさらに備える請求項１記載の情報処理装置。
13. １３．ユーザデータベースに貯えられた上記情報は、選ばれた使用者の訓練のレ ベルと、 選ばれた使用者の経験のレベルと、 遜ばれた使用者の仕事負荷のレベルと、および複数個の市場要因の少なくとも１ 個とのうち、少なくとも１個に関係する情報を含む請求項１２記載の情報処理装 置。
14. １４．設営特別データベースを供給する手段と、設営特別データベースの中の潜 在的被保険人に関係する設営特別情報を貯えるための手段と、第１データベース の中の情報の選ばれた要素を設営特別データベースの中の情報の対応する要素と 関係づけるための手段と、設営特別データベースの中に貯えられた情報の基盤の 上に立って第１データベースの中の該情報に重みを割り当てるための手段とを、 さらに備える請求項１記載の情報処理装置。
15. １５．運営情報データベースを供給する手段と、運営情報データベースの中の潜 在的被保険人に対する被保険人分類の決定に関係する情報を貯えるための手段と を、さらに備える請求項１記載の情報処理装置。
16. １６．第１データベースからの情報のうち選ばれた要素を表示するための手段と 、表示に対応してエントリされる第１データベースの情報への加算あるいは変更 のための入力装置をモニターするための手段と、該変更および加算を第１データ ベースの中に貯えるための手段とを、さらに備える請求項１記載の情報処理装置 。
17. １７．第２データベースからの情報を表示するための手段は、情報の識別された 要素が第２データベースの中で言及されているかどうかを決定するための手段と 、 情報のうち識別された要素を複数個のカテゴリーの１個に分類するための手段と 、 第１データベースからの情報のうち識別された要素が分類されているカテゴリー に対応する第２データベースからの情報の要素を識別するための手段と、 情報の識別された要素と第１データベースからの情報のうち識別された要素が分 類されているカテゴリーに対応した第２データベースからの情報の要素との間の もっとも適切なる調和を決定するための手段と、 重みを第１データベースからの情報のうち識別された要素に割り当てるのに使用 される第２データベースからの情報のうち該調和している要素を表示するための 手段とを備える請求項１記載の情報処理装置。
18. １８．第１および第２データベースと、入力装置と、表示とを有する情報処理装 置において、 ａ．第１データベースの中に潜在的被保険人に関係する情報を貯えるステップと 、 ｂ．情報の追加要素を識別し、該評価に基づき、潜在的被保険人を評価するため に要求され、そして第１データベースの中に連続して貯えるために該追加情報の エントリを要求する自動化された手段によって第１データベースの中に貯えられ た情報を評価するステップと、 ｃ．第１データベースからの情報のうち選ばれた要素を第２データベースの中に 前もって貯えられた情報の対応する要素とに関係づけるステップと、 ｄ．重みを第１データベースの中の情報要素と第２データベースの中の情報の対 応する要素との間に存在する前もって決められた関係に基づいて第１データベー スからの情報のうち選ばれた要素の中で少なくとも１個に割り当てるステップと 、ｅ．第１データベースからの情報の選ばれた要素のうち少なくとも１個に対応 し、重みを情報の該要素に割り当てるのに使用するため第２データベースからの 情報を表示し、該重みのエントリに対する入力装置をモニタリングしてそしてそ のエントリに続く該重みを貯えるステップと、 ｆ．第１データベースの中の情報の要素に割り当てられた重みから潜在的被保険 人に対する少なくとも１個の被保険人分類を決定するステップとを含む潜在的被 保険人の保険性を評価する方法。
19. １９．上記情報処理装置は複数のエキスパートモジュールをさらに含み、上記方 法は重みを情報の該要素に割り当てるのに使用するための第１データベースから の情報の要素に対応したエキスパートモジュールを識別するステップと、該重み のエントリに対する入力装置をモニターするステップとエントリに続いて該重み を貯えるステップとをさらに含む請求項１８記載の方法。
20. ２０．第２データベースの中に対応する情報が存在せずそしてエキスパートモジ ュールが存在しない第１データベースの中の情報の要素を識別することおよび情 報の該要素に重みを割り当てるオプションを供給する追加的ステップとを含む請 求項１９記載の方法。
21. ２１．エキスパートモジュールを無視しそして異なる重みを第１データベースか らの情報の対応する要素に割り当てる追加的ステップを含む請求項１９記載の方 法。
22. ２２．第１データベースからの情報の選ばれた要素に関係する統計的プロフィル の少なくとも１個を貯え、該統計的プロフィールの基盤に立って第１データベー スからの情報の要素に割り当てられた重みの一つまたはそれ以上を調節する追加 的ステップを含む請求項１９記載の方法。
23. ２３．被保険人分類の少なくとも１個を決定するステップは、潜在的被保険人を 代表する単一の重みを導き出すために第１データベースの中の情報の要素に割り 当てられた重みを組み合せるステップを含む請求項１９記載の方法。
24. ２４．潜在的被保険人を代表する単一の重みを同じクラスの被保険人の標準と比 較する追加的ステップを含む請求項２３記載の方法。
25. ２５．単一の重みを標準と比較することにより潜在的被保険人の被保険人分類を 決定する追加的ステップを含む請求項２４記載の方法。
26. ２６．前もって決められた被保険人分類に対応して潜在的被保険人の保険性に関 する決定から由来する期待利益を定量的に決定する追加的ステップを含む請求項 １９記載の方法。
27. ２７．決定に関係させながら同様のタイプの以前の翻訳から統計的データを決定 し、該情報の基盤の上に立って期待利益を発生させる確率を決定し、そして該確 率の見地に立って期待利益をさらに評価する追加的ステップを含む請求項２６記 載の方法。
28. ２８．選択的に被保険人分類を変更し期待利益におよぼす変更の衝撃を決定する 追加的ステップを含む請求項２６記載の方法。
29. ２９．上記情報処理装置はさらにユーザデータベースを含み、上記方法は、ユー ザデータベースの中の複数の装置使用者に関係する情報を貯えるステップと、 ユーザデータベースに貯えられた情報の基盤の上に立って該複数の使用者の一人 を選ぶステップと、 評価されるべき潜在的被保険人を選ばれた使用者と同一視するステップとを含む 請求項１９記載の方法。
30. ３０．ユーザデータベースの中に貯えられた上記情報は、選ばれた使用者の訓練 のレベルと、 選ばれた使用者の経験のレベルと、 選ばれた使用者の仕事負荷と、 複数の市場要因の少なくとも１個のうちの少なくとも１個に関係する情報を含む 請求項２９記載の方法。
31. ３１．上記情報処理装置は設営特別データベースをさらに含み、上記方法は、 設営特別データベースの中に潜在的被保険人に関係する潜在的特別情報を貯える 追加的ステップと、 第１データベースの中の情報の選ばれた要素を設営特別データベースの中の情報 の対応する要素と関係づける追加的ステップと、設営特別データベースの中に貯 えられた情報の基盤の上に立って重みを第１データベースの情報の該要素に割り 当てる追加的ステップとを含む請求項１９記載の方法。
32. ３２．上記情報処理装置は運営情報データベースをさらに含み、上記方法は、運 営情報データベースの中に潜在的被保険人に対する被保険人分類の決定に関係す る情報を貯える追加的ステップを含む請求項１９記載の方法。
33. ３３．第１データベースからの情報の選ばれた要素を表示する追加的ステップと 、 表示に反応してエントリされた第１データベースの情報への加算および変更に対 する入力装置をモニターする追加的ステップと、該変更および加算を第１データ ベースに貯える追加的ステップとを含む請求項１９記載の方法。
34. ３４．第２データベースからの情報を表示する上記ステップは、第１データベー スからの情報の識別された要素は該データベースの中に言及されているかどうか を決定することと、情報の選別された要素を複数のカテゴリーの１個に分類する ことと、 第１データベースからの情報のうち識別された要素が分類されているカテゴリー に対応する第２データベースからの情報の要素を識別しすることと、 情報の識別された要素と第１データベースからの情報のうち識別された要素が分 類されているカテゴリーに対応する第２データベースからの情報の要素との間に もっとも適切な調和を決定することと、そして第１データベースからの情報の識 別された要素に重みを割り当てるのに使用されるために第２データベースからの 情報の調和している要素を表示する手段とを含む請求項１９記載の方法。
35. ３５．上記方法は、 第１データベースの中の潜在的被保険人に関係する情報を貯え、そして潜在的被 保険人を評価するために要求された情報の追加要素を識別するために第１データ ベースに貯えられた情報を評価し、第１データベースの中に連続して貯えるため にこのような情報のエントリを要求する各ステップを少なくとも含む非相互作用 モードと、情報の該要素に重みを割り当てるのに使うために、第１データベース からの情報の選ばれた要素の少なくとも１個に対応している第２データベースか らの情報を表示し、該重みのエントリのための入力装置をモニターしそしてエン トリに続いて該重みを貯えるステップを少なくとも含む相互作用モードとを含む 請求項１８記載の方法。
36. ３６．上記非相互作用モードは第１データベースの中の情報の要素と第２データ ベースの対応する要素との間に存在する前もってきめられた関係を基盤として第 １データベースからの情報の選ばれた要素の少なくとも１個に重みを割り当てる ステップをさらに含む請求項３５記載の方法。
37. ３７．上記情報処理装置はユーザデータベースをさらに含み、上記方法の非相互 作用モードは、ユーザデータベースから複数の使用者から１人を選び、そして評 価されるべき潜在的被保険人を選ばれた使用者と同一視する追加的ステップを含 む請求項３５記載の方法。
38. ３８．上記方法の相互作用モードは、相互作用モードにエントリするときに、 （ａ）第１データベースの情報を検査あるいは更新することと、（ｂ）第２デー タベースに貯えられた情報を再検討すること、（ｃ）潜在的被保険人の評価を進 めることとのうち少なくとも１個を行うことを、オプションで選ばれた使用者に 対して提供する追加的ステップを備える請求項３７記載の方法。
39. ３９．第１データベースの中に潜在的被保険人に関係する情報を貯えるための上 記手段と、第１データベースの中に貯えられた情報を評価し潜在的被保険人を評 価するために要求される情報の追加要素を識別する自動化された上記手段は装置 の非相互作用部分を含み、そしてまた情報の要素に重みを割り当てるのに使用す るために第２データベースからの情報を表示するための上記手段と、該重みのエ ントリに対する入力装置をモニターするための上記手段と、エントリに続いて該 重みを貯える上記手段は装置の相互作用部分を含む請求項１記載の情報処理装置 。
40. ４０．上記装置の上記非相互部分は、第１データベースの情報の要素と第２デー タベースの中の情報のうち対応する要素との間に存在する前もって決められた関 係に基づき第１データベースからの情報のうち選ばれた要素の少なくとも１個に 重みを割り当てるための手段を備える請求項３９記載の情報処理装置。
41. ４１．上記情報処理装置はユーザデータベースをさらに含み、上記装置の非相互 作用部分は、ユーザデータベースから複数の使用者のうち１人を選抜する手段と 、評価されるべき潜在的被保険人を選ばれた使用者と同一視する手段をさらに備 える請求項３９記載の情報処理装置。
42. ４２．上記装置の相互作用の部分は、 （ａ）第１データベースの中の情報を検査もしくは更新することと、（ｂ）第２ データベースに貯えられた情報を再検討することと、（ｃ）潜在的被保険人の評 価を進めることのうちの少なくとも１つを行うことを、オプションで選ばれた使 用者に対して提供するための手段を備える請求項４１記載の情報処理装置。