TW580627B - System and method for efficiently providing due diligence knowledge and a computer therefor - Google Patents

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580627 A7 _B7___ 五、發明説明（1 ) 發明背景 本發明係一般有關於金融工具之估價方法，而更明確 ^ -..... ' ' (請先閱讀背面之注意事寫本頁) 地係有關於大量金融工具之快速估價。 ί數量之資產如貸款<(猶如數萬元貸款）或其他金融 工具，有時由於經濟狀況、有計畫或無計晝的脫產或者因 法律判決之賠償而變爲待售。數以千計之商業貸款或其他 金融工具之銷售（其有時涉及等於數十億元之資產）有時 需於數月中發生。當然，資產之賣方欲獲得其組合資產之 最佳的價値，且有時將把資產分組爲“資產部分（tranches) ”。此處所用之“資產部分”一詞非限定於國外票據，而亦可 包含其無關國籍或管轄權之金融工具群組（groupings)。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 出價者可對所有資產部分出價，或者僅對某些資產部 分。爲了贏得一資產部分，出價者通常需對該資產部分提 出最高價。有關決定對於一特定資產部分之出價，出價者 通常將聘僱認證者以評估一資產部分中之儘可能多的資產 ，且係於有效的有限時間內。當出價之時刻將屆時，則出 價者將評估該時刻已被認證之資產，並接著嘗試推斷（ extrapolate )其仍未被認證者所分析之資產的價値。 此程序完成後，出價者可能會明顯地低估一資產部分 而投出不具競爭力的標，或者可能投出高於已認證之價値 的標而承擔未知數量的風險。當然，因爲其目標在於以出 價者得以獲利的成本贏得每個資產部分，所以由於明顯低 估資產部分而輸掉資產部分出價即代表一次失去的機會。 目前，企業界係以快速時辰進行資產或組合資產之取 本^張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） T4I " 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 _B7_五、發明説明（2 ) 得或銷售，且通常均由位於遠端而橫跨不同時區處之總經 理團隊及職務上的首長來批准這些資產的購買或銷售。有 關資產購買之審慎稽核（due diligence )的員工、合夥人及 合作者通常被集合起來以利於相當短的時間內完成其工作 。通常審慎稽核之活動係執行於地理位置上靠近有關資產 之資訊的來源處。合作的人員於其職權下經常係未具備完 整分析工具之訓練或知識，且無法從類似情況之先例獲得“ 最佳執行”。 欲於審慎稽核之工作期間內將員工及合作者合倂至一 遠端地理位置是耗時且昂貴的。此外，於審慎稽核團隊中 之個人蒐集資料並以廣告促銷方式處理，其一般係仰賴具 備有關資訊來源、認證、分析工具、報告及完整分析之詳 細資訊的其他人員之次組合。具備有資訊之個人的次組合 變爲審慎稽核時間軸中之瓶頸，其增加審慎稽核的成本並 延長其相較於投資在其他具有更多附加價値之審慎稽核下 更多的時間。相關於一組合資產出價之核心資訊通常被合 倂於一充分掌控的地理位置，有時亦稱爲戰鬥室。 希望能提供一種合作機構，其帶來一公司之最佳經驗 及知識以負責審慎稽核的議題，並容許團隊變爲有效可知 的（當考量資產購買時），且合倂分析組成區塊於一貯藏 處中，其可被快速地部署於未來的購買審議中，而無須習 知之戰鬥室方式的時間及花費。 發明槪述 請 先 閲 讀 背 之 注 意 事 項 再 寺 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X 297公釐） 5- 580627 A7 ___B7 五、發明説明（3 ) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 於一示範實施例中，本發明係一種整合系統，其組織 一公司的經驗、操作程序、最佳實例、資訊來源、競爭資 訊及分析工具。實際上，使用工具之目標係增加審慎稽核 程序中之一實體的收益性，而促進審慎稽核團隊成員所負 責之持續的操作。 圖形簡述 圖1爲一流程圖，其顯示用以估價一組合資產之已知方 法； 圖2爲一流程圖，其顯示依據本發明之一實施例以估價 一組合資產； 圖3爲一流程圖，其更詳細地顯示大量組合資產之快速 估價方法的第一部分之一實施例，其將資產分割爲差異之 類型； 圖4爲一流程圖，其顯示大量組合資產之快速估價方法 的第一部分，其從一基礎聚集至一資產部分或組合資產基 礎； 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 圖5顯示推論出其重獲（recovery )値之示範資產的機 率分佈； 圖6係圖3之方法之監督的學習步驟之流程圖； 圖7係圖3.之方法之未監督的學習步驟之流程圖； 圖8係未監督之學習的方法之一實施例； 圖9係快速資產估價方法之第1代（第一通過）的實施 例； -6- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 B7 ___ 五、發明説明（4 ) 圖10係使用於圖8之未監督學習中的模糊群集方法之一 流程圖； 圖11係一組表格，其顯示一快速資產評估方法之模型 選取及模型加權的範例； 圖12係一表格，其顯示一快速資產估價方法之示範屬 性； 圖13係一快速資產估價方法之示範的群集方法之流程 圖； 圖14係一系統圖；及 圖15係一顯示審慎稽核工具及程序之圖形。 主要元件對照 10 方法 12 組合資產 14 認證 16 第一部分 18 未觸及之剩餘部分 20 粗略推斷 22 估價 24 估價 26 出價. 28 快速估價系統 30 量 32 估價方法 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210 X29*7公釐） (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁}

580627 A7 B7 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（5) 34 取樣 36 第二部分 38 電腦 40 推論 42 第三部分 44 產生 46 未認證部分 48 類型 50 類型. 52 群集 54 群集 56 次群集 58 次群集 60 次群集 62 次群集 64 次群集 66 樹狀圖 68 估價區塊 70 資產部分 72 資產部分 74 資產部分 76 資料庫 78 選取之資料 80 標準 -8- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 B7五、發明説明（6 ) 82 形成 84 分組 85 流程圖 86 完整現金方式 88 部分現金方式 90 組 92 組 94 認證者 96 完整價値表 98 認證群組値 100 認證者 102 部分價値表 104 部份價値完整認證群組値 106 完整取樣程序 108 部分取樣程序 110 百分之百取樣 112 完整取樣群組 114 規則 116 完整樣本資產價値表 118 完整取樣群組估價 120 群集樣本群組 122 資產位準再認證 125 人工資料輸入 126 最初信用分析表 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -9- 580627 A7 B7 五、發明説明（7 ) 128 資產等級 130 調整過的信用分析表 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 132 部分取樣信用値 134 統計推論演算法 136 認證群集表 13 8 調整過的信用得分 140 調整過的信用表 142 推論信用估値 144 未觸及之資產表 146 資產位準估價步驟 148 現金流橋 150 現金流 152 推測現金流橋 154 提議的資產部分出價 156 資產部分模型 158 臨限値 160 臨限値條件 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 161 模擬出價公開分析 162 管理 164 資產部分出價 166 估價階段 168 出價準備階段 170 類型 172 類型 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -1〇 · 580627 A7 B7 五、發明説明（8 ) 174 類型 176 資料 (請先閲讀背面之注意事項再填两本頁) 178 硬碟儲存 180 最小三點資產估價 182 垂直軸 184 水平軸 186 最差情況百分比 188 面額線 190 最佳情況百分比 192 最可能情況百分比 194 機率 196 點 198 區域 200 曲線 202 區域 204 1 0 0 %機率線 206 監督的學習 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 208 未監督的學習 210 方法 212 界定 214 專家意見 216 樣本認證方法 218 協調 220 設定 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） _ H - 580627 A7 B7 五、發明説明（9 ) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 222 分類 224 應用 226 規則 228 信用分析表 230 資料獲取模組 232 變數選取模組 234 等級分割模組 236 模糊群集方法模組 238 認證檢視模組 240 方法 242 第一步驟 244 第二步驟 246 第三步驟 248 第四步驟 250 第五步驟 252 第六步驟 254 第七步驟 256 法院拍賣價格 258 市場價格 260 樹狀圖表 262 搖動者樹 264 搖動者樹 266 搖動者樹 268 搖動者樹 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -12- 580627 A7 B7 五、發明説明（10 ) 270 搖動者樹 272 搖動者樹 300 系統 302 伺服器 304 電腦 306 資料庫伺服器 320 圖形 322 字典 324 工具圖書館 326 交易現狀貯藏處 328 連結 330 儀錶板 332 工作處 334 結果區 336 交易估價區 較佳實施例之詳細敘述 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 圖1係說明一種已知方法之圖形10，用以透過一認證循 環而估價大量的組合資產12，以利出價購買（例如）一拍 賣中之組合資產1 2。圖1係一種非反覆且非自動之典型認證 及推斷方法10的高位準槪圖。於圖形10中，認證者認證（ 14 )組合資產1 2中之一些個別的資產以產生一認證的第一 部分16及一未認證的剩餘部分18。在任何資產被認證前， 第一部分16爲百分之零而剩餘部分18爲百分之百。當認證 -13- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（11 ) (对先閱讀背而之：項4瑣寫本R ; 程序進行時，第一部分16增加且剩餘部分18減少。其目標 係在出價購買組合資產之前認證儘可能多的資產。認證者 之團隊持續個別地認證（14 )直到必須出價以前。一粗略 的推斷20被做出以估價剩餘部分18。推斷的値20變爲未認 證的推論値24。粗略的推斷產生剩餘部分1 8之估價24。估 價22僅爲第一部分16中之個別資產値的總和。然而，估價 24爲藉由推斷所產生之群組估價且因而可能被低估。估價 22及24被接著加總以產生組合資產値26。估價程序被執行 於組合資產之每個資產部分（tranche)。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 圖2係一圖形以說明快速資產估價之系統28的實施例。 圖2中包含用以估價組合資產12之系統28所採取的程序步驟 之表不。系統28個別地估價“觸及（touch) ”每一資產，除 了其被視爲統計上微不足道或金融上無關緊要之未觸及資 產的極少量30以外。明確地，組合資產12中除了極少量30 以外之所有資產均經歷一反覆及適應估價32，其中組合資 產1 2被個別地估價，個別地列入表格中，並接著從表格選 取及分組爲任何所欲或所需之群組或資產部分以利出價之 目的（如下所述）。如圖形10中，認證者開始組合資產12 中之個別資產的完整認證（14 )以產生資產之一完整認證 的第一部分16。認證者亦認證（34 )組合資產12之一第二 部分36的資產之一樣本’而一電腦38統計上地推論（40) 組合資產12之一第三部分42的價値。電腦38亦重複地產生 (44 )表格（描述如下），該等表格係顯示其指定至部分 16、36及42中之資產的値（如下所述）。於一實施例中， 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210x297公羡) -14- 580627 A7 B7 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（12) 電腦38被構成爲一單獨的電腦。於其他實施例中，電腦38 係構成爲一伺服器，其透過網路，例如廣域網路（WAN ) 或—局部區域網路（LAN )，而連接至至少一客戶系統（顯示 及描述於圖14中）。 例如，再次參考圖2，組合資產12的第三部分42之一未 取樣及未處證之部分4 6接受一^統計推論程序4 0，其係使用 模糊C平均數群集（“FCM”）及複合的高/預期/低/時序/風 險（“HELTR”）得分以產生兩個類型48及50。HELTR被定義 爲Η—高現金流，E—預期現金流，L一低現金流，T一現金 流之時序（例如月份：0-6、7-18、19-36、37-60 )，及R — 借主之風險預估（assessment) ( 9 -由信用分析者所使用之 方格）。類型48被視爲具有足夠的共同性以整體地估價。 類型50被進一步分割爲群集52及54，其接著被進一步細分 。群集52被分割爲次群集56及58，而群集54被細分爲次群集 60、62及64。群集及次群集均被顯示於“樹狀”圖66中且成爲 估價區塊6 8中之方格。這些個別的資產價値被接著重組爲 資產部分70、72及74以利出價。任何數目之資產部分可由 賣主組合以任何配置組。 組合資產1 2中之每一資產的個別資產資料（未顯示） 被鍵入一資料庫76，而選取之資料78係根據反覆及適應程 序32之一既定標準80而被擷取自該資料庫76 °當任何資產 之估價的標準8 0被建立時’則該建立的標準8 0被儲存於資 料庫76中以用於評估其他共用此一已建立標準之資料庫76 中的資產資料。反覆及適應估價程序32因而形成（82 )估 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) •裝· 訂

II 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（21〇><297公羡） -15- 580627 A7 B7 五、發明説明（13) 價（描述如下）並將其分組（84 )以用於出價。 圖3及4共同形成一流程圖85，其說明一用以估價大量 組合資產12之系統28 (如圖2所示）的實施例之功能槪要。 估價程序14、34及40 (亦顯示於圖2 )被同時且依序地使用 於系統28以下述之方式。如上所述，完整認證14爲估價程 序之第一型式。具有樣本之完整認證的分組及取樣認證34 爲估價程序之第二型式。統計推論40爲估價程序之第三型 式，其係一種自動分組及自動估價。程序14、34及40係根據 如下所述之客觀標準。 此處所用之“認證”是指一種處理程序，其中一個人（“ 認證者”）依據已建立之原則以檢視一資產，並決定欲購買 該資產之目前成本。於認證期間，認證者使用預先存在的 或已建立的標準80以利估價。“標準”是指相關於資產價値及 根據此等類型之評等的規則。例如，以一種標準爲例 認證者可決定借主之三年的現金流歷史爲相關於資產估價 之資訊的類型，且可對各種層級之現金流給予某一評等。 完整認證被執行以兩種方式，一種完整之現金爲基礎 的方式86及一種部分之現金爲基礎的方式88。完整現金基 礎之方式86及部分現金基礎之方式88均開始以其被個別地 完整檢視之資產組90及92(14)(參見圖2)。此完整檢視 14通常基於大量金額，或其他適當的貨幣，其資產之量係 相關於組合資產中之其他資產而被檢視，或者基於其借主 係知名者或爲相當可靠以致其資產可被快速且可靠地完整 認證，或者其資產係市場上受囑目的以致其有關該等資產 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 請 先 閲 背 之 注 意 事 項 再 旁 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 -16- 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 B7五、發明説明（14 ) 之價値的差異是極小的。資產組90被認證者94評估，而該 組9 0中之每一資產的估價有極小的差異，例如其以現金或 具有現金價値之可買賣商品爲後盾的資產，且被置入一完 整價値表96。表96之資產中所選取的個別値被儲存爲一完 整的認證群組値98。 組92係由一認證者團隊100所評估，該團隊可相同於團 隊94，但是其每一資產接收到一低估的或部分的價値且被 置入一部分價値表102。表102之資產部分中的資產之選取 的個別値被儲存爲一部分價値完整認證群組値104。完整現 金基礎之方式86及部分現金基礎之方式的標準80 (如圖2中 所示）被儲存於電腦38 (如圖2中所示）之數位儲存記憶體 (未顯示）中的資料庫76中（如圖2中所示），以使用於自 動估價40之監督的學習206及未監督的學習208中。 取樣認證34係使用兩個程序以完成，即一完整取樣1.06 程序及一部分取樣108程序。完整取樣106係用於大量資產 之類型，且包含被取樣之資產類型中的樣本群組之百分之 百取樣110。完整取樣106中之資產未被個別地認證，而係 根據一預定之共同性以認證於完整取樣群組11 2。一所得之 完整取樣群組估價（未顯示）被產生並接著根據規則114而 廢除隔離以產生一個別的完整樣本資產價値表Π 6。表11 6 中之個別的完整樣本資產値被接著電子地上載入其出價所 需的任何完整取樣群組估價11 8，如由資產部分中之資產的 群組所建議。一認證樣本群組中之資產的數目可以是從一 至任何資產的數目。部分取樣108係用於資產之中等類型， (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁)

本纸張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -17- 580627 A 7 B7 五、發明説明（15 ) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 且包含藉由從被取樣群組之一群集中之一代表性群組的百 分之百取樣以及該群集中之其他群組的隨機取樣以形成一 群集樣本群組120。於部分取樣108中，所有群組均被取樣 ，而某些群組係藉由從群集樣本群組1 20之推斷而被部分地 估價。部分取樣108包含利用人工資料輸入125之資產位準 再認證122以產生一最初信用分析表126，其係提供一資產 等級調整128以產生一調整過的信用分析表130。如上所述 ，個別的資產係依據資產部分群組而被選取自調整過的信 用分析表130以產生用於資產部分70 (顯示於圖2中）之出 價的部分取樣信用値132。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 自動估價程序40利用監督的學習方法206、未監督的學 習方法208及上載自一統計推論演算法134以產生一儲存於 數位儲存裝置中之認證群集表136。於監督的學習方法206 中，一位知道問什麼問題以建立價値之有經驗的認證者協 助電腦決定某一資產是否爲好的投資以及如何估價該資產 。於未監督的學習方法208中，電腦將資產區分並歸類，且 根據來自資料之反饋以客觀地自行評估該等資產。一認證 者週期性地檢視未監督的學習方法208以決定電腦是否做出 合理的認證結論。點腦使用統計演算法1 34以執行其推論。 例如，非僅限於此方式，一實施例係使用Design For Six SigmafDFSS”）品質範例，其係由通用電氣公司（General Electric Company)所開發及使用，並應用於一種使用多代 產品開發 （“MGPD”）模式之審慎稽核的（Due Diligence(“DD”））資產估價方法以估價其具有漸增之準確性 -18- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X 297公釐） 580627 A7 B7 經濟部智慈財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（16) 的資產資料。學習方法206及208將其隨著估價進行所累積 之瞭解倂入現金流重獲及重獲計算之機率，以一種持續的 、即時的方式。監督的學習方法206使用商業規則以識別（ identify )其具有估價用之共同點的資產之群集。未監督的 學習方法208使用來自其由程序40所執行之先前資料估價的 反饋以決定是否已達成有關增加估價信心的進步。由於使 用高速的電腦，故所有可用之原始資料的識別以及這些可 用原始資料之群集間相互關係的重獲均可達成，如下所述 〇 於一示範的實施例中，一種使用HELTR評分技術之原 始資料的未監督組織之模糊群集平均數（“FCM”）法被利用 以推論信用得分之估價於組合資產中之資產上，如下所述 。此等群集技術已被開發以回應更複雜的分類段，以描述 其需於不容人工處理之期間內預估之組合資產中的資產及 高資產總數。 一範例方法首先組織估價得分（固定的及/或可能性的 重獲）於一電腦化系統中。接著對特定因素及商業決定之 估價得分進行調整。然後執行其描述相同資產之多個估價 得分以及對於訪談/撤銷推論估價之整體調整的協調。 組織估價得分係藉由（以電子形式）根據每一群集之 描述性屬性的效力以整理每一群集之估價中的：群集編號 、群集名稱、群集之描述性屬性、可能性重獲値（例如 HELTR得分）及認證者之信心而執行。群集編號係一特定 組之有關資產之事實的描述性屬性的獨特識別物，其被一 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -19- 580627 A7 _____B7 五、發明説明（17 ) (邡先閲讀背面之注意事項再填商本頁) 評估專家用來預估一資產之價値。描述性屬性之範例包含 (但不限定於）：付款狀態、資產型式、以分數表示之借 主信用可靠度、所有權之所在及資格。於一實施例中，群 集名稱係描述群集之描述性屬性或來源的字母數字名稱。 描述性屬性之一範例可見於圖12，如下所述。 描述性屬性係用以產生資產價値之事實或範圍或方向 。電腦邏輯被用以檢查複製的群集，並警告分析者或認證 者。 因爲每一資產可被描述以許多描述性屬性之組合，所 以可能發生對於相同資產之各種不同位準的値。可能性重 獲或信用得分或資產價値之任何數字指示爲於不同資產位 準所指定之價値的指標。來自各種描述性屬性之所有資訊 被綜合以致其買價或售價可被確定爲一固定値或一可能的 値。此處所使用之說明性實施例爲HELTR得分。每一群集 具有一獨特組的描述性屬性且被指定HELTR得分。 每一群集之獨特屬性均有助於群集價値之估價。不同 的屬性組合提供一特定群集之得分的較高信心或信心間隔 。例如，假如任一資產被描述爲具有高度等於2.5”而寬度等 於5”之綠色紙張一則其可能歸屬於〇至1 000元的價値而對此 預估產生極少的信心。假如此相同資產被描述以另一事實 或屬性或方向爲一張真實的$ 20美元鈔票，則將對此$ 20 美元之群集價値產生極高的信心因數。 一群集之估價及信心被決定於一時點且被記錄。有時 會獲得新的資訊或者分析者欲改變其價値。該價値被人工 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） _ 20 - 580627 A7 B7 五、發明説明（18 ) 地更改，或者自動地以一資料域及決定規則，以經由電腦 碼之自動方式。先前的價値被利用以反應新的資訊。舉一 說明性範例，假設先前的群集信心被記錄爲0.1，而發現到 一具有如此群集中之確實描述性屬性的不同資產剛售出以 超過預測的“最可能”價値。則套用此狀況發生時的規則，即 群集信心被乘以10。0.1x10= 1即爲更改後的群集信心。 此一方法之目的在於調和相同資產之多個得分，控制 相關於每一估價範圍之每一估價源的信心。使用HELTR爲 一具有樣本資料點於一特定資產的說明性範例如下： <,对先閱讀背而之：項·-«螭寫本頁'} 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 -21 - 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627

五、發明説明（19) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 時序 (.3/1.65)(3) (.7/1.65)(3) (.65/1.65)(2) 2.6059 (.3/1.65)(.15) (.7/1.65)(.31) (.65/1.54)(.2) .2374 預期 (.3/1.65)(.62) (.7/1.65)(.4) (.65/1.65)(.5) .4792 岖 (.3/1.65)(.85) (.7/1.65)(.45) (.65/1.65)(.9) .6999 估價信心 cn vq 1.65 時序 cn CO CN v〇 CN 預期 CN vq 寸 Μ vn oo Os 1 i群集名稱 ! 抵押權位置-追 索權 資產分類-工業-年份 協調-使用-借主 X 群集 編號 r—Η CN cn a (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝· 、11 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -22- 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 ___B7_五、發明説明（20) 群集合意（consensus )估價係.6999之高値，最可能爲 • 4792、低爲.2374以一時序爲2.6059。不同邏輯可被應用以 處理任何加權。 合意得分係發展以總體假設之背景。假設有一總體假 設改變時，則方法步驟128、138被包含於演算方法中以加 權合意得分。說明性範例爲某些估價因素之錯誤重獲，該 等因素包含：總體經濟改變、一資產類別所建立之可取代 的市場價値、及推論之資產估價演算方法相對於其他被利 用之演算方法的損失或增進。 於另一實施例中，一種交互相關工具被使用以快速地 瞭解並描述一組合資產之成分。通常，該工具被用以將一 使用者選取之變數的回應相關聯與一組合資產中之其他變 數。該工具快速地識別介於兩個屬性變數與回應變數之間 的非預期的高或低關聯性。屬性變數係兩種型式：連續的 及類型的。交互相關之計算係藉由所有有關的變數與其框 或位準之間的相關工具，且（於一實施例中）被呈現以一 二維的矩陣以利簡易識別組合資產中的資產之間的趨勢。 首先，交互相關工具識別組合資產中之所有屬性變數 爲兩種型式（連續的或類型的）之一。對於每一變數，聚 集位準係以框計算於連續的變數，並以價値計算於類型的 變數。 一位欲以該工具識別相關性之使用者將選取一回應變 數，，例如用於預期重獲。對於所有屬性變數對（與 x2)及其位準（a與b)之組合，依據下式以計算回應變數 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝· 訂 •線 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -23- 580627 A7 B7 五、發明説明（21 ) 之平均値，Yr :

Yr = sum(Y(xl=a and x2 = b))/count(xl=a and x2 = b) 回應變數之預期値，，係依據下式而計算： YHXpected = (sum(Y(xl = a))*count(xl = a) + sum(Y(x2 = b)*count(x2 = b ))/(count(xl = a)*count(x2 = b)) 來自個別地使用xl = a及x2 = b之事件的加權値之預期 値，Y……，之所選取變數，Yr，的誤差，γ，以下式計 算：

Yerror = Yr - Ycxpcct. 於一實施例中，預期値及誤差被顯示以多維的顯示以 易於從預期値識別變數。 於另一不範實施例中，使用一種將原始資料轉換爲最 終出價的轉移函數方法，如下所述。表136係使用程序14、 34及40中所得之修改係數而被電子地調整，以提供對於資 產之信用得分3 8的係數調整並產生推論之個別資產信用値 的一調整過信用分析表140。個別資產値係藉由資產部分分 組而取自表140 (如所需）以產生一推論的信用估價142。 最後對“未觸及”資產之可忽略剩餘部分30執行一推斷以產生 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X29*7公釐） 請 先 閲 讀 背 面 之 注 意 事 項 再 寫 本 頁 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 -24- 580627 A7 B7 五、發明説明（22) 一未觸及資產之表144。來自表144之値被選取以產生一未 觸及資產估價。 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 完整現金估價98、部分現金估價104、完整取樣信用估 價118、部分柄用値132、推論信用値142及任何來自未觸及 資產表144之指定値爲累積的及互斥的，以其優先順序係從 完整現金估價98依序至推論信用値142。估價之總和代表組 合資產之價値。 圖4係由系統28 (如圖2中所示）所執行之出價準備階 段168的流程圖。累積的估價98、104、118、132、142及144 被組合於風險偏好貸款位準估價步驟146。一決定性現金流 橋148係使用一現金流時序表150而產生以製作一推測現金 流橋1 5 2。一推測或可能性現金流橋1 5 2被產生並使用以決 定一提議的資產部分出價154，其被反覆地應用以一資產部 分模型156直到達成某一臨限値158。臨限値158爲（例如） 一收益（return )之內部費率（“IRR”），其係大於某一値、 某一獲利之時間（“TTP”）、及一正的淨現値（“NPV”）。 通常，NPV被定義爲： 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 NPV = Co + (方程式 A ) 其中C〇爲時刻0之投資，Ci爲時刻1之預期報酬，而r 爲抵扣因素。基本觀念在於今日之一元大於明日之一元。 於保險策略之情況下，NPV被界定爲： -25- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（21〇X29<7公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（23 ) (方程式B) ㈣-Σρ-Σε·(ΣΦ+ ------.---II Φ (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 其中P爲溢價（premium) ，E爲預期的額定成本，而 C爲索賠成本。本質上，方程式B係有關如何產生淨收入 ，以其利潤與加權預期風險之差異。注意到其總和係加總 一特定區段中之所有策略。同時注意到所有溢價、額定成 本、及索賠成本已在代入方程式之前被折扣。結果，產生 一獲利性得分。 訂 假如滿足臨限値條件160，則出價154便進行一模擬的 出價公開分析161以預測該出價是否可爲一獲勝的出價。一 密封之出價拍賣的結果係根據來自每一出價者之出價的多 少。拍賣之執行涉及公開所有出價並將拍賣之項目售給最 高出價者。於傳統的密封出價拍賣中，一旦出價者提呈出 價後便不容許改變其出價，且出價者不知道其他出價者的 出價直到其出價被公開，使得拍賣之結果爲不確定。藉著 提出較高價，則贏得拍賣之機率便提高，但是欲以較低價 臝得拍賣所得到的價値獲利便降低。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 模擬競爭出價可增加獲得最高有利收益性之機率，藉 由設定一出價/售價之範圍，其具有一傾向以在其本身財源 耗盡前耗盡任何競爭出價者的財源以致其保留最高資本來 交易最想要的資產。藉由一種分析上健全的處理程序以專 注於出價決策，因爲單純趣味性的商業判斷可能由於一種 未經隱密議程、個性或單方面知識之資料取得方式而被擴 大0 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -26- 580627 A7 B7 五、 發明説明（ 24 ) 每 潛 在 的出 價者均具有一可能被用以參 加 密 封 出 價 拍 賣 之 可 能 出 價的 範圍。該出價範圍可被表示 以 一 統 計分 佈 〇 藉 由 推 測 性地 取樣自出價價値之分佈，則 可 模 擬 出 一 可 能 的 拍 賣 情 景。 進一步藉由使用一種反覆取 樣 技 術 ， 例 如 — 種 Monte Carlo分析，則許多情景被模擬以 產 生 —^ 結 果 之 分 佈 〇 該 結 果之 分佈包含臝得拍賣項目之機 率 及 價 値 獲 利 〇 藉 由 改 變 本身 出價之成本，則可決定贏過 本 身 出 價 之 拍 賣 的 機 率 0 下 列 核 心 要件 被用以模擬一競爭出價利潤 : 將 市 場 規 則 及 契 約 編 整 爲電 腦化商業規則；將潛在競爭/市 場 力 預 測 之 預 算 及 優 先順 序編整爲一偏好矩陣；個人 出 價 能 力 偏 好 9 已 協 議 被編 整爲偏好矩陣之風險/收益取 捨 ， 以 及 一 電 腦 化 之 推 測』 性最佳化。 分析 1 6 0模擬- -種競爭環境，以其他具有各 種 財 力 之 公 司 來 出 價 對 抗 系統 28所計算之出價。於一實施 例 中 分 析 160丨 〔舉例而言但非限定）包含一總出價限制， 例如 可能 爲 其 中 資 產 之 總 價値 超過其使用系統28之實體的 財 務 能 力 之 情 況 〇 於 一 實 :中 ，分析160可預估資產部分之 各 種 組合 的 獲 利性 於 此 限制 出價資源之情況下。分析160亦 考 量 其 對 抗 已 知 %% 爭 者 之出 價的歷史以及有關競爭出價 者 所 偏 好 之 各 種 資 產 型 式 的資 訊。於分析160中，資產部分 出 價 被 接 著 評 估 並 由 管 理 1 62所傳送而做出一最終資產部分出價1 64 〇 在做 出 出 價 164之前 Ϊ的所有估價均可被重複，如 所 需 〇 再 者 因 爲 此 方 法 爲自 行調整且反覆的，所以資產部分出價164 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) Α4規格（210Χ297公釐） -27- % 續 η<1，

580627 A7 ___ B7____ 五、發明説明（25) 可能會升高，隨著由系統28所執行之每一重複運作而發現 越來越多價値。 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 流程圖85所述之方法包含一估價階段166 (顯示於圖3 中）及一出價準備階段168 (顯示於圖4)。估價階段166包 含程序14、34及40。估價階段166不斷地運作直到終止，以 其自動估價程序40及取樣程序34嘗試發現資產類型之各種 資產中的額外價値。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 再次參考圖2，並依據快速資產估價，則組合資產12中 之資料類型170、172及174被識別於每一資產並儲存於資料 庫76。反覆及適應估價方法32採用所選取資料78之部分並 以統計方式應用標準80於該等選取資料78之部分以增加已 知的資產價値，而非粗略推斷20之資產價値。依據方法28 ，則增產被劃分爲至少第一部分1 6、第二部分36及第三部 分或剩餘者42。使用程序14，則部分16中之資產被完整認 證以決定估價98及部分價値完整認證估價104，並建立此估 價之標準80。使用程序34，則方法28從代表第二部分36中之 群組的第二部分36取樣一資產之量以決定第二部分36之完 整取樣群組估價118及部分取樣信用値132，並建立此估價 之額外標準80。使用程序40，則部分監督的學習方法206及 部分未監督的學習方法208被執行以一自動分析器，例如圖 2之電腦38。爲了學習，自動分析器提取有關第三部分或剩 餘者42之已建立標準80及已選取資料7 8並將第三部分42劃分 爲部分46，且接著進一步將每一部分46劃分爲類型48及50及 將類型50劃分爲群集52、54及將群集52、54劃分爲次群集56 -28- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 ___B7_ 五、發明説明（26) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 、58、60、62及64，.其係使用輸入自資料庫76及每一方法 206與208之標準80。藉由統計推論以建立次群集56、58、60 、62及64中之資產的個別資產估價。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 個別資產估價被列入群集表1 36 (參見圖3 )而在調整 138後列入信用分析表140。所建立之標準80是客觀的，因爲 標準80係來自資料庫76，其中這些標準係決定於完整認證 程序14及樣本認證程序34期間。換言之，於所有資產之完 整價値表96、部分價値表102、表116、最初信用分析表126 、調整過信用分析表130、調整過信用分析表140及未觸及 資產表1 44中所獲得的資訊被置入一數位儲存裝置（例如電 腦38之硬碟儲存178)中之資料庫76中，且由程序40以來自 程序14及34之標準80執行相關聯。於程序40期間，標準80 ( 其具有統計上之可接受的可靠性程度）被輸入。亦即，程 序40反覆地學習於其估價及建立標準80時。監督的學習方 法206及未監督的學習方法208藉由將完整認證第一部分1 6中 之資產及樣本認證第二部分36中之資產相關聯至資料庫76 中已建立的標準80而增加統計推論估價142之準確性。有關 於第三部分42中之一或更多資產的選取資料78 (類似於部 分16及/或36中之資產的選取資料78)被置入資料庫76中’ 並接著藉由統計推論以從所置入之資訊決定第三部分42中 之每一資產的價値。 於流程圖85所述之方法期間，資產被估價以一個別的 資產位準，而個別的資產價値被製成表或分組爲一或更多 組合。爲了有對於各種出價情景之最大彈性’則組合資產 -29- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210><297公釐） 580627 A7 __ B7_ _ 五、發明説明（27) 12之任一子集被分別地評估及定價於一特定的時間框。於 已知的方法10中，假如資產之賣主重組其資產時，例如從 資產公司之群組改爲由借主之地理位置的群組，則出價之 重估可能是不足的，因爲粗略推斷20需被執行。於使用系 統28時，因爲個別資產價値被產生被列入表96、102、116、 130、140及144中，所以這些値可被電子式地重組爲不同的 估價98、104、118、132、142，其“食物鏈”選取標準爲互斥 的，且可由分析者執行估價而選取，其將被進一步描述於 下。假如賣主將資產分組，可輕易地做出依據賣主群組或 資產部分之分組，並可輕易地產生該資產部分之適當估價 146。第三部分42之個別資產値因而被輕易地重組以客觀地 獲取該群組或資產部分之推論估價142。 可利用許多方法以建立資產價値。根據估價之目標， 則不同估價方法之相對優點建立了一特定資產之估價技術 的有利條件。一種方法係類似於一"食物鏈”，其保留假設砟 生方法而選取具有最高信心間隔之間隔。 迢齊.¥1曰鋈吋臺苟員11消費合作社印製 於食物鏈之說明例的前言中，某人可能較偏好藉由公 開市場中之類似資產的買賣以估價一金融資產，而非僅憑 個人意見。於排序中，市場對市場之價値被選取超越一個 人的意見。 以相同方式，則一具有預估現金流重獲之組合資產屮 的資產可被估價以數種估價技術。典型的目標係（以可谇 成之高機率）建立未來現金流將爲何。估價方法依其能力 而被排序，以準確地量化現金流’或現金同等物’具有^r -30- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（28) 少不利變數及/或最大有利變數之預估。資產係由所有具有 優點之可行方法來估價，或者可具有商業邏輯規則以刪除 重複的工作，當已知一旦最佳方法已被使用後則更準確的 方法將排除預估一資產價値之需求時。 爲了提供資產價値之最佳預測，則資產被評估以一食 物鏈中之每一方法，直到每一特定資產均被最佳的可行方 法估價時。一旦發現此最佳價値時，便將資產定爲此價値 ，而不管食物鏈中之其他較低的價値（其具有較多變數） ，並將此價値傳送至完成狀態。 舉例而言，一組合資產係使用一食物鏈以估價。食物 鏈中之第一估價方法爲最吻合估價目標之方法一即找出具 有最高準確度（最緊密之信心間隔）的價値。一旦資產被 估價以一策略（其中建立該獨特資產之價値），則該價値 被傳送至估價表並去除食物鏈中之任何進一步的步驟。未 吻合任何估價方法之原始組合資產中的資產列被保持於未 觸及資產表中。目標係使得此未觸及表中留有零個資產。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 一食物鏈之範例係如下，依偏好之順序。（a )具有 100%現金的資產，（b)具有部分現金的資產，（c)類似 資產之流動性市場價値，（d )直接認證，及（e )推論認 證。 食物鏈方式得以··找出最佳機率分佈模型、減少機率 分佈變數（尤其有關不利的尾部）、提供快速建立機率分 佈而保存顧客群中之所有可用知識的能力、及提供最佳價 値預測於重獲過程中之任何時刻的能力。 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（2ίΟΧ297公釐） -31- " 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印災 A7 B7 五、發明説明（29) 如圖4中所示，出價準備階段168之一般架構係決定出 價164，類似於買賣特權估價範例，其中獲勝的投資者將有 權（但非義務）重獲投資。價値被分離爲三部分於每一資 產部分，即貨幣成分之時間價値、固有價値成分及可能的 現金流成分。貨幣之時間價値及固有價値被決定性地計算 且一旦建立後便很少變動。貨幣之時間價値的計算係採用 一低風險投資之資本的公司成本乘以其代表因執行該投資 而放棄之另一投資機會的可行期間之投資。固有價値係一 已知的流動性資產價値，其超過購買價且於控制資產後便 立即可用。一實施例係妥善交易的債券（security )，其被 購買以低於市場價而成爲組合資產之部分。可能現金流變 數係一適當的勤奮小組所做的假設以及該小組所選取以將 原始資料轉換爲現金流重獲資料流的方法之函數。此處所 述之系統係用以減少負向變數並求得價値。 圖5係一典型的最小三點資產估價1 80之三角形機率分 佈圖。依據程序40，每一金融工具之三種情況的最小値被 評估。一垂直軸182代表漸增的機率而一水平軸184代表重 獲之漸增的部分。圖中顯示面額線1 88之最差情況百分比 186、面額188之最佳情況百分比190、及面額188之最可能情 況百分比與重獲値192。最差情況百分比186之機率爲零， 最佳情況百分比190之機率爲零，而重獲之最可能百分比 192的機率194係由點196所代表的値。於曲線200之下方由連 接各點186、196及190所界定之區域198的大小係代表資產中 之價値。保持於一矩形（由面額188之100%重獲的100%機 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -32- 裝 J 訂·~ ~· I 線 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 580627 A7 ______B7__ 五、發明説明（30) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 率線段204所界定）之區域202中的標記資產價値係可歸屬 於曲線200所表示之資產的面額188之部分的量測。點186、 196與190及線段188與204，以及區域198與202，將隨著相關 資產所選定之選取資料78及資產所應用之標準80及資產價 値重獲之歸屬機率而改變。水平軸184可被表示以貨幣單元 (例如，元）而非面額之百分比。當貨幣單元被使用時， 則不同資產之曲線200下方的區域198將爲貨幣單元，而因 此區域198之量係彼此相關，因而對總出價70、72及74是很 重要的。對於資產之瞭解越多，則曲線200可越爲精確。當 標準80被建立時則應用統計資料至曲線200以協助建立點1 86 、196與190之位置，因而建立區域198並建立資產之預期値 。現金流之時序（其影響價値）可根據時序屬性之統計圖 結果。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印災 例如，現金流重獲時序可被分割爲三段框：0-6個月、 7-12個月、13-18個月，等等。使用演算法134之自動分析器 38可選取框寬度，根據估價之時序的敏感度學習交易相對 於可能由認證者所決定之估計重獲及費用。於一示範實施 例中，應使用最少4個框，當抵扣因素超過25%時。對於10 與25之間的抵扣因素，則應使用最少6個框以涵蓋可能的重 獲週期。 依據程序40，其他的資料來源被選擇以使其一認證者 得以用來評估金融工具中之價値。於該情況下，於程序14 及34由認證團隊94、100、114、122及140所建立之標準80係 有用的。依據流程圖85所述之方法，原始資料被轉變爲一 -33 - 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 A7 B7五、發明説明（31 ) 重獲且一規則組被選取以應用一種估價於該原始資料，而 此規則組被編碼入估價資料庫中以標準80之形式。每次一 群集於程序14、34或40之估價期間被多次觸及時，則產生 一合意預測並應用至該群集。依據系統28，現金流之機率 分佈以及資產部分位準之時序係藉由產生估價轉移函數146 於資產位準而被決定，此函數將採用原始資料、推理其資 料將產生之假設以及聚集資產部分中之個別資產的估價。 因爲並非所有重獲都是均勻的，所以提供一種方法以 建立現金流重獲之可變性。個別資產被聚集以群組展露。 於容許時間內傳統地認證儘可能多的面額，識別其一相當 大的樣本保留於群集。群集儲備係使用一相當於面額數之 一百五十五加上2.65%的樣本大小以及變數之復原分析而被 預測。如此產生三十之樣本大小於100筆資產之面額數、 150於1，000筆資產之面額數、400於5,000筆資產之面額數、 500於10,000筆資產之面額數、及600於20,000筆資產之面額 數。 於統計推論程序40期間，組合資產12之第三部分42中 剩餘的資產被群集以描述性認證屬性或標準80，且隨機之 樣本被取自每一群集及已認證之樣本。於一實施例中，當 資產位準平均數變數低於10%時，則便停止自程序40中之 取樣。於另一實施例中，當資產部分位準平均數變數低於 15 %時，便停止取樣。組合資產平均數變數不被使用爲一 停止點，假如潛在之銷售的單元小於整個組合資產時。依 據程序40，則群集取樣之重獲估價被推論至相應的群集總 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） - 34- 580627 A7 ___ B7_ 五、發明説明（32) 數上。於使用系統28時，其目標係經由三或更多唯獨群集 以觸及每一推論之資產估價。於程序40期間，一群集之認 證信心及描述性屬性之關聯性被權衡。 舉例而言，非爲限制，0 =無任何信心此群集之描述性 屬性將提供一有意義的估價；1 =有充分的信心此群集之描 述性屬性將提供如個別地認證每一工具般準確的估價，而 介於1與〇之間的數字表示估價之部分信心。這些値之協調 發生於調整過的信心分析表130。於程序40中，於資產位準 上之現金流係接著藉由總體經濟係數而被調整於調整過的 信心分析表140中。於一實施例中，總體經濟係數相關於主 要資產類別，例如（非爲限制）不動產居住貸款或商業設 備貸款。該等係數可爲全球地適用，例如（非爲限制）法 律趨勢、國內生產總値（“GDP”）預估、保證人趨勢、存款 (collections)效率、借主群組碼，等等。 一種用以取樣一組合資產之方法包含搜尋於關鍵資產 、借主、及其嚴重地影響/產生風險之屬性的附帶特性之間 。以下表A提供一資產估價情景中之組合資產屬性的範例 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 列 -35- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X 297公釐） 580627 經濟部智慈財產局員工消費合作社印製 A7 B7五、發明説明（33 ) _表A :組合資產屬性 借主多少（依借主群組UPB) 安全的 組織的（是/否） 擔保的 貸款型式（期間、循環，等等） 來自第一位置中之抵押權的％ UPB 存款得分（0 =差，1=優） UPB之12個月的存款％ 本金之最後付款的％ #借主貸款 借主UPB之貸款的部分 單一家庭居住 居住 零售 工業 醫院 理解力 多數家庭 已開發土地/未開發/其他 辦公室 股票/保證金貸款 資產屬性之分割係藉由將屬性編碼爲“模擬變數”而完成 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X 297公釐） -36- (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 580627 A7 B7 五、發明説明（34) 。例如，一共同資產屬性爲“借主是否於最近12個月內付款 ? ”，假如答案爲是則以一變數編碼爲“ 1”，否則編碼爲“0” 。類似的“模擬變數”被使用於其他資產屬性。 分割程序被完成，藉由使用任一統計程序，其處理編 碼的資產屬性以將組合資產分割爲類似資產之群組。其一 種演算法爲K平均數群集·。於一範例中，其中使用三種資 產屬性：未付之本金結餘（UPB)、付款之機率（從0至1的 得分）、及安全得分（不動產抵押品所擔保之機率），資 產可被分類爲具有類似屬性之五個群組。 一旦執行資產之分組後，則欲採用及提出以利進一步 認證檢視之樣本數被計算，藉由：建立信心位準（以其做 出有關每一分割（k )中之總重獲的聲明）、建立精確性（ 以其某人所欲建立之每一分割（h )中的總重獲）、及提供 位準之現場預測及重獲之範圍而成爲總未付本金結餘（UPB )(R )之百分比，依據： (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁)

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Yd{yi -Rxt)1 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製

N n =樣本大小 N =群集大小 樣本i之UPB y 1 =樣本i之重獲 -37- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（35 ) N ! ! 心十一=,群集預期的重獲％

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N Σ:, (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) h2^k2xn 1-一 xLl—L·^- (方程式 C) h =預測y之誤差容限卜Σ*^ with之 \ -a Σ-^ί Ν Σρ^/ ν γΛ = Λ令玄》言令（方程式D) k=契比雪夫公式中之常數： \ΥΛ-μΫί\^φαΓ(Ϋχ)具有機率 Η-去 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 藉由解出η之方程式C，則可獲得既定群集之所需的樣 本大小。解出方程式C進一步容許使用者確定η (以l-1/k2 之計算得樣本大小的機率），而相關的認證値將預測總群 集重獲至h之誤差內，假設其總分割重獲之預測係使用方 程式D而被決定時。 實際上，若無可用資料則不易預測總重獲之變化性。 一空白表格程式實施上述工作，藉由產生資料於一 Monte Carlo模擬，並透過其結果之分析以引導使用者直到取得一 -38- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（36) 適當的樣本大小。 表B提供從一 20筆貸款之群組的硏究所得之範例，以 預測（預期）之重獲於UPB的20%與30%之間，及UPB之 範圍於1MM與2MM之間。八個樣本是必須的，以預測具有 75%信心指數之20筆貸款的總重獲於實際上10%之內。 表B :樣本大小空白表格程式幫助系統

請 先 閱 讀 背 之 注 意 事 項( 再, 裝 訂 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 適當的變數調整預測被執行於每一資產且估價表被建 構以包含每一資產於組合資產中。重獲被估價以銷售之單 元的連續機率，其於一實施例中爲資產部分。於使用系統 28時，收益（return)之內部費率（“IRR”）及變數將接著被 評估。較佳的資產部分具有較低的變數於一既定的IRR。使 用企劃之抵扣率而評估出每一資產部分之淨現値（“NPV”） 係大於0。一抵扣率係決定自本金之機會成本，加上FX交 易成本，加上預測現金流重獲之變數所固有的一般不確定 性之風險。假如似乎有大於百分之五之不確定性其企劃將 線 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -39- 580627 A7 B7 五、發明説明（37 ) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 具有負的NPV時，則不出價。交易評估係依其具有下列決 定標準之資產部分：IRR、一資產部分中之IRR的風險便數 、預測的意願與資產部分之支付的能力、獲利之時刻（ “TPP”）與由資產部分之償付的風險便數、以及由資產部分 抵扣至無風險率之預期現金流的NPV。 於競爭出價環境（當組合資產之內容係不可協商時） 中，則投資者或賣主具有強烈的財務動機以僅選取將提供 其總體金融結構最佳風險/收益之交易的可得總資產的部分 。符合最小風險/收益預期値且具有最大有利機率之較高機 率的資產更能吸引投資者。 整體組；被劃分爲個別可銷售的子組合資產或資產部 分。每一資產部分具有一預估的現金流機率分佈及來自先 前分析的持續期間。這些資產部分被接著賦予一試驗價。 新的資產被組合與賣方或買方之現有資產績效，並執行 Monte Carlo實例產生（以其所使用之交互相關）。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印^ 資產部分選取程序包含隨機選取不欲購買之資產部分 。一旦組合資產效益呈現某一模式，則可藉由統計最佳化 以找出用何種價格購買受侷限之資產部分的最佳選擇。 使用NPV可能產生誤解，由於關連與雙重抵扣之效益 ，該雙重抵扣將發生於悲觀的實例景況被抵扣以獲得PV時 。使用延遲獲利可克服此限制，且邊緣資本成本或無風險 率被用於抵扣，當由分析者執行估價以決定時。 推論估價程序40之監督的學習方法206及部分取樣程序 108之步驟120、122與126具有本質上的相似性，亦即認證者 -40- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 經濟部智慧財產局員工消费合作社印製 A7 _ _ B7_ 五、發明説明（38) 係主動地介入該方法，但是該方法係自動化的。圖6係一流 程圖以說明一自動認證可分割金融工具資產之方法2 1 0。金 融工具之第一群集係由共同屬性而界定（212)。有關該價 値之一專家意見214被提供給其來自根據屬性而界定之群集 的選取樣本。此意見被用於一樣本認證方法2 1 6，而其屬性 之組合被檢視並協調（218)。方法210接著選取並設定欲 使用之個別屬性（220 )，且接著將個別資產分類爲群集（ 222 )。群集估價被應用至每一群集資產（224)。使用該 群集估價，則該等價値係依據一規則而被廢除隔離（226 ) 以產生一信用分析表228。 圖7係包含數個模組之未監督的學習2 0 8之一示範實施 例的流程圖。一資料獲取模組230任何可得的相關資料78。 一變數選取模組232識別其經由信用檢視而認爲緊要的資產 相關變數，或是於分離各個資產群組時具有最顯著影響力 者。一等級分割模組234根據由分析者所選取之關鍵變數以 將整個組合資產分割爲框。一 FCM模組236進一步根據資產 資料之自然結構以將每一框分類爲群集。一認證檢視模組 23 8對每一群集指定預計的現金流及風險得分138 (如圖3中 所示）。此得分被接著供應至其來自已於程序40中調整過 的群集之資產的信用分析表136中的個別資產價値，以產生 調整過的信甩分析表140。此程序係反覆而連續的，且可由 電腦所執行以使得其可持續進行當標準認證正於別處所執 行時。 圖8說明用以取代圖3及4所述方法之另一示範的推論估 請 先 閲 讀 背 ιέ 之 注 意 事

赉 裝 訂 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) Α4規格（210Χ297公釐） -41 580627 A7 B7 五、發明説明（39) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 價方法。於另一方法240中，一種七個步驟的方法被使用以 快速地估價一不動產貸款組合資產，其係使用完整認證、 部分認證及推論估價之組合。首先，資產係依據風險而被 取樣（242 )。第二，資產被認證（244 )，且其估價被記 錄。第三’市場價値群集被形成（246 )，例如藉由FCM ( 如下所述）。第四，已認證資產之復原（regression )模型 被建立（248 )。第五，從那些先前所建立（248 )的模型 中選取已認證資產之一最佳模型（2 5 0 )。第六，計算所選 取模型之分數（counts) ( 252 )。第七，將（250 )所選取 之模型應用至組合資產12之未認證的或推論估價的部分42 ，以一種依分數加權之方式來預測每一未認證資產之個別 價値。依據方法240所產生之個別資產價値被接著置入調整 過的信用分析表140 (參見圖3 )。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 於取樣資產（242 )時，認證者使用分層的取樣來選取 資產以利詳細的檢視。其層級係建構自抵押品屬性。不動 產組合資產之抵押品屬性的範例包含：抵押品使用（商用 或居住用）、先前的估價總數、市場價値群集（從先前估 價總數所預測）、土地面積、建築面積、目前估價總數、 法院拍賣變現價、房地產型式及房地產位置。通常，資產 被取樣以一種反向的方式，亦即故意地從一依遞減之未付 本金結餘（“UPB”）或先前估價總數（“PAA”）而排列的表 中選取。 認證（244 )係一項主要爲人工的程序，其中專家認證 者將價値之標註（notation )歸屬至抵押品資產。已認證之 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（ 210X297公釐） -42 - 580627 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 Μ Β7五、發明説明（4〇) 估價被儲存於一主資料庫表，例如資料庫76 (顯示於圖2中 )。估價通常被總結以貨幣單位（例如，100,000 KRW)， 以當時流通的市場價格。 圖9係系統28所使用之方法的自動部分之高階槪圖290 。自動程序係由認證者使用以協助根據程序34 (亦參見圖3 )之完整認證。於程序34所得之資訊被應用於推論估價程 序40，以減低金融工具之審慎稽核（due diligence )估價之 間的成本及不確定性，並減少審慎稽核估價之間的成本及 變化性。該等估價進行一種現金流模型，其包含資產位準 估價146、決定性現金流橋148、推測現金流橋152及現金流 表150。所得的出價估價154進行賭博策略160及管理調整162 以產生最後出價1 64。 圖10係形成群集246之一示範實施例的流程圖。於形成 群集246中，認證者藉助於演算法（例如演算法134 (顯示 於圖3中））以執行使用分類及復原樹（“CART”）爲基礎的 模型之分析，其獲得以抵押品用途及市場價値（“CUMV”） 群組之UW資產的分組，其使用先前估價總數（“PAA”）爲 驅使變數。 以下槪述兩種方式以預估CART爲基礎的模型之績效 。一種方式利用一 CART爲基礎之方式的平方誤差總和相 對於一簡單模型的平方誤差總和之比率，其被稱爲誤差比 率。一簡單模型係一種對所有資產指定一平均資產價格的 •鲁 模型。第二種方式係計算一確定之係數，標示爲R2，且定 義爲 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -43- 580627 A7 B7 五、發明説明（41 ) R: (SSE/SST)，其中SST係平方之總和 R2係每一分割中之單一資產相對於整個總數的貢獻， 於一特定分割中之一資產的R2値越高，則其貢獻便越高。 不同組合資產分割係根據兩種方式而被評等，此兩種方式 包含：提示每一組合資產分割中之模型的預測能力有多好 ;藉由定出（例如）每一賢產部分之價値以提供一適宜位 準給出價者。 請 先 閱 % 背 面 之 注 意 事 項 再 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -44- 580627 A7 B7 五、發明説明（42 ) 0 %8to 卜 I9cn§ %90o <Noo8H9o %9寸0 is %ΙΙΌ 91 %寸1.0 96196Π %s.o

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gl-N(wlsg)HSS §3 e83 soo §u gHlgsljg皿 屋elss g 霉l^(lHV3lmss 雲 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) Α4規格（210X297公釐） -45 - 580627 A7 B7 五、發明説明（43) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 第一步驟係界定相關的組合資產分割。該等分割可爲 預先界定的資產部分，例如，根據企業、未付之本金結餘 (UPB )總額、區域或消費者風險。上述表c係根據資產部 分及資產評等（B或C )之界定分割的範例。 表C提供一輸出自關於一具有五個資產部分及兩種不 同資產型式（B與C)之組合資產的硏究之範例。該表顯示 誤差比率如何被評等於不同分割。同時，每一資產之R2亦 被計算於每一分割中之型式C的資產。 第二步驟係計算CART模型及簡單模型（平均價格之 推斷）之每一相關組合資產分割的SSE價値。誤差比率之 計算係由根據CART模型之SSE除以根據簡單模型之SSE。 假如誤差比率小於一，則CART爲基礎之模型係較簡單模 型爲佳的預測。更有利地，一種最佳模型可結合CART及 簡單模型而成爲一種“混合”模型，藉由依據誤差比率量度（ metric )而選擇每分割中執行最佳的模型。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 第三步驟係計算每一組合資產分割中之每一資產的R2 値。每一資產之R2被計算以（每分割之SST-每分割之SSE )/(所有資產之總SSTx每一分割中之資產數目）。 最後，所有分割係根據第二步驟中所計算之誤差比率 及第三步驟中所計算之R2値而被評等。此模型可準確地預 測其以兩種量度（誤差比率及R2)均評等爲高的分割之價 値，而最佳模型係使用這些量度而被組合。 表D顯示根據兩種績效量度之型式C (從表C)資產的 五個資產部分之相對評比。 本紙張尺度適用中國國家標隼（CNS ) A4規格（210X297公釐） -46 - 580627 A7 B7 五、發明説明（44 ) 表D :組合資產分割評等 資產部分CO C R平方 評等誤差比率 評等R平方 CO 01 0.73 0.18% 2 2 CO 02 0.61 0.06% 1 · 5 CO 03 1.58 0.46% 5 1 CO 04 1.47 0.11% 4 4 CO 05 1.20 0.14% 3 3 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 圖10係一流程圖以說明使用FCM來選擇組成模型之群 集的形成群集246之示範實施例。電腦38 (顯示於圖2)形 成群集246，藉由採用選取之資料78並執行FCM分析以產生 群集。 圖11顯示建立模型248、選取最佳模型250及計算總數 252，其中係使用資料庫76以建立六個模型。電腦38 (顯示 於圖3中）執行此程序。模型建立248被使用以協助認證者 將資產排定優先順序以利完整認證14及樣本爲基礎的認證 34，以及推論估價^ 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 圖11之下半部爲一表格，其顯示從六個依據建立模型 248d所建立之模型中選取最佳模型250的一個示範實施例。 該等模型隨著哪個變數被使用爲X’s而改變。所有模型均使 用CUM V群集（這些係存在於所有資產中）。來自建立模 型248之模型被使用以預測法院拍賣價格（“CAV”）256，以 及市場價格（“MAV”）25 8。其他實施例（未顯示）使用其 他模型以預測其他價格。 -47- 本纸張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 五、發明説明（45 ) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 於選取最佳模型250中，需考慮（於此，K = 6)之K復 原模型的最佳模型被選取。最佳模型被選取於每一 UW資 產，依據下列量度： m丨，其中y係 待預測之UW値，而 一 係來自kih復原模型之預測，於 k = 1,2,.........，K 〇 於計算總數252中，計算其每一 CUMV群集中被選取之 每一 K模型的次數。圖11含有CAV及MAV模擬範例之這 些總數。其他模擬範例被使用於其他實施例中。 當應用模型254時，使用來自其產生每一未認證資產之 預測的所有模型之加權平均預測。該等加權係構成自計算 總數252之頻率，而該等預測係來自模擬程序。於一實施例 中，使用一種商業統計分析軟體（SAS)以產生模型。使用 SAS系統之一人工部分爲每一未認證（non-UW)資產將獲 得一預測的UW値自每一其中未認證資產出現有每一輸入 變數（即，“X變數”）的模型。其他模擬套裝軟體均共用此 特徵。下列方程式E詳述此程序。 (方程式E) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 yi 一 LJ,k 於方程式E中，假如模型k產生資產1之一預測時， 則Iu = 1，而否則便爲零；fijk=模型k被選取於ithCUMV 型式（i=l，2)及jIhCUMV群集（j = l，2,3)中之UW資產的 次數總計；而 h =來自模型k之^的預測。需注意僅 -48 - 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210Χ297公釐） 580627 A7 B7 經濟部智慈財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（46 ) 有一貢獻來自每一其中一資產具有一預測之模擬方式，各 以其模擬方式被選取於相同CUMV群集之所有UW資產的 次數來加權。 程序240亦被使用以評估平均預測之信心下限（Lower Confidence Limit “LCL”）及信心上限（Upper Confidence Limit “UCL”），以取代方程式E中之 ^ 的相對應統 計數値。 再次回來參考圖3，監督的學習方法206及未監督的學 習方法208使用群集（clustering)。“群集”係一種工具，其 嘗試存取資料組合的型態之間的關係，藉由將各型態組織 成爲族群或群集所設定，以致其同一群集中之型態較不同 群集中之型態更爲相近。亦即，群集之目的在於從大量資 料組合中提取資料的自然群組，其產生某一系統特性之簡 明表述。未監督的學習步驟208利用一種模糊群集方法（ “FCM”）及知識工程學以自動地組合資產以利估價。FCM係 一種已知的方法，其已被廣泛地使用並應用於統計模擬中 。該方法之用意在於將群集內距離減至最小並將群集間距 離增至最大。通常係使用歐幾里德距離。 FCM 248 (參見圖10)同時將群集內距離減至最小並將 群集間距離增至最大。通常係使用歐幾里德距離。FCM係 一種將成本函.數減至最小之互動最佳化演算法。 (方程式 F) (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 、言

本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -49 - 580627 A7 B7 五、發明説明（47 ) 其中η爲資料點之數目；c爲群集之數目，Xk爲第k資 料點；Vi爲第i群集中心；// ik爲第i群集中之第k資料的 會員等級；m爲大於1之常數（通常m = 2)。注意其A ik爲 實數且介於[0，1]之間。表示其第i資料確定於第k 群集中，而//ik=0表示其第i資料確定不於第k群集中。假 如// 0.5，則表示其第i資料係部分地於第k群集中達等 級0.5。直覺地，成本函數將被減至最小，假如其每一資料 點均確實屬於一特定群集且無會員之部分等級於任何其他 群集。亦即，無任何模糊不淸於指定每一資料點至其所屬 之群集時。 會員之等級// u被界定以 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝· 訂

經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 I (方程式G)’人|尤「「』J 直覺地，於群集中心Vi之資料點Xk的會員等級’ ，隨著Xk越接近Vi而增加。同時，以ik將隨著Xk越遠離Vj (其他群集）而減小。 第i群集中心Vi被界定以 ί線- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) Α4規格（210Χ 297公釐） -50- 580627 A7 B7 五、發明説明（48 ) V,

ihJ (方程式Η) 直覺地，第i群集中心，Vi，係Xk之座標的加權總和 ，其中k係資料點之數目。 首先以群集之一所欲數目c及每一群集中心Vi， i=l，2,…，c，之初始預測，則FCM將收斂至％之一解答’其 代表一局部最小値或者成本函數之一鞍點（saddle point) 。FCM解答之品質，如同大多數非線性最佳化問題般，係 主要地根據初始値（數目c及初始群集中心Vi )之選擇。 於一示範實施例中，整個組合資產12被分割以未監督 的模糊群集，而每一群集係由認證專家所檢視，藉以協助 認證者選擇完整認證14及樣本認證34之金融工具。另一方 面，此FCM可僅應用於部分42。結果，每一群集被指定一 HELTR複合得分，以利調整（138 )之目的（參見圖3 )。 本質上，HELTR複合得分獲取現金流之預期値及範圍、其 時序及每一群集相關之風險。 現在參考圖2，完整認證部分16相對於總組合資產12之 比率爲（於一示範實施例中）資產之25 %以及所有資產之 面額的60 %。這些資產之完整認證係由其大小及價値而被 擔保。然而，此認證對所有認證者均爲相當一致的，所以 此認證不太可能產生顯著的出價變異。然而，剩餘的40 % 請 先 閱 讀 背 面 之 注 意 事 項j Μ 填 寫 本 頁 裝 訂 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -51 - 580627 A 7 B7 五、發明説明（49) (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 包括部分36及42，其（於示範實施例中）構成資產之75% ，但是直到認證前只有面額之40%爲高度不確定的。至其 部分36及42f中可見之價値的程度，例如無任何限制，有一 額外的百分之五於其總推斷，其差異代表介於臝得或輸掉 整個組合資產出價或整個資產部分出價之間的差異，亦即 數億元之利潤。 於保險策略之情況下，依據程序40，統計資料被用以 嘗試回答三個基本問題：（a ).我們應如何收集資料？ （ b )我們應如何槪述我們所收集之資料？及（c )我們的資料 槪述有多精確？演算法134回答問題（c)，且其爲一種無 須複雜推理證據之電腦爲基礎的方法。用於保險策略推論 估價之演算法1 34適合於回答對於傳統統計分析而言爲太複 雜之統計推論。用於保險策略估價之演算法134模擬統計預 測之分佈，藉由以取代重複地取樣。此演算法通常係由三 個主要步驟所組成：（I )以取代取樣，（II )評估相關的 統計資料，及（III)預測標準偏差。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 依據保險演算法1 34，則NPV標準誤差之預測被執行如 下。對於每一風險模型及對於該等模型中之每一分割，假 設有N個策略於分割中，則η個樣本係使用以取代取樣而 被選取（例如，η= 100)。於此範例中，每一樣本亦含有Ν 個策略。對於.每一樣本，以及對於所有歷史策略： 丄 __Σ(μ

Ew Z(wtdcxp) (方程式 I ) 0.72858 -52- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） 580627 A7 B7 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（50) 接下來，淨目前値係由NPV= Σ P- Σ Ε-( Σ C)x A/Ew ( 方程式J)所產生於最近的策略。計算nNPV値之樣本標準 偏差。於方程式I中，Act爲實際的索賠（claim )而 Wtdexp爲每一個別策略之加權的預期索賠。 圖12係示範標準80及信用評分之示範規則組138的表格 。其他標準亦可被選取，根據金融工具之型式及特別的出 價條件或者出價者之任何其他需求或偏好。 圖13係類似於樹狀圖表66(參見圖2之下部分）之更詳 細的樹狀圖表260。於圖13中，其隔離係依據（a)是否安全 ，（b)是否循環往復（revolving) ，（c)最後付款是否爲 零。其結果爲六個群集262、264、266、268、270、272，一 般已知爲“搖動者（shaker)樹”。 圖14顯示依據本發明之一實施例的示範系統300。系統 300包含至少一構成爲伺服器302之電腦及多數耦合至伺服 器302之其他電腦304以形成一網路。於一實施例中，電腦 3 04爲包含一網路瀏覽器之用戶系統，而伺服器302係經由 網際網路而可存取至電腦304。此外，伺服器302爲一電腦 。電腦304係透過許多介面而互連至網際網路，該等介面包 含網路（例如局部區域網路（LAN )或廣域網路（WAN )) 、撥號連接、纜線數據機及特殊高速ISDN線路。電腦304 可爲任何能夠連接至網際網路之裝置，其包含網路電話或 其他網路可連接設備（包含無線網路及衛星）。伺服器302 包含一連接至中央資料庫76 (亦顯示於圖2中）之資料庫伺 服器306’其含有描述資產之組合的資料。於一實施例中， (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝· 訂 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -53- 580627 A7 B7 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 五、發明説明（51) 中央資料庫76被儲存於資料庫伺服器306上，且由電腦304之 一上的使用者透過電腦304之一登入伺服器子系統302而存 取。於另一實施例中，中央資料庫76被遠端地儲存自伺服 器302。伺服器302被進一步構成以接收並儲存上述資產估 價方法之資訊。 雖然系統300被描述爲一種網路連接的系統，但是此處 所描述以利審查之方法與演算法以及組合資產之運用亦可 被實施爲一種未連接至其他電腦的獨立電腦系統。 圖15係一圖形320，其顯示系統300中所實施之審慎稽核 工具及程序。圖320包含審慎稽核資訊（含一字典322、一 工具圖書館324、一交易現狀貯藏處326、連結328及儀錶板 3 30 )之貯藏處，其中可存取有關審慎稽核資訊的檢視。一 工作處332容許儲存其審慎稽核團隊所收集之審慎稽核資訊 。一結果區334包含先前經驗（含出價結果）之事先儲存的 結果。一交易估價區336包含之前及目前交易的儲存估價以 利比較。 此系統一般被稱爲一虛擬戰鬥室（如圖320中所示）， 其包含高階的映圖以及審慎稽核角色與責任之相關描述， 以使得合作者可看出何人具有功能上的責任、身爲團隊成 員之個人在審慎稽核職責上適應得如何、以及應向誰索取 相關資訊。同時亦包含具有里程碑之計晝時間軸且其工作 係安排爲Gantt圖表、PERT圖表及文字，以使得其關鍵的 可達成時序係依據來自團隊之輸入而產生，並接著使全球 的審慎稽核團隊均可取得。計畫時間軸係當作一種控制機 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝· 訂 Ϊ1 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -54- 580627 A7 B7 五、發明説明（52 ) 構以保持審慎稽核及時完成並考慮到對於時程之“萬一 ”的改 經 濟 部 智 慧 財 產 局 消 費、 合 作 社 印 製 變〇 於儀錶板330中之一計畫回饋機構包含圖形指示器之一 輕易可讀的組合，其追蹤關鍵的審慎稽核可實現事項，例 如，已完成之認證的型式及量、總計晝預算及可實現事項 之狀態。一具有顯要之本地及全球日期、假日、假期、及 已識別之可實現事項的計畫行事曆係包含於回饋機構中， 其亦包含團隊成員及合作者之聯絡資訊，包含電話、電子 郵件信箱及地址資訊。又進一步包含一計晝“待辦事項”表列 及狀態，以使得全球團隊可掌握待完成之工作並可淸楚瞭 解其狀態。 系統300 (如圖14中所示）包含各種功能之一共用的儲 存處而以此一方式保有計畫檔案及資訊，使得合作者可存 取便於擷取的資訊。利用一中央化的資訊流映圖（其識別 資訊之來源及使用）以執行有關審慎稽核團隊目標所需之 決定。其中一範例係原始資料之轉換，透過相關的計算及 資料操縱以設定出價。 系統300中包含金融模型及資料操縱及可用於審慎稽核 之商業程序工具的中央化貯藏處，同時中央化貯藏處亦包 含從過去審慎稽核經驗之商業整理與編整的歷史上“最佳實 例” ’或者其亦使得團隊可輕易地部署及恢復從過去經驗所 學得的知識及課程。一中央化的“黃金標準”資料庫包含所有 相關的估價資訊及有關審慎稽核的事實。此資料庫被檢視 其資料的完善且具有控制備份之有限存取。認證資料及估 請 先 閱 面 之 注 意 事 項 存 本纸張尺度適用中國國家標準（CNS > A4規格（210X297公釐） -55- 580627 A7 B7 五、發明説明（53) 價程序被中央化地儲存，以使得所有認證不會取決於任一 分支處，而可被遠端地達成。 雖然已藉由各個特定實施例以描述本發明，但那些熟 悉本項技術者將理解本發明可於申請專利範圍之精神與範 圍內執行修改。 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 裝·

，1T 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 -56- 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) Α4規格（210Χ297公釐）

Claims (1)

1. 580627 A8 B8 C8 D8 ) [Lf> 六、申請專利範圍 第901 2031 0號專利申請案 中文申請專利範圍無劃線替換本 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 民國92年3月I4日修正 1. 一種於審慎稽核議題上合作的方法，該方法包括下列 步驟： 於一來自過去審慎稽核活動之貯藏處存取儲存的、累 積的知識； 根據過去審慎稽核活動之合倂的分析建立區塊以實施 審慎稽核決定準則；及 將來自目前審慎稽核活動之新累積的知識儲存入累積 知識之貯藏處。 2. 如申請專利範圍第1項之方法，其中於一貯藏處中存 取儲存的、累積的知識之該步驟進一步包括存取至少商業 程序、電腦系統、分析工具、金融模型、資料操縱工具、. 商業程序工具、方法學與分析學之一的一套之步驟。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 3 ·如申請專利範圍第1項之方法，其中於一貯藏處中存 取儲存的、累積的知識之該步驟進一步包括存取一高階映 圖及審慎稽核團隊中之角色與責任的相關描述之步驟，以 使得團隊成員可看出何人具有功能上的責任、身爲團隊成 員之個人在審慎稽核團隊中適應得如何、以及應向誰索取 資訊。 4.如申請專利範圍第1項之方法，其中根據合倂的分析 建立區塊以實施寧慎稽核決定準則之該步驟進一步包括存 取一具有里程碑之審慎稽核計晝時間軸及其被整理爲至少 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210 X 297公釐） 6 80 cc fij yv.，.，、·' -i-'/ ί ABCD 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 六、申請專利範圍 Gantt圖表、PERT圖表及文字之一的工作之步驟，以使得 其關鍵的可達成時序係依據來自審慎稽核團隊成員之輸入 而產生於審慎稽核計畫開始時。 5 ·如申請專利範圍第1項之方法，進一步包括存取一計 畫回饋機構之步驟，該計畫回饋機構包含圖形指示器以追 蹤至少已完成之認證的型式及量、總計晝預算與可實現事 項的狀態之一的關鍵審慎稽核可實現事項。 6 ·如申請專利範圍第5項之方法，其中存取一計晝回饋 機構之該步驟進一步包括存取已識別的顯要本地及全球日 期之一審慎稽核計晝行事曆的步驟。 7. 如申請專利範圍第1項之方法，進一步包括儲存審慎 稽核團隊成員及合作者之聯絡資訊的步驟，該聯絡資訊包 含至少電話號碼、電子郵件位址及郵遞地址資訊之一。 8. 如申請專利範圍第1項之方法，進一步包括儲存一審. 慎稽核計畫待辦事項表列以及該待辦事項表列上之項目的 狀態之步驟。 9. 如申請專利範圍第1項之方法，其中儲存新累積的知 識之該步驟進一步包括產生各種審慎稽核功能之一共用儲 存處以儲存計畫檔案及資訊的步驟，以使得團隊成員及合 作者可存取及擷取其資訊。 10·如申請專利範圍第1項之方法，其中儲存新累積的知 識之該步驟進一步包括產生一資訊流程映圖之步驟，該資 訊流程映圖識別資訊之來源及使用以用來執行審慎稽核決 定。 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) ;裝· 訂 4 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -2 - 580627 A8 B8 C8 D8 六、申請專利範圍 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 11 ·如申請專利範圍第1項之方法，其中存取儲存的、累 積的知識之該步驟進一步包括存取從過去審慎稽核活動所 整理與編整之歷史上的最佳實例的步驟。 12.如申請專利範圍第1項之方法，其中存取儲存的、累 積的知識之該步驟進一步包括存取相關估價資訊之一資料 庫及有關審慎稽核之事實以估價一組合資產的步驟。 1 3 · —種致能一審慎稽核團隊於審慎稽核議題上合作的 系統（3 0 0 )，該系統包括： 至少一電腦（304 ); 至少一伺服器（302 )，其裝配有從先前審慎稽核活動 累積之知識的貯藏處其將過去審慎稽核活動之合倂的分 析建立區塊應用至審慎稽核決定準則，並將來自目前審慎 稽核活動之新累積的知識儲存入累積知識之貯藏處；及 連接該至少一電腦至該伺服器之一網路。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 14·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有至少商業程序、電腦系統、分析工具、金 融模型、資料操縱工具、商業程序工具、方法學與分析學 之一白勺一套° 1 5 ·如申請專利範圍第1 3項之系統（3 00 )，其中該伺服 器（302 )裝配有一高階映圖及審慎稽核團隊中之角色與責 任的相關描述，以使得團隊成員可看出何人具有功能上的 責任、身爲團隊成員之個人在審慎稽核團隊中適應得如何 、以及應向誰索取資訊。 16·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -3 - 580627 A8 B8 C8 D8 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 #、申請專利範圍 器（302 )裝配有一具有里程碑之審慎稽核計畫時間軸及其 被整理爲至少Gantt圖表、PERT圖表及文字之一的工作， 以^衣據來自審慎稽核團隊成員之輸入而產生關鍵的可達成 時序。 17·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有一計畫回饋機構，其包含圖形指示器以追 蹤至少已完成之認證的型式及量、總計畫預算與可實現事 項的狀態。 18.如申請專利範圍第17項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有一具有已識別的顯要本地及全球日期之審 慎稽核計晝行事曆。 19·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有審慎稽核團隊成員及合作者之聯絡資訊， 該聯絡資訊包含至少電話號碼、電子郵件位址及郵遞地址. 資訊之一。 20.如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有一審慎稽核計畫待辦事項表列以及該待辦 事項表列上之項目的狀態。 21·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有各種審慎稽核功能之一共用儲存處以儲存 計晝檔案及資訊，以使得團隊成員及合作者可存取及擷取 其資訊。 22·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有一資訊流程映圖，其識別資訊之來源及使 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) i裝· 訂 d 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -4- 580627 A8 B8 C8 D8 六、申請專利範圍 用以用來執行審慎稽核決定。 (請先閲讀背面之注意事項再填寫本頁) 23·如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（ 302 )裝配有從過去審慎稽核活動所整理與編整之歷史 上的最佳實例。 24. 如申請專利範圍第13項之系統（300 )，其中該伺服 器（302 )裝配有相關估價資訊之一資料庫及有關審慎稽核 之事實以估價一組合資產。 25. —種架構以有效提供資訊給審慎稽核團隊之電腦（ 38)，該電腦被規程以： 儲存累積的知識於一來自過去審慎稽核活動之貯藏處 將過去審慎稽核活動之合倂的分析建立區塊應用至審 慎稽核決定準則；及 將來自目前審慎稽核活動之新累積的知識儲存入累積. 知識之貯藏處。 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 26. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 至少商業程序、電腦系統、分析工具、金融模型、資料操 縱工具、商業程序工具、方法學與分析學之一的一套。 27. 如申請專利範圍第25之電腦（38)，其係規程有一 高階映圖及審慎稽核團隊中之角色與責任的相關描述，以 使得團隊成員可看出何人具有功能上的責任、身爲團隊成 員之個人在審慎稽核團隊中適應得如何、以及應向誰索取 資訊。 28. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -5 -

   580627 六、申請專利範圍 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 一具有里程碑之審慎稽核計畫時間軸及其被整理爲至少 Gantt圖表、PERT圖表及文字之一的工作，以依據來自審 慎稽核團隊成員之輸入而產生關鍵的可達成時序。 29.如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 一計畫回饋機構，其包含圖形指示器以追蹤至少已完成之 認證的型式及量、總計晝預算與可實現事項的狀態。 30·如申請專利範圍第29項之電腦（38 )，其係規程有 一具有已識別的顯要本地及全球日期之審慎稽核計畫行事 曆。 3 1 ·如申請專利範圍第2 5項之電腦（3 8 )，其係規程有 審慎稽核團隊成員及合作者之聯絡資訊，該聯絡資訊包含 至少電話號碼、電子郵件位址及郵遞地址資訊之一。 32. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 一審慎稽核計畫待辦事項表列以及該待辦事項表列上之項· 目的狀態。 33. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 各種審慎稽核功能之一共用儲存處以儲存計畫檔案及資訊 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 ，以使得團隊成員及合作者可存取及擷取其資訊。 34. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 一資訊流程映圖，其識別資訊之來源及使用以用來執行審 慎稽核決定。 35. 如申請專利範圍第25項之電腦（38 )，其係規程有 從過去審慎稽核活動所整理與編整之歷史上的最佳實例。 3 6·如申請專利範圍第25項之電腦（38)，其係規程有 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X297公釐） -6 - 580627 A8 B8 C8 D8 福无 六、申請專利範圍 相關估價資訊之一資料庫及有關審慎稽核之事實以估價 組合資產。 (請先閱讀背面之注意事項再填寫本頁) 經濟部智慧財產局員工消費合作社印製 本紙張尺度適用中國國家標準（CNS ) A4規格（210X 297公釐）