WO2014010155A1 - 入出金ログ分析装置、入出金ログ分析方法および入出金ログ分析プログラム - Google Patents

入出金ログ分析装置、入出金ログ分析方法および入出金ログ分析プログラム Download PDF

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WO2014010155A1
WO2014010155A1 PCT/JP2013/002590 JP2013002590W WO2014010155A1 WO 2014010155 A1 WO2014010155 A1 WO 2014010155A1 JP 2013002590 W JP2013002590 W JP 2013002590W WO 2014010155 A1 WO2014010155 A1 WO 2014010155A1
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WO
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deposit
withdrawal
trend
unit
sign
Prior art date
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PCT/JP2013/002590
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English (en)
French (fr)
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健士 西村
森永　聡
裕貴 中山
健二 福田
鳥山　慎一
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/12—Accounting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance

Definitions

  • the present invention relates to a deposit / withdrawal log analysis apparatus, a deposit / withdrawal log analysis method, and a deposit / withdrawal log analysis program that obtains signs useful for understanding the status of a business partner by analyzing a deposit / withdrawal log.
  • Patent Document 1 discloses a technique for calculating a bankruptcy probability using past results such as a company's sales receivable balance, annual transaction volume, collateral evaluation value, and credit information including corporate financial data. In addition, the technique described in Patent Document 1 determines whether or not a transaction is possible according to a predetermined criterion in consideration of the calculated bankruptcy probability and profit.
  • Patent Document 2 manages quantitative information calculated based on financial data and past bankruptcy cases, and correction information manually input by a loan officer so that a corporate credit rating can be accurately performed.
  • a technique for calculating a final rating value by weighting with a predetermined apportionment is disclosed.
  • the financial data that is used to calculate the probability of bankruptcy and the rating value used in Patent Document 1 and Patent Document 2 is macroscopic data, so it is impossible to grasp detailed signs that appear in individual transactions. Moreover, since qualitative evaluation based on the subjectivity of the person in charge is used, the evaluation depends on the person in charge. There is also a problem that the evaluation cannot proceed without a person in charge.
  • the present invention has an object to provide a deposit / withdrawal log analysis apparatus, a deposit / withdrawal log analysis method, and a deposit / withdrawal log analysis program that can objectively perform analysis in a fine unit that cannot be captured by a macro index. To do.
  • the deposit / withdrawal log analyzer stores a deposit / withdrawal log storage unit that stores a history of deposits / withdrawals from / to an account of a business partner to be analyzed as a deposit / withdrawal log, and stores information related to date Calendar, a trend discovery unit for discovering a trend of deposit / withdrawal based on the deposit / withdrawal log and the calendar, a trend storage unit for storing the trend, and a deposit / withdrawal against the trend based on the trend
  • a collation rule generation unit that generates a collation rule for detecting data, a collation rule storage unit that stores the collation rule, a collation unit that collates the deposit / withdrawal data and the collation rule, and detects signs
  • a sign storage unit for storing the sign and a presentation unit for presenting the sign to a user.
  • the deposit / withdrawal log analysis method stores the deposit / withdrawal history of deposit / withdrawal to / from the account of the business partner to be analyzed, stores information on the date in the calendar, Based on the withdrawal log and the calendar, discovers the deposit / withdrawal trend, stores the trend, generates a collation rule for detecting deposit / withdrawal data against the trend based on the trend, and the collation A rule is stored, the deposit / withdrawal data and the collation rule are collated, a sign is detected, the sign is stored, and the sign is presented to a user.
  • a deposit / withdrawal log analysis program relates to a deposit / withdrawal log storage process for storing, as a deposit / withdrawal log, a history of depositing / withdrawing into / from an account of a business partner to be analyzed, and date
  • a collation rule generating process for generating a collation rule for detecting deposit / withdrawal data against the trend
  • a collation rule storing process for storing the collation rule, collating the deposit / withdrawal data with the collation rule
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first embodiment (embodiment 1) of a deposit / withdrawal log analyzer according to the present invention.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment includes a deposit / withdrawal log storage unit 11, a trend discovery unit 12, a trend storage unit 13, a collation rule generation unit 14, a calendar 15, and a collation.
  • a rule storage unit 16, a collation unit 17, a sign storage unit 18, and a presentation unit 19 are provided.
  • the deposit / withdrawal log storage unit 11 stores a history of deposits and payments from accounts of business partners (for example, companies or individuals) to be analyzed.
  • the trend finding unit 12 refers to the deposit / withdrawal log stored in the deposit / withdrawal log storage unit 11 and the information related to the date / time stored in the calendar 15 to check the deposit / withdrawal etc. Discover trends.
  • the trend storage unit 13 stores the deposit / withdrawal trend discovered by the trend discovery unit 12.
  • the collation rule generation unit 14 generates a collation rule for detecting deposit / withdrawal data against the trend based on the deposit / withdrawal trend.
  • the calendar 15 stores information on date (date order, etc.).
  • the collation rule storage unit 16 stores the collation rules generated by the collation rule generation unit 14.
  • the collation unit 17 collates each deposit / withdrawal data stored in the deposit / withdrawal log storage unit 11 using the collation rule stored in the collation rule storage unit 16.
  • the collation unit 17 stores the data in the sign storage unit 18 as a sign indicating company deterioration or the like.
  • the sign storage unit 18 stores the sign detected by the verification unit 17.
  • the presenting unit 19 stores the deposit / withdrawal log stored in the deposit / withdrawal log storage unit 11, the tendency stored in the trend storage unit 13, the collation rule stored in the collation rule storage unit 16, and the sign storage unit 18. Present signs to users. Note that the presentation unit 19 does not necessarily present all of the above, but may present only signs, for example.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation until a collation rule is generated from the deposit / withdrawal log.
  • the trend finding unit 12 extracts a deposit / withdrawal log used for finding a trend from the deposit / withdrawal log storage unit 11 (step S1). And the tendency discovery part 12 discovers a tendency based on the date information of the extracted deposit / withdrawal log and the calendar 15 (step S2). Then, the trend finding unit 12 stores the found trend in the trend storage unit 13 (step S3).
  • the matching rule generation unit 14 generates a matching rule based on the found tendency and the date on the calendar 15 (step S4). And the collation rule production
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation until a sign is detected from a newly generated deposit / withdrawal log.
  • the collation unit 17 refers to the collation rule and the date of the calendar 15, and extracts the deposit / withdrawal log to be analyzed from the deposit / withdrawal log storage unit 11 (step S6). And the collation part 17 collates the extracted deposit / withdrawal log with the collation rule stored in the collation rule storage part 16 (step S7). Then, the collation unit 17 stores the collation result in the sign storage unit 18 (step S8).
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a deposit / withdrawal log stored in the deposit / withdrawal log storage unit 11 according to the embodiment.
  • the deposit / withdrawal log shown in FIG. 4 records when, where and how much transactions have been made.
  • the deposit / withdrawal log also records whether the deposit has been made or has been paid.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing the tendency discovered by the trend discovery unit 12 in the embodiment. From the deposit / withdrawal log shown in FIG. 4, the trend finding unit 12 discovers a tendency that there is 100,000 yen deposit from the company A on the 10th of every month. Then, as shown in the second line of the table shown in FIG. 5, the tendency storage unit 13 stores a tendency that there is 100,000 yen payment from the company A on the 10th of every month.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing the collation rules stored in the collation rule storage unit 16 in the embodiment.
  • the table shown in FIG. 6 shows a matching rule that there is a deposit of 100,000 yen from the company A on June 10, July 10 and August 10.
  • the collation rule generation unit 14 generates a collation rule as illustrated in FIG. 6 with reference to the tendency illustrated in FIG. 5 and the information in the calendar 15.
  • the trend discovery unit 12 counts, for example, a combination of each data of the deposit / withdrawal log, and finds it as a trend when there is the same combination more than a predetermined number of times. For example, in the example shown in FIG. 4, a combination “100,000 yen is received from A company on 10th” appears twice. Since there is no other combination that appears twice, the combination that appears twice is stored as a trend.
  • the trend finding unit 12 can consider the probability of the trend when finding the trend. For example, the former is more likely when there is a deposit on the 10th of every month for 12 months and when there is a deposit on the 10th only 9 times in 12 months. Even in the latter case, the probabilities differ depending on whether the remaining three deposits are not present or whether they are on another day.
  • the trend finding unit 12 may preliminarily set the frequency per certain period of the deposit / withdrawal data that matches the trend and the frequency of exceptions as conditions, and may extract only those that satisfy the conditions as trends.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing data stored in the sign storage unit 18 in the embodiment.
  • the data in which the type column shown in the second line of FIG. 7 is “none” indicates that there was no deposit that should have been on June 10.
  • the collation unit 17 collates all the deposit / withdrawal logs on June 10 with the collation rules for June 10 and logs data that matches the collation rules. If it does not exist, the type is stored in the sign storage unit 18 as “none”.
  • the user can expect that the bonus payments that have been paid annually, for example, for corporations, have suddenly disappeared. Also, the user can detect, for example, that the rent paid every year suddenly disappears. The latter may have closed the office as part of restructuring.
  • the data in which the type column shown in the third line of FIG. 7 is “other day” indicates that the deposit other than June 10 was actually on June 10.
  • the collation unit 17 collates all the deposit / withdrawal logs on June 10 with all the collation rules dating from June 10 for one month.
  • the type is stored in the sign storage unit 18 as “other day”.
  • the data in which the type column shown in the fourth line of FIG. 7 is “new” indicates that on June 10, there was a new deposit from a company that had never received a deposit so far.
  • the collation unit 17 collates all deposit / withdrawal logs on June 10 with all collation rules before June 10, and the corresponding rule is in the log. If it does not exist, the type is stored as “new” in the sign storage unit 18.
  • the collation rule generation unit 14 generates a table consisting only of companies that have received deposits in the past and stores the table in the collation rule storage unit 16, and the collation unit 17 refers to the table to check the deposit / withdrawal log. You may use the method of collating.
  • the fifth line in Fig. 7 shows that the deposit was scheduled on June 10, but the amount was different.
  • the collation part 17 compares the amount of a collation rule with the amount of a deposit / withdrawal log. When such an indication regarding the payment amount is shown, for example, the user can detect that an excessive retirement payment has been made in a certain month for the corporation. In such a case, the business partner to be analyzed may have recruited for early retirement.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing another example of the trend discovered by the trend discovery unit 12.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating another example of the collation rules stored in the collation rule storage unit.
  • the tendency of the amount of money is given a wider range than in FIGS. 5 and 6.
  • 8 and 9 show that the amount is 100,000 yen ⁇ 20,000 yen.
  • the trend finding unit 12 calculates the average and standard deviation of the amounts in the deposit / withdrawal log, and generates data shown in the second line of FIG. 8 based on the average and standard deviation.
  • the matching rule generation unit 14 may generate the matching rule as shown in FIG. 9 using the amount of money shown in FIG. 8 as it is, or may use twice or three times the standard deviation as the amount of money of the matching rule.
  • the trend finding unit 12 may perform online processing of collating data every time new data enters the deposit / withdrawal log, or may perform batch processing of collating a certain amount of time. When performing batch processing, the trend finding unit 12 collates, for example, once a deposit / withdrawal log for one day is accumulated. Furthermore, the trend finding unit 12 may perform an on-demand process in which matching is started in response to a request from a user or an external system. Also, the collation unit 17 may perform any of online processing, batch processing, and on-demand processing, similar to the trend finding unit 12.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus directly analyzes primary data called deposit / withdrawal logs, so that it is possible to perform analysis in fine units that cannot be captured by a macro index.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus since the deposit / withdrawal log analysis apparatus according to the present embodiment performs analysis based on an objective standard by a computer, there is no room for the subject person's subjectivity to enter, and the customer can be analyzed even when the person in charge is absent.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus since the deposit / withdrawal log analysis apparatus according to the present embodiment is analyzed by a computer instead of by hand, the cost can be reduced. In addition, since the deposit / withdrawal log analysis apparatus according to the present embodiment uses an objective standard generated from a past deposit / withdrawal log, the standard is not biased due to human assumptions, and signs can be overlooked. Moreover, since the deposit / withdrawal log analyzer of the present embodiment can store the analysis result electronically, the analysis result can be easily reused.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment in particular, in financial institutions, in the deposit / withdrawal transaction of a business partner, the trouble of grasping irregular transactions that deviate from regular recurring transactions is reduced, and time is reduced. Is also shortened. In addition, it is possible to aggregate, share, and reuse among parties involved in irregular transaction detection.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus according to the present embodiment contributes to, for example, grasping the corporate deterioration sign of a financial institution, and can take early maintenance measures by grasping the corporate deterioration sign at an early stage.
  • FIG. FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the second embodiment (embodiment 2) of the deposit / withdrawal log analyzer according to the present invention.
  • the configuration shown in FIG. 10 is the same as the configuration of the first embodiment shown in FIG. 1 except that there is an arrow indicating the flow of past symptoms from the indication storage unit 18 to the verification unit 17.
  • the collating unit 17 goes back to the past signs stored in the sign storing unit 18 and indicates that a new sign is detected.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment can also detect that the deposit interval is gradually widened.
  • the collation unit 17 searches for similar signs in the past (not shown) when the sign that the scheduled payment date is behind the actual record is stored as in the data in the third row shown in FIG. For example, if the scheduled deposit date is the third day of each month and the deposit results are April 5 and May 8, the deposit date is gradually shifted (delayed). Detected as a sign.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment can detect, for example, whether the deposit amount is gradually decreasing or, on the contrary, gradually increasing.
  • the collation unit 17 detects an indication that the deposit amount is less than planned as shown in the fifth line of FIG. 7, the collation unit 17 searches for a similar past indication (not shown). And, for example, if the deposit amount in April is 80,000 yen and the deposit amount in May is 60,000 yen, the actual amount is gradually changing (decreasing) as a new sign Detected.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment can also detect that a deposit is made at a substantially constant or non-fractional amount every month from a business partner that newly started a transaction from a certain month.
  • a transaction may be a fictitious transaction and may be a sign to be detected.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus of the present embodiment can detect that payment made by a certain means up to a certain month to the same customer has been made by another means from a certain month. For example, if the payment was initially made by transfer, but the payment was made with a bill of exchange from a certain point in time, the fact may indicate the severity of cash flow and be a sign to be detected.
  • the deposit / withdrawal log storage unit 11, the trend storage unit 13, the matching rule storage unit 16, and the sign storage unit 18 need to store information on payment means. Need only have a column of payment means.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example in which the deposit / withdrawal log storage unit 11 includes a column of payment means.
  • the means of payment of 100,000 yen per month to Company A is changed from a transfer to a bill.
  • the verification unit 17 detects data in which the payment on the third line is “Bill” as an indication.
  • the accuracy of detection is improved by adding a condition that the amount of money is substantially the same.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of the present embodiment aggregates monthly changes for a transaction amount with a certain customer or for a total transaction amount with all of the customers over several years. It is also possible to detect that a difference has occurred.
  • the deposit / withdrawal log analysis device for example, has had a transaction amount in January, February, and March with a business partner of approximately 100 million yen / month for the past several years, whereas the transaction amount in April, May, and June If it is about 1 billion yen / month for the past few years, it is normal for the transaction amount to increase suddenly in April, but it is considered abnormal to increase suddenly in February.
  • the unit of aggregation is not limited to a month, but may be a day, a week, or any other time.
  • the collation unit 17 can evaluate the state of the business partner to be analyzed based on a plurality of signs stored in the sign storage unit 18. For example, when the number of signs per month is gradually increasing, it is possible to determine that the state of the business partner to be analyzed has deteriorated. Also, if the number of signs suddenly increases in a certain month, it is evaluated that the business performance deteriorated rapidly.
  • the collation unit 17 also stores the evaluation result in the sign storage unit 18. For example, the collation unit 17 can realize such an evaluation by assigning a label to the sign that is the basis of the evaluation.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this embodiment can also detect a change in the number of specific deposits / withdrawals per month. For example, in the case of a corporation, if the corporation tax is paid twice in the same month, there is a possibility that an arrears tax or a surcharge will be charged.
  • FIG. FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of the third embodiment (third embodiment) of the deposit / withdrawal log analyzing apparatus according to the present invention.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of the present embodiment shown in FIG. 12 has a configuration in which an external database (DB) interface 151 is added to the deposit / withdrawal log analyzer of the second embodiment shown in FIG.
  • DB external database
  • the collation unit 17 obtains data of an external database from the external DB interface 151 and associates the data with the data of the sign storage unit 18 to detect signs.
  • Data in an external database is data other than deposit / withdrawal related to a company to be analyzed.
  • the collation unit 17 can detect payment of an amount of 30% or more of the annual sales by obtaining external data indicating the company scale such as the capital scale and annual sales from the external database. If such a detection is made, a fictitious transaction may have been performed.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus of the present embodiment can detect abnormal payment of taxes by, for example, obtaining settlement data from an external database. For example, if a company in the red is paying a corporate tax, or if a company has not paid a corporate tax five years after switching from a deficit to a black, it is abnormal and detected as a sign.
  • the effect of preventing oversight of signs and omission of notification can be further improved by using data of an external database.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating another configuration example of the deposit / withdrawal log analysis apparatus according to the third embodiment.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus shown in FIG. 13 is obtained by adding a business day management unit 111 connected to the calendar 15 to the configuration shown in FIG.
  • the deposit / withdrawal log analyzer in this example may be a configuration example in which a business day management unit 111 is added to the configuration illustrated in FIG.
  • the business day management unit 111 includes information regarding business days on which deposits and withdrawals are possible. In addition, for example, even if the analysis target company is operating, a day when the bank is not operating cannot be deposited or withdrawn, so such a day is not regarded as a business day.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus can perform trend discovery, collation rule generation, and collation incorporating business days off. For example, if the business day management unit 111 holds a rule that there is a possibility of depositing on the next business day if the scheduled deposit date is a holiday, deposits and withdrawals are performed on June 10th on Sundays and public holidays. If not, the June 11 deposit is interpreted as a June 10 deposit. Also, for example, if the business day management unit 111 holds a rule that there is a possibility of depositing on the previous business day if the planned deposit date is a holiday, deposit and withdrawal are performed on Saturday, June 10. If not, a June 9 deposit is interpreted as a June 10 deposit.
  • the deposit / withdrawal log analyzer shown in FIG. 13 can detect the trend of regular deposits / withdrawals at the beginning of the month, the end of the month, etc. by managing the beginning of the month, the end of the month, etc. it can. For example, if the deposit / withdrawal log analyzer has a regular deposit at the end of the month, it may be deposited on the 30th or 31st depending on the month. I can't judge. In this case, the deposit / withdrawal log analyzer can determine that there is regular deposit at the end of the month if it manages the date at the end of each month.
  • the deposit / withdrawal log analyzing apparatus uses, for example, the business day management unit 111 for deposits and withdrawals at the beginning of the term, the end of the term, every two months, every three months, a specific day of the week, a specific month, and a third Monday. It is possible to discover trends.
  • FIG. 14 is a block diagram showing still another configuration of the deposit / withdrawal log analyzer according to the third embodiment.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus shown in FIG. 14 is obtained by adding a log limiting unit 121 to the configuration shown in FIG.
  • the deposit / withdrawal log analyzer of this example may have a configuration in which a business day management unit 111 is added to the configuration illustrated in FIG. 1 or FIG. 10.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus shown in FIG. 14 performs log limitation when the trend finding unit 12 extracts a log from the deposit / withdrawal log storage unit 11.
  • the trend finding unit 12 limits the deposit / withdrawal log to be analyzed based on, for example, the period, the distinction between deposit and withdrawal, the amount, the other party, and the like.
  • the deposit / withdrawal log analysis apparatus shown in FIG. 14 may take in information related to the other party such as the transaction volume from an external system via the external DB interface, and limit the deposit / withdrawal data based on the information.
  • the collation part 17 extracts a log from the deposit / withdrawal log storage part 11, you may restrict
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a display example of the presentation unit 19 according to the fourth embodiment.
  • the presentation unit 19 displays a sign list in which signs are extracted from the sign storage unit 18.
  • the sign list data is, for example, the contents shown in FIG.
  • the data of the collation rule is the content shown in FIG. 6 or FIG. 9, for example.
  • the tendency from which the collation rule is generated is displayed.
  • the displayed tendency is, for example, the contents shown in FIG. 5 or FIG.
  • a part of the deposit / withdrawal data from which the user designates the trend and from which the trend is discovered is displayed.
  • the displayed deposit / withdrawal data is, for example, the contents shown in FIG.
  • the presentation unit 19 may display a past sign detected based on the same matching rule as the sign.
  • the presentation unit 19 may display past signs detected from the collation rule when the user instructs the collation rule.
  • the presentation unit 19 may display the sign as soon as the collation unit 17 detects the sign.
  • the presentation unit 19 may not display the sign normally, but may display the sign only when instructed by the user.
  • the presentation unit 19 may cause the user to search for past signs and display the results.
  • the presentation unit 19 may display a transition of the number of detected signs in a table or a graph.
  • the presentation unit 19 may allow the user to input a judgment as to whether or not the sign is useful, and may selectively display only those judged to be useful.
  • the presentation unit 19 may be configured to accumulate and classify only useful signs.
  • a useful sign here is, for example, a sign that leads to deterioration of a company.
  • FIG. 16 is a block diagram showing the deposit / withdrawal log analyzer connected to the network.
  • the presentation unit 19 may transmit the presentation content to the terminal 131 via the network and present it to all the parties having the terminal 131 by e-mail or pop-up. Alternatively, by combining the deposit / withdrawal log analysis apparatus with the printing system, the presentation unit 19 may notify the related person of the presentation contents by mail.
  • the presentation part 19 may transmit a symptom only to the terminal 131 of the relevant person defined for every symptom conditions, such as the other party of transaction, an amount of money, etc., for example.
  • the presentation unit 19 may widely inform that there is a presentation content to be noticed by a patrol when a predetermined condition such as an amount of money or a destination is met.
  • the presenting unit 19 may be configured to be able to search and display the signs, verification rules, trends, and deposit / withdrawal logs once displayed.
  • the presentation unit 19 in the example shown in FIG. 16 can display the information at any time in an office such as a headquarters that is not the spot where the deposit / withdrawal log analysis is performed via the network.
  • Deposit / withdrawal log storage unit for example, deposit / withdrawal log storage unit 11
  • deposit / withdrawal log storage unit 11 that stores the history of deposits and withdrawals from the account of the business partner to be analyzed as a deposit / withdrawal log, and the date
  • a calendar for storing information for example, calendar 15
  • a trend discovery unit for example, trend discovery unit 12
  • trend storage unit for storing trends
  • a collation rule generation unit for example, a collation rule generation unit 14
  • collation rule generation unit for example, a collation rule generation unit 14
  • a collation rule storage unit for example, collation rule storage unit 16
  • a collation unit for example, collation unit 17
  • collation unit 17 that collates deposit / withdrawal data with a collation rule and detects signs
  • a sign for storing signs Paid portion e.g., signs storage section 18
  • the presentation section for presenting signs to the user (e.g., the presentation unit 19) and the depositing and dispensing log analysis apparatus provided with.
  • the deposit / withdrawal log analyzer is configured such that the trend finding unit detects that the deposit / withdrawal is made on a specific day as a tendency, and the collation unit detects that there is no deposit / withdrawal on the specific day as an indication. May be.
  • the trend discovery unit discovered that the deposit / withdrawal amount was within the specified range as a tendency, and the verification unit detected that the deposit / withdrawal amount exceeded the specified range. It may be configured to detect as an indication.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the collation unit detects a new sign using a sign detected in the past.
  • the deposit / withdrawal log analyzer includes an external database interface (for example, an external DB interface 151) connected to an external database, and the collation unit deposits / withdraws regarding the business partner to be analyzed via the external data interface. Data other than the above may be input, and a new sign may be detected by comparing the detected sign with the data.
  • an external database interface for example, an external DB interface 151
  • the collation unit deposits / withdraws regarding the business partner to be analyzed via the external data interface.
  • Data other than the above may be input, and a new sign may be detected by comparing the detected sign with the data.
  • the deposit / withdrawal log analyzer includes a business day management unit (for example, a business day management unit 111) that manages information related to the days on which deposits and withdrawals of business partners to be analyzed can be performed.
  • the trend finding unit, the collation rule generation unit, and the collation unit may be configured to perform processing in consideration of information, acquired from the day management unit.
  • the presentation unit displays the signs extracted from the sign storage unit, and when the user designates a specific sign, the matching rule from which the sign is detected is displayed.
  • the matching rule When a user specifies a matching rule, the tendency from which the matching rule is generated is displayed.
  • a trend a part of the deposit / withdrawal data from which the trend is discovered is displayed. It may be configured to.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the presenting unit transmits the indication only to a terminal (for example, the terminal 131) of a related person defined in advance for each indication condition.
  • the deposit / withdrawal log analyzer detects that the trend finding unit is a deposit / withdrawal on a specific day as a trend, and the collation unit generates a deposit / withdrawal scheduled on a specific day It may be configured to detect this as an indication.
  • the deposit / withdrawal log analyzer detects a tendency that the trend finding unit deposits / withdraws with a specific amount when a specific condition is satisfied, and the verification unit determines that the specific amount is determined when the specific condition is satisfied. May be configured to detect as an indication that a different amount of deposit or withdrawal has occurred.
  • the deposit / withdrawal log analyzer is configured so that the collating unit detects, as a new sign, that a sign of the same type has been continuously generated for a predetermined number of times in the signs detected in the past. It may be configured.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the collating unit detects, as a new sign, that the deposit date interval gradually increases in the sign detected in the past.
  • the deposit / withdrawal log analyzer detects a new sign that the deposit amount is gradually decreasing or the deposit amount is gradually increasing in the signs detected in the past. It may be configured to.
  • the deposit / withdrawal log storage unit stores the type of payment means as a part of the deposit / withdrawal log, and the verification unit changes from the time when there is a payment means for the same business partner. It may be configured to detect that it is a sign.
  • the trend finding unit finds a trend of monthly amount for the transaction amount with a certain customer or the total transaction amount with all the suppliers, and the verification unit It may be configured to detect a month in which a certain difference or more has occurred from the tendency of the amount of money as a sign.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the collating unit detects an increase / decrease in the number of signs in a certain period as a new sign in consideration of the pace of the increase / decrease.
  • the trend unit discovers the deposit / withdrawal that is not performed on a specific day but is performed every predetermined period as a trend by considering the information managed by the business day management unit It may be configured as follows.
  • the deposit / withdrawal log analyzer includes a log limiting unit (for example, a log limiting unit 121) that limits the deposit / withdrawal log extracted from the deposit / withdrawal log storage unit, and the trend finding unit has the limited deposit / withdrawal It may be configured to find deposit / withdrawal trends based on logs and calendars.
  • a log limiting unit for example, a log limiting unit 121 that limits the deposit / withdrawal log extracted from the deposit / withdrawal log storage unit, and the trend finding unit has the limited deposit / withdrawal It may be configured to find deposit / withdrawal trends based on logs and calendars.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that when the user instructs a specific sign, the presenting unit displays a past sign detected based on the same matching rule as the sign. .
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that when the user instructs a specific collation rule, the presenting unit displays past signs detected from the collation rule.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the presentation unit accepts a user's judgment indicating whether the sign is useful and displays only the information judged useful.
  • the deposit / withdrawal log analyzer may be configured such that the presentation unit transmits the presentation content to a terminal held by a related party, and the presentation content is displayed on the terminal.
  • the present invention can be applied to grasp the deterioration of the business condition of a business partner in a bank and the asset condition of an individual customer.

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Abstract

　入出金ログ分析装置は、分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納部１１と、年月日に関する情報を格納するカレンダー１５と、入出金ログおよびカレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見部１２と、傾向を格納する傾向格納部１３と、傾向に基づいて、傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成部１４と、照合ルールを格納する照合ルール格納部１６と、入出金データと照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合部１７と、兆候を格納する兆候格納部１８と、兆候を利用者に提示する提示部１９とを備える。

Description

入出金ログ分析装置、入出金ログ分析方法および入出金ログ分析プログラム
　本発明は、入出金ログを分析して取引先の状況把握に役立つ兆候を得る入出金ログ分析装置、入出金ログ分析方法および入出金ログ分析プログラムに関する。
　特許文献１には、企業の売上債権残高、年間取引高、担保評価額などの過去の実績と企業財務データを含む与信用情報とを用いて倒産確率を算出する技術が開示されている。また、特許文献１に記載された技術は、算出された倒産確率および収益を考慮し、予め定めた判定基準に従って取引の可否を判定する。
　特許文献２には、企業の信用格付を精度良く行えるように、財務データや過去の倒産事例を元にして算出した定量情報と、融資担当者が手入力する訂正情報とを管理し、両者を所定の按分で重み付けして最終格付値を算出する技術が開示されている。
特開２００５－２５８８０２号公報 特開２００５－１３４９３８号公報
　特許文献１や特許文献２で用いられる倒産確率や格付値を算出する元となる財務データは、マクロなデータであるため、個々の取引に現れるような細かい兆候を把握できない。また、担当者の主観による定性的な評価が用いられるため、評価が担当者に依存する。また、担当者がいないと評価が進まないという問題点もある。
　そこで、本発明は、マクロな指標では捉えられない細かい単位での分析を客観的に行うことができる入出金ログ分析装置、入出金ログ分析方法および入出金ログ分析プログラムを提供することを目的とする。
　本発明による入出金ログ分析装置は、分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納部と、年月日に関する情報を格納するカレンダーと、前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見部と、前記傾向を格納する傾向格納部と、前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成部と、前記照合ルールを格納する照合ルール格納部と、前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合部と、前記兆候を格納する兆候格納部と、前記兆候を利用者に提示する提示部とを備えたことを特徴とする。
　本発明による入出金ログ分析方法は、分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納し、年月日に関する情報をカレンダーに格納し、前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見し、前記傾向を格納し、前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成し、前記照合ルールを格納し、前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出し、前記兆候を格納し、前記兆候を利用者に提示することを特徴とする。
　本発明による入出金ログ分析プログラムは、コンピュータに、分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納処理と、年月日に関する情報をカレンダーに格納する処理と、前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見処理と、前記傾向を格納する傾向格納処理と、前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成処理と、前記照合ルールを格納する照合ルール格納処理と、前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合処理と、前記兆候を格納する兆候格納処理と、前記兆候を利用者に提示する提示処理とを実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、マクロな指標では捉えられない細かい単位での分析を客観的に行うことができる。
本発明による入出金ログ分析装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。 入出金ログから照合ルールが生成されるまでの動作を示すフローチャートである。 新たに発生した入出金ログから兆候を検出するまでの動作を示すフローチャートである。 実施例における入出金ログ格納部に格納されたデータを示す説明図である。 実施例における傾向発見部が発見した傾向を示す説明図である。 実施例における照合ルール格納部に格納された照合ルールを示す説明図である。 実施例における兆候格納部に格納されたデータを示す説明図である。 傾向発見部が発見した傾向の別の例を示す説明図である。 照合ルール格納部に格納された照合ルールの別の例を示す説明図である。 本発明による入出金ログ分析装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。 入出金ログ格納部が支払手段の列を備えた例を示す説明図である。 本発明による入出金ログ分析装置の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態の入出金ログ分析装置の別の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の入出金ログ分析装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態の提示部の表示例を示すブロック図である。 ネットワークに接続された入出金ログ分析装置を示すブロック図である。
　次に、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
実施形態１．
　図１は、本発明による入出金ログ分析装置の第１の実施形態（実施形態１）の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の入出金ログ分析装置は、入出金ログ格納部１１と、傾向発見部１２と、傾向格納部１３と、照合ルール生成部１４と、カレンダー１５と、照合ルール格納部１６と、照合部１７と、兆候格納部１８と、提示部１９とを備えている。
　入出金ログ格納部１１は、分析対象となる取引先（例えば、企業または個人）の口座への入金や口座からの支払いの履歴を格納する。傾向発見部１２は、入出金ログ格納部１１に格納された入出金ログとカレンダー１５に格納された年月日に関する情報を参照して、定常的に行われている入出金等、入出金の傾向を発見する。傾向格納部１３は、傾向発見部１２が発見した入出金の傾向を格納する。照合ルール生成部１４は、入出金の傾向を元に、傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する。
　カレンダー１５は、年月日に関する情報（年月日の順序等）を格納する。照合ルール格納部１６は、照合ルール生成部１４によって生成された照合ルールを格納する。照合部１７は、入出金ログ格納部１１に格納された各入出金データを、照合ルール格納部１６に格納された照合ルールを用いて照合する。照合部１７は、照合ルールに合致しない入出金データがある場合、企業劣化等を示す兆候として兆候格納部１８に格納する。
　兆候格納部１８は、照合部１７によって検出された兆候を格納する。提示部１９は、入出金ログ格納部１１に格納された入出金ログ、傾向格納部１３に格納された傾向、照合ルール格納部１６に格納された照合ルール、および兆候格納部１８に格納された兆候を利用者に提示する。なお、提示部１９は、必ずしも上記全てを提示するのではなく、例えば、兆候のみを提示してもよい。
　次に、本実施形態の入出金ログ分析装置の動作を説明する。図２は、入出金ログから照合ルールが生成されるまでの動作を示すフローチャートである。
　傾向発見部１２は、入出金ログ格納部１１から傾向を発見するために使用する入出金ログを抽出する（ステップＳ１）。そして、傾向発見部１２は、抽出された入出金ログとカレンダー１５の日付情報を元に傾向を発見する（ステップＳ２）。そして、傾向発見部１２は、発見した傾向を傾向格納部１３に格納する（ステップＳ３）。
　次に、照合ルール生成部１４は、発見された傾向とカレンダー１５の日付とに基づいて照合ルールを生成する（ステップＳ４）。そして、照合ルール生成部１４は、照合ルール格納部１６に照合ルールを格納（保存）する（ステップＳ５）。
　図３は、新たに発生した入出金ログから兆候を検出するまでの動作を示すフローチャートである。照合部１７は、照合ルールとカレンダー１５の日付を参照し、入出金ログ格納部１１から分析の対象となる入出金ログを抽出する（ステップＳ６）。そして、照合部１７は、抽出した入出金ログを照合ルール格納部１６に格納されている照合ルールと照合する（ステップＳ７）。そして、照合部１７は、照合の結果を兆候格納部１８に格納する（ステップＳ８）。
　以下、本実施形態の入出金ログ分析装置の実施例の動作を説明する。図４は、実施例における入出金ログ格納部１１に格納された入出金ログを示す説明図である。図４に示す入出金ログには、いつ、どこと、いくらの取引があったのかが記録される。また、入出金ログには、入金されたのか、または支払ったのかも記録される。
　図５は、実施例における傾向発見部１２が発見した傾向を示す説明図である。図４に示す入出金ログから、傾向発見部１２は、毎月１０日にＡ社から１０万円入金があるという傾向を発見する。そして、図５に示す表の２行目のように、毎月１０日にＡ社から１０万円入金がある、という傾向を傾向格納部１３に格納する。
　図６は、実施例における照合ルール格納部１６に格納された照合ルールを示す説明図である。図６に示す表には、６月１０日、７月１０日および８月１０日にＡ社から１０万円の入金があるという照合ルールが示されている。照合ルール生成部１４は、図５に示した傾向と、カレンダー１５の情報とを参照して図６に示すような照合ルールを生成する。
　傾向発見部１２は、入出金ログから傾向を発見するために、例えば、入出金ログの各データの組合せを計数し、所定の回数以上同じ組み合わせがある場合にそれを傾向として発見する。例えば、図４に示す例では「１０日にＡ社から１０万円入金される」という組合せが２回出現している。それ以外に２回出現する組合せはないから、この２回出現した組み合わせを傾向として格納する。
　傾向発見部１２は、傾向を見出す際に、傾向の確からしさを考慮することができる。例えば、１２か月にわたって毎月１０日に入金がある場合と、１２か月中９回だけ１０日に入金がある場合とでは、前者の方が確からしい。また、後者の場合でも残りの３回の入金が存在しないのか、別の日になっているのかでも確からしさが異なる。傾向発見部１２は、このように傾向に合致する入出金データの一定期間あたりの頻度や、例外の頻度を予め条件として定めておき、その条件を満たすものだけを傾向として取り出してもよい。
　図７は、実施例における兆候格納部１８に格納されたデータを示す説明図である。図７の２行目に示されている種別欄が「無し」であるデータは、６月１０日にあるはずの入金が無かったことを示している。図７の２行目のデータを検出するために、照合部１７は、６月１０日の全入出金ログと６月１０日分の照合ルールとを照合し、その照合ルールに当てはまるデータがログ中に存在しない場合に、種別を「無し」として兆候格納部１８に格納する。このような支払いに関する兆候が検出された場合、利用者は、例えば、法人に関して、毎年支給されていた賞与の支給が突然無くなったことが予想できる。また、利用者は、例えば、毎年支払っている地代家賃が突然無くなることなども検出できる。後者はリストラの一環で事務所を閉鎖した可能性が考えられる。
　図７の３行目に示されている種別欄が「他日」であるデータは、６月１０日以外の予定だった入金が実際には６月１０日にあったことを示している。図７の３行目のデータを検出するために、照合部１７は、６月１０日の全入出金ログと、６月１０日から一か月分をさかのぼる全照合ルールとを照合し、該当するルールがログ中に存在する場合に種別を「他日」として兆候格納部１８に格納する。
　図７の４行目に示されている種別欄が「新規」であるデータは、６月１０日に、これまでに全く入金の無かった会社から新規に入金があったことを示している。図７の４行目のデータを検出するために、照合部１７は６月１０日の全入出金ログと６月１０日以前の全ての照合ルールとを照合し、該当するルールがログ中に存在しない場合に種別を「新規」として兆候格納部１８に格納する。別の方法としては、照合ルール生成部１４が過去に入金のあった会社のみからなる表を生成して照合ルール格納部１６に格納し、照合部１７はその表を参照して入出金ログを照合するという方法を用いてもよい。
　図７の５行目は、６月１０日に予定の入金があったが、金額が異なっていたことを示している。図７の５行目を検出するために、照合部１７は、照合ルールの金額と入出金ログの金額と比較する。このような支払い金額に関する兆候が示された場合、例えば、利用者は、法人に関して、ある月に過大な退職金の支払いがあったことが検出できる。このような場合、分析対象の取引先が、早期退職を募集した可能性がある。
　図８は、傾向発見部１２が発見した傾向の別の例を示す説明図である。図９は、照合ルール格納部に格納された照合ルールの別の例を示す説明図である。図８および図９に示す例では、図５および図６と比較して、金額の傾向に幅を持たせている。図８および図９では、金額が１０万円±２万円であることを示している。傾向発見部１２は、例えば、入出金ログの金額の平均と標準偏差を計算し、平均と標準偏差に基づいて図８の２行目に示すデータを生成する。照合ルール生成部１４は、図８の金額幅をそのまま用いて図９のような照合ルールを生成してもよいし、標準偏差の２倍や３倍を照合ルールの金額幅としてもよい。
　なお、傾向発見部１２は、入出金ログに新しいデータが入ってくるたびにそのデータを照合するというオンライン処理を行ってもよく、一定時間分をまとめて照合するというバッチ処理を行ってもよい。傾向発見部１２は、バッチ処理を行う場合、例えば、一日分の入出金ログがたまってから一度に照合する。さらに、傾向発見部１２は、利用者や外部システムからの要求を受けて照合を開始するというオンデマンド処理を行ってもよい。また、照合部１７も、傾向発見部１２と同様に、オンライン処理、バッチ処理、オンデマンド処理のいずれを行ってもよい。
　以上のように、本実施形態の入出金ログ分析装置は、入出金ログという一次データを直接分析するので、マクロな指標では捉えられない細かい単位での分析が可能となる。また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、計算機で客観的な基準に基づいて分析するので、担当者の主観の入る余地をなくし、かつ、担当者が不在でも取引先の分析ができる。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、人手でなく計算機で分析するため、コストを削減することができる。また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、過去の入出金ログから生成した客観的基準を用いるため、人の思い込みによって基準が偏ることが無く、兆候の見逃しが防げる。また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、分析結果を電子的に保存できるため、分析結果の再利用が容易になる。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置によれば、特に、金融機関においては、取引先の入出金取引において、定例的な経常取引から逸脱したイレギュラー取引の把握の手間が低減され、時間も短縮される。また、イレギュラー取引検出の関係者間での集約や共有、再利用が可能となる。また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、例えば金融機関の企業劣化兆候の把握に貢献し、企業劣化兆候を早期に把握することで、早めの保全措置を講じることができる。
実施形態２．
　図１０は、本発明による入出金ログ分析装置の第２の実施形態（実施形態２）の構成を示すブロック図である。図１０に示す構成は、兆候格納部１８から照合部１７に過去の兆候の流れを示す矢印がある点が図１に示す第１の実施形態の構成と異なるが他は同じである。本実施形態では、照合部１７は、兆候格納部１８に格納された過去の兆候にさかのぼり、新たな兆候を検出することを示している。
　本実施形態では、予め定められた回数連続して同一種別の兆候を検出したことも判定できる。例えば、照合部１７は、図７に示す２行目のデータのように入金が無い兆候を格納した場合、５月１０日、４月１０日等の過去の同様の兆候（図示せず）を検索し、入金がなければ続けて３回の同様の兆候が検索される。そして、照合部１７は、そのことを新たな兆候として検出する。その場合、突然４月から入金がなくなり、それが３ヶ月続いていることが示される。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、徐々に入金間隔が広がっていることも検出できる。例えば、照合部１７は、図７に示す３行目のデータのように入金予定日が実績より遅れている兆候を格納した場合、過去の同様の兆候（図示せず）を検索する。そして、例えば、入金予定日が毎月３日であり、入金実績が４月５日と５月８日であれば、入金実績の月日が徐々にずれている（遅れている）ことが新たな兆候として検出される。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、例えば、入金金額等が徐々に金額が少なくなっているのか、または反対に徐々に多くなっているのかも検出できる。照合部１７は、図７の５行目に示すような入金金額が予定より少ない兆候を検出した場合、過去の同様の兆候（図示せず）を検索する。そして、例えば、４月の入金金額が８万円であり、５月の入金金額が６万円であれば、実績金額が徐々に変化している（少なくなっている）ことが新たな兆候として検出される。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、ある月から新たに取引が始まった取引先から毎月ほぼ一定のもしくは端数の無い金額で入金されることも検出できる。このような取引は、架空取引の可能性もあり、検出すべき兆候としてもよい。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、同じ取引先に対してある月まである手段で行っていた支払いを、ある月からは別の手段で行ったことも検出できる。例えば、最初は振込で支払っていたが、ある時点から支払手形での支払いになった場合、その事実は資金繰りの厳しさを示唆し、検出すべき兆候としてもよい。その検出を可能とするために、入出金ログ格納部１１と傾向格納部１３と照合ルール格納部１６と兆候格納部１８とが、支払手段の情報を格納しておく必要があり、具体的には、支払い手段の列を備えていればよい。
　図１１は、入出金ログ格納部１１が支払手段の列を備えた例を示す説明図である。図１１に示すように、Ａ社に対する毎月１０万円の支払いの手段が振込から手形に変わっている。例えば、照合ルールの支払手段が振込であれば、照合部１７は、３行目の支払いが「手形」であるデータを兆候として検出する。このように、支払手段の変化を検知する際には、例えば金額がほぼ同額であるという条件を加えることにより、検出の精度が向上すると考えられる。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、数年間を通して、ある取引先との取引額について、あるいは全取引先との取引額総額について、その月々の変化を集計し、そこから一定以上の差が発生したことを検知することもできる。入出金ログ分析装置は、例えばある取引先との１月、２月、３月の取引額がここ数年来およそ１億円／月なのに対して、４月、５月、６月の取引額がここ数年来およそ１０億円／月であれば、４月に急激に取引額が増えるのは正常であるのに対し、２月に急激に増えるのは異常とみなせる。集計の単位は月に限らず、日や週やそれ以外でもよい。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、照合部１７が、兆候格納部１８に格納された複数の兆候をもとにして分析対象である取引先の状態を評価することができる。例えば、月ごとの兆候の数が徐々に増えている場合、分析対象である取引先の状態が悪化していると判断することが可能である。また、ある月に兆候の数が突然増えた場合、急速に業績が悪化したと評価される。照合部１７は、その評価結果も兆候格納部１８に格納する。照合部１７は、例えば、評価の元となった兆候にラベルを振ることでこのような評価を実現可能である。また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、特定の入出金の月当たりの数の変化も検出可能である。例えば法人の場合、同じ月に２回法人税を払っている場合、延滞税や課徴金を徴求されている可能性がある。
実施形態３．
　図１２は、本発明による入出金ログ分析装置の第３の実施形態（実施形態３）の構成を示すブロック図である。図１２に示す本実施形態の入出金ログ分析装置は、図１０に示す第２の実施形態の入出金ログ分析装置に外部データベース（ＤＢ：Ｄａｔａ　Ｂａｓe）インタフェース１５１が追加された構成である。
　本実施形態の入出金ログ分析装置では、照合部１７が、外部ＤＢインタフェース１５１から外部のデータベースのデータを得て、そのデータを兆候格納部１８のデータと結びつけて兆候を検出する。外部のデータベースのデータ（外部データ）は、分析対象の企業に関する入出金以外のデータである。例えば、照合部１７が、資本規模や年商など企業規模を示す外部データを外部データベースから得ることにより、年商３０％以上の金額の支払いを検出することが可能である。このような検出がされた場合、架空取引が行われている可能性がある。
　また、本実施形態の入出金ログ分析装置は、例えば、決算データを外部データベースから得ることにより、税金の異常な支払いを検出することが可能である。例えば、赤字の企業が法人税を払っていたり、赤字から黒字に転換して５年たつ企業が法人税を払っていない場合、異常であるため、兆候として検出される。
　本実施形態の入出金ログ分析装置によれば、外部データベースのデータを用いることで、兆候の見逃しおよび通知漏れを防ぐ効果をさらに向上させることができる。
　図１３は、第３の実施形態の入出金ログ分析装置の別の構成例を示すブロック図である。図１３に示す入出金ログ分析装置は、図１２に示した構成にカレンダー１５に接続する営業日管理部１１１を追加したものである。なお、本例における入出金ログ分析装置は、図１または図１０に示す構成に営業日管理部１１１を追加した構成例であってもよい。営業日管理部１１１は、入出金が可能である営業日に関する情報を含んでいる。また、例えば、分析対象の企業が営業していても銀行が営業していない日は入出金ができないので、そのような日は営業日とみなされない。
　本実施形態の入出金ログ分析装置は、休業日を織り込んだ傾向発見と照合ルール生成と照合を行うことができる。例えば、営業日管理部１１１が、入金予定日が休日であれば翌営業日に入金される可能性があるという決まりを保持していれば、６月１０日が日曜や祝日で入出金が行われない場合、６月１１日の入金は、６月１０日の入金と解釈される。また例えば、営業日管理部１１１が、入金予定日が休日であれば前営業日に入金される可能性があるという決まりを保持していれば、６月１０日が土曜で入出金が行われない場合、６月９日の入金は、６月１０日の入金と解釈される。
　また、図１３に示す入出金ログ分析装置は、営業日管理部１１１によってカレンダー１５上の月初、月末等を管理することにより、月初や月末等の定常的な入出金の傾向を発見することができる。例えば、入出金ログ分析装置は、月末に定常的な入金がある場合、月によって３０日に入金される場合もあれば３１日に入金される場合もあるので日付情報のみでは定常的な入金かどうか判定できない。この場合、入出金ログ分析装置は、月毎の月末の日付を管理していれば月末に定常的に入金があると判定することができる。また、入出金ログ分析装置は、例えば、期初や期末、２ヶ月毎、３ヶ月毎、特定曜日、特定月、さらに第３月曜日の入出金等に関しても、営業日管理部１１１が用いられることによって傾向の発見が可能となる。
　図１４は、第３の実施形態の入出金ログ分析装置のさらに別の構成を示すブロック図である。図１４に示す入出金ログ分析装置は、図１３に示した構成に、ログ限定部１２１を加えたものである。なお、本例の入出金ログ分析装置は、図１または図１０に示す構成に営業日管理部１１１を追加した構成であってもよい。図１４に示す入出金ログ分析装置は、傾向発見部１２が入出金ログ格納部１１からログを抽出する際にログの限定を行う。傾向発見部１２は、例えば、期間、入金と出金との区別、金額、相手先等によって分析対象の入出金ログを限定する。
　さらに、図１４に示す入出金ログ分析装置は、外部ＤＢインタフェースを介して外部システムから取引量などの相手先に関する情報を取り込んで、それを元に入出金データを限定してもよい。また、照合部１７が入出金ログ格納部１１からログを抽出する際にも、ログ限定部１２１が介在し抽出するログを限定してもよい。
実施形態４．
　図１５は、第４の実施形態の提示部１９の表示例を示すブロック図である。提示部１９は、兆候格納部１８から兆候が抽出された兆候リストが表示される。兆候リストのデータは、例えば図７に示した内容である。そして、利用者が特定の兆候を指定すると、その兆候が検出された元となった照合ルールが表示される。照合ルールのデータは、例えば図６または図９に示した内容である。そして、利用者が照合ルールを指定すると、その照合ルールが生成される元となった傾向が表示される。表示される傾向は、例えば、図５または図８に示した内容である。そして、利用者が傾向を指定する、その傾向が発見される元となった入出金データの一部が表示される。表示される入出金データは、例えば図４に示す内容である。
　また、提示部１９は、利用者が兆候を指示すると、その兆候と同じ照合ルールを元に検出された過去の兆候を表示してもよい。
　提示部１９は、利用者が照合ルールを指示すると、その照合ルールから検出された過去の兆候を表示してもよい。また、提示部１９は、照合部１７が兆候を検出したらすぐにその兆候を表示してもよい。提示部１９は、通常は兆候を表示せず、利用者から指示されて初めて兆候を表示してもよい。また、提示部１９は、利用者に過去の兆候を検索させ、その結果を表示してもよい。提示部１９は、検出された兆候の数の推移を表またはグラフで表示してもよい。
　提示部１９は、利用者が有用な兆候か否かの判断を入力できるようにし、有用と判断されたものだけを選択的に表示してもよい。また、提示部１９は、有用な兆候のみ累計、分類するという構成も考えられる。ここで有用な兆候とは、例えば企業の場合、企業劣化につながる兆候である。
　図１６は、ネットワークに接続された入出金ログ分析装置を示すブロック図である。提示部１９は、ネットワークを介して提示内容を端末１３１に送信し、電子メールもしくはポップアップにより端末１３１を有する関係者全員に提示してもよい。または、入出金ログ分析装置を印刷システムと組み合わせることにより、提示部１９は、郵送により関係者に提示内容を通知してもよい。
　提示部１９は、例えば、取引の相手先や金額など兆候の条件毎に定義された関係者の端末１３１のみに兆候を送信してもよい。また、提示部１９は、金額や相手先など予め定めた条件に合致した場合にパトランプで注目すべき提示内容があることを広く知らせてもよい。
　提示部１９は、一度表示された兆候、照合ルール、傾向、入出金ログを、後日検索して表示できるように構成されていてもよい。図１６に示す例の提示部１９は、ネットワークを介して入出金ログ分析を行っている現場ではない本部等のオフィスにも随時表示することができる。
　また、図１６に示す入出金ログ分析装置は、予め定められた宛先に電子的に兆候を通知するので、通知漏れが無くなるという効果を有する。
　上記の実施形態には、以下の（１）～（８）および（付記１）～（付記１５）に示す入出金ログ分析装置も開示されている。
（１）分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納部（例えば、入出金ログ格納部１１）と、年月日に関する情報を格納するカレンダー（例えば、カレンダー１５）と、入出金ログおよびカレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見部（例えば、傾向発見部１２）と、傾向を格納する傾向格納部（例えば、傾向格納部１３）と、傾向に基づいて、傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成部（例えば、照合ルール生成部１４）と、照合ルールを格納する照合ルール格納部（例えば、照合ルール格納部１６）と、入出金データと照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合部（例えば、照合部１７）と、兆候を格納する兆候格納部（例えば、兆候格納部１８）と、兆候を利用者に提示する提示部（例えば、提示部１９）とを備えた入出金ログ分析装置。
（２）入出金ログ分析装置は、傾向発見部が、特定日に入出金されることを傾向として発見し、照合部は、特定日に入出金が無かったことを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（３）入出金ログ分析装置は、傾向発見部が、特定範囲内の金額で入出金されることを傾向として発見し、照合部が、特定範囲を超えた金額の入出金が発生したことを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（４）入出金ログ分析装置は、照合部が、過去に検出された兆候を用いて新たな兆候を検出するように構成されていてもよい。
（５）入出金ログ分析装置は、外部のデータベースに接続された外部データベースインタフェース（例えば、外部ＤＢインタフェース１５１）を備え、照合部が、外部データインタフェースを介して、分析対象の取引先に関する入出金以外のデータを入力し、検出された兆候とデータとの比較によって新たな兆候を検出するように構成されていてもよい。
（６）入出金ログ分析装置は、分析対象となる取引先の入出金が可能な日に関する情報を管理する営業日管理部（例えば、営業日管理部１１１）を備え、カレンダーが、情報を営業日管理部から取得し、傾向発見部、照合ルール生成部および照合部が、情報を考慮した処理を行うように構成されていてもよい。
（７）入出金ログ分析装置は、提示部が、兆候格納部から抽出された兆候を表示し、利用者が特定の兆候を指定すると当該兆候が検出される元となった照合ルールを表示し、利用者が照合ルールを指定すると当該照合ルールが生成される元となった傾向を表示し、利用者が傾向を指定すると当該傾向が発見される元となった入出金データの一部を表示するように構成されていてもよい。
（８）入出金ログ分析装置は、提示部が、兆候の条件毎に予め定義された関係者の端末（例えば、端末１３１）のみに当該兆候を送信するように構成されていてもよい。
（付記１）入出金ログ分析装置は、傾向発見部は、特定日に入出金されることを傾向として発見し、照合部は、特定日に予定されている入出金が別の日に発生したことを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記２）入出金ログ分析装置は、傾向発見部が、入出金を行ったことがある全ての取引先を傾向として発見し、照合部が、これまでに入出金が行われたことが無い取引先との入出金が発生したことを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記３）入出金ログ分析装置は、傾向発見部が、特定の条件を満たす場合に特定金額で入出金されることを傾向として発見し、照合部が、特定条件を満たす場合に特定金額とは異なった金額の入出金が発生したことを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記４）入出金ログ分析装置は、照合部が、過去に検出された兆候において同一種別の兆候が予め定められた回数以上連続して発生していることを新たな兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記５）入出金ログ分析装置は、照合部が、過去に検出された兆候において徐々に入金日の間隔が広がっていることを新たな兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記６）入出金ログ分析装置は、照合部が、過去に検出された兆候において、徐々に入金金額が少なくなっていること、または徐々に入金金額が多くなっていること新たな兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記７）入出金ログ分析装置は、入出金ログ格納部が、支払手段の種別を入出金ログの一部として格納し、照合部は、同じ取引先に対する支払手段がある時点から変化していることを兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記８）入出金ログ分析装置は、傾向発見部が、ある取引先との取引金額について、または全取引先との取引額総額について月々の金額の傾向を発見し、照合部は、当該月々の金額の傾向から一定以上の差が発生した月を兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記９）入出金ログ分析装置は、照合部が、一定期間の兆候の数の増減を、当該増減のペースを考慮し、新たな兆候として検出するように構成されていてもよい。
（付記１０）入出金ログ分析装置は、傾向部が、営業日管理部が管理する情報を考慮することにより、特定日には行われないが所定期間毎に行われる入出金を傾向として発見するように構成されていてもよい。
（付記１１）入出金ログ分析装置は、入出金ログ格納部から抽出される入出金ログを限定するログ限定部（例えば、ログ限定部１２１）を備え、傾向発見部が、限定された入出金ログおよびカレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見するように構成されていてもよい。
（付記１２）入出金ログ分析装置は、提示部が、利用者が特定の兆候を指示すると当該兆候と同じ照合ルールを元に検出された過去の兆候を表示するように構成されていてもよい。
（付記１３）入出金ログ分析装置は、提示部が、利用者が特定の照合ルールを指示すると当該照合ルールから検出された過去の兆候を表示するように構成されていてもよい。
（付記１４）入出金ログ分析装置は、提示部が、兆候が有用か否かを示す利用者の判断を受付け、有用と判断された情報のみを表示するように構成されていてもよい。
（付記１５）入出金ログ分析装置は、提示部が、提示内容を関係者が有する端末に送信し、端末に提示内容が表示されるように構成されていてもよい。
　この出願は、２０１２年７月１３日に出願された日本出願特願２０１２－１５７７０３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
産業上の利用の可能性
　本発明は、銀行において取引先の経営状況悪化の把握や、個人顧客の資産状況の把握に適用できる。
　１１　入出金ログ格納部
　１２　傾向発見部
　１３　傾向格納部
　１４　照合ルール生成部
　１５　カレンダー
　１６　照合ルール格納部
　１７　照合部
　１８　兆候格納部
　１９　提示部
　１１１　営業日管理部
　１２１　ログ限定部
　１３１　端末
　１５１　外部データインタフェース

Claims (12)

  1. 　分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納部と、
    　年月日に関する情報を格納するカレンダーと、
    　前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見部と、
    　前記傾向を格納する傾向格納部と、
    　前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成部と、
    　前記照合ルールを格納する照合ルール格納部と、
    　前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合部と、
    　前記兆候を格納する兆候格納部と、
    　前記兆候を利用者に提示する提示部とを備えた
    　ことを特徴とする入出金ログ分析装置。
  2. 　傾向発見部は、特定日に入出金されることを傾向として発見し、
    　照合部は、前記特定日に入出金が無かったことを兆候として検出する
    　請求項１記載の入出金ログ分析装置。
  3. 　傾向発見部は、特定範囲内の金額で入出金されることを傾向として発見し、
    　照合部は、前記特定範囲を超えた金額の入出金が発生したことを兆候として検出する
    　請求項１または請求項２に記載の入出金ログ分析装置。
  4. 　照合部は、過去に検出された兆候を用いて新たな兆候を検出する
    　請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  5. 　外部のデータベースに接続された外部データインタフェースを備え、
    　照合部は、前記外部データインタフェースを介して、分析対象の取引先に関する入出金以外のデータを入力し、検出された兆候と前記データとの比較によって新たな兆候を検出する
    　請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  6. 　分析対象となる取引先の入出金が可能な日に関する情報を管理する営業日管理部を備え、
    　前記カレンダーは、前記情報を前記営業日管理部から取得し、
    　傾向発見部、照合ルール生成部および照合部は、前記情報を考慮した処理を行う
    　請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  7. 　前記提示部は、
    　前記兆候格納部から抽出された兆候を表示し、
    　利用者が特定の前記兆候を指定すると当該兆候が検出される元となった照合ルールを表示し、
    　利用者が前記照合ルールを指定すると当該照合ルールが生成される元となった傾向を表示し、
    　利用者が前記傾向を指定すると当該傾向が発見される元となった入出金データの一部を表示する
    　請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  8. 　照合部は、新たに取引が始まった取引先から毎月ほぼ一定の金額または端数が無い金額の入金がされたことを兆候として検出する
    　請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  9. 　照合部は、一定期間の兆候の数の増減を、当該増減のペースを考慮して、兆候として検出する
    　請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  10. 　入出金ログ格納部は、支払手段の種別を入出金ログの一部として格納し、
    　照合部は、同じ取引先に対する支払手段がある時点から変化していることを兆候として検出する
    　請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の入出金ログ分析装置。
  11. 　分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納し、
    　年月日に関する情報をカレンダーに格納し、
    　前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見し、
    　前記傾向を格納し、
    　前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成し、
    　前記照合ルールを格納し、
    　前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出し、
    　前記兆候を格納し、
    　前記兆候を利用者に提示する
    　ことを特徴とする入出金ログ分析方法。
  12. 　コンピュータに、
    　分析対象となる取引先の口座への入金および口座からの出金の履歴を入出金ログとして格納する入出金ログ格納処理と、
    　年月日に関する情報をカレンダーに格納する処理と、
    　前記入出金ログおよび前記カレンダーに基づいて、入出金の傾向を発見する傾向発見処理と、
    　前記傾向を格納する傾向格納処理と、
    　前記傾向に基づいて、前記傾向に反する入出金データを検出するための照合ルールを生成する照合ルール生成処理と、
    　前記照合ルールを格納する照合ルール格納処理と、
    　前記入出金データと前記照合ルールとを照合し、兆候を検出する照合処理と、
    　前記兆候を格納する兆候格納処理と、
    　前記兆候を利用者に提示する提示処理とを
    　実行させるための入出金ログ分析プログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111738847B (zh) * 2020-08-03 2020-11-20 成都寻道数财科技有限公司 匹配凭证单中同一项经济业务的借贷双方的系统和方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09330364A (ja) * 1996-06-11 1997-12-22 Toshiba Software Eng Kk 銀行システム
WO2011125379A1 (ja) * 2010-04-02 2011-10-13 データ・フォアビジョン株式会社 資金移動情報提示システム
WO2011152087A1 (ja) * 2010-05-31 2011-12-08 データ・フォアビジョン株式会社 経済活動指標提示システム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5918216A (en) * 1996-08-22 1999-06-29 Microsoft Corporation Automatic recognition of periods for financial transactions
US7853493B2 (en) * 2008-06-18 2010-12-14 Consumerinfo.Com, Inc. Personal finance integration system and method
US20100274691A1 (en) * 2009-04-28 2010-10-28 Ayman Hammad Multi alerts based system
US8489499B2 (en) * 2010-01-13 2013-07-16 Corelogic Solutions, Llc System and method of detecting and assessing multiple types of risks related to mortgage lending
US20130238475A1 (en) * 2012-03-12 2013-09-12 Intuit Inc. Generalized financial objects
US20130325598A1 (en) * 2012-06-01 2013-12-05 Yanghong Shao Financial account related trigger feature for triggering offers based on financial information

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09330364A (ja) * 1996-06-11 1997-12-22 Toshiba Software Eng Kk 銀行システム
WO2011125379A1 (ja) * 2010-04-02 2011-10-13 データ・フォアビジョン株式会社 資金移動情報提示システム
WO2011152087A1 (ja) * 2010-05-31 2011-12-08 データ・フォアビジョン株式会社 経済活動指標提示システム

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