WO2018150606A1 - 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム Download PDF

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WO2018150606A1
WO2018150606A1 PCT/JP2017/027037 JP2017027037W WO2018150606A1 WO 2018150606 A1 WO2018150606 A1 WO 2018150606A1 JP 2017027037 W JP2017027037 W JP 2017027037W WO 2018150606 A1 WO2018150606 A1 WO 2018150606A1
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WO
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personal
score
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PCT/JP2017/027037
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English (en)
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Inventor
星乃　隆治
Original Assignee
株式会社野村総合研究所
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Publication date
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Priority to US16/369,940 priority patent/US20190295164A1/en

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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
    • G06Q40/03—Credit; Loans; Processing thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/04—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
    • H04L63/0407—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the identity of one or more communicating identities is hidden
    • H04L63/0414—Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the identity of one or more communicating identities is hidden during transmission, i.e. party's identity is protected against eavesdropping, e.g. by using temporary identifiers, but is known to the other party or parties involved in the communication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0815—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities providing single-sign-on or federations

Definitions

  • the present invention relates to data processing technology, and more particularly to an information processing apparatus, an information processing method, and a computer program.
  • a technology for efficiently realizing asset liability management (Asset Liability Management (ALM)) for the purpose of normal bank management has been proposed (for example, see Patent Document 1). Further, a technique for improving the accuracy of debtor asset assessment and reducing credit risk of financial institutions has been proposed (see, for example, Patent Document 2).
  • the present invention has been made on the basis of the above-mentioned idea of the present inventor, and a main purpose is to provide a technique for supporting accurate evaluation of the trustworthiness of an individual.
  • an information processing apparatus acquires data that reflects personal ability or personality and acquires a plurality of types of performance data indicating the performance that the individual has achieved in the past. And a score determination unit that determines a personal score indicating the level of personal trust based on a plurality of types of performance data acquired by the acquisition unit.
  • Another aspect of the present invention is an information processing method.
  • This method is data that reflects the individual's ability or personality, and includes a step of acquiring a plurality of types of performance data indicating the results achieved by the individual in the past, and a plurality of types of performance data acquired in the acquiring step. Based on this, the computer executes a step of determining a personal score indicating the level of personal trust.
  • a business support device (a business support device 14 to be described later) that supports a loan business for individuals (for example, a housing loan) in a financial institution.
  • This business support device dynamically calculates both credit amount and lending interest rate for each customer according to various attribute information of individual customers (including individuals who are potential customers and individuals who are sales targets) To do.
  • financial institutions are supported to provide services that are more in line with the conditions of individual customers.
  • the credit amount can be said to be a loanable amount, and can also be said to be a loan upper limit.
  • a personal number (My Number (registered trademark)) is assigned to each citizen from a public institution (government, etc.).
  • the personal number is an ID unique to the individual that is not changed throughout the lifetime. From 2016, personal numbers will be required for administrative procedures such as social security, taxes and disaster countermeasures.
  • the business support apparatus uses this personal number to collect various attribute information of an individual who receives a loan from an external apparatus.
  • FIG. 1 shows a configuration of an information system 10 according to the first embodiment.
  • the information system 10 includes a PC 12 a and a PC 12 b collectively referred to as a PC 12, a business support device 14, and a personal attribute information source 16. 1 are connected via a communication network 18 including a LAN, a WAN, the Internet, and a dedicated line.
  • a communication network 18 including a LAN, a WAN, the Internet, and a dedicated line.
  • encryption and authentication processing for maintaining security may be performed as appropriate during communication.
  • PC 12a is a PC installed in bank A and operated by a bank A loan officer.
  • the PC 12b is a PC installed in the bank B and operated by a bank B loan officer.
  • the PC 12 may be another type of information terminal such as a tablet terminal or a smartphone.
  • the personal attribute information source 16 is a general term for a plurality of database devices (hereinafter referred to as “DB”) that store various attribute information related to individuals who are debtors.
  • the personal attribute information source 16 includes a collateral information DB 20, a route price information DB 22, a property information DB 24, an annuity information DB 26, a possessed securities information DB 28, an insurance information DB 30, a debt information DB 32, an income information DB 34, a work information DB 36, and a company information DB 38. .
  • each DB included in the personal attribute information source 16 is installed.
  • each DB is installed outside the bank A and in a company or institution outside the bank B, but as a modification, it is installed in at least one of the bank A and the bank B. Good.
  • One DB may be distributed and installed in a plurality of companies and institutions.
  • the retained securities information DB 28 may be realized by a plurality of securities company DBs
  • the liability information DB may be realized by a plurality of banks or credit card company DBs.
  • the personal attribute information held in the personal attribute information source 16 includes information indicating personal assets, liabilities, and income.
  • An asset in the embodiment means an economic value that is attributed to an individual and expected to generate profit for the individual, and can be said to be a property.
  • a liability means a payment obligation attributed to an individual and owed to an external third party, and includes, for example, a borrowing.
  • the collateral information DB 20 the route price information DB 22, the property information DB 24, the pension information DB 26, the securities information DB 28, and the insurance information DB 30 hold information related to personal assets.
  • the liability information DB 32 holds information related to individual debt
  • the income information DB 34 and the work information DB 36 hold information related to personal income. Specific examples are shown below.
  • the collateral information DB 20 holds the appraisal value of land and buildings that are collateral (for example, assets subject to mortgage setting) in financing.
  • the collateral information DB 20 may be installed in, for example, a research company or a real estate company.
  • the route price information DB 22 holds information on route prices throughout Japan.
  • the route price information DB 22 may be installed in, for example, a public organization (such as a tax organization).
  • the property information DB 24 holds information such as price information and sales time of properties (land, buildings, etc.) that an individual intends to purchase.
  • the property information DB 24 may be installed in a real estate company or a home sales company.
  • the pension information DB 26 holds personal pension information.
  • the pension information includes the annual amount that the individual will receive in the future, for example, the defined contribution pension amount.
  • the pension information DB 26 may be installed in a private or public pension mechanism or pension information service company.
  • the held securities information DB 28 holds information such as stocks and bonds held by individuals.
  • the owned securities information DB 28 may be installed in a plurality of securities companies.
  • the insurance information DB 30 holds information on life insurance that an individual joins, for example, saving life insurance.
  • Insurance information DB30 may be installed in a plurality of insurance companies.
  • the liability information DB 32 holds information on liabilities (for example, car loans) for which individuals are obligated to pay.
  • the debt information DB 32 may be installed in a bank other than the banks A and B, a credit card company, or a credit information agency.
  • the income information DB 34 holds information (annual income amount, income amount, etc.) indicating individual income.
  • the income information DB 34 may be installed in a public organization such as a tax organization.
  • the work information DB 36 holds information such as the name of the company where the individual works, the treatment at the place of work (position, etc.), and the length of service.
  • the work information DB 36 may be installed in a company where a person works or a credit information agency.
  • the company information DB 38 holds information indicating the management status and financial status of various companies.
  • the company information DB 38 may be installed in a credit information agency, an ICT service company, or the like.
  • Each DB included in the personal attribute information source 16 stores attribute information related to each individual in association with a personal number assigned to each individual.
  • each DB receives an acquisition request for personal attribute information from a predetermined external device via the communication network 18, each DB provides attribute information associated with the personal number designated as a key in the request to the request source device.
  • the business support device 14 is an information processing device such as a server managed by an ICT service company.
  • the ICT service company is, for example, a system integrator or an ASP (Application Service Provider) provider.
  • the business support device 14 provides the PC 12a and the PC 12b with web pages including information (hereinafter also referred to as “business support information”) that supports the business of a plurality of financial institutions (in the embodiment, the bank A and the bank B). Since the function of the web server is publicly known, description thereof is omitted.
  • the business support apparatus 14 uses the personal number of the individual to be analyzed (hereinafter also referred to as “analysis target individual”) as the loan destination candidate of the A bank or the B bank, and uses the personal number of the analysis target individual. Collect multiple types of attribute information related to debt, income, etc. from the personal attribute information source 16. Then, based on the collected plural types of attribute information, business support information for supporting the execution of the loan business in accordance with the state of each individual to be analyzed is provided to the PC 12 of the A bank or the B bank. Further, the business support apparatus 14 provides such business support information providing service as an ASP type service to a plurality of financial institutions (in the embodiment, bank A and bank B).
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the business support apparatus 14 of FIG.
  • the business support apparatus 14 includes a control unit 40, a storage unit 42, and a communication unit 44.
  • the control unit 40 executes various types of data processing such as collection processing of attribute information related to the individual to be analyzed and generation processing of business support information for the banks A and B.
  • the storage unit 42 is a storage area that stores data that is referred to or updated by the control unit 40.
  • the communication unit 44 communicates with an external device according to a known communication protocol.
  • the control unit 40 transmits / receives data to / from each DB included in the PC 12a, PC 12b, and personal attribute information source 16 via the communication unit 44.
  • Each block shown in the block diagram of the present specification can be realized in terms of hardware by an element such as a CPU and a memory of a computer or a mechanical device, and in terms of software, it can be realized by a computer program or the like. , Depicts functional blocks realized by their cooperation. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software.
  • a business support application including a module corresponding to each block of the control unit 40 may be installed in the storage of the business support device 14.
  • the CPU of the business support apparatus 14 may exhibit the functions of these blocks by reading out the modules corresponding to the respective blocks of the control unit 40 to the main memory and executing them.
  • Each functional block of the storage unit 42 may be realized by storing data in a storage device such as a storage or a memory of the business support device 14.
  • the storage unit 42 includes a bank A parameter holding unit 46 and a bank B parameter holding unit 48.
  • the bank A parameter holding unit 46 stores parameters predetermined by the bank A.
  • the bank B parameter holding unit 48 is a parameter determined independently of the parameters stored in the bank A parameter holding unit 46, and stores a parameter predetermined by the bank B.
  • the parameters stored in the bank A parameter holding unit 46 and the bank B parameter holding unit 48 are data for deriving the score of the individual to be analyzed according to the contents of the asset information, debt information, and income information of the individual to be analyzed. is there.
  • This parameter is information indicating the degree to which each of the plurality of attribute information of the individual to be analyzed affects the work support information (in the embodiment, the credit amount and the lending interest rate), and can be said to be data for weighting.
  • This parameter is not limited to a numerical value, and may be a program indicating an algorithm for realizing the degree of influence or weighting according to the attribute value.
  • a parameter for reflecting the content indicated by the attribute information in the credit amount is referred to as a credit amount parameter
  • a parameter for reflecting the content indicated by the attribute information in the interest rate is referred to as an interest rate parameter.
  • the credit of each attribute information classified as asset information so that the amount of assets indicated by the asset information (for example, the market capitalization of the stock held) is positively correlated with the credit amount, while being inversely correlated with the interest rate.
  • An amount parameter and an interest rate parameter may be defined.
  • the credit amount parameter and interest rate parameter of each attribute information classified as liability information so that the amount of debt indicated by the liability information (for example, the existing loan balance) is inversely correlated with the credit amount while being directly correlated with the interest rate.
  • the credit amount parameter and interest rate of each attribute information classified as income information so that the amount of income indicated by the income information (including the height of the position) is positively correlated with the credit amount and inversely correlated with the interest rate.
  • a parameter may be defined.
  • Each bank may set the parameters of each information item so that the correlation coefficient of the information item to be emphasized with respect to the interest rate or the like is larger than the correlation coefficient of other information items.
  • different weights may be set for each type according to the judgment of each bank. The same applies to debt information and income information. This example will be described below.
  • bank A places more importance on the market capitalization of stocks than the defined contribution pension amount.
  • Bank A uses the credit parameter for the defined contribution pension amount and the amount of the defined contribution pension amount to be more positively correlated with the credit amount than the degree to which the defined contribution pension amount is directly correlated with the credit amount.
  • a credit amount parameter for the market capitalization of stocks may be set.
  • bank A has an interest rate parameter for the defined contribution pension amount, so that the degree of the inverse correlation to the interest rate of the market capitalization of the stock is stronger than the degree of the inverse correlation to the interest rate of the defined contribution pension amount, You may set the interest rate parameter for the market capitalization of stocks.
  • Bank B places more importance on the defined contribution pension amount than the market capitalization of shares.
  • Bank B has a credit parameter for the defined contribution pension amount and the amount of the defined contribution pension amount that is more positively correlated with the credit amount than the degree that the market capitalization of the shares held is positively correlated with the credit amount.
  • a credit amount parameter for the market capitalization of stocks may be set.
  • Bank B has an interest rate parameter for the defined contribution pension amount, so that the degree of the inverse correlation with respect to the interest rate of the defined contribution pension amount is stronger than the degree of inverse correlation with respect to the interest rate of the market capitalization of shares. You may set the interest rate parameter for the market capitalization of stocks.
  • each of the plurality of financial institutions that use the business support apparatus 14 sets arbitrary values as the credit amount parameter and the interest rate parameter.
  • the control unit 40 includes a personal attribute acquisition unit 50, a personal score determination unit 52, a support information generation unit 54, a support information provision unit 60, and a parameter setting unit 62.
  • the personal attribute acquisition unit 50 transmits an attribute acquisition request designating the personal number of the individual to be analyzed as a search key to a plurality of DBs included in the personal attribute information source 16.
  • the personal attribute acquisition unit 50 is attribute information associated with the personal number of the search key from each DB included in the personal attribute information source 16, for example, at least one of asset information, liability information, and income information related to the individual to be analyzed. Get one.
  • the personal attribute acquisition unit 50 acquires the defined contribution pension amount of the individual to be analyzed from the pension information DB 26 installed in the public institution.
  • the personal attribute acquisition unit 50 acquires stock brands and quantities held by the individual to be analyzed from the securities information DB 28 installed in the securities company.
  • the personal attribute acquisition unit 50 acquires the liabilities (for example, the balance of the car loan, the repayment status, etc.) held by the individual to be analyzed from the debt information DB 32 installed in a bank other than Bank A and Bank B or a credit information agency.
  • the personal score determination unit 52 is a plurality of attribute information regarding the individual to be analyzed acquired by the personal attribute acquisition unit 50. Specifically, the personal score determination unit 52 includes a plurality of attribute information classified as asset information, liability information, or income information. First, the score of the individual to be analyzed for determining the business contents of the financial institution for the individual to be analyzed is determined. Specifically, the personal score determination unit 52 determines a score according to a plurality of attribute information related to the individual to be analyzed and parameters predetermined by the bank A or the bank B for each attribute information.
  • the score of the individual to be analyzed is data for adjusting the value of the reference credit amount and the value of the reference interest rate specified by the bank A or bank B as the analysis request source.
  • a score for adjusting the reference credit amount is called a credit amount adjustment score
  • a score for adjusting the reference interest rate is called an interest rate adjustment score.
  • the credit amount adjustment score can be said to be adjustment data that reflects the actual attribute information of the individual to be analyzed on the credit amount by the weighting indicated by the credit amount parameter.
  • the interest rate adjustment score can be said to be adjustment data that reflects the actual attribute information of the individual to be analyzed to the interest rate by the weighting indicated by the interest rate parameter.
  • the standard credit amount and the standard interest rate are standard credit amount and interest rate determined in advance in each of the bank A and the bank B.
  • the reference interest rate may be a conventional loan interest rate (a floating interest rate, a 10-year fixed interest rate, etc.) determined based on a short-term prime rate.
  • a reference credit amount and a reference interest rate are designated by a person in charge at each bank when an analysis request is made to the business support apparatus 14.
  • the business support apparatus 14 may acquire the reference credit amount and the reference interest rate from each bank apparatus in advance and store them in the storage unit 42 in advance.
  • the personal score determination unit 52 of the embodiment includes a collateral information rate, a pension rate, a holding stock rate, a participation insurance rate, a service company rank rate, a service years rate, a job title rate, a debt rate, and an income rate as credit adjustment scores. decide.
  • the personal score determination unit 52 determines a collateral information rate, an annuity rate, a holding stock rate, an enrollment insurance rate, a working company rank rate, a service years rate, a job title rate, a debt rate, and an income rate as interest rate adjustment scores.
  • the personal score determination unit 52 stores the collateral information (land and building), building age, road price, property information acquired from the personal attribute information source 16, the bank A parameter holding unit 46 or the bank B parameter holding unit 48.
  • the collateral information rate as the credit amount adjustment score is calculated according to the credit amount parameter associated with each attribute information.
  • the personal score determination unit 52 uses the collateral information (land and building), age, road price, property information acquired from the personal attribute information source 16 and the bank A parameter holding unit 46 or the bank B parameter holding unit 48.
  • a collateral information rate as an interest rate adjustment score is calculated according to the interest rate parameter associated with each attribute information.
  • the credit amount parameter stored in the bank A parameter holding unit 46 and the bank B parameter holding unit 48 of the embodiment increases the credit amount as the asset amount of the individual to be analyzed (for example, the market price or valuation amount of the stock held) increases.
  • the value is determined as follows. Increasing the credit amount can be said to increase the increment from a predetermined standard reference credit amount.
  • the value of the interest rate parameter is determined such that the interest rate decreases as the asset amount of the individual to be analyzed increases. Reducing the interest rate can be said to increase the discount from a predetermined standard reference interest rate.
  • the individual score determination unit 52 determines the collateral information rate, the pension rate, the stock holding rate, and the enrollment insurance rate as the credit amount adjustment score so that the credit amount increases as the asset amount of the individual to be analyzed increases.
  • the personal score determination unit 52 determines a collateral information rate, an annuity rate, a stock holding rate, and an enrollment insurance rate as an interest rate adjustment score so that the interest rate decreases as the asset amount of the individual to be analyzed increases.
  • the relationship between the amount of income and the income rate is the same. As described above, when the credit risk (in other words, credit loss risk) of a specific individual to be analyzed is relatively low, the credit amount to the individual is relatively increased and the interest rate is relatively decreased. To adjust.
  • the credit amount parameter stored in the bank A parameter holding unit 46 and the bank B parameter holding unit 48 of the embodiment is such that the credit amount decreases as the debt amount (for example, borrowing balance) of the individual to be analyzed increases. Is determined.
  • the value of the interest rate parameter is determined such that the interest rate increases as the amount of debt of the individual to be analyzed increases.
  • the individual score determination unit 52 determines the collateral information rate, the pension rate, the stock holding rate, and the enrollment insurance rate as the credit amount adjustment score so that the credit amount decreases as the amount of debt held by the individual to be analyzed increases.
  • the personal score determination unit 52 determines the collateral information rate, pension rate, stock holding rate, and insurance coverage rate as the interest rate adjustment score so that the interest rate increases as the debt amount of the individual to be analyzed increases.
  • the support information generation unit 54 generates information for supporting the business of the financial institution for the analysis target individual based on the score of the analysis target individual determined by the personal score determination unit 52. Specifically, the support information generation unit 54 determines a value obtained by adjusting the reference credit amount based on the credit amount adjustment score of the analysis target individual as the credit amount for the analysis target individual. Further, the support information generation unit 54 determines a value obtained by adjusting the reference interest rate based on the interest rate adjustment score of the analysis target individual as the interest rate for the analysis target individual. Then, the support information generation unit 54 generates business support information indicating the credit amount and interest rate for the individual to be analyzed.
  • the support information generation unit 54 includes a credit amount determination unit 56 and an interest rate determination unit 58.
  • the credit amount determination unit 56 determines the credit amount for the individual to be analyzed by adjusting the reference credit amount based on the credit amount adjustment score of the individual to be analyzed.
  • the credit amount determination unit 56 adds a reference credit amount, a collateral information rate as a credit amount adjustment score, a pension rate, a stock holding rate, a working company rank rate, and a service years rate to a predetermined credit amount calculation formula (function).
  • the position rate, debt rate, and income rate may be input, and the credit amount for the individual to be analyzed may be acquired as the calculation result.
  • Credit amount for individuals to be analyzed standard credit amount x collateral information rate x pension rate x holding stock rate x working company rank rate x years of service rate x position rate x liability rate x income rate
  • the individual score determination unit 52 is “0 ⁇ rate ⁇ 1” when the credit amount for the individual to be analyzed is smaller than the reference credit amount, and “1 ⁇ rate” when the credit amount for the individual to be analyzed is equal to or greater than the reference credit amount.
  • the score of each attribute information is determined so that it becomes. In addition, you may determine so that the multiplication result of multiple types of credit amount adjustment scores may be in the said range.
  • the interest rate determination unit 58 determines the lending interest rate for the individual to be analyzed by adjusting the reference interest rate based on the interest rate adjustment score of the individual to be analyzed.
  • the interest rate determination unit 58 calculates the reference interest rate, the collateral information rate as the interest rate adjustment score, the pension rate, the stock holding rate, the working company rank rate, the years of service rate, the job rate,
  • the debt rate and the income rate may be input, and the interest rate for the individual to be analyzed may be acquired as the calculation result.
  • Interest rate for individuals to be analyzed standard credit amount x collateral information rate x pension rate x holding stock rate x working company rank rate x years of service rate x position rate x debt rate x income rate
  • the personal score determination unit 52 Each attribute is set so that “0 ⁇ rate ⁇ 1” when the interest rate for the individual subject to analysis is discounted from the base rate, and “1 ⁇ rate” when the interest rate for the individual subject to analysis is greater than or equal to the base rate. Determine the information score. In addition, you may determine so that the multiplication result of several types of interest rate adjustment scores may become the said range.
  • the support information providing unit 60 transmits the business support information including the credit amount and interest rate for the individual to be analyzed generated by the support information generating unit 54 to the analysis request source PC 12a or PC 12b. Specifically, the web page data indicating the business support information is transmitted to the PC 12a or PC 12b.
  • the parameter setting unit 62 transmits and displays a web page for changing at least one of the credit amount parameter and the interest rate parameter to the PC 12a and the PC 12b.
  • the parameter setting unit 62 receives the initial value and the updated value of the credit amount parameter and the interest rate parameter input to the web page from the PC 12a and the PC 12b.
  • the parameter setting unit 62 reflects the received parameter value in the score determination processing of the individual to be analyzed by the personal score determination unit 52.
  • the parameter setting unit 62 stores the credit amount parameter and the interest rate parameter value received from the PC 12 a in the bank A parameter holding unit 46. In other words, the previous parameter value stored in the bank A parameter holding unit 46 is updated to the latest value received from the PC 12a.
  • the parameter setting unit 62 stores the value of the credit amount parameter and the interest rate parameter received from the PC 12 b in the bank B parameter holding unit 48. In other words, the previous parameter value stored in the bank B parameter holding unit 48 is updated to the latest value received from the PC 12b.
  • the updated values of the credit amount parameter and the interest rate parameter are reflected in the score of the individual to be analyzed, and are reflected in the credit amount and the interest rate for the individual to be analyzed.
  • the loan officer of bank A activates the web browser of the PC 12a, logs in to the business support site provided by the business support device 14, and selects the loan business support menu.
  • the business support device 14 transmits a web page (referred to as “analysis target designation page”) for inputting information related to the individual to be analyzed to the PC 12a for display.
  • the loan officer of Bank A sets the individual credit number and interest rate on the analysis target designation page in addition to the individual number of the individual to be analyzed as the individual to be analyzed as the individual who is the mortgage loan candidate. Enter the operation.
  • the web browser of the PC 12a transmits an analysis request, which is an HTTP request including the individual number of the individual to be analyzed, the reference credit amount, and the reference interest rate, to the business support apparatus 14.
  • the personal attribute acquisition unit 50 of the business support device 14 uses the personal number specified in the request as a key to analyze from a plurality of DBs included in the personal attribute information source 16 Get multiple types of attribute information about an individual.
  • the personal score determination unit 52 of the business support device 14 is a parameter stored in the bank A parameter holding unit 46, and responds to a plurality of types of attribute information according to a credit amount parameter predetermined by the analysis request source A bank.
  • the credit amount adjustment score (shareholding rate, debt rate, etc.) is determined.
  • the personal score determination unit 52 determines an interest rate adjustment score according to a plurality of types of attribute information according to interest rate parameters predetermined by the bank A as the analysis request source.
  • the support information generation unit 54 of the business support device 14 determines the credit amount for the individual to be analyzed based on the reference credit amount specified in the analysis request and the credit amount adjustment score determined by the personal score determination unit 52. Further, the support information generation unit 54 determines the interest rate of the loan for the individual to be analyzed based on the reference interest rate specified in the analysis request and the interest rate adjustment score determined by the personal score determination unit 52. Then, the support information generation unit 54 generates web page data of business support information indicating the credit amount and interest rate of the loan to the individual to be analyzed, and the support information providing unit 60 transmits the web page data to the PC 12a for display. .
  • the person in charge of bank A formulates a loan plan according to the credit amount and interest provided from the business support apparatus 14 and presents it to the individual to be analyzed.
  • the credit amount and interest rate appropriate for each individual according to the asset holding status, debt holding status, and income status of each individual as a debtor are presented to the financial institution, Can support risk management and risk control of financial institutions.
  • the stock is treated as a collateral element of debt and reflected in the credit amount and interest rate.
  • the actual performance for example, company rank, length of service, title, treatment, etc.
  • the collateral market value can be calculated by calculating the collateral value linked with the property price information.
  • the business support device 14 performs the same process according to the analysis request transmitted from the PC 12b. Execute. However, when the individual score determination unit 52 determines the score of the individual to be analyzed, the parameters are stored in the bank B parameter holding unit 48, and the credit amount parameter and the interest rate parameter predetermined by the analysis request source B bank It differs in that it refers to.
  • the loan officer of bank A determines the updated values of the credit amount parameter and the interest rate parameter.
  • the loan officer of bank A activates the web browser of the PC 12a, logs in to the loan business support site provided by the business support device 14, and selects the parameter setting menu.
  • the business support apparatus 14 transmits a web page (referred to as a “parameter setting page”) for inputting the credit amount parameter and the updated value of the interest rate parameter to the PC 12a for display.
  • the loan officer inputs the updated value of the credit amount parameter and the interest rate parameter to the parameter setting page, and inputs an operation for reflecting the setting value.
  • the web browser of the PC 12a transmits a parameter setting request, which is an HTTP request including the updated value of the credit amount parameter and the interest rate parameter, to the business support apparatus 14.
  • a parameter setting request which is an HTTP request including the updated value of the credit amount parameter and the interest rate parameter
  • the parameter setting unit 62 of the business support apparatus 14 stores the credit amount parameter and the updated value of the interest rate parameter included in the request in the bank A parameter holding unit 46.
  • the setting operation of the credit amount parameter and the interest rate parameter of the bank B is the same, but the storage destination of the parameter value is the bank B parameter holding unit 48.
  • the business support apparatus 14 collectively provides business support services for a plurality of financial institutions as an ASP service.
  • each financial institution can enjoy the business support service at a lower cost than the construction of the business support device 14 on its own.
  • the credit amount parameter and the interest rate parameter for determining the score of the individual to be analyzed can be set to values uniquely determined by each financial institution and can be changed as needed.
  • each financial institution can cause the business support device 14 to determine the risk management policy and the credit amount and interest rate in accordance with the business strategy.
  • FIG. 3 shows an example of financing for a certain individual.
  • FIG. 3A shows individual attribute information at the time of the initial loan.
  • FIG. 3B shows the credit amount (upper stage) and the interest rate (lower stage) determined by the business support apparatus 14 based on the attribute information shown in FIG.
  • FIG. 4 shows an example of financing for the same individual as FIG.
  • FIG. 4A shows individual attribute information five years after FIG. 3A.
  • FIG. 4B shows the credit amount (upper stage) and the interest rate (lower stage) determined by the business support apparatus 14 based on the attribute information shown in FIG.
  • FIG. 3 (a) Comparing the attribute information in FIG. 3 (a) with the attribute information in FIG. 4 (a), FIG. 3 (a) has a smaller liability amount, so FIG. 3 (a) has a lower credit risk based on the liability. It can be said. However, Figure 4 (a) has larger assets (collateral, share price, defined contribution pension amount, etc.) and income (working company rank, years of service, title, income amount). It can be said that the credit risk based on assets and income is smaller.
  • the credit amount and interest rate calculated by the business support apparatus 14 comprehensively reflect the assets held, liabilities held, and income of the individual to be analyzed. In this example, the credit amount larger than FIG. 3B is calculated in FIG. 4B, and the interest rate smaller than FIG. 3B is calculated in FIG. 4B.
  • a person in charge of a financial institution can propose an additional loan to a low interest rate to a customer by looking at the result of FIG.
  • a credit amount smaller than that in FIG. 3B is calculated in FIG. In b), it is possible to calculate a higher interest rate than in FIG.
  • each DB in the personal attribute information source 16 electronically stores attribute information related to the individual to be analyzed, and the business support apparatus 14 acquires the attribute information of the individual to be analyzed from each DB. did.
  • at least a part of attribute information related to the individual to be analyzed may be reported verbally or on paper from the individual to be analyzed to bank A or bank B, and the attribute information thus reported is sent from the PC 12 to the business support apparatus 14. It may be entered.
  • attribute information for example, in addition to the individual number, standard credit amount, and standard interest rate of the individual subject to analysis, one or more attribute information (stock stocks and quantity held, title and years of service at the workplace, etc.) declared by the individual subject to analysis
  • the analysis request may be input from the PC 12 to the business support apparatus 14. It is suitable for acquiring attribute information for which electronic acquisition from an external DB is prohibited or restricted by law or attribute information that requires high confidentiality.
  • the business support apparatus 14 of the above embodiment derives the credit amount adjustment score and the interest rate adjustment score of the analysis target individual according to the plurality of types of attribute information of the analysis target individual. Based on those scores, information (information indicating the credit amount and interest rate for the individual to be analyzed) that supports the financing operation from the financial institution to the individual to be analyzed was generated and provided to the PC 12.
  • the business support device 14 is a score for determining the business content of the financial institution for the individual to be analyzed, and may determine a score other than the credit amount adjustment score and the interest rate adjustment score.
  • a score indicating the importance of the individual to be analyzed for the financial institution may be determined, or a score indicating the accuracy of loan establishment, purchase of securities, contract of insurance, etc. may be determined.
  • the support information generation unit 54 of the business support device 14 generates business support information indicating the score of the individual to be analyzed determined by the personal score determination unit 52, and the support information provision unit 60 displays the business support information. You may provide to PC12.
  • the business support device 14 collects attribute information related to a plurality of individuals specified by the PC 12a or the PC 12b and stores business support information for supporting the business of the financial institution for the plurality of individuals.
  • the generation may be executed collectively. In other words, the generation of business support information regarding a plurality of individuals may be executed as a batch process.
  • the business support device 14 selects a score (for example, a score indicating the number of shares held) from a plurality of individuals. May extract individuals who satisfy the extraction conditions predetermined by the financial institution. Then, business support information including the extracted personal score and various attribute information may be generated and provided to the financial institution.
  • the business support apparatus 14 collects attribute information about an analysis target person from a plurality of DBs included in the personal attribute information source 16 using a personal number assigned to the analysis target person from a public institution. .
  • the first temporary number for identifying the analysis target person in the financial institution, and the analysis target individual in an entity different from the financial institution A second temporary number for identification may be determined in advance, and the first temporary number and the second temporary number may be associated with each other by a predetermined device.
  • FIG. 5 shows the configuration of the information system of the fourth modified example.
  • the information system 10 of the fourth modification includes a personal number management device 70 in addition to the configuration of FIG.
  • the business support apparatus 14 accesses the personal number management apparatus 70 via the communication network 18.
  • the personal number management apparatus 70 corresponds to the personal number management apparatus proposed by the present applicant in “Japanese Patent Application No. 2013-216936 (Japanese Patent Laid-Open No. 2015-79406)”.
  • the personal number management device 70 receives a personal number report from an individual (not shown) (that is, an individual who can be analyzed), and based on the personal number, a financial institution (here, bank A). A first temporary number for identifying the individual is determined in step (b). The personal number management device 70 may directly transmit the determined first temporary number together with personal identification information (name, address, etc.) to the device of the bank A designated by the individual as the destination of the first temporary number. . Alternatively, the personal number management device 70 may provide the determined first temporary number to the personal device, and the individual may declare the first temporary number to the bank A.
  • the personal number management device 70 receives a personal number declaration from the same individual, and determines a second temporary number for identifying the individual at each company or organization of the personal attribute information source 16 based on the personal number. To do.
  • the second temporary number may be transmitted to the personal attribute information source 16 in the same manner as the first temporary number.
  • the second temporary number is determined to be different for each company / institution managing the DB of the personal attribute information source 16, but here, as a second temporary number, for simplicity of explanation, explain.
  • Each DB of the personal attribute information source 16 stores attribute information related to the individual to be analyzed in association with the second temporary number of the individual. Actually, DBs of companies and institutions different from each other may store attribute information related to the analysis target person in association with different second temporary numbers.
  • an individual's personal number, first temporary number, and second temporary number are IDs having different systems, lengths, contents, and the like. Moreover, it is desirable that both the first temporary number and the second temporary number are determined to be IDs that are difficult to guess the original personal number.
  • the first temporary number of the individual to be analyzed may be handled in the same manner as the personal number of the individual to be analyzed in the bank A, and the second temporary number of the individual to be analyzed is stored in the company or institution of the personal attribute information source 16 It may be handled in the same way as a personal number. However, since the first temporary number is different from the personal number, the number management cost in the bank A can be reduced, and the influence when the first temporary number is leaked is limited. The same can be said for the second temporary number.
  • the personal number management device 70 stores the personal personal number, the first temporary number, and the second temporary number in association with each other (see, for example, FIG. 3 of JP-A-2015-79406).
  • the personal number management device 70 receives a search request designating the first temporary number, the personal number management device 70 transmits information indicating the second temporary number associated with the first temporary number to the requesting device.
  • the PC 12a of the fourth modified example transmits an analysis request including the first temporary number, the reference credit amount, and the reference interest rate of the individual to be analyzed to the business support apparatus 14.
  • the personal attribute acquisition unit 50 of the business support apparatus 14 transmits a search request specifying the first temporary number specified in the analysis request to the personal number management apparatus 70, and the first temporary number The second temporary number managed in association with is acquired from the personal number management device 70.
  • the personal attribute acquisition unit 50 transmits an attribute acquisition request designating the second temporary number as a key to a plurality of DBs included in the personal attribute information source 16, and manages the attribute information associated with the second temporary number. Is acquired from each DB.
  • the personal attribute acquisition unit 50 may acquire a plurality of types of second temporary numbers from the personal number management device 70 together with information of the DB provided with each second temporary number. And you may transmit the search request which designated the different 2nd temporary number with respect to different DB.
  • the personal number management device 70 centrally manages personal numbers that require high security and confidentiality. Since the financial institution and the personal attribute information source 16 perform information management using the first temporary number or the second temporary number different from the personal number as a key, the risk of leakage of the personal number can be reduced. In addition, the burden of personal number management at each company or institution can be reduced.
  • the business support apparatus 14 collectively provides business support services for a plurality of financial institutions as an ASP service.
  • the business support device 14 may be constructed as a device that generates business support information for one financial institution or a small number of financial institutions in the same company group.
  • the business support apparatus 14 that includes the bank A parameter holding unit 46 but does not include the bank B parameter holding unit 48 may be built in the bank A.
  • the business support apparatus 14 that includes the bank B parameter holding unit 48 but does not include the bank A parameter holding unit 46 may be built in the bank B.
  • the analysis target by the business support apparatus 14 is an individual, but the subject to be analyzed is not limited to an individual.
  • the subject to be analyzed by the business support apparatus 14 may be a corporation (company, organization, etc.).
  • the loan destination of the financial institution supported by the business support device 14 is not limited to an individual, and may be a corporation.
  • each DB of the personal attribute information source 16 may store the attribute information of the analysis target corporation in association with the corporation number that is a unique number of the corporation assigned to the corporation by a public institution.
  • the PC 12 may transmit an analysis request specifying the corporate number of the analysis target corporation to the business support apparatus 14.
  • the business support apparatus 14 may collect attribute information of the analysis target corporation from each DB of the personal attribute information source 16 using the corporation number as a key. Then, information that supports the business of the financial institution with respect to the corporation (for example, information on the credit amount or interest rate of the loan to the corporation) may be generated and provided to the PC 12.
  • a seventh modification will be described. What is used to collect various attribute information of individual customers from an external device is not limited to a personal number. For example, a credit card number may be used. Moreover, you may use ID which identifies the user linked between several providers by SAML (Security
  • SAML Security
  • Each DB included in the personal attribute information source 16 replaces and stores attribute information related to an individual with a personal number assigned to the individual, and a personal credit card number or an ID for identifying the user. You may memorize
  • the personal attribute acquisition unit 50 of the business support apparatus 14 uses an ID (hereinafter referred to as a “personal ID”) for identifying an individual to be analyzed, including a personal number, a credit card number, and an ID for identifying the user. And the plurality of types of attribute information of the individual to be analyzed may be collected directly from each DB of the personal attribute information source 16.
  • the personal attribute acquisition unit 50 uses OpenID Connect, personal attribute information source 16 as OpenID Provider, business support device 14 as Relying Party, and attribute information (also referred to as “claim”) of the individual to be analyzed. It may be acquired from the personal attribute information source 16.
  • the business support apparatus 14 when the business support apparatus 14 directly collects attribute information from the personal attribute information source 16, among the providers that provide the personal attribute information source 16, the business that is affiliated with the bank A or B in FIG. 5 provides Information for identifying one or more personal attribute information sources 16 may be preset in the business support apparatus 14.
  • the setter of this information may be, for example, a loan officer of A bank or B bank.
  • a loan officer or the like of Bank A or Bank B hereinafter referred to as “business officer” stores the first information (for example, attribute information name) for identifying the attribute information of the individual to be analyzed and the attribute information.
  • the second information for identifying the personal attribute information source 16 to be obtained may be obtained from the individual to be analyzed by e-mail or the like.
  • the person in charge of business is collection support information that makes a pair of the first information and the second information, and a plurality of collection support information may be set in the business support device 14.
  • a plurality of personal attribute information sources 16 may be specified by an aggregated claim or a distributed claim.
  • the business support apparatus 14 causes a terminal used by the individual to be analyzed to display a screen on which a plurality of collection support information pairs of the first information and the second information can be input during a sequence for specifying an OpenID provider. May be.
  • the sequence for specifying the above OpenID Provider is as follows: (1) Initiate is transmitted from the terminal of the individual to be analyzed to the business support device 14 (Relying Party), and (2) Authorization Request is sent from the business support device 14 to the terminal of the target individual to be analyzed. It may be transmitted.
  • the business support device 14 may acquire one or more collection support information input on the above screen from the terminal of the individual to be analyzed. Based on the one or more collection support information, the business support apparatus 14 requests request parameters “_claim names” (a parameter including a claim name and an acquisition source identifier) and “_claim_sources” (a parameter including an acquisition source identifier and a value). May be set. The business support apparatus 14 may execute an OpenID Connect sequence using any one of the plurality of personal attribute information sources 16 as an OpenID Provider according to the request parameter.
  • one attribute information may be divided into a plurality of servers, and each server may store fragment information of one attribute information. Further, one attribute information may be divided after being encrypted.
  • the liability information DB 32 may physically include a plurality of servers, and each of the plurality of servers may hold fragment information obtained by dividing a certain individual's debt information.
  • the business support device 14 may collect fragment information from a plurality of servers and restore the original attribute information when using personal attribute information.
  • both the attribute information provider for example, the customer who is the debtor
  • the attribute information provider for example, a financial institution
  • the work support apparatus 14 may restore the attribute information.
  • the business support apparatus 14 may execute processing such as reference or update of attribute information.
  • the business support apparatus 14 may divide the attribute information and distribute and store it as fragment information on a plurality of servers.
  • JP 2013-020212 A JP 2013-020313 A, JP 2013-020314 A, JP 2013-120515 A, JP 2013-120516 A, International Publication 2013/65133, International Publication. 2013/80290.
  • the personality or personality is reflected in the data, and the trustworthiness of the individual is determined based on a plurality of types of performance data indicating the past achievements of the individual.
  • a business support device (a business support device 114 described later) for determining a personal score to be shown is proposed. For example, by providing this personal score, it is possible to support a financial institution, a recruiting company, and the like to accurately evaluate the personal credit.
  • the plurality of types of performance data include data indicating an individual's work history, data indicating an individual's educational history, and data indicating a qualification possessed by the individual.
  • a target individual from whom a personal score is derived is also referred to as a “target individual”.
  • FIG. 6 shows a configuration of the information system 100 according to the second embodiment.
  • the information system 100 includes an educational history management device 102, a work history management device 104, a qualification management device 106, a recruiting company device 110, an applicant device 112, and a business support device 114. 6 are connected via a communication network (corresponding to the communication network 18 of the first embodiment) including a LAN, a WAN, the Internet, and a dedicated line.
  • a communication network corresponding to the communication network 18 of the first embodiment
  • Each device in FIG. 6 may be realized by a single information processing device. Alternatively, it may be realized as a system by cooperation of a plurality of information processing apparatuses such as a PC, a smartphone, an application server, and a database server.
  • the educational history management device 102, the work history management device 104, and the qualification management device 106 are data that reflects the ability or character of each of a plurality of individuals, and are information processing devices that manage performance data indicating the performance of each individual.
  • the educational history management device 102 stores data indicating the educational background of each of a plurality of individuals.
  • the educational history management apparatus 102 may be provided for each educational institution (school or the like).
  • the information system 100 may include a plurality of educational history management devices 102 corresponding to a plurality of educational institutions.
  • Each educational history management device 102 may store attribute information related to graduates of the self-education institution. For example, the date of enrollment, the date of graduation, the department, etc. may be stored.
  • the work history management apparatus 104 stores data indicating the work history of each of a plurality of individuals.
  • the work history management device 104 may be provided for each company (in other words, a company) that employs employees.
  • the information system 100 may include a plurality of work history management devices 104 corresponding to a plurality of companies.
  • Each work history management device 104 may store attribute information regarding employees (including retirees) of the company. For example, you may memorize the date of joining, the date of leaving, the department, position, reward / discipline history, etc.
  • the qualification management device 106 stores data related to qualifications acquired by each of a plurality of individuals.
  • the qualification management device 106 may be provided for each organization (company / organization, etc., hereinafter referred to as “qualification testing institution”) that conducts qualification examination work.
  • the information system 100 may include a plurality of qualification management devices 106 corresponding to a plurality of qualification testing institutions.
  • Each qualification management device 106 may store attribute information related to a qualification acquirer or a passer who is managed by the own organization. For example, you may memorize
  • the recruiting company device 110 is an information processing apparatus (for example, a PC) provided in a recruiting company (referred to as a “recruiting company”).
  • the applicant device 112 is an information processing device (for example, a smartphone) of an applicant who applies for a job offer from a recruiting company. In the second embodiment, this applicant is a target individual whose personal score is derived by the business support apparatus 114.
  • the business support device 114 is an information processing device that supports recruitment work in a recruiting company.
  • the business support apparatus 114 shares the educational history BC 116a, which is a block chain in which educational data is stored, with the educational history management apparatus 102, in other words, performs distributed management.
  • the job support apparatus 114 shares the job history BC 116b, which is a block chain in which job history data is stored, with the job history management apparatus 104.
  • the business support apparatus 14 shares the qualification BC 116c, which is a block chain in which qualification data is stored, with the qualification management apparatus 106.
  • the job support apparatus 114 may share a single educational background BC 116a with a plurality of educational background management apparatuses 102.
  • the business support apparatus 114 may share a single work history BC 116b with a plurality of work history management apparatuses 104.
  • the business support apparatus 114 may share a single qualification BC 116c with a plurality of qualification management apparatuses 106.
  • the process of registering data in the block chain, the consensus building process for generating a new block, and the like may be realized by a known technique.
  • educational data, work history data, and qualification data may be recorded on the block chain as transaction data.
  • educational data, work history data, and qualification data may be stored as field data of the smart contract instance.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a functional configuration of the business support apparatus 114 of FIG.
  • the business support apparatus 114 includes a control unit 120, a storage unit 122, and a communication unit 124. These blocks correspond to the control unit 40, the storage unit 42, and the communication unit 44 of FIG.
  • the control unit 120 transmits / receives various data to / from the educational history management device 102, the work history management device 104, the qualification management device 106, the recruiting company device 110, and the applicant device 112 via the communication unit 124.
  • the storage unit 122 includes a BC data holding unit 126 and an evaluation standard holding unit 128.
  • the BC data holding unit 126 stores data of each of the educational background BC 116a, the professional history BC 116b, and the qualification BC 116c.
  • the evaluation reference holding unit 128 corresponds to the bank A parameter holding unit 46 and the bank B parameter holding unit 48 of the first embodiment.
  • the evaluation criterion holding unit 128 stores evaluation criterion data that is data for deriving a personal score of the target individual.
  • the evaluation standard data can be said to be data indicating the degree to which each of the plurality of types of performance data of the target individual, which reflects the ability or character of the target individual, affects the personal score.
  • the evaluation reference data may be an algorithm and / or a parameter for reflecting each of a plurality of types of performance data in the personal score.
  • the evaluation reference data may be a program including an algorithm and / or a parameter for deriving a personal score from each of a plurality of types of performance data.
  • the evaluation standard data may be obtained by adding or subtracting a personal score related to work history when the work history (same academic background and qualification) satisfies a predetermined condition.
  • This predetermined condition may include working for a company whose capital is a predetermined amount or more, and may include working for a company whose number of employees is a predetermined value or more.
  • a specific example of the evaluation reference data will be described later with reference to FIG.
  • the control unit 120 includes a request reception unit 130, a personal attribute acquisition unit 132, a personal score determination unit 134, a resume generation unit 136, and a resume transmission unit 138. Although not shown because it is a known function, the control unit 120 further includes a function for maintaining and managing the educational background BC 116a, the professional history BC 116b, and the qualification BC 116c. For example, the control unit 120 further includes a function of forming an agreement with an external device sharing each block chain.
  • the request reception unit 130 is data transmitted from the applicant device 112 and receives data requesting to submit the applicant's resume to the recruiting company (hereinafter also referred to as “resume submission request”).
  • the ID of the applicant assigned in advance to the applicant that is, the individual for whom the personal score is derived
  • the ID of the applicant may be an ID issued by a predetermined ID issuing entity (for example, the business support device 114), or may be a personal number (so-called my number) assigned to the applicant by the administrative organization.
  • the ID of the applicant is held in each of the applicant, the work support device 114, the educational history management device 102 (education institution, etc.), the professional history management device 104 (company, etc.), and the qualification management device 106 (qualification testing organization, etc.).
  • the information system 100 may include a plurality of job offer company devices 110.
  • the resume submission request may include identification information of the recruiting company to which the resume is submitted.
  • the personal attribute acquisition unit 132 acquires a plurality of types of performance data of the target individual managed by the external device.
  • the personal attribute acquisition unit 132 extracts the educational history data of the target individual registered in the educational history BC 116 a from the educational history BC 116 a stored in the BC data holding unit 126.
  • the personal attribute acquisition unit 132 may retrieve the educational history data of the target individual from the data of the educational background BC 116a using the ID of the target individual specified in the resume submission request as a key.
  • the personal attribute acquisition unit 132 extracts the job history data of the target individual registered in the job history BC 116b by the job history management device 104 from the data of the job history BC 116b stored in the BC data holding unit 126. Further, the personal attribute acquisition unit 132 extracts the qualification data of the target individual registered in the qualification BC 116c by the qualification management device 106 from the data of the qualification BC 116c stored in the BC data holding unit 126.
  • the educational history management device 102 may register a smart contract instance including the educational data of the target individual as field data in the educational history BC 116a.
  • the educational history management apparatus 102 may notify the business support apparatus 114 of the address of the smart contract instance in the educational background BC 116a.
  • the business support apparatus 114 may acquire the smart contract instance from the educational background BC 116a based on the address notified from the educational history management apparatus 102, and may acquire the educational data of the target individual from the smart contract instance.
  • the personal score determination unit 134 determines a personal score to be given to the target individual based on a plurality of types of performance data acquired by the personal attribute acquisition unit 132 and evaluation criteria stored in advance in the evaluation criterion holding unit 128. .
  • FIG. 8 shows examples of performance data, evaluation criteria, and personal scores.
  • the information item column to the item 4 column (up to the qualification continuation status column in the case of qualification) indicate performance data
  • the score column indicates an individual score
  • the remarks column indicates a part of the evaluation criteria.
  • the information items of work history data include company name, stock listing, capital, number of employees, date of entry, date of departure, department, job title, reward / discipline history, presence / absence of job change. It is.
  • the evaluation criteria may include a combination of a condition and a score adjustment value (added value or subtracted value) for each of a plurality of information items related to work history.
  • the evaluation criteria may be “+20 points” for companies listed on the first section of the Tokyo Stock Exchange and “+10 points” for other listed companies.
  • the evaluation criteria are “+10 points” if the capital is 1 billion yen or more, “+5 points” if the capital is 500 million yen or more, and “+2 points” if the capital is 100 million yen or more. May be determined.
  • the evaluation criteria are “+30 points” when the number of employees is 10,000 or more, “+20 points” when the number of employees is 5,000 or more, and “+10 points” when the number of employees is 1,000 or more. It may be determined.
  • the personal score determination unit 134 sets “35 points” as shown in the first line of the work history in FIG. 8 based on the presence / absence of stock listing, capital, and the number of employees set in the work history data. Is calculated. Also, the personal score determination unit 134 calculates “57 points” as the work history score in the personal score.
  • the information items of the qualification data include the qualification name, the qualification issuing organization (testing institution), the date of qualification acquisition, and the status of qualification continuity.
  • the evaluation criteria may include combinations of ranks of qualifications (also referred to as difficulty levels and weights to individual scores), conditions, and score adjustment values.
  • the evaluation criteria may define the certified accountant's rank as “S” and the system audit engineer's rank as “A”. Further, the evaluation criteria may set “+25 points” for the rank S qualification and “+10 points” for the rank A qualification.
  • the evaluation criteria are set so that the score is subtracted (“ ⁇ 4 points” in FIG. 8) when there is a qualification of the same system (for example, both information technology qualifications are applied information engineers and system audit engineers) May be.
  • the personal score determination unit 134 calculates “38 points” as the qualification score in the personal score.
  • the information items of the educational history data include school name (may be classified as university / high school), admission date, department, graduation date, disciplinary history, and expulsion date.
  • the evaluation criterion may include a combination of a condition and a score adjustment value for each of a plurality of information items related to educational background.
  • the evaluation criteria may be “+37 points” for college graduates, “+7 points” for high school graduates, and “+1 points” for middle school graduates.
  • the evaluation criteria may determine a score according to the department of the university, for example, a higher score may be determined for a university department with a higher degree of difficulty in the entrance examination.
  • the personal score determination unit 134 calculates “59 points” as the educational score in the personal score.
  • the personal score determination unit 134 calculates the personal score of the target individual by collecting the work history score, the qualification score, and the educational history score of the target individual.
  • the total value of the work history score, the qualification score, and the educational history score is directly used as the individual score of the target individual (the total number “154 points” in FIG. 8).
  • the evaluation criterion may include weights assigned in advance to each of the work history score, the qualification score, and the educational history score, and the personal score determination unit 134 may calculate the personal score by reflecting the weight. .
  • the personal score determination unit 134 calculates the individual score “211 points” by adding up each score after doubling the occupation history score. May be.
  • the information system 100 when there are a plurality of recruiting companies, for example, when the information system 100 includes a plurality of recruiting company apparatuses 110 corresponding to the plurality of recruiting companies, a plurality of evaluation criteria determined for each recruiting company are held as evaluation criteria. It may be stored in the unit 128.
  • the resume submission request may include the identification information of the recruiting company, and the personal score determination unit 134 calculates the personal score of the target individual according to the evaluation criteria of the recruiting company specified by the identification information. Also good.
  • the business support apparatus 114 receives evaluation standard update data from each of the plurality of business support apparatuses 114, and reflects the update data in the existing evaluation standard of the transmission source recruiting company. May be further provided.
  • the evaluation criterion setting unit corresponds to the parameter setting unit 62 in the first embodiment.
  • the resume generating unit 136 corresponds to the support information generating unit 54 of the first embodiment, and uses the resume data of the target individual as data for supporting the business of the applicant and the recruiting company. Generate.
  • the resume generating unit 136 uses the personal history of the target individual acquired by the personal attribute acquiring unit 132, the personal history of the target individual determined by the personal score determining unit 134, and the resume of the target format. Set to data.
  • the format of resume data may be specified in the resume submission request.
  • the resume generation unit 136 has a format designated in advance by the resume submission company in a plurality of formats, in other words, Then, resume data according to a format previously associated with the recruiting company of the resume submission destination is generated.
  • the resume sending unit 138 corresponds to the support information providing unit 60 of the first embodiment, and sends the resume data generated by the resume generating unit 136 to the job offer company apparatus 110.
  • the resume sending unit 138 corresponds to the job offer company of the resume submission destination among the plurality of job offer company devices 110.
  • the resume data is transmitted to the recruiting company apparatus 110.
  • the operation of the information system 100 configured as above will be described.
  • Applicants who wish to apply for recruiting companies request online or offline registration of performance data from educational institutions such as school of origin, companies that have worked in the past, or test institutions that have already acquired qualifications.
  • the educational institution management apparatus 102 of the educational institution registers the applicant's educational data in the educational BC 116a.
  • the company's work history management apparatus 104 registers the applicant's work history data in the work history BC 116b.
  • the qualification management device 106 of the test organization registers the qualification data of the applicant in the qualification BC 116c.
  • the applicant device 112 transmits a resume submission request to the business support device 114.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the operation of the business support apparatus 114 according to the second embodiment.
  • the request accepting unit 130 accepts the resume submission transmitted from the applicant device 112 (Y in S10)
  • the personal attribute obtaining unit 132 obtains the applicant's educational history data and professional history from the educational background BC 116a, professional history BC 116b, and qualification BC 116c. Data and qualification data are acquired (S12).
  • the personal score determination unit 134 calculates the applicant's personal score based on the applicant's educational history data, work history data, qualification data, and predetermined evaluation criteria (S14).
  • the resume generation unit 136 generates applicant resume data including the applicant's educational history data, work history data, qualification data, and personal score (S16).
  • the resume sending unit 138 sends the resume data of the applicant to the recruiting company apparatus 110 (S18). If the resume submission request has not been received (N in S10), the processes in and after S12 are skipped, and the flow of this figure is terminated.
  • the business support apparatus 114 repeatedly executes the process shown in FIG. 9 as a server process.
  • the business support device 114 of the second embodiment using personal performance data not limited to financial assets, it is the creditworthiness of the individual, in other words, the potential of the individual is accurately evaluated. can do.
  • the external entity such as a recruiting company, the external entity can be supported so that the individual can be appropriately evaluated.
  • the applicant's resume for the recruiting company is automatically created and automatically submitted to the recruiting company, so the burden on the applicant can be reduced.
  • personal performance data set in the resume is registered in the block chain by the management organization of the performance data, and the data on the block chain is difficult to falsify. Therefore, the business support apparatus 114 can provide correct result data (work history, educational background, qualification, etc.) regarding the applicant to the recruiting company, and the recruiting company can easily determine whether or not the applicant is employed.
  • the individual performance data may include data indicating a result of using the predetermined social networking service (hereinafter referred to as “SNS”) by the individual.
  • SNS includes, for example, services such as blogs, miniblogs, and image posting / sharing provided on various websites.
  • the information system 100 is an information processing system that provides an SNS, and may further include one or more SNS systems (not shown) corresponding to one or more SNSs.
  • the business support apparatus 114 and the SNS system are connected via a predetermined communication network.
  • the business support apparatus 114 and the SNS system may share the same block chain, and the SNS system may register individual performance data in the block chain.
  • the personal attribute acquisition unit 132 of the business support apparatus 114 may further acquire performance data using the SNS by the target individual from each SNS system.
  • This performance data may include statistical information related to posting to the SNS site by the target individual. This statistical information is, for example, the average number of posts in a predetermined period, the posting frequency, and the number of times the posting is supported (or opposed), and may include the so-called like button press count.
  • the evaluation standard holding unit 128 of the business support apparatus 114 is an evaluation standard that defines the degree to which the SNS usage record affects the personal score. In other words, the parameter for reflecting the SNS usage record in the personal score is further added. You may remember.
  • the personal score determination unit 134 may calculate the personal score of the target individual based on the educational history data, work history data, qualification data, and SNS usage record of the target individual.
  • the resume generation unit 136 may generate resume data including academic history data, work history data, qualification data, SNS usage results, and personal scores.
  • SNS usage results reflect the individual's ability or character. For example, if the posting frequency is high, it can be estimated that the personality is meticulous and the ability to perform the task is high. Further, if the number of times of support for posting is large, it can be estimated that the person has a personality that easily obtains the sympathy of the other person, and it can be estimated that the ability to obtain the sympathy of the other person is high. Therefore, by calculating the personal score of the target individual based on the SNS usage record, it is possible to generate and provide a personal score that accurately reflects the personal trust and potential.
  • the business support device 114 uses an OpenID Connect mechanism for devices (study history management device 102, SNS system, etc.) that provide personal performance data. Actual data may be acquired.
  • the personal attribute acquisition unit 132 of the business support device 114 uses the OpenID Connect, the educational history management device 102 / SNS system or the like as the OpenID Provider, the business support device 114 as the Relying Party, and the performance of the target individual. Data may be acquired from the educational history management apparatus 102, the SNS system, or the like.
  • the business support apparatus 114 provides the personal score to the recruiting company, but the provision destination of the personal score is not limited to the recruiting company.
  • the business support device 114 may be provided to various entities (for example, a financial institution, a recruitment agency, etc.) whose personal trustworthiness and / or personal potential is to be grasped.
  • the third embodiment information that supports a financial institution to combine the configuration of the first embodiment and the configuration of the second embodiment and provide a business more suited to the state of each customer. Propose a system. Specifically, the information system of the third embodiment visualizes not only the current situation of the target person but also the past achievements such as educational background, work history, and acquisition qualifications, and future possibilities based on these information Deriving a personal score indicating gender. This supports accurate prediction of how the status (repayment ability, income, etc.) of the target person will increase in the future.
  • a financial institution may determine that income will increase rapidly in the future for those who have a high individual score based on educational background, work history, and qualifications, and may lower the lending interest rate and / or raise the upper limit of the amount to be lent. It becomes possible.
  • FIG. 10 shows the configuration of the information system 200 according to the third embodiment.
  • the same or corresponding elements as those described in the first embodiment or the second embodiment are denoted by the same reference numerals as those in the first embodiment or the second embodiment. Yes.
  • the description already described in the first embodiment or the second embodiment will be omitted as appropriate.
  • the information system 200 includes the bank A PC 12a described in the first embodiment, the bank B PC 12b (hereinafter collectively referred to as "PC 12"), the personal attribute information source 16, and the educational background described in the second embodiment.
  • a management apparatus 102, a work history management apparatus 104, and a qualification management apparatus 106 are provided, and a business support apparatus 114 connected to these apparatuses via a communication network is further provided. Similar to the second embodiment, the job support apparatus 114 shares the educational history BC 116a, the professional history BC 116b, and the qualified BC 116c with the educational history management device 102, the professional history management device 104, and the qualification management device 106.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the business support apparatus 114 of FIG.
  • the business support apparatus 114 includes a control unit 120, a storage unit 122, and a communication unit 124.
  • the control unit 120 transmits / receives various data to / from the PC 12, the personal attribute information source 16, the educational history management device 102, the work history management device 104, and the qualification management device 106 via the communication unit 124.
  • the storage unit 122 includes a BC data holding unit 126, a bank A evaluation standard holding unit 140, and a bank B evaluation standard holding unit 142.
  • the bank A evaluation criterion holding unit 140 corresponds to the bank A parameter holding unit 46 of the first embodiment, and stores evaluation criteria (parameters of the first embodiment) predetermined by the bank A.
  • the bank B evaluation standard holding unit 142 corresponds to the bank B parameter holding unit 48 of the first embodiment.
  • the control unit 120 includes a request reception unit 130, a personal attribute acquisition unit 132, a personal score determination unit 134, a support information generation unit 54 (credit amount determination unit 56, interest rate determination unit 58), a support information provision unit 60, an evaluation criterion setting unit. 144.
  • the evaluation criterion setting unit 144 corresponds to the parameter setting unit 62 of the first embodiment.
  • the evaluation standard setting unit 144 updates the evaluation standard of the bank A according to the update data transmitted from the PC 12a, and updates the evaluation standard of the bank B according to the update data transmitted from the PC 12b.
  • the personal attribute acquisition unit 132 is attribute information associated with the personal number of the search key from each DB included in the personal attribute information source 16 and acquires, for example, asset information, debt information, and income information related to the target individual. In addition, the personal attribute acquisition unit 132 acquires educational history data, professional history data, and qualification data from the educational history BC 116a, professional history BC 116b, and qualification BC 116c.
  • the personal score determination unit 134 determines the first personal score related to the target individual based on the asset information, the debt information, and the income information acquired by the personal attribute acquisition unit 132. To do.
  • the first individual score is the credit amount adjustment score and the interest rate adjustment score in the first embodiment, and these are also collectively referred to as “financial asset individual score”.
  • the personal score determination unit 134 uses the second personal score related to the target individual based on the educational history data, work history data, and qualification data acquired by the personal attribute acquisition unit 132. (Referred to herein as the “non-financial asset personal score”).
  • the support information generation unit 54 (credit amount determination unit 56 and interest rate determination unit 58), based on both the financial asset individual score and the non-financial asset individual score determined by the individual score determination unit 134, the financial institution of the target individual. Generate information to support business.
  • the bank A evaluation standard holding unit 140 has data (hereinafter also referred to as “financing condition adjustment data”) for adjusting the interest rate and the loanable amount based on the personal score of the non-financial asset, which is predetermined by the bank A. Further stored.
  • the bank B evaluation standard holding unit 142 stores loan condition adjustment data predetermined by the bank B.
  • FIG. 12 shows an example of loan condition adjustment data.
  • there are multiple ranges for the non-financial asset personal score and each of the multiple ranges has an interest rate adjustment value (subtracted value in the embodiment) and a loanable amount adjustment value (added in the embodiment). Value).
  • the credit amount determination unit 56 first determines the lent amount based on the individual financial asset score, as in the first embodiment.
  • the credit amount determining unit 56 determines the final lent amount for the target individual by adjusting the lent amount based on the lent amount adjustment value corresponding to the non-financial asset individual score.
  • the interest rate determination unit 58 first determines the interest rate of the loan based on the financial asset individual score.
  • the interest rate determination unit 58 determines the final interest rate for the target individual by adjusting the interest rate based on the interest rate adjustment value corresponding to the non-financial asset individual score.
  • the interest rate based on the financial asset individual score is “1.05%” and the lent amount is “40 million yen”.
  • the non-financial asset individual score of the loan target individual is calculated as “154 points”.
  • the individual score of the non-financial asset is associated with the interest rate adjustment value “0.03%” and the loanable amount adjustment value “8 million yen”.
  • the credit amount determination unit 56 may increase the final rentable amount to the loan target individual to “48 million yen”.
  • the interest rate determination unit 58 may reduce the final lending interest rate to the loan target individual to “1.02”.
  • the operation of the business support apparatus 114 according to the third embodiment is the same as the operation of the business support apparatus 14 according to the first embodiment, and mainly differs from the operation according to the first embodiment in the following. explain.
  • the request receiving unit 130 of the business support apparatus 114 receives the analysis request transmitted from the PC 12a
  • the personal attribute acquisition unit 132 of the business support apparatus 114 receives the analysis target individual from the plurality of DBs included in the personal attribute information source 16. Get multiple types of attribute information about.
  • the personal attribute acquisition unit 132 acquires a plurality of types of performance data related to the analysis target person from the block chain.
  • the personal score determination unit 134 of the business support apparatus 114 calculates both the financial asset personal score and the non-financial asset personal score.
  • the support information generation unit 54 determines the rentable amount and the interest rate for the individual to be analyzed based on both the financial asset individual score and the non-financial asset individual score. Thereafter, the operation is the same as that of the first embodiment, and the support information generating unit 54 generates web page data of business support information indicating the credit amount and the interest rate of the loan for the individual to be analyzed, and the support information providing unit 60 The web page data is transmitted to the PC 12a and displayed.
  • the status of the loan target person (for example, repayment ability, income, etc.) is accurately reflected based on the actual data reflecting the ability or character of the loan target individual.
  • the non-financial asset personal score can be calculated.
  • the appropriate credit amount and interest rate for each individual according to the asset holding state, the debt holding state, and the income situation for each individual are calculated, and , The credit amount and interest rate are adjusted by the non-financial asset personal score. As a result, a more appropriate credit amount and interest rate for each individual can be calculated and presented to the financial institution.
  • This invention can be applied to an information processing apparatus that supports evaluation of an individual.

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Abstract

業務支援装置１１４は、学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、および資格管理装置１０６により管理されたデータであり、分析対象の個人の能力または性格が反映された上記個人の複数種類の実績データを取得する。業務支援装置１１４は、上記個人に関する複数種類の実績データと所定の評価基準とに基づいて、上記個人の信用の高さを示す個人スコアを決定する。

Description

情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム
　この発明はデータ処理技術に関し、特に、情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラムに関する。
　正常な銀行経営を目的とした資産負債管理（Ａｓｓｅｔ　Ｌｉａｂｉｌｉｔｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＡＬＭ））を効率的に実現するための技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。また、債務者の資産査定の精度を向上し、金融機関の信用リスクを低減するための技術が提案されている（例えば特許文献２参照）。
特開２００４－３０３０３６号公報 特開２００３－２４８７５４号公報
　これまで、金融機関から顧客（個人および法人を含む）に対して実施される融資の金利は金融機関側の要因（短期プライムレート等）で決定されてきた。本発明者は、ローンの多様化や、証券資産の拡大等が見込まれる今後、顧客各々の状態に応じて顧客各々の信用の高さを適切に評価することが金融機関にとって重要になると考えた。
　本発明は本発明者の上記着想に基づきなされたものであり、主たる目的は、個人の信用の高さを精度よく評価することを支援する技術を提供することである。
　上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報処理装置は、個人の能力または性格が反映されたデータであって、個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データを取得する取得部と、取得部により取得された複数種類の実績データに基づいて、個人の信用の高さを示す個人スコアを決定するスコア決定部と、を備える。
　本発明の別の態様は、情報処理方法である。この方法は、個人の能力または性格が反映されたデータであって、個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データを取得するステップと、取得するステップで取得された複数種類の実績データに基づいて、個人の信用の高さを示す個人スコアを決定するステップと、をコンピュータが実行する。
　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
　本発明によれば、個人の信用の高さを精度よく評価することを支援することができる。
第１の実施の形態の情報システムの構成を示す図である。 図１の業務支援装置の機能構成を示すブロック図である。 或る個人に対する融資の例を示す図である。 或る個人に対する融資の例を示す図である。 第４変形例の情報システムの構成を示す図である。 第２の実施の形態の情報システムの構成を示す図である。 図６の業務支援装置の機能構成を示すブロック図である。 実績データ、評価基準、個人スコアの例を示す図である。 第２の実施の形態の業務支援装置の動作を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の情報システムの構成を示す図である。 図１０の業務支援装置の機能構成を示すブロック図である。 融資条件調整データの例を示す図である。
　（第１の実施の形態）
　既述したように、これまで、金融機関から顧客への融資の金利は、金融機関側の要因で決定されてきた。本発明者は、ローンの多様化や、証券資産の拡大等が見込まれる今後、顧客各々が保有する資産の状態に応じて柔軟に金利を調整することが金融機関にとって重要になると考えた。
　そこで、第１の実施の形態では、金融機関における個人向けの融資業務（例えば住宅ローン等）を支援する業務支援装置（後述の業務支援装置１４）を提案する。この業務支援装置は、個々の顧客（潜在的な顧客である個人、営業ターゲットとなる個人を含む）の種々の属性情報に応じて、顧客毎の与信額と貸出金利の両方を動的に算出する。これにより、個々の顧客の状態に一層即した業務を提供できるよう金融機関を支援する。なお、与信額は、貸出可能金額と言え、融資上限額とも言える。
　また現在日本では、公的機関（政府等）から国民１人１人へ個人番号（マイナンバー（登録商標））が付与されている。個人番号は、原則として、一生変更されない個人固有のＩＤとなる。２０１６年からは、社会保障、税、災害対策等の行政手続において個人番号が必要となる予定である。実施の形態の業務支援装置は、この個人番号を利用して、融資を受ける対象となる個人の種々の属性情報を外部装置から収集する。
　図１は、第１の実施の形態の情報システム１０の構成を示す。情報システム１０は、ＰＣ１２で総称されるＰＣ１２ａおよびＰＣ１２ｂ、業務支援装置１４、個人属性情報ソース１６を備える。図１の各装置は、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネット・専用線を含む通信網１８を介して接続される。以下説明しないが、通信に際して、セキュリティを維持するための暗号化や認証処理が適宜実行されてもよい。
　ＰＣ１２ａは銀行Ａに設置され、銀行Ａの融資担当者により操作されるＰＣである。ＰＣ１２ｂは銀行Ｂに設置され、銀行Ｂの融資担当者により操作されるＰＣである。ＰＣ１２は、タブレット端末またはスマートフォン等、他の種類の情報端末であってもよい。
　個人属性情報ソース１６は、債務者となる個人に関する様々な属性情報を記憶する複数のデータベースの装置（以下「ＤＢ」と呼ぶ。）の総称である。個人属性情報ソース１６は、担保情報ＤＢ２０、路線価情報ＤＢ２２、物件情報ＤＢ２４、年金情報ＤＢ２６、保有証券情報ＤＢ２８、保険情報ＤＢ３０、負債情報ＤＢ３２、収入情報ＤＢ３４、勤務情報ＤＢ３６、企業情報ＤＢ３８を含む。
　個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢが設置される場所に制限はない。実施の形態では、いずれのＤＢも銀行Ａの外部で、かつ銀行Ｂの外部の企業や機関に設置されることとするが、変形例として、銀行Ａと銀行Ｂの少なくとも一方にも設置されてよい。また、１つのＤＢは、複数の企業や機関に分散して設置されてもよい。例えば、保有証券情報ＤＢ２８は複数の証券会社のＤＢにより実現されてもよく、負債情報ＤＢは複数の銀行やクレジットカード会社のＤＢにより実現されてもよい。
　個人属性情報ソース１６に保持される個人の属性情報は、個人の資産、負債、収入を示す情報を含む。実施の形態の資産は、個人に帰属し、個人に収益をもたらすことが期待される経済的価値を意味し、財産とも言える。一方、負債は、個人に帰属し、個人が外部の第三者に対して負う支払い義務を意味し、例えば借入金を含む。個人属性情報ソース１６に含まれるＤＢのうち、担保情報ＤＢ２０、路線価情報ＤＢ２２、物件情報ＤＢ２４、年金情報ＤＢ２６、保有証券情報ＤＢ２８、保険情報ＤＢ３０は、個人の資産に関する情報を保持する。また、負債情報ＤＢ３２は個人の負債に関する情報を保持し、収入情報ＤＢ３４、勤務情報ＤＢ３６は個人の収入に関する情報を保持する。以下、具体例を示す。
　担保情報ＤＢ２０は、融資における担保（例えば抵当権設定の対象資産）となる土地や建物の査定額を保持する。担保情報ＤＢ２０は、例えば調査会社や不動産会社に設置されてもよい。路線価情報ＤＢ２２は、日本全国の路線価の情報を保持する。路線価情報ＤＢ２２は、例えば公的機関（税務機関等）に設置されてもよい。物件情報ＤＢ２４は、個人が購入しようとする物件（土地や建物等）の価格情報や販売時期等の情報を保持する。物件情報ＤＢ２４は、不動産会社や住宅販売会社に設置されてもよい。
　年金情報ＤＢ２６は個人の年金情報を保持する。年金情報は、個人が将来受取予定の年金額を含み、例えば確定拠出年金金額を含む。年金情報ＤＢ２６は、民間または公共の年金機構や年金情報サービス会社に設置されてもよい。保有証券情報ＤＢ２８は、個人が保有する株式・債権等の情報を保持する。保有証券情報ＤＢ２８は、複数の証券会社に設置されてもよい。保険情報ＤＢ３０は、個人が加入する生命保険、例えば貯蓄型の生命保険の情報を保持する。保険情報ＤＢ３０は、複数の保険会社に設置されてもよい。負債情報ＤＢ３２は、個人が支払義務を負う負債（例えば自動車ローン等）の情報を保持する。負債情報ＤＢ３２は、銀行Ａと銀行Ｂ以外の銀行や、クレジットカード会社、信用情報機関に設置されてもよい。
　収入情報ＤＢ３４は、個人の収入を示す情報（年間収入額や所得額等）を保持する。収入情報ＤＢ３４は、税務機関等の公的機関に設置されてもよい。勤務情報ＤＢ３６は、個人が勤務する会社名、勤務先での処遇（役職等）、勤続年数等の情報を保持する。勤務情報ＤＢ３６は、個人が勤務する会社や信用情報機関等に設置されてもよい。企業情報ＤＢ３８は、様々な会社の経営状況や財務状況を示す情報を保持する。企業情報ＤＢ３８は、信用情報機関やＩＣＴサービス企業等に設置されてもよい。
　個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢは、各個人に関する属性情報を各個人に付与された個人番号と対応づけて記憶する。各ＤＢは、通信網１８を介して所定の外部装置から個人属性情報の取得要求を受け付けると、その要求でキーとして指定された個人番号に対応づけられた属性情報を要求元装置へ提供する。
　業務支援装置１４は、ＩＣＴサービス企業が管理するサーバ等の情報処理装置である。ＩＣＴサービス企業は、例えばシステムインテグレータやＡＳＰ（Application Service Provider）事業者である。業務支援装置１４は、複数の金融機関（実施の形態では銀行Ａおよび銀行Ｂ）の業務を支援する情報（以下「業務支援情報」とも呼ぶ。）を含むウェブページをＰＣ１２ａおよびＰＣ１２ｂへ提供する。ウェブサーバの機能は公知のため説明を省略する。
　具体的には、業務支援装置１４は、Ａ銀行またはＢ銀行の融資先候補として分析対象となる個人（以下「分析対象個人」とも呼ぶ。）の個人番号を使用して、分析対象個人の資産・負債・収入等に関する複数種類の属性情報を個人属性情報ソース１６から収集する。そして、収集した複数種類の属性情報にもとづいて、分析対象個人それぞれの状態に即した融資業務の遂行を支援する業務支援情報をＡ銀行またはＢ銀行のＰＣ１２へ提供する。また業務支援装置１４は、このような業務支援情報の提供サービスをＡＳＰ型のサービスとして複数の金融機関（実施の形態では銀行Ａおよび銀行Ｂ）へ提供する。
　図２は、図１の業務支援装置１４の機能構成を示すブロック図である。業務支援装置１４は、制御部４０、記憶部４２、通信部４４を備える。制御部４０は、分析対象個人に関する属性情報の収集処理と、銀行Ａおよび銀行Ｂに対する業務支援情報の生成処理等、各種のデータ処理を実行する。記憶部４２は、制御部４０により参照または更新されるデータを記憶する記憶領域である。通信部４４は、公知の通信プロトコルにしたがって外部装置と通信する。制御部４０は、通信部４４を介して、ＰＣ１２ａ、ＰＣ１２ｂ、個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢとデータを送受する。
　本明細書のブロック図で示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵやメモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
　例えば、制御部４０の各ブロックに対応するモジュールを備える業務支援アプリケーションが業務支援装置１４のストレージへインストールされてもよい。業務支援装置１４のＣＰＵは、制御部４０の各ブロックに対応するモジュールをメインメモリに読み出して実行することにより、それらのブロックの機能を発揮してもよい。また、記憶部４２の各機能ブロックは、業務支援装置１４のストレージやメモリ等の記憶装置がデータを記憶することにより実現されてもよい。
　記憶部４２は、銀行Ａパラメータ保持部４６と銀行Ｂパラメータ保持部４８を含む。銀行Ａパラメータ保持部４６には、銀行Ａにより予め定められたパラメータが格納される。銀行Ｂパラメータ保持部４８には、銀行Ａパラメータ保持部４６に格納されるパラメータとは独立して定められたパラメータであり、銀行Ｂにより予め定められたパラメータが格納される。銀行Ａパラメータ保持部４６と銀行Ｂパラメータ保持部４８に格納されるパラメータは、分析対象個人の資産情報、負債情報、収入情報それぞれの内容に応じた分析対象個人のスコアを導出するためのデータである。
　このパラメータは、分析対象個人の複数の属性情報のそれぞれが業務支援情報（実施の形態では与信額と貸出金利）に影響する度合を示す情報であり、重み付けのためのデータとも言える。このパラメータは、数値に限らず、属性値に応じた影響度合または重み付けを実現するためのアルゴリズムを示すプログラム等であってもよい。以下、属性情報が示す内容を与信額に反映させるためのパラメータを与信額パラメータと呼び、属性情報が示す内容を金利に反映させるためのパラメータを金利パラメータと呼ぶ。
　パラメータの設定例として、資産情報が示す資産の量（例えば保有株式の時価総額）が与信金額に正相関し、一方で金利に逆相関するように、資産情報に分類される各属性情報の与信額パラメータと金利パラメータが定められてよい。また、負債情報が示す負債の量（例えば既存のローン残高）が与信金額に逆相関し、一方で金利に正相関するように、負債情報に分類される各属性情報の与信額パラメータと金利パラメータが定められてよい。また、収入情報が示す収入の量（役職の高さを含む）が与信金額に正相関し、一方で金利に逆相関するように、収入情報に分類される各属性情報の与信額パラメータと金利パラメータが定められてよい。
　資産情報、負債情報、収入情報のうち、どの情報項目を重視するかは銀行Ａと銀行Ｂのそれぞれの判断で決定される。各銀行は、重視する情報項目の金利等に対する相関係数が他の情報項目の相関係数よりも大きくなるように、各情報項目のパラメータを設定してもよい。また、同じ資産情報に分類される複数種類の属性情報について、各銀行の判断にて種類毎に異なる重み付けが設定されてもよい。負債情報と収入情報についても同様である。以下この例を説明する。
　例えば、銀行Ａが、確定拠出年金金額よりも保有株式時価総額を重視するケースを想定する。このケースでは、銀行Ａは、確定拠出年金金額が与信額に正相関する度合よりも、保有株式時価総額が与信額に正相関する度合が強くなるように、確定拠出年金金額に対する与信額パラメータと、保有株式時価総額に対する与信額パラメータを設定してもよい。また、このケースでは、銀行Ａは、確定拠出年金金額の金利に対する逆相関の度合よりも、保有株式時価総額の金利に対する逆相関の度合が強くなるように、確定拠出年金金額に対する金利パラメータと、保有株式時価総額に対する金利パラメータを設定してもよい。
　別の例として、銀行Ｂが、保有株式時価総額よりも確定拠出年金金額を重視するケースを想定する。このケースでは、銀行Ｂは、保有株式時価総額が与信額に正相関する度合よりも、確定拠出年金金額が与信額に正相関する度合が強くなるように、確定拠出年金金額に対する与信額パラメータと、保有株式時価総額に対する与信額パラメータを設定してもよい。また、このケースでは、銀行Ｂは、保有株式時価総額の金利に対する逆相関の度合よりも、確定拠出年金金額の金利に対する逆相関の度合が強くなるように、確定拠出年金金額に対する金利パラメータと、保有株式時価総額に対する金利パラメータを設定してもよい。このように、業務支援装置１４を利用する複数の金融機関のそれぞれは、与信額パラメータおよび金利パラメータとして任意の値を設定する。
　制御部４０は、個人属性取得部５０、個人スコア決定部５２、支援情報生成部５４、支援情報提供部６０、パラメータ設定部６２を含む。個人属性取得部５０は、分析対象個人の個人番号を検索キーとして指定した属性取得要求を、個人属性情報ソース１６に含まれる複数のＤＢへ送信する。個人属性取得部５０は、個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢから、検索キーの個人番号に対応づけられた属性情報であり、例えば分析対象個人に関する資産情報、負債情報、収入情報の少なくとも１つを取得する。
　例えば、個人属性取得部５０は、公的機関に設置された年金情報ＤＢ２６から分析対象個人の確定拠出年金金額を取得する。また個人属性取得部５０は、証券会社に設置された保有証券情報ＤＢ２８から、分析対象個人が保有する株式の銘柄と数量を取得する。また個人属性取得部５０は、銀行Ａと銀行Ｂ以外の銀行や信用情報機関に設置された負債情報ＤＢ３２から、分析対象個人が抱える負債（例えば自動車ローンの残額や返済状況等）を取得する。
　個人スコア決定部５２は、個人属性取得部５０により取得された分析対象個人に関する複数の属性情報であり、具体的には、資産情報、負債情報、または収入情報に分類される複数の属性情報にもとづいて、分析対象個人に対する金融機関の業務内容を決定するための、分析対象個人のスコアを決定する。具体的には、個人スコア決定部５２は、分析対象個人に関する複数の属性情報と、各属性情報に対して予め銀行Ａまたは銀行Ｂが定めたパラメータにしたがってスコアを決定する。
　実施の形態における分析対象個人のスコアは、分析要求元の銀行Ａまたは銀行Ｂにより指定された基準与信額の値と基準金利の値を調整するデータである。基準与信額を調整するスコアを与信額調整スコアと呼び、基準金利を調整するスコアを金利調整スコアと呼ぶ。与信額調整スコアは、分析対象個人の実際の属性情報を与信額パラメータが示す重み付けの分、与信額へ反映させる調整データと言える。同様に、金利調整スコアは、分析対象個人の実際の属性情報を金利パラメータが示す重み付けの分、金利へ反映させる調整データと言える。
　ここで基準与信額と基準金利は、銀行Ａと銀行Ｂそれぞれの内部で予め定められた標準的な与信額と金利である。例えば基準金利は、短期プライムレートにもとづいて決定された従来のローン金利（変動金利や１０年固定金利等）でもよい。実施の形態では、業務支援装置１４に対する分析要求時に各銀行の担当者により基準与信額と基準金利が指定されることとする。変形例として、業務支援装置１４は、各銀行の装置から基準与信額と基準金利を予め取得し、予め記憶部４２に記憶してもよい。
　実施の形態の個人スコア決定部５２は、与信額調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レート、勤務企業ランクレート、勤続年数レート、役職レート、負債レート、収入レートを決定する。また個人スコア決定部５２は、金利調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レート、勤務企業ランクレート、勤続年数レート、役職レート、負債レート、収入レートを決定する。
　例えば、個人スコア決定部５２は、個人属性情報ソース１６から取得された担保情報（土地および建物）、築年数、路線価、物件情報と、銀行Ａパラメータ保持部４６または銀行Ｂパラメータ保持部４８にて各属性情報と対応づけられた与信額パラメータにしたがって、与信額調整スコアとしての担保情報レートを算出する。また個人スコア決定部５２は、個人属性情報ソース１６から取得された担保情報（土地および建物）、築年数、路線価、物件情報と、銀行Ａパラメータ保持部４６または銀行Ｂパラメータ保持部４８にて各属性情報と対応づけられた金利パラメータにしたがって、金利調整スコアとしての担保情報レートを算出する。
　実施の形態の銀行Ａパラメータ保持部４６と銀行Ｂパラメータ保持部４８に記憶される与信額パラメータは、分析対象個人の資産額（例えば保有株式の時価や評価額等）が大きいほど与信額を大きくするように値が定められる。与信額を大きくするとは、予め定められた標準的な基準与信額からの増分を大きくするともいえる。その一方、金利パラメータは、分析対象個人の資産額が大きいほど金利を小さくするように値が定められる。金利を小さくするとは、予め定められた標準的な基準金利からの割引を大きくするとも言える。
　したがって個人スコア決定部５２は、分析対象個人の資産額が大きいほど与信額が大きくなるように与信額調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レートを決定する。また個人スコア決定部５２は、分析対象個人の資産額が大きいほど金利が小さくなるように金利調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レートを決定する。収入額と収入レートの関係も同様である。このように、特定の分析対象個人の信用リスク（言い換えれば貸倒リスク）が相対的に低い場合は、その個人への与信額を相対的に大きくし、金利を相対的に小さくするように動的に調整する。
　また実施の形態の銀行Ａパラメータ保持部４６と銀行Ｂパラメータ保持部４８に記憶される与信額パラメータは、分析対象個人の負債額（例えば借入金残高等）が大きいほど与信額を小さくするように値が定められる。その一方、金利パラメータは、分析対象個人の負債額が大きいほど金利を大きくするように値が定められる。
　したがって個人スコア決定部５２は、分析対象個人が抱える負債額が大きいほど与信額が小さくなるように与信額調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レートを決定する。また個人スコア決定部５２は、分析対象個人の負債額が大きいほど金利が大きくなるように金利調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、加入保険レートを決定する。このように、特定の分析対象個人の信用リスクが相対的に高い場合は、その個人への与信額を相対的に小さくし、金利を相対的に大きくするように動的に調整する。
　支援情報生成部５４は、個人スコア決定部５２により決定された分析対象個人のスコアにもとづいて、分析対象個人に対する金融機関の業務を支援するための情報を生成する。具体的には、支援情報生成部５４は、分析対象個人の与信額調整スコアにもとづいて基準与信額を調整した値を、分析対象個人向けの与信額として決定する。また支援情報生成部５４は、分析対象個人の金利調整スコアにもとづいて基準金利を調整した値を、分析対象個人向けの金利として決定する。そして支援情報生成部５４は、分析対象個人向けの与信額と金利を示す業務支援情報を生成する。
　支援情報生成部５４は、与信額決定部５６と金利決定部５８を含む。与信額決定部５６は、分析対象個人の与信額調整スコアにもとづいて基準与信額を調整することにより、分析対象個人向けの与信額を決定する。与信額決定部５６は、予め定められた与信額計算式（関数）に、基準与信額と、与信額調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、勤務企業ランクレート、勤続年数レート、役職レート、負債レート、収入レートを入力し、その計算結果として分析対象個人向けの与信額を取得してもよい。
　例えば、以下のような計算式でもよい。
　分析対象個人向けの与信額　＝　基準与信額×担保情報レート×年金レート×保有株式レート×勤務企業ランクレート×勤続年数レート×役職レート×負債レート×収入レート
　この計算式の場合、個人スコア決定部５２は、分析対象個人向けの与信額を基準与信額より小さくする場合に「０＜レート＜１」とし、分析対象個人向けの与信額を基準与信額以上とする場合に「１≦レート」となるように各属性情報のスコアを決定する。なお、複数種類の与信額調整スコアの乗算結果が上記範囲になるよう決定してもよい。
　金利決定部５８は、分析対象個人の金利調整スコアにもとづいて基準金利を調整することにより、分析対象個人向けの貸出金利を決定する。金利決定部５８は、予め定められた金利計算式（関数）に、基準金利と、金利調整スコアとしての担保情報レート、年金レート、保有株式レート、勤務企業ランクレート、勤続年数レート、役職レート、負債レート、収入レートを入力し、その計算結果として分析対象個人向けの金利を取得してもよい。
　例えば、以下のような計算式でもよい。
　分析対象個人向けの金利　＝　基準与信額×担保情報レート×年金レート×保有株式レート×勤務企業ランクレート×勤続年数レート×役職レート×負債レート×収入レート
　この計算式の場合、個人スコア決定部５２は、分析対象個人向けの金利を基準金利より割引く場合に「０＜レート＜１」とし、分析対象個人向けの金利を基準金利以上とする場合に「１≦レート」となるように各属性情報のスコアを決定する。なお、複数種類の金利調整スコアの乗算結果が上記範囲になるよう決定してもよい。
　支援情報提供部６０は、支援情報生成部５４により生成された分析対象個人向けの与信額および金利を含む業務支援情報を、分析要求元のＰＣ１２ａまたはＰＣ１２ｂへ送信する。具体的には、業務支援情報を示すウェブページのデータをＰＣ１２ａまたはＰＣ１２ｂへ送信する。
　パラメータ設定部６２は、与信額パラメータと金利パラメータの少なくとも一方を変更するためのウェブページをＰＣ１２ａおよびＰＣ１２ｂへ送信して表示させる。パラメータ設定部６２は、そのウェブページに入力された与信額パラメータと金利パラメータの初期値や更新値をＰＣ１２ａおよびＰＣ１２ｂから受け付ける。パラメータ設定部６２は、受け付けたパラメータの値を個人スコア決定部５２による分析対象個人のスコア決定処理に反映させる。
　具体的には、パラメータ設定部６２は、ＰＣ１２ａから受け付けた与信額パラメータと金利パラメータの値を銀行Ａパラメータ保持部４６へ格納する。言い換えれば、銀行Ａパラメータ保持部４６に格納済のそれまでのパラメータ値を、ＰＣ１２ａから受け付けた最新の値へ更新する。同様にパラメータ設定部６２は、ＰＣ１２ｂから受け付けた与信額パラメータと金利パラメータの値を銀行Ｂパラメータ保持部４８へ格納する。言い換えれば、銀行Ｂパラメータ保持部４８に格納済のそれまでのパラメータ値を、ＰＣ１２ｂから受け付けた最新の値へ更新する。与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値は、分析対象個人のスコアへ反映され、分析対象個人向けの与信額および金利へ反映される。
　以上の構成による動作を説明する。銀行Ａの融資担当者は、ＰＣ１２ａのウェブブラウザを起動して、業務支援装置１４が提供する業務支援サイトへログインし、融資業務支援メニューを選択する。融資業務支援メニューが選択されると、業務支援装置１４は、分析対象個人に関する情報を入力させるためのウェブページ（「分析対象指定ページ」と呼ぶ。）をＰＣ１２ａへ送信して表示させる。銀行Ａの融資担当者は、住宅ローンの融資先候補である個人を分析対象個人として、分析対象個人の個人番号に加えて、基準与信額と基準金利を分析対象指定ページへ入力し、分析開始の操作を入力する。ＰＣ１２ａのウェブブラウザは、分析対象個人の個人番号、基準与信額、基準金利を含むＨＴＴＰ要求である分析要求を業務支援装置１４へ送信する。
　ＰＣ１２ａから送信された分析要求を受信すると、業務支援装置１４の個人属性取得部５０は、当該要求で指定された個人番号をキーとして、個人属性情報ソース１６に含まれる複数のＤＢから、分析対象個人に関する複数種類の属性情報を取得する。業務支援装置１４の個人スコア決定部５２は、銀行Ａパラメータ保持部４６に格納されたパラメータであり、分析要求元のＡ銀行により予め定められた与信額パラメータにしたがって、複数種類の属性情報に応じた与信額調整スコア（保有株式レート、負債レート等）を決定する。同様に個人スコア決定部５２は、分析要求元のＡ銀行により予め定められた金利パラメータにしたがって、複数種類の属性情報に応じた金利調整スコアを決定する。
　業務支援装置１４の支援情報生成部５４は、分析要求で指定された基準与信額と、個人スコア決定部５２により決定された与信額調整スコアにもとづいて、分析対象個人に対する与信額を決定する。また支援情報生成部５４は、分析要求で指定された基準金利と、個人スコア決定部５２により決定された金利調整スコアにもとづいて、分析対象個人に対する融資の金利を決定する。そして支援情報生成部５４は、分析対象個人に対する融資の与信額と金利を示す業務支援情報のウェブページデータを生成し、支援情報提供部６０は、当該ウェブページデータをＰＣ１２ａへ送信して表示させる。銀行Ａの担当者は、業務支援装置１４から提供された与信額および金利にしたがって融資計画を策定し、分析対象個人へ提示する。
　このように、業務支援装置１４によると、債務者としての個人毎の資産保有状態、負債保有状態、収入状況に応じた、個人毎の適切な与信額および金利を金融機関へ提示し、債権者としての金融機関のリスクマネジメントやリスクコントロールを支援できる。例えば、個人が保有する株式を解約させることなく、その株式を債務の担保的な要素として取り扱い、与信額や金利に反映させる。また、ローン契約する個人の社会人としての実績（例えば会社のランクや勤続年数、役職、処遇等）を与信額や金利に反映させる。さらにまた、不動産の路線価情報と連動した担保価値計算によって担保の時価計算を実現できる。
　債務者としての個人は、多くの株式を保有する場合や、貯蓄型保険の貯蓄額が大きい場合、確定拠出年金金額が大きい場合等、基準与信額より大きい借り入れが可能になり、また基準金利より低金利で融資を受けやすくなるというメリットを享受できる。また債権者としての金融機関は、個々の顧客の状態に一層即した融資計画を策定しやすくなり、リスクをコントロールしつつ競争力を高めることができるというメリットを享受できる。
　銀行Ｂの融資担当者が、ＰＣ１２ｂのウェブブラウザを起動して、業務支援装置１４の融資業務支援サイトへアクセスする場合も、業務支援装置１４は、ＰＣ１２ｂから送信された分析要求にしたがって同様の処理を実行する。ただし、個人スコア決定部５２が分析対象個人のスコアを決定する際に、銀行Ｂパラメータ保持部４８に格納されたパラメータであり、分析要求元のＢ銀行により予め定められた与信額パラメータと金利パラメータを参照する点で異なる。
　銀行Ａの融資担当者（パラメータの決定権限を持つ管理者等）は、与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値を決定する。銀行Ａの融資担当者は、ＰＣ１２ａのウェブブラウザを起動して、業務支援装置１４が提供する融資業務支援サイトへログインし、パラメータ設定メニューを選択する。パラメータ設定メニューが選択されると、業務支援装置１４は、与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値を入力させるためのウェブページ（「パラメータ設定ページ」と呼ぶ。）をＰＣ１２ａへ送信して表示させる。融資担当者は、与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値をパラメータ設定ページへ入力し、設定値反映の操作を入力する。
　ＰＣ１２ａのウェブブラウザは、与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値を含むＨＴＴＰ要求であるパラメータ設定要求を業務支援装置１４へ送信する。ＰＣ１２ａから送信されたパラメータ設定要求を受信すると、業務支援装置１４のパラメータ設定部６２は、その要求が含む与信額パラメータおよび金利パラメータの更新値を銀行Ａパラメータ保持部４６へ格納する。銀行Ｂの与信額パラメータおよび金利パラメータの設定動作も同様になるが、パラメータ値の格納先は銀行Ｂパラメータ保持部４８になる。
　このように、実施の形態の業務支援装置１４は、ＡＳＰサービスとして、複数の金融機関に対する業務支援サービスを一括して提供する。これにより、各金融機関は、自前で業務支援装置１４を構築するよりも安価に業務支援サービスを享受できる。また、分析対象個人のスコアを決定するための与信額パラメータおよび金利パラメータには、各金融機関が独自に決定した値を設定でき、また随時変更することができる。これにより、各金融機関は、自機関におけるリスクマネジメントのポリシーや、ビジネス戦略に即した与信額および金利を業務支援装置１４にて決定させることができる。
　図３は、或る個人に対する融資の例を示す。図３（ａ）は、初期融資時の個人の属性情報を示している。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示す属性情報にもとづいて業務支援装置１４が決定した与信額（上段）と金利（下段）を示している。図４は、図３と同一の個人に対する融資の例を示す。図４（ａ）は、図３（ａ）から５年後の個人の属性情報を示している。図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す属性情報にもとづいて業務支援装置１４が決定した与信額（上段）と金利（下段）を示している。
　図３（ａ）の属性情報と図４（ａ）の属性情報を比較すると、図３（ａ）の方が負債金額が小さいため、図３（ａ）の方が負債に基づく信用リスクが小さいと言える。しかし、図４（ａ）の方が、保有資産（担保や保有株式価額、確定拠出年金金額等）および収入（勤務企業ランク、勤続年数、役職、収入金額）が大きく、図４（ａ）の方が資産・収入に基づく信用リスクが小さいと言える。業務支援装置１４により算出される与信額と金利には、分析対象個人の保有資産、保有負債、収入が総合的に反映される。この例では、図４（ｂ）では図３（ｂ）より大きい与信額を算出し、図４（ｂ）では図３（ｂ）より小さい金利を算出している。
　例えば、金融機関の担当者は、図４（ｂ）の結果を見て、低金利への追加融資を顧客へ提案することができる。また、変動金利での融資を行っている場合に、顧客の現在の状態に即して、図３（ｂ）に示す金利から図４（ｂ）に示す金利へ見直すことを顧客へ提案することができる。なお、業務支援装置１４を利用する金融機関が、負債金額の少なさを重視してパラメータを設定する場合、図４（ｂ）では図３（ｂ）より小さい与信額を算出し、図４（ｂ）では図３（ｂ）より高い金利を算出することもあり得る。
　以上、本発明を第１の実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下変形例を示す。
　第１変形例を説明する。上記実施の形態では、個人属性情報ソース１６内の各ＤＢは、分析対象個人に関する属性情報を電子的に記憶し、業務支援装置１４は、各ＤＢから分析対象個人の属性情報を取得することとした。変形例として、分析対象個人に関する少なくとも一部の属性情報が、分析対象個人から銀行Ａまたは銀行Ｂへ口頭や紙にて申告されてもよく、申告された属性情報がＰＣ１２から業務支援装置１４へ入力されてもよい。例えば、分析対象個人の個人番号、基準与信額、基準金利に加えて、分析対象個人から申告された１つ以上の属性情報（保有株式銘柄や数量、勤務先での役職や勤続年数等）を含む分析要求が、ＰＣ１２から業務支援装置１４へ入力されてもよい。外部ＤＢからの電子的な取得が法律で禁止または制限されている属性情報や、高い秘匿性が求められる属性情報の取得に好適である。
　第２変形例を説明する。上記実施の形態の業務支援装置１４は、分析対象個人の複数種類の属性情報にしたがって、分析対象個人の与信額調整スコアと金利調整スコアを導出した。そして、それらのスコアにもとづいて、金融機関から分析対象個人への融資業務を支援する情報（分析対象個人向けの与信額と金利を示す情報）を生成し、ＰＣ１２へ提供した。変形例として、業務支援装置１４は、分析対象個人に対する金融機関の業務内容を決定するためのスコアであり、与信額調整スコアと金利調整スコア以外のスコアを決定してもよい。例えば、金融機関にとって分析対象個人の重要度を示すスコアを決定してもよく、融資の成立や、証券の購入、保険の成約等の確度を示すスコアを決定してもよい。また、業務支援装置１４の支援情報生成部５４は、個人スコア決定部５２により決定された分析対象個人のスコアそのものを示す業務支援情報を生成し、支援情報提供部６０は、その業務支援情報をＰＣ１２へ提供してもよい。
　第３変形例を説明する。上記実施の形態では言及していないが、業務支援装置１４は、ＰＣ１２ａまたはＰＣ１２ｂにより指定された複数の個人に関する属性情報の収集と、それら複数の個人に対する金融機関の業務を支援する業務支援情報の生成を一括して実行してもよい。言い換えれば、複数の個人に関する業務支援情報の生成をバッチ処理として実行してもよい。また、第２変形例で説明したように個人のスコアそのものを示す業務支援情報を生成する場合、業務支援装置１４は、複数の個人の中から、スコア（例えば保有株式数の多寡を示すスコア）が金融機関により予め定められた抽出条件を充足する個人を抽出してもよい。そして、抽出した個人に関するスコアや各種属性情報を含む業務支援情報を生成し、金融機関へ提供してもよい。
　第４変形例を説明する。上記実施の形態の業務支援装置１４は、公的機関から分析対象個人へ付与された個人番号を使用して、個人属性情報ソース１６に含まれる複数のＤＢから分析対象個人に関する属性情報を収集した。変形例として、公的機関から分析対象個人へ付与された個人番号にもとづいて、金融機関において分析対象個人を識別するための第１仮番号と、当該金融機関とは異なる主体において分析対象個人を識別するための第２仮番号が予め決定され、第１仮番号と第２仮番号は所定の装置で対応づけられてもよい。
　図５は、第４変形例の情報システムの構成を示す。第４変形例の情報システム１０は、図１の構成に加えて個人番号管理装置７０を備える。業務支援装置１４は、通信網１８を介して個人番号管理装置７０へアクセスする。個人番号管理装置７０は、本出願人が「特願２０１３－２１６９３６（特開２０１５－７９４０６号公報）」で提案した個人番号管理装置に対応する。
　具体的には、個人番号管理装置７０は、不図示の個人（すなわち分析対象個人となりうる個人）から個人番号の申告を受け付け、その個人番号にもとづいて、金融機関（ここでは銀行Ａとする）において当該個人を識別するための第１仮番号を決定する。個人番号管理装置７０は、決定した第１仮番号を個人の識別情報（氏名や住所等）とともに、第１仮番号の提供先として個人により指定された銀行Ａの装置へ直接送信してもよい。または、個人番号管理装置７０は、決定した第１仮番号を個人の装置へ提供し、個人が第１仮番号を銀行Ａへ申告してもよい。
　また個人番号管理装置７０は、同じ個人から個人番号の申告を受け付け、その個人番号にもとづいて、個人属性情報ソース１６の各企業や各機関において当該個人を識別するための第２仮番号を決定する。第１仮番号と同様の方法にて、第２仮番号は個人属性情報ソース１６へ伝達されてよい。なお実際には、第２仮番号は、個人属性情報ソース１６のＤＢを管理する企業毎・機関毎に異なる番号が決定されるが、ここでは説明の簡明化のため１つの第２仮番号として説明する。個人属性情報ソース１６の各ＤＢは、分析対象個人に関する属性情報を、当該個人の第２仮番号に対応づけて記憶する。実際には、互いに異なる企業や機関のＤＢは、分析対象個人に関する属性情報を、互いに異なる第２仮番号に対応づけて記憶してもよい。
　ここで、ある個人の個人番号、第１仮番号、第２仮番号は、体系・長さ・内容等が互いに異なるＩＤである。また、第１仮番号と第２仮番号はいずれも、オリジナルの個人番号を推測困難なＩＤが決定されることが望ましい。分析対象個人の第１仮番号は、銀行Ａにおいて分析対象個人の個人番号と同等に取り扱われてよく、分析対象個人の第２仮番号は個人属性情報ソース１６の企業や機関において分析対象個人の個人番号と同等に取り扱われてよい。ただし、第１仮番号は個人番号とは異なるため、銀行Ａにおける番号管理コストを低減でき、第１仮番号が万が一漏洩した場合の影響も限定的になる。第２仮番号も同じことが言える。
　個人番号管理装置７０は、個人の個人番号、第１仮番号、第２仮番号を対応づけて記憶する（例えば特開２０１５－７９４０６号公報の図３等を参照）。個人番号管理装置７０は、第１仮番号を指定した検索要求を受け付けると、その第１仮番号に対応づけられた第２仮番号を示す情報を要求元の装置へ送信する。
　第４変形例のＰＣ１２ａは、分析対象個人の第１仮番号、基準与信額、基準金利を含む分析要求を業務支援装置１４へ送信する。業務支援装置１４の個人属性取得部５０は、この分析要求を受け付けると、この分析要求で指定された第１仮番号を指定した検索要求を個人番号管理装置７０へ送信し、その第１仮番号に対応づけて管理された第２仮番号を個人番号管理装置７０から取得する。個人属性取得部５０は、第２仮番号をキーとして指定した属性取得要求を、個人属性情報ソース１６に含まれる複数のＤＢへ送信し、その第２仮番号に対応づけて管理された属性情報を各ＤＢから取得する。実際には、個人属性取得部５０は、個人番号管理装置７０から、複数種類の第２仮番号を、各第２仮番号が提供されたＤＢの情報とともに取得してもよい。そして、異なるＤＢに対して異なる第２仮番号を指定した検索要求を送信してもよい。
　第４変形例の態様によると、高度なセキュリティと秘匿性が求められる個人番号を個人番号管理装置７０が集中的に一括管理する。金融機関や個人属性情報ソース１６では、個人番号とは異なる第１仮番号または第２仮番号をキーとして情報管理を行うため、個人番号の漏洩リスクを低減できる。また、各企業や機関における個人番号管理の負担を低減できる。
　第５変形例を説明する。上記実施の形態では、業務支援装置１４は、複数の金融機関に対する業務支援サービスをＡＳＰサービスとして一括して提供した。変形例として、業務支援装置１４は、１つの金融機関、または同一企業グループ内の少数の金融機関向けの業務支援情報を生成する装置として構築されてもよい。例えば、銀行Ａパラメータ保持部４６を備える一方、銀行Ｂパラメータ保持部４８を備えない業務支援装置１４が銀行Ａに構築されてよい。またそれとは別個に、銀行Ｂパラメータ保持部４８を備える一方、銀行Ａパラメータ保持部４６を備えない業務支援装置１４が銀行Ｂに構築されてもよい。
　第６変形例を説明する。上記実施の形態では、業務支援装置１４による分析対象を個人としたが、分析対象となる主体は個人に限られない。例えば、業務支援装置１４による分析対象主体は法人（企業や団体等）であってもよい。言い換えれば、業務支援装置１４により支援される金融機関の融資先は個人に限られず、法人であってもよい。この場合、個人属性情報ソース１６の各ＤＢは、分析対象法人の属性情報を、公的機関が当該法人に対して付与した当該法人の固有番号である法人番号と対応づけて記憶してもよい。ＰＣ１２は、分析対象法人の法人番号を指定した分析要求を業務支援装置１４へ送信してもよい。業務支援装置１４は、その法人番号をキーとして、個人属性情報ソース１６の各ＤＢから分析対象法人の属性情報を収集してもよい。そして、当該法人に対する金融機関の業務を支援する情報（例えば当該法人への融資の与信額や金利の情報）を生成し、ＰＣ１２へ提供してもよい。
　第７変形例を説明する。個々の顧客の種々の属性情報を外部装置から収集することに使用するものは個人番号に限られない。例えば、クレジットカード番号を使用してもよい。また、ＳＡＭＬ（Security Assertion Markup Language）またはＯｐｅｎＩＤ等により複数の事業者間で連携されるユーザを識別するＩＤを使用してもよい。個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢは、個人に関する属性情報を個人に付与された個人番号と対応づけて記憶することに代えて、個人のクレジットカード番号、または、上記ユーザを識別するＩＤと対応付けて記憶してもよい。
　業務支援装置１４の個人属性取得部５０は、個人番号、クレジットカード番号、上記ユーザを識別するＩＤ等を含む、分析対象個人を識別するためのＩＤ（以下「個人ＩＤ」と呼ぶ。）をキーとして使用し、分析対象個人の複数種類の属性情報を個人属性情報ソース１６の各ＤＢから直接収集してもよい。また、個人属性取得部５０は、ＯｐｅｎＩＤ　Ｃｏｎｎｅｃｔを使用して、個人属性情報ソース１６をＯｐｅｎＩＤ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒとし、業務支援装置１４をＲｅｌｙｉｎｇ　Ｐａｒｔｙとして、分析対象個人の属性情報（「クレーム」とも呼ばれる。）を個人属性情報ソース１６から取得してもよい。
　ここで、複数種類の属性情報を個人属性情報ソース１６から収集する際、複数の個人属性情報ソース１６の中から、属性情報の収集先となる個人属性情報ソース１６をどのように特定するかが問題となる。
　この点、業務支援装置１４が個人属性情報ソース１６から属性情報を直接収集する場合、個人属性情報ソース１６を提供する事業者のうち、図５のＡ銀行またはＢ銀行と提携する事業者が提供する１つ以上の個人属性情報ソース１６を識別するための情報が、業務支援装置１４に予め設定されてもよい。この情報の設定者は、例えば、Ａ銀行またはＢ銀行の融資担当者であってもよい。または、Ａ銀行またはＢ銀行の融資担当者等（以下「業務担当者」と呼ぶ。）が、分析対象個人の属性情報を識別する第１情報（例えば属性情報名）と、その属性情報を格納する個人属性情報ソース１６を識別するための第２情報とを、分析対象個人からメール等で入手してもよい。業務担当者は、第１情報と第２情報を対とする収集支援情報であり、複数の収集支援情報を業務支援装置１４に設定してもよい。
　あるいは、業務支援装置１４が、ＯｐｅｎＩＤ　Ｃｏｎｎｅｃｔを使用して属性情報を収集する場合、集約クレームまたは分散クレームによって複数の個人属性情報ソース１６を特定してもよい。例えば、業務支援装置１４は、ＯｐｅｎＩＤ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒを特定するシーケンス時に、上記第１情報と上記第２情報を対とする収集支援情報を複数入力可能な画面を、分析対象個人が使用する端末に表示させてもよい。上記のＯｐｅｎＩＤ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒを特定するシーケンスは、（１）分析対象個人の端末から業務支援装置１４（Ｒｅｌｙｉｎｇ　Ｐａｒｔｙ）へＩｎｉｔｉａｔｅが送信され、（２）業務支援装置１４から分析対象個人の端末へＡｕｔｈｏｒｉｚａｔｉｏｎ　Ｒｅｑｕｅｓｔが送信されることであってもよい。
　業務支援装置１４は、分析対象個人の端末から、上記画面に入力された１つ以上の収集支援情報を取得してもよい。業務支援装置１４は、１つ以上の収集支援情報に基づいて、リクエストパラメータ「_claim names」（クレーム名と取得元の識別子を含むパラメータ）および「_claim_sources」（取得元の識別子と値を含むパラメータ）を設定してもよい。業務支援装置１４は、上記リクエストパラメータにしたがって、複数の個人属性情報ソース１６のいずれかひとつをＯｐｅｎＩＤ　ＰｒｏｖｉｄｅｒとしてＯｐｅｎＩＤ　Ｃｏｎｎｅｃｔのシーケンスを実行してもよい。
　第８変形例を説明する。上記実施例では言及していないが、顧客等の属性情報を一箇所で保管すると、情報漏洩のリスクが相対的に高くなる。そこで、このリスクを軽減するために、１つの属性情報を複数のサーバに分割し、各サーバは、１つの属性情報の断片情報を保存してもよい。また、１つの属性情報を暗号化した後に分割してもよい。例えば、負債情報ＤＢ３２は、物理的に複数のサーバを含み、それら複数のサーバのそれぞれが、ある個人の負債情報が分割された断片情報を保持してもよい。
　業務支援装置１４は、個人の属性情報を利用する場合に、複数のサーバから断片情報を収集し、元の属性情報へ復元してもよい。また、属性情報を提供する側（例えば債務者である顧客）と、属性情報を預かる側（例えば金融機関）のいずれであっても、システムに正常にログインし、ログイン後の画面で手続を実施する場合にのみ、業務支援装置１４（または他の画面提供装置）は、属性情報を復元してもよい。もしくは、業務支援装置１４（または他の画面提供装置）は、属性情報の参照または更新等の処理を実行してもよい。業務支援装置１４（または他の画面提供装置）は、属性情報に関する処理が終了すると、その属性情報を分割し、断片情報として複数のサーバに分散して保存してもよい。
　属性情報の分割および復元には、例えば、以下の文献に開示されている技術を適用してもよい。以下の文献の記載は参照により本明細書に組み込まれる。
　特開２０１３－０２０３１２号公報、特開２０１３－０２０３１３号公報、特開２０１３－０２０３１４号公報、特開２０１３－１２０５１５号公報、特開２０１３－１２０５１６号公報、国際公開第２０１３／６５１３３号、国際公開第２０１３／８０２９０号。
　（第２の実施の形態）
　融資に限らず様々な企業活動や社会活動において、或る個人がどれだけ信用に足る人かを把握したい場面がある。或る個人が現在保有している金融資産の額だけで、その人のポテンシャルを評価することは難しく、例えば、その人の将来に亘る収入の伸びを予測することは難しい。
　そこで、第２の実施の形態では、個人の能力または性格が反映されたデータであって、その個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データに基づいて、その個人の信用の高さを示す個人スコアを決定する業務支援装置（後述の業務支援装置１１４）を提案する。例えば、この個人スコアを提供することにより、金融機関や求人中の企業等が、個人の信用の高さを精度よく評価することを支援できる。複数種類の実績データは、実施の形態では、個人の職歴を示すデータ、個人の学歴を示すデータ、個人が有する資格を示すデータを含む。以下、個人スコアを導出する対象の個人を「対象個人」とも呼ぶ。
　図６は、第２の実施の形態の情報システム１００の構成を示す。情報システム１００は、学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６、求人企業装置１１０、応募者装置１１２、業務支援装置１１４を備える。図６の各装置は、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネット・専用線を含む通信網（第１の実施の形態の通信網１８に相当）を介して接続される。図６の各装置は、単一の情報処理装置により実現されてもよい。または、ＰＣ・スマートフォン・アプリケーションサーバ・データベースサーバ等の複数台の情報処理装置が連携することによりシステムとして実現されてもよい。
　学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６は、複数の個人それぞれの能力または性格が反映されたデータであって、各個人による実績を示す実績データを管理する情報処理装置である。学歴管理装置１０２は、複数の個人それぞれの学歴を示すデータを記憶する。学歴管理装置１０２は、教育機関（学校等）ごとに設けられてもよい。例えば、情報システム１００は、複数の教育機関に対応する複数の学歴管理装置１０２を備えてもよい。それぞれの学歴管理装置１０２は、自教育機関の卒業生に関する属性情報を記憶してもよい。例えば、入学年月日、卒業年月日、学部学科等を記憶してもよい。
　職歴管理装置１０４は、複数の個人それぞれの職歴を示すデータを記憶する。職歴管理装置１０４は、従業員を雇用する企業（言い換えれば会社）ごとに設けられてもよい。例えば、情報システム１００は、複数の企業に対応する複数の職歴管理装置１０４を備えてもよい。それぞれの職歴管理装置１０４は、自企業の従業員（退職者を含む）に関する属性情報を記憶してもよい。例えば、入社年月日、退社年月日、所属部署、役職、報奨・懲戒履歴等を記憶してもよい。
　資格管理装置１０６は、複数の個人のそれぞれが取得した資格に関するデータを記憶する。資格管理装置１０６は、資格の試験事務を行う組織（企業・団体等、以下「資格試験機関」と呼ぶ。）ごとに設けられてもよい。例えば、情報システム１００は、複数の資格試験機関に対応する複数の資格管理装置１０６を備えてもよい。それぞれの資格管理装置１０６は、自機関で管理する資格の取得者または合格者に関する属性情報を記憶してもよい。例えば、資格取得年月日、資格継続状況等を記憶してもよい。
　求人企業装置１１０は、求人中の企業（「求人企業」と呼ぶ。）に設けられた情報処理装置（例えばＰＣ）である。応募者装置１１２は、求人企業の求人に応募する応募者の情報処理装置（例えばスマートフォン）である。第２の実施の形態では、この応募者が、業務支援装置１１４により個人スコアが導出される対象個人となる。
　業務支援装置１１４は、求人企業における採用業務を支援する情報処理装置である。業務支援装置１１４は、学歴データが格納されるブロックチェーンである学歴ＢＣ１１６ａを、学歴管理装置１０２と共有し、言い換えれば分散管理する。また、業務支援装置１１４は、職歴データが格納されるブロックチェーンである職歴ＢＣ１１６ｂを職歴管理装置１０４と共有する。また、業務支援装置１４は、資格データが格納されるブロックチェーンである資格ＢＣ１１６ｃを資格管理装置１０６と共有する。
　既述したように複数の学歴管理装置１０２が設けられる場合、業務支援装置１１４は、単一の学歴ＢＣ１１６ａを複数の学歴管理装置１０２と共有してもよい。同様に、業務支援装置１１４は、単一の職歴ＢＣ１１６ｂを複数の職歴管理装置１０４と共有してもよい。また、業務支援装置１１４は、単一の資格ＢＣ１１６ｃを複数の資格管理装置１０６と共有してもよい。
　なお、ブロックチェーンへデータを登録する処理、新たなブロックを生成するための合意形成処理等は、公知の技術により実現されてもよい。また、学歴データ、職歴データ、資格データは、言わばトランザクションデータとしてブロックチェーンに記録されてもよい。また、ブロックチェーンにスマートコントラクトのインスタンスを登録可能である場合、スマートコントラクトのインスタンスのフィールドデータとして、学歴データ、職歴データ、資格データが格納されてもよい。
　図７は、図６の業務支援装置１１４の機能構成を示すブロック図である。業務支援装置１１４は、制御部１２０、記憶部１２２、通信部１２４を備える。これらのブロックは、図２の制御部４０、記憶部４２、通信部４４に対応する。制御部１２０は、通信部１２４を介して、学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６、求人企業装置１１０、応募者装置１１２と各種データを送受信する。
　記憶部１２２は、ＢＣデータ保持部１２６と評価基準保持部１２８を含む。ＢＣデータ保持部１２６は、学歴ＢＣ１１６ａ、職歴ＢＣ１１６ｂ、資格ＢＣ１１６ｃそれぞれのデータを記憶する。評価基準保持部１２８は、第１の実施の形態の銀行Ａパラメータ保持部４６、銀行Ｂパラメータ保持部４８に対応する。評価基準保持部１２８は、対象個人の個人スコアを導出するためのデータである評価基準データを記憶する。
　評価基準データは、対象個人の能力または性格が反映された、対象個人の複数種類の実績データのそれぞれが、個人スコアに影響する度合いを示すデータと言える。また、評価基準データは、複数種類の実績データのそれぞれを個人スコアへ反映するためのアルゴリズムおよび／またはパラメータであってもよい。また、評価基準データは、複数種類の実績データのそれぞれから個人スコアを導出するためのアルゴリズムおよび／またはパラメータを含むプログラムであってもよい。
　例えば、評価基準データは、職歴（学歴、資格も同様）が所定の条件を満たす場合に、職歴に関する個人スコアを加点し、もしくは減点するものであってもよい。この所定の条件は、資本金が所定額以上の会社に勤務していることを含んでもよく、また、従業員数が所定値以上の会社に勤務していることを含んでもよい。評価基準データの具体例は、図８に関連して後述する。
　制御部１２０は、要求受付部１３０、個人属性取得部１３２、個人スコア決定部１３４、履歴書生成部１３６、履歴書送信部１３８を含む。公知の機能であるため図示しないが、制御部１２０は、学歴ＢＣ１１６ａ、職歴ＢＣ１１６ｂ、資格ＢＣ１１６ｃを維持管理するための機能をさらに含む。例えば、制御部１２０は、各ブロックチェーンを共有する外部装置と合意形成を行う機能をさらに含む。
　要求受付部１３０は、応募者装置１１２から送信されたデータであり、応募者の履歴書を求人企業へ提出するよう要求するデータ（以下「履歴書提出要求」とも呼ぶ。）を受信する。履歴書提出要求には、応募者（すなわち個人スコア導出の対象個人）に対して事前に割り当てられた応募者のＩＤが設定される。応募者のＩＤは、所定のＩＤ発行主体（例えば業務支援装置１１４）が発行したＩＤでもよく、行政機関が応募者へ付与した個人番号（いわゆるマイナンバー）でもよい。また、応募者のＩＤは、応募者、業務支援装置１１４、学歴管理装置１０２（教育機関等）、職歴管理装置１０４（会社等）、資格管理装置１０６（資格試験機関等）のそれぞれで保持される。
　なお、求人企業は複数存在してもよく、すなわち、情報システム１００は、複数の求人企業装置１１０を備えてもよい。この場合、履歴書提出要求には、履歴書の提出先である求人企業の識別情報が含まれてもよい。
　個人属性取得部１３２は、外部装置で管理された対象個人の複数種類の実績データを取得する。実施の形態では、個人属性取得部１３２は、ＢＣデータ保持部１２６に記憶された学歴ＢＣ１１６ａのデータから、学歴管理装置１０２が学歴ＢＣ１１６ａに登録した対象個人の学歴データを抽出する。例えば、個人属性取得部１３２は、履歴書提出要求で指定された対象個人のＩＤをキーとして、学歴ＢＣ１１６ａのデータから対象個人の学歴データを検索してもよい。
　同様に、実施の形態では、個人属性取得部１３２は、ＢＣデータ保持部１２６に記憶された職歴ＢＣ１１６ｂのデータから、職歴管理装置１０４が職歴ＢＣ１１６ｂに登録した対象個人の職歴データを抽出する。また、個人属性取得部１３２は、ＢＣデータ保持部１２６に記憶された資格ＢＣ１１６ｃのデータから、資格管理装置１０６が資格ＢＣ１１６ｃに登録した対象個人の資格データを抽出する。
　なお、学歴管理装置１０２（職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６も同様）は、対象個人の学歴データをフィールドデータとして含むスマートコントラクトインスタンスを学歴ＢＣ１１６ａに登録してもよい。この場合、学歴管理装置１０２は、学歴ＢＣ１１６ａにおける上記スマートコントラクトインスタンスのアドレスを業務支援装置１１４へ通知してもよい。業務支援装置１１４は、学歴管理装置１０２から通知されたアドレスに基づいて学歴ＢＣ１１６ａから上記スマートコントラクトインスタンスを取得し、上記スマートコントラクトインスタンスから対象個人の学歴データを取得してもよい。
　個人スコア決定部１３４は、個人属性取得部１３２により取得された複数種類の実績データと、予め評価基準保持部１２８に格納された評価基準とに基づいて、対象個人に付与する個人スコアを決定する。図８は、実績データ、評価基準、個人スコアの例を示す。図８の情報項目欄から項目４欄まで（資格の場合は資格継続状況欄まで）は実績データを示し、点数欄は個人スコアを示し、備考欄は評価基準の一部を示している。
　図８において職歴データの情報項目には、企業名、株式上場の有無、資本金、従業員数、入社年月日、退社年月日、所属部署、役職、報奨・懲戒履歴、転職の有無が含まれる。評価基準は、職歴に関する複数の情報項目それぞれについて、条件とスコア調整値（加算値もしくは減算値）の組み合わせを含んでもよい。例えば、評価基準は、東証一部上場企業の場合に「＋２０点」、その他上場企業の場合に「＋１０点」を定めてもよい。また、評価基準は、資本金が１０億円以上の場合に「＋１０点」、資本金が５億円以上の場合に「＋５点」、資本金が１億円以上の場合に「＋２点」を定めてもよい。
　また、評価基準は、従業員が１万人以上の場合に「＋３０点」、従業員が５千人以上の場合に「＋２０点」、従業員が千人以上の場合に「＋１０点」を定めてもよい。図８の例では、個人スコア決定部１３４は、職歴データに設定された株式上場の有無、資本金、従業員数に基づいて、図８の職歴の１行目に示すように、「３５点」を算出する。また、個人スコア決定部１３４は、個人スコアにおける職歴スコアとして「５７点」を算出する。
　また、図８において資格データの情報項目には、資格名、資格発行機関（試験機関）、資格取得年月日、資格継続状況が含まれる。評価基準は、各資格のランク（難易度とも言え、個人スコアへの重みとも言える）、条件、スコア調整値の組み合わせを含んでもよい。例えば、評価基準は、公認会計士のランクを「Ｓ」、システム監査技術者のランクを「Ａ」と定めてもよい。また、評価基準は、ランクＳの資格に「＋２５点」、ランクＡの資格に「＋１０点」を定めてもよい。また、評価基準は、同系統の資格（例えば応用情報技術者とシステム監査技術者はどちらも情報処理資格）が存在する場合、スコアを減算（図８では「－４点」）するように定めてもよい。図８の例では、個人スコア決定部１３４は、個人スコアにおける資格スコアとして「３８点」を算出する。
　また、図８において学歴データの情報項目には、学校名（大学・高校等の区分でもよい）、入学年月日、学部学科、卒業年月日、懲戒履歴、退学年月日が含まれる。評価基準は、学歴に関する複数の情報項目のそれぞれについて、条件とスコア調整値の組み合わせを含んでもよい。例えば、評価基準は、大卒に対して「＋３７点」、高卒に対して「＋７点」、中卒に対して「＋１点」を定めてもよい。また、評価基準は、大学の学部学科に応じて加点値を定めてもよく、例えば、入試難易度が高い大学の学部学科ほど大きな加点値を定めてもよい。図８の例では、個人スコア決定部１３４は、個人スコアにおける学歴スコアとして「５９点」を算出する。
　個人スコア決定部１３４は、対象個人の職歴スコア、資格スコア、学歴スコアを集計することにより対象個人の個人スコアを算出する。図８の例では、職歴スコア、資格スコア、学歴スコアの合計値をそのまま対象個人の個人スコア（図８の総合計「１５４点」）としている。変形例として、評価基準は、職歴スコア、資格スコア、学歴スコアのそれぞれに予め割り当てられた重み付けを含んでもよく、個人スコア決定部１３４は、その重み付けを反映して個人スコアを算出してもよい。例えば、職歴：資格：学歴＝２：１：１の重み付けが設定されている場合、個人スコア決定部１３４は、職歴スコアを２倍した後に各スコアを合計し、個人スコア「２１１点」を算出してもよい。
　変形例として、複数の求人企業が存在し、例えば、情報システム１００が複数の求人企業に対応する複数の求人企業装置１１０を含む場合、求人企業ごとに定められた複数の評価基準が評価基準保持部１２８に格納されてもよい。この場合、履歴書提出要求は、求人企業の識別情報を含んでもよく、個人スコア決定部１３４は、その識別情報により特定される求人企業の評価基準にしたがって、対象個人の個人スコアを算出してもよい。
　この変形例において、業務支援装置１１４は、複数の業務支援装置１１４のそれぞれから評価基準の更新データを受け付け、送信元求人企業の既存の評価基準に対してその更新データを反映させる評価基準設定部をさらに備えてもよい。評価基準設定部は、第１の実施の形態におけるパラメータ設定部６２に対応する。
　図７に戻り、履歴書生成部１３６は、第１の実施の形態の支援情報生成部５４に対応し、応募者および求人企業の業務を支援するためのデータとして、対象個人の履歴書データを生成する。履歴書生成部１３６は、個人属性取得部１３２により取得された対象個人の学歴データ、職歴データ、資格データと、個人スコア決定部１３４により決定された対象個人の個人スコアを、所定フォーマットの履歴書データに設定する。
　履歴書データのフォーマットは、履歴書提出要求において指定されてもよい。また、履歴書提出要求において履歴書提出先の求人企業が指定される場合、履歴書生成部１３６は、複数のフォーマットのうち履歴書提出先の求人企業により予め指定されたフォーマットであり、言い換えれば、履歴書提出先の求人企業と予め対応付けられたフォーマットに則した履歴書データを生成する。
　履歴書送信部１３８は、第１の実施の形態の支援情報提供部６０に対応し、履歴書生成部１３６により生成された履歴書データを求人企業装置１１０へ送信する。複数の求人企業が存在し、履歴書提出要求において履歴書提出先の求人企業が指定される場合、履歴書送信部１３８は、複数の求人企業装置１１０のうち履歴書提出先の求人企業に対応する求人企業装置１１０へ履歴書データを送信する。
　以上の構成による情報システム１００の動作を説明する。
　求人企業へ応募しようとする応募者は、出身校等の教育機関、過去勤務した会社、取得済の資格の試験機関に対して、オンラインまたはオフラインにて実績データの登録を依頼する。上記教育機関の学歴管理装置１０２は、応募者の学歴データを学歴ＢＣ１１６ａに登録する。上記会社の職歴管理装置１０４は、応募者の職歴データを職歴ＢＣ１１６ｂに登録する。上記試験機関の資格管理装置１０６は、応募者の資格データを資格ＢＣ１１６ｃに登録する。応募者の操作に応じて、応募者装置１１２は、履歴書提出要求を業務支援装置１１４へ送信する。
　図９は、第２の実施の形態の業務支援装置１１４の動作を示すフローチャートである。要求受付部１３０が、応募者装置１１２から送信された履歴書提出を受け付けると（Ｓ１０のＹ）、個人属性取得部１３２は、学歴ＢＣ１１６ａ、職歴ＢＣ１１６ｂ、資格ＢＣ１１６ｃから、応募者の学歴データ、職歴データ、資格データを取得する（Ｓ１２）。個人スコア決定部１３４は、応募者の学歴データ、職歴データ、資格データと、予め定められた評価基準とに基づいて、応募者の個人スコアを算出する（Ｓ１４）。
　履歴書生成部１３６は、応募者の学歴データ、職歴データ、資格データ、および個人スコアを含む応募者の履歴書データを生成する（Ｓ１６）。履歴書送信部１３８は、応募者の履歴書データを求人企業装置１１０へ送信する（Ｓ１８）。履歴書提出要求を未受信であれば（Ｓ１０のＮ）、Ｓ１２以降の処理をスキップし、本図のフローを終了する。業務支援装置１１４は、図９に示す処理をサーバ・プロセスとして繰り返し実行する。
　第２の実施の形態の業務支援装置１１４によると、金融資産に限られない個人の実績データを使用して、当該個人の信用の高さであり、言い換えれば、当該個人のポテンシャルを精度よく評価することができる。また、個人のポテンシャルを示す個人スコアを、求人企業等の外部主体へ提供することにより、当該個人を適切に評価できるよう外部主体を支援することができる。
　また、第２の実施の形態の業務支援装置１１４によると、求人企業に対する応募者の履歴書を自動で作成し、自動で求人企業へ提出するため、応募者の負担を低減できる。また、履歴書に設定する個人の実績データは、当該実績データの管理機関がブロックチェーンに登録したものであり、ブロックチェーン上のデータは改ざんが困難である。そのため、業務支援装置１１４は、応募者に関する正しい実績データ（職歴、学歴、資格等）を求人企業へ提供でき、求人企業は、応募者の採用有無を適切に判断し易くなる。
　以上、本発明を第２の実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下変形例を示す。
　第１変形例を説明する。上記第２の実施の形態では言及していないが、個人の実績データは、所定のソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下「ＳＮＳ」と呼ぶ。）を当該個人が利用した実績を示すデータを含んでもよい。ＳＮＳは、例えば、様々なウェブサイトで提供されるブログ、ミニブログ、画像投稿・共有等のサービスを含む。
　この変形例では、情報システム１００は、ＳＮＳを提供する情報処理システムであって、１つ以上のＳＮＳに対応する１つ以上のＳＮＳシステム（不図示）をさらに備えてもよい。業務支援装置１１４とＳＮＳシステムは、所定の通信網を介して接続される。例えば、業務支援装置１１４とＳＮＳシステムは、同じブロックチェーンを共有し、ＳＮＳシステムはそのブロックチェーンに個人の実績データを登録してもよい。
　業務支援装置１１４の個人属性取得部１３２は、各ＳＮＳシステムから、対象個人がＳＮＳを利用した実績データをさらに取得してもよい。この実績データは、対象個人によるＳＮＳサイトへの投稿に関連する統計情報を含んでもよい。この統計情報は、例えば、所定期間における平均投稿数、投稿頻度、投稿が支持（もしくは反対）された回数であり、いわゆるいいねボタンの押下回数を含んでもよい。
　業務支援装置１１４の評価基準保持部１２８は、ＳＮＳの利用実績が個人スコアへ影響を及ぼす度合いを定めた評価基準であり、言い換えれば、ＳＮＳの利用実績を個人スコアへ反映させるためのパラメータをさらに記憶してもよい。個人スコア決定部１３４は、対象個人の学歴データ、職歴データ、資格データ、およびＳＮＳ利用実績に基づいて、対象個人の個人スコアを算出してもよい。履歴書生成部１３６は、学歴データ、職歴データ、資格データ、ＳＮＳ利用実績、および個人スコアを含む履歴書データを生成してもよい。
　ＳＮＳの利用実績は、対象個人の能力または性格を反映するものである。例えば、投稿頻度が高ければ、几帳面な性格であることが推定でき、また、タスクの遂行能力が高いことが推定できる。また、投稿への支持回数が多ければ、他者の共感を得やすい人柄であることが推定でき、また、他者の共感を得る能力が高いことが推定できる。したがって、ＳＮＳ利用実績に基づいて対象個人の個人スコアを算出することにより、個人の信用の高さおよびポテンシャルを精度よく反映した個人スコアを生成し、提供することができる。
　第２変形例を説明する。第１の実施の形態の第７変形例で説明したように、業務支援装置１１４は、個人の実績データを提供する装置（学歴管理装置１０２、ＳＮＳシステム等）に対して、ＯｐｅｎＩＤ　Ｃｏｎｎｅｃｔの仕組みにより実績データを取得してもよい。具体的には、業務支援装置１１４の個人属性取得部１３２は、ＯｐｅｎＩＤ　Ｃｏｎｎｅｃｔを使用して、学歴管理装置１０２・ＳＮＳシステム等をＯｐｅｎＩＤ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒとし、業務支援装置１１４をＲｅｌｙｉｎｇ　Ｐａｒｔｙとして、対象個人の実績データを学歴管理装置１０２・ＳＮＳシステム等から取得してもよい。
　なお、第２の実施の形態の業務支援装置１１４は、個人スコアを求人企業へ提供したが、個人スコアの提供先は求人企業に限られない。業務支援装置１１４は、個人の信用の高さおよび／または個人のポテンシャルを把握すべき様々な主体（例えば金融機関、人材紹介会社等）へ提供してもよい。
　（第３の実施の形態）
　まず概要を説明する。金融機関における現在の与信審査では、勤務会社、勤続年数、年収といった、対象者の現在のステータスに基づいて信用供与の可否が判断されている。しかし、対象者の現在のステータスだけでは、その対象者が、現在のステータスに到達するまでにどのような学歴・職歴であったか、また、どのような資格を保有し、どのような分野の能力があるか、といった人としての経歴を知ることは困難である。
　第３の実施の形態では、第１の実施の形態の構成と、第２の実施の形態の構成とを組み合わせ、個々の顧客の状態に一層即した業務を提供できるよう金融機関を支援する情報システムを提案する。具体的には、第３の実施の形態の情報システムは、対象者の現状だけでなく、過去の実績である学歴、職歴、取得資格を可視化し、また、これらの情報に基づいて将来の可能性を示す個人スコアを導出する。これにより、対象者のステータス（返済能力、収入等）が、今後どのように伸びていくかを精度よく予測することを支援する。例えば、金融機関は、学歴、職歴、取得資格による個人スコアが高い人に対して、今後収入が急速に伸びると判断し、貸付金利を下げ、および／または、貸付する金額の上限を上げることが可能になる。
　図１０は、第３の実施の形態の情報システム２００の構成を示す。同図では、第１の実施の形態または第２の実施の形態で説明した構成要素と同一または対応する要素に、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同じ符号を付している。第１の実施の形態または第２の実施の形態で説明済の内容は再度の説明を適宜省略する。
　情報システム２００は、第１の実施の形態で記載した銀行ＡのＰＣ１２ａ、銀行ＢのＰＣ１２ｂ（以下総称する場合「ＰＣ１２」）、個人属性情報ソース１６と、第２の実施の形態で記載した学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６とを備え、これらの装置と通信網を介して接続された業務支援装置１１４をさらに備える。第２の実施の形態と同様に、業務支援装置１１４は、学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６と、学歴ＢＣ１１６ａ、職歴ＢＣ１１６ｂ、資格ＢＣ１１６ｃを共有する。
　図１１は、図１０の業務支援装置１１４の機能構成を示すブロック図である。業務支援装置１１４は、制御部１２０、記憶部１２２、通信部１２４を備える。制御部１２０は、通信部１２４を介して、ＰＣ１２、個人属性情報ソース１６、学歴管理装置１０２、職歴管理装置１０４、資格管理装置１０６と各種データを送受信する。
　記憶部１２２は、ＢＣデータ保持部１２６、銀行Ａ評価基準保持部１４０、銀行Ｂ評価基準保持部１４２を含む。銀行Ａ評価基準保持部１４０は、第１の実施の形態の銀行Ａパラメータ保持部４６に対応し、銀行Ａにより予め定められた評価基準（第１の実施の形態のパラメータ）を記憶する。同様に、銀行Ｂ評価基準保持部１４２は、第１の実施の形態の銀行Ｂパラメータ保持部４８に対応する。
　制御部１２０は、要求受付部１３０、個人属性取得部１３２、個人スコア決定部１３４、支援情報生成部５４（与信額決定部５６、金利決定部５８）、支援情報提供部６０、評価基準設定部１４４を含む。評価基準設定部１４４は、第１の実施の形態のパラメータ設定部６２に対応する。評価基準設定部１４４は、ＰＣ１２ａから送信された更新データにしたがって銀行Ａの評価基準を更新し、ＰＣ１２ｂから送信された更新データにしたがって銀行Ｂの評価基準を更新する。
　個人属性取得部１３２は、個人属性情報ソース１６に含まれる各ＤＢから、検索キーの個人番号に対応づけられた属性情報であり、例えば対象個人に関する資産情報、負債情報、収入情報を取得する。また、個人属性取得部１３２は、学歴ＢＣ１１６ａ、職歴ＢＣ１１６ｂ、資格ＢＣ１１６ｃから、学歴データ、職歴データ、資格データを取得する。
　個人スコア決定部１３４は、第１の実施の形態で記載したように、個人属性取得部１３２により取得された資産情報、負債情報、収入情報に基づいて、対象個人に関する第１の個人スコアを決定する。第１の個人スコアは、第１の実施の形態における与信額調整スコアおよび金利調整スコアであり、これらを総称して「金融資産個人スコア」とも呼ぶ。また、個人スコア決定部１３４は、第２の実施の形態で記載したように、個人属性取得部１３２により取得された学歴データ、職歴データ、資格データに基づいて、対象個人に関する第２の個人スコア（ここでは「非金融資産個人スコア」と呼ぶ。）を決定する。
　支援情報生成部５４（与信額決定部５６および金利決定部５８）は、個人スコア決定部１３４により決定された金融資産個人スコアと非金融資産個人スコアの両方に基づいて、対象個人に対する金融機関の業務を支援するための情報を生成する。銀行Ａ評価基準保持部１４０には、銀行Ａにより予め定められた、非金融資産個人スコアに基づいて金利および貸出可能金額を調整するためのデータ（以下「融資条件調整データ」とも呼ぶ。）がさらに格納される。同様に、銀行Ｂ評価基準保持部１４２には、銀行Ｂにより予め定められた融資条件調整データが格納される。
　図１２は、融資条件調整データの例を示す。同図の例では、非金融資産個人スコアについて複数の範囲が設けられ、複数の範囲のそれぞれに、金利調整値（実施の形態では減算値）と、貸出可能金額調整値（実施の形態では加算値）が対応付けられている。
　与信額決定部５６は、第１の実施の形態と同様に、金融資産個人スコアに基づいて貸出可能金額をまず決定する。与信額決定部５６は、その貸出可能金額を非金融資産個人スコアに対応する貸出可能金額調整値に基づいて調整することにより、対象個人向けの最終的な貸出可能金額を決定する。金利決定部５８は、第１の実施の形態と同様に、金融資産個人スコアに基づいて融資の金利をまず決定する。金利決定部５８は、その金利を非金融資産個人スコアに対応する金利調整値に基づいて調整することにより、対象個人向けの最終的な金利を決定する。
　例えば、第１の実施の形態（図４（ｂ））で例示したように、金融資産個人スコアに基づく金利が「１．０５％」、貸出可能金額が「４０００万円」とする。また、第２の実施の形態（図８）で例示したように、融資対象個人の非金融資産個人スコアが「１５４点」と算出されたとする。図１２の融資条件調整データでは、この非金融資産個人スコアは、金利調整値「０．０３％」、貸出可能金額調整値「８００万円」に対応付けられている。この場合、与信額決定部５６は、融資対象個人への最終的な貸出可能金額を「４８００万円」に増加させてもよい。また、金利決定部５８は、融資対象個人への最終的な貸出金利を「１．０２」に減少させてもよい。
　第３の実施の形態の業務支援装置１１４の動作は、第１の実施の形態の業務支援装置１４の動作と同様であり、以下、第１の実施の形態の動作とは異なる点を主に説明する。
　業務支援装置１１４の要求受付部１３０が、ＰＣ１２ａから送信された分析要求を受信すると、業務支援装置１１４の個人属性取得部１３２は、個人属性情報ソース１６に含まれる複数のＤＢから、分析対象個人に関する複数種類の属性情報を取得する。それとともに、個人属性取得部１３２は、分析対象個人に関する複数種類の実績データをブロックチェーンから取得する。
　業務支援装置１１４の個人スコア決定部１３４は、金融資産個人スコアと非金融資産個人スコアの両方を算出する。支援情報生成部５４は、金融資産個人スコアと非金融資産個人スコアの両方に基づいて、分析対象個人への貸出可能金額と金利を決定する。以降、第１の実施の形態と同様の動作となり、支援情報生成部５４は、分析対象個人に対する融資の与信額と金利を示す業務支援情報のウェブページデータを生成し、支援情報提供部６０は、当該ウェブページデータをＰＣ１２ａへ送信して表示させる。
　第３の実施の形態の業務支援装置１１４によると、融資対象個人の能力または性格が反映された実績データに基づいて、融資対象者のステータス（例えば返済能力、収入等）の推移を精度よく反映した非金融資産個人スコアを算出できる。業務支援装置１１４によると、第１の実施の形態で記載したように、個人毎の資産保有状態、負債保有状態、収入状況に応じた、個人毎の適切な与信額および金利を算出し、さらに、その与信額および金利を非金融資産個人スコアにより調整する。これにより、個人毎の一層適切な与信額および金利を算出し、金融機関へ提示することができる。
　以上、本発明を第３の実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　上述した実施の形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施の形態および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
　１００　情報システム、　１１４　業務支援装置、　１２６　ＢＣデータ保持部、　１２８　評価基準保持部、　１３２　個人属性取得部、　１３４　個人スコア決定部、　１３６　履歴書生成部、　１３８　履歴書送信部。
　この発明は個人を評価することを支援する情報処理装置に適用できる。

Claims (8)

  1. 　個人の能力または性格が反映されたデータであって、前記個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データを取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された複数種類の実績データに基づいて、前記個人の信用の高さを示す個人スコアを決定するスコア決定部と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記個人は、企業の求人への応募者であり、
    　前記スコア決定部により決定された前記応募者の個人スコアを前記企業へ提供する提供部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記複数種類の実績データは、前記個人の職歴を示すデータ、前記個人の学歴を示すデータ、前記個人が取得した資格を示すデータのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記複数種類の実績データは、所定のソーシャル・ネットワーキング・サービスを前記個人が利用した実績を示すデータを含むことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
  5. 　前記個人によるこれまでの実績を管理する外部装置であって、本情報処理装置とブロックチェーンを共有する外部装置が、前記ブロックチェーンに前記実績データを登録し、
    　前記取得部は、前記ブロックチェーンに登録された前記実績データを取得することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の情報処理装置。
  6. 　前記スコア決定部により決定された前記個人スコアに基づいて、前記個人に対する金融機関の業務を支援するための情報を生成する支援情報生成部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置。
  7. 　個人の能力または性格が反映されたデータであって、前記個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データを取得するステップと、
    　前記取得するステップで取得された複数種類の実績データに基づいて、前記個人の信用の高さを示す個人スコアを決定するステップと、
    　をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
  8. 　個人の能力または性格が反映されたデータであって、前記個人が過去成し遂げた実績を示す複数種類の実績データを取得する機能と、
    　前記取得するステップで取得された複数種類の実績データに基づいて、前記個人の信用の高さを示す個人スコアを決定する機能と、
    　をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
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