(57)【要約】【課題】効率的なローン審査を実現するための技術を提供することである。【解決手段】本発明の一態様は、入力された審査申込情報と本人確認資料とを受け付ける受付部と、前記審査申込情報と前記本人確認資料とに基づきユーザに対するローン審査を実行する審査処理部と、を有するローン審査装置に関する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された審査申込情報と本人確認資料とを受け付ける受付部と、
前記審査申込情報と前記本人確認資料とに基づきユーザに対するローン審査を実行する審査処理部と、
を有するローン審査装置。
【請求項２】
前記受付部は、前記本人確認資料のレイアウト情報に基づき前記提供された本人確認資料の記載内容を特定する、請求項１記載のローン審査装置。
【請求項３】
前記審査処理部は、取引履歴情報を取得し、ローン審査を実行する、請求項１又は２記載のローン審査装置。
【請求項４】
前記審査処理部は更に、外部照会システムに前記ユーザを照会し、照会結果に基づき前記ユーザに対するローン審査を実行するか判断する、請求項１乃至３何れか一項記載のローン審査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に金融技術（フィンテック）に関し、より詳細にはローン審査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、金融機関は店舗だけでなくウェブサイトなどのネットワーク経由によって各種金融サービスを提供している。例えば、住宅ローンなどの個人向けローンの申込についても、顧客は、金融機関のウェブサイトにアクセスし、所定の書式の審査申込書の各入力項目に必要な情報を入力し、運転免許証などの所定の本人確認資料から読み取られた画像情報と共に送信することによって、ローン審査の申込を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１４６８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このようなウェブサイトからの住宅ローン申込などでは、事前審査又は仮審査サービスが提供されており、顧客が審査申込書に入力した年収等の情報から融資希望額が借入可能額の範囲内か、どの程度の優遇金利が提供可能であるかなどについて、顧客は把握することができる。しかしながら、審査内容は顧客が自己申告した情報に基づくものであり、入力内容が正確であるか、当該顧客の個人信用情報に問題はないか、反社会的勢力に関係していないか（反社チェック）などについて、金融機関は十分な確認はできない。
【０００５】
典型的なローン申込システムでは、図１に示されるように、ウェブ申込、タブレット申込、店頭窓口申込などの各種チャネルが存在し、ウェブ申込やタブレット申込では、顧客は手軽に事前審査を申し込むことができる。審査申込後の銀行における審査では、担当者が提出された本人確認資料に基づき入力内容をチェックし、年齢、勤務先、勤続年数、年収、希望借入額等に基づき点数制で審査し、過去の借入の返済が滞っていないか等の個人信用情報、反社会的勢力に関係していないか等を手作業により確認している。そして、審査結果は他の承認者等の確認を受けた後に顧客に通知される。このため、審査に時間を要し、審査結果の回答が数日後となるため、契約までの間に顧客が離れてしまう恐れがある。また、人手による作業のため、担当者等の事務負担が大きなものになっている。
【０００６】
上述した問題点を鑑み、本発明の課題は、効率的なローン審査システムを実現するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、入力された審査申込情報と本人確認資料とを受け付ける受付部と、前記審査申込情報と前記本人確認資料とに基づきユーザに対するローン審査を実行する審査処理部と、を有するローン審査装置に関する。
に関する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、ローン審査申込の受付だけでなくローン審査も自動化することによって、効率的なローン審査システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】従来のローン審査処理を示す概略図である。
【図２】本発明の一実施例によるローン審査システムを示す概略図である。
【図３】本発明の一実施例によるローン審査処理を示す概略図である。
【図４】本発明の一実施例によるローン審査装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施例によるローン審査装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施例によるローン審査処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
以下の実施例では、ネットワーク経由で申し込まれたローンを審査するローン審査装置が開示される。後述される実施例を概略すると、ローン審査装置は、ネットワークを介しユーザから受け付けた審査申込情報と本人確認資料とに基づきユーザに対するローン審査を実行する。より詳細には、ローン審査装置は、当該審査申込情報が妥当であるか、すなわち、審査申込情報の入力内容と本人確認資料の記載内容とが一致しているか判断し、一致している場合、学習済みローン審査モデルを利用して審査申込情報に基づき融資可否を判断する。
【００１２】
なお、以下の実施例は住宅ローンに関して主として説明されるが、本発明によるローンはこれに限定されず、カードローン、教育ローン、マイカーローンなどの各種個人向けローン、法人による各種事業性ローンなどに適用されてもよい。
【００１３】
まず、図２を参照して、本発明の一実施例によるローン審査システムを説明する。図２は、本発明の一実施例によるローン審査システムを示す概略図である。
【００１４】
図２に示されるように、ローン審査システム１０は、ユーザ端末５０、ローン審査装置１００、行内データベース（ＤＢ）１５０及び外部照会装置２００を有する。
【００１５】
ユーザ端末５０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットなどの通信機能を備えた何れかの情報処理装置であってもよく、当該金融機関のウェブサイトにアクセスし、ネットワーク経由でローン審査申込を実行する。
【００１６】
ローン審査装置１００は、以下で詳細に説明されるように、ユーザ端末５０からローン審査申込を受け付けると、行内ＤＢ１５０及び外部照会装置２００とやりとりすることによって、申し込まれたローンに対するローン審査を実行する。
【００１７】
例えば、図３に示される具体例では、ローン審査装置１００は、当該金融機関により運営されるウェブサイトを介しユーザ端末５０から事前審査のための審査申込情報と本人確認資料とを受け付けると、本人確認資料の画像情報から記載内容を特定し、審査申込情報の入力内容と特定した記載内容とが一致しているか判断することによって、審査申込情報の妥当性を判定する。審査申込情報が妥当であると判断すると、ローン審査装置１００は、審査申込情報と、利用可能である場合には当該顧客の取引履歴情報とに基づき学習済みの人工知能（ＡＩ）モデルを用いて事前審査を実行する。事前審査結果をユーザ端末５０に通知した後、本審査申込を受け付けると、ローン審査装置１００は、顧客から受け付けた本審査申込情報（典型的には、事前審査のための情報に加えて、担保物件に関する情報などを含む）、外部照会装置２００からの外部照会結果などに基づき最終的な審査結果をユーザ端末５０に通知する。
【００１８】
なお、図示された具体例では、住宅ローンでしばしば行われる事前審査と本審査との２段階の審査過程に従うローン審査装置１００について説明しているが、本発明によるローン審査装置１００は、これに限定されず、例えば、カードローンなどの無担保ローンについては、審査申込情報と行内情報とを用いた行内の融資可否判定と外部照会判定とを一緒に行う１段階の審査により融資可否を決定してもよい。
【００１９】
行内ＤＢ１５０は、顧客情報、取引履歴情報などの当該金融機関が保持する各種情報を格納する。例えば、行内ＤＢ１５０は、ローン審査申込をしたユーザに関する情報をローン審査装置１００から要求されると、当該ユーザの口座の入出金情報、貸付情報などの取引履歴情報などをローン審査装置１００に提供する。
【００２０】
外部照会装置２００は、典型的には、ローン保証会社の照会システム、預金保険機構の照会システムなどであり、ローン審査装置１００からのローン審査申込をしたユーザに関する情報照会に応答して、個人信用情報、反社チェック結果などを提供する。
【００２１】
ローン審査装置１００は、典型的には、サーバにより実現され、例えば、図４に示されるようなハードウェア構成を有してもよい。すなわち、ローン審査装置１００は、バスＢを介し相互接続されるドライブ装置１０１、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０４、インタフェース装置１０５及び通信装置１０６を有する。
【００２２】
ローン審査装置１００における後述される各種機能及び処理を実現するプログラムを含む各種コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの記録媒体１０７によって提供されてもよい。プログラムを記憶した記録媒体１０７がドライブ装置１０１にセットされると、プログラムが記録媒体１０７からドライブ装置１０１を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０７により行う必要はなく、ネットワークなどを介し何れかの外部装置からダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータなどを格納する。メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムやデータを読み出して格納する。プロセッサとして機能するＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムやプログラムを実行するのに必要なパラメータなどの各種データに従って、後述されるようなローン審査装置１００の各種機能及び処理を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワーク又は外部装置に接続するための通信インタフェースとして用いられる。通信装置１０６は、外部装置と通信するための各種通信処理を実行する。しかしながら、ローン審査装置１００は、上述したハードウェア構成に限定されるものでなく、他の何れか適切なハードウェア構成により実現されてもよい。
【００２３】
次に、図５を参照して、本発明の一実施例によるローン審査装置１００を説明する。図５は、本発明の一実施例によるローン審査装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２４】
図５に示されるように、ローン審査装置１００は、受付部１１０及び審査処理部１１０を有する。
【００２５】
受付部１１０は、入力された審査申込情報と本人確認資料とを受け付ける。より詳細には、受付部１１０は、ユーザによって入力された審査申込情報と、ユーザから提供された本人確認資料とに基づき、審査申込情報が妥当であるか判断する。具体的には、受付部１１０は、ユーザ端末５０からネットワーク経由で受け付けた審査申込情報と本人確認資料の画像情報（例えば、ＰＤＦデータ、ＪＰＥＧデータ、ＰＮＧデータ、ＧＩＦデータなど）とを受け付け、審査申込情報に入力された入力内容と特定した本人確認資料の記載内容とが一致するか判断し、審査申込情報の妥当性を判断する。
【００２６】
例えば、審査申込情報は、当該金融機関のウェブサイト上で提供され、所定の書式を有するものであり、例えば、顧客に当該書式の空欄に情報を入力させる。他方、本人確認資料は、運転免許証、マイナンバーカードなどの所定の種別の公的機関等により発行された証明書であり、種別毎に証明書のレイアウト情報が登録されている。典型的には、レイアウト情報は、各証明書の画像内の何れのエリアに氏名、住所、生年月日などの情報が記載されているかを示すものであってもよい。
【００２７】
受付部１１０は、本人確認資料の画像情報を解析又は認識し、提出された本人確認資料の種別を決定し、登録されている当該種別の証明書のレイアウト情報に基づき、本人確認資料の各記載内容を特定することができる。なお、未登録のレイアウトにより記載された証明書が提出された場合、受付部１１０は、審査申込情報の妥当性を判断するのに必要な記載内容が何れの箇所に記載されているかユーザ端末５０に問い合わせ、記載されている箇所を指定させるようにしてもよい。
【００２８】
審査処理部１２０は、審査申込情報と本人確認資料に基づきユーザに対するローン審査を実行する。より詳細には、審査処理部１２０は、本人確認資料に基づき審査申込情報が妥当であると判断されると、審査申込情報に基づきユーザに対するローン審査を学習済みモデルによって実行する。具体的には、ユーザ端末５０から提供された審査申込情報が本人確認資料に基づき妥当なものであると受付部１１０によって判断されると、審査処理部１２０は、審査申込情報に基づきローンの審査を実行し、申し込まれたローンの融資可否、融資希望額の全額又は一部に対する融資可否などを判断する。
【００２９】
当該融資可否判定は、金融機関が保有する審査事例に基づき予め学習されたニューラルネットワークなどの人工知能（ＡＩ）モデル又は機械学習モデルによって実現可能である。例えば、住宅ローン用のローン審査のためのモデルは、金融機関が過去に行った住宅ローンの事例からサンプリングされた学習用データを利用して、何れか適切な学習アルゴリズムによって学習されてもよい。例えば、当該モデルが、限定されることなく、ニューラルネットワークによって構成される場合、過去の住宅ローンの各事例に関する情報、例えば、借入人の属性情報（年齢、居住地域、居住期間、賃貸、持ち家、マンション、一軒家などの居住形態、自営、会社員、契約社員などの勤務形態、勤務先、勤続年数など）、所得・資産情報（年収、既存借入、金融資産、不動産など）、融資条件情報（住宅購入代金、頭金、希望借入額、返済期間など）、担保情報（購入予定住宅の住所、広さなど）などが学習用入力データとして準備され、また、各入力データに対応する返済結果（完済、未完済など）が学習用出力データとして準備され、ニューラルネットワークは、準備された学習用データを利用して、予測誤差が所定の閾値以下になるまでバックプロパゲーションなどによって学習されてもよい。あるいは、返済結果は、完済と未完済の２つの出力に限定されず、当初の返済計画通りに完済、返済計画が見直されたが完済、保証会社による保証により回収、完済されず競売などにより回収、完済されず回収不能など、より細かい出力であってもよい。あるいは、格付け等が出力されてもよく、審査処理部１２０は、高格付けの顧客には、格付けに対応する優遇金利を提示し、低格付けの顧客には、融資不可又は希望借入額の減額などの条件付き融資可能の判断を提示してもよい。学習用データを適宜調整することによって、このような各種出力形態に対応した機械学習モデルを学習できることは、当業者に容易に理解されるであろう。
【００３０】
審査処理部１２０は、審査結果をユーザ端末５０に通知する。例えば、審査結果は、ユーザの希望借入額、返済期間などの全ての融資条件による融資が可能又は不可であるというものであってもよいし、一部の融資条件の見直しによって、すなわち、条件付き融資可能の判断によって融資が可能であるというものであってもよい。
【００３１】
一実施例では、審査処理部１２０は、取引履歴情報を取得し、ローン審査を実行する。より詳細には、審査処理部１２０は、ユーザの取引履歴情報を取得し、審査申込情報と取引履歴情報とに基づきユーザに対するローン審査を学習済みモデルによって実行してもよい。例えば、ユーザが当該金融機関と既に取引がある場合、審査申込情報に加えて当該ユーザの取引履歴情報を利用してローン審査を実行してもよい。この場合、学習済みモデルは、上述した過去の住宅ローンの各事例に関する各種情報に加えて、借入人の過去の取引履歴情報（入出金履歴、借入履歴など）を学習用入力データに含めて学習されてもよい。これにより、借入人の過去の収入支出パターン、収支バランスの傾向、収入の安定性などの時系列情報が学習用データに盛り込まれ、より精度の高いローン審査モデルを構築することが可能になる。
【００３２】
また、一実施例では、審査処理部１２０は更に、外部照会装置２００にユーザを照会し、照会結果に基づき当該ユーザに対するローン審査を実行するか判断してもよい。すなわち、審査処理部１２０は、行内の融資可否判定だけでなく、ローン保証会社による個人信用情報、預金保険機構による反社チェック結果なども考慮してローン審査を行うことが可能になる。これにより、ユーザからの自己申告情報だけでなく外部照会機関からの各種情報に基づき、より適切なローン審査を実行することが可能になる。
【００３３】
次に、図６を参照して、本発明の一実施例によるローン審査処理を説明する。図６は、本発明の一実施例によるローン審査処理を示すフローチャートである。当該ローン審査処理は、例えば、ユーザ端末５０からの審査申込情報の受付に応答して開始されてもよい。
【００３４】
図６に示されるように、ステップＳ１０１において、ローン審査装置１００は、ユーザ端末５０からネットワークを介し審査申込情報を受け付ける。
【００３５】
ステップＳ１０２において、ローン審査装置１００は、ユーザ端末５０からネットワークを介し本人確認資料を受け付ける。なお、ステップＳ１０１及びＳ１０２は、異なる順序で行われてもよいし、あるいは、一緒に実行されてもよい。
【００３６】
ステップＳ１０３において、ローン審査装置１００は、本人確認資料に基づき審査申込情報の妥当性を判断する。審査申込情報の入力内容と本人確認資料の記載内容とが一致している場合、ローン審査装置１００は、当該審査申込情報は妥当なものであると判断し、ステップＳ１０４に進む。他方、審査申込情報の入力内容と本人確認資料の記載内容とが一致しない場合、ローン審査装置１００は、ユーザ端末５０に不一致箇所を通知し、ユーザに入力内容に誤りがないか確認するよう促してもよい。
【００３７】
ステップＳ１０４において、ローン審査装置１００は、審査申込情報に基づきユーザに対するローン審査を学習済みモデルによって実行する。ローン審査後、ローン審査装置１００は、審査結果をユーザ端末５０に通知する。例えば、審査結果は、ユーザの希望借入額、返済期間などの全ての融資条件による融資が可能又は不可であるというものであってもよいし、一部の融資条件の見直しによって融資が可能又は不可であるというものであってもよい。
【００３８】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１０  ローン審査システム
５０  ユーザ端末
１００  ローン審査装置
２００  外部照会装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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