(57)【要約】【課題】事業者に対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供すること。【解決手段】融資情報提供装置は、融資対象事業者の月次決算情報を取得し、取得した月次決算情報に基づいて融資対象事業者の融資スコアを算出し、少なくとも融資スコアに基づいて融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成された複数の金融機関の融資情報を端末装置に通知する。【選択図】図１
2020112951.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、
前記融資情報提供装置は、
前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得部と、
前記月次決算情報取得部により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部と
を備える融資情報提供システム。
【請求項２】
前記融資スコア算出部は、
前記金融機関から融資を受けた複数の第１の事業者の年次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った年次会計スコアリング用学習済モデルと、
前記金融機関から融資を受けた前記第１の事業者と異なる複数の第２の事業者の年次会計情報を管理する会計融資情報提供装置から各第２の事業者の年次会計情報を取得する年次決算情報取得部と、
前記年次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記年次決算情報取得部により取得された各第２の事業者の年次会計情報を入力して、該年次会計スコアリング用学習済モデルから出力される判定結果を取得する判定結果取得部と、
各第２の事業者の月次決算情報及び前記判定結果取得部により取得された各第２の事業者の判定結果を教師データとして教師有り学習を行った月次会計スコアリング用学習済モデルと、
前記月次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記月次決算情報取得部により取得された前記融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該月次会計スコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部と
を備える請求項１に記載の融資情報提供システム。
【請求項３】
前記融資スコア算出部は、
前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の月次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った月次会計スコアリング用学習済モデルと、
前記月次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記月次決算情報取得部により取得された前記融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該月次会計スコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部と
を備える請求項１に記載の融資情報提供システム。
【請求項４】
前記融資情報生成部は、
各第２の事業者の取引先となる一又は複数の金融機関との取引情報を決算裏付け情報として取得する金融機関取引情報取得部を備え、
前記融資スコア算出部により算出された融資スコアと、前記金融機関取引情報取得部により取得された金融機関取引情報とに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する請求項１〜３のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項５】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、
前記融資情報提供装置は、
前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部と
を備える融資情報提供システム。
【請求項６】
前記情報取得部は、
前記トランザクション情報を取得する場合には、前記融資対象事業者の店舗に配設された貨幣処理装置、商品登録装置、自動販売機、電子決済端末の少なくとも一つ以上を含む装置を用いた一連の情報処理に伴うトランザクション情報を取得する請求項５に記載の融資情報提供システム。
【請求項７】
前記融資スコア算出部は、
前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の年次決算情報に基づく融資判定結果を取得する融資判定結果取得部と、
前記融資判定結果取得部により取得された前記複数の事業者の融資判定結果と、各事業者のトランザクション情報及び該事業者の口座情報のうちの少なくとも一方を教師データとして教師有り学習を行ったトランザクションスコアリング用学習済モデルと、
前記トランザクションスコアリング用学習済モデルに対して前記情報取得部により取得された前記融資対象事業者のトランザクション情報及び該事業者の口座情報のうちの少なくとも一方を入力し、該トランザクションスコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部と
を備える請求項５に記載の融資情報提供システム。
【請求項８】
前記端末装置は、
前記融資情報提供装置から通知された融資情報に基づいて、金融機関から融資を受けることが可能な融資可能金額、金利、融資可能日及び返済期間を含む金融機関ごとの情報を所定の表示部に表示制御する表示制御部と、
所定の選択操作が行われた場合に、選択された金融機関に対する融資申込処理を行う融資申込処理部と
を備える請求項１〜７のいずれか一つに記載の融資情報提供システム。
【請求項９】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、
前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得部と、
前記月次決算情報取得部により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部と
を備える融資情報提供装置。
【請求項１０】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、
前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、
少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、
前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部と
を備える融資情報提供装置。
【請求項１１】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、
前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得工程と、
前記融資情報提供装置が、前記月次決算情報取得工程により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、
前記融資情報提供装置が、少なくとも前記融資スコア算出工程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、
前記融資情報提供装置が、前記融資情報生成工程により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知工程と
を含む融資情報提供方法。
【請求項１２】
金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、
前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、
少なくとも前記融資スコア算出工程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、
前記融資情報生成工程により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知工程と
を含む融資情報提供方法。
【請求項１３】
金融機関から融資を受けた複数の第１の事業者の年次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った第１のニューラルネットワークと、
前記金融機関から融資を受けた前記第１の事業者と異なる複数の第２の事業者の年次会計情報を前記第１のニューラルネットワークに入力した判定結果と、各第２の事業者の月次決算情報とを教師データとして教師有り学習を行った第２のニューラルネットワークと
から構成され、
前記第２のニューラルネットワークに対して融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該第２のニューラルネットワークから分類結果を出力する
ようコンピュータに機能させるための融資情報提供用学習済モデル。
【請求項１４】
金融機関から融資を受けた複数の事業者の月次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、
前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該ニューラルネットワークから分類結果を出力する
ようコンピュータに機能させるための融資情報提供用学習済モデル。
【請求項１５】
金融機関から融資を受けた複数の事業者の年次決算情報に基づく融資判定結果と、各事業者のトランザクション情報とを教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、
前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者の店舗に係るトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を入力し、該ニューラルネットワークから分類結果を出力する
ようコンピュータに機能させるための融資情報提供用学習済モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売店、飲食店及び美容室等の事業を行う法人又は個人事業主等の各種事業者（以下、単に「事業者」と言う）に対して、迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び融資情報提供用学習済モデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、銀行等の金融機関が事業者に対して融資を行う場合には、融資を希望する事業者が年次決算書等の融資に必要な情報を揃えて金融機関に申し込み、金融機関の融資担当者による審査を経て融資の実行可否が判断される。このため、事業者が融資の実行を受けるまでに時間を要する結果となる。また、前年度の決算書の結果が思わしくなかった事業者であっても、当該年度の業績が急上昇する場合があるため、かかる場合の融資の実行可否の判断が難しくなる。
【０００３】
このため、特許文献１には、直近の短期的・多面的な評価軸により事業者の融資条件を算出するために、店舗の顧客名簿、購買履歴データなどの顧客データを管理しておき、所定期間内の店舗実績データに基づいて店舗のスコアデータを生成し、生成したスコアデータに基づいて店舗の信用情報を生成し、店舗の信用情報に基づいて店舗に対する融資条件を判定する融資システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１８２７８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１によれば、ＣＲＭシステムから取得される「クーポン実績データ」、若しくは、ＰＯＳシステム及び売上げ管理システムで用いられる「売上げ実績データ」を実績データとして所定の評価アルゴリズム（評価関数）に入力してスコアデータを算出しており、例えば金融機関の過去の融資実績等の経験値を考慮したものではない。このため、この特許文献１で算出されたスコアデータは、各金融機関の過去の融資実績等と遊離してしまう可能性がある。
【０００６】
また、この特許文献１のものは、金融機関側から見た融資判定について記載されており、事業者の立場に立った発明ではないため、事業者が金融機関から融資を受けたい場合には、該事業者が、複数の金融機関に融資の申し込みを行って融資可否の連絡を待たねばならない。そして、複数の金融機関から融資可能の決定を受けたならば、その結果を対比したうえで、実際に融資を受ける金融機関を決定することとなり、効率的ではない。特に、小売店、飲食店、理髪店等の小規模な店舗を経営する事業者の場合には、運転資金の変動に伴って迅速に融資を受ける必要が生ずるが、かかる一連の処理を行っていたのでは適正な融資を選択することができない可能性が生ずる。
【０００７】
本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、事業者に対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び融資情報提供用学習済モデルを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、前記融資情報提供装置は、前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得部と、前記月次決算情報取得部により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部とを備える。
【０００９】
また、本発明は、上記発明において、前記融資スコア算出部は、前記金融機関から融資を受けた複数の第１の事業者の年次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った年次会計スコアリング用学習済モデルと、前記金融機関から融資を受けた前記第１の事業者と異なる複数の第２の事業者の年次会計情報を管理する会計融資情報提供装置から各第２の事業者の年次会計情報を取得する年次決算情報取得部と、前記年次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記年次決算情報取得部により取得された各第２の事業者の年次会計情報を入力して、該年次会計スコアリング用学習済モデルから出力される判定結果を取得する判定結果取得部と、各第２の事業者の月次決算情報及び前記判定結果取得部により取得された各第２の事業者の判定結果を教師データとして教師有り学習を行った月次会計スコアリング用学習済モデルと、前記月次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記月次決算情報取得部により取得された前記融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該月次会計スコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部とを備える。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、前記融資スコア算出部は、前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の月次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った月次会計スコアリング用学習済モデルと、前記月次会計スコアリング用学習済モデルに対して前記月次決算情報取得部により取得された前記融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該月次会計スコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部とを備える。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記融資情報生成部は、各第２の事業者の取引先となる一又は複数の金融機関との取引情報を決算裏付け情報として取得する金融機関取引情報取得部を備え、前記融資スコア算出部により算出された融資スコアと、前記金融機関取引情報取得部により取得された金融機関取引情報とに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する。
【００１２】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムであって、前記融資情報提供装置は、前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部とを備える。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記情報取得部は、前記トランザクション情報を取得する場合には、前記融資対象事業者の店舗に配設された貨幣処理装置、商品登録装置、自動販売機、電子決済端末の少なくとも一つ以上を含む装置を用いた一連の情報処理に伴うトランザクション情報を取得する。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記融資スコア算出部は、前記金融機関から融資を受けた複数の事業者の年次決算情報に基づく融資判定結果を取得する融資判定結果取得部と、前記融資判定結果取得部により取得された前記複数の事業者の融資判定結果と、各事業者のトランザクション情報及び該事業者の口座情報のうちの少なくとも一方を教師データとして教師有り学習を行ったトランザクションスコアリング用学習済モデルと、前記トランザクションスコアリング用学習済モデルに対して前記情報取得部により取得された前記融資対象事業者のトランザクション情報及び該事業者の口座情報のうちの少なくとも一方を入力し、該トランザクションスコアリング用学習済モデルから出力される分類結果に基づいて前記融資対象事業者の融資スコアを算出する算出部とを備える。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、前記端末装置は、前記融資情報提供装置から通知された融資情報に基づいて、金融機関から融資を受けることが可能な融資可能金額、金利、融資可能日及び返済期間を含む金融機関ごとの情報を所定の表示部に表示制御する表示制御部と、所定の選択操作が行われた場合に、選択された金融機関に対する融資申込処理を行う融資申込処理部とを備える。
【００１６】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得部と、前記月次決算情報取得部により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部とを備える。
【００１７】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と通信可能に接続され、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置であって、前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出部と、少なくとも前記融資スコア算出部により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成部と、前記融資情報生成部により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知部とを備える。
【００１８】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の月次決算情報を取得する月次決算情報取得工程と、前記融資情報提供装置が、前記月次決算情報取得工程により取得された月次決算情報に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、前記融資情報提供装置が、少なくとも前記融資スコア算出工程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、前記融資情報提供装置が、前記融資情報生成工程により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知工程とを含む。
【００１９】
また、本発明は、金融機関から融資を受ける融資対象事業者の端末装置と、前記融資対象事業者に対する融資に係る融資情報を提供する融資情報提供装置とを通信可能に接続した融資情報提供システムにおける融資情報提供方法であって、前記融資情報提供装置が、前記融資対象事業者の店舗に配設された装置を用いた一連の情報処理により得られるトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を取得する情報取得工程と、前記情報取得工程により取得された前記トランザクション情報及び前記口座情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記融資対象事業者の融資スコアを算出する融資スコア算出工程と、少なくとも前記融資スコア算出工程により算出された融資スコアに基づいて、前記融資対象事業者に対する複数の金融機関の融資情報を生成する融資情報生成工程と、前記融資情報生成工程により生成された複数の金融機関の融資情報を前記端末装置に通知する融資情報通知工程とを含む。
【００２０】
また、本発明は、金融機関から融資を受けた複数の第１の事業者の年次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行った第１のニューラルネットワークと、前記金融機関から融資を受けた前記第１の事業者と異なる複数の第２の事業者の年次会計情報を前記第１のニューラルネットワークに入力した判定結果と、各第２の事業者の月次決算情報とを教師データとして教師有り学習を行った第２のニューラルネットワークとから構成され、前記第２のニューラルネットワークに対して融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該第２のニューラルネットワークから分類結果を出力するようコンピュータに機能させる。
【００２１】
また、本発明は、金融機関から融資を受けた複数の事業者の月次決算情報及び各事業者の融資判定結果を教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者の月次決算情報を入力し、該ニューラルネットワークから分類結果を出力するようコンピュータに機能させる。
【００２２】
また、本発明は、金融機関から融資を受けた複数の事業者の年次決算情報に基づく融資判定結果と、各事業者のトランザクション情報とを教師データとして教師有り学習を行ったニューラルネットワークから構成され、前記ニューラルネットワークに対して融資対象事業者の店舗に係るトランザクション情報及び前記融資対象事業者との取引先となる金融機関から得られる該融資対象事業者の口座の動きを示す口座情報の少なくとも一方を入力し、該ニューラルネットワークから分類結果を出力するようコンピュータに機能させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、事業者に対して迅速かつ効率的に一又は複数の金融機関の融資情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、実施例１に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。
【図２】図２は、図１に示した融資情報提供装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示した融資スコア算出部による分類結果の出力の一例を示す図である。
【図４】図４は、図３に示した月次会計スコアリング用学習済モデルの層構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、図２に示した融資情報提供装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図５に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図２に示した学習済モデル生成部の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、図２に示した学習済モデル生成部の説明に用いる説明図である。
【図９】図９は、図１に示した端末装置の表示部に表示される表示内容の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、図９に示した融資スコア推移が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、図９又は図１０に示した融資元一覧が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。
【図１３】図１３は、図１２に示した融資情報提供装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１４】図１４は、図１３に示した融資スコア算出部による分類結果の出力の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、図１３に示した融資情報提供装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、図１５に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、図１３に示した学習済モデル生成部の説明に用いる説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に、本発明に係る融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び融資情報提供用学習済モデルの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に示す実施例１では、クラウド会計と呼ばれる会計管理装置がクラウド上で管理する事業者の「月次決算情報」に基づいて融資情報を提供する場合を示し、実施例２では、事業者の店舗に配設された各種装置から取得される「トランザクション情報」に基づいて融資情報を提供する場合を示すこととする。
【実施例１】
【００２６】
＜実施例１に係る融資情報提供システムのシステム構成＞
まず、本実施例１に係る融資情報提供システムのシステム構成について説明する。図１は、本実施例１に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。同図に示すように、この融資情報提供システムは、端末装置１０と、会計管理装置２０と、複数の金融機関サーバ装置３０と、融資情報提供装置４０とがネットワークに接続されたシステムである。
【００２７】
端末装置１０は、金融機関からの融資を希望する事業者Ａが所有するパーソナルコンピュータであり、マウスやキーボード等の入力デバイス、液晶パネルやディスプレイ等の表示デバイス、ハードディスク装置又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶デバイス、通信インターフェース装置などを有する。本実施例では、この端末装置１０がパーソナルコンピュータである場合について説明するが、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末装置であっても良い。なお、本実施例では、かかる端末装置１０を所持する事業者Ａが、小売店、飲食店及び美容室等の事業を行う事業者であるものとする。
【００２８】
会計管理装置２０は、いわゆるクラウド会計と呼ばれるサービスを提供する装置であり、各事業者の会計情報を管理する。この会計管理装置２０は、端末装置１０等から月次決算情報を取得するとともに、事業者を一意に識別する識別情報に対応付けて各事業者の会計情報を管理する。
【００２９】
金融機関サーバ装置３０は、複数の金融機関ごとに設けられたサーバ装置であり、オープンＡＰＩと呼ばれる仕組みを介して、金融機関と事業者Ａが所持する端末装置１０との間の安全なデータ連係を可能に構築されている。これにより、端末装置１０のアプリがＡＰＩを介して事業者Ａの口座に関する一部の操作が可能になる。本実施例１では、かかるオープンＡＰＩを介して、事業者Ａが各取引先金融機関の口座情報を融資情報提供装置４０に送信できるよう構成されている。また、この金融機関サーバ装置３０は、自社が融資を行うための融資条件に係る情報をそれぞれ融資情報提供装置４０に提供する。
【００３０】
融資情報提供装置４０は、クラウド上のサーバ装置であり、事業者Ａの月次決算情報を取得し、取得された月次決算情報に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコアに基づいて事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する装置である。具体的には、後述する月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に事業者Ａの月次決算情報を入力し、該月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２から出力される分類結果に基づいて融資スコアを算出する。その後、金融機関から取得した口座情報等を裏付け情報として参照しつつ、融資スコアから各金融機関の融資に関する融資情報を生成する。なお、かかる融資情報提供装置４０についての詳細な説明については後述する。
【００３１】
＜融資情報提供システムの概要＞
本実施例１では、説明の便宜上、融資情報提供装置４０において月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２がすでに生成されているものとする。また、本実施例１における「分類結果」は、「（１）優良判定」、「（２）危険判定」、「（３）要注意判定」の３つであるものとする。本実施例１における「融資スコア」は、最小値が「１」、最高値が「１０」となる少数点１位の値とし、この融資スコアが大きいほど融資を受けやすいものとする。なお、分類結果を特定できない場合は、融資スコアを「０」とするものとする。
【００３２】
図１に示すように、各金融機関サーバ装置３０は、自社の融資条件情報を融資情報提供装置４０に対して事前に通知する（ステップＳ１）。この融資条件情報には、例えば融資スコアに応じた融資可否条件、融資額、金利、返済期間、担保の有無などが含まれる。また、事業者Ａは、毎月の所定日に端末装置１０を用いて月次決算情報を会計管理装置２０に通知するものとする（ステップＳ２）。
【００３３】
そして、会計管理装置２０は、所定の日時に融資情報提供装置４０に対して事業者Ａの月次決算情報を通知する（ステップＳ３）。この事業者Ａの月次決算情報は、直近の一ヶ月分のみの月次決算情報ではなく、例えば６ヶ月間の月次決算情報を通知する。
【００３４】
融資情報提供装置４０は、会計管理装置２０から事業者Ａの月次決算情報を受信したならば、この月次決算情報を月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に投入して分類結果を取得し、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する（ステップＳ４）。その後、各金融機関サーバ装置３０から通知される口座情報を裏付け情報として利用しつつ、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する（ステップＳ５）。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。その後、各金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する（ステップＳ６）。
【００３５】
端末装置１０は、融資情報提供装置４０から各金融機関の融資情報を受信したならば、各金融機関の融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などを一覧にて表示部に表示制御する（ステップＳ７）。また、事業者Ａが表示部の画面上で所定の操作を行うことにより、融資の申し込みを行うことができる。なお、かかる表示画面の一例については後述する。
【００３６】
このように、本実施例１に係る融資情報提供システムは、融資情報提供装置４０が、事業者Ａの月次決算情報を取得し、取得した月次決算情報に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコア及び融資条件情報に基づいて、事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知するよう構成したので、事業者Ａに対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる。
【００３７】
＜融資情報提供装置４０の構成＞
次に、図１に示した融資情報提供装置４０の構成について説明する。図２は、図１に示した融資情報提供装置４０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、融資情報提供装置４０は、入力部４１、表示部４２、通信インターフェース部４３、記憶部４４及び制御部４５を有する。
【００３８】
入力部４１は、キーボードやマウス等の入力デバイスであり、表示部４２は、液晶パネルやディスプレイ装置等の表示デバイスである。通信インターフェース部４３は、ネットワークを介した各種装置との通信を行うための通信デバイスである。
【００３９】
記憶部４４は、ハードディスク装置又はＳＳＤ等の二次記憶媒体であり、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１、月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２、融資条件情報４４ａ等を記憶する。なお、本実施例１では、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１及び月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２は、それぞれソフトウエアにより形成されているものとする。このため、融資情報提供装置４０が、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１及び月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２を利用する場合には、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１及び月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２を記憶部４４から読み出して主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）上に展開して動作実行させることになる。なお、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１及び月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２の詳細な説明については後述する。
【００４０】
制御部４５は、融資情報提供装置４０を全体制御する制御装置であり、学習済モデル生成部４５ａ、月次決算情報取得部４５ｂ、融資スコア算出部４５ｃ、融資情報生成部４５ｄ及び融資情報通知部４５ｅを有する。実際には、融資情報提供装置４０のＣＰＵ（Central Processing Unit）が、本実施例１に係る融資情報提供プログラムを不揮発性メモリ等から主記憶装置であるＲＡＭ上にロードして実行することにより、学習済モデル生成部４５ａ、月次決算情報取得部４５ｂ、融資スコア算出部４５ｃ、融資情報生成部４５ｄ及び融資情報通知部４５ｅに対応するプロセスが形成される。
【００４１】
学習済モデル生成部４５ａは、融資スコアの算出に用いる学習済モデル（月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２）を生成する処理部である。なお、かかる学習済モデル生成部４５ａによる学習済モデルの生成処理についての説明は後述する。以下の説明では、この学習済モデル生成部４５ａにより月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２が生成されているものとする。
【００４２】
月次決算情報取得部４５ｂは、会計管理装置２０から事業者Ａの月次決算情報を取得する処理部である。端末装置１０は、毎月所定の日時（例えば、毎月月末の１２時）に会計管理装置２０に事業者Ａの月次決算情報を通知する。これにより、会計管理装置２０は事業者Ａの月次決算情報を管理する。このため、融資情報提供装置４０は会計管理装置２０の月次決算情報を要求し、この要求を受信した会計管理装置２０は、例えば事業者Ａの６ヶ月分の月次決算情報を融資情報提供装置４０に通知する。
【００４３】
融資スコア算出部４５ｃは、事業者Ａの月次決算情報を用いて該事業者Ａの融資スコアを算出する処理部である。具体的には、図３に示すように、会計管理装置２０から取得した事業者Ａの月次決算情報を月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に投入して、分類結果を取得する。この分類結果は、優良判定を示す確率Ｐ１、危険判定を示す確率Ｐ２、要注意判定を示す確率Ｐ３からなる。ここで、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上である場合には、該当する確率の分類結果を特定する。一方、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の全てが「０．８（８０％）」未満である場合には、分類結果は不定となる。
【００４４】
その後、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する。この融資スコアは、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等により求められ、１．０〜１０．０の値となる。なお、融資スコア「０」は、事業者Ａの融資スコアを算定できないことを意味する。
【００４５】
融資情報生成部４５ｄは、各金融機関サーバ装置３０から通知される口座情報を裏付け情報として利用しつつ、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する処理部である。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。
【００４６】
融資情報通知部４５ｅは、複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する処理部である。端末装置１０は、かかる融資情報を受信したならば、複数の金融機関の融資情報を対比可能に所定の表示部に表示する。
【００４７】
＜学習済モデルの層構造＞
次に、図３に示した月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２の層構造の一例について説明する。図４は、図３に示した月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２の層構造の一例を示す図である。図４に示す月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２は、コンボリューション層（Convolution）５１、コンボリューション層（Convolution）５２、アベレージプーリング層（Average Pooling）５３、コンボリューション層（Convolution）５４、アベレージプーリング層（Average Pooling）５５、全結合層（Fully Connect）５６、全結合層（Fully Connect）５７及び出力層（Softmax）５８を有する。かかるコンボリューション層（Convolution）５１に対して月次決算情報５０が入力されたならば、出力層（Softmax）５８から分類結果である３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が出力される。
【００４８】
ここで、コンボリューション層５１，５２，５４は、局所的な特徴を抽出するために、前層で近くにあるノードにフィルタを畳み込んで特徴マップを生成する。アベレージプーリング層５３，５５は、局所的な特徴をまとめあげるために、前層であるコンボリューション層から出力された特徴マップをさらに縮小して新たな特徴マップとする。このように、多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の隠れ層は、コンボリューション層とアベレージプーリング層により形成される。全結合層５６，５７は、特徴部分が取り出された特徴マップを一つのノードに結合し、所定の活性化関数によって変換された値を出力する。この活性化関数には、周知技術であるＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）等を用いることができる。出力層５８は、全結合層５７からの出力（特徴変数）を元に、ソフトマックス関数を用いて確率に変換し、それぞれ正しく分類される確率を出力する。また、オーバーフィッティングを避けるためにドロップアウト層を追加することもできる。なお、多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の基本構造は周知技術であるため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００４９】
＜融資情報提供装置４０の処理手順＞
次に、図２に示した融資情報提供装置４０の処理手順について説明する。図５は、図２に示した融資情報提供装置４０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、融資情報提供装置４０は、会計管理装置２０から事業者Ａの月次決算情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【００５０】
その後、事業者Ａの融資スコアを算出する（ステップＳ１０２）。具体的には、事業者Ａの月次決算情報を月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に入力し、月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２から出力される３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、取得した分類結果から融資スコアを算出する。
【００５１】
その結果、この融資スコアが「０」であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。融資スコアが「０」である場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、所定のエラー処理を行って（ステップＳ１０４）、処理を終了する。事業者Ａの適正な分類結果を取得されておらず、融資スコアを求めることができないためである。
【００５２】
これに対して、融資スコアが「０」以外である場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、事業者Ａの取引先となる各金融機関から口座情報（取引情報）を取得する（ステップＳ１０５）。月次決算情報の裏付け情報として利用するためである。その後、融資スコア、口座情報（取引情報）、金融機関の融資条件から該金融機関の融資情報を生成する（ステップＳ１０６）。かかる融資情報の生成処理を全ての金融機関について繰り返し（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、全ての金融機関の融資情報の生成を終えたならば（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、端末装置１０に対して各金融機関の融資情報を通知して（ステップＳ１０８）、上記一連の処理を終了する。
【００５３】
＜融資スコアの算出手順＞
次に、図５のステップＳ１０２に示した融資スコアの算出手順についてさらに具体的に説明する。図６は、図５のステップＳ１０２に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。同図に示すように、まず月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に対して事業者Ａの月次決算情報を入力し（ステップＳ２０１）、月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２から出力される確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、これらの確率から分類結果を取得する。
【００５４】
ここで、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上であるか否かを判定し（ステップＳ２０２）、３つの確率が共に「０．８（８０％）」未満である場合には（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、分類結果を不定とし（ステップＳ２０３）、融資スコアを「０」とする（ステップＳ２０４）。
【００５５】
これに対して、いずれか一つの確率が「０．８（８０％）」以上である場合には（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、この確率に対応する分類結果を特定し（ステップＳ２０５）、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等から融資スコアを算出する（ステップＳ２０６）。
【００５６】
＜学習済モデルの生成＞
次に、図２に示した学習済モデル生成部４５ａが行う学習済モデル（月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２）の生成について説明する。図７は、図２に示した学習済モデル生成部４５ａの処理手順を示すフローチャートであり、図８は、図２に示した学習済モデル生成部４５ａの説明に用いる説明図である。
【００５７】
多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）に教師有り学習をさせるためには、入力データと正解データ（分類結果）のセットからなる教師データが必要となる。ここで、入力データとしての月次決算情報と、例えば（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）＝（１，０，０）という正解データを取得することができたならば、バックプロパゲーションによってニューロン間のパスの重み等のパラメータを変動させ、もって多層ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）に学習させることが可能となる。
【００５８】
しかしながら、融資情報提供システムでは、複数の金融機関から複数の事業者の月次決算情報を入手することができたとしても、その正解データまでは入手が困難であると予想される。そもそも、通常は各事業者の月次決算情報とその分類結果の紐付けは行われていないからである。一方、複数の金融機関は、複数の事業者の年次決算情報とその分類結果を紐付けた情報については所持している。
【００５９】
そこで、図８（ａ）に示すように、本実施例１では、ある事業者群Ｇ１に属する各事業者の年次決算情報とその分類結果を多層ニューラルネットワークＮ１に入力して教師有り学習を実行させ、年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１を生成する（ステップＳ３０１）。その後、事業者群Ｇ１と異なる事業者群Ｇ２に属する各事業者の年次決算情報を会計管理装置２０から取得する（ステップＳ３０２）。
【００６０】
そして、図８（ｂ）に示すように、事業者群Ｇ１と異なる事業者群Ｇ２に属する各事業者の年次決算情報を年次会計スコアリング用学習済モデルＭ１に入力して、各事業者の分類結果を取得する（ステップＳ３０３）。その後、図８（ｃ）に示すように、事業者群Ｇ２に属する各事業者の月次会計情報と先に求めた分類結果とを教師データとして多層ニューラルネットワークＮ２に教師有り学習を行わせ、その結果として月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２を生成する（ステップＳ３０４）。なお、事業者群Ｇ１に属する各事業者についての教師データは５〜１０万件程度とし、事業者群Ｇ２に属する各事業者についての教師データについても５〜１０万件程度とする。
【００６１】
＜表示例＞
次に、端末装置１０の所定の表示部に表示される表示内容の一例について説明する。図９は、図１に示した端末装置１０の表示部に表示される表示内容の一例を示す図である。図１０は、図９に示した融資スコア推移が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。図１１は、図９又は図１０に示した融資元一覧が操作された場合の表示内容の一例を示す図である。ここでは、事業者ＡがＡＢＣ食堂を経営している場合を示している。
【００６２】
図９に示すように、事業者Ａの端末装置１０の表示部には、融資スコアが表示されるとともに、複数の金融機関の融資額のうちの最も高額となる融資額を「借入上限額」として表示する。このため、事業者Ａは、この表示内容を視認することにより、いくらまでの融資を受けることができるかを認識することができる。かかる表示を可能にするため、端末装置１０は、複数の金融機関の融資情報の通知を受けたならば、各融資情報に含まれる融資額のうちの最大のものを抽出する処理を行い、融資スコアとともに表示部上に表示する処理を行うことになる。
【００６３】
次に、この表示画面上で「融資スコア推移」の入力枠が押下操作されたならば、図１０に示す表示画面を表示部に表示する。この表示画面には、事業者Ａの融資スコアの時系列的な推移が折れ線グラフとして表示される。事業者Ａは、この融資スコアの推移を視認することにより、ＡＢＣ食堂の時系列的な融資に係る現状を把握することができる。
【００６４】
また、図９又は図１０の画面上で「融資元一覧」の入力枠が押下操作されたならば、図１１に示すように、事業者Ａが融資を受けることが可能な融資元一覧が表示される。また、金利面、融資額の面、即日融資面、長期融資面の観点から見た有利な金融機関が表示されるとともに、各金融機関の金利、融資可能額、融資可能日、返済期間、担保の有無が対比可能に表示される。これらの情報は、融資情報提供装置４０から通知される融資情報に含まれ、端末装置１０は、これらの情報を融資情報から抽出して表示画面に表示制御する。
【００６５】
上述してきたように、本実施例１では、融資情報提供装置４０が、事業者Ａの月次決算情報を取得し、取得した月次決算情報に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコア及び融資条件情報に基づいて、事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知するよう構成したので、事業者Ａに対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる。
【００６６】
なお、上記実施例１では、月次決算情報のみを用いて融資スコアの算出を行う場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、判定結果の間違いを学習データとして月次会計スコアリング用学習済モデルＭ２に追加学習させることもできる。例えば、当初は「危険」と判定されたが、その後に「優良」と再判定されたようなケースが該当する。
【００６７】
また、事業者Ａに対する金融機関の融資が実行された後の返済状況又は追加融資の状況をフィードバックして融資スコアを更新することもできる。返済が滞っていない場合や融資を継続して行っている場合は事業者Ａに対する信頼度が高まるためである。
【実施例２】
【００６８】
ところで、上記実施例１では、事業者Ａの月次決算情報に基づいて融資スコアを算出する場合を示したが、事業者Ａの他の情報に基づいて融資スコアを算出することもできる。このため、本実施例２では、店舗に配設された各種機器が取得するトランザクション情報等に基づいて融資スコアを算出する場合を示すこととする。なお、上記の実施例１と同様の箇所には同一の符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。
【００６９】
＜実施例２に係る融資情報提供システムのシステム構成＞
まず、本実施例２に係る融資情報提供システムのシステム構成について説明する。図１２は、本実施例２に係る融資情報提供システムのシステム構成及び概要を示す図である。同図に示すように、この融資情報提供システムでは、事業者Ａが経営する店舗ＡＡ内に、端末装置１０、ＰＯＳ端末１１、釣銭機１２、券売機１３、電子決済端末１４及び店内サーバ装置１５が配設されている。また、端末装置１０、店内サーバ装置１５、複数の金融機関サーバ装置３０は、ネットワークを介して融資情報提供装置６０と接続されている。なお、端末装置１０及び金融機関サーバ装置３０は、実施例１のものと同様であるため、ここではその説明を省略する。
【００７０】
ＰＯＳ（Point Of sales）端末１１は、物品販売の売上実績を物品単位で集計する販売時点情報管理装置であり、釣銭機１２は、ＰＯＳ端末１１と通信可能に接続され、貨幣の受け入れ、釣銭の払い出し及び貨幣の管理を行う貨幣処理装置である。券売機１３は、食券などを販売する販売機であり、電子決済端末１４は、ＰＯＳ端末１１と通信可能に接続され、クレジットカード決済、デビット決済又は電子マネー取引を行う端末装置である。
【００７１】
店内サーバ装置１５は、店舗ＡＡに配設されたＰＯＳ端末１１、釣銭機１２及び券売機１３と通信可能に接続され、ＰＯＳ端末１１から売上情報を取得し、釣銭機１２から貨幣管理情報を取得し、券売機１３から売上情報及び貨幣管理情報を取得する。本実施例２では、店舗ＡＡ内に配設された各種機器から取得される売上情報及び貨幣管理情報を「トランザクション情報」と呼ぶこととする。
【００７２】
融資情報提供装置６０には、店内サーバ装置１５からトランザクション情報が通知され、電子決済端末１４から電子商取引情報が通知される。また、融資情報提供装置６０は、端末装置１０の操作に基づくオープンＡＰＩにより金融機関サーバ装置３０が管理する事業者Ａの口座情報を取得する。本実施例２では、融資情報提供装置６０が取得するトランザクション情報、電子商取引情報、口座情報を含めて「トランザクション情報等」と呼ぶこととする。
【００７３】
融資情報提供装置６０は、クラウド上のサーバ装置であり、事業者Ａのトランザクション情報等を取得し、取得されたトランザクション情報等に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコアに基づいて事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する装置である。具体的には、後述するトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に事業者Ａのトランザクション情報等を入力し、該トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３から出力される分類結果に基づいて融資スコアを算出する。その後、融資スコアから各金融機関の融資に関する融資情報を生成する。
【００７４】
＜融資情報提供システムの概要＞
本実施例２では、説明の便宜上、融資情報提供装置６０においてトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３がすでに生成されているものとする。なお、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３による分類結果は実施例１と同様になる。
【００７５】
図１２に示すように、融資情報提供装置６０は、店内サーバ装置１５からのトランザクション情報、電子決済端末１４からの電子商取引情報、金融機関サーバ装置３０からの事業者Ａの口座情報を含むトランザクション情報等を取得する（ステップＳ１１）。
【００７６】
そして、このトランザクション情報等をトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に投入して分類結果を取得し、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する（ステップＳ１２）。その後、融資スコアと各金融機関の融資条件情報に基づいて融資情報を生成する（ステップＳ１３）。この融資情報には、各金融機関が事業者Ａに融資可能な融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などが含まれる。その後、各金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する（ステップＳ１４）。
【００７７】
端末装置１０は、融資情報提供装置４０から各金融機関の融資情報を受信したならば、各金融機関の融資額、金利、融資可能日、返済期間、担保の有無などを一覧にて表示部に表示制御する。また、事業者Ａが表示部の画面上で所定の操作を行うことにより、融資の申し込みを行うことができる。なお、かかる表示画面の一例については後述する。
【００７８】
このように、本実施例２に係る融資情報提供システムは、融資情報提供装置６０が、事業者Ａのトランザクション情報等を取得し、取得したトランザクション情報等に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコア及び融資条件情報に基づいて、事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知するよう構成したので、事業者Ａに対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる。
【００７９】
＜融資情報提供装置６０の構成＞
次に、図１２に示した融資情報提供装置６０の構成について説明する。図１３は、図１２に示した融資情報提供装置６０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、融資情報提供装置６０は、入力部４１、表示部４２、通信インターフェース部４３、記憶部４４及び制御部４５を有する。
【００８０】
記憶部４４は、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３、融資条件情報４４ａ等を記憶する。なお、本実施例２では、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３は、ソフトウエアにより形成されているものとする。このため、融資情報提供装置６０が、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３を利用する場合には、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３を記憶部４４から読み出して主記憶装置であるＲＡＭ上に展開して動作実行させることになる。
【００８１】
制御部４５は、融資情報提供装置６０を全体制御する制御装置であり、学習済モデル生成部６１、トランザクション情報取得部６２、融資スコア算出部６３、融資情報生成部４５ｄ及び融資情報通知部４５ｅを有する。実際には、融資情報提供装置６０のＣＰＵが、本実施例２に係る融資情報提供プログラムを不揮発性メモリ等から主記憶装置であるＲＡＭ上にロードして実行することにより、学習済モデル生成部６１、トランザクション情報取得部６２、融資スコア算出部６３、融資情報生成部４５ｄ及び融資情報通知部４５ｅに対応するプロセスが形成される。
【００８２】
学習済モデル生成部６１は、融資スコアの算出に用いる学習済モデル（トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３）を生成する処理部である。なお、かかる学習済モデル生成部６１による学習済モデルの生成処理についての説明は後述する。以下の説明では、この学習済モデル生成部６１によりトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３が生成されているものとする。
【００８３】
トランザクション情報取得部６２は、トランザクション情報等を取得する処理部であり、具体的には、店内サーバ装置１５からトランザクション情報を取得し、電子決済端末１４から電子商取引情報を取得し、金融機関サーバ装置３０が管理する事業者Ａの口座情報を取得する。
【００８４】
融資スコア算出部６３は、事業者Ａのトランザクション情報等を用いて該事業者Ａの融資スコアを算出する処理部である。具体的には、図１４に示すように事業者Ａのトランザクション情報等をトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に投入して、分類結果を取得する。この分類結果は、優良判定を示す確率Ｐ１、危険判定を示す確率Ｐ２、要注意判定を示す確率Ｐ３からなる。ここで、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上である場合には、該当する確率の分類結果を特定する。一方、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の全てが「０．８（８０％）」未満である場合には、分類結果は不定となる。
【００８５】
その後、この分類結果に基づいて融資スコアを算出する。この融資スコアは、確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等により求められ、１．０〜１０．０の値となる。なお、融資スコア「０」は、事業者Ａの融資スコアを算定できないことを意味する。
【００８６】
＜融資情報提供装置６０の処理手順＞
次に、図１３に示した融資情報提供装置６０の処理手順について説明する。図１５は、図１３に示した融資情報提供装置６０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、融資情報提供装置６０は、事業者Ａの経営する店舗ＡＡのトランザクション情報等を取得する（ステップＳ４０１）。
【００８７】
その後、事業者Ａの融資スコアを算出する（ステップＳ４０２）。具体的には、事業者Ａのトランザクション情報等をトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に入力し、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３から出力される３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、取得した分類結果から融資スコアを算出する。
【００８８】
その結果、この融資スコアが「０」であるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。融資スコアが「０」である場合には（ステップＳ４０３；Ｎｏ）、所定のエラー処理を行って（ステップＳ４０４）、処理を終了する。事業者Ａの適正な分類結果を取得されておらず、融資スコアを求めることができないためである。
【００８９】
これに対して、融資スコアが「０」以外である場合には（ステップＳ４０３；Ｙｅｓ）、融資スコア、金融機関の融資条件から該金融機関の融資情報を生成する（ステップＳ４０５）。かかる融資情報の生成処理を全ての金融機関について繰り返し（ステップＳ４０６；Ｙｅｓ）、全ての金融機関の融資情報の生成を終えたならば（ステップＳ４０６；Ｎｏ）、端末装置１０に対して各金融機関の融資情報を通知して（ステップＳ４０７）、上記一連の処理を終了する。
【００９０】
＜融資スコアの算出手順＞
次に、図１５のステップＳ４０２に示した融資スコアの算出手順についてさらに具体的に説明する。図１６は、図１５のステップＳ４０２に示した融資スコアの算出手順を示すフローチャートである。同図に示すように、まずトランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に対して事業者Ａのトランザクション情報等を入力し（ステップＳ５０１）、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３から出力される確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を取得し、これらの確率から分類結果を取得する。
【００９１】
ここで、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のいずれか一つが「０．８（８０％）」以上であるか否かを判定し（ステップＳ５０２）、３つの確率が共に「０．８（８０％）」未満である場合には（ステップＳ５０２；Ｎｏ）、分類結果を不定とし（ステップＳ５０３）、融資スコアを「０」とする（ステップＳ５０４）。
【００９２】
これに対して、いずれか一つの確率が「０．８（８０％）」以上である場合には（ステップＳ５０２；Ｙｅｓ）、この確率に対応する分類結果を特定し（ステップＳ５０５）、３つの確率Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の比率等から融資スコアを算出する（ステップＳ５０６）。
＜学習済モデルの生成＞
次に、図１３に示した学習済モデル生成部６１が行う学習済モデル（トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３）の生成について説明する。図１７は、図１３に示した学習済モデル生成部６１の説明に用いる説明図である。
【００９３】
図１７に示すように、本実施例２では、ある事業者群Ｇ３に属する各事業者の年次決算情報に基づく分類結果と、該事業者のトランザクション情報等を多層ニューラルネットワークＮ３に入力して教師有り学習を実行させ、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３を生成する。なお、事業者群Ｇ３に属する各事業者についての教師データは５〜１０万件程度とする。
【００９４】
上述してきたように、本実施例２では、事業者Ａのトランザクション情報等を取得し、取得されたトランザクション情報等に基づいて事業者Ａの融資スコアを算出し、少なくとも融資スコアに基づいて事業者Ａに対する複数の金融機関の融資情報を生成し、生成した複数の金融機関の融資情報を端末装置１０に通知する装置である。具体的には、トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３に事業者Ａのトランザクション情報等を入力し、該トランザクションスコアリング用学習済モデルＭ３から出力される分類結果に基づいて融資スコアを算出し、融資スコアから各金融機関の融資に関する融資情報を生成するよう構成したので、事業者Ａに対して迅速かつ効率的に複数の金融機関の融資情報を提供することができる。
【００９５】
なお、上記の実施例２では、トランザクション情報及び事業者Ａの口座情報等からなるトランザクション情報等を用いて融資スコアを算出する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、事業者Ａの口座情報の動きのみを用いて融資スコアを算出することもできる。具体的には、各事業者の年次決算情報及びその融資結果を用いて学習済モデルを生成しておき、この学習済モデルに事業者Ａの口座情報の動きを入力することにより融資スコアを算出することになる。
【００９６】
なお、上記実施例１及び２では、多層ニューラルネットワークを用いた深層学習により学習済モデルを生成する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばランダムフォレスト等の機械学習を用いて学習済モデルを生成することもできる。また、上記実施例１及び２では、学習済モデルから３つの確率を出力する場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００９７】
また、上記実施例１及び２では、事業者Ａの端末装置１０としてパーソナルコンピュータを用いる場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末装置とすることもできる。
【００９８】
なお、上記の実施例１及び２で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
以上のように、本発明に係る融資情報提供システム、融資情報提供装置、融資情報提供方法及び融資情報提供用学習済モデルは、事業者に対して迅速かつ効率的に一又は複数の金融機関の融資情報を提供する場合に適している。
【符号の説明】
【０１００】
Ａ  融資の対象となる事業者
ＡＡ  事業者の経営する店舗
Ｍ１  年次会計スコアリング用学習済モデル
Ｍ２  月次会計スコアリング用学習済モデル
Ｍ３  トランザクションスコアリング用学習済モデル
Ｎ１〜Ｎ３  多層ニューラルネットワーク
１０  端末装置
１１  ＰＯＳ端末
１２  釣銭機
１３  券売機
１４  電子決済端末
１５  店内サーバ装置
２０  会計管理装置
３０  金融機関サーバ装置
４０，６０  融資情報提供装置
４１  入力部
４２  表示部
４３  通信インターフェース部
４４  記憶部
４４ａ  融資条件情報
４５  制御部
４５ａ，６１  学習済モデル生成部
４５ｂ  月次決算情報取得部
４５ｃ，６３  融資スコア算出部
４５ｄ  融資情報生成部
４５ｅ  融資情報通知部
５０  月次決算情報
６２  トランザクション情報取得部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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