(57)【要約】【課題】事務センタにおける膨大な締作業を効率的なものとする。【解決手段】事務センタ運用支援システム１０において、帳票情報１２５と帳票のイメージデータ１２６と取引の識別情報１２７とを保持する記憶部１０１と、締処理の対象取引の帳票に関して得ている識別情報を記憶部より取得し、当該識別情報に対応する帳票群における各帳票の属性情報を帳票情報１２５から抽出し、対象取引に際して認識処理で用いた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、対象取引の帳票のイメージデータに対する認識処理を実行し、当該帳票の属性情報を特定し、帳票群における各帳票の属性情報と対象取引の帳票の属性情報とを照合して、帳票群における各帳票のいずれかと属性情報が一致した対象取引について、締処理に関する所定の完了処理を行う演算部１０４を含む構成とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融機関で使用される各帳票の属性情報を記述した帳票情報と、前記金融機関における所定取引で使用された帳票のイメージデータと、前記帳票のイメージデータに対する所定の認識処理で特定した当該取引の識別情報と、を保持する記憶部と、
締処理の対象取引の帳票に関して得ている識別情報を前記記憶部より取得し、当該識別情報に対応する帳票群における各帳票の属性情報を前記帳票情報から抽出する処理と、前記対象取引に際して前記認識処理で用いた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行して、当該帳票の属性情報を特定する処理と、前記帳票群における各帳票の属性情報と前記対象取引の帳票の属性情報とを照合して、前記帳票群における各帳票のいずれかと属性情報が一致した前記対象取引について、締処理に関する所定の完了処理を実行する演算部と、
を含むことを特徴とする事務センタ運用支援システム。
【請求項２】
前記演算部は、
前記照合の結果、前記帳票群における各帳票のいずれとも属性情報が一致しない対象取引を、人員による確認対象として特定し、当該対象取引に関する情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の事務センタ運用支援システム。
【請求項３】
前記演算部は、
前記第１の認識エンジンとは特徴抽出アルゴリズムが異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の事務センタ運用支援システム。
【請求項４】
金融機関で使用される各帳票の属性情報を記述した帳票情報と、前記金融機関における所定取引で使用された帳票のイメージデータと、前記帳票のイメージデータに対する所定の認識処理で特定した当該取引の識別情報と、を保持する記憶部を備えた情報処理システムが、
締処理の対象取引の帳票に関して得ている識別情報を前記記憶部より取得し、当該識別情報に対応する帳票群における各帳票の属性情報を前記帳票情報から抽出する処理と、
前記対象取引に際して前記認識処理で用いた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行して、当該帳票の属性情報を特定する処理と、
前記帳票群における各帳票の属性情報と前記対象取引の帳票の属性情報とを照合して、前記帳票群における各帳票のいずれかと属性情報が一致した前記対象取引について、締処理に関する所定の完了処理と、
を実行することを特徴とする事務センタ運用支援方法。
【請求項５】
前記情報処理システムが、
前記照合の結果、前記帳票群における各帳票のいずれとも属性情報が一致しない対象取引を、人員による確認対象として特定し、当該対象取引に関する情報を所定装置に出力する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項４に記載の事務センタ運用支援方法。
【請求項６】
前記情報処理システムが、
前記第１の認識エンジンとは特徴抽出アルゴリズムが異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行する、
ことを特徴とする請求項４に記載の事務センタ運用支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事務センタ運用支援システムおよび事務センタ運用支援方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
税公金などの各種払込票を処理可能な、いわゆる高機能ＡＴＭが登場している。高機能ＡＴＭによれば、従来では窓口対応に限定されていた各種払込の処理を、利用者自身で処理可能となる。そのため、営業店における窓口混雑の解消や利用者の利便性向上が期待されている。
【０００３】
なお、上述の高機能ＡＴＭにおける特徴的な機能として、帳票認識技術が存在する。当該技術は、スキャナで読み取った帳票の画像全体から必要な情報を抽出・認識処理し、また、領収証発行時には、帳票イメージと領収印を印刷した領収証の発行を可能とする。
【０００４】
このような認識技術に関する従来技術としては、例えば、画像中の文字を認識する文字認識装置であって、入力した画像を走査しながら局所画像を切り出して特徴を抽出し、当該特徴と辞書に登録された文字の特徴との類似度に基づいて文字候補を決定する第一段文字認識手段と、前記決定した文字候補について、既に特徴抽出に用いられた特徴とは異なる特徴を抽出し、当該特徴と辞書に登録された文字の特徴との類似度から前記文字候補の絞込みを行う一以上の異特徴文字認識手段と、を有することを特徴とする文字認識装置（特許文献１参照）などが提案されている。
【０００５】
また、顧客が取引金額を含む必要事項を手書きで記入した帳票を仮受金入金処理する金融機関の窓口端末装置と、仮受金入金処理の情報を受信して受付通番および前記取引金額に対応する認証金額を交付してから前記窓口端末装置へ返信するホストコンピュータと、前記窓口端末装置にて前記受付通番および前記認証金額を印字してＯＣＲ化された帳票読取データに基づき、前記手書き取引金額と前記認証金額との照合を行う集中処理センター設置の照合手段と、を含んで構成されたことを特徴とする帳票データ処理システム（特許文献２参照）なども提案されている。
【０００６】
また、帳票の種別判別用のキーワード単語を予め登録した帳票種別ファイルと、帳票のイメージデータを読み込み、読み込んだイメージデータから文字列を抽出し、抽出した文字列に対して文字認識を行う文字認識部と、前記文字認識部が認識した文字列をキーワード単語として抽出する帳票種別判別用キーワード単語抽出部と、前記抽出したキーワード単語と前記帳票種別ファイルに登録した帳票種別判別用のキーワード単語とを照合して、帳票の種別を判別する判別手段とからなることを特徴とする帳票種別判別装置（特許文献３参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−２５１９２０号公報
【特許文献２】特開２００６−４１２１号公報
【特許文献３】特開２００−号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、上述の高機能ＡＴＭを導入している金融機関では、当該高機能ＡＴＭでの取
引を対象にした締作業として、行員らによる現物帳票と取引結果との照合・確認を、各支店毎に実施している。
【０００９】
一方、この締作業を、支店毎に行うのではなく事務センタで集約したいとのニーズも存在する。そこで、各支店の締作業を事務センタで集約して行うとした場合、金融機関によっては、十数人日ほどの膨大な工数が必要となり、業務コストの点でも非現実的であると言える。他方、従来技術のごとき認識技術を適用するとしても、上述の締作業の自動化は困難であり、有効な選択肢とはなりえない。
そこで本発明の目的は、事務センタにおける膨大な締作業を効率的なものとする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決する本発明の事務センタ運用支援システムは、金融機関で使用される各帳票の属性情報を記述した帳票情報と、前記金融機関における所定取引で使用された帳票のイメージデータと、前記帳票のイメージデータに対する所定の認識処理で特定した当該取引の識別情報と、を保持する記憶部と、締処理の対象取引の帳票に関して得ている識別情報を前記記憶部より取得し、当該識別情報に対応する帳票群における各帳票の属性情報を前記帳票情報から抽出する処理と、前記対象取引に際して前記認識処理で用いた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行して、当該帳票の属性情報を特定する処理と、前記帳票群における各帳票の属性情報と前記対象取引の帳票の属性情報とを照合して、前記帳票群における各帳票のいずれかと属性情報が一致した前記対象取引について、締処理に関する所定の完了処理を実行する演算部と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の事務センタ運用支援方法は、金融機関で使用される各帳票の属性情報を記述した帳票情報と、前記金融機関における所定取引で使用された帳票のイメージデータと、前記帳票のイメージデータに対する所定の認識処理で特定した当該取引の識別情報と、を保持する記憶部を備えた情報処理システムが、締処理の対象取引の帳票に関して得ている識別情報を前記記憶部より取得し、当該識別情報に対応する帳票群における各帳票の属性情報を前記帳票情報から抽出する処理と、前記対象取引に際して前記認識処理で用いた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行して、当該帳票の属性情報を特定する処理と、前記帳票群における各帳票の属性情報と前記対象取引の帳票の属性情報とを照合して、前記帳票群における各帳票のいずれかと属性情報が一致した前記対象取引について、締処理に関する所定の完了処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、事務センタにおける膨大な締作業を効率的なものとできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態の事務センタ運用支援システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における税公金サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における高機能ＡＴＭのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の帳票特定ナレッジのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の帳票イメージデータのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態の取引識別情報のデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態の受付可否ナレッジのデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態における事務センタ運用支援方法のフロー例を示す図である。
【図９】本実施形態における画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
−−−ネットワーク構成−−−
【００１５】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の事務センタ運用支援システム１０を含むネットワーク構成図である。図１に示す事務センタ運用支援システム１０は、事務センタにおける膨大な締作業を効率的なものとするコンピュータシステムである。
【００１６】
本実施形態における事務センタ運用支援システム１０は、金融機関が運用するシステムであり、図１で示すように、当該金融機関の本部等で運用される税公金サーバ１００と、各営業店に設置された高機能ＡＴＭ２００とから構成される。この税公金サーバ１００と高機能ＡＴＭ２００は、セキュアな金融機関内部のネットワーク１で互いに通信可能に接続されている。
【００１７】
勿論、こうした構成は一例であって、事務センタ運用支援システム１０としての構成・機能を、税公金サーバ１００と高機能ＡＴＭ２００のいずれか一方が備えるとしてもよい。
【００１８】
上述の構成のうち税公金サーバ１００は、各営業店に備わる高機能ＡＴＭ２００それぞれと協同し、各営業店での帳票を媒体とした税公金納付取引のサービスを顧客に提供する。
【００１９】
より具体的には、高機能ＡＴＭ２００で顧客から受け付けた帳票に関して、その種類に応じたその後の運用内容を決定し、当該運用内容を当該高機能ＡＴＭ２００に指示するサーバ装置である。なお、上述の運用内容としては、取引の受付可否を想定する。
【００２０】
本実施形態の税公金サーバ１００は、各種帳票の認識機能を有している。この認識機能は、高機能ＡＴＭ２００から得ている帳票イメージから、必要な情報を抽出・認識処理するものとなる。
【００２１】
また、高機能ＡＴＭ２００は、従来であれば、窓口での取り扱いに限定されていた数万種類にも及ぶ税公金などの各種払込票（以後、帳票）の取り扱いが可能なＡＴＭである。
高機能ＡＴＭ２００の利用者である顧客からすれば、払込依頼書の記入不要で、各種払込の処理が自身の操作により可能となる。ひいては、顧客の利便性や顧客満足度の向上につながりやすい。
【００２２】
本実施形態の高機能ＡＴＭ２００は、税公金サーバ１００とは特徴抽出アルゴリズムが異なるものの、各種帳票の認識機能を有している。この認識機能は、スキャナユニットで読み取った帳票イメージから、必要な情報を抽出・認識処理し、その結果を税公金サーバ１００に通知するものとなる。従来から存在する装置等と異なり、読み取るエリアを予め定めるなどの様式登録無しに、帳票認識が可能である。また、取引完了時の領収証発行に際しては、帳票イメージに領収印を印刷した領収証の発行を行い、払込票原本への窓口での押印は不要となっている。
−−−ハードウェア構成−−−
【００２３】
続いて、本実施形態の事務センタ運用支援システム１０を構成する、税公金サーバ１００のハードウェア構成について示す。図２は、本実施形態の税公金サーバ１００のハードウェア構成例を示す図である。
【００２４】
この場合の税公金サーバ１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶部１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶部１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算部１０４、ネットワーク１と接続して各営業店の高機能ＡＴＭ２００それぞれとの通信処理を担う通信部１０５、を備える。
【００２５】
なお、記憶部１０１で保持するプログラム１０２は、一般的な情報処理機能の他、本実施形態の事務センタ運用支援システム１０を構成する装置として必要な機能、すなわち、各種帳票の認識機能たる、第２の認識エンジン１１１を実装するプログラムである。
【００２６】
また、記憶部１０１には、帳票特定ナレッジ１２５、帳票イメージデータ１２６、取引識別情報１２７、および、受付可否ナレッジ１２８、が少なくとも記憶されている。これら情報１２５〜１２８の詳細については後述する。
【００２７】
また、図３に本実施形態の高機能ＡＴＭ２００のハードウェア構成例を示す。本実施形態の高機能ＡＴＭ２００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶部２０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ２０３、記憶部２０１に保持されるプログラム２０２をメモリ２０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算部２０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力部２０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力部２０６、ネットワーク１と接続して上述の税公金サーバ１００との通信処理を担う通信部２０７、帳票に対するイメージ取得動作を担うスキャナユニット２０８、および、上述の領収書発行動作を担うプリントユニット２０９、を備える。
【００２８】
また他にも、ＡＴＭとして一般的な、現金の格納庫および排出・受入機構、格納庫から排出・受入機構に至る間の現金搬送機構、といった構成・機能を当然に備えているものとする（一般的な既存技術であるため不図示）。
【００２９】
なお、記憶部２０１内に備わるプログラム２０２は、一般的な情報処理機能の他、本実施形態の事務センタ運用支援システム１０を構成する装置として必要な機能、すなわち、各種帳票の認識機能たる第１２の認識エンジン１１０を実装するプログラムである。
【００３０】
上述の第１の認識エンジン１１０は、スキャナユニット２０８で得た帳票のイメージデータに対して文字認識処理を実行し、当該帳票に記載されたキーワード（属性情報）を取得する。ただし、これら第１の認識エンジン１１０と第２の認識エンジン１１１とでは、使用している特徴抽出アルゴリズムが異なる。
【００３１】
例えば、第１の認識エンジン１１０で採用している特徴抽出アルゴリズムが、いわゆる重ね合わせ法である場合、第２の認識エンジン１１１で採用している特徴抽出アルゴリズムは、いわゆる方向性マッチング法である、という状況を想定する。
勿論、認識エンジンにおける特徴抽出アルゴリズムとして、これらの具体例に限定せず、適宜に採用してよい。
【００３２】
なお、高機能ＡＴＭ２００の記憶部２０１にも、税公金サーバ１００と同様に、帳票特定ナレッジ１２５、帳票イメージデータ１２６、取引識別情報１２７、および、受付可否ナレッジ１２８、を保持しているとしてもよい。
−−−データ構造例−−−
【００３３】
続いて、本実施形態の事務センタ運用支援システム１００が用いるテーブル類について説明する。図４に、本実施形態における帳票特定ナレッジ１２５の一例を示す。
本実施形態の帳票特定ナレッジ１２５は、金融機関で使用される各帳票の属性情報を格納したテーブルである。
そのデータ構造は、取扱種別をキーとして、属性情報であるキーワードを対応付けたレコードの集合体となっている。
【００３４】
このうち取扱種別は、後述する受付可否ナレッジ１２８でも使用する値であり、帳票に記載されているキーワードの組合せごとに一意に定まる値である。なお、各取扱種別は、受付可否ナレッジ１２８において、上述の金融機関の営業店での取扱対象として規定されているか否か、所定の値と紐付けされている。
【００３５】
また、キーワードは、帳票に記載（印字含む）されているキーワードであり、具体的には、都道府県や市町村などの地名、市民税や固定資産税などといった税公金の名称、を想定する。
【００３６】
また、図５に本実施形態における帳票イメージデータ１２６の一例を示す。本実施形態の帳票イメージデータ１２６は、高機能ＡＴＭ１００がスキャナユニット１０８で得た帳票イメージのデータを格納したテーブルである。
そのデータ構造は、取引ＩＤをキーとして、帳票イメージデータの格納先、イメージ撮影日時、といったデータから成るレコードの集合体である。
【００３７】
また、図６に本実施形態における取引識別情報１２７の一例を示す。本実施形態の取引識別情報１２７は、上述の帳票イメージデータ１２６における各取引の帳票イメージデータに関して、税公金サーバ１００が帳票特定ナレッジ１２５で特定した取扱種別の情報を格納したテーブルである。
そのデータ構造は、取引ＩＤをキーとして、当該取引の帳票に関して特定されている取扱種別の値が対応付けたレコードの集合体となっている。
【００３８】
また、図７に本実施形態における受付可否ナレッジ１２８の一例を示す。本実施形態の受付可否ナレッジ１２８は、金融機関の営業店において取扱対象とする帳票の条件を規定したテーブルである。
そのデータ構造は、取扱種別をキーとして、納付期限、延滞金、および、受付可否、といった値を対応付けたレコードの集合体となっている。
このうち納付期限は、当該取扱種別が示す帳票に記載の納付期限が経過前である必要性を規定したものである。
また、延滞金は、当該取扱種別が示す帳票における延滞金記載が無いことの必要性を規定したものである。
また、受付可否は、上述の営業店で当該帳票に関して受け付けるか否か、規定した値である。
−−フロー例−−−
【００３９】
以下、本実施形態における事務センタ運用支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する事務センタ運用支援方法に対応する各種動作は、事務センタ運用支援システム１０を構成する、税公金サーバ１００および高機能ＡＴＭ２００らが、それぞれメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００４０】
図８は、本実施形態における事務センタ運用支援方法のフロー例を示す図である。ここでは、或る金融機関の営業店にて、通常の営業時間帯（例：１５時まで）に、顧客が高機
能ＡＴＭ２００を操作し、帳票を用いた所定取引の手続きを行う状況を想定する。
この場合、高機能ＡＴＭ２００は、顧客が持参した帳票をスキャナユニット２０８で撮影し、帳票イメージデータを取得する（ｓ１０）。
【００４１】
また、高機能ＡＴＭ２００は、上述のｓ１０で得た帳票イメージデータを、第１の認識エンジン１１０に入力し、当該帳票に記載内容を文字認識で特定する（ｓ１１）。ここで特定するものは、キーワードを想定する。
【００４２】
続いて、高機能ＡＴＭ２００は、ｓ１０、ｓ１１で得た帳票イメージデータおよびキーワードを、当該取引に関して付与した取引ＩＤと紐付け、ネットワーク１を介して税公金サーバ１００に送信する（ｓ１２）。
【００４３】
一方、税公金サーバ１００は、上述の高機能ＡＴＭ２００から送信されてきた、取引ＩＤを紐付いた、帳票イメージデータおよびキーワードを受信する（ｓ１３）。
【００４４】
また、税公金サーバ１００は、ｓ１３で得た帳票イメージデータについては、取引ＩＤをキーとしたレコードを生成し、帳票イメージデータ１２６に格納する（ｓ１４）。
【００４５】
続いて、税公金サーバ１００は、ｓ１３で得たキーワードを、帳票特定ナレッジ１２５の各レコードに照合し、対応する帳票（ｓ１０で高機能ＡＴＭ２００が帳票イメージデータの撮影対象としたもの）の取扱種別（帳票の識別情報）を特定する（ｓ１５）。
【００４６】
例えば、ｓ１３で得たキーワードが、「北海道」、「札幌市」、「市民税」、であった場合、これらキーワードの組みを、図４で例示した帳票特定ナレッジ１２５の各レコードに照合し、取扱種別「１１１１１１１１１１」を特定できる。
【００４７】
また、税公金サーバ１００は、ｓ１５で特定した取扱種別を、ｓ１３で得ている取引ＩＤと紐付けたレコードを生成し、取扱種別情報１２７に格納する（ｓ１６）。
【００４８】
続いて、税公金サーバ１００は、ｓ１５で特定した取扱種別を、受付可否ナレッジ１２８の各レコードに照合して、「取扱種別」欄の値が一致するレコードを特定し、当該レコードが含む条件、すなわち納付期限および延滞金に関して、当該帳票の記載が合致するか判定する（ｓ１７）。
【００４９】
例えば、税公金サーバ１００は、対象となる帳票の取扱種別「１１１１１１１１１１」に基づいて、納付期限「ＯＫ」かつ延滞金「無」、であるか、該当帳票の記載（ｓ１３で得ているキーワード）に基づき判定する。
税公金サーバ１００は、上述の判定の結果に応じて、当該帳票の受付可否を特定し、当該特定の結果を高機能ＡＴＭ２００に通知する（ｓ１８）。
【００５０】
例えば、上述の判定の結果、納付期限および延滞金に関して、当該帳票の記載が合致した場合、税公金サーバ１００は、当該帳票の受付可である旨を、高機能ＡＴＭ２００に通知する。他方、上述の判定の結果、納付期限および延滞金に関して、当該帳票の記載が合致しなかった場合、税公金サーバ１００は、当該帳票の受付不可である旨を、高機能ＡＴＭ２００に通知する。
【００５１】
一方、高機能ＡＴＭ２００は、上述の受付可否の特定結果を税公金サーバ１００から受信し、現在処理中の該当帳票に関して、当該特定結果に応じた事務運用を実行する（ｓ１９）。特定結果が「受付不可」を示す場合、高機能ＡＴＭ２００は、「この帳票はお取り扱いできません」といったメッセージを出力部２０６で表示させ、処理を終了する。特定
結果が「受付可」を示す場合、高機能ＡＴＭ２００は、当該取引に応じた所定の手順を実行することとなる。
【００５２】
税公金サーバ１００および高機能ＡＴＭ２００は、当該金融機関の営業店における営業時間帯が終了するまで、上述のｓ１０〜ｓ１９の各処理を、帳票を伴う取引ごとに繰り返し実行することとなる。
【００５３】
ここで、上述の金融機関における営業時間後（例：１５時以降）には、事務センタでの締処理として、税公金サーバ１００が、例えば、その日一日分の各営業店の高機能ＡＴＭ２００での帳票処理を伴う取引、を締処理の対象取引とし、以降の処理を行う。
【００５４】
この場合、税公金サーバ１００は、上述の締処理の対象取引の情報として、対象取引（取引ＩＤで特定される。例えば、「ｔ０００００００１」）で処理した帳票に関して得ている取扱種別を、取引識別情報１２７より取得し、この取扱種別に対応するレコード群（帳票群における各帳票の属性情報）を帳票特定ナレッジ１２５から抽出する（ｓ２０）。
【００５５】
例えば、締処理の対象取引「ｔ０００００００１」の情報として、対象取引で処理した帳票に関して得ている取扱種別が「１１１１１１１１１１」であった場合、この取扱種別に対応するレコード群として、３つのレコードを図４で例示した帳票特定ナレッジ１２５から抽出することとなる。
【００５６】
この３つのレコードは、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「札幌市」、キーワード３が「市民税」のレコードと、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「札幌市」、キーワード３が「固定資産税」のレコードと、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「小樽市」、キーワード３が「市民税」のレコード、になる。
ここで税公金サーバ１００が抽出するレコード群は、締処理に用いる第２の認識エンジン１１１による文字認識対象の母集団となる。
【００５７】
続いて、税公金サーバ１００は、締対象の取引「ｔ０００００００１」の帳票イメージデータを、取引ＩＤ「ｔ０００００００１」をキーに、帳票イメージデータ１２６の示す「帳票イメージデータ格納先」の情報に基づき取得し、この帳票イメージデータに対する、第２の認識エンジン１１１による文字認識処理を実行する（ｓ２１）。
【００５８】
この第２の認識エンジン１１１は、営業時間帯中に高機能ＡＴＭ２００が用いていた第１の認識エンジン１１０とは、特徴抽出アルゴリズムが異なる認識エンジンである。
【００５９】
また、税公金サーバ１００は、上述のｓ２１の文字認識処理により、帳票イメージデータから、当該帳票の記載内容であるキーワード（属性情報）を特定する（ｓ２２）。
【００６０】
このｓ２２で、税公金サーバ１００は、取引ＩＤ「ｔ０００００００１」の帳票イメージデータから、例えば、「北海道」、「札幌市」、および、「市民税」の各キーワードを得たとする。
【００６１】
次に、税公金サーバ１００は、ｓ２０で抽出したレコード群における各レコードが規定するキーワードと、ｓ２２で特定したキーワードとを照合する（ｓ２３）。
【００６２】
上述のｓ２０で抽出したレコードは、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「札幌市」、キーワード３が「市民税」のレコードと、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「札幌市」、キーワード３が「固定資産税」のレコードと、キーワード１が「北海道」、キーワード２が「小樽市」、キーワード３が「市民税」のレコード、であったから
、このｓ２３の照合の結果、ｓ２２で取引ＩＤ「ｔ０００００００１」の取引の帳票イメージデータから得たキーワード「北海道」、「札幌市」、および、「市民税」を含むレコードを１つ特定できることとなる。
【００６３】
上述の照合の結果、ｓ２０で抽出したレコード群における各レコードが規定するキーワードと、ｓ２２で特定したキーワードとが一致しなかった場合（ｓ２４：ｎ）、税公金サーバ１００は、当該締対象の取引について、行員による確認作業の対象である旨（図９の
画面１０００参照）を、事務センタにおける締処理の担当者等の端末に通知し（ｓ２５）、処理を終了する。
【００６４】
他方、上述の照合の結果、ｓ２０で抽出したレコード群における各レコードのいずれかが規定するキーワードと、ｓ２２で特定したキーワードとが一致した場合（ｓ２４：ｙ）、税公金サーバ１００は、当該一致が見られた締対象の取引について、締処理に関する所定の完了処理（例：取引管理用のＤＢ等において、対象取引に対して締完了のステータス値を付与する）を実行し（ｓ２６）、処理を終了する。
【００６５】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、事務センタにおける膨大な締作業を効率的なものとできる。
【００６６】
なお、本実施形態の事務センタ運用支援技術では、金融機関における通常の営業時間帯（例：１５時まで）に、顧客が提示した帳票を高機能ＡＴＭで処理することで、当該顧客の所望取引に関する手続を行っている状況を想定する。この営業時間帯における、帳票を介した取引に関しては、当該帳票に対する高機能ＡＴＭでのイメージデータ取得および当該イメージデータからの文字認識（第１の認識エンジンによる）の各動作が実行され、帳票上の記載内容が認識される。高機能ＡＴＭまたは税公金サーバは、上述のように認識された記載内容が含むキーワードを、上述の帳票特定ナレッジに照合して、帳票の取扱種別（帳票の識別情報）を特定する。また、税公金サーバまたは高機能ＡＴＭは、特定した取扱種別を受付可否ナレッジに照合して、当該帳票の事務運用を決定・実行することとなる。上述の一連の手順に伴って得られた、各帳票の取扱種別およびイメージデータは、少なくとも上述の税公金サーバに保持される。
【００６７】
一方、上述の金融機関における営業時間後（例：１５時以降）には、事務センタでの締処理として、税公金サーバが、例えば、その日一日分の高機能ＡＴＭでの帳票処理を伴う取引、を締処理の対象取引とし、対応する帳票に関して得ている取扱種別を記憶部より取得し、この取扱種別に対応するレコード群（帳票群における各帳票の属性情報）を帳票特定ナレッジから抽出する。ここで抽出するレコード群は、締処理に用いる第２の認識エンジンによる文字認識対象の母集団となる。
【００６８】
そこで、税公金サーバは、上述の営業時間帯に用いていた第１の認識エンジンとは異なる第２の認識エンジンにより、締対象の取引の帳票のイメージデータに対する認識処理を実行して、当該帳票の記載内容が含むキーワード（属性情報）を特定する。また、税公金サーバは、上述のレコード群における各レコードが規定するキーワードと、締対象の取引の帳票に関して特定したキーワードとを照合して、レコード群における各レコードのいずれかとキーワードが一致した締対象の取引について、締処理に関する所定の完了処理（例：取引管理用のＤＢ等において、対象取引に対して締完了のステータス値を付与する）を実行することとなる。
【００６９】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態
の事務センタ運用支援システムにおいて、前記演算部は、前記照合の結果、前記帳票群における各帳票のいずれとも属性情報が一致しない対象取引を、人員による確認対象として特定し、当該対象取引に関する情報を所定装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００７０】
これによれば、上述の照合までの一連の処理によって締処理が完了となった取引とは異なり、人員による確認作業が必要な取引（例：帳票の記載内容が認識エンジンにより誤認識されていたことによる、誤った内容で行われた取引）を効率的に特定し、こうした取引のみを（事務センタにおける）人員の確認作業対象とできる。ひいては、事務センタにおける膨大な締作業をより効率的なものとできる。
【００７１】
また、本実施形態の事務センタ運用支援システムにおいて、前記演算部は、前記第１の認識エンジンとは特徴抽出アルゴリズムが異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行するものである、としてもよい。
【００７２】
これによれば、例えば、第１および第２の各認識エンジンとして異なる文字認識ソフトウェアを採用しても、両者の特徴抽出アルゴリズムの差が大きくない、といった場合と異なり、異なる側面からイメージデータに対する文字認識を行い、締作業の精度を更に良好なものとできる。ひいては、事務センタにおける膨大な締作業をより効率的なものとできる。
【００７３】
また、本実施形態の事務センタ運用支援方法において、前記情報処理システムが、前記照合の結果、前記帳票群における各帳票のいずれとも属性情報が一致しない対象取引を、人員による確認対象として特定し、当該対象取引に関する情報を所定装置を出力する処理を更に実行する、としてもよい。
【００７４】
また、本実施形態の事務センタ運用支援方法において、前記情報処理システムが、前記第１の認識エンジンとは特徴抽出アルゴリズムが異なる第２の認識エンジンにより、前記対象取引の帳票の前記イメージデータに対する認識処理を実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１    ネットワーク
１０  事務センタ運用支援システム
１００  税公金サーバ
１０１  記憶部
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算部
１０５  通信部
１２５  帳票特定ナレッジ（帳票情報）
１２６  帳票イメージデータ
１２７  取引識別情報
１２８  受付可否ナレッジ
２００  高機能ＡＴＭ
２０１  記憶部
２０２  プログラム
２０３  メモリ
２０４  演算部
２０５  入力部
２０６  出力部
２０７  通信部
２０８  スキャナユニット
２０９  プリントユニット
２２５  帳票特定ナレッジ（帳票情報）
２２６  帳票イメージデータ
２２７  取引識別情報
２２８  受付可否ナレッジ
【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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