(57)【要約】支出財布の商業的サイズ（”ＣＳｏＳＷ”）は、現金を含みバーターされるものを除く会社の総企業関連支出である。財布の商業的占有率は（”ＣＳｏＷ”）は、特定の金融会社によって捕捉されている支出財布の一部である。モデリング方法は、種々のデータソースを利用して会社の支出能力を説明する出力を提供する。支出能力は、種々の用途のために、会社の格付けおよび／または評価を提供することに用い得る。顧客行動をモデリングする方法は、潜在的および実際の顧客（個々の消費者または企業のいずれでもよい）の両方に適用可能であり、トレードラインデータソースから過去の期間に渡る彼らの支出（消費者の財布のサイズと呼ぶ場合もある）を判定する。
2009503748.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
会社の支出能力を見積もる方法であって、
（ａ）  該会社の財務諸表データを取得することと、
（ｂ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｃ）  該会社の総企業支出を計算することと、
（ｄ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと
を含む、方法。
【請求項２】
前記工程（ａ）が、商業的に引受けられた企業のデータベースから財務諸表データを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程（ａ）が、Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅデータベースから財務諸表データを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記工程（ｃ）が、前記会社のカード利用可能な業務経費に、該会社によって販売された商品の経費を付加することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記工程（ｄ）が、前記会社の総業務経費とカード利用可能な業務経費比率との積に、該会社によって販売された商品の経費を付加することを含み、該カード利用可能な業務経費比率は、該会社の総業務経費のうちでカード利用可能なものの割合である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
（ｅ）  特定の金融機関に対する財布の占有率を見積もることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
会社の支出能力を見積もるシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を記憶するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
該会社の財務諸表データを取得することと、
該財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
該会社の総企業支出を計算することと、
該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項８】
財務諸表データを取得することを前記プロセッサに命令する前記命令は、商業的に引受けられた企業のデータベースから財務諸表データを取得することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
財務諸表データを取得することを前記プロセッサに命令する前記命令は、Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅデータベースから財務諸表データを取得することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
総企業支出を計算することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社のカード利用可能な業務経費に、該会社によって販売された商品の経費を付加することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
見積もることを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の総業務経費とカード利用可能な業務経費比率との積に、該会社によって販売された商品の経費を付加することを該プロセッサに命令する命令を含み、
該カード利用可能な業務経費比率は、該会社の総業務経費のうちでカード利用可能なものの割合である、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
特定の金融機関に対する財布の占有率を見積もることを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
保険リスクを決定する方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種の支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の前記支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて保険リスクを決定することと
を含む、方法。
【請求項１４】
（ｄ）  前記保険リスクに基づいて、前記会社に保険を販売するか否かを決定することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
（ｄ）  前記保険リスクに基づいて、前記会社に保険を販売する量を決定することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
（ｄ）  前記保険リスクに基づいて、前記会社と保険契約を結ぶために保険料の額を決定することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
（ｄ）  前記保険リスクに基づいて、保険料に対する支払い額を決定することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
（ｄ）  前記保険リスクに基づいて、前記会社によって保持される保険契約をいつ解約するかを決定することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記保険がキーマン保険である、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記会社がプロバイダの顧客であり、前記保険リスクが該プロバイダに対して決定される、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
工程（ｂ）が、前記支出財布の商業サイズをスコアとして出力することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
前記会社の財布の占有率を見積もることをさらに含み、
工程（ｃ）が、該会社に対する該財布の占有率に基づいて、保険リスクを決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
保険リスクを決定するシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の前記支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、保険リスクを決定することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項２４】
前記保険リスクに基づいて、前記会社に保険を販売するか否かを決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記保険リスクに基づいて、前記会社に保険を販売する量を決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記保険リスクに基づいて、前記会社と保険契約を結ぶために保険料の額を決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
前記保険リスクに基づいて、保険料に対する支払い額を決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２８】
前記保険リスクに基づいて、前記会社によって保持される保険契約をいつ解約するかを決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２９】
前記保険がキーマン保険である、請求項２３に記載のシステム。
【請求項３０】
前記会社がプロバイダの顧客であり、前記保険リスクが該プロバイダに対して決定される、請求項２３に記載のシステム。
【請求項３１】
前記プロセッサに見積もることを命令する前記命令は、
前記支出財布の商業サイズをスコアとして出力することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項３２】
前記会社の財布の占有率を見積もる命令をさらに含み、
保険リスクを決定することを該プロセッサに命令する前記命令は、該会社に対する該財布の占有率に基づいて、保険リスクを決定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項３３】
ベンダを管理する方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンの該モデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、ベンダリスト上の該会社の包含を管理することと
を含む、方法。
【請求項３４】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、認証されたベンダリスト上の該会社の包含を管理することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
（ｄ）  前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、ベンダリスト上の該会社の保持および削除を管理することをさらに含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、認証されたベンダリスト上に該会社を含むか否かを判定することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３７】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に契約を授与することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３８】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に契約履行保証を要求するか否かを判定することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３９】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記契約履行保証の額を決定することを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
工程（ｂ）が、前記支出財布の商業的サイズをスコアとして出力することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４１】
（ｄ）  前記会社に対する財布の占有率を見積もる工程をさらに含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４２】
ベンダを管理するシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種の支出パターンをモデリングすることと、
会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、ベンダリスト上の該会社の包含を管理することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項４３】
ベンダリスト上の前記会社の包含を管理することを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
該会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、認証されたベンダリスト上の該会社の包含を管理することを該プロセッサに命令する処理命令をさらに含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記ベンダリスト上の該会社の保持と削除とを管理することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４５】
包含を管理する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、認証されたベンダリスト上に該会社を含むか否かを判定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４６】
包含を管理する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に契約を授与することを前記プロセッサに命令する命令を含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４７】
包含を管理する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に契約履行保証を要求するか否かを判定することを前記プロセッサに命令する命令を含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４８】
包含を管理する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記契約履行保証の額を決定することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
見積もることを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記支出財布の商業的サイズをスコアとして出力することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項５０】
前記会社に対する財布の占有率を見積もることを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項５１】
ビジネス展望を格付けする方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の支出財布の商業的サイズに基づいて、企業格付けを発行することと
を含む、方法。
【請求項５２】
前記企業格付けが前記会社に対して発行される、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づく企業格付けと該会社の歴史的財務情報とを発行することを含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記会社がプロバイダの顧客であり、前記企業格付けが該プロバイダに対して決定される、請求項５１に記載の方法。
【請求項５５】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づく前記プロバイダに対する企業格付けと該プロバイダの歴史的財務情報とを発行することを含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、既存の企業格付けを更新することを含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５７】
工程（ｂ）が、前記支出財布の商業的サイズをスコアとして出力することを含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５８】
（ｄ）  前記会社に対する財布の占有率を見積もることをさらに含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５９】
ビジネス展望を格付けするシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
前記会社の財務諸表データと前記会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、企業格付けを発行することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項６０】
前記企業格付けが前記会社に対して発行される、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６１】
企業格付けを発行することを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づく企業格付けと該会社の歴史的財務情報を発行することとを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項６０に記載のシステム。
【請求項６２】
前記会社がプロバイダの顧客であり、前記企業格付けが前記プロバイダに対して発行される、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６３】
企業格付けを発行することを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づく前記プロバイダに対する企業格付けと、    該プロバイダの歴史的財務情報とを発行することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項６２に記載のシステム。
【請求項６４】
企業格付けを発行することを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、既存の企業格付けを更新することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６５】
見積もることを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記支出財布の商業サイズをスコアとして出力することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６６】
前記会社に対する財布の占有率を見積もることを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項５９に記載のシステム。
【請求項６７】
投資媒体を管理する方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該投資媒体内の証券の含有を管理することと
を含む、方法。
【請求項６８】
（ｄ）  前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内の証券の保持と処分とを管理する工程をさらに含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内に前記会社の証券を含むか否かを判定することを含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７０】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内に含まれる前記会社の証券を販売するか否かを判定することを含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７１】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記会社の証券を空売りするか否かを判定することを含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７２】
支出財布の商業的サイズが見積もられた前記会社が、前記投資媒体内にその証券が含まれたプロバイダの顧客である、請求項６７に記載の方法。
【請求項７３】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内に前記プロバイダの証券を含むか否かを判定することを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内の多数の前記プロバイダを増大、減少、または空売りするか否かを判定することを含む、請求項７２に記載の方法
【請求項７５】
工程（ｂ）が、前記支出財布の商業的サイズをスコアとして出力することを含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７６】
（ｄ）  前記会社に対する財布の占有率を見積もることをさらに含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７７】
投資媒体を管理するシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて前記投資媒体内の証券の含有を管理することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項７８】
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内の証券の保持と処分とを管理することを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項７９】
前記投資媒体内の証券の含有を管理することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該投資媒体内に該会社の証券を含むか否かを判定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８０】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内に含まれる該会社の証券を空売りするか否かを判定することを含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８１】
前記投資媒体内の証券の含有を管理することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該投資媒体内に含まれる該会社の証券を販売するか否かを判定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８２】
支出財布の商業的サイズが見積もられた前記会社が、前記投資媒体内にその証券が含まれたプロバイダの顧客である、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８３】
前記投資媒体内の証券の含有を管理することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該投資媒体内に前記プロバイダの証券を含むか否かを判定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項８２に記載のシステム。
【請求項８４】
前記投資媒体内の証券の含有を管理することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、前記投資媒体内の多数の前記プロバイダを増大、減少、または空売りするか否かを判定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項８２に記載のシステム。
【請求項８５】
見積もることを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記支出財布の商業サイズをスコアとして出力することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８６】
前記会社に対する財布の占有率を見積もることを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項７７に記載のシステム。
【請求項８７】
会社に関する貸付の決定を管理する方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて、業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  前記会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に関する貸付経過の行動を決定することと
を含む、方法。
【請求項８８】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に貸付を行うか否かを判定することを含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項８９】
工程（ｃ）が、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社の収益が増加する可能性があるか否かを判定することと、
該会社の収益が増加する可能性がある場合に、商品に関して該会社にターゲティングすることと
を含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項９０】
前記会社が既存の顧客である、請求項８７に記載の方法。
【請求項９１】
工程（ｂ）が、前記支出財布の商業的サイズをスコアとして出力することを含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項９２】
工程（ｃ）が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社の不使用のクレジットラインを廃止することを含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項９３】
工程（ｃ）が、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、焦げ付きの可能性がある該会社に関する貸付を特定することと、
該特定された貸付を売却することと
を含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項９４】
（ｄ）  前記会社に対する財布の占有率を見積もることをさらに含む、請求項８７に記載の方法。
【請求項９５】
会社に関する貸付の決定を管理するシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に関する貸付経過の行動を決定することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項９６】
貸付経過の行動を決定することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に貸付を行うか否かを判定することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項９７】
貸付経過の行動を決定することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社の収益が増加する可能性があるかどうかを判定し、
該会社の収益が増加する可能性がある場合に、商品に関して該会社にターゲティングすることを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項９８】
前記会社が既存の顧客である、請求項９５に記載のシステム。
【請求項９９】
見積もることを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記支出財布の商業サイズをスコアとして出力することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項１００】
貸付経過の行動を決定することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社の不使用のクレジットラインを廃止することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項１０１】
貸付経過の行動を決定することを前記プロセッサに命令する前記命令は、
前記会社の前記支出財布の商業的サイズに基づいて、焦げ付きの可能性がある該会社に関する貸付を特定し、
該特定された貸付を売却することを該プロセッサに命令する命令を含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項１０２】
前記会社に対する財布の占有率を見積もることを前記プロセッサに命令する命令をさらに含む、請求項９５に記載のシステム。
【請求項１０３】
会社のビジネス展望を見積もる方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に非公開投資をするための戦略を開発することと
を含む、方法。
【請求項１０４】
前記開発する工程が、前記会社に非公開投資をするか否かを決定することを含む、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０５】
前記開発する工程が、前記会社に対する投資をどのように構築するかを決定することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
【請求項１０６】
前記開発する工程が、前記会社を非公開投資に保持するか否かを決定することを含む、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０７】
前記開発する工程が、前記会社に付加的な投資をするか否かを決定することを含む、請求項１０６に記載の方法。
【請求項１０８】
会社のビジネス展望を見積もる方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  他の会社のデータを確認するために、該会社の該支出財布の商業的サイズを用いることと
を含む、方法。
【請求項１０９】
前記用いる工程が、アナリストのデータを確認するために、前記会社の前記支出財布の商業的サイズを用いることを含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】
前記用いる工程が、市場データを確認するために、前記会社の前記支出財布の商業的サイズを用いることを含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１１】
前記用いる工程が、財務データを確認するために、前記会社の前記支出財布の商業的サイズを用いることを含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１２】
前記用いる工程が、業種データを確認するために、前記会社の前記支出財布の商業的サイズを用いることを含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１３】
会社のビジネス展望を見積もる方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社を評価するために、該会社の該支出財布の商業的サイズを用いることと
を含む、方法。
【請求項１１４】
市場のベンダを格付けする方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該ベンダの財務諸表データと該ベンダの総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該ベンダの支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該ベンダの該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ベンダを格付けすることと
を含む、方法。
【請求項１１５】
前記市場に前記格付けを提供することをさらに含む、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
前記市場は、前記ベンダが取引を行うオンライン市場であり、前記格付けが該オンライン市場に提供される、請求項１１５に記載の方法。
【請求項１１７】
前記市場に前記ベンダの付加的な格付けを提供することをさらに含む、請求項１１６に記載の方法。
【請求項１１８】
前記市場に前記ベンダの付加的な格付けを提供することをさらに含み、該付加的な格付けが顧客満足度情報を含む、請求項１１７に記載の方法。
【請求項１１９】
オンライン市場の複数のベンダを格付けする方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  各ベンダに対して、該ベンダの財務諸表データと該ベンダの総企業支出と該業種支出パターンのモデルに基づいて、該ベンダの支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  各ベンダに対して、該ベンダの該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ベンダを格付けすることと、
（ｄ）  各ベンダに対して、該オンライン市場の該格付けを提供することと
を含む、方法。
【請求項１２０】
各ベンダに対して、前記オンライン市場で該ベンダと順調な関係を保持するか否かを判定するために、前記各格付けを用いることをさらに含む、請求項１１９に記載の方法。
【請求項１２１】
前記オンライン市場に各ベンダの付加的な格付けを提供することをさらに含む、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２２】
前記付加的な格付けを提供する工程が、前記オンライン市場に各ベンダの付加的な格付けを提供することを含み、該付加的な格付けが顧客満足度情報を含む、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２３】
市場におけるベンダを格付けするコンピュータベースのシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
該ベンダの財務諸表データと該ベンダの総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該ベンダの支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該ベンダの該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ベンダを格付けすることと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項１２４】
前記メモリは、前記プロセッサに前記格付けを前記市場に提供することを命令する処理命令をさらに格納する、請求項１２３に記載のシステム。
【請求項１２５】
ビジネスに関する報告書を向上させる方法であって、
（ａ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｂ）  該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｃ）  該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を該報告書に含むことと
を含む、方法。
【請求項１２６】
前記含む工程が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該報告書が登録式会社データベースからの情報を含む、請求項１２５に記載の方法。
【請求項１２７】
前記含む工程が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該報告書が登録式金融データベースからの情報を含む、請求項１２６に記載の方法。
【請求項１２８】
前記含む工程が、前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該指標がスコアであり、該スコアが信用履歴を示す付加的なスコアと組み合わされている、請求項１２６に記載の方法。
【請求項１２９】
会社に関する報告書を向上させるコンピュータベースのシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を該報告書に含むことと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項１３０】
前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を前記報告書に含むことを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該報告書が登録式の会社データベースからの情報を含む、請求項１２９に記載のシステム。
【請求項１３１】
前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を前記報告書に含むことを前記プロセッサに命令する前記処理命令は、
該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該報告書が登録式の金融データベースからの情報を含む、請求項１２９に記載のシステム。
【請求項１３２】
前記プロセッサに前記会社の前記支出財布の商業的サイズの指標を前記報告書に含むように命令する前記処理命令は、
該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を報告書に含むことを含み、該指標がスコアであり、該スコアが信用履歴を示す付加的なスコアと組み合わされている、請求項１２９に記載のシステム。
【請求項１３３】
投資ファンドを格付けする方法であって、
（ａ）  業種と関連付けされた、該ファンドが投資されている可能性のある会社を鑑定することと、
（ｂ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｃ）  特定された会社の各々に対し、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｄ）  該特定された会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ファンドの格付けを提供することと
を含む、方法。
【請求項１３４】
前記投資ファンドが業種特異のファンドであり、前記鑑定する工程が、主として単一の業種と関連付けられた、該ファンドが投資されている可能性のある会社を特定する工程を含む、請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３５】
前記投資ファンドが複数の業種からの会社に投資されており、
各業種に対し、工程（ａ）から（ｄ）を繰返すことと、
複合のファンド格付けを生成するために、該格付けを結び付けることと
を含む、請求項１３３に記載の方法。
【請求項１３６】
投資ファンドを格付けするコンピュータベースのシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
業種と関連付けられた、該ファンドが投資されている可能性のある会社を特定し、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
特定された会社の各々に対して、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該特定された会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ファンドの格付けを提供することと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項１３７】
前記投資ファンドが複数の業種からの会社に投資しており、前記複数の命令が、
各業種に対して格付けを提供することと、
複合のファンド格付けを生成するために該格付けを結び付けることと
を前記プロセッサにさらに命令する、請求項１３６に記載のシステム。
【請求項１３８】
マーケティングターゲットの鑑定と格付けとをする方法であって、
（ａ）  マーケティングターゲットの可能性がある会社を鑑定することと、
（ｂ）  財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
（ｃ）  各会社に対して、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
（ｄ）  該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、各会社を格付けすることと
を含む、方法。
【請求項１３９】
前記特定する工程が、以下のパラメータ：位置、サイズ、収入および業種のうちの少なくとも１つに基づいて、マーケティングターゲットの可能性がある会社を特定する工程を含む、請求項１３８に記載の方法。
【請求項１４０】
前記マーケティングターゲットの優先順位を付けるために前記格付けを用いる工程をさらに含む、請求項１３８に記載の方法。
【請求項１４１】
マーケティングターゲットの特定と格付けとをするコンピュータベースのシステムであって、
プロセッサと、
該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリと
を備え、
該複数の処理命令は、
マーケティングターゲットの可能性がある会社を特定することと、
財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、
各会社に対して、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、
該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、各会社を格付けすることと
を該プロセッサに命令する、システム。
【請求項１４２】
マーケティングターゲットの可能性がある会社を特定することを前記プロセッサに命令する前記複数の命令は、以下のパラメータ：位置、サイズ、収入および業種のうちの少なくとも１つに基づいて、マーケティングターゲットの可能性がある会社を特定する命令を含む、請求項１４１に記載のシステム。
【請求項１４３】
前記プロセッサに命令する前記複数の命令は、前記格付けに基づいて、前記マーケティングターゲットの優先順位を付ける命令を含む、請求項１４１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般的に財務データ処理に関し、特に、クレジットスコアリング、顧客プロファイリング、顧客製品提供ターゲティング、ならびに商業信用行動分析およびモデリングに関する。
【背景技術】
【０００２】
本開示の目的のために、中間市場営利団体、サービス機関、フランチャイズ、小規模会社およびパートナーシップならびに個人事業体を、企業または会社と呼ぶ。これらの用語は、企業体の依頼人も含む。消費者および／または企業がより大きな購買力を有する場合に、より多く支出するのは自明である。それゆえに、企業または消費者の支出能力を正確に見積もる能力によって、金融機関（信販会社、貸金業者、またはあらゆる消費者もしくは企業のサービス会社等）は、債務不履行のリスクを過度に増大させることなく、可能性の有る見込み客をうまくターゲットにして、企業間（”Ｂ２Ｂ”）または企業消費者間（”Ｂ２Ｃ”）の取引量を増大させるあらゆる機会を特定することが可能になる。この方法で付加的な消費者および／または商業の消費を引き付けることによって、次に、そのような金融機関の収益を、主として受取った取引手数料および利子支払いの増大という形で増加させることができる。従って、購買力を正確に見積もることが可能なモデルは、多数の金融機関および他の金融サービス会社にとって至上の利益である。
【０００３】
見積もるための限定された能力は、行動を、企業または消費者の購入が以前利用できた商品とサービスに費やす。例えば、金融機関は自身の持つ顧客の口座の残高を単純にモニタすることができる。貸方残高がより低い場合、次に金融機関は対応する顧客がより大きな購買力を現在有すると推測可能である。しかしながら、多くの場合、低い残高が別の口座に残高移動させた結果であるかどうかを確認することは困難である。そのような残高移動は、顧客の支出能力が全く増加していないことを意味し、そのため、この顧客行動の単純なモデルは欠点を有する。
【０００４】
あらゆる顧客の購買力の完全な情勢を獲得するために、信用口座、当座預金口座および普通預金口座、投資ポートフォリオ等を含む全ての顧客の金融口座を詳細に調べる必要がある。しかしながら、顧客の大部分はそのような口座を同じ金融機関に保持しておらず、また、他の金融機関からの詳細な金融情報にアクセスすることは、プライバシー法、情報開示ポリシーおよび安全保障問題によって制限される。
【０００５】
信用調査所等からの限定的で不完全な消費者情報が、集合および個々の消費者レベルで存在する。そのような記録の表面から残高の移動を整合的に識別するのは不可能に近いため、以前は、この情報は消費者の実際の支出能力の正確な見積もりを獲得するのに充分でなかった。
【０００６】
同様に、企業および／または企業体の依頼人等の法人の顧客に関する支出能力を鑑定することは金融機関にとって有用であり得る。そのような鑑定によって、金融機関は、支出能力を有する可能性が非常に高く、その金融機関に関連する取引口座上でクレジットカード支出を増大させる可能性が最も高い法人企業および／または依頼人を正確にターゲットにすることを可能にする。しかしながら、法人支出情報上のデータも限定的に存在しており、企業の財布のサイズおよび占有率を鑑定し、予測するのは非常に難しい。
【０００７】
従って、既存技術の特定の問題を解決する、個人および法人の消費者の支出行動をモデリングするための方法および装置に対する必要性が存在する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
顧客行動をモデリングするための方法は、潜在的および実際の顧客（個々の消費者または企業のいずれでもよい）の両方に適用可能であり、トレードラインデータソースから過去の期間内の彼らの支出（本明細書では、消費者の財布のサイズと呼ぶ場合もある）を判定する。トレードラインまたは口座の種類による財布の占有率も同様に判定し得る。最高レベルでは、財布のサイズが消費者または企業の総支出によって示され、財布の占有率は、顧客がいかに異なる支払い手段を用いているかを示す。
【０００９】
種々の実施形態において、消費者または企業の行動をモデリングするための方法および装置は、複数の異なる顧客に対する個々または集合の顧客データを受信することを含む。顧客情報は、例えば、時系列のトレードラインデータ、企業財務諸表データ、企業もしくは消費者パネルデータ、および内部顧客データを含んでよい。次に、消費者または企業の支出パターンの１つ以上のモデルが、消費者または企業の１つ以上のカテゴリについてのデータに基づいて導出される。カテゴリは、支出レベル、支出行動、トレードラインユーザおよびトレードラインの種類に基づいてもよい。
【００１０】
種々の実施形態において、上記の消費者行動のモデルに依存する、個々の消費者の支出レベルを見積もるための方法および装置が次に提供される。モデルを用いた出力を作成するために、個々の見込み客および顧客に関する財布のサイズの計算が、信用調査所のデータソースから導出される。
【００１１】
信用口座への残高移動が、種々のアルゴリズムに従って、トレードラインデータに基づいて鑑定され、あらゆる鑑定された残高移動額が支出計算から除外される。残高移動の鑑定によって、支出を反映するように残高データをより正確に利用することが可能になる。
【００１２】
この方法によって支出レベルが確実に鑑定できる場合、顧客関係をより効果的に管理するように顧客を分類して、そこから収益性を増加させることができる。例えば、財布の占有率のスコアは、小切手を保証するか否かを判定するためのパラメータとして用いることができる。財布の占有率は、収入がおそらく増大したために多くの小切手を書く低リスクの顧客と、対応する収入も消費もなしにより多くの小切手を書く高リスクの顧客との間で差別化をするために用いることができる。
【００１３】
同様に、企業財務諸表データは、商業クレジットカードを用いて処理され得る会社の総企業支出を鑑定および計算するのに用いることができる。次に、支出類似回帰モデルが、信用ネットワークの顧客および見込み客に対し、年次の財布の商業的サイズ（ＣＳＯＷ）または支出財布の商業的サイズ（ＣＳＯＳＷ）の値を見積もるために開発され得る。この方法は、種々の業界の会社に関する正確な財務諸表データを取得するために、他のソースの中でもとりわけ、ＩＲＳウェブサイトの公的に利用可能な税金統計データおよび商業的に引受けられた企業のＨｉｇｈ  Ｂａｌａｎｃｅ  Ｒｅｕｎｄｅｒｗｒｉｔｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（”ＨＢＲＵ”）データベースに依存する。一度、会社の支出財布のサイズが判定されると、その会社の財布のカード可能な占有率も見積もることができる。
【００１４】
一実施形態では、会社の支出能力を見積もる方法は、該会社の財務諸表データを取得することと；該財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと；該会社の総企業支出を計算することと；該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、を含む。財務諸表データは、例えば、商業的に引受けられた企業のデータベースまたはＩｎｔｅｒｎａｌ  Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅデータベースから取得し得る。会社の支出能力を見積もるシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を記憶するメモリとを備え、該複数の処理命令は、該会社の財務諸表データを取得することと、該財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該会社の総企業支出を計算することと、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることとを該プロセッサに命令する、システムである。コンピュータプログラム製品は、コンピュータに会社の支出能力を見積もらせるためにその中に記憶された制御論理を有するコンピュータ利用可能な媒体を含み、該制御論理は；該コンピュータに該会社の財務諸表データを取得させるための第１のコンピュータ可読プログラムコード手段と；該コンピュータに財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングさせるための第２のコンピュータ可読プログラムコード手段と；該コンピュータに該会社の総企業支出を計算させるための第３のコンピュータ可読プログラムコード手段と；該コンピュータに前記会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もらせるための第４のコンピュータ可読プログラムコード手段と；を含む。
【００１５】
別の実施形態では、保険会社が、顧客のリスクレベルを決定し、見込み客を鑑定するためにこの情報を用いることができる。この情報は、顧客に対する価格構成を決定するのにも用いることが可能である。一実施形態では、保険リスクを決定するための方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の支出財布の商業的サイズに基づいて保険リスクを決定することと、を含む。  保険リスクを決定するシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の前記支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、保険リスクを決定することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００１６】
別の実施形態では、政府機関、調達部門、および中小企業を庇護する他のものは、契約を授与するべき企業および拒否するべき企業を決定するために、ＣＳＯＷ情報を用いることが可能である。この情報は、認証されたベンダリストを管理するためにも用いることができる。ベンダを管理する方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいてベンダリスト上の該会社の包含を管理することと、を含む。ベンダを管理するシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種の支出パターンをモデリングすることと、会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、ベンダリスト上の該会社の包含を管理することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００１７】
さらに別の実施形態では、リサーチアナリストが、格付けされた会社の包括的で堅固な指標を提供するために、ＣＳＯＷ情報を用いることができる。ビジネス展望を格付けする方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて企業格付けを発行することと、を含む。ビジネス展望を格付けするシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、前記会社の財務諸表データと前記会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、企業格付けを発行することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００１８】
別の実施形態では、投資信託マネージャ等の投資媒体のマネージャが、株の銘柄選びで買う、売る、または空売りをする際に、この情報を考慮するパラメータの１つとして用いることができる。投資マネージャも、彼らのポートフォリオ内でいずれの株が価格の下落をしてしまう可能性があるのかを予測するために、この情報を用いることができる。投資媒体を管理する方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて該投資媒体内の証券の含有を管理することと、を含む。投資媒体を管理するシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて前記投資媒体内の証券の含有を管理することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００１９】
さらに別の実施形態では、銀行および貸金業者が、いずれに貸出を行い、いずれを拒否するか決定するために、また、貸出または他の製品を動的な方法で価格付けるために、この情報を用いることができる。さらに、銀行および金貸し業者は、いずれの顧客が保持されるべきであるか決定し、また、いずれの貸出が焦げ付く可能性があるかを特定することができる。会社に関する貸付の決定を管理する方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて該会社に関する貸付経過の行動を決定することと、を含む。会社に関する貸付の決定を管理するシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該会社に関する貸付経過の行動を決定することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００２０】
別の実施形態では、非公開投資会社および中小企業に投資する他の投資家は、投資の間と、予測的投資を見積もるためとの両方で、小さい非公開会社をより正確に見積もるために、この情報を用いることができる。店頭販売証券取引システムも、顧客にリストアップされた会社のより正確な情報および／またはランキングを提供するために、この情報を用いることができる。会社のビジネス展望を見積もる方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて該会社に非公開投資をするための戦略を開発することと、を含む。会社の支出財布の商業的サイズは、アナリストデータ、市場データ、財務データ、および業種データ等、他の会社データを確認するのに用いることができる。
【００２１】
別の実施形態では、中小企業が自分のサービスを広告することを可能にするオンライン市場は、彼らのサイトにリストアップされたベンダのビジネス展望の指標を与える格付けを提供するために、この情報を用いることができる。さらに、そのような市場は、これらの情報を彼ら独自の内部的解析論と組み合わせて、単一の全体的な格付けを提供することができる。市場のベンダを格付けする方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該ベンダの支出財布の商業的サイズを、該ベンダの財務諸表データと該ベンダの総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該ベンダの該支出財布の商業的サイズに基づいて該ベンダを格付けすることと、を含む。市場は、ベンダが取引を行うオンライン市場であってよく、格付けがそのオンライン市場に提供される。市場におけるベンダを格付けするコンピュータベースのシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該ベンダの財務諸表データと該ベンダの総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該ベンダの支出財布の商業的サイズを見積もることと、該ベンダの該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ベンダを格付けすることとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００２２】
別の実施形態では、他の会社の財務情報のデータベースを提供する会社が、将来的に会社の支出がどの位なるかの可能性の指標を与えるために、支出財布モデルの財布の商業的占有率および／または商業的サイズによって提供されるスコアを用いることができる。会社に関する報告書を向上させる方法は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすること、該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を該報告書に含むことと、を含む。会社の報告書は、例えば、登録式財務データベース等の登録式の企業データベースを含み得る。  会社に関する報告書を向上させるコンピュータベースのシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズの指標を該報告書に含むこととを該プロセッサに命令する、システムである。
【００２３】
別の実施形態では、投資信託格付け会社が、特定の業種または部門内で投資されるファンドの業績を予測するために、この情報を使うことができる。さらに、投資信託は、しばしば、株の選択するためのガイドラインを提供するため、格付け会社は、この情報を用いてファンドのポートフォリオ内の会社の業績を予測することができる。投資ファンドを格付けする方法は、業種と関連付けされた、前記ファンドが投資されている可能性のある会社を特定することと、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、特定された会社の各々に対して、該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該特定された会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて該ファンドの格付けを提供することと、を含む。投資ファンドを格付けするコンピュータベースのシステムは、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、業種と関連付けられた、該ファンドが投資されている可能性のある会社を特定し、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、特定された会社の各々に対して、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルとに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該特定された会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、該ファンドの格付けを提供することとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００２４】
別の実施形態では、リストを販売するマーケティング会社が、それらのリストを名前および／または企業に対する１つ以上のデータベースから、所定の基準と合致するものを検索することによって集約する。それらのマーケット会社は、リスト上の各会社に対して予測の支出および／または収益を示すために、財布の商業的占有率および／または支出財布の商業的占有率のモデルを用いることができる。これによって、リストの買い手にとってそのリストがより有益なものになる。マーケティングターゲットの鑑定および格付けをする方法は、マーケティングターゲットの可能性がある会社を鑑定することと、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、各会社に対して、該会社の支出財布の商業的サイズを、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と業種支出パターンのモデルとに基づいて見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて各会社を格付けすることと、を含む。潜在的なマーケティングターゲットは、例えば、位置、サイズ、収益、または業種に基づいて鑑定される。次に、マーケティングターゲットの優先順位を付けるために格付けが用いられる。マーケティングターゲットの鑑定と格付けとをするコンピュータベースのシステムであって、プロセッサと、該プロセッサと通信するメモリであって、複数の処理命令を格納するメモリとを備え、該複数の処理命令は、マーケティングターゲットの可能性がある会社を特定することと、財務諸表データを含む個々および集合の会社データを用いて業種支出パターンをモデリングすることと、各会社に対して、該会社の財務諸表データと該会社の総企業支出と該業種支出パターンのモデルに基づいて、該会社の支出財布の商業的サイズを見積もることと、該会社の該支出財布の商業的サイズに基づいて、各会社を格付けすることとを該プロセッサに命令する、システムである。
【００２５】
本開示のさらなる態様は、以下で説明される種々の実施形態の詳述を添付の図面と共に検討することによって、より容易に理解できるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
特定の構成および配置が説明されるが、これは例示的な目的のみでなされていることを理解すべきである。当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに他の構成および配置を用い得ることを理解するであろう。当業者には、本発明が多種多様の他の用途に採用され得ることが明白であろう。
【００２７】
本発明の態様では、用語「企業」は、中間市場営利団体、フランチャイズ、小規模会社およびパートナーシップ、個人事業体、ならびにこれら企業体の依頼人等の株式非公開の企業体を示している。当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、本発明が顧客、企業、および株式公開会社に関連して用いられ得ることを理解する。
【００２８】
本明細書中では、以下の用語は以下の意味を有するものとする。消費者は個々の消費者および／または中小企業を示す。トレードまたはトレードラインは、信用貸付業者によって個々の顧客に発行された信用または料金の媒体を示す。トレードラインの種類には、限定ではなく例として、銀行ローン、クレジットカード口座、小売カード、クレジットの個人対象保険および車のローン／賃貸を含む。ここでの目的のために、用語クレジットカードは、特に言及する場合を除いてチャージカードを含むと解釈されるべきである。トレードラインデータは、例えば、顧客が口座を有する会社の名前、そのような口座が開設された日付、信用限度、口座の種類、期間に渡る残高、支払い履歴の概要等を含む、顧客の口座状態および稼動を示す。トレードラインデータは、大部分の実際の消費者が一般的に利用可能である。しかしながら、トレードラインデータは、顧客のプライバシー保護のために概して利用不可能である個々の取引データを含まない。トレードラインデータは、本明細書中で説明するように個々および集合の消費者支出パターンの両方の判定に用いられ得る。
【００２９】
消費者パネルデータは、通常、何百万もの参加した消費者の回答者によって提供される情報から消費者の支出パターンを評価する。そのような消費者パネルデータは、バージニア州のレストンのｃｏｍＳｃｏｒｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ社等の種々の消費者調査会社を介して利用可能である。消費者パネルデータは、クレジットリスクスコア、クレジットカードアプリケーションデータ、クレジットカード購入取引データ、クレジットカード明細書一覧、トレードラインの種類、残高、信用限度、購入、残高移動、キャッシングサービス、支払い、金融諸費用、年利および手数料を含んでよい。しかしながら、消費者パネルデータからのそのような個々の情報は、消費者パネルに加入した消費者に限定され、そのため、そのような詳細データは全ての消費者に対して利用可能でない可能性がある。
【００３０】
本明細書中での本発明の実施形態は、個々の消費者に関するものとして説明され得るが、当業者は、本発明の精神および範疇を逸脱することなしに、それらが中小企業および組織またはそれらの依頼人にも適用可能であることを理解するであろう。
【００３１】
（Ｉ．  消費者パネルデータおよびモデル開発／検証）
技術の進歩により、大量の時系列データを最小の経費で装置上に記憶、操作およびモデリングすることが可能になった。説明されるように、金融機関はこれらの技術的な進歩を、市場で現在利用可能な消費者データの種類に関連して、潜在的および実際の顧客の支出能力をより容易に見積もるのに利用し得る。消費者の財布のサイズを評価する信頼できる能力が導入され、それは総時系列および生のトレードラインデータが消費者の行動および特性をモデリングするのに用いられ、総計した行動に基づいて消費者のカテゴリが特定される。限定するもではないが、消費者パネルデータおよび内部消費者データを含む、モデリングされた消費者行動特性と、生のトレードライン時系列データとの使用によって、実際の消費者の支出行動を時間残高情報から導出することが可能になる。
【００３２】
さらに、インターネットチャンネルを介して提供される消費者パネルデータの出現によって、モデルの検証および改良のための実際の消費者の支出情報への連続的なアクセスがもたらされた。消費者メッセージおよび個々の取引データを有する消費者パネル情報を含む業界データは、モデルへの入力として、またその後の正確さの確認および検証のために用いることができる。顧客の体験を向上させ、増大した消費者の支出機会を鑑定および利用することによって、収入の伸びを増加させることを目的として、実際の消費者情報を用いてモデルが開発および改良される。
【００３３】
クレジットプロバイダまたは他の金融機関は、自身の蓄積した内部的財務レコードから導出される内部的所有顧客データを用いることがあり得る。そのような内部的データは、さらに実際の顧客の支出情報へのアクセスを提供し、総計した消費者支出モデルの開発、改良および検証、ならびに既存の個々の顧客モデルの適用性の確認に継続的に用いることができる。
【００３４】
市場の関心は長い間、消費者の売買申込みと一致させ、信用枠のサイズを指定するために、支出を理解することにあったが、消費者のライフサイクルに渡る財布のサイズ計算を用いた全体的な手法（即ち、収集を介した取得）は、これまでもたらされていない。上記で概説された種々のデータソースは、固有のモデル論理の開発および展開のための機会を提供し、以下でより詳述されるように、消費者の種々のカテゴリが集合および個々のデータから容易に鑑定され得る。本明細書でプロセスが開示されている特定の実施形態では、これらのモデルは、総計した支出行動に基づいて、仮に「トランザクタ」および「リボルバ」とラベル付けされた、特定の種類の顧客を鑑定し、次にこれらのカテゴリのうちの１つに該当する個々の顧客および見込み客を鑑定するのに用いることが可能である。これらのカテゴリに該当する消費者は、次に、消費者の支出能力のモデルの見積もりに基づいて相応の購買動機が提供され得る。
【００３５】
次に図１〜図３２を参照すると、本開示の同様の構成要素が同様の方法で示されており、消費者の購買能力を見積もるための方法およびシステムの種々の実施形態が、次に詳述される。
【００３６】
図１を参照すると、本明細書で説明されたような種々の消費者データの転送がその上で達成可能な例示的なコンピュータネットワーク１００が示されており、以下で説明する方法で、そのようなデータを処理するための種々の市販のコンピュータ構成要素のうちのいずれかが用いられている。そのような構成要素は、ＩＢＭ社によって一般的に製造され、金融機関等で作動しているようなコンピュータ、ワークステーションまたはサーバ等であり得る機関コンピュータ１０２を含んでよい。そして、機関コンピュータ１０２は、内部的および外部的に取得した個々または集合の消費者データを適切なメモリに記憶することと、種々の有用な機械語のうちのいずれかにより実装されるプログラミング命令を用いて本明細書で説明されるプロセスに従って、それを処理することを含め、本明細書で説明する機能を実行可能にする、適切な内部のハードウェア、ソフトウェア、プロセッシング、メモリ、およびネットワーク通信構成要素を有する。
【００３７】
そして機関コンピュータ１０２は、例えば、類似または互換する機能構成のコンピュータまたはサーバであり得る構成要素１０４、１０６、１０８、および１１０を含む任意の数の他の内部的または外部的なコンピューティング装置と機能的に連絡され得る。これらの構成要素１０４〜１１０は、本明細書で説明されるように、集合および個々の消費者データを収集および提供し、機関コンピュータ１０２によって処理および分析するためにそれを送信することが可能である。そのようなデータ送信は、例えばインターネット上、あるいはローカルエリアネットワーク、広域網ネットワーク、無線ネットワーク、光ファイバーネットワーク、またはこれらの任意の組み合わせもしくは相互接続等のあらゆる他の公知の通信インフラストラクチャによって行われてもよい。そのような通信は、多種多様の公知の方法のうちのいずれかで暗号化またはそれ以外の安全なフォーマットで送信され得る。
【００３８】
構成要素１０４〜１１０の各々は、共通または独立のエンティティで作動されてよい。本開示の範囲を限定するものではない例示的な一実施形態では、１つ以上のそのような構成要素１０４〜１１０が集合または個々の消費者トレードラインデータのプロバイダによって作動されてもよく、そのような例にはカリフォルニア州コスタメサのＥｘｐｅｒｉａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ社により提供されるサービスが含まれる（”Ｅｘｐｅｒｉａｎ”）。好ましくは、トレードラインレベルデータは、最高２４箇月以上の残高履歴と、実際の集合消費者行動支出パターンの大局的な見解を導出するのに用いられ得る種々の信用貸付業者により報告された口座についての情報を含む、トレードラインレベルでキャプチャされた信用特性と、を含む。
【００３９】
代替的に、またはそれに追加して、１つ以上の構成要素１０４〜１１０が同様に、バージニア州レストンのｃｏｍＳｃｏｒｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ社により一般的に提供されているもの（”ｃｏｍＳｃｏｒｅ”）等の個々または集合の消費者パネルデータのプロバイダによって作動されてもよい。消費者パネルデータは、種々の誘因と引き換えにそのようなデータ収集者に実際の支出データを提供する何百万もの消費者パネル参加者に関するより詳細および具体的な消費者支出情報を提供する。収集されたデータは、全て参加するパネリストの各々に対して、個々のレベルで、クレジットリスクスコア、オンラインクレジットカードアプリケーションデータ、オンラインクレジットカード購入取引データ、オンラインクレジットカード明細書一覧、クレジット取引の種類およびクレジット発行者、クレジット発行者コード、ポートフォリオレベル統計、信用調査所レポート、層データ、残高、信用限度、購入、残高移動、キャッシングサービス、支払い、金融所費用、口座の年利、および手数料のうち、任意の１つ以上含んでよい。種々の実施形態で、この種のデータがモデルの開発、改良および確認に用いられる。さらに、この種のデータは、そのような詳細な情報がトレードラインレベルでは提供されないため、そのような目的に対して単独でトレードラインレベルデータを超えて有利である。そのような詳細な消費者パネルデータを単独でモデルを生成するのに用いることが可能だが、さらなる改良なしには残りの消費者市場に対して完全に正確ではない可能性がある。消費者パネルデータは、モデル導出および開発のための集合消費者データを生成するのにも用い得る。
【００４０】
さらに、モデルへの入力の別のソースは、機関自身の所有する顧客の内部的な支出および支払い履歴であってよい。そのような内部的データから、消費者パネルデータ同様に特異性のレベルで詳細な情報が取得され、特定されたトランザクタおよびリボルバの行動に基づいた消費者の分類を含め、モデルの開発、改良および検証に用いることができる。
【００４１】
図２を参照すると、本開示に従って集合消費者行動をモデリングするための例示的なプロセス２００のフローチャートが示されている。プロセス２００は、ステップ２０２で開始し、時系列トレードラインデータと消費者パネルデータと内部的消費者財務データとを含む個々および集合の消費者データが、既述したデータソースのうちのいずれかから消費者行動モデルの入力として取得される。特定の実施形態では、個々および集合の消費者データが、種々の異なるデータフォーマットまたは構造で提供され、処理のために単一の有用なフォーマットまたは構造に集約され得る。
【００４２】
次に、ステップ２０４で、消費者支出行動パターンを決定するために個々および集合の消費者データが解析される。当業者は、モデルが消費者の支出行動を数学的に説明する式を含み得ることを容易に理解するであろう。容易に理解されるように、導出された特定の式は、それゆえに、導出に用いられた消費者データから得られた値に大きく依存する。しかしながら、提供されたデータに基づく例示のみを目的とするため、最初に、口座残高レベル、層プロフィール、家計収入レベルまたは他のあらゆる所望のカテゴリに基づいたカテゴリに消費者を分類することによって、消費者行動がモデリングされ得る。次に、これらカテゴリの各々に対して、消費者の各々に関する履歴の残高および取引情報が、１〜２年等、過去の期間に渡って追跡され得る。次にアルゴリズムが、公知の種々の数学的技術のうちのいずれかを用いて、調査された消費者の人口に対してその時間周期に渡っての集合消費者情報の分布の定式表現を決定するのに用いられ得る。次にこれらの式は、種々の利用可能な傾向分析アルゴリズムのうちのいずれかを用いて、カテゴリの各々に対して、１つ以上のモデルを導出または生成するのに用いられ得る（ステップ２０６）。モデルは、各カテゴリに対する以下の種類の集合消費者情報：平均残高、最大残高、残高の標準偏差、閾値によって変更する残高の百分率等を生じ得る。
【００４３】
最後に、ステップ２０８で、ネットワーク１００上で機関コンピュータ１０２によって連続的に付加的な集合および個々の消費者データが受信されるため、それに基づいて、導出されたモデルが時間とともに検証および改良される。実際の消費者取引レベル情報および詳細消費者情報パネルデータが計算され、個々の顧客に関する実際の消費者支出量（各月ごとに、口座の負債総和と口座へのあらゆる残高移動との間の差異として規定される）と、上記プロセス２００を用いてそのような消費者に対して見積もられた支出レベルと、を比較するのに用いられ得る。実際の量と見積もりの量との間で大きな誤差が示された場合には、モデルと用いられた式とが手動または自動でその誤差が減少するように改良される。これによって、時間と共に変動する実際の集合支出行動に適合する能力を有する順応性のあるモデルが可能になる。
【００４４】
図３の線図３００に示されるように、個々および／または集合データが提供された消費者の人口が解析のために、最初に、例えば、信用口座が流通している人々（例示的なデータの１７８万人の消費者のサンプルサイズで、１７２万人の消費者が示されている）と、滞納者である人々（そのような消費者が６万人示されている）との２つの大きなカテゴリに分類される。一実施形態では、滞納者の消費者がモデリングされる人口から切り捨てられ得る。
【００４５】
さらなる実施形態では、次に、流通している消費者の人口が、利用可能な残高情報の量およびそのような利用可能なデータ残高活動に基づいて、複数のさらなるカテゴリに再分割される。線図３００で示される例では、利用可能な残高情報の量が「＋」「０」および「？」の文字の文字列によって示される。各文字は、１箇月の利用可能なデータを示しており、いずれのデータが利用可能であるかについて、最も右の文字は最新の月を示し、最も左の文字は最古の月を示す。図３で示される例では、６つの文字の文字列が提供されており、各カテゴリについて６つの最新の月のデータを示す。「＋」の文字は、消費者の信用口座の残高が増大した月を示す。「０」の文字は、口座の残高が零の月を示し得る。「？」の文字は、残高データが利用不可能な月を示す。さらに、線図には各カテゴリに該当する消費者の数と、そのサンプルで示される消費者人口の百分率が提供されている。
【００４６】
さらなる実施形態では、モデリング行動から、特定のカテゴリの消費者だけが選択され得る。この選択は、時間と共に預金残高上で増大した支出を示すカテゴリに基づいてなされてよい。しかしながら、他のカテゴリが用いられ得ることも容易に理解されるべきである。図３は、モデリングのために選択された消費者の２つのカテゴリ３０２および３０４の例を示している。これらの集団は、少なくとも最新の３箇月の利用可能性を示し、これらの月の各々で残高が増大している。
【００４７】
図４を見ると、モデリングのために選択された図３のカテゴリ３０２および３０４の再分類を示す例示的な線図４００が示されている。示されている実施形態において、サブカテゴリは：最新の預金残高が４００ドル未満である消費者；最新の預金残高が４００ドルおよび１６００ドルの間である消費者；最新の預金残高が１６００ドルおよび５０００ドルの間である消費者；最新の預金残高が、例えば３箇月前の預金残高未満である消費者；例えば、最近の１２箇月の間の最大の預金残高の増加を、同じ期間の間の２番目に大きい預金残高の増加で除算した値が２未満である消費者；および最近の１２箇月の間の最大の預金残高の増加を、２番目に大きい預金残高の増加で除算した値が２より大きい消費者、を含み得る。他のサブカテゴリが用いられ得ることは容易に理解されるべきである。これらのサブカテゴリの各々は、それらの最後の月の残高レベルで規定される。各サブカテゴリに対して、サンプル人口からの消費者の数（百万人単位で）および人口の百分率も図４に示されている。
【００４８】
顧客の勘定残高が高すぎる場合には、そのような顧客は充分な支出能力を有する可能性が低いため、彼らの行動がモデリングできない可能性があり、所定の残高閾値が設定され得る。代替的に、または付加的に、そのような閾値を越える残高を有する消費者が、サンプルから完全に切り捨てられるよりはむしろ、さらにもう一度、再分類されてよい。図４に示される例では、閾値が５０００ドルであってよく、特定の履歴の残高活量を有する者だけ、即ち、現在の残高が３箇月前の残高よりも小さい消費者、または調査された期間での最大残高が所定のパラメータに合致する消費者が選択されてよい。他の閾値が用いられてもよく、また、提供される個々および集合の消費者データに依存してもよい。
【００４９】
上述したように、プロセス２００で生成されるモデルは、トレードラインおよび消費者パネルデータを用いて導出、検証および改良されてよい。Ｅｘｐｅｒｉａｎからのトレードラインデータ５００およびｃｏｍＳｃｏｒｅからの消費者パネルデータ５０２の例が図５に示されている。データ５００、５０２の各行は、１人の消費者のレコードを示し、数千ものそのようなレコードが一度に提供され得る。明細書５００は、３連続月における消費者口座の時間的な残高を示す（残高１、残高２および残高３）。データ５０２は、各消費者の購入量、最後の支払い額、過去の残高額および最新の残高を示す。そのような情報は、例えば、データ５０２が表示されるインターネットのウェブサイトまたはネットワークアドレスからのデータを（適切なアプリケーションプログラムインターフェースを用いて種々の公知の方法のうちのいずれかで）ページスクレイピングすることによって取得し得る。さらに、データ５００および５０２は、消費者識別によって整合され、データプロバイダのうちの１つ、または金融機関と無関係の他の第三者によって結合され得る。結合されたデータ５００および５０２を用いたモデルの検証が次に実行され、そのような検証は消費者識別と無関係であり得る。
【００５０】
図６を見ると、個々の顧客の支出財布のサイズを見積もるための例示的なプロセス６００が示されている。上記の消費者カテゴリのモデリングが完了すると、プロセス６００は、調査する個々の顧客または見込み客の選択を開始する（ステップ６０２）。プロセス２００の間に導出された適切なモデルが、次に、導出されたモデルの以下の方法で現在利用可能な消費者トレードライン情報に適用され、導出されたモデルの適用結果に基づいて、消費者の財布サイズの見積もりが決定される。関心のある各消費者は、彼らが上述したモデルに対して選択されたカテゴリのうちの１つに該当することに基づいて選択されてもよいし、または、種々の基準のうちのいずれかを用いて選択されてもよい。
【００５１】
プロセス６００は、ステップ６０４に続き、選択された消費者に対し、消費者の信用口座の各々に対し、過去の期間に渡るペイダウン百分率が見積もられる。一実施形態では、ペイダウン百分率は、過去の３箇月の期間に渡って、利用可能なトレードラインデータに基づいて見積もられ、以下の式：
ペイダウン％＝（口座からの最近の３箇月の支払いの合計）／
（トレードラインデータに基づく口座の３箇月の残高の合計）
に従って計算され得る。ペイダウン百分率は、例えば、ペイダウン百分率のスケールの片側で顧客の支出行動を見積もるための単純な方法として、５％未満のペイダウン百分率を示すあらゆる顧客に対し、２％に設定されてよいし、もしも８０％より大きい場合には、１００％に設定されてよい。
【００５２】
この期間の間、５０％未満のペイダウンを示す消費者は、リボルバとして分類されてよいのに対し、５０％以上のペイダウンを示す消費者は、トランザクタとして分類されてよい。これらの分類は、必要な場合に、以下で説明するように、消費者に対してどんな購買誘因が利用可能であるかを最初に判定するのに用いられてよい。
【００５３】
プロセス６００は、次にステップ６０６に続き、消費者に対して利用可能なトレードラインデータから、過去の期間の間の残高移動が特定される。トレードラインデータは時間と共に信用口座のより高い残高を反映し得るが、そのようなより高い残高は、単に口座への残高移動の結果に過ぎず、従って、顧客の支出の真の増加を示していない可能性があるため、残高移動の鑑定は非常に重要である。取引レベルの根拠では、利用可能な情報が提供されないため、トレードラインデータに基づいて残高移動を確認するのは非常に困難である。さらに、トレードライン報告上のそのような値には通常、遅延または欠落が存在するからである。
【００５４】
それにも関わらず、確認された消費者パネルおよび内部的な顧客財務レコードを用いた市場分析は、不完全な個々のトレードラインデータだけから口座への残高移動を鑑定する信頼できる方法を明らかにしている。信用口座からの残高移動を鑑定するための３つの例示的な方法は、各々、サンプルされた実際の消費者データに部分的に基づいており、以下の通りである。本プロセスの全ての実施形態に対して、これらの式がこの形式である必要がなく、それらを導出するのに用いた消費者データに基づいて変化し得ることは、容易に理解されるべきである。
【００５５】
第１の規則は、与えられた消費者の信用口座に対する残高移動を以下のように鑑定する。以下の条件を満たし、トレードラインデータで最大の残高増大を有する月は、残高移動が発生した月と鑑定され得る：
−最大の残高増大が、利用可能なデータの残りの月の間の第２番目に大きい残高増大の２０倍よりも大きく；
−上記ステップ３０６で計算された見積もられたペイダウン百分率が、４０％未満であり；
−最大の残高増大が、利用可能なデータに基づいて１０００ドルを越える。
【００５６】
第２の規則は、ある月の残高が、前月の残高の１２倍を上回り、次月の残高との２０％以下の差である場合、与えられた消費者の信用口座に対する月の残高移動を特定する。
【００５７】
第３の規則は、ある月において；
−現在の残高が前月の残高の１．５倍より大きく、
−現在の残高から前月の残高を減じた値が４５００ドルよりも大きく、
−上記ステップ３０６から見積もられたペイダウン百分率が３０％未満である場合、与えられた消費者の信用口座に対する残高移動を鑑定する。
【００５８】
プロセス６００は、ステップ６０８に続き、各信用口座上の消費者支出は、例えば、次の３箇月間に渡って見積もられる。消費者支払いの見積もりにおいて、消費者支出財布サイズを見積もるために、上述のように個々のトレードラインデータから残高移動が鑑定された月に対するあらゆる支出は、実際の支出がその口座上で生じなかったという仮定を反映し、零に設定される。過去３箇月の各々に対して見積もられた支出は、以下のようにして：
見積もられた支出＝（現在の残高−過去の月の残高＋（過去の月の残高×
上記６０４ステップから見積もられたペイダウン％）
計算し得る。式の正確な形式は、適用されるモデルから鑑定される消費者のカテゴリに基づいて選択されてよく、式は消費者支出の第１期間の３箇月間の各々に対して繰返して計算される。
【００５９】
次に、プロセス６００のステップ６１０で、見積もられた支出が、例えば過去の３四半期または３箇月の期間に拡張され、最新の年の消費者の見積もられた支出が提供される。
【００６０】
最後に、ステップ６１２で、これが順に各消費者口座に対する複数の最後の出力を生成するのに用いられ得る（ステップ３１４）。これらは、上述の計算および個々のトレードラインデータから利用可能な情報に基づいて、以下の例示的な情報：
（ｉ）過去の１２箇月の支出財布のサイズ；（ｉｉ）最近の４四半期の各々に対する支出財布のサイズ；（ｉｉｉ）リボルビングカードの総数、リボルビング残高、および各々の平均ペイダウン百分率；（ｉｖ）取引カードの総数、および各々の取引残高；（ｖ）残高移動の数およびそれらの見積もられた量；（ｖｉ）最大リボルビング残高額および関連する信用限度；および（ｖｉｉ）最大取引残高および関連する信用限度の一部または全てを含み得る出力ファイルで提供され得る。
【００６１】
ステップ６１２の後、プロセス６００は調査した消費者に対して終了する。プロセス６００が、任意の数の現在の顧客または消費者見込み客に対して繰返され得ることを容易に理解するべきである。
【００６２】
次に、図７〜図１０を参照すると、そのように見積もられた支出がどのように過去の３箇月（四半期）の期間の各々の間に周期的な方法で計算されるかを例示した線図７００〜１０００が示されている。図７では、時間線７１０上に、最初の３箇月の期間（即ち、最も最近の過去四半期）７０２に示されている。同様に、顧客の口座に関する個々のトレードラインデータから、利用可能な最近の２１箇月の期間７０４の時点的口座残高情報が示された時間線７０８上に、第１の１２箇月の期間７０４が示されている。口座に対する各月の残高は、「Ｂ＃」と名付けられている。Ｂ１〜Ｂ１２は、消費者に対する過去１２箇月の実際の口座残高情報を示している。Ｂ１３〜Ｂ２１は、連続する前月の消費者残高を示す。
【００６３】
線図７００に従って、第１の四半期７０２の各３箇月の各々の支出が、残高値Ｂ１〜Ｂ１２、プロセス２００で生成された消費者支出モデルに基づいた消費者のカテゴリ、およびステップ６０４および６０６で用いられた式に基づいて計算される。
【００６４】
図８を見ると、第２の１２箇月の期間の残高情報８０４を用いて、第２の過去四半期８０２の支出を見積もるために用いられる残高情報を示す線図８００が示されている。第２の過去四半期８０２のこれら３箇月の各々の支出は、既知の残高情報Ｂ４〜Ｂ１５に基づく。
【００６５】
次に、図９を参照すると、第３の１２箇月の期間の残高情報９０４を用いて、第３の連続する四半期９０２の支出を見積もるために用いられる残高情報を示す線図９００が示されている。第３の過去四半期９０２のこれら３箇月の各々の支出は、既知の残高情報Ｂ７〜Ｂ１８に基づく。
【００６６】
次に、図１０を参照すると、第４の１２箇月の期間の残高情報１００４を用いて、第４の過去四半期１００２の支出を見積もるために用いられる残高情報を示す線図１０００が示されている。第４の過去四半期１００２のこれら３箇月の各々の支出は、既知の残高情報Ｂ１０〜Ｂ２１に基づく。
【００６７】
周期的な計算が進められると、消費者のカテゴリは、その結果の出力により変更する可能性があり、それゆえに、新規のカテゴリに対応する異なる式が、異なる期間の消費者に適用され得ることは、容易に理解されるべきである。上述した周期的な方法は、過去１２箇月の期間１００６の消費者の支出を見積もるために用いられる既知のデータを最小化する。
【００６８】
顧客に対して生成された最終的な出力に基づいて、例えば、出力ファイルによって予測されたように、消費者の購買能力が増大することを見越して、相応の購買誘因が消費者に対して鑑定および提供され得る。そのような場合、購買能力の増大予測により取引人として分類された優良な消費者は、彼らの購買能力が増大すると予測される期間の間、購入においてより低い金利が提供されてもよいし、または、その期間の間、選択された商店において割引もしくは払い戻しが提供されてもよい。
【００６９】
別の例では、消費者がリボルバである場合、購買能力の増大が予測されるそのような消費者は、彼らの信用口座上に維持された残高に、より低い年利を提供することができる。
【００７０】
消費者の経験に対する他の同様の促進および増進は、公知であり、本明細書で開示したプロセスで用いることができる。
【００７１】
プロセス２００および６００の正確さのための種々の統計データが、図１１〜図１８に示されており、消費者のサンプルがプロセス２００によって分析され、２４箇月の履歴的の実際の支出データが用いられて検証される。図１１のテーブル１１００は、（上記ステップ６０４で計算された）見積もられたペイダウン百分率と、（内部的な取引データおよび外部的な消費者パネルデータから決定されるものとして）実際のペイダウン百分率とが合致する、５０００ドル以上の残高を有する消費者の数を示す。
【００７２】
図１２のテーブル１２００は、トランザクタまたはリボルバとなることが予測され、実際の支出データに基づいて実際にトランザクタまたはリボルバになった、５０００ドル以上の残高を有する消費者の数を示す。見ての通り、実際にリボルバになった予測リボルバの数（８０５３９）は、実際に取引人になった予測リボルバの数（１０９０）より何倍も大きい。同様に、実際に取引人になった予測取引人の数は、リボルバになった予測取引人の数は、４対１近くまで数で上回っている。
【００７３】
図１３のテーブル１３００は、口座の残高移動が生じた場合の消費者サンプルでの見積もりに対する実際の事例の数を示す。例えば、サンプルされた期間に、１４８，３２６の事例は、上記ステップ６０６で残高移動がないと判定され、実際の消費者データと比較して実際に残高移動がないことが示されている。これと比較して、９，５３４事例だけがステップ６０６で残高移動がないと判定されたが、実際に残高移動が存在していた。
【００７４】
図１４のテーブル１４００は、（このサンプル調査が実行された時点で）口座残高が５０００ドルを超える消費者に対して（ステップ６０８〜６１２で）見積もられた支出と実際の支出との精度を示す。見てとれるように、ほぼ全ての事例で各支出レベルでの見積もられた支出が、他のいかなる支出レベルより同じ実際の支出レベルと非常に厳密に合致している。
【００７５】
図１５のテーブル５００は、一番最近の口座残高が１６００ドルと５０００ドルとの間である消費者に対して（ステップ６０８〜６１２で）見積もられた支出と実際の支出との精度を示す。容易に見てとれるように、全ての事例で各支出レベルでの見積もられた支出が、他のいかなる支出レベルより同じ実際の支出レベルと非常に厳密に合致している。
【００７６】
図１６のテーブル１６００は、サンプルの全ての消費者に対して見積もられた支出と実際の支出との精度を示す。容易に見てとれるように、全ての事例で各支出レベルでの見積もられた支出が、他のいかなる実際の支出レベルより同じ実際の支出レベルと非常に厳密に合致している。
【００７７】
図１７のテーブル１７００は、サンプルの全ての消費者に対して見積もられた支出と実際の支出との序列を示す。このテーブル１７００は、８２７，７１６対２２，７２１によって、支出の下位１０％にいると予測される消費者の数が、そのカテゴリの実際の消費者の数と非常に厳密に合致していることを容易に示す。さらに、テーブル１７００は、７１，７７３対２２，７２１によって、支出者の上位１０％にいると予測される消費者の数が、実際に上位１０％にいる消費者の数と非常に厳密に合致していることを示す。
【００７８】
図１８のテーブル１８００は、利用可能なデータの一番最近の年におけるサンプルの全ての消費者に対して、見積もりと実際の年次の支出とを示す。容易に見てとれるように、全ての事例で各支出レベルでの消費者の見積もり数が、他のいかなるレベルより同じ実際の支出レベルと非常に厳密に合致している。
【００７９】
最後に、図１９のテーブル１９００は、利用可能なデータの一番最近の年における全ての消費者に対して、見積もりと実際の総計の年次の支出との序列を示す。ここでも、各序列の予測される消費者の数が、他のいかなる序列よりも実際の序列と非常に厳密に合致していることを示す
モデリングおよび／また後の評価のために用いられる見込み顧客の人口は、複数の利用可能なマーケティンググループのうちのいずれかから提供されてもよいし、あるいは信用調査所データ、ターゲットを定めた宣伝キャンペーン等から選び取ってもよい。支出財布のサイズの計算をするのに最適な配置およびそのようなソースの必要な周波数を鑑定するために、試験および解析が連続的に行われてよい。本明細書中で説明されるプロセスが、将来的に個々の消費者に対して財布のサイズを予測するためのモデルを開発するのに用いられてもよい。
【００８０】
本明細書で開示されたプロセスに適合された設備によって、より容易およびより有利に、見込み客および顧客の提供に対する機会が鑑定され、それにより顧客のライフサイクル全体に渡って向上された経験が提供されることが期待され得る。クレジットプロバイダの場合、支出機会の正確な鑑定によって、支出を増大させて取引手数料、利息等などを増加させるように、カードメンバーの提供の迅速な準備が可能になる。そのような提供を受取る顧客を慎重に選択することによって、統制のとれていないカードメンバー誘因プログラムで生じ得る不正の発生率が低減される。そして、これにより設備に対する操作費用全体が低減される。
【００８１】
（ＩＩ．  個々の顧客に対するモデル出力）
上述したように、説明されたプロセスは、将来的に個々の顧客に対する財布のサイズを予測するためのモデルを開発するためにも用いることが可能である。種々のカテゴリにおける支出に対して顧客が有する能力は、財布の占有率である。本明細書で説明されたプロセスを用いて、特定の支出カテゴリに対して財布の占有率を決定するのに用いられるモデルは、財布の占有率（”ＳｏＷ”）モデルである。ＳｏＷモデルは、従来の信用調査所データまたはスコアよりも、消費者の支出能力を示すことがより可能な見積もりデータおよび／または特性情報を提供する。ＳｏＷモデルは、個々の消費者の支出能力と直接的に関連付けられたデータを、充分な精度で出力し得る。当業者は、以下のデータの種類のいずれか１つまたは組み合わせが、他のデータの種類と同様に、本発明の精神および範疇を変更することなしに、ＳｏＷによって出力され得ることを理解するであろう。
【００８２】
消費者の１２箇月の支出財布のサイズは、ＳｏＷモデルの例示的な出力である。この種類のデータは、通常、実際のまたは端数を切り捨てたドル金額で出力される。複数の連続する四半期、例えば、一番最近の４四半期の各々に対する消費者の支出財布が出力されてもよい。
【００８３】
ＳｏＷモデル出力は、消費者が保持するリボルビングカードの総数、消費者のリボルビング残高、および／または各リボルビングカードの消費者の平均ペイダウン百分率を含み得る。顧客に対しての最大のリボルビング残高および関連する信用限度が、顧客のリボルビング支出のサイズと同様に決定され得る。
【００８４】
同様に、ＳｏＷモデル出力は、消費者の取引カードおよび／または消費者の取引残高を含み得る。ＳｏＷモデルは、さらに、最大取引残高、関連する信用限度、および／または顧客の取引支出のサイズを出力し得る。
【００８５】
これらの出力は、ＳｏＷモデルのあらゆる他の出力と同様に、会社の顧客および見込み客のデータプロフィールに追加され得る。これによって、顧客ライフサイクルに渡る予測、新規申込者の評価、および顧客関係管理の会社の能力が向上される。
【００８６】
付加的または代替的に、モデルの出力は、信用調査所データが信用格付けの計算に用いられるのと全く同様に、ＳｏＷスコアを等しくさせるように計算されてもよい。信用調査スコアは、クレジットラインの量、支払い能力、残高およびトレードラインの数等の消費者のファイルの利用可能なデータから開発される。このデータは、統計学的な回帰分析を用いて、期間に渡る消費者のリスクをモデリングするのに用いられる。リスクの指標となることが分かったデータ要素は、クレジットスコアを決定するために重みが付けられて結合される。例えば、各データ要素にスコアが与えられ、最終的なクレジットスコアがデータ要素スコアの合計となるようにしてもよい。
【００８７】
ＳｏＷモデルに基づいたＳｏＷスコアは、支出能力および信用価値に関して非常に高レベルの予測可能性を提供し得る。ＳｏＷスコアは、例えば、総支出、カード支出および／または消費者支出傾向に焦点をあててもよい。上述したプロセスを用いて、残高移動は、消費者の支出能力から取り除かれる。さらに、リスクスコアと関連させた場合、ＳｏＷスコアは、相対的に低リスクの消費者および相対的に高リスクの消費者の行動特性により多くの見通しを提供する可能性がある。
【００８８】
ＳｏＷスコアは、複数の方法のうちの１つで構成され得る。例えば、スコアは、最近の四半期または年等、所定の時間期間に渡る種々の範囲で消費者の支出を反映する数値スコアであってもよい。一例として、５０００のスコアが、所定の時間期間内の５０００ドルと６０００ドルとの間の消費者の支出を示してよい。
【００８９】
代替的または付加的に、スコアは、所定の時間期間に渡る消費者の支出の傾向を示す数範囲または数値インジケータを含んでよい。例えば、＋４のトレンドスコアが、過去の４箇月に渡って消費者の支出が増大したことを示してもよいし、一方、−４のトレンドスコアが、消費者の支出が過去の４箇月に渡って減少したことを示してもよい。
【００９０】
ＳｏＷスコア全体を決定することに加え、ＳｏＷモデル出力が各々、個々のスコアを与えられ、例えば、従来公知の信用調査所によって、クレジットスコアの開発を考慮するための属性として用いられてもよい。上述したように、クレジットスコアは、従来的には顧客の調査信用所ファイルの情報に基づいている。残高移動情報、支出能力および傾向、およびリボルビング残高情報等のＳｏＷモデルの出力は、いくつかの従来公知のデータ要素よりも、リスクをより正確に示すことが可能である。それゆえに、会社は、最終的なクレジットスコアを計算する際に、スコアされたＳｏＷ出力を、従来公知のデータ要素に付加的または代替的に用いることができる。この情報は、収集され、分析され、および／またはスコアカードに集約されてもよい。これは、限定ではなく例示として、信用調査所、主要な信用貸付業者、およびミネソタ州のＦａｉｒ  Ｉｓａａｃ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｉｎｎｅａｐｏｌｉｓ社等のスコアリング会社に有用であろう。
【００９１】
個々の消費者または中小企業に対するＳｏＷ出力モデルは、直接的な宣伝活動、特に、ターゲットを定めた直接的な宣伝活動を支援するために、種々の消費者モデルを開発するのに用いることが可能である。例えば、ＳｏＷモデル出力からのカード支出等の特性を所定の消費者集団に関連付ける、「最良の顧客」または「好適な顧客」モデルが、開発されてもよい。肯定的な相関が特定され場合、より効果的な結果を達成するように、市場および顧客の関係管理戦略が開発され得る。
【００９２】
一つの例示的な実施形態では、会社が顧客の集団を「最良の顧客」として特定し得る。この会社は、ＳｏＷモデルに従って、それら顧客の情報を処理することが可能である。これによって、最良の顧客集団のメンバーに共通する特定の消費者特性を特定し得る。次に、会社は、ＳｏＷモデルを用いて見込み顧客をプロファイリングし、その会社の最良の消費者モデルと共通する特性を有する人々を選択的にターゲットにすることができる。
【００９３】
図２０は、顧客のプロファイリングを向上させるようにモデル出力を用いるための方法２０００のフローチャートである。ステップ２００２で、顧客は種々のカテゴリに分割される。そのようなカテゴリは、限定ではなく例示として、最良の顧客、有益な顧客、最低限の顧客、および他の顧客を含んでよい。
【００９４】
ステップ２００４で、各カテゴリから顧客のサンプルのためにモデル出力が生成される。ステップ２００４で用いられる顧客は、詳細情報が分かっている人々である。
【００９５】
ステップ２００６で、特定のモデル出力および顧客カテゴリの間で何らかの相関が存在するかどうかが判定される。
【００９６】
代替的に、ＳｏＷモデルは、支出能力に基づいて既存の顧客を分離するために用いてよい。これによって、支出能力に基づく集団に分離することが可能になる。次に、会社は、相関を特定するための方法２０００を継続してもよいし、または会社は相関のためにカテゴリの顧客の信用と関係しない特性を見てもよい。
【００９７】
相関がみつかった場合、この相関モデル出力は、関連する顧客のカテゴリの特性および／または予測と考えられる。そしてこの出力は、会社が最良の顧客モデルに適合する顧客を探す際に検討されてよい。
【００９８】
（ＩＩＩ．  商業的消費者のためのモデリングおよび出力）
支出財布の商業的サイズ（”ＳｏＳＷ”）が予測されてもよい。商業的なＳｏＳＷは、現金を含みバーターされるものを除く会社の総企業関連支出である。商業的なＳｏＳＷを決定するために、消費者信用調査所以外のソースからのデータ必要である。これは、市場の研究によれば、中小企業支出の約７％はカードで生じているからである。即ち、総企業支出のごく一部だけが、消費者信用調査所によって捕捉される。しかしながら、企業財務諸表は、企業支出の包括的な概要を提供する。
【００９９】
商業的ＳｏＳＷを見積もるために、トップダウン方法で企業の財務諸表データが用いられてよい。図２１は、商業的ＳｏＳＷを見積もるための例示的な方法のフローチャートである。ステップ２１０２で、企業財務諸表データが取得される。関心のある会社は、信用ネットワークの顧客および／または見込み客であってよい。例示的な信用ネットワークはＯＰＥＮがある：Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｅｘｐｒｅｓｓ社からのＴｈｅ  Ｓｍａｌｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（”ＯＳＢＮ”）である。信用ネットワークの会社を、本明細書ではＯＳＢＮ会社と呼ぶが、当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、あらゆる信用ネットワークが用いられてよいことを理解するであろう。企業財務諸表データは、例えば、商業的に保証されたＯＳＢＮ企業のＨｉｇｈ  Ｂａｌａｎｃｅ  Ｒｅｕｎｄｅｒｗｒｉｔｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（”ＨＢＲＵ”）データベースから取得することができる。このＨＢＲＵデータベースは、少なくとも年次で保証される高支出ＯＳＢＮ顧客のデータを含む。このデータベースは、さらに、引き受けプロセスの標準要件である企業財務諸表を含む。通常、１２箇月に渡り、プラスチックカードまたはクレジットカードの可能性、支出を評価するのに用いることができる、これらの財務諸表が詳細な出費情報が提供される。このデータベースには、約１６，０００の固有のＯＳＢＮ企業に対して約３３，０００を超える引き受け業務イベントを含む。
【０１００】
ＨＢＲＵデータベースからの詳細な業務経費（”ＯｐＥｘ”）は、ハードコピーだけで利用可能であり、カード利用可能（カードに付けることができる支出）およびカード利用不可能（カードに付けることができない支出）等の異なる種類の支出を電子的に差別化することを困難にしている。電子的企業財務諸表データに対する例示的なソースは、Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（”ＩＲＳ”）のウェブサイトの税金統計情報セクションである。このＩＲＳウェブサイトは、層別、重みが付けられた約５００，０００もの未監査企業の確定申告および財務諸表のサンプルに基づく事業概要統計情報を含む。ＩＲＳウェブサイトの利用可能な分野には、カード利用可能支出およびカード利用不可能支出の間で電子的な区別を可能にするＯｐＥｘ詳細を含む。これらの概要は、業務および／または法体系レベルで利用可能である。業種分類は、Ｕ．Ｓ．  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（”ＳＩＣ”）システムにとって代わった、Ｎｏｒｔｈ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ（”ＮＡＩＣＳ”）に基づいている。
【０１０１】
付加的な企業財務諸表データは、限定ではなく例示として、ジョージア州アトランタのＥｑｕｉｆａｘ社によって製造されたＥｑｕｉｆａｘ  Ｓｍａｌｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ（”ＳＢＥ”）データベース；カリフォルニア州コスタメサのＥｘｐｅｒｉａｎ社によって製造されたＥｘｐｅｒｉａｎ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ（”ＢＩＳ”）データベース；およびニュージャージ州ショートヒルのＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  Ｃｏｒｐ．社によって製造されたＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔデータベースからの企業間信用データを含む。貿易信用データは、供給業者の事務所で供給業者によって商人に供給される信用である。貿易信用は、例えば、３０日以内の正味の手数料に対し、１０日で供給業者に返済した場合における２％の割引を含む種々の返済オプションと関連づけられている。そのような返済用語は、通常、２／１０ｎｅｔ３０と呼ばれる。
【０１０２】
ステップ２１０４で、商業的なクレジットカードを用いて取引され得る総企業支出が、特定されて計算される。図２２は、商業的ＳｏＳＷモデルを用いて解析し得る業務諸表のサンプルである。特定企業のためのＳｏＳＷモデルは、少なくとも２つの構成要素：販売された商品の経費（”ＣｏＧＳ”）および業務経費（”ＯｐＥｘ”）を検討する。この適用の目的のために、ＣｏＧＳ支出の１００％がカードに転換することが可能であると仮定される。各ＯｐＥｘ構成要素は、「カード利用可能」または「カード利用不可能」として分類される。これらの構成要素は、図２２の例で示されるように、諸表で区別される。カード利用可能なＯｐＥｘだけが商業的なＳｏＳＷ計算に含まれる。特定企業に対する総計ＳｏＳＷは、ＣｏＧＳとカード利用可能なＯｐＥｘを加えることによって計算することが可能である：
ＳｏＳＷ＝ＣｏＧＳ＋カード利用可能なＯｐＥｘ
即ち、図２２のサンプルの財務諸表によれば、ＣｏＧＳは５，９７０，０８２ドルに等しく、総計ＯｐＥｘが２８５，４６７ドルに等しく、カード利用可能なＯｐＥｘは７９，３４６ドル（総計ＯｐＥｘの２８％）に等しい。この企業に対する総計ＳｏＳＷは、従って、６，０４９，４２８ドルに等しい。一度、総計ＳｏＳＷが計算されると、方法２１００は、ステップ２１０６に進む。
【０１０３】
ステップ２１０６で、支出類似回帰モデルが、ＯＳＢＮ顧客および見込み客に対する年次の商業的ＳｏＳＷ値を見積もるのに用いられる。ＩＲＳウェブサイトからの業種別概要が、例えば、業種および法体系の各組み合わせに対するカード利用可能なＯｐＥｘ百分率を計算するのに用いられ得る。本明細書では、これをカード利用可能なＯｐＥｘ比率と呼ぶ。例えば、ＨＢＲＵデータベースの信用ネットワーク顧客の業種および法体系に基づいて、関連するカード利用可能なＯｐＥｘ比率が適用される。
【０１０４】
業種レベル商業的ＳｏＳＷが、与えられた売上品の経費、総業務経費、および例えばＩＲＳデータから導出されるカード利用可能なＯｐＥｘ比率を用いて計算される：
ＳｏＳＷ＝ＣｏＧＳ＋（総計ＯｐＥｘ×カード利用可能なＯｐＥｘ）
次に業種内のこれらの弾力性が解析され、ＳｏＳＷの企業レベル見積もりが導出され得る。図２３は、ＯＳＢＮ  ＨＢＲＵ企業の中での商業的ＳｏＳＷの見積もりの分布を示す。この解析は、約２．５年に渡るＯＳＢＮ引受けイベントに基づいており、８，６５７の固有ＯＳＢＮ企業に渡る１６，３３７の引受けイベントが生じる。
【０１０５】
商業的ＳｏＳＷは、業種によって著しく異なる。図２４に示されるように、大部分の業種は、平均およびメジアンのＳｏＳＷ値の間に大きな不一致を生じさせる高い可能性を持った企業をわずかな比率で含む。
【０１０６】
商業的ＳｏＳＷは、年次カード利用可能な支払い全体を示す。上述したように、財布の占有率（”ＳＯＷ”）は、総支出財布のうちの、例えば、特定の金融機関に向けて割り当てられた部分を示す。商業的な財布の占有率（ＳｏＷ）は、（ｇｌｏｂａｌ  ｒｉｓｋ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ（”ＧＲＭＳ”）からの）年次ＯＳＢＮ支出を、商業的ＳｏＳＷに分類することによって、測定することができる。図２５に示されるように、５１％を超えるＨＢＲＵ企業が、１０％未満の商業的ＳｏＷを有する。これは、付加的な支出を捕捉する機会の規模を示す。
【０１０７】
図２６は、商業的ＳｏＳＷモデルと企業変数との間の関係を示すテーブルである。この情報は、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔデータに基づいており、解析されたデータに対して調整されたＲ２値は０．３４５６である。商業的なＳｏＳＷモデルは、限定ではなく例示として、企業の年次の売上高、企業の従業員数、過去１３箇月における最高掛売金額、過去１３箇月間に渡る会社の順調な財政経験の総額、ならびに０％が最高リスクを示し、１００％が最低リスクを示す会社の財政ストレススコア百分率を考慮する。年次の売上高、従業員数、および過去１３箇月における最高掛売金額は、全て、会社の商業的なＳｏＳＷに正の線形の影響を有する。過去１３箇月間に渡る順調な財政経験の総額は、会社の商業的なＳｏＳＷに正の対数的な影響を有する。財政ストレススコア百分率は、会社の営業的なＳｏＳＷに負の線形的な影響を有する。
【０１０８】
商業的ＳｏＳＷモデルは、高残高で再引受けのＯＳＢＮ口座からの実際のデータに基づいて検証された。図２７は、実際の商業的なＳｏＳＷ結果を予測した商業的ＳｏＳＷ見積もりと比較するグラフである。図２７に示されるように、このモデルは、順位統計ツール同様に、非常によく機能している。
【０１０９】
図２８は、商業的ＳｏＳＷモデルを完全に無作為の予測と比較するローレンツ曲線グラフである。図２８に示されるように、予測された商業的ＳｏＳＷに関して、企業の上位１０％は、実際の商業ＳｏＳＷのほぼ６０％の割合を占めている。
【０１１０】
上述したデータにおいて、高い残高の顧客に対してのみ財務諸表が用いられており、サンプル選択に偏りが生じている。それにも関わらず、モデルの評価は、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔデータに基づいて、１００万ドル以上の年収を持つ企業に対してこの適用が効果的であることを示している。これは、高収入部門であり、約１２％から１５％のＯＳＢＮベースがこの高収入状況と合致する。本明細書に組み込まれた例は高収入部門についてであったが、当業者は、商業的ＳｏＳＷ計量が、以下で説明されるように、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、中間市場の企業の消費者に対しても開発され得ることを理解するであろう。
【０１１１】
予測される商業ＳｏＳＷ値は、以下の範囲：
Ｑ１：＜３８５万ドル
Ｑ２：３８５万ドル〜５１８万ドル
Ｑ３：５１８万ドル〜６６２万ドル
Ｑ４：６６２万ドル〜９３８万ドル
Ｑ５：＞９３８万ドル
に五分位される。本明細書では、５つの分類が上述の値を有するが、当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、より少数または多数の分類が用いられ得ることや、各分類に異なる範囲の値が用いられ得ることを理解するであろう。
【０１１２】
図２９は、顧客レベル関係の分類または五分位を示すチャートである。各五分位は、入金だけの顧客、貸出しだけの顧客、ならびに入金および貸出しの両方を行う顧客が百分率で分離されている。示されるように、ＯＳＢＮ請求顧客は、予測された商業的ＳｏＳＷの五分位と共に増大している。しかしながら、五分位によりＯＳＢＮ口座の稼動数を示す図３０で示されるように、入金顧客の比率は、五分位によるＯＳＢＮ口座の平均稼動数に対して必ずしも増加しない。
【０１１３】
商業的ＳｏＳＷモデルは、スコアされた出力ファイルを出力し得る。図３１は、スコアされた出力ファイルに顧客数を表示するテーブルである。より高いＳｏＳＷおよびより低いＯＳＢＮ支出のセルにいる顧客は、カードを使用しない企業の支出を金融会社に関連する支出に転換することに対してと同様に、金融会社の外部でのカード支出を金融会社に関連する支出に変換することに対する最大の可能性を示している。より高いＳｏＳＷおよびより高いＯＳＢＮ支出セルは、高い支出の顧客の中でＯＳＢＮ支出を成長させるための機会を示している。
【０１１４】
上述したように、ＯＳＢＮ会社に対する商業的ＳｏＷは、年次のＯＳＢＮ支出および商業的ＳｏＳＷに基づいて決定され得る。ＯＳＢＮ部門を含み、またそれ以外の異なる商業的部門に対する商業的ＳｏＷを決定するために、種々のターゲットおよび予測因子が用いられてよい。例えば、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｅｅｔにより報告された１００万ドルを超える収入を有するＯＳＢＮ会社に対して、商業的ＳｏＷモデルは、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｅｅｔ’ｓ  Ｃｒｅｄｉｔ  Ｓｃｏｒｉｎｇ  Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｄａｔａｂａｓｅ（”ＣＳＡＤ”）を予測因子として用いた会社の財務諸表を、ターゲッティングする。データの利用可能性およびｏｒｄｉｎａｒｙ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ（”ＯＬＳ”）モデルに基づいた分割の方法が、会社レベルのＳｏＷ値を出力するのに用いられてよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いられ得る。
【０１１５】
ＥｑｕｉｆａｘＳＢＥ取引レベル残高履歴を用いたＯＳＢＮ会社に対しては、商業的ＳｏＷモデルがＥｑｕｉｆａｘＳＢＥを予測因子として用いて、ＳＢＥ時系列残高量をターゲッティングしてもよい。消費者ＳｏＷモデルに類似する方法が、会社レベルＳｏＷ値を出力に用いられてもよく、それは、例えば、新規の申込者および顧客管理を解析するのに用いることが可能である。
【０１１６】
核となるＯＳＢＮ会社に対して、「ボトムアップ」方法が用いられてよい。商業的な事務局上の取引レベル詳細および他の外部データソースが、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  ＣＳＡＤ、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  Ｄｅｔａｉｌｅｄ  Ｔｒａｄｅ、Ｅｘｐｅｒｉａｎ、ＢＩＳ、およびＥｑｕｉｆａｘ  ＳＢＥデータベースを予測因子として用いて、ターゲティングされてよい。データ利用可能性およびＯＬＳモデルに基づいた分割の方法が、会社レベルＳｏＷ値を出力するのに用いられてもよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。
【０１１７】
核となるＯＳＢＮ会社に対して、業種推論方法が用いられてもよい。業種レベル財務諸表データが、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  ＣＳＡＤ、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  Ｄｅｔａｉｌｅｄ  Ｔｒａｄｅ、Ｅｘｐｅｒｉａｎ、ＢＩＳ、およびＥｑｕｉｆａｘ  ＳＢＥデータベースを予測因子として用いて、ターゲティングされてよい。データ利用可能性およびＯＬＳモデルに基づいた分割の方法が、業種レベルＳｏＷ値または会社レベルＳｏＷ値を出力するのに用いられてもよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。
【０１１８】
低収入中間市場会社に対して、または中間以上の収入の中間市場会社に対して、会社の財務諸表が、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  ＣＳＡＤを予測因子として用いて、ターゲティングされてよい。既存のＯＳＢＮモデルは、新規の中間市場データと結び付けられて業種レベルＳｏＷまたは会社レベルＳｏＷ値が出力され、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。
【０１１９】
他の中間市場会社に対して、「ボトムアップ」方法が用いられてよい。商業的な事務局上の取引レベル詳細および他の外部データソースが、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  ＣＳＡＤを予測因子として用いて、ターゲティングされる。データ利用可能性およびＯＬＳモデルに基づいた分割の方法が、業種レベルＳｏＷまたは会社レベルＳｏＷ値を出力するのに用いられてもよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。
【０１２０】
中間市場またはＯＳＢＮと重複するＧｌｏｂａｌ  Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（”ＧＥＳ”）会社に対して、中間市場またはＯＳＢＮデータに加え何らかの固有ＧＥＳデータを予測因子として用いて、中間市場またはＯＳＢＮ値がターゲティングされてよい。データ利用可能性およびＯＬＳモデルに基づいた分割の方法が、会社レベルＳｏＷ値を出力するのに用いられてもよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。
【０１２１】
中間市場またはＯＳＢＮと重複しないＧＥＳ会社に対して、入金額に加え、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔデータおよび他の外部的データが、ＧＥＳおよびＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔを予測因子として用いて、ターゲティングされてよい。データ利用可能性およびＯＬＳモデルに基づいた分割の方法が、会社レベルＳｏＷ値を出力するのに用いられてもよく、それは、例えば、見込み客、新規の申込者、および顧客管理の解析に用いることが可能である。それは、企業特異レベルでの総企業ボリュームおよび業種特異レベルでの総企業ボリュームを出力するのにも用いることが可能である。
【０１２２】
同様に、トランザクタ対リボルバのインジケータ、最大取引者残高データ、最大リボルバ残高データならびに取引種類および取引種類データの数等の他のデータ要素を生成することも可能である。従って、カード利用可能なＳｏＷ（カードに変換することができる支出）及びプラスチックＳｏＷ（既にカード上の支出）を含む商業的ＳｏＷが、広範囲の会社および業種に対して予測され得る。
【０１２３】
（ＩＶ．  ＳｏＷに対して適用可能な市場区分／業種）
ＳｏＷモデルの出力は、与信をするかまたはそうでない場合でも特定の顧客の信用度または支出能力を見積もる必要があるあらゆる企業または市場区分に用いることが可能である。本明細書では、これらの企業が３つのカテゴリ：金融サービス会社、小売企業または他の会社のうちの１つに該当するものとする。本明細書では、適用可能な市場区分および業種は、消費者および個々の消費者ＳｏＷに関して説明されるが、当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、同様の方法で会社および商業用ＳｏＷが用いられることを理解するであろう。
【０１２４】
各カテゴリのビジネスサイクルは、３段階：獲得、保持および処分に分割され得る。獲得段階は、企業が新規の顧客を得ようとする際に生じる。これは、限定ではなく例示として、ターゲットマーケティング、どの商品またはサービスを顧客に提供するかの決定、特定の顧客に貸付を行うかどうかとラインサイズまたは貸付金をどのようにするかとの決定、および特定の債権を買うかの決定を含む。保持段階は、顧客が既に企業と関連付けられた後に生じる。保持段階では、企業の関心は、例えば、リスクの検討、クレジットラインの決定、抱き合わせ販売の機会、その顧客との取引拡大、管理の下で会社の財産の増大を介した顧客関係の管理に移る。処分段階には、企業が自分を顧客から解離させたいと願うか、またはそれ以外に顧客関係を終わらせたいと願う場合に入る。これは、例えば、和解案、回収および不良債権またはそれに近いものの売却を介して生じ得る。
【０１２５】
（Ａ．  金融サービス会社）
金融サービス会社は、限定ではなく例示として、銀行および金貸し業者、投資信託会社、リース販売業者、生命保険会社、オンライン仲買業者、および債権買収業者を含む。
【０１２６】
銀行および金貸し業者は、ビジネスサイクルの全ての段階でＳｏＷを用いることが可能である。１つの例示的な使用は、資本市場で発行された特定の債権に与えられた評価と住宅担保ローンに関するものである。本明細書では具体的に説明しないが、同様の方法でＳｏＷモデルが住宅担保ラインの信用および自動車ローンに適用される。
【０１２７】
住宅担保ローンの保持者が、例えば、資本市場から借用すると、ローン保持者は、担保によって支持される資産担保証券（”ＡＢＳ”）または債権を発行する。即ち、ローン保持者は、ＡＢＳ発行人である。ＡＢＳ発行人は、基礎となる担保の信用度に基づいて与えられるＡＢＳ格付け申請する。当業者は、本発明の精神および範疇を変更することなしにＡＢＳ格付け発行人があらゆるアプリケーション手段を用いてＡＢＳ格付けを申請することができることを理解するであろう。格付けを発行する際に、格付け機関は、金貸し業者の引受けおよびポートフィリオ管理プロセスを考慮してローンの不払いの可能性を評価する。金貸し業者は通常、信用補完によってより高い評価を確保している。信用補完の例には、超過担保、（ラップ保険等の）買付保険、より高い格付けを得るために（例えば、上位／劣後社債構造、シーケンシャルペイ対パリパス等を介した）ＡＢＳの構造化を含む。金貸し業者および格付け機関は、信用補完の適切なレベルを決定する際に不払いの可能性を考慮する。
【０１２８】
ローンの獲得段階の間、金貸し業者は、貸付決定を向上させるためにＳｏＷモデルを用い得る。ローンを発行する前に、金貸し業者は、ローンの支払いをするための消費者の支出能力を見積もることが可能である。これによって、金貸し業者のポートフォリオにおいて、焦げ付きローンの低減およびローン不払い可能性の減少がもたらされる。不払いのより低い可能性は、ＳｏＷモデルを用いた所与のローンポートフォリオに対し、同程度の超過担保でより高い格付けが得られること、または所与の債権格付けに対して超過担保の程度が低減されることのいずれかを意味する。したがって、獲得段階でＳｏＷモデルを用いることによって、金貸し業者の借入費用全体および貸倒準備金が低減される。
【０１２９】
ローンの保持段階の間、ＳｏＷモデルは顧客の支出を追跡にするのに用い得る。ＳｏＷ出力に基づいて、金貸し業者は、顧客関係に関して種々の決定をすることが可能である。例えば、金貸し業者は、財政困難である借主を特定するのにＳｏＷモデルを用いることができる。それら借主の上限まで貸し出されていないクレジットラインを低減し得る。不使用のクレジットラインを選択的に廃止することは、所与のポートフィリオでローンの不払いの可能性を低減し、金貸し業者の借入経費を低減する可能性がある。さらに、不使用のクレジットラインを選択的に廃止することは、既に経済的困難であり得る借手へのさらなる起こり得る障害を最小化することによって、金貸し業者のリスクを低減することも可能である。
【０１３０】
ローンの処分段階の間、ＳｏＷモデルは、借入者の不払いの可能性を金貸し業者がよりよく予測することを可能にする。一度、金貸し業者が不払いの危険にある顧客を特定すれば、金貸し業者は、返済可能性のある人々の選択し、和解案を供与することができる。さらに、金貸し業者は、どの顧客が支払いの可能性がないかまたはそれ以外に和解案の供与に値しないかを特定するのにＳｏＷモデルを用いることができる。
【０１３１】
ＳｏＷモデルは、金貸し業者が不払いのリスクがあるローンの特定することを可能にし、金貸し業者が、不払いに先立って、不払いが生じた場合にとる行動方針の準備を開始することを可能にする。最近焦げ付いたローンは、長い間何もされなかったローンよりも高い売値で売れるため、金貸し業者は、これらのローンを不払い期間の早期に売り、それにより金貸し業者の経費を低減することができる。
【０１３２】
焦げ付きの前にリスクを予測して管理する能力は、金貸し業者のポートフォリオでローンの焦げ付きの可能性をより低くする。さらに、万が一ローンが焦げ付いた場合には、金貸し業者は、焦げ付きを早期に検知してそれによりそのローンの価値をより高い割合で取り戻すことが可能である。したがって、ＳｏＷモデルを用いる金貸し業者は、格付け機関に対し、自身が厳しい引受け基準と堅固な貸付後のポートフォリオ管理プロセスとの組み合わせを用いていることを示し得る。これによって、金貸し業者は、所与の基金またはローンのポートフォリオによって裏付けされたＡＢＳの格付けを増大させ、かつ／または特定の格付けを得るために必要な信用補完もしくは超過担保のレベルまたは低減することが可能になる。
【０１３３】
投資信託では、ＳｏＷモデルが、会社と直接的に交流する顧客の関係を管理するのに用いられ得る。保持段階の間、投資信託会社が顧客の支出能力が増大していると結論を出した場合、会社は顧客の自由に支出できるまたは自由に使える収入が増大していると結論付けることができる。次に会社は、その顧客に追加の投資信託を売り込むことが可能である。さらに、会社は、その顧客の増大した支出能力に支援される他サービスを抱き合わせ販売することもできる。
【０１３４】
自動車リース販売業者等のリース販売業者は、上述したように銀行または金貸し業者とほぼ同じやり方でＳｏＷ出力から利益を得ることができる。しかしながら、通常の製品融資の場合、ローンまたはリースの額は、融資される製品の価値に基づく。それゆえに、ローンの経過の間、再検討される必要のある信用限度はほとんど設けられてない。この理由のために、ＳｏＷモデルは、ビジネスサイクルの獲得および処分段階の間、リース／販売業者に最も有用である。
【０１３５】
生命保険会社は、ビジネスサイクルの獲得および保持段階の間、ＳｏＷモデルから主として利益を得ることができる。獲得段階の間、ＳｏＷモデルは、保険会社が保険料を支払うための適切な支出能力を有する人々を特定することが可能にする。これによって、保険会社はその市場努力を、生命保険を購入する可能性が最も高い人達を選択的にターゲッティングすることが可能になる。例えば、保険会社は、上述した「最良の顧客」モデルと同様の方法で顧客行動をモデリングすることが可能である。保持段階の間、保険会社は、自身の既存の顧客のうちのいずれがその支出能力を増大させており、付加的な生命保険を購入するより大きな能力を有しているかを決定するためにＳｏＷモデルを用いることが可能である。この方法によって、既存の顧客に対し、彼らが購買する可能性がないときに彼らを資料で過負荷することなしに、彼らが最も購買する気がある間に、ターゲティングすることができる。
【０１３６】
ＳｏＷモデルは、ビジネスサイクルの保持段階の間、仲買および財産管理会社に最も関連する。利便性の要因から、消費者は通常、主要な１つの仲買店を介して取引を行う。会社によって顧客にインセンティブがより提供されると、顧客は取引の大部分に対してその会社を用いる可能性がより高くなる。従って、仲買店は、特定の顧客の能力または傾向を決定するためにＳｏＷモデルを用いて、次に、そのデータを他の商品と抱き合わせ販売するため、かつ、／または誘因プログラムの基礎として用いることができる。例えば、特定の顧客が、ＳｏＷ出力に基づいて、財政計画、財産管理、および相続計画サービス等、仲買店により提供されたさらなるサービスに対して適格になり得る。
【０１３７】
ＳｏＷモデルが、ローン保持者による特定のローンの焦げ付きが近いことを判定することを支援できるように、債権買収業者はそのモデルを、ビジネスサイクルの獲得段階の間、見込み購買の品質を見積もるのに用いることが可能である。これによって、債権買収業者は、焦げ付く可能性があるローンの回避または販売価格を低減することが支援される。
【０１３８】
（Ｂ．  小売企業）
ＳｏＷモデルが有利であり得る小売業界の態様は、限定ではなく例示として、自社ブランドカードを有する小売業者、オンライン小売業者、および通信販売会社を含む。
【０１３９】
今日、市場では２種類の一般型のクレジットおよびチャージカードが存在する：多目的カードおよび自社ブランドカード。第３番目の種類のハイブリッドカードが新しく生まれている。多目的カードは多数の異なる商人およびサービスプロバイダで用いられ得る。例えば、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｅｘｐｒｅｓｓ社、Ｖｉｓａ社、Ｍａｓｔｅｒｃａｒｄ社およびＤｉｓｃｏｖｅｒ社が多目的カード発行者と考えられる。多目的カードは、商人および他のサービスプロバイダによって、しばしば「オープンネットワーク」と呼ばれるもので受け入れられている。これは、その取引が、承認、取引ポスティング、申し入れのために、販売場所（”ＰＯＳ”）からネットワークを介してルーティングされていることを、本質的に意味する。種々の媒介がプロセスで異なる役割を果たす。これらは、商人プロセッサ、ブランドネットワーク、および発行人プロセッサを含む。このオープンネットワークは、しばしばインターチェンジネットワークと呼ばれる。多目的カードは、チャージカード、リボルビングカード、デビットカード等、消費者の要求払い預金口座（”ＤＤＡ”）または当座預金口座にリンクされている広範囲の異なるカードの種類を含む。
【０１４０】
自社ブランドカードは、単一の商人またはサービスプロバイダからの商品およびサービスを購入するために用いられ得るカードである。歴史的に、主要な百貨店はこの種類のカードの創設者である。自社ブランドカードは、今や、広範囲の小売業者および他のサービスプロバイダによって提供される。これらのカードは、一般的に、商人のＰＯＳと自身のバックオフィスまたは第３者プロセッサのための処理センターとの間を取引が流れる閉じたネットワークで処理される。これらの取引は、インターチェンジネットワークを介して流れることはなく、インターチェンジ料金が科せられない。
【０１４１】
最近になって、ハイブリッドカードが出てきた。これは、特定の商人に用いた場合にはその商人の自社ブランドカードであるが、他で用いた場合には多目的カードになるカードである。特定の商人の取引は、専用自社ブランドネットワークで処理される。他の全ての商人およびサービスプロバイダでカードを用いてなされた取引は、インターチェンジネットワークを介して処理される。
【０１４２】
多目的カード発行者およびハイブリッドカード発行者に加えて自社ブランドカード発行者は、クレジットカード会社に関して上述されたのと同様の方法でＳｏＷモデルを適用することが可能である。即ち、消費者の支出能力の知識および他のＳｏＷ出力の知識は、カード発行者によってビジネスサイクル全体で業績および収益を向上させるために用いることが可能である。
【０１４３】
オンライン小売業者および通信販売会社は、ＳｏＷモデルをビジネスサイクルの獲得および保持の両方の段階で用いることが可能である。獲得段階の間、例えば、会社はターゲティングマーケット戦略をＳｏＷ出力に基づかせるが可能である。これによって、特にカタログが通常は多種多様の個人に送られる通信販売業において、著しく経費を軽減することができる。保持段階の間、会社は、例えば、抱き合わせ販売戦略またはクレジットライン拡大をＳｏＷ出力を基づかせることができる。
【０１４４】
ＳｏＷモデルは、販売場所（”ＰＯＳ”）での商人の小切手の受取りにも有用であり得る。ＰＯＳで消費者から支払として小切手を受取る前に、商人は通常その小切手を「確認する」か、または「小切手保証」を要求する。確認および／または保証は通常、外部のサービスプロバイダによって提供される。
【０１４５】
確認は商人が不渡り小切手を受取るリスクを低減する。消費者が小切手によって支払いを試みた場合、通常、商人は識別の一部を要求する。次に商人は、ＭＩＣＲ番号等の小切手の詳細、識別の詳細（例えば、運転免許証が識別として差し出された場合には、運転免許証の番号）をサービスプロバイダに送信する。１回ごとの取引で、サービスプロバイダは、正または負の小切手の書き手の口座を含め１つ以上のデータベース（例えば、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｅｃｋ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を検索する。サービスプロバイダは、データベース内の情報と情報の特定の一部との合致が存在するかどうかを判定するために、これらの口座を用いる。合致は、小切手の書き手が正のレコードまたは小切手関連借金の滞納を有するかどうかを特定し得る。
【０１４６】
この合致の通知に応じて、商人は小切手を受取るか拒否するかを決定する。この通知は、例えば、プロバイダから暗号化された応答により提供されてよい。サービスプロバイダが小切手の保証人でない場合、データベースの検索が否定的な結果をなんら示していないとしても、小切手の書き手の銀行にその小切手が受取られることの保証はない。サービスプロバイダは、データベースが検索される度に取引手数料を稼ぐ。
【０１４７】
しかしながら、小切手保証の配置では、サービスプロバイダは商人に小切手を保証する。小切手が顧客の銀行によってその後に受取り拒否された場合、商人はサービスプロバイダによって補償され、そしてサービスプロバイダは小切手の書き手から滞納額を回収する権利を獲得する。このサービスを提供する主たるリスクは、サービスプロバイダが補償した額を、銀行がその者の小切手の受取り拒否した小切手の書き手から絶対に回収することである。サービスプロバイダがその額を回収できない場合、その額を失う。
【０１４８】
小切手を保証する前に、サービスプロバイダは、商人から提供された顧客データを用いて複数のデータベースを検索する。サービスプロバイダは、次に、各取引を複数の要因に従ってスコアリングする。考慮される要因は、限定ではなく例示として、速度、過去の稼動、小切手の書き手の他のデータベースへの存在、小切手の額、ならびに地理的および／または商人の特定の位置による過去の不渡り小切手の稼動を含む。速度は、小切手の書き手が所定期間内に検索された回数である。過去の稼動は、過去のその小切手の書き手の肯定的または否定的な取引に基づく。小切手の書き手の他のデータベースへの存在は、その小切手の書き手の小切手の額および過去の稼動に基づいて選択的に選択された全国のデータベースが見られる。スコアリングシステムが、リスクが非常に高いと結論付けた場合、サービスプロバイダは小切手の保証を拒否する。スコアリングシステムが肯定的な結果を提供する場合、サービスプロバイダは小切手の保証を承諾する。
【０１４９】
従って、ＳｏＷモデルを用いることは、サービスプロバイダに有益である。開始段階で、サービスプロバイダは、小切手の保証をするか否かを決定するためのパラメータの１つとしてＳｏＷスコアを用いることが可能である。例えば、ＳｏＷスコアは、低リスクの消費者と高リスクの消費者との間で差別化をするのに用いることが可能である。例えば、低リスク消費者は、ＳｏＷモデルによって判定されたように、恐らく自身の収入が増大したためにより多くの小切手を書く。この場合、小切手の速度は、必ずしも高リスクの大きさではない。一方で、高リスクの消費者は、ＳｏＷモデルによって示されたように、収入または支出能力の対応する増加なしに、小切手の速度が増大している人物であり得る。
【０１５０】
平均して、サービスプロバイダによっては、彼らが保証してその後滞納になった小切手のうち、５０％〜６０％だけが回収される。ビジネスサイクルの処分段階で、サービスプロバイダは、上述したような他の金融機関と同様の方法でＳｏＷモデルを用いることができる。例えば、サービスプロバイダは、例えば、いずれの債務を社内で回収し、いずれの債務を売却するか決定するために、ＳｏＷを用いることが可能である。従って、ＳｏＷは、サービスプロバイダが回収プロセスをより効率的にするのを支援する。
【０１５１】
（Ｃ．  他の会社）
ＳｏＷモデルを用い得る会社の種類は、限定ではなく例示として、ゲーミング業界、慈善機関および大学、通信プロバイダ、病院、および旅行業界を含む。
【０１５２】
ゲーミング業界は、ＳｏＷモデルを、例えば、ビジネスサイクルの獲得および保持段階で用いることができる。カジノは、「浪費家」としても知られる、彼らの非常に裕福および／または非常に稼動率の高いプレイヤーによく貸付をする。カジノは、獲得段階で個人に貸付をするべきかどうかを決定するために、ＳｏＷモデルを用い得る。一度、貸付がなされると、カジノは、その顧客の支出能力を周期的に見直すためにＳｏＷモデルを用いることが可能である。支出能力に変化がある場合、カジノは、顧客のクレジットラインをその顧客の支出能力に見合うように変更し得る。
【０１５３】
慈善事業および大学は、寄付および贈与に大きく依存する。ＳｏＷモデルは、慈善機関および大学が、寄贈者の自由に支出できる／自由に使える収入が増加し、従って、寄贈がより可能である期間と、彼らの懇願の時期とを一致させることによって、彼らのしばしば限定的なリソースをより効率的に利用することを可能にする。さらに、ＳｏＷモデルは、慈善機関および大学が、既存の寄贈者を見直して付加的な支援に対するターゲットにするべきであるかどうかを決定することを可能にする。
【０１５４】
電話サービスプロバイダのような通信プロバイダは、しばしば、サービスプランの中で彼らの顧客と契約する。通信プロバイダは、彼らのターゲットマーケティング戦略を向上させることに加え、獲得段階の間、潜在的な顧客がその契約の下でそのサービスに対して支払い可能であるかを判定するためにＳｏＷ出力を用いることが可能である。
【０１５５】
ＳｏＷモデルは、ビジネスサイクルの処分段階の間、病院に最も適用可能である。病院は、通常、彼らの患者との関係を選択または管理する状態ではない。それゆえに、彼らは、しばしば、過去に顧客関係がなかった患者から彼らのサービスに対する徴収を試みる立場にある。病院がその料金を徴収可能な２つの方法がある。病院は、院内での徴収を行ってもよいし、または病院は徴収の責務を回収代行業者に引き渡してもよい。回収代行業者は、しばしば、そのようなサービスに対する料金をとるが、回収が時間の浪費および／または困難である場合には、病院の利得になり得る。
【０１５６】
ＳｏＷモデルは、いずれの顧客が最小の説得で支払う可能性があり、いずれの顧客がそうでないかを予測するのに用いることが可能である。次に、病院は、いずれの顧客を院内で徴収し、いずれの顧客を回収代行業者にアウトソーシングするかを選択することが可能である。院内に保持する人達に対し、病院は、顧客を単純な注意を必要とする人達とより注意を払う必要がある人達とにさらに分割することが可能である。これによって、病院は、院内の徴収人員を最適化することが可能になる。選択的にアウトソーシングすることによって、病院または他の金貸し業者は、回収代行業者に支払う成功報酬を低減し、院内の徴収班によって徴収される額を最大化することができる。
【０１５７】
旅行業者の構成員は、ビジネスサイクルの獲得および保持段階でＳｏＷデータを用いることができる。例えば、ホテル経営者は、通常、特定の「星レベル」またはホテルクラスに関連付けられたホテルブランドを有する。種々の市場部門を獲得するために、ホテル経営者は、異なるクラスの複数のホテルブランドに関連付けされ得る。ビジネスサイクルの獲得段階の間、ホテル経営者は、種々のホテルクラスに対する適切な支出能力を有する個人をターゲットにするためにＳｏＷ方法を用いることができる。保持段階の間、ホテル経営者は、例えば、特定の個人の支出能力がいつ増大するかを決定するのにＳｏＷ方法を用いることができる。その決定に基づいて、ホテル経営者は、消費者にアップグレードの説得を試みて、消費者により高いクラスのホテルを売り込むことができる。
【０１５８】
当業者は、本発明の精神および範疇から逸脱することなしに、上述した多くのＳｏＷの適用が、他の業種および市場部門で用いられ得ることを理解するであろう。例えば、業種の「最良の顧客」をモデリングするためにＳｏＷを用いて、その最良の顧客の特性を占有する顧客をターゲティングする戦略は、ほぼ全ての業種に適用され得る。
【０１５９】
さらに、ほぼ全ての業種に渡って、ＳｏＷデータが、信用のある得意先に送られた支払い催促状の数を低減することによって、顧客の忠実性を向上させるために用いることができる。信用ある得意先は、徴収者が接触することすらなく支払う可能性が高い人達である。顧客が貸し手またはサービスプロバイダが過度に攻撃的であると感じないため、催促状の減少によって顧客の忠実度を増大させ得る。さらに、貸し手またはサービスプロバイダの回収経費が低減され、リソースが解放されてより説得を必要とする顧客にささげられる。
【０１６０】
さらに、ＳｏＷモデルは、特定の種類の顧客を識別するための大きな顧客サービスコールセンターを有するあらゆる企業に用いることが可能である。通常、顧客からコールセンターへのあらゆる呼出に対して記録がなされる。これらの記録は、特定のキーワードまたは題目に対しスキャンされ、顧客の特性が判定するためにＳｏＷモデルと結びつけられる。例えば、大きな顧客サービスセンターを有する銀行は、破産を含む協議のためのサービスコールをスキャンし得る。そして銀行は、顧客を評価するために、コールセンターの記録からの指示と共にＳｏＷを用いることが可能である。
【０１６１】
（Ｖ．  商業用ＳｏＷおよび商業用ＳｏＳＷに関して適用可能な市場区分／業種）
（Ａ．  銀行、金貸し業者、およびクレジットプロバイダ）
銀行、金貸し業者、およびクレジットプロバイダ（ここでは、まとめて「貸し手」と呼ぶ）は、借り手のクレジットレーティングおよび担保に基づいて金を貸す。たとえローンが担保によって保証されている場合でさえも、担保の価値が時間とともに未払融資残高の価値より下がらないという保証はない。借り手のクレジットレーティングは、借り手の返済意志の良い指標であり得るが、借り手の将来的な返済能力の良い指標ではない。将来の支出を予測することによって、商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷモデルは、借り手の返済能力を予測することの効果的な代用になるスコアを提供する。
【０１６２】
顧客ライフサイクルの獲得段階で、借り手は、誰に貸付を行うべきで誰に信用供与を拒否するべきであるかを判定するために、商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷモデルを用いることが可能である。さらに、商業的モデルは、動的な方法で貸付および他の商品の値段をつけるのに用いられ得る。誰の収益および／または支出が増加する可能性があるかを判定するために、商業的モデルを用いることによって、例えば、貸し手は、この商業的モデルによって生成されたスコアを、新規または既存の製品の両方に対して既存の顧客がターゲティングされるべきであるかを特定する検索基準として用いることができる。さらに、スコアは、まだ取引相手ではないが、貸し手の商品に対してターゲッティングされ得る会社を特定するために用いることが可能である。
【０１６３】
顧客ライフサイクルの保持ステージで、貸し手は、いずれの消費者が保持されるべきであるかを決定するために商業的モデルを用いることができる。このモデルは、既存の顧客を抱き合わせ販売を目的として分割するためにも用いることができる。さらに、このモデルは、既存の貸付から起こり得る障害および／または信用リスクを管理するために用い得る。例えば、商業的モデルによって、企業が増大した財務ストレスおよび／または信用リスクを受けているまたは受けることになると予測した場合、貸し手は、その企業の使われていないクレジットラインを廃止することができる。
【０１６４】
処分段階で、この商業的モデルは、いずれの顧客に貸し手が和解案を与えるべきであるか決定するのに用いることができる。さらに、貸し手は、いずれの企業債務が焦げ付く可能性があるかを特定するために、商業的モデルを用いることができる。従って、貸し手は、これらの債務をより高い販売価格を得るために早くから売却することができる。債務の不履行と売却との間の時間の経過がより長くなれば、債務販売者が１ドル当たりで受取るセントがより少なくなるため、これは有用である。さらに、貸し手は、いずれの貸付が社内で回収されるべきで、いずれの貸付が回収業者に発送されるべきであるかを判定するために、商業的モデルを用いることができる。
【０１６５】
（Ｂ．  投資媒体および投資媒体マネージャ）
本明細書では、投資媒体の例として投資信託が用いられるが、当業者は、商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷが、ヘッジファンド等の多数の他の種類の投資媒体に有益であることを理解するであろう。
【０１６６】
例えば、いわゆる「トップダウン」方法が用いて投資する投資信託は、最初に所定の基準に合致する業種を選択し、次にその業種から他の基準に合致する会社を絞ることによって、株を特定する。この他の基準は、限定ではなく例示として、大きさ、収益成長率、収益、株価収益率、および収益成長率対支出成長率であってよい。いわゆる「ボトムアップ」方法を用いる投資は、業種レベルで開始せずに、特定の基準に合致する会社を絞ることによって証券を特定する。マネージャによっては、他の策略の中でも、分析家の批評および信用調査所の報告を用いる。トップダウン方法、ボトムアップ方法、または両方の組み合わせを用いようとも、ファンドマネージャは、歴史的データに頼る。これらのデータは、バラバラになっていることが多く、しばしば接続されていない。
【０１６７】
商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷモデルは、ファンドマネージャに、会社が順調であることが見込まれるどうかを示す定量的な指標である単純だが堅固なスコアを提示し得る。投資信託が会社の証券を購入しようとする場合、このスコアに非常に関心があり得る。通常、投資家およびファンドマネージャは歴史的な情報を用いる。彼らが投資する際には、彼らは歴史的傾向が継続すると仮定する。即ち、彼らは高い頻度で会社が有益であり続けると仮定する。しかしながら、ファンドおよび他の投資家、特に、より小さい会社で投資をする投資家は、信頼できて正確な歴史的データと、会社の収益、経費、財務ストレスを包含する単一スコアとに必ずしもアクセスできない。商業的モデルは、これらの全てを包括するスコアを提供する。
【０１６８】
顧客ライフサイクルの獲得段階で、投資信託は、商業的モデルによって生成されたスコアを、株を選択する際、およびいずれの株を購入、売却、または空売りするかを決定する際に考慮されるパラメータのうちの１つとして用いることが可能である。
【０１６９】
商業的モデルは、保持および処分段階でも用いられ得る。株を購入した後、投資マネージャは、通常、売却するための価格目標を設定する。一度、価格が予め設定したレベルに到達すると、その株は売却される。代替的に、価格がその予め設定したレベルに決して到達しないか、または価格が期待したように上昇する代わりに下降すると予測される場合には、その株は損失状態で売却され得る。ファンドマネージャは、彼らのポートフォリオでいずれの株が価格下落をしてしまう可能性があるかを予測するために商業的モデルを用いることができる。
【０１７０】
１つの例示的なシナリオでは、投資信託が会社の証券を購入する。その会社は自分の商品を所定の業界の別の会社に販売する。投資信託は、その会社の顧客の支出が将来的に減少し、従って、会社の収益および恐らく株価が低減するかどうかを予測するために、商業的モデルによって生成されたスコアを用いることができる。さらに、特定の顧客がその会社の主要な顧客のうちの１人である場合、投資信託は、その特定の顧客で潜在的な財政難を判定および／または予測するために、商業的モデルによって生成されたスコアを用いることができる。そのような知識を用いて、投資信託は、価格が急落する前に会社の株を売却することが可能である。代替的に、商業的モデルで生成されたスコアが、特定の顧客が順調であることを示す場合、投資信託は、その会社の株を追加で購入することができる。
【０１７１】
（Ｃ．  リサーチアナリスト）
リサーチアナリストは、格付けされた会社の証券の質および／または見通しについてのアナリストの意見を集約した格付けを提供する。そのような格付けは、株に対する「買い」、「保留」もしくは「売り」、または債権に対する「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」もしくは「ジャンク」であってよい。分析することによって債権または株に対する格付けがなされるかどうかに関わらず、アナリストは、他のことの中でもとりわけ、会社の実績、経営および見通しを批評する。
【０１７２】
格付けされた会社にとってアナリストに事実に基づく歴史的データを提供することは標準的な習慣であるが、そのような格付けされた会社の顧客は、同じアナリストに格付けされる場合以外、アナリストにいかなるデータも提供する義務はない。そのような情報が欠落すると、格付けされた会社の将来的な見通しについての予測、およびそのような予測に基づくあらゆる格付けは、全くの憶測である。
【０１７３】
しかしながら、商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷモデルを用いると、アナリストは、格付けされた会社の顧客のビジネス展望の単純だが包括的な兆候を有する。商業的モデルによって生成されたスコアを用いると、それゆえに、アナリストは、次に、格付けされた会社のより正確な絵図を提供するはるかに意味のある格付けを提供することができる。
【０１７４】
１つの例として、アナリストは、特定の企業を追跡する。彼は、その会社によって発行された証券も格付けする。その企業の主たる顧客は、特定の業種の会社である。その企業は、いくつかの社債を発行しており、特定の業種の顧客への売却からの収益で、それらの社債にサービスを提供することを計画する。珍しくないこのシナリオでは、アナリストは、特定の業種のいくつかの会社から公開された歴史的財務情報にアクセスすることができるだろう。これらの歴史的データは、しかしながら、前向きではなく、アナリストに特定の業種の会社の見通しを示さない。
【０１７５】
しかしながら、商業的モデルによって生成されたスコアを用いると、アナリストは、特定の業種の会社が支出を増大または減少させる傾向があるかどうかを予測し得る。従って、商業的モデルの予測能力と、アナリストの持つその企業の知識とを組み合わせることによって、アナリストは、その企業によって発行された証券に対してはるかに正確で信頼できる格付けを発行できる。アナリストは、新規の格付けを与えて既存の格付けを変更するために、商業的モデルによって生成されたスコアを用いることが可能である。
【０１７６】
（Ｄ．  政府機関、調達部門、および中小企業を庇護する他のもの）
政府の部局および大きな株式公開会社は、通常、法律またはその他によって、中小企業を庇護する義務がある。そのような庇護は、例えば、限定ではなく例示として、いわゆる８（ａ）プログラム、中小企業枠プログラム、および不利企業プログラムを含む種々の形態をとる。一度、認定されると、中小企業は、数百万ドルの価値がある政府からの受注に対して単独供給プロバイダとして入札することができる。
【０１７７】
認証機関は、企業を、限定ではなく例示として、中小企業、女性経営者企業、マイノリティ経営者企業、または不利企業として認定するために、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔスコアおよび多数の自己報告データを頼りにする。例えば、女性経営者企業として認定されると、認証機関は基本的に、その企業が少なくとも５１％を１人以上の女性によって所有されていることを認証する。そのような自己報告データが、たとえ正確だとしても、毎年かそこらで更新されるときだけにしか要求されない。さらに、これらのデータは、その特定の中小企業が成長もしくは縮小しているか、またはそのような中小企業（中小企業の財源）の仕える特定の業種が成長もしくは縮小しているかの指標を提供する本来的な能力を有さない。
【０１７８】
従って、そのような認証は、中小企業に対して機会にアクセスさせることによって、活動の場を平にし得る一方で、そのサービスの購買者（政府機関、調達部門）にリスクを与えている。これは、大部分の中小企業が最初の数年内に破産しており、中小企業の種類の認定は、特定の企業が継続事業体として継続し得る可能性の兆候を提供しないからである。
【０１７９】
商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷモデルを用いることによって、サービスの購入者は、契約を授与および／または更新する前に、ベンダが上向きであるか最期であるかを判定することが可能である。さらに、そのようなサービス購入者は、特定の中小企業が企業のままでいる可能性を予測するために、商業的モデルおよび統計的分析の組み合わせを用いることができる。
【０１８０】
顧客ライフサイクルの獲得段階で、機関または調達部門は、いずれに契約を授与するかと、いずれの企業を拒否するべきであるかとを決定するために、商業的モデルを用いることが可能である。さらに、サービス購入者が中小企業であるベンダに契約履行保証を設定するように要求する限りにおいて、そのようなサービス購入者は、契約履行保証が必要とされるべきであるかどうかと、もしそうである場合に契約履行保証されるべき額とを判定するためにも商業的モデルを用いることができる。さらに、いずれに契約を授与するべきであるかを決定するためのツールとして商業的モデルを用いることに加え、そのようなサービス購入者は、適切な場合に、いずれに申し出を求めるかの候補者リストを準備するために、商業モデルによって生成されたスコアを用いることが可能である。これは、例えば、全員に公知しない申し出の要求を送達する際に生じる。
【０１８１】
保持段階では、機関または調達部門は、彼らの認証されたベンダリストを管理するために、商業的モデルによって生成されたスコアを用いることができる。処分段階では、彼らは、いずれのベンダを認証されたベンダリストから削除するかを積極的に決定するために、商業的モデルによって生成されたスコアを用いることができる。
【０１８２】
（Ｅ．  保険会社）
保険会社は、企業に「キーマン保険」と呼ばれる商品を販売する。基本的に、キーマン保険は、企業内の主要／重大／重要な人物に対する生命保険契約である。中小企業では、これは通常、所有者、創設者、またはことによると１人または２人の主要な従業員（本明細書では、全てを集約して主要従業員と呼ぶ）である。これらの人々に何かが起きると、企業はほぼ確実に衰える。主要人物定期生命保険では、主要な従業員に対して生命保険契約を購入する会社が保険料を支払う。その会社がその証券の保険受取人になる。主要な従業員が突然死亡した場合、その会社が保険の支払いを受ける。事実上、キーマン保険は、被保険会社が主要人物を失うことによる悪影響を軽減することを支援する。会社は、保険金を、後任を雇用するまでの経費のために用いてもよいし、または、必要な場合、債務の返済、利害関係者へのお金の分配、解雇手当の支給、および通常の方法での企業の段階的縮小をするために用いてもよい。
【０１８３】
そのような保険証券に値段を付けるために、保険会社は、被保険会社の歴史的財務を含む一連のデータを頼りにする。保険会社によっては、主要者保険を購入する会社の顧客基盤（および、即ち、収入源）を構成する業種を解析するところまで行い得る。しかしながら、そのような解析は、よくても一般的であることが多い。さらに、保険会社が被保険会社の特定の顧客のビジネス展望を解析することを望んだ場合ですら、そのような顧客は、正確なデータはもちろん、いかなるデータをも保険会社に提供する義務がない。従って、保険会社は、リスクに不十分な値段を付けてしまうという重大な危険に直面している。極端な場合、この情報は保険会社に対して明白な不正を非対称的にもたらす。
【０１８４】
商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷモデルを用いると、保険会社は、リスクに不十分な価格を付けてしまう危険を軽減し、従って、彼らのリスクに相応の価格を付けることができる。例えば、主要人物証券に価格を付ける際に、保険会社は、被保険会社の歴史的財務を解析することに加え、被保険会社にその主要な顧客のリストを要求することができる。そのようなリストを用いて、次に、保険会社は、そのような顧客の各々のビジネス展望を考慮して保険料の計算をすることができる。極端な場合、破産しようとしてる会社に保険を提供することは妥当でないため、保険者は、キーマン保険を会社に提供することを拒否することが可能である。
【０１８５】
顧客ライフサイクルの獲得段階で、保険会社は、特定の会社に保険を販売するか否かを決定するために、商業的モデルを用いることができる。この商業的モデルは、いずれの保険にするべきかを決定する際の要因として用いることもできる。さらに、この商業的モデルは保険会社によって、見込み顧客を特定するためのフィルタとして用いられてよい。
【０１８６】
保持段階で、保険会社は、証券に対する保険料を再度価格設定するかどうかを決定するため、また、特定の保険料に対する支払い額を増大もしくは減少させるかどうかを決定するための要因として商業的モデルを用いることが可能である。処分段階で、保険会社は、特定の顧客に対して保険契約をいつ解約するかを決定するために、商業的モデルを用いることが可能である。
【０１８７】
（Ｆ．  非公開投資会社およびＯＴＣ証券取引システム）
非公開投資会社および小さい株式非公開会社に投資する他に対し、そのような会社の情報を獲得するのは難しい。商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷは、過去に利用可能であったものよりも小さく株式非公開会社のより正確な評価を計算するのに用いることが可能であり、予測投資を見積もるためのパラメータも提供し得る。
【０１８８】
非公開投資会社が可能な投資機会を調査する獲得段階で、商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷが複数の方法で用いられてよい。例えば、商業的モデルは、成長している業種のように、非公開投資会社が投資すべき業種を特定するため、およびその会社が投資すべき特定の会社を突きとめるために、用いられ得る。特定された業種が成長している業種である場合、商業的モデルは、それらの業種を供給する会社を特定するのに用いられ得る。さらに、商業的モデルは、獲得に対する潜在的な候補である会社を特定するのに用いることもできる。
【０１８９】
これらの小企業への投資は、通常、ペニー株とも呼ばれる店頭販売証券を介して行われる。これらの小企業に投資したいと願う非公開投資会社等の投資家は、しばしば、ニューヨーク州のＰｉｎｋ  Ｓｈｅｅｔｓ  ＬＬＣ社によって提供されているようなＯＴＣ証券取引システムを用いる。ＯＴＣ証券取引システムにリストアップされている会社は、通常、以下の属性のうちの１つ以上を有する：取引の厚みのない証券、主要な取引所でリストアップされることを嫌うか能力がない、および極めて小さい収入。残念ながら、これらの小企業は、取引システム上にリストアップされるために監査済財務報告書を必要としないため、これらの企業に対する投資は、しばしば、不十分な情報、偽情報、期限切れの情報を用いて行われる。取引システム上にリストアップされたデータは、独立して検証可能ではなく、ＯＴＣ証券取引システム上にリストアップされたそれらの会社を追跡するアナリストはほとんどいない。
【０１９０】
従って、これらの取引システムは、価値のない企業から価値のある企業を分離するツールおよび企業をランキングするツールと同様に、正確で最新の情報を必要とする。商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷは、リストアップされた企業を見積もるためのスコアまたはデータを提供するために取引システムによって用いられてよく、取引システムはこれらリストアップされた企業をランキングすることが可能になる。商業的モデルは、取引システムによって既にリストアップされたデータを確認するためにも用いられ得る。これによって、取引システムは、価値のない企業から価値のある企業を分離し、ランキングの背後にある根拠の単純だが堅固な説明を提供することが可能になる。
【０１９１】
保持段階で、一度、非公開投資会社が投資する小企業のポートフォリオを確立してしまえば、商業的ＳｏＷおよびＳｏＳＷは、投資がどのように保持されるべきであるかを決定するために用いられ得る。例えば、商業的モデルは、ポートフォリオの中のいずれの企業が投資を増大または減少させる正当性があるかを決定するために用い得る。処分段階で、非公開投資会社は、彼らの投資をいつ手放すべきであるかを決定するために商業的モデルが用いられ得る。
【０１９２】
（Ｇ．  オンライン市場）
中小企業に対するオンライン市場も商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷから利益を得る可能性がある。これらのオンライン市場は、中小企業またはベンダが彼らのサービスを広告することを可能にする。１つの例示的なオンライン市場は、結婚式の写真家等、関連する企業が彼らのサービスを広告するための場所を提供するＴｈｅＫｎｏｔ．ｃｏｍである。
【０１９３】
これらのオンライン市場を用いる中小企業またはベンダは、通常、管理されておらず、彼らについての情報の中管理機関は通常、存在しない。さらに、中小企業のうちのいずれかが成功して企業のままであるか、または企業でなくなるかを予測する方法はない。広告された企業が突然、企業でなくなった場合、広告に依存していたその市場への訪問者は、結局お金をなくすことになる可能性がある。
【０１９４】
商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷを用いると、オンライン市場は、彼らのサイト上にリストアップされた各ベンダに、そのベンダのビジネス展望の情報を与える格付けを提供することが可能である。さらに、オンライン市場は、商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷを彼ら自身の内部的分析論と組み合わせ、単一の全体的な格付けを提供することが可能である。例えば、市場は、自身のサイト上にリストアップされたベンダに対する英数字の格付け尺度を用いることができ、そこでは、過去の顧客からの基準での品質の格付けと、商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷスコアの品質の格付けと組み合わされる。この例では、顧客基準格付けの品質は、限定ではなく例示として、Ａ（高）からＦ（低）の範囲をとるのに対し、商業モデルスコアの品質は、１（低）から５（高）である。
【０１９５】
従って、５Ａのスコアは、ベンダが最高のビジネス展望と過去の顧客から最高の基準とを有することを意味し得る。１Ａのスコアは、ベンダが過去の顧客からの最高基準を有するが、商業モデルによれば、ベンダが先細りまたは平凡なビジネス展望を有することを意味し得る。１Ｆのスコアは、ベンダが最低の顧客基準と共に先細りまたは平凡なビジネス展望を有することを意味し得る。
【０１９６】
この種類の格付けは、過去に利用可能な情報の非対称な効果が最小化され、オンライン市場がＢｅｔｔｅｒ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｂｕｒｅａｕと同様に機能することを効果的に可能にする。ベンダの消費者および見込み客は、特定のベンダを庇護するかどうかを決定するための要因としてその格付けを用いることができる。さらに、オンライン市場は、ベンダがそのサイトリストからいつ除去されるべいきであるかを決定するために用いることができる。
【０１９７】
（Ｈ．  マーケティング会社）
所定のマーケティングおよびリサーチの会社は、顧客によって設定された特定の基準に合致する人々および／または企業のリストを顧客に販売する。これらのリストは、通常、１つ以上のデータベースを、基準に合致する名前および／または企業に関して検索することによって集められる。１つの例示的なリストは、例えば、所定の範囲の収入で所定の従業員数である特定の郵便番号の全ての会社を含んでよい。
【０１９８】
これらのリストは、通常、地理的または歴史的な財務データの静的集合に依存する。ある種の動的な解析を提供する会社は、しかしながら、リスト上の各会社に対する損益計算書およびバランスシートアイテムの両方を同時に包含および予測するカスタマイズされたスコアを提供しない。例えば、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔによって提供された予測的な測定結果は、その測定結果のユーザが、支払い遅延、財務ストレスおよび将来的な支払い傾向の可能性を予測することができる。しかしながら、この測定結果は、将来的な支出および／または収入を予測することはできない。
【０１９９】
商業的ＳｏＷおよび商業的ＳｏＳＷを用いると、リスト販売者は、リスト上の各会社に対する予測支出および／または予測収入を示すリストを、既存のリスト販売者によって過去に提供された同じ予測に加え、提供することができる。この種類の「スマートリスト」は、過去に利用可能であるリストよりもより有用な情報を含むので、リスト購入者にとってより有益である。例えば、リスト販売者は、リスト上の各企業のランク付けおよび／または格付けをするために、商業的モデルに基づいたスコアを用いることができるし、またはリスト販売者は、予測支出および予測収入が所与の要件と合致する会社のリストを提供することができる。次に、リスト販売者は、彼らが誰をマーケティングするべきであるか、彼らが誰に貸付および／または販売するべきであるか、彼らが誰を顧客として保持するべきであるか、ならびに彼らが誰との関係を断つべきであるかを決定するために、格付けを用いることが可能である。
【０２００】
（Ｉ．  投資信託格付け業者および株スクリーニングプロバイダ）
（イリノイ州シカゴのＭｏｒｎｉｎｇｓｔａｒ，  Ｉｎｃ．社、ニューヨーク州ニューヨークのＩＬ  ａｎｄ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  ＆  Ｐｏｏｒ’ｓ社等の）投資信託格付け会社および／または（ワシントン州レッドモンドのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐ．社、カリフォルニア州サニーベイルのＷＡ  ａｎｄ  Ｙａｈｏｏ！  Ｉｎｃ．社等の）株スクリーニングツールのプロバイダは、特定のファンドの歴史的な業績を調査し、その業績を複数の要因と比較する。これらの要因は、例えば、格付けされたファンドと同一のピアグループ内の他のファンドの業績を含む。投資信託は、通常、彼らの所有財産を開示しないため、格付けおよびスクリーニング会社が、特定のファンドのポートフォリオ内の個々の株を解析できるとは限らない。それにも関わらず、これらの企業は、特定の業種または部門に投資するファンドの業績を予測するために商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷを用いることが可能である。
【０２０１】
投資信託は、しばしば、株を選択するためのガイドラインを提供する。例えば、焦点を合わせたファンドは、所定のサイズ範囲内で特定の地理に位置する会社だけにしか投資しない可能性がある。従って、格付けおよびスクリーニング会社は、いずれの会社が投資信託のポートフォリオ内にある可能性があるか予測するために、標準の統計的および確率的な解析をすることができる。格付けおよびスクリーニング会社は、次に、ファンドのポートフォリオ内の会社の業績を予測するために、確率的解析の結果と、商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷスコアとを組み合わせることができる。予測された業績は、ファンドに割当てられる格付けの基礎を形成する。
【０２０２】
代替的に、格付けおよびスクリーニング会社は、従来的なファンド格付けと共に商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷスコアを提供し得る。これは、格付けされたファンドが投資する業種に対する見通しを示す。
【０２０３】
（Ｊ．  会社情報のプロバイダ）
テキサス州のＨｏｏｖｅｒ’ｓ，Ｉｎｃ．社およびＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ  Ｃｏｒｐ．社等の、会社情報のプロバイダは、会社および業種の豊富な情報を提供する。財務データに関して、Ｈｏｏｖｅｒのデータベースは、会社が過去に報告されたものを、該当する場合には、アナリストの予測とともに、実質的にリパッケージして提示する。有名な格付けを有するＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔのデータベースと違い、Ｈｏｏｖｅｒのデータベースは、独自の格付けを有さない。その代わりに、それは他の格付け会社によって供給された格付けを簡潔に集約して報告する。さらに、Ｈｏｏｖｅｒのデータベースへの加入者は、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔデータベースも検索することができる。
【０２０４】
会社に関する標準的なＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ報告書に加え、Ｄｕｎ  ＆  ＢｒａｄｓｔｒｅｅｔはＰＡＹＤＥＸスコアも提供する。このスコアは、前年の会社の支払いルーチンの金額加重数的指標である。この指標は、Ｄｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔで作成されたベンダ報告書に基づいており、会社が支払い遅延の低、中、また高のリスクを有するかどうかを示す。ＰＡＹＤＥＸスコアは、会社および業種の両方のレベルで支払い履歴を集約するが、格付けされた会社が将来的にいくら支出する可能性があるかという指標は提供しない。
【０２０５】
商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷスコアを彼らの報告書に組み込むことで、会社情報プロバイダは、より有益な情報を彼らの報告書の中で加入者に提供することが可能である。例えば、商業的ＳｏＷおよび／または商業的ＳｏＳＷスコアを従来的なＤｕｎ  ＆  Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ報告書の中に含めることによって、報告書のユーザは、会社の支払い履歴および過去の財務業績に加え、会社が将来的にいくら支出する可能性があるかの指標を受取る。
【０２０６】
（ＶＩ．  システム実装）
本発明は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせを用いて実装可能であり、１つ以上のコンピュータシステムまたは他の処理システムで実装可能である。しかしながら、本発明によって実行される作業は、しばしば、付加するまたは比較するように、一般的に人の操作者によって実行される知的操作に関連付けられた用語で呼ばれる。そのような人の操作者は、本明細書で説明された本発明の一部を形成するいかなる作業においても必要なく、また多くの場合に望まれることもない。むしろ、操作者は機械の作業者である。本発明の作業を実行する有用な機械は、汎用デジタルコンピュータまたは同様の装置を含む。
【０２０７】
実際、一実施形態では、本発明は、本明細書で説明された機能性を実行可能な１つ以上のコンピュータシステムに向けられている。図３２にコンピュータシステム３２００の一例が示されている。
【０２０８】
コンピュータシステム３２００は、プロセッサ３２０４等の１つ以上のプロセッサを含む。プロセッサ３２０４は、通信インフラストラクチャ３２０６（例えば、通信バス、クロスオーバーバー、またはネットワーク）に接続される。種々のソフトウェア実施形態がこの例示的なコンピュータシステムに関連して示されている。当業者は、この説明を読んだ後、他のコンピュータシステムおよび／またはアーキテクチャを用いてどのように本発明を実装するか明らかになるであろう。
【０２０９】
コンピュータシステム３２００は、ディスプレイ装置３２３０上に表示するために、通信インフラストラクチャ３２０６（または図示されていないフレームバッファ）からの画像、テキスト、および他のデータを転送するディスプレイインターフェース３２０２を含み得る。
【０２１０】
コンピュータシステム３２００は、好ましくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であるメインメモリ３２０８を含み、さらに第２のメモリ３２１０を含んでもよい。第２のメモリ３２１０は、例えば、ハードディスクドライブ３２１２および／またはフロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光学ディスクドライブ等を示すリムーバブル記憶ドライブ３２１４を含み得る。リムーバブル記憶ドライブ３２１４は、公知の方法でリムーバブル記憶装置３２１８から読み出しおよび／またはそこへの書込みをする。リムーバブル記憶装置３２１８は、リムーバブル記憶ドライブ３２１４によって読出しおよび書込みが行われるフロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、光学ディスク等を示す。理解されるように、リムーバブル記憶装置３２１８は、中にコンピュータソフトウェアおよび／またはデータが記憶されているコンピュータ利用可能記憶媒体を含む。
【０２１１】
代替的な実施形態では、第２のメモリ３２１０が、コンピュータプログラムまたは他の命令をコンピュータシステム３２００の中にロードされることを可能にする他の同様の装置を含み得る。そのような装置は、例えば、リムーバブル記憶装置３２１８およびインターフェース３２２０を含み得る。そのようなものの例には、（ビデオゲーム装置中でみつかるような）プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース、（消去可能プログラム可能読出専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、またはプログラム可能読出専用メモリ（ＰＲＯＭ）等の）リムーバブルメモリチップおよび関連するソケット、ならびにソフトウェアおよびデータがリムーバブル記憶装置３２１８からコンピュータシステム３２００に転送されることを可能にする他のリムーバブル記憶装置３２１８およびインターフェース３２２０を含み得る。
【０２１２】
さらに、コンピュータシステム３２００は、通信インターフェース３２２４を含み得る。通信インターフェース３２２４は、ソフトウェアおよびデータがコンピュータシステム３２００と外部装置との間で転送されることを可能にする。通信インターフェース３２２４の例は、モデム、（イーサネット（登録商標）カード等の）ネットワークインターフェース、通信ポート、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｃａｒｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＰＣＭＣＩＡ）スロットおよびカード等を含む。通信インターフェース３２２４を介して転送されるソフトウェアおよびデータは、電子的、電磁的、光学的または通信インターフェース３２２４によって受信可能な他の信号であり得る信号３２２８の形態で転送される。これらの信号３２２８は、通信経路（例えば、チャンネル）３２２６を介して通信インターフェース３２２４に提供される。このチャンネル３２２６は、信号３２２８を搬送し、電線またはケーブル、光ファイバ、電話線、携帯電話リンク、高周波（ＲＦ）リンクおよび他の通信チャネルを用いて実装され得る。
【０２１３】
本明細書において、用語「コンピュータプログラム媒体」および「コンピュータ使用可能媒体」は、通常、リムーバブル記憶ドライブ３２１４、ハードディスクドライブ３２１２に組み込まれたハードディスク、および信号３２２８等の媒体を示す。これらのコンピュータプログラム製品は、コンピュータシステム３２００にソフトウェアを提供する。本発明は、そのようなコンピュータプログラム製品に向けられている。
【０２１４】
（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）コンピュータプログラムは、メインメモリ３２０８および／または第２のメモリ３２１０に記憶される。コンピュータプログラムは、通信インターフェース３２２４を介して受信されてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、実行された場合、コンピュータシステム３２００が、本明細書で説明したような本発明の特性を実行することを可能にする。特に、コンピュータプログラムは、実行された場合、プロセッサ３２０４が本発明の特性を実行することを可能にする。従って、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム３２００のコントローラを示す。
【０２１５】
本発明がソフトウェアを用いて実装された一実施形態では、このソフトウェアは、コンピュータプログラム製品に記憶され、リムーバブル記憶ドライブ３２１４、ハードドライブ３２１２または通信インターフェース３２２４を用いてコンピュータシステム３２００の中にロードされてもよい。制御論理（ソフトウェア）は、プロセッサ３２０４によって実行された場合、本明細書で説明されたような本発明の機能をプロセッサ３２０４に実行させる。
【０２１６】
別の実施形態では、本発明は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードウェア構成要素を用いて、主としてハードウェアで実装される。ハードウェアの実装が、本明細書中で説明された機能を実行する機械を示すことは、当業者には明らかであろう。
【０２１７】
さらに別の実施形態では、本発明は、ハードウェアおよびソフトウェアの両方の組み合わせを用いて実装される。
【０２１８】
（ＶＩＩ．  結論）
本発明の種々の実施形態が上記で説明されたが、それらは限定ではなく例示だけを目的として示されたことを理解するべきである。当業者には、本発明の精神および範疇を逸脱することなしに、形態および詳細において種々の変更がなされ得ることが明らかであろう。従って、本発明は、上述した例示的な実施形態のうちのいずれにも限定されるべきではないが、以下の特許請求の範囲およびそれらと同等のものによってのみ規定されるべきである。
【０２１９】
さらに、本発明の機能性および利点を明らかにする、添付物の図面およびスクリーンショットは、例示だけを目的として示されていることを理解するべきである。本発明のアーキテクチャは、充分に適応性を有して設定可能であり、添付の図面で示された以外の方法で利用（およびナビゲート）され得る。
【０２２０】
さらに、前述の要約の目的は、一般に、米国特許商標局および公衆が、ならびに、特に、特許または法律の用語または表現に精通していない、当技術分野の科学者、技術者および熟練者が、本アプリケーションの技術的な開示の性質および本質を、大まかな検討から迅速に見つけ出すことを可能にすることである。要約は、本発明の範疇についての限定を多少なりとも意図したものではない。
【図面の簡単な説明】
【０２２１】
【図１】図１は、本開示のプロセスがその上で実行され得る例示的な財務データ交換ネットワークのブロック図である。
【図２】図２は、図１の財務サーバによって実行される例示的な消費者モデリングプロセスのフローチャートである。
【図３】図３は、図２のプロセスの間、調査される例示的な顧客のカテゴリの図である。
【図４】図４は、図２のプロセスの間、モデリングされる例示的な顧客のサブカテゴリの図である。
【図５】図５は、図２のプロセスに従ったモデル生成および確認に用いられる財務データの図である。
【図６】図６は、図１の財務サーバによって実行された、消費者の支出能力を見積もるための例示的なプロセスのフローチャートである。
【図７】図７〜図１０は、図６のプロセスの間、個々の顧客データが調査される周期的な期間を示す例示的なスケジュールである。
【図８】図７〜図１０は、図６のプロセスの間、個々の顧客データが調査される周期的な期間を示す例示的なスケジュールである。
【図９】図７〜図１０は、図６のプロセスの間、個々の顧客データが調査される周期的な期間を示す例示的なスケジュールである。
【図１０】図７〜図１０は、図６のプロセスの間、個々の顧客データが調査される周期的な期間を示す例示的なスケジュールである。
【図１１】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１２】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１３】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１４】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１５】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１６】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１７】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１８】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図１９】図１１〜図１９は、例の消費者人口に対する図６のプロセスの例示的な結果および出力を示すテーブルである。
【図２０】図２０は、本発明の実施形態に従った、顧客の特定のカテゴリに渡って共通の特性を決定するための方法のフローチャートである。
【図２１】図２１は、本発明の実施形態に従った、支出財布の商業的サイズ（”ＳｏＳＷ”）を見積もるための方法のフローチャートである。
【図２２】図２２は、図２１の方法を用いて分析され得る財務諸表の例である。
【図２３】図２３は、ＯＳＢＮ  ＨＢＲＵ企業の中で、商業的なＳｏＳＷの分布を表示するチャートである。
【図２４】図２４は、業界別の中央および平均の商業的なＳｏＳＷを表示するチャートである。
【図２５】図２５は、ＨＢＲＵ口座の中で、財布分布の占有率の例を表示するチャートである。
【図２６】図２６は、本発明の一実施形態に従った商業的なＳｏＳＷモデルと、企業変数との間の関係を説明するテーブルである。
【図２７】図２７は、実際の商業的なＳｏＳＷの結果と、本発明の一実施形態に従って予測された商業的なＳｏＳＷの見積もりとを比較するグラフである。
【図２８】図２８は、本発明の一実施形態に従った商業的なＳｏＳＷモデルと、完全に無作為の予測とを比較するグラフである。
【図２９】図２９は、本発明の一実施形態に従った、顧客レベル関係分類を示すチャートである。
【図３０】図３０は、本発明の一実施形態に従った、五分位数によるＯＳＢＮ口座の稼動数を示すチャートである。
【図３１】図３１は、本発明の一実施形態に従った、スコアされた出力ファイルに顧客口座を表示したテーブルである。
【図３２】図３２は、本発明を実装するのに有用な例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【国際調査報告】
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