(57)【要約】【課題】  企業における定性的なデータを反映させた融資判断指標を算出することを課題とする。【解決手段】  融資判断指標管理サーバ１０００が、融資先企業管理サーバ２０００にアクセスし、融資先企業の取引属性データを取得し、端末装置４０００より受領する当該システム利用者の指示操作命令を取り込んで取引属性データを数値化する。同プログラムはこれらのデータに基づいて融資先企業のグルーピング処理を行い、グルーピング定義テーブル１１６０を作成する。融資判断データ管理サーバ３０００にアクセスして、グループ別のグループ指数を算出したのち、融資先企業管理サーバ２０００にアクセスして、融資検討先企業のデータを取得する。データを元に、融資検討先企業の取引形態と対応する企業を既存の融資先企業より選択する。選択された企業について、所属するグループのグループ指数や取引属性データから融資判断指標を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
融資検討先企業に対する融資の可否を判断するための指標を算出する融資判断指標算出システムにおいて、
融資が実施された融資先企業の当該融資に関する融資データを記憶する記憶手段と、
前記融資データを用いて、前記融資先企業間の取引関係を定量化する定量化手段と、
定量化された前記取引関係から取引の強度を示す指数を算出する取引強度指標算出手段と、前記融資先企業を、前記指標に応じたグループにグルーピングするグルーピング手段と、
前記グルーピング手段により作成されるグループごとに、グループの指数を算出するグループ指数算出手段と、
前記記憶手段に記憶され、グルーピングされた前記融資先企業の融資データと前記融資検討先企業の融資データとを比較して、当該比較結果に基づいて、前記融資検討先企業に対応する企業を前記融資先企業より選択する選択手段と、
選択された融資先企業の所属するグループの前記グループ指数を用いて融資判断指標を算出する手段を有することを特徴と融資判断指標算出システム。
【請求項２】
請求項１記載の融資判断指標算出システムであって、
上記定量化手段は、前記記憶手段より前記取引先企業ごとの取引金額および取引継続期間を含む取引データから、取引関係を定量化することを特徴とする融資判断指標算出システム。
【請求項３】
請求項１記載の融資判断指標算出システムであって、
前記取引強度指数算出手段は、前記記憶手段に記憶された取引属性データから、各取引において取引継続期間および取引金額を用いて、当該融資先企業の取引増加率、および当該融資先企業の取引先企業の収益増加率を含む増加率指標を算出する手段と、
算出された前記数値を用いて、他の取引先企業との取引との相対的比較により前記取引先企業との取引のレベルを示す取引レベルを生成する手段を有し、
前記取引レベル及び当該融資判断指標算出システムの利用者の入力に応じて定められる前記取引レベルに対する重みを示す重み付け値とを用いて、取引ごとの結びつきの強度を示す取引強度指数を算出することを特徴とする融資判断指標算出システム。
【請求項４】
請求項３記載の融資判断取引指標算出システムにおいて、
前記取引強度指数算出手段は、
前記取引属性データから前記融資先企業が前記取引先企業にどの程度取引を依存しているかを示す企業間取引関係の相思相愛度を前記取引強度指標として算出することを特徴とする融資判断取引指標算出システム。
【請求項５】
請求項３記載の融資判断指標算出システムにおいて、
前記グルーピング手段は、
各取引関係につき前記取引強度指数算出手段で算出された指標及び前記融資先企業の取引先企業ごとに得られる収益比率データを取得し、当該融資判断指標算出システムの利用者から入力される条件に応じて考慮する取引関係を選択することによりグルーピングすることを特徴とする融資判断指標算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いて、金融機関が行う融資の可否を判断するための指標を算出する技術に関する。その中でも特に、企業に対する融資の指標を算出するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、融資判断指標として用いられるのは、各融資先企業の財務諸表をベースとした与信、格付けデータといったものがあげられる。これらは、信用リスク管理システムなどにより、各銀行が定める個々の規定に従って与信や格付けを算出する技術が開示されている。例えば、特許文献１においては、顧客資産価値成長率と称する指標を算出している。また、特許文献２においては、融資判断となる企業の信用度を示す指標を算出している。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３２９０５５号公報
【特許文献２】特開２００３−１６２６１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、銀行の融資業務で扱うデータは、財務諸表では表れない、各企業と直接取引をしている企業との関係や経営者の資質といった、定性的な評価項目も含まれる。
しかしながら、これら定性的な評価項目のデータを収集するには以下のような問題点があげられる。
-定性的な項目のデータ収集が属人的に行われているため手間がかかる。
-顧客の担当者によって判断基準が統一化されていない。
-財務諸表などの定量的項目に比べて評価が低く、特に財務諸表の数値が芳しくない中小企業などは融資先として低い評価が下されることが多い。
【０００５】
上記の特許文献１および２においても、融資判断に利用されるような定性的な項目の定量化には課題を抱えているのが現状である。
例えば、特許文献１では、顧客資産価値成長率と称する指標を算出する内容となっているが、顧客資産価値成長率とは、当該企業の取引（取引先、取引相手）を考慮されたものでないため、成長の実態を反映することが困難である。
【０００６】
また、特許文献２では、融資判断となる企業の信用度を示す指標を算出しているが、指標算出のためのベースとなるのは財務データに留まっており、これもまた当該企業の取引については、何ら考慮されていない。例えば当該企業の取引について、財務データ以外の情報として取引継続年数などを考慮に入れ、取引関係における企業間の結びつきの強さを指数で算出している点が特徴となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、財務データでは表れない定性的項目である取引関係を定量化し、グルーピング手段を用いて融資判断指標を算出するシステムである。通常は定性的項目として考慮される企業の取引関係を定量化することにより、中小企業などの評価のボトムアップに繋がる、当該融資判断指標を算出することを狙いとしている。
【０００８】
そこで、本発明では、融資先企業の定性的な項目である取引関係について、当該融資先企業と直接取引している各企業との取引関係を定量化する構成としている。さらに本発明では、取引先企業の取引先といった形で複数の融資先企業の取引関係を定量化する構成も含まれる。前記の定量化で、複数の企業間における資金の流れという、精緻で実態に見合った属性データを扱うことにより、図２に示すように当該融資先企業をグルーピングする。前記グルーピングする手段を用いて、今後の融資判断の材料となる融資判断指標を算出することを本発明の特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、従来よりも精緻な融資判断材料となる指標を算出することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。本実施の形態は、当該融資先企業のデータによるグルーピング手段により、今後融資を検討している融資先企業の融資判断指標を算出するものであるが、これ以外にも適用可能である。例えば、投資のためや企業の実力を測るために用いてもよい。まず、本実施の形態におけるシステム構成図を図1に示す。各コンピュータは、ネットワークを介して互いに接続されている。また、各コンピュータは、メモリ、ハードディスクを含む記憶装置、ＣＰＵなどの処理装置を有し、記憶装置に格納されたプログラムに従って、処理装置がデータ処理を実行するものである。ただし、図1における融資先企業管理サーバ2000や融資判断データ管理サーバ3000については、ネットワークを介してデータ収集する方法に限定されるものではなく、あらかじめ指標算出サーバ1000内にデータを格納させて利用する形でもよいものとする。
【００１１】
以下、本実施の形態の処理内容について説明する。
まず、融資判断指標算出サーバ1000の融資判断指標算出プログラム1110により、融資先企業管理サーバ2000の融資先企業ＤＢ2100にアクセスし、過去に融資を実施した融資先企業の取引に関する基本データを取得する。この基本データには、売掛金、買掛金、取引先企業のデータが含まれる。当該融資先企業に関する基本データを元に、融資先企業間における取引関係定義テーブル1120を作成する。
【００１２】
その後、融資判断データ管理サーバ2000より、当該融資先企業の格付けデータを取得し、前記格付けデータに基づき融資先企業のレベル分け処理を行う。すなわち、格付けデータが同じ（所定の範囲内）ものを同じレベルとし、レベル毎に融資先企業を識別する情報を記憶しておく。さらに、取引関係を定量化するために、取引の属性データに基づいて、取引関係の強度を示す指数（以後、取引強度指数と呼称する）と、融資先企業の持つ各取引の収益比率（以後、取引収益率と呼称する）を算出する。まず、前記取引強度指数の算出のために、当該システム利用者から、図7 符号1132〜1135で示す取引の属性データにおいて考慮する項目の選択と、及び前記選択した各項目に対して、図7 符号1137に示す重み付けの設定の入力を受け付ける。取引の属性データ項目は、最低限必要なデータとして“取引継続期間”や“取引金額”の項目をあげている。この他にも例えば“各取引の収益率の相思相愛度”などがあげられる。前記相思相愛度とは、仮にＡ社からみたＢ社との取引関係から生じる収益率がＡ社取引収益額の70％を占めており、逆にＡ社からみたＢ社との取引関係から生じる収益率がＡ社取引収益額の10％を占めているケース１と、Ｃ社からみたＤ社の収益額が40％を占めていて、Ｃ社からみたＤ社の収益額が50％を占めているケース２と比較する考え方である。例えば、これを数式で表すと以下の通りになる。
ケース１：70＋10＝80
ケース２：40＋50＝90
上記の式を比較することにより、取引関係が持ちつ持たれつの関係の方が、より取引関係が強いと判断し、ケース2の取引関係に重きをおくとする考え方である。
【００１３】
また、図7 強度レベル1138とは、各項目の数値が相対的な比較からどのレベルに値するかを示すものである。この強度レベルの算出方法は、相対比較による最高値、最小値及び平均値から特定の段階にレベル分けを行い、図8 取引属性項目別レベル付けテーブル1140を作成し、レベル値を決定する。図面に示した例では、図7の取引関係の0001→0002の場合、取引継続期間が10年である。これと比較して、図8の取引継続期間と強度レベルの関係を調べると、10年〜14年の取引継続期間はレベル8と位置付けられる。よって、図７の取引継続期間の強度レベルは8であると決定する。図7の符号1133、1134、1135についても同様に強度レベルを算出する。
【００１４】
前記取引関係において考慮する項目とその項目に対する重み付け及びレベル値を照合して、個々の取引関係に対して下記の（数１）により、前記取引強度指数を算出する。
各取引強度 ＝Ｗ1×“取引継続期間レベル”＋Ｗ2×“取引金額レベル”＋Ｗ3×“取引増加率レベル”＋Ｗ4×“取引企業の収益増加率”＋・・・ （数１）
前記取引強度指数算出の具体例として図７の取引関係の0001→0002を例として（数2）を算出する。
5×8＋4×9＋3×9＋2×7＝117・・・（数2）
前記（数2）より、0001→0002の取引強度指数は、117と算出される。
【００１５】
次に、前記取引収益比率を算出する。各取引の収益比率のデータに基づき、図9取引先収益比率関係テーブル1150を作成する。すなわち、各企業が各取引企業とどのような取引関係にあるかを示すものを作成する。これは、各取引の収益比率のデータを、取引先ごとに和を取ることで実現する。
【００１６】
さらに、融資先企業をグルーピングする目的で、図4のステップＡ12に示すように当該システム利用者から、取引関係に関する条件設定の入力を受け付ける。
まず、条件１として各取引において取引金額、及び算出した前記取引強度の値に対して最小値を当該システム利用者から受付け、前記最小値以下の取引関係は考慮しないこととする。条件１に加えて、当該融資先企業の取引収益額について、当該システム利用者から受け付けた任意の数値が最小値となるまで、前記取引収益比率について、融資企業全体の中で順位の一番高い取引先企業を選択する。前記２つの条件に基づいて、より結びつきの強い取引関係を選択することによって、当該融資先企業をグルーピングする。前記グルーピング手段によって、当該融資先企業の取引関係、格付けレベル、所属グループが定義され、図1０ グルーピング定義テーブル1160が作成される。
【００１７】
図１０グルーピング定義テーブル1160に基づき、当該システム利用者に対して図22 グルーピング結果出力画面Ａ5000に示すような図が出力画面5000に表示される。画面表示結果に対して、グルーピング定義に問題があると当該システム利用者が判断した場合は、図4に示す、ステップＡ17よりステップＡ12に戻り、ステップＡ12〜ステップＡ17の処理を繰り返し実行し、当該システム利用者により前記設定される条件に基づいてグルーピング定義を検討することを可能としている。
【００１８】
次に、前記グルーピングを実施したグルーピング定義に基づき、各グループの指数を算出する。前記グループ指数を算出するためのデータ項目を当該システムの利用者から受け付ける。当該システムの利用者より選択させる項目は、“グループ内の取引金額”、“グループに属する融資先企業が銀行に対してもたらす収益額”に限らず、“取引による収益の増加率”、“資本金”、“自己資本比率”や“与信残高”といったものもあげられる。利用者に選択させた項目に従って、融資判断データ管理サーバ3000より図13に示す融資判断属性ＤＢ3100から項目別にデータを取得する。前記項目別に取得したデータを元に、当該融資先企業の数値を積上げることにより所属するグループごとの数値を算出する。例えば、グループＡに属する企業が図１３の符号3110のＣＩＦで、0001、0010、0003とする。この時のグループＡの数値を（数3）、（数4）のように算出する。
グループＡの取引金額：300＋150＋80＝530 ・・・（数3）
グループＡの銀行に対する収益額：10＋5＋1＝16 ・・・（数4）
さらに、前記選択項目に従って、過去データとの比較を行う。参照する過去データとしてさかのぼる期間は、当該システム利用者からの入力情報を受け付ける。グループごとに各項目について、前記設定させた期間さかのぼった過去データと現在のデータとの比較により増減率を算出する。例えば、前記グループAを例に増減率の算出例を示す。当該システムの利用者より受け付けた比較する過去データの期間を前期の数値とする。この過去のグループAの取引金額と前記（数3）より算出した今期のグループAの取引金額より増加率を（数5）のように算出する。これらの結果をテーブル化したものを、グループ指数テーブル1170に示し、前記グループAの取引金額（増加率）を1172に示す。
【００１９】
さらに、前記取引金額増減率と同様に銀行に対する収益額の増加率も算出した後、同期間の経済成長率との相対比較より、グループ指数1174を算出して、図14に示すグループ指数テーブルを作成する。例えば、グループAの場合、取引金額増加率は、＋10%、また銀行に対する収益額増加率は、＋30%となる。各種項目のグループA増加率の平均値を求め、同期間の経済成長率の＋5%と比較し、（数6）に示すようにグループ指数を算出する。（10＋30）÷2÷5＝4 ・・・（数6）
前記（数6）で示されるように、経済成長率との比較で4倍の増加率を示しているため×4とグループAの指数結果を示す。
次に、今後融資を検討している企業（以後、融資検討先企業と呼称する）の融資判断指標を算出する。まず、当該システムの融資先企業管理サーバ2000より図17に示す融資検討先企業ＤＢ2300に記憶されているデータを取得する。例えば、図17で示す、融資検討先企業としてCIF 0000の場合、この企業における取引先企業は取引先企業名2307に示され、各取引先企業の取引金額実績2308及び取引継続期間2309のデータを取得する。CIF 0000における取引先企業の１つである、○○○株式会社との取引金額実績や取引継続期間の数値を利用して、当該融資先企業の前記取引強度指数及び前記取引収益率の算出と同様の手順により、図18に示す融資検討先企業取引データテーブル1180の取引増加率1187、取引先企業の収益増加率1188を算出し、取引強度指数1189を算出する。具体的には、前記図8 取引属性項目別レベル付けテーブル1140との比較によりレベル値を決定する。CIF  0000の融資検討先企業と取引先○○○株式会社とを比較した場合、取引継続期間が5年である。これと比較して、図8の取引継続期間と強度レベルの関係を調べると、5年〜9年の取引継続期間はレベル7と位置付けられる。よって、図７の取引継続期間の強度レベルは7であると決定する。図7の符号1133、1134、1135についても同様に強度レベルを算出する。前記取引関係において考慮する項目とその項目に対する重み付け及びレベル値を照合して、CIF 0000と○○○株式会社との取引関係に対して前記（数１）により、前記取引強度指数を（数7）に示すように算出する。
5×7＋4×9＋3×5＋2×5＝96・・・（数7）
前記（数7）より、CIF  0000と○○○株式会社の取引強度指数は、96と算出され、取引強度指数1189に示される。図18のデータテーブルに基づき、図4のＡ12〜Ａ15にて当該システム利用者設定させた取引関係の条件設定に従って、グルーピングするために考慮する融資検討先企業の取引関係を決定する。
【００２０】
ここで示す当該システム利用者設定させた取引関係の条件設定とは、“グループ内の取引金額”、“グループに属する融資先企業が銀行に対してもたらす収益額”に限らず、“取引による収益の増加率”、“資本金”、“自己資本比率”や“与信残高”といった項目をさす。図18に示すデータテーブルより当該システム利用者設定させた取引関係の条件設定の項目に関する融資検討先企業の取引データと、図7に示す各融資先企業の取引データとの相対比較により、各項目の数値において近似値を持つ融資先企業を抽出する。誤差が最小のものから順に前記融資先企業より対応する企業を選択する。その際、融資検討先企業と対応する企業の格付けは絶対参照にするといった条件を設けておくことも可能とする。例えば、CIF 0000と類似する取引関係を持った融資先企業を抽出する場合、格付けを絶対参照とし、図17の格付け2303に示す通り、格付け8の融資先企業を絞り込む。該当する融資先企業の取引企業数、取引強度指数、各取引先企業の収益率割合に関するデータとCIF 0000の取引企業数、取引強度指数、各取引先企業の収益率割合のデータを標準値と設定し、各項目ごとに標準誤差を算出する。さらに、その標準誤差の平均値を求めて誤差率を算出する。これを図19の誤差率1198に示す。前記誤差率の最小のものから順に選択し、図19に示すようにCIF 0055、CIF 0012といった融資先企業を抽出する。前記選択の結果に基づき、図19に示す対応融資先企業ＤＢ1190を作成する。選択された各融資先企業の属するグループのグループ指数を図14のグループ指数1174より取得して、図20のグループ指数1203に示す。また、そのグループに対する項目ごとの寄与度を、CIF 0055を例として（数8）にように算出し、またこれを元にして平均値を算出することで（数9）に示すように図20のグループ寄与度指数1204を算出する。
【００２１】
800（CIF 0055の取引金額全体）÷2000（グループA全体の取引金額）×100＝40%・・・（数8）
40%（取引金額の寄与度）＋20%（銀行に対する収益額の寄与度）÷2（項目数）＝30%・・・（数9）
また、各融資先企業が属するグループの他企業のグループ寄与度指数との相対比較により図20グループ内順位1205を決定する。
【００２２】
以上から、図20に示す融資判断指標テーブル1200を作成し、出力画面5000よって、当該システム利用者に対し、図23 融資判断指標算出結果出力画面Ｂ5000を表示する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態におけるシステム概要図
【図２】本発明の実施形態におけるグルーピング処理後のイメージ図
【図３】本発明の実施形態における、全体の概要処理フロー
【図４】本発明の実施形態における、指標算出プログラム１１１０及び融資判断データ管理プログラム２２００によるグルーピングまでの処理フロー
【図５】本発明の実施形態における、図４のステップＡ２で扱うデータテーブル
【図６】本発明の実施形態における、図４のステップＡ３で作成されるデータテーブル
【図７】本発明の実施形態における、図４のステップＡ９〜Ａ１０で作成されるデータテーブル
【図８】本発明の実施形態における、図４のステップＡ１０で作成されるデータテーブル
【図９】本発明の実施形態における、図４のステップＡ１１で作成されるデータテーブル
【図１０】本発明の実施形態における、図４のステップＡ１６で作成されるデータテーブル
【図１１】本発明の実施形態における、指標算出プログラム１１１０及び融資判断データ管理プログラム３２００によるグループ別の融資判断指標算出までの処理フロー
【図１２】本発明の実施形態における、図１１のステップＢ８の詳細処理フロー図
【図１３】本発明の実施形態における、図１１のステップＢ７で作成されるデータテーブル
【図１４】本発明の実施形態における、図１１のステップＢ８で作成されるデータテーブル
【図１５】本発明の実施形態における、指標算出プログラム１１１０及び融資先企業管理プログラム２２００による融資検討先企業に対応する企業の融資判断指標算出までの処理フロー
【図１６】本発明の実施形態における、図１５のステップＢ１８の詳細処理フロー図
【図１７】本発明の実施形態における、図１６のステップＢ１４で作成されるデータテーブル
【図１８】本発明の実施形態における、図１６のステップＢ１５で作成されるデータテーブル
【図１９】本発明の実施形態における、図１６のステップＢ１６で作成されるデータテーブル
【図２０】本発明の実施形態における、図１６のステップＢ１８で作成されるデータテーブル
【図２１】融資企業先のグルーピング処理画面の一例
【図２２】融資検討先の対応企業における融資判断指標算出結果画面の一例
【符号の説明】
【００２４】
１０００…融資判断指標管理サーバ、１１１０…融資判断指標算出プログラム、１１２０…融資先企業の取引関係を定義したデータテーブル、１１３０…各取引の強度指数を定義したデータテーブル、１１４０…取引の属性データ別にレベル付けしたデータテーブル、１１５０…取引先の収益比率データテーブル、１１６０…融資先企業のグルーピング定義したデータテーブル、１１７０…グループ別の成長度合い指数を定義したデータテーブル、１１８０…融資検討先企業の取引関係データテーブル、１１９０…融資検討先企業の対応融資先企業のデータベース、１２００…融資判断指標算出結果のデータテーブル、２０００…融資先企業管理サーバ、２１００…融資先企業に関するデータベース、２２００…融資先企業データ管理プログラム、２３００…融資検討先企業に関するデータベース、３０００…融資判断データ管理サーバ、３１００…融資判断の属性データベース、３２００…融資判断データ管理プログラム、４０００…ユーザの指示操作を入力する端末装置、５０００…処理結果を表示する表示装置、６０００…各種サーバを接続するネットワーク
【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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