(57)【要約】      （修正有）【課題】借主による店舗訪問を不要とし、且つ借主に最適な融資を供与できる上に、貸主の貸し倒れ等に伴うリスクを低減することができる与信スコア最適化方法、装置及びシステムを提供する。【解決手段】スコアリング最適化サーバ１は、音声が入力される入力部１１と、入力部に入力された前記音声を解析する音声解析部１２と、音声解析部によって解析された音声に基づき、説明変数を生成し、該説明変数ごとに重み付けする重みを生成する人口知能機能を有する。説明変数と重みとに基づき音声モデルを構築する算出生成部１４と、該算出生成部で構築された音声モデルを記憶するデータベース１３と、を備える。【選択図】図１
2018194590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記音声を解析する音声解析部と、
前記音声解析部によって解析された音声に基づき、説明変数を生成し、該説明変数ごとに重み付けする重みを生成する人口知能機能を有し、前記説明変数と前記重みとに基づき音声モデルを構築する算出生成部と、
該算出生成部で構築された前記音声モデルを記憶するデータベースと、
を備えた与信スコア最適化装置を用いる与信スコア最適化方法であって、
音声を入力部に入力し、
入力部に入力された前記音声に基づいて、基本周波数、スペクトラム包絡、タイムフレームが含まれる発声速度、及び音圧からなる周波数情報を求め、
次いで、前記周波数情報の前記基本周波数をメル尺度に補正し、前記タイムフレームを補正し、前記スペクトラム包絡を前記タイムフレームに基づき再構成することによって、前記周波数情報を再構成し、
次いで、再構成された前記周波数情報に含まれる前記スペクトラム包絡からタイムフレームごとにフォルマント周波数を推定し、
次いで、前記フォルマント周波数のピーク（極値）を低周波から順に検出し、
次いで、検出された各フォルマント周波数を時間軸方向に走査してパターンを検出し、
次いで、前記発声速度、前記音圧、前記パターン毎の距離及び前記パターン毎の強度により生成される説明変数と、前記人工知能機能により生成される前記説明変数毎の重みとに基づいて、与信スコア算出のための音声モデルを構築し、
構築された前記音声モデルをデータベースに記憶することを特徴とする与信スコア最適化方法。
【請求項２】
複数の音声が入力部に入力し、
入力された複数の前記音声に基づき、前記人工知能機能により生成される重みを補正することを特徴とする請求項１記載の与信スコア最適化方法。
【請求項３】
音声が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記音声を解析する音声解析部と、
前記音声解析部によって解析された音声に基づき、説明変数を生成し、該説明変数ごとに重み付けする重みを生成する人口知能機能を有し、前記説明変数と前記重みとに基づき音声モデルを構築する算出生成部と、
該算出生成部で構築された前記音声モデルを記憶するデータベースと、
を備えた与信スコア最適化装置であって、
音声を入力部に入力し、
入力部に入力された前記音声に基づいて、基本周波数、スペクトラム包絡、タイムフレームが含まれる発声速度、及び音圧からなる周波数情報を求め、
次いで、前記周波数情報の前記基本周波数をメル尺度に補正し、前記タイムフレームを補正し、前記スペクトラム包絡を前記タイムフレームに基づき再構成することによって、前記周波数情報を再構成し、
次いで、再構成された前記周波数情報に含まれる前記スペクトラム包絡からタイムフレームごとにフォルマント周波数を推定し、
次いで、前記フォルマント周波数のピーク（極値）を低周波から順に検出し、
次いで、検出された各フォルマント周波数を時間軸方向に走査してパターンを検出し、
次いで、前記発声速度、前記音圧、前記パターン毎の距離及び前記パターン毎の強度により生成される説明変数と、前記人工知能機能により生成される前記説明変数毎の重みとに基づいて、与信スコア算出のための音声モデルを構築し、
構築された前記音声モデルをデータベースに記憶することを特徴とする与信スコア最適化装置。
【請求項４】
複数の音声が入力部に入力し、
入力された複数の前記音声に基づき、前記人工知能機能により生成される重みを補正することを特徴とする請求項３記載の与信スコア最適化装置。
【請求項５】
請求項３又は４記載の与信スコア最適化装置は、データベースに与信スコアテーブルを更に備え、
前記与信スコア最適化装置と、入力部及び表示部を少なくとも備えたユーザ端末とが、電気通信配線を介して接続され、
前記与信スコア最適化装置は、前記ユーザ端末の表示部に入力画面を表示し、
前記ユーザ端末は、前記入力画面が表示されたら音声を入力し、
前記与信スコア最適化装置は、該音声が入力されると、音声解析部によって、音声を解析し、
解析された前記音声に基づき、算出生成部によって、与信スコアを算出し、
算出された前記与信スコアに基づき、データベースに記憶されたと前記スコアテーブルを参照して、融資条件を選択し、
前記融資条件に基づいて決定された融資条件結果をユーザ端末の表示部に表示することを特徴とする与信スコア最適化システム。
【請求項６】
前記算出生成部は、前記音声解析部によって解析された前記音声に基づき、前記人口知能機能により生成された重みを補正することを特徴とする請求項５記載の与信スコア最適化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、与信スコア最適化方法、装置及びシステムに関し、より詳しくは、借主による店舗訪問を不要とし、且つ借主に最適な融資を供与できる上に、貸主の貸し倒れ等に伴うリスクを低減することができる与信スコア最適化方法、装置及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、融資審査を遠隔で行うことが提案されている。具体的には、融資を希望する顧客の通信端末から送信される顧客情報（画像情報及び音声情報）を、データベースに記録されている過去の顧客情報と共に、審査者のモニタ画面及びスピーカーに出力することで、審査者による顧客の本人認証を効率化することが開示されている。
【０００３】
一方、特許文献２には、被験者の行動分析方法が提案されている。具体的には、被験者の音声から算出した音声パラメータや、被験者の顔を撮影した画像から求めた表情変化に基づいて、被験者の生理活動及び感情状態を分析し、分析結果をモニタ画面に表示することで、医師による診断を補助することが開示されている。なお、同文献には、金融与信管理システムへの応用も提案されているが、具体的な構成は開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３１８７４号公報
【特許文献２】特開２０１２−４４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
融資に際しては、借主の信用度を適切に判定し、適切な与信（融資の枠）を供与する必要がある。通常は、借主が店舗を訪問することによって、借主の信用度を審査者の視点から人為的に判定する。
【０００６】
しかし、借主の信用度を人為的に判定する以上は、必ず貸し倒れ等のリスクを伴う。また、借主の過去の実績情報を参照することも考えられるが、それだけで判断していては、過去に失敗した人間は、一生融資を受けられないという借主のリスクもある。更に、貸主は、適切な融資を行い、その利息により利益を上げる以上は、過去の実績だけを参照して、信用のある人だけに貸し出していたのでは、リスクは減るかもしれないが、実績のない未来ある企業を育てるという自らの企業価値を上げられず、未来への展望も開けない。
【０００７】
更に、借主による店舗の訪問は、グローバルな融資を実現する観点で改善の余地がある。また、借主による店舗の訪問を省略した場合、借主に最適な融資を供与することが困難になる。
【０００８】
特許文献１、２の技術は、このような課題を解決するものではない。
【０００９】
そこで、本発明の課題は、借主による店舗訪問を不要とし、且つ借主に最適な融資を供与できる上に、貸主の貸し倒れ等に伴うリスクを低減することができる与信スコア最適化方法、装置及びシステムを提供することにある。
【００１０】
また本発明の他の課題は、以下の記載によって明らかとなる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１．音声が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記音声を解析する音声解析部と、
前記音声解析部によって解析された音声に基づき、説明変数を生成し、該説明変数ごとに重み付けする重みを生成する人口知能機能を有し、前記説明変数と前記重みとに基づき音声モデルを構築する算出生成部と、
該算出生成部で構築された前記音声モデルを記憶するデータベースと、
を備えた与信スコア最適化装置を用いる与信スコア最適化方法であって、
音声を入力部に入力し、
入力部に入力された前記音声に基づいて、基本周波数、スペクトラム包絡及びタイムフレームが含まれる発声速度、及び音圧からなる周波数情報を求め、
次いで、前記周波数情報の前記基本周波数をメル尺度に補正し、前記タイムフレームを補正し、前記スペクトラム包絡を前記タイムフレームに基づき再構成することによって、前記周波数情報を再構成し、
次いで、再構成された前記周波数情報に含まれる前記スペクトラム包絡からタイムフレームごとにフォルマント周波数を推定し、
次いで、前記フォルマント周波数のピーク（極値）を低周波から順に検出し、
次いで、検出された各フォルマント周波数を時間軸方向に走査してパターンを検出し、
次いで、前記発声速度、前記音圧、前記パターン毎の距離及び前記パターン毎の強度により生成される説明変数と、前記人工知能機能により生成される前記説明変数毎の重みとに基づいて、与信スコア算出のための音声モデルを構築し、
構築された前記音声モデルをデータベースに記憶することを特徴とする与信スコア最適化方法。
２．複数の音声が入力部に入力し、
入力された複数の前記音声に基づき、前記人工知能機能により生成される重みを補正することを特徴とする前記１記載の与信スコア最適化方法。
３．音声が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記音声を解析する音声解析部と、
前記音声解析部によって解析された音声に基づき、説明変数を生成し、該説明変数ごとに重み付けする重みを生成する人口知能機能を有し、前記説明変数と前記重みとに基づき音声モデルを構築する算出生成部と、
該算出生成部で構築された前記音声モデルを記憶するデータベースと、
を備えた与信スコア最適化装置であって、
音声を入力部に入力し、
入力部に入力された前記音声に基づいて、基本周波数、スペクトラム包絡及びタイムフレームが含まれる発声速度、及び音圧からなる周波数情報を求め、
次いで、前記周波数情報の前記基本周波数をメル尺度に補正し、前記タイムフレームを補正し、前記スペクトラム包絡を前記タイムフレームに基づき再構成することによって、前記周波数情報を再構成し、
次いで、再構成された前記周波数情報に含まれる前記スペクトラム包絡からタイムフレームごとにフォルマント周波数を推定し、
次いで、前記フォルマント周波数のピーク（極値）を低周波から順に検出し、
次いで、検出された各フォルマント周波数を時間軸方向に走査してパターンを検出し、
次いで、前記発声速度、前記音圧、前記パターン毎の距離及び前記パターン毎の強度により生成される説明変数と、前記人工知能機能により生成される前記説明変数毎の重みとに基づいて、与信スコア算出のための音声モデルを構築し、
構築された前記音声モデルをデータベースに記憶することを特徴とする与信スコア最適化装置。
４．複数の音声が入力部に入力し、
入力された複数の前記音声に基づき、前記人工知能機能により生成される重みを補正することを特徴とする前記３記載の与信スコア最適化装置。
５．前記３又は４記載の与信スコア最適化装置は、データベースに与信スコアテーブルを更に備え、
前記与信スコア最適化装置と、入力部及び表示部を少なくとも備えたユーザ端末とが、電気通信配線を介して接続され、
前記与信スコア最適化装置は、前記ユーザ端末の表示部に入力画面を表示し、
前記ユーザ端末は、前記入力画面が表示されたら音声を入力し、
前記与信スコア最適化装置は、該音声が入力されると、音声解析部によって、音声を解析し、
解析された前記音声に基づき、算出生成部によって、与信スコアを算出し、
算出された前記与信スコアに基づき、データベースに記憶されたと前記スコアテーブルを参照して、融資条件を選択し、
前記融資条件に基づいて決定された融資条件結果をユーザ端末の表示部に表示することを特徴とする与信スコア最適化システム。
６．前記算出生成部は、前記音声解析部によって解析された前記音声に基づき、前記人口知能機能により生成された重みを補正することを特徴とする前記５記載の与信スコア最適化システム。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、借主による店舗訪問を不要とし、且つ借主に最適な融資を供与できる上に、貸主の貸し倒れ等に伴うリスクを低減することができる与信スコア最適化方法、装置及びシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の与信スコア最適化装置を構成するスコアリング最適化サーバの一例を示す概念図
【図２】音声モデルの構築の処理フローを説明するフローチャート
【図３】周波数情報の再構成処理フローを説明するフローチャート
【図４】フォルマント周波数からのパターン検出を概念的に説明する図
【図５】音声モデルの一例を説明する図
【図６】スコアテーブルの一例を示す図
【図７】与信スコア最適化システムの一例を示す概念図
【図８】与信供与に係る処理フローを説明するフローチャート
【図９】ユーザ情報入力画面（ローン希望条件の登録）の一例を示す図
【図１０】ユーザ情報入力画面（属性の登録）の一例を示す図
【図１１】ユーザ情報入力画面（連絡先の登録）の一例を示す図
【図１２】ユーザ情報入力画面（職業の登録）の一例を示す図
【図１３】ユーザ情報入力画面（セルフ動画の登録）の一例を示す図
【図１４】ユーザ情報入力画面（登録内容の確認）の一例を示す図
【図１５】与信結果出力画面（与信可）の一例を示す図
【図１６】与信結果出力画面（与信不可）の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。
【００１５】
図１は、本発明の与信スコア最適化装置の一例を示す概念図である。
【００１６】
図１において、与信スコア最適化装置（以下、最適化サーバという。）１は、入力部１１、音声解析部１２、データベース１３、算出生成部１４、出力部１５によって構成される。
【００１７】
最適化サーバ１は、後述する与信スコア最適化システムを運用する際に用いられるサーバであり、人工知能により音声モデルを最適化し、よりリスクの少ない与信を行う。
【００１８】
与信スコア最適化システムを運用するに際して、事前に最適化サーバ１のデータベース１３に、入力情報から与信決定のための与信スコアを導出する与信モデルを構築しておく必要がある。データベース１３には、特に音声情報から該音声情報に係る音声スコアを導出する音声モデルが構築される。以下の説明では、モデルのうち、音声モデル以外のものを基本モデルという。
【００１９】
最適化サーバ１は、入力部１１から音声モデル構築のための情報を入力し、音声解析部１２によって音声を解析し、解析情報に基づき、人工知能機能を有する算出生成部１４によって音声モデルを生成し、データベース１３に音声モデルを構築する。
【００２０】
また、最適化サーバ１は、入力部１１から入力された与信スコアテーブルをデータベース１３に記憶する。更に、最適化サーバ１は、入力部１１から入力された基本モデルをデータベース１３に記憶してもよい。
【００２１】
運用時において、最適化サーバ１は、基本モデル及び音声モデルに基づいて算出された与信スコアから、与信スコアテーブルに基づいて与信を決定する。
【００２２】
以下に、まず、「＜音声モデルの構築＞」について説明し、次いで、音声モデルを用いた「＜与信供与（運用）＞」について説明する。
【００２３】
＜音声モデルの構築＞
図２は、音声モデルの構築の処理フローを説明するフローチャートである。
【００２４】
図２において、まず、最適化サーバ１は、音声モデルの構築のための音声を入力部１１から入力する（Ｓ１０１）。この音声モデルの構築のための音声は、例えば、音声スコアを算出するための音声モデルを構築するサンプルである。
【００２５】
具体的には、音声モデルを、与信に用いる場合、例えば、過去の実績により、期限までに返済できた人の音声サンプル、期限までに返済できなかった人の音声のサンプル、期限までに半分返済した人の音声のサンプルなど、様々なパターンの音声のサンプルを入力する。これにより人工知能機能を有する算出生成部１４により音声モデルの最適化に寄与できる。
【００２６】
次いで、入力された音声サンプルに基づき、基本周波数を推定、スペクトラム包絡を推定及び発声速度を推定する（Ｓ１０２）。これらの推定は、公知の方法により実行することができる。
【００２７】
基本周波数は、後述するフォルマント周波数の算出するために必要な情報となる。このため、音声サンプルから様々な基本周波数を推定することにより、様々なフォルマント周波数のサンプルを算出することができる。
【００２８】
スペクトラム包絡は、音声スペクトルの大まかな形状を表す包絡線であり、後述するフォルマントを算出するために必要な情報となる。
【００２９】
スペクトラム包絡を推定すると、そのスペクトラム包絡に表れた周波数特性と人間の聴覚特性から、聴覚上の音圧を算出することができる。音圧は、後述する音声モデルを構築する際の、感情特性を補助するための情報として必要な情報となる。
【００３０】
発声速度は、タイムフレームの補正及び特徴量として使用するために必要な情報となる。発声速度は、音声の生データ及び基本周波数、スペクトラム包絡から混合ガウスモデルで音素の発生時刻を推定し、それぞれの音素間の時刻差を算出することでタイムフレームを求めることができる。発声速度も、上述する音圧と同様に、後述する音声モデルを構築する際に必要な情報となる。
【００３１】
次いで、推定された基本周波数、推定されたスペクトラム包絡、音圧及び推定された発声速度から周波数情報を再構成する（Ｓ１０３）。
【００３２】
周波数情報の再構成処理フローを図３に基づいて説明する。
【００３３】
まず、基本周波数の推定結果を補正する（Ｓ３０１）。具体的には、基本周波数を人間の聴覚特性に合わせて取り扱うために、メル尺度に変換する。メル尺度に変換するための換算式の一例を数式（１）に示す。
【００３４】
【数１】
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【００３５】
このような補正は、周波数軸が線形のため、対数軸で評価するために行う。これにより、低周波数、高周波数共に、音の差をより明確にでき、評価尺度の重み付けをすることができる。
【００３６】
次いで、非同期性指標を推定する（Ｓ３０２）。  非同期性指標は、声の擦れ具合など、後述するフォルマント周波数や基本周波数で表現しきれない情報であり、これを推定することにより、より精度の高い音声モデルを構築することができる。なお、非同期性指標の推定処理はしなくてもよい。
【００３７】
次いで、発声速度の推定に際して求めたタイムフレームを、推定された基本周波数、推定されたスペクトラム包絡に基づいて補正する（Ｓ３０３）。これにより、様々なサンプルに関わらず一定のタイムフレームとなる。つまり、個人差による発声速度の差をなくせるため、より精度の高い音声モデルを構築することができる。
【００３８】
次いで、スペクトラム包絡の周波数部分をメル尺度に変換し、補正されたタイムフレームと時刻を同期させて、スペクトラム包絡を再構築する（Ｓ３０４）。
【００３９】
次いで、補正された基本周波数と、再構築されたスペクトラム包絡とに基づき、周波数情報を再構築する（Ｓ３０５）。
【００４０】
これにより、再構成処理フロー（図２のＳ１０３）が終了する。
【００４１】
次いで、再構築された周波数情報に基づき、タイムフレーム毎にフォルマント周波数を推定する（Ｓ１０４）。
【００４２】
次いで、推定されたフォルマント周波数のピークを低周波数から順に検出する（Ｓ１０５）。低周波数から順に第１フォルマント、第２フォルマント、第３フォルマント・・・とする。
【００４３】
ここでは、フォルマント周波数のピーク時（極値）を見る。ピーク時を見ることで感情が現れている箇所を特定することができる。具体的には、再構成されたスペクトラム包絡の時間軸を固定し、周波数方向に、低周波数から高周波数に向けて走査を行う。スペクトラム包絡の値と、一階微分、二階微分を用いて極値を抽出し、低周波数から順に第１フォルマント、第２フォルマント、第３フォルマント・・・とする。
【００４４】
次いで、検出された各フォルマント周波数を時間軸方向に走査し、パターンを検出する（Ｓ１０６）。
【００４５】
図４は、フォルマント周波数からのパターン検出を概念的に説明する図である。
【００４６】
図４に示すように、スペクトラム包絡に基づいて１つのフォルマント周波数から１つのパターンが検出される。スペクトラム包絡（ここでは０．３秒付近を拡大して示している）上で、同じ番号のフォルマント周波数を時間軸方向に走査することで、該フォルマント周波数に対応するパターンを検出することができる。
【００４７】
各フォルマント周波数について検出された各パターンから、パターン毎の距離、強度が取得される。
【００４８】
パターン毎の距離はパターンのテンプレートとの誤差によって取得できる。
ここで、パターンのテンプレートは、予め、フォルマント周波数の所望の波形特徴に基づき、人為的な信号として作成する。例えば、フォルマント周波数の所望の波形特徴が飛び跳ねる波形であれば、その飛び跳ねた信号を人為的な信号としてパタンーンのテンプレートを作成する。そのパターンのテンプレートと検出されたパターンとをマッチングすることによって、誤差を検出し、パターン毎の距離を取得することができる。予め、フォルマント周波数の所望の波形特徴が複数ある場合、その複数分のパターンのテンプレートをそれぞれ作成し、作成された各テンプレートと検出されたパターンとの誤差を検出し、各テンプレートに対応したパターン毎の距離を取得することができる。
【００４９】
パターン毎の強度はパターンの一致長によって取得できる。例えば、パターン毎の強度もパターン毎の距離と同様に、パターンのテンプレートとの一致長によって取得することができる。
【００５０】
次いで、推定された発声速度、算出された音圧、検出されたパターン毎の距離、強度に基づき、説明変数を生成する（Ｓ１０７）。そして、算出生成部１４は、人口知能機能によって、説明変数毎に重み付けするための重みを生成する。説明変数及び重みとに基づき、音声モデルが生成される。
【００５１】
図５は音声モデルの一例を説明する図である。音声モデルは、図５のように概念的に示すことができる。
【００５２】
図５に示す音声モデルは、入力層、中間層、出力層を備えた階層構造モデル（多層パーセプトロン）である。
【００５３】
入力層は、発声速度、音圧、パターン毎の距離、強度のそれぞれが入力される４つのノードを有している。中間層は、４つのノードを有している。出力層は、２つのノードを有している。
【００５４】
ここで、入力層を構成する各ノードは、中間層を構成する各ノードに接続されている。中間層を構成する各ノードは、出力層を構成する各ノードに接続されている。各ノードは所定のバイアス値を有し、各ノード間には重み（Weight）がある。ノードは、入力された値（説明変数）と重みとの積を、下層のノードに入力する。
【００５５】
かかる音声モデルにおいて、それぞれの重みの値は、出力される音声スコアに影響を及ぼす。人工知能が重みの値を最適化（学習）することによって、より最適な音声スコアが出力されるようになる。
【００５６】
データベース１３に記憶されている音声モデルに含まれる重みは、算出生成部１４の人工知能機能によって更新されることによって最適化が図られる。
【００５７】
重みの値は、例えば誤差逆伝播法によって更新される。図示しないが、中間層が複数層の場合、重みの値は、例えば深層学習（ディープラーニング）によって最適化することができる。
【００５８】
実用性を満たすスコアが出力される程度に重み付けされた（重みが最適化された）ところで、音声モデルの構築が完了する。
【００５９】
本発明において、図５に示す音声モデルでは、入力層、中間層を４つのノードで説明し、出力層を２つのノードで説明しているが、これに限定されず、入力される情報の量や情報の種類に応じて、適宜ノードの数を変更することができる。
【００６０】
＜与信供与（運用）＞
次に、運用時の与信供与について説明する。与信供与に際して、最適化サーバ１のデータベース１３には、基本モデルが記憶されている。そして、音声モデルを基本モデルに組み込んだ与信モデルが記憶されている。
【００６１】
ここで、基本モデルは、上述した音声情報以外のユーザ属性情報に基づいて基本スコアを出力するように構成されている。基本モデルの構成については格別限定されない。
【００６２】
また、データベース１３には、予め上述した与信スコアテーブルも記憶されている。
【００６３】
図６に与信スコアテーブルの一例を示す。与信スコアテーブルは、音声モデルによって出力される音声スコアを含む与信スコアと融資条件とを関連付けている。ここでは、融資条件は、貸付限度額割合及び金利によって構成されている。例えば、図６に示すように、与信スコアが低ければ低いほど、リスクが高くなるため、貸付限度割合を低くし、金利を高くすることによって、貸付に伴う貸倒れリスクを下げることができる。本発明において、与信スコアの段階、融資条件の項目や内容等は、この例に限定されず、適宜設定することができる。
【００６４】
本実施形態において、与信スコアは、音声モデルによって出力される（音声）スコアと、基本スコアとの和によって構成されるが、これに限定されるものではない。
【００６５】
以上に説明した与信スコア最適化装置を備えた与信スコア最適化システムによって、本発明の与信スコア最適化方法を実施することができる。以下に、図７を参照して、与信スコア最適化システムの一例について説明する。
【００６６】
図７に示すように、与信スコア最適化システムにおいて、最適化サーバ１は、ユーザ端末２及びデータセンタ３と、電気通信回線を介して接続されている。
【００６７】
最適化サーバ１は、ユーザ端末２から入力される上述した基本スコアを算出するための基本情報と音声スコアを算出するためのユニーク情報とが少なくとも含まれる属性情報に基づき、与信スコアを決定し、該与信スコアに基づき、与信結果を決定し、ユーザ端末２に与信結果を出力する。詳しくは後述する。
【００６８】
ユーザ端末２を操作するユーザは、与信結果に示された与信の枠内で融資を受けることができる。
【００６９】
図８は、与信スコア最適化システムにおける与信供与に係る処理フローを説明するフローチャートである。
【００７０】
まず、融資を受けたいユーザは、ユーザ端末２から、最適化サーバ１に、基本情報とユニーク情報とが少なくとも含まれる属性情報、及び、融資希望条件を入力する（Ｓ４０１）。ユニーク情報には、少なくとも音声情報が含まれる。ここでは、音声情報は、該音声情報を含む動画として最適化サーバ１に入力される。
【００７１】
このとき、最適化サーバ１は、ユーザによる属性情報の入力をガイドするために、図６〜図１１に示すユーザ情報入力画面を順次、ユーザ端末２が備える表示部（例えば、ディスプレイ）に表示することができる。
【００７２】
図６はユーザ情報入力画面（ローン希望条件の登録）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面によって、借り入れ希望金額、返済予定期間、及び、借入目的の入力をユーザに求める。ユーザはこれらの情報を入力した後、ＮＥＸＴボタンを押して次の画面に進む。
【００７３】
図７はユーザ情報入力画面（属性の登録）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面によって、ユーザ本人の写真（画像データ）の入力、及び、属性情報の入力をユーザに求める。属性情報には、名前、性別及び年齢が含まれる。ユーザはこれらの情報を入力した後、ＮＥＸＴボタンを押して次の画面に進む。
【００７４】
図８はユーザ情報入力画面（連絡先の登録）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面によって、ユーザの連絡先、及び、住所の入力をユーザに求める。連絡先には、電話番号及びメールアドレスが含まれる。ユーザはこれらの情報を入力した後、ＮＥＸＴボタンを押して次の画面に進む。
【００７５】
図９は、ユーザ情報入力画面（職業の登録）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面によって、職業情報の入力をユーザに求める。職業情報には、事業所名、雇用形態、雇用開始年月、職業、業種及び年収が含まれる。ユーザはこれらの情報を入力した後、ＮＥＸＴボタンを押して次の画面に進む。
【００７６】
図１０は、ユーザ情報入力画面（セルフ動画の登録）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面によって、セルフ動画の入力をユーザに求める。セルフ動画には、ユーザ本人の音声情報が含まれる。ユーザはセルフ動画を入力した後、ＮＥＸＴボタンを押して次の画面に進む。
【００７７】
図１１は、ユーザ情報入力画面（登録内容の確認）の一例を示す図である。最適化サーバ１は、この入力画面に、ユーザから入力された属性情報を表示し、内容の確認をユーザに求める。ユーザは、内容を確認した後、ＦＩＸボタンを押し、入力した属性情報を確定する。
【００７８】
次いで、最適化サーバ１は、属性情報と、データセンタ３からの照会情報に基づき与信スコアを決定する（Ｓ４０２）。
【００７９】
このとき、最適化サーバ１は、入力されたセルフ動画に含まれる音声情報から、発声速度、音圧、パターン毎の距離、強度を抽出し、これらの値を、予め作成された音声モデルに入力して、音声情報に係る音声スコアが算出される。
【００８０】
最適化サーバ１は、音声情報から、該音声情報に係る音声スコアを算出する際に、音声モデルの構築の処理フローに関して説明したものと同様のステップ（Ｓ１０１〜Ｓ１０７）を実行することができる。
【００８１】
また、最適化サーバ１は、ユーザ端末２から入力された基本情報と、基本モデルとに基づき基本スコアを決定する。
【００８２】
本発明において、上述した基本モデルを用いずに、他社の借入情報等が記録されているデータセンタ３に、ユーザ端末２から入力された基本情報を照会して、その照会結果に基づき、最適化サーバ１の算出生成部１４によって基本スコアを算出することもできる。
【００８３】
このようにして、音声情報と基本スコアを含む与信スコアが決定される。
【００８４】
次いで、最適化サーバ１は、与信スコアに基づいて、融資条件を選択する（Ｓ４０３）。
【００８５】
与信スコアに基づく融資条件の選択には、データベース１３に記憶された与信スコアテーブルが用いられる。
【００８６】
最適化サーバ１は、与信スコアテーブルに基づいて、決定された与信スコアに対応する融資条件を選択する。
【００８７】
次いで、最適化サーバ１は、選択された融資条件を融資条件結果（与信結果）として、ユーザ端末２に送信する（Ｓ４０４）。
【００８８】
このとき、与信スコアテーブルに基づく貸付限度額割合が「不可」以外である場合、最適化サーバ１は、ユーザ端末２のディスプレイに、図１５に示す与信結果出力画面（与信可）を表示する。
【００８９】
図１２において、返済期間には、ユーザが入力した返済予定期間が表示される。必要に応じて、人工知能の判断によって返済予定期間より短縮された返済期間を表示するようにしてもよい。
【００９０】
貸付金額には、ユーザが入力した借り入れ希望金額と、スコアテーブルに基づく貸付限度額割合との積が表示される。
【００９１】
支払利息には、スコアテーブルに基づく金利が表示される。
【００９２】
ユーザは、与信結果の内容を確認した後、口座登録へ進み、与信結果に示された与信の枠内で融資を受けることができる。
【００９３】
一方、スコアテーブルに基づいて、貸付限度額割合が「不可」と判定された場合、最適化サーバ１は、ユーザ端末２のディスプレイに、図１６に示す与信結果出力画面（与信不可）を表示する。
【符号の説明】
【００９４】
１：スコアリング最適化サーバ
１１：入力部
１２：音声解析部
１３：データベース
１４：算出生成部
１５：出力部
２：ユーザ端末
３：データセンタ
【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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