(57)【要約】【課題】銀行業務において、顧客に対してサービスや商品を提供するための銀行業務支援システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】銀行業務システムＢＫ１は、顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部４３と、顧客毎に、業務手続きに必要な情報を記録する事前準備情報記憶部３３と、取引端末１０及びミドルシステム２０に接続される制御部３１とを備える。制御部３１は、口座情報記憶部４３に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、顧客状況予測モデルを用いて、顧客における将来取引を予測し、将来取引における手続きに必要な情報を事前準備情報記憶部３３に記録し、取引端末１０に対して将来取引についての提案を出力し、ミドルシステム２０に対して、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムであって、
前記制御部が、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における将来取引を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を前記事前準備情報記憶部に記録し、
前記取引端末に対して将来取引についての提案を出力し、前記業務システムに対して、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力することを特徴とする銀行業務支援システム。
【請求項２】
顧客毎に属性情報を記憶する顧客情報記憶部を更に備え、
前記制御部が、前記口座情報記憶部に記録された入出金情報と、前記顧客情報記憶部に記録された属性情報とを少なくとも用いて、各顧客の評価結果を算出し、
前記評価結果に基づいて、前記事前準備情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の銀行業務支援システム。
【請求項３】
銀行が提供する金融商品の商品情報を記憶する商品情報記憶部を更に備え、
前記制御部が、前記商品情報記憶部に記録された商品情報に基づいて、動向モデルを生成し、
前記金融商品の動向モデル及び前記顧客状況予測モデルに基づいて、前記顧客における将来取引を予測することを特徴とする請求項１又は２に記載の銀行業務支援システム。
【請求項４】
前記制御部が、
ネットワークを介して、話題のキーワードを収集し、
前記キーワードに対応する関連サービスを特定し、
前記関連サービスについての事前準備情報を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の銀行業務支援システム。
【請求項５】
前記制御部が、
顧客毎の本人識別画像を用いて、顧客を識別するための本人識別モデルを生成し、
取引端末から、アクセスした顧客のアクセス画像を取得し、前記アクセス画像と前記本人識別モデルとを用いて本人認証を行ない、
前記本人認証の結果に基づいて、前記提案を前記取引端末に出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の銀行業務支援システム。
【請求項６】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムを用いて、銀行業務を支援するための方法であって、
前記制御部が、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における将来取引を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を前記事前準備情報記憶部に記録し、
前記取引端末に対して将来取引についての提案を出力し、前記業務システムに対して、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力することを特徴とする銀行業務支援方法。
【請求項７】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムを用いて、銀行業務を支援するためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における将来取引を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を前記事前準備情報記憶部に記録し、
前記取引端末に対して将来取引についての提案を出力し、前記業務システムに対して、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力する手段として機能させることを特徴とする銀行業務支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、銀行業務において、顧客に対して各種サービスの提供を支援するための銀行業務支援システム、銀行業務支援方法及び銀行業務支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行においては、預金業務、為替業務、貸付業務等の固有業務、債務保証、社債の募集・委託、手形引受け等の付随業務、クレジットカード、リース、信用保証、証券業務、金融商品仲介等の周辺業務が行なわれている。
【０００３】
そして、金融機関の顧客に対して、サービスや商品の提案を行なう場合もある。このために、効率的な提案を行なうための技術が検討されている（例えば、特許文献１〜３参照）。この特許文献１に記載された技術においては、管理コンピュータが、入出金履歴に基づく入出金予定額と現在残高とから予測残高を算出する。そして、この予測残高に基づいて、不足額を補填するための振替提案を含めた通知を行なう。また、特許文献２に記載された技術においては、世帯構成を考慮して、この世帯に見合った保険を、適切なタイミングで提案する。この場合、口座名義人データ記憶部を用いて、名寄せ処理を実行し、預金口座データ記憶部から入出金履歴を取得し、支出パターン、収入パターンを用いて支出予測、収入予測を算出し、これらの予測を用いて将来保障額を計算する。この差額をカバーする保険についての提案を支援する。また、特許文献３に記載された技術においては、支援サーバの制御部が、金融機関の顧客に対して、ローン提供を支援する。支援サーバの制御部は、顧客情報、取引履歴を取得し、ローン仮審査を実行し、仮審査においてローン提供可能と判定した場合、オークション依頼処理、資金使途確認処理、融資処理を実行する。
【０００４】
また、機械学習等を利用して、業務を支援する技術も検討されている（例えば、特許文献４参照）。この特許文献４に記載された技術においては、適切なタスクの生成を支援するために、情報提供装置は、受付部と、類型分類部と、類型抽出部と、提供部とを有する。受付部は、依頼業務に対する回答と回答の判断理由とを受注者から受け付ける。類型分類部は、判断理由と回答とに基づいた類型に判断理由を分類する。類型抽出部は、類型分類部によって分類された類型に基づいて、所定の類型に属する判断理由を抽出する。提供部は、類型抽出部によって抽出された判断理由を提供する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３２３５４７号公報
【特許文献２】特開２００７−２６５２５８号公報
【特許文献３】特開２０１４−１５７４１７号公報
【特許文献４】特開２０１６−１７７４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記文献１〜３に記載された技術において、個々の業務に対して、個別に業務支援が行なわれており、各種情報の繋がりや動作環境の統一は考慮されていない。このため、新たな業務についての支援を行なう場合に、別個独立にシステムも構築する必要があった。また、銀行業務に対する顧客のニーズも多様であり、これらのニーズに迅速かつ効率的に対応することが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
・上記課題を解決する銀行業務支援システムは、顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、顧客毎に、業務手続きに必要な情報を記録する事前準備情報記憶部と、取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備える。そして、前記制御部が、前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における将来取引を予測し、前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を前記事前準備情報記憶部に記録し、前記取引端末に対して将来取引についての提案を出力し、前記業務システムに対して、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力する。これにより、顧客に対して、効率的にサービスや商品を提供し、銀行業務を支援することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、銀行業務において、顧客に対して的確かつ迅速なサービスや商品を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の銀行業務支援システムの説明図。
【図２】ハードウェア構成例の説明図。
【図３】本実施形態の処理手順の説明図。
【図４】本実施形態の処理手順の説明図。
【図５】本実施形態の処理手順の説明図。
【図６】本実施形態の処理手順の説明図。
【図７】本実施形態の処理手順の説明図。
【図８】本実施形態の処理手順の説明図。
【図９】本実施形態の概念の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図１〜図９に従って、銀行業務支援システム、銀行業務支援方法及び銀行業務支援プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、銀行の顧客に対して、サービスや商品を提供するタイミングを予測し、タイムリーにサービスや商品を提供する場合を想定する。このため、顧客の行動や顧客状況、世の中や銀行等の外的環境に基づいて、顧客に適したサービスや商品を予測する。そして、このサービスや商品の提供に必要な情報を、予め準備しておく。
【００１１】
まず、図９を用いて、本実施形態の概念を説明する。本実施形態の銀行業務支援方法は、人工知能を利用した自動車の自動運転技術５００を考慮して検討されたものである。この自動運転技術５００においては、ユーザの目的地５０１を取得することにより、コンピュータが移動プロセス５０２を構築する。この移動プロセス５０２においては、現在地から目的地に至るまでのルート候補５０３を特定する。このルート候補５０３においては、各ルートにおける混雑状況や道路状況等の外部状況５０４を取得する。更に、移動時には、ルートにおける位置情報５０５（現在地）を特定する。そして、横断者の認識等のように、この現在位置における個別対応５０６を行なう。そして、ルート候補５０３〜個別対応５０６の各種情報に基づいて、走行制御５０７を行なうことにより、自動運転を実現する。
本実施形態では、この自動運転技術５００に基づいて、銀行における業務支援技術５１０を検討した。この業務支援技術５１０においては、顧客の取引目的５１１を取得することにより、コンピュータが取引プロセス５１２を構築する。この取引プロセス５１２においては、現在状況から取引目的を達成するまでの取引手順候補５１３を特定する。特定した取引手順候補５１３においては、各取引手順で利用するサービスや商品の状況等の外部状況５１４を取得する。更に、取引時には、取引手順における顧客状況５１５（例えば口座残高）を特定する。取引手順で用いる帳票等のように、取引手順において必要な個別対応５１６を行なう。そして、取引手順候補５１３〜個別対応５１６の各種情報に基づいて、取引制御５１７を行なうことにより、自動化された業務支援を実現する。
【００１２】
ここでは、図１に示す銀行業務システムＢＫ１を用いる。この銀行業務システムＢＫ１は、取引端末１０、フロントシステム１１、ミドルシステム２０、支援サーバ３０、バックエンドシステム４０を備える。
取引端末１０は、顧客に対するサービスや商品を提供するコンピュータ端末である。例えば、銀行の店舗の店頭に設置された現金自動預払機、窓口担当者が利用する窓口端末、インターネットを利用したバンキングサービスを提供する顧客端末等を用いることができる。
【００１３】
フロントシステム１１は、取引情報収集部１２、店頭情報収集部１３、公開情報収集部１５を備えている。
取引情報収集部１２は、顧客との間で行なわれた取引に関する情報を収集する処理を実行する。この取引情報は、店頭に設置された取引端末や、インターネットを利用した取引を管理するサーバから取得する。
【００１４】
店頭情報収集部１３は、店頭に来客した顧客に関する情報を収集する処理を実行する。本実施形態では、店頭情報を、店頭に設置されたカメラから取得する。
公開情報収集部１５は、インターネット等において公開された情報を収集する処理を実行する。公開情報としては、マーケットニュースやインターネット上で使用されている流行語やキーワード等を用いる。これらの流行語やキーワード等は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）や各種ウェブページ等で使用されている用語の頻度を算出し、直近所定期間に使用頻度が高くなった用語を用いる。
【００１５】
ミドルシステム２０は業務システムとして機能し、預金業務支援部２１、貸付業務支援部２２、為替取引管理部２３、商品取引管理部２４、各種情報提供部２５を備える。
預金業務支援部２１は、顧客が開設した口座に関する預金業務の管理処理を実行する。
貸付業務支援部２２は、顧客に対して提供するローンに関する貸出業務を管理する処理を実行する。
為替取引管理部２３は、顧客の送金や入金等の為替業務を管理する処理を実行する。
商品取引管理部２４は、銀行で取り扱う金融商品の取引を管理する処理を実行する。
各種情報提供部２５は、ＦＡＱ等の各種情報を管理する公開情報、窓口担当者が利用する窓口端末に出力する支援情報、経営管理に利用する各種情報等を管理する処理を実行する。
【００１６】
支援サーバ３０は、制御部３１、予測モデル記憶部３２、事前準備情報記憶部３３を備える。この制御部３１は、情報取得部３１１、学習部３１２、スコアリング部３１３、予測部３１４、提案部３１５を備える。
【００１７】
情報取得部３１１は、取引情報収集部１２、店頭情報収集部１３から、顧客の行動に関する予測パターンに関する情報を収集する処理を実行する。更に、情報取得部３１１は、公開情報収集部１５から、インターネット等のネットワークを介して、公開された外部情報を取得する。
【００１８】
学習部３１２は、収集した顧客の取引や行動、サービスや商品の状況を機械学習することにより、顧客、サービス及び商品の予測モデルを生成する処理を実行する。この学習部３１２は、多変量解析、機械学習、ディープラーニングにより、各種情報から予測に用いる予測モデルを生成する。
【００１９】
スコアリング部３１３は、顧客における与信スコア（顧客の評価結果）を算出する処理を実行する。このスコアリング部３１３は、口座情報記憶部４３、取引情報記憶部４４、利用状況情報記憶部４５に記録された各種情報を用いて、顧客における与信スコアを算出するためのスコア算出モデルを保持する。このスコア算出モデルは、顧客情報記憶部４２に記録された与信スコアに対して、顧客情報記憶部４２の顧客属性、口座情報記憶部４３の入出金情報、取引情報記憶部４４の取引履歴に基づいて、融資可能額（融資条件）や実行可能な返済計画（金利、返済期間等）を評価するための審査モデルに基づいて生成されている。
予測部３１４は、学習部３１２によって生成した予測モデルに基づいて、顧客の行動や状況、サービスや商品の状況を予測する処理を実行する。
提案部３１５は、予測した顧客行動、サービスや商品の状況に基づいて、インバウンド業務やアウトバウンド業務において、サービスや商品の提案を行なう処理を実行する。
【００２０】
予測モデル記憶部３２は、顧客の行動、サービス及び商品の動向を予測するための予測モデルデータが記録される。この予測モデルデータは、顧客状況、サービス状況、商品状況に基づいて、学習を行なった場合に記録される。この予測モデル記憶部３２には、顧客に関する予測モデルデータ、サービス動向の予測モデルデータ及び商品動向の予測モデルデータが記録される。
【００２１】
顧客に関する予測モデルデータは、顧客コード、予測パターンに関するデータを含む。
顧客コードデータ領域には、各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２２】
サービス動向の予測パターンデータ領域には、この顧客の特定や、この顧客の行動や状況の予測を行なうためのパターンに関するデータが記録される。具体的には、顧客を特定するための予測パターン（本人識別モデル）においては、顧客の本人画像や本人の証明書画像等の本人識別画像の特徴量が記録される。なお、本人識別画像に加えて、本人の音声や、動画による顧客の挙動等の特徴量を用いることも可能である。また、行動や状況を予測するための予測パターン（顧客状況予測モデル）においては、顧客が各サービスや商品を利用する場合の条件（変数）が記録される。
【００２３】
サービス動向の予測モデルデータは、サービスコード、動向パターンに関するデータを含む。
サービスコードデータ領域には、各サービスを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２４】
動向パターンデータ領域には、このサービスの動向を予測するためのパターンに関するデータが記録される。具体的には、サービスの内容（例えば、為替レートや手数料）が変動する場合の条件（変数）が記録される。
【００２５】
商品動向の予測モデルデータは、商品コード、動向パターンに関するデータを含む。
商品コードデータ領域には、各商品を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２６】
動向パターンデータ領域には、この商品の動向を予測するためのパターンに関するデータが記録される。具体的には、商品の内容（例えば、価格やポジション）が変動する場合の条件（変数）が記録される。この動向パターンは、将来の市場状況だけではなく、将来の銀行の経営状況を考慮して生成される。
【００２７】
事前準備情報記憶部３３は、顧客に対してサービスや商品を提供する場合に必要な情報についての事前準備データが記録される。この事前準備データは、顧客の行動を予測した場合に記録される。事前準備データは、顧客コード、サービス種別、予測日、トリガー条件、準備情報に関するデータを含む。
【００２８】
顧客コードデータ領域には、各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録される。
サービス種別データ領域には、この顧客が利用する可能性があるサービスを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２９】
予測日データ領域には、予測を行なった年月日及び時刻に関するデータが記録される。
トリガー条件データ領域には、インバウンド業務において、サービス、商品の利用が予測される時期や、アウトバウンド業務において、サービス、商品を提案する場合の条件に関するデータが記録される。
【００３０】
準備情報データ領域には、顧客に対して提供するサービスや商品に必要な情報を記録する。例えば、特定の顧客に対して特定のサービスや商品を提供する場合、このサービスや商品提供に必要な情報や、この顧客に記入を依頼する帳票、サービスの利用時や商品販売時に必要な電文等を準備しておく。
【００３１】
バックエンドシステム４０は、バックエンド管理部４１、顧客情報記憶部４２、口座情報記憶部４３、取引情報記憶部４４、利用状況情報記憶部４５、サービス情報記憶部４７、商品情報記憶部４８、経営情報記憶部４９を備える。
バックエンド管理部４１は、顧客情報記憶部４２〜経営情報記憶部４９に記録される情報を管理する。
【００３２】
顧客情報記憶部４２には、銀行の顧客についての顧客管理レコードが記録されている。顧客管理レコードは、顧客が金融機関に口座を開設した場合に登録され、変更時等に更新される。顧客管理レコードには、顧客コード、顧客情報、顧客属性、口座識別子、与信スコアに関するデータが記録される。
【００３３】
顧客コードデータ領域には、金融機関の各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録される。
顧客情報データ領域には、この顧客の個人情報（氏名、口座識別子、連絡先、住所等）に関するデータが記録される。
【００３４】
顧客属性データ領域には、この顧客の属性（年齢や性別、職種等）に関するデータが記録される。
口座識別子データ領域には、この顧客が保有する口座を特定するための識別子（本支店コード、種別コード、口座番号）に関するデータが記録される。
与信スコアデータ領域には、この顧客に対する与信レベルを評価した値に関するデータが記録される。
【００３５】
口座情報記憶部４３には、顧客が開設した口座を利用しての取引を管理するための口座管理レコードが記録される。口座管理レコードは、金融機関において口座が開設された場合に登録され、口座を用いた取引時等に更新される。この口座管理レコードには、口座識別子、口座残高、口座履歴に関するデータが記録されている。
【００３６】
口座識別子データ領域には、各口座を特定するための識別子に関するデータが記録される。
口座残高データ領域には、この口座の残高に関するデータが記録される。
口座履歴データ領域には、この口座における入金や出金について、入出金日時や金額、摘要等に関するデータが記録される。
【００３７】
取引情報記憶部４４には、顧客との取引を管理するための取引管理レコードが記録される。取引管理レコードは、金融機関において口座が開設された場合に登録され、取引に応じて更新される。この取引管理レコードには、顧客コード、取引履歴に関するデータが記録されている。
【００３８】
顧客コードデータ領域には、各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録される。
取引履歴データ領域には、この顧客との間で行なわれた取引について、取引日時や取引種別、取引金額、取引場所に関するデータが記録される。取引種別については、この金融機関において購入された金融商品を特定するための識別子が記録される。取引場所については、取引が行なわれた店舗を特定するための識別子が記録される。
【００３９】
利用状況情報記憶部４５には、顧客が利用したサービスや商品の利用状況を管理するためのサービス利用状況管理レコードが記録される。このサービス利用状況管理レコードは、取引情報収集部１２や店頭情報収集部１３から、顧客の行動に関する情報を取得した場合に記録される。サービス利用状況管理レコードには、顧客コード、日時、場所、利用サービス、顧客状況に関するデータが記録される。
【００４０】
顧客コードデータ領域には、サービスを利用した各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録される。
日時、場所データ領域には、それぞれ、この顧客がサービスを利用した年月日時刻、及び場所に関するデータが記録される。
【００４１】
利用サービスデータ領域には、この顧客が利用したサービスを特定するための識別子が記録される。利用サービスとしては、例えば、預金業務、貸付業務、為替取引業務、金融商品の売買、問合せ等を含む。
【００４２】
顧客状況データ領域には、この顧客がサービスを利用した時の顧客状況に関するデータが記録される。顧客状況としては、例えば、サービス利用時の顧客画像や挙動から算出した特徴量を用いることができる。
【００４３】
サービス情報記憶部４７には、銀行が提供するサービスに関するサービス管理レコードが記録される。このサービス管理レコードは、銀行が提供しているサービスの状況に関する情報を取得した場合に記録される。サービス管理レコードには、サービスコード、日時、提供状況に関するデータが記録される。
【００４４】
サービスコードデータ領域には、各サービスを特定するための識別子に関するデータが記録される。
日時データ領域には、このサービスの提供状況を示す年月日及び時刻に関するデータが記録される。
提供状況データ領域には、このサービスの提供状況（例えば、手数料やレート）に関するデータが記録される。
【００４５】
商品情報記憶部４８には、銀行が提供する金融商品の運用状況に関する商品管理レコードが記録される。この商品管理レコードは、銀行が運用している金融商品の状況に関する情報を取得した場合に記録される。商品管理レコードには、商品コード、日時、運用状況、ポジションに関するデータが記録される。
【００４６】
商品コードデータ領域には、各金融商品を特定するための識別子に関するデータが記録される。
日時データ領域には、この金融商品の運用状況を示す年月日及び時刻に関するデータが記録される。
【００４７】
運用状況データ領域には、この金融商品の運用状況（例えば、商品価格）に関するデータが記録される。
ポジションデータ領域には、この金融商品のポジション（例えば、保有量）に関するデータが記録される。
【００４８】
経営情報記憶部４９には、銀行における経営状況に関する経営管理レコードが記録される。この経営管理レコードは、経営情報を取得した場合に記録される。経営管理レコードには、時期、経営指標に関するデータが記録される。
【００４９】
時期データ領域には、経営情報を作成した時期（例えば、決算期や、日次、週次、月次等の締め日等）に関するデータが記録される。
経営指標データ領域には、経営状況を表わす値に関するデータが記録される。経営指標としては、財務諸表や、締め日における収入や支出等に関する値を用いることができる。
【００５０】
（ハードウェア構成例）
図２は、取引端末１０〜バックエンドシステム４０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例である。
【００５１】
情報処理装置Ｈ１０は、通信インタフェースＨ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶部Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。
【００５２】
通信インタフェースＨ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードや無線インタフェース等である。
【００５３】
入力装置Ｈ１２は、利用者等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。
表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイやタッチパネル等である。
【００５４】
記憶部Ｈ１４は、取引端末１０〜バックエンドシステム４０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置（例えば、予測モデル記憶部３２、事前準備情報記憶部３３、顧客情報記憶部４２〜経営情報記憶部４９）である。記憶部Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。
【００５５】
プロセッサＨ１５は、記憶部Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、取引端末１０〜バックエンドシステム４０における各処理を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各種処理に対応する各種プロセスを実行する。例えば、プロセッサＨ１５は、銀行業務支援プログラムが起動された場合、後述する図３〜図８に示す各処理を実行するプロセスを動作させる。
【００５６】
（概要）
次に、図３を用いて、業務支援処理の概要を説明する。この業務支援処理は定期的に実行される。
【００５７】
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス状況及び商品状況の学習処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部３１の情報取得部３１１は、サービス及び商品毎に、サービス情報記憶部４７、商品情報記憶部４８、経営情報記憶部４９から、状況情報（サービス利用状況、商品状況、経営状況）を取得する。そして、学習部３１２は、取得した状況情報に基づいて、サービス、商品毎、経営状況の予測パターンを生成する。そして、学習部３１２はサービスコード、商品コード、に関連付けて、生成した予測パターンを予測モデル記憶部３２に記録する。
【００５８】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス及び商品の動向の予測処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された予測パターンに基づいて、将来の時期に応じたサービス動向、商品動向を予測する。
【００５９】
また、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客行動の学習処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部３１の情報取得部３１１は、顧客毎に、口座情報記憶部４３、取引情報記憶部４４、利用状況情報記憶部４５から、各顧客の行動状況（口座利用状況、取引状況、サービス利用状況）を取得する。そして、学習部３１２は、取得した行動状況に基づいて、顧客毎の予測パターンを生成する。そして、学習部３１２は、顧客コードに関連付けて、生成した予測パターンを予測モデル記憶部３２に記録する。
【００６０】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客行動の予測処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された予測モデルに基づいて、顧客におけるサービス利用時期や商品購入の条件（トリガー条件）を予測する。
なお、「サービス状況及び商品状況の学習処理（ステップＳ１−１）、サービス及び商品の動向の予測処理（ステップＳ１−２）」と、「顧客行動の学習処理（ステップＳ１−３）、顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）」との順番は限定されない。サービス及び商品の動向の予測後に顧客行動を予測してもよいし、顧客行動の予測後にサービス及び商品の動向を予測してもよい。また、同時期に並行して行なうようにしてもよい。
【００６１】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、事前準備処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、利用を予測したサービスや商品を、この顧客が利用する場合に必要な情報を予測する。そして、予測部３１４は、予測した準備情報を、顧客コード、サービス種別、予測日（現在日時）、提供時期（サービス利用時期や商品の購入時期）に関連付けて、準備情報を事前準備情報記憶部３３に記録する。
【００６２】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、提案処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、提供時期において、顧客に対して、サービスや商品の提案を行なう。この提案は、アウトバウンド業務において行なう場合や、インバウンド業務において行なう場合がある。
【００６３】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、依頼処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、提案に対して、顧客からのサービスの利用や商品購入の依頼を受け入れる。
【００６４】
この場合、支援サーバ３０の制御部３１は、現状確認処理を実行する（ステップＳ１−８）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報を利用可能かどうかについての現状確認を行なう。状況が変化している場合には、提案部３１５は、現状に合わせて準備情報を調整する。
【００６５】
そして、支援サーバ３０の制御部３１は、業務支援処理を実行する（ステップＳ１−９）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報、又は調整された準備情報をミドルシステム２０に提供する。この場合、ミドルシステム２０は、事前に準備された情報を用いて、顧客からの依頼に応じたサービスや商品を提供する。
【００６６】
（業務支援処理の具体例）
以下、図４〜図８を用いて、業務支援処理の具体例を説明する。業務支援処理として、為替業務支援処理、貸付業務支援処理、商品販売支援処理、問合せ対応支援処理、来店対応支援処理を説明する。
（為替業務支援処理）
図４を用いて、為替業務支援処理を説明する。
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス予測処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された予測パターンに基づいて、顧客の口座を用いた為替業務依頼（例えば、送金サービスの利用予測時期）を予測する。
【００６７】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス準備処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、為替取引管理部２３から為替業務に必要な情報を取得する。為替業務においては、顧客の口座から送金先口座までの送金を行なうための送金手続き（送金ルート）に関する情報を取得する。次に、予測部３１４は、この送金手続きにおける外部状況を、予測モデル記憶部３２に記録されたサービス動向の予測モデルデータを用いて予測する。外部状況としては、例えば、外国送金の場合には、送金先国における為替レートを予測する。更に、予測部３１４は、送金手続きにおける顧客状況を、予測モデル記憶部３２に記録された顧客状況の予測モデルデータを用いて予測する。顧客状況としては、例えば、顧客口座の残高を予測する。そして、予測部３１４は、取引に必要な帳票を予測し、帳票の準備を行なう。例えば、帳票としては、送金依頼に必要な申込書や、残高不足が予測される場合には、送金金額を補填するための依頼書等を準備する。そして、予測部３１４は、生成した事前準備情報を、顧客コード、予測日、トリガー条件に関連付けて、事前準備情報記憶部３３に記録する。
【００６８】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス提案処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、顧客に対する提案処理を行なう。この提案を行なうタイミングは、事前準備情報記憶部３３に記録されたトリガー条件に基づいて、アウトバウンド業務により行なう場合や、顧客の来店の検知に基づいて、インバウンド業務により行なう場合を想定する。
【００６９】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス依頼の取得処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、顧客から、提案に関する業務依頼を受け付ける。
【００７０】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、手続きにおける顧客現状の確認処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、業務依頼に対応する手続きについて、事前準備情報の現状を確認する。そして、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報に対して状況が変化している場合には、提案部３１５は、現状に合わせて準備情報を調整する。
【００７１】
顧客からの依頼を受け付けた場合、支援サーバ３０の制御部３１は、業務支援処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報、又は調整された準備情報をミドルシステム２０に提供し、預金業務支援部２１における口座引落、為替取引管理部２３における送金の指示を行なう。
【００７２】
（貸付業務支援処理）
図５を用いて、貸付業務支援処理を説明する。
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス予測処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された予測パターンに基づいて、貸付業務依頼を予測する。例えば、予測モデル記憶部３２に記録された顧客行動や顧客状況の予測モデルデータを用いて、顧客行動において必要な金額や顧客口座における残高を予測する。そして、予測部３１４は、予測した必要金額と口座残高に基づいて、ローン利用の可能性を予測する。この場合、予測した必要金額に対して、口座残高が低い場合に、ローン利用の可能性（予測精度）として高い値を算出する。
【００７３】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス準備処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、貸付業務支援部２２から貸付業務に必要な情報を準備する。貸付業務においては、貸付業務支援部２２から、顧客に対してローンを提供するための貸付手続きに関する情報を取得する。次に、予測部３１４は、この貸付手続きにおける外部状況を、予測モデル記憶部３２に記録されたサービス動向の予測モデルデータを用いて予測する。外部状況としては、例えば、貸付についての利率を予測する。そして、予測部３１４は、貸付に必要な情報を予測する。ここでは、スコアリング部３１３は、貸付に必要な情報として、この顧客の与信スコアを算出する。そして、スコアリング部３１３は、この顧客のローン利用可能性に対応した予測精度に応じて、口座情報記憶部４３、取引情報記憶部４４、利用状況情報記憶部４５に記録された各種情報の中で、スコアリングに必要な情報を抽出する。例えば、予測精度が高い場合には、予測精度が低い場合よりも、厳密なスコアリングを行なうために、より詳細な多くの情報を抽出する。そして、スコアリング部３１３は、抽出した情報を用いて、この顧客の与信スコアを算出する。次に、予測部３１４は、与信スコアに応じて、貸付に必要な帳票等を作成する。そして、予測部３１４は、生成した事前準備情報を、顧客コードに関連付けて、事前準備情報記憶部３３に記録する。
【００７４】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、ステップＳ２−３〜Ｓ２−５と同様に、サービス提案処理（ステップＳ３−３）、サービス依頼の取得処理（ステップＳ３−４）、手続きにおける顧客現状の確認処理（ステップＳ３−５）を実行する。
【００７５】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、業務支援処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報、又は調整された準備情報をミドルシステム２０に提供し、貸付業務支援部２２における為替業務の指示を行なう。
【００７６】
（商品販売支援処理）
図６を用いて、商品販売支援処理を説明する。ここでは、顧客に対する商品販売を想定するが、銀行が市場において取引を行なう投資銀行的な業務を支援するようにしてもよい。この場合には、以下の処理において、「顧客」を「銀行」に置き換えて実行する。
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、商品の動向予測処理を実行する（ステップＳ４−１）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された商品動向の予測モデルに基づいて、将来の時期に応じた商品動向を予測する。ここでは、将来の商品の運用状況や価額を予測する。この場合、商品情報記憶部４８に記録されたポジションや、経営情報記憶部４９に記録された経営情報（経営指標）を用いて、銀行の取引状況、経営状況に基づいて、商品の動向予測を行なうことも可能である。
【００７７】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、取引予測処理を実行する（ステップＳ４−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された顧客状況の予測モデルに基づいて、顧客の商品購入の可能性を予測する。この場合には、事前準備情報記憶部３３に、商品を提案する条件を、トリガー条件として記録しておく。
【００７８】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、取引準備処理を実行する（ステップＳ４−３）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、商品取引管理部２４から商品購入に必要な情報を取得する。商品購入においては、商品説明書や、目論見書、購入申込書に関する情報を取得する。そして、予測部３１４は、この顧客情報を用いて、生成した事前準備情報を、顧客コードに関連付けて、事前準備情報記憶部３３に記録する。
【００７９】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、商品提案処理を実行する（ステップＳ４−４）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、顧客情報記憶部４２〜経営情報記憶部４９に記録された各種情報を取得し、事前準備情報記憶部３３に記録されたトリガー条件を満足するかどうかを判断する。そして、提案部３１５は、トリガー条件を満足すると判定した場合、アウトバウンド業務により、この顧客に対して、商品提案を行なう。この場合、この顧客の連絡先に対して、商品提案メールの送信や商品提案の音声合成によるコールを行なう。また、顧客担当者に対して、アウトバウンド業務の指示を出力するようにしてもよい。
【００８０】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、購入依頼の取得処理を実行する（ステップＳ４−５）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、顧客から、提案に関する商品購入依頼を受け付ける。
【００８１】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、商品状況及び顧客現状の確認処理を実行する（ステップＳ４−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、商品購入に対応する手続きについて、事前準備情報の現状を確認する。ここでは、顧客情報記憶部４２、口座情報記憶部４３、取引情報記憶部４４、利用状況情報記憶部４５を用いて顧客状況の確認や、商品情報記憶部４８を用いて、商品状況の確認を行なう。そして、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報から、状況が変化している場合には、提案部３１５は、現状に合わせて準備情報を調整する。
【００８２】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、業務支援処理を実行する（ステップＳ４−７）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報、又は調整された準備情報をミドルシステム２０に提供し、預金業務支援部２１における口座引落、商品取引管理部２４における商品売買の指示を行なう。
【００８３】
（問合せ対応支援処理）
図７を用いて、問合せ対応支援処理を説明する。
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、トレンド情報収集処理を実行する（ステップＳ５−１）。具体的には、制御部３１の情報取得部３１１は、公開情報収集部１５から、公開された外部情報（トレンド情報）を取得する。ここで、トレンド情報としては、例えば、インターネット上で公開された各サイトにおいて出現頻度が高くなることにより、流行しているキーワード（流行語）や、市場状況で変化が大きい銘柄等を取得する。
【００８４】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、トレンドに応じた関連サービス、商品の予測処理を実行する（ステップＳ５−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、預金業務支援部２１〜商品取引管理部２４を用いて、トレンド情報（流行語や銘柄等）に関連するサービスや商品を特定する。
【００８５】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、関連情報の事前準備処理を実行する（ステップＳ５−３）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、関連するサービスや商品について、トレンド情報（流行語や銘柄等）に関連する問合せに対応するための回答を生成する。この場合、担当者端末に対して、トレンド情報、関連するサービスや商品に関する情報を出力し、問合せ対応する回答の準備を指示するようにしてもよい。また、予測部３１４は、トレンド情報に基づいて、予測モデル記憶部３２に記録された商品動向の予測モデルを用いて、金融商品のリターンを予測するようにしてもよい。そして、予測部３１４は、事前準備情報記憶部３３に事前準備情報を記録する。なお、ＦＡＱについては、各種情報提供部２５において、ＦＡＱ公開ページを事前準備情報記憶部３３として用いて、質問に対する回答をアップロードしておく。
【００８６】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、問合せの取得処理を実行する（ステップＳ５−４）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、顧客端末からの問合せを受け付ける。
【００８７】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、現状の確認処理を実行する（ステップＳ５−５）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、トレンド情報の現状を確認する。そして、状況が変化している場合には、提案部３１５は、現状に合わせて準備情報を調整する。
【００８８】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、問合せに対する回答処理を実行する（ステップＳ５−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報、又は調整された準備情報を、各種情報提供部２５に対して提供する。
【００８９】
（来店対応支援処理）
図８を用いて、来店対応支援処理を説明する。この場合には、顧客のアクセスをトリガーとして、準備した事前情報を活用してサービスや商品を提供する。
【００９０】
まず、支援サーバ３０の制御部３１は、アクセス画像の取得処理を実行する（ステップＳ６−１）。具体的には、制御部３１の情報取得部３１１は、店頭情報収集部１３から、来店者の画像を取得する。
【００９１】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、来店者の識別処理を実行する（ステップＳ６−２）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された顧客に関する予測モデルを用いて、来店者を識別し、顧客コードを特定する。
【００９２】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、この来店者について来店目的の予測処理を実行する（ステップＳ６−３）。具体的には、制御部３１の予測部３１４は、事前準備情報記憶部３３から、来店者の顧客コードに関連付けられており、現在日時が提供条件に含まれる事前準備データを取得する。なお、この段階で、予測部３１４は、予測モデル記憶部３２に記録された顧客行動の予測モデルを用いて、この顧客の来店目的を予測するようにしてもよい。
【００９３】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、来店目的予測に応じた取引提案処理を実行する（ステップＳ６−４）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３から取得した事前準備データに記録されている取引種別（サービスや商品種別）を特定する。そして、提案部３１５は、特定した取引種別に関する取引提案を店頭端末に出力する。
【００９４】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、来店目的の特定処理を実行する（ステップＳ６−５）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、店頭情報収集部１３を介して、店頭端末において入力された来店目的（取引種別）を取得する。
【００９５】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、取引種別に応じた本人確認情報の取得処理を実行する（ステップＳ６−６）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、預金業務支援部２１〜商品取引管理部２４から、この取引において必要な本人確認情報を取得する。
【００９６】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、本人確認処理を実行する（ステップＳ６−７）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、取引において必要な本人確認情報を用いて本人確認を行なう。例えば、本人が提示した運転免許証の画像を取得し、予測モデル記憶部３２に記録された顧客に関する予測モデルを用いて、運転免許証の真正性を確認する。提案部３１５は、運転免許証の真正性を確認できた場合、本人確認情報を生成する。
【００９７】
次に、支援サーバ３０の制御部３１は、業務支援処理を実行する（ステップＳ６−８）。具体的には、制御部３１の提案部３１５は、事前準備情報記憶部３３に記録された準備情報をミドルシステム２０に提供し、本人確認情報とともに、取引の指示を行なう。
【００９８】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス状況及び商品状況の学習処理（ステップＳ１−１）、サービス及び商品の動向の予測処理（ステップＳ１−２）を実行する。これにより、サービスや商品の将来の状況を予測し、顧客に対して、タイムリーに的確な提案を効率的に行なうことができる。
【００９９】
（２）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客行動の学習処理（ステップＳ１−３）、顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）を実行する。これにより、顧客の状況に応じて、タイムリーに的確な提案を効率的に行なうことができる。
【０１００】
（３）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、事前準備処理（ステップＳ１−５）、提案処理（ステップＳ１−６）、依頼処理（ステップＳ１−７）、業務支援処理（ステップＳ１−９）を実行する。これにより、顧客からの依頼を受けた場合、迅速に対応することができる。
【０１０１】
（４）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、為替業務支援処理を実行する。これにより、状況に応じて、為替業務において必要な手続きを的確に行なうことができる。例えば、為替レート等に基づいて、送金ルートが変化し、送金ルートに応じた手続きが異なる場合にも、適切な手続きを行なうことができる。
【０１０２】
（５）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、貸付業務支援処理を実行する。これにより、的確なローン提案や貸付を行なうことができる。例えば、貸付において、顧客のスコアリングが必要な場合にも、事前準備情報を用いて、効率的に貸付判断を行なうことができる。
【０１０３】
（６）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、問合せ対応支援処理を実行する。これにより、問合せに対して、迅速かつ効率的に対応することができる。
（７）本実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、来店対応支援処理を実行する。これにより、来店者を効率的に特定し、来店者に対応した提案を行なうことができる。
【０１０４】
また、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
・上記実施形態では、業務支援処理の具体例として、為替業務支援処理〜来店対応支援処理に適用した場合を説明した。適用対象はこれらに限定されるものではない。各種情報の学習に基づいて、予測モデルを生成し、この予測モデルを用いて、予測を行なう固有業務、付随業務、周辺業務の支援に適用することができる。
【０１０５】
・上記実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス状況及び商品状況の学習処理（ステップＳ１−１）、サービス及び商品の動向の予測処理（ステップＳ１−２）を実行する。更に、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客行動の学習処理（ステップＳ１−３）、顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）を実行する。学習及び予測対象は、サービスや商品の動向、顧客に関する情報の何れかを用いれば、すべてを用いる必要はない。また、他の要素（例えば、経済や市場の動向）を組み合わせて用いてもよい。
【０１０６】
・上記実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客行動の学習処理（ステップＳ１−３）、顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）を実行する。ここで、学習及び予測対象の顧客について、同じ顧客属性に属する顧客の情報を用いて、予測モデルを生成するようにしてもよい。この場合には、制御部３１の学習部３１２は、顧客情報記憶部４２に記録された顧客の顧客属性毎に、統計的予測モデルを生成する。そして、学習部３１２は、口座情報記憶部４３〜利用状況情報記憶部４５において蓄積された情報量が少ない顧客に対しては、統計的予測モデルを適用して、予測モデル記憶部３２に記録する。
【０１０７】
・上記実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、定期的に業務支援処理を実行する。業務支援処理の実行タイミングは、これに限定されるものではない。例えば、サービス情報記憶部４７〜経営情報記憶部４９において、サービスや商品に関する情報の変化を検知した場合に、支援サーバ３０の制御部３１は、商品状況及びサービス状況の学習処理（ステップＳ１−１）、サービス及び商品の動向の予測処理（ステップＳ１−２）を実行する。また、支援サーバ３０の制御部３１は、顧客情報記憶部４２〜利用状況情報記憶部４５において、顧客に関する情報の変化を検知した場合に、顧客行動の学習処理（ステップＳ１−３）、顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）を実行する。そして、支援サーバ３０の制御部３１は、サービス及び商品の動向の予測処理（ステップＳ１−２）や顧客行動の予測処理（ステップＳ１−４）に応じて、事前準備処理（ステップＳ１−５）を実行する。
【０１０８】
・上記実施形態では、支援サーバ３０の制御部３１は、店頭において来店者を検知した場合、来店対応支援処理を実行する。ここで、実店舗への来店に限定されるものではなく、インターネットを介して接続可能なネットバンキングサービスにログインする場合に適用することも可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
ＢＫ１…銀行業務システム、１０…取引端末、１１…フロントシステム、１２…取引情報収集部、１３…店頭情報収集部、１５…公開情報収集部、２０…ミドルシステム、２１…預金業務支援部、２２…貸付業務支援部、２３…為替取引管理部、２４…商品取引管理部、２５…各種情報提供部、３０…支援サーバ、３１…制御部、３１１…情報取得部、３１２…学習部、３１３…予測部、３１４…スコアリング部、３１５…提案部、３２…予測モデル記憶部、３３…事前準備情報記憶部、４０…バックエンドシステム、４１…バックエンド管理部、４２…顧客情報記憶部、４３…口座情報記憶部、４４…取引情報記憶部、４５…利用状況情報記憶部、４７…サービス情報記憶部、４８…商品情報記憶部、４９…経営情報記憶部。
【図１】
2018195252.tif 000003
【図２】
2018195252.tif 000004
【図３】
2018195252.tif 000005
【図４】
2018195252.tif 000006
【図５】
2018195252.tif 000007
【図６】
2018195252.tif 000008
【図７】
2018195252.tif 000009
【図８】
2018195252.tif 000010
【図９】
2018195252.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月21日(2018.9.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
銀行が提供する金融商品の商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を、トリガー条件に関連付けて記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムであって、
前記制御部が、
前記商品情報記憶部に記録された商品情報に基づいて、動向モデルを生成し、前記金融商品の動向モデルを用いて、前記金融商品における商品状況を予測し、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における顧客状況を予測し、
前記商品状況及び前記顧客状況に基づいて、前記顧客における商品の利用が予測される時期を含めた将来取引のトリガー条件を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を、前記トリガー条件に関連付けて前記事前準備情報記憶部に記録し、
顧客の来店時に、来店した顧客及び来店日時を特定し、
前記特定した顧客について、前記事前準備情報記憶部から、前記来店日時に対応するトリガー条件に関連付けられた事前準備情報により将来取引についての提案を前記取引端末に対して出力し、前記商品状況及び前記顧客状況の現状変化の有無を確認し、前記業務システムに対して、前記現状変化の有無に応じて、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力することを特徴とする銀行業務支援システム。
【請求項２】
顧客毎に属性情報を記憶する顧客情報記憶部を更に備え、
前記制御部が、前記口座情報記憶部に記録された入出金情報と、前記顧客情報記憶部に記録された属性情報とを少なくとも用いて、各顧客の評価結果を算出し、
前記評価結果に基づいて、前記事前準備情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の銀行業務支援システム。
【請求項３】
前記制御部が、
ネットワークを介して、話題のキーワードを収集し、
前記キーワードに対応する関連サービスを特定し、
前記関連サービスについての事前準備情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の銀行業務支援システム。
【請求項４】
前記制御部が、
顧客毎の本人識別画像を用いて、顧客を識別するための本人識別モデルを生成し、
取引端末から、アクセスした顧客のアクセス画像を取得し、前記アクセス画像と前記本人識別モデルとを用いて本人認証を行ない、
前記本人認証の結果に基づいて、前記提案を前記取引端末に出力することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の銀行業務支援システム。
【請求項５】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
銀行が提供する金融商品の商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を、トリガー条件に関連付けて記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムを用いて、銀行業務を支援するための方法であって、
前記制御部が、
前記商品情報記憶部に記録された商品情報に基づいて、動向モデルを生成し、前記金融商品の動向モデルを用いて、前記金融商品における商品状況を予測し、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における顧客状況を予測し、
前記商品状況及び前記顧客状況に基づいて、前記顧客における商品の利用が予測される時期を含めた将来取引のトリガー条件を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を、前記トリガー条件に関連付けて前記事前準備情報記憶部に記録し、
顧客の来店時に、来店した顧客及び来店日時を特定し、
前記特定した顧客について、前記事前準備情報記憶部から、前記来店日時に対応するトリガー条件に関連付けられた事前準備情報により将来取引についての提案を前記取引端末に対して出力し、前記商品状況及び前記顧客状況の現状変化の有無を確認し、前記業務システムに対して、前記現状変化の有無に応じて、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力することを特徴とする銀行業務支援方法。
【請求項６】
顧客の口座毎に入出金情報を記憶する口座情報記憶部と、
銀行が提供する金融商品の商品情報を記憶する商品情報記憶部と、
顧客毎に、業務手続きに必要な情報を、トリガー条件に関連付けて記録する事前準備情報記憶部と、
取引端末及び業務システムに接続される制御部とを備えた銀行業務支援システムを用いて、銀行業務を支援するためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記商品情報記憶部に記録された商品情報に基づいて、動向モデルを生成し、前記金融商品の動向モデルを用いて、前記金融商品における商品状況を予測し、
前記口座情報記憶部に記録された入出金情報に基づいて、顧客状況予測モデルを生成し、前記顧客状況予測モデルを用いて、前記顧客における顧客状況を予測し、
前記商品状況及び前記顧客状況に基づいて、前記顧客における商品の利用が予測される時期を含めた将来取引のトリガー条件を予測し、
前記将来取引における手続きに必要な事前準備情報を、前記トリガー条件に関連付けて前記事前準備情報記憶部に記録し、
顧客の来店時に、来店した顧客及び来店日時を特定し、
前記特定した顧客について、前記事前準備情報記憶部から、前記来店日時に対応するトリガー条件に関連付けられた事前準備情報により将来取引についての提案を前記取引端末に対して出力し、前記商品状況及び前記顧客状況の現状変化の有無を確認し、前記業務システムに対して、前記現状変化の有無に応じて、前記提案の事前準備情報を用いた業務指示を出力する手段として機能させることを特徴とする銀行業務支援プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
予測パターンデータ領域には、この顧客の特定や、この顧客の行動や状況の予測を行なうためのパターンに関するデータが記録される。具体的には、顧客を特定するための予測パターン（本人識別モデル）においては、顧客の本人画像や本人の証明書画像等の本人識別画像の特徴量が記録される。なお、本人識別画像に加えて、本人の音声や、動画による顧客の挙動等の特徴量を用いることも可能である。また、行動や状況を予測するための予測パターン（顧客状況予測モデル）においては、顧客が各サービスや商品を利用する場合の条件（変数）が記録される。