(57)【要約】対象資産と提案されたローンとに関するユーザ入力データを用いたローン品質スコアの計算方法である。ローン品質スコアは、貸手に対してなされた資産ローン要請に詐欺が含まれる可能性を判定するのに役立つ。
2008535089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象資産に関してローン品質スコアを求めるコンピュータベースの計算方法であって、
過去のローンデータを用い、ローン詐欺の予測に用いる１以上のアルゴリズムを開発するステップと、
対象資産のデータを取得するステップと、そして、
前記１以上のアルゴリズムを前記対象資産データに適用し、それによってローン品質スコアを計算するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法で定められたステップを実行するようにプログラムされたデジタルコンピュータシステム。
【請求項３】
請求項１に記載の方法を実行するように設計されたプログラムを格納した、コンピュータで読み取り可能な媒体。
【請求項４】
前記過去のローンデータには、既知の詐欺的取引からの１以上のデータが含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記対象資産データには、キーワードのストリング検索に基づいて売手が危険な売手であるか否かを判定した結果が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記対象資産データには、所定期間内における前記対象資産の販売回数が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記対象資産データには、ローン目的が購入なのかリファイナンスなのかを判定するためのデータが含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記対象資産データには、借手が前記対象資産を占有する意図があるか否かを判定するためのデータが含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記対象資産データには、販売が独立当事者間の移動と見られるか否かを判定するためのデータが含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記対象資産データには希望のローン額が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象資産データには前記対象資産の築年数が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記対象資産データには前記対象資産のサイズが含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記対象資産データには、前記対象資産に対する１以上の自動評価モデルの評価が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象資産データには騰貴分散比（appreciation variance ratio）が含まれること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記対象資産データには、前記対象資産に対するユーザ提出の評価が１以上含まれていること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記アルゴリズムは、
ローン品質スコア＝５００−（３３ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
であって、前記式において、
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.５３４  ＊  ＲＳ
＋  ０.６３７  ＊  ＴＳ
−  ０.９８４  ＊  ＲＦ
＋  ０.９７９  ＊  ＡＯ
−  ０.０００００８０８  ＊  ＡＶＭ
＋  １.２７８  ＊  ＥＸ
＋  １.３０１  ＊  ＥＸ５０
＋  ０.９０７  ＊  ＮＡＲＭ
＋  ０.０２９  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００１３６  ＊  ＬＡ
＋  ＵＳ  ／  ＡＶＭ
＋  ０.６５３  ＊  （ＡＶ／ＡＥＳＴ）＾２.２５
−  ０.０００５９６  ＊  ＳＦ
−  ３.７３８
上記において：
Ｌｏｇｉｔはオッズ比、すなわちｐ／（１−ｐ）、の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性であり、
ＲＳは、危険のある売手に関するバイナリ変数であり、
ＴＳは、過去３年における資産の販売回数であり、
ＲＦは、リファイナンスローンに関するバイナリの変数であり、
ＡＯは、不在所有者のバイナリ変数であり、
ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りであり、
ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を上回った場合に関するバイナリ変数であり、
ＥＸ５０は、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を５０%以上上回った場合に関するバイナリ変数であり、
ＮＡＲＭは、非独立当事者間の移動の場合に関するバイナリ変数であり、
ＡＧは、目的資産の築年数であり、
ＬＡは、ローン額であり、
ＡＶは、騰貴評価であり、
ＵＳは、ユーザ提出評価であり、
ＳＦは、目的資産の平方フィート単位の面積であること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記アルゴリズムは、
ローン品質スコア＝５００−（３１ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
であって、前記式において、
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.０７７  ＊  ＰＬ
＋  １.０２２  ＊  ＴＳ
−  １.１７４  ＊  ＲＦ
−  ０.００００１４５２  ＊  ＡＶＭ
＋  １.９０１  ＊  ＥＸ
＋  ０.０１２  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００２２２２  ＊  ＬＡ
＋  ０．４５９  ＊  ＡＶＲ
−  ５.００７
上記において：
Ｌｏｇｉｔはオッズ比、すなわちｐ／（１−ｐ）、の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性であり、
ＰＬは、所得が定められた額より小さい家計のパーセントであり、
ＴＳは、過去３年における資産の販売回数であり、
ＲＦは、リファイナンスローンに関するダミーのバイナリの変数であり、本バイナリ変数は、ローンがリファイナンスの場合は１に、それ以外の場合は０に設定されるものであり、
ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りであり、
ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を上回る場合に関するダミーのバイナリ変数であり、
ＡＧは、目的資産の築年数であり、
ＬＡは、ローン額であり、そして、
ＡＶＲは、ユーザから与えられた評価の騰貴を予め定められた地理的領域での中間価格帯の評価の騰貴と比較した比率であること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータによって実行される、対象資産のローン品質スコアを求めるための方法であって、
過去のローンデータを用い、ローン詐欺の予測に用いる１以上のアルゴリズムを開発するステップと、
対象資産のデータを取得するステップと、
前記対象資産に関して自動評価モデルの評価を得るステップと、
前記データと前記自動評価モデルの評価とに基づいて、追加の変数を計算するステップと、そして、
前記アルゴリズムを、前記対象資産データと、前記追加の変数と、前記自動評価モデルの評価とに適用することで、ローン品質スコアを計算するステップと、
を有する方法。
【請求項１９】
対象資産に関してローン品質スコアを計算するコンピュータベースの装置であり、
対象資産のデータを受け取る入力手段と、前記入力手段に接続されて、ローン品質スコアを計算すると共に、前記ローン品質スコアを提供するのに用いられる計算アルゴリズムを求める計算手段と、そして、
前記計算手段に接続されて結果を提供する出力手段と、
を有する装置。
【請求項２０】
前記入力手段に接続されて自動評価モデルの評価を要求し受け取る自動評価モデル接続手段を更に有すること、
を特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記計算手段に接続されて前記資産データと前記ローン品質スコアとを保存する一時データ格納手段を更に有すること、
を特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記計算手段に接続され、前記資産データおよび前記ローン品質スコアに基づいたレポートを作成するレポート生成手段を更に有すること、
を特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２３】
前記入力手段に接続されており、１以上のデータベースにデータを要求して受け取るデータベース接続手段を更に有すること、
を特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２４】
前記計算手段が使用するアルゴリズムは、
ローン品質スコア＝５００−（３３ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
であって、前記式において、
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.５３４  ＊  ＲＳ
＋  ０.６３７  ＊  ＴＳ
−  ０.９８４  ＊  ＲＦ
＋  ０.９７９  ＊  ＡＯ
−  ０.０００００８０８  ＊  ＡＶＭ
＋  １.２７８  ＊  ＥＸ
＋  １.３０１  ＊  ＥＸ５０
＋  ０.９０７  ＊  ＮＡＲＭ
＋  ０.０２９  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００１３６  ＊  ＬＡ
＋  ＵＳ  ／  ＡＶＭ
＋  ０.６５３  ＊  （ＡＶ／ＡＥＳＴ）＾２.２５
−  ０.０００５９６  ＊  ＳＦ
−  ３.７３８
上記において：
Ｌｏｇｉｔはオッズ比、すなわちｐ／（１−ｐ）、の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性であり、
・ＲＳは、危険のある売手に関するバイナリ変数であり、
・ＴＳは、過去３年における資産の販売回数であり、
・ＲＦは、リファイナンスローンに関するバイナリ変数であり、
・ＡＯは、不在所有者に関するバイナリ変数であり、
・ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りであり、
・ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を上回る場合に関するバイナリ変数であり、
・ＥＸ５０は、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を５０%以上上回る場合に関するバイナリ変数であり、
・ＮＡＲＭは、非独立当事者間の移動に関するバイナリ変数であり、
・ＡＧは、目的資産の築年数であり、
・ＬＡは、ローン額であり、
・ＡＶは、騰貴評価であり、
・ＵＳは、ユーザ提出評価であり、
・ＳＦは、目的資産の平方フィート単位の面積であること、
を特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２５】
前記計算手段が使用するアルゴリズムは、
ローン品質スコア＝５００−（３１ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
であって、前記式において、
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.０７７  ＊  ＰＬ
＋  １.０２２  ＊  ＴＳ
−  １.１７４  ＊  ＲＦ
−  ０.００００１４５２  ＊  ＡＶＭ
＋  １.９０１  ＊  ＥＸ
＋  ０.０１２  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００２２２２  ＊  ＬＡ
＋  ０．４５９  ＊  ＡＶＲ
−  ５.００７
上記において：
Ｌｏｇｉｔはオッズ比、すなわちｐ／（１−ｐ）、の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性であり、
・ＰＬは、所得が定められた額よりも小さい家計のパーセントであり、
・ＴＳは、過去３年における資産の販売回数であり、
・ＲＦは、リファイナンスローンに関するダミーのバイナリ変数であり、本バイナリ変数は、ローンがリファイナンスの場合は１に、それ以外の場合は０に設定されるものであり、
・ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りであり、
・ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を上回る場合に関するダミーのバイナリ変数であり、
・ＡＧは、目的資産の築年数であり、
・ＬＡは、ローン額であり、そして、
・ＡＶＲは、ユーザから与えられた評価の騰貴を、予め定められた地理的領域での中間価格帯の評価の騰貴と比較した比率であること、
を特徴とする請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はローン評価に関し、さらに特定すれば、資産ローンのためにローン品質スコアを計算する方法および装置に関する。ローン品質スコアは、ある資産についてローンを発行または購入するか否かを決定する際に、貸主によって用いられる。
【背景技術】
【０００２】
ローン業界では、担保に関する詐欺的な不実表示のためにローン返済がなされない可能性を判定するための客観的な判定基準が必要とされている。成長が急速で変動の激しい資産マーケットにおいて、これを正確に判定することはますます難しくなる一方である。ある資産に関してローン申請を支持する鑑定の中には、不正確であったり、誇張されていたり、あるいは、明らかにローン詐欺の試みであったりする場合も多い。そのため、ある資産に関して貸主となる者は、住宅購入ローンの場合であれ、住宅に抵当権を付ける場合であれ、ローン詐欺が発生する可能性に関して何らかの有用な指標を望むことになる。そこで、貸手が特定のローン請求に関する正確さおよび有効性を評価できるようにすると共に、個々の目的（target）資産に関して、評価の基礎となる情報に容易にアクセスできる状況を実現する方法が必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで本発明の目的は、与えられた資産に関する評価とローンの品質とを対象に、有効性および正確さを検査するための手段を提供することである。また本発明は、数多くの変数を用いて可能な限り正確なローン品質スコアを提供して、住宅不動産や他の資産に対するローンの貸主が利用できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
資産の過大評価またはローン詐欺の可能性と相関することが知られた数多くの基準情報（metrics）を用いてローン品質スコアを計算する方法および装置。
【発明の効果】
【０００５】
本発明は、自動評価モデルや、公衆利用可能な記録または他の情報源から関連データを収集し、そのデータに基づいて計算を実施した後、包括的なローン品質スコアを提供する。好適な実施の形態では、ローン品質スコアの生成に用いたデータの詳細も提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明は、住宅その他の資産に対するローンに関して、ローン品質スコアを計算する方法および装置を提供する。ローン業界では、多数のローン申請を迅速に承認または拒否しなければならないが、判断基準となる貸付の対象の資産についての知識は限定的であり、ローンの担保が充分かつ有効なものか否かを評価するための方法が必要とされている。本発明はそうした必要に応えるものであり、数多くの基準に基づいてローン品質スコアを計算する。対象の資産に関して、ある特定の情報が欠けていた場合には、異なったやり方でローン品質スコアを計算する。好適な実施の形態では、品質スコアの基礎となるデータも提供される。
【０００７】
先ず図１を参照する。同図が示すのは、本発明の実施に用いられるデータ構造の例である。本データ構造は通常、標準的なパソコンまたはサーバの上でソフトウェアを使用して実装される。ただし、メインフレームコンピュータ、サーバクラスタ、ハンドヘルドコンピュータ、あるいはラップトップといった、他の種類のコンピュータ上で実装してもよい。好適な実施の形態では、通常のパソコンサーバが使用される。ただし、別の実施の形態では、本発明の方法を実行するための図１に示したデータ構造（または、これに類似のデータ構造）は、コンピュータの内部にソフトウェアをハードワイアリングまたはハードコーディングする形で用いてもよく、そうした場合、コンピュータは１つの機能（ここに記述する方法の機能）だけを実行する。
【０００８】
演算プロセッサ１２は、ローン品質スコア計算用のアルゴリズムのデータへの適用に関連した計算を実行する、という役割を果たす。一時メモリ３６は、計算式で使用される変数や他の一時データを、使用または出力に先立って格納するのに用いられる。レポート生成部１４は、後述するようにデータをレポートのフォーマットにするのに用いられる。出力コネクタ１６は、ローン品質スコア用のデータ構造を外部の出力手段に接続するのに用いられる。これにはインターネット３２への接続も含まれるであろう。その場合に通常使用されるのは、動的に生成されるウェブページへの出力といった従来からの手段である。また、ファックスやその他の出力装置に対してレポートやローン品質スコアの出力を行う別の出力３４を設けてもよい。
【０００９】
入力コネクタ１８は、キーボード、マウス、インターネットやその他の入力装置から入力２４を受け取る。データベースコネクタ２０は、ローン品質スコア用のデータ構造を各種データベース２６に接続する。自動評価モデルコネクタ２２は、ローン品質スコア用のデータ構造をいくつかの自動評価モデル（一般的にＡＶＭ：Automated Valuation Modelsと呼ばれるもの）に接続する。ここでは、要素２８および要素３０の自動評価モデルの２つである。これらは、ローン品質スコアの生成の対象の目的資産に関して価値見積りを集めるのに用いられる。
【００１０】
次に図２を参照する。同図のフローチャートは、好適な実施の形態のローン品質スコア生成処理に含まれるステップを示す。この好適な実施の形態におけるプロセスは、要素３８に示すように、ユーザ入力ステップで開始される。この好適な実施の形態でユーザに提出が要求されるユーザ入力データには、目的資産の所在地、ローンの希望額、見積り資産評価、希望の担保権タイプ、そして売手の氏名などがある。この好適な実施の形態における入力については、個々に後述する。見積り資産評価については、直接の現場鑑定または購入契約の結果としてすでにユーザに知られているであろう。また、それ以外の形として、ユーザが目的資産の評価に近いと信じられる値を入力する場合もある。このデータは、追加のデータの収集や、ローン品質スコアの計算および提供に使われる。
【００１１】
この好適な実施の形態におけるローン品質スコア付けプロセスの次のステップは、ある特定の自動評価モデルを用いて評価を見積もることである。このステップは、図２に要素４０で示してある。ユーザ入力データに、上の要素３８に示すステップにおける自動評価モデルでの評価が含まれていた場合、本ステップで使用する自動評価モデルは先に使用されたモデルとは別のものとなる。これによって追加の安全チェックが実行され、正確なローン品質スコアが保証される。典型的なＡＶＭは、複雑な演算や統計データを使用し、所在地情報を用いた資産評価を提供する。通常、立地や近隣で比較対象となりうる最近の販売記録から入手できる付加的なデータに加えて、資産のサイズおよび種類もまた考慮される。この評価は、ユーザ入力で提供されるデータセットに追加される。なお、別の実施の形態での本発明は、ユーザによる評価見積りが存在しない場合、その見積りなしで実行されるか、あるいは、別の入力を使用する。そうした別の実施の形態では、ローン品質スコアは、下記の式に類似はしているが異なる、別の計算式を使用して計算される。
【００１２】
次に、１つの実施の形態におけるローンスコア計算方法では、売手の名称のユーザ入力を検索して、ローン詐欺と相関することが知られている特定のキーワードを探す。これは「ストリング検索」としても知られている。このステップは図２の要素４２に示されている。資産の売手がローン詐欺と相関することが知られている特定の特徴を有する場合、ユーザが入力した売手氏名には、バイナリ変数（「ダミー」変数として一般に知られたもの）が設定される。バイナリ変数が１であれば「真」を意味し、０であれば「偽」を意味する。このカテゴリに分類される売手には、危険を示すフラグが付けられる。このバイナリ変数の用法については後述する。売手に関するデータは、それが存在する場合、その後ユーザ入力に追加され、保存される。他の実施の形態では、本ステップは、変更されたり完全に省略されたりする場合もある。しかし、このデータは、特定のローンにおける詐欺の可能性に関して価値ある情報を提供するものとして示されている。
【００１３】
この好適な実施の形態における次のステップは、要素４４に示すように、ローン品質スコアのアルゴリズムを適用することである。このアルゴリズムはいくつかの変数を用いる。それら変数を以下に示す。
【００１４】
【表１】
2008535089.tif 000003
本実施の形態のアルゴリズムでは更に、ユーザ提出の評価（ＵＳ）のＡＶＭ評価（ＡＶＭ）に対する比率が考慮される。アルゴリズムはこれら変数を用いて適用される。本アルゴリズムは以下のようなものである。
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.５３４  ＊  ＲＳ
＋  ０.６３７  ＊  ＴＳ
−  ０.９８４  ＊  ＲＦ
＋  ０.９７９  ＊  ＡＯ
−  ０.０００００８０８  ＊  ＡＶＭ
＋  １.２７８  ＊  ＥＸ
＋  １.３０１  ＊  ＥＸ５０
＋  ０.９０７  ＊  ＮＡＲＭ
＋  ０.０２９  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００１３６  ＊  ＬＡ
＋  １０９１３９  ／  ＡＶＭ
＋  ０.６５３  ＊  （ＵＳ／ＡＶＭ）＾２.２５
−  ０.０００５９６  ＊  ＳＦ
−  ３.７３８
上記において、
・Ｌｏｇｉｔはオッズ比（すなわち、ｐ／（１−ｐ））の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性である。
・ＲＳは、危険のある売手を示すダミーのバイナリ変数である。売手が危険であればバイナリ変数は「１」に設定される。売手が危険でない場合、バイナリ変数は「０」に設定される。
・ＴＳは、過去３年における資産の販売回数である。
・ＲＦは、リファイナンスローンに関するダミーのバイナリ変数である。ローンがリファイナンスであればバイナリ変数は「１」に設定され、そうでなければ「０」に設定される。
・ＡＯは、不在所有者に関するダミーのバイナリ変数である。購入者が購入後に対象資産に居住する意図がない場合に本バイナリ変数は「１」に設定され、そうでなければ「０」に設定される。
・ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りである。
・ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を上回った場合のダミーのバイナリ変数である。ユーザ提出評価が自動評価を上回った場合に本バイナリ変数は「１」に設定され、そうでなければ「０」に設定される。
・ＥＸ５０は、ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を５０%以上上回った場合のダミーのバイナリ変数である。ユーザ提出評価が自動評価を５０％以上上回った場合に本バイナリ変数は「１」に設定され、それ以外の場合は「０」に設定される。
・ＮＡＲＭは、非独立当事者間の移動に関するダミーのバイナリ変数である。販売が非独立当事者間でないと見られる場合（すなわち、家族間の場合や同名の個人間の場合）に本バイナリ変数は「１」に設定され、それ以外の場合は「０」に設定される。
・ＡＧは、目的資産の築年数である。
・ＬＡは、ローン額である。
・ＡＶは、鑑定評価である。
・ＵＳは、ユーザ提出の評価である。
・ＳＦは、目的資産の平方フィート単位の面積である。
【００１５】
これらの変数は各々、ユーザ入力から直接、あるいは、期間内にデータベースに収集された、既知の詐欺的ローン要請を含むデータの検証から引き出される。また、いくつかの変数については、ユーザ入力データまたはデータベースデータに基づいて関連性を求めた後に取り入れられる。計算式全体は、選択した変数それぞれを考慮する設計の技術を用いて引き出されたものであり、それらと関連する係数が、潜在的ローン詐欺の予測にあたってそれらの関連性を最も正確に表すものであることが知られたものである。
【００１６】
ここでの、そして好適な実施の形態での計算式は、詐欺的ローンのデータおよび非詐欺的ローンのデータのサンプルセットを用いて引き出される。上記の計算式は統計分析を用いて引き出されたもので、ベストモードであることが分かっている。しかし、別の計算式が存在するし、使用することもできる。本発明の別の実施の形態は、上に一覧で示した必要な変数のうち１以上について、利用できないか、ユーザによる入力が行われない、という場合である。これらのケースでは別の計算式を使用するが、その式は、利用できない１つまたは複数の変数を用いない形の統計分析を使って引き出されたものである。また、別のもう１つの実施の形態は、追加の変数がある場合、または、逆に変数が少ない場合である。詐欺的なローン申請の予測に用いられる各データグループに関して、計算式を引き出すために追加の統計分析が必要となるであろう。
【００１７】
Ｌｏｇｉｔの計算が終わると、要素４６に示すようにローン品質スコアが計算される。その際には、上記の通り計算されたＬｏｇｉｔと予め定められた定数とで乗算を実行した後、その結果を更に別の定数から減算する。本実施の形態において、これら２つの定数は、本発明を用いて得られたスコアを詐欺的であることを知られているローンに関して得られたスコアと比較し、統計分析を用いて正確な定数を引き出す、というやり方で求められる。本実施の形態では、以下の計算式を用いてローン品質スコアを計算する：
ローン品質スコア ＝ ５００ − （３３ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
ここで図３（ａ）を参照する。これら計算式を用いたインタラクションの例を示してある。この仮想の販売において、ローンを希望するのはビル・バイヤという個人である。そして、サリー・セラーという名の個人が住宅の売手である。販売価格は＄６１，０００であり、２，０７２平方フィートの住宅の築年数は７７年である。その住宅のＡＶＭ評価は＄５６，０００であり、希望のローン額は＄４８，８００である。これは購入であり、買手は購入後に当該住宅に居住する意図はない。売手は、危険のあるタイプとして知られてはない。本発明の本実施の形態では、危険のある売手の場合、名称にストリング検索が実行されると、以下の語が名称に含まれている。すなわち、“trust”、“llc”、“investment”、“rent”または“marketing“である。売手の名称のこれらの語は、ローン取引における詐欺の例と高い相関性を有している。ただし、これらの語があっても、以下の語を伴う場合には危険な売手とは考えられない。すなわち、“home”、“construction”、“villas”、“houses”、“estates”、“village”または“communities”である。このことが示すのは、有限責任会社である建設会社が詐欺の実行者となることはまれであり、数多くの住宅を販売することが多い、ということである。対象の住宅は過去２年で２回購入されている。図３（ａ）で示すように、アルゴリズムへの入力は以下のようになる：
・ＲＳ：危険のある売手のバイナリ変数であり、買手も売手も危険でないため、要素５２に示す通り「０」となる。
・ＴＳ：過去３年の資産の販売回数であり、要素５４に示す通り２回である。
・ＲＦ：リファイナンスローンに関するバイナリ変数であり、リファイナンスローンではないため、要素５６に示す通り「０」となる。
・ＡＯ：不在所有者に関するバイナリ変数であり、借手は資産を占有する意図がないため、要素５８に示す通り「１」となる。
・ＡＶＭ：自動評価モデルの評価見積りであり、要素６０に示す通り＄５６，０００である。
・ＥＸ：ユーザ提出評価が自動評価モデルの評価を上回った場合に関するバイナリ変数であり、ユーザ提出評価が自動評価モデルの評価を上回っているため、要素６２に示す通り「１」となる。
・ＥＸ５０：ユーザ提出評価が自動評価モデル評価を５０%以上上回った場合に関するバイナリ変数であり、鑑定評価が自動評価モデルの評価を５０%超で上回ってはいないため、要素６４に示す通り「０」となる。
・ＮＡＲＭ：非独立当事者間の移動に関するバイナリ変数であり、買手と売手との間での取引が非独立当事者間とは思われないため、要素６６に示す通り「０」となる。
・ＡＧ：目的資産の築年数であり、要素６８に示す通り７７年である。
・ＬＡ：ローン額であり、要素７０に示す通り＄４８，８００である。
・ＵＳ：ユーザ提出評価であり、要素７２に示す通り＄６１，０００である。
・ＳＦ：目的資産の平方フィート単位の面積であり、要素７４に示す通り２０７２である。
【００１８】
従って、本計算式は：
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.５３４ ＊ ０（売手は個人ではない）
＋  ０.６３７ ＊ ２（資産は過去２年間に２度販売されている）
−  ０.９８４ ＊ ０（ローンはリファイナンスではなく購入）
＋  ０.９７９ ＊ １（借手は資産を占有する意図がない）
−  ０.０００００８０８ ＊ ５６０００（自動評価モデルの評価）
＋  １.２７８ ＊ １（鑑定評価は自動評価モデルの評価を上回る）
＋  １.３０１ ＊ ０（鑑定評価は自動評価モデルの評価を５０％超ではなく９％しか超えていない）
＋  ０.９０７ ＊ ０（移動は非独立当事者間と思われる）
＋  ０.０２９ ＊ ７７（資産の築年数）
＋  ０.００００１３６ ＊ ４８８００（希望のローン額）
＋  １０９１３９ ／ ５６０００（定数を自動評価モデルの評価で除算した値）
＋  ０.６５３ ＊ （１.０９）＾２.２５（鑑定評価の自動評価モデルの評価に対する比を２.２５でべき乗）
−  ０.０００５９６ ＊ ２０７２（資産の平方フィート単位での面積）
−  ３.７３８
となる。
【００１９】
そして、これはさらに：
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.０００（要素７６）
＋  １.２７４（要素７８）
−  ０.０００（要素８０）
＋  ０.９７９（要素８２）
−  ０.４５２（要素８４）
＋  １.２７８（要素８６）
＋  ０.０００（要素８８）
＋  ０.０００（要素９０）
＋  ２.２３３（要素９２）
＋  ０.６６４（要素９４）
＋  １.９４９（要素９６）
＋  ０.７９２（要素９６）
−  １.２３５（要素９８）
−  ３.７３８（要素１００）
である。
【００２０】
これらを合計すると、
Ｌｏｇｉｔ  ＝  ３.７４４（要素１０２）
となる。
次いで、図３（ｂ）を参照する。この場合、ローン品質スコアは上記の第２の計算式を用いて計算され、
ローン品質スコア  ＝  ５００ −（３３＊ Ｌｏｇｉｔ）（要素１０４）
＝  ５００ −（３３＊ ３.７７４）
＝  ３７６  （要素１０６）
となる。
【００２１】
この結果のローン品質スコアはおよそ３７６となる。
別の実施の形態では、図２の要素４４に示すステップで異なるアルゴリズムが適用される。このアルゴリズムもいくつかの変数を利用する。本実施の形態におけるこれら変数の１つが用いるデータは、対象資産が位置している所の予め決められた地理的領域における家計のパーセントに基づくものである。本実施の形態において、地理的領域とは地区単位（census tract）のことである。地区単位を用いると、対象資産が判定される際の住宅のグループは非常に狭くなり、その分正確さは高い。別の実施の形態では、予め決められた地理的領域をより広く又は狭くして用いることもできる。
【００２２】
本実施の形態において使用する変数は以下の通りである。
【００２３】
【表２】
2008535089.tif 000004
本実施の形態におけるアルゴリズムは、予め定められた地理的領域での同じ期間における中間価格の騰貴（appreciation）に対する、ユーザ提出の騰貴の比率についても考慮している。本実施の形態での「予め定められた地理的領域」とは「地区単位」のことである。この比率は騰貴分散比またはＡＶＲ（Appreciation Variance Ratio）として知られる。本実施の形態で用いる以下のアルゴリズムは、現在利用できるデータを前提とすればベストモードである。本アルゴリズムは、上に一覧を示した変数を用いて適用される。本実施の形態におけるアルゴリズムは以下の通りである。
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.０７７  ＊  ＰＬ
＋  １.０２２  ＊  ＴＳ
−  １.１７４  ＊  ＲＦ
−  ０.００００１４５２  ＊  ＡＶＭ
＋  １.９０１  ＊  ＥＸ
＋  ０.０１２  ＊  ＡＧ
＋  ０.００００２２２２  ＊  ＬＡ
＋  ０．４５９  ＊  ＡＶＲ
−  ５.００７
上記において：
・Ｌｏｇｉｔはオッズ比（すなわちｐ／（１−ｐ））の自然対数であり、そこでのｐはローンが詐欺的である可能性である。
・ＰＬは、所得が指定額よりも小さい家計のパーセントであり、本実施の形態における指定額は年＄２５，０００である。
・ＴＳは、過去３年における資産の販売回数である。
・ＲＦは、リファイナンスローンのダミーのバイナリの変数であり、本バイナリ変数は、ローンがリファイナンスの場合は「１」に、それ以外の場合は「０」に設定される。
・ＡＶＭは、自動評価モデルの評価見積りである。
・ＥＸは、ユーザ提出評価が自動評価モデルの評価を上回った場合のダミーのバイナリ変数であり、本バイナリ変数は、ユーザ提出評価が自動評価を上回った場合には「１」、そうでない場合は「０」に設定される。
・ＡＧは、目的資産の築年数である。
・ＬＡは、ローン額である。
・ＡＶＲは、ユーザから与えられた評価の騰貴を、予め定められた地理的領域での中間価格帯の評価騰貴と比較した比率である。本実施の形態では地区単位を用いているが、別の実施の形態では、予め定められた地理的領域として他のものを用いる場合もある。理論的には、この比率は１対１のはずである。提出された対象資産の評価の騰貴が間価格帯の評価騰貴を上回る不均衡が大きいほど、詐欺が行われている可能性も高くなる。地区単位を用いることで、対象資産の判定に用いられる住宅の範囲は非常に狭くなり、従って非常に正確になる。ユーザの提出する資産評価騰貴がローン詐欺実行に当たって主要な手口の１つとなっている点で、本変数は詐欺との間に高い相互関係を有すると見られている。本変数は、対象資産の周囲の狭い範囲の資産における中間価格騰貴に照らして考慮する場合、正確な基準を提供するものである。
【００２４】
上記のようにしてＬｏｇｉｔが計算された後、要素４６に示すように、ローン品質スコアが計算される。その際には、上で計算されたＬｏｇｉｔと予め定められた定数とを乗算した後、その結果を別の定数から減算する。本実施の形態において、これら２つの定数は、本発明を用いて得られたスコアを詐欺的であることを知られているローンに関して得られたスコアと比較し、統計分析を用いて正確な定数を引き出す、という形で求められている。好適な実施の形態において、ローン品質スコアは以下の計算式を用いて計算される、すなわち、
ローン品質スコア  ＝  ５００ − （３１ ＊ Ｌｏｇｉｔ）
である。
【００２５】
図４（ａ）を参照する。同図には、こうした計算式を用いる場合の、インタラクションの例を示してある。この仮定のスケールでは、ローンを請求するのは個人であるビリー・バイヤーである。また、サリー・セラーという個人が住宅の売手である。住宅は築７５年である。当該住宅のＡＶＭ評価額は＄５６，０００であり、希望のローン額は＄４８，８００である。これは購入であるが、買手は購入後も当該住宅に居住する意図はない。騰貴分散比は１.２である。住宅は過去２年間に２度購入されている。図４（ａ）に示すように、以下のものがアルゴリズムへの入力となる。
・ＰＬ：収入が所定の数字を下回る家計のパーセントであり、要素１０８に示す通り、＄２５，０００の数字で２０％である。
・ＴＳ：過去２年における資産の販売回数であり、要素１１０に示す通り２回である。
・ＲＦ：リファイナンスローンに関するバイナリ変数であり、リファイナンスローンではないため、要素１１２に示す通り「０」となる。
・ＡＶＭ：自動評価モデルの評価見積りであり、要素１１４に示す通り＄５６，０００である。
・ＥＸ：ユーザ提出評価が自動評価モデルの評価を上回った場合には「１」となるバイナリ変数であり、鑑定評価が自動評価モデルの評価を上回っているため、要素１１６に示す通り「１」である。
・ＡＧ：目的資産の築年数であり、要素１１８に示す通り７７年である。
・ＬＡ：ローン額であり、要素１２０に示す通り＄４８，８００である。
・ＡＶＲ：騰貴分散比であり、要素１２２に示す通り１.２である。
【００２６】
Ｌｏｇｉｔ＝    ０.０７７ ＊ ０.２０（１年あたりの収入が＄２５，０００を下回る家計のパーセント）
＋  １.０２２ ＊ ２（過去２年における資産の販売回数）
−  １.１７４ ＊ ０（ローンは購入目的）
−  ０.００００１４５２ ＊ ５６，０００（資産の自動評価）
＋  １.９０１ ＊ １（資産の提出評価が自動評価を上回る）
＋  ０.０１２ ＊ ７７（資産は築７７年）
＋  ０.００００２２２２ ＊ ４８，０００（希望のローン額）
＋  ０．４５９  ＊  ＡＶＲ
−  ５.００７
従って、
Ｌｏｇｉｔ  ＝  ０.０１５４（要素１２４）
＋  ２.０４４（要素１２６）
−  ０.０００（要素１２８）
−  ０.８１３１２（要素１３０）
＋  １.９０１（要素１３２）
＋  ０.９２４（要素１３４）
＋  １.０６６５６（要素１３６）
＋  ０．５５０８（要素１３８）
−  ５.００７（要素１４０）
これらを合計すると、
Ｌｏｇｉｔ  ＝  ０.６８１６４（要素１４２）
となる。
【００２７】
次いで、図４（ｂ）を参照する。この場合、ローン品質スコアは上記の第２の計算式を用いて計算され、
ローン品質スコア  ＝  ５００−（３１ ＊ Ｌｏｇｉｔ）  （要素１４４）
＝  ５００−（３１ ＊ ０.６８１６４）
＝  ４７８.８６９１６  （要素１４６）
となる。
【００２８】
この結果のローン品質スコアはおよそ４７９となる。
要素４８に示すように、この好適な実施の形態における次のステップは、このスコアをユーザに提供することである。いずれの計算式にも必要な一部データがユーザ入力から漏れている、という特別な場合は、代替のスコアを計算すればよい。漏れたデータがある場合は、データのどの部分が漏れているかに応じて代替の計算式が使われる。こうした形の代替的な実施の形態は理想的ではないが、必要によっては使用すべきであろう。上記の計算式または代替の計算式のうち１つを用い、０から１０００の間でスコアが計算される。上記の計算式を用いた場合、０よりも低いスコアや１０００よりも高いスコアもありうる。そのため、上下境界を定め、スコアがこれら上の境界や下の境界よりも高い場合や低い場合は、スコアを自動的にそれら境界の値に設定する。このスコアはユーザに提供される。この尺度ではスコアが低いのが疑わしいローンである。低いスコアとは０から５００のスコアである。５００から５５０までのスコアは限界範囲のスコアである。この範囲のローンは、疑わしくはあるが不充分とまではいえない。最後に、５５０を超えるスコアは充分なスコアである。ある特定のスコアを受け取っても、それは直ちに詐欺を予報するものではない。統計に基づき、不動産ローン詐欺の可能性が高くなっていることを示す指標を提供する１つの方法にすぎない。第１の実施の形態で示した上記の結果、すなわち３７６というローン品質スコアは、不充分な範囲に入る。第２の実施の形態で示された４７９というローン品質スコアも、やはり不充分な範囲に入る。従って、これらのローン申請のいずれについても詐欺の可能性が高い。
【００２９】
本発明の実行における最終ステップでは、以下のものが提供される。すなわち、（１）スコアを含むレポート、（２）各ユーザ入力変数およびその値、（３）詐欺の可能性を示す他の指標、そして、（４）隣接地域での販売データ、である。要素５０に示すように、これらはレポート形式で提供される。好適な実施の形態では、ユーザ入力はインターネット経由で受信され、レポートはインターネットを渡って提供される。実施の形態によっては、このステップまでは実施されない場合もあり、その場合はスコアだけが提供される。さらに別の形として、レポートの一部のみ、またはレポートを引き出すのに用いられたデータの一部のみが提供される場合もある。
【００３０】
以上、ローン品質スコアを計算する方法および装置について説明した。理解すべき点として、特定の実施の形態に関連付けて成されたこれまでの説明は、例示を目的とするものに留まる。本発明の総括的な精神および範囲は、これまでの説明で定められるように、別紙の特許請求の範囲によってのみ規定される。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実装に使用されるデータ構造の例を示す図である。
【図２】ローン品質スコアの生成工程に含まれるステップを示すフローチャートである。
【図３】（ａ）ローン品質スコア生成に用いられる変数の値と計算内容とを示す表である。
【００３２】
（ｂ）図３（ａ）で得られるＬｏｇｉｔを用いたローン品質スコアの計算内容を示す表である。
【図４】（ａ）好適な実施の形態でのローン品質スコア生成の別の例に用いられる変数の値と計算内容とを示す表である。  （ｂ）図４（ａ）で得られるＬｏｇｉｔを用いたローン品質スコアの計算内容を示す表である。
【図１】
2008535089.tif 000005
【図２】
2008535089.tif 000006
【図３】
2008535089.tif 000007
【図４】
2008535089.tif 000008
【国際調査報告】
2008535089.tif 000009