(57)【要約】  データを受け取って処理するシステムは、クライアントからの電子的な形式のデータを受け取り、直接検証することができるデータ要素を、そのデータから識別するデータ処理および検証コンポーネントを備える。リスク評価コンポーネントは、直接検証可能であると識別されなかったデータ要素を受け取って、当該データ要素が不完全であるかまたは不正確であるというリスクを評価する。リスク評価コンポーネントはリスク評価データを生成する。意思決定支援コンポーネントは、リスク評価コンポーネントからリスク評価データを受け取り、当該リスク評価データに含まれるリスクの評価に応じてクライアントのデータの後続する処理のための適切なアクションを選択する。
2008533623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを受け取って処理するシステムであって、
クライアントからの電子的な形式のデータを受け取り、直接検証することができるデータ要素を前記データから識別するデータ処理および検証コンポーネントと、
直接検証可能であると識別されなかったデータ要素を受け取り、前記データ要素が不完全であるかまたは不正確であるリスクを評価して、リスク評価データを生成するリスク評価コンポーネントと、
前記リスク評価コンポーネントから前記リスク評価データを受け取り、該リスク評価データに含まれる前記リスクの評価に応じて前記クライアントのデータの後続する処理のための適切なアクションを選択する意思決定支援コンポーネントと
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記リスク評価コンポーネントは、
前記クライアントとの過去のインタラクションの正確性の記録と、
以前に前記クライアントによって不正確な、かつ／または不完全なデータが提供された程度と、
前記クライアントからのデータの以前の提供および／または検証の結果として識別することができるその他の素行の履歴と
のうちの１つまたは複数に基づいて前記クライアントにリスクモデルを適用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記リスク評価コンポーネントは、
特定の１つのクライアントによって提供されたデータと、同様の状況にある前記特定の１つのクライアント以外のクライアント群によって提供されたデータとの比較と、
前記クライアントによって提供されたデータと、全般的な統計情報を含む外部のデータソースとの比較と、
犯罪歴に関連するデータ、その他の機関とのインタラクションの履歴、およびその他の国の機関とのクライアントのインタラクションを含む任意のインタラクションに関連する情報が含まれる、特に前記特定の１つのクライアントの状況に関する情報を含むデータソースと
のうちの１つまたは複数に基づいて前記クライアントにリスクモデルを適用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記リスク評価コンポーネントは、クライアントに固有のリスクプロファイルを前記クライアントによって提供されたデータに適用し、前記クライアントに固有のリスクプロファイルは、特定の素行をしようとする前記クライアントの傾向を評価するリスクスコアを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記クライアントに固有のリスクプロファイルは、前記クライアントによって提供された前記データ内の項目に対する値の予測される範囲を示す動作閾値を含み、前記予測される範囲は、前記クライアントによって提供された以前のデータ、業種に基づく統計的な平均、またはその他のソースから利用可能な情報に基づくことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記データ処理および検証コンポーネントは、検証可能であるが不正確であると識別された、前記クライアントによって提供されたデータを自動的に訂正する自動調整コンポーネントを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記意思決定支援コンポーネントは、前記クライアントによって提供されたデータが正確であると検証されており、かつ前記リスク評価コンポーネントが、予め定められた閾値未満である前記クライアントに関するリスクを評価する場合に、さらなる処理が行われないという通知を発行する確実性コンポーネントを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記データ処理および検証コンポーネントは、検証可能であるが不正確であると識別された、前記クライアントによって提供されたデータに関して、前記クライアントに自動的にフィードバックを提供するインタラクティブコンポーネントを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
クライアントから収集されたデータを受け取って処理する方法であって、
特定のクライアントのアクションに関連する、前記クライアントからのデータを取得するために、前記クライアントとインタラクトするステップと、
収集されたデータから直接検証可能なデータ要素を識別するために、前記収集されたデータを分析し、さらに直接検証可能な前記データ要素のいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定し、不完全である、かつ／または不正確であると判定されたすべてのデータ要素に対する要求を繰り返すステップと、
直接検証可能であると識別されなかった、前記クライアントによって提供されたすべての前記データ要素に関連するリスクを評価するステップであって、前記評価は、直接検証可能であると識別されなかった前記データ要素のいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクを定量化する、リスクを評価するステップと、
不完全なまたは不正確なデータのリスクの前記評価を考慮して前記クライアントの要求に関して行われるべき将来のアクションを決定し、前記リスクの評価と、クライアントの要求を受け取って処理するために許容可能とみなされるリスクのレベルとを比較するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記リスクを評価するステップは、
前記クライアントとの過去のインタラクションの正確性の記録と、
以前に前記クライアントによって不正確な、かつ／または不完全なデータが提供された程度と、
前記クライアントからのデータの以前の提供および／または検証の結果として識別することができるその他の素行の履歴と
のうちの１つまたは複数に基づいて前記クライアントにリスクモデルを適用することを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記リスクを評価するステップは、
特定の１つのクライアントによって提供されたデータと、同様の状況にある前記特定の１つのクライアント以外のクライアント群によって提供されたデータとの比較と、
前記クライアントによって提供されたデータと、全般的な統計情報を含む外部のデータソースとの比較と、
犯罪歴に関連するデータ、その他の機関とのインタラクションの履歴、およびその他の国の機関とのクライアントのインタラクションを含む任意のインタラクションに関連する情報が含まれる、特に前記特定の１つのクライアントの状況に関する情報を含むデータソースと
のうちの１つまたは複数に基づいて前記クライアントにリスクモデルを適用することを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記リスクを評価するステップは、クライアントに固有のリスクプロファイルを前記クライアントによって提供されたデータに適用することを含み、前記クライアントに固有のリスクプロファイルは、特定の素行をしようとする前記クライアントの傾向を評価するリスクスコアを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記クライアントに固有のリスクプロファイルは、前記クライアントによって提供された前記データ内の項目に対する値の予測される範囲を示す動作閾値を含み、前記予測される範囲は、前記クライアントによって提供された以前のデータ、業種に基づく統計的な平均、またはその他のソースから利用可能な情報に基づくことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記データを分析することは、検証可能であるが不正確であると識別された、前記クライアントによって提供されたデータを自動的に訂正するための自動調整を含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記将来のアクションを決定することは、前記クライアントによって提供されたデータが正確であると検証されており、かつ前記リスク評価コンポーネントが、予め定められた閾値未満である前記クライアントに関するリスクを評価する場合に、さらなる処理が行われないという通知を発行することを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
クライアントから受け取ったデータを処理する方法であって、
収集されたデータから直接検証可能なデータ要素を識別するために、前記収集されたデータを分析するステップと、
直接検証可能である前記データ要素のうちのいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定するステップと、
不完全であるかまたは不正確であると識別された前記データ要素のうちのいずれかが自動訂正に適するかどうかを判定し、適する場合は前記データ要素を自動的に訂正するステップと、
前記クライアントから収集された前記データ、および前記クライアントに関する利用可能な任意の追加的な情報に基づいて、前記クライアントに関するリスクプロファイルを取得するステップと、
直接検証可能と識別されなかった、前記クライアントによって提供されたすべての前記データ要素に関してさらなる処理が行われるべきかどうかを決定するために、前記クライアントから収集された前記データに前記リスクプロファイルを適用するステップと、
直接検証可能なデータが不完全であるかまたは不正確であるが自動訂正可能でないと識別された場合、または前記リスクプロファイルを適用するステップの結果、さらなる処理が必要であるという指示がもたらされた場合に、前記クライアントから収集された前記データにさらなる処理を適用するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記リスクプロファイルは、
前記クライアントとの過去のインタラクションの正確性の記録と、
以前に前記クライアントによって不正確な、かつ／または不完全なデータが提供された程度と、
前記クライアントからのデータの以前の提供および／または検証の結果として識別することができるその他の素行の履歴と
のうちの１つまたは複数から導出されたデータを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記リスクプロファイルは、
特定の１つのクライアントによって提供されたデータと、同様の状況にある前記特定の１つのクライアント以外のクライアント群によって提供されたデータとの比較と、
前記クライアントによって提供されたデータと、全般的な統計情報を含む外部のデータソースとの比較と、
犯罪歴に関連するデータ、その他の機関とのインタラクションの履歴、およびその他の国の機関とのクライアントのインタラクションを含む任意のインタラクションに関連する情報が含まれる、特に前記特定の１つのクライアントの状況に関する情報を含むデータソースと
のうちの１つまたは複数から導出されたデータを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記リスクプロファイルは、特定の素行をしようとする前記クライアントの傾向を評価するリスクスコアを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記リスクプロファイルは、前記クライアントによって提供された前記データ内の項目に対する値の予測される範囲を示す動作閾値を含み、前記予測される範囲は、前記クライアントによって提供された以前のデータ、業種に基づく統計的な平均、またはその他のソースから利用可能な情報に基づくことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
クライアントから収集されたデータを受け取って処理する、コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれるコンピュータプログラムであって、
前記クライアントから収集されたデータ、および直接検証可能なデータ要素を識別するための命令コードを分析するためのコンピュータ命令コードと、
直接検証可能である前記データ要素のうちのいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定するためのコンピュータ命令コードと、
直接検証可能であると識別されなかった、前記クライアントによって提供されたすべての前記データ要素に関連するリスクを評価するためのコンピュータ命令コードであって、前記評価は、直接検証可能であると識別されなかった前記データ要素のいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクを定量化する、リスクを評価するためのコンピュータ命令コードと、
不完全なまたは不正確なデータのリスクの前記評価を考慮して前記クライアントの要求に関して行われるべき将来のアクションを決定し、前記リスクの評価と、予め定められた許容可能なリスクのレベルとを比較するためのコンピュータ命令コードと
を備えたことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２２】
特定のクライアントのアクションに関連する、前記クライアントからのデータを収集するために、前記クライアントとインタラトするためのコンピュータ命令コード
をさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２３】
直接検証可能であるが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであると識別されたすべてのデータ要素に対する繰り返しの要求を生じさせるためのコンピュータ命令コード
をさらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２４】
前記リスクを評価するためのコンピュータ命令コードは、特定の素行をしようとする前記クライアントの傾向を評価するリスクスコアを提供するクライアントに固有のリスクプロファイルを含むことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２５】
前記クライアントに固有のリスクプロファイルは、前記クライアントによって提供された前記データ内の項目に対する値の予測される範囲を示す動作閾値を含み、前記予測される範囲は、前記クライアントによって提供された以前のデータ、業種に基づく統計的な平均、またはその他のソースから利用可能な情報に基づくことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２６】
クライアントから受け取ったデータを処理する方法であって、
収集されたデータから直接検証可能なデータ要素を識別するために、前記収集されたデータを分析するステップと、
直接検証可能である前記データ要素のうちのいずれかが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定するステップと、
不完全であるかまたは不正確であると識別された前記データ要素のうちのいずれかが自動訂正に適するかどうかを判定し、適する場合は前記データ要素を自動的に訂正するステップと、
前記クライアントから収集された前記データ、および前記クライアントに関する利用可能な任意の追加的な情報に基づいて、前記クライアントに関するリスクプロファイルを取得するステップであって、前記リスクプロファイルは、特定の素行をしようとする前記クライアントの傾向を評価するリスクスコアと、前記クライアントによって提供された前記データ内の項目に対する値の予測される範囲を示す動作閾値とを含み、前記予測される範囲は、前記クライアントによって提供された以前のデータ、業種に基づく統計的な平均、またはその他のソースから利用可能な情報に基づく、取得するステップと、
前記クライアントから収集された前記データ内のエラーまたは記載漏れのリスクのレベルを判定するために、および直接検証可能であると識別されなかった、前記クライアントによって提供されたすべての前記データ要素に関してさらなる処理が行われるべきかどうかを決定するために、前記クライアントから収集された前記データに前記リスクプロファイルを適用するステップと、
直接検証可能なデータが不完全であるかまたは不正確であるが自動訂正可能でないと識別された場合、または前記リスクプロファイルを適用するステップの結果、さらなる処理が必要であるという指示がもたらされた場合に、前記クライアントから収集された前記データにさらなる処理を適用するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、データを受け取り、リスク評価を行って、そのデータに対する将来のアクションを決定するシステムおよび方法に関する。具体的には、本発明のシステムおよび方法は、クライアントからデータを受け取り、そのデータが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクの評価を行い、そして、その評価の結果に応じて将来のアクションを決定するために有用である。本発明のシステムおよび方法は、完全な、かつ／または正確なデータを提供するかどうか信頼できない個人または事業者（ｅｎｔｉｔｙ）からデータが収集されるあらゆる状況に応用することができる。
【背景技術】
【０００２】
大規模なデータ処理システムの登場により、クライアントから受け取られるデータを受け取り、処理すること、および受け取られた任意のデータに基づいて処理を自動的に行うことに際して、大きな効果が達成された。
【０００３】
残念ながら、クライアントから受け取られるデータが完全である、かつ／または正確であるとは限らず、それによって、後続する処理および適切なアクションの実行が可能になることが常に信頼できるとは限らない。その結果、データが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるという何らかの懸念が存在するような状況では、手作業による介入が必要とされることが非常に多い。このことは、財務結果が含まれる要求を処理する機関にとって特に問題である。例えば、還付または請求の申請を処理する課税局または保険会社などの組織は、クライアントが財務上の利益を得るために、クライアントから受け取られるデータが意図的に誤っている可能性があることをどうしても懸念してしまう。クライアントが完全なデータを提供することができなかったかどうかを迅速に判定する現存するシステムはあるが、クライアントが不正確なデータを提供したかどうかを評価することははるかに難しい。
【０００４】
１つまたは複数の変数に関して単一の分類に属する個人から受け取られるデータから、実質的な統計的変動を見い出すため、収集されたデータに基準（ｍｅｔｒｉｃ）および／またはルールを適用することが知られているが、多くの場合、基準および／またはルールの適用は、比較的原始的なものであり、不完全であるか、かつ／または不正確であるかのいずれかであるクライアントから受け取られたデータを処理するのに現在必要な手作業による介入の量を大幅に低減させることはない。クライアントのデータの自動処理に関して許容可能なリスクのレベルと、クライアントに対する過払いまたは過小払い（over or under payment）に関連する財務上のリスクとの間のバランスを取ることが必要なのは言うまでもない。リスク評価が十分に正確でなく、不正確／不完全なデータが処理される場合、課税局などの機関は、クライアントに不正確な払い戻しを送る可能性があり、かつ／または、そうした機関のクライアントから適切な量の課税収入を収集することができない可能性がある。その一方で、自動データ収集および処理システムが、クライアントによって提供されたデータを正確に評価するかどうかが信頼できない場合、そうした機関は、不正確なデータを処理することに関連するリスクを軽減するために、大量の手作業による介入を行う結果として、多大な経費に苦しむことになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、不完全な、かつ／または不正確なデータを処理するリスクが可能な限り低減され、それによって、上述のような機関が手作業による介入に関連する経費を削減するとともに、不正確なデータを処理するリスクを許容可能なレベルまで低減させることができるように、自動データ収集および処理システム、および自動データ収集および処理方法の精度を向上させる必要がある。
【０００６】
本明細書における資料、デバイス、動作、または知識のあらゆる検討は、本発明の内容を説明するために含まれる。本願および／または特許請求の範囲の主張の優先日以前の関連技術における従来技術の基礎または技術常識の一部をそれらの要素のいずれかが形成したことを認めるものとして理解すべきではない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一側面において、本発明は、
クライアントから電子的な形式のデータを受け取り、直接検証することができるデータ要素を、そのデータから識別するデータ処理および検証コンポーネントと、
直接検証可能であると識別されなかったデータ要素を受け取って、当該データ要素が不完全であるかまたは不正確であるというリスクを評価し、リスク評価データを生成するリスク評価コンポーネントと、
リスク評価コンポーネントからリスク評価データを受け取り、当該リスク評価データに含まれるリスクの評価に応じてクライアントのデータの後続する処理のための適切なアクションを選択する意思決定支援コンポーネントと
を備えた、データを受け取って処理するシステムを提供する。
【０００８】
一般的に、クライアントからのデータを受け取って処理するシステムは、様々な形式のクライアントのデータを受け取ることに対応する。例えば、クライアントは、紙文書の完成、およびその文書を後続する処理のために機関に提出することによって、機関にデータを提供する場合がある。あるいは、クライアントは、電話によって機関内のオペレータと連絡を取り、電話によってデータを伝えることにより、データを提供することを好む可能性もある。同様に、多くのクライアントは、機関の職員と直接顔を合わせての会談によって、関連データを提供することを好む可能性もある。
【０００９】
最近では、機関の職員の関与を必要とせずに、電子的な形式で関連データを提供するようクライアントに促すために多大な努力が払われてきた。具体的には、多くの機関が、それらの機関のクライアントがインターネットを介した接続によってアクセスを行うことを可能にするためのウェブサイトを開設してきた。一般的に、そうした機関は、クライアントからの関連データを要求するフォーム（ｆｏｒｍ）に対するアクセスを提供し、そのフォームは、オンラインで完成させることができ、そのオンラインフォームの完成の後に、そうした機関に直接提出することができる。
【００１０】
いかなる場合でも、データを受け取って処理するシステムは、クライアントによって機関に提供されるあらゆるデータの形式に対応することが好ましく、受け取られたデータの形式にかかわらず、そのデータは、後続する処理のために、一貫した電子的な形式に変換されることが好ましい。
【００１１】
本発明の実施形態において、データは、インタラクティブにクライアントから収集されるが、これは、インタラクティブな収集により、様々なデータが、様々なクライアントから、それらクライアントの状況と、特定のデータ要求に対するそれらクライアントの応答とに応じて収集されることを可能にするからである。例えば、クライアントが、提出を申し込もうとしている保険の請求、または課税還付の種類に関するデータの要求に応答する場合、クライアントには、指示された種類に基づく様々な要求が提示されることになる。
【００１２】
クライアントからデータを収集し、そのデータを後続する処理のために一貫した電子的な形式に変換した後、データ処理および検証コンポーネントは、収集されたクライアントのデータを処理して、そのデータ自体に基づいて直接検証することができるデータ要素を判定する。一部のデータ要素は直ちに、かつ直接検証可能であり、この種のデータ要素が不完全であるかまたは不正確であると判定された場合、システムは、クライアントから提供されたデータを直ちに拒絶し、その拒絶をクライアントに示して、さらなるデータ処理が行われる前に、完成または訂正を要求することができる。クライアントのデータの収集がインタラクティブなプロセスである実施形態では、不正確であるかまたは不完全であると直ちに判定されたデータ要素を、速やかな完成および／または訂正のために、そのデータが処理のために受理される前に、クライアントに対して通知することができる。
【００１３】
しかし、一部のデータ要素は、システムがそれら要素を検証するために、外部のデータソースにアクセスすることなしに検証することができない。特に、検証が行われる場合に外部のデータソースが利用可能でないとき、データの完全性および／または正確性に関するリスクの判定を必要とするのは、これらデータ要素である。
【００１４】
一実施形態において、リスク評価手段は、クライアントに関する不完全な、かつ／または不正確なデータのリスクを判定するために使用される、個々のクライアントに応じたリスクモデルを含む。この点に関して、リスクモデルを特定のクライアントに合わせることは、クライアントの１つまたは複数の分類に基づくクライアントのグループに対する基準および／またはルールの適用と比較して、はるかに優れたリスク評価を生成することが分かっている。具体的には、個人ベースのリスクモデルは、過去のインタラクション（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）の正確性と、以前にクライアントによって不正確な、かつ／または不完全なデータが提供された程度との記録を含むことが好ましい。さらに、個々のクライアントのリスクモデルには、クライアントからの以前のデータの提供および／または検証の結果として識別することができるその他の素行（ｂｅｈａｖｉｏｕｒ）の履歴も含めることができる。
【００１５】
さらに、個々のクライアントのリスクモデルの適用には、同様の状況にあるその他のクライアントによって提供されたデータと比較した、個々のクライアントによって提供されたデータの比較を含めることができる。個々のリスクモデルは、クライアントによって提供されたデータを、経済の全体的な状態に関するデータを含む外部のデータソース、または特に個々のクライアントの状況に関する情報を含むその他のデータソースと比較することもできる。この個々のクライアントの状況に関する情報には、犯罪歴に関連するデータ、その他の機関とのインタラクションの履歴、またはその他の国における機関とのクライアントインタラクションを含む任意のインタラクションに関連する情報などが含まれる。
【００１６】
一実施形態において、個々のクライアントのリスクモデルは、クライアントによって提供されたデータを受け取って処理する異なる態様に関連する別個のコンポーネントを含む。例えば、このリスクモデルには、クライアントが機関とインタラクト（ｉｎｔｅｒａｃｔ）するために利用可能な特定の種類のインタラクションに関して、クライアントが不完全な、かつ／または不正確なデータを提供するリスクを評価するための別個のコンポーネントを含めることができる。場合によっては、クライアントは、特定の種類のインタラクションに関しては低レベルのリスクを有するが、その他の種類のインタラクションに関しては高レベルのリスクを有する可能性がある。
【００１７】
いかなる場合も、リスク評価手段は、クライアントによって提供されたデータの評価を行い、いずれかのデータが不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクを判定する。リスク評価手段は、不完全なまたは不正確なデータのリスクを定量化するリスク評価データ（リスクプロファイル（ｒｉｓｋ  ｐｒｏｆｉｌｅ）の形態とすることができる）を生成し、このリスク評価データは、クライアントのデータに対して行われるべき将来のアクションを決定するための意思決定支援手段に提供される。一実施形態において、意思決定支援手段は、リスク評価手段からのリスク評価データを、機関がクライアントのデータの後続する処理のために許容可能であるとみなすリスクのレベルを反映する、機関によって確立された予め定められた基準と比較する。リスク評価手段によって生成されたリスク評価データを、許容可能なリスクのレベルを反映する予め定められた基準と比較することにより、意思決定支援手段は、許容可能なリスクのレベルを含むと考えられるクライアントのデータの処理を自動的に継続し、許容不可能なリスクのレベルを含むと考えられるデータを含むクライアントの要求を、機関によるさらなるアクションのための代替プロセスに振り分けることが可能となる。
【００１８】
許容不可能なリスクのレベルを含むと考えられるクライアントのデータは、不完全な、かつ／または不正確なデータの許容不可能なリスクを解決するためのプロセスに振り分けることができる。このプロセスは、機関によって雇われたオペレータ側での手作業による介入を伴ってもよい。
【００１９】
別の側面において、本発明は、
特定のクライアントの要求に関連する、クライアントからのデータを収集するために、クライアントとインタラクトするステップと、
収集されたデータから直接検証可能なデータ要素を識別するために、当該収集されたデータを分析し、さらに、いずれかの直接検証可能なデータ要素が不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定し、不完全である、かつ／または不正確であると判定されたすべてのデータ要素に対する要求を繰り返すステップと、
直接検証することができない、クライアントによって提供されたすべてのデータ要素のリスクを評価するステップであって、当該評価は、直接検証可能でないいずれかのデータ要素が不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクを定量化する、評価するステップと、
不完全なまたは不正確なデータのリスクの評価を考慮して、クライアントの要求に関して行われるべき将来のアクションを判定し、当該リスクの評価と、クライアントの要求を受け入れて処理するために機関に対して許容可能とみなされるリスクのレベルとを比較するステップと
を備える、クライアントから収集されたデータを受け取って処理する方法を提供する。
【００２０】
さらに別の側面において、本発明は、クライアントから収集されたデータを受け取って処理する、コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれるコンピュータプログラムであって、当該コンピュータプログラムは、
特定のクライアントの要求に関連する、クライアントからのデータを収集するために、クライアントとインタラクトするためのコンピュータ命令コードと、
当該収集されたデータ、および直接検証可能なデータ要素を識別するための命令コードを分析するためのコンピュータ命令コードと、
いずれかの直接検証可能なデータ要素が不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるかどうかを判定し、すべてのそのようなデータ要素に対する繰り返しの要求を生じさせるためのコンピュータ命令コードと、
直接検証することができない、クライアントによって提供されたすべてのデータ要素のリスクを評価するためのコンピュータ命令コードであって、当該評価は、いずれかの直接検証可能でないデータ要素が不完全であるかまたは不正確であるかのいずれかであるリスクを定量化する、リスクを評価するためのコンピュータ命令コードと、
不完全なまたは不正確なデータのリスクの評価を考慮して、クライアントの要求に関して行われるべき将来のアクションを判定し、当該リスクの評価と、クライアントの要求を受け入れて処理する役割を果たす機関に対して許容可能とみなされるリスクのレベルとを比較するためのコンピュータ命令コードと
を備える、コンピュータプログラムを提供する。
【００２１】
コードは、コンピュータと一体的に実装されるコンピュータ命令を生じさせてもよいし、別個のソフトウェアコンポーネントを使用して、ネットワークを介して実装されるコンピュータ命令を生じさせてもよい。コードは、特に本発明のために開発された専用のコードと協調して機能する既存のソフトウェアコンポーネントを含んでもよい。
【００２２】
諸実施形態において、本発明を具現化するシステム、方法、およびコンピュータプログラムは、クライアントからの課税還付データ、および保険の補償の請求に関連するデータを受け取る特定の要件に対処するように実装される。いかなる場合も、本発明によるシステム、方法、およびコンピュータプログラムの実施形態は、完全な、かつ／または正確なデータを提供するものであると信頼することができる個人、または事業者からデータが収集される任意の環境の特定の要件に対応するように定めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下において、上述のいずれの部分の記述も限定するものとしてみなされるべきでない本発明の実施形態について説明する。添付の図面を参照しながら、この実施形態について説明する。
【００２４】
以下、本発明の実施形態について、課税局などの行政機関または法定の歳入機関の例を用いて、クライアントのデータを収集し、課税評価の申告（ｌｏｄｇｅｍｅｎｔ）の一部としてそのデータを処理するための、それら機関のプロセスに関して説明する。用語「申告」は、本明細書全体を通じて、データを、そのようなデータを要求する事業者に届ける、または提出するプロセスを説明するために使用される。一部の国では、このプロセスは「ファイリング（ｆｉｌｉｎｇ）」と呼ばれ、これらの用語は同義とみなされるべきである。以下の説明において、用語「申告」は、納税者による課税還付の提出を説明するために使用される。最初に、典型的な従来技術による実装について詳細に説明し、その後に課税還付の書類における不完全な、かつ／または不正確なデータのリスクを評価するプロセスに適用される本発明の実施形態の詳細な説明が続く。
【００２５】
（課税評価処理の従来技術による実装）
課税評価処理は、納税者が自身の個人所得および個人的な支出の詳細を申告し、かつ歳入機関が提供されたクライアントのデータの評価を完成させる、歳入機関によって行われるプロセスである。機関がクライアントの申告を受理する場合、１つまたは複数の納税者の口座に対して、１つまたは複数の金融取引が行われるか、または納税者から金銭の請求が行われる。
【００２６】
納税者が、偶発的にまたは意図的に不正確であるかまたは不完全であるかのいずれかである情報を提供する可能性があり、その情報が不正確な課税評価をもたらし、そのことにより納税者が資格のない還付を受け取ること、または機関による不正確な金銭の請求を受け取ることにつながるおそれがあるので、課税評価の申告の処理は財務的なリスクを招く。これらの結果は、還付が処理されるときに検証することができない還付フォームにおける特定の種類のデータとして発生することになる。
【００２７】
一般的に、課税還付は以下の種類の情報を含む：
納税事業者を一意に識別する識別情報；
１つまたは複数の税種、１つまたは複数の納税者の口座、および１つまたは複数の還付期間を識別する会計情報；および、
評価を決定するために使用される詳細を含む財務情報。
【００２８】
財務情報はさらに以下のように細分することができる：
歳入機関が還付を処理するときに検証することが可能な財務情報（例えば、個々の納税者は、それら納税者が雇用主から得た給与を申告することができ、雇用主は、その情報を事前に税務機関に提供しておくことができる）；および、
歳入機関が課税評価を処理するときに検証することが不可能な財務情報（例えば、個々の納税者は、それら納税者が雇用主から得た給与を申告することができ、雇用主は、その情報をまだ税務機関に提供していない可能性があるか、またはクライアントは、クライアントが領収書を提供することを要求されない控除を請求することができる）。
【００２９】
一般的に、課税還付は以下の追加的な種類の情報も含む：
課税のモデル化、監査対象選択のための統計的な情報を収集する目的で、またはその他の分析上の目的で機関によって収集され得るクライアントに関連するデータ；および、
申告フォームにおける数値の合計または小計。
【００３０】
クライアントのデータのある要素は、歳入機関独自の記録と照合することが可能である。例えば、歳入機関は、識別情報および会計情報を、その歳入機関の納税者の記録簿および会計システムと照合することができる。合計は、合計を形成するデータをクロスチェックするために使用することができる。しかし、歳入機関の任務に対して最大のリスクを示す分類の情報は、クロスチェックすることができない財務データである。
【００３１】
歳入機関は、このデータを受理するか、さらなる裏付けとなるデータを要求するか、あるいは、納税者からの訂正を要求するかどうかの評価を行うように求められる。
【００３２】
現在、歳入機関は一般に、要員を割り当てて、ありとあらゆる還付を手作業でチェックするか、またはデータに対して一連のチェックを適用して、一連のアクションを決定するかのいずれかによって、クロスチェックすることができない財務情報を処理する問題に対処している。
【００３３】
図１は、現在行われている一般的な課税還付の申告プロセスの図式表現を示している。図１を参照すると、クライアント１０は、好ましくはインタラクティブである取得プロセス（ｃａｐｔｕｒｅ  ｐｒｏｃｅｓｓ）１２を介して、申告処理システム１５にデータを提供する。申告処理システム１５は、クライアント１０から取得されたデータ内のデータエラーを検出しようと試み、エラーを検出しようと試みるそのプロセスにおいて、内部データ１７のソースを使用することができる。クライアント１０から提供されたデータ内に異常またはエラーが検出された場合、申告処理システム１５は、クライアントの申告を、保留オペレータ（ｓｕｓｐｅｎｓｅ  ｏｐｅｒａｔｏｒ）２２による検討のための保留プロセス２０か、または再検討オペレータ２６による検討のための再検討プロセス２４のいずれかに導くことになる。
【００３４】
クライアント１０によって提供されたデータ内にエラーが検出されない場合、申告処理システム１５は申告を処理し、課税還付評価をクライアント１０に提供することができる。
【００３５】
クライアントの課税還付が監査のために選択された場合、申告処理システム１５は、一般的にはクライアントの課税還付の監査を行うプロセス中に内部データおよび外部データ３５を使用する監査対象選択プロセス３０に、クライアントの申告を渡す。この場合には、ケース管理プロセス３８が確立され、ケースワーカ４０が監査業務に割り当てられる。監査プロセスが完了すると、クライアント１０には、結果および／または完了した課税還付評価が提供される。
【００３６】
一般的に、現在のシステムにおいて実行されるプロセスは、課税還付の申告における不完全であるかまたは不正確である可能性があるデータを識別するプロセスの一部として、手作業によるチェックおよび／または自動チェックの組合せを使用することができる。
【００３７】
（手作業によるチェック）  
手作業によるチェックの一般的なプロセスは、チェックを行う評価者と呼ばれる、機関の職員に申告の紙のコピーを配布することから始まる。評価者には、それら評価者がチェックすべき詳細の概要を説明するガイドラインまたは再検討基準が与えられる。ガイドラインは、大集団の納税者によって提出された還付フォームに適用される一般的ルールのセットである。評価者は、ガイドラインを適用して、各還付に対してどのような行動方針を取るべきかを決定する。評価者は、最終決定が下される前に監督者またはマネージャに意見を求めることができ、このプロセスは、個々の評価者の個人的判断にある程度応じるように、特徴付けられ得る。
【００３８】
（自動チェック）  
自動チェックの一般的なプロセスは、還付フォームからのデータをコンピュータシステムへ取り込みことから始まる。後続するアクションを引き起こさせることになる条件を規定する一般的ルールのセットがコンピュータシステムにプログラムされる。これらルールには、以下のことを含めることができる：
・データ取り込みエラー、または還付フォームを完成させる際に納税者がした基本的な誤りを検出するように設計された基本データ検証（例えば、日付フィールドに妥当な日付が含まれていることや、小計および合計が正しく計算されていることをチェックする）；
・還付フォームにおけるデータフィールド間の異常な関係を検出するように設計されたフィールド間検証（例えば、主張された支出と得られた所得との比率は３．７５％未満であるべきであり、したがって、３．７５％を超える比率を主張する専門職は、その場合に、専門職の主張を証明するための追加的な裏付けとなる情報を提供するように求められる、専門職として分類される人に対するルールが存在し得る）；
・同一の納税者に関して提出された異なる還付フォームにおける同一のデータフィールド間の異常な関係を検出するように設計された還付期間間検証（ｉｎｔｅｒ  ｒｅｔｕｒｎ  ｐｅｒｉｏｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）（例えば、報告された所得が、２つの連続する還付期間の間で２０％を超えて低下した場合、納税者は、追加的な裏付けとなる情報を提供するように求められることを規定するルールが存在し得る）；および、
・同様の納税者のグループと比較して統計的に異常である還付を検出しようと試みる、同格の納税者のグループにおける比較（例えば、一般に、専門職に対する所得の受容範囲が存在してもよく、その範囲を下回る年間所得が還付所において報告された場合、納税者には、追加的な情報を提供するように求めることができる）。
【００３９】
（本発明にしたがう、課税還付のリスクに基づくデータ評価）  
次に、特にクライアントの課税還付の書類に含まれるデータを評価する業務に関連する本発明の一実施形態について説明する。図２は、本発明の一実施形態にしたがうプロセスの図式表現を示している。
【００４０】
図２を参照すると、クライアント５０は、クライアントの課税還付の書類を処理するための申告処理システム６０にデータを提供する。クライアント５０は、内部データおよび外部データ５７をプロセスの一部として使用して不完全な、かつ／または不正確なデータの早期検出を行うインタラクションプロセス５５を介して、申告処理システム６０にデータを提供する。クライアントの課税還付の書類を検討するプロセスの間、申告処理システム６０は、申告リスク分析プロセス６５を使用する。このプロセスは、課税還付の書類の申告リスクを評価する際に内部データおよび外部データ７０にアクセスし、それらのデータを利用する。申告リスクが検出された場合、クライアントの課税還付の書類は、保留プロセス６７に渡され、続いて保留オペレータ６８によって検討される。
【００４１】
内部データおよび外部データを使用して、クライアントのリスクプロファイル、および予測される申告の特徴に関する見識を明らかにする。監査対象選択プロセス８０の一部として、不適合な申告が、監査および調査のために選択される。監査対象選択プロセス８０は、このプロセスの一部として、内部データおよび外部データ８５を利用する。監査のために選択されたケースは、考えられ得るコンプライアンスの問題を調査するために、正式なケース管理プロセス９０を介して管理される。ケース管理プロセス９０は、ケースワーカ９５によって管理される。クライアントの課税還付の書類の処理が完了すると、クライアントは課税還付の評価を受け取る。
【００４２】
図３は、本発明の一実施形態にしたがうリスクに基づく処理を用いる例示的なシステムの概略図である。この例では、（ＩＣＰと呼ばれる）課税管理システムおよび顧客関係管理（ＣＲＭ）システムを使用する。図示された例において、ＣＲＭは、カリフォルニア州のＳｉｅｂｅｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．により提供されたＳｉｅｂｅｌ（登録商標）  ＣＲＭである。
【００４３】
図３は、クライアントによって申告され、申告処理段階１１０を通り、評価通知１２０の発行をもたらす課税還付フォーム１００を示している。申告処理段階１１０は、入力（Ｉｎｂｏｕｎｄ）１１２、ＩＣＰフォーム処理１１４、ＩＣＰ会計処理１１６、および出力（Ｏｕｔｂｏｕｎｄ）１１８のステップに分割される。ＩＣＰフォーム処理ステップ１１４中に不一致が確認された場合、申告は、手作業による介入が必要とされるならばＩＣＰ保留項目１３０を介して、さらなる処理を受け、訂正が自動的になされることが可能ならばＩＣＰ自動調整１３２を介して、さらなる処理を受ける。
【００４４】
ＩＣＰ保留項目１３０は、フォームデータが不完全な場合に保留作業項目を生成する機能である。この機能は、従来技術の保留処理と同様に動作する。保留ルールがフォームの定義において規定され、いくつかの追加のルールがフォーム処理の設計において規定される。納税者が低リスクであり、かつフォームにおけるエラーが重大でなければ、エラーは無視され、フォームはそのまま処理される。
【００４５】
ＩＣＰ自動調整１３２は、リスクプロファイルに基づいて申告のトランザクションに対して自動調整機能を提供する、従来技術にはない新たな機能である。自動調整ルールがフォームの定義において規定される。フォームが遅れて提出され、罰則および／または利子が課される場合、提出者が低リスクであるならば、それらの負担を自動的に免除する／取り消す。フォームが、計算エラーなどの重大でないエラーを含む場合、クライアントが低リスクのクライアントであると評価されたならば、（監査証跡を保ちながら）数値が自動的に調整され、フォームの処理が継続される。
【００４６】
申告処理段階１１０中に発生し得る２つのさらなるステップは、ＩＣＰ再検討項目１３４およびＩＣＰ確実性１３６である。ＩＣＰ再検討項目は、計上されたクレジットバランス（ｃｒｅｄｉｔ  ｂａｌａｎｃｅ  ｐｏｓｔｅｄ）が存在する（このことは還付をもたらす可能性がある）場合か、またはフォームの詳細が疑わしいと考えられる場合に、再検討作業項目を生成する機能である。この機能は、疑わしいと考えられるものとして識別されたフォームを再検討する従来技術の方法と同様に動作する。再検討ルールが、再検討項目に関するフォーム定義において規定される。クライアントが低リスクであるとみなされた場合の方が、クライアントが高リスクであるとみなされた場合よりも、クレジットバランスの閾値が高くなる。同様に、疑わしさの閾値に適用される許容範囲は、低リスクのクライアントに対してよりも高くなる。
【００４７】
ＩＣＰ確実性１３６は、特定の期間および評価に関するリスクプロファイルに基づいて納税者に対して確実性を提供する、従来技術にはない新たな機能である。確実性ルールが、再検討項目に関するフォーム定義において規定される。クライアントが低リスクであり、かつ還付が基準範囲内にある場合、クライアントには、そのクライアント自身が監査されないという確実性が与えられる。
【００４８】
図３は、コンタクト管理モジュール１４０およびケース管理モジュール１５０も含む。これらのモジュールは、標準的なコンタクト管理機能およびケース管理機能を含むが、各クライアントに関するリスクプロファイル情報も含む。したがって、クライアントが機関の職員に連絡を取り、例えば住所または銀行口座の変更を要求する場合、クライアントのリスクスコアがこの要求を適切であるとするならば、要求は、上位レベルのものにすることができる。ケース管理中、例えば、高リスクのクライアントは、より経験豊富なケースワーカに割り当てることができる。
【００４９】
図３は、リスクスコアリング１６２、候補選択１６４、対処選択１６６、および自動アクション１６８のステップを含む結果向上モジュール（ｏｕｔｃｏｍｅ  ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ  ｍｏｄｕｌｅ）１６０も含む。リスクスコアリング１６２は、分析モデルを使用して、特定のクライアントの素行に関するリスクスコアを生成する。リスクスコアおよび閾値は、クライアントに関するリスクプロファイルに集約される。
【００５０】
候補選択１６４は、クライアントの中から、さらなる精査のための候補を選択するプロセスである。分析モデルを使用して、コンプライアンスの特定のリスク（負債、供託、監査、不一致など）に適合するクライアントの候補リストを選択し、その候補リストの優先順位を決定する。候補選択は、リスクスコア（例えば、発行後監査（Ｐｏｓｔ  Ｉｓｓｕｅ  Ａｕｄｉｔ））、エキスパートルール（Ｅｘｐｅｒｔ  Ｒｕｌｅｓ）（例えば、キャンペーン（Ｃａｍｐａｉｇｎｓ））、およびビジネスイベント（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｅｖｅｎｔｓ）（例えば、支払期限を過ぎた負債）の３つの分類によって可能となる。ルールは分析モデルを用いて定義される。
【００５１】
対処選択１６６は、対処モデルを使用して、コンプライアンスのリスクに基づいて候補に対する特定の対処（書面、呼び出し、訴訟など）を選択する。対処は、特定のクライアントに対する分析モデルおよび対処計画を用いて定義される。リスクスコアを使用して、クライアントに関してどのようなアクション（群）を取るべきかを決定する。これらアクションは、クライアントにサービスを提供する代替的な方法、またはコンプライアンスを強化する代替的な方法であってもよい。
【００５２】
（リスクに基づく処理の還付フォームへの適用）  
リスクに基づく手法を申告フォームにおけるデータの評価に適用することにより、歳入機関は、労力に対してより大きな成果を生成するために、歳入機関がどこにそれら歳入機関の労力を集中すべきかに関するより詳細な情報であり、かつ正確な判定を行うことが可能となる。この手法にしたがうと、機関に最適な歳入をもたらす業務にリソースを割り当てることが可能となる。
【００５３】
本発明の一実施形態は、各納税者に関するコンプライアンスのリスクを継続的に予測し、そのようなリスク評価を使用して、法律に従わない還付の申告を防ぐために、積極的に納税者を取りなすことができる。
【００５４】
機関に利益をもたらすことに加えて、課税還付の処理に対するリスクに基づく手法は、納税者が法律に従った還付を申告するためにより少ない労力しか要しない管理形態を作り出すので、納税者にも利益をもたらす。このことは、納税者の望ましい素行を確実に強化する効果を有する。
【００５５】
本発明の一実施形態において、専門の職員は、個々の各納税者に関するリスクスコアのセットを生成するために、保険数理のスキルおよび広範囲のデータソースを使用して統計分析を行う。場合によっては、リスクスコアは、納税者が法律に従っていない還付の申告を実際に申告する前に介入するための基礎として使用することができる。低リスクを示すと判定された納税者は、高リスクを示すと判定された納税者と同じだけの多くの情報を提供することを要求される必要はない。
【００５６】
できる限り還付の処理にリスク評価を組み込むことは、この側面をその後に引き続く作業として扱うよりも好ましい。実際、このことは、監査対象選択の基準を課税処理の過程で適用することができることを意味する。
【００５７】
個々の各納税者用に生成されて適用されるリスクスコアを使用して、歳入機関が実際の申告時に還付フォームを分析することになる請求を決定することができる。処理ルールは、高リスクの事例に対してはプロセス全体を通してより多くのチェックが適用されるようにする一方、低リスクの事例に対しては概してより少ないチェックを用いて進むことになるようにして、リスクスコアに応じて変わるべきである。
【００５８】
納税者がインタラクティブなチャネル（例えば、インターネット、インタラクティブな音声応答システムなど）を使用して還付を申告する場合、リスクスコアは、そのインタラクションにおける各主要なステップにおいて適用することができ、そのチェックの結果は、インタラクションの過程において変わり得る。各納税者に関するリスクスコアは、課税還付の処理の過程において取り込まれた情報を使用して最新の状態に保たれることが好ましい。さらに、リスクの手法は、普段は「良い（ｇｏｏｄ）」素行をするクライアントに対して優先的に対応するよう適用することができる。例えば、現在、遅れて還付を申告したクライアントに罰則を適用することが慣行となっているが、遅れた申告が始めてであり、クライアントが課税局のない頃に良い素行の履歴を有し、遅れがひどいものでない場合、罰則は免除され得る。
【００５９】
さらに、高リスクのクライアント、または、特定の区分もしくは分類に属するクライアントに対して、その他のクライアントには通常提供することを要求されない追加的なデータを提供するよう強いることが可能であるように、リスクに基づく手法は、任意のオンラインインタラクションをパーソナル化するよう適用することができる。当手法のこの側面の効果は、そのデータを取り込まなければより高い全体的なリスクスコアになっていたであろうよりも低い全体的なリスクスコアをもたらす可能性があるデータを取り込むことであり、また、より低い全体的なリスクスコアをもたらす可能性が最も高い追加のデータをすすんで提供するクライアントが優先的に対処され得ることである。
【００６０】
本発明にしたがうリスクに基づく手法は、調査を必要とする項目数を抑制し、それにより、機関が、労力に対して最良の成果をもたらす調査項目に集中することが可能となる。
【００６１】
（クライアントのリスクプロファイル）  
クライアントのリスクプロファイルは、クライアントについてのリスクに基づく情報を提供する属性のグループである。属性の種類は以下のものを含む：
・クライアントが特定のリスクに関して特定の方法で振る舞う見込み（例えば、クライアントが期日の１４日以内に負債を支払う見込み）を見積もるリスクモデルスコア；および、
・自動評価を行う税務署の処理システムをサポートするクライアントのトランザクションにおける特定の属性に関するパーソナル化された情報を提供する動作閾値（制約）。
【００６２】
これらの属性の種類の両方は、特定のクライアントの素行に基づいて決定されるか、またはクライアントが操作を行う区分（例えば、業種コード）内で、その区分によって影響を受ける場合がある。リスクプロファイルは、登録されたクライアントごとに存在することになり、事業者が異なる関係性をもって登録される場合、リスクプロファイルは複数の関係性によって影響を受ける可能性がある。
【００６３】
図４は、クライアントのリスクプロファイルの例を示している。この例において、リスクスコアは、以下のクライアントの傾向に合わせてクライアントに割り当てられる：
・遅れずに負債を支払う。
・期日の１４日以内に申告する。
・入出金明細書（ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｓｔａｔｅｍｅｎｔ）から還付を受ける。
・正確な入出金明細書を申告する。
・登録の６カ月以内に正確に申告する。
【００６４】
図４のクライアントのリスクプロファイルは、以下の項目に対する動作閾値も含む：
・業務に関連する支出。
・所得と支出との比率。
・前年の投資貸借支出（ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ  ｒｅｎｔａｌ  ｅｘｐｅｎｓｅ）。
【００６５】
（リスクスコアの設計および作成）  
リスクスコアの設計および作成は、歳入機関のデータ保持と、特定の事象が将来起こり得る確率との関係を体系化するリスクモデルの作成を伴う。
【００６６】
この作業を完成させるために、歳入機関は、当該機関がリスクであるとみなすものと、リスクに対する関連する許容範囲（すなわち閾値）との正確な定義を有することが好ましい。さらに、当該機関は、直近の５年間またはそれ以上の年数を対象とする詳細な履歴の記録を含む納税者登録および納税者会計システムを開発することが好ましい。
【００６７】
その後にリスクモデルに組み込むことができる納税者に固有のデータを提供するための、その他の行政機関との正式な合意の確立とともに、（例えば、統計に関して責任がある行政機関からの）経済における全般的な傾向に関するデータへのアクセスも好ましいものである。また、その他の行政機関からのリスクデータの継続的な提供も好ましいものであり、まず第１に少なくとも直近の５年間を対象とするデータが提供される。
【００６８】
納税者に固有のデータを提供するための民間の第三者機関との正式な合意も、そのデータをリスクモデルに組み込むために同様に確立することができる。様々な利用可能なソースからのデータを保持し、かつデータ分析をサポートするように構成されたデータウェアハウスを含むその他の基盤資産（ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｓｓｅｔ）も、本発明の一実施形態においては好ましいものである。この点に関して、データウェアハウスに保持されたデータに関するメタデータを保持する完全で最新のデータディクショナリと、保険数理分析をサポートすることができる商用データ分析ソフトウェアとが特に好ましいものである。
【００６９】
（納税者のリスクの種類の設計）  
本発明の一実施形態において、少なくとも以下のリスクの種類に関するデータスキーマが確立される：
・リスクの種類のセットから計算された複合的な予測リスクスコア。
・納税者が所得を偶発的に誤って報告するリスクの評価。
・納税者が支出または控除を偶発的に誤って報告するリスクの評価。
・納税者が所得を意図的に誤って報告するリスクの評価。
・納税者が支出または控除を意図的に誤って報告するリスクの評価。
・納税者が遅れて還付を申告するリスクの評価（各税種に対するスコアを伴う）。
・納税者が関連する期日までに全税額を支払わないリスクの評価。
【００７０】
予測リスクスコアスキーマの好ましい実装は、コンピュータシステムに記憶された納税者に関する予測リスクスコアを含むので、プログラミングの変更を必要とせずに、予測リスクスコアの新たな分類を追加することができる。さらに、すべてのスコアが同じスキーマに従い、それにより、それらスコアを一貫した方法で評価し、操作することができることが好ましい。
【００７１】
スコアは、最低１００個の異なるレベルのリスクを区別する能力を有する確率の形態であることが好ましい。例えば、レベル０のリスクは、その事象が発生する可能性がないことを意味し、レベル１００のリスクは、その事象が間違いなく発生することになることを意味する。「納税者が支出または控除を誤って報告する確率が６３％である」といった記述にスコアを直接使用することができるように、スコアは、パーセンテージによる確率として示すことができる。より多くの異なるリスクのレベルが提供されてもよく、その場合、それらのレベルは、確率の報告の際、より高い精度を可能にすることは言うまでもない。
【００７２】
リスクが最後に更新されたのがいつであるかを示す、各予測リスクスコアに対するタイムスタンプが存在することが好ましい。さらに、各予測リスクスコアは、最後の更新を引き起こした事象を示す関連する理由コードを有することが好ましい。任意の特定の納税者に関してリスクが時間の経過と共に増加しつつあるか、それとも減少しつつあるかを分析することを可能にするために、予測リスクスコアの履歴を保持することができる。この履歴の目的は、個々の納税者の素行および状況から生じる変化を反映することにあるので、この履歴は、リスクモデルに対する変更の結果としてのみ生じる変化を無視すべきである。
【００７３】
（スコアリング手順）  
スコアがどのように計算されるかを規定するスコアリング手順が、リスクの種類ごとに定義されることが好ましい。スコアリング手順は、スコアを計算するために使用されるデータディクショナリ内のデータと、データに適用されることになるリスクモデルの特定のアルゴリズムまたは関数とを識別すべきである。
【００７４】
（同格の納税者のグループの作成）  
歳入機関が納税者を区分付けする場合、一般的に、歳入機関は、大きなグループの少数のセットを定義し、納税者をそれらグループのうちの１つに割り当てる。しかし、本発明にしたがう、還付書類のリスクに基づく評価では、納税者を区分するためのより洗練された手法を要する。
【００７５】
このステップの目的は、納税者のグループの大きなスキーマを定義し、納税者を複数のグループに割り当てることにある。このことは、あらゆるリスク分析の厳密性を向上させるよう意図されるものである。同格の納税者のグループは、重なり合う階層的なスキーマの集合を形成し、３つのレベルに拡張された最初のサンプルにおける同格の納税者のグループのスキーマ例は以下のようになる：
事業者
・自然人
−性別
−年齢層
−雇用形態
−扶養家族
−総所得の範囲
・非自然人
−法的形態（コーポレーション（Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）など）
−業種別
−最終的な所有者の所在地
−総所得の範囲
所在地
・都市部
−都市１
−都市２
−・・・
・地方
−地域１
−地域２
−・・・
生業
・業種別（製造、小売りなどのサブグループ）
【００７６】
一実施形態において、同格の納税者のグループのスキーマに対する好ましい実装は、同格の納税者のグループの各々に、一意な識別情報と、その識別情報が何を表すかというテキストによる説明とを与えることを含む。納税者は、同格の納税者のグループに割り当てられないか、あるいは、１つまたは複数の同格の納税者のグループに割り当てられる。納税者が同格の納税者のグループに割り当てられる場合、その事象に対してタイムスタンプが記録される。納税者が同格の納税者のグループから削除される場合、この特定の事象に対しても別のタイムスタンプが記録されることが好ましい。好ましくは、納税者が過去に所属していた同格の納税者のグループの履歴が保持される。
【００７７】
（同格の納税者のグループとリスクの種類との間の関係）  
同格の納税者のグループが定義されると、同格の納税者のグループとリスクの種類との間の関係が定義される。この関係を使用して、任意の特定の納税者に対して、どの種類のリスクを計算すべきかを決定する。
【００７８】
この関係は、同格の納税者のグループを、リスクの種類と照合するマトリクス（以降、「リスクの種類に対する同格の納税者のグループのマトリクス」と呼ぶ）として定義することができる。例えば、部分的なマトリクスが以下の表１に示されている。
【００７９】
【表１】
2008533623.tif 000003
【００８０】
（同格の納税者のグループの特徴分析）  
プロセス中のこの特定のステップは、リスクスコアリングプロセスの側面をサポートする、同格の納税者のグループごとに統計的特徴のセットを生成する。これらの特徴は以下のように分割することができる：
・特徴付けられている特定の同格の納税者のグループに関係なく、意味のあるデータを有して構成することができる一般的特徴（例えば、総所得の百分順位の測定）。
・同格の納税者のグループのサブセットに関してのみ意味のある情報に関する、同格の納税者のグループに固有の特徴（例えば、先端技術研究の税制優遇における百分順位）。
【００８１】
同格の納税者のグループの各々について特徴付けられることが好ましく、この情報を使用して、同格の納税者のグループにおける共通部分の特徴を導出する。例えば、特定の都市において銀行業務部門で働く従業員からの所得の百分順位が挙げられる。同格の納税者のグループの特徴は、好ましくは周期的に、月１回以上の頻度で再分析される。場合によっては、一部の同格の納税者のグループの特徴は、１日に１回の頻度で再分析することができる。
【００８２】
（初期リスクモデルの作成）  
前提条件が満たされると、このプロセスの第１ステップは、リスクモデルを作成することになる。これは、予測がされるべきときに利用可能なデータに基づいて納税者が法律に従っていない確率を予測する自動プロセスであることが好ましい。
【００８３】
このリスクモデルにおいて、様々な種類の情報が検討され、以下のリスクのリストは完全ではないが、このリストは、包含されることが考慮されるべきデータの種類を示している：
・経済の広範な傾向（例えば、生計費指数、製造工業生産指数（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｉｎｄｉｃｅｓ）など）。
・同じ方法で所得を得ているその他の納税事業者（例えば、小売業を経営している個人事業者、製造業に従事している従業員など）と、同様の納税事務を有するその他の納税事業者（例えば、住宅賃貸不動産（ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ  ｒｅｎｔａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ）を所有する従業員）と、同じ大まかな場所（例えば、特定の都市のＣＢＤや実際の所在地など）にあるその他の納税事業者とを含めることができる、納税者が属すると考えられる様々な同格の納税者のグループに関する統計。
・税法の変更（例えば、納税者が既に請求した種類の適法な控除のリストに対する変更）。
・第三者機関（例えば、信用格付け機関）からの納税者に固有のリスク分析。
・課税還付の過去の申告における適時性と、過去の支払いの適時性（過去の支払い処理に関する素行を含む）と、再評価の履歴と、監査結果と、機関が納税者に提供した正式な勧告の性質（例えば、課税還付を介して報告された特定の種類の支出の扱いについて提供した勧告がある場合）とを含めることができる、歳入機関に関する様々な状況における納税者の過去の素行。
【００８４】
本発明のこの実施形態との関連におけるリスクモデルの目的は、還付が処理されるときに利用可能な情報を使用して、納税者によって提供された課税還付フォームにおけるデータが不正確であるリスクを評価することにある。
【００８５】
本発明のこの実施形態におけるリスクモデルは、法律に従わなかった過去の事例と比較して、還付フォームが処理されるときに知られているであろう情報間の相関関係を分析することに基づいて作成される。強い相関関係がリスクモデルに組み込まれ、履歴データに対して法律の非遵守を予測する際にそれら相関関係の結果に応じて重み付けされる。これら相関関係は、仮説に基づく実験によって、および／または、ニューラルネットワークを築きあげることによって、発見することができる。本発明のこの実施形態にしたがうリスクモデルの予測能力は、新たな情報が収集されるにつれて時間の経過と共に向上させることができる。
【００８６】
さらに、リスクモデルは、外部ソースから、および／または、納税者とのインタラクションの処理からより多くの情報が利用可能になるにつれて、継続的に向上される。
【００８７】
（インタラクションの種類およびリスク対応の作成）  
一般的に、リスクは、多くの種類のインタラクションの過程で評価されることになり、これらのインタラクションの各々に対して、歳入機関は、その歳入機関が各リスクレベルにおける各リスクの種類にどのように対応すべきかを決定する必要がある。
【００８８】
このプロセスを考慮する際の第１ステップは、分析されて、リスクに基づく処理手法にしたがう各種類のインタラクションを規定することである。本発明の一実施形態において、これは以下の表２のような形式をとる。
【００８９】
【表２】
2008533623.tif 000004
【００９０】
さらに、リスクの種類の各々は、個々の納税者と歳入機関との間で発生し得る１つまたは複数のインタラクションにマッピングされ、それによって、「インタラクションに対するリスクの種類のマトリクス」を生成すべきである。このマトリクスは、特定の納税者との特定のインタラクションに伴うリスクを判定する際、どの種類のリスクを考慮すべきかを決定するために調べられる。
【００９１】
本発明の一実施形態においては、以下の表３に示すような部分的なマトリクスが使用される。
【００９２】
【表３】
2008533623.tif 000005
【００９３】
（納税者へのリスクモデルの適用）  
このプロセスにおけるさらなるステップは、各納税事業者にリスクモデルを適用することである。納税者を同格の納税者のグループへ割り当てること、およびその後にリスクモデルを適用して各納税者に関する予測リスクスコアを生成することを含む、プロセスのこのステップの２つの主要な側面が存在する。
【００９４】
本発明の一実施形態において、納税者は、各同格の納税者のグループを定義する基準を納税者に適用する自動プロセスによって、同格の納税者のグループに割り当てられる。納税者は、税務機関が保持する登録情報に基づき、かつ過去の課税還付情報に基づくスキーマにおけるすべての関連する同格の納税者のグループに割り当てられる。例えば、納税者は、扶養家族を持たず、特定の都市において小売り部門で働き、特定の総所得を得ている個人であってもよい。この作業の結果は、納税者が属する同格の納税者のグループを記録した同格の納税者のグループにおける構成員のリストである。
【００９５】
（個々の納税者に関する予測リスクスコアを生成するためのリスクモデルの適用）  
本発明の一実施形態において、この作業は、リスクモデルにおいてすべての関連するスコアおよび手順を適用することによって、各納税者に関する予測リスクスコアを生成する。このプロセスの本ステップの主要な側面は以下のことを含む：
・納税者に関する同格の納税者のグループの構成と、リスクの種類に対する同格の納税者のグループのマトリクスとを参照して、どの種類のリスクをスコアリングすべきかを決定する。
・リスクの種類ごとに、予測リスクスコアを生成するためにどのデータがリスクモデルによって必要とされるのかを判定し、必要とされるデータを取得し、リスクモデルにおいてアルゴリズムを適用し、各納税者に関する予測リスクスコアを記録する。
【００９６】
納税者に関する特定の予測リスクスコアは、好ましくは基礎となるリスクモデルが更新されるたびに、そして納税者とのインタラクションの過程で新たな情報が収集されたときに変更される。
【００９７】
（還付処理中にリスクを評価するための手順）  
予測リスクスコアは、各納税者に関するリスクの初期の見込みを提供する。この情報を使用して、還付処理のインタラクションに関する方針を定めることができる。還付処理のインタラクションの過程で、課税還付の書類における新たな情報が納税者により提供されることになり、この情報も還付処理中にリスクの対処に組み込まれるべきである。
【００９８】
（納税者のリスクモデルを還付処理に適用するプロセス）  
本発明の一実施形態において、還付フォームは、納税者が情報を入力することを要求されるフィールドのグループから構成される。このフィールドのグループは、とりわけ、フィールドを識別するラベルと、納税者がフィールドを正しく完成させることを支援する指示とを含む。本発明のこの実施形態において、この集合体における項目を「コンポーネント」と呼ぶ。
【００９９】
一般的に、任意の特定の還付期間に関して、標準的な還付フォームに対して比較的少ない数の変形しか存在しない。リスクに基づくデータ評価を適用すると、納税者に提示されるコンポーネントは、特定のクライアントに対して確立されたリスクに基づいて選択することができる。例えば、納税者が、それら納税者の所得を誤って記述するおそれがあると考えられる場合、それら納税者には、それら納税者の所得のそれぞれの源泉の具体的詳細に関する情報を提供するよう要求するいくつかのコンポーネントを提示することができる。
【０１００】
納税者に完成させるべき還付フォームが与えられた場合、還付フォームのコンポーネントは、納税者の個々の予測リスクスコアに基づいて、個々の納税者ごとに選択することができる。紙ベースの還付の場合、還付フォームの一部をパーソナル化するオプションがある。
【０１０１】
歳入機関が各還付フォームを処理するとき、歳入機関はインタラクションのリスクスコアを計算することができる。本発明のこの実施形態において、このリスクスコアは、予測リスクスコアを計算するために使用される同じリスクモデルを使用して計算されるが、インタラクションのリスクスコアは、還付フォームを処理する過程で収集される情報を使用する点で、予測リスクスコアと異なる。
【０１０２】
インタラクションのリスクスコアは、予測リスクスコアにおいて低リスクとみなされた納税者が高リスクを示す情報を提示した場合を扱うように設計される。インタラクションのリスクスコアはこのリスクを検出し、適切な対応をする機会を提供することができる。
【０１０３】
納税者がさらに新たな情報を提供すると、インタラクションのリスクスコアは、単一の還付を処理する過程で複数回計算することができる。インタラクションのリスクスコアは、提供される様々なインタラクションの種類に関連するそれぞれのインタラクションのリスクスコアを備えるよう、コンピュータシステムに記憶されることが好ましい。
【０１０４】
インタラクションのリスクスコアは、リスク対応マトリクスに問い合わせることによってどのようなアクションを取るべきかを決定するために使用されることが好ましい。リスク対応の競合が生じた場合（例えば、１つのリスクの種類に対するリスク対応は、還付がさらなる分析なしに処理されるべきであることを指示し、別のリスク対応は、手作業による歳入のために、還付が転送されるべきであることを指示する場合）、リスク対応の階層構造が適用されるべきである。最も深刻なリスクに対しては、最も完全なリスク対応が、インタラクション全体に対する結果を決定すべきである。
【０１０５】
（リスクに基づく還付処理の変化形）  
本発明の一実施形態に関して、還付処理は、以下の２つの分類のうちの１つに属するものと考えることができる：
・インタラクティブ（納税者が、歳入機関がプロセスフローに直接関与することを可能にするサービスチャネルを使用して情報を入力する場合）；または、
・非インタラクティブ（納税者が、歳入機関がプロセスフローに直接関与することを可能にしないサービスチャネルを使用して情報を入力する場合）。
【０１０６】
非インタラクティブな還付処理の分かりやすい例は、紙の還付フォームである。
【０１０７】
インタラクティブな還付処理に関して、還付フォームによって示される全体的リスクは、納税者、または納税者の代行者がデータを入力したときに計算することができ、その結果は、インタラクションの過程を指示するために使用することができる。インタラクションのリスクスコアが高い場合、納税者には、納税者が還付を正確に完成させることを支援するための追加的な指示が与えられることが多く、納税者は、追加的な情報を入力するよう要求されることが多い。
【０１０８】
非インタラクティブなリスクに基づく還付処理に関しては、データが入力されるときに、インタラクションの過程を指示する効果的な手段はより少ない。しかし、インタラクションは、還付フォームが納税者に対して作成されるときに設計することができる。
【０１０９】
この点に関して、納税者が完成させるように要求されるフォームの選択は、関連する種類の還付処理に関する個々の納税者の予測リスクスコアに基づいてもよい。この場合、還付フォームは、納税者が入力する情報に応じた追加的なフォームまたは調査票（ｓｃｈｅｄｕｌｅ）を完成させるよう納税者に指示することができる。この指示は、納税者の予測リスクスコアに応じて、納税者に対してパーソナル化することができる。
【０１１０】
還付処理の非インタラクティブなフォームのためのリスクに基づく処理は、個々の納税者に対して計算された予測リスクスコアに基づいて実行される。インタラクションのリスクは、歳入機関が還付データを取り込んだ後の時点で判定することができ、また、後で任意の引き続きのアクションが行われてもよい。
【０１１１】
（リスクに基づく処理のシステムビュー）  
図５は、本発明の一実施形態にしたがう、リスクに基づく処理のためのシステムビューを示している。システムビューは、フォーム定義コンポーネントＦＤＦ１８０と、課税管理システム（ＩＣＰ）の再検討を組み込む粗ルールコンポーネント（ｃｏａｒｓｅ−ｇｒａｉｎｅｄ  ｒｕｌｅｓ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）１８４と、業務分析を組み込む詳細ルールコンポーネント（ｆｉｎｅ−ｇｒａｉｎｅｄ  ｒｕｌｅｓ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）１８８とを示している。
【０１１２】
「業務分析」は、特定のクライアントか、またはクライアントの区分に基づくかのいずれかで、過去の素行が取得されること、およびクライアントのリスクプロファイルを作成するために使用することを可能にする。リスクプロファイルは、リスクスコアおよび動作閾値の両方を含む。
【０１１３】
ＦＤＦは、処理されているフォームにおいて提供された情報に基づいて、業務ユーザがルールおよび計算を定義することを可能にする。リスクの見通しを元にして、多くの従来技術のリスク評価が、フォームに含まれる情報に基づいている。ルールを定義するためのＦＤＦの能力を利用することにより、税務機関は、リスクの条件が達せられた場合に指示を提供する、フォーム内の隠しフィールドを設定することが可能となる。リスクの条件または条件の組合せの存否は、ＩＣＰの再検討ルール内で試験することができる。
【０１１４】
リスクのルールは極秘にされることが好ましく、限られた数の職員しかリスクのルールを保守することができない。さらに、リスクのルールは、全体的なＦＤＦフォーム検証ルールが公開されているいかなる外部インターフェースにおいても公開されるべきでない。
【０１１５】
ＩＣＰの再検討ルールにより、納税者、会計上の属性、およびリスクプロファイルのより広い選択に基づくルールが可能となる。ＩＣＰの再検討ルールおよびエンジンは、好ましくは以下のことをサポートする：
・フォーム内のラベルの値に基づくルール。
・定数、および納税者のリスクプロファイルの値に適用することができる試験条件。
・ＦＤＦの計算から導出されたフィールドに適用することができる試験条件。
【０１１６】
当業者であれば、明示された本発明の趣旨または範囲から逸脱することなく、特定の実施形態を用いて例示した本発明に対して多様な変更および／または変更が可能であることが理解されよう。したがって、本実施形態は、すべての点において例示的なものとみなされるべきであり、限定的なものとみなされるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】既存の構成（従来技術）にしたがう一般的な申告プロセスを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態にしたがう申告プロセスを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態にしたがう、データを処理するシステムを示す概略図である。
【図４】本発明の一実施形態にしたがうクライアントのリスクプロファイルの例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態にしたがう、リスクに基づく処理のためのシステムビューを示す図である。
【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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【国際調査報告】
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