(57)【要約】  目標の達成可能性に関する可視表現の準備を自動化し、可視表現を動的にアップデートするための、コンピュータで実施される方法である。本方法は、ユーザデータセット及び、少なくとも１つの目標の記録を有する目標データセットを抽出することと、第１の入力データセットをコンパイルすることと、第１の入力データセットを、モデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することを含みうる。モデリングエンジンは、第１の入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されうる。本方法は、データ表示エンジンにおいて、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を受領することと、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を処理することにより、少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算することと、計算された目標の達成可能性を、目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、目標の達成可能性の可視表現を準備することとをさらに含みうる。
2021502653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の達成可能性に関する可視表現の準備を自動化し、前記可視表現を動的にアップデートするための、コンピュータで実施される方法であって、
（ａ）ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出することであって、前記ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
（ｂ）前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、目標データセットを抽出することであって、前記目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、前記抽出することと、
（ｃ）前記ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、前記さらなるデータセットの前記識別に応じて、前記データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出することと、
（ｄ）第１の入力データセットをコンパイルすることであって、前記第１の入力データセットが、前記複数のユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、前記コンパイルすることと、
（ｅ）前記第１の入力データセットを、モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記第１の入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
（ｆ）データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、
前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を処理することにより、前記少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、
前記計算された目標の達成可能性を、前記少なくとも１つの目標の記録に関する、前記目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、前記目標の達成可能性の可視表現を準備すること、
により、前記目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
（ｇ）前記目標の達成可能性の可視表現を、前記データネットワークを介して、前記ユーザシステムに出力することであって、前記目標の達成可能性の可視表現により、前記ユーザが、前記少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、前記出力することと、
（ｈ）前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセット及び／またはアップデートされた目標データセットを抽出することであって、前記アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含み、前記アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含んでいる、前記抽出することと、
（ｉ）第２の入力データセットをコンパイルすることであって、前記第２の入力データセットが、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記複数のユーザデータの記録が別様に抽出された場合には前記アップデートされた複数のアップデートされたユーザデータの記録と、前記少なくとも１つの目標の記録が別様に抽出された場合には前記アップデートされた少なくとも１つの目標の記録と、を含む、前記コンパイルすることと、
（ｊ）前記コンパイルされた第２の入力データセットを、前記モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記第２の入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測を動的にモデル化するように構成されている、前記通信することと、
（ｋ）抽出された場合には、前記データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記アップデートされた予測、または、前記少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を受領することであって、前記データ表示エンジンが、前記アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を動的に準備するように構成されている、前記受領することと、
（ｌ）前記動的にアップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、前記ネットワークを介して、前記ユーザシステムに出力することと、
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｈ）から前記ステップ（ｌ）が、さらなるアップデートされたユーザデータの記録、及び／または、さらなるアップデートされた目標の記録が抽出された場合に、繰り返されて、前記アップデートされた記録に応じて、前記目標の達成可能性を動的にアップデートする、請求項１に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項３】
目標の達成可能性に関する、可視表現の自動化された準備のコンピュータで実施される方法であって、前記方法が、
ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出するステップであって、前記ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、前記抽出するステップと、
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、目標データセットを抽出するステップであって、前記目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、前記抽出するステップと、
前記ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、前記さらなるデータセットの前記識別に応じて、前記データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出するステップと、
入力データセットをコンパイルするステップであって、前記入力データセットが、前記複数のユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、前記コンパイルするステップと、
前記入力データセットを、モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信するステップであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、前記通信するステップと、
データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を受領するステップであって、前記データ表示エンジンが、
前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を処理することにより、前記少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、
前記計算された目標の達成可能性を、前記少なくとも１つの目標の記録に関する、前記目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、前記目標の達成可能性の可視表現を準備すること、
により、前記目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領するステップと、
前記目標の達成可能性の可視表現をユーザに出力するステップであって、前記目標の達成可能性の可視表現により、前記ユーザが、前記少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、前記出力するステップと、
を含む、前記方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測が、前記少なくとも１つの目標の記録を達成する確率と、前記少なくとも１つの目標の記録に関して計算された潜在的な不足分とを含んでいる、請求項３に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項５】
前記目標データセットが、複数の目標の記録を含んでいる、請求項４に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項６】
前記データ表示エンジンが、各目標の記録に関する前記確率及び前記潜在的な不足分を処理することにより、各目標の記録に関する目標の達成可能性を計算するように構成されている、請求項５に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項７】
前記複数の目標の記録のある目標の記録に関する前記目標の達成可能性が、第１の重み付けを、前記目標の記録を達成する前記確率で乗算することと、第２の重み付けの、前記目標の記録に関する前記潜在的な不足分を１から引いたものとの乗算を加算することとにより、計算される、請求項６に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項８】
前記第１の重み付けと前記第２の重み付けとの各々が、２５％から７５％の間の範囲の数値である、請求項７に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項９】
各目標の記録に、前記ユーザによって優先度がアサインされる、請求項５から請求項８のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１０】
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセットを抽出することであって、前記アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記入力データセットを再コンパイルすることであって、前記入力データセットが、前記アップデートされた複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記目標データセットとを含んでいる、前記再コンパイルすることと、
前記再コンパイルされた入力データセットを前記モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
前記データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記アップデートされた予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、前記アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
前記アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、前記ユーザに出力することと、
をさらに含む、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１１】
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、前記アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含み、前記入力データセットが、前記複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記少なくとも１つのアップデートされた目標の記録とを含む、前記抽出することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１２】
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、前記アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされた目標のデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記入力データセットを再コンパイルすることであって、前記入力データセットが、前記ユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記アップデートされた目標データセットとを含んでいる、前記再コンパイルすることと、
前記再コンパイルされた入力データセットを、前記モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
前記データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記複数のアップデートされた目標の記録に関する前記アップデートされた予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、前記アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
前記アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、前記ユーザに出力することと、
をさらに含む、請求項３から請求項１０のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１３】
前記モデリングエンジンが、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を、確率論的かつ決定論的にモデル化するように構成されている、請求項３から請求項１２のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１４】
前記目標の達成可能性の可視表現を出力することが、前記可視表現をユーザインターフェースに通信することを含む、請求項３から請求項１３のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１５】
複数の戦略の記録を含む、予め規定された戦略のデータセットを受領することと、前記ユーザデータセットに応じて、前記複数の戦略の記録を低減させることと、前記低減された戦略の記録を、モデル化のために、前記モデリングエンジンに通信することと、をさらに含む、請求項３から請求項１４のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１６】
シナリオモデルを準備することであって、前記シナリオモデルが、シナリオデータの、複数の畳み込まれた層を含んでいる、前記準備することをさらに含む、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１７】
少なくとも前記シナリオモデルから合間のデータモデルを準備することであって、前記合間のデータモデルが、合間のデータの複数の畳み込まれた層を含んでいる、前記準備することをさらに含む、請求項１６に記載のコンピュータで実施される方法。
【請求項１８】
目標の達成可能性に関する可視表現の自動化された準備のためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しているメモリと、
を備え、
前記命令が、
ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出することであって、前記ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して目標データセットを抽出することであって、前記目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、前記さらなるデータセットの前記識別に応じて、前記データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出することと、
入力データセットをコンパイルすることであって、前記入力データセットが、前記複数のユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、前記コンパイルすることと、
前記入力データセットを、モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、
前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を処理することにより、前記少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、
前記計算された目標の達成可能性を、前記少なくとも１つの目標の記録に関する、前記目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、前記目標の達成可能性の可視表現を準備すること、
により、前記目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
前記目標の達成可能性の可視表現をユーザに出力することであって、前記目標の達成可能性の可視表現により、前記ユーザが、前記少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、前記出力することと、
を前記システムに実行させる、
前記システム。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測が、前記少なくとも１つの目標の記録を達成する確率と、前記少なくとも１つの目標の記録に関して計算された潜在的な不足分とを含んでいる、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記目標データセットが、複数の目標の記録を含んでいる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記データ表示エンジンが、各目標の記録に関する前記確率及び前記潜在的な不足分を処理することにより、各目標の記録に関する目標の達成可能性を計算するように構成されている、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記複数の目標の記録のある目標の記録に関する前記目標の達成可能性が、第１の重み付けを、前記目標の記録を達成する前記確率で乗算することと、第２の重み付けの、前記目標の記録に関する前記潜在的な不足分を１から引いたものとの乗算を加算することにとより、計算される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記第１の重み付けと前記第２の重み付けとの各々が、２５％から７５％の間の範囲の数値である、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
各目標の記録に、前記ユーザによって優先度がアサインされる、請求項２０から請求項２３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２５】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセットを抽出することであって、前記アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記入力データセットを再コンパイルすることであって、前記入力データセットが、前記アップデートされた複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記目標データセットとを含んでいる、前記再コンパイルすることと、
前記再コンパイルされた入力データセットを、前記モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
前記データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記アップデートされた予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、前記アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
前記アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、前記ユーザに出力することと、
を前記システムに実行させる、請求項１８から請求項２４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２６】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、前記アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含み、前記入力データセットが、前記複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記少なくとも１つのアップデートされた目標の記録とを含む、前記抽出することを前記システムに実行させる、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
前記ユーザシステムから、前記データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、前記アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされた目標のデータの記録を含んでいる、前記抽出することと、
前記入力データセットを再コンパイルすることであって、前記入力データセットが、前記ユーザデータの記録と、識別された場合には前記複数のさらなるデータの記録と、前記アップデートされた目標データセットとを含んでいる、前記再コンパイルすることと、
前記再コンパイルされた入力データセットを前記モデリングエンジンに、前記データネットワークを介して通信することであって、前記モデリングエンジンが、前記入力データセットに応じて、前記複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、前記通信することと、
前記データ表示エンジンにおいて、前記データネットワークを介して、前記複数のアップデートされた目標の記録に関する前記アップデートされた予測を受領することであって、前記データ表示エンジンが、前記アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、前記受領することと、
前記アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、前記ユーザに出力することと、
を前記システムに実行させる、請求項１８から請求項２６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２８】
前記モデリングエンジンが、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測を、確率論的かつ決定論的にモデル化するように構成されている、請求項１８から請求項２７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２９】
前記目標の達成可能性の可視表現を出力することが、前記可視表現をユーザに通信することを含む、請求項１８から請求項２８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３０】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
複数の戦略の記録を含む、予め規定された戦略のデータセットを受領することと、前記ユーザデータセットに応じて、前記複数の戦略の記録を低減させることと、前記低減された戦略の記録を、モデル化のために、前記モデリングエンジンに通信することと、を前記システムに実行させる、請求項１８から請求項２９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３１】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
シナリオモデルを準備することであって、前記シナリオモデルが、シナリオデータの、複数の畳み込まれた層を含んでいる、前記準備することを前記システムに実行させる、請求項１８から請求項３０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３２】
前記メモリが、前記プロセッサによって実行された際に、前記システムに実行させる命令を記憶しており、
前記命令が、
少なくとも前記シナリオモデルから合間のデータモデルを準備することであって、前記合間のデータモデルが、合間のデータの複数の畳み込まれた層を含んでおり、前記合間のデータモデルが、前記少なくとも１つの目標の記録に関する前記予測をモデル化するために、前記モデリングエンジンにより、前記データネットワークを介してアクセス可能である、前記準備することを前記システムに実行させる、請求項３１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示されているのは、目標の達成可能性に関する、可視表現の自動化された準備のための、コンピュータで実施される方法及びシステムである。方法及びシステムは、目標の記録を含む入力データセットをコンパイルするステップと、この入力データセットに応じた、目標の記録に関する予測をモデル化するステップと、を含む場合がある。目標の達成可能性の可視表現は、ユーザが、目標の記録を達成する見込みを分析することを可能にするように、モデル化された予測から準備され、ユーザに対して出力される場合がある。
【背景技術】
【０００２】
慣習的な会計上のアドバイスは、概して、ユーザのリスクレーティングまたはリスクプロファイルに基づき、ユーザの全財産を最大化することを試みることを目的としている。慣習的なプロセスは、ユーザに関するリスクレーティングを取得する場合がある。このため、推奨されるソリューションは、このリスクレーティングに基づいている。たとえば、あるユーザに関する、リスク回避型のリスクプロファイルのレーティングは、このレーティングにマッチする、推奨される投資のソリューションに繋がる場合がある（たとえば、ユーザの推奨される投資目録における、７０％の防衛資産と、３０％の成長資産）。
【０００３】
慣習的なアドバイスのプロセスは、特定のアドバイスフェイズ（たとえば、定年後の時期への移行）、ソリューション（たとえば、収入もしくは年金）、または、市場区分（たとえば、私有財産）にも注目する場合がある。このことは、ユーザに、いくつか同時に分析したいアドバイスフェイズ及びソリューションがある場合があるため、問題があり得る。
【０００４】
慣習的なアドバイスのプロセスは、ユーザの将来の会計状況に関する予測を計算するために、現在の会計情報にのみ依存する場合がある。このことは、ユーザの会計情報が経時的に変化する場合がある点で、非現実的な予測に繋がる場合がある。
【０００５】
（慣習的なアドバイスに対するものとしての）目標に基づくアドバイスは、数年の間、会計計画及び投資管理の産業に存在してきたコンセプトである。そのもっとも基本的なものとして、このコンセプトは、アドバイスを提供する目的のために、ユーザの会計上の目的及びニーズを理解するためのフレームワークを提供する。本質的に、目標は、将来の経済的ニーズの結合として見られており、アドバイスの目的、及び、金融商品の役割は、ユーザに利用可能な現在及び将来のリソースを前提として、それら経済的ニーズを満たすことである。
【０００６】
既存の目標に基づくアドバイスのプロセスは、慣習的なアドバイスプロセスを使用して設計されており、ユーザの目標を達成する確率の、単純な計算を利用して、そのような目標を具体化するために、シンプルなオーバーレイが導入されている。このタイプの出力は、通常、ユーザの将来の過度にシンプルな状況を提供し、ユーザを潜在的に困惑させる場合があり、したがって、目標の資金に関するユーザの意思決定のプロセスに悪影響を及ぼす。
【０００７】
本明細書では、既知の文献、作用、または物品が参照されるか議論されており、この参照または議論は、既知の文献、作用、もしくは物品、またはこれらの任意の組合せが、優先日において、公に利用可能であること、一般に知られていること、共通の常識的な知識の一部であること、または、本明細書が関連するあらゆる問題を解決することの試みに関連するものであると知られていることを承認するものではない。
【発明の概要】
【０００８】
本明細書に開示されているのは、目標の達成可能性に関する可視表現の準備を自動化し、可視表現を動的にアップデートするための、コンピュータで実施される方法である。本方法は、（ａ）ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出することであって、ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、抽出することと、（ｂ）ユーザシステムから、データネットワークを介して、目標データセットを抽出することであって、目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、抽出することと、（ｃ）ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、さらなるデータセットの識別に応じて、データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出することと、（ｄ）第１の入力データセットをコンパイルすることであって、第１の入力データセットが、複数のユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、コンパイルすることと、（ｅ）第１の入力データセットを、モデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、第１の入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、通信することと、（ｆ）データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を受領することであって、データ表示エンジンが、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を処理することにより、少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、計算された目標の達成可能性を、少なくとも１つの目標の記録に関する、目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、目標の達成可能性の可視表現を準備すること、により、目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、（ｇ）目標の達成可能性の可視表現を、データネットワークを介して、ユーザシステムに出力することであって、目標の達成可能性の可視表現により、ユーザが、少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、出力することと、（ｈ）ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセット及び／またはアップデートされた目標データセットを抽出することであって、アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含み、アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含んでいる、抽出することと、（ｉ）第２の入力データセットをコンパイルすることであって、第２の入力データセットが、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、複数のユーザデータの記録が別様に抽出された場合にはアップデートされた複数のアップデートされたユーザデータの記録と、少なくとも１つの目標の記録が別様に抽出された場合にはアップデートされた少なくとも１つの目標の記録と、を含む、コンパイルすることと、（ｊ）コンパイルされた第２の入力データセットをモデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、第２の入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測を動的にモデル化するように構成されている、通信することと、（ｋ）データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録、または、抽出された場合には、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測を受領することであって、データ表示エンジンが、アップデートされた予測に関する、目標の達成可能性のアップデートされた可視表現を動的に準備するように構成されている、受領することと、（ｌ）動的にアップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、ネットワークを介して、ユーザシステムに出力することと、を含む場合がある。
【０００９】
いくつかの形態では、ステップ（ｈ）からステップ（ｌ）は、さらなるアップデートされたユーザデータの記録、及び／または、さらなるアップデートされた目標の記録が抽出された場合に、繰り返されて、アップデートされた記録に応じて、目標の達成可能性を動的にアップデートする場合がある。いくつかの形態では、本方法は、以下に開示されるステップをさらに含む場合がある。
【００１０】
同様に本明細書に開示されているのは、目標の達成可能性に関する、可視表現の自動化された準備のための、コンピュータで実施される方法である。本方法は、ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出するステップであって、ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、抽出するステップと、ユーザシステムから、データネットワークを介して目標データセットを抽出するステップであって、目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、抽出するステップと、ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、さらなるデータセットの識別に応じて、データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出するステップと、入力データセットをコンパイルするステップであって、入力データセットが、複数のユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、コンパイルするステップと、入力データセットをモデリングエンジンに、データネットワークを介して通信するステップであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、通信するステップと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を受領するステップであって、データ表示エンジンが、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を処理することにより、少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、計算された目標の達成可能性を、少なくとも１つの目標の記録に関する、目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、目標の達成可能性の可視表現を準備すること、により、目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領するステップと、目標の達成可能性の可視表現をユーザに出力するステップであって、目標の達成可能性の可視表現により、ユーザが、少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、出力するステップと、を含む場合がある
【００１１】
いくつかの形態では、少なくとも１つの目標の記録に関する予測は、少なくとも１つの目標の記録を達成する確率と、少なくとも１つの目標の記録に関して計算された潜在的な不足分とを含んでいる。
【００１２】
いくつかの形態では、目標データセットは、複数の目標の記録を含んでいる。
【００１３】
いくつかの形態では、データ表示エンジンは、各目標の記録に関する確率及び潜在的な不足分を処理することにより、各目標の記録に関する目標の達成可能性を計算するように構成されている。
【００１４】
いくつかの形態では、複数の目標の記録のある目標の記録に関する目標の達成可能性は、第１の重み付けを、目標の記録を達成する確率で乗算し、第２の重み付けの、目標の記録に関する潜在的な不足分を１から引いたものとの乗算を加算することにより、計算される。
【００１５】
いくつかの形態では、第１の重み付けと第２の重み付けとの各々は、２５％から７５％の範囲の数値である。
【００１６】
いくつかの形態では、各目標の記録に、ユーザによって優先度がアサインされる。
【００１７】
いくつかの形態では、本方法は、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセットを抽出することであって、アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含んでいる、抽出することと、入力データセットを再コンパイルすることであって、入力データセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、目標データセットとを含んでいる、再コンパイルすることと、再コンパイルされた入力データセットをモデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、通信することと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測を受領することであって、データ表示エンジンが、アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、ユーザに出力することと、をさらに含む。
【００１８】
いくつかの形態では、本方法は、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含み、入力データセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録とを含む、抽出することと、をさらに含む。
【００１９】
いくつかの形態では、本方法は、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされた目標のデータの記録を含んでいる、抽出することと、入力データセットを再コンパイルすることであって、入力データセットが、ユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、アップデートされた目標データセットとを含んでいる、再コンパイルすることと、再コンパイルされた入力データセットをモデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、通信することと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測を受領することであって、データ表示エンジンが、アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、ユーザに出力することと、をさらに含む。
【００２０】
いくつかの形態では、モデリングエンジンは、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を、確率論的かつ決定論的にモデル化するように構成されている。
【００２１】
いくつかの形態では、目標の達成可能性の可視表現を出力することは、可視表現をユーザインターフェースに通信することを含む。
【００２２】
いくつかの形態では、本方法は、複数の戦略の記録を含む、予め規定された戦略のデータセットを受領することと、ユーザデータセットに応じて、複数の戦略の記録を低減することと、低減された戦略の記録を、モデル化のために、モデリングエンジンに通信することと、をさらに含む。
【００２３】
いくつかの形態では、本方法は、シナリオモデルを準備することをさらに含む。シナリオモデルは、シナリオデータの、複数の畳み込まれた層を含む場合がある。
【００２４】
いくつかの形態では、本方法は、合間のデータモデルを準備することをさらに含む。合間のデータモデルは、少なくともシナリオモデルから準備される場合がある。合間のデータモデルは、合間のデータの、複数の畳み込まれた層を含む場合がある。合間のデータモデルは、データが、ユーザとは独立して効率的にアクセスされることを許容する場合がある。
【００２５】
同様に本明細書に開示されているのは、目標の達成可能性に関する、可視表現の自動化された準備のためのシステムである。本システムは、少なくとも１つのプロセッサと、プロセッサによって実行された際に、システムに、ユーザシステムから、データネットワークを介して、ユーザデータセットを抽出することであって、ユーザデータセットが、複数のユーザデータの記録を含んでいる、抽出することと、ユーザシステムから、データネットワークを介して、目標データセットを抽出することであって、目標データセットが、少なくとも１つの目標の記録を含んでいる、抽出することと、ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別し、さらなるデータセットの識別に応じて、データネットワークを介して、さらなるデータの記録を抽出することと、入力データセットをコンパイルすることであって、入力データセットが、複数のユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、少なくとも１つの目標の記録とを含んでいる、コンパイルすることと、入力データセットをモデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている、通信することと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を受領することであって、データ表示エンジンが、少なくとも１つの目標の記録に関する予測を処理することにより、少なくとも１つの目標の記録に関する目標の達成可能性を計算すること、及び、計算された目標の達成可能性を、少なくとも１つの目標の記録に関する、目標の達成可能性の可視表現に変換することにより、目標の達成可能性の可視表現を準備すること、により、目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、目標の達成可能性の可視表現をユーザに出力することであって、目標の達成可能性の可視表現により、ユーザが、少なくとも１つの目標の記録を達成する見込みを分析することが可能になる、出力することと、を実行させる命令を記憶しているメモリと、を備えている場合がある。
【００２６】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされたユーザデータセットを抽出することであって、アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録を含んでいる、抽出することと、入力データセットを再コンパイルすることであって、入力データセットが、アップデートされた複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、目標データセットとを含んでいる、再コンパイルすることと、再コンパイルされた入力データセットを、モデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、通信することと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、少なくとも１つの目標の記録に関するアップデートされた予測を受領することであって、データ表示エンジンが、アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、ユーザに出力することと、を実行させる、命令を記憶している。
【００２７】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、アップデートされた目標データセットが、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録を含み、入力データセットが、複数のアップデートされたユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、少なくとも１つのアップデートされた目標の記録とを含む、抽出することを実行させる、命令を記憶している。
【００２８】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、ユーザシステムから、データネットワークを介して、アップデートされた目標データセットを抽出することであって、アップデートされたユーザデータセットが、複数のアップデートされた目標のデータの記録を含んでいる、抽出することと、入力データセットを再コンパイルすることであって、入力データセットが、ユーザデータの記録と、識別された場合には複数のさらなるデータの記録と、アップデートされた目標データセットとを含んでいる、再コンパイルすることと、再コンパイルされた入力データセットを、モデリングエンジンに、データネットワークを介して通信することであって、モデリングエンジンが、入力データセットに応じて、複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測をモデル化するように構成されている、通信することと、データ表示エンジンにおいて、データネットワークを介して、複数のアップデートされた目標の記録に関するアップデートされた予測を受領することであって、データ表示エンジンが、アップデートされた予測に関する、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている、受領することと、アップデートされた目標の達成可能性の可視表現を、ユーザに出力することと、を実行させる、命令を記憶している。
【００２９】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、複数の戦略の記録を含む、予め規定された戦略のデータセットを受領することと、ユーザデータセットに応じて、複数の戦略の記録を低減することと、低減された戦略の記録を、モデル化のために、モデリングエンジンに通信することと、を実行させる、命令を記憶している。
【００３０】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、シナリオモデルを準備することであって、シナリオモデルが、シナリオデータの、複数の畳み込まれた層を含んでいる、準備することを実行させる場合がある、命令を記憶している。
【００３１】
いくつかの形態では、メモリは、プロセッサによって実行された際に、システムに、少なくともシナリオモデルから合間のデータモデルを準備することであって、合間のデータモデルが、合間のデータの複数の畳み込まれた層を含んでおり、合間のデータモデルが、少なくとも１つの目標の記録に関する予測をモデル化するために、モデリングエンジンにより、データネットワークを介してアクセス可能である、準備することを実行させる場合がある、命令を記憶している。
【００３２】
本発明の様々な実施形態／態様は、ここで、以下の図面を参照して記載されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は、本開示の少なくとも１つの実施形態に係るシステムの概略図である。
【図２】図２は、データ取得及び準備エンジンの概略図である。
【図３】図３は、本開示の少なくとも１つの実施形態に係る、目標の達成可能性の可視表現を示す図である。
【図４】図４は、本開示の少なくとも１つの実施形態に係る、目標の達成可能性の別の可視表現を示す図である。
【図５】図５は、本開示の少なくとも１つの実施形態に係る、目標の達成可能性の別の可視表現を示す図である。
【図６】図６は、本開示の少なくとも１つの実施形態に係る、目標の達成可能性の別の可視表現を示す図である。
【図７】図７ａ及び図７ｂは、本開示の少なくとも１つの実施形態に係る、２人のユーザに関する定年後の目標に関する、準備された、目標の達成可能性の可視表現の実施例を示す図である。
【図８】図８は、債務管理に関して、ユーザを補助するための、適切な戦略の選択に適用可能である場合があるルールの実施例を示す図である。
【図９】図９は、図１に開示されるシステムの例示的出力を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
目標の達成可能性の可視表現の準備を自動化するためのシステムが開示されている。最初に図１を参照すると、データネットワーク７を介して、少なくとも１つのユーザシステム５によってアクセス可能である、コンピュータ処理２及びメモリリソース４を使用して実施されるデータ管理システム１が示されている。ユーザシステムは、ユーザ（たとえば、顧客）がネットワーク７にアクセスすることを可能にする、処理デバイス５の形態（たとえば、ＰＣ、タブレット、スマートフォンなど）である。
【００３５】
システム１は、ユーザシステム５から、データネットワーク７を介して、ユーザデータセットを、ユーザプロファイル情報の形態で抽出するように構成された、データ取得及び準備エンジン３を含んでいる。ユーザプロファイル情報は、ユーザの資産、債務、収入、支出、年齢などの情報を含む場合がある。データ取得及び準備エンジン３は、ユーザシステム５から、データネットワーク７を介して、目標データセットを抽出するように構成されている。一形態では、目標データセットは、単一の目標の記録を、ユーザの目標の形態で含む場合がある。別の形態では、目標データセットは、複数の目標の記録を含む場合があり、また、ユーザによって設定された優先度の情報を含む場合がある。
【００３６】
開示のシステムは、ユーザの人生の目標の理解を進展させることと、どの目標がユーザにとってもっとも重要であるかを判定することとを可能にする。詳細な実施形態では、ユーザは、自身の人生の目標を既存のリスト（たとえば、「貸付がない（Ｂｅ  ｄｅｂｔ  ｆｒｅｅ）」、「正当に退職した（Ｒｅｔｉｒｅ  ｒｉｇｈｔ）」、「自身の事業を始める（Ｓｔａｒｔ  ｍｙ  ｏｗｎ  ｂｕｓｉｎｅｓｓ）」など）から選択するか、ユーザ自身の目標を創出する。いくつかの形態では、既存のリストは、単一の目標を含む場合がある。別の形態では、既存のリストは、複数の目標（たとえば、２つ以上の目標）を含む場合がある。詳細な実施形態では、既存のリストは、２０から４０の目標を含んでいる。詳細な実施形態では、目標が選択されると、ユーザは、次いで、ユーザの目標の要求する優先度、期間、及び会計上のターゲットを規定する。このセッションの終了までに、ユーザは、複数の人生の目標（たとえば、４から６の目標）を識別し、ユーザの相対的な重要度−高、中、及び低のランク付けをしているものと考えられる。一実施形態では、ユーザは、プロセスのこのポイントにおいて、目標の探求の概要のドキュメントが与えられる。このドキュメントは、ユーザの目標、及び、幅広いライフスタイルの暗示を定めている。これにより、ユーザが、システムに入力された情報を確認し、次のステップに進む前に、必要があれば、変更を加えることを可能にする。
【００３７】
データ取得及び準備エンジン３は、ユーザデータセットを、データベースに記憶された情報と比較することにより、さらなるデータセットを識別するように構成されており、さらなるデータセットの識別に応じて、不揮発性メモリ４から、データネットワーク７を介して、さらなるデータの記録を抽出する。さらなるデータセットは、ユーザデータセットの一部を形成していない、各目標に関する予測のモデル化に必要なデータを含んでいる（たとえば、ユーザは、必要なデータを提供されていない場合があり、したがって、システムは、各目標の予測をモデル化するために必要な追加のデータを判定する必要がある）。詳細な実施形態では、さらなるデータセットは、ヒューリスティック（たとえば、定年の年齢、年金保証、抵当の詳細、退職後の生活費、ライフスタイルの資産）から予測される。さらなるデータセットの抽出により、必要なデータが、モデル化の目的のために利用可能であることが確実になる。いくつかの形態（たとえば、ユーザが、必要なデータをすべて提供している場合）では、さらなるデータの記録は識別されない。
【００３８】
いくつかの形態では、さらなるデータセットは、ユーザから抽出される詳細な情報を必要とすることなく、最初のモデル化を実施することを可能にする、非経済的な予測を含む場合がある。これにより、ユーザに、最初のモデル化に関する情報を予測することにより、システムにより、適切な時間に関連する情報の問合せがされることが確実になる。非経済的な予測の利点は、ユーザが、アドバイスを受ける課程おいて、初期に、詳細な情報を提供することを要求されないことである。さらに、非経済的な予測の使用により、モデル化の妥当性が向上し、ユーザが、システムとさらに関わることを可能にする。したがって、本方法は、ユーザのリスクプロファイルよりむしろ、ユーザの行動に関するプロファイルを利用する場合がある。
【００３９】
データ取得及び準備エンジン３は、ユーザデータセット、さらなるデータセット、及び目標データセットを、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）９に出力する。ＡＰＩ９は、入力データセットをコンパイルし、モデリングエンジン１１に達する手段を提供するように構成されている。入力データセットには、複数のユーザデータの記録（すなわち、ユーザから直接抽出されたデータ）と、識別された場合には、複数のさらなるデータの記録（すなわち、ユーザによって提供されなかったデータ）と、目標データセットとが含まれる。入力データセットがコンパイルされると、データは、モデリングエンジン１１に、データネットワークを介して通信される。
【００４０】
モデリングエンジン１１は、入力データセットに応じて、各目標の記録に関する予測をモデル化するように構成されている。予測には、以下に記載するように、確率と、潜在的な不足分とが含まれる。モデリングエンジンは、次いで、目標の予測を計算するために、経済的な情報及び非経済的な情報を利用する。いくつかの形態では、モデリングエンジンは、統計的モデリングを使用して、予測を生成する。統計的モデルは、一定の結果の可能性を見積もる目的のために、未知の将来価値をモデル化する、会計モデルのタイプである。経済シナリオジェネレータ（ＥＳＧ：ｅｃｏｎｏｍｉｃ  ｓｃｅｎａｒｉｏ  ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）では、様々な資産クラスのリターンを見積もることと、相関関係をモデル化すること（資産クラスのリターン間の依存性を概算すること）とに関する、一定の数学的関係が予測される。
【００４１】
モデリングエンジンは、確率論的かつ決定論的に、家庭の資産、債務、収入及び支出の将来の予測を、予想される特性（たとえば、税金及び調整する制約）を伴う経済的環境内のキャッシュフローとしてモデル化するように設計された、複雑な計算エンジンである。詳細な実施形態では、モデリングエンジンは、ＥＳＧと、キャッシュフローモデルと、を含んでいる。
【００４２】
本明細書に開示のモデル化のアプローチは、慣習的な決定論的モデリングとは異なっている。慣習的な決定論的モデリングとは対象的に、可能性のある将来価値のレンジのＭｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏシミュレーションにおけるランダム性の使用が異なる、確率論的アプローチが実施される。このアプローチは、モデルが、クライアントの目標を達成する確率と、リスク、すなわち、目標が満たされなかった場合の、潜在的な不足分とを判定することを可能にする。
【００４３】
ＥＳＧは、資産クラスのレンジと、あらかじめ規定された金額的モデルの下での経済的可変性とに関する将来のシナリオをシミュレーションし、経済及び金融マーケットの将来の道程をシミュレーションするように設計されており、また、モデリングエンジンに、確率論的シナリオを提供する能力を与える。ＥＳＧは、キャッシュフローモデルと関連して、ユーザが、正式なアドバイスの推奨ドキュメントが作成される前に、目標の達成可能性をテストすることを可能にする。ＥＳＧとキャッシュフローモデルとの組合せは、ユーザが、設定された目標の予測される不足分を分析することをも可能にする。一形態では、ＥＳＧは、新たな経済及びマーケットの情報で、年４回アップデートされる。使用される場合がある経済の変数には、Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｐｒｉｃｅ  Ｉｎｆｌａｔｉｏｎ（ＣＰＩ）、Ａｖｅｒａｇｅ  Ｗｅｅｋｌｙ  Ｅａｒｎｉｎｇｓ（ＡＷＥ）、利率及び他の資産クラスのリターン、変動率、ならびに相関関係の予測が含まれている。たとえば、オーストラリアではＡｕｓｔｒａｌｉａｎ  Ｅｑｕｉｔｉｅｓ、Ｇｌｏｂａｌ  Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  Ｂｏｎｄ、及びＡｕｓｔｒａｌｉａｎ  Ｄｉｒｅｃｔ  Ｐｒｏｐｅｒｔｙが有用である場合がある。ＥＳＧは、マーケットデータ及び経済予測を入力として取り、利率、インフレーション、及び資産クラスのリターンの、少なくとも１，０００の将来のシナリオをモデル化する。ＥＳＧ内では、利回り曲線モデルが、将来のキャッシュリターンと全体の利回り曲線とをモデル化するために使用される場合があり、インフレーションモデルは、将来のＣＰＩ及びＡＷＥをモデル化するために使用される場合があり、持分モデルが、将来の持分、確定利子、及び財産超過のリターン（すなわち、リスクプレミアム）をモデル化するために使用される場合がある。
【００４４】
経済的可変性の２つの基本的な用途が存在する。第１の用途は、顧客のバランスシートの決定論的予測にある。これにより、ユーザが、たとえば、ユーザの賃金、投資、及び支出の将来の概算に関するリターンのただ１つのセットを参照することを可能にする。このリターンの単一のセットは、ユーザのプロファイル、目標の情報、及び、生成されたシナリオの中央値、または中間を反映することを目標にする経済的価値を利用する。中央値の結果は、将来のリターンが、この数値の上か下にずれる等しい確率がある、リターンである。ユーザが、この決定論的モデルをベースとする概算を参照する場合がある理由は、経時的な、概算されたバランスとキャッシュフローとを理解するためである。これにより、ユーザが、一定の目標を満たし、可能性のある目標のトレードオフの決定を補助するために、どんな行動が必要とされる場合があるかを決定することを補助する場合がある。経済的可変性の第２の用途は、キャッシュフローモデルに関し、ユーザの設定した目標の達成可能性をテストすることである場合がある。キャッシュフローモデルは、ルーチン、ルール、及び手順で形成された、設定された目標に関するユーザの経済的な立場及び目標の達成可能性を予測するための、ＥＳＧに関して利用された、モデリングエンジンにおける算出表である。
【００４５】
詳細な実施形態では、モデリングエンジンは、ユーザの現在の状況、人口統計の詳細、将来の目標及び必要性に関して提供された（すなわち、入力データセットに応じる）、ユーザの所与の情報の、潜在的な将来の会計状況をモデル化するために使用される。モデリングエンジンは、アドバイスの戦略の様々な組合せのシナリオのテストを包含しており、目標の達成可能性を通知し、会計及び目標のトレードオフの決定に関する相対的影響を実証するために使用される会計モデルを提供する。詳細な実施形態では、モデリングエンジンは、数値の形態で、ユーザの設定した目標の各々に関する確率と、潜在的な不足分とを出力する。
【００４６】
目標を達成する確率は、（たとえば、１，０００の統計的モデルのシナリオの実行の内の）目標が達成される回数を使用して計算され、パーセンテージに変換される。たとえば、目標が７００のケースにおいて達成されれば、確率は７０％である。モデリングエンジンは、目標データ、ユーザデータ（たとえば、個人データ）、及びさらなるデータ（たとえば、ヒューリスティック情報）（すなわち、合わせて入力データ）をモデル化することによってこのことを計算する。
【００４７】
潜在的な不足分の金額は、目標を達成する確率を計算するために、同じ統計的モデリング技術を使用して計算される。顧客の目標が達成されなかった場合の潜在的な不足分の金額も計算される。この金額は、目標金額のパーセンテージ（％）で表現される（たとえば、約１００，０００ドルの目標金額の４０％）。たとえば、１，０００の可能性のあるシナリオから、１，０００の結果の最悪の部分（すなわち、分布曲線の左端）（たとえば、５％から５０％）の平均が計算される。このことは、目標金額のパーセンテージとして表現される場合がある（たとえば、１００，０００ドルの目標に関し、底部（たとえば、シナリオの結果の５％から５０％）の平均が４０，０００ドルであった場合、このことは、４０％の潜在的な不足分を示す）。
【００４８】
データ取得及び準備エンジン３は、ここで、図２を参照して、より詳細に記載される。目標の達成可能性の可視表現の準備を自動化するためのシステムを開発する際に考慮された技術的考慮事項は、処理の実行の速度であった。一実施形態では、目標の達成可能性の可視表現の準備は、ユーザの前で実施されることが意図されている。したがって、６秒未満の応答時間がターゲットとされた。処理時間を短縮することの利点は、ユーザが、（たとえば、入力データをアップデートして、表示された目標の達成可能性を動的に調査するために）プロセスを複数回実行することができることである。モデリングエンジン１１は、モデル化の複雑さ（たとえば、少なくとも１つの実施形態では、システムは、５０００を超える異なるシナリオをモデル化する）に起因して、通常、処理時間の重要な比率（たとえば、ターゲットとされる６秒の半分より長い）を必要とする。したがって、モデル化されるデータを照合するために必要なさらなる処理を行い、次いで、ユーザに視覚的に提供されるモデル化されたデータを準備するために、最小の時間が残されている（たとえば、ターゲットとされる６秒の半分未満）。
【００４９】
処理時間を著しく短縮するために、データ取得及び準備エンジン３は、処理及びデータ伝送のシステムの要請を最小化するために、いくつかのモジュールを含んでいる。詳細な実施形態では、データ取得及び準備エンジン３は、データ生成モジュール２１、データ予測モジュール２３、及びキャッシュインターフェース２５を含んでいる。いくつかの形態では、データ取得及び準備エンジン３は、詳細には記載されない、さらなるモジュールを含んでいる。
【００５０】
データ取得及び準備エンジン３は、各ユーザの立場を理解するために、関連するデータのいくつかの異なるグループを統合する。このデータは、次いで、完全に形成されたアドバイスシナリオを構築するために、想定、ライフイベント、及びアドバイス戦略とオーバーレイされる。このデータは、次いで、ドキュメントを生成するため、及び、モデル化プロセスを供給するために、ユーザインターフェース上のユーザの係合ツールのレンダリングなどの、複数の様々な目的のために使用される場合がある。各ケースにおいて、様々な態様、及び、アドバイスシナリオデータの組合せが、使用される場合がある。これに加え、数値上の値が、組み合わせられ、統計され、様々な異なるレベルでロールアップされる場合がある。２点間の個別のデータマッピングの高度に複雑なセットの形成を避けるために、合間のデータモデルが、システムがデータを複数次元の「キューブ」に合わせることを可能にする技術的解決策を提供するために、開発された。合間のデータモデルにより、データを、ユーザとは独立して効率的に利用することが可能になる（たとえば、ユーザインターフェースへの必要とされる出力、ドキュメントの必要とされる出力、モデリングエンジン１１によって必要とされるデータ入力など）。合間のデータモデルの開発は、会計上のアドバイスの提供に関連して、本明細書に記載される。当業者には理解されるように、開示の合間のデータモデルの開発は、他のアプリケーション（たとえば、会計上のデータのモデル化に関係しない）に関する処理時間を短縮するために適用可能である場合がある。合間のデータモデルの開発は、ここで、さらに詳細に記載される。
【００５１】
前述のように、データ取得及び準備エンジン３は、最初に、ユーザ５から、また、場合によっては、データベース２からも（たとえば、想定）、データを抽出する。データ取得及び準備エンジン３は、次いで、さらなるデータ（たとえば、シナリオモデルを生成するためのデータ）を、モデリングエンジン１１にデータを出力するための準備において、データベース２から抽出する。シナリオモデルは、モデリングエンジン１１の呼出しを可能にするために、データ取得及び準備エンジン３によって処理されるシナリオデータの様々な層を含んでいる。シナリオモデルは、プロファイル情報のスナップショット、シナリオの想定及びユーザが形成した目標、イベント、及び／または戦略に基づいている。いくつかの形態では、シナリオモデルは、スタースキーマモデルに類似している場合がある。シナリオモデルレスポンスのメインブロックには、ソース、関係者、戦略、目的、イベント、及び事実（たとえば、会計事実及び非会計上の事実）を含む場合がある。ソースは、会計情報に関する任意のデータを含む場合があり、また、シナリオモデルの次元を形成する場合がある。関係者には、協議中の関係者（たとえば、結婚したカップル）が含まれる場合があり、シナリオモデルのさらなる次元を形成する場合がある。戦略には、たとえば、ユーザの会計状況を変更する、アドバイザが規定したアクションのリストが含まれる場合があり、また、シナリオモデルのさらなる次元を形成する場合がある。目的には、モデル化されるシナリオの目的のリストが含まれる場合がある。イベントには、シナリオモデル内のイベントのリストが含まれる場合がある。会計事実には、シナリオモデルの前述の次元に関する会計情報（たとえば、関係者に捧げられている年俸金額）が含まれる場合がある。すべての会計事実には、シナリオモデルの勘定科目表の次元が含まれる場合がある。すべての会計事実には、この事実の元になっているシステムへの参照（たとえば、想定、プロファイル、または戦略）も含まれる場合がある。非会計上の事実には、「ドルではない」事実が含まれる場合がある。すべての非会計上の事実には、この事実の元になっているシステムへの参照（たとえば、想定、プロファイル、または戦略）が含まれる場合がある。
【００５２】
データ生成モジュールモジュール２３は、シナリオモデルを向上させ、合間のデータモデルを生成する。合間のデータモデルの生成により、開示の目標の達成可能性の可視表現を生成するために必要な処理時間が短縮される。生成されたシナリオモデルは、合間のデータモデルの生成における未加工の入力として使用される場合がある。必要なデータを下流の処理モジュール（たとえば、モデリングエンジン１１）に効率的に提供することを可能にするために、データ予測モジュール２３における各段階により、プロファイル、想定、目標、イベント、及びアクションデータがともに重ね合わせられる。「重ね合わせる（ｆｏｌｄ）」との用語は、ルールのセットに従ってデータを分類することによるデータの組合せを記載するために使用される（たとえば、ユーザプロファイルから得られたデータは、想定から得られたデータに対して優先される）。このステップにより、オリジナルの加工前のシナリオモデルデータを増大させる、合間のデータの新たに得られた複数の層が追加され、次いで、モデリングエンジン１１への入力データとして、またはドキュメント生成プロセスに対する入力データとして、ユーザインターフェースにマッピングすることができる。
【００５３】
重要なことは、下流の処理モジュールの各々（たとえば、モデリングエンジン１１）が、特定の入力データポイントに関する様々な要請を有する場合があることである。合間のデータモデルの生成により、下流の処理モジュールのデータポイントの要請とは無関係に、データポイントに効率的にアクセスすることが可能になる。たとえば、システムの要請に応じて、目標の記録の各々に関する予測をモデル化するために使用されるモデリングエンジン１１は、様々な入力データポイントの要請を有する場合がある。このため、合間のデータモデルにより、各データポイントが、様々な凝集レベルで示されること、及び、様々な加工前のシナリオモデルの構成要素の組合せによってコンパイルされることを可能にする、柔軟なデータモデルが提供される。合間のデータモデルは、下流のモジュールの入力データの要請とは無関係に、下流の処理モジュールによって効率的にアクセスされ得る、情報の層を含んでいる。データ生成モジュール２１は、参照として、シナリオモデル内に記憶された、最適なビュー、及び／またはロールアップ、及び／または評価値として、合成アーチファクトを生成し、様々な次元にわたる会計事実のロールアップを生成し、非会計上の事実を生成する場合がある。有利には、合間のデータモデルの生成により、処理効率が向上し、結果として、全体の処理時間が短縮される。たとえば、いくつかのシナリオに適用される場合があるルールは、あらかじめ実施され、それにより、下流の処理が、特定の消費のニーズ（たとえば、モデリングリクエストの生成）に限定される場合があるようになっている。このことは、シナリオモデル内の層（通常は、プロファイルまたはアドバイス戦略の層）に対する変更が行われる毎に、合間のデータモデルを再計算しなければいけないことから、重要なパフォーマンスの考慮事項であり、このため、この中間構造なしでは、一般的なロジックが実行され、データ構造が複数回再構築されることから、これら規則的な、ユーザが対面する変化の影響により、パフォーマンスの問題をふたたび発生させることになる。
【００５４】
適切である場合は、取得されたアーチファクトを生成することには、シナリオモデルにおける想定に基づき、アドバイス手数料のソース及び会計事実を生成することが含まれる場合がある。様々な次元にわたる会計事実のロールアップの生成（たとえば、ソース、関係者、アカウントノードのチャータ）は、関係者に関するすべての投資の収入のロールアップ（複数可）、及び、家庭の投資の収入に関する追加のロールアップ（複数可）を生成することが含まれる場合がある。非会計上の事実の最適なビュー（またはロールアップ）の生成には、合間のデータモデルに伝播することになる値を判定するために、元のシステムに基づく優先度のルールを適用することが含まれる場合がある。たとえば、シナリオモデルが、プロファイルによって提供された利率と、想定によって提供された利率との両方を含む場合、プロファイルの値は、生成された最適なビューに使用される場合がある。参照としてシナリオモデルに記憶される評価値（たとえば、誘導物）には、会計モデルの値に対する「ポインタ」が含まれる場合がある。ポインタは、アクション及びイベントに見られる場合があるが、プロセス全体で使用される場合がある。
【００５５】
データ予測モジュール２３は、特定の合間のデータモデルに関し、目標の達成可能性と、決定論的予測の結果とを生成する。データ予測モジュール２３には、３つのブロック、すなわち、モデリングエンジン入力ジェネレータと、モデリングエンジン出力プロセッサと、モデリングエンジンサービスインターフェース（図２には示されていない）とが含まれる場合がある。モデリングエンジン入力ジェネレータは、合間のデータモデルにアクセスすることにより、モデリングエンジン１１のための入力データを生成する場合がある。いくつかの形態では、モデリングエンジン１１の正確さは、提供されるデータに依存する（たとえば、入力データは、正確に準備される必要がある）。このことは、一定のアドバイス戦略、及び、様々な他の計算をシミュレーションして、モデリングエンジンが、データを正確に処理することができることを確実にするために、たとえば勘定科目表における、特定のレベルへの数値上のフィールドの凝集、合成生成物の生成を含む場合がある。たとえば、モデリングエンジン入力ジェネレータは、合成（たとえば、ソース、会計事実、及び非会計上の事実）を生成する操作と、ビジネスのルールを使用する操作とを実施する場合がある。モデリングエンジン１１の入力のマッピングの前に生成され、合間のデータモデルに追加された合成は、合成と称される。たとえば、財産の目標が、財産目標入力ブロックにおいてモデリングエンジン１１にマッピングされる場合がある。モデリングエンジン１１は、次いで、モデリングエンジン１１によって生成された出力内に、資産及び抵当を生成する場合がある。入力要素におけるシンセティック入力と、通過の識別子とは、決定論的予測が正確な会計事実に関連するように、生成される場合がある。モデリングエンジン入力ジェネレータは、合間のデータモデルからモデリングエンジン入力データ（たとえば、ＸＭＬの形態）を生成するために、マッピングドキュメントに概説されたビジネスルールを使用する場合がある。ベースのリクエストが、生成され、次いで、確率論的かつ決定論的なリクエストにされる場合がある。
【００５６】
モデリングエンジン出力プロセッサは、モデリングエンジン１１の確率論的かつ決定論的な出力とともに、合間のデータモデルから予測モデルを生成する場合がある。データは、次いで、モデリングエンジン１１から戻され、オリジナルの入力に一致するように戻され、また、合間のデータモデルに追加されて、目標の達成可能性を判定するために使用される、新たな予測の層及び構成要素を形成する場合がある。いくつかの形態では、このプロセスにより、モデリングエンジン１１への入力データのためのベースとして使用されるＴ０データ（すなわち、最初のデータポイント）が、モデリングエンジン１１からの出力として受領されたＴ１−Ｔｎ（すなわち、後のデータポイント）予測データセットにアラインされることが確実になる。たとえば、モデリングエンジン出力プロセッサは、合成を生成し、決定論的出力を合間のデータモデルにマッピングし、予測されたデータのロールアップ（複数可）を実施する場合がある。
【００５７】
生成された合成（たとえば、ソース、会計事実、及び非会計上の事実）は、モデリングエンジン１１の出力のマッピングの前に、追加される場合がある。シンセティックは、モデリングエンジンが、合間のデータモデルに含まれていない勘定科目表ノード上で出力を生成する際に生成される場合がある。たとえば、個別の上位アカウントに関する寄与に係るデータは、モデリングエンジン１１に出力している場合があり、モデリングエンジンは、次いで、すべての上位アカウントにわたり、単一の金額にロールアップされた寄与を返す場合がある。適切な勘定科目表を伴う会計事実が、次いで、予測を受領するために形成される場合がある。合間のデータモデルへの、決定論的出力のマッピングは、モデリングエンジン１１の出力キーの規定に基づく場合がある。予測は、会計事実に対する値のアレイとして追加される場合がある。時間は、時間フィールドが存在する場合があるという事実に関わらず、常に合間のデータモデルの次元であるわけではない場合がある（すなわち、Ｔは、Ｔ０にあるままである場合がある）。予測されたデータのロールアップを実施することも、必要とされる場合がある。たとえば、いくつかのケースでは、予測は、次いでモデリングエンジン１１の出力で利用可能とされる、より大まかな勘定科目表の品目に配分される必要がある場合がある。合間のデータモデルに、モデル化された目標の達成可能性を付加することも、確率の百分位数と、不足分／リスクのパーセンテージと（両方の値は、目標／目的に関し、確率論的予測によって与えられる）から計算された目標の達成可能性として、必要とされる場合がある。
【００５８】
モデリングエンジン１１は、合間のデータモデルの最大のコンシューマである場合がある。したがって、データ予測モジュールは、モデリングエンジンへ、及びモデリングエンジンからの、整理サービス（ｍａｒｓｈａｌ  ｓｅｒｖｉｃｅ）の呼出しのためのモデリングエンジンサービスインターフェースを含む場合がある。インターフェースは、ベースとなる入力（たとえば、データ生成モジュール２１によって提供される）から、確率論的かつ決定論的なモデリングエンジン１１のリクエストを形成する場合がある。リクエストは、同時に発生する場合がある。予測リクエストの後に、モデリングエンジン１１への、予測抽出の呼出しが行われる場合がある。
【００５９】
キャッシュインターフェース２５は、ユーザとキャッシュとの相互作用を扱う場合がある。データ取得及び準備エンジン３の処理の応答時間が、いくつかの形態において、重要な技術的考慮事項であることを考慮すると、モデリングエンジン１１への不要な呼出しを低減させることにより、可能である場合は、処理の負荷を最小化することを確実にすることに寄与する。キャッシングメカニズムにより、同一の呼出しがすでにモデリングエンジン１１に対して行われている場合、システムは、完全なモデリングサイクルを実行するよりむしろ、以前の応答を再使用することができる。これにより、モデリングエンジンの負荷を低減させることと、処理サイクルの比較的時間を消費する部分を削減することとの、両方がされる。いくつかの形態では、シナリオモデルのアーチファクトは、シナリオモデルから生成されたハッシュキーの下で記憶される場合がある。いくつかの形態では、キャッシュインターフェースには、モデリングエンジン１１でのシミュレーションのために使用される経済予測が含まれる場合がある。
【００６０】
いくつかの形態では、システムは、入力データ、想定されたデータ、及び、モデリングエンジン１１の出力を記録するために記憶する、検査モジュール（図示せず）を含む場合がある。これにより、必要である場合は、モデル化されたデータに、後のデータで問い合わせることができる。
【００６１】
モデル化された予測は、モデリングエンジン１１から、データ表示エンジン１３に、データネットワーク７を介して通信される。データ表示エンジン１３は、目標の達成可能性の可視表現を準備するように構成されている。目標の達成可能性の可視表現は、ユーザの目標の各々の予測された達成可能性を知らせることを補助する可視要素である。このインジケータの目的は、設定された目標の達成可能性に関し、ユーザをガイドすることを補助すること、及び、トレードオフの決定を促すことである。インジケータは、よりよくトレードオフの決定を伝えるために、より多くを貯蓄する、または、予測されないコストを被るなど、ユーザのシナリオに対する変化の影響（たとえば、入力データが操作された場合）を動的に反映するようにも設計されている。目標の達成可能性の可視表現により、モデル化された予測の理解及び信用が向上する。詳細な実施形態では、可視表現は、図３に示すように、５つのバーの信号１００の形態である。
【００６２】
可視表現の判定は、設定された目標を達成する確率と、設定された目標が達成されなかった場合の潜在的な不足分とを処理することによって実施される。目標の確率及び不足分の、数値上の測定値を合わせることにより、目標の達成可能性の有用な表示が与えられる。図４は、目標の達成可能性の可視表現がどのように、確率３００（ｘ軸上に示されている）と、潜在的な不足分２００（ｙ軸上に示されている）とにマッピングされるかを示している。確率は、目標の達成のただ１つのインジケータであり、目標の達成可能性の見込みを提供する。このことは、暗示的に、リスクのインジケータでもある。たとえば、モデル化された予測が、設定された目標を達成する８０％の確率を提供した場合、その設定された目標を満たすことを失敗する可能性が２０％存在する。この測定値は、目標に基づくアドバイスのフレームワークには重要であるが、ユーザが、目標のターゲットを満たすことを失敗した場合、目標の不足分の潜在的な大きさに関する情報は提供しない。本出願人は、潜在的な不足分の情報の提供も重要であると判定し、ユーザが、可視表現に応じて、意味のある目標のトレードオフの決定を行うことを可能にしている。
【００６３】
たとえば、あるユーザが、計画退職から１０年であり、１００万ドルの積立の目標をターゲットとしている。そのターゲットに達するモデル化された確率は、８５％と判定され、その潜在的な不足分は、７％であるとモデル化されている。このことは、ユーザが、ユーザのターゲットには不足する、予測されたリターンの１５％において、ドル７０，０００だけ不足し得る。この不足分のリスクが、大きすぎると見なされた場合、ユーザは、リスクを緩和するステップを取ることができる。
【００６４】
詳細な実施形態では、目標の達成可能性の可視表現としての、５つのバーのシンボルが、ユーザに、より親しみやすい可視インジケータを提供する。この中で、可視表現が、強度の直感的意味を伝える。いくつかの形態では、可視表現は、別の形態（たとえば、５のスコアアウト、レッド／アンバー／グリーンの可視カテゴリ、及び、高／中／低のテキストカテゴリ）を取る場合がある。
【００６５】
可視インジケータが、５つのバーシンボルの形態である場合、５つのバーシンボルの各バーは、確率と潜在的な不足分との組合せを示している。このことは、ユーザのモデル化された目標の達成可能性が、示されているバーの数を変更することなく、向上または悪化され得る（すなわち、目標の達成可能性が次いで再モデル化されるように、入力データが操作された場合）ことを意味する。図５に示すように、これに関するユーザの推移のさらなるインジケータを提供するために、可視表現には、目標の達成可能性の信号４００の各々に、アップ４０１（たとえば、グリーン）、またはダウン４０３（たとえば、レッド）の矢印が含まれている。この矢印は、設定されたユーザの目標の各々に関し、特定のモデル化のアップデートが、モデル化された予測を向上させたか低減させたかを図示するために示されている場合がある。
【００６６】
少なくとも１つの実施形態では、下にあるデータが、グリッドを形成するために、インジケータにマッピングされる。グリッド５００は、図６に示されている。グリッドは、確率のレンジに従ってアサインされた複数のインジケータバー５０５とともに作成された、（ｘ軸上の）確率５０１のレンジを示している。バー５０５は、次いで、（ｙ軸上の）潜在的な不足分５０３のサイズに従って減点される。
【００６７】
不足分の、多くの異なる測定が存在する。１つの有用な測定は、５％から５０％のレベルでの、不足分の条件付きテイル期待値である。これは、確率論的にモデル化された不足分の結果の、下の５％から５０％の平均の測定であり、たとえば、１０００の内の、下の２００から５００のシミュレーションが、各ユーザ目標に関して平均化される。そのレンジ内に正の結果がある（すなわち、不足分がない）場合、０％の値が与えられる。別の有用な測定が、不足分のすべてのケースにわたる、平均の不足分である。これは、ターゲットとなる目標金額が達成されなかった場合の、すべての不足分を平均する測定である。５％から５０％のレベルの測定における不足分の条件付きテイル期待値は、ユーザの目標の、トレードオフの決定を行う際に有用である。５％から５０％のレベルでの、不足分の条件付きテイル期待値が平準化され、したがって、目標及びシナリオにわたってより比較可能なリスクが測定される。５％から５０％のレベルの測定における不足分の条件付きテイル期待値の測定により、不利益な将来の結果、または、目標の達成可能性のリスクの良好な通知も与えられる。
【００６８】
たとえば、同じ平均的な不足分を伴う２つの目標が、「テイル」シナリオにおける、実質的に異なる結果を有する場合がある。さらに、不足分に関する５％から５０％のレベルでの、不足分の条件付きテイル期待値を特に低減することを意図された行動は、平均の不足分の測定値を低減しない場合がある。この理由は、平均の不足分が、移動するターゲットのようなものであり、一方、５％から５０％のレベルの不足分での、条件付きテイル期待値の不足分が、結果の下の５％から５０％であるためである。詳細な実施形態では、目標の達成可能性（ＧＡ）は、以下のように計算される。
ＧＡ＝Ｐ×確率＋（１−Ｐ）×（１−不足分のパーセンテージ）
ここで、Ｐ＝２５％から７５％の間の数値である。
【００６９】
この重み付けのアプローチは、多数の、可能性のあるバンドの配置、及び、各ユーザ及びユーザの目標に適用される重み付けの数の多さを簡略化する方法である。換言すると、各ユーザの目標の、実際の、または「真の」重み付け、及びバンド配置は、主観的であり、各目標、ユーザの会計状況、及びリスクプロファイルの詳細に依存する、複雑なコンシューマ効用理論に基づいている。しかし、各ユーザの目標に関する重み付けとリスクプロファイルとの様々な組合せを識別することは、通常、実現可能ではない。
【００７０】
まとめると、確率、及び潜在的な不足分の、５つのバーの信号へのマッピングの調整は、以下を実施する。
・リッド及び関連する問題にわたる、確率及び不足分の一定ではない重み付けの除去。決まった重み付けにより、線形バンドが提供され、確率及び不足分がグリッドにわたってどのように重み付けされたかの主観的視野の組込みが最小になる結果になる。
・バーに対する、確率及び不足分の一定のレンジの適用。
・成可能性の位置が、向上されたか低減されたかを示すために、式が適用されることを可能にすること。この式は、目標の達成可能性の計算における向上または悪化を示す、アップ及びダウンの矢印を計算するためにも使用される場合がある。
【００７１】
図７ａ及び図７ｂは、５２歳、５３歳の、２人のユーザ、ＣｒａｉｇとＣｈｒｉｓｔｉｎｅとに関する定年後の目標に関する、目標の達成可能性の、準備された可視表現の実施例を示す図である。２人とも、雇用されており、６６歳と６５歳とで退職することを計画している。この２人の基本的目標は、３０年の間、毎年合わせて６５，０００ドルの退職年金で、望ましく退職することである。彼らには、次年に５，０００ドルの費用を伴う休暇を取ることと、８年間の彼らの抵当の支払いとの、２つの他の目標がある。図７ａに示す表は、彼らが退職に向けて貯蓄する間の、「ライフスタイル」の出費を低下させることによる、目標金額の変更と、資金レベルの上昇との影響を示している。
【００７２】
状況が経時的に変化することから、プロセスを定期的に確認する（すなわち、変化をモデル化するために立ち返る）場合、考慮すべき値が、ユーザのために追加され得る。ユーザの目標及び／または優先度は、経時的に変化する場合がある。アップデートにより、入力データが細かくチューニングされていようと、入力データがおおざっぱに変更されていようと、このデータをアップデートし、ふたたびモデル化することにより、状況の変化を調査し、必要であれば適切な行動を取る機会がユーザに与えられる。
【００７３】
一実施形態では、システムは、選択モジュール１９をも含んでいる。この実施形態は、ここで、図９を参照して説明されることになる。選択モジュール１９は、ユーザの入力データセットに基づき、モデリングエンジンによってモデル化されることになる戦略を除外するように構成されている。選択モジュール１９は、どのアドバイス戦略が各ユーザに適用されるかを判定するように構成されている。選択モジュール１９は、ユーザ入力データセットを使用したルールのセットを適用して、関係ない戦略を除外するようにフィルタリングし、ユーザのための「範囲内」に残っている戦略のリストを選択する。選択モジュール１９は、ユーザの目的（すなわち、目標）ではなく、ユーザデータセット（すなわち、プロファイル情報）に応じて、戦略を除外するように構成されている。この理由は、ユーザにとって適切である場合がある、潜在的に適用可能な戦略が、ユーザの目標の選択によって制限されるべきではないためである。たとえば、ユーザが、明示的に「債務がなくなる」目標を選択しない場合であっても、このことが、債務管理の戦略が採用されない結果となるべきではない。
【００７４】
詳細な実施形態では、適格性のルールは、２要素のルールであり、したがって、真か偽かのいずれかのみとすることができる。適格性のルールが達成されない場合、戦略は、選択モジュール１９によって除外される。たとえば、ユーザが配偶者を持たない場合、配偶者の寄与は、適用可能である戦略ではない。
【００７５】
少なくとも１つの実施形態では、選択モジュール１９は、アドバイス戦略が、特定のシナリオ（たとえば、ユーザに特有のシナリオ）に関して「適切である」状況を説明するために、ユーザのためのメッセージを生成するビジネスルールを含んでいる。適切性のルールは、ユーザに、ユーザデータセットに基づき、アドバイス戦略が適切であるかの判定を行うことを要求する。このことは、（たとえば、特定のユーザにとって）最適なアドバイス戦略をモデル化する（そして、場合によっては推奨する）ために、ユーザにさらなる堅実なガイダンスを提供するように確立された適格性のルールをフレームワーク上に構築する。
【００７６】
選択モジュール１９が、モデル化のための戦略のリストを提供するために、システムによって呼び出された場合、ユーザのプロファイルの入力データが使用される。ユーザのプロファイルの入力データには、適任のアドバイス戦略の最新のリストをリフレッシュするための、戦略選択モデルに関するアドバイスのモデル化の間の入力データへのあらゆるアップデートが含まれる。詳細な実施形態では、行動は、それ自体で構成されたか、あらかじめ構成されたものとしてセットアップされているかに関わらず、以下の情報で形成されている。
・体−行動は、特定の人に関連付けられることになるか、一緒に関連付けられることになる−このことは、行動の主体に限られ、必ずしも、下にある製品の主体ではない。
・動名−行動名は、モデル化されることになり、場合によってはユーザに推奨される特定の戦略を示すことになる。
・動の「特性」−その行動の詳細または特定の構成（たとえば、金額など）、及び、
・品−適用可能な戦略であり、このことは、ユーザプロファイル入力データによって提供される実際の製品であるか、一定のレベルのバランス（たとえば、スーパーファンド、収入など）を示す一般的な製品のタイプである場合がある。
【００７７】
ロジックは、選択モジュール１９とモデリングエンジン１１とが、プロセスにおいて、適切な順番で、適切な時間に呼び出されることを確実にするために必要とされる。たとえば、システムの変更ログにおいて、行動が作動する／作動しない場合に、選択モジュール１９が、モデリングエンジン１１を使用してモデル化を実行する前に、戦略のリストが依然として適正であることを確実にするために、呼び出される場合がある。たとえば、新たな住宅または住宅ローンを含む、それ自体で構成された行動が追加された場合、選択モジュール１９を実行することは、ユーザに関する、住宅または住宅ローンを伴う戦略を含むことになる。
【００７８】
モデリングエンジン１１を使用してモデル化し、選択モジュール１９のルールを正確に分析するために、もっとも低いレベルの特定の戦略が必要である。たとえば、メモリ４に記憶された戦略の既存のリストは、３つのレベルのきめ細かさを有するように再構築される場合がある。一実施形態では、戦略のリストは、２から５０の間の戦略を含む場合がある。範囲に含まれた戦略は、次いで、第３のレベルでのモデル化のために、モデリングエンジン１１に送信される場合がある。戦略の構造の実施例は、以下の表に提供される。
【００７９】
【表１】
2021502653.tif 000003
【００８０】
少なくとも１つの実施形態では、選択モジュール１９内に、複数のルール（たとえば、５から５０の間のルール）が存在する場合がある。これらルールは、特定の戦略に関する適格性を判定するために、個別に、または、互いに関して適用され得る。いくつかの戦略は、それらが常に利用可能になることから、ルールを必要としない。たとえば、「一括の貸付金の削減を行う」との戦略は、適格性を判定するために、「貸付の数」のルールを分析することを必要とするのみである。しかし、「住宅の持分のローンを考慮する」戦略は、適格であるものとするために、ユーザが、「自身の住宅」のルールと、「雇用ステータス」のルールとの両方をパスする必要がある場合がある。しかし、ユーザが、常に新たなローンを確立する能力を有する場合があることから、「新たなローンを確立する」戦略が、適格性を判定するためのルールを必要としない。
【００８１】
以下の表は、例示的ルールのサンプルと、分析される基準とを記載している。
【００８２】
【表２】
2021502653.tif 000004
【００８３】
図８は、ユーザの債務管理を補助するための、適切な戦略の選択のために適用可能である場合があるルールの実施例を示す図である。たとえば、ユーザデータが、ユーザが２つ以上の貸付７０１を有することを示す場合、選択モジュールは、モデル化のための「自身の貸付を再構築する」戦略７０３を選択する場合がある。選択モジュールが、適用可能なアドバイス戦略のリストをコンパイルした場合、戦略は、モデリングエンジンに通信されて、ユーザの会計的立場に対するこれら戦略の影響を分析することができる。少なくとも１つの実施形態では、これら戦略は、モデリングエンジンに、ユーザインターフェースを介して通信される場合がある。少なくとも１つの実施形態では、コンパイルされた戦略は、ユーザインターフェースに通信される場合がある（たとえば、ユーザは、戦略モジュールによって選択された戦略のリストを確認し、関心のある戦略を手作業で選択することができる場合がある）。この実施形態では、手作業で選択された戦略（または複数の戦略）が、次いで、モデリングエンジンに通信されて、ユーザの会計的立場に対する、選択された戦略の影響が分析される。
【００８４】
たとえば、モデリングエンジンは、１００より多くの投資戦略をモデル化するように構成されている場合がある。しかし、これら戦略は、すべてのユーザに適用可能ではない場合がある。したがって、ユーザの情報（たとえば、年齢）に応じて、戦略が、利用可能な戦略のリストから除外される場合がある（たとえば、高齢者の介護に関する戦略）。残りの戦略が、次いで、データネットワーク７を介し、ＡＰＩ９を介してモデリングエンジン１１に通信される。再度、ＡＰＩ９が、モデリングエンジン１１に至る手段を提供し、ここで、データ（ユーザのキャッシュフロー、資産、債務、及び選択された戦略）が合わせられる。選択モジュール１９は、生産性（たとえば、適用可能ではない戦略を手作業で除外することに比べて短縮された時間）、ユーザの支持（たとえば、適用されない戦略がなぜ表示されないかに関して困惑しにくい）、及び、アドバイザの支持を向上させる場合がある。
【００８５】
目標の達成可能性に関する可視表現の自動化された準備のための開示の方法の実施例が、ここで記載される。最初に、ユーザの会計状況の、いくつかの基本的なレベルの情報が、ユーザインターフェースを通してのオンラインのアンケートを介して取得される。ユーザの会計情報は、家庭のバランスシート（資産及び債務を伴う）、ならびに、キャッシュフローによって示される場合がある。顧客は、行動に関するプロファイリングをも引き受ける場合がある。行動に関するプロファイルは、ユーザの行動の、ユーザの目標と比較しての見識、ならびに、リスク及び損失の、ユーザの本質的な許容度を提供する場合がある。
【００８６】
システムは、最小レベルの情報が、ユーザの目標の容易さを分析するために取得することが必要とされていること、すなわち、継続するために、十分なプロファイル情報が提供されていることを実証する。基本的情報（ユーザデータ）が、あらゆる予測されたヒューリスティック情報（すなわち、さらなるデータ）を伴い、十分である場合、ベースラインの目標の達成可能性が、顧客情報を最初に、選択された目標、及び、ユーザから取得されたデータに基づき、適用可能なアドバイス戦略に通信することにより、システムによって生成される。この情報は、次いで、各目標に関する予測を生成するために、モデリングエンジンに供給される。目標の位置は、洗練された統計的モデリングの計算と、モデリングエンジン１１とインターフェースするアルゴリズムとを使用して計算される。ここで図１０を参照すると、本システムの例示的出力が、ユーザインターフェースに提供されたレポート９００の形態で示されている。レポートには、データ表示エンジン１３によって生成された目標の達成可能性の可視表現が含まれる。
【００８７】
出力スクリーンは、タイムライン９０３（ｘ軸上に示されている）に繋げられており、このことは、ユーザの経験を通しての、継続的な可視要素になる場合がある（たとえば、ユーザが後日、システムに戻った場合、ユーザは、最初に提供された可視表現にアクセスすることが可能である場合があり、このことも、動的にアップデートするように構成されている場合がある）。タイムライン９０３は、ユーザに、時間を示す軸に基づくすべての目標及びイベントを見る能力を与える。
【００８８】
選択された各目標は、タイムライン９０３にわたって表示される。この実施例では、目標は、編集されるか、廃棄されるか、タイムライン下に目標をドラッギングすることによって「待機」され得、「目標を追加する」ボタンをクリックすることにより、新たな目標が加えられる。各目標に関する詳細は、目標またはイベントをクリックすることによって見られ得る。この詳細には、詳細な説明、目標／資産の値、タイムフレーム（目標を達成する日付）、及び優先度（高、中、低）が含まれる。目標と同様に、イベントが、ユーザが決定するように、追加及び削除される場合があり、また、ラインの下にイベントをドラッギングすることにより、イベントを「待機」させる場合がある。
【００８９】
目標は、ユーザが将来達成することを願い、達成に向かって計画することを望む、念願のものである。イベントは、将来発生する場合があるか、発生しない場合があるものであり、目標の達成可能性に影響する。イベントは、負と正との両方であり得る。少なくとも１つの実施形態では、「イベント」は、タイムラインに加えられる場合がある。たとえば、ユーザのパートナーが２０２０年に死亡した場合、このことが、目標の達成可能性に何をもたらすか？一実施形態では、一時的に働くことができなくなること、賃金が変化すること、死亡すること、永続的に働くことができなくなること、家計支出が変化すること、及び、一時金を受領することの、６つのイベントが存在する。イベントは、ユーザに、将来発生する場合があるイベントを精査して、何らかの変更が必要であるかを判定するために、目標／プランへの影響を理解することを可能にする。たとえば、パートナーが生命保険なしで死亡した場合、目標の達成可能性は、大きく影響を受ける。したがって、パートナーのための生命保険の保証を精査するべきである。
【００９０】
少なくとも１つの実施形態では、イベントは、出力ドキュメント内に含まれていない。この理由は、イベントが仮定に基づくものであり、説明の目的のために使用された場合があるためである。イベントは、ユーザインターフェース上に、たとえば、際立つように暗い青のボックスで、目標とは別様に表示される場合がある。イベントは、モデリングエンジンにより、目標の達成可能性及びインターフェースに、動的に影響する場合がある。少なくとも１つの実施形態では、アップデートされた（たとえば、ユーザ、目標などの）データが受領されると、再モデル化が始動される場合がある。
【００９１】
ユーザインターフェースの出力には、目標の達成可能性の可視表現、ユーザの財務状況の想定及び債務不履行の事実のサブセットまたはフルセットが含まれる場合がある。これら入力は、データ取得及び準備エンジン３に供給され、ここで、これら入力が合わせられ、経済予測、立法上のルール、及びビジネスロジックとオーバーレイされる。出力が、次いで、ユーザインターフェースに送信される。この出力には、目標の達成可能性の可視表現が含まれる。ユーザインターフェース内では、事実及び想定が、データ取得及び準備エンジン３の再実行、及び、データ表示モジュールの再実行を始動するために、処理され得る。
【００９２】
システムは、特定のシナリオを実行するために使用される場合がある。シナリオのテストには、仮定に基づいた状況をユーザの状況に適用して、ユーザの会計状況への影響を見ることが伴われる。ストレステストとして知られる、極端なシナリオも、潜在的に損害を生じるイベント（たとえば、急死、予期しないコスト、永続的に働くことができない状態など）の影響を判断するために、分析され得る。
【００９３】
本システムは、ユーザが、目標の優先度を精査することをも可能にする。この優先度は、シナリオテスト段階で試験され得る。たとえば、ユーザは、中間の優先度の目標が、手が出せないものであると決定する場合がある。したがって、次のステップは、目標のデータをアップデートすることである。たとえば、ユーザは、高い優先度の目標に資金を供給することを選択する場合がある。このことは、投資戦略の選択、及び、他のアドバイスプロセスの構成要素を形成することから、有用な機能である。自動車を購入すること、または、大学の授業料を支払うことなど、すべての目標に関し、ユーザは、高、中、または低として、ユーザの目標の優先度をアサインすることが促される。ユーザの他の目標に対し、ランキングが形成され、これにより、ユーザが、プロセスのこのパートを有することを確実にしている。たとえば、ユーザは、「自分の娘の大学の授業料を５年以内に支払う」ことに関する高い優先度を有する場合があるが、「３年以内に自動車を買う」ことの関する低い優先度を有する場合がある。３年以内の自動車の購入を達成することの優先度は、５年以内に大学の支払いをすることの優先度に対して低い。
【００９４】
開示のシステムは、ユーザに、ユーザの望む生活を送ることの強い機会を与える。このプロセスは、より優れた会計上の結果を提供することができる。これに関し、成功の基準は、アドバイザによって規定されるような、調節、税金、及び、退職者恩給などの製品の管理体制の活用を通した財産の最大化よりむしろ、ユーザによって規定された目標の達成である。開示の方法論は、目標の達成可能性を焦点とし、受領される投資のリターンのレベル、または、市場指数のアウトパフォーマンスもしくはユーザの目標に基づくアドバイスプロセスのピアグループには注目しない。
【００９５】
開示のシステム及び方法論は、会計上のアドバイスを提供する方法について、基本的に異なるアプローチを提供する。このアプローチは、特定の目標をユーザが達成することを焦点とし、目標が、パフォーマンスが評価され、監視され、また通信方法までの全体の、システムとの最初の相互作用から、推奨されるアドバイスの解決策までの中心である。
【００９６】
発明の概要、詳細な説明、及び特許請求の範囲で使用される「モジュール」及び「エンジン」との用語は、プロセッサによって実行されることになる命令を含む、コードが記載されたソフトウェア（たとえば、ソフトウェア構成要素）の１つまたは複数のシークエンスに関するものである。いくつかの形態では、参照されるモジュールまたはエンジンには、参照される機能を達成するために必要な命令のすべてが含まれる。いくつかの形態では、モジュールは、オーバーラップし、ともに、参照される機能を達成する場合がある。いくつかの形態では、モジュールまたはエンジンは、一定の機能を達成するように構成された、モジュールまたはエンジンのさらなるサブカテゴリを含む場合がある。
【００９７】
この詳細な説明、及び、特許請求の範囲で使用される「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」との用語、及び、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」との用語の形態は、請求される本発明を、あらゆる変形または追加を除外するように制限するものではない。
【００９８】
本発明の変形形態及び向上形態が、当業者には容易に明らかとなるであろう。そのような変形形態及び向上形態は、本発明の範囲内にあることが意図されている。
【符号の説明】
【００９９】
１  システム
２  コンピュータ処理
３  データ取得及び準備エンジン
４  メモリリソース
５  ユーザシステム
７  データネットワーク
９  アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）
１１  モデリングエンジン
１３  データ表示エンジン
１９  選択モジュール
【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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【国際調査報告】
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