(57)【要約】【課題】  危険予測確率に基づいてモデルスコア値を算出するリスク分析処理装置を提供する。【解決手段】  顧客の自宅、会社、携帯電話番号を電話番号履歴データベース４０から検索し、実在期間を判定しツリーノード危険率データベース４２から各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を算出するツリーノード算出手段４６と、電話番号履歴データベース４０から各電話番号の理由表示データを抽出するとともに、ツリーノード危険率データベース４２から被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、与信リスクおよび理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を算出する電話条件予測確率算出手段４８と、危険予測確率を入力してモデルスコア値を算出し、与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値を端末４４ａ乃至４４ｄへ出力するモデルスコア値算出手段５０と、を備える。【選択図】  図１
2008204313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の与信リスクを分析するリスク分析処理装置であって、
全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベースと、
過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベースと、
端末から入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として前記電話番号履歴データベースを検索し、各電話番号の実在期間を判定し前記ツリーノード危険率データベースから前記各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を算出するツリーノード算出手段と、
前記電話番号履歴データベースから前記自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、前記ツリーノード危険率データベースから前記被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を算出する電話条件予測確率算出手段と、
前記電話条件予測確率算出手段で算出された危険予測確率を入力してモデルスコア値を算出し、前記与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値を前記端末へ出力するモデルスコア値算出手段と、
を備えることを特徴とするリスク分析処理装置。
【請求項２】
前記ツリーノード算出手段は、前記端末から入力する新規または既存顧客の性別、生年月日、居住年数を含む属性情報をさらに受信し、前記各電話番号の実在期間の条件を満足するツリーノードの中から、前記属性情報の分岐条件をも満たす前記被分析ツリーノードの位置を算出する請求項１に記載のリスク分析処理装置。
【請求項３】
顧客の与信リスクを、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベースと、過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベースと、を用いて分析するリスク分析処理方法であって、
端末から入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として前記電話番号履歴データベースを検索し、各電話番号の実在期間を判定し前記ツリーノード危険率データベースから前記各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置をツリーノード算出手段により算出する第１の処理ステップと、
前記電話番号履歴データベースから前記自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、前記ツリーノード危険率データベースから前記被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を電話条件予測確率算出手段により算出する第２の処理ステップと、
前記電話条件予測確率算出手段で算出された危険予測確率をモデルスコア値算出手段へ入力してモデルスコア値を算出する第３の処理ステップと、
前記与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値をリスクスコアとして前記端末へ表示させる第４の処理ステップと、
を含むことを特徴とするリスク分析処理方法。
【請求項４】
前記第１の処理ステップは、前記端末から入力する新規または既存顧客の性別、生年月日、居住年数を含む属性情報をさらに受信し、前記各電話番号の実在期間の条件を満足するツリーノードの中から、前記属性情報の分岐条件をも満たす前記被分析ツリーノードの位置を算出する請求項３に記載のリスク分析処理方法。
【請求項５】
顧客の与信リスクを、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベースと、過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベースと、を用いてリスク分析する機能をサーバにより実現するリスク分析処理プログラムであって、
端末から入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として前記電話番号履歴データベースを検索し、各電話番号の実在期間を判定し前記ツリーノード危険率データベースから前記各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を中央処理装置により算出し、前記電話番号履歴データベースから前記自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、前記ツリーノード危険率データベースから前記被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を前記中央処理装置により算出し、前記危険予測確率を前記中央処理装置へ入力してモデルスコア値を算出し、前記与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値をリスクスコアとして前記端末へ表示させるリスク分析処理手段として、前記サーバを機能させることを特徴とするリスク分析処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、融資のリスク分析処理装置およびその方法ならびにプログラムに関し、より詳細には、新規または既存顧客に対する貸し倒れリスク分析を電話番号履歴データベースから顧客の電話番号を検索キーとして検索し、電話条件を入力したロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率に基づいてモデルスコアを算出するリスク分析処理装置およびその方法ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のクレジットカード会社は、新規顧客が提出した申込書の内容を基に、その顧客の社会的地位、年収、虚偽がないか等を判断するため、コンピュータによる自動スコアリングを使用していた。例えば、勤続年数が１年未満なら○点、勤続年数が１０年以上なら○○点と各項目について申し込み内容をスコアリングし、ある得点以上なら次の審査へ、そこまでは届かなくても、ある得点以上なら精査、それ以下であれば落ちるといったように判断していた。スコアリングの詳細は、カード会社によって異なり、各項目がどのくらい審査に影響しているのかは、各クレジットカード会社の営業秘密から決定し、貸し倒れリスクを未然に回避していた。
【０００３】
このような中で、本願の出願人は、金融機関において即時の融資決定をするため、種々のパラメータを取り込み、融資者と販社と被融資者との授受金額として返済条件やキャッシュバック額の算出を即時かつ自動的に行うことができる融資発行装置、融資発行方法、融資発行プログラムおよびこのプログラムが格納された記録媒体を提案している（特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３１８０７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、本願の出願人が提案した融資発行装置は、授受金額として返済条件やキャッシュバック額の算出に適応することができるが、従来の融資開始時の新規顧客や既存顧客の与信リスク審査、不正検知を分析する信用調査に適応させるためには一定の限界があった。
【０００６】
本発明は、この問題に対応してなされたものであり、新規または既存顧客に対する貸し倒れリスク分析を実行する際に、電話番号履歴データベースから顧客の電話番号を検索キーとして検索し、電話条件を入力したロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率に基づいてモデルスコア値を算出するリスク分析処理装置およびその方法ならびにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明のリスク分析処理装置は、例えば、図１に示すように、顧客の与信リスクを分析するリスク分析処理装置３８であって、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベース４０と、過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベース４２と、端末４４ａから入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として電話番号履歴データベース４０を検索し、各電話番号の実在期間を判定しツリーノード危険率データベース４２から各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を算出するツリーノード算出手段４６と、電話番号履歴データベース４０から自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、ツリーノード危険率データベース４２から被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を算出する電話条件予測確率算出手段４８と、電話条件予測確率算出手段４８で算出された危険予測確率を入力してモデルスコア値を算出し、与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値を端末４４ａへ出力するモデルスコア値算出手段５０と、を備える。
【０００８】
このように構成すると、顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を入力するだけで、ツリーノードの位置を算出し、ツリーノード危険率データベース４２から過去の金融取引情報に基づく電話番号履歴モデルと比較した貸し倒れリスクとしての与信リスクと、最新の電話番号情報の履歴を格納する電話番号履歴データベース４０から電話番号の実在期間および理由表示データを入力してロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率およびモデルスコア値を算出できるので、リスク分析処理装置を利用するユーザが優良顧客と危険顧客とを数値に基づいて与信審査をすることができる。
【発明の効果】
【０００９】
以上のように、新規または既存顧客に対する貸し倒れリスク分析を実行する際に、電話番号履歴データベースから顧客の電話番号を検索キーとして検索し、電話条件を入力したロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率に基づいてモデルスコアを算出するリスク分析処理装置およびその方法ならびにプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
[第１実施形態]
図１は、本発明の実施形態におけるリスク分析処理システムの概念図である。同図のリスク分析処理システムは、リスク分析処理装置３８としてのセンターサーバを用いて貸し倒れリスク分析処理を実現している。リスク分析処理装置３８にはツリーノード算出手段４６、電話条件予測確率算出手段４８、モデルスコア値算出手段５０が設けられ、またリスク分析処理装置３８は、電話番号履歴データベース４０、ツリーノード危険率データベース４２、リスクスコア格納装置５２とそれぞれ接続している。
【００１１】
また、電話番号履歴データベース４０、ツリーノード危険率データベース４２、リスクスコア格納装置５２は、磁気テープ記憶装置やハードディスクや光磁気ディスクを含む記憶装置により実現されている。
【００１２】
さらに、ツリーノード算出手段４６、電話条件予測確率算出手段４８、モデルスコア値算出手段５０は、それぞれ割当てられた処理機能を実行する中央処理装置ＣＰＵのプログラムによって実現されている。
【００１３】
リスク分析処理装置３８は、ローカルエリアネットワーク５６（以下、「ＬＡＮ５６」と略記する。）を介して複数のユーザ端末４４ａ、４４ｂに接続し与信情報の送受を実行する。同様に、リスク分析処理装置３８は、インターネット５８を介して遠隔地の第１支店のユーザ端末４４ｃや第２支店のユーザ端末４４ｄともＶＰＮ（Virtual Private Network）技術を利用して与信情報の送受を実行する。
【００１４】
また、ユーザ端末４４ａ、４４ｂ、４４ｃ、および４４ｄは、パーソナルコンピュータ本体、ディスプレイ、キーボード、マウスを含む入出力装置により実現される。
【００１５】
ここで、電話番号履歴データベース４０は、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する。
【００１６】
例えば、全国電話番号は、ＮＴＴが公開している市外局番、市内局番を基に約１６、７００局番の初期電話番号情報を予め作成し、全国の局番毎に加入者番号００００から９９９９の連続番号を追加した番号である。従って、事前に調査する全国の使用中、将来使用可能な電話番号（現在未使用の電話番号）の数は約１億６千７００万件であり、この結果、各調査期日に収集する電話番号情報の調査対象電話番号も同数である。また、ＰＨＳを含む携帯電話番号は総務省が公開している各携帯キャリアに割当てた局番号に加入者番号００００から９９９９の連続番号を追加した約９、５６０万件の番号であり、各調査期日に収集する電話番号情報の調査対象電話番号も同数である。
【００１７】
不図示の電話番号発信コンピュータ装置は、ＩＳＤＮ回線を用いて電話番号情報調査を連続運転モードで実施した場合、各調査対象電話番号は１ヶ月または２ヶ月に１回の調査期日に電話番号発信コンピュータ装置から発呼され、ＩＳＤＮ通信によりＮＴＴ交換機が知らせる理由表示を電話番号発信コンピュータ装置が自動収集し、電話番号履歴データベース４０を更新する。したがって、電話番号履歴データベース４０は、経時変化する電話番号の理由表示を蓄積するので最新の顧客電話番号情報を蓄積することができる。
【００１８】
ツリーノード危険率データベース４２は、与信リスクと非線形の関係を含めた項目の組合せで評価した与信リスクをツリーセグメント毎に優良率および危険率として蓄積している。例えば、過去の顧客との金融取引データの特性に合わせて自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の実在期間を過去の電話番号履歴データベースから抽出するとともに、顧客の性別、年齢、居住年数を含む過去の属性情報をも抽出し、与信リスクの各項目（各電話番号、属性情報）を組合せたツリー分析結果をパターン化して、高確率の与信リスクをツリーセグメント毎に蓄積する。
【００１９】
図２は、ツリー分析のブロック図である。図中左の第０段目のツリーノード８０は仮定の危険率「５０％」、仮定の優良率「５０％」の与信リスクを有するノードである。上述したリスクパターンのルールを選択することでツリーノード８０は、与信リスクの２つの条件分岐による第１段目のツリーノード８２を有する。ツリーノード８２は、それぞれ与信リスクの２つの条件分岐による第２段目のツリーノード８４を有する。ツリーノード８４は、それぞれ与信リスクの２つの条件分岐による第３段目のツリーノード８６を有する。
【００２０】
ただし、第２段目のツリーノード８４ａでは、与信リスクと非線形の関係を含めた項目の組合せにより、末端ノードとして評価し最終セグメントとして仮定の危険率８８が高リスク層の「９２％」である。この第２段目のツリーノード８４ａが最終セグメントに配置されるのはリスクパターンのルールを選択した結果である。
【００２１】
図中の第３段目のツリーノード８６に割当てられる最終セグメントの仮定の危険率８８は、最上部から最下部の順に「７０％」、「１５％」、「４３％」、低リスク層の「２％」、高リスク層の「８８%」、「６０％」に配置されている。
【００２２】
図３は、リスクランクテーブルの概念図である。リスクランクテーブルは、図２のツリー分析により得られた仮定の優良率および危険率に対して、ロジスティック回帰分析により算出したスコア値の順にランク付けした数値を記憶している。この数値は顧客が有する各リスク要因の全体的なバランスをモデルに反映させて上位から下位に分類するリスクランクテーブルに格納される。
【００２３】
例えば、貸し倒れのリスク要因を図２のツリー分析により絞り込み、過去の顧客データをロジスティック回帰分析による確率を算出し、この確率に基づいて「０」〜「１００」の範囲のスコア値を決定する。図３に示したリスクランクテーブルには、スコア値を上限から下限の間で７段階に分けてロジスティック回帰分析の結果を分類した危険予測の分析結果が記憶されている。
【００２４】
図中左に示すロジスティック回帰分析の結果は、スコア値のピークがランク「３」に位置する優良客分布と、スコア値のピークがランク「５」に位置する危険客分布とを有する。また、ランク「４」では優良客と危険客が混在している中間ランクである。
【００２５】
図中左の優良客分布に属する顧客はスコア値順にランク「１」〜「３」の範囲に分類し、危険客分布に属する顧客はスコア値順にランク「５」〜「７」の範囲に分類する。ランク「３」と「５」の間に存在するスコア値の顧客は中間ランクとしてランク「４」に分類し、このように上位から下位に分類されたスコア値を図中右のリスクランクスコアテーブルの７段階のランクに分けて記憶する。
【００２６】
本実施形態では、図示するように、ツリー分析によってリスクパターンを示すルールを選択し、リスク要因を絞り込んでからロジスティック回帰分析結果を得ているので、ランク「１」〜「３」は優良客の比率が大きく、ランク「５」〜「７」は危険客の比率が大きい与信リスクのハイブリドモデルを得ることができる。
【００２７】
図４は、電話ステータス履歴を示す図である。電話ステータス履歴は、調査電話番号に対応する調査期日の日時、ＩＳＤＮ回線から得た理由表示データが調査期日順に記憶されている。この電話ステータス履歴を用いて上述したツリー分析の条件が選択されている。
【００２８】
モデル分析に用いた過去の顧客データでは、金融取引開始の西暦２００３年６月３０日から最終または前回返済の西暦２００５年１０月１日までの期間に自宅電話番号の理由表示が１６回の遷移で変化を繰り返している。同図に示すように、金融取引開始時の理由表示は「実在」、金融取引開始前の理由表示「実在」の期間は１２ヶ月、取引開始後１年間で理由表示「都合取り外し」が少なくとも１回発生、取引開始後の調査期日５回以内で理由表示「都合取り外し」が少なくとも１回発生している。なお、取引開始前にも理由表示「都合取り外し」が発生しているので、ツリー分析の条件に追加するのが有利である。
【００２９】
この顧客データから、会社電話番号および携帯電話番号についても同様な電話ステータス履歴に基づくモデル分析結果を得ることができるので、与信リスクに用いるツリー分析の条件を種々選択することができる。
【００３０】
図５は、電話ステータス履歴を用いたツリー分析の結果を示す概念図である。ツリーノード危険率データベース４２には、モデルスコア値に影響を与えるツリー分析結果が格納されている。ツリー分析結果は、上位のツリーノードから分岐した２つのノードを備え、ツリー分析の条件により末端ノードが設定されている。例えば、図中上位部の４段目には、末端ノード１６、末端ノード１８、末端ノード２０、末端ノード２２、末端ノード２４、末端ノード２６、末端ノード２８、末端ノード３０の電話条件だけで分岐させるツリーノードが存在する。これら末端ノードおよび中間ノードにはロジスティック回帰分析による与信リスクに相当する優良率および危険率がツリー分析結果として記憶されている。
【００３１】
そして、ツリー分析結果の５段目以降の下位部には、電話条件および顧客属性条件を含む中間ノードおよび末端ノードが設定され、各ノードにはロジスティック回帰分析による与信リスクに相当する優良率および危険率がツリー分析結果として記憶されている。
【００３２】
なお、例示した末端ノードは合計１４１ノードであるが、本発明はこの末端ノード数に限定させずツリー分析の条件数を増減することで末端ノードの数も増減させることができる。
【００３３】
図６は、ツリー分析のノード分岐を示す図である。電話ステータス履歴からロジスティック回帰分析により与信リスクのモデルを生成し、どの特徴が有効かを組み合わせ的に探索する。例えば、有効な電話条件特徴を順次追加する前向き探索方法や、すべての電話条件特徴を含む特徴ベクトルから不要な特徴を削除する後向き探索方法を採用できる。
【００３４】
図中のノード０は、仮定の優良率および危険率が共に５０％のノードである。分岐条件は、例えば、電話条件の中から自宅、会社、携帯電話の何れか１つを選択し、実在期間Ｎを１年乃至２年から選択する。要は、電話ステータスの「実在」期間が長期であれば与信リスクが低下するという電話条件の特徴を抽出して適宜選択しノードを分岐させることができる。
【００３５】
ノード１は、仮定の優良率が４０％程度、仮定の危険率が５９％程度のノードである。分岐条件は、例えば、ノード０と同一の電話条件を選択し、実在期間Ｍを１年乃至２年から選択する。ノード２は、仮定の優良率が５２％程度、仮定の危険率が４７％程度のノードである。分岐条件は、ノード０と同一の電話条件を選択し、実在期間ＬをＭより長期の２年乃至３年から選択する。
【００３６】
図示するノード３は、仮定の優良率が３７％程度、仮定の危険率が６２％程度のノードである。ノード４は、仮定の優良率が４３％程度、仮定の危険率が５６％程度のノードである。ノード５は、仮定の優良率が４７％程度、仮定の危険率が５２％程度のノードである。ノード６は、仮定の優良率が５３％程度、仮定の危険率が４６％程度のノードである。
【００３７】
このようにノード０からノード６の仮定の優良率および危険率を設定することで、所定の電話条件に対してノード３が最も短期の実在期間に対応させ、ノード４がノード３より長期の実在期間に対応させ、ノード５がノード４より長期の実在期間に対応させ、ノード６が最長の実在期間に対応させことができる。
【００３８】
ノード７からノード１４への分岐条件は、ノード０と異なる電話条件を設定し、Ｌ年およびＮ年の実在期間に対応させることができる。図中の優良率および危険率は例示した数値であり、本発明を限定的に解釈するものではない。要は、自宅、会社の電話番号の実在期間が長期であれば優良率が増加し、携帯電話の有無やその実在期間が長期であれば優良率が増加するように特徴的要素を選択してロジスティック回帰分析結果に基づく仮定の優良率および危険率を各ノードに対応させて記憶すればよい。
【００３９】
図７は、本実施形態による危険率上位ノードを示す図である。図中に例示した危険率は、上位からノード１６、ノード１２３、ノード２０、ノード１３１、ノード１６７の順に５位までの危険率の高いノードを示している。したがって、審査対象顧客の電話条件および属性条件を入力し危険率の高いノードに該当する場合は、取引拒否または取引中止と判定することができる。
【００４０】
図中の各ノードには、図左からツリー分析結果の同一段における占有率を示すノード％、同様に同一段における危険率の占有率を示すＢ占有％、ロジスティック回帰分析により算出した危険率を示すＢ％、自宅電話番号の実在期間、（勤務先の）会社電話番号の実在期間、携帯電話の有無、携帯電話の実在期間、顧客の性別、顧客の年齢、顧客の居住年数がツリーノード危険率データベース４２に格納されている。
【００４１】
図８は、本実施形態による優良率上位ノードを示す図である。図中に例示した優良率の上位は、最上位のノード２４４からノード２１２、ノード２８０、ノード２３５、ノード２６３の順に５位までの優良率の高いノードを示している。したがって、審査対象顧客の電話条件および属性条件を入力し優良率の高いノードに該当する場合は、審査に合格したと判定することができる。
【００４２】
図中の各ノードには、図左からツリー分析結果の同一段における占有率を示すノード％、同様に同一段における優良率の占有率を示すＧ占有％、ロジスティック回帰分析により算出した優良率を示すＧ％、自宅電話番号の実在期間、（勤務先の）会社電話番号の実在期間、携帯電話の有無、携帯電話の実在期間、顧客の性別、顧客の年齢、顧客の居住年数がツリーノード危険率データベース４２に格納されている。
【００４３】
本実施形態では、例えば、統計学的に精度を高めるため、少なくとも数千件を超える顧客サンプルデータを用いて、ツリー分析結果を算出している。返済能力の高い顧客に絞り込むため顧客サンプルデータを１０段階のスコアランクに分類し、各スコアランクに属する顧客のモデル上の相対危険率を算出する。例えば、最下位の第１スコアランクでは１００％の相対危険率、第２スコアランクでは８４％の相対危険率、第３スコアランクでは７４％の相対危険率、第５スコアランクでは５５％の相対危険率、第６スコアランクでは４４％の相対危険率、第７スコアランクでは３６％の相対危険率、第８スコアランクでは２５％の相対危険率を算出することができる。
【００４４】
図９は、スコアランクと累積優良率および危険率との相関関係を示す図である。図中の四角折れ線グラフで示す累積優良率ＧＯＯＤは、第１スコアランクから第１０スコアランクに亘って上昇する。また、黒点折れ線グラフで示す累積危険率ＢＡＤは第１スコアランクから第１０スコアランクに亘って降下する。図中の一点鎖線で示す境界ラインは、第５スコアランクと第６スコアランクの間に位置し、累積優良率と累積危険率が均衡するミッドポイントを表している。
【００４５】
この境界ラインは、水平方向に移動すると累積優良率と累積危険率の判別の優先度が変化するので、ユーザは、スコアランクの数値を目視するだけで顧客の累積優良率と累積危険率を判別することができる。すなわち、融資の審査を厳しくする状況では、境界ラインを図中右方向へ移動させ審査の承認率を低下させることができ、同様に、融資の審査を緩和する状況では、境界ラインを図中左方向へ移動させ審査の承認率を上昇させることができる。
【００４６】
図１０は、第１実施形態のリスク分析処理装置の処理フローを示す図である。図１および図１０を参照してリスク分析処理装置３８の動作を説明する。リスク分析処理装置３８は、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベース４０と、過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベース４２とを設けている。
【００４７】
ツリーノード算出手段４６は、ツリーノードの算出ステップ６０（以下、ステップを「Ｓ」と略記する。）を実行し、例えば、端末４４ａ乃至端末４４ｄの何れか１つの端末から入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として電話番号履歴データベース４０を検索し、各電話番号の実在期間を判定しツリーノード危険率データベース４２から実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を算出する。
【００４８】
ここで、ツリーノード算出手段４６は、最新の調査期日により更新された電話番号履歴データベース４０を用いて被分析ツリーノードの位置を算出することが好ましい。すなわち、顧客によっては図４に示すように調査期日毎に電話番号の理由表示が変化するため、所定の期間毎に最新の理由表示データを取得して高精度のリスク分析結果を得ることができる。
【００４９】
また、ツリーノード算出手段４６は、図６に示す上段に位置するノードの分岐条件をツリーノード危険率データベース４２から読み出して、次段のノードへ分岐し、この分岐したノードの分岐条件をツリーノード危険率データベース４２から読み出して次段のノードへ分岐させ、最終的に末端ノードの位置に到達するまで各ノードでステップバイステップの分岐処理若しくは末端ノードの位置検出を実行する。
【００５０】
ただし、本発明は上述したステップバイステップの末端ノードの位置検出方法に限定されず、顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の実在期間を判定要素として末端ノードの位置または番号を１回の処理で算出することもできる。
【００５１】
引き続き、電話条件予測確率算出手段４８は、電話条件予測確率の算出Ｓ６１を実行し、電話番号履歴データベース４０から自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、ツリーノード危険率データベース４２から被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを図１１に示す式１へ入力しロジスティック回帰分析結果に基づく危険予測確率Ｐを算出する。
【００５２】
ここで、本実施形態のリスク分析処理装置３８において、審査対象の顧客の電話条件として、電話番号履歴データベース４０から検索し判定した自宅電話番号の実在期間を５．６年、会社電話番号の実在期間を５．７年、携帯電話番号の実在期間を４．０年の判定要素を用いて説明する。
【００５３】
ツリーノード算出手段４６は、判定要素に基づき末端ノードである被分析ツリーノードの位置または番号である「２７８」番を算出する。並行して、電話条件予測確率算出手段４８は、リスク分析処理装置３８の主記憶装置ＲＡＭ（不図示）へ図１１に示す式１および式２の計算式を予めロードしてから、被分析ツリーノード「２７８」番の与信リスクをツリーノード危険率データベース４２から読み出し、与信リスクのＧＢ率「０．６」を式１の「Ｂａｄ」に入力して計算を実行する。
【００５４】
この場合、式１のＸは１〜３の範囲の負の定数、Ｙは１〜８の範囲の正の定数、Ｚ１〜Ｚ３は１未満の正の定数であり、電話番号履歴データベース４０に蓄積された審査時から３年乃至５年以内の履歴検索結果に基づき、ａは自宅電話番号の欠番なしを示す「０」、ｂは自宅電話番号の都合取り外しなしを示す「０」、ｃは会社電話番号の欠番なしを示す「０」を式１へ入力する。なお、欠番および都合取り外しの発生を示す数値は「１」を適用する。
【００５５】
電話条件予測確率算出手段４８は、図１１に示す式１のデータ入力に基づき危険予測確率Ｐを「０．３７」として算出する。
【００５６】
引き続き、モデルスコア値算出手段５０は、モデルスコア値の算出Ｓ６２を実行し、電話条件予測確率算出手段４８で算出された危険予測確率Ｐの「０．３７」を図１１に示す（１―Ｐ）＊１００の式２へ入力してモデルスコア値を算出する。このモデルスコア値は「６２」である。さらに、モデルスコア値算出手段５０は、リスクスコア表示Ｓ６３を実行し、与信リスクの値「０．６」、危険予測確率Ｐの値「０．３７」、モデルスコア値「６２」を含む審査結果をＬＡＮ５６またはインターネット５８を介して審査情報を入力した端末４４ａ〜４４ｄの何れか１つの端末へ出力するとともに、図１に示したリスクスコア格納装置５２へも審査情報および審査結果を格納する。
【００５７】
このように、リスクスコア格納装置５２へ審査対象の顧客の最新の審査情報および審査結果を格納しているので、１年乃至２年の期間が経過した後に審査情報および審査結果と顧客の取引状況とを対比することで、ツリーノード危険率データベース４２を更新することもできる。
【００５８】
図１２は、端末に表示するリスクスコア表示の一形態を示す図である。端末４４ａ〜４４ｄの何れか１つの端末のディスプレイには、ＤｏｃＢｅｌｌ（登録商標）リスクスコアシステムの審査結果が表示されている。
【００５９】
図上段には、審査対象の顧客が属するノードＮｏ．「２７８」、ノードのＧＢ判別として「ＧＯＯＤ」の優良判別、ツリーノード２７８番の与信リスク、危険予測確率Ｐ、モデルスコア値、自宅電話番号の欠番の有無、自宅電話番号の都合取り外しの有無、会社電話番号の欠番の有無を示すリスクスコアが表示されている。
【００６０】
図中段には、審査対象の顧客の電話条件として、自宅判定が実在類似の「１」、自宅電話番号の実在年数、会社電話番号が実在類似の「１」、会社電話番号の実在年数、携帯電話としてその他判定が実在類似の「１」、携帯電話番号としてその他判定の実在期間を示す判定結果が表示されている。
【００６１】
図下段には、図左側に自宅電話番号、その電話番号ステータス（理由表示）、調査期日、移転先電話番号の有無、図中央に会社電話番号、その電話番号ステータス（理由表示）、調査期日、移転先電話番号の有無、図右側に携帯電話番号としてその他電話番号、その電話番号ステータス（理由表示）、調査期日、移転先電話番号の有無が、それぞれ表示されている。
【００６２】
また、ユーザは、画面左下の「入力画面へ」の位置へカーソルまたはポインタを移動させ、マウスでクリック操作することで、次の審査対象の顧客のデータを入力することができ、「メニュー画面へ」の位置へカーソルまたはポインタを移動させ、マウスでクリック操作することで、リスク分析処理装置３８の各パラメータを変更することもできる。
【００６３】
上記実施形態によれば、過去の顧客情報のモデルと審査対象の顧客の最新電話条件を数値化し特徴的要素をロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率Ｐとして算出してから、モデルスコアを得ることができるので、電話番号ステータスの組合せパターンを作り直して再びロジスティック回帰分析結果によって表わされた危険予測確率Ｐを算出するという試行錯誤に伴うユーザの作業負担を軽減することができる。
【００６４】
[第２実施形態]
上記第１実施形態では、顧客の最新電話条件を数値化し特徴的要素に基づいたロジスティック回帰分析結果を得てから危険予測確率Ｐを算出したが、本発明の一例を示したものであり、本発明はこれに限定されるべきではない。
【００６５】
例えば、図１に示すツリーノード算出手段４６は、端末４４ａ〜４４ｄの何れか１つの端末から入力する新規または既存顧客の性別、生年月日、居住年数を含む属性情報をさらに受信し、各電話番号の実在期間の条件を満足するツリーノードの中から、属性情報の分岐条件をも満たす被分析ツリーノードの位置をツリーノード危険率データベース４２から読み出して算出することもできる。
【００６６】
図５に示したツリー分析結果のノード１〜ノード３０までは、電話条件のみで被分析ツリーノードの位置または番号を算出したが、第２実施形態では、ノード３０より下段に位置するノードに電話番号条件に顧客の属性情報を加重して、各ノードの与信リスクの値を増減させることができる。
【００６７】
すなわち、電話条件だけでは与信リスクの値が低いが、顧客の居住年数が長期と判定されると与信リスクに属性情報を加重して改善することもできる。一方、顧客の性別が不明、所定の年齢に満たない、居住年数不足などの属性情報により電話条件の与信リスクより低下する場合もある。
【００６８】
第２実施形態では、図１２に示すリスクスコア表示の一形態に審査対象の顧客の性別、生年月日、居住年数を含む属性情報を表示することが望ましい。また、第２実施形態では、ツリーノード算出手段４６、電話条件予測確率算出手段４８、モデルスコア値算出手段５０を代替するリスク分析処理プログラムを用いてモデルスコア値を算出することができる。
【００６９】
第２実施形態では、顧客の与信リスクを、全国の固定電話番号および携帯電話番号に対してＩＳＤＮ回線を通じてオートダイヤルして得た電話番号利用状況を示す理由表示データを各電話番号に対応させて所定の調査期日毎に格納する電話番号履歴データベース４０と、過去の金融取引情報に基づき顧客の電話ステータスとリスクとの相関関係を優良率および危険率で集約した電話ステータス分析データを所定のツリーノードに対応つけて格納するツリーノード危険率データベース４２と、を用いてリスク分析する機能をセンターサーバにより実現するリスク分析処理プログラムを用いる。
【００７０】
そして、リスク分析処理プログラムは、端末４４ａ〜４４ｄの何れか１つの端末から入力する新規または既存顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として電話番号履歴データベース４０を検索し、各電話番号の実在期間を判定し中央処理装置により被分析ツリーノードの位置を算出し、電話番号履歴データベース４０から自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号の各理由表示データを抽出するとともに、ツリーノード危険率データベース４２から被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよび抽出した各理由表示データを入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率を中央処理装置により算出し、危険予測確率を中央処理装置へ入力してモデルスコア値を算出し、与信リスク、危険予測確率、モデルスコア値をリスクスコアとして端末へ表示させるリスク分析処理手段として、センターサーバを機能させることができる。
【００７１】
[第３実施形態]
図１３は、本発明の第３実施形態におけるリスク分析処理装置のブロック図である。同図のリスク分析処理装置３８は、ツリーノード第１算出手段４６ａ、ツリーノード第２算出手段４６ｂ、電話条件予測確率算出手段４８、モデルスコア値算出手段５０、ツリーノード危険率算出手段６８、および中央処理装置７０が設けられ、またリスク分析処理装置３８は、電話番号履歴データベース４０、ツリーノード危険率データベース４２、リスクスコア格納装置５２、電話ステータス分析データベース６６とそれぞれ接続している。なお、第１実施形態と重複する部材については同一または類似の符号を付して重複する説明を省略する。
【００７２】
ここで、電話ステータス分析データベース６６には、図４に示すモデル分析に用いる過去の顧客データが格納されている。また、ツリーノード危険率算出部６８は、電話ステータス分析データベース６６から顧客データを読み出して図５に示すツリー分析結果を算出し、その算出結果をツリーノード危険率データベース４２へ格納する。
【００７３】
図１４は、第３実施形態におけるリスク分析処理装置の処理フローを示す図である。図１３および図１４を参照してリスク分析処理装置３８の動作を説明する。
【００７４】
ツリーノード第１算出手段４６ａは、上段ツリーノードの算出Ｓ７２を実行し、例えば、図１に示す端末４４ａ乃至端末４４ｄの何れか１つの端末から入力する審査対象の顧客の自宅電話番号、会社電話番号、携帯電話番号を電話情報Ａとして受信し、それぞれの電話番号を調査対象番号として電話番号履歴データベース４０を検索し、各電話番号の実在期間を判定しツリーノード危険率データベース４２から各電話番号の実在期間に対応する被分析ツリーノードの位置を算出する。
【００７５】
次に、電話条件予測確率算出手段４８は、電話条件予測確率の算出Ｓ７３を実行し、ツリーノード第１算出手段４６ａから渡された被分析ツリーノードの位置を検索キーとして、ツリーノード危険率データベース４２から被分析ツリーノードの与信リスクを抽出し、この与信リスクおよびツリーノード第１算出手段４６ａから渡された各理由表示データを図１０に示す式１に入力しロジスティック回帰分析によって表わされた危険予測確率Ｐを算出する。
【００７６】
引き続き、中央処理装置７０は、被分析ツリーノードの位置がツリーノード危険率データベース４２に格納されたツリー分析結果の末端ノードか否か判定Ｓ７４を遂行する。判定結果が非（ＮＯ）の場合は処理を下段ツリーノードの算出Ｓ７５へ分岐させ、判定結果が是（ＹＥＳ）のときは処理をモデルスコア値の算出Ｓ７６へ分岐させる。
【００７７】
ツリーノード第２算出手段４６ｂは、例えば、図５に示すノード３０より下段に位置する下段ツリーノードの算出Ｓ７５を実行し、例えば、図１に示す端末４４ａ乃至端末４４ｄの何れか１つの端末から入力する審査対象の顧客の性別、生年月日、居住年数を含む属性情報を基本属性情報Ｂとして受信し、特徴的要素に基づいて電話条件予測確率算出手段４８から渡された危険予測確率Ｐを増減させる。
【００７８】
中央処理装置７０は、判定Ｓ７４の判定結果によって電話条件予測確率算出手段４８の危険予測確率Ｐ若しくはツリーノード第２算出手段４６ｂで増減された危険予測確率Ｐの何れか一方のデータを選択し、モデルスコア値算出手段５０へ入力する。
【００７９】
モデルスコア値算出手段５０は、モデルスコア値の算出Ｓ７６を実行し、電話条件予測確率算出手段４８で算出された危険予測確率Ｐまたはツリーノード第２算出手段４６ｂで増減された危険予測確率Ｐを図１１に示す（１―Ｐ）＊１００の式２へ入力してモデルスコア値を算出する。
【００８０】
最後に、モデルスコア値算出手段５０は、リスクスコア表示Ｓ７７を実行し、モデルスコア値を含む審査結果を電話情報Ａおよび基本属性情報Ｂを入力した端末４４ａ乃至４４ｄの何れか１つの端末へ出力するとともに、リスクスコア格納装置５２へ電話情報Ａおよび基本属性情報Ｂに関連付けて審査結果を格納する。
【００８１】
以上第３実施形態によれば、ツリーノードの第１および第２算出部４６ａ、４６ｂによりツリー分析結果の上段ツリーノードと下段ツリーノードを分離して被分析ツリーノードの位置を算出するので、例えば、電話情報Ａだけで審査する場合は処理ステップを簡略化することができ、審査の迅速化に寄与することができる。一方、審査を精査する場合は、顧客の基本属性情報Ｂを加重して慎重な審査結果を得ることができ、顧客層全体をカバーできる柔軟なリスク分析処理装置３８および処理方法を提供することができる。
【００８２】
このように、本発明の実施形態によれば、新規の借り入れ申し込みに対する承認率を返済能力の高い顧客に絞り込むこともでき、既存顧客の与信リスクの経時的変化も確認することができる。しかも、審査の適正化は安易な借り入れに一定の歯止めをかけるとともに、貸し倒れのリスクの少ない顧客の要求を満たすことができるという利点がある。
【００８３】
なお、本発明の実施形態に記載された、作用及び効果は、本発明から生じる最も好適な作用及び効果を列挙したに過ぎず、本発明による作用及び効果は、本発明の実施の形態に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】第１実施形態におけるリスク分析処理システムの概念図。
【図２】実施形態に用いるツリー分析のブロック図。
【図３】実施形態に用いるリスクランクテーブルの概念図。
【図４】実施形態に用いる電話ステータス履歴を示す図。
【図５】実施形態に用いるツリー分析の結果を示す概念図。
【図６】実施形態に用いるツリー分析のノード分岐を示す図。
【図７】実施形態に用いる危険率上位ノードを示す図。
【図８】実施形態に用いる優良率上位ノードを示す図。
【図９】実施形態によるスコアランクと累積優良率および危険率を示す図。
【図１０】第１実施形態のリスク分析処理装置の処理フローを示す図。
【図１１】実施形態に用いる危険予測確率Ｐおよびモデルスコア値を算出する計算式の例を示す図。
【図１２】実施形態に用いる端末に表示するリスクスコア表示の一形態を示す図。
【図１３】第３実施形態におけるリスク分析処理装置のブロック図。
【図１４】第３実施形態におけるリスク分析処理装置の処理フローを示す図。
【符号の説明】
【００８５】
３８  リスク分析処理装置
４０  電話番号履歴データベース
４２  ツリーノード危険率データベース
４６  ツリーノード算出手段
４８  電話条件予測確率算出手段
５０  モデルスコア値算出手段
【図１】
2008204313.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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