(57)【要約】【課題】顧客にとって容易にしかも効率的に自分の欲しい金融商品を選択できる、金融商品の提示システムなどを提供すること。【解決手段】金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定手段と、この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、この金融商品検索手段により検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示手段とを有する。【選択図】　図１
2004127261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、
特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、
この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、
この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定手段と、
この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、
この金融商品検索手段により検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示手段と、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示システム。
【請求項２】
金融商品の特性を複数の評価項目の整数値による点数により表わす特性点数化手段と、
特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、
この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に前記評価項目毎の点数を与えその集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、
この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品の平均値が最も近い整数値を決定する評価項目値決定手段と、
この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、
この金融商品検索手段により検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示手段と、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示システム。
【請求項３】
前記評価項目値決定手段により決定される評価項目の整数値は前記クライアント端末により変更可能に設定されて成ることを特徴とする請求項１又は２記載の金融商品提示システム。
【請求項４】
前記有意評価項目抽出手段は、各評価項目毎の点数の標準偏差の値が所定値以下であることにより有意評価項目を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１記載の金融商品提示システム。
【請求項５】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、
特定顧客及びこの顧客により特定されたグループに属する顧客により過去に購入された金融商品を各々検索する購入商品履歴検索手段と、
この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、
この金融商品検索手段により検索された金融商品を、ネットワークを介して前記特定顧客及び前記グループとに分けて提示する提示手段と、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示システム。
【請求項６】
前記提示手段は、前記特定顧客が指定した評価項目の点数を有する、前記グループの過去に購入された金融商品であることを特徴とする請求項５記載の金融商品提示システム。
【請求項７】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項８】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、
ネットワークを介して接続されたクライアント端末から特定の顧客により依頼され、その顧客の過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、
この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、
この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定手段と、
この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、
この金融商品検索手段により検索された金融商品を前記クライアント端末において提示するために前記クライアント端末に送信する該当商品情報送信手段と、を有して成ることを特徴とする金融商品提示システムのための金融商品検索サーバ。
【請求項９】
前記有意評価項目抽出手段は、
前記顧客により購入された金融商品の前記評価項目毎の点数を記憶する点数記憶回路と、
この点数記憶回路に記憶された前記評価項目毎の点数から各々の標準偏差を算出する演算回路と、
この演算回路により算出された各評価項目毎の標準偏差を記憶する標準偏差記憶回路と、
この標準偏差記憶回路により記憶された標準偏差を所定値と比較し前記標準偏差がこの所定値以下のとき対応する評価項目を有意評価項目と決定する比較回路と、
から成ることを特徴とする請求項８記載の金融商品提示システムのための金融商品検索サーバ。
【請求項１０】
特定の顧客によって取引により購入された金融商品をその取引時期と共に記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客によってインターネットのホームページに公開された金融商品の閲覧をその取引時期と共に記憶する閲覧商品記憶ステップと、
前記金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
クライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された取引回数を所定回数と比較する取引回数比較ステップと、
この取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数以上であると判断されたとき、前記購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出すると共に、前記取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数に達しないと判断されたとき、前記閲覧商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により閲覧された金融商品及び前記購入商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により購入された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品又は過去に購入及び閲覧した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１１】
各金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
前記金融商品の価格の変動を検知する商品価格変動検知ステップと、
特定の顧客によって取引により前記金融商品が購入されたとき前記商品価格変動検知ステップにより検知されたその金融商品の価格の変動に応じこの金融商品の安全性の評価項目の点数を修正して、その取引時期に金融商品が購入されたこと及びそのときの各評価項目を記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けて前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１２】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
特定のクライアント端末からネットワークを介して、顧客により個人属性の入力と共に金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品から、前記個人属性に応じた金融商品を削除する商品削除ステップと、
この商品削除ステップにより削除されなかった金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１３】
金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
前記金融商品の価格の変動の大小を検知する商品価格変動検知ステップと、
特定の顧客によって取引により購入された前記金融商品と、その取引時期と、前記商品価格変動検知ステップにより検知された価格の変動の大小とを記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を前記金融商品の価格の変動の大小の指定と共に受けて、前記顧客により指定された金融商品の価格の変動の大小のときの前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１４】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、
この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、
前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１５】
金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
特定のクライアント端末からネットワークを介して、顧客により個人属性の入力と共に金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品から、前記個人属性に応じた金融商品を削除する商品削除ステップと、
この商品削除ステップにより削除されなかった金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、
この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、
前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１６】
特定の顧客によって取引により購入された金融商品をその取引時期と共に記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客によってインターネットのホームページに公開された金融商品の閲覧をその取引時期と共に記憶する閲覧商品記憶ステップと、
前記金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
クライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された取引回数を所定回数と比較する取引回数比較ステップと、
この取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数以上であると判断されたとき、前記購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出すると共に、前記取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数に達しないと判断されたとき、前記閲覧商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により閲覧された金融商品及び前記購入商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により購入された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品又は過去に購入及び閲覧した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、
この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、
前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１７】
各金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
前記金融商品の価格の変動を検知する商品価格変動検知ステップと、
特定の顧客によって取引により前記金融商品が購入されたとき前記商品価格変動検知ステップにより検知されたその金融商品の価格の変動に応じこの金融商品の安全性の評価項目の点数を修正して、その取引時期に金融商品が購入されたこと及びそのときの各評価項目を記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けて前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、
この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、
前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１８】
金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、
前記金融商品の価格の変動の大小を検知する商品価格変動検知ステップと、
特定の顧客によって取引により購入された前記金融商品と、その取引時期と、前記商品価格変動検知ステップにより検知された価格の変動の大小とを記憶する購入商品記憶ステップと、
前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を前記金融商品の価格の変動の大小の指定と共に受けて、前記顧客により指定された金融商品の価格の変動の大小のときの前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、
この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、
この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、
この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、
この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、
この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、
前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、
を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法。
【請求項１９】
前記有意評価項目抽出ステップは、各評価項目毎の点数の標準偏差の値が所定値以下であることにより有意評価項目を抽出することを特徴とする請求項７、１０乃至１８のいずれか１記載の金融商品提示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顧客に適する金融商品を提供する金融商品提示システムなどに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネットの急激な普及により、ホームページにアクセスし、国債、社債、株式などの金融商品をインターネットによって購入する場合も多くなってきている。しかし、金融商品には非常に多くの種類があり、顧客にとってどの金融商品が自分の買いたい商品であるか、判断することは非常に困難な場合が多い。しかも、販売する金融商品を提示するホームページにはどのような顧客がアクセスするかわからないので、すべての顧客が便利に使うことができるよう万人向けに表示する必要があり、金融商品を買おうとする顧客から見ると、常に同じ画面が表示されることになって目的のページに達するまでに手数及び時間がかかる場合もあった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、インターネットで金融商品を購入する場合、従来、自分の欲しい商品を選択することが困難であり、しかも、ホームページ上でも購入するまでに手数および時間がかかるという問題があった。そこで本発明はこのような従来の問題点に鑑みてなされたもので、顧客にとって容易にしかも効率的に自分の欲しい金融商品を選択できる、金融商品の提示システムなどを提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定手段と、この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、この金融商品検索手段により検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示手段と、を有して成ることを特徴とする金融商品提示システムを提供する。
【０００５】
本発明の請求項２によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の整数値による点数により表わす特性点数化手段と、特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に前記評価項目毎の点数を与えその集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品の平均値が最も近い整数値を決定する評価項目値決定手段と、この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、この金融商品検索手段により検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示手段と、を有して成ることを特徴とする金融商品提示システムを提供する。
【０００６】
本発明の請求項５によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、特定顧客及びこの顧客により特定されたグループに属する顧客により過去に購入された金融商品を各々検索する購入商品履歴検索手段と、この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、この金融商品検索手段により検索された金融商品を、ネットワークを介して前記特定顧客及び前記グループとに分けて提示する提示手段と、を有して成ることを特徴とする金融商品提示システムを提供する。
【０００７】
本発明の請求項７によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【０００８】
本発明の請求項８によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化手段と、ネットワークを介して接続されたクライアント端末から特定の顧客により依頼され、その顧客の過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索手段と、この購入商品履歴検索手段により検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出手段と、この有意評価項目抽出手段により抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定手段と、この評価項目値決定手段により決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索手段と、この金融商品検索手段により検索された金融商品を前記クライアント端末において提示するために前記クライアント端末に送信する該当商品情報送信手段と、を有して成ることを特徴とする金融商品提示システムのための金融商品検索サーバを提供する。
【０００９】
本発明の請求項１０によれば、特定の顧客によって取引により購入された金融商品をその取引時期と共に記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客によってインターネットのホームページに公開された金融商品の閲覧をその取引時期と共に記憶する閲覧商品記憶ステップと、前記金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、クライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された取引回数を所定回数と比較する取引回数比較ステップと、この取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数以上であると判断されたとき、前記購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出すると共に、前記取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数に達しないと判断されたとき、前記閲覧商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により閲覧された金融商品及び前記購入商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により購入された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品又は過去に購入及び閲覧した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１０】
本発明の請求項１１によれば、各金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、前記金融商品の価格の変動を検知する商品価格変動検知ステップと、特定の顧客によって取引により前記金融商品が購入されたとき前記商品価格変動検知ステップにより検知されたその金融商品の価格の変動に応じこの金融商品の安全性の評価項目の点数を修正して、その取引時期に金融商品が購入されたこと及びそのときの各評価項目を記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けて前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１１】
本発明の請求項１２によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、特定のクライアント端末からネットワークを介して、顧客により個人属性の入力と共に金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品から、前記個人属性に応じた金融商品を削除する商品削除ステップと、この商品削除ステップにより削除されなかった金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１２】
本発明の請求項１３によれば、金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、前記金融商品の価格の変動の大小を検知する商品価格変動検知ステップと、特定の顧客によって取引により購入された前記金融商品と、その取引時期と、前記商品価格変動検知ステップにより検知された価格の変動の大小とを記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を前記金融商品の価格の変動の大小の指定と共に受けて、前記顧客により指定された金融商品の価格の変動の大小のときの前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１３】
本発明の請求項１４によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、特定のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１４】
本発明の請求項１５によれば、金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、特定のクライアント端末からネットワークを介して、顧客により個人属性の入力と共に金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客により過去に購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品から、前記個人属性に応じた金融商品を削除する商品削除ステップと、この商品削除ステップにより削除されなかった金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１５】
本発明の請求項１６によれば、特定の顧客によって取引により購入された金融商品をその取引時期と共に記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客によってインターネットのホームページに公開された金融商品の閲覧をその取引時期と共に記憶する閲覧商品記憶ステップと、前記金融商品の特性を複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、クライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けてこの顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された取引回数を所定回数と比較する取引回数比較ステップと、この取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数以上であると判断されたとき、前記購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出すると共に、前記取引回数比較ステップにより前記取引回数が前記所定回数に達しないと判断されたとき、前記閲覧商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により閲覧された金融商品及び前記購入商品記憶ステップにより記憶された前記顧客により購入された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品又は過去に購入及び閲覧した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１６】
本発明の請求項１７によれば、各金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、前記金融商品の価格の変動を検知する商品価格変動検知ステップと、特定の顧客によって取引により前記金融商品が購入されたとき前記商品価格変動検知ステップにより検知されたその金融商品の価格の変動に応じこの金融商品の安全性の評価項目の点数を修正して、その取引時期に金融商品が購入されたこと及びそのときの各評価項目を記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を受けて前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１７】
本発明の請求項１８によれば、金融商品の特性を、安全性を含む複数の評価項目の点数により表わす特性点数化ステップと、前記金融商品の価格の変動の大小を検知する商品価格変動検知ステップと、特定の顧客によって取引により購入された前記金融商品と、その取引時期と、前記商品価格変動検知ステップにより検知された価格の変動の大小とを記憶する購入商品記憶ステップと、前記顧客のクライアント端末からネットワークを介して金融商品の提示の依頼を前記金融商品の価格の変動の大小の指定と共に受けて、前記顧客により指定された金融商品の価格の変動の大小のときの前記顧客の過去の取引により購入された金融商品を検索する購入商品履歴検索ステップと、この購入商品履歴検索ステップにより検索された金融商品の各々に対応する前記評価項目毎の点数の集中度合に基づき顧客が重視する有意評価項目を抽出する有意評価項目抽出ステップと、この有意評価項目抽出ステップにより抽出された有意評価項目の、過去に購入した金融商品が最も多く取った整数値を決定する評価項目値決定ステップと、この評価項目値決定ステップにより決定された有意評価項目の値を有する金融商品を検索する金融商品検索ステップと、この金融商品検索ステップにより検索された金融商品の数を検知する商品数検知ステップと、この商品数検知ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にないとき、前記有意評価項目の評価項目値を増減し、あるいは有意評価項目を増減して前記金融商品検索ステップに送る有意評価項目増減ステップと、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品の数が所定範囲内にあるとき、前記金融商品検索ステップにより検知された金融商品を、前記ネットワークを介してクライアント端末に提示する提示ステップと、を有して成ることを特徴とする金融商品提示方法を提供する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。
【００１９】
図１に本発明の一実施形態の構成例を示す。同図において、このシステムは、インターネット１１に接続されたクライアント端末１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ・・・と、これらのクライアント端末からアクセスされる金融商品検索サーバ１３とから成る。クライアント端末１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ・・・は、有線又は無線によりインターネットに接続でき、金融商品検索サーバ１３にアクセスできるものならば、パソコン、ＰＤＡ、携帯端末、ＰＨＳなど、何であってもよい。
【００２０】
金融商品検索サーバ１３は、クライアント端末からの要求を受けて処理を行い結果をその要求をしたクライアント端末に送り返す入出力部１４と、顧客が取引により購入した金融商品の過去の履歴を記憶している顧客別購入商品データベース（ＤＢ）１５と、後述する各金融商品の評価項目毎の点数を記憶する商品評価項目点数ＤＢ１６と、評価項目の点数の種々の計算や顧客の指示によって金融商品の点数の修正処理を行う点数修正処理部１７と、指定された評価項目の点数を有する金融商品を検索する該当商品検索部１８と、検索された金融商品をクライアント端末で表示できるような形式に処理を行う表示処理部１９とを有し、通常、コンピュータから構成されている。
【００２１】
図１、図２及び各時点における画面例などを用いて、本発明のこの実施形態の処理の流れを説明する。例えば、無線ＬＡＮあるいは、直接、無線によりインターネットに接続できる、パソコンから成るクライアント端末１２ｄからこの金融商品の提示システムを利用するものとする。
【００２２】
顧客は、クライアント端末１２ｄを操作し、金融商品検索サーバ１３にアクセスして、図２には示していないが自己のＩＤ及びパスワードを入力することにより、通常のログインを行った後、ステップＳ２００で、金融商品表示のサービスを依頼する。このログイン及びサービスの依頼受けは入出力部１４を介してなされる。サービスの依頼を受けると、金融商品検索サーバ１３は、ステップＳ２０１において、顧客購入商品ＤＢ１５を検索することにより、依頼した顧客が、遡って所定期間内の過去に購入した金融商品、即ち過去の買い取引（買い注文）を検索する。
【００２３】
ところで、金融商品検索サーバ１３の商品評価項目点数ＤＢ１６では、予め各金融商品についてそれらの特性を複数の項目（ここでは評価項目という）に関して点数化し記憶されている。例えばこれらの評価項目を安全性、換金性、最低金額、満期、利回り及び販売額の６項目とし、図３に示すように点数化してある。
【００２４】
この場合、点数は１から５の５段階とし、各評価項目毎にその程度に応じて１から５の整数値を割り振っている。安全性の１は最も安全性が高いことを表わし、換金性の１は最も換金し易いことを表わし、最低金額の１は、非常に低い金額を預けることが可能なことを表わす。満期の１は満期までの期間が短いことを表わし、利回りの１は最も利回りが良いことを表わし、販売額の１は販売額が多いことを表す。
【００２５】
例えば、番号３１に示すＭＭＦ（マネー・マネージメント・ファンド）の場合に、安全性、換金性、最低金額、満期、利回り販売額の各点数は、１，１，１，２，１，３とすれば、安全であって換金し易くしかも満期までの期間が短いが、ある程度の金額が必要でありまた、利回りはそれほど高くないことを意味している。同様に番号３２に示すＭＲＦ（マネー・リザーブ・ファンド）では、上記評価項目の数値を例えば１，１，１，２，２，５とし、番号３３に示すＡ社社債では、１，２，２，３，１，２とする。同様に、全種類の金融商品についてそれらの特性を上記６評価項目について点数化しておき、これら全商品についても６項目の点数は、図１に示す金融商品検索サーバ１３内の商品評価項目点数ＤＢ１６に記憶されている。
【００２６】
商品評価項目ＤＢ１６に各金融商品に対応してこれらの評価項目のデータが記憶されている構成例を図１１に示す。この金融商品のデータベースでは、まずＰとその後に続く数字により金融商品の種別を示し、その後に各評価項目の点数が安全性（Ｖ１）、換金性（Ｖ２）、最低金額（Ｖ３）、満期（Ｖ４）、利回り（Ｖ５）及び販売額（Ｖ６）の順に並んでいる。金融商品のＭＭＦ、ＭＲＦ、Ａ社社債、・・の金融商品種別をＰ００１，Ｐ００２，Ｐ００３・・・とすると、例えば、ＭＲＦを意味するＰ００２の後に、６評価項目の点数Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５，Ｖ６が１，１，１，２，２，５と続く。他の金融商品についても同様であり、このように金融商品の種別毎に各評価項目の点数が直列に記憶されている。
【００２７】
勿論、図３に示すように、２次元的なメモリに各金融商品の種別に対応して上記評価項目の点数が記憶されるようにしてもよい。
【００２８】
そして、上記ステップＳ２０１では、例えば図４に示したように、依頼があった顧客の過去の取引により購入した金融商品を上述の６評価項目の点数で表わす。顧客の過去の取引は顧客購入商品ＤＢ１５に記憶されており、図１２に示すように当該顧客の顧客ＩＤを検知しそれに続く取引データ（購入商品の種類、取引年月日）を読み出すことにより、その顧客の過去の取引を検索することによりなされる。
【００２９】
図４では、番号４１に示すように取引１としてＭＭＦを購入しているので、その点数は図３に示したような点数が６つの各評価項目に入る。番号４２に示すように、取引２としてはＭＲＦを購入しているので、これについても図３の番号３２に示した点数が６評価項目に入れられる。番号４３の取引６についてはＡ社社債が購入されているので、図３の番号３３に示す点数が図４の取引６に示す欄に入れられる。
【００３０】
該当顧客が過去にどのような金融商品を購入したかは、金融商品検索サーバ１３内の顧客別購入商品ＤＢ１５を調べることによりなされる。顧客別購入商品ＤＢ１５には、例えば図１２に示すようにログインした顧客の顧客ＩＤ（ＩＤ０００２３）に対応してその顧客の購入商品の種類とその購入年月日が記憶されている。いまＩＤ０００２３の顧客ＩＤを有する顧客の過去の所定期間内になされた買い取引が８回あることが判明し、商品評価項目点数ＤＢ１６を参照して調べた結果、それらの金融商品に対する点数が、図４に示すようになったとする。
【００３１】
次のステップＳ２０３において、図４に示した６評価項目の各々について、その平均、分散及び標準偏差を算出する。この演算は、点数修正処理部１７内において行なわれる。
【００３２】
ステップＳ２０３及びステップＳ２０４においてなされる有意評価項目の決定までの回路構成例を図１３に示す。有意評価項目決定回路１３０１は、顧客の過去の所定期間内の買い取引の各評価項目の点数が記憶される点数記憶回路１３０２と、点数記憶回路１３０２に記憶された点数を用いて標準偏差を算出する演算回路１３０３と、演算回路１３０３で算出された各評価項目の標準偏差を記憶する標準偏差記憶回路１３０４と、この標準偏差記憶回路１３０４に記憶された標準偏差を所定値と比較する比較回路１３０５とから成る。
【００３３】
実際の演算は、コンピュータ内の汎用の記憶回路演算回路、及び比較器などを用いて行なわれることが多く本発明でもそのようになされてよいが、説明を理解しやすくするためにここでは、各機能を有する回路として示してある。
【００３４】
演算回路１３０３では、点数記憶回路１３０２に記憶されている各評価項目毎に、平均値（Ａ）を算出し、次に分散（σ２）を算出し次に標準偏差（σ）を算出し、演算結果が標準偏差記憶回路１３０４に出力される。図４に示した買い取引がなされたならば各評価項目毎の平均値、分散、標準偏差は図５に示したようになり、これらの標準偏差の値が標準偏差記憶回路１３０４に記憶される。
【００３５】
次のステップＳ２０４において、図１３に示す比較回路１３０５では、各評価項目の標準偏差が所定値以下であるかを調べることにより、金融商品選択時の有意評価項目を抽出する。即ち標準偏差σは平均からのばらつきであり、この値が低い程ばらつきが少ないこと、即ち顧客がその評価項目を基準にして金融商品の選択を行っていると考えることができる。
【００３６】
そこで、例えば標準偏差σが０．７５以下の評価項目を調べると、安全性の項目が０．３３０７、換金性が０．５０００でありこの基準を満たすことになる。このように、顧客が金融商品の選択に際して基準として用いているとみられる評価項目をここでは、有意評価項目と称する。
【００３７】
ステップＳ２０５で当該有意評価項目の平均値に最も近い整数をその評価項目の値とする。いまの場合、安全性及び換金性の項目が有意評価項目であり、これら項目の平均値は１．１２５０及び１．５０００であるから、安全性の項目の値は１とし、換金性については１と２の中間値であるから１又は２とする。この結果は、金融商品検索サーバ１３からインターネット１１を介してクライアント端末１２ｄに送られ、この端末の画面上に例えば図６に示すように表示される。図６において、上記６つの評価項目が１から５の目盛りと共に表示され、各項目の下のボックス６１のチェックはそれらが有意評価項目であることを示す。そして、つまみボタン６３は安全性が１であることを示し、つまみボタン６４，６５は換金性が１又は２であることを示している。
【００３８】
次のステップＳ２０６では、上記のようにして求められた有意評価項目の値、即ち安全性が１、換金性が１又は２の値を顧客が変更するかを判断する。顧客は図６に示したつまみボタン６３，６４，６５を変更したい数値のところでクリックすることにより、有意評価項目の値を変更できる。各項目の下のボックスにチェックを入れることにより、別の項目を有意の評価項目にし、その評価項目の１〜５の数値の何れかをクリックすることにより、有意評価項目を追加・減少させたり、変更したりすることができる。顧客によるこの評価項目の点数の修正の指示は、クライアント端末１２ｄからインターネットを介して金融商品検索サーバ１３の点数修正処理部１７に対してなされる。
【００３９】
有意評価項目の値が複数のものをリストアップするようにすることもできる。即ち上記の場合で安全性が１又は２の金融商品に広げれば、提示される金融商品を増やすことができる。
【００４０】
ステップＳ２０６において顧客が有意評価項目を変更する場合にはステップＳ２０７に移り、上述のように有意評価項目を変更し、有意評価項目を変更しないならばそのままとし、決めたならば決定ボタン６７をクリックする。これにより、有意評価項目及びそれらの値の情報がインターネット１１を介して金融商品検索サーバ１３に送られる。そして、ステップＳ２０８に移り、金融商品検索部１３内の該当商品検索部１８において、有意評価項目が上記数値の金融商品があるか、調べられる。上述の場合、顧客により有意評価項目が変更されないならば、有意評価項目の安全性が１で、換金性が１又は２の金融商品が検索される。この検索は、商品評価項目点数ＤＢ１６に問い合わせてなされ、図１１に示す安全性Ｖ１と換金性Ｖ２のデータが各々１、１又は２の金融商品を探すことによりなされる。該当商品があった場合には、ステップＳ２０９に移り、例えば図７に示すようにその結果が表示され、サービスが終了する。
【００４１】
一方、有意評価項目が上記のようにして指定した金融商品がなかった場合には、ステップＳ２１０で、該当金融商品がなかった旨をクライアント端末１２ｄの画面上で表示し、ステップＳ２０６に戻る。このとき、その有意評価項目及びそれらの項目の値を記憶させ、後日その条件を満たす金融商品がでてきたら、顧客のクライアント端末に電子メールなどで知らせてもらうようにすることもできる。
【００４２】
該当金融商品があった場合の画面例を示す図７は、顧客が有意評価項目及びその値を変更しなかった場合であり、したがって、安全性が１であってしかも換金性が１又は２である金融商品を検索した結果が表示される。この条件を満たす商品は、投資信託ファンドで、ＭＲＦ、ＭＭＦ、公社債投信が該当し、債券では、米国ゼロクーポン債、米国国債、第１９回５年中期国債が該当することを示している。ＭＲＦ，ＭＭＦ，公社債投信の右端に各々対応して設けられている商品概要ボタン７１，７２，７３は、これらをクリックすると対応する商品の概要説明が表示されることを示す。
【００４３】
上記実施形態において、有意評価項目を抽出するために標準偏差の値が０．７５以下としたが、勿論この値は変更可能でありまた、標準偏差以外の値を用いることも可能である。
【００４４】
本発明のこの実施形態によれば、顧客が過去の取引により購入した金融商品の傾向を調べ、有意な評価項目の値を取る金融商品を客観的かつ自動的にリストアップすることができると共に、金融商品の検索前に、有意評価項目あるいはその値を変更することによって顧客の好みも入れることができる利点がある。
【００４５】
ところで、上述の実施形態では、有意な評価項目につき所定値を取る金融商品をリストアップするようにした。しかし、有意評価項目が例えば２あるいは３と比較的少なく、それらの値がいろいろ異なる場合の金融商品を知りたい場合などには、例えば図８に示す如く、２次元的に該当金融商品を表示するようにすることもできる。
【００４６】
同図は、縦軸に安全性をまた横軸に換金性を取った場合であり、これらの評価項目の１〜５の値に対する金融商品を、該当ます目にカーソルを置くと、吹き出し８１により表示する。この場合は安全性が１で換金性が１の商品として、ＭＭＦやＭＲＦがあることを示している。更に、その該当するます目をクリックすることによって、有意評価項目が該当数値になる金融商品の詳細を表示することができる。このような表示方法によれば、有意評価項目が１〜５の場合について容易に該当商品を表示できる利点がある。
【００４７】
また、３つの有意評価項目を取る場合には、奥行きを３つ目の有意評価項目とすることにより、３次元的に表示することができ、この場合に仮想的な各立体を指定して評価項目の値を指定し、該当する金融商品を表示することができる。
【００４８】
また、該当金融商品の表示方法については、他にも種々の方法があり、これらの表示をクライアント端末の画面上に行うために、金融商品検索サーバ１３内の表示処理部１９で予め処理して、顧客が用いているクライアント端末に送られる。
【００４９】
顧客の過去の取引により購入した金融商品の傾向を知りたい場合には、例えば図９に示す方法を取ることができる。同図において横軸は顧客の過去の経時的な買い取引を示しており、縦軸はそれらの買い取引において購入した各金融商品の、例えば換金性についての点数を表わす。この場合、上述の図４に示す取引を行った場合の換金性の点数をグラフ化している。即ち図４の取引１、取引２及び取引６は図９の領域９１、９２、９３に対応する。このような表示の形態によれば、各評価項目について、顧客が重視している傾向を経時的な変化として知ることが可能である。このような表示のための処理も金融商品検索サーバ１３の表示処理部１９で行い、インターネット１１を介して顧客の使用しているクライアント端末に送りその端末の画面上で表示する。顧客の希望する表示形式などはそのクライアント端末からインターネット１１を介して、金融商品検索サーバ１３に送られ、この中の表示処理部１９で処理されてインターネットを介して再び当該顧客の使用するクライアント端末の画面上で表示されることになる。
【００５０】
また本発明では、購入する金融商品のある年代・性別の一般的な傾向を顧客が購入する際の参考として表示することもできる。図１０（ａ）は、上段の安全性、換金性、最低金額、満期、利回り、販売額を示し、これらの例えば安全性、及び換金性にチェックを入れることによって、注目する評価項目を選択し、その下に表示されている、年代欄の例えば領域１００２をクリックする。すると、４０才代の男性は安全性及び換金性がどのような金融商品を購入することが多いか、図１０（ｂ）に示すようにクライアント端末の画面上に表示させることができる。この場合、領域１００３がマークされた領域として表示されているので、安全性が２でしかも換金性が２の金融商品を購入することが多いことを示している。上記図１０（ａ）のように特定の年代・性別を指定したとき、それらの年代・性別が購入する金融商品を列挙して表示するようにすることもできる。
【００５１】
ところで、図１０（ａ）で示した上記実施形態では、安全性と換金性に、顧客がチェックを入れることにより表示したい評価項目を指定したが、標準偏差の小さい２項目を自動的に選択して図１０（ａ）に示すように表示することも可能である。更に顧客がサービスを求めるとき顧客の年令とか生年月日などの個人属性を予め入力させ、顧客の年代・性別が判明している場合にはそれに応じた年代・性別の領域を１００２に示すように表示させることも可能である。このようにすれば顧客の関心ある範囲内の金融商品を自動的に表示させることができる利点がある。
【００５２】
図１０（ａ）に示すように購入する金融商品の年代・性別を指定するだけでなく、指定できる領域を変更することにより種々のグループの人々が購入する金融商品の傾向を知ることが可能である。
【００５３】
ところで、上述の図２に基づいて説明した実施形態では、ステップＳ２０１に示すように、顧客の過去の取引履歴に基づいて有意評価項目を決定していた。証券会社のホームページでは金融商品を販売あるいは提示していることが多いが、これらの金融商品の閲覧回数を顧客毎に把握して、顧客が後日金融商品を購入したときに上記ホームページの金融商品の閲覧履歴に基づいて有意評価項目を決定することも可能である。
【００５４】
この場合には、図１の顧客別購入商品ＤＢと類似の顧客別購入商品ＤＢが設けられ、図２におけるフローチャートのステップＳ２０１では、顧客の過去の閲覧履歴を検索することになり、ステップＳ２０２ではそれらの各閲覧された金融商品の評価項目の点数に基づいて、標準偏差を算出することになる。この演算は図１３に示した有意評価項目決定回路１３０１と同じ回路を用いることができる。
【００５５】
更に、実際の取引回数が少ない顧客についてのみ、この閲覧履歴により有意評価項目を決定することもできる。次に、この種の本発明の他の実施形態について図面を用いて説明する。この場合の金融商品検索サーバ１４０１は例えば図１４に示すようになる。この図において、図１と同じ構成は同じ番号を用いて表す。顧客別購入商品ＤＢ１５と同様の顧客別閲覧商品ＤＢ１４０２が設けられる以外は、図１の構成と同じである。
【００５６】
各クライアント端末からインターネットに接続されている特定の証券会社のホームページにアクセスして各金融商品の閲覧が可能であり、この閲覧した顧客及びその顧客が閲覧した金融商品を検知でき、各顧客の閲覧履歴は上記顧客別閲覧商品ＤＢに記憶されるものとする。
【００５７】
この実施形態の動作は、図２に示したフローチャートにおけるステップＳ２０１までを、図１５に示すように置き換えることによりなされる。即ち、まずステップＳ１５０１では、顧客には、氏名、住所、性別、年齢、取引の経験年数など、自己の個人的な情報（個人属性）を入力してパスワードをもらい、次のステップＳ１５０２ではそのパスワードに基づいて、本発明による提示サービスを依頼する。
【００５８】
ステップＳ１５０３では、点数修正処理部１７で顧客別購入商品ＤＢ１５を調べ、その顧客の過去の所定期間、例えば２年間の取引、即ち購入した金融商品を検索する。そして、ステップＳ１５０４で当該顧客の取引回数が３回以上あったかを判定する。顧客の取引回数が２回以下であれば、点数修正処理部１７は、ステップＳ１５０５において、顧客別購入商品ＤＢ１４０２を調べて、その期間内において顧客がある証券会社のインターネットのホームページにアクセスして、閲覧した金融商品を検索する。この場合の結果は、閲覧及び２回以下の取引となる（ここでは取引がまったくなかったとし閲覧のみで説明する）が、例えば図４と同様な結果が得られる。
【００５９】
次のステップＳ１５０６では、各閲覧商品を評価項目毎に点数化する。後は図２のステップＳ２０３に移り上述の実施形態の場合と同様に、評価項目毎の平均、分散、標準偏差を算出する。
【００６０】
一方、図１５のステップＳ１５０４において、サービスを依頼した顧客の取引回数が３回以上であった場合には、ステップＳ１５０７で各取引商品を評価項目毎に点数化し、上記ステップＳ２０３に移り、上述の実施形態の場合と同様に、評価項目毎の平均、分散、標準偏差を算出する。
【００６１】
後は、図２で説明した実施形態の場合と同様にして、標準偏差から有意評価項目を求めて、顧客に適切な金融商品を提示する。
【００６２】
なお、この実施形態の説明で、取引回数が３回未満の場合にその顧客の閲覧した金融商品についても参考にしているが、取引回数が４以上あるいは２回以下の場合に閲覧金融商品を考慮するようにしてもよいことは勿論である。
【００６３】
本発明のこの実施形態によれば、適切な金融商品の提示を求める顧客が、取引回数が少ない、即ち金融商品の購入の経験が少ない場合にも、閲覧した関心のある金融商品に基づいて、その顧客に適切な金融商品を提示することができる利点がある。
【００６４】
ところで、各金融商品の評価項目を例示する図３から明らかなように、上述の実施形態では、各評価項目の点数は固定されていた。しかし、例えば株式や株式投資信託のように時期によって価格の変動がかなり大きくなる金融商品では、相場変動に応じて上記評価項目の、例えば安全性の点数を変えた方が適切な場合がある。本発明のこの種の実施形態について次に説明する。
【００６５】
この実施形態における金融商品検索サーバ１６０１の構成例は図１６に示すように、相場変動判定部１６０２を有し、他は図１に示した金融商品検索サーバ１３と同様である。
【００６６】
安全性の点数を変更するときのフローチャートを示す図１７及び図１８乃至図１９を用いてこの実施形態の動作を説明する。図２のステップＳ２０１での前提として、特定の金融商品の安全性の点数を相場変動に応じて変更する以外は、図２に示した動作と同じであるので、安全性の点数を変える点についてのみ述べる。
【００６７】
図１６に示す商品評価項目点数ＤＢ１６では、図３に示したように予め金融商品毎に各評価項目の点数を決めておく。例えば図１８に示すように、株式投資信託Ａ１８０１では、各評価項目の値がそれぞれ３，１，１，３，３，１とし、株式投資信託Ｂ１８０２では、それぞれ３，２，１，３，２，１であったとする。図１６に示すようにステップＳ１７０１において、相場変動判定部１６０２は、インターネットを介して金融商品検索サーバ１６０１の外部から株式、債券、為替、外国株式、外国債券などの相場情報を常時、受信する。
【００６８】
次のステップＳ１７０２で、安全性の変動する可能性のある金融商品、例えば株式投資信託（投信）を購入したか調べる。株式投信を顧客が購入した場合には、相場変動判定部１６０２は内蔵する比較回路（図示せず）により、ステップＳ１７０３において当該株式投信に類似した動きをする指標、例えば日経平均株価２２５種が、例えば１週間前の値に比して５％以上、上昇又は下降したかを判定する。
【００６９】
５％以上の変動が生じたときには次のステップＳ１７０４でその取引時の安全性を１増加させ、ステップＳ１７０５でその取引を顧客別購入商品ＤＢ１５に記録し、ステップＳ１７０１に戻って、再び相場情報を受信する。ステップＳ１７０２において、株式投信を購入しない場合、及びステップＳ１７０３で±５％以上の変動がなかった場合にもステップＳ１７０１に戻って相場情報を受信する。
【００７０】
例えば、当該顧客が２００１年１０月１４日に株式投信Ｂを購入し、そのときの相場変動が±５％以上あったとすると、図１９で番号１９０１に示すように、この取引１の株式投信Ｂの評価項目の安全性の項目の点数が３から４に変更される。また、同じ顧客が２００２年２月２５日に株式投信Ａを購入したが、この日の相場変動が±５％以上なかったとすると、図１９の番号１９０２に示すように、この取引２の株式投信Ａの安全性の評価項目の点数は３のままで変更されない。当該顧客が提示サービスを依頼したとき、ステップＳ２０１で図１９に示すような取引履歴が得られ、その後は図２のステップＳ２０２以下と同じようにして標準偏差を得て、有意評価項目を求めて顧客に適切な金融商品を提示する。
【００７１】
上記実施形態では株式投信の例について説明したが、これ以外のデリバティブを組み込んだ投資信託、外国債券、外国株式、外貨建て投資信託などのように、他の金融商品に比して変動が比較的大きくなる可能性のある金融商品について適用可能である。
【００７２】
なお、上記実施形態では、株式投信の取引があった場合で相場の変動を表す指標として日経平均株価２２５種を用いた場合について説明した。しかし、顧客が購入する金融商品が国債、社債などでは、国債先物価格（１０年物）が±１％以上変動した場合に、安全性を１増加させる。また、外国為替の場合には円・ドルレートが±３％以上変動する場合に、米国株式、米国株式投信、米国国債、米ドル建て社債、米ドル預金（米ドル建て金融商品）などの安全性を１増加させる。
【００７３】
また米国株式の場合には指標としてＮＹダウ工業株３０種が±５％以上変動した場合に米国株式、米国株式投信の安全性を１増加させる。更に米国債券の場合には米国債価格（１０年物）を指標として用い、その±１％以上変動があった場合に、米国国債、米ドル建て社債の安全性を１増加させるようにすることができる。
【００７４】
本発明のこの実施形態によれば、相場変動の影響を受けやすい金融商品について安全性について適切な点数を付けることができ、このような金融商品も含めて最も適切なものを顧客に提示することができる利点がある。
【００７５】
ところで、本発明の上述の実施形態では、客観的に顧客に適切な金融商品を顧客に提示している。しかし、顧客の年齢や取引経験に応じて提示する金融商品を限定した方が望ましい場合もある。次に説明する本発明の一実施形態はこのような場合に適するものである。
【００７６】
図２０にこの実施形態の一部フローチャートを示す。図２のステップＳ２０８で有意評価項目が当該整数値を有する商品があるか調べられるまでは、同様なステップによる。
【００７７】
図２のステップＳ２０８でそのような金融商品があった場合に、ステップＳ２００１において顧客の年令、取引経験年数などの属性を得る。このステップは図１５のステップＳ１５０１のように顧客がログインする前に、自分の属性を入力してパスワードを受けるようにしておけば、その後に個人属性を入力する必要はない。
【００７８】
次のステップＳ２００２では、顧客が例えば７０才未満かどうか判定し、７０才未満であれば、ステップＳ２００３で取引経験年数が３年以上か否か判定する。この判定は、図示していないが比較回路を用いて顧客の個人属性である年令と７０をあるいは取引経験年数と３を比較することにより容易に判定することができる。
【００７９】
ステップＳ２００３において顧客の取引経験年数が３年以上であれば、初めて、ステップＳ２００４において上記図２のステップＳ２０８にてリストアップされた金融商品を顧客に提示する。
【００８０】
一方、ステップＳ２００２において顧客が７０才以上であるか、あるいは取引経験年数が３年未満であれば、ステップＳ２００５で例えば評価項目の安全性が３以上の金融商品を削除し、安全性が２以下、即ち比較的安全な金融商品のみをステップＳ２００４で顧客に提示する。
【００８１】
なお、上記実施形態では年令を７０才、取引経験年数を３年で分けたがこれ以外の年令、取引経験年数で分けてもよい。またそのほか、顧客の預け入れ残高が把握できるならば、その残高に応じて安全性の低い金融商品の提示を制限するようにすることもできる。
【００８２】
本発明のこの実施形態によれば、顧客の個人属性に応じて提示する金融商品を制限できしたがって顧客としては、あまり適当でない安全性の低い金融商品を提示されることがなく安心して提示商品を考慮することができる利点がある。
【００８３】
ところで、顧客には相場の変動により、購入したい金融商品が変化する人もいる。即ち、相場が変動しているときには、危機感を感じて堅実な、安全性が高くその値が低い金融商品を望み、相場が比較的穏やかなときにはある程度リスクを冒しても即ち安全性が低くてもハイリスク・ハイリターン型の金融商品を買いたい人がいる。一方、相場が変動しているときにこそ危険を冒してもハイリスク・ハイリターン型の金融商品を求めたい人もいる。このように相場の変動によって提示を受けたい金融商品が異なることがある。このような場合に適する本発明の他の実施形態について次に説明する。
【００８４】
この実施形態では、各取引毎にそのときの相場の状況を相場動向値として、顧客購入商品ＤＢに記憶しておく。この場合の金融商品検索サーバとしては図１６に示すように相場変動判定部１６０２を有するものを用いる。図２１にこの実施形態において取引毎に相場動向値を記憶する動作のフローチャートを示す。いま株式投資信託（投信）を購入する場合について説明する。
【００８５】
相場判定部１６０２では、ステップＳ２１０１において、常時、外部から相場情報を受信する。次のステップＳ２１０２では顧客が金融商品を購入すること、即ち取引を行なったことを検知する。すると次のステップＳ２１０３で、相場変動判定部１６０２において、相場のある指標を一週間前のその指標の値と比較してその５％以上、上がったかあるいは５％以上下がったかどうかを判定する。いま取引１として株式投資信託を購入すると、ここで用いる指標として日経平均株価２２５種である。株式を購入する場合にも、この日経平均株価２２５種が好ましい。
【００８６】
この指標が前週比で±５％未満の変動であった場合には、ステップＳ２１０４に移って図２２の番号２２０１に示すように相場動向値として、相場安定日を意味する１をこの取引に対応させて顧客別購入商品ＤＢに記憶させる。その後再びステップＳ２１０１に戻って相場情報を受信する。顧客がステップＳ２１０２で再び金融商品を購入したとすると、次のステップＳ２１０３で、相場変動判定部１６０２において相場の変動率が前週比で±５％以上あったかどうか判定する。
【００８７】
この場合の取引２では、±５％以上の相場変動があったとすると、ステップＳ２１０３からステップＳ２１０５に移って図２２の番号２２０２に示すように、相場動向値を２に設定する。このように各取引に応じて相場動向値が、顧客別購入商品ＤＢ１５に記憶される。
【００８８】
次に、このように記憶された相場動向値に基づいて、顧客が自分の欲しい金融商品の提示を受ける場合について説明する。図２３にこの場合の動作を示した。まずステップＳ２３０１で自分の使っているクライアント端末から顧客がログインし、提示サービスを依頼する。すると、金融商品検索サーバ１６０１はその依頼をインターネットを介して受けて、相場安定日の取引履歴を見たいか、即ち相場が比較的落ち着いているときの取引履歴を知りたいかを該当クライアント端末に問い合わせる。
【００８９】
これに対して顧客から相場安定日の取引履歴を知りたい旨の回答を受けると、ステップＳ２３０２でこの回答を判断し、ステップＳ２３０３に移って、相場動向値が１の取引履歴を検索する。この結果が図２４（ａ）のようになる。即ち、図２２において過去の取引のうち相場動向値が１の取引は取引１，３，６のみであり、この結果が図２４（ａ）にリストアップされる。これ以降は図２のステップＳ２０２に示されるように、各取引の評価項目毎に点数化され、平均値、分散、標準偏差が算出され有意評価項目が判定されて顧客に適切な金融商品が提示される。
【００９０】
一方、顧客が相場変動日の取引履歴が知りたいと回答があった場合には、ステップＳ２３０２からステップＳ２３０４に移り、顧客別購入商品ＤＢ１５で相場動向値が２の取引が検索される。その結果は、図２４（ｂ）に示すように、図２２で相場動向値が２の取引即ち、取引２，４，５，７，８がリストアップされる。後は図２のステップＳ２０２において各取引の評価項目毎に点数化され、同様にして顧客に適切な金融商品が提示される。
【００９１】
ところで、図２により説明した実施形態では、ステップＳ２０８において有意評価項目が当該整数値を有する金融商品がなかった場合についてのみ有意評価項目の整数値を変えていた。しかし、提示される金融商品が何百と多かったり、１とか２などと非常に少ない場合には、比較して選択する自由度が少なくなってしまう。このような場合に適当な数の金融商品が提示されない場合に整数の異なるものをも加えて顧客に金融商品を提示するようにすることも可能である。次にこのような本発明の他の実施形態について説明する。
【００９２】
図２５に、この実施形態においてステップＳ２０５以降に続く一部の動作のフローチャートを示す。ステップＳ２０５において有意評価項目の整数値が決まったら、ステップＳ２５０１において有意評価項目がその整数値の金融商品を抽出する。
【００９３】
次にステップＳ２５０２において、抽出された金融商品の数が比較選択するに適当な数、例えば５以上１５以下であるか比較器（図示せず）で計数される。抽出金融商品の数がこの範囲内になければステップＳ２５０３においてその旨クライアント端末に送信し、顧客に、４以下の場合には追加してよい有意評価項目の点数、１６以上の場合には除いてよい有意評価項目、有意評価項目の点数が複数の場合には除いてよい点数を、顧客に入力してもらう。抽出された金融商品の数が５以上１５以下でなくてもそのままでよいならばその旨を顧客にクライアント端末から入力してもらう。この顧客が入力された情報は、顧客の使用しているクライアント端末からインターネットを介して金融商品検索サーバに送られる。
【００９４】
ステップＳ２５０４で顧客により有意評価項目の点数が追加するあるいは削除、有意評価項目自体を削除する入力がなされたか判定し、なされたならば再びステップＳ２５０１に戻り、再度該当商品を抽出する。一方、ステップＳ２５０４で顧客により有意評価項目の追加削除などがなされなかったら、次のステップＳ２５０５で顧客がそのままでよい旨の入力がクライアント端末からなされたら、ステップＳ２５０６に移り、抽出された金融商品を提示する。ステップＳ２５０５でそのままでよい旨の入力もなされなかった場合には、再びステップＳ２５０１に戻る。
【００９５】
ステップＳ２５０２で、抽出された金融商品の数が５以上１５以下と判定された場合、及び顧客から所定時間内に何の入力もなされなかった場合には、ステップＳ２５０６で抽出された金融商品を提示する。
【００９６】
この実施形態において提示される金融商品の数は、勿論、５以上１５以下にせず、他の範囲内とすることも可能である。本発明のこの実施形態は、最終的に顧客に提示する金融商品を増減するものであるから、図１５を用いて説明した実施形態、図１７を用いて説明した実施形態、図２０を用いて説明した実施形態、図２１を用いて説明した実施形態、図２３を用いて説明した実施形態にも適用できる。
【００９７】
本発明のこの実施形態によれば、顧客に提示される金融商品の数を比較対照できる程度にするものであるから、顧客にとって選択することが容易な金融商品提示方法などが得られる利点がある。
【００９８】
ところで、上述の実施形態では、評価項目として、安全性、換金性、最低金額、満期、利回り及び販売額の６項目を用いて金融商品の特性を表わす場合について説明した。しかし、本発明において評価項目はこれよりも多くしても少なくしてもよいし、他の項目を評価項目として採用してもよい。
【００９９】
なお、上述の実施形態では、顧客が金融商品の提示を依頼する端末とその結果である適切な金融商品を提示するクライアント端末が同じ場合で説明した。しかし、金融商品の提示を依頼するクライアント端末が携帯端末であって、その結果を提示するクライアント端末が通常のパソコンであってもよい。このようにすれば、金融商品の提示依頼は簡単な手続きで可能である一方、提示を受けた金融商品については、詳細なデータを表示し顧客は比較検討できる利点がある。このように依頼のためのクライアント端末と結果表示のクライアント端末を変えることができる。
【０１００】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、顧客にとって容易にしかも効率的に自分の欲しい金融商品を選択できる、金融商品提示方法やシステムなどを得ることができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の構成例を示す図。
【図２】本発明の一実施形態の処理の流れを説明するための図。
【図３】本発明の一実施形態における、各金融商品の評価項目に対する点数の例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態において過去の取引例及びそれらの点数の例を示す図。
【図５】図４の取引例における、各評価項目の平均値、分散、標準偏差の値を示す図。
【図６】本発明の一実施形態において、有意評価項目の値を変更できることを説明するための図。
【図７】本発明の一実施形態において、安全性１及び換金性が１又は２に該当する金融商品を表示した例を示す図。
【図８】本発明の他の実施形態において、安全性及び換金性が１の商品が現れることを説明するための図。
【図９】本発明の他の実施形態において、過去の各取引の金融商品の換金性の点数を経時的に表示する例を示す図。
【図１０】本発明の他の実施形態において、あるグループの購入した金融商品の傾向を表示する例を示す図。
【図１１】本発明の一実施形態において、評価項目の記憶の構成例を示す図。
【図１２】本発明の一実施形態において、購入商品の種別と購入日の記憶の構成例を示す図。
【図１３】本発明の一実施形態において、有意評価項目決定の構成例を示す図。
【図１４】本発明の他の実施形態における、金融商品検索サーバの構成例を示す図。
【図１５】本発明の他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【図１６】本発明の更に他の実施形態における、金融商品検索サーバの構成例を示す図。
【図１７】本発明の他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【図１８】本発明の他の実施形態における各評価項目の点数の例を示す図。
【図１９】本発明の他の実施形態において、安全性の点数を変える動作を説明するための図。
【図２０】本発明の更に他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【図２１】本発明の他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【図２２】本発明の他の実施形態において、取引時の相場動向値を記憶することを説明するための図。
【図２３】本発明の他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【図２４】本発明の他の実施形態において、取引時の相場動向値をも参照して検索することを説明するための図。
【図２５】本発明の更に他の実施形態の動作フローチャートの一部を示す図。
【符号の説明】
１１・・・インターネット、
１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ・・・クライアント端末、
１３，１４０１，１６０１・・・金融商品検索サーバ、
１４・・・入出力部、
１５・・・顧客別購入商品ＤＢ、
１６・・・商品評価項目点数ＤＢ、
１７・・・点数修正処理部、
１８・・・該当商品検索部、
１９・・・表示処理部、
１３０１・・・有意評価項目決定回路、
１３０２・・・点数記憶回路、
１３０３・・・演算回路、
１３０４・・・標準偏差記憶回路
１３０５・・・比較回路、
１４０２・・・顧客別閲覧商品ＤＢ、
１６０２・・・相場変動判定部。
【図１】
2004127261.tif 000003
【図２】
2004127261.tif 000004
【図３】
2004127261.tif 000005
【図４】
2004127261.tif 000006
【図５】
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【図６】
2004127261.tif 000008
【図７】
2004127261.tif 000009
【図８】
2004127261.tif 000010
【図９】
2004127261.tif 000011
【図１０】
2004127261.tif 000012
【図１１】
2004127261.tif 000013
【図１２】
2004127261.tif 000014
【図１３】
2004127261.tif 000015
【図１４】
2004127261.tif 000016
【図１５】
2004127261.tif 000017
【図１６】
2004127261.tif 000018
【図１７】
2004127261.tif 000019
【図１８】
2004127261.tif 000020
【図１９】
2004127261.tif 000021
【図２０】
2004127261.tif 000022
【図２１】
2004127261.tif 000023
【図２２】
2004127261.tif 000024
【図２３】
2004127261.tif 000025
【図２４】
2004127261.tif 000026
【図２５】
2004127261.tif 000027