(57)【要約】【課題】貸付時等のリスクモデルに期間の概念を取り込むことで、収益ベースでの決定、管理を実現する。【解決手段】リスク管理サーバ３０は、データベース２０に格納された情報を読み出してリスクモデルに基づくリスク分析を行うリスク分析部３１と、このリスク分析部３１にて行われたリスク分析から、顧客の経過時間に応じた不良化率を得る期間分析部３４と、この期間分析部３４にて得られた不良化率に基づいて、顧客ごとに予想利益額を算出する将来期待利益算出部３５と、将来期待利益算出部３５により算出された将来期待利益からリスクモデルが下ブレした場合の下方リスクを算出する下方リスク算出部３７とを備え、ネットワークを介して審査結果を端末に出力している。【選択図】　　　　図２
2004078435.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースに格納された情報を読み出してリスクモデルに基づくリスク分析を行うリスク分析部と、
前記リスク分析部にて行われたリスク分析から、顧客の経過時間に応じた不良化率を得る期間分析部と、
前記期間分析部にて得られた前記不良化率に基づいて、顧客ごとに予想利益額を算出する将来期待利益算出部と
を含むリスク管理装置。
【請求項２】
前記リスク分析部は、新たな顧客に対する新規モデルまたは従前からの顧客に対する更新モデルを構築してリスク分析を行うことを特徴とする請求項１記載のリスク管理装置。
【請求項３】
前記期間分析部は、顧客がどのくらい生存するかという視点を加えて前記不良化率を得ることを特徴とする請求項１記載のリスク管理装置。
【請求項４】
前記将来期待利益算出部は、顧客別に想定される期間での期待利益を算出することを特徴とする請求項１記載のリスク管理装置。
【請求項５】
前記将来期待利益算出部は、顧客を所定のステータスに分け、顧客毎のリスク度に応じて当該ステータスの推移する割合を試算し、完済または貸倒れの可能性を示すステータス割合を顧客毎に出力することを特徴とする請求項１記載のリスク管理装置。
【請求項６】
前記将来期待利益算出部により算出された将来期待利益から、前記リスクモデルが下ブレした場合の下方リスクを算出する下方リスク算出部を更に備えたことを特徴とする請求項１記載のリスク管理装置。
【請求項７】
受付・顧客情報を入力する端末と、当該端末に対してネットワークを介して接続されると共に当該端末から入力された当該受付・顧客情報に基づいて顧客の審査結果を出力するリスク管理サーバとを備えたリスク管理システムであって、
入力された前記受付・顧客情報に基づき、所定のデータベースから得られた顧客情報を用いてリスク分析を行うリスク分析手段と、
前記リスク分析手段による前記リスク分析に基づき、リスクの違いによって異なる取引可能期間を用いて顧客の生存率を算出する生存率算出手段と、
前記生存率算出手段により算出された生存率に基づき、取引各月毎に顧客が倒れる確率である予想ブラック率を算出するブラック率算出手段と、
前記ブラック率算出手段により算出されたブラック率に基づき、顧客別に想定される期間での期待利益を算出する期待利益算出手段と
を含むリスク管理システム。
【請求項８】
前記リスク分析手段は、入力された前記受付・顧客情報に基づいて顧客をリスク毎にグループ分けし、当該グループ分けに基づいてリスク分析を行うことを特徴とする請求項７記載のリスク管理システム。
【請求項９】
前記期待利益算出手段により算出された期待利益に対し、下方リスクを盛り込んでリスクリターンを算出する下方リスク算出手段を更に含む請求項７記載のリスク管理システム。
【請求項１０】
貸付業務に際して定量的なリスクを把握するリスク管理方法であって、
メモリに格納された顧客の属性情報を読み出すステップと、
前記メモリから読み出された前記属性情報に基づいて、新たな顧客に対する新規モデルの構築または従前の顧客に対する更新モデルの構築を実行するステップと、
構築された前記新規モデルまたは前記更新モデルから、顧客の経過期間に応じた不良化率を算出するステップと、
算出された前記不良化率を用いて、顧客から将来的に得られる利益額を算出するステップと
を含むリスク管理方法。
【請求項１１】
前記新規モデルの構築または前記更新モデルの構築を実行するステップは、顧客をリスク毎にグループ分けしたツリー分析に基づき、当該ツリー分析の結果を１つの変数として、顧客が備える量的変数を評価して個別にスコアを付与するためのロジスティック回帰分析を実行することを特徴とする請求項１０記載のリスク管理方法。
【請求項１２】
前記不良化率を算出するステップは、時間の要素であるリスク経時変化パターンと水準の要素であるリスク水準とに基づいて生存率を算出し、算出された当該生存率から単月のブラック率を算出することを特徴とする請求項１０記載のリスク管理方法。
【請求項１３】
メモリに格納された顧客の属性情報を読み出すステップと、
前記メモリから読み出された前記属性情報に基づいて、経過期間に応じた顧客の倒れる率であるブラック率を算出するステップと、
算出された前記ブラック率に基づいて、利息から各種コストと損失を差し引いた額である期待利益を算出するステップと、
算出された前記期待利益について、完済または貸倒れまでの期間に渡って累積した将来期待利益を算出するステップと
を含む将来期待利益算出方法。
【請求項１４】
前記期待利益を算出するステップは、基準月に対して、前月と翌月との間にて推移する、完済または貸倒れの可能性を示すステータス割合を算出し、算出された当該ステータス割合から当該期待利益を算出することを特徴とする請求項１３記載の将来期待利益算出方法。
【請求項１５】
リスク管理を行うコンピュータに、
データベースに格納された情報を読み出す機能と、
読み出された前記情報に基づいてリスクモデルに基づくリスク分析を行う機能と、
実行されたリスク分析から、顧客の経過時間に応じた不良化率を算出する機能と、
算出された前記不良化率に基づいて、顧客ごとに予想利益額を算出する機能とを実現させるプログラム。
【請求項１６】
前記コンピュータに実現させる前記リスク分析を行う機能は、顧客をリスク毎にグループ分けするツリー分析を実行すると共に、当該ツリー分析の結果を１つの変数として、顧客が備える量的変数を評価して個別にスコアを付与するためのロジスティック回帰分析を実行することを特徴とする請求項１５記載のプログラム。
【請求項１７】
前記コンピュータに、
算出された前記予想利益額に対して、前記リスクモデルが下ブレした場合の下方リスクを算出する機能を更に実現させる請求項１５記載のプログラム。
【請求項１８】
リスク管理を行うコンピュータに、
メモリに格納された顧客の属性情報を読み出す機能と、
前記メモリから読み出された前記属性情報に基づいて、経過期間に応じた顧客の倒れる率であるブラック率を算出する機能と、
算出された前記ブラック率に基づいて、利息から各種コストと損失を差し引いた額である期待利益を算出する機能と、
算出された前記期待利益について、完済または貸倒れまでの期間に渡って累積した将来期待利益を算出する機能と
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、金融機関等にて用いられるリスク管理装置に係り、より詳しくは、期間ごとの期待収益を計算してリスク管理を行うリスク管理装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、失業者の増大や、家計収入の伸び悩み、多重債務問題といった社会変化に応じ、例えば貸付等、何らかの契約や取引を行う際に相手が信用できるか否か（即ち、契約や取引に必要な資力を持ち信頼できるか否か）について、事前に審査を行うための与信判断についても改革が急がれている。かかる改革の一つとして、昨今、コンピュータによるリスクマネージメントの開発強化が図られ、これに伴うビジネス・モデルの構築等も加速している。このコンピュータによるリスクマネージメントでは、例えば、信用リスクを統計分析に基づいて自動判定し、与信判断をする機能の集約化および与信プロセスの電子化が求められていると共に、信用リスク管理の強化が望まれている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、広く利用されている従来型のリスクモデルでは、顧客のリスクを定量化することを目的としており、与信対象者の与信時点でのリスク高低を判別することに終始していた。そのために、与信時点以外での顧客の特性を判断することができず、即ち、どの程度の期間にわたって取引関係が維持できるかという視点での判断を下すことができず、与信判断の柔軟性に欠けると共に、リスクモデルに基づく収益ベースでの決定管理を実現することが難しかった。
【０００４】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであって、その目的とするところは、リスクの高低だけではなく、いつまで与信を継続するかを決定付けることにある。
また他の目的は、将来期待利益を推計することで、与信判断をより柔軟に行うことにある。
更に他の目的は、リスクモデルに期間の概念を取り込むことで、収益ベースでの決定、管理を実現することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
かかる目的のもと、本発明は、顧客の属性、取引履歴に基づいて、リスク度および経過期間毎の生存確率を導出し、ここから将来期待利益を推計し、与信判断を行うリスク管理システム、リスク管理装置を提供している。これによって、従来、単にひとりひとりの顧客のリスク度合いを相対的に点数化する自動与信判断システムの域を出なかったものを、顧客の信用リスクを絶対的に計量化し、会社全体のリスク許容度、最低必要利益を考慮しながら収益ベースで与信判断が可能となる。更に、与信だけではなく、会社全体の総合的な信用リスク管理を実現することが可能となる。
【０００６】
即ち、本発明が適用されるリスク管理装置は、例えば、ネットワークを介して端末から分析要求を受信し、審査結果をネットワークを介して出力するリスク管理サーバ等からなり、データベースに格納された情報を読み出してリスクモデルに基づくリスク分析を行うリスク分析部と、このリスク分析部にて行われたリスク分析から、顧客の経過時間に応じた不良化率を得る期間分析部と、この期間分析部にて得られた不良化率に基づいて、顧客ごとに予想利益額を算出する将来期待利益算出部と、将来期待利益算出部により算出された将来期待利益からリスクモデルが下ブレした場合の下方リスクを算出する下方リスク算出部とを含んでいる。
【０００７】
ここで、このリスク分析部は、新たな顧客に対する新規モデルまたは従前からの顧客に対する更新モデルを構築してリスク分析を行うこと、また、期間分析部は、顧客がどのくらい生存するかという視点を加えて不良化率を得ることを特徴とすることができる。更に、将来期待利益算出部は、顧客別に想定される期間での期待利益を算出すること、または、顧客を所定のステータスに分け、顧客毎のリスク度に応じてステータスの推移する割合を試算し、完済または貸倒れの可能性を示すステータス割合を顧客毎に出力することを特徴とすることができる。
【０００８】
一方、本発明は、受付・顧客情報を入力する端末と、この端末に対してネットワークを介して接続されると共にこの端末から入力された受付・顧客情報に基づいて顧客の審査結果を出力するリスク管理サーバとを備えたリスク管理システムであって、入力された受付・顧客情報に基づき、所定のデータベースから得られた顧客情報を用いてリスク分析を行うリスク分析手段と、このリスク分析手段によるリスク分析に基づき、リスクの違いによって異なる取引可能期間を用いて顧客の生存率を算出する生存率算出手段と、この生存率算出手段により算出された生存率に基づき、取引各月毎に顧客が倒れる確率である予想ブラック率を算出するブラック率算出手段と、このブラック率算出手段により算出されたブラック率に基づき、顧客別に想定される期間での期待利益を算出する期待利益算出手段と、期待利益算出手段により算出された期待利益に対し下方リスクを盛り込んでリスクリターンを算出する下方リスク算出手段とを含む。
【０００９】
また、本発明は、貸付業務に際して定量的なリスクを把握するリスク管理方法であって、メモリに格納された顧客の属性情報を読み出すステップと、このメモリから読み出された属性情報に基づいて、新たな顧客に対する新規モデルの構築または従前の顧客に対する更新モデルの構築を実行するステップと、構築された新規モデルまたは更新モデルから、顧客の経過期間に応じた不良化率を算出するステップと、算出された不良化率を用いて、顧客から将来的に得られる利益額を算出するステップとを含む。
【００１０】
ここで、新規モデルの構築または更新モデルの構築を実行するステップは、顧客をリスク毎にグループ分けしたツリー分析に基づき、このツリー分析の結果を１つの変数として、顧客が備える量的変数を評価して個別にスコアを付与するためのロジスティック回帰分析を実行することを特徴としている。また、この不良化率を算出するステップは、時間の要素であるリスク経時変化パターンと水準の要素であるリスク水準とに基づいて生存率を算出し、算出された生存率から単月のブラック率を算出することを特徴としている。
【００１１】
更に他の観点から把えると、本発明が適用される将来期待利益算出方法は、メモリに格納された顧客の属性情報および／または顧客の他社借り入れ状況を読み出すステップと、このメモリから読み出された属性情報および／または顧客の他社借り入れ状況に基づいて、経過期間に応じた顧客の倒れる率であるブラック率を算出するステップと、算出されたブラック率に基づいて、利息から各種コストと損失を差し引いた額である期待利益を算出するステップと、算出された期待利益について完済または貸倒れまでの期間に渡って累積した将来期待利益を算出するステップとを含んでいる。ここで、期待利益を算出するステップは、基準月に対して、前月と翌月との間にて推移する、完済または貸倒れの可能性を示すステータス割合を算出し、算出されたこのステータス割合から期待利益を算出することを特徴とすることができる。
【００１２】
尚、本発明は、コンピュータに実行させるプログラムとして把握することができる。即ち、本発明が適用されるプログラムは、リスク管理を行うコンピュータに、データベースに格納された情報を読み出す機能と、読み出された情報に基づいてリスクモデルに基づくリスク分析を行う機能と、実行されたリスク分析から、顧客の経過時間に応じた不良化率を算出する機能と、算出された不良化率に基づいて、顧客ごとに予想利益額を算出する機能と、算出された予想利益額に対して、リスクモデルが下ブレした場合の下方リスクを算出する機能とを実現させている。ここで、このリスク分析を行う機能は、顧客をリスク毎にグループ分けするツリー分析を実行すると共に、ツリー分析の結果を１つの変数として、顧客が備える量的変数を評価して個別にスコアを付与するためのロジスティック回帰分析を実行することを特徴としている。
【００１３】
また、本発明が適用されるプログラムは、リスク管理を行うコンピュータに、メモリに格納された顧客の属性情報を読み出す機能と、このメモリから読み出された属性情報に基づいて、経過期間に応じた顧客の倒れる率であるブラック率を算出する機能と、算出されたブラック率に基づいて、利息から各種コストと損失を差し引いた額である期待利益を算出する機能と、算出された期待利益について、完済または貸倒れまでの期間に渡って累積した将来期待利益を算出する機能とを実現させる。
【００１４】
尚、これらのプログラムとしては、コンピュータであるリスク管理装置を顧客に対して提供する際に、プログラムがインストールされた状態にて提供される場合の他、コンピュータに実行させるプログラムをコンピュータが読取可能に記憶した記憶媒体にて提供する形態が考えられる。この記憶媒体としては、例えばフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の媒体が該当し、フロッピーディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭ読取装置、ＤＶＤドライブ等によってプログラムが読み取られ、フラッシュＲＯＭ等にこのプログラムが格納されて実行される。また、これらのプログラムは、例えば、プログラム伝送装置によってネットワークを介して提供される形態がある。このプログラム伝送装置としては、例えば、ホスト側のサーバに設けられ、プログラムを格納するメモリと、ネットワークを介してプログラムを提供するプログラム伝送手段とを備えている。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を用い、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態が適用されるリスク管理システムの全体構成を示した図である。ここでは、ネットワーク１１に接続され、受付処理や顧客情報の入力処理を実行するためのコンピュータ装置である端末１０、ネットワーク１１に接続され、本実施の形態が適用されるリスク管理処理を実行するリスク管理サーバ３０、ネットワーク１１に接続され、または、リスク管理サーバ３０に直接接続され、リスク管理処理に必要な各種情報を格納するデータベース２０を備えている。リスク管理サーバ３０は、コンピュータ装置に各機能が内蔵されるリスク管理装置として把握することができる。また、データベース２０は、記憶手段であるハードディスクドライブ等の各種メモリにて実現される。
【００１６】
例えば営業店舗の端末１０から、ローンの借り入れの受け付けおよび顧客情報の入力を受けると、これらの申込内容は、ネットワーク１１を介してリスク管理サーバ３０に入力される。リスク管理サーバ３０では、リスクモデルから得られるスコア値と、人格の判断や悪意の排除等を体系化して把握するために予め格納されている与信ノウハウテーブルから得られるノウハウチェック等に基づいて、与信判断者による最終判断を得る。リスク管理サーバ３０からは、この審査結果がネットワーク１１を介して端末１０に提供される。審査結果としては、例えば顧客に対する貸付額や返済予定回数等である。ここで、本実施の形態にて、リスク管理サーバ３０から提供される審査結果では、単純に「安全か危険か」という視点だけではなく、獲得最大化を図るために「どのくらいの期間、取引関係維持が可能か」という視点を加え、期間ごとの期待収益を計算してモデルを構築した結果が出力される点に特徴がある。
【００１７】
図２は、リスク管理サーバ３０およびデータベース２０を説明するための図である。本実施の形態が適用されるリスク管理サーバ３０は、ネットワーク１１を介し、または直接、記憶手段であるデータベース２０に格納された情報を読み出し、新規モデルまたは更新モデルとを用いて、例えば貸付を望む顧客のリスクを定量化するためのリスクモデルに基づくリスク分析を行うリスク分析部３１、リスク分析部３１より得られたスコア値から、顧客の経過期間に応じた不良化率である単月ブラック率を得る期間分析部３４、期間分析部３４より得られた単月ブラック率から、顧客から将来的に得られる利益額のシミュレーション値を得る将来期待利益算出部３５、リスク分析部３１より得られるスコア値からモデルが下ブレした場合の不良化率を求める下ブレ不良化率算出部３６、下ブレ不良化率算出部３６より得られた不良化率および将来期待利益算出部３５より得られた利益額に基づいて、モデルが下ブレした場合の最大損失額（下方リスク）を算出する下方リスク算出部３７を備えている。将来期待利益算出部３５で、期間と金額との関係が示される取引条件情報３８、および、広告宣伝費や人件費等を含む各種コストが示されるコスト情報３９とに基づいて、将来期待利益が算出される。この取引条件情報３８および示されるコスト情報３９は、例えば、リスク管理サーバ３０内に設けられた所定のメモリにテーブル情報として格納されている。勿論、ネットワーク１１を介してデータベース２０等から取得することも可能である。
【００１８】
リスク分析部３１は、目的とする結果を最も良く分離できる特性項目の組み合わせを自動探索し、デジション・ツリー（決定木）を作成するツリー分析部３２、ツリー分析部３２によるツリー分析の結果を一つの変数として、ロジスティック回帰分析を行い、リスクのスコア値を出力するロジスティック回帰分析部３３を備えている。リスク分析部３１では、新しい顧客である新規モデルおよび従前からの顧客である更新モデルのリスクモデルが生成され、それぞれの顧客に応じたリスクのスコア値が出力される。
【００１９】
所定のメモリ（記憶装置）として実現され、かかるメモリにデータが格納されているデータベース２０は、各属性ごとに区分けされて回帰係数が格納される属性情報データベース２１、他社からの借り入れ状況に関する情報が格納されているＬＥ情報データベース２２、以前からの顧客における返済の状況や、事故情報等の情報が格納されている返済状況データベース２３を備えている。リスク分析部３１にて新規顧客に対する新規モデルが構築される場合には、属性情報データベース２１およびＬＥ情報データベース２２に格納されているデータがメモリから読み出され、リスク分析部３１にて更新モデルを構築する場合には、履歴情報（取引情報、外信情報）が必要不可欠な情報となることから、返済状況データベース２３に格納されているデータがメモリから読み出される。
【００２０】
属性情報データベース２１には、勤続年数や性別、業種、資金目的等、生活の各属性に対して、回帰係数が格納されている。この回帰係数は、数値の大きい程、影響力が大きいものであり、回帰係数の値は、ロジスティック回帰分析部３３によって実行されるロジスティック回帰分析に際して用いられる。尚、属性情報データベース２１には、回帰係数の他に、この回帰係数のきき具合や有効性等の物差しを共通化するためのウォルド（Ｗａｌｄ）や、標準誤差、有意確率等の値について、各属性に対応した値として格納されている。
【００２１】
次に、リスク分析部３１にて実行される分析処理について説明する。
図３は、ツリー分析部３２にてなされる処理を説明するための図である。ここでは、リスク毎に顧客のグループ分けがなされ、統計量による最適分岐と共に、運用等を重視した項目による上位分岐となるようにツリー分析がなされている。ここで「リスク」とは、「信用リスク」として、貸倒や長期間の延滞といった個人信用が悪化する確率と定義することができる。このツリー分析部３２にてなされる分析では、例えば、１万件等からなる過去のデータを元に追加変数を作成し、分析対象項目として使用している。より具体的には、分析手法の一つであるＱＵＥＳＴ手法のもと、カイ２乗値またはＦ値の大きさによって分析サンプルをグルーピングしている。このツリー分析の結果、最終セグメントとして、例えば、住居区分（持ち家、社宅等）、居住年数、保険種別、資金用途等の組み合わせに応じて区分され、区分されたグループ毎にブラック率が決定される。図３では、各最終セグメントに対して、ツリーセグメントのブラック率が０〜１００％の間で示されている。尚、分岐を細かくすることで、属性の組み合わせ条件を増やすことができる。このようにしてなされたツリー分析結果は、例えばリスク管理サーバ３０が備える記憶手段であるＨＤＤ等の外部メモリ（図示せず）等に格納される。
【００２２】
ロジスティック回帰分析部３３では、ツリー分析部３２によるツリー分析の結果を一つの変数としてロジスティック回帰分析が行われる。主として、顧客が備える量的変数を評価することで、顧客ひとりひとりに個別にスコア値を導出している。このロジスティック回帰分析では、例えば、新規モデルに対し、
１÷（１＋ＥＸＰ（Ｗ１・Ｘ１＋Ｗ２・Ｘ２＋…＋Ｗｎ・Ｘｎ））
の数式で表現することができる。Ｗ１、Ｗ２、…、Ｗｎは、属性情報データベース２１にて格納された、属性毎の回帰係数である。また、Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎは説明変数であり、ツリー分析部３２にて分析された結果の変数値が適用される。
【００２３】
図４は、ロジスティック回帰分析部３３にて得られたロジスティック回帰曲線の一例を示した図である。図４に示す横軸はスコア（スコア値）、縦軸は度数であり、得られるスコアは、
【式１】
2004078435.tif 000003
で表される。このようにして、ロジスティック回帰分析部３３では、グループ化されたブラック可能性（返済できなくなる可能性、例えば、危険な状態となる可能性、顧客が倒れる（亡くなる）可能性等）も評価項目の一つとした上で、顧客である個別会員のリスクが細かく評価され、この評価結果がＨＤＤ等の記憶手段（図示せず）に格納される。
【００２４】
次に、期間分析部３４の処理について説明する。
期間分析部３４は、リスク分析手段であるリスク分析部３１によってなされたリスク分析に基づきリスクの違いによって異なる取引可能期間を用いて顧客の生存率を算出する生存率算出手段、およびこの生存率算出手段により算出された生存率に基づき取引各月毎に顧客が倒れる確率である予想ブラック率を算出するブラック率算出手段として機能している。ここでは、期間概念を現実化するために、ハイブリッド型期間分析（ＣＯＸ回帰分析）を実施し、単月ブラック率（月毎にブラックになる確率）を導き出している。ハイブリッド型期間分析（ＣＯＸ回帰分析）では、リスクの違いによって生存（取引可能期間）も異なるという仮定に立って、ハザード率（生存率）が算出される。そして単月ブラック率の算出では、そのハザード率（生存率）を元に、実際のデフォルト率に近似させ、取引各月ごとの予想ブラック率が算定される。
【００２５】
このハイブリッド型期間分析（ＣＯＸ回帰分析）では、比例ハザードモデル（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ　Ｈａｚａｒｄ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）が利用される。この比例ハザードモデルでは、リスクを時間の要素と水準の要素に分解して評価される。ある時点までホワイト（返済が適切に行われている状態、例えば、生存状態、安全な状態）であった顧客が直後にブラックになる確率をハザード率として、ハザード関数をモデル化している。この比例ハザードモデルは、
（生存率）　＝　（リスク経時変化パターン）　×　（リスク水準）
で表される。ここで、リスク経時変化パターンは、ハザード関数をベースラインとし、リスク水準は、時間の要素を除外したリスクパターンとして、リスク分析部３１のツリー分析部３２およびロジスティック回帰分析部３３による結果指標（スコア値）が取り込まれる。
【００２６】
図５（ａ）〜（ｃ）は、この比例ハザードモデルの考え方を説明するための図である。図５（ａ）は、リスク経時変化パターンの例を示しており、経過月数に対する生存率が示されている。また、図５（ｂ）は、リスク水準の例を示しており、リスクスコアに対する生存率が示されている。図５（ｃ）は、この図５（ａ）および図５（ｂ）を掛け合わせて得られた生存率が示されており、リスクの期間構造として、経過月数、リスクスコアを加味した生存率が算出される。図５（ｃ）に示すリスクの期間構造では、表現される面積の大きなもの程、リスク水準が低くなっている。
【００２７】
以上のようにして、各月の生存率Ｗ（ｔ）を算出した後、期間分析部３４では、その月に倒れる確率である単月のブラック率（Ｂ率：Ｂ（ｔ））が計算される。このブラック率Ｂ（ｔ）は、
Ｂ（ｔ）　＝　１−｛　Ｗ（ｔ）　÷　Ｗ（ｔ−１）　｝
で表される。このように、期間分析部３４では、生存率を元に実際のデフォルト率に近似させ、取引各月毎の予想ブラック率が算定され、算定された値がリスク管理サーバ３０にて備えられたＨＤＤ等の所定のメモリ（図示せず）に格納される。
【００２８】
このようにして単月のブラック率が算出された後、実際のサンプルデータを経過月毎に展開し、残存件数を観測値Ｗｎ（ｔ）およびＢｎ（ｔ）とする。このとき、仮ブラック数ｂｎ２（ｔ）を
ｂｎ２（ｔ）　＝　Ｗｎ（ｔ）　×　Ｂ（ｔ）
として算出する。更に、モデルスコアから実際値への近似であるスコアの引き直しを行う際に、基準となる想定単月ブラック率を設定し、仮ブラック数と想定単月ブラック率とから引き直しを行う。更に、ブレを考慮して所定のスムージングを行い、図６に示すような月別のブラック率における推移イメージが得られる。この図６では、横軸を時間（月）、縦軸を単月ブラック率（％）とし、リスクスコア毎に１０等分された１０カテゴリにおけるブラック率の推移イメージを示している。ここでは、０〜８ヶ月までは引き直し後の観測値が示され、９〜２４ヶ月までは、スムージングされた値が示されており、スコア１点刻みで期待利益を推計するために、単月のブラック化可能性がモデル化されている。
【００２９】
次に、将来期待利益算出部３５では、期間分析部３４にて得られた単月ブラック率に基づいて、顧客別に想定される期間での将来期待利益が算出される。ここで使用される将来期待利益モデルには、貸付時に使用される「貸付時モデル」と、毎月の管理等にて使用される「月例モデル」が存在する。将来期待利益算出部３５では、例えば、新規貸付時にて、基幹系データベースから得られる貸付条件に基づき、即ち、属性情報データベース２１の属性やＬＥ情報データベース２２から得られるＬＥ件数をもとに、新規モデルについて、算出した顧客の「月毎のブラック率（単月ブラック率）」より、希望額を貸し付けた場合に予想される利益額（将来期待利益）が算出される。また、途上管理時には、例えば返済状況データベース２３等の情報系データベースから得られる前月状況等に基づき、前月のステータス（通常、不良など）と貸付残高、および更新モデルにより算出された顧客の「月毎のブラック率（単月ブラック率）」より、前月状況から予想される利益額（将来期待利益）が算出される。この更新モデルは、属性情報データベース２１から得られる直近の属性、ＬＥ情報データベース２２から得られるＬＥ件数、返済状況データベース２３から得られる前月までの返済状況をもとに作成される。
【００３０】
図７は、将来期待利益算出部３５にて実行される貸付時のステータス推移モデルを示した図である。ここでは、顧客を４つのステータス（通常Ｎ／不良Ｂ／貸倒Ｄ／完済Ｑ）に分け、顧客毎のリスク度に応じてこれらがどのような割合で推移するかを試算し、顧客毎の「ステータス割合」（完済する可能性が高い顧客か／貸倒れる可能性が高い顧客か等）を確認している。
【００３１】
この図７に示す貸付時の推移モデルでは、
・通常からは直接貸倒れることはない。
・完済と貸倒への推移は、１ヶ月の間、平均的に発生する。
・不良から通常への推移は想定しない。
ことを前提としている。また、推移率としては、通常が通常のままである率をｗ（ｔ）、通常から不良になる率をｂｎ（ｔ）、不良から貸倒れる率（＝リスクモデルの単月ブラック率）をｄ（ｔ）、通常から完済する率をｑｎ（ｔ）、不良から完済する率をｑｂ（ｔ）とし、各推移率は、６０ヶ月分まで管理している。ここで、ｔは期間を示し、ｔ−１は前月、ｔは今月、ｔ＋１は翌月を示している。
【００３２】
将来期待利益算出部３５では、取引条件情報３８およびコスト情報３９を元に、顧客の毎月の状況（不良となる割合は何％か、完済する割合は何％か等）を試算し、顧客毎に利息、調達コスト、販売管理コスト、調達コスト、貸倒損失を求めることで、予想利益額が算出される。単月の期待利益Ｖ（ｔ）は、利息をＲ（ｔ）、調達コストをＪ（ｔ）、販売管理コストをＥ（ｔ）、貸倒損失をＤＦ（ｔ）とし、ｔを時間月とすると、
Ｖ（ｔ）　＝　Ｒ（ｔ）　−　Ｊ（ｔ）　−　Ｅ（ｔ）　−　ＤＦ（ｔ）
で表される。この調達コストＪ（ｔ）や販売管理コストＥ（ｔ）、貸倒損失ＤＦ（ｔ）は、期間分析部３４で求められたブラック率Ｂ（ｔ）に基づいて決定される値である。但し、計算式は非常に複雑であることから、ここではその詳細については省略する。
【００３３】
この利息Ｒ（ｔ）からブラック率Ｂ（ｔ）に基づく調達コストＪ（ｔ）、販売管理コストＥ（ｔ）、および貸倒損失ＤＦ（ｔ）を差し引いて算出された単月の期待利益Ｖ（ｔ）に対し、完済または貸倒れまでの期間に渡って累積（累積加算）したものを将来期待利益とすると、この将来期待利益は、
【式２】
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で表される。ここで、Ｋは現在割引率である。このように、将来期待利益算出部３５では、顧客毎に毎月の状態を試算し、将来期待利益を算出している。このようにして算出された将来期待利益の結果は、後述する下方リスクによる危険度が勘案されて、審査結果として、ネットワーク１１を介して端末１０等に出力される。
【００３４】
図８は、リスク管理サーバ３０にて実行される将来期待利益算出処理を説明するためのフローチャートである。先ず、リスク分析部３１は、メモリであるデータベース２０の属性情報データベース２１に格納された顧客の属性情報を読み出す（ステップ１０１）。期間分析部３４では、得られた顧客の属性情報に基づいて、経過期間に応じた顧客の倒れる率であるブラック率が算出される（ステップ１０２）。次に、将来期待利益算出部３５では、算出されたブラック率に基づいて、利息から各種コストと損失を差し引いた額である期待利益が算出される。この期待利益の算出では、まず、基準月に対して、前月と翌月との間にて推移する、完済または貸倒れの可能性を示すステータス割合が算出される（ステップ１０３）。そして、算出されたステータス割合から期待利益が算出される（ステップ１０４）。その後、将来期待利益算出部３５では、このようにして算出された期待利益について、完済または貸倒れまでの期間に渡って累積した将来期待利益が算出される（ステップ１０５）。そして、算出された将来期待利益は、審査結果に反映されて、端末１０等に出力され（ステップ１０６）、処理が終了する。
【００３５】
尚、月例モデルでは、基本的な考え方は貸付時モデルと同じであるが、顧客の直近の状態を、より細かく、例えば９つのステータス（例えば、貸倒、完済、凍結、未決、和解、長期延滞、中期延滞、初期延滞、通常）に分けて、利息計算などに反映している点が異なる。そのために、例えば、通常の顧客である「通常モデル」と、不良顧客用の「未決モデル」とで計算式を使い分けている。
【００３６】
次に、下方リスクの算出について説明する。算出される下方リスクは、リスクモデルが下ブレした場合の最大損失の予想額であり、ネットワーク１１を介して端末１０に審査結果を出力する際の、貸付決定するときの参考データになる。まず、下ブレ不良化率算出部３６では、リスク分析部３１により算出されたスコア値に基づいて、モデルが下ブレした場合（例えば下方９５％）の不良化率が算出される。下方リスク算出部３７では、算出された顧客毎の平均リスクスコアと下ブレした場合（下方９５％）のリスクスコアとで算出される両リスクスコアの将来期待利益に基づいて、モデルが下ブレした場合の最大損と質額の予想値とが算出される。この算出方法としては、例えば、下方リスクは、将来期待利益が正規分布していたと仮定した場合、確率関数とＸ軸とに挟まれた面積のうち、例えば下限値（１．０％を想定）を下回る部分だけの平均値として算出される。このように、本実施の形態では、利益の下ブレリスクを「リスク」として把え、期待利益を算出している。また、下方リスクによる危険度を勘案することで、環境の変化や誤判定などのリスクを織り込み、適正なリスクリターンを実現している。
【００３７】
以上、説明したように、本実施の形態によれば、遠隔地の営業所等に備えられた端末１０からの申込内容をネットワーク１１を介して受信し、リスク管理サーバ３０では、かかる申込内容に基づき、顧客の属性、取引履歴に基づいて、リスク度および経過期間毎の生存確率を導出した後、端末１０に対してネットワーク１１を介して審査結果を出力している。このとき、リスク管理サーバ３０では、ひとりひとりの顧客の貸倒可能性を、「どのくらいの量」、「どのくらいの期間」という視点で計量化し、与信を始めとする経営判断に活用している。即ち、単なる危険度だけではなく、期間構造を加えて期待利益の概念を作成することで、収益ベースでの決定、管理が実現でき、例えば与信判断等をより柔軟に行うことが可能となる。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、リスクモデルに期間の概念を取り込むことで、収益ベースでの決定、管理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態が適用されるリスク管理システムの全体構成を示した図である。
【図２】本実施の形態が適用されるリスク管理サーバおよびデータベースを説明するための図である。
【図３】ツリー分析部にてなされる処理を説明するための図である。
【図４】ロジスティック回帰分析部にて得られたロジスティック回帰曲線の一例を示した図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、この比例ハザードモデルの考え方を説明するための図である。
【図６】月別のブラック率における推移イメージを示した図である。
【図７】将来期待利益算出部にて実行される貸付時のステータス推移モデルを示した図である。
【図８】リスク管理サーバにて実行される将来期待利益算出処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１０…端末、１１…ネットワーク、２０…データベース、２１…属性情報データベース、２２…ＬＥ情報データベース、２３…返済状況データベース、３０…リスク管理サーバ、３１…リスク分析部、３２…ツリー分析部、３３…ロジスティック回帰分析部、３４…期間分析部、３５…将来期待利益算出部、３６…下ブレ不良化率算出部、３７…下方リスク算出部、３８…取引条件情報、３９…コスト情報
【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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