(57)【要約】【課題】  事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出する。【解決手段】  事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステム（１０）、方法、及びコンピュータ製品が提供される。本発明では、事業実体に関する財務データ及びビジネスデータが種々のデータソースから抽出される。財務データは、量的財務データ及び／又は質的財務データを含む。ビジネスデータは、量的ビジネスデータ及び／又は質的ビジネスデータを含む。量的財務及びビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法（５２）を使用して分析される。【選択図】      図１
2005158069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステム（３０）であって、
少なくとも１つのデータソースから前記事業実体に関する、量的財務データ及び質的財務データのうちの少なくとも１つを含む財務データと量的ビジネスデータ及び質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含むビジネスデータとを抽出するように構成された少なくとも１つのデータ収集アプリケーション（３８）と、
前記財務データ及びビジネスデータの分析を行なうように構成された分析エンジン（５０）と、
を備え、前記分析エンジン（５０）が、
前記事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法（５２）を使用して前記量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記分析エンジン（５０）は、前記事業実体に関する行動パターンを検出するために前記財務異常検出技法（５２）を使用して前記質的財務データ及び質的ビジネスデータを分析するように更に構成されていることを特徴とする請求項１に記載のシステム（３０）。
【請求項３】
前記分析エンジン（５０）は、前記事業実体に関する行動パターンを検出するために、前記分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを前記分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと融合させるように更に構成されていることを特徴とする請求項２に記載のシステム（３０）。
【請求項４】
前記行動パターンは、前記事業実体に関する不正の可能性、財務的信用又は投資リスク、及び安全な信用又は投資予測のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム（３０）。
【請求項５】
前記データ収集アプリケーション（３８）は、量的データ収集アプリケーション（４０）と質的データ収集アプリケーション（４６）のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム（３０）。
【請求項６】
前記質的データ収集アプリケーション（４６）は、事象検出及び自然言語処理ツール（４８）を含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム（３０）。
【請求項７】
前記財務異常検出技法（５２）は、異常値検出、傾向動向分析、相関分析、回帰、要因及びクラスタ分析のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム（３０）。
【請求項８】
前記財務異常検出技法（５２）は、前記事業実体に関する過去の財務基準、前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいて前記行動パターンを検出することを特徴とする請求項１に記載のシステム（３０）。
【請求項９】
少なくとも１つのデータソースから事業実体に関する、量的財務データ及び質的財務データのうちの少なくとも１つを含む財務データと量的ビジネスデータ及び質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含むビジネスデータとを抽出する段階と、
前記事業実体に関する行動パターンを検出するために、財務異常検出技法（５２）を使用して前記量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析する段階と、
前記事業実体に関する行動パターンを検出するために、前記財務異常検出技法（５２）を使用して前記質的財務データ及び質的ビジネスデータを分析する段階と、
を含む事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法であって、
前記財務異常検出技法（５２）が、前記事業実体に関する過去の財務基準、前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいて前記行動パターンを検出し、
前記方法が更に、
前記事業実体に関する行動パターンを検出するために、前記分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを前記分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと融合させる段階を含む方法。
【請求項１０】
事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法であって、
少なくとも１つのデータソースから事業実体に関する、量的財務データ及び質的財務データのうちの少なくとも１つを含む財務データと量的ビジネスデータ及び質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含むビジネスデータとを抽出する段階と、
前記事業実体に関する行動パターンを検出するために、財務異常検出技法（５２）を使用して前記質的財務データ及び質的ビジネスデータを分析する段階と、
を含み、
前記財務異常検出技法（５２）が、前記事業実体に関する過去の財務基準、前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び前記事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいて前記行動パターンを検出することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、事業実体の財務的な健全性の監視に関し、更に具体的には、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
公的に利用可能な財務情報源の多くを分析することによって、経済アナリストが事業実体の財務的健全性を監視できる幾つかの市販されているツールがある。これらのツールは典型的には、量的な財務情報を利用して事業実体の財務健全性を示すリスクスコアを作成する。量的な財務データの実施例には、事業実体に関する財務諸表報告、株価及び保有株式、信用及び債券格付け、及びリスクスコアが含まれる。量的な財務情報は通常は定期的に作成されるので、これらのツールは、財務諸表報告の間に発生することができる事業実体に関するビジネス事象データなどの他の形式の情報が考慮されていない。更にこれらのツールは、スコアを作成するために使用された財務諸表が正確であるという仮定のもとでリスクスコアが作成される。
【０００３】
上記の商用ツールに関わる欠点を補償するために、財務アナリストは一般に、法廷用会計監査技術を使用することによって事業実体の質的及び量的なビジネス事象情報を監視している。質的及び量的ビジネス事象情報には、例えば、役員スタッフの交代又は会計士の交代などの事業実体に関わる財務難の特定の行動的兆候又は契機を反映するビジネス事象データが含まれる。法廷用会計監査技術は、会社会計帳簿の現場での会計監査、商業データベースの対話式データマイニング、事業実体に関する財務情報の調査、役員チームとの会見、及び財務会計基準及び制御システムを評価することによって、事業実体に関する財務上の不整合を求める。これらの技術に関する欠点は、膨大な量の情報を人手により収集しなければならないこと及びこれを理解しなければならないことである。また、こうした膨大な量の情報の融合及び収集は標準化されておらず、厳密な統計的分析によるものではなく、拡張可能な技術ではない。
【特許文献１】米国特許出願公開番号第20040194009号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを決定するために、事業実体に関わる質的及び量的財務データを、体系的に抽出し、分析し、且つ融合させるためのシステム及び方法に対する必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の実施形態は、この必要性及び他の必要性に対処するものである。１つの実施形態において、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステムがある。このシステムは、データ収集アプリケーションと分析エンジンとを含む。データ収集アプリケーションは、データソースから事業実体に関する財務データ及びビジネスデータを抽出するように構成されている。財務データは、量的財務データと質的財務データのうちの少なくとも１つを含む。ビジネスデータは、量的ビジネスデータと質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含む。分析エンジンは、その財務データ及びビジネスデータの分析を行なうように構成されている。分析エンジンは、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法を使用して量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析する。
【０００６】
第２の実施形態において、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法及びコンピュータ可読媒体がある。この実施形態において、事業実体に関する財務データ及びビジネスデータがデータソースから抽出される。財務データは、量的財務データと質的財務データのうちの少なくとも１つを含む。ビジネスデータは、量的ビジネスデータと質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含む。量的財務データ及び質的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法を使用して分析される。
【０００７】
第３の実施形態において、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法がある。この実施形態において、事業実体に関する財務データ及びビジネスデータが、データソースから抽出される。財務データは、量的財務データと質的財務データのうちの少なくとも１つを含む。ビジネスデータは、量的ビジネスデータと質的ビジネスデータのうちの少なくとも１つを含む。量的財務データ及び量的ビジネスデータは、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法を使用して分析される。次に質的財務データ及び質的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法を使用して分析される。財務異常検出技法は、事業実体に関する過去の財務基準、事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいてその行動パターンを検出する。更にこの方法は、事業実体に関する行動パターンを検出するために、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータに融合させる段階を含む。
【０００８】
第４の実施形態において、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法が提供される。この方法は、データソースから事業実体に関する財務データ及びビジネスデータを抽出する段階を含む。財務データは、量的財務データと質的財務データを含む。ビジネスデータは、量的ビジネスデータと質的ビジネスデータを含む。次に質的財務データ及び質的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法を使用して分析される。財務異常検出技法は、事業実体に関する過去の財務基準、事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいて行動パターンを検出する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するシステムが動作できる汎用コンピュータシステム１０の概略図である。コンピュータシステム１０は、一般に、少なくとも１つのプロセッサ１２、メモリ１４、入出力装置１７、及びこれらを接続するデータ経路（例えばバス）１６を含む。
【００１０】
プロセッサ１２は、メモリ１４から命令及びデータを受け取り、ビジネス及び財務情報源から事業実体に関する財務データを抽出し、その抽出されたデータの分析を行なうといったシステムの種々のデータ処理機能を実行する。プロセッサ１２は、算術演算と論理演算を実行する算術論理演算ユニット（ＡＬＵ）と、メモリ１４から命令を抽出し、必要なときにＡＬＵに要求してこれらを解読し実行する制御装置とを含む。メモリ１４は、システム１０の種々のデータ処理機能によって計算された種々のデータを記憶する。データは、例えば、財務基準及び財務比率又は商業的に利用可能な財務格付けスコアなどの量的財務データ、質的ビジネス事象情報、及び事業実体の財務健全性に関する行動パターンを含むことができる。メモリ１４は、一般に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含むが、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）などの他のタイプのメモリとすることもできる。またメモリ１４は、プロセッサ１２上で実行するオペレーティングシステムを含むのが好ましい。オペレーティングシステムは、入力を認識し、出力を出力装置に送り、ファイル及びディレクトリを常時監視し、更に種々の周辺機器を制御することを含む基本的なタスクを実行する。メモリ１４内の情報は、入出力装置、及びデータ経路（例えばバス）１６を介して、他の好適な方法で人間のユーザに伝えることができる。
【００１１】
入出力装置は、コンピュータシステム１０にデータ及び命令を入力するキーボード１８及びマウス２０を含むことができる。また、ディスプレイ２２は、コンピュータが遂行したことをユーザが見えるように使用することができる。他の出力装置は、プリンタ、プロッタ、シンセサイザー、及びスピーカを含むことができる。電話、ケーブル又は無線モデム、或いはイーサネットアダプタ（「イーサネット」は商標）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）アダプタ、統合デジタル通信サービス網（ＩＳＤＮ）アダプタ、又はデジタル加入者回線（ＤＳＬ）アダプタなどのネットワークカードといった通信装置２４により、コンピュータシステム１０はＬＡＮ又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）のようなネットワーク上の他のコンピュータ及びリソースにアクセスすることができる。大容量記憶装置２６の使用により、コンピュータシステム１０は大量のデータを恒久的に保存できる。大容量記憶装置は、フレキシブルディスク、ハードディスク、及び光ディスクなどの全てのタイプのディスクドライブ、並びにデジタルオーディオテープ（ＤＡＴ）、デジタルリニアテープ（ＤＬＴ）、又は他の磁気的にコード化された媒体を含むことができるテープ上にデータを読み書き可能なテープドライブを含むことができる。上述のコンピュータシステム１０は、ハンドヘルドデジタルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタントコンピュータ、ノートブックコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、又はスーパーコンピュータの形態を取ることができる。
【００１２】
図２は、図１のコンピュータシステム１０上で動作できる事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステム３０のハイレベルのコンポーネントアーキテクチャ図を示す。図示された実施形態において、システム３０は、データ収集アプリケーション３８と分析エンジン５０とを含む。当業者であれば、システム３０が必ずしもこれらの要素に限定されないことは理解されるであろう。システム３０は、図２に示されるものに比べて追加の要素又はより少ない要素を有することができる。
【００１３】
データ収集アプリケーション３８は、少なくとも１つのデータソースから事業実体に関する財務データ及びビジネスデータを抽出するように構成されている。財務データは、量的な財務データ及び／又は質的な財務データを含む。ビジネスデータは、量的なビジネスデータ及び／又は質的なビジネスデータを含む。ここで使用される量的な財務データとは、事業実体の財務状態又は沿革に関する数値データを意味する。量的な財務データには、網羅的ではないが、例証的リストとして、財務諸表データ、未払金、未収金、受取手形、現金及び現金相当物、減価償却費、繰延収益、棚卸資産、固定資産、負債、総資産、流動資産合計、流動負債合計、純資産、負債総額、財務活動によるキャッシュフロー、投資活動によるキャッシュフロー、営業活動によるキャッシュフロー、営業経費、営業外収益、営業外費用、営業利益、損益、売上原価、特別損益、純利益、総収益、純無形資産、営業権、経常外損益、買収、構造改革費用、進行中の研究開発費、設備投資、引当金、貸倒金、未請求債権、会計方針変更、支払歴、株価と保有株式、信用及び債券格付け業界業績平均、及び商業的に入手可能なリスクスコアが含まれる。
【００１４】
質的財務データは、事業実体に関する質的な財務事象情報を含む。質的な財務事象情報は、事業実体に関連するか又は影響を与える、特定のビジネス及び財務上の行為又は出来事を表すデータの口頭又は報告的部分である。質的な財務データには、網羅的ではないが例証的リストとして、与信契約書又は借款契約書不履行に関する事象、倒産風評、倒産、債務再編、信用停止、証券取引委員会（ＳＥＣ）による調査、以前発表された収益の改訂、監査役の交代、経営者の交代、一時解雇、賃金カット、会社再建、再び注目される目標、合併と買収、政府の交代、及び事業実体に影響を及ぼす可能性のある産業上の事象が含まれる。
【００１５】
ビジネスデータは、事業実体に関する量的又は質的データを意味し、これは事業実体に関する財務状態を直接的に反映するものではないが、事業実体の経営、組織、プロセス、将来又は現在の状態、或いは事業実体の任意の小部門に関する。本発明の特定の実施形態において、量的ビジネスデータは、例えば、事業実体に関する被雇用者の訴因又は訴訟を含み、質的ビジネスデータは、例えば、事業実体に関する監査役の交代、或いは事業実体に関する全ての非財務的な事象についての情報を含む。
【００１６】
図２に示されるように、データ収集アプリケーション３８は、ネットワーク３６を介してデータソースから財務データ及びビジネスデータを抽出する。ネットワーク３６は、システム３０をデータソースに接続する電子又は無線ネットワークなどの通信ネットワークである。このネットワークは、例えばエキストラネットやイントラネットなどのプライベートネットワーク、或いはＷＡＮなどのグローバルネットワーク（例えばインターネット）を含む当業者には既知の幾つかの適切な形態のいずれを含んでもよい。更に、データ収集アプリケーション３８はネットワークから財務データ及びビジネスデータを抽出する必要はない。財務データ及びビジネスデータは、例えば人手により抽出可能であり毎週ＣＤで提供できる。
【００１７】
図２に示されるように、データソースは本発明の１つの実施形態による量的なビジネス及び財務情報３２と質的なビジネス及び財務情報３４とを含む。量的なビジネス及び財務情報ソースの実施例は、事業実体に関する財務結果及び内部的な財務諸表、証券取引所報告、及びＭｏｏｄｙのＫＭＶ、Ｓｔａｎｄａｒｄ＆Ｐｏｏｒ格付け、及びＤｕｎ  ａｎｄ  ＢｒａｄｓｔｒｅｅｔのＰＡＹＤＥＸ（商標）といった商業データベースによって作成された量的なリスクスコアを含む。質的なビジネス及び財務情報ソースの実施例は、例えば、ＹＡＨＯＯ！ニュース、ＦｉｎｄＡｒｔｉｃｌｅｓ．ｃｏｍ等のようなオンラインニュースソース、ＷＡＬＬ  ＳＴＲＥＥＴ  ＪＯＵＲＮＡＬ、ＢＬＯＯＭＢＥＲＧ等のような商業ニュースソース、ビジネス商業及び産業出版物、ニュースレポート、財務諸表の補足説明、及び事業実体とのインタビュー及び話し合いで得られた質的財務データが含まれる。
【００１８】
システム３０のデータ収集アプリケーション３８は、量的データ収集アプリケーション４０と質的データ収集アプリケーション４６とを含むものとして図２に更に示される。量的データ収集アプリケーション４０は、事業実体に関する量的財務データ及び量的ビジネスデータを抽出するように構成されている。本発明の特定の実施形態において、量的データ収集アプリケーション４０は商業データベースデータ抽出ツール４２と財務データ抽出ツール４４とを含む。商業データベースデータ抽出ツール４２は、ＭｏｏｄｙのＫＭＶ、Ｓｔａｎｄａｒｄ＆Ｐｏｏｒ格付け、Ｄｕｎ  ａｎｄ  ＢｒａｄｓｔｒｅｅｔのＰＡＹＤＥＸ（商標）等といった１つ又はそれ以上の商業データベースからの支払い情報、アナリストの査定を抽出し、事業実体の財務状態を反映する主要商業データベース値を査定するように構成されている。財務データ抽出ツール４４は、量的財務データ及び量的ビジネスデータから財務データと財務基準を抽出するように構成されている。本発明の更に特定の実施形態において、財務データ抽出ツールは、財務文書理解エンジンを含む。財務文書理解エンジンは、複数の知能抽出アルゴリズム、拡張型ヒューリスティック、及び文書理解技法を利用して、量的財務データ及び量的ビジネスデータを自動的に抽出し、読み取り、更に解釈する。「Ａ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ＡＳＣＩＩ  ｆｉｎａｎｃｉａｌ  ｔａｂｌｅｓ」という名称で２００３年３月２８日に出願された同一出願人による米国特許出願番号第１０／４０１，２５９号（公開番号20040194009号）（ＧＥ整理番号１２６３１１）は、財務文書理解エンジンとそのオペレーションを更に詳細に説明している。
【００１９】
図２を更に参照すると、質的データ収集アプリケーション４６は、本発明の１つの実施形態による事象検出及び自然言語処理ツール４８を含む。質的データ収集アプリケーション４６は、事業実体に関する質的財務データ及び質的ビジネスデータを抽出するように構成されている。事象検出及び自然言語処理ツール４８は、質的財務データ及び質的ビジネスデータからキーワードとテキストパターンとを抽出するように構成されている。本発明の特定の実施形態において、事象検出及び自然言語処理ツール４８は、事業実体に関する関連事象を自動的に抽出する事象抽出エンジンを含む。「Ｍｅｔｈｏｄ，  ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｚｉｎｇ  ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｒｉｓｋ  ｕｓｉｎｇ  ｅｖｅｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｅｘｔｒａｃｔｅｄ  ｆｒｏｍ  ｎａｔｕｒａｌ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｓｏｕｒｃｅｓ」という名称の同一出願人による米国特許出願番号第１０／６７６，９２８号（ＧＥ整理番号１３１０１３）は、事象抽出エンジンのオペレーションを更に詳細に説明している。
【００２０】
次に量的及び質的データ収集アプリケーションによって抽出された財務データは、図２に示されるように分析エンジン５０に入力される。分析エンジン５０は、以下に説明される財務異常検出技法を用いて、量的及び質的データ収集アプリケーションによって抽出された量的及び／又は質的財務データ及びビジネスデータを分析する。
【００２１】
本発明の１つの実施形態において、分析エンジン５０は、財務異常検出技法５２を使用して量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析し、事業実体に関する行動パターンを検出する。ここで使用される「行動パターン」は、事業実体自体が行なうか或いはその環境に応答するやり方を特徴付ける１つ又はそれ以上の事象又は結果をいう。行動パターンの実施例は、誤った財務報告書、財務諸表の不正、財務の下落、堅固な財務状態、不正の可能性、財務的信用又は投資リスク、及び安全な信用又は投資予測を含む。当業者であれば、上に挙げた行動パターンは例示的なものであり、例えば、リーダーシップの不安定性、重大なインサイダー取引、或いは所得管理といったシステム３０による行動パターンの他のタイプの検出を限定するものではないことを理解されるであろう。
【００２２】
本発明の１つの実施形態によれば、財務異常検出技法５２は、量的財務データ及び量的ビジネスデータ（財務データ抽出ツール４４によって抽出された）から財務上の異常を識別し、識別された財務上の異常に基づいて事業実体に関する行動パターンを検出するために使用される。ここで使用される用語「財務上の異常」は、事業実体に関する過去の行動パターン、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在又は過去の行動パターンの特徴を示さない事業実体に関する特定の行動パターンを示すことを意味する。財務上の異常の例示的な実施例は、異常に高い負債、異常に高い金利、悪化している営業キャッシュフロー状況、悪化しつつある収益、悪化しつつある利益幅、販売に対する売掛金の急激な上昇、販売量の急激な減少、販売に対する高い在庫率、急速な在庫の増大、営業に対する金融からの異常に高い現金といった異常な現金源及び現金の使用、収益と相関性のない貸倒引当金、不労収益の異常な落ち込み、未請求債権／収益の異常な増加、販売に対する不労収益の異常な増加、収益の急速な増加、買収による成長の源泉、以上に高い設備投資、異常に高い無形資産、会社にとって不定形の別の実績、及び業界における不定形の別の実績を含む。
【００２３】
本発明の特定の実施形態において、財務異常検出技法５２は、事業実体に関する過去の財務基準、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在又は過去の財務基準の分析に基づいて行動パターンを検出する。ここで使用される用語「産業区分」とは、同様の規模の事業実体の産業の区分をいう。事業実体に関わる産業区分は、例えば事業実体と同じ産業内の８〜１０の会社を含むことができ、これらは所与の財務年における総売上高などの共通の財務基準によって評価される同様の規模である。上記の分析は、事業実体に関わる財務健全性の見通しをもたらすため、並びに、全体として１つ又はそれ以上の産業区分に対して事業実体の業績における変化を理解するのに有用である。
【００２４】
本発明の更に特定の実施形態において、本発明の財務異常検出技法は、事業実体に関する純利益、総収益、フリーキャッシュフロー、或いは運転資本などの財務基準が、事業実体に関する財務基準の過去の業績、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在又は過去の財務基準の業績と異なる程度を統計的に定量化することによって、量的な財務及びビジネスデータから行動パターンを検出する。例えば、本発明の財務異常検出技法は、財務基準の「高い」又は「低い」のような用語を統計的に定量化するように構成されている。財務基準におけるこのような用語の実施例は、「高い純利益」の用語「高い」を統計的に定量化することを含む。本発明の財務異常検出技法は、異常値検出、傾向動向分析、相関分析、回帰、要因及びクラスタ分析のうちの少なくとも１つを含む。異常値検出は、事業実体に関する財務基準が有意に「高い」か「低い」かを統計的に評価する。傾向動向分析は、有意に「高い」又は「低い」増加又は減少を識別することによって、変化率の統計的な有意性を評価する。相関分析及び回帰は、事業実体に関する量的なメトリックスの間の異常な相関性を識別する。要因及びクラスタ（又はルールベースの）分析は、事業実体に関する財務的な基準グループの差を識別する。
【００２５】
一般に、上述の財務異常検出技法のいずれかを用いて、量的な財務及びビジネスデータから行動パターンを検出することができる。次節では、事業実体に関する行動パターンを検出するために財務異常検出技法によって使用される方法を説明する。
【００２６】
本発明の財務異常検出技法は、所与の期間の事業実体に関する財務基準を、該期間にわたって事業実体に関する過去の財務基準の平均及び標準偏差に対して比較するか、又は、同じ期間にわたって事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在又は過去の財務基準の平均及び標準偏差にわたって比較する。次に、財務異常検出技法は、事業実体に関する財務基準が事業実体に関する過去の財務基準の平均値、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在又は過去の財務基準の平均値から外れた標準偏差の数字に基づいて行動パターンの存在を検出する。
【００２７】
本発明の他の実施形態において、分析エンジンは、財務異常検出技法５２を使用して質的財務データ及び質的ビジネスデータを分析して、事業実体に関する行動パターンを検出する。特定の実施形態において、財務異常検出技法５２は、事業実体に関する過去の財務基準、事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去の財務基準、及び事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在の財務基準のうちの少なくとも１つの分析に基づいて質的な財務及びビジネスデータから行動パターンを検出する。特に、財務異常検出技法は、例えば、質的な財務事象情報などの財務基準に関する質的情報を分析して、行動パターンを検出する。更に具体的には、財務異常検出技法５２は、事象検出及び自然言語処理ツール４８からの事象情報を分析して、事象の発生の近接度及び／又は事象の発生の頻度に基づいて事業実体に関する行動パターンを検出する。更に異常検出技法はまた、質的な財務及びビジネスデータから行動パターンを検出するために、ルールベース分析を使用することもできる。事業実体に関する行動パターンを検出するためのルールの実施例は、最近の５四半期内に事業実体によって行なわれた買収の数に基づくものとすることができる。
【００２８】
本発明の更に別の実施形態において、分析エンジン５０は更に、事業実体に関する行動パターンを検出するために、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと融合させるように構成されている。ここで使用される用語「融合させる」は、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを、分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと組み合わせて及びこれらと関連付けて評価することを意味し、逆の場合も同様である。本発明の特定の実施形態において、分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータは、事業実体の財務健全性に関連付けられた分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータにおける検出された行動パターンの証拠を識別し、実証し、否認し、或いは説明するために使用される。
【００２９】
本発明の特定の実施形態によれば、分析エンジン５０は更に、事業実体に関する行動パターンを検出するために、推論方法５４を使用して分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと融合させるように構成されている。本発明の特定の実施形態において、推論方法は、量的財務データ及び量的ビジネスデータと質的財務及び質的ビジネスデータに関する時間的関係、相互作用、及び信頼度に基づく。推論方法は、財務データに関する時間的関係及び信頼度を取り入れることによって、質的財務データ及び質的ビジネスデータを量的財務データ及び量的ビジネスデータと融合させるように構成されている。ここで使用される「時間的関係」とは、事業実体に関する複数の事象の時間的な発生に相当するものである。推論方法は、複数の事象の発生に対して重み付けする。本発明の１つの実施形態において、重みは、複数の事象の発生の時間と、事業実体の財務健全性に対する影響とに基づく。複数の事象の実施例は、例えば、ある期間における事業実体に関する財務諸表の発表、及び事業実体に関連したＣＥＯの辞任を含むことができる。「信頼度」は、抽出された量的財務データ及び量的ビジネスデータと質的財務データ及び質的ビジネスデータにおける確実性の度合いを意味する。質的財務データ及び質的ビジネスデータに関しては、信頼度は１つ又はそれ以上のヒューリスティックに基づく。特定の実施形態において、ヒューリスティックは、データ収集アプリケーションによって質的財務データ及び質的ビジネスデータとデータソースの解釈の信頼度とを抽出するために使用されたデータソースの信頼性を考慮する。量的財務データ及び量的ビジネスデータに関しては、信頼度は統計学的に求められる。次節では、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを求めるための推論方法の使用例について例証する。例証は、事業実体に関する量的財務データ及びビジネスデータと質的財務データ及びビジネスデータと間の相互作用の実施例を説明し、ここで、分析された質的財務データ及びビジネスデータが分析された量的財務データ及びビジネスデータにおける検出された行動パターンを「実証する」ために使用される。
【００３０】
財務異常検出技法による、事業実体に関する債務の量的な財務分析の結果は、該債務が事業実体に関わる１つ又はそれ以上の産業区分によって呈示された債務よりも有意に高い行動パターンを示す場合がある。また、事業実体に関する分析された質的財務データ及びビジネスデータが、貸借対照表に記載しない大きな債務が同時に存在することを示す場合には、その質的財務データ及びビジネスデータは、事業実体が債務の財務的なリスクを負っているといった懸案事項を「実証する」。この場合、質的と量的な財務及びビジネスデータ間に同時に起こる時間的関係は、事業実体の財務健全性に関する行動パターン（この実施例では財務リスク）を求めるために重要である。しかしながら、２つのタイプの負債が異なる時期に存在した場合には、その負債は有意な懸念事項ではない。推論方法は、上記事象の発生に対して重み付けをし、該重みは、事象の発生の時期と事業実体の財務健全性に対するその影響に基づいている。
【００３１】
上記の説明から明らかなように、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータを分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと融合させることにより、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータの検出された行動パターンをより有効に評価することが可能になる。分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータは、分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと組み合わせて及びこれらと関連付けて評価するときには、分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータにおいて見られた検出された行動パターンを実証するものである。
【００３２】
分析エンジン５０は更に警告信号を発生するように構成されており、該警告信号は、識別された財務異常に基づく事業実体に関する検出された行動パターンの視覚的な表示及び／又は文字表示を含む。本発明の特定の実施形態において、警告信号は、検出された行動パターンの頻度、方向性、重大度、或いは持続性の度合いである。本発明の幾つかの特定の実施形態において、頻度は検出された行動パターンの発生率を表し、方向性は母集団に対して検出された行動パターンの傾向を表し、重大度は、母集団に対して検出された行動パターン間の偏差量を表し、持続性は、ある期間にわたる検出された行動パターンの存在の継続度を表す。本発明の特定の実施形態において、警告信号は、事業実体に関する財務基準が事業実体に関する過去の財務基準の平均値或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する現在及び過去の財務基準の平均値から外れる度合いの程度と方向の視覚的表示である。カラーコードが、偏差の程度と方向を表すために使用される。例えば営業からのハイキャッシュなどのプラスの、すなわち財務的に健全な様態の偏差は、緑のカラーコードによって表され、一方、例えば営業からのローキャッシュなどのマイナスの、すなわち財務的に不健全な様態の偏差は、赤のカラーコードによって表される。当業者であれば、他のカラーコードが可能であり、警告信号を発生する他の形態も本発明で実施可能であることは理解されるであろう。
【００３３】
図３は、事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための、図２のシステムによって行なわれるステップを示すフローチャートである。ステップ６０で、事業実体に関する財務データ及びビジネスデータがデータソースから抽出される。財務データは量的財務データ及び／又は質的財務データを含み、ビジネスデータは量的ビジネスデータ及び／又は質的ビジネスデータを含む。量的財務データ及び量的ビジネスデータの抽出は、量的財務データ及び量的ビジネスデータから財務データと財務基準を抽出することを含む。質的財務データ及び質的ビジネスデータの抽出は、質的財務データからキーワードとテキストパターンとを抽出することを含む。
【００３４】
再び図３を参照すると、量的財務データ及び量的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するための財務異常検出技法を使用してステップ６２で分析される。上述のように、分析は事業実体に関する過去の財務基準、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去又は現在の財務基準の分析を含む。
【００３５】
別の実施形態において、ステップ６４で、質的財務データ及び質的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するための財務異常検出技法を使用して分析される。上述のように、分析は、事業実体に関する過去の財務基準、或いは事業実体に関わる少なくとも１つの産業区分に関する過去又は現在の財務基準の分析を含む。
【００３６】
更に別の実施形態において、ステップ６６で、ステップ６２からの分析された量的財務データ及び量的ビジネスデータが、事業実体に関する行動パターンを検出するためにステップ６４からの分析された質的財務データ及び質的ビジネスデータと更に融合される。上述のように、融合は、量的財務データ及び量的ビジネスデータと質的財務データ及び質的ビジネスデータに関する時間的な関係、相互作用、及び信頼度に基づく。
【００３７】
分析は警告信号を表示するステップを更に含み、この警告信号は検出された行動パターンの視覚的な表示及び／又は文字表示を含む。
【００３８】
上述の実施形態は、量的と質的財務及びビジネスデータを体系的に抽出し、読み取り且つ解釈し、抽出された量的財務及びビジネスデータから事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出し、質的財務及びビジネスデータから行動パターンを検出し、更に分析された質的財務及びビジネスデータを利用して分析された量的財務及びビジネスデータにおける検出された行動パターンを実証し、或いはこの逆を行う本発明のシステムの能力を含む多くの利点を有する。
【００３９】
本発明の前述のブロック図及びフローチャートは、本明細書に開示された事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステムの機能及び動作を示している。この点に関して、各ブロック／コンポーネントは、モジュール、セグメント、又はコードの部分を表し、これは指定された論理機能を実行するための１つ又はそれ以上の実行可能な命令を含む。幾つかの別の実施では、ブロックに示された機能は、図に示された順番以外で行なわれる場合があり、或いは、例えば含まれる機能に応じてほぼ並行して又は逆の順番で実際には実行される場合がある点に留意されたい。また、当業者であれば、追加のブロックを付加することができることは認識されるであろう。更に、機能は、Ｊａｖａ（商標）及びＭａｔｌａｂなどのプログラミング言語で実現することができるが、Ｐｅｒｌ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｃ＋＋、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ、及びＳＡＳなどの他の言語を使用することができる。
【００４０】
上述の種々の実施形態は、論理機能を実現するための実行可能な命令の順序付けられたリスティングを含む。順序付けられたリスティングは、命令を検索し実行することのできるコンピュータベースのシステムによって、或いはこれと接続して使用する、任意のコンピュータ可読媒体にも組み込むことができる。このアプリケーションの関連においては、コンピュータ可読媒体は、命令を含み、格納し、通信し、伝幡し、送信し、又は移送することができる任意の手段とすることができる。コンピュータ可読媒体は、電子、磁気、光、電磁、又は赤外線のシステム、装置、或いはデバイスとすることができる。コンピュータ可読媒体には、網羅的ではないが例証的リストとして、１つ又はそれ以上の電線を有する電気的接続（電子）、ポータブルコンピュータディスケット（磁気）、ＲＡＭ（磁気）、ＲＯＭ（磁気）、ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ（磁気）、光ファイバー（光）、及びポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）（光）を含むことができる。
【００４１】
コンピュータ可読媒体が、命令を印刷する紙又は別の適切な媒体を含むことができる点に留意されたい。例えば、命令は紙又は他の媒体の光学スキャンによって電子的に取り込むことができ、次に、コンパイルされ、翻訳され、或いは他の場合には必要であれば適切な方法で処理され、次いでコンピュータメモリ内に格納される。
【００４２】
本発明によって事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するための方法、システム、及びコンピュータ製品が提供されることが明らかになった。本発明を、その好ましい実施形態と共に具体的に示し且つ説明してきたが、本発明の範囲から逸脱することなく変形及び改良が当業者によって行なわれ得ることは理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステムが動作する汎用コンピュータシステムの概略図。
【図２】図１のコンピュータシステムで動作できる事業実体の財務健全性に関する行動パターンを検出するためのシステムのハイレベルのコンポーネントアーキテクチャ図。
【図３】図２のシステムによって行なわれるステップを示すフローチャート。
【符号の説明】
【００４４】
１０  汎用コンピュータシステム
１２  プロセッサ
１４  メモリ
１６  データ経路
１７  入出力装置
１８  キーボード
２０  マウス
２２  ディスプレイ
２４  通信装置
２６  大容量記憶装置
【図１】
2005158069.tif 000003
【図２】
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【図３】
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