(57)【要約】【課題】振込等の手数料が発生する金融取引サービスを提供するシステムにおいて、システム負荷を予測し、その予測結果を利用者に提示してシステム負荷が少ない時期に利用者を誘導することにより、システム負荷を平準化できるようにする。【解決手段】サーバー１０の負荷率を検知する負荷検知部３０と、負荷率の過去の履歴が記憶される負荷ＤＢ２０と、負荷率に応じた混雑度が小さいほど振込手数料が安くなるような料金体系が記憶された料金設定ＤＢ２２と、負荷ＤＢ２０に記憶された負荷の過去の履歴に基づいて、将来の負荷を時間帯毎に予測計算する負荷予測部３２とを備える。サーバー１０は、アクセスしてきた顧客端末１４へ、現在の混雑度と、将来の所定期間にわたる時間帯毎の混雑度とを表す情報を送信し、振込メニューが選択されると、料金設定ＤＢ２２を参照して、その時点での混雑度に応じて振込手数料を決定する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク経由でアクセスしてきた顧客の端末に対して金融取引サービスを提供するシステムであって、
当該システムに掛かる負荷を検知する負荷検知部と、
前記検知された負荷の履歴が記憶される負荷記憶部と、
当該システムに掛かる負荷が小さいほど前記金融取引サービスに対する手数料が安くなるような手数料体系を表す情報が記憶された手数料体系記憶部と、
前記負荷記憶部に記憶された負荷の履歴に基づいて、当該システムの将来の負荷を予測計算する負荷予測部と、
前記アクセスしてきた顧客の端末に対して、前記負荷予測部により予測された将来の所定期間における負荷を表す情報を送信する負荷情報送信手段と、
前記アクセスしてきた顧客の端末から金融取引の要求があった場合に、前記手数料体系記憶部を参照して、当該システムに掛かる現在の負荷に応じた手数料を決定する手数料決定手段と、を備えることを特徴とする金融取引サービスシステム。
【請求項２】
請求項１記載の金融取引サービスシステムにおいて、
前記金融取引サービスの日単位の利用頻度の傾向に応じて各日が複数の区分の何れかに分類されており、
前記負荷予測部は、負荷予測の対象となる日における各時間帯の負荷を、当該予測対象日と同じ区分に属する過去の日の同じ時間帯の負荷を用いて予測することを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２記載の金融取引サービスシステムにおいて、
前記複数の区分は、五・十日、月末の最終営業日、それら以外の営業日、及び非営業日を含むことを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１〜３のうち何れか１項記載の金融取引サービスシステムにおいて、前記金融取引は資金の振込であることを特徴とするシステム。
【請求項５】
ネットワークに接続されたコンピュータにより、当該コンピュータへアクセスしてきた顧客の端末に対して、金融取引サービスを提供する方法であって、
前記コンピュータが、
当該コンピュータに掛かる負荷を検知するステップと、
前記検知した負荷の履歴を所定の負荷記憶部に記憶するステップと、
前記負荷記憶部に記憶された負荷に基づいて、当該システムの負荷を予測するステップと、
前記アクセスしてきた顧客の端末に対して、前記負荷予測部により予測された将来の所定期間における負荷を表す情報を送信するステップと、
前記アクセスしてきた顧客の端末から金融取引の要求があった場合に、当該システムに掛かる負荷が小さいほど前記金融取引サービスに対する手数料が安くなるような手数料体系を表す情報が記憶された手数料体系記憶部を参照して、当該システムに掛かる現在の負荷に基づいて手数料を決定するステップと、を実行することを特徴とする金融取引サービス方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融取引サービスを提供するシステム及び方法に係り、特に、金融取引サービスの手数料をシステムの負荷に応じて設定する金融取引サービスシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な金融機関が、インターネット上で振込や残高照会等の取引を行うことが可能なネットバンキングサービスを提供している。このようなネットバンキングサービスによれば、利用者は店舗やＡＴＭコーナーへ赴かなくても、振込依頼等の取引を行えるので、至極便利である。
【０００３】
ところで、金融機関が提供する振込などの金融取引サービスでは、例えば、月末や、いわゆる五・十日など特定の日に集中する傾向がある。したがって、上記したネットバンキングサービスを提供するサーバーシステムにも特定の日に負荷が集中して負荷のピークが高くなる。このため、金融機関では、そのような負荷のピークに対応できるようにシステムを構築することが必要となり、非効率なシステム運用を強いられることになる。したがって、金融機関にとっては、金融取引が行われる日を分散してシステム負荷を平準化することが望まれる。
【０００４】
これに関連して、特許文献１及び特許文献２には、例えば金融機関等の公共料金の収納機関の窓口が振り込み期限日等の特定日に混雑することに鑑みて、収納依頼の受付日と支払期限日との比較結果に応じて料金（請求金額あるいは収納手数料）を割り引くことにより、収納依頼の受付日を分散して収納機関の業務負担を平準化することが開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、情報伝送サービスを行うシステムにおいて、システムの記憶領域の残量や伝送帯域幅に応じてサービス利用料金を設定することによりネットワーク負荷を軽減することが開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２２４０９号公報
【特許文献２】特開２００３−２２４６８号公報
【特許文献３】特開２００２−１６６５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の通り、特許文献１、２に開示されるシステムは、収納期限日が設定された公共料金等の収納において負荷の平準化を図ろうとするものであり、期限が定められておらず、あるいは、期限があっても案件によってまちまちである一般の振込に対して適用することはできない。
【０００７】
また、特許文献３に開示されるシステムは記憶領域残量や伝送帯域幅に応じて料金設定を行うものであり、これを金融取引サービスに適用してシステムの負荷に応じて手数料を設定したとしても、利用者はどのタイミングでサービスを利用すれば手数料が安くなるのか分からない。このため、利用者を負荷の小さい時間へ誘導することができず、システムの負荷を効果的に平準化することはできない。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、振込等の手数料が発生する金融取引サービスを提供するシステムにおいて、将来のシステム負荷を予測し、その予測結果を利用者に提示してシステム負荷が少ない時期に利用者を誘導することにより、システム負荷を平準化できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するため、本発明は、ネットワーク経由でアクセスしてきた顧客の端末に対して金融取引サービスを提供するシステムであって、
当該システムに掛かる負荷を検知する負荷検知部と、
前記検知された負荷の履歴が記憶される負荷記憶部と、
当該システムに掛かる負荷が小さいほど前記金融取引サービスに対する手数料が安くなるような手数料体系を表す情報が記憶された手数料体系記憶部と、
前記負荷記憶部に記憶された負荷の履歴に基づいて、当該システムの将来の負荷を予測計算する負荷予測部と、
前記アクセスしてきた顧客の端末に対して、前記負荷予測部により予測された将来の所定期間における負荷を表す情報を送信する負荷情報送信手段と、
前記アクセスしてきた顧客の端末から金融取引の要求があった場合に、前記手数料体系記憶部を参照して、当該システムに掛かる現在の負荷に応じた手数料を決定する手数料決定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の金融取引サービスシステムにおいて、前記金融取引サービスの日単位の利用頻度の傾向に応じて各日が複数の区分の何れかに分類されており、前記負荷予測部は、負荷予測の対象となる日における各時間帯の負荷を、当該予測対象日と同じ区分に属する過去の日の同じ時間帯の負荷を用いて予測することとしてもよい。  
この場合、前記複数の区分は、例えば、五・十日、月末の最終営業日、それら以外の営業日、及び非営業日を含む。
【００１１】
また、本発明において、前記金融取引は、例えば、資金の振込である。
【００１２】
また、本発明は、ネットワークに接続されたコンピュータにより、当該コンピュータへアクセスしてきた顧客の端末に対して、金融取引サービスを提供する方法であって、
前記コンピュータが、
当該コンピュータに掛かる負荷を検知するステップと、
前記検知した負荷の履歴を所定の負荷記憶部に記憶するステップと、
前記負荷記憶部に記憶された負荷に基づいて、当該システムの負荷を予測するステップと、
前記アクセスしてきた顧客の端末に対して、前記負荷予測部により予測された将来の所定期間における負荷を表す情報を送信するステップと、
前記アクセスしてきた顧客の端末から金融取引の要求があった場合に、当該システムに掛かる負荷が小さいほど前記金融取引サービスに対する手数料が安くなるような手数料体系を表す情報が記憶された手数料体系記憶部を参照して、当該システムに掛かる現在の負荷に基づいて手数料を決定するステップと、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、金融取引サービスを提供するシステムにおいてシステム負荷を予測し、その予測結果を利用者に提示してシステム負荷が少ない時期に利用者を誘導することにより、システム負荷を平準化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態であるシステムの全体構成図である。同図に示す如く、本実施形態のシステムは、ある金融機関Ａのネットバンキングサービスを提供するネットバンキングサーバー１０を含んで構成されている。ネットバンキングサーバー１０は、公衆回線網やインターネット等の社外ネットワーク１２に接続されており、金融機関Ａとネットバンキング契約を結んだ各顧客は、顧客端末１４からネットバンキングサーバー１０にアクセスしてネットバンキングサービスを利用することができる。
【００１５】
以下に詳細に説明するように、本実施形態のネットバンキングサービスにおける振込依頼では、振込依頼時点でのシステムの負荷が小さいほど振込手数料が割り引かれるような手数料体系が設定されている。そして、顧客端末１４に対して現在のシステム負荷及び将来の予測負荷を提示することにより、顧客をシステム負荷の小さい時点へ誘導できるようにしている。
【００１６】
ネットバンキングサーバー１０は、金融機関Ａの社内ネットワーク１６に接続されている。この社内ネットワーク１６には、金融機関Ａの口座管理を行うホストコンピュータ１８、及び、負荷データベース２０（本発明の負荷記憶部に対応）、料金設定データベース２２（本発明の手数料体系記憶部に対応）、予測混雑度データベース２４、顧客情報データベース２６等の各データベースが接続されている。このうち、顧客情報データベース２６には、ネットバンキングサービスの各顧客の顧客番号、パスワード、氏名、住所等が記録されている。なお、データベース２０〜２６の区別はデータベースの論理的構成を表すものであり、これらは同一の記憶装置上に構築されてもよいし、別の記憶装置上に構築されてもよく、ハードウェア構成は問わない。また、データベース２０〜２６をネットバンキングサーバー１０に内蔵されたハードディスク等の記憶装置上に構築してもよい。
【００１７】
図１に示すように、ネットバンキングサーバー１０は、負荷検知部３０及び負荷予測部３２を備えている。
【００１８】
負荷検知部３０は、例えば、ネットバンキングサーバー１０で稼動するＯＳ（オペレーティングシステム）が提供する周知の負荷検知機能により実現されるものであり、本実施形態では一例として、ＣＰＵのアイドル時間（命令を実行していない時間）の割合に基づいて、システムの負荷率が０％（無負荷）〜１００％（最大負荷）の数値として検知されるものとしている。ネットバンキングサーバー１０は、負荷検知部３０により検知した負荷率を負荷データベース２０に記録する。
【００１９】
図２に、負荷データベース２０に格納されたデータの一例を示す。本実施形態では、１日を、例えば（１）８：００〜９：００，（２）９：００〜１２：００，（３）１２：００〜１３：００，（４）１３：００〜１５：００、（５）１５：００〜２１：００の５つの時間帯に区分しており、負荷データベース２０には、各月の各日の各時間帯毎に負荷率が記録される。なお、月数Ｔは、所定の基準年月から数えた通算の月数で表すものとする。例えば、２００１年１月を基準年月として、２００３年１０月は、「３４月」となる。また、以下の説明において、ｔ月ｊ日における時間帯ｉの負荷率をａｉ，ｊ（ｔ）で表すものとする。例えば、３４月１５日の時間帯（３）（１２：００〜１３：００）における負荷率はａ３，１５（３４）である。
【００２０】
料金設定データベース２２には、図３に例示するように、システムの負荷率、混雑度、及び割引率の関係を表すテーブルが記憶されている。後述するように、ネットバンキングサーバー１０は、このテーブルを参照して、利用者からのアクセス時点の負荷率に応じた割引率を取得し、その割引率に従って振込手数料を決定する。
【００２１】
負荷予測部３２は、ネットバンキングサーバー１０が所定のプログラムを実行することにより実現されるものであり、負荷データベース２０に記録された負荷率の過去の履歴に基づいて、将来の時間帯毎の負荷率を予測する。より具体的には、負荷予測部３２は、月末、五・十日、それ以外の営業日、非営業日といった各日の区分によって振込依頼件数の傾向が異なることに鑑みて、それらの区分毎に過去の負荷率に基づいて当月の負荷率を予測する。以下、負荷予測部３２によるシステム負荷予測処理について詳細に説明する。
【００２２】
図４は、システム負荷予測処理のフローチャートである。この処理は、予想対象月（以下、当月という）Ｔの各日の各時間帯の負荷率ａｉ，ｊ（Ｔ）を予測するものであり、１ヶ月単位で例えば月始めに実行される。
【００２３】
先ず、Ｓ１００において、負荷データベース２０を参照して、過去１２ヶ月の各時間帯の負荷率ａｉ，ｊ（ｔ）（ｔ＝Ｔ−１２〜Ｔ−１）を、当月Ｔの日数ｎＴと、ｔ月の日数ｎｔとの比を用いて、
ａｉ，ｊ（ｔ）＝ａｉ，ｊ（ｔ）・ｎＴ／ｎｔ
により補正する。なお、ｎＴ，ｎｔ＝２８，２９，３０，又は３１である。
【００２４】
次にＳ１０２において、当月Ｔの月末最終営業日（ｎｅ日とする）の負荷率の予測値を計算する。具体的には、最終営業日の各時間帯の負荷率ａ１，ｎｅ（Ｔ）〜ａ５，ｎｅ（Ｔ）の夫々を、過去１２ヶ月の月末営業日の同じ時間帯の負荷率を用いて最小二乗法により計算する。すなわち、過去１２ヶ月の最終営業日（ｔ月の最終営業日をｎｅｔ日とする）の各時間帯の負荷率ａｉ，ｎｅｔ（ｔ）（ｔ＝Ｔ−１２〜Ｔ−１）との偏差の二乗和
【数１】
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を最小にするＳｉの値を求め、その値を月末営業日の負荷率ａｉ，ｎｅ（Ｔ）の予測値ＣＡｉ，ｎｅ（Ｔ）とする。
【００２５】
次にＳ１０４において、当月Ｔの五・十日、すなわち、５日、１０日、１５日、２０日、２５日、２５日の夫々について各時間帯の負荷率の予測値を、上記Ｓ１０２と同様に、過去１２ヶ月の各月の同じ日、同じ時間帯の負荷率に基づいて最小二乗法により計算する。ただし、各月の該当日が非営業日である場合は、直近の営業日の値を用いる。また、当月の五・十日が非営業日である場合には、その直近の営業日が五・十日であるものとみなしてその日の負荷率を予測計算する。例えば、当月１０日が非営業日であり、その直近の営業日が９日である場合、過去１２ヶ月の各月の１０日（非営業日であれば直近の営業日）の負荷率を用いて、Ｔ月９日の負荷率を予測する。
【００２６】
次にＳ１０６において、Ｓ１０２，Ｓ１０４で計算した日以外の各営業日について各時間帯の負荷率を予測計算する。すなわち、当月Ｔの第Ｘ番目の営業日（第Ｘ営業日）の負荷率を予測する場合、過去１２ヶ月（ｔ＝Ｔ−１２〜Ｔ−１）の第Ｘ営業日の同じ時間帯の負荷率を用いて、Ｓ１０２と同様に最小二乗法により計算する。ただし、ｔ月に第Ｘ営業日が存在しない場合は、ｔ月の月末営業日の負荷率を用いる。また、ｔ月の第Ｘ営業日が月末営業日である場合には、月末営業日の前営業日の負荷率を用いる。
【００２７】
次にＳ１０８において、当月Ｔの各非営業日について各時間帯の負荷率を予測計算する。すなわち、当月Ｔの第Ｙ番目の非営業日（第Ｙ非営業日）の負荷率を予測する場合、過去１２ヶ月（ｔ＝Ｔ−１２〜Ｔ−１）の第Ｙ非営業日の同じ時間帯の負荷率を用いて、Ｓ１０２と同様に最小二乗法により計算する。ただし、ｔ月に第Ｙ非営業日が存在しない場合は、ｔ月の最終非営業日の負荷率を用いる。
【００２８】
最後にＳ１０８において、上記Ｓ１０２〜１０６で予測計算された当月Ｔの各日、各時間帯の負荷率から、図３に例示するテーブルを参照して、Ｔ月ｊ日（ｊ＝１〜ｎＴ）の各時間帯ｉの予測混雑度Ｃｉ，ｊ（Ｔ）を求め、これを予測混雑度データベース２４に記録する。
【００２９】
次に、本実施形態において、利用者がネットバンキングサーバー１０にログインして振込依頼を行う場合の処理を説明する。  
図５は、顧客が金融機関Ａへ振込依頼を行う場合の処理の流れを示す。同図に示すように、顧客が顧客端末１４からネットバンキングサーバー１０にアクセスしてログイン要求を行うと（Ｓ２００）、ネットバンキングサーバー１０から顧客端末１４へログイン画面が送信される（Ｓ２０２）。
【００３０】
図６はログイン画面の一例を示す。同図に示すように、ログイン画面には、顧客番号及びパスワードの入力欄５０，５１やログインボタン５２のほか、現在の混雑度の表示欄５４及び将来の所定期間（本例では、今日、明日、明後日）の時間帯毎の予測混雑度の表示欄５６が含まれている。すなわち、ネットバンキングサーバー１０は、ログイン画面を生成するにあたり、負荷予測部３２により検知した現在の負荷率から、料金設定データベース２２に格納されたテーブル（図３）を参照して混雑度を求め、その値を表示欄５４に表示させる。また、予測混雑度データベース２４を参照して、本日、明日、明後日の各時間帯の予測混雑度を取得し、その値を表示欄５６に表示させる。
【００３１】
したがって、顧客はログイン画面に表示された現時点の混雑度を参考にしてログインすべきかどうか判断することができ、混雑度が高いためにログインを見合わせる場合には、予測混雑度を参考にして、いつごろログインすれば空いているか（つまり振込手数料が安くなるか）を知ることができる。
【００３２】
顧客がログインする場合、入力欄５０，５１に顧客番号、パスワードを入力して「ログイン」ボタン５２をクリックする（Ｓ２０４）。これに応じて、ネットバンキングサーバー１０は、顧客情報データベース２６を参照して、入力された顧客番号、パスワードに基づく本人認証を行い（Ｓ２０６）、正しく認証できれば、顧客端末１４へメインメニュー画面を送信する（Ｓ２０８）。
【００３３】
図７は、メインメニュー画面の一例を示す。同図に示すように、初期メニュー画面には、「残高照会」、「明細照会」、「振込」などのメニュー項目が含まれている。この初期メニュー画面において、「振込」メニューが選択されると（Ｓ２１０）、ネットバンキングサーバー１０は、料金設定データベース２２に格納されたテーブル（図３）を参照して、その時点で負荷検知部３０が検知している負荷率から混雑度及び割引率を決定する（Ｓ２１２）。また、ネットバンキングサーバー１０は、顧客端末１４へ振込依頼画面を送信する（Ｓ２１４）。
【００３４】
図８は、振込依頼画面の一例を示す。同図に示すように、振込画面には、引落口座入力欄７０、振込金額入力欄７２、振込指定日入力欄７４、振込先入力欄７６等が含まれている。これら各入力欄に入力されて「ＯＫ」ボタン８０がクリックされると（Ｓ２１６）、各入力欄への入力データ（振込依頼データ）がネットバンキングサーバー１０へ送信される。
【００３５】
ネットバンキングサーバー１０は、顧客端末１４から振込依頼データを受信すると、この振込依頼データに基づいて、振込内容確認画面を生成して顧客端末１４へ送信する（Ｓ２１８）。
【００３６】
図９は、振込内容確認画面の一例を示す。同図に示すように、振込内容確認画面には、引落口座、振込金額、振込先等の振込条件の表示欄８１、手数料の表示欄８２、及び、「振込実行」ボタン８４が含まれている。このうち、手数料の表示欄８２には、上記Ｓ２１２で決定した割引率を適用した手数料が表示される。すなわち、ネットバンキングサーバー１０は、振込内容確認画面を生成するにあたり、振込画面で入力された振込条件に従って決定される正規の振込手数料と、Ｓ２１２で決定した割引率とに基づいて、割引手数料を計算し、その額を表示欄８２に表示させる。
【００３７】
上記の振込内容確認画面にて「振込実行」ボタンがクリックされると（Ｓ２２０）、ネットバンキングサーバー１０は、振込依頼データに基づいて、ホストコンピュータ１８に対して、引落口座から振込先口座への振込を行うと共に、引落口座から上記の割引手数料を引き落とすように指令を出して（Ｓ２２２）、処理を終了する。
【００３８】
以上説明したように、本実施形態によれば、振込手数料をシステムの負荷（混雑度）が低いほど安くなるように設定すると共に、顧客端末１４向けのログイン画面にて現在の混雑度と、将来の予測混雑度とを表示する。このため、顧客は、表示された現時点の混雑度を参考にしてログインすべきかどうか判断することができ、ログインを見合わせる場合には、予測混雑度を参考にして、いつ頃ログインすれば空いているか（つまり、いつ頃ログインすれば振込手数料が安くなるか）を知って、その空いた時間帯にログインすることが可能となる。このように、本実施形態によれば、顧客をシステムの負荷が小さい時間帯へ誘導することができるので、システム負荷の平準化を図ることができる。したがって、システムの負荷のピーク値を下げてシステムに必要な処理能力を抑えることができ、金融機関にとってシステム投資コストを低減できるというメリットがある。また、そのようなコスト低減分の一部を手数料の割引という形で顧客側に還元されるので、顧客にとっても安い手数料で振込を行えるというメリットがある。
【００３９】
また、上記実施形態では、月末、五・十日、それ以外の営業日、非営業日といった各日の区分によって、振込依頼の頻度が異なることに鑑みて、図４を参照して説明したように、過去の同じ区分の日の同じ時間帯の負荷に基づいて負荷率を予測するようにしたので、負荷率の予測精度が向上する。ただし、負荷率の予測手法は図４に示すものに限らない。すなわち、法人顧客向けのネットバンキングサービスの場合は、上述のように、月末、五・十日、それ以外の営業日、非営業日の区分によって、振込依頼の頻度が異なる傾向があるが、個人顧客向けサービスでは、法人顧客向けサービスとは異なる傾向となる場合もあり、その場合はその傾向に応じた予測手法を用いればよい。
【００４０】
なお、上記実施形態では、顧客が「振込」メニューを選択した時点での負荷率から振込手数料の割引率を決定するものとしたが、割引率を決定する時点はこれに限らず、例えば、ログインした時点、振込依頼画面（図８）で「ＯＫ］ボタン８０をクリックした時点、振込内容確認画面（図９）で「振込実行」ボタン８４をクリックした時点など、顧客が振込依頼操作を行う過程での適宜な時点での負荷率（混雑度）に応じて割引率を決定することができ、これらの時点での負荷も特許請求の範囲における「現在の負荷」に含まれる。ただし、「振込実行」ボタン８４をクリックした時点で割引率を決定する場合は、振込内容確認画面に割り引いた手数料を表示することはできないが、その場合は、例えば、割引前の正規の手数料と、混雑度に応じて割り引かれることがある旨のメッセージとを表示するなどすればよい。
【００４１】
また、上記実施形態では、システムの負荷率を検知し、予測する時間帯として上記時間帯（１）〜（５）を用いるものとしたが、これは単なる一例であり、適宜な他の時間帯区分を用いることも可能である。
【００４２】
また、上記実施形態では、ネットバンキングサーバー１０の負荷率を図３に示すテーブルの従って混雑度に換算し、これを顧客端末１４向けの画面に表示させるものとしたが、これに限らず、負荷率の値をそのまま表示させるようにしてもよい。
【００４３】
また、上記実施形態では、ネットバンキングサーバー１０の負荷を、ＣＰＵの負荷率により検知するものとしたが、本発明におけるシステムの負荷はそのような負荷率に限らず、例えば、ネットバンキングサーバー１０へのアクセス件数等の他のパラメータをシステム負荷として検知することとしてもよい。
【００４４】
さらに、上記実施形態では、振込依頼を受け付ける場合に本発明を適用して振込手数料の割引率を設定するものとしたが、本発明は、振込に限らず、手数料が発生する各種金融取引に適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施形態であるシステムの全体構成図である。
【図２】負荷データベースに格納されたデータの一例を示す図である。
【図３】料金設定データベースに記憶されたテーブルの一例を示す図である。
【図４】システム負荷予測処理のフローチャートである。
【図５】顧客が金融機関Ａへ振込依頼を行う場合の処理の流れを示す図である。
【図６】ログイン画面の一例を示す図である。
【図７】メインメニュー画面の一例を示す図である。
【図８】振込依頼画面の一例を示す図である。
【図９】振込内容確認画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０  ネットバンキングサーバー
１２  社外ネットワーク
１４  顧客端末
１６  社内ネットワーク
１８  ホストコンピュータ
２０  負荷データベース
２２  料金設定データベース
２４  予測混雑度データベース
２６  顧客情報データベース
【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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