(57)【要約】【課題】金融機関の特有の事情や独自の判断基準などを考慮した与信審査を的確に行うことができる与信審査用サーバと与信審査用システム及び与信審査用プログラムを提供する。【解決手段】クライアント１４を通じて顧客Koからの申込情報を受け付ける申込受付手段１８と、受け付けた申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段２０とを備える。所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段２６を備える。金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を与信担当者Yoが変更できるように記憶部に記憶する補正パラメータ記憶手段２８を備える。審査記憶手段２６により記憶された審査情報を補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を算出する情報補正手段３０を備える。補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を決定する与信決定手段３４を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用サーバであって、
データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、
前記申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、
所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、
前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を変更できるように記憶部に記憶する補正パラメータ記憶手段と、
前記審査記憶手段により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正手段と、
前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定手段とを備えていることを特徴とする与信審査用サーバ。
【請求項２】
金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用サーバであって、
データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、
前記申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、
所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、
前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を直近の統計データを基に自動的に算出するトレンド集計手段と、
前記トレンド集計手段が算出した補正パラメータを記憶部に記憶する補正パラメータ記憶手段と、
前記審査記憶手段により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正手段と、
前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定手段とを備えていることを特徴とする与信審査用サーバ。
【請求項３】
前記審査情報は予想デフォルト率であり、
前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶されている前記予想デフォルト率を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより補正デフォルト率を算出し、
前記与信決定手段は、与信対象の顧客に対する与信内容を、前記情報補正手段が算出した与信対象の顧客の補正デフォルト率に応じた内容となるように決定するように構成されている請求項１又は２記載の与信審査用サーバ。
【請求項４】
前記トレンド集計手段は、前記金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを含む直近の統計データを演算処理した結果を基に、前記補正パラメータを自動的に算出する請求項２記載の与信審査用サーバ。
【請求項５】
前記補正パラメータは予想平均デフォルト率であり、
前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶されている前記予想デフォルト率を、前記補正パラメータ記憶手段により記憶されている前記予想平均デフォルト率と統計学上の式に基づいて補正することにより前記補正デフォルト率を算出するように構成されている請求項３記載の与信審査用サーバ。
【請求項６】
前記情報補正手段には統計学上の下記モデル式（１）が設定され、
前記情報補正手段は、式（１）に基づき、前記審査記憶手段により記憶された複数の前記予想デフォルト率の分布を、前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記予想平均デフォルト率を中心とした分布に変換することで、与信対象の顧客についての前記予想デフォルト率を、前記予想平均デフォルト率を基準とした値である補正デフォルト率に補正する、ように構成されている請求項５記載の与信審査用サーバ。
【数１】
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式（１）において、Ａは前記予想デフォルト率、Ｂは前記予想平均デフォルト率、Ｃはサンプリング情報である。前記サンプリング情報は、前記所定の審査モデルを作成する際に使用された情報であって、過去の実績データからサンプリングして得られたデフォルト率である。
【請求項７】
前記申込受付手段により申込みを受け付けた際に、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを分析することにより、与信対象の顧客と金融機関との取引状況を評価した数値である取引情報を自動的に算出する取引情報集計手段が設けられ、
前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記補正パラメータには、前記取引情報集計手段により算出された前記取引情報が含まれ、前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶された前記与信対象の顧客についての審査情報を、少なくとも、前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記取引情報に基づいて補正する請求項１乃至６のいずれか記載の与信審査用サーバ。
【請求項８】
前記与信決定手段により決定された与信内容を、前記申込情報を送信した前記クライアントに対して通知する内容通知手段を備えている請求項１乃至７のいずれか記載の与信審査用サーバ。
【請求項９】
前記申込受付手段が受け付ける前記申込情報には顧客を特定するための特定情報が含まれ、
前記申込受付手段により受け付けた申込みに伴う前記申込情報に含まれている前記特定情報に基づいて、申込みに係る顧客に対する与信審査の実施を許可するか否かを判定する与信判定手段が設けられている請求項１乃至８のいずれか記載の与信審査用サーバ。
【請求項１０】
前記与信判定手段により与信審査の実施を許可しないと判定された場合に、その旨を、前記申込情報を送信した前記クライアントに対して通知する拒否通知手段を備えている請求項９記載の与信審査用サーバ。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか記載の与信審査用サーバと、前記与信審査用サーバに通信可能に接続され前記与信審査用サーバにより決定された与信内容が送信されるクライアントで構成された与信審査用システム。
【請求項１２】
金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用システムを実行するための与信審査用プログラムであって、
データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付処理と、
前記申込受付処理により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶処理と、
所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶処理と、
前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を変更できるように記憶部に記憶する補正パラメータ記憶処理と、
前記審査記憶処理により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正処理と、
前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定処理とを実行する処理プログラムを備えたことを特徴とする与信審査用プログラム。
【請求項１３】
金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用システムを実行するための与信審査用プログラムであって、
データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付処理と、
前記申込受付処理により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶処理と、
所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶処理と、
金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を直近の統計データを基に自動的に算出するトレンド集計処理と、
前記トレンド集計処理により算出した補正パラメータを記憶部に記憶する補正パラメータ記憶処理と、
前記審査記憶処理により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正処理と、
前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定処理とを実行する処理プログラムを備えたことを特徴とする与信審査用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用サーバと与信審査用システム、及び与信審査用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関において顧客に対する与信審査を行うためのシステムとして、例えば特許文献１に開示されているように、所定の審査モデルにより算出された顧客毎の倒産率（審査情報）を記憶する審査記憶手段と、与信対象の顧客の審査情報を、金融機関側において予め定められた一定の予想平均倒産率（補正パラメータ）に基づいて補正する情報補正手段と、その他各種の手段とで構成された与信審査用サーバがあった。
【０００３】
ここで、審査モデルとは、例えば、ある顧客から融資の申し込みがあったとき、その顧客が債務不履行となる確率（倒産率）を推定するため、過去の顧客属性や信用情報、預金口座の取引履歴などのデータを分析し、統計学的に倒産率を算出する計算モデルのことである。
【０００４】
特許文献１の与信サーバは、保証会社が所有する審査モデルを使用する構成なので、金融機関の判断で、独自に自己の処理・操作により審査モデルを簡単に改変することができない。また、仮に、金融機関から保証会社に対して計算条件の微変更や微修正を要望したとしても、審査モデルは、計算アルゴリズム等が非常に複雑で膨大な工数を掛けて開発されているので、保証会社が金融機関毎の個別の要望に応えることは困難である。また、審査モデルを金融機関が所有している場合でも、計算条件の微変更や微修正が困難であることが同じである。そこで、この与信サーバは、独特の情報補正手段を設けることにより、金融機関独自の判断基準や特有の事情を考慮して、既存の審査モデルにより算出された審査情報を補正することができるように構成されている。
【０００５】
例えば、実体経済（景気動向など）は日々変化しているので、審査モデルにより算出された顧客毎の倒産率が実体経済に合致していない可能性があり、しかも、算出された個々の倒産率について、その妥当性を客観的に判断することは難しい。しかし、算出された複数産率の平均値が実体経済に合致しているか否かを判断することは可能である。そこで、この与信サーバは、金融機関が予め実体経済を考慮して一定の予想平均倒産率を設定しておき、情報補正手段が、審査記憶手段に蓄積された顧客毎の倒産率の平均値が予想平均倒産率と一致するように、各倒産率を統計学的に補正する構成になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−３４４０４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に開示された従来の与信サーバの場合、情報補正手段に設定されている予想平均倒産率（補正パラメータ）は、予め金融機関において定められた一定の値であり、この与信サーバの構成では簡単に変更することができない。したがって、この与信サーバでは、オペレータである与信担当者が昨今の景気動向を考慮して予想平均倒産率（補正パラメータ）の数値を適宜変更することができず、適正な与信審査をタイムリーに行うのが難しい。
【０００８】
また、審査に利用する情報や与信審査過程が類似している金融商品は、一つの同じモデルで複数の金融商品を運用することがある。例えば、ローンやクレジットカードに関する与信審査と中小企業融資や小規模事業用融資に関する与信審査とを比べると、承諾・不承諾の判定基準は異なるべきであり、審査モデルが算出した一律の倒産率を用いて判定することはできないものである。同様に、ローンとクレジットカードに関する与信審査は、審査モデルは類似するが、承諾・不承諾の判定基準は異なるべきである。また、複数の金融機関が合併・吸収などの資本統合が発生した場合、同じ金融商品でも統合前の各金融機関による予想倒産率が相違しているため、いずれかの金融機関の審査モデルで算出した予想倒産率を他の金融機関の金融商品に一律に用いることができない。このような場合、与信担当者が状況に応じて補正パラメータの値を変更できれば対応可能と考えられるが、上述の与信サーバの構成では、補正パラメータの値を個別に、金融機関側で自由に変更することができない。
【０００９】
本発明は、上記背景技術に鑑みて成されたものであり、金融機関の特有の事情や独自の判断基準などを考慮した与信審査を的確に行うことができる与信審査用サーバと与信審査用システム及び与信審査用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】
【００１０】
本発明は、金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用サーバであって、データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、前記申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を変更できるように記憶部に記憶する補正パラメータ記憶手段と、前記審査記憶手段により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正手段と、前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定手段とを備えている与信審査用サーバである。
【００１１】
また本発明は、金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用サーバであって、データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付手段と、前記申込受付手段により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶手段と、所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶手段と、前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データ等を含む直近の統計データを基に分析することにより自動的に算出するトレンド集計手段と、前記トレンド集計手段が算出した補正パラメータを記憶部に記憶する補正パラメータ記憶手段と、前記審査記憶手段により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正手段と、前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定手段とを備えている与信審査用サーバである。
【００１２】
例えば、前記審査情報は予想デフォルト率であり、前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶されている前記予想デフォルト率を、前記補正パラメータ記憶手段に記憶されている前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより補正デフォルト率を算出し、前記与信決定手段は、与信対象の顧客に対する与信内容を、前記情報補正手段が算出した与信対象の顧客の補正デフォルト率に応じた内容となるように決定するように構成されている。
【００１３】
例えば、前記補正パラメータは予想平均デフォルト率であり、前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶されている前記予想デフォルト率を、前記補正パラメータ記憶手段により記憶されている前記予想平均デフォルト率と統計学上の式に基づいて演算することにより前記補正デフォルト率を算出するように構成されている。
【００１４】
この場合、前記情報補正手段には統計学上の下記モデル式（１）が設定され、前記情報補正手段は、式（１）に基づき、前記審査記憶手段により記憶された複数の前記予想デフォルト率の分布を、前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記予想平均デフォルト率を中心とした分布に変換することで、与信対象の顧客についての前記予想デフォルト率を、前記予想平均デフォルト率を基準とした値である補正デフォルト率に補正するように構成されていることが好ましい。
【００１５】
【数１】
2016099915.tif 000003
式（１）において、Ａは前記予想デフォルト率、Ｂは前記予想平均デフォルト率、Ｃはサンプリング情報である。前記サンプリング情報は、前記所定の審査モデルを作成する際に使用された情報であって、過去の実績データからサンプリングして得られたデフォルト率である。
【００１６】
前記申込受付手段により申込みを受け付けた際に、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを分析することにより、与信対象の顧客と金融機関職員との間の取引状況を評価した数値である取引情報を自動的に算出する取引情報集計手段が設けられ、前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記補正パラメータには前記取引情報集計手段により算出された前記取引情報が含まれ、前記情報補正手段は、前記審査記憶手段により記憶された前記与信対象の顧客についての審査情報を、少なくとも、前記補正パラメータ記憶手段により記憶された前記取引情報に基づいて補正する構成にしてもよい。また、前記与信決定手段により決定された与信内容を、前記申込情報を送信した前記クライアントに対して通知する内容通知手段を備えている構成にしてもよい。
【００１７】
前記申込受付手段が受け付ける前記申込情報には顧客を特定するための特定情報が含まれ、前記申込受付手段により受け付けた申込みに伴う前記申込情報に含まれている前記特定情報に基づいて、申込みに係る顧客に対する与信審査の実施を許可するか否かを判定する与信判定手段が設けられている構成にしてもよい。この場合、前記与信判定手段により与信審査の実施を許可しないと判定された場合に、その旨を、前記申込情報を送信した前記クライアントに対して通知する拒否通知手段を備えていることが好ましい。
【００１８】
また本発明は、いずれかの前記与信審査用サーバと、前記与信審査用サーバに通信可能に接続され前記与信審査用サーバにより決定された与信内容が送信されるクライアントで構成された与信審査用システムである。
【００１９】
また本発明は、金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用システムを実行するための与信審査用プログラムであって、データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付処理と、前記申込受付処理により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶処理と、所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶処理と、前記審査情報を補正するために前記金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を変更できるように記憶部に記憶する補正パラメータ記憶処理と、前記審査記憶処理により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正処理と、前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定処理とを実行する処理プログラムを備えた与信審査用プログラムである。
【００２０】
また本発明は、金融機関において顧客に対する与信審査を行うための与信審査用システムを実行するための与信審査用プログラムであって、データ通信可能に接続されたクライアントを通じて、顧客からの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける申込受付処理と、前記申込受付処理により受け付けられた申込みに伴う申込情報を記憶部に記憶する申込記憶処理と、所定の審査モデルにより算出された個々の顧客の評価値である審査情報を記憶部に記憶する審査記憶処理と、金融機関が指定した補正パラメータについて、その数値を直近の統計データを基に自動的に算出するトレンド集計処理と、前記トレンド集計処理により算出した補正パラメータを記憶部に記憶する補正パラメータ記憶処理と、前記審査記憶処理により記憶された前記審査情報を、前記補正パラメータと統計学上の式に基づいて演算することにより、補正審査情報を自動的に算出する情報補正処理と、前記補正審査情報に基づいて、与信対象の顧客に対する与信内容を自動的に決定する与信決定処理とを実行する処理プログラムを備えた与信審査用プログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の与信審査用サーバ、与信審査用システム、及び与信審査用プログラムによれば、所定の審査モデルにより算出された審査情報を、金融機関における特有の事情や独自の判断基準などを考慮して設定された補正パラメータに基づいて、コンピュータにより自動的に正確に補正することができるので、妥当性の高い審査情報（補正審査情報）を得ることができる。
【００２２】
特に、補正パラメータを与信担当者等の判断で適宜変更できる構成にすることで、実体経済（景気動向など）に合致した補正審査情報、あるいは融資の種類に見合った適切な補正審査情報をタイムリーに得ることができ、与信審査の妥当性を向上させることができる。例えば、経済状況が悪化した場合、統計上の式に基づき、審査情報を厳しい値（補正審査情報）に容易に補正がすることができ、与信審査の妥当性を向上させることができる。
【００２３】
また、補正パラメータの数値を、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを含む統計データ等を分析することにより自動的に算出する構成にすることによって、与信審査を全自動化することができ、より客観的で妥当性の高い補正審査情報を容易に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の与信審査用サーバを含む与信審査用システムの第一の実施形態を示すシステム構成図である。
【図２】審査モデルにより算出された予想デフォルト率（審査情報）を説明する図（ａ），（ｂ）である。
【図３】情報補正手段により算出された補正デフォルト率（補正審査情報）を説明する図（ａ），（ｂ）である。
【図４】従来の方法で予想デフォルト率を補正した例を示す図（ａ），（ｂ）である。
【図５】本発明の与信審査用サーバを含む与信審査用システムの第二の実施形態を示すシステム構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の与信審査用サーバ、与信審査用システム、及び与信審査用プログラムの第一の実施形態について、図１〜図４に基づいて説明する。
【００２６】
この実施形態の与信審査用システム１０は、図１に示すように、金融機関において顧客に対する与信審査を行うためのコンピュータシステムであり、与信審査用サーバ１２と、与信審査用サーバ１２に通信可能に接続されたクライアント１４とで構成されている。クライアント１４は、金融機関の与信担当者Yoが操作するコンピュータ端末であり、金融機関内の専用回線であるネットワーク１６を介して与信審査用サーバ１２に接続されている。なお、顧客Koとは、融資を申し込んだ個人又は法人等のことで、金融機関の与信担当者Yoとは、金融機関の融資担当の職員又はこの職員から委託を受けて与信審査用システム１０を運用する職員等のことである。また、この実施形態の与信審査用プログラムは、以下に説明する与信審査用システム１０を機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００２７】
与信審査用サーバ１２は、図示しないＣＰＵ等の演算装置と、半導体メモリやハードディスク等の記憶装置、及び入出力部等を備えたコンピュータ装置から成り、所定の処理プログラムにより演算装置による処理が行なわれる。演算装置による各機能として、申込受付手段１８、申込記憶手段２０、与信判定手段２２、拒否通知手段２４、審査記憶手段２６、補正パラメータ記憶手段２８、情報補正手段３０、取引情報集計手段３２、与信決定手段３４、及び内容通知手段３６を備えている。申込受付手段１８は申込受付処理を実行する処理プログラムから成り、申込記憶手段２０は申込記憶処理を実行する処理プログラムから成り、与信判定手段２２は与信判定処理を実行する処理プログラムから成り、拒否通知手段２４は拒否通知処理を実行する処理プログラムから成り、審査記憶手段２６は審査記憶処理を実行する処理プログラムから成り、補正パラメータ記憶手段２８は補正パラメータ記憶処理を実行する処理プログラムから成り、情報補正手段３０は情報補正処理を実行する処理プログラムから成り、取引情報集計手段３２は取引情報集計処理を実行するプログラムから成り、与信決定手段３４は与信決定処理を実行するプログラムから成り、内容通知手段３６は内容通知処理を実行するプログラムから成る。以下、各手段の機能を順番に説明する。
【００２８】
申込受付手段１８は、クライアント１４を通じて顧客Koからの規定の申込情報を伴う申込みを受け付ける手段である。申込情報とは、例えば、顧客に関する情報（顧客が個人であれば、顧客の名前、生年月日、年齢、勤務先等の情報、顧客が企業などの団体であれば、団体名称、事業規模、売り上げ等の情報）や、顧客が希望する融資額・融資限度額などのことである。与信審査用システム１０では、顧客Koが所定事項を記載した申込用紙等を与信担当者Yoに提出し、与信担当者Yoがクライアント１４を操作して申込情報を入力し、これを申込受付手段１８が受け付ける構成になっている。
【００２９】
申込記憶手段２０は、申込受付手段１８が受け付けた申込情報を記憶部に記憶する手段である。
【００３０】
与信判定手段２２は、申込情報に含まれる特定情報（顧客を特定するための情報）に基づいて、申込みに係る顧客Koに対する与信審査の実施を許可するか否かを判定する手段である。例えば、「与信審査を行うまでもなく与信を許可すべきでない顧客」が登録されたテーブルを照会し、特定情報により特定される顧客Koが登録されていた場合、この顧客Koについて「与信審査の実施を許可しない」と判定する。これによって、無駄な与信審査を回避することができる。
【００３１】
拒否通知手段２４は、与信判定手段２２で「与信審査の実施を許可しない」と判定された場合に、その旨を、申込情報を送信したクライアント１４に対して通知する手段である。
【００３２】
審査記憶手段２６は、与信判定手段２２で「与信審査の実施を許可する」と判定された場合に動作する手段であり、申込みに係る顧客Koに関する審査情報を取得し、または審査情報に関するデータを基に審査情報の値を算出し、記憶部に記憶する。審査情報とは、所定の審査モデルにより算出された顧客Koの評価値のことで、与信審査用システム１０では予め求められた予想デフォルト率が使用される。ここでいうデフォルトとは、以下の広義で用いるものであり、個人の破産（又は弁済の三か月以上延滞）、企業の倒産（又は弁済の三か月以上延滞、銀行取引停止、裁判所に対する法的整理手続きの申し立て）、融資案件の否認等の事象を指す。予想デフォルト率は、顧客Koについて予想される将来の破産率や倒産率、顧客Koについて予想される将来の融資案件否認率等のことである。予想デフォルト率の値の範囲は0〜100%で、100%に近いほどデフォルトしやすいことを示す。審査記憶手段２６は、与信判定手段２２から「与信審査の実施を許可する」と判定された旨の情報を受けると、所定の審査モデル及び申込情報に基づいて予想デフォルト率を算出し、記憶部に記憶する。なお、予想デフォルト率を算出する作業は、審査記憶手段２６以外の手段が行ってもよく、例えば、外部の保証会社等が算出した予想デフォルト率を審査記憶手段２６が取得して記憶するよう構成してもよい。（また、後述する取引情報集計手段３２から得られるデータを利用して算出してもよい。）
補正パラメータ記憶手段２８は、与信担当者Yoが指定した補正パラメータについて、その数値を与信担当者Yoが変更できるように記憶部に記憶する手段である。補正パラメータとは、金融機関独自の判断基準や特有の事情を考慮して、審査モデルにより算出された審査情報を補正するための数値でのことで、与信審査用システム１０では、予想平均デフォルト率が使用されている。さらに、後述する取引情報集計手段３２から得られるデータを補正パラメータとしてもよく、補正パラメータによる補正方法は任意である。予想平均デフォルト率は、審査記憶手段２６に蓄積されている複数の予想デフォルト率の平均値のあるべき値を予想した数値であり、与信担当者Yoが実体経済（景気動向など）やデフォルト率の実績値等を考慮して設定する数値である。ここでは、与信担当者Yoがクライアント１４を操作することにより、補正パラメータ記憶手段２８に記憶する予想平均デフォルト率の値を、数値入力や数値の選択操作等により設定又は変更できるよう構成されている。
【００３３】
情報補正手段３０は、審査記憶手段２６により記憶された顧客Koについての審査情報（予想デフォルト率）を、補正パラメータ記憶手段２８に記憶されている補正パラメータ（予想平均デフォルト率）に基づいて補正することにより、補正審査情報（補正デフォルト率）を算出する手段である。情報補正手段３０には、補正デフォルト率を算出する統計学上のモデル式（１）が設定されている。
【００３４】
【数１】
2016099915.tif 000004
ここで、Ａは顧客Koについての予想デフォルト率、Ｂは予想平均デフォルト率、Ｃはサンプリング情報である。サンプリング情報は、上記の審査モデルを作成する際に使用された情報であり、過去の実績データからサンプリングして得られたデフォルト率である。サンプリング情報を考慮したモデル式（１）を使用することによって、特許文献１に開示されているモデル式を転用するよりも、補正の精度を向上させることができる。
【００３５】
モデル式（１）によれば、審査記憶手段２６により記憶された複数の予想デフォルト率の分布を、補正パラメータ記憶手段２８により記憶された予想平均デフォルト率を中心とした分布に変換することで、与信対象の顧客Koについての予想デフォルト率を、予想平均デフォルト率を基準とした値である補正デフォルト率に補正することができる。このモデル式（１）は、ベイズの定理を応用して導出された式である。
【００３６】
取引情報集計手段３２は、申込記憶手段２０により記憶された申込情報を受け、与信対象の顧客Koとこの金融機関との間の取引状況を評価した数値である取引情報を自動的に算出する。取引情報は、例えば、普通預金の取引額、クレジットの決済回数および金額、カードローンの取引額、公共料金の口座振替の数、手数料、口座振替回数および取引額、定期貯金の取引額等、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを分析することにより算出される。取引情報集計手段３２は、与信判定手段２２で「与信審査の実施を許可する」と判定された場合に動作し、算出された取引情報は、補正パラメータ記憶手段２８に送られ、補正パラメータの一種として記憶される。
【００３７】
与信決定手段３４は、情報補正手段３０により算出された補正デフォルト率に基づいて、与信対象の顧客Koに対する与信内容を決定する。内容通知手段３６は、与信決定手段３４により決定された与信内容を、申込情報を送信したクライアント１４に対して通知する手段である。
【００３８】
次に、与信審査用システム１０で行われる与信審査用プログラムの一連の処理、及びその他の動作の例を説明する。まず、顧客Koが金融機関に与信審査の申込書を提出すると、与信担当者Yoがクライアント１４を操作し、特定情報を含む申込情報を入力する。申込受付手段１８が申込情報を受け付けると、申込情報を申込記憶手段２０に記憶させ、特定情報を与信判定手段２２に送る。
【００３９】
与信判定手段２２は、特定情報により顧客Koを特定し、顧客Koに対する与信審査の実施を許可するか否かを判定する。「与信審査の実施を許可しない」と判定した場合、拒否通知手段２４に指令を出し、その旨をクライアント１４に対して通知させる。「与信審査の実施を許可する」と判定した場合、その情報を審査記憶手段２６及び取引情報集計手段３２に送る。
【００４０】
与信判定手段２２から「与信審査の実施を許可する」という情報を受けた審査記憶手段２６は、申込記憶手段２０により記憶された申込情報に基づいて、与信対象の顧客Koに対する予想デフォルト率を算出し、記憶部に記憶する。また、取引情報集計手段３２は、取引情報を自動的に算出する。
【００４１】
審査記憶手段２６には、例えば図２（ａ）に示すように、A社〜J社について算出された複数の予想デフォルト率が蓄積されている。10社の予想デフォルト率の分布は、図２（ｂ）のグラフに示すようになり、その平均値を求めると20%となる。例えば、B社について見ると、予想デフォルト率が60%と非常に高く、その後、実際にデフォルトが発生している。J社について見ると、予想デフォルト率が3%と低く、その後の実績も正常である。図２（ａ）の例では、予想デフォルト率の平均値が20%であるのに対して、その後、実際にデフォルト事象が発生した割合が2/10となっており、審査モデルにより算出された予想デフォルト率は妥当な値であったと考えられる。しかし、現実には、実体経済（景気動向等）の変化により実際のデフォルト率が変化している場合の多いので、予想デフォルト率の値を補正する必要がある。
【００４２】
補正パラメータ記憶手段２８には、与信担当者Yoが設定した予想平均デフォルト率が記憶されている。例えば、図２（ａ）の例では審査モデルにより算出された予想デフォルト率の平均値が20%であるが、昨今は景気後退が著しいため、妥当な平均値は40%であると予想されるときは、与信担当者Yoが予想平均デフォルト率を40%に設定し、補正パラメータ記憶手段２８に記憶させる。
【００４３】
そして、情報補正手段３０は、補正パラメータ記憶手段２８により記憶された予想平均デフォルト率などを取得し、モデル式（１）に基づいて、与信対象の顧客Koについての補正デフォルト率を算出する。例えば、図３の数値例では、顧客KoがA社の場合、予想デフォルト率「4%」が、補正デフォルト率「10%」に補正される。顧客KoがB社の場合は、予想デフォルト率「60%」が補正デフォルト率「80%」に補正される。10社の補正デフォルト率の分布は、図３（ｂ）のグラフに示すように、その平均値が予想平均デフォルト率「40%」になる。
【００４４】
比較例として、モデル式（１）を使用せずに予想デフォルト率を補正した例を図４に示す。ここでは、審査モデルにより算出された予想デフォルト率の平均値が20%であり、与信担当者Yoが設定した予想平均デフォルト率が40%なので、個々の予想デフォルト率を単純に２倍にする補正を行っている。10社の補正デフォルト率の分布は、図４（ｂ）のグラフに示すように、その平均値が予想平均デフォルト率「40%」になっており、この点は図３（ｂ）と同様である。しかし、例えばB社の場合、予想デフォルト率「60%」が、「120%」という統計学的にあり得ない値になっており、この補正方法は不適切であることが分かる。
【００４５】
さらに、情報補正手段３０は、取引情報集計手段３２が算出した取引情報を受け、モデル式（１）に基づいて算出された補正デフォルト率を、さらに取引情報に基づいて補正する。取引情報に基づく補正の方法は任意である。
【００４６】
情報補正手段３０により補正デフォルト率が算出されると、与信決定手段３４が補正デフォルト率に基づいて、与信対象の顧客Koに対する与信内容を決定し、内容通知手段３６が、その与信内容をクライアント１４に対して通知する。
【００４７】
以上説明したように、与信審査用システム１０によれば、所定の審査モデルにより算出された予想デフォルト率（審査情報）を、実体経済を考慮して設定した予想平均デフォルト率（補正パラメータ）に基づいて補正できるよう構成されているので、妥当性の高い補正デフォルト率（補正審査情報）をタイムリーに得ることができる。しかも、モデル式（１）を使用することにより、統計学的に正しい予想デフォルト率に補正することができる。また、取引情報手段３２により算出された取引情報による補正も合わせて行うことにより、金融機関における特有の事情や独自の判断基準なども、顧客毎の補正デフォルト率の値に反映させることができる。したがって、与信審査の妥当性を向上させることができる。また、与信判定手段２２により、与信審査を行う前に与信審査を許可すべきでない顧客を排除することができるので、無駄な与信審査を回避することができる。
【００４８】
次に、本発明の与信審査用サーバ、与信審査用システム、及び与信審査用プログラムの第二の実施形態について、図５に基づいて説明する。ここで、第一の実施形態と同様の構成は、同一の符号を付して説明を省略する。
【００４９】
この実施形態の与信審査用システム３８は、図５に示すように、金融機関において顧客に対する与信審査を行うためのコンピュータシステムであり、与信審査用サーバ４０と、与信審査用サーバ４０に通信可能に接続されたクライアント１４とで構成されている。ここでは、金融機関は、いわゆるインターネットバンキングを例に説明する。したがって、クライアント１４は、インターネットバンキングに与信を申し込む顧客Koが操作するコンピュータ端末であり、インターネット等のネットワーク１６を介して与信審査用サーバ４０に接続されている。また、この実施形態の与信審査用プログラムは、以下に説明する与信審査用システム３８を機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００５０】
与信審査用サーバ４０の構成で、上述した与信審査用サーバ１２と異なるのは、新たにトレンド集計手段４２を実行するためのトレンド集計処理プログラムが設けられている点と、これに対応する補正パラメータ記憶手段４４を実行するための補正パラメータ記憶処理プログラムが設けられている点である。その他の申込受付手段１８、申込記憶手段２０、与信判定手段２２、拒否通知手段２４、審査記憶手段２６、情報補正手段３０、取引情報集計手段３２、与信決定手段３４、及び内容通知手段３６及びその処理プログラムは、上記の与信審査用サーバ１２の構成と同様である。ただし、与信審査用システム３８における申込受付手段１８は、上述した与信審査用システム１０における申込受付手段１８とは異なり、顧客Koがクライアント１４を操作して入力した申込情報を受け付ける。以下、与信審査用サーバ４０の構成のうち、上述した与信審査用サーバ１２と異なる構成について説明する。
【００５１】
トレンド集計手段４２は、金融機関職員（与信担当者又はシステム管理担当者）が指定した補正パラメータである予想平均デフォルト率について、その数値を、この金融機関が有する勘定系システムに蓄積されている実績データを含む統計データを自動的に分析して算出する手段である。この統計データは、例えば、運用商品の実績を集計した月次データ、これらを統計的に分析して将来を予想したデータ等のことである。さらに、外部調査機関が提供する最新のデフォルト率に関する情報が逐次入力されるように設定して、予想平均デフォルト率を自動的に算出するものでもよい。
【００５２】
補正パラメータ記憶手段４４は、上記の補正パラメータ記憶手段２８と異なり、トレンド集計手段４２が算出した予想平均デフォルト率を記憶部に記憶する。
【００５３】
この与信審査用サーバ４０を有する与信審査用システム３８によれば、顧客Koから与信の申し込みを受け付けた後、与信内容をクライアント１４に通知するまでの作業を、与信担当者等の金融機関職員が介在することなく自動的に行うことができ、より客観性の高い与信審査を行うことができ、利便性も向上する。この与信審査用システム３８は、インターネットバンキング以外に、従来の金融機関の各店舗におけるクライアント１４を用いたシステムにも適用できることは言うまでもない。
【００５４】
なお、本発明の与信審査用サーバ、与信審査用システム、及び与信審査用プログラムは、上記実施形態に限定されるものではなく、例えば、「審査情報、補正パラメータ及び補正審査情報」の組み合わせは、上記の「予想デフォルト率、予想平均デフォルト率及び補正デフォルト率」以外に変更してもよい。つまり、金融機関における特有の事情や独自の判断基準などを反映させやすくするため、デフォルト率以外の指標を用いて与信審査を行う構成にもできる。この場合、審査記憶手段、情報補正手段、補正パラメータ記憶手段、及びトレンド集計手段は、上記のデフォルト率以外の指標を取り扱うことになる。あるいは、デフォルト率と他の指標とを組み合わせて与信審査を行う構成にすることも可能である。この場合は、補正パラメータが複数になるので、例えば、複数の補正パラメータのうちの一部をトレンド集計手段で算出し、それ以外を与信担当者が設定する構成にすることができる。
【００５５】
また、例えば第一の実施形態の与信審査用システムに第二の実施形態のようなインターネットバンキングを適用して、顧客がインターネットを介して所定事項を自身のパソコンで登録し、これを申込受付手段が受け付ける構成にしても良い。さらに、与信審査用サーバは、その構成をシンプルにするため、特定のコンピュータに限るものではなく、クラウドコンピューティング技術を用いたシステムにしても良く、そのプログラムの実行形態は問わないものである。また、与信判定手段及び拒否通知手段を必要に応じて省略することができる。取引情報集計手段についても同様である。
【００５６】
与信審査用システムは、金融機関の外部機関である信用情報機関等から情報を収集するため、金融機関の与信審査用サーバと信用情報機関等のサーバとを専用回線で接続する構成を付設してもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１０，３８  与信審査用システム
１２，４０  与信審査用サーバ
１４  クライアント
１６  ネットワーク
１８  申込受付手段
２０  申込記憶手段
２２  与信判定手段
２４  拒否通知手段
２６  審査記憶手段
２８，４４  補正パラメータ記憶手段
３０  情報補正手段
３２  取引情報集計手段
３４  与信決定手段
３６  内容通知手段
４２  トレンド集計手段
Ko  顧客
Yo  与信担当者
【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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