(57)【要約】【課題】信用情報機関からの個人信用データを有効に利用できるようにし、それによって最適な審査モデルの構築を可能とする技術を提供しようとする。【解決手段】与信審査のために共用されるデータを、受信した状態のまま格納する第１の格納手段10と、与信審査に必要とするデータ項目を揃えた第２の格納手段11と、前記第１の格納手段10に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段11のいずれかのデータ項目に対応するデータであるかどうかを判断する判断手段12と、該判断手段12が、前記第１の格納手段10に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段11のいずれかのデータ項目に対応するデータであると判断した場合、その任意のデータを、前記第１の格納手段から抽出し、前記第２の格納手段の対応するデータ項目に格納する抽出手段12と、から構成されるデータ格納システムである。【選択図】図２
2009025876.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与信審査のために共用されるデータを、受信した状態のまま格納する第１の格納手段と、
与信審査に必要とするデータ項目を揃えた第２の格納手段と、
前記第１の格納手段に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであるかどうかを判断する判断手段と、
該判断手段が、前記第１の格納手段に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであると判断した場合、その任意のデータを、前記第１の格納手段から抽出し、前記第２の格納手段の対応するデータ項目に格納する抽出手段と、
からなることを特徴とする与信審査用データ格納システム。
【請求項２】
請求項１に記載する抽出手段が抽出したデータに対し、所定の加工を施すデータ加工手段を備え、該加工手段が加工した加工データを、抽出手段が第２の格納手段に格納することを特徴とする請求項１の資金貸出審査用データ格納システム。
【請求項３】
請求項２に記載する所定の加工のうち、任意の加工は、資金貸出債権分析の結果値を反映させた論理式に基づいて行われることを特徴とする請求項２の資金貸出審査用データ格納システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、与信業務を行う会社の審査モデルの最適化を図ることのできる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
与信業務を行う、資金貸出会社やクレジット債権等の信用保証を業務とする会社（以下、与信業務会社という）においては、与信した会員（以下、一度与信枠を与えた資金需要者やクレジット枠を設定した会員等をいう）の貸し倒れはもっとも避けるべきリスクの一つであり、そのようなリスクを回避するために、会員の申込みに対して、その借入申込を認めるかどうかの与信審査（新規申込に対する与信審査である、いわゆる「新規与信」）や、一度認可した会員に対して適宜行う与信審査（いわゆる「途上与信」）はきわめて重要である（なお、与信審査の電子化については、例えば特許文献１，２等がある）。
【０００３】
このような与信審査は、各与信業務会社ごとに独自の基準に基づく審査モデルが設定されており、それぞれ独自の審査モデルに則って行われる。したがって、その審査モデルが適切でないと、会員の貸し倒れのリスクが大いに高まることになるので、各与信業務会社はその審査モデルを適宜分析し、分析の結果得られる修正モデルをフィードバックして、より最適な内容となるように改良をしている。具体的には、個々の会員のその後の借入・返済等の状況（履歴）を追っていき、何か問題があった場合（例えば返済滞納、貸し倒れ等）、与信審査時に用いたデータがどうなっていたかを見直し、審査モデルにおけるデータの見方や基準の設定（上限・下限）が誤っていたか、あるいはそのデータを基準にして良かったのか等、多角的にデータの取捨や把握の方法について検討したうえ、問題があれば、どのように修正すべきかを分析し、分析によって得られた修正値をフィードバックして、審査モデルのプログラムを改良していくことになる。
【特許文献１】特開２００５−１０８００５（００１３〜００２２）
【特許文献２】特開２００４−２５９０８６（０００４〜０００９）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、新規の与信審査時に用いられるデータには、各顧客がその会社に自己申告した属性情報（以下、申告属性データという）と、それに加えて会社が所定の信用情報機関から取得する信用情報（以下、個人信用データという）とがある。また、途上与信においては、上記の情報の他、会員の取引状況情報（以下、履歴データという）を加味する。これらのデータのうち、信用情報機関の個人信用データは、多数の与信業務会社等から提供された情報であることから、与信審査においても、それが客観的な情報としてきわめて有用な情報となる。しかしその一方で、その情報量は膨大なものであることに加え、データ様式が簡略的であり（例えば、テキストデータの羅列であるデータが存在する等）、各与信業務会社の与信審査においては、当該機関から取得した状態では、それをそのままシステム的に連動して与信審査用のシステムに用いることはできないものとなっていた。このため、多くの与信業務会社では、与信審査にあたって、顧客からの申告属性データをメインとし、前記個人信用データは素のデータのままほんの一部しか利用しないケースも多かった。
【０００５】
もちろん、与信業務会社にあっては、信用情報機関からの個人信用データがテキスト型である場合、通常は紙で報告する照会結果をジャーナルイメージとして画面に表示し、審査担当者が目で見る作業を介することで、申告属性データと個人信用データを同時に利用するようなシステムをとっているケースもあるが、そのような形態をとる会社では、各担当者が個人信用データの画面を見ながら、与信審査に必要と思われるデータを取り出し、そのデータを手入力で自社のデータベースに一々格納していく作業が必要となり、きわめて作業が煩雑であったばかりか、その煩雑さゆえに格納するデータも最小限とならざるを得ず、結局、このような会社のケースでも、信用情報機関の個人信用データを与信審査に有効に利用できなかった。
【０００６】
そして、このように、与信審査時に信用情報機関の個人信用データを有効利用できないことは、審査モデルの改良にも大きく影響していた。
【０００７】
すなわち、上記のとおり、審査モデルの改良を行うにあたっては、まず与信審査時の会員のデータを振り返って分析する。したがって、与信審査時における分析対象のデータ範囲が多ければ多いほど、分析範囲が拡がり、問題点の解析と改良検討の余地が拡がって、より最適な基準を構築することが可能となる。その意味からすると、前記信用情報機関から提供される顧客の信用情報はその情報量の膨大さから、まさにこの分析対象のデータとしてはうってつけの情報となるのであるが、上記のように、実際に個人信用データの多くは利用されず、きわめて限られたデータを対象とした分析しか行われていない状況となっているのである。つまり、審査モデルの改良にあたって、本来、最適な分析結果がフィードバックされ得る環境にありながら、決してそのような状況となっていないのが実情なのである。
【０００８】
この発明は、従来技術の以上のような問題に鑑み創案されたもので、信用情報機関からの個人信用データを有効に利用できるようにし、それによって最適な審査モデルの構築を可能とする技術を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このため、この発明に係る与信審査用データ格納システムは、
与信審査のために共用されるデータを、受信した状態のまま格納する第１の格納手段と、
与信審査に必要とするデータ項目を揃えた第２の格納手段と、
前記第１の格納手段に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであるかどうかを判断する判断手段と、
該判断手段が、前記第１の格納手段に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであると判断した場合、その任意のデータを、前記第１の格納手段から抽出し、前記第２の格納手段の対応するデータ項目に格納する抽出手段と、
からなることを特徴とする。
【００１０】
これらの構成において、与信審査のために共用されるデータとは、例えば信用情報機関に蓄積される個人信用データ等をいう。また、与信審査に必要とするデータ項目とは、与信業務会社が与信審査をするにあたって、その便に供されるように、与信業務会社が適宜任意に第２の格納手段に対して設定するデータ項目をいう。また、前記判断手段における、前記第１の格納手段に格納される任意のデータに対して、前記第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであるかどうかの判断基準については、与信業務会社が任意にあらかじめ設定しておく。また、前記第１の格納手段と第２の格納手段は、機能として２つの手段に分かれていれば良く、物理的に一体であっても良い。
【００１１】
本発明に係る格納システムでは、まず、与信審査のために共用されるデータが、受信した状態のまま、システム内に設けた第１の格納手段に格納される。したがって、信用情報機関からの個人信用データをすべてこの第１の格納手段に格納できる。そうすることで、システム内に、後に債権分析の対象となり得る個人信用データをすべて備えることができる。
【００１２】
次に、この第１の格納手段に格納された任意のデータについて、前記判断手段が、第２の格納手段のいずれかのデータ項目に対応するデータであるかどうかを判断し、いずれかのデータ項目に対応するデータであると判断すると、前記抽出手段が、その任意のデータを第１の格納手段から抽出して、第２の格納手段の対応するデータ項目に格納する。この第２の格納手段のデータ項目は、与信審査に必要とする項目であり、これは与信業務会社の与信審査において用いられるデータ項目であるので、そこに与信審査のために共用されるデータが格納されていれば、きわめて効率的に与信審査が行われる。そして、可能な限り、第１の格納手段に格納されたデータを、第２の格納手段のデータ項目に対応させておけば、より多くの与信審査のために共用されるデータが与信審査に用いることができる。またそのように多くのデータが与信審査に用いられれば、その後の審査モデル改良のための債権分析時においても、より多角的な検討が可能となる。この結果、より最適な修正値がフィードバックでき、より最適な内容として逐次審査モデルの改良が行われることになる。
【００１３】
以上の構成において、場合によっては、第２の格納手段のデータ項目に、与信審査のために共用されるデータが第１の格納手段に格納されたそのまま状態で格納できないこともあり得る（例えば、与信審査の便宜のため、第２の格納手段のデータ項目を独自のデータ格納形式に設定しているような場合等）。そのよう場合は、前記抽出手段が抽出したデータに対し、所定の加工を施すデータ加工手段を備えさせ、該加工手段が加工した加工データを、抽出手段が第２の格納手段に格納するようにすれば良い。
【００１４】
例えば、審査モデルの改良を迅速に実行させるため、第２の格納手段のデータ項目のデータ格納形式を、債権分析の結果得られた修正値を反映させる形態とすることも十分想定される。このような形態にあっては、前記加工手段によって、抽出したデータをそのような設定の格納形式に対応できるように加工すれば良い。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、この発明に係る与信審査用データ格納システムによれば、与信審査のために共用されるデータをシステム内により多く取り込むことができ（従来のデータベースに存在しない項目についても、後付で与信審査対象のデータ項目として自由に設定可能）、それゆえ、より多くのデータを与信審査に用いることができる。このことは、審査モデルを改良する際の債権分析時に、より多くのデータを基に、より多角的に現行の審査モデルを検討することが可能となる。すなわち、この発明によれば、より最適な審査モデルを構築することが可能となり、それゆえ与信業務会社における貸し倒れリスクを顕著に減少させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
この発明の具体的な一形態例を図面を用いて説明する。図１は、本発明の一形態例である格納システムが通信回線網を介して利用される概要図であり、図２はそのうち格納システムの概要図である。なお、以下の形態例はあくまで本発明の一例であって、本発明がその形態例に限定されないことは当然である。
【００１７】
図１中、1は格納システムを形成するデータウエアハウスであり、本形態例は、このデータウエアハウス1と他のシステムとの連携により、与信業務会社の業務を行うシステム形態例となっている。他のシステムとして、2は与信審査を制御する審査システム、3は信用情報機関から送信される個人信用データを一次的に格納保管する信用データ保管システム、4は会員または会員申請者が自己申告したデータを保管する申告データ保管システム、5と6は信用情報機関が備えるデータ保管システム（いずれも異なる機関を前提）、9は当該与信業務会社の会員となった後の履歴（利用の有無、利用の内容、返済の有無等）を保管する履歴保管システムである。また、7は本形態例のシステムを実施する与信業務会社内の操作用端末、8は各システムがデータ授受に利用する通信回線網である。
【００１８】
前記データウエアハウス1は、複数のデータベースを備え、そのうち図示しているのは、第１格納手段である第１データベース10と、第２格納手段である第２データベース11である。
第１データベース10は、信用情報機関データ保管システム5,6から取得する個人信用データをそのまま格納（ただし、本形態例では前記信用データ保管システム3を介して移行）するデータベースであり、このため各データ項目も、個人信用機関データ保管システム5,6から送信される状態のオリジナルデータ形式に合わせて設定される。これにより、送信されたすべての任意の個人信用データのすべてをこの第１データベース10に格納しておき、それを適宜第２データベース11に移行して利用することが可能となる。
第２データベース11は、与信業務会社における与信審査時の審査モデルを分析するために利用するデータベースであり、各データ項目は前記第１データベース10と異なり、与信業務会社独自の格納形式が設定される。この独自の格納形式は、前記審査システム2内の審査用データベースと同一としている。該審査用データベースのデータ項目は、言うまでもなく与信審査の便を考慮して、その格納形式が設定されており、それゆえ第２データベース11のデータ格納形式も同様の設定となる。したがって、前記審査システム2が、この第２データベース11内のデータを用いて与信審査を行うこともできるが、本形態例では、与信審査のシステムと審査モデル分析のシステムとを分離させ、第２データベース11は審査モデル分析用に特化させている。もちろん、審査システム2をデータハウス1内に移行させるのであれば、第２データベース11を用いて与信審査を行う形態としても良い。第２データベース11に格納されるデータには、第１データベース10から取り出され、加工処理された後（この点次段で説明する）の個人信用データと、申告データ保管システム4から移行される申告属性データ、さらに履歴保管システム9から移行される履歴データとが含まれる。
【００１９】
また、前記データウエアハウス1内には、第１及び第２データベース10,11を含む各データベースに関するデータの送受信、格納、取り出し等あらゆる管理を行うとともに、それらデータを基にした審査モデルの分析に関する演算処理を行う個々のサーバからなるサーバ群12が備えられる。このサーバ群12は、機能に応じて複数のサーバに分かれる。
サーバ群12の個々のサーバの主要な機能として（以下説明の便宜上、サーバ群12の機能とする）、次に説明するように、各データベースのデータを移行させる制御（これをデータ移行制御という）と、第２データベース11のデータを用いて審査モデルの分析を行う制御（これをモデル分析制御という）、分析後の修正値を反映させたプログラムを審査システム2に移行させる制御（これをプログラム移行制御という）がある。
なお、前記データ移行制御を行う前提として、当該与信業務会社内の各システム2,3,4,9からそれらが保管するデータが送信されてくるが、それらを受信して適宜第１及び第２データベース10,11の格納場所に格納していく移行制御も行う。
【００２０】
〔データ移行制御１〕
データ移行制御は、主として２つあり、その１は第１データベース10から第２データベース11へのデータ移行に関する。第１データベース10と第２データベース11との格納形式が異なるため、あらかじめ、両データベース10,11間におけるデータ項目相互の対応関係を設定した参照テーブルを記憶手段に格納しておき、該参照テーブルに基づき、第１データベース11の任意のデータ項目内のデータを、それに対応する第２データベース12のデータ項目に移行させる。すなわち、サーバ群12の移行制御は、まず第１データベース11の任意のデータ項目が前記参照テーブルに存在するかどうか判断し、存在すると判断した場合、そのデータ項目の任意のデータを抽出し、参照テーブルに対応関係があると記載のある第２データベースのデータ項目に抽出したデータを格納することになる。また、この移行制御の際、本形態例では、データ項目の格納形式が両データベース10,11間で異なっているので、第１データベース10から任意のデータを抽出した後、そのデータを、格納しようとする第２データベース11のデータ項目の格納形式に合ったデータとなるように加工処理を行う。なお、第１データベース11のデータは膨大であり、前記参照テーブルに対応関係のないデータ項目もあり得る。そのデータ項目のデータが分析上あるいは与信審査上必要なのであれば、適宜参照テーブルを変更すればよい。
【００２１】
〔データ移行制御２〕
データ移行制御のその２は、第２データベース11のデータを、前記審査システム2内の審査用データベースに移行させる制御である。次に説明するモデル分析制御の結果、例えば第２データベース11のデータ格納形式を変更するような場合には、その変更後の格納形式ファイルを送信し、該審査システム2内のデータ格納形式も変更させたうえで、データを移行させる。この制御により、モデル分析と審査モデルの修正とをリンクさせることが可能となり、モデル分析の結果値を、直ちに審査システム2に反映させることが可能となる。  
【００２２】
〔モデル分析制御〕
この制御は、審査モデルを改良するために任意の会員の任意の債権（多くの場合は不良債権）を分析する制御である。具体的には、分析対象とする不良債権のデータを履歴保管システム9のデータベースから検索抽出し、その債権の貸出時の与信審査に用いたデータの内容から、そのデータと不良債権の関係を解析する演算処理を行う。その結果、所定の解析値が得られ、審査モデルで用いたデータに対する基準を変更すべきと判断した場合は、その変更値を反映する形で、審査モデルに用いる既存のプログラムを書き換える。
また、債権分析の結果、データ処理上、第２データベース11のデータ項目の格納形式を変更すべきと判断した場合は、上述のように、その対象となるデータ項目の格納形式を、分析結果を反映させた理論値に基づくような形式に変更する。  以上のように、本システムでは、従来の債権分析時には申告属性データがメインで個人信用データは補助的に用いられる程度であったのに対し、使用データの主従を逆転させることができ、この結果、詳細で豊富な個人信用データから多角的に審査モデルを分析できるので、きわめて質の高い改善審査モデルに修正することが可能となっている。
【００２３】
〔プログラム移行制御〕
モデル分析制御により、審査モデルのプログラムが書き替えられると、書き換え後のプログラムを審査システム2に送信する。審査システム2では、送信された改良プログラムを既存のプログラムに上書きし、これにより審査モデルの分析結果を反映した改良モデルとなる。なお、前記サーバ群12において分析結果の修正値のみ審査システム2に出力指令し、該審査システム2内においてプログラムの書き替えを実行する形態であっても良い。また、書き替えるプログラムはデータの集計に関するものも含み、集計システムが審査システム2と別に存在する場合は、そのシステムに移行させれば良い。
【００２４】
前記審査システム2は、審査モデルが記述されたプラグラムに基づき、与信審査としての演算処理を行う。このプラグラムについては、上述のように、前記サーバ群12のモデル分析の結果によるプログラムが書き替えられると、その書き替えられたプログラムが送信されてくるので、それを受信し、変更後のプログラムに上書きする。これにより、審査モデルは前記分析で得られた修正値を反映させた内容に変更される。
【００２５】
次に、以上のシステムの実際の稼働について、新規の会員希望者に対する業務の流れにしたがって説明する。
〔新規会員希望者に対する与信審査〕
まず、会員を希望する新規の顧客が現れた場合、申告属性データを申告してもらうが、このデータが書類等による申告の場合は、与信業務会社の従業員が同社内端末7から入力し、それを申告データ保管システム4に送信して、そのシステム4内のデータベースに格納する。オンラインによる申告の場合は、ダイレクトに格納する。申告データ保管システム4では、データベースのデータ格納があった場合、同様のデータをデータウエアハウス1へ送信し、同ハウス1内ではサーバ群12により第２データベース11に格納する。
一方、申告属性データに基づき、審査システム2において会員希望者の個人信用データの照会指令を、各信用情報機関データ保管システム5,6に出力送信し、これに対し同システム5,6が該当する個人信用データを返してくるので、そのデータをそのまま信用データ保管システム3のデータベースに格納する。該信用データ保管システム3においても、このデータ格納があった場合、同様のデータをデータウエアハウス1へ送信し、同ハウス1内ではサーバ群12により受信状態のまま第１データベース10に格納する。
このとき、サーバ群12は、前記データ移行制御を実行し、前記参照テーブルを参照しながら、第１データベース10のデータのうち、与信審査に必要なものが抽出され、さらに加工処理されて第２データベース11に移行され、さらに同データが審査システム2のデータベースに移行される。
この結果、審査システム2において、データウエアハウス1において与信審査の便が考慮されて抽出加工された個人信用データと、申告データ保管システム4内データベースに格納される申告属性データとを参照しつつ（なお、与信対象者が既に会員である場合は、履歴データも参照する）、審査モデルが記述されたプログラムに基づき、前記会員希望者の与信審査が演算処理され、その結果値と最終的な人的判断（現状では人的判断が付加されるが、簡易なケースではすべて演算処理で済ませても良い）により申込のあった借り入れの可否が決せられる。したがって、個人信用データをきわめて有効に活用した与信審査が行える。
【００２６】
〔審査モデル分析〕
第２データベース11に格納される履歴データ（履歴保管システム9から移行されたデータ）から、問題のある債務者の債権を複数抽出しておき、それら債務者の与信審査時のデータに対して分析を実行する。分析の結果、その解析値を反映させた修正値に基づくように基準を変更すべきと判断されれば（例えば、あるデータの許容値の上限変更を要す場合等）、現行の審査モデルが記述されるプログラムを前記修正値に基づき書き替える。同時に、書き替え後のプログラムを審査システム2に送信し、審査システム2では受信したプログラムに置き換える。また、分析の結果、第２データベース11のデータ項目についても変更を要すような判断がされれば（例えば、データ項目の増設、格納形式の変更等）、自身のデータ項目を変更するとともに、変更後のデータ項目形式ファイルを送信し、同システム2ではデータ項目を受信した変更後の形式に更新する。
このように、モデル分析はすべてデータウエアハウス1内で実行でき、しかもそこには膨大な量の個人信用データがあってそれを可能な限り広範に分析対象とすることができる。このため、きわめて適切なモデル分析が行える。しかも、データウエアハウス1と審査システム2との間のデータ格納形式が一致し、分析結果の修正値を直ちに審査システム2に反映させるものとしているので、より迅速に審査モデルの改良が可能となっている。  
【産業上の利用可能性】
【００２７】
この発明は、与信業務を行う企業において顧客の動向を分析するのに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明に係る格納システムが通信回線網を介して利用される一形態例の全体概要図である。
【図２】図１に示す格納システムの一形態例の構成図である。
【符号の説明】
【００２９】
1      データウエアハウス  
2       審査システム
3       信用データ保管システム
4       申告データ保管システム
5、6    信用情報機関データ保管システム
7       与信業務会社内端末
8       通信回線網
9       履歴保管システム
10      第１データベース
11      第２データベース
12      サーバ群
【図１】
2009025876.tif 000003
【図２】
2009025876.tif 000004