JP5113083B2

JP5113083B2 - 金融コンサルティングサービスをサポートする決定支援プラットフォーム

Info

Publication number: JP5113083B2
Application number: JP2008555209A
Authority: JP
Inventors: エリック・エス・スミス; ジョセフ・シムコ
Original assignee: コンサルティングサービシーズサポートコーポレーション
Priority date: 2006-02-16
Filing date: 2006-02-16
Publication date: 2013-01-09
Anticipated expiration: 2026-02-16
Also published as: MX2008010523A; WO2007106058A3; EP1984882A2; JP2009527048A; CA2641999A1; AU2006340069A1; CN101529459A; WO2007106058A2; BRPI0621211A2; EP1984882A4

Description

（関連出願の相互参照）
本出願と出願人が共通であって同じ日に出願された、出願番号《シリアル番号が付与された後でシリアル番号を記入するように補正》を持つ「金融コンサルティングサービスをサポートするように構成された方法」、そして、出願番号《シリアル番号が付与された後でシリアル番号を記入するように補正》を持つ「金融分析をサポートするように構成されたシステム及び方法」という名称の米国通常特許出願が、参考として本出願に取り入れられている。

本発明は、概して金融コンサルティング方法論、より詳しくは金融コンサルティングサービスをサポートするように構成されたシステム及び方法に関連する。

多くの金融専門家及び投資家らは、旧来の金融サービス業界では投資家の信用の失墜がかなり広がっていることに同意するだろう。この信用失墜の原因である状況には、金融アドバイザからの不充分なアドバイス、不備のある、及び／または不正確な情報に基づくアドバイス、略奪的な販売戦術、腐敗した金融機関が含まれる。この信用失墜を招いた状況は市場全体（つまりファンドの価値及び投資家の数）の衰退を引き起こし、これは、（商取引及び商品販売に基づく業界すなわち旧来の金融業界にダメージを与えるばかりでなく）株式市場及び企業の資金調達能力にかなりダメージを与える状況である。

商品の販売者と被雇用セールスマンは、概して商品情報を管理し、商品情報へのアクセスを制限することが多い。販売者は一般的に、自社商品を他社商品と比較して客観的に評価する実際的な方法を消費者が手に入れることを望まない。提供される商品を客観的に比較する（つまり客観的に評価する）、このような能力があれば、金融商品を事実上、コモディティ化し、大規模商品販売者の多額の広告・販売予算にマイナスの影響を与えるだろう。ＢｕｒｅａｕｏｆＮａｔｉｏｎａｌＡｆｆａｉｒｓ社の２０００年６月２０日「金融計画ジャーナル」に記載されたように、投資信託などの業界商品が取引対象商品にならなくなるというリスクに対する警戒は、投資会社協会（ＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＣｏｍｐａｎｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ）会員が直面する最優先課題の一つに挙げられていた。

旧来の金融サービス業界のブローカー及び他の商品セールスマンは、将来的及び現在の個人投資家（つまり消費者）に継続的にアプローチして顧客に自社金融商品の購入を勧めている。概してこのようなブローカー及びセールスマンは、必ずしもその金融商品が必要とされているかリクエストがあったからではなく、それが仕事であるという理由で、消費者にアプローチしている。購入できるすべての人に対し、特定機関の金融商品を売るために彼らは雇われている。

過去１５年以上にわたって、商品販売に向けての個別のアドバイス及びガイダンスを敬遠する一般的傾向が金融サービス市場に見られる。これは、連続性の一端（つまりカスタマー側）ではある人が販売対象の顧客として扱われ、他端（つまりクライアント側）ではその人がアドバイス対象のクライアントとして扱われる、カスタマー‐クライアント連続性というものとして想像できる。この、連続性のカスタマー側へ近づこうとする傾向は、連続性のクライアント側に次第に大きな空洞を設けるようになっている。

金融商品の数が常に増加し続ける（例えば１３，０００以上の投資信託、数千の保険商品）環境において、消費者は、これらの選択肢すべてに関する情報を入手するための実際的アプローチを持たず、たとえ必要な情報を入手できるとしても、（例えば自分にとってどれがベストかを調べるために）これらを比較するための実際的アプローチは持たない。この知識の欠如はしばしば、旧来の金融サービス業界によって利用されている。消費者の信任アドバイザ（代理人や公認会計士など）にはこれら多数の金融商品についての充分な知識と情報が欠如しているため、これらの信任アドバイザでさえ、大抵、この商品知識の欠如が利用されないようにクライアントを守るためにできることに限界がある。このように、情報の量が圧倒的であるため、情報を入手できたとしても上述のように限界となることが多い。

このような旧来の金融商品及びサービスについてのさらに別の限界は、マネーマネージャーを選択して推薦するのに使用される従来の関連プロセスが本質的に「不透明」だということである。このようなプロセスは一般的に開示されておらず、たいていはこのような商品及びサービスの受託者は、これらのマネーマネージャーが選択及び／または推薦される際の手段を記述及び説明したものを要求しない。このプロセスが本質的に不透明であることで、いくつかの濫用が発生する可能性があり、それを容易に検出する手段は制限される。

金融商品の消費者の大多数は、代理人またはＣＰＡ（公認会計士）（つまり商品販売予定を持たない者）などの信任アドバイザから投資決定に関するアドバイスを受けて、旧来の金融サービス業界に固有の販売圧力から解放されるというオプションを選ぶだろう。そのため、旧来の金融サービス業界では必ずしもプロフェッショナルではない信任アドバイザを介した金融コンサルティングサービスをサポートするように構成された方法及び装置があれば有益であるといえる。

本発明の一実施例によれば、システムは、一つ以上のデータ処理デバイスと、一つ以上のデータ処理デバイスにより処理可能な命令と、一つ以上のデータ処理デバイスによりアクセス可能な命令を発する装置とを備える。命令は、クライアント固有テンプレート情報の準備と、クライアント固有テンプレート情報に応じたクライアント固有コンサルティング情報の決定とを一つ以上のデータ処理デバイスがサポートするように構成される。クライアント固有テンプレート情報は、実績基準、加重、規定の投資データセット情報、投資データセット情報を精製するように構成されたフィルタ、及び／またはプロセス命令を含む。

本発明の別の実施例によれば、システムは、一つ以上のデータ処理デバイスと、一つ以上のデータ処理デバイスにより処理可能な命令と、一つ以上のデータ処理デバイスによりアクセス可能な命令を発する装置とを備える。命令は、クライアント背景情報の受理と、クライアント背景情報に応じたクライアント固有テンプレート情報の準備、クライアント固有テンプレート情報に応じたクライアント固有コンサルティング情報の決定とを一つ以上のデータ処理デバイスがサポートするように構成されている。

本発明の別の実施例によれば、システムは、一つ以上のデータ処理デバイスと、一つ以上のデータ処理デバイスにより処理可能な命令と、一つ以上のデータ処理デバイスによりアクセス可能な命令を発する装置とを備える。命令は、クライアント固有テンプレート情報に応じたクライアント固有投資選択肢の決定と、クライアント固有テンプレート情報に応じた投資選択肢の客観的数量化及びこれにより客観的に数量化された投資選択肢の作成とを一つ以上のデータ処理デバイスがサポートするように構成されている。クライアント固有テンプレート情報は、実績基準、加重、規定の投資データセット情報、投資データセット情報を精製するように構成されたフィルタ、及び／またはプロセス命令を含む。

本発明の別の実施例によれば、システムは、インデックスの集合を決定するための手段と、インデックスに関連する情報に応じて総合投資インデックス実績スコアを決定するための手段と、総合投資インデックス実績スコアに関連する情報に応じて投資ポートフォリオを評価するための手段とを備える。インデックスの各々は、投資ポートフォリオ内の各投資に対応する。

本発明の別の実施例によれば、システムは、複数の投資実績スコアを決定するための手段と、複数の投資インデックス実績スコアを決定するための手段とを備えて、投資インデックス実績スコアの各々は各投資インデックスに対応し、各投資インデックスは投資実績スコアの各々に対応し、さらに、投資インデックス実績スコアの各々に関連する情報に応じて投資実績スコアの各々を評価するための手段を備える。投資実績スコアの各々は、投資ポートフォリオの各投資に対応する。

本発明の別の実施例によれば、システムは、投資ポートフォリオの配分投資に対応して資産クラスを決定するための手段と、資産クラスによって表示される配分投資と複数の未配分投資との間で相対的実績評価を実施するための手段とを備える。

これに対応して、クライアントのために金融サービスをサポートするための従来のアプローチに関連する制限及び欠点を克服する解決法を提供することが、本発明の主な目的である。すなわち、ここに開示される方法は、クライアントの信任アドバイザであるが、旧来の金融サービス業界では必ずしもプロフェッショナルではない者を介した金融コンサルティングサービスのサポートを可能にする。さらにこのような方法は、客観的に数量化されたコンサルティング情報（投資選択肢など）を生成する。したがって、本発明による方法の実施例では、クライアントは客観的で先入観のない方法で決定を行うことができる。

さて、本発明の特定実施例を見ると、ここで行われる発明開示の少なくとも一つの実施例では、実績基準は、クライアントが所望する投資の実績を表すパラメータを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有テンプレート情報の準備は、実績基準を量的及び／または質的に表示することを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有コンサルティング情報の決定は、階層加重構造の形成と、実績ファクタ及びクラスノードへの加重の分散とを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、階層加重構造は、複数の親クラスノードと、一つ以上の親クラスノードに関連する実績ファクタ及び／または子クラスノードを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、加重の分散は、相対加重を割り当てることと、相対加重から導出される情報に応じて実際加重を算出することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、各親クラスノードは、複数の実績ファクタ、及び／または、一つ以上の実績ファクタと一つ以上の子クラスノードとの組合せを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有テンプレート情報の提供は、クライアント固有コンサルティング情報の出力、クライアント固有コンサルティング情報の表示、及び／または関連情報の決定を目的とするクライアント固有投資情報へのアクセスを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有コンサルティング情報の決定は、実績基準から導出される情報に応じてクライアント固有投資選択肢を決定することと、客観的に数量化された投資選択肢を作成するため実績基準から導出される情報に応じて投資選択肢を客観的に数量化することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、投資選択肢の客観的数量化は、インデックスの集合を決定することと、インデックスから導出される情報に応じて総合投資インデックス実績スコアを決定することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、投資インデックスは投資ポートフォリオ内の各投資に対応する。

本発明の少なくとも一つの実施例では、投資選択肢の客観的数量化は、投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを決定することと、資産クラス内に表示された配分投資と複数の未配分投資との間で相対的実績評価を実施することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、投資選択肢の客観的数量化は、複数の投資実績スコアを決定することと、複数の投資インデックス実績スコアを決定することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、各投資実績スコアは、投資ポートフォリオ内の各投資に対応する。

本発明の少なくとも一つの実施例では、投資選択肢の客観的数量化は、投資実績スコアに基づいて総合投資実績スコアを決定することと、投資インデックス実績スコアから導出される情報に応じて総合投資インデックス実績スコアを決定することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有コンサルティング情報の決定は、投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを決定することと、資産クラス内に表示された配分投資と複数の未配分投資との間で相対的実績評価を実施することとを含む。

本発明の少なくとも一つの実施例では、クライアント固有コンサルティング情報の決定は、複数の投資実績スコアを決定することと、複数の投資インデックス実績スコアを決定することとを含む。

本発明の上述の目的、他の目的及び実施例は、さらに検討することで容易に明白となるだろう。

本発明による情報フロー概略図１００の実施例が、図１に示されている。情報フロー概略図の中のエンティティ（構成）は、金融サービスクライアント１０２、信任アドバイザ１０４（つまり提携の信任アドバイザ）、金融サービスコンサルタント１０６、及び決定支援プラットフォーム１０８（つまりシステム）を含む。金融サービスクライアント１０２と信任アドバイザ１０４との間で、情報（クライアント背景情報及び／またはクライアント固有コンサルティング情報など）の伝達が行われる。同様に、信任アドバイザ１０４と金融サービスコンサルタント１０６と決定支援プラットフォーム１０８との間で、情報（クライアント背景情報及び／またはクライアント固有コンサルティング情報など）の伝達が行われる。

図１に示された情報フロー概略図１００の実施例では、信任アドバイザ１０４は金融サービスコンサルタント１０６から独立した人物／構成であって、金融サービスクライアント１０２は、金融サービスコンサルタント１０６及び決定支援プラットフォーム１０８と直接的に関与しないこととなる。別の実施例（図示せず）では、信任アドバイザ１０４と金融サービスコンサルタントとは同じ人物（例えば代理人、ＣＰＡ、あるいは家族）であって、上記同一人物が、金融サービスクライアント１０２は、決定支援プラットフォーム１０８との深い及び／または直接的に関与しないこととなる。また別の実施例（図示せず）では、信任アドバイザ１０４と金融サービスコンサルタントとは、金融サービスクライアント１０２のために活動する共通の機関からの別の人物（共通の地方、国内、国際コンサルティング会社に雇われている代理人及びＣＰＡなど）であって、共通の機関が、決定支援プラットフォーム１０８との深い及び／または直接的な関与から金融サービスクライアント１０２を遠ざける。さらに別の実施例（図示せず）では、金融サービスクライアント１０２が自身の信任アドバイザ及び金融サービスコンサルタントとして機能することで、金融サービスクライアント１０２が決定支援プラットフォーム１０８と直接に関与する。

金融サービスクライアント１０２、信任アドバイザ１０４（つまり提携の信任アドバイザ）、金融サービスコンサルタント１０６、及び／または決定支援プラットフォーム１０８の間の関与及び情報伝達が、ネットワークコンピュータシステムを介して実施されることをここで開示する。例えば、図９に示されたネットワークシステム４００を介して、このような関与及び情報伝達がネットワークコンピュータシステムを介してサポートされる。インターネットはこのようなネットワークコンピュータシステムの一実施例である。このような関与及び情報伝達を可能にするためにウェブサイトが設けられることとしてもよい。このような関与及び情報伝達の具体例は、情報獲得機能（クライアントからの背景情報の受理など）、サービス支払機能（サービスに対する支払の電子的受理）、分散処理機能（例えば、様々な決定支援機能が分散式に実施される）、コンサルティング情報配信機能（例えば、客観的数量化投資選択肢及びクライアント固有レポートなどのクライアント固有コンサルティング情報をクライアント及び／または信任アドバイザに提供すること）などを含む。

決定支援プラットフォーム１０８は、例えば、クライアント（クライアントの生活実態、投資の好み、金融状態、金融目標、リスク許容度など）、決定基礎情報（資産配分技術及びルールセットを含むがこれらに限定されない）、投資実績情報（有効な商品選択肢すべてとクライアント固有の過去の実績情報の両方に関して）、関連する決定支援機能を実施するための文書フォーマットテンプレート情報についての情報へのアクセス、及び／またはこのような情報を提供する。一実施例では、ここで開示される決定支援機能を（例えば手作業で、及び／または決定支援プラットフォームにより）実行するのに利用される情報は、一つ以上のデータベースに記憶され、ここからアクセス可能である。後で詳述する決定支援機能の例は、クライアント固有テンプレートに含まれる情報を入力、編集、及び／または決定することと、決定基礎情報に少なくとも部分的に対応したクライアント固有コンサルティング情報を決定すること（クライアント固有投資選択肢を決定することなど）とを含む。このような決定基礎情報の例は、規定の決定実施ルールに関する情報、投資効果選択に関する情報、クライアントの金融についての需要、希望、及び／または目標と投資機会との相互関連に関する情報を含む。投資実績情報の例は、投資のリターンに関連する情報、投資のリスクに関連する情報、投資の他の実績及び構造特徴（例えば、マネージャーの在職期間、回転率、内部料金／コスト構造など）に関連する情報、実績及び構造データの相対的分析の編集に関連する情報を含む。文書フォーマット情報の例は、規定文書のフォーマットに関する情報、規定文書に含まれる内容、投資選択に関する情報の出力（このような情報を含む印刷文書の作成及び／またはこのような情報の表示など）に関連する情報を含む。決定基礎情報、投資実績情報、文書フォーマット情報は、特定クライアントについてのクライアント固有コンサルティング情報の例であり、本発明による決定支援機能をサポートする。

本発明の少なくとも一つの実施例によれば、ここに開示される決定支援機能は、第１決定エンジン（ルールに基づくエキスパートシステムなど）と第２決定エンジン（投資選択最適化システムなど）とを備える決定支援プラットフォームによって実行される。第１決定エンジンは、様々な情報（例えばルール、データセット、処理命令、実績基準など）を備えるクライアント固有プロファイルを表すクライアント固有テンプレートの形成をサポートする。クライアント固有テンプレートに含まれるこのような情報の例は、実績の加重及びファクタ（例えばクライアントが希望する投資効果に対応するパラメータ）、規定のデータ及び／またはデータセット、データセットの操作（データセットの精製／縮小など）を指定するための論理的条件フィルタ、処理命令を含む。処理命令は、ファクタ、加重、フィルタの正しい利用などのタスクをサポートするとともに文書アセンブリ機能（自動化レポート作成など）をサポートする情報と、投資情報の回帰分析／評価に関連する情報を表す。クライアント固有テンプレートに含まれる情報は、クライアント個々の需要、目標、希望と一致する形で投資選択を最適化する（例えば投資選択肢を作成する）ためのスコア付け・ランク付けプロセスをサポートする第２決定エンジンによって利用される。このような命令は、有効資産クラスの間での投資の適切なパーセンテージ配分（資産配分など）、実績ファクタの適切な合成、及び／またはこのようなファクタの適切な加重に関する情報を含む。スコア付け・ランク付けプロセスは、クライアントが希望する投資経験に最も適合する過去の実績を持つのはどの資産運用チームであるか（すなわちクライアントが希望するのはどの投資効果であるか）を特定する際にクライアントの助けとなる形での投資選択肢の評価を可能にする。

決定支援プラットフォームによってサポートされるものとしてここに開示されたある決定支援機能を、決定支援プラットフォームによりこの機能が実施されるのでなく、人が手作業で実施してもよい。一例では、決定支援プラットフォームの第１決定エンジンによってサポートされるものとしてここに開示される機能が、人により手作業で少なくとも部分的にサポートされ、結果的に得られる情報が、続いて、決定支援プラットフォームの機能（決定支援プラットフォームの第２決定エンジンによりサポートされる機能など）をサポートするため決定支援プラットフォームに利用可能となる。具体的な一例では、クライアント固有テンプレート情報は、決定支援プラットフォームの決定エンジンによってではなく、少なくとも部分的に手作業で作成される。

図２Ａと図２Ｂは、開示の実施例により、図１に図示された情報フロー概略図１００について金融コンサルティングサービスをサポートする方法２００を示す。金融サービスクライアントとの面談などを受けてクライアント背景情報を入手するため、オペレーション２０２が実施される。クライアント背景情報を入手した後、関連の及び／または必要なクライアント背景情報を決定支援プラットフォームに入力するため、オペレーション２０４が実施される。このような情報の入力は、このような情報のアクセスを可能にする一実施例である。

クライアント金融目的の入力を受けて、決定支援プラットフォームは、クライアント金融目的に対応する投資選択肢（適切な資産配分など）を決定するためのオペレーション２０６を実施する。投資選択肢（資産配分など）を決定した後、決定支援プラットフォームは、計算された投資選択肢の客観的ランク付け（つまり客観的数量化）を決定するためのオペレーション２０８（つまり、オペレーション２０６で計算された投資選択肢の様々な資産クラス内のすべての有効投資選択肢に、クライアントに固有の方法で客観的にスコア付け及びランク付けを行うオペレーション）を実施し、これにより客観的にランク付けされた投資選択肢を生成する。ここに行われる発明開示の少なくとも一つの実施例では、客観的ランク付けの決定は、投資選択肢の各々について（詳細に後述する）実績スコアを客観的かつクライアント固有に決定することと、クライアント固有実績スコアから導出される情報に応じて投資選択肢をランク付けすることとを含む。

一実施例では、投資選択肢の決定は、数字情報、英数字情報、及び／または日付情報として表現される多数となり得る実績及び構造ファクタの少なくとも一つに論理的条件フィルタを適用することを含む。例えば、このような条件フィルタは、クローズされた（つまり、新たな投資家からの投資を受け入れない）、あるいはクライアントにとって望ましくないか適切でない他の構造的または状況的特徴（すなわちファクタ）を持つ（例えば投資金額が規定の投資金額を超える）ファンドを省くのに使用される。一実施例では、投資選択肢の決定は、クライアント固有テンプレートの様々な面（つまり様々なクライアント固有テンプレート情報）から導出される情報に応じた投資選択肢を決定することを含む。このような決定は、ここで行われる発明開示の少なくとも一つの実施例では、決定支援プラットフォームの第１決定エンジンによって実施され、第１決定エンジンにより編集された結果情報は、続いて決定エンジンプラットフォームの第２決定エンジンに提供され、こうして第２決定エンジンによりスコア付け及びランク付けプロセスを実行できる。一実施例では、クライアント固有テンプレートは、多数となり得るフィルタ及び加重のうち一つ以上を含み、一つ以上のフィルタ及び加重は、実績ファクタ情報、クライアント情報、投資機会情報、及び／または投資実績情報に適用される。

客観的ランク付けを決定した後、決定支援プラットフォームは、クライアント固有コンサルティング情報（例えば投資選択肢、客観的数量化など）を提供するためのオペレーション２１０を実施する。一実施例では、このようなクライアント固有コンサルティング情報の提供は、決定支援プラットフォームの文書アセンブリエンジンによるクライアント固有投資レポートの準備及び出力を含む。別の実施例では、このようなクライアント固有コンサルティング情報の提供は、このような情報の視覚的表示を含む。さらに別の実施例では、このような提供は、方法２００の関連オペレーション（必ずしも、または明白に示されていない）のためにこのような情報をアクセス可能にすることを含む。したがって、決定支援プラットフォームは、印刷及び／または電子文書（つまり印刷される及び／または電子表示されるように構成されたレポート）として情報を準備及び出力するように構成されることが好ましい。

ここに開示されるクライアント固有投資レポートでは、客観的にランク付けされた投資選択肢などのクライアント固有コンサルティング情報が文書化される。このようなクライアント固有コンサルティング情報（客観的にランク付けされた投資選択肢など）は、クライアントの金融目的から導出される情報に応じた多数の変数について提示されることが好ましい。例えば、所望される望ましい複数の投資効果及び計算された関連の実績スコアから導出される情報に応じた、投資選択肢の様々なシナリオが提示される。このような投資効果は、実績基準から導出される情報に応じたものである。概して、ここに開示される開示発明による実績基準は、リターン、リスク、関連の業界規定による資産クラス、投資効果ルール、クライアント予想と相互関連する投資機会に関する基準を含む。実績基準及びその関連実績ファクタの具体例が、下の表１に示されている。このような実績基準及びその関連実績ファクタを規定する詳細情報については詳しく記さないが、（例えば金融システム及び方法論の）当業者には理解できるだろう。

クライアント固有投資レポートの少なくとも一つの実施例では、クライアント固有投資レポートは、様々な資産クラスの間での投資配分、様々な資産クラス内での投資選択肢の統計的／経年的実績、このような投資選択肢の総合実績スコアの分散、このような投資選択肢のクライアント固有スコア付け及びランク付けを示すチャート及び表を含む。少なくとも一つの実施例では、クライアント固有投資レポートは、このような有効投資代替手段の評価から導出される情報に応じた有効投資代替手段のクライアント固有評価を含む。

クライアント固有コンサルティング情報の検討後に、信任アドバイザ及び／または金優サービスコンサルタント（クライアントとのコンサルティングにおいて）は、投資選択肢の客観的ランク付けの基となる決定基準を見直すためのオペレーション２１２をサポートする。このような見直しは、実績基準（例えばファクタの選択及び加重）の見直しと、クライアント金融目的と関連する情報の修正及び明白化とを含む。信任アドバイザ及び／または金融サービスコンサルタントが決定基準のいずれかを見直すと、上記方法は、見直された基準から導出される情報に応じて、投資選択肢を決定するためのオペレーション２０６において客観的ランク付けを決定するためのオペレーション（つまりオペレーション２０８）に進む。信任アドバイザと金融サービスコンサルタントのいずれも決定基準のいずれかを見直さないと、クライアント固有コンサルティング情報（クライアント固有投資レポートの形など）を、金融サービスクライアント（信任アドバイザが、決定支援プラットフォームによる情報の電子提出を開始するか、信任アドバイザが情報の提示を個人的にサポートするなど）へ配信するのをサポートするためのオペレーション２１４へと上記方法は続く。ファンドが配分される一つ以上の投資選択肢を金融サービスクライアントが選択した後（例えば信任アドバイザとのコンサルティングの後）、選択された投資選択肢を決定支援プラットフォームに入力するためのオペレーション２１６が（信任アドバイザまたは金融サービスクライアントなどにより）実施される。いったんファンドが配分されると、選択された投資選択肢は金融サービスクライアントの投資ポートフォリオとして表される。

定期的に（例えば四半期ごとに）、投資ポートフォリオの相対的実績評価をサポートするためのオペレーション２１８が、決定支援プラットフォームを介して実施され、これにより、定期的な実績情報（つまりクライアント固有決定情報）が作成される。後で詳述するように、相対的実績評価は、選択された投資選択肢を数量的及び客観的に評価するための情報を提供する。投資ポートフォリオの相対的実績評価をサポートした後、決定支援プラットフォームは、次回オペレーションのためのクライアント固有決定情報を提供するためのオペレーション２２０を実施する。次くオペレーションとなり得る一例は、信任アドバイザのリクエストでこのような定期的実績情報を含む定期的実績レポートを出力することを含む。一実施例では、定期的実績レポートは、決定支援プラットフォームの文書アセンブリエンジンによって準備及び出力される。このようなクライアント固有決定情報を提供するためのオペレーション２２０を実施した後、金融サービスクライアントによる検討のためこのような情報の提供をサポートするためのオペレーション２２２を信任アドバイザが実施する。

ここに開示される決定支援プラットフォームは、信任アドバイザと金融サービスクライアントとの間で何も役割を果たさないことが好ましい。しかし他の実施例では、ここに開示される決定支援プラットフォームが信任アドバイザと金融サービスクライアントとの間で役割を果たすこととしてもよい。例えば、決定支援プラットフォームは金融サービスクライアントからの直接の情報の編集をサポートするか、投資選択肢情報を金融サービスクライアントに直接提供してもよい。

図３は、投資選択肢を決定するためのオペレーション２０６の実施例を示す。オペレーション２３０は、クライアント背景情報にアクセスするため決定支援プラットフォームの実績基準決定エンジン（つまり第１決定エンジン）によって実施され、オペレーション２３２は、決定基礎情報にアクセスするため実績基準決定エンジンにより実施される。一実施例では、クライアント背景情報及び決定基礎情報は、実績基準決定エンジンにより一つ以上のデータベースからアクセスされる。

クライアント背景情報及び決定基礎情報がアクセスされると、対応の実績基準（投資効果パラメータなど）を決定するため実績基準決定エンジンを介してオペレーション２３４が実施される。対応の投資効果パラメータの例は、投資のリスクに関連するパラメータ、投資へのリターンに関するパラメータ、投資の他の構造及び実績面に関連するパラメータ、様々な投資配分ルール、投資機会とクライアント金融予想との相互関連性に関連するパラメータを含む。少なくとも一つの実施例では、投資効果パラメータのカテゴリは投資配分パラメータを含む。実績基準決定エンジンは、投資効果パラメータの決定を受けて投資効果パラメータから導出される情報に応じて実績加重ファクタを決定するためのオペレーション２３６を実施する。例えば、リスク最小化とリターン最大化のため実績ファクタを計算及び適用するのにそれぞれ、．８０と．２０の実績ファクタ加重が使用される。．８０／．２０の実績ファクタ加重比は、クライアントがリターン最大化よりもリスク最小化により関心があることがクライアント金融目的から分かるという状況に対応する。

実績ファクタ加重を決定した後、決定支援プラットフォームの投資選択肢決定エンジン（つまり第２決定エンジン）は、投資実績情報（リスク、リターン、他の構造及び実績情報など）にアクセスするためのオペレーション２３８を実施してから、投資選択肢決定エンジンは、クライアントの個別投資の需要、希望、及び／または目標に応じて投資選択肢を決定するためのオペレーション２４０を実施する。各決定エンジンは、各計算オペレーション中に人的介入を伴わずに、実績選択・加重ファクタの決定、投資効果パラメータの決定、有効投資選択肢の客観的スコア付け及びランク付けの決定をサポートすることが好ましい。

決定支援プラットフォームの実績基準決定エンジン（つまり第１決定エンジン）によりサポートされる機能（オペレーションなど）は、実績基準決定エンジンによってではなく人によって手作業でサポートされてもよい。このような実施例では、手動でサポートされる機能から得た情報が、投資選択肢決定エンジンの機能をサポートするために投資選択肢決定エンジンに利用し続けることが可能となる。

図４は、投資ポートフォリオの相対的実績評価を実施するためのオペレーション２１８の実施例を示す。オペレーション２６０は、ポートフォリオ投資（つまりクライアントのポートフォリオを現在含む投資選択肢）を決定するために実施される。ポートフォリオ投資の決定を受けて、ポートフォリオの個別投資の各々について対応の投資実績スコアを決定するためにオペレーション２６２が実施され、対応の総合投資実績スコアを決定するためにオペレーション２６４が実施される。総合投資実績スコアは、個別ポートフォリオ投資のすべての全実績を表す総合スコアである。

ポートフォリオ投資が決定された後、ポートフォリオ投資の各々に対応する比較投資インデックスを決定するためにオペレーション２６６が実施される。比較投資インデックスは、ポートフォリオ投資の各々（例えば、対応の資産クラス内で対応の実績ファクタを示すものなど）に適切に対応するインデックスである。比較投資インデックスの決定を受けて、比較投資インデックスの各々の対応投資インデックス実績スコアを決定するためにオペレーション２６８が実施され、対応の総合投資インデックス実績スコアを決定するためにオペレーション２７０が実施される。総合投資インデックス実績スコアは、個別投資インデックスのすべての全実績を表す総合スコアである。これらの個別及び総合投資インデックス実績スコアは、上述したオペレーション２６２，２６４で使用されたのと同じように（つまり同じ実績ファクタと同じ実績ファクタ加重とを用いて）計算される。様々な実績スコアを決定した後、関連のオペレーションに情報を提供するため（例えばこのような定期的実績情報を印刷及び／または表示するため）、オペレーション２２０（図２Ｂ）が実施される。

総合投資インデックス実績スコアの決定は、対応の投資ポートフォリオ内でのファンドの実際の配分から導出される情報、及び／またはリスクに関する基準とリターンに関する基準のうち少なくとも一方に応じて、各投資インデックスを組み合わせることを含むことが考えられる。同様に、総合投資実績スコアの決定は、対応の投資ポートフォリオ内でのファンドの実際配分から導出される情報、及び／またはリスクに関する基準とリターンに関する基準とのうち少なくとも一方に応じて、各ポートフォリオ投資を組み合わせることを含むこととしてもよい。さらに、決定支援プラットフォームの決定エンジンシステム及び／または決定支援プラットフォームの文書アセンブリエンジンは、投資ポートフォリオの相対的実績評価を実施するためのオペレーションステップ２１８の機能を実施してもよい。

したがって、クライアントのポートフォリオ内の各資産クラスでのすべての有効投資選択肢のスコア付け及びランク付けが実施される。クライアント投資選択肢を選択するためクライアントによって使用されるオリジナルのスコア付け及びランク付け分析で使用される同じ実績パラメータ及びパラメータ加重を用いて、スコア付け及びランク付けが実施される。特定のインデックスが関連する資産クラス内での投資選択肢とまったく同じ方法で、様々な関連資産インデックスがスコア付け及びランク付けされる。スコア付けプロセスは、クライアントの投資選択肢、他のすべての有効（未選択）投資選択肢、関連インデックスの各々について総合数値スコアを生成する。

これらの数値スコアは、スコア付けの結果を（例えば最高総合スコアから最低総合スコアまで）分類するのに使用される時、すべての投資選択肢を関連のインデックスばかりでなく各資産クラス（選択と未選択の両方）と効果的かつ数量的に比較する。そのため、選択肢のうち最高スコア、つまり最高ランクのものは、その合成総合スコア（つまりスコア付けプロセスで使用される個別加重実績ファクタのすべての合成から生じるスコア）は、特定の資産クラスについてクライアントが希望する投資実績と最も適合する過去の実績（つまり資産クラスに望ましい実績であり、そのため資産クラスがポートフォリオに含まれる）が評価されるこれらの選択肢を示すものである。

投資インデックスは、個別ポートフォリオ投資に対応する資産クラスに対応してもよい。このような場合、配分された投資（つまり選択され資金供給される投資選択肢）と、資産クラスにより表される複数の未配分投資（つまり資金供給のために選択されなかった投資選択肢の全部または一部）との間で、相対的実績評価が実施されると考えられる。

図５は、対応の資産クラス３０１について示された実績スコアのグラフ表示を示すチャート３００である。一例では、チャート３００は定期的実績レポートに含まれる。ポートフォリオ内の資産クラス３０３の各々についての総合実績スコア３０２が、第１形態のグラフ特徴（対応する第１カラーの水平バーなど）によって示されている。個別マネージャー及び／またはファンド３０４との関連で示されているのは、総合スコア３０５である。投資インデックス３０８の各々の実績スコア３０６は、第１形態のグラフ特徴に重ねられた第２形態グラフ特徴（第１カラーの別の記号など）で示される。総合投資実績スコア３１０は、第３形態のグラフ特徴（対応する第２カラーの垂直バーなど）で示されている。総合インデックススコア３１２は、第３形態のグラフ特徴に重ねられた第４形態のグラフ特徴（三角形など）によって示されている。このようにして、金融サービスクライアントが選択した投資選択肢が、適切なベンチマークとグラフ上で比較される。

図５のチャート３００は、ポートフォリオを含む個々の資産の評価から生じるスコアをポートフォリオ全体とともに表す棒グラフを用いてポートフォリオ実績の概要を提供するように構成されている。チャート３００は、「総合ポートフォリオ」スコア（つまり「総合」の語に隣接するバー）を「総合インデックス」スコア（つまり総合の語に隣接して重ねられた三角形）と比較することにより、ポートフォリオ実績全体を測るための手段を提供する。図のように、総合ポートフォリオバーは、総合インデックス三角形の位置よりも伸びている。プラスの差は、記載の実績目標を達成する際の総合インデックスを総合ポートフォリオが超えていることを示す。チャート３００は同様に、個々の総合インデックス要素に関連する個々のポートフォリオ投資の実績を示す。

総合インデックススコア３１０のグラフ表示は、ポートフォリオの合成スコア（つまり以下の段落で詳述するもの）に比例し、そのスコアが投資ポートフォリオ全体の総合インデックススコア３１２と比較されるように、実績目盛３１１上に位置している。実績目盛３１１は、このようなスコアを示すグラフ表示の相対位置に基づいて実績（スコアなど）を測るための手段として機能する。各資産クラス実績スコア３０２のグラフ表示は、個々のファンド（またはマネージャー）の総合スコアに比例し、各実績スコア３０２がそのファンドの関連インデックススコア３０６と比較されるように実績目盛３１１上に位置している。ファンドの関連総合スコアインデックススコア３０６のグラフ表示は、各ファンドの実績を表す。

各個別ファンド及び関連の資産クラス３０３についての総合実績スコア３０２は、ポートフォリオ資産クラスの各々で実施される実績評価の概要を提供する。加えて、個別の保有ファンドの実績スコアの合成は、総合投資実績スコア３１０の決定に使用される。関連インデックス３０８のスコアも同様に合成され、総合インデックススコア３１２の決定に使用される。一実施例では、このような合成は、個々のマネージャーの持株の現在市場価値、及びポートフォリオの合計値に対するこれら持株の比率を用いて実施される。例えば、マネージャーの持株の価値が＄５，０００，０００であって合計ポートフォリオ値が＄１００，０００，０００であるという例では、総合ポートフォリオスコア３０２の５％がこのマネージャーの総合投資スコアに起因するものである。さらに、おなじ５％の比率が、マネージャーの関連インデックススコアと総合インデックススコアの合成決定とに適用される。

ファンド及びそのマネージャーの実績は一般的に、特定の実績ファクタについて検討される。例えば、５年間にどのマネージャーが最高のリターンを得たかを見つけるには、５年平均リターンが分類される。しかし、マネージャーの実績を評価するため多数の実績ファクタ（つまり決定目的で使用される実績基準）が同時に使用される時には、マネージャー／ファンドの実績全体を評価するのに使用される総合スコアが得られるように、各ファクタの実績の組合せが行われる。多数の実績基準（決定基準として機能的に使用される）が選択されると、マネージャー実績全体が特定の実績及び決定の要件（例えば需要、目標、リスク許容度など）に合わせて規定されるように、実績基準の各々に個別の加重が割り当てられる。加重実績基準が総合スコアにどのように影響するかを視覚的に表示することは、どの決定基準が総合スコアに最も影響を持つかを即座に識別するのに有益である。

図６Ａのチャート３１４と図６Ｂの表３１６とは、図５のチャート３００に示された情報を表す代替実施例を共同で示す。図６Ａと図６Ｂに共同で示されたものと本質的に同じ情報が図５に提示されているが、図５のチャートによる提示は、与えられた量のスペースにより多くの情報量を（つまり図６Ａと図６Ｂの提示アプローチに対して）提示できるという点で好都合である。

図５、図６Ａ、図６Ｂに示されたチャートは、投資家／金融サービスクライアントにより投資選択肢の客観的かつ相対的な評価を行うように構成された情報の例である。また、図５、図６Ａ、図６Ｂに示されたチャートに含まれる情報の全部または一部を作成するためのオペレーション及び／またはアプローチは、このような情報を評価する及び／またはこのような情報の相対的評価を行なう例である。

図７は、対応の総合スコアを各々がグラフ表示する複数のマルチセグメントバー３２７（異なるカラー区分を持つバーなど）を有する表３２５を示す。各マルチセグメントバー３２７の長さは対応の総合スコア３２９に比例し、比較目的で、示された総合スコアのすべてに相対的である。各バー３２７の様々なセグメント３３０は、対応の加重実績基準の相対的実績を表す。各セグメント３３０の長さは、同じ資産クラス内の同等物のグループと比較された、実績基準の加重実績を表す。長いセグメントは、これに比例して総合スコアに対する影響が大きいことを表す。各バーのセグメントの順序は、表３２５のヘッダ部の実績基準ラベル３３１（５年リターンなど）の表示順序と一致する。しかし、特定バーの特定セグメントが示されない例では、対応の実績基準のデータをマネージャーが持っていないこと、または最小加重及び／または低い実績の組合せによりこの実績基準が対応の総合スコアにほとんどまたは全く影響しないことを表す。

本発明による実績基準（つまり投資決定を行なうのに利用される基準）の相対的実績は、一つ以上の基準ポイントに関して評価される。すべての同等物に対する決定基準の相対的実績が第１基準ポイントである。例えば、図７の表３２５の５年平均リターンセグメントの長さを比較すると、最高レベルマネージャーにはほぼ３５％の長さの差が見られ、これは同等物グループに関連するのと同じ実績の差と言い換えられる。同等物グループに関連する実績は、５年平均リターン値の目盛を用いて算出される。実績基準が等しい物すべてによってこの目盛が規定され、グループ内での相対的ランクを見つけるためこの目盛に各実績スコアが当てはめられる。実績のグラフ表示では各実績基準の目盛が考慮されるため、実績基準スコアの実績を即座に比較するのに有益である。こうして、マネージャー間の実績の大きな差を容易に識別できるのである。

総合実績スコアに関連する実績基準の相対的実績は、第２基準ポイントである。実績基準の相対的実績をすべてのバーに関して評価する時には、実績基準加重を参照しない。これは、各実績基準に割り当てられる加重は同等物のグループに等しく適用されるからである。しかし、各実績基準に割り当てられる加重は、総合スコアの決定に直接影響する。例えば、トップマネージャーのセグメントすべての長さを比較すると、加重の大部分は５年リターンと５年標準偏差に置かれていることが分かる。この例では、加重の８０％がこれら二つの実績基準の組合せに置かれ、０から１０の総合スコア目盛では、これら二つの実績基準は総合スコアに８ポイントも追加できることを意味する。５年実績基準と異なり、３年リターンと３年標準偏差との組合せ加重は１７．５％の加重に過ぎず、これは総合スコアに１．７５ポイントも追加できる。各実績基準に割り当てられる加重は、総合スコアと表２のバーの対応セグメントの最大長とに実績基準が与える最大影響を規定する乗数として作用する。５年実績基準と３年実績基準とのサイズを比較することにより、加重の影響が容易に分かる。

図８Ａは、ここで行われる発明開示による実績評価をサポートするための加重アプローチ３３５の実施例を示す。加重アプローチ３３５は、各資産クラスにおいてマネージャーの実績評価が実施される方法を示し、実績特徴と使用された実績基準との関係を示す。マルチセグメント垂直バー３３７は、評価に使用された一まとまりの実績基準３３９と、各々に割り当てられる影響（つまり加重）の程度とを示す。垂直バー３３７の実績基準３３９の各々は、これに関連する一つ以上の従属実績ファクタ３４１を持つ。共通の実績基準３３９に関連する実績ファクタ３４１は特定の実績基準３３９に従属し、こうして例によっては一まとまりの実績ファクタが得られる。

加重は実績ファクタ３４１に個別に割り当てられ、実績ファクタ３４１の各々がグループ内でどれほどの影響を持つかを示す。グループ内でいずれか一つの実績ファクタの加重を増加させると、グループ内の一つ以上の他の実績ファクタに割り当てられる加重がこれに対応して減少する。実際、グループ内の実績ファクタ加重すべての合計はつねに１００％にならなければならない。実績ファクタ３４１のすべてが従属する実績基準３３９に適用される加重すべての合計にも同じことが当てはまる。

様々な実績基準３３９と実績ファクタ３４１との加重は、ここで呼ぶ実績スコアに影響する。すなわち、実績スコアの各グループ分けは、実績スコアに直接影響する。実績基準３３９の一つに５０％の加重が与えられたため、この実績基準は実績目盛の５０％を支配する（例えば１０ポイント目盛のうち５目盛）。各実績基準３３９に従属する個々の実績ファクタ３４１は、実績スコアに間接的な影響を与える。間接的影響は、実績ファクタ３４１に割り当てられる加重と、これが従属する実績基準３３９の加重とを掛け合わせることによって決定される。

図８Ｂと図８Ｃは、実績スコアを決定するのに加重を利用するためのアプローチを表す階層加重構造の実施例を示す。実際には、図８Ｂと図８Ｃに示された加重構造と図８Ａに示された加重アプローチ３３０とは、同じ目的を達成して同じタイプの情報を生成するものである。違いは、提示の仕方である。

階層構造は、ツリー構造３５０のノード３５２がクラスと実績ファクタ（図８Ｂと図８Ｃに「ファクタ」と記された）のいずれかであるツリー構造３５０を含む。ツリー構造３５０は、加重を実績ファクタに分散させるように機能する。実績ファクタに割り当てられる加重は、投資情報の評価（例えば上述した相対的実績評価）中に実施されるスコア付け及びランク付けに実績ファクタが与える潜在的影響を規定する。

実績ファクタはツリーの「葉」であり、対応のデータセット（つまり投資実績情報）に記録された実績データに直接対応する。実績ファクタは常に、ツリー３５０の枝のエンドノード３５４である。図８Ｂに示されているように、「クラス１Ａ」は「ファクタ２」（つまり「クラス１Ａ」の子クラスノード）の親クラスノードであり、それ自体は「クラス１」（「クラス１Ａ」の親クラスノード）の子クラスノードであり、「ファクタ１」と「クラス１Ｂ」（つまり「クラス１Ａ」の兄弟クラスノード）との兄弟クラスノードである。

クラスは、実績ファクタのグループ、あるいは実績ファクタとクラスとの何らかの組合せである。単独クラスは親クラスノードであるが、子クラスノードまたは兄弟クラスノードであってもよい。ファクタが親クラスノードであることは決してなく、子クラスノードまたは兄弟クラスノードに過ぎない。同じ親クラスノードに割り当てられる同じ階層レベルのノードは、合計すると１００％になる。あるいは、合計が１００％でない場合には、割り当てられた実績ファクタとクラスとの間の加重関係を維持しながら合計が１００％まで減少される。クラスに割り当てられる実績ファクタは一般的に類似しており、いくつかの共通テーマを持つ。クラスの目的は、親クラスに関係を持つ従属クラス及び実績ファクタすべての相対加重に影響を与える方法を設けることである。

ツリー３５０内のすべてのノード３５２は、割り当てられた及び／または算出された加重を持つ。これらの加重は手作業入力により、または他の何らかのタイプの決定プロセス（ここに開示される実績基準決定エンジンの決定プロセスなど）によって、テンプレートを介して割り当てられる。従属する親クラスノードに加重が関連性を持つように、すべてのノード３５２の加重を１００％となるように標準化する必要がある。相対加重の標準化が済むと、クラスノードの各々について実際加重が算出される。

図８Ｃに示されているように、加重階層構造のノード３５２の相対加重に基づいて実際加重が算出される。実際の加重は、投資情報の評価中に行なわれるスコア付け及びランク付けに影響する。各ノード相対加重に親ノードの実際加重が掛けられると、ノード３５２の各々の実際の加重が得られる。親クラスノードの実際加重が、その子（つまり子クラスノード）の実際加重を算出するのに必要であるため、階層構造は、ツリー３５０の最高ノードからツリーの最低ノードまで処理される。次に実際加重が投資実績データに適用されて、対応のファクタ実績スコアが生成される。次にこれらの個別のファクタ実績スコアが組み合わされて総合実績スコアが得られる。

階層加重構造を用いることは、異なる荷重目盛の影響を混合できるという点で好都合である。このように加重の使用によって目盛を合成すると、多様なスコア付け方法を用いて実績ファクタ値を評価できる。例えば、このような合成により、合成投資インデックス実績スコアと、合成された対応する総合投資インデックス実績スコアとが計算される。図８Ｃに示されているように、合成されたツリー部分３５５は、合計すると各親ノード３５６の加重となる複数の実績ファクタ加重を表す。

図９は、ここで行われる発明開示の実施例による、金融コンサルティングサービス機能をサポートするように構成されたネットワークシステム４００（つまりデータ処理システム）を示す。システム４００は、決定支援プラットフォーム４０２、決定支援プラットフォーム４０２に結合されたネットワークインタフェースデバイス４０４、及びネットワークインタフェースデバイス４０４に結合されたネットワークシステム４０６を含む。決定支援プラットフォーム４０２は、決定支援プラットフォーム４０２によってアクセス可能なデータベース構造４０７を備える。したがって、決定支援プラットフォーム４０２と他のエンティティ（例えばクライアントのコンピュータ、金融サービスコンサルタントのコンピュータ、投資実績情報をダウンロードできるコンピュータなど）との間の情報の伝達が可能になり、このような金融コンサルティングサービス機能を実行するのに必要な情報のアクセス可能性が（このような機能がアクセス可能なウェブサイトへアクセスすることなどにより）得られる。

決定支援プラットフォーム４０２は、実績基準決定エンジン４０８（つまり第１決定エンジン）、投資選択肢決定エンジン４１０（つまり第２決定エンジン）、及び文書アセンブリエンジン４１２を含む。実績基準決定エンジン４０８は、ここで開示される実績加重ファクタの算出機能を実行するための手段の例である。このような実績加重ファクタの計算は、クライアント固有テンプレートに含まれる情報（論理的条件フィルタ及び／または処理命令など）を含むことができる。

本発明の少なくとも一つの実施例によれば、第１決定エンジンは、初期配分機能をサポートする（例えば適切なクライアント固有の投資配分及び投資効果のパラメータをサポートする）ように構成されている。投資選択決定エンジン４１０は、ここに開示される投資選択肢計算機能の相対的スコア付け及びランク付け（つまり数量化）を実行するための手段の例である。決定支援プラットフォームの決定エンジンシステムは、実績基準決定エンジンと投資選択肢決定エンジンとを備えるものとここでは定義される。文書アセンブリエンジン４１２は、ここで開示されるように文書準備／出力機能を実行するための手段の例である。様々なエンジンは、別々の、または完全に統合されたソフトウェア／ハードウェアモジュールとして物理的に実施できると考えられる。

データベース構造４０７は、決定情報データベース（ルールセットを含むことができる）４１４、投資実績情報データベース４１６、クライアント情報及び文書レイアウト情報データベース４１８を含む。少なくとも一つの他の実施例では、別々のクライアント情報及び文書レイアウト情報データベースが設けられる。ここに開示された実績基準決定機能を実行するのに決定支援プラットフォーム４０２が依存する情報（例えばルール）は、決定情報データベース４１４に保管される。ここに開示されたスコア付け及びランク付け計算機能（つまり投資選択肢）を実行するのに決定支援プラットフォーム４０２が依存する情報は、投資実績情報データベース４１６に保管される。ここに開示された文書準備／出力機能を実行するのに決定支援プラットフォーム４０２が依存する情報は、クライアント情報・文書レイアウト情報データベース４１８に保管される。

本発明の少なくとも一つの実施例では、決定支援プラットフォーム４０２は物理的に独立した装置またはシステムではないことがここに開示される。むしろ、このような少なくとも一つの実施例では、決定支援プラットフォーム４０２は、複数のシステムまたはシステム要素（例えばネットワークシステムを介してリンクされた別々の機能的ブロック）に付与される機能に含まれる機能的プラットフォームである。したがって、このような機能を付与するように構成されたシステム要素は共通の場所に設けられても設けられなくてもよく、また共通のコンピュータ上にあってもなくてもよい。

本発明の少なくとも一つの実施例では、決定支援プラットフォーム４０２は、実績基準決定エンジン４０８の機能の全部または一部をサポートするように構成された単一の決定エンジン（単一のデータ処理プログラムなど）と、投資選択肢決定エンジン４１０と、文書アセンブリエンジン４１２とを備えるということをここに開示する。一例では、適当なデータ処理システムで機能する単一の決定エンジンプログラムは、単一のデータ処理プログラムを介して、実績基準決定エンジン４０８、投資選択肢決定エンジン４１０、文書アセンブリエンジン４１２の機能の全部または一部をサポートする。別の例では、実績基準決定エンジン４０８、投資選択肢決定エンジン４１０、文書アセンブリエンジン４１２の機能の全部または一部をサポートするように相互作用する様々な機能的モジュールを含むように単一の決定エンジンが形づくられている。

さて、本発明の実施例によるコンピュータ読取可能媒体について言及すると、ここに開示される方法は、このような方法を実行するための命令を含むコンピュータ読取可能媒体としての具体的な形を取る。特定の一例では、金融コンサルティングサービスをサポートするため図２Ａと図２Ｂに図示された方法２００の様々なオペレーションを実行するように命令が設けられる。命令は、決定支援プラットフォームにより、決定支援プラットフォームのメモリ装置（例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、仮想メモリ、ハードドライブメモリなど）から、決定支援プラットフォームのドライブユニット（例えばディスケット、コンパクトディスク、テープカートリッジなど）により読取可能な装置からアクセスされるか、またはその両方である。コンピュータ読取可能媒体は、例えば、本発明の実施例による金融コンサルティングサービス機能を実行するためのコンピュータプログラムが記憶されたコンパクトディスクまたはハードドライブを含む。

本発明の実施例による方法及びシステムの説明を、投資家にとっての金融面での有効性についてこれまで提示してきたが、商取引及び住宅の貸付、ベンチャーキャピタル資金調達、投資銀行業務サービスの分野で有効性を発揮するように、このような方法及びシステムが具体的に構成できると考えられる。さらに、金融サービス以外の有効性を提供するようにこのような方法及びシステムが構成できると考えられる。すなわち、ここに開示される決定支援プラットフォーム機能の実施例は、金融サービス以外の用途にも適用できる。小売電子商取引の用途、市場調査の用途、人的資産の用途、デートサービス、原料調達が、決定支援プラットフォーム機能により提供されるクライアントの（または消費者の）個々の需要、目的、及び／または希望と一致した、すべての有効選択肢（つまり相違を数量化することができる選択肢の母集団内で）の客観的で先入観のないスコア付け及びランク付け評価機能が有益である、このような用途の一例である。

本発明は、金融コンサルティングサービスのサポートに関連する。ここで行われる発明開示の実施例による方法及び装置は、旧来の金融サービス業界では必ずしもプロフェッショナルではない信任アドバイザ（例えば代理人、法律家、兄弟、地方銀行など）によって、数量化によりランク付けされた投資選択肢がクライアントに提供されるように構成されている。こうして信任アドバイザは、商品セールスマンとしてではなく、独立したアドバイスの提供者としての旧来の役割において、クライアントの金融サービス需要のすべてを調製するための知識を身にまとい得る。こうすることで、クライアントは、提供される金融情報及び金融情報を提供する人物に関して高いレベルの信用を与えることができる。

ここで行われる発明開示の実施例による方法及びこのような方法を実行するように構成されたシステムは、決定支援プラットフォームを含む専用のサポート機構を、この方法にアクセスする信任アドバイザ（つまり提携の信任アドバイザ）に提供する。専用の決定支援プラットフォームによって提携の信任アドバイザは、クライアントにアドバイスし、その需要に対する解決法を調整して、商品調査、相対的評価、実行及び購入品の責任を外注することができる。この独自の外注構造は高い効率を生み出し、提携の信任アドバイザは、クライアントとの面談及びアドバイスにより多くの時間を使うことができ、これは最重要かつ最良の時間の使い方であるといえる。クライアントがブローカー、保険代理店、他の商品セールスマンに頼る必要性が無くなり、従来はこのようなブローカー、代理人、セールスマンに回されていた収入の大部分を提携の信任アドバイザが手に入れることができる。

さらに、本発明の実施例による方法及びシステムは、消費者と専門の顧問会社の両方が現在直面している、ますます重要かつ厄介になってきたいくつかの傾向に対処し得るるように考案されている。有効な選択肢の複雑性と範囲が広がると、クライアント及びそのアドバイザ（つまり商品選択に関する決定の情報提供を助ける人）の間にさらに不安とストレスを生み、先入観がなく信頼できるアドバイスの需要が高くなる。有効な選択肢の範囲が急増し続けると、そしてこれに関する情報の量及び複雑性が増大し続けると、多くの投資家は、選択肢が何であるかについて知る時間さえなくなり、ましてやその中から確信を持って選択する時間と能力を失ってしまう。多くの投資家は本質的に、投資の選択肢について自分及び家族にとって何が本当に「ベスト」であるかを識別できる時間も個人の能力も持っていない。

ますます多様になるずらりと並んだ金融商品及びサービスの選択肢へのアクセスが、このような選択肢についてのますます膨大で複雑な情報とともに急速に増大すると、自分と家族にとっての「ベスト」を尽くしていると確信するために、消費者は、多数の有効な投資選択肢を客観的に分析する際の手助けをますます必要とする。本発明の実施例は、客観的で信頼できるアドバイスを求めるますます広範囲の需要に対する解決法を提供する。この解決法の重要性は、知識に基づいた経済及び電子商取引の成長及び発展と平行して高まり続けるだろう。適切な方法、訓練、技術的ツール及びサポートにより、クライアントから最大限の信用をすでに得ている提携の信任アドバイザは、金融商品に関する一層広範囲で客観的なアドバイスを求めるという拡大し続けるクライアントの需要を充分に満たすことができるといえる。

上記の詳細な説明では、その一部を成すとともに、本発明が実行される特定の実施例が例として示される添付図面を参照に説明した。これらの実施例及びある種の変形例を、当該技術の熟練者が発明を実施するのに充分なほど詳細に説明した。他の適当な実施例を利用してもよいことと、発明の趣旨または範囲から逸脱することなく論理的、機械的、電気的な変更を加えてもよいことは言うまでもない。例えば、図に示された機能ブロックは、発明の趣旨または範囲を逸脱しない方法で、さらに組み合わせられるか、分割されてもよい。不必要な詳細を避けるため、説明では当業者には周知のある種の情報が省略されている。そのため、上記の詳細な説明は、提示された特定の形に限定されるものではなく、逆に、添付された請求項の趣旨及び範囲に正当に含まれるような代替例、変形例、同等物を含むものとする。

本発明の実施例による情報フロー概略図を示す。図１に図示された情報フロー概略図について、本開示の実施例による金融コンサルティングサービスをサポートするための方法を示す。図１に図示された情報フロー概略図について、本開示の実施例による金融コンサルティングサービスをサポートするための方法を示す。図２に示された投資選択肢を決定するためのオペレーションの実施例を示す。図２に図示された投資ポートフォリオの相対的実績評価を可能にするためのオペレーションの実施例を示す。本発明の実施例による実績スコアのグラフ表示を示すチャートである。図５のチャートに示された情報を提示するための代替実施例を示す。図５のチャートに示された情報を提示するための代替実施例を示す。対応する総合スコアをグラフ表示する複数のマルチセグメントバーを有する表を示す。本発明により実績評価をサポートするように構成された加重アプローチの実施例を示す。本発明に係る階層加重構造の実施例を示す。本発明に係る階層加重構造の実施例を示す。本発明の実施例に係る金融コンサルティングサービス機能をサポートするように構成されたネットワークシステムを示す。

Claims

投資選択肢を客観的数量化するためのシステムであって、
データ処理の命令を受ける少なくとも一つのデータ処理デバイスと、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスによりアクセスされるデータベースを有し、かつ、前記命令を発する装置とを備え、
前記データベースには、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶され、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記複数の実績ファクタは、期間ベースで算出された前記複数の実績基準の値を少なくとも含み、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、相対的な評価を行うための複数の投資選択肢を選択する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
少なくとも前記総合投資実績スコアを用いて前記複数の投資選択肢の前記相対的な評価を行う処理と、を前記命令により行うシステム。
前記命令により、前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理を行う請求項１のシステム。
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量される請求項１のシステム。
前記階層加重構造は、複数の親クラスノードと、少なくとも一つの該実績ファクタと、前記複数の親クラスノードのうちの少なくとも一つに対応する子クラスノードを含み、
前記複数の親クラスノードおよび前記子クラスノードは、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる前記第２のスコア目盛に基づいて定量される請求項３のシステム。
前記親クラスノードの各々が、複数の実績ファクタと、少なくとも一つの該実績ファクタおよび少なくとも一つの前記子クラスノードの組合せのうち、少なくとも一方を有する請求項４のシステム。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、を前記命令により行う請求項１のシステム。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に見られる前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理と、を前記命令により行う請求項１のシステム。
投資選択肢を客観的数量化するための方法であって、
データ演算システムにおける少なくとも一つのデータ処理デバイスが、該少なくとも一つのデータ処理デバイスに接続され、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶されたデータベースを有するメモリにアクセスし、データ処理の命令を受けることにより、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記複数の実績ファクタは、期間ベースで算出された前記複数の実績基準の値を少なくとも含み、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、相対的な評価を行うための複数の投資選択肢を選択する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
少なくとも前記総合投資実績スコアを用いて前記複数の投資選択肢の前記相対的な評価を実施する処理と、を行う方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理を行う請求項８の方法。
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量される請求項８の方法。
前記階層加重構造は、複数の親クラスノードと、少なくとも一つの該実績ファクタと、前記複数の親クラスノードのうちの少なくとも一つに対応する子クラスノードを含み、
前記複数の親クラスノードおよび前記子クラスノードは、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる前記第２のスコア目盛に基づいて定量される請求項１０の方法。
前記親クラスノードの各々が、複数の実績ファクタと、少なくとも一つの該実績ファクタおよび少なくとも一つの前記子クラスノードの組合せのうち、少なくとも一方を有する請求項１１の方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、を行う請求項８の方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に見られる前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理とを行う請求項８の方法。
投資選択肢を客観的数量化するためのシステムであって、
データ処理の命令を受ける少なくとも一つのデータ処理デバイスと、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスによりアクセスされるデータベースを有し、かつ、前記命令を発する装置とを備え、
前記データベースには、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶され、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量され、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、複数の投資選択肢を決定する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理と、を前記命令により行うシステム。
前記階層加重構造は、複数の親クラスノードと、少なくとも一つの該実績ファクタと、前記複数の親クラスノードのうちの少なくとも一つに対応する子クラスノードを含み、
前記複数の親クラスノードおよび前記子クラスノードは、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる前記第２のスコア目盛に基づいて定量される請求項１５のシステム。
前記親クラスノードの各々が、複数の実績ファクタと、少なくとも一つの該実績ファクタおよび少なくとも一つの前記子クラスノードの組合せのうち、少なくとも一方を含む請求項１６のシステム。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、を前記命令により行う請求項１５のシステム。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に見られる前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理と、を前記命令により行う請求項１５のシステム。
投資選択肢を客観的数量化するための方法であって、
データ演算システムにおける少なくとも一つのデータ処理デバイスが、該少なくとも一つのデータ処理デバイスに接続され、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶されたデータベースを有するメモリにアクセスし、データ処理の命令を受けることにより、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記複数の実績ファクタは、期間ベースで算出された前記複数の実績基準の値を少なくとも含み、
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量され、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、複数の投資選択肢を決定する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理と、を行う方法。
前記階層加重構造は、複数の親クラスノードと、少なくとも一つの該実績ファクタと、前記複数の親クラスノードのうちの少なくとも一つに対応する子クラスノードを含み、
前記複数の親クラスノードおよび前記子クラスノードは、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる前記第２のスコア目盛に基づいて定量され、
前記親クラスノードの各々が、複数の実績ファクタと、少なくとも一つの該実績ファクタおよび少なくとも一つの前記子クラスノードの組合せのうち、少なくとも一方を含む、請求項２０の方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、を行う請求項２０の方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に見られる前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理とを行う請求項２０の方法。
投資選択肢を客観的数量化するためのシステムであって、
データ処理の命令を受ける少なくとも一つのデータ処理デバイスと、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスによりアクセスされるデータベースを有し、かつ、前記命令を発する装置とを備え、
前記データベースには、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶され、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量され、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、複数の投資選択肢を決定する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、
前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理と、
前記総合投資インデックス実績スコアに基づいて前記インデックスの各々をランク付けする処理と、を前記命令により行うシステム。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に表示された前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理とを行う請求項２４のシステム。
投資選択肢を客観的数量化するための方法であって、
データ演算システムにおける少なくとも一つのデータ処理デバイスが、該少なくとも一つのデータ処理デバイスに接続され、少なくともクライアント背景情報、決定基礎情報および投資実績情報を含む情報が記憶されたデータベースを有するメモリにアクセスし、データ処理の命令を受けることにより、
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、
所望する実績効果を得るために選択された複数の実績基準と複数の実績ファクタとを含む階層加重構造を、前記データベースから読取られた前記クライアント背景情報および前記決定基礎情報から形成する処理と、
該階層加重構造は、第１の実績基準に関連する第１の実績ファクタのグループと第２の実績基準に関連する第２の実績ファクタのグループとを有し、
前記複数の実績基準は、前記投資選択肢におけるリスクおよびリターンに関するパラメータを少なくとも含み、
前記複数の実績ファクタは、期間ベースで算出された前記複数の実績基準の値を少なくとも含み、
前記階層加重構造では、前記実績ファクタの値のうちの第１の実績ファクタの値を第１のスコア目盛に基づいて定量され、前記実績ファクタの値のうちの第２の実績ファクタの値を前記第１のスコア目盛とは異なる第２のスコア目盛に基づいて定量され、
所望する前記実績効果を得るために選択された各前記実績基準を用いて各前記実績ファクタの相対加重を割り当てる処理と、
所定のインデックスの集合を決定し、前記インデックスの各々を、投資ポートフォリオ内の各投資に対応させる処理と、
前記データベースから読取られた前記投資実績情報を用いて、複数の投資選択肢を決定する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタの値を算出する処理と、
各前記実績ファクタの値およびこれに割り当てられた前記相対加重から各前記実績ファクタのスコアを算出する処理と、
各前記投資選択肢における前記実績ファクタのスコアを総合することにより総合投資実績スコアを算出する処理と、
前記総合投資実績スコアに基づいて各前記投資選択肢をランク付けする処理と、
各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いる前記階層加重構造およびこれに含まれる前記相対加重を、前記インデックスの各々についての前記総合投資実績スコアを決定する処理に用いて、各前記投資選択肢の前記総合投資実績スコアを決定する処理と同様に、前記インデックスの各々の総合投資インデックス実績スコアを決定する処理と、
前記総合投資インデックス実績スコアに基づいて前記インデックスの各々をランク付けする処理と、を行う方法。
前記少なくとも一つのデータ処理デバイスが、前記メモリにアクセスし、前記データ処理の命令を受けることにより、
投資ポートフォリオ内の配分投資に対応する資産クラスを特定する処理と、
前記資産クラス内に見られる前記配分投資と複数の未配分投資との間で相対的に実績評価する処理とを行う請求項２６の方法。