JP6413205B2 - 事前与信枠及び推奨与信枠算出装置 - Google Patents

Description

本発明は、顧客の行動特性を活用することによって顧客のローン需要や貸し倒れリスクを見極め、事前与信枠及び推奨与信枠の算出を行う事前与信枠及び推奨与信枠算出装置に関する。

今日、個人の顧客がＡＴＭ（Automated-TellerMachine、現金自動預け払い機）を使用し、又はインターネットにアクセスして気軽に銀行等の金融機関に融資の申し込みを行うことが可能である。この場合、従来行われている融資の審査は、性別や年齢、年収、勤務先、勤務先業種等のいわゆる顧客の属性や、預金残高、融資残高、取引期間、給与振り込みの有無等の顧客の取引振りの情報を活用して行っている。

尚、特許文献１は借入希望者の職業、勤務年数、勤務先規模、年収等を入力させると共に、保証人に関する情報も入力させ、借入希望金額に対して審査を行い、基準を満たす場合融資可決情報を借入希望者に送信し、審査結果が借入希望金額未満であると判断すると融資否決情報を借入希望者に送信する発明である。

特開２００９−１９９２１８号公報

しかしながら、従来の伝統的な顧客の属性や取引振りの情報を活用して行う融資審査では顧客のローン需要や貸し倒れリスクを精細に把握することはできない。例えば、顧客の性格や行動特性は顧客のローン需要や貸し倒れリスクを精細に把握するために必要であるが、従来の審査では活用されていない。また、上記特許文献１に係る発明も顧客の属性や取引振りの情報を活用すると共に、保証人に関する情報も利用して貸し倒れリスクを回避しているが、伝統的な融資審査の域を出ない。また、借入希望者は申込み時点では審査結果が承認か否決か分からず、借入希望者が自分の職業、勤務年数、勤務先規模、年収等を金融機関へ提供し審査を経なければ、与信枠がいくらなのか分からない。

そこで、本発明は長年のデータ分析によって推測した顧客の性格や行動特性に基づいて顧客のローン需要や貸し倒れリスクを精細分析し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行い、貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できる事前与信枠及び推奨与信枠算出装置を提供するものである。さらに、顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況等の情報を精細分析し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行い、より貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できる事前与信枠及び推奨与信枠算出装置を提供するものである。

上記課題は発明によれば、顧客の行動情報を記憶する第１の記憶手段と、前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段と、前記第１の記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報/顧客特性変換手段から対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する第１の顧客特性計算手段と、該第１の顧客特性計算手段によって計算した前記顧客特性から前記顧客の事前与信枠を計算する事前与信枠計算手段と、該事前与信枠計算手段によって計算した計算結果を顧客毎に記憶する事前与信枠記憶手段と、前記顧客からの要求に基づき、前記事前与信枠記憶手段に記憶された該顧客の事前与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき直ちに前記事前与信枠の範囲で融資の決定を行う事前与信枠融資手段と、を有する事前与信枠算出装置を提供することによって達成できる。

また、上記顧客特性計算手段は特性要素として計画性、楽観性、勤勉性、慎重、外交性、協調性の６つの特性を使用して顧客特性を計算することを特徴とし、更に上記事前与信枠計算手段は特性要素の中の任意の２つの特性要素を選択してマトリック計算を行い、顧客の事前与信枠の計算を行うことを特徴とする。

さらに、上記課題は本発明によれば、顧客の行動情報を記憶する第１の記憶手段と、前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段と、前記第１の記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報/顧客特性変換手段から対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する第１の顧客特性計算手段と、該第１の顧客特性計算手段によって計算した前記顧客特性から前記顧客の推奨与信枠を計算する推奨与信枠計算手段と、該推奨与信枠計算手段によって計算した計算結果を顧客毎に記憶する推奨与信枠記憶手段と、前記顧客からの要求に基づき、前記推奨与信枠記憶手段に記憶された該顧客の推奨与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき更に前記顧客からの属性情報を入力する入力画面を表示する表示手段と、該表示に基づき前記顧客が入力した属性情報と前記予め計算した推奨与信枠の情報に基づいて融資可能な与信枠を算出する融資可能な与信枠計算手段と、を有する推奨与信枠算出装置を提供することによって達成できる。

また、上記顧客特性計算手段は特性要素として計画性、楽観性、勤勉性、慎重、外交性、協調性の６つの特性を使用して顧客特性を計算することを特徴とし、更に上記推奨与信枠計算手段は特性要素の中の任意の２つの特性要素を選択してマトリック計算を行い、顧客の推奨与信枠の計算を行うことを特徴とする。

本発明によれば、従来のような伝統的な顧客の属性や取引振りの情報を活用して融資審査を行うのではなく、顧客の性格や行動特性に基づいて貸し倒れリスクや顧客のローン需要を精細分析し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行い、更にスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況等の情報を活用して事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行うことによって、より貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できるものである。また、借入希望者はローン申込みをする前に事前与信枠及び推奨与信枠が分かるので、否決になる不安を抑えることができる。

本発明の事前与信枠及び推奨与信枠算出装置の基本構成を説明する図である。 本発明の事前与信枠及び推奨与信枠算出装置がネットワーク上に接続される状態を説明する図である。 銀行取引情報/行動情報記憶部の具体的な構成を示す図である。 顧客特性計算部の構成を示す図である。 与信枠計算部の構成を説明する図である。 事前与信枠及び推奨与信枠記憶部の構成を示す図である。 行動情報／顧客特性変換部の構成を説明する図である。 第１の実施形態の顧客特性に基づいた推奨与信枠のマトリックス計算を説明する図であり、（ａ）は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｂ）は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｃ）は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算例を示す図である。 各与信枠から推奨与信枠を計算する計算式を示す図である。 第１の実施形態の顧客特性に基づいた事前与信枠のマトリックス計算を説明する図であり、（ａ）は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｂ）は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｃ）は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算例を示す図である。 各与信枠から事前与信枠を計算する計算式を示す図である。 各与信枠から推奨与信枠と事前与信枠の計算例を説明する図である。 融資申し込みに対する処理を説明する図である。 融資申し込みに対する処理を説明する図である。 融資申し込みに対する処理を説明する図である。 マトリックス計算の変形例を説明する図である。 第２の実施形態を説明する事前与信枠及び推奨与信枠算出装置の構成を示す図である。 顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況のデータを集積することを説明する模式図である。 利用情報記憶部の具体的な構成を示す図である。 顧客特性計算部の具体的な構成を説明する図である。 与信枠計算部の構成を示す図である。 利用情報/顧客特性変換部の構成を説明する図である。 第２の実施形態の顧客特性に基づいた推奨与信枠のマトリックス計算を説明する図であり、（ｄ）は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｅ）は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｆ）は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算例を示す図である。 各与信枠から推奨与信枠を計算する計算式を示す図である。 第２の実施形態の顧客特性に基づいた事前与信枠のマトリックス計算を説明する図であり、（ｄ）は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｅ）は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算例を示す図であり、（ｆ）は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算例を示す図である。 各与信枠から事前与信枠を計算する計算式を示す図である。 事前与信枠及び推奨与信枠記憶部の構成を示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態を説明する事前与信枠及び推奨与信枠算出装置の基本構成を示す図である。同図において、本例の事前与信枠及び推奨与信枠算出装置は、銀行取引情報/行動情報記憶部１、顧客特性計算部２、行動情報/特性要素変換部３、与信枠計算部４、事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５で構成されている。

銀行取引情報/行動情報記憶部１は金融機関やコンビニエンスストア等に設置されたＡＴＭの利用状況等に基づいて顧客の銀行取引情報や行動情報を記憶するものであり、例えば顧客がＡＴＭを利用する時間帯や、利用金額、利用頻度等の情報に基づいて行動情報を顧客毎に記憶する。また、ＡＴＭを利用する場合に限らず、例えばインターネットを介してスマートフォンやパーソナルコンピュータと通信を行い、更に電話回線や金融機関の各店舗と通信を行い、顧客の銀行取引情報や行動情報を記憶する。この為、本例の事前与信枠及び推奨与信枠算出装置は金融機関のサーバ８に設置され、例えば図２に示すようにインターネットを介してスマートフォン６ａやパーソナルコンピュータ６ｂに接続され、専用線を介して各所に設置されたＡＴＭ７に接続されている。さらに、電話回線を介して顧客の電話器６ｃや、金融機関の各店舗６ｄに接続されている。

図３は上記銀行取引情報/行動情報記憶部１の具体的な構成を示す図であり、上記サーバ８内に構築されている。この上記銀行取引情報/行動情報記憶部（データベース）１は、少なくとも「顧客コード」を記憶し、その他、例えば顧客の「氏名」等の情報を記憶する。また、夫々の顧客「顧客コード」の記憶エリアには「リンク先アドレス」が登録され、この「リンク先アドレス」には具体的な顧客の銀行取引情報や行動情報が記憶される。この銀行取引情報や行動情報は対応する顧客が前述のＡＴＭやスマートフォン等を使用して行った利用状況に基づいて書き込まれる。

例えば、顧客コード「００００１」の場合、同図に示すように対応するリンク先アドレスには“ＡＴＭで同一日に複数回出金”の情報や、“ＡＴＭで残高照会を所定の回数以上利用”等の情報が書き込まれている。尚、顧客コード「００００２」以降の顧客についても同様に対応する顧客の情報が書き込まれている。

顧客特性計算部２は、上記銀行取引情報/行動情報記憶部１に記憶された情報に基づいて、顧客の特性要素のポイントを計算する。例えば、特性要素として本例では、後述する「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の６つの要素を使用し、顧客特性を計算する。尚、これらの特性要素は、顧客のローン需要や貸し倒れリスクを検討し、判断するために重要な要素であり、本例においてはこれらの特性要素を使用して顧客特性を計算する。

図４は顧客特性計算部２の具体的な構成を説明する図であり、行動情報読出部９、フィルタ部１０、特性計算部１１、融資不適合情報記憶部１２で構成されている。行動情報読出部９は上記銀行取引情報/行動情報記憶部１に記憶された顧客の情報を読み出す。例えば、予め設定された期間（数日又は数週間）毎に上記銀行取引情報/行動情報記憶部１から顧客の情報を読み出す。この情報の読み出しは顧客毎に順次行われ、例えば銀行取引情報/行動情報記憶部１に記憶された顧客全てから情報を読み出す。

フィルタ部１０は行動情報読出部９によって読み出された情報の中で予め設定された融資不適合基準に合致する行動を検出する。例えば、予め設定された特定場所でのＡＴＭの利用や、過去に融資の返済が遅延している先等の融資不適合基準に該当する行為であり、このような融資不適合基準に該当する情報は予め融資不適合情報記憶部１２に記憶されており、銀行取引情報/行動情報記憶部１から読み出した情報がこの融資不適合情報記憶部１２に記憶されている場合、以後当該顧客の与信判断を中止する。さらに、このフィルタ部１０は金融機関のデータベース（ＤＢ）１３を検索し、ＤＢ１３に予め登録されている融資不適合者の情報を読み出した場合にも当該顧客の与信判断を中止する。

特性計算部１１は上記フィルタ部１０で除外されなかった顧客の顧客特性を計算する。この特性計算部１１による計算は行動情報/顧客特性変換部３を使用して行う。尚、行動情報/顧客特性変換部３の具体的な構成は後述するが、行動情報がＡＴＭの利用状況、利用時間帯、利用金額、返済方法、利用頻度、その他に区分され、夫々の区分毎に対応する特性要素のポイントが記憶されている。この特性要素は前述の「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の６つの要素であり、特性計算部１１は上記顧客の行動情報から各特性要素のポイントを参照し、顧客特性を計算する。

図５は与信枠計算部４の構成を示す図であり、推奨与信枠計算部４ａと事前与信枠計算部４ｂで構成されている。この与信枠計算部４は複数のマトリックス計算部を有し、上記顧客特性計算部２（特性計算部１１）によって計算された特性要素毎に推奨与信枠と事前与信枠の計算を行う、夫々３つのマトリックス計算部１４〜１６と１８〜２０を備える。

推奨与信枠計算部４ａは３つのマトリックス計算部１４〜１６で計算したそれぞれの与信枠の計算結果を加算部１７に出力し、推奨与信枠を計算する。一方、事前与信枠計算部４ｂは３つのマトリックス計算部１８〜２０で計算したそれぞれの与信枠の計算結果を加算部２１に出力し、事前与信枠を計算する。

本例において、「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の各特性要素の中で、「計画性」と「楽観性」、「勤勉性」と「慎重」、「外交性」と「協調性」の３組を選択し、夫々上記マトリックス計算部１４〜１６、及び１８〜２０によって与信枠の計算を行う。尚、詳しい計算方法については後述する。

事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５は、上記与信枠計算部４によって計算した事前与信枠及び推奨与信枠の情報を記憶する。図６は事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５の構成を示す図である。事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５には上記与信枠計算部４によって計算された与信枠の計算結果を記憶する。

事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５の推奨与信枠記憶部５ａには上記推奨与信枠計算部４ａで計算した顧客の推奨与信枠の情報が書き込まれ、事前与信枠記憶部５ｂには上記事前与信枠計算部４ｂで計算した顧客の事前与信枠の情報が書き込まれる。

以上の構成において、以下に具体的に顧客の事前与信枠及び推奨与信枠の算出処理を説明する。
前述のように、銀行取引情報/行動情報記憶部１には顧客がＡＴＭを使用する毎に対応する記憶エリアに顧客の行動情報が順次記憶され、例えば図３に示すような顧客の行動情報が記憶されている。行動情報読出部９は上記銀行取引情報/行動情報記憶部１から対応する顧客の行動情報を読み出し、フィルタ部１０を介して特性計算部１１に入力し、特性計算部１１によって顧客特性が計算される。尚、前述のように読み出した行動情報の中に融資不適合基準に該当する情報が検出された場合には、直ちに当該顧客の与信判断を中止する。

特性計算部１１は読み出した行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換部３を使用して顧客特性の計算を行う。図７は行動情報/顧客特性変換部３の構成を説明する図である。以下、この図を使用して顧客特性の計算例を説明する。

前述のように、銀行取引情報/行動情報記憶部１には顧客の銀行取引情報や行動情報が記憶されており、顧客特性計算部２は順次顧客の情報を読み出し、顧客特性を計算する。先ず、前述の顧客（顧客コード「００００１」）の銀行取引情報や行動情報に基づく計算が行われる。

顧客（顧客コード「００００１」）の情報として、先ず図３に示す“ＡＴＭで同一日に複数回出金”の情報が読み出されると、図７に示す行動情報/顧客特性変換部３のデータベースから「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の各特性要素に対応するポイント情報が読み出される。この場合、「計画性」の項目から“−２”の情報が読み出され、「楽観性」の項目からも“−２”の情報が読み出され、「勤勉性」の項目から“−１”の情報が読み出され、「慎重」の項目から“−１”の情報が読み出され、「外交性」の項目から“＋１”の情報が読み出され、「協調性」の項目から“−１”の情報が読み出される。

同様にして、顧客（顧客コード「００００１」）の銀行取引情報や行動情報として、図３に示す次の情報“ＡＴＭで同一月内に残高照会を所定の回数以上利用”が読み出されると、「計画性」の項目から“＋１”の情報が読み出され、「楽観性」の項目から“＋１”の情報が読み出され、「勤勉性」の項目から“＋２”の情報が読み出され、「慎重」の項目から“＋２”が読み出され、「外交性」の項目から“０”の情報が読み出され、「協調性」の項目から“０”の情報が読み出される。

以下同様にして、例えば利用時間に関する情報として“コンビニＡＴＭの利用時間が○時以降”の情報が読み出されると、図７に示すデータベースの各特性要素の項目から“０”、“−１”、“＋１”、“０”、“＋１”、“−１”の各ポイントが読み出される。さらに、利用金額に関する情報、返済方法に関する情報、利用頻度に関する情報、その他の情報が順次読み出され、夫々図７に示す各項目に記載されたポイントが読み出される。

以上のようにして、例えば顧客（顧客コード「００００１」）の銀行取引情報や行動情報に対する各項目の特性要素の計算が終わると、各項目の合計ポイントが計算される。図７に示す例では、「計画性」が“＋１０”、「楽観性」が“−５”、「勤勉性」が“＋７”、「慎重」が“＋６”、「外交性」が“＋１”、「協調性」が“−３”である。顧客特性計算部２（特性計算部１１）によって計算されたこのデータは与信枠計算部４に出力される。

与信枠計算部４は上記各特性要素の中で、「計画性」と「楽観性」、「勤勉性」と「慎重」、「外交性」と「協調性」の３組のマトリックスを使用し、事前与信枠及び推奨与信枠を計算する。すなわち、「計画性」と「楽観性」に関するマトリックス計算を前述の第１のマトリックス計算部１４又は１８で行い、「勤勉性」と「慎重」に関するマトリックス計算を第２のマトリックス計算部１５又は１９で行い、「外交性」と「協調性」に関するマトリックス計算を第３のマトリックス計算部１６又は２０で行う。以下、推奨与信枠の計算と事前与信枠の計算を分けて説明する。

（第１の実施例）
先ず、推奨与信枠の計算について説明する。
図８（ａ）〜（ｃ）は３組のマトリックス計算の例を示す図であり、同図（ａ）は第１のマトリックス計算部１４の計算例を示し、同図（ｂ）は第２のマトリックス計算部１５の計算例を示し、同図（ｃ）は第３のマトリックス計算部１６の計算例を示す。すなわち、第１のマトリックス計算部１４は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算を行い、第２のマトリックス計算部１５は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算を行い、第３のマトリックス計算部１６は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行う。以下、各計算部の計算例を示す。

図８（ａ）に示す「計画性」と「楽観性」のマトリックスでは、縦軸が「計画性」を示し、数値がプラス（＋）ほど計画性があり、数値がマイナス（−）ほど計画性がない、即ち衝動性を示す。一方、同図（ａ）の横軸は「楽観性」を示し、数値がマイナス（−）ほど楽観的があり、数値がプラス（＋）ほど悲観的であることを示す。尚、本例は金融機関における融資の可能性、貸し倒れのリスクを計算するものであり、数値の＋−はこの目的に対応して設定されている。

また、図８（ｂ）に示す「勤勉性」と「慎重」のマトリックスでは、縦軸が「慎重」を示し、数値が＋ほど慎重であり、数値が−ほど大胆と判断する。一方、同図（ｂ）の横軸は「勤勉性」を示し、数値が＋ほど真面目であると判断し、数値が−ほど不真面目であると判断する。

さらに、図８（ｃ）に示す「外交性」と「協調性」のマトリックスでは縦軸が「協調性」を示し、数値が−ほど協力的であり、数値が＋ほど協調性がない、即ち排他的と判断する。一方、同図（ｃ）の横軸は「外交性」を示し、数値が＋ほど社交的であると判断し、数値が−ほど内向的であると判断する。

先ず、同図（ａ）に示す「計画性」と「楽観性」のマトリックスでは、顧客特性計算部２（特性計算部１１）によって計算した「計画性」のポイントが前述の図７に示すように“＋１０”であり、「楽観性」のポイントが“−５”である。したがって、図８（ａ）に示すＣのエリアが対応し、この場合与信枠が５０万円と計算できる。また、同図（ｂ）に示す「勤勉性」と「慎重」のマトリックスでは、「勤勉性」のポイントが“＋７”であり、「慎重」のポイントが“＋６”である。したがって、図８（ｂ）に示すＡのエリアが対応し、与信枠が１００万円と計算できる。さらに、図８（ｃ）に示す「外交性」と「協調性」のマトリックスでは、図７に示す例では「外交性」のポイントが“＋１”であり、「協調性」のポイントが“−３”である。したがって、図８（ｃ）に示すＢのエリアが対応し、与信枠が５０万円と計算できる。

次に、上記それぞれ計算された与信枠に基づいて推奨与信枠を計算する。図９は推奨与信枠計算部４ａ（加算部１７）の計算例を示す図である。本例においては各与信枠の加算値、即ち（図８（ａ）によって得た与信枠）＋（図８（ｂ）によって得た与信枠）＋（図８（ｃ）によって得た与信枠）の加算値を推奨与信枠とする。したがって、上記例においては、図１２に示すように推奨与信枠が２００万円（５０万円＋１００万円＋５０万円）となる。
この結果は図６に示す事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５の推奨与信枠記憶部５ａに記録される。

（第２の実施例）
一方、事前与信枠の計算については以下のように行う。
図１０（ａ）〜（ｃ）は３組のマトリックス計算の例を示す図であり、同図（ａ）は第１のマトリックス計算部１８の計算例を示し、同図（ｂ）は第２のマトリックス計算部１９の計算例を示し、同図（ｃ）は第３のマトリックス計算部２０の計算例を示す。すなわち、第１のマトリックス計算部１８は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算を行い、第２のマトリックス計算部１９は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算を行い、第３のマトリックス計算部２０は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行う。

但し、事前与信枠の計算の場合、後述するようにローンの申し込みに対して直ちに融資を行うものであり、顧客のローン需要や貸し倒れリスクをより保守的に計算する与信枠の金額に設定されている。

本例においても推奨与信枠の場合と同様、前述の図７において計算した６つの特性要素「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の数値を使用し、顧客毎の事前与信枠を計算する。前述と同様「計画性」と「楽観性」のマトリックスでは、「計画性」の特性要素のポイントが“＋１０”であり、「楽観性」の特性要素のポイントが“−５”であり、図１０（ａ）に示すＣのエリアであり、この場合与信枠は１０万円である。また、同図（ｂ）に示す「勤勉性」と「慎重」のマトリックスでは、図７に示す例では「勤勉性」の特性要素のポイントが“＋７”であり、「慎重」の特性要素のポイントが“＋６”であり、図１０（ｂ）に示すＡのエリアであり、与信枠は２０万円である。さらに、同図（ｃ）に示す「外交性」と「協調性」のマトリックスでは、図７に示す例では「外交性」の特性要素のポイントが“＋１”であり、「協調性」の特性要素のポイントが“−３”であり、図１０（ｃ）に示すＢのエリアであり、与信枠は１０万円である。

図１１は上記各与信枠から事前与信枠を計算する計算式であり、本例の場合も各与信枠の加算値、即ち（図１０（ａ）によって得た与信枠）＋（図１０（ｂ）によって得た与信枠）＋（図１０（ｃ）によって得た与信枠）を事前与信枠とする。したがって、上記例においては、図１２に示すように推奨与信枠が４０万円（１０万円＋２０万円＋１０万円）となる。
この結果は図６に示す事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５の事前与信枠記憶部５ｂに記録される。

以上のように、例えば顧客（顧客コード「００００１」）の事前与信枠及び推奨与信枠の算出処理が完了すると、他の顧客についても順次推奨与信枠及び事前与信枠の計算を行い、図６に示す事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５の対応するエリアに全ての顧客のデータが記憶される。

したがって、以上の処理によって図６に示すデータベースには顧客毎に推奨与信枠の情報と事前与信枠の情報が記憶され、例えば以後ＡＴＭを使用した顧客の融資申し込みに備える。

図１３乃至図１５は、以後顧客からの融資申し込みに対する処理を説明する図である。尚、以下において説明する融資申し込みに関する処理は、例えばＡＴＭを利用して入出金等の他の手続きを行った後に継続して実行する場合や、直接融資申し込を行う画面を選択して行う場合、更にＡＴＭ以外のパーソナルコンピュータやスマートフォン等の端末機器を使用して行うことも可能である。

先ず、ローン申し込みを行う（ステップ（以下、ＳＴで示す）１）。ここで、本発明ではお客様のニーズに対応し、二つの申込みボタンを同時に表示し、お客様の希望により選択して頂く。例えば、すぐに使いたいお客様に対する前述の事前与信枠の金額表示（ＳＴ１−１）、及びもっと大きな枠の金額を希望するお客様に対する推奨与信枠の金額表示を行う（ＳＴ１−２）。この情報は前述の図６に示す事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５のデータベースを検索し、例えばＡＴＭを操作したお客様の事前与信枠と推奨与信枠の情報を読み出すことによって行う。尚、図１３に示す事前与信枠「３０万円」、推奨与信枠「１５０万円」の例は、例えば前述の顧客コード「００００２」のお客様の事前与信枠と推奨与信枠の情報を読み出したものである。

ここで、表示された事前与信枠の金額でローンの申し込みを希望する場合には「申込」ボタンを押下し（ＳＴ１−３）、ローンの申し込みを行う。一方、もっと大きな枠の金額を希望する場合、推奨与信枠の「申込」ボタンを押下する（ＳＴ１−４）。

次に、暗証番号の入力を行うと（ＳＴ２）、事前与信枠の申し込みを行ったお客様に対しては、直ちに契約内容の表示を行う（ＳＴ３）。例えば、貸越極度額、利率、返済日の表示を行う。そして、お客様が「契約する」のボタンを押下すると（ＳＴ３−１）、以後個人情報同意確認（ＳＴ４）、生年月日の入力に基づく本人確認1（ＳＴ５）、干支又は星座入力に基づく本人確認2（ＳＴ６）、及び郵便番号、連絡先、電話番号入力に基づく住所確認（ＳＴ７）を順次行い、契約を完了する（ＳＴ８）。したがって、事前与信枠のローン申し込みを行った場合、極めて短時間で希望する金額の融資を受けることができ、お客様のニーズに対応した迅速な融資申し込み手段となる。

尚、事前与信枠の申し込み手続きを開始した後、更にもっと大きな与信枠を希望する場合には、対応するボタンを押下することによって推奨与信枠の申し込みに変更することもできる（ＳＴ３−２）。

一方、推奨与信枠の申し込みを行ったお客様については、前述の暗証番号の入力を行った後（ＳＴ２）、上記事前与信枠の場合と同様、個人情報同意確認を行い（ＳＴ４）、生年月日の入力に基づく本人確認（ＳＴ５）、干支又は星座入力に基づく本人確認（ＳＴ６）、郵便番号、連絡先、電話番号入力に基づく住所確認（ＳＴ７）を順次行い、処理（ＳＴ９）に移行する。

推奨与信枠については前述のようにデータベースから読み出された与信枠の金額が一旦表示されているが、事前与信枠の場合より大きな金額が設定される為、顧客の行動情報以外に他の情報も使用して審査を行う。この為、審査を行った場合の回答予定日の表示を行い、審査に同意するボタンが押下されると、審査の申し込みを行う（ＳＴ９−１）。尚、ここで、例えばお客様がこの表示を見て前に表示された事前与信枠の金額で契約を希望する場合には、対応するボタンを操作して事前与信枠の金額での契約に変更することもできる（ＳＴ９−２）。

一方、審査を希望した場合、処理（ＳＴ１０）に移行し、家族関係、住居、職業等の情報入力に移行し、お客様の入力を待つ。その後、お客様が審査に必要情報を入力し、入力完了ボタンを押下すると（ＳＴ１０−１）、この情報は通信回線を介して金融機関のサーバ８に送られ審査が行われる（ＳＴ１１）。

この審査は既に予め設定されている顧客の推奨与信枠の情報や、上記入力情報、及び外部機関からの信用情報を検討して判断され、最終的な与信枠が決定される。そして、その情報は前述の回答予定日にお客様に連絡される（ＳＴ１２）。

この場合、契約内容はウエッブ（WEB）又はＡＴＭを使用して行うことができ、例えば前述と同様、貸越極度額、利率、返済日等の表示を行う（ＳＴ１３）。そして、お客様は表示された契約内容に同意する場合、契約ボタンを押下することによって契約が完了する（ＳＴ１４）。

したがって、推奨与信枠に基づくローン契約については時間が少々掛かるが、顧客が希望するより大きな金額の融資を受けることが可能となる。この場合、本発明の顧客の行動情報を使用する与信判断に加えて、客観的な顧客情報を加味してローン契約を行うことができ、貸し倒れリスクを考慮しつつ、顧客のローン需要を最大限満足させるローン設定を行うことができる。

以上のように本発明によれば、長年のデータ分析によって推測した顧客の性格や行動特性に基づいて貸し倒れリスクや顧客のローン需要を精細分析し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行い、より貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できる事前与信枠及び推奨与信枠の算出を行うことができる。

尚、本例において、顧客の行動情報に基づいて、「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の６つの特性要素を挙げて事前与信枠及び推奨与信枠の計算を行ったが、上記６つの特性要素に限定される訳ではなく、他の特性要素を使用して事前与信枠及び推奨与信枠の計算を行ってもよい。

また、本例において、「計画性」と「楽観性」、「勤勉性」と「慎重」、「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行う構成としたが、上記組み合わせに限定されるわけではなく、顧客のローン需要や貸し倒れリスクの観点から他の特性要素の組み合わせを選択することもできる。

さらに、上記実施例では各マトリックス計算をＡ〜Ｄの領域に分けて行ったが、図１６に示すように所定の数値ｎ及び−ｎで各特性要素を区分けし、更に多くのエリアＡ１〜Ａ４、Ｂ１〜Ｂ４、Ｃ１〜Ｃ４、Ｄ１〜Ｄ４を利用してより精細に事前与信枠及び推奨与信枠の計算を行うようにしてもよい。また、この場合、所定の数値ｎ及び−ｎは異なる複数の数値で更に区分けするように構成してもよく、更に精細な事前与信枠及び推奨与信枠の計算を行うことが可能となる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
上記第１の実施形態の説明においては、ＡＴＭの利用状況やカードローンの利用金額、返済方法等によって顧客の性格や行動特性を推測し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行ったが、本例においては、更に顧客の使用するスマートフォンの利用状況に基づくデータを収集し、分析することによって顧客の性格や行動特性を更に推測し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行い、より貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できる事前与信枠及び推奨与信枠の算出を行うものである。以下、具体的に説明する。

図１７は第２の実施形態を説明する事前与信枠及び推奨与信枠算出装置の構成を示す図である。本実施形態において、前述の第１の実施形態で説明した図１と異なる構成は、銀行取引情報/行動情報記憶部１、顧客特性計算部２、行動情報/特性要素変換部３、与信枠計算部４、事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５に加えて、更にスマートフォンのアプリケーションの利用状況を記憶した利用情報記憶部３１、及び当該利用情報記憶部３１に記憶された情報に基づいて顧客の特性を計算する際に使用する利用情報/顧客特性変換部３３を含む構成である。

尚、上記顧客特性計算部２、与信枠計算部４、及び事前与信枠及び推奨与信枠記憶部５についても、本例において名称は同じであるが内部構成が異なる為、顧客特性計算部３２、与信枠計算部３４、及び事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５として説明する。

図１８は本例の特徴である顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況のデータを集積することを説明する模式図であり、同図に示す符号３８は金融機関のサーバを示す。尚、同図に示す「自社取得データの集積」の記載は、前述の図２に示すサーバ８の機能を本例のサーバ３８が含むことを示すものである。すなわち、「自社取得データの集積」の記載は、前述のように金融機関やコンビニエンスストア等に設置されたＡＴＭ７の利用状況等に基づいて顧客の銀行取引情報や行動情報を記憶するものであり、例えば顧客がＡＴＭを利用する時間帯や、利用金額、利用頻度等の情報に基づいて行動情報を顧客毎に記憶する。また、ＡＴＭ７を利用する場合に限らず、例えばインターネットを介してスマートフォン６ａやパーソナルコンピュータ６ｂと通信を行い、更に電話６ｃや金融機関の各店舗６ｄと通信を行い、顧客の銀行取引情報や行動情報を記憶する。

一方、本例の特徴である顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションは、スマートフォンの購入時に予めインストールされたソフトウエアに限らず、例えば購入後に顧客がインストールしたソフトウエアも含まれ、金融系のアプリケーションに限らず、顧客が好んで使用するショッピングや、ゲーム、音楽、スポーツ等の各種ソフトウエアが登録されている。

例えば、図１８に示す「スマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況のデータ集積」に記載する例では、各種分野の中で、金融系、交通情報系、健康・医療系、スポーツ系、写真・動画系、音楽系、ショッピング系、メール・通信系、ゲーム系、仕事・効率系のアプリケーションの例を示す。尚、本例においてはこれ等全てのアプリケーションを顧客が登録する必要はなく、一部であっても登録された範囲内のアプリケーションの利用状況の情報に基づいて顧客の性格や行動特性を推測し、事前与信枠の算出及び推奨与信枠の算出を行う。

図１９は上記利用情報記憶部３１の具体的な構成を示す図であり、上記サーバ３８内に構築されている。この利用情報記憶部３１は、少なくとも「顧客コード」を記憶し、その他、例えば顧客の「氏名」等の情報を記憶する。そして、夫々の顧客「顧客コード」の記憶エリアには「リンク先アドレス」が登録され、この「リンク先アドレス」には顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの具体的な利用状況のデータが記憶されている。

例えば、顧客コード「００００１」の場合、同図に示すように対応するリンク先アドレスには、金融系のアプリケーションに関して、“金融系のアプリケーションの利用の有無”の情報や、“金融系のアプリケーションの利用時間が平日午前中”等の情報が書き込まれている。また、交通情報系のアプリケーションに関して、“交通情報系のアプリケーションの利用の有無”の情報が書き込まれ、更に健康・医療系のアプリケーション、スポーツ系のアプリケーション、写真・動画系のアプリケーション、・・に関して、対応する分野の顧客の利用状況の情報が書き込まれている。
尚、顧客コード「００００２」以降の顧客についても同様に対応する顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報が書き込まれている。

顧客特性計算部３２は、上記銀行取引情報/行動情報記憶部１に記憶された情報、及び本例の利用情報記憶部３１に記憶された情報に基づいて、顧客の特性要素のポイントを計算する。尚、特性要素として本例においても、「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の６つの要素を使用し、顧客特性を計算する。

図２０は顧客特性計算部３２の具体的な構成を説明する図であり、前述の行動情報読出部９、フィルタ部１０、特性計算部１１、融資不適合情報記憶部１２に加えて、利用情報読出部３９、及び特性計算部４１で構成されている。尚、行動情報読出部９、フィルタ部１０、特性計算部１１、融資不適合情報記憶部１２については、前述の第１の実施形態と同様であり、説明を省略する。

利用情報読出部３９は前述の利用情報記憶部３１に記憶されたスマートフォンに登録された顧客のアプリケーションの利用状況の情報を読み出す。例えば、顧客コード「００００１」の場合、対応するリンク先アドレスから金融系のアプリケーションに関して、“金融系のアプリケーションの利用の有無”の情報や、“金融系のアプリケーションの利用時間が平日午前中”等の情報が読み出される。

特性計算部４１は上記利用情報読出部３９によって読み出された情報に基づいて、利用情報/顧客特性変換部３３を使用し、顧客の性格や行動特性を更に推測する為、顧客特性の計算を行う。この特性要素は前述と同様「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の６つの要素であり、特性計算部４１は上記顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況のデータから各特性要素のポイントを参照し、顧客特性を計算する。

図２１は本例の与信枠計算部３４の構成を示す図であり、推奨与信枠計算部３４ａと事前与信枠計算部３４ｂで構成されている。この与信枠計算部３４は複数のマトリックス計算部を有し、上記顧客特性計算部３２（特性計算部１１及び４１）によって計算された特性要素毎に推奨与信枠と事前与信枠の計算を行う。本例において、推奨与信枠計算部３４ａは６つのマトリックス計算部１４〜１６、４４〜４６を備え、事前与信枠計算部３４ｂも６つのマトリックス計算部と１８〜２０、４８〜５０を備える。

ここで、推奨与信枠計算部３４ａの３つのマトリックス計算部１４〜１６、及び事前与信枠計算部３４ｂの３つのマトリックス計算部１８〜２０は前述の第１の実施形態で説明したＡＴＭの利用状況やカードローンの返済金額、返済方法等に基づく行動情報によって推奨与信枠及び事前与信枠を計算する。一方、推奨与信枠計算部３４ａの３つのマトリックス計算部４４〜４６、及び事前与信枠計算部３４ｂの３つのマトリックス計算部４８〜５０は顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報に基づいて各特性要素のポイントを参照し、顧客特性を計算する。

事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５の構成は本例においても基本的に前述の第１の実施形態と同様であり、図５に示す構成である。すなわち、事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５の推奨与信枠記憶部には上記推奨与信枠計算部３４ａで計算した顧客の推奨与信枠の情報が書き込まれ、事前与信枠記憶部には上記事前与信枠計算部３４ｂで計算した顧客の事前与信枠の情報が書き込まれる。

以上の構成において、以下に本例の事前与信枠及び推奨与信枠の算出処理を説明する。尚、本例の説明においては前述の第１の実施形態において説明した内容については省略する。
前述のように利用情報記憶部３１には顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報が記憶され、例えば図１９に示す情報が記憶されている。利用情報読出部３９は上記利用情報記憶部３１から対応する顧客のアプリケーションの利用状況の情報を読み出し、特性計算部４１に入力し、特性計算部４１によって顧客特性を計算する。

特性計算部４１は読み出した顧客のアプリケーションの利用状況のデータを特性要素毎に顧客特性に変換する。この変換処理は利用情報/顧客特性変換部３３を使用して行う。図２２は利用情報/顧客特性変換部３３の構成を説明する図である。以下、この図を使用して顧客特性の計算例を説明する。

前述のように、利用情報記憶部３１には顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況のデータが記憶されており、利用情報読出部３９は順次顧客の情報を読み出し、特性計算部４１によって顧客特性を計算する。先ず、前述の顧客（顧客コード「００００１」）のアプリケーションの利用状況の情報に基づく計算が行われる。

この場合、顧客（顧客コード「００００１」）の情報として、図１９に示す“金融系のアプリケーションの利用の有無”の情報が読み出されると、図２２に示す利用情報/顧客特性変換部３３のデータベースから「計画性」、「楽観性」、「勤勉性」、「慎重」、「外交性」、「協調性」の各特性要素に対応するポイント情報が読み出される。この場合、「計画性」の項目から“+２”の情報が読み出され、「楽観性」の項目から“+１”の情報が読み出され、「勤勉性」の項目から“+２”の情報が読み出され、「慎重」の項目から“+１”の情報が読み出され、「外交性」の項目から“０”の情報が読み出され、「協調性」の項目から“０”の情報が読み出される。

同様にして、顧客（顧客コード「００００１」）のスマートフォンに登録された金融系のアプリケーションの利用状況の情報 “金融系のアプリケーションの利用時間が平日午前中”が読み出されると、「計画性」の項目から“０”の情報が読み出され、「楽観性」の項目から“−１”の情報が読み出され、「勤勉性」の項目から“−１”の情報が読み出され、「慎重」の項目から“−１”が読み出され、「外交性」の項目から“０”の情報が読み出され、「協調性」の項目から“０”の情報が読み出される。

以下同様にして、顧客（顧客コード「００００１」）の交通情報系、健康・医療系、スポーツ系、写真・動画系、音楽系、ショッピング系、メール・通信系、ゲーム系、仕事・効率系の各アプリケーションの利用状況の情報に対する各項目の特性要素の計算が行われ、各項目の合計ポイントが計算される。図２２に示す例では、「計画性」が“＋４”、「楽観性」が“−１”、「勤勉性」が“＋６”、「慎重」が“−２”、「外交性」が“＋４”、「協調性」が“−２”である。このようにして顧客特性計算部３２（特性計算部４１）によって計算されたこのデータは与信枠計算部３４に出力される。

与信枠計算部３４は上記各特性要素の中で、「計画性」と「楽観性」、「勤勉性」と「慎重」、「外交性」と「協調性」の３組のマトリックスを使用し、事前与信枠及び推奨与信枠を計算する。すなわち、「計画性」と「楽観性」に関するマトリックス計算を前述の第４のマトリックス計算部４４又は４８で行い、「勤勉性」と「慎重」に関するマトリックス計算を第５マトリックス計算部４５又は４９で行い、「外交性」と「協調性」に関するマトリックス計算を第６のマトリックス計算部４６又は５０で行う。以下、本例においても推奨与信枠の計算と事前与信枠の計算を分けて説明する。

（第３の実施例）
先ず、推奨与信枠の計算について説明する。
図２３（ｄ）〜（ｆ）は上記３組のマトリックス計算の例を示す図であり、同図（ｄ）は第４のマトリックス計算部４４の計算例を示し、同図（ｅ）は第５のマトリックス計算部４５の計算例を示し、同図（ｆ）は第６のマトリックス計算部４６の計算例を示す。ここで、第４のマトリックス計算部４４は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算を行い、第５のマトリックス計算部４５は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算を行い、第６のマトリックス計算部４６は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行う。

先ず、同図（ｄ）に示す「計画性」と「楽観性」のマトリックスでは、顧客特性計算部３２（特性計算部４１）によって計算した「計画性」のポイントが前述の図２２に示すように“＋４”であり、「楽観性」のポイントが“−１”である。したがって、図２３（ｄ）に示すＣのエリアが対応し、この場合与信枠が２５万円と計算できる。また、同図（ｅ）に示す「勤勉性」と「慎重」のマトリックスでは、「勤勉性」のポイントが“＋６”であり、「慎重」のポイントが“−２”である。したがって、図２３（ｅ）に示すＢのエリアが対応し、与信枠が２５万円と計算できる。さらに、図２３（ｆ）に示す「外交性」と「協調性」のマトリックスでは、図２２に示す例では「外交性」のポイントが“＋４”であり、「協調性」のポイントが“−２”である。したがって、図２３（ｆ）に示すＢのエリアが対応し、与信枠が２５万円と計算できる。

次に、上記それぞれ計算された与信枠に基づいて推奨与信枠を計算する。図２４は推奨与信枠計算部３４ａ（加算部４７）の計算例を示す図である。本例においては各与信枠の加算値、即ち（図２３（ｄ）によって得た与信枠）＋（図２３（ｅ）によって得た与信枠）＋（図２３（ｆ）によって得た与信枠）に対して、更に前述の（図８（ａ）によって得た与信枠）＋（図８（ｂ）によって得た与信枠）＋（図８（ｃ）によって得た与信枠）の加算値を加算した計算結果が推奨与信枠となる。

すなわち、本例によって得られた与信枠の金額に前述の第１の実施形態によって得られた与信枠の金額の合計額２７５万円（２００万円＋７５万円）が顧客（顧客コード「００００１」）の推奨与信枠の金額となる。この結果は図２７に示す事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５の推奨与信枠記憶部３５ａに記録される。

（第４の実施例）
次に、事前与信枠の計算について説明する。図２５（ｄ）〜（ｆ）は本例の３組のマトリックス計算の例を示す図であり、同図（ｄ）は第４のマトリックス計算部４８の計算例を示し、同図（ｅ）は第５のマトリックス計算部４９の計算例を示し、同図（ｆ）は第６のマトリックス計算部５０の計算例を示す。ここで、第４のマトリックス計算部４８は「計画性」と「楽観性」のマトリックス計算を行い、第５のマトリックス計算部４９は「勤勉性」と「慎重」のマトリックス計算を行い、第６のマトリックス計算部５０は「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行う。

先ず、同図（ｄ）に示す「計画性」と「楽観性」のマトリックスでは、顧客特性計算部３２（特性計算部４１）によって計算した「計画性」のポイントが前述の図２２に示すように“＋４”であり、「楽観性」のポイントが“−１”である。したがって、図２５（ｄ）に示すＣのエリアが対応し、この場合与信枠が５万円と計算できる。また、同図（ｅ）に示す「勤勉性」と「慎重」のマトリックスでは、「勤勉性」のポイントが“＋６”であり、「慎重」のポイントが“−２”である。したがって、図２５（ｅ）に示すＢのエリアが対応し、与信枠が５万円と計算できる。さらに、図２５（ｆ）に示す「外交性」と「協調性」のマトリックスでは、図２２に示す例では「外交性」のポイントが“＋４”であり、「協調性」のポイントが“−２”である。したがって、図２５（ｆ）に示すＢのエリアが対応し、与信枠が５万円と計算できる。

次に、上記それぞれ計算された与信枠に基づいて事前与信枠を計算する。図２６は事前与信枠計算部３４ｂ（加算部５１）の計算例を示す図である。本例においては各与信枠の加算値、即ち（図２５（ｄ）によって得た与信枠）＋（図２５（ｅ）によって得た与信枠）＋（図２５（ｆ）によって得た与信枠）に対して、更に前述の（図１０（ａ）によって得た与信枠）＋（図１０（ｂ）によって得た与信枠）＋（図１０（ｃ）によって得た与信枠）の加算値を加算した計算結果が事前与信枠となる。

したがって、上記例においては、本例の計算の結果得られた事前与信枠の金額に前述の第１の実施形態によって得られた事前与信枠の金額の合計額５５万円（４０万円＋１５万円）が顧客（顧客コード「００００１」）の事前与信枠の金額となる。この結果は図２７に示す事前与信枠及び事前与信枠記憶部３５の事前与信枠記憶部３５ｂに記録される。

以上のように、例えば顧客（顧客コード「００００１」）の事前与信枠及び推奨与信枠の算出処理が完了すると、他の顧客についても順次推奨与信枠及び事前与信枠の計算を行い、前述の事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５の対応するエリアに全ての顧客のデータが記憶される。

したがって、以上の処理によって事前与信枠及び推奨与信枠記憶部３５のデータベースには顧客毎に推奨与信枠の情報と事前与信枠の情報が記憶され、例えば以後ＡＴＭを使用した顧客の融資申し込みに備える。

尚、以後の推奨与信枠、及び事前与信枠を使用する融資申し込みに関する処理については前述の図１３乃至図１５で説明した処理と同様であり、本例においては顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報が含まれており、より貸し倒れリスクを減らし、顧客のローン需要に最大限対応できる事前与信枠及び推奨与信枠の利用が可能になる。

また、上記本例の説明において顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を使用する際、第１の実施形態で説明したＡＴＭの利用状況等を対象とした行動情報に基づく推奨与信枠及び事前与信枠の算出を含めた計算を行ったが、顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用情報のみを使用して推奨与信枠及び事前与信枠の算出を行う構成としてもよい。

また、本実施形態においても、「計画性」と「楽観性」、「勤勉性」と「慎重」、「外交性」と「協調性」のマトリックス計算を行ったが、上記組み合わせに限定されるわけではなく、顧客のローン需要や貸し倒れリスクの観点から他の特性要素の組み合わせを選択することもできる。

さらに、本実施形態の説明においても、各マトリックス計算をＡ〜Ｄの領域に分けて行ったが、前述の図１６に示すように所定の数値ｎ及び−ｎで各特性要素を区分けし、更に多くのエリアＡ１〜Ａ４、Ｂ１〜Ｂ４、Ｃ１〜Ｃ４、Ｄ１〜Ｄ４を利用してより精細に事前与信枠及び推奨与信枠の計算を行うようにしてもよい。また、この場合、所定の数値ｎ及び−ｎは異なる複数の数値で更に区分けするように構成してもよい。

１・・・銀行取引情報/行動情報記憶部
２・・・顧客特性計算部
３・・・行動情報/顧客特性変換部
４・・・与信枠計算部
４ａ・・推奨与信枠計算部
４ｂ・・事前与信枠計算部
５・・・事前与信枠及び推奨与信枠記憶部
５ａ・・事前与信枠記憶部
５ｂ・・推奨与信枠記憶部
６ａ、６ｂ、６ｃ・・ＡＴＭ
７ａ、７ｂ、７ｃ・・ＡＴＭ
８・・・サーバ
９・・・行動情報読出部
１０・・フィルタ部
１１・・特性計算部
１２・・融資不適合情報記憶部
１３・・ＤＢ
１４、１８・・第１のマトリックス計算部
１５、１９・・第２のマトリックス計算部
１６、２０・・第３のマトリックス計算部
１７、２１・・加算部
３１・・利用情報記憶部
３２・・顧客特性計算部
３３・・利用情報／顧客特性変換部
３４・・与信枠計算部
３４ａ・・推奨与信枠計算部
３４ｂ・・事前与信枠計算部
３５・・事前与信枠及び推奨与信枠記憶部
３８・・サーバ
３９・・利用情報読出部
４１・・特性計算部
４４、４８・・第４のマトリックス計算部
４５、４９・・第５のマトリックス計算部
４６、５０・・第６のマトリックス計算部
４７、５１・・加算部

Claims (16)

1. 顧客の行動情報を記憶する第１の記憶手段と、
   前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段と、
   前記第１の記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報/顧客特性変換手段から対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する第１の顧客特性計算手段と、
   該第１の顧客特性計算手段によって計算した前記顧客特性から前記顧客の事前与信枠を計算する事前与信枠計算手段と、
   該事前与信枠計算手段によって計算した計算結果を顧客毎に記憶する事前与信枠記憶手段と、
   前記顧客からの要求に基づき、前記事前与信枠記憶手段に記憶された該顧客の事前与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき直ちに前記事前与信枠の範囲で融資の決定を行う事前与信枠融資手段と、
   を有することを特徴とする事前与信枠算出装置。
2. 顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を記憶する第２の記憶手段と、
   該第２の記憶手段から前記顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を順次読み出し、前記特性要素に基づいて顧客特性を計算する第２の顧客特性計算手段と、を更に有し、
   前記事前与信枠計算手段は、前記第１の顧客特性計算手段の計算結果に前記第２の顧客特性計算手段の計算結果を加算して事前与信枠を計算することを特徴とする請求項１に記載の事前与信枠算出装置。
3. 前記第１、第２の顧客特性計算手段は前記特性要素として、計画性と楽観性、又は勤勉性と慎重、又は外交性と協調性を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算することを特徴とする請求項１、又は２に記載の事前与信枠算出装置。
4. 前記行動情報の中で予め設定された融資不適合基準に該当する行動情報が含まれる場合、以後当該顧客の事前与信枠の計算処理を中止する中止手段を有することを特徴とする請求項１、２、又は３に記載の事前与信枠算出装置。
5. 前記事前与信枠融資手段は、前記顧客の事前与信枠の融資申し込みの後においても、推奨与信枠の融資申し込みに変更できることを特徴とする請求項１、２、３、又は４に記載の事前与信枠算出装置。
6. 前記事前与信枠の融資申し込みはＡＴＭ、又はスマートフォン、又は端末機器によって行うことを特徴とする請求項１に記載の事前与信枠算出装置。
7. 顧客の行動情報を記憶する第１の記憶手段と、
   前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段と、
   前記第１の記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報/顧客特性変換手段から対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する第１の顧客特性計算手段と、
   該第１の顧客特性計算手段によって計算した前記顧客特性から前記顧客の推奨与信枠を計算する推奨与信枠計算手段と、
   該推奨与信枠計算手段によって計算した計算結果を顧客毎に記憶する推奨与信枠記憶手段と、
   前記顧客からの要求に基づき、前記推奨与信枠記憶手段に記憶された該顧客の推奨与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき更に前記顧客からの属性情報を入力する入力画面を表示する表示手段と、
   該表示に基づき前記顧客が入力した属性情報と前記予め計算した推奨与信枠の情報に基づいて融資可能な与信枠を算出する融資可能な与信枠計算手段と、
   を有することを特徴とする推奨与信枠算出装置。
8. 顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を記憶する第２の記憶手段と、
   該第２の記憶手段から前記顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を順次読み出し、前記特性要素に基づいて顧客特性を計算する第２の顧客特性計算手段と、を更に有し、
   前記推奨与信枠計算手段は、前記第１の顧客特性計算手段の計算結果に前記第２の顧客特性計算手段の計算結果を加算して推奨与信枠を計算することを特徴とする請求項７に記載の事前与信枠算出装置。
9. 前記第１、第２の顧客特性計算手段は前記特性要素として、計画性と楽観性、又は勤勉性と慎重、又は外交性と協調性を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算することを特徴とする請求項７、又は８に記載の推奨与信枠算出装置。
10. 前記行動情報の中で予め設定された融資不適合基準に該当する行動情報が含まれる場合、以後当該顧客の推奨与信枠の計算処理を中止する中止手段を有することを特徴とする請求項７、８、又は９に記載の推奨与信枠算出装置。
11. 前記推奨与信枠融資手段は、前記顧客の推奨与信枠の融資申し込みの後においても、事前与信枠の融資申し込みに変更できることを特徴とする請求項７、８、９、又は１０に記載の推奨与信枠算出装置。
12. 前記推奨与信枠の融資申し込みはＡＴＭ、又はスマートフォン、又は端末機器によって行うことを特徴とする請求項７に記載の推奨与信枠算出装置。
13. 顧客の行動情報を記憶手段に記憶する処理と、
    前記記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段から、対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する顧客特性計算処理と、
    該顧客特性計算処理によって計算した前記顧客特性から前記顧客の事前与信枠を計算する事前与信枠計算処理と、
    該事前与信枠計算処理によって計算した計算結果を顧客毎に事前与信枠記憶手段に記憶する記憶処理と、
    前記顧客からの要求に基づき、前記事前与信枠記憶手段に記憶された該顧客の事前与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき直ちに前記事前与信枠の範囲で融資の決定を行う事前与信枠融資処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
14. 顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を記憶する第２の記憶処理と、
    該第２の記憶処理から前記顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を順次読み出し、前記特性要素に基づいて顧客特性を計算する第２の顧客特性計算処理と、を更に有し、
    前記事前与信枠計算処理は、前記第１の顧客特性計算処理の計算結果に前記第２の顧客特性計算処理の計算結果を加算して事前与信枠を計算することを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
15. 顧客の行動情報を記憶手段に記憶する処理と、
    前記記憶手段から前記顧客の行動情報を順次読み出し、前記行動情報を特性要素毎に顧客特性に変換する行動情報/顧客特性変換手段から、対応する前記顧客特性を読み出し、互いに関連する２つの特性要素を選択してマトリックス計算を行い、顧客特性を計算する顧客特性計算処理と、
    該顧客特性計算処理によって計算した前記顧客特性から前記顧客の推奨与信枠を計算する推奨与信枠計算処理と、
    該推奨与信枠計算処理によって計算した計算結果を顧客毎に推奨与信枠記憶手段に記憶する処理と、
    前記顧客からの要求に基づき、前記推奨与信枠記憶手段に記憶された該顧客の推奨与信枠の情報を読み出し、表示すると共に、該顧客の融資申し込みに基づき更に前記顧客からの属性情報を入力する入力画面を表示する表示処理と、
    該表示処理に基づき前記顧客が入力した属性情報と前記予め計算した推奨与信枠の情報に基づいて融資可能な与信枠を算出する融資可能な与信枠計算処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
16. 顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を第２の記憶手段に記憶する第２の記憶処理と、
    該第２の記憶手段から前記顧客のスマートフォンに登録されたアプリケーションの利用状況の情報を順次読み出し、前記特性要素に基づいて顧客特性を計算する第２の顧客特性計算処理と、を更に有し、
    前記推奨与信枠計算処理は、前記第１の顧客特性計算処理の計算結果に前記第２の顧客特性計算処理の計算結果を加算して推奨与信枠を計算することを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。

Images