債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法
【課題】信頼性の高い査定を容易に行う債権買取査定支援システムの提供。
【解決手段】顧客個人情報を格納した顧客マスタ１１０と、債務に対する過去返済情報を格納した取引データベース１０９と、顧客マスタ１１０及び取引データベース１０９に格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータ１０４とを含み、買取査定支援コンピュータ１０４が、取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引スコアを算出する取引スコア処理と、顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理と、グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理とを実行する債権買取査定支援システム。
【解決手段】顧客個人情報を格納した顧客マスタ１１０と、債務に対する過去返済情報を格納した取引データベース１０９と、顧客マスタ１１０及び取引データベース１０９に格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータ１０４とを含み、買取査定支援コンピュータ１０４が、取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引スコアを算出する取引スコア処理と、顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理と、グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理とを実行する債権買取査定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、法務省が営業を許可した債権回収会社（以下、「サービサー」という。）が、主に消費者金融会社やノンバンク等が個人を対象に貸付けた比較的小口の無担保・無保証のキャッシング・カードローン等の貸金債権（以下、「小口債権」という。）を購入する際の査定（値付け）の判定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法に係り、特に小口の個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく容易に多量の小口債権の査定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、金融機関の不良債権処理が一段落し、サービサーが扱う債権数は１０年間で約１４０倍に増加しているが、債権金額は２１倍の増加にとどまっており、１債権あたりの平均残高が約１５％にまで減少し、債権単価が小さな小口債権が増加したことによって、サービサー各社は小口債権の取扱い数を増加させている。
【０００３】
この小口債権は、一般的に数百から数万の大量債権を一単位として取引されることからコンピュータシステムによる支援が、査定業務の効率化を図るために必要とされている。
【０００４】
なお、金融期間等における顧客信用度の審査を判定する技術が記載された文献としては、下記特許文献１が挙げられ、この特許文献１には、融資金額等の最低限度を点数化したランク点と月間売上を含む資金力とを対比して算出した限度金額とをそれぞれテーブルで記憶し、特定顧客の実際の資産と借入金をそれぞれバランス点テーブルに当嵌め実際のバランス点を求め、実際の月間売り上げ金額と従業員数を業績点テーブルに当嵌め営業規模を借入金に置換した基準借入金を業績点として求め、求めたバランス点に求めた業績点を加減算し、資金力が一定金額に満たない場合に所定のカット率を乗算して実際のランク点を求め、実際の月間売上金額と求められたランク点とから実際の融資等の限度金額を求め、この限度額とランク点に基づき融資の可能性を審査する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−７３９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記の特許文献１に記載の技術は、借り手側の資産と借入金のバランスと平均売上げと従業員数による業績見込みと一般的な顧客対する融資安全性のランクと、売上金額と資金力による限度金額等の情報に対して係数による調整を行ったスコアリング結果を算出し、与信を目的とした借りた側の信用度を算出するものであるが、収支の観点から支払い余力を判断するものであって、既存顧客の取引情報や属性情報を判断材料として取り入れていないため、信頼性の高い査定を得ることが困難であるという課題があった。
【０００７】
本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決しようとするものであり、既存債務者の実際の取引から導いた債務者の取引スコアを設定し、この取引スコアを参照することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために本発明は、顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、
債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、
前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含む債務査定支援コンピュータとを備えたことを第１の特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、前記第１の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記債務査定支援コンピュータが、債権買取査定支援が、査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを第２の特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、前記第１又は第２の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを第３の特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを第４の特徴とする。
【００１２】
更に、本発明は、債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータの債権買取査定支援方法であって、
前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを第５の特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記特徴の債権買取査定支援方法において、前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを第６の特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記第４又は第５の特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを第７の特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを第８の特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明による債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法は、買取査定支援コンピュータが、取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引スコアを算出する取引スコア処理と、顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理と、グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理とを実行することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による債権買取査定支援システムの全体構成を示す図。
【図２】本発明の実施形態による取引スコア処理フローを示す図。
【図３】本発明の実施形態によるグループ分け処理フローを示す図。
【図４】本発明の実施形態によるディシジョンツリー構成を示す図。
【図５】本発明の実施形態による名寄せ処理フローを示す図。
【図６】本発明の実施形態によるグループ算出処理フローを示す図。
【図７】本発明の実施形態による顧客マスタの構成を示す図。
【図８】本発明の実施形態による顧客マスタのデータサンプルを示す図。
【図９】本発明の実施形態による取引データベースの構成を示す図。
【図１０】本発明の実施形態による取引データベースのデータサンプルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明による債権買取査定支援方法を実現する債権買取査定支援システムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
［構成］
本発明による債権買取査定支援システム及び同方法は、取引データベースに保存されている既存債務者の過去の実取引データから、入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした情報（取引スコア）と、既存債務者の顧客マスタに登録済の属性データをディシジョンツリーにてグループ分けした情報から、グループ毎のランクを付けておき、査定を行う際、査定対象者の属性から該当するグループを判定して信用度（回収の期待度）の目安とし、査定対象者の名寄せ処理を実行することによって、対象者が既存債務者に該当した場合に当該債務者の取引スコアを直接参照し、信頼性の高い査定を行うものである。なお、本実施形態による査定支援システムとは、無担保、無保証の、個人を対象としたキャッシング、カードローン等の小口債権を大量に購入する際の査定判断を効率的に行うものを対象とする。
【００２０】
本実施形態による買取査定支援コンピュータ１０４は、図１に示す如く、査定業務を行うコンピュータであるクライアント端末１０１とネットワーク１０２を介して接続され、債務者の過去の債務及び返済に関する取引データを格納した取引データベース（ＤＢ）１０９と、該取引データベース１０９の取引データを基に取引スコアを算出する取引スコア処理部１０５と、債権者（査定対象者）の個人情報に含まれる属性から判別したグループ分けを行うグループ分け処理部１０６と、債務者の個人情報を含む顧客データを格納した顧客マスタ１１０と、査定データ及び顧客マスタ１１０を照合して債務者の名寄せ処理（査定データに含まれる債務者の個人情報と顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する処理）を行う名寄せ処理部１０７と、査定データがどのグループ区分に属するかを判断するグループ算出処理部１０８から構成される。
【００２１】
前記顧客マスタ１１０は、図７に示す如く、債権者氏名と、該債権者氏名の読み表記であるカナ氏名と、債権者の性別と、債権者の生年月日と、債権者の婚姻有無を表す婚姻区分と、債権者の子供の有無を表す子区分と、持ち家の有無を表す持ち家区分と、家族と同居か否かを表す同居区分と、債権者の職業種類（経営／勤務／無職／専業主婦［夫］他）を表す職業区分と、後述する本実施形態の特徴である取引スコアと、既存債務が完済したか否かを表す完済ＦＬＧ（フラグ）と、本実施形態により分類された債務者を分類したグループ区分と、債権の買取日（譲渡日）の各項目情報から構成され、具体的には、図８に示す如く、債権者氏名が「日立太郎」、カナ氏名が「ヒタチ タロウ」、性別が「１」（男性）と、生年月日が「１９７０／０１／０１」、婚姻区分が「１」（既婚）、子区分が「１」（あり）、持ち家区分が「１」（持ち家）、同居区分が「１」（同居）、職業種類が「２」（勤務）、取引スコアが「５５」、完済ＦＬＧが「１」（完済）、買取日が「２００９／１０／１５」の如く登録されている。
【００２２】
即ち、本実施形態による顧客マスタ１１０は、性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業区分とを含む顧客個人情報並びに債務者の過去の債務返済状況に応じて設定した取引スコア並びに後述する債務者の一般的な信用度（回収の期待度）によって区分けした債務者のグループ区分とを格納している。
【００２３】
前記取引データベース１０９に格納される取引データは、図９に示す如く、取引ログのシステムが付与した通し番号を表す取引番号と、当該取引処理を実行する前の残高を表す前回残高と、当該取引の年月日を表す入出金日と、当該取引の取引金額を表す入出金額と、当該取引処理実行後の残高を表す取引残高の各項目とから構成され、具体的には、図１０に示す如く、取引番号が「１０１２３」、前回残高が「１．２５０．０００」、入出金日が「２０１０１０１５」、入出金額が「５０．０００」、取引残高が「１１１１．２００．０００」の如く登録される。
【００２４】
また、前記取引スコア処理部１０５が入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした点数である取引スコアとは、例えば、図２（ｂ）に示す如く、取引状況が完済の債務者ではスコア「３０」、３ヶ月以内の入金が３回以上の債務者ではスコア「５」、３ヶ月以内の入金が２回の債務者ではスコア「３」、３ヶ月以内の入金が１回の債務者ではスコア「１」、３ヶ月から１年未満に入金がない債務者ではスコア「−５」、直近の１年間の入金がない債務者ではスコア「−１０」の如く、債務者の未返済がない場合はスコア「３０」、直近１年間に返済がない場合にスコア「−１０」の如く、債務の毎月返済状況に応じて、返済率が高い債務者にはプラスの配点、逆に返済が滞っている債務者に対してはマイナスの配点の如く段階的にスコア（点数）を設定するものであるが、このスコア数に限られるものではない。
【００２５】
前記グループ分け処理部１０６が実行する顧客マスタ１１０に登録した属性データのグループ分け処理とは、前記図７に示した債権者の婚姻区分と子区分と年代と持家区分と性別と同居区分と職業区分の各条件に基づいて判定するものである。例えば、既婚、子有、３０歳以上、持ち家有り、男性、家族同居、職有りの全条件を満たす債権者をＡグループとし、未婚、子無し、２０歳代、持ち家無し、女性、独居、職無しの全条件を満たす債権者をＨグループと区分するような債務回収の期待度をグープ分けするものであって、図４に示す如く、１回目処理４０１において「既婚／未婚」を判定し、２回目処理において「子あり／子なし」判定又は「３０歳以上／２０歳代」を判定し、３回目処理４０３において「持家／賃借」の判定又は「男性／女性」の判定又は「家族同居／独居」を判定又は「職あり／無職」の判定を行い、これら判定の組み合わせによってＡグループからＨグループに分けたものであって、債務者の一般的な信用度（回収の期待度）によってグループ区分に分類するものである。
【００２６】
［動作］
さて、このように構成された本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアを算出するとき、取引スコア処理部１０５が、図２（ａ）に示す如く、既存の債務者個々の取引データを取引データベース１０９から読込むステップ２０２と、図２（ｂ）に示した取引スコアの設定に基づいて買取６ヶ月未満か否かを判定するステップ２０３と、該ステップ２０３において買取６ヶ月未満と判定したとき、処理を行わずに終了するステップ２０８と、前記該ステップ２０３において買取６ヶ月未満でないと判定したとき、完済ＦＬＧ（フラグ）が有るか否かを判定し、あると判定したときに前記ステップ２０８に移行するステップ２０４と、該ステップ２０４において完済ＦＬＧがないと判定したとき、前月が完済か否かを判定し、前月完済と判定したときに完済ＦＬＧを顧客マスタ１１０に登録するステップ２０９に移行するステップ２０５と、該ステップ２０５において前月完済でないと判定したとき、取引状況から取引スコアを導出するステップ２０６と、該ステップ２０６によって導出した取引スコアを顧客マスタ１１０に加算するステップ２０７とを順次実行することによって、定期的な入金（返済）実績がある顧客はプラスの取引スコアを保持し、入金のない顧客はマイナスの取引スコアとなり、取引実績に基づく客観的なスコアリングを行うように構成している。
【００２７】
なお、前記ステップ２０３による買取６ヶ月未満か否かの判定は、債権買取後６ヶ月を経過しない債権が、サービサーが債権回収行為を行っていないために取引がない可能性があり、これを除くためであり、ステップ２０４による完済ＦＬＧ有無の判定は既に完済している場合、新たに取引スコアを算出する必要がないためである。
【００２８】
次いで、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアと顧客の属性データからグループ分けを行うとき、図３に示す如く、顧客マスタ１１０から図７に示した顧客マスタデータを読み込むステップ３０３と、該読み込んだ顧客マスタデータに取引スコアが含まれているか否かを判定（前記の図２を参照して説明したように、買取後６ヶ月を経過していない債権は取引スコアが設定されていないブランクであり、これを判定）し、含まれていないと判定したとき、処理を行わずに終了するステップ３１０に移行するステップ３０４と、該ステップ３０４において取引スコアが含まれていると判定したとき、顧客マスタデータを取引ポイントの上位５０％と下位５０％に分けるステップ３０５と、この分けた上位と下位に分けた顧客マスタデータの最も特徴を示す属性（例えば、「既婚・未婚」の属性項目が最も特徴を示す属性項目）を導出するステップ３０６と、この導出した属性の構成比が５％未満か否かを判定するステップ３０７と、該ステップ３０７において５％未満と判定したときに次の特徴を示す属性を導出して前記ステップ３０５に戻るステップ３１１と、前記ステップ３０７において５％未満でないと判定したとき、処理回数が２回未満か否かを判定するステップ３０８と、該ステップ３０８において処理回数が２回未満と判定したときに使用済属性の排除を行って前記ステップ３０５に戻るステップ３０２と、前記ステップ３０８において処理回数が２回未満でないと判定したき、顧客マスタ１１０にグループを登録して処理を終了するステップ３０９とを実行することによって、前記した図４の如く、例えば、最も優劣の特徴を示す属性項目が「既婚・未婚」の場合、「既婚・未婚」の属性項目で二つのグループへ分類し、上段が上位属性の「既婚」、下段が下位属性の「未婚」で二分されたグループに対し、それぞれステップ３０５及びステップ３０６の２回目処理を実行し、４グループへ分類し、同様に３回目処理を実行することによって、最終的にＡからＨの８グループへ分類を行い、導出されたグループ区分を顧客マスタ３１２へ記録するように動作する。
【００２９】
なお、前記ステップ３０７の属性が５％未満か否かの判定は、特徴を示す属性の構成率が５％未満である場合、例外的な傾向を示している可能性があり、次に特徴を示す属性にてグループ分けを行うためである。
【００３０】
更に、本実施形態による債権買取査定支援システムは、査定データの名寄せ処理を行う場合、図５に示す如く、査定データ５０１を取り込むステップ５０２と、この取り込んだ査定データと顧客マスタ１１０に登録した既存の債務者個々の取引データに基づいて、「ａ：該当あり（特定）」、「ｂ：複数該当あり」、「ｃ：該当なし」のいずれかに名寄せ処理を行うステップ５０３と、この名寄せ処理を行った取引データの顧客が既存顧客か否かを判定するステップ５０４と、該ステップ５０４において「ａ：該当あり（特定）」と判定したとき、該当者の一覧を出力するステップ５０６と、前記ステップ５０４において「ｂ：複数該当あり」と判定したとき、重複した該当者明細を出力するステップ５０５と、該ステップ５０５にて出力した重複明細を基に債権を特定した場合を想定して手操作での入力を行うステップ５０７と、前記ステップ５０４において「ｃ：該当なし」と判定したとき、グループ算出処理を行うステップ５１２と、前記ステップ５０７によって入力した債権者及びステップ５０６によって出力した債権者を基に取引スコアを照会して前記ステップ５１２に出力するステップ５０８と、該ステップ５０８によって照会した取引スコアを出力するステップ５０９と、この出力された取引スコアの結果一覧を出力するステップ５１０とを実行することによって、重複した債権者の取引データの名寄せ処理を行うことができる。
【００３１】
次いで本実施形態による債権買取査定支援システムは、グループ算出処理を行う場合、グループ算出処理部１０８が、条件を入力するステップ６０１と、該ステップ６０１によって入力された条件を設定するステップ６０３と、査定データ５０１を読み込むステップ６０４と、図６（ｂ）に示す条件１（既婚／未婚）を判定するステップ６０５と、該ステップ６０５において既婚（優）と判定したとき、条件２（子有無）を判定するステップ６０６と、該ステップ６０６において子あり（優）と判定したとき、条件４（持家／賃借）を判定するステップ６０８と、前記ステップ６０６において子なし（劣）と判定したとき性別を判定するステップ６０９と、前記ステップ６０５の条件１において未婚（劣）と判定したとき条件３（年代）を判定するステップ６０７と、該ステップ６０７において３０歳以上（優）と判定したときに条件６（家族同居／独居）を判定するステップ６１０と、前記ステップ６０７の年代判定において２０歳代（劣）と判定したときに条件７（職の有無）を判定するステップ６１１とを実行し、前記条件４（持家／賃借）において持家（優）と判定したときにグループＡとし、賃借（劣）と判定したときにグループＢとし、前記ステップ６０９の条件５（性別）において男性と判定したときにグループＣとし、女性と判定したときにグループＤとし、前記ステップ６１０の条件６の家族同居か否かの判定において同居（優）と判定したときにグループＥとし、独居と判定したときにグループＦとし、前記ステップ６１１の条件７（職の有無）において職ありと判定したときにグループＧとし、職なしと判定したときにグループＨと判定するグループのアウトプットを行うステップ６１２と。該ステップ６１２によって出力したグループ算出結果の一覧を出力して処理を終了するステップ６１３とを実行することによって、複数の条件の判定結果に応じて債務者をグループ分けすることができる。
【００３２】
このようにグループ算出処理部１０８は、債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準（既婚／未婚、子有無、年代、持家／賃借、性別、家族同居有無、職の有無）を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けすることができる。
【００３３】
以上述べた如く、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコア処理部１０５が債務者の過去の債務返済状況を点数として導出した取引スコアを設定すると共に、グループ算出処理部１０８が債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準（既婚／未婚、子有無、年代、持家／賃借、性別、家族同居有無、職の有無）を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けし、これら取引スコア及びグループ分けの結果によって、例えば、取引スコア（点数）が高く且つグループが上位（例えば、グループＡ〜Ｄ）の債務者に対してより信頼性の高い査定を行うことができる。
【００３４】
即ち、本実施形態による債権買取査定支援システムは、既存債務者の実際の取引から導いた過去の取引スコアと、既存顧客の実際の属性データのデータ分析から導出したグループとを設定し、個々の査定対象者の属性データが、どのループに属するかを判断することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく債権回収の信用度を容易に行うことができる。
【符号の説明】
【００３５】
１０１ クライアント端末、１０２ ネットワーク、
１０３ 買取査定支援システム、１０４ 買取査定支援コンピュータ、
１０５ 取引スコア処理部、１０６ グループ分け処理部、１０７ 名寄せ処理部、
１０８ グループ算出処理部、１０９ 取引データベース、１１０ 顧客マスタ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、法務省が営業を許可した債権回収会社（以下、「サービサー」という。）が、主に消費者金融会社やノンバンク等が個人を対象に貸付けた比較的小口の無担保・無保証のキャッシング・カードローン等の貸金債権（以下、「小口債権」という。）を購入する際の査定（値付け）の判定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法に係り、特に小口の個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく容易に多量の小口債権の査定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、金融機関の不良債権処理が一段落し、サービサーが扱う債権数は１０年間で約１４０倍に増加しているが、債権金額は２１倍の増加にとどまっており、１債権あたりの平均残高が約１５％にまで減少し、債権単価が小さな小口債権が増加したことによって、サービサー各社は小口債権の取扱い数を増加させている。
【０００３】
この小口債権は、一般的に数百から数万の大量債権を一単位として取引されることからコンピュータシステムによる支援が、査定業務の効率化を図るために必要とされている。
【０００４】
なお、金融期間等における顧客信用度の審査を判定する技術が記載された文献としては、下記特許文献１が挙げられ、この特許文献１には、融資金額等の最低限度を点数化したランク点と月間売上を含む資金力とを対比して算出した限度金額とをそれぞれテーブルで記憶し、特定顧客の実際の資産と借入金をそれぞれバランス点テーブルに当嵌め実際のバランス点を求め、実際の月間売り上げ金額と従業員数を業績点テーブルに当嵌め営業規模を借入金に置換した基準借入金を業績点として求め、求めたバランス点に求めた業績点を加減算し、資金力が一定金額に満たない場合に所定のカット率を乗算して実際のランク点を求め、実際の月間売上金額と求められたランク点とから実際の融資等の限度金額を求め、この限度額とランク点に基づき融資の可能性を審査する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−７３９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記の特許文献１に記載の技術は、借り手側の資産と借入金のバランスと平均売上げと従業員数による業績見込みと一般的な顧客対する融資安全性のランクと、売上金額と資金力による限度金額等の情報に対して係数による調整を行ったスコアリング結果を算出し、与信を目的とした借りた側の信用度を算出するものであるが、収支の観点から支払い余力を判断するものであって、既存顧客の取引情報や属性情報を判断材料として取り入れていないため、信頼性の高い査定を得ることが困難であるという課題があった。
【０００７】
本発明の目的は、前述の従来技術による課題を解決しようとするものであり、既存債務者の実際の取引から導いた債務者の取引スコアを設定し、この取引スコアを参照することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を行うことができる債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために本発明は、顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、
債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、
前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含む債務査定支援コンピュータとを備えたことを第１の特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、前記第１の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記債務査定支援コンピュータが、債権買取査定支援が、査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを第２の特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、前記第１又は第２の特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを第３の特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援システムにおいて、前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを第４の特徴とする。
【００１２】
更に、本発明は、債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータの債権買取査定支援方法であって、
前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを第５の特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記特徴の債権買取査定支援方法において、前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを第６の特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記第４又は第５の特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを第７の特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、前記何れかの特徴の債権買取査定支援方法において、前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを第８の特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明による債権買取査定支援システム及び債権買取査定支援方法は、買取査定支援コンピュータが、取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引スコアを算出する取引スコア処理と、顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理と、グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理とを実行することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく信頼性の高い査定を容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による債権買取査定支援システムの全体構成を示す図。
【図２】本発明の実施形態による取引スコア処理フローを示す図。
【図３】本発明の実施形態によるグループ分け処理フローを示す図。
【図４】本発明の実施形態によるディシジョンツリー構成を示す図。
【図５】本発明の実施形態による名寄せ処理フローを示す図。
【図６】本発明の実施形態によるグループ算出処理フローを示す図。
【図７】本発明の実施形態による顧客マスタの構成を示す図。
【図８】本発明の実施形態による顧客マスタのデータサンプルを示す図。
【図９】本発明の実施形態による取引データベースの構成を示す図。
【図１０】本発明の実施形態による取引データベースのデータサンプルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明による債権買取査定支援方法を実現する債権買取査定支援システムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
［構成］
本発明による債権買取査定支援システム及び同方法は、取引データベースに保存されている既存債務者の過去の実取引データから、入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした情報（取引スコア）と、既存債務者の顧客マスタに登録済の属性データをディシジョンツリーにてグループ分けした情報から、グループ毎のランクを付けておき、査定を行う際、査定対象者の属性から該当するグループを判定して信用度（回収の期待度）の目安とし、査定対象者の名寄せ処理を実行することによって、対象者が既存債務者に該当した場合に当該債務者の取引スコアを直接参照し、信頼性の高い査定を行うものである。なお、本実施形態による査定支援システムとは、無担保、無保証の、個人を対象としたキャッシング、カードローン等の小口債権を大量に購入する際の査定判断を効率的に行うものを対象とする。
【００２０】
本実施形態による買取査定支援コンピュータ１０４は、図１に示す如く、査定業務を行うコンピュータであるクライアント端末１０１とネットワーク１０２を介して接続され、債務者の過去の債務及び返済に関する取引データを格納した取引データベース（ＤＢ）１０９と、該取引データベース１０９の取引データを基に取引スコアを算出する取引スコア処理部１０５と、債権者（査定対象者）の個人情報に含まれる属性から判別したグループ分けを行うグループ分け処理部１０６と、債務者の個人情報を含む顧客データを格納した顧客マスタ１１０と、査定データ及び顧客マスタ１１０を照合して債務者の名寄せ処理（査定データに含まれる債務者の個人情報と顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する処理）を行う名寄せ処理部１０７と、査定データがどのグループ区分に属するかを判断するグループ算出処理部１０８から構成される。
【００２１】
前記顧客マスタ１１０は、図７に示す如く、債権者氏名と、該債権者氏名の読み表記であるカナ氏名と、債権者の性別と、債権者の生年月日と、債権者の婚姻有無を表す婚姻区分と、債権者の子供の有無を表す子区分と、持ち家の有無を表す持ち家区分と、家族と同居か否かを表す同居区分と、債権者の職業種類（経営／勤務／無職／専業主婦［夫］他）を表す職業区分と、後述する本実施形態の特徴である取引スコアと、既存債務が完済したか否かを表す完済ＦＬＧ（フラグ）と、本実施形態により分類された債務者を分類したグループ区分と、債権の買取日（譲渡日）の各項目情報から構成され、具体的には、図８に示す如く、債権者氏名が「日立太郎」、カナ氏名が「ヒタチ タロウ」、性別が「１」（男性）と、生年月日が「１９７０／０１／０１」、婚姻区分が「１」（既婚）、子区分が「１」（あり）、持ち家区分が「１」（持ち家）、同居区分が「１」（同居）、職業種類が「２」（勤務）、取引スコアが「５５」、完済ＦＬＧが「１」（完済）、買取日が「２００９／１０／１５」の如く登録されている。
【００２２】
即ち、本実施形態による顧客マスタ１１０は、性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業区分とを含む顧客個人情報並びに債務者の過去の債務返済状況に応じて設定した取引スコア並びに後述する債務者の一般的な信用度（回収の期待度）によって区分けした債務者のグループ区分とを格納している。
【００２３】
前記取引データベース１０９に格納される取引データは、図９に示す如く、取引ログのシステムが付与した通し番号を表す取引番号と、当該取引処理を実行する前の残高を表す前回残高と、当該取引の年月日を表す入出金日と、当該取引の取引金額を表す入出金額と、当該取引処理実行後の残高を表す取引残高の各項目とから構成され、具体的には、図１０に示す如く、取引番号が「１０１２３」、前回残高が「１．２５０．０００」、入出金日が「２０１０１０１５」、入出金額が「５０．０００」、取引残高が「１１１１．２００．０００」の如く登録される。
【００２４】
また、前記取引スコア処理部１０５が入金の有無と入金頻度と完済の有無等の回収実績等をスコアリングした点数である取引スコアとは、例えば、図２（ｂ）に示す如く、取引状況が完済の債務者ではスコア「３０」、３ヶ月以内の入金が３回以上の債務者ではスコア「５」、３ヶ月以内の入金が２回の債務者ではスコア「３」、３ヶ月以内の入金が１回の債務者ではスコア「１」、３ヶ月から１年未満に入金がない債務者ではスコア「−５」、直近の１年間の入金がない債務者ではスコア「−１０」の如く、債務者の未返済がない場合はスコア「３０」、直近１年間に返済がない場合にスコア「−１０」の如く、債務の毎月返済状況に応じて、返済率が高い債務者にはプラスの配点、逆に返済が滞っている債務者に対してはマイナスの配点の如く段階的にスコア（点数）を設定するものであるが、このスコア数に限られるものではない。
【００２５】
前記グループ分け処理部１０６が実行する顧客マスタ１１０に登録した属性データのグループ分け処理とは、前記図７に示した債権者の婚姻区分と子区分と年代と持家区分と性別と同居区分と職業区分の各条件に基づいて判定するものである。例えば、既婚、子有、３０歳以上、持ち家有り、男性、家族同居、職有りの全条件を満たす債権者をＡグループとし、未婚、子無し、２０歳代、持ち家無し、女性、独居、職無しの全条件を満たす債権者をＨグループと区分するような債務回収の期待度をグープ分けするものであって、図４に示す如く、１回目処理４０１において「既婚／未婚」を判定し、２回目処理において「子あり／子なし」判定又は「３０歳以上／２０歳代」を判定し、３回目処理４０３において「持家／賃借」の判定又は「男性／女性」の判定又は「家族同居／独居」を判定又は「職あり／無職」の判定を行い、これら判定の組み合わせによってＡグループからＨグループに分けたものであって、債務者の一般的な信用度（回収の期待度）によってグループ区分に分類するものである。
【００２６】
［動作］
さて、このように構成された本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアを算出するとき、取引スコア処理部１０５が、図２（ａ）に示す如く、既存の債務者個々の取引データを取引データベース１０９から読込むステップ２０２と、図２（ｂ）に示した取引スコアの設定に基づいて買取６ヶ月未満か否かを判定するステップ２０３と、該ステップ２０３において買取６ヶ月未満と判定したとき、処理を行わずに終了するステップ２０８と、前記該ステップ２０３において買取６ヶ月未満でないと判定したとき、完済ＦＬＧ（フラグ）が有るか否かを判定し、あると判定したときに前記ステップ２０８に移行するステップ２０４と、該ステップ２０４において完済ＦＬＧがないと判定したとき、前月が完済か否かを判定し、前月完済と判定したときに完済ＦＬＧを顧客マスタ１１０に登録するステップ２０９に移行するステップ２０５と、該ステップ２０５において前月完済でないと判定したとき、取引状況から取引スコアを導出するステップ２０６と、該ステップ２０６によって導出した取引スコアを顧客マスタ１１０に加算するステップ２０７とを順次実行することによって、定期的な入金（返済）実績がある顧客はプラスの取引スコアを保持し、入金のない顧客はマイナスの取引スコアとなり、取引実績に基づく客観的なスコアリングを行うように構成している。
【００２７】
なお、前記ステップ２０３による買取６ヶ月未満か否かの判定は、債権買取後６ヶ月を経過しない債権が、サービサーが債権回収行為を行っていないために取引がない可能性があり、これを除くためであり、ステップ２０４による完済ＦＬＧ有無の判定は既に完済している場合、新たに取引スコアを算出する必要がないためである。
【００２８】
次いで、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコアと顧客の属性データからグループ分けを行うとき、図３に示す如く、顧客マスタ１１０から図７に示した顧客マスタデータを読み込むステップ３０３と、該読み込んだ顧客マスタデータに取引スコアが含まれているか否かを判定（前記の図２を参照して説明したように、買取後６ヶ月を経過していない債権は取引スコアが設定されていないブランクであり、これを判定）し、含まれていないと判定したとき、処理を行わずに終了するステップ３１０に移行するステップ３０４と、該ステップ３０４において取引スコアが含まれていると判定したとき、顧客マスタデータを取引ポイントの上位５０％と下位５０％に分けるステップ３０５と、この分けた上位と下位に分けた顧客マスタデータの最も特徴を示す属性（例えば、「既婚・未婚」の属性項目が最も特徴を示す属性項目）を導出するステップ３０６と、この導出した属性の構成比が５％未満か否かを判定するステップ３０７と、該ステップ３０７において５％未満と判定したときに次の特徴を示す属性を導出して前記ステップ３０５に戻るステップ３１１と、前記ステップ３０７において５％未満でないと判定したとき、処理回数が２回未満か否かを判定するステップ３０８と、該ステップ３０８において処理回数が２回未満と判定したときに使用済属性の排除を行って前記ステップ３０５に戻るステップ３０２と、前記ステップ３０８において処理回数が２回未満でないと判定したき、顧客マスタ１１０にグループを登録して処理を終了するステップ３０９とを実行することによって、前記した図４の如く、例えば、最も優劣の特徴を示す属性項目が「既婚・未婚」の場合、「既婚・未婚」の属性項目で二つのグループへ分類し、上段が上位属性の「既婚」、下段が下位属性の「未婚」で二分されたグループに対し、それぞれステップ３０５及びステップ３０６の２回目処理を実行し、４グループへ分類し、同様に３回目処理を実行することによって、最終的にＡからＨの８グループへ分類を行い、導出されたグループ区分を顧客マスタ３１２へ記録するように動作する。
【００２９】
なお、前記ステップ３０７の属性が５％未満か否かの判定は、特徴を示す属性の構成率が５％未満である場合、例外的な傾向を示している可能性があり、次に特徴を示す属性にてグループ分けを行うためである。
【００３０】
更に、本実施形態による債権買取査定支援システムは、査定データの名寄せ処理を行う場合、図５に示す如く、査定データ５０１を取り込むステップ５０２と、この取り込んだ査定データと顧客マスタ１１０に登録した既存の債務者個々の取引データに基づいて、「ａ：該当あり（特定）」、「ｂ：複数該当あり」、「ｃ：該当なし」のいずれかに名寄せ処理を行うステップ５０３と、この名寄せ処理を行った取引データの顧客が既存顧客か否かを判定するステップ５０４と、該ステップ５０４において「ａ：該当あり（特定）」と判定したとき、該当者の一覧を出力するステップ５０６と、前記ステップ５０４において「ｂ：複数該当あり」と判定したとき、重複した該当者明細を出力するステップ５０５と、該ステップ５０５にて出力した重複明細を基に債権を特定した場合を想定して手操作での入力を行うステップ５０７と、前記ステップ５０４において「ｃ：該当なし」と判定したとき、グループ算出処理を行うステップ５１２と、前記ステップ５０７によって入力した債権者及びステップ５０６によって出力した債権者を基に取引スコアを照会して前記ステップ５１２に出力するステップ５０８と、該ステップ５０８によって照会した取引スコアを出力するステップ５０９と、この出力された取引スコアの結果一覧を出力するステップ５１０とを実行することによって、重複した債権者の取引データの名寄せ処理を行うことができる。
【００３１】
次いで本実施形態による債権買取査定支援システムは、グループ算出処理を行う場合、グループ算出処理部１０８が、条件を入力するステップ６０１と、該ステップ６０１によって入力された条件を設定するステップ６０３と、査定データ５０１を読み込むステップ６０４と、図６（ｂ）に示す条件１（既婚／未婚）を判定するステップ６０５と、該ステップ６０５において既婚（優）と判定したとき、条件２（子有無）を判定するステップ６０６と、該ステップ６０６において子あり（優）と判定したとき、条件４（持家／賃借）を判定するステップ６０８と、前記ステップ６０６において子なし（劣）と判定したとき性別を判定するステップ６０９と、前記ステップ６０５の条件１において未婚（劣）と判定したとき条件３（年代）を判定するステップ６０７と、該ステップ６０７において３０歳以上（優）と判定したときに条件６（家族同居／独居）を判定するステップ６１０と、前記ステップ６０７の年代判定において２０歳代（劣）と判定したときに条件７（職の有無）を判定するステップ６１１とを実行し、前記条件４（持家／賃借）において持家（優）と判定したときにグループＡとし、賃借（劣）と判定したときにグループＢとし、前記ステップ６０９の条件５（性別）において男性と判定したときにグループＣとし、女性と判定したときにグループＤとし、前記ステップ６１０の条件６の家族同居か否かの判定において同居（優）と判定したときにグループＥとし、独居と判定したときにグループＦとし、前記ステップ６１１の条件７（職の有無）において職ありと判定したときにグループＧとし、職なしと判定したときにグループＨと判定するグループのアウトプットを行うステップ６１２と。該ステップ６１２によって出力したグループ算出結果の一覧を出力して処理を終了するステップ６１３とを実行することによって、複数の条件の判定結果に応じて債務者をグループ分けすることができる。
【００３２】
このようにグループ算出処理部１０８は、債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準（既婚／未婚、子有無、年代、持家／賃借、性別、家族同居有無、職の有無）を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けすることができる。
【００３３】
以上述べた如く、本実施形態による債権買取査定支援システムは、取引スコア処理部１０５が債務者の過去の債務返済状況を点数として導出した取引スコアを設定すると共に、グループ算出処理部１０８が債務者の債務を返済する可能性が高い社会的な評価基準（既婚／未婚、子有無、年代、持家／賃借、性別、家族同居有無、職の有無）を判定条件として設定し、この判定条件の組み合わせによる判定結果によって債務者をグループ分けし、これら取引スコア及びグループ分けの結果によって、例えば、取引スコア（点数）が高く且つグループが上位（例えば、グループＡ〜Ｄ）の債務者に対してより信頼性の高い査定を行うことができる。
【００３４】
即ち、本実施形態による債権買取査定支援システムは、既存債務者の実際の取引から導いた過去の取引スコアと、既存顧客の実際の属性データのデータ分析から導出したグループとを設定し、個々の査定対象者の属性データが、どのループに属するかを判断することによって、個々の小口債権の詳細な査定を行うことなく債権回収の信用度を容易に行うことができる。
【符号の説明】
【００３５】
１０１ クライアント端末、１０２ ネットワーク、
１０３ 買取査定支援システム、１０４ 買取査定支援コンピュータ、
１０５ 取引スコア処理部、１０６ グループ分け処理部、１０７ 名寄せ処理部、
１０８ グループ算出処理部、１０９ 取引データベース、１１０ 顧客マスタ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、
債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、
前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含むタとを含む債権買取査定支援債務査定支援コンピュータとを備えたことを特徴とする債権買取査定支援システム。
【請求項２】
前記債務査定支援コンピュータが、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを特徴とする請求項１記載の債権買取査定支援システム。
【請求項３】
前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを特徴とする請求項１又は２記載の債権買取査定支援システム。
【請求項４】
前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを特徴とする請求項１から３何れかに記載の債権買取査定支援システム。
【請求項５】
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータを備えるコンピュータシステムの債権買取査定支援方法であって、
前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを特徴とする債権買取査定支援方法。
【請求項６】
前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを特徴とする請求項５記載の債権買取査定支援方法。
【請求項７】
前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを特徴とする請求項５又は６記載の債権買取査定支援方法。
【請求項８】
前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを特徴とする請求項５から７何れかに記載の債権買取査定支援方法。
【請求項１】
顧客の個人情報を格納した顧客マスタと、債務者の債務に対する過去の返済情報を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータとを備える債権買取査定支援システムであって、
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、
債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、
前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理部と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理部と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理部とを含むタとを含む債権買取査定支援債務査定支援コンピュータとを備えたことを特徴とする債権買取査定支援システム。
【請求項２】
前記債務査定支援コンピュータが、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理部を備えたことを特徴とする請求項１記載の債権買取査定支援システム。
【請求項３】
前記取引スコア処理部が、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出することを特徴とする請求項１又は２記載の債権買取査定支援システム。
【請求項４】
前記取引スコア処理部が、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わないことを特徴とする請求項１から３何れかに記載の債権買取査定支援システム。
【請求項５】
債務者の氏名と性別と年齢と婚姻有無と子有無と持家有無と家族同居有無と職業有無とを含む顧客個人情報並びに債務者の債務回収の期待度によって分類された複数のグループ区分とを格納した顧客マスタと、債務者の過去の債務の取引番号と債務返済取引日と取引金額を格納した取引データベースと、該顧客マスタ及び取引データベースに格納した顧客個人情報及び返済情報を基に債務者を債務返済能力の査定を支援する買取査定支援コンピュータを備えるコンピュータシステムの債権買取査定支援方法であって、
前記債務査定支援コンピュータに、前記取引データベースに格納した取引番号及び債務返済の取引日に基づいて債務者の返済状況別に点数を付与した取引データ毎の取引スコアを算出する取引スコア処理工程と、前記顧客マスタに格納した顧客個人情報に基づいた債務者の債務回収の期待度に分類した複数のグループ区分にグループ分けするグループ分け処理工程と、前記顧客マスタに格納した前記グループ区分及び債務者の個人情報を含む査定データとに基づいて前記査定データが属するグループ区分に属するかを判定するグループ算出処理工程とを実行させることを特徴とする債権買取査定支援方法。
【請求項６】
前記債務査定支援コンピュータに、前記査定データに含まれる債務者の個人情報と前記顧客マスタに格納した債務者の個人情報とに基づいて個人情報が一致する査定データを同一の債務者として一元管理する名寄せ処理を行う名寄せ処理工程を実行させることを特徴とする請求項５記載の債権買取査定支援方法。
【請求項７】
前記取引スコア処理部に、前記取引データベースに格納した債務返済の取引日が取引スコア算出時を基準とした過去の所定月数内の返済回数に基づいて点数を付与した取引スコアを算出させることを特徴とする請求項５又は６記載の債権買取査定支援方法。
【請求項８】
前記取引スコア処理部に、取引スコアを算出するとき、取引スコア算出時を基準として過去の所定月数未満の取引データの取引データ算出を行わせないことを特徴とする請求項５から７何れかに記載の債権買取査定支援方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
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【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−２３８０７３（Ｐ２０１２−２３８０７３Ａ）
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１０５１３７（Ｐ２０１１−１０５１３７）
【出願日】平成２３年５月１０日（２０１１．５．１０）
【出願人】（０００２３３４９１）株式会社日立システムズ (394)
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１０日（２０１１．５．１０）
【出願人】（０００２３３４９１）株式会社日立システムズ (394)
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