JP2016184394A - 与信判断装置、与信判断方法及び与信判断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】役務（サービス）の対価又は商品代金に対する割賦払いにおける与信判断を、的確且つ迅速に行うことができる与信判断装置等を提供することを課題とする。
【解決手段】本実施形態では、割賦払い対象であるユーザの借入件数、借入残高、および／または異動情報を含む外部信用情報を外部信用機関から取得し、ユーザの属性情報をユーザの識別番号に対応付けて記憶部に登録し、外部信用情報および属性情報を用いて、所定の計算式に基づき、ユーザに対する割賦可能上限額を算出し、属性情報よりスコアリングポイントを算出し、割賦可能上限額およびスコアリングポイントに基づいて、商品代金の割賦払いが可能か不可能かを判断する。
【選択図】図２

Description

本発明は、与信判断装置、与信判断方法及び与信判断プログラムに関する。

特許文献１には、『この情報Ｔ１と、実際に保証委託してきた顧客３とが合致している場合には、顧客３の信販会社６に対する支払額の少なくとも一部（一部または全部）を保証してもよいか否かを判断する。この判断は、たとえば、勤務先による審査（たとえば顧客３の勤務先が上場しているかどうかなど）、その勤務先への勤務年数による審査、現自宅での居住年数による審査、居住区分による審査（たとえば顧客３の現自宅が持ち家か、借家かなど）、保険証による審査（一般社会保険か、国民健康保険かなど）、顧客３の年収による審査、顧客３の資金借り入れ件数・金額による審査、顧客３の結婚状況・性別・年齢・家族状況による審査などの各種審査を適宜組み合わせて総合的に行われる。』が記載されている（段落００５０参照）。

特開２００３−２７１８９０号公報

しかしながら、従来技術では、役務（サービス）の対価又は商品代金に対する割賦払いにおける与信判断を、的確且つ迅速に行うことができなかった。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、役務（サービス）の対価又は商品代金に対する割賦払いにおける与信判断を、的確且つ迅速に行うことができる与信判断装置、与信判断方法及び与信判断プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る与信判断装置は、制御部を備えた与信判断装置であって、前記制御部は、信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査手段と、前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査手段と、前記第一の審査手段での審査結果および前記第二の審査手段での審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断手段と、を備えたこと、を特徴とする。

また、本発明に係る与信判断装置は、前記与信判断装置において、記憶部を備え、前記記憶部は、前記第一の式の定義および前記第二の式の定義を管理するための記憶手段を含むこと、を特徴とする。

また、本発明に係る与信判断装置は、前記与信判断装置において、前記第二の式は、前記属性情報に含まれる複数の数値が代入される複数の変数を含み、前記第二の審査手段は、所定の変数の組み合わせに対し所定の数値の組み合わせが入力された場合、算出した第二の式の値に所定の数値を加算すること、を特徴とする。

また、本発明に係る与信判断装置は、前記与信判断装置において、前記属性情報は、前記個人の勤務先が上場しているか否かの上場区分に対し割り当てられた数値、前記個人の勤続年数の数値、前記個人の職種に対し割り当てられた数値、前記個人の居住地区に対し割り当てられた数値、前記個人の住居が持家であるか借家であるかの持家区分に対し割り当てられた数値、及び前記個人の入居年数の数値を含むものであり、前記第二の式に含まれる複数の変数には、前記上場区分に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記勤続年数の数値が代入される変数、前記職種に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記居住地区に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記持家区分に対し割り当てられた数値が代入される変数、及び前記入居年数の数値が代入される変数が含まれること、を特徴とする。

また、本発明に係る与信判断装置は、前記与信判断装置において、前記第二の式に含まれる複数の変数には、各変数の数値の意味合いを少なくとも考慮して設定された係数が設定されること、を特徴とする。

本発明に係る与信判断方法は、制御部を備えた情報処理装置で実行される与信判断方法であって、前記制御部で実行される、信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査ステップと、前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査ステップと、前記第一の審査ステップでの審査結果および前記第二の審査ステップでの審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断ステップと、を含むこと、を特徴とする。

本発明に係る与信判断プログラムは、制御部を備えた情報処理装置に実行させるための与信判断プログラムであって、前記制御部に実行させるための、信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査ステップと、前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査ステップと、前記第一の審査ステップでの審査結果および前記第二の審査ステップでの審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断ステップと、を含むこと、を特徴とする。

本発明によれば、役務（サービス）の対価又は商品代金に対する割賦払いにおける与信判断を、的確且つ迅速に行うことができるという効果を奏する。

図１は、与信判断装置１００の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、個別割賦管理システムにて実行される与信判断処理の一例を示すフローチャートである。

本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は本実施形態により限定されるものではない。

［１．概要］
従来、外部信用機関の情報と個人の属性情報とはデータベース上でリンクしていない、または、そもそも外部信用機関の情報がデータベースに登録されていないため、個人に対する割賦可能上限額の計算は手動で行う必要があった。また、個人に対する割賦可能上限額の計算方式とスコアリングポイントの計算方式が各社によって変わることが多々あり、変わる都度、システム開発が必要となっていた。そのため、商品代金の割賦払い時に個人の与信判断をより迅速かつ確実に行うニーズが高まっていた。

本実施形態は、役務（サービス）の対価又は商品代金に対する割賦払いにおける与信判断を行う個別割賦管理システムに関するものである。これにより、的確且つ迅速に与信判断を行うことができる。

［２．構成］
本実施形態に係る与信判断装置１００の構成の一例について、図１を参照して説明する。図１は、与信判断装置１００の構成の一例を示すブロック図である。

与信判断装置１００は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータである。なお、与信判断装置１００は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置に限らず、市販されているノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置であってもよい。

与信判断装置１００は、制御部１０２と通信インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と、を備えている。与信判断装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置及び専用線等の有線又は無線の通信回線を介して、与信判断装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、与信判断装置１００とサーバ２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやイントラネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。

記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブル、及びファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、及び光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６は、外信結果データテーブル１０６ａ、個人属性データテーブル１０６ｂ、支払限度額算定設定データテーブル１０６ｃ（本発明の第一の式の定義を管理するための記憶手段に相当）、支払限度額判定結果データテーブル１０６ｄ、スコアリング算定設定データテーブル１０６ｅ（本発明の第二の式の定義を管理するための記憶手段に相当）、スコアリング判定結果データテーブル１０６ｆ、および総合判定設定データテーブル１０６ｇを含むものである。

外信結果データテーブル１０６ａは、割賦払いの申し込みをした個人を識別するためのユニークな番号（識別番号）と、外部の信用情報機関（具体的には、ＪＩＣＣやＣＩＣ、全国銀行個人信用情報センター）に照会して取得した、個人の信用取引に関する客観的取引事実を表す情報である信用情報とを相互に関連付けて管理するためのテーブルである。信用情報は、例えば、借入残高や借入件数、異動（例えば延滞など）などに関する情報を含むものである。

個人属性データテーブル１０６ｂは、個人の識別番号と、個人が記入した申込書等に記載された情報から取得した個人属性情報とを相互に関連付けて管理するためのテーブルである。個人属性情報は、例えば、今回の購入商品の購入商品区分、今回の割賦払いの年間支払額、本人の収入（年収）、本人の年間返済額、本人の収入区分（「個人」又は「世帯」）、本人の生計区分（「本人」、「専業主婦」、「共働き夫婦等」又は「二親等親族生計」）、配偶者の収入（年収）、配偶者の年間返済額、世帯人数、本人の同居区分（「同居」又は「別居」）、本人の住宅所有区分（「所有あり」又は「所有なし」）、本人の持家区分（「持家」又は「借家」）、本人の居住地区（例えば、申込書に記入された都道府県名（都道府県名と市区町村名のペアでもよい）に対し予め割り振った数字など）、本人の入居年数、本人の家賃住宅ローン区分（「ローンあり」又は「ローンなし」）、本人の勤務先上場区分（「上場」又は「非上場」）、本人の職種（例えば、申込書に記入された職種名に対し予め割り振った数字など）、本人の勤続年数などに関する情報を含むものである。

支払限度額算定設定データテーブル１０６ｃは、個人の支払限度額（以下、割賦可能上限額又は支払可能見込額と記載する場合がある。）を算定し見込額審査結果を得るまでの設定（算定フロー、並びに、算定フローにおいて使われる各算定式（計算式）の定義（要素及び四則演算記号などの定義））を管理するためのテーブルである。

算定フローは、例えば、世帯年収を算出するフローと、世帯の生活維持費を算出するフローと、世帯の確定生活維持費を算出するフローと、世帯の年間返済額を算出するフローと、支払可能見込額を算出するフローと、割賦払いの年間支払額と支払可能見込額との大小を比較して見込額審査結果を得るフローと、を含むものであってもよい。ここで、世帯年収を算定するための計算式の要素は、例えば、本人の年収及び配偶者の年収などである。また、世帯の生活維持費を算定するための計算式の要素は、例えば、生計区分、購入商品区分、収入区分、同居区分、住宅所有区分、家賃住宅ローン区分および世帯人数などである。また、世帯の確定生活維持費を算定するための計算式の要素は、例えば、算定された世帯の生活維持費及び所定の割合（オペレータが任意に設定可能）などである。また、世帯の年間返済額を算定するための計算式の要素は、例えば、本人の年間返済額および配偶者の年間返済額などである。また、支払可能見込額を算定するための計算式の要素は、例えば、算定された世帯年収、算定された確定生活維持費、および、算定された世帯の年間返済額などである。また、見込額審査結果を得るための計算式の要素は、例えば、今回の割賦払いの年間支払額および算定された支払可能見込額である。

支払限度額判定結果データテーブル１０６ｄは、見込額審査結果を管理するためのテーブルである。見込額審査結果は、例えば、今回の割賦払いの年間支払額が支払限度額より小さい場合は「審査ＯＫ」（審査通過）を意味する整数値であり、今回の割賦払いの年間支払額が支払限度額より大きい場合は「審査ＮＧ」を意味する整数値である。

スコアリング算定設定データテーブル１０６ｅは、スコアリングポイントを算定するための設定（各計算式の要素および要素別のウェイト（以下、基本点または基本ポイントと記す場合がある。）を管理するためのテーブルである。各計算式の要素（変数）としては、例えば、勤務先上場区分、勤続年数、職種、居住地区、持家区分および入居年数などが挙げられる。また、基本点は、例えば、「スコアリングポイントの算定において、どの要素を重要視するか」といった事情や、各要素の設定値の意味合いなどを考慮して、自由に設定可能である。例えば、「スコアリングポイントの算定において勤務先上場区分を他の要素よりも重要視する」といった事情や、「例えば勤務先上場区分と勤続年数を比較すると、勤務先上場区分の設定値は最大で「１」であるので、勤務先上場区分は勤続年数と比べてスコアリングポイントの算定結果への影響力が小さくなり易い」などを考慮して、勤務先上場区分に対する基本点を、他の要素に対する基本点よりも大きい値に設定してもよい。また、要素の組み合わせが或る要件を満たす場合（例えば、持家区分の設定値が「持家」を示すものであり且つ居住地区の設定値が「東京」を示すものであった場合など）にスコアリングポイントに組み込まれる特別ポイントを設定してもよい。

スコアリング判定結果データテーブル１０６ｆは、算定されたスコアリングポイントが所定値（例えば９０など）以上であるかの判定結果を管理するためのテーブルである。判定結果は、例えば、スコアリングポイントが所定値以上である場合は「判定ＯＫ」を意味する整数値であり、スコアリングポイントが所定値未満である場合は「判定ＮＧ」を意味する整数値である。

総合判定設定データテーブル１０６ｇは、与信判断を行うための設定を管理するためのテーブルである。ここで、与信判断を行うための設定として、例えば、見込額審査結果及びスコアリング判定結果といった要素が挙げられる。

総合判定結果データテーブル１０６ｈは、与信判断結果（「与信ＯＫ」又は「与信ＮＧ」）を管理するためのテーブルである。

なお、信用情報と個人属性情報がデータベース上でリンクされること及び信用情報がデータベース上に登録されることにより、データベース上で計算式を用いて支払可能見込額の計算および見込額審査を即座に行うことが可能となる。また、信用情報は外部の信用情報機関に直接オンラインで接続し取得されるので、情報転記時の人為的ミス等を防止することが可能となる。

入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２及び出力装置１１４が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス、及びマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４とし、入力装置１１２をキーボード１１２またはマウス１１２として記載する場合がある。

制御部１０２は、与信判断装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部１０２は、機能概念的に、信用情報取得部１０２ａ、個人属性情報取得部１０２ｂ、支払限度額算定部１０２ｃ（本発明の第一の審査手段に相当）、スコアリング算定部１０２ｄ（本発明の第二の審査手段に相当）および総合判定部１０２ｅ（本発明の与信判断手段に相当）を備えている。

信用情報取得部１０２ａは、割賦払い対象個人の信用情報を、外部の信用情報機関に照会してネットワーク３００を介して取得し、当該取得した信用情報を外信結果データテーブル１０６ａに格納する。信用情報取得部１０２ａが実施する処理については、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

個人属性情報取得部１０２ｂは、個人属性データテーブル１０６ｂから、割賦払い対象個人の個人属性情報を取得する。個人属性情報取得部１０２ｂが実施する処理については、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

支払限度額算定部１０２ｃは、支払限度額算定設定データテーブル１０６ｃから、支払限度額を算定するための設定を読み込む。そして、支払限度額算定部１０２ｃは、信用情報取得部１０２ａが取得した信用情報、個人属性情報取得部１０２ｂが取得した個人属性情報、読み込んだ設定に基づいて、支払限度額を算定して見込額審査結果を求め、求めた見込額審査結果を支払限度額判定結果データテーブル１０６ｄに格納する。支払限度額算定部１０２ｃが実施する処理については、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

スコアリング算定部１０２ｄは、スコアリング算定設定データテーブル１０６ｅから、スコアリングポイントを算定するための設定を読み込む。そして、スコアリング算定部１０２ｄは、個人属性情報取得部１０２ｂが取得した個人属性情報および読み込んだ設定に基づいて、所定の計算式で定義されたスコアリングポイントを算出してそのポイントが所定値（例えば９０など）以上であるか判定し、その判定結果をスコアリング判定結果データテーブル１０６ｆに格納する。なお、スコアリングポイントの式に含まれる所定の変数の組み合わせに対し所定の数値の組み合わせが入力された場合、スコアリングポイントに加算される特別ポイントの設定値を、算出したスコアリングポイントに加算してもよい。スコアリング算定部１０２ｄが実施する処理については、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

総合判定部１０２ｅは、見込額審査結果およびスコアリング判定結果に基づいて、個人が商品又は役務の対価の割賦払いができるか判断する。例えば、見込額審査結果「審査ＯＫ」を意味する整数値であり且つスコアリング判定結果が「判定ＯＫ」を意味する整数値である場合は「与信ＯＫ」と判断し、見込額審査結果が「審査ＯＫ」を意味する整数値であり且つスコアリング判定結果が「判定ＮＧ」を意味する整数値である場合又は見込額審査結果が「審査ＮＧ」を意味する整数値である場合は「与信ＮＧ」と判断してもよい。総合判定部１０２ｅが実施する処理については、以下の［３．処理の具体例］にて詳細に説明する。

［３．処理の具体例］
ここで、本実施形態にかかる与信判断装置１００で実行される与信判断処理の一例について、図２等を参照して説明する。図２は、与信判断装置１００で実行される与信判断処理の一例を示すフローチャートである。なお、本説明では、割賦払い対象個人に対し識別番号が採番されていることを前提とする。

まず、信用情報取得部１０２ａは、外信結果データテーブル１０６ａから、割賦払い対象個人の信用情報を取得する（ステップＳ１）。

つぎに、個人属性情報取得部１０２ｂは、個人属性データテーブル１０６ｂから、割賦払い対象個人の個人属性情報を取得する（ステップＳ２）。

つぎに、支払限度額算定部１０２ｃは、支払限度額算定設定データテーブル１０６ｃから、「算定フロー、並びに、算定フローにおいて使われる各算定式の定義（要素及び四則演算記号などの定義を含む）」を読み込む（ステップＳ３）。

つぎに、支払限度額算定部１０２ｃは、ステップＳ１で取得した信用情報、ステップＳ２で取得した個人属性情報およびステップＳ３で読み込んだ情報に基づいて、割賦払い対象個人に対する見込額審査結果を求め、求めた見込額審査結果を支払限度額判定結果データテーブル１０６ｄに格納する（ステップＳ４）。例えば、以下の［ａ］〜［ｆ］に示す算定フロー及び各算定フローでの算定式に従って、見込額審査結果を得る。
［ａ］世帯年収＝個人属性情報．本人収入＋個人属性情報．配偶者収入
［ｂ］世帯生活維持費＝個人属性情報．生計区分、個人属性情報．購入商品区分、個人属性情報．収入区分、個人属性情報．同居区分、個人属性情報．住宅所有区分、個人属性情報．家賃住宅ローン区分および個人属性情報．世帯人数の組み合わせに対し予め設定しておいた世帯生活維持費
［ｃ］世帯確定生活維持費＝世帯生活維持費×所定の割合
※所定の割合として、例えば本人の居住地区が該当する級地（国が定めたもの）に応じた数値を設定してもよい。
［ｄ］世帯年間返済額＝本人年間返済額＋個人属性情報．配偶者年間返済額
※本人年間返済額は、個人属性情報に含まれる本人年間返済額でもよく、信用情報に含まれる借入残高を返済するための年間返済額でもよい。
［ｅ］世帯支払可能見込額＝世帯年収−世帯確定生活維持費−世帯年間返済額
［ｆ］「個人属性情報．割賦払い年間支払額＜世帯支払可能見込額」を満たす場合⇒見込額審査ＯＫ
「個人属性情報．割賦払い年間支払額≧世帯支払可能見込額」を満たす場合⇒見込額審査結果ＮＧ

つぎに、スコアリング算定部１０２ｄは、スコアリング算定設定データテーブル１０６ｅに格納されているスコアリングポイントを算定するための「各計算式の要素および要素別の基本ポイント」を読み込む（ステップＳ５）。

つぎに、スコアリング算定部１０２ｄは、ステップＳ２で取得した個人属性情報およびステップＳ５で読み込んだ情報に基づいてスコアリングポイントを算定し、算定したスコアリングポイントが所定値以上であるか判定し、その判定結果をスコアリング判定結果データテーブル１０６ｆに格納する（ステップＳ６）。
・スコアリングポイント＝以下の＜ａ＞〜＜ｆ＞の合計
＜ａ＞勤務先上場基本ポイント「５０」×個人属性情報．勤務先上場区分
※個人属性情報．勤務先上場区分は、「上場」を意味する「１」又は「非上場」を意味する「０」である。
＜ｂ＞勤続年数基本ポイント「１」×個人属性情報．勤続年数
＜ｃ＞職種基本ポイント「５」×個人属性情報．職種
※個人属性情報．職種は、申込書に記入された職種名に対し予め割り振った数字である。
＜ｄ＞居住地区基本ポイント「４」×個人属性情報．居住地区
※個人属性情報．居住地区は、申込書に記入された都道府県名に対し予め割り振った整数値（例えば、申込書に記入された「千葉」に対し予め割り振った「２」など）である。
＜ｅ＞持家基本ポイント「５」×個人属性情報．持家区分
※個人属性情報．持家区分は、「持家」を意味する「１」又は「借家」を意味する「０」である。
＜ｆ＞入居年数基本ポイント「１」×個人属性情報．入居年数

例えば、個人属性情報．勤務先上場区分が「上場」を意味する「１」であり、個人属性情報．勤続年数が「１２」であり、個人属性情報．居住地区が申込書に記入された「千葉」に対し予め割り振った「２」であり、個人属性情報．持家区分が「持家」を意味する「１」であり、個人属性情報．入居年数が「６」であり、所定値が「９０」である場合、スコアリングポイントは「９１」（＝５０×１＋１×１２＋５×２＋４×２＋５×１＋１×６）と算出され、スコアリング判定結果は「判定ＯＫ」となる。

つぎに、総合判定部１０２ｅは、ステップＳ４での見込額審査結果およびステップＳ５でのスコアリング判定結果に基づいて、商品代金の割賦払いが可能か不可能か判断し、その判断結果を総合判定結果データテーブル１０６ｈに格納する（ステップＳ７）。例えば、見込額審査結果が「審査ＯＫ」であり且つスコアリング判定結果が「判定ＯＫ」である場合は「与信ＯＫ」と判断され、見込額審査結果が「審査ＯＫ」であり且つスコアリング判定結果が「判定ＮＧ」である場合は「与信ＮＧ」と判断される。

［４．他の実施形態］
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。

例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、与信判断装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

例えば、与信判断装置１００が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて与信判断装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。

また、このコンピュータプログラムは、与信判断装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。

また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、及び、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、及び、ウェブページ用ファイル等を格納する。

また、与信判断装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、与信判断装置１００は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

本発明は、特に、割賦払い時の与信判断において有用である。

１００ 与信判断装置
１０２ 制御部
１０２ａ 信用情報取得部
１０２ｂ 個人属性情報取得部
１０２ｃ 支払限度額算定部
１０２ｄ スコアリング算定部
１０２ｅ 総合判定部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 外信結果データテーブル
１０６ｂ 個人属性データテーブル
１０６ｃ 支払限度額算定設定データテーブル
１０６ｄ 支払限度額判定結果データテーブル
１０６ｅ スコアリング算定設定データテーブル
１０６ｆ スコアリング判定結果データテーブル
１０６ｇ 総合判定設定データテーブル
１０６ｈ 総合判定結果データテーブル
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ サーバ
３００ ネットワーク

Claims (7)

1. 制御部を備えた与信判断装置であって、
   前記制御部は、
   信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査手段と、
   前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査手段と、
   前記第一の審査手段での審査結果および前記第二の審査手段での審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断手段と、
   を備えたこと、
   を特徴とする与信判断装置。
2. 記憶部を備え、
   前記記憶部は、前記第一の式の定義および前記第二の式の定義を管理するための記憶手段を含むこと、
   を特徴とする請求項１に記載の与信判断装置。
3. 前記第二の式は、前記属性情報に含まれる複数の数値が代入される複数の変数を含み、
   前記第二の審査手段は、所定の変数の組み合わせに対し所定の数値の組み合わせが入力された場合、算出した第二の式の値に所定の数値を加算すること、
   を特徴とする請求項１または２に記載の与信判断装置。
4. 前記属性情報は、前記個人の勤務先が上場しているか否かの上場区分に対し割り当てられた数値、前記個人の勤続年数の数値、前記個人の職種に対し割り当てられた数値、前記個人の居住地区に対し割り当てられた数値、前記個人の住居が持家であるか借家であるかの持家区分に対し割り当てられた数値、及び前記個人の入居年数の数値を含むものであり、
   前記第二の式に含まれる複数の変数には、前記上場区分に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記勤続年数の数値が代入される変数、前記職種に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記居住地区に対し割り当てられた数値が代入される変数、前記持家区分に対し割り当てられた数値が代入される変数、及び前記入居年数の数値が代入される変数が含まれること、
   を特徴とする請求項３に記載の与信判断装置。
5. 前記第二の式に含まれる複数の変数には、各変数の数値の意味合いを少なくとも考慮して設定された係数が設定されること、
   を特徴とする請求項４に記載の与信判断装置。
6. 制御部を備えた情報処理装置で実行される与信判断方法であって、
   前記制御部で実行される、
   信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査ステップと、
   前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査ステップと、
   前記第一の審査ステップでの審査結果および前記第二の審査ステップでの審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断ステップと、
   を含むこと、
   を特徴とする与信判断方法。
7. 制御部を備えた情報処理装置に実行させるための与信判断プログラムであって、
   前記制御部に実行させるための、
   信用情報機関から得た、割賦払いの申込みを行った個人の信用情報と、当該個人が当該申込みに関する申込書に記入した情報に基づいて作成された当該個人の属性情報であって当該割賦払いの支払額を含むものと、当該個人の支払可能な額を算出するための第一の式と、に基づいて、当該第一の式の値を算出し、当該算出した値と当該支払額との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第一の審査ステップと、
   前記個人の支払能力を数値化するための第二の式および前記属性情報に基づいて、当該第二の式の値を算出し、当該算出した値と所定値との大小を比較し、当該比較の結果に基づいて審査結果を出力する第二の審査ステップと、
   前記第一の審査ステップでの審査結果および前記第二の審査ステップでの審査結果に基づいて、前記申込みに対する前記個人の与信を判断する与信判断ステップと、
   を含むこと、
   を特徴とする与信判断プログラム。
   

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