JP2019185595A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019185595A JP2019185595A JP2018078401A JP2018078401A JP2019185595A JP 2019185595 A JP2019185595 A JP 2019185595A JP 2018078401 A JP2018078401 A JP 2018078401A JP 2018078401 A JP2018078401 A JP 2018078401A JP 2019185595 A JP2019185595 A JP 2019185595A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- information
- credit
- history
- information processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 227
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 68
- 238000012545 processing Methods 0.000 title description 15
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 172
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 28
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 21
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 7
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 66
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 55
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 15
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 5
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る第1モデル生成処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る第1モデル生成処理の一例を示す図である。本願に係る第1モデル生成処理は、情報処理装置100によって行われる。情報処理装置100は、クレジットカード会社と連携して、クレジットカードの新規申込者である新規ユーザの信用力を推定するサーバ装置である。以下では、適宜、クレジットカードの新規申込者を新規ユーザと表記する。
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図2に示す例では、情報処理装置100は、図1で説明した第1モデルM1を用いて、クレジットカードの新規申込者である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴に関する情報から、第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出する。
図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100が含まれる情報処理システム1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。図3に例示するように、実施形態に係る情報処理システム1には、ユーザ端末10と、信用情報機関サーバ20と、電子商取引サーバ30と、コンテンツサーバ40と、検索サーバ50と、SNS(Social Networking Service)サーバ60と、情報処理装置100と、判定装置200とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10と信用情報機関サーバ20と電子商取引サーバ30とコンテンツサーバ40と検索サーバ50とSNSサーバ60と判定装置200との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、図4に示すように、ユーザ情報記憶部121と、返済実績記憶部122と、モデル記憶部123とを有する。
ユーザ情報記憶部121は、クレジットカードの発行実績がある第1ユーザに関する各種の情報を記憶する。図5に、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す。図5に示す例では、ユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「期間区分」、「ユーザ属性」、「商取引履歴」、「閲覧履歴」、「検索履歴」、「SNS利用履歴」といった項目を有する。
返済実績記憶部122は、クレジットカードの発行実績がある第1ユーザの返済実績に関する各種の情報を記憶する。図6に、実施形態に係る返済実績記憶部122の一例を示す。図6に示す例では、返済実績記憶部122は、「ユーザID」、「融資金額(円)」、「返済実績」といった項目を有する。
モデル記憶部123は、情報処理装置100によって生成された第1モデルM1に関する情報を記憶する。具体的には、モデル記憶部123は、情報処理装置100によって生成された第1モデルを識別する「モデルID」と第1モデルM1のモデルデータとを関連付けて格納する。例えば、モデルID「M1」で識別される第1モデルは、図1と図2の第1モデルM1に対応する。
図4の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、第1ユーザが所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報を取得する。ここで、「所定の与信を供与された」とは、金融機関等による融資や融資枠、支払い承諾(保証)等を供与されたことや、クレジットカード会社の利用可能枠を供与されたことや、与信枠を増枠されたことを意味する。なお、「所定の与信に関する与信審査」とは、金融機関等がユーザに供与した融資や融資枠、支払い承諾(保証)等に関する与信審査や、クレジットカード会社がユーザに供与した利用可能枠に関する与信審査や、クレジットカード会社がユーザに供与した与信枠の増枠や減枠といった与信枠の変更に関する与信審査を意味する。
生成部132は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出するモデルを生成する。生成部132は、モデルを生成すると、生成したモデルをモデル記憶部123に格納する。
推定部133は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザの信用力を推定する。具体的には、推定部133は、受付部134が第2ユーザに対する審査の依頼を判定装置200から受け付けると、第2ユーザの信用力を推定する。例えば、推定部133は、第2ユーザの信用力として、第2ユーザのデフォルト確率を算出する。また、推定部133は、算出したデフォルト確率に基づいて、第2ユーザの信用力を推定してもよい。また、推定部133は、算出したデフォルト確率に基づいて、第2ユーザの返済能力を推定してもよい。
受付部134は、第2ユーザに対する審査の依頼を判定装置200から受け付ける。例えば、受付部134は、すべての新規ユーザに対する審査の依頼を判定装置200から受け付ける。例えば、受付部134は、信用情報の審査で否決となった新規ユーザに対する審査の依頼を判定装置200から受け付ける。
送信部135は、推定部133によって推定された第2ユーザの信用力を判定装置200に送信する。具体的には、送信部135は、推定部133によって推定された第2ユーザの信用力の有無に関する情報を判定装置200に送信する。あるいは、送信部135は、推定部133によって算出されたデフォルト確率を判定装置200に送信してもよい。
次に、図7を用いて、実施形態に係る判定装置200の構成について説明する。図7は、実施形態に係る判定装置200の構成例を示す図である。図7に示すように、判定装置200は、通信部210と、記憶部220と、制御部230とを有する。なお、判定装置200は、判定装置200の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部210は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部210は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば、ユーザ端末10と情報処理装置100との間で情報の送受信を行う。
記憶部220は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部220は、図7に示すように、ユーザ情報記憶部221と、返済実績記憶部222とを有する。
ユーザ情報記憶部221は、クレジットカード会社の顧客としてのユーザの顧客情報を記憶する。具体的には、ユーザ情報記憶部221は、ユーザの顧客情報として、ユーザの属性情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部221は、ユーザの属性情報として、ユーザの性別、年齢、職業、年収、居住地といったデモグラフィック情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部221は、クレジットカードの発行実績がある第1ユーザに関する属性情報を記憶する。また、ユーザ情報記憶部221は、クレジットカードの新規申込者である第2ユーザに関する属性情報を記憶する。また、ユーザ情報記憶部221は、ユーザの顧客情報として、クレジットカードの発行実績がある第1ユーザに対する融資金額や返済実績を記憶する。
図7の説明に戻って、制御部230は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、判定装置200内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部230は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
受付部231は、クレジットカードの新規申込者である新規ユーザのユーザ端末10からクレジットカードの発行依頼を受け付ける。例えば、受付部231は、新規ユーザのユーザ端末10に配信されたクレジットカードの発行依頼を受け付けるためのページを介して、新規ユーザのユーザ端末10からクレジットカードの発行依頼を受け付ける。
審査部232は、第2ユーザの信用情報を信用情報機関から取得し、取得した信用情報に基づく与信審査を行う。例えば、審査部232は、受付部231がクレジットカードの発行依頼を受け付けると、信用情報機関サーバ20から新規ユーザの信用情報を取得して、新規ユーザが過去に延滞や債務不履行を起こしていないかどうかを審査する。そして、審査部232は、信用情報の審査で問題がなければ、審査を可決させる。
取得部233は、第2ユーザの信用力を取得する。具体的には、取得部233は、所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、第1ユーザが所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報と第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から推定された第2ユーザの信用力を取得する。具体的には、取得部233は、情報処理装置100によって推定された新規ユーザの信用力に関する情報を情報処理装置100から取得する。
判定部234は、取得部233によって取得された第2ユーザの信用力に基づいて、第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供可能であるか否かを判定する。具体的には、判定部234は、情報処理装置100から新規ユーザの信用力に関する情報を受信すると、新規ユーザの信用力に関する情報に基づいて、新規ユーザがクレジットカードを発行可能なユーザであるか否かを判定する。例えば、判定部234は、審査部232による審査の結果、審査否決となった第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から推定された第2ユーザの信用力に基づいて、第2ユーザに対するクレジットカードに関するサービスの提供可否を判定する。例えば、判定部234は、第2ユーザに対するクレジットカードに関するサービスの提供可否として、第2ユーザに対してクレジットカードを発行可能であるか否かを判定する。なお、判定部234は、信用情報の審査結果と情報処理装置100から受信した信用力に関する情報とを組み合わせて、総合的に新規ユーザがクレジットカードを発行可能なユーザであるか否かを判定してもよい。
サービス提供部235は、判定部234によって第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供可能であると判定された場合に、第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供する。具体的には、サービス提供部235は、判定部234によって新規ユーザがクレジットカードを発行可能なユーザであると判定された場合に、新規ユーザに対してクレジットカードを発行する。一方、サービス提供部235は、判定部234によって新規ユーザがクレジットカードを発行可能なユーザでないと判定された場合には、新規ユーザに対してクレジットカードを発行しない。
次に、図8を用いて、実施形態に係る生成処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る第1モデル生成処理手順を示すフローチャートである。
次に、図9を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。
上述した実施形態に係る情報処理システム1は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理システム1の他の実施形態について説明する。なお、実施形態と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。
途上与信とは、クレジットカードなどの信用供与を行った後に、ユーザのクレジットの利用状況や返済状況を審査(チェック)することを指す。途上与信は、ユーザに対する与信枠(利用限度額)の見直し(変更)、延滞発生の未然防止、偽造・不正カードの早期発見などに役立てることを目的として行われる。例えば、クレジットカード会社は、途上与信によって、このままではユーザが債務不履行を起こしそうだと判断すると、クレジットカードの利用停止や、与信枠の減枠を行う。一方、クレジットカード会社は、途上与信によって、与信枠を増枠してもユーザから回収できると判断すると、ユーザに対して与信枠の増枠を提案する。
まず、図10を用いて、変形例に係る第2モデル生成処理の一例について説明する。図10は、変形例に係る第2モデル生成処理の一例を示す図である。情報処理装置100は、クレジットカード会社と連携して、クレジットカードの途上与信の対象者である途上ユーザの信用力を推定する。なお、以下では、適宜、クレジットカードの途上与信の対象者を途上ユーザと表記する。
次に、図11を用いて、変形例に係る情報処理の一例について説明する。図11は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。図11に示す例では、情報処理装置100は、図10で説明した第2モデルM2を用いて、クレジットカードの途上与信の対象者である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴に関する情報から、第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出する。
次に、図12を用いて、変形例に係る生成処理の手順について説明する。図12は、変形例に係る第2モデル生成処理手順を示すフローチャートである。
次に、図13を用いて、変形例に係る情報処理の手順について説明する。図13は、変形例に係る情報処理手順を示すフローチャートである。
図1と図2、及び、図10と図11では、情報処理装置100が、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報に時間的な重みを付けずに、第2ユーザの信用力を推定する例を示したが、第2行動履歴に関する情報に含まれる行動情報のうち、現在時期に近い時期の行動情報ほど重みを大きくして、第2ユーザの信用力を推定してもよい。
図1と図2、及び、図10と図11では、情報処理装置100が、基準日に算出した指標値であるデフォルト確率に基づいて、第2ユーザの信用力を推定する例を示したが、デフォルト確率の変遷に基づいて、第2ユーザの信用力を推定してもよい。
図1と図2、及び、図10と図11では、情報処理装置100が、クレジットカードの発行実績がある第1ユーザの第1行動履歴に関する情報に基づいて、第2ユーザの信用力を推定する例を示したが、第1ユーザの中から所定の条件を満たす第1ユーザのグループを選択して、選択された第1ユーザ群の第1行動履歴に関する情報に基づいて、第2ユーザの信用力を推定してもよい。具体的には、推定部133は、第2ユーザに対する所定の与信審査より前に設定された第1審査基準を満たす第1ユーザであって、第2ユーザに対する所定の与信審査の審査基準である第2審査基準を満たさない第1ユーザの第1行動履歴に関する情報に基づいて、第2ユーザの信用力を推定する。例えば、生成部132は、第2ユーザに対する所定の与信審査より前に設定された第1審査基準を満たす第1ユーザであって、第2ユーザに対する所定の与信審査の審査基準である第2審査基準を満たさない第1ユーザの第1行動履歴に関する情報と第1ユーザの返済実績とに基づいて、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出する第1モデルを生成する。続いて、推定部133は、生成部132によって生成された第1モデルに、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報を入力することにより、第2ユーザのデフォルト確率を算出する。続いて、推定部133は、算出したデフォルト確率に基づいて、第2ユーザの信用力を推定する。
図1と図2、及び、図10と図11では、情報処理装置100が、第2ユーザの信用力を推定する例を示したが、第2ユーザの信用力以外を推定してもよい。
図1と図2、及び、図10と図11では、情報処理装置100が、デフォルト確率を算出し、算出したデフォルト確率に基づいてユーザの信用力を推定する例を示したが、情報処理装置100が第2ユーザの信用力に関する指標値そのものを算出してもよい。例えば、推定部133は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザの信用力の実績とに基づいて、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザの信用力に関する指標値を算出する。推定部133は、算出した指標値に基づいて、第2ユーザの信用力を推定する。例えば、推定部133は、算出した信用力に関する指標値が所定の閾値以下である場合には、第2ユーザは信用力があると推定する。また、推定部133は、算出した信用力に関する指標値が所定の閾値を上回る場合には、第2ユーザは信用力がないと推定する。
また、情報処理装置100は、第2ユーザが金銭に関する何らかの問題行動を起こすか否かに関する指標値を算出してもよい。金銭に関する何らかの問題行動とは、例えば、債務不履行以外の支払いの延滞であってもよい。例えば、推定部133は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザが問題行動を起こしたか否か実績とに基づいて、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザが問題行動を起こすか否かに関する指標値を算出する。推定部133は、算出した指標値に基づいて、第2ユーザが問題行動を起こすか否かに関する指標を推定する。例えば、推定部133は、算出した問題行動を起こすか否かに関する指標値が所定の閾値以下である場合には、第2ユーザは問題行動を起こす可能性が低いと推定する。また、推定部133は、算出した問題行動を起こすか否かに関する指標値が所定の閾値を上回る場合には、第2ユーザは問題行動を起こす可能性が高いと推定する。
また、情報処理装置100は、第2ユーザの返済能力に関する指標値を算出してもよい。例えば、推定部133は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザの返済能力の実績とに基づいて、第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザの返済能力に関する指標値を算出する。推定部133は、算出した指標値に基づいて、第2ユーザの返済能力を推定する。例えば、推定部133は、算出した返済能力に関する指標値が所定の閾値以下である場合には、第2ユーザは返済能力があると推定する。また、推定部133は、算出した返済能力に関する指標値が所定の閾値を上回る場合には、第2ユーザは返済能力がないと推定する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と推定部133とを備える。取得部131は、所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、第1ユーザが所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報を取得する。推定部133は、取得部131によって取得された第1行動履歴に関する情報と第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から、第2ユーザの信用力を推定する。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図14に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図14は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を備える。
また、上記実施形態及び変形例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。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
10 ユーザ端末
20 信用情報機関サーバ
30 電子商取引サーバ
40 コンテンツサーバ
50 検索サーバ
60 SNSサーバ
100 情報処理装置
121 ユーザ情報記憶部
122 返済実績記憶部
123 モデル記憶部
131 取得部
132 生成部
133 推定部
134 受付部
135 送信部
200 判定装置
221 ユーザ情報記憶部
222 返済実績記憶部
231 受付部
232 審査部
233 取得部
234 判定部
235 サービス提供部
Claims (14)
- 所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された第1行動履歴に関する情報と前記第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、前記所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から、当該第2ユーザの信用力を推定する推定部
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記与信審査より前に設定された第1審査基準を満たす第1ユーザであって、当該与信審査の審査基準である第2審査基準を満たさない当該第1ユーザの第1行動履歴に関する情報に基づいて、前記第2ユーザの信用力を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記第2行動履歴に関する情報に含まれる行動情報のうち、現在時期に近い時期の行動情報ほど重みを大きくして、前記第2ユーザの信用力を推定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記取得部によって取得された第1行動履歴に関する情報と前記第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、前記第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、前記第2ユーザの信用力として、当該第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、
前記指標値の変遷に基づいて、前記第2ユーザの信用力を推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記取得部によって取得された第1行動履歴に関する情報と前記第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、前記第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から、当該第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出するモデルを生成する生成部をさらに備え、
前記推定部は、
前記生成部によって生成されたモデルを用いて、前記第2ユーザが債務不履行を起こすか否かに関する指標値を算出する
ことを特徴とする請求項4または5に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第1行動履歴に関する情報と前記第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、前記所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から、当該第2ユーザの信用力を推定する推定工程
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された第1行動履歴と前記第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、前記所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から、当該第2ユーザの信用力を推定する推定手順
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 - 所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報と当該第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、当該所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から推定された当該第2ユーザの信用力を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された第2ユーザの信用力に基づいて、当該第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供可能であるか否かを判定する判定部
を備えることを特徴とする判定装置。 - 前記第2ユーザの信用情報を信用情報機関から取得し、取得した信用情報に基づく与信審査を行う審査部をさらに備え、
前記判定部は、
前記審査部による審査の結果、審査否決となった第2ユーザの第2行動履歴に関する情報から推定された当該第2ユーザの信用力に基づいて、当該第2ユーザに対するクレジットカードに関するサービスの提供可否を判定する
ことを特徴とする請求項9に記載の判定装置。 - 前記判定部は、
前記第2ユーザに対するクレジットカードに関するサービスの提供可否として、前記第2ユーザに対してクレジットカードを発行可能であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項9または10に記載の判定装置。 - 前記判定部は、
前記第2ユーザに対するクレジットカードに関するサービスの提供可否として、前記第2ユーザに対して所定の与信に関する与信枠を変更可能であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項9または10に記載の判定装置。 - コンピュータが実行する判定方法であって、
所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報と当該第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、当該所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から推定された当該第2ユーザの信用力を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された第2ユーザの信用力に基づいて、当該第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供可能であるか否かを判定する判定工程
を含むことを特徴とする判定方法。 - 所定の与信を供与された第1ユーザのネットワーク上の行動履歴のうち、前記第1ユーザが当該所定の与信を供与される前の行動履歴である第1行動履歴に関する情報と当該第1ユーザが債務不履行を起こしたか否かの実績とに基づいて、当該所定の与信に関する与信審査の対象である第2ユーザのネットワーク上の行動履歴である第2行動履歴に関する情報から推定された当該第2ユーザの信用力を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された第2ユーザの信用力に基づいて、当該第2ユーザに対してクレジットカードに関するサービスを提供可能であるか否かを判定する判定手順
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018078401A JP6679648B2 (ja) | 2018-04-16 | 2018-04-16 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018078401A JP6679648B2 (ja) | 2018-04-16 | 2018-04-16 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019185595A true JP2019185595A (ja) | 2019-10-24 |
JP6679648B2 JP6679648B2 (ja) | 2020-04-15 |
Family
ID=68341463
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018078401A Active JP6679648B2 (ja) | 2018-04-16 | 2018-04-16 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6679648B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111126503A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 北京同邦卓益科技有限公司 | 一种训练样本的生成方法和装置 |
JP2021105840A (ja) * | 2019-12-26 | 2021-07-26 | 楽天グループ株式会社 | 信用度計算システム、信用度計算方法、及びプログラム |
JP6997913B1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-01-18 | 楽天グループ株式会社 | 不正検知システム、不正検知方法、及びプログラム |
JP2023159762A (ja) * | 2022-04-20 | 2023-11-01 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006344047A (ja) * | 2005-06-09 | 2006-12-21 | Bank Of Tokyo-Mitsubishi Ufj Ltd | 金融機関における与信サーバ、与信システム、および、プログラム |
JP2011215964A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Sony Corp | サーバ装置、クライアント装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム |
JP2014182788A (ja) * | 2013-10-31 | 2014-09-29 | Yahoo Japan Corp | 融資システム、信用情報生成装置、融資判定装置、融資条件判定方法、信用情報生成プログラム及び融資条件判定プログラム |
JP2016099915A (ja) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社インテック | 与信審査用サーバと与信審査用システム及び与信審査用プログラム |
JP2018045600A (ja) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | ヤフー株式会社 | 判定装置、判定方法、及び判定プログラム |
JP2018045573A (ja) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | ヤフー株式会社 | 判定装置、判定方法、判定プログラム、生成装置、生成方法及び生成プログラム |
-
2018
- 2018-04-16 JP JP2018078401A patent/JP6679648B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006344047A (ja) * | 2005-06-09 | 2006-12-21 | Bank Of Tokyo-Mitsubishi Ufj Ltd | 金融機関における与信サーバ、与信システム、および、プログラム |
JP2011215964A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Sony Corp | サーバ装置、クライアント装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム |
JP2014182788A (ja) * | 2013-10-31 | 2014-09-29 | Yahoo Japan Corp | 融資システム、信用情報生成装置、融資判定装置、融資条件判定方法、信用情報生成プログラム及び融資条件判定プログラム |
JP2016099915A (ja) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社インテック | 与信審査用サーバと与信審査用システム及び与信審査用プログラム |
JP2018045600A (ja) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | ヤフー株式会社 | 判定装置、判定方法、及び判定プログラム |
JP2018045573A (ja) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | ヤフー株式会社 | 判定装置、判定方法、判定プログラム、生成装置、生成方法及び生成プログラム |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021105840A (ja) * | 2019-12-26 | 2021-07-26 | 楽天グループ株式会社 | 信用度計算システム、信用度計算方法、及びプログラム |
TWI768512B (zh) * | 2019-12-26 | 2022-06-21 | 日商樂天集團股份有限公司 | 信用度計算系統、信用度計算方法及程式產品 |
CN111126503A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 北京同邦卓益科技有限公司 | 一种训练样本的生成方法和装置 |
CN111126503B (zh) * | 2019-12-27 | 2023-09-26 | 北京同邦卓益科技有限公司 | 一种训练样本的生成方法和装置 |
JP6997913B1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-01-18 | 楽天グループ株式会社 | 不正検知システム、不正検知方法、及びプログラム |
JP2023159762A (ja) * | 2022-04-20 | 2023-11-01 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
JP7401588B2 (ja) | 2022-04-20 | 2023-12-19 | Lineヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6679648B2 (ja) | 2020-04-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11580598B1 (en) | Methods and apparatuses for customized credit card recommendations | |
JP6767824B2 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
JP5960887B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6786321B2 (ja) | 判定装置、判定方法、及び判定プログラム | |
JP6262909B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6679648B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
JP6560323B2 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
JP6194092B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
US20210192496A1 (en) | Digital wallet reward optimization using reverse-engineering | |
KR101955546B1 (ko) | 대출 중개 플랫폼 시스템 및 신용도평가 장치와 그 방법 | |
JP6298131B2 (ja) | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム | |
US20140372169A1 (en) | Systems and methods for providing business ratings | |
JP6709775B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP5733869B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム | |
JP6490263B2 (ja) | 判定装置、判定方法、及び判定プログラム | |
JP6166834B1 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム | |
WO2022050262A1 (ja) | 顧客ライフイベント検知装置 | |
JP6267812B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6437053B1 (ja) | 算出装置、算出方法、算出プログラム及びモデル | |
JP6207711B1 (ja) | 決定装置、決定方法及び決定プログラム | |
JP6259049B1 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6152215B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6067169B2 (ja) | 算出装置、算出方法及び算出プログラム | |
JP6276459B1 (ja) | 決定装置、決定方法及び決定プログラム | |
JP6391775B2 (ja) | 判定装置、判定方法及び判定プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180416 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190702 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190902 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200225 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200318 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6679648 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |