JP6767824B2 - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図1では、判定装置100が、ネットワークを介してユーザの情報を取得し、取得した情報に基づいて、新たに所定の金融サービスを利用しようとするユーザに対する信用度を判定する処理の一例を示す。
次に、図2を用いて、実施形態に係る判定装置100が含まれる判定システム1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る判定システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る判定システム1には、ユーザ端末10と、ウェブサーバ30と、判定装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークNを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。また、図2に示す判定システム1に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、判定システム1には、複数台のユーザ端末10や、ウェブサーバ30が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る判定装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る判定装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、判定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、判定装置100は、判定装置100を利用する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。通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10やウェブサーバ30との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM、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。図3に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121と、モデル記憶部124と、条件情報記憶部125とを有する。
ユーザ情報記憶部121は、ユーザ情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係るユーザ情報記憶部121の一例を示す。図4は、実施形態に係るユーザ情報記憶部121の一例を示す図である。図4に示した例では、ユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「端末ID」、「ユーザ判定」、「属性情報」、「行動情報」といった項目を有する。
属性情報テーブル122は、ユーザ情報のうち、ユーザの属性情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る属性情報テーブル122の一例を示す。図5は、実施形態に係る属性情報テーブル122の一例を示す図である。図5に示すように、属性情報テーブル122は、「ユーザID」、「端末ID」、「属性情報」、「性別」、「年齢」、「居住地」、「推定年収」といった項目を有する。
行動情報テーブル123は、ユーザ情報のうち、ユーザの行動情報(行動履歴)を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係る行動情報テーブル123の一例を示す。図6は、実施形態に係る行動情報テーブル123の一例を示す図である。図6に示すように、行動情報テーブル123は、「ユーザID」、「行動情報」、「行動日時」、「行動種別」、「サイト」、「カード使用」、「ポイント使用」といった項目を有する。
モデル記憶部124は、判定装置100が生成したモデルに関する情報を記憶する。ここで、図7に、実施形態に係るモデル記憶部124の一例を示す。図7は、実施形態に係るモデル記憶部124の一例を示す図である。図7に示すように、モデル記憶部124は、「モデルID」、「学習データ」、「判定対象」、「判定結果」、「ユーザID」、「一致率」といった項目を有する。
条件情報記憶部125は、所定の金融サービスにおいて、新たにユーザが当該サービスに加入しようとする際の条件に関する情報を記憶する。ここで、図8に、実施形態に係る条件情報記憶部125の一例を示す。図8は、実施形態に係る条件情報記憶部125の一例を示す図である。図8に示すように、条件情報記憶部125は、「モデルID」、「条件ID」、「一致率」、「内容」といった項目を有する。
制御部130は、例えば、コントローラ(controller)であり、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、判定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(判定プログラム又は生成プログラムの一例に相当)がRAM(Random Access Memory)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、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザ端末10からユーザ情報を取得する。具体的には、取得部131は、ユーザのネットワーク上における行動履歴を取得する。
生成部132は、取得部131によって取得された行動履歴に基づいて、所定の金融サービスを利用するユーザを審査するためのモデルを生成する。具体的には、生成部132は、ユーザが検索サービスに送信した検索クエリに関する情報、ユーザの所定のサービスページの閲覧履歴、又は、所定のサービスにおけるユーザの購買履歴の少なくともいずれか一つに基づいてモデルを生成する。
判定部133は、取得部131によって取得された行動履歴に基づいて、新たに所定の金融サービスを利用しようとするユーザに対する信用度を判定する。具体的には、判定部133は、生成部132によって生成されたモデルを利用して、新たに所定の金融サービスを利用しようとするユーザに対する信用度を判定する。例えば、判定部133は、モデルから出力される指標値(例えば、正例との一致率)に基づいて、ユーザが所定の金融サービスにおいてどのくらい信用に値するユーザであるかを判定し、ユーザの信用度を判定することができる。
決定部134は、判定部133による判定結果に基づいて、ユーザ端末10に通知する情報を決定する。例えば、決定部134は、所定のユーザに対して、判定部133によって所定のサービスに関する条件が判定された場合には、当該条件をユーザ端末10に通知するよう決定する。
送信部135は、決定部134によって決定された通知内容をユーザ端末10に送信する。例えば、送信部135は、ユーザ端末10がウェブページを表示しており、また、当該ウェブページが金融サービスの申し込みに関するページであれば、当該ページにポップアップされる表示であって、ユーザに対する金融サービスの加入時の条件が表示される態様で、通知を送信する。
次に、図9及び図10を用いて、実施形態に係る判定装置100による処理の手順について説明する。まず、図9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9は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャート(1)である。
上述した判定装置100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、実施形態の変形例について説明する。
上記実施形態では、判定装置100が、ユーザが新規に金融サービスに加入する際の信用度を判定する例を示した。ここで、判定装置100は、ユーザが新規に金融サービスに加入する際の条件のみならず、ユーザを新規に獲得しようとする宣伝活動など、その他の状況における信用度や条件を判定するようにしてもよい。
判定装置100は、判定した信用度に応じて、所定のコンテンツを配信するようにしてもよい。例えば、判定装置100は、ユーザの信用度に応じて、加入時の特典を優遇することを示した広告や、金融サービスの加入を勧めるレコメンド等をユーザ端末10に配信するようにしてもよい。
上記実施形態では、判定装置100は、ユーザの特徴情報として、ユーザの検索クエリに関する情報や、ネットワーク上の閲覧履歴や購買履歴等を用いることを説明した。ここで、判定装置100は、ユーザの特徴を示す情報であれば、あらゆる情報を用いて、ユーザの信用度を判定してもよい。言い換えれば、判定装置100は、ユーザの特徴を表すことのできる情報を用いてモデルを生成してもよい。
また、判定装置100は、SNSに関する情報として、ユーザが投稿する画像数のみならず、画像認識等によって画像が示す内容に基づいて処理を行ってもよい。
また、上記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。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。
上述してきた実施形態に係る判定装置100やユーザ端末10は、例えば図11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。以下、判定装置100を例に挙げて説明する。図11は、判定装置100の機能を実現するコンピュータ1000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を有する。
上述してきたように、実施形態に係る判定装置100は、取得部131と、判定部133とを有する。取得部131は、ユーザのネットワーク上における行動履歴を取得する。判定部133は、取得部131によって取得された行動履歴に基づいて、新たに所定の金融サービスを利用しようとするユーザに対する信用度を判定する。
10 ユーザ端末
30 ウェブサーバ
100 判定装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
122 属性情報テーブル
123 行動情報テーブル
124 モデル記憶部
125 条件情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 判定部
134 決定部
135 送信部
Claims (11)
- 所定の金融サービスを契約中のユーザであって、当該所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも低いユーザである第1ユーザのネットワーク上における行動履歴と、当該所定の金融サービスを契約していないユーザである第2ユーザのネットワーク上における行動履歴と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ユーザの行動履歴に基づいて、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザを審査するためのモデルを生成する生成部と、
前記生成部によって生成されたモデルを利用して、前記取得部によって取得された第2ユーザの行動履歴を入力情報として当該モデルに入力することで、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザが前記所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも高いユーザか否かに関する信用度を判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。 - 前記取得部は、
前記ネットワーク上における行動履歴として、前記第1ユーザが検索サービスに送信した検索クエリに関する情報、当該第1ユーザの所定のサービスページの閲覧履歴、又は、所定のサービスにおける当該第1ユーザの購買履歴の少なくともいずれか一つを取得し、
前記生成部は、
前記第1ユーザが検索サービスに送信した検索クエリに関する情報、当該第1ユーザの所定のサービスページの閲覧履歴、又は、所定のサービスにおける当該第1ユーザの購買履歴の少なくともいずれか一つに基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。 - 前記生成部は、
前記所定の金融サービスのうち、所定のポイントを前記第2ユーザに付与するシステムを有する金融サービスに関するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の判定装置。 - 前記生成部は、
サービス加入時に所定のポイントが前記第2ユーザに付与されるシステムを有する前記金融サービスに関するモデルを生成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の判定装置。 - 前記取得部は、
前記行動履歴を取得した第1ユーザの属性情報をさらに取得し、
前記生成部は、
前記第1ユーザの属性情報に基づいて前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の判定装置。 - 前記取得部は、
前記ネットワーク上における行動履歴として、前記第1ユーザが利用するSNS(Social Networking Service)に関する情報を取得し、
前記生成部は、
前記第1ユーザが利用するSNSに関する情報に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の判定装置。 - 前記判定部は、
前記第2ユーザに対する信用度を判定するとともに、当該信用度に応じて、当該第2ユーザが前記所定の金融サービスを利用する場合のサービス内容を判定する、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の判定装置。 - 前記判定部は、
前記所定の金融サービスを利用する場合のサービス内容として、当該所定の金融サービスに前記第2ユーザが加入する場合の特典、当該所定の金融サービスを前記第2ユーザが利用する場合の金利、又は、当該所定の金融サービスを前記第2ユーザが利用する場合の融資額もしくは限度額、の少なくとも一つに関する内容を判定する、
ことを特徴とする請求項7に記載の判定装置。 - 前記判定部は、
前記第2ユーザに対する信用度を判定するとともに、当該信用度に応じて、当該第2ユーザに対して前記所定の金融サービスを宣伝するために掛けるコストを判定する、
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の判定装置。 - コンピュータが実行する判定方法であって、
所定の金融サービスを契約中のユーザであって、当該所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも低いユーザである第1ユーザのネットワーク上における行動履歴と、当該所定の金融サービスを契約していないユーザである第2ユーザのネットワーク上における行動履歴と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ユーザの行動履歴に基づいて、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザを審査するためのモデルを生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成されたモデルを利用して、前記取得工程によって取得された第2ユーザの行動履歴を入力情報として当該モデルに入力することで、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザが前記所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも高いユーザか否かに関する信用度を判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。 - 所定の金融サービスを契約中のユーザであって、当該所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも低いユーザである第1ユーザのネットワーク上における行動履歴と、当該所定の金融サービスを契約していないユーザである第2ユーザのネットワーク上における行動履歴と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ユーザの行動履歴に基づいて、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザを審査するためのモデルを生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成されたモデルを利用して、前記取得手順によって取得された第2ユーザの行動履歴を入力情報として当該モデルに入力することで、前記所定の金融サービスを利用しようとする第2ユーザが前記所定の金融サービスの利用率が所定の閾値よりも高いユーザか否かに関する信用度を判定する判定手順と、
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。
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