JP6913241B2 - 信用力があると判定された消費者にローンを発行するシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
[00101] コントローラ106(図1)の一部であってもよい、本システムの与信スコアリング・エンジン160、およびデータ・ウェアハウス158は、アプリケーションAPI154を通じて、ソースe−wallet152および取引アプリケーションによって、1組の初期ユーザ・データを取得する。
[00106] a)ユーザ・データベース照合。
[00107] 同じN個の属性値と照合するユーザによるフィルタ。N+Y〜Zの属性を有するXユーザ・プロファイル。
[00108] b)最大与信額の計算
[00109] N+Y〜Zの属性を有するユーザ・プロファイルに対する最大与信額の平均値、
[00110] N+Y〜Zの属性を有するユーザ・プロファイルに対する返済ローン予測の相関付けおよび確率、および
[00111] ビジネス・ルールの適用。
[00113] 以上のプロセスは、ユーザ・データの最初の取得から、ユーザに対する最大与信額の伝達まで、典型的な事例では、約20秒を要するとすればよい。
[00114] 一旦新たなユーザがデータ・ウェアハウス158に記録され、初期最大信用スコアが生成されたなら、MOシステム101は、ローン活動を使用して、ユーザ・プロファイルに新たな属性を追加および計算し、e−wallet152および取引アプリケーションAPI154から全ての取引データを取得するプロセスを開始する。この例では、ユーザ取引データは、e−wallet152および取引アプリケーションAPI154から、X時間毎に1回インポートすることができる。
[00117] これらの活動は、ローン取引(借りたローン、ローンの使用、額、日付けおよび時間)および返済活動(返済、額、日付けおよび時間)を含む。
[00118] 取引データは、e−wallet152およびそのMOサーバ上のMOシステム101において現れる(occur)ような、アプリケーション・プラットフォーム上の取引活動からの全てのデータ、例えば、以下のような、ユーザのディジタル行動の輪郭を描く、データを含むことができる。
[00119] 現金入金(cash-in)取引(額、入金の種類、入金の場所、日付けおよび時間)、
[00120] 現金引き出し取引(額、引き出しの種類、引き出しの場所、日付けおよび時間)、
[00121] 請求書支払い取引(請求書の種類、請求書のステータス[期限切れ、前払い、定刻]、額、日付けおよび時間)、
[00122] 購入取引(額、購入の種類、購入の場所、日付けおよび時間)、
[00123] 携帯電話補給(top up)(額、補給の場所、日付けおよび時間)、
[00124] ログイン活動(ログインの日付けおよび時間、セッションの期間、セッション・フロー、各画面上で費やされた時間)、
[00125] 販売取引(販売額、販売する製品の種類、販売の場所、日付けおよび時間)、
[00126] 委任取引(手数料の額、委任の種類、日付けおよび時間)、
[00127] 送金取引(送信/受信、送信者/受信者、額、場所、日付けおよび時間)、および
[00128] e−wallet/プラットフォームに記録されている任意の他の取引または活動。
[00129] 外部データは、図3および図4に示すような、外部データ源162から受信することができ、以下のような、公的ドメイン源、有料データ源(paid for data sources)、ならびに移動体運用者の履歴データ・アーカイブから収集されるデータを含むことができる。
[00131] ジオロケーションによる任意の住宅の価値、
[00132] ジオロケーションによる任意の賃貸住宅の価値、
[00133] ジオロケーション、性別、および年齢集合による平均収入、
[00134] ジオロケーションおよび性別による教育データ、
[00135] ジオロケーションによる公共交通機関の選択肢、
[00136] ジオロケーション、性別、および年齢群別のソーシャル・メディア活動、
[00137] ジオロケーション別に利用可能なインフラストラクチャおよびサービス(病院、歯医者、医療機関、スーパーマーケット、ハードウェア店、家具店、商店街等)、ならびに
[00138] 移動体使用データ(アカウントの使用年数(age)、発呼数、着呼数、移動体番号の発呼数、平均月間利用(spending)、月間補給数等)。
[00178] ベクトル・ベース方法とは対称的に、回帰型ニューラル・ネットワーク(RNN)は、可変長TのシーケンスX=(xi,...,xT)を直接入力として取り込む。RNNは、計算セルの接続されたシーケンスとして構築することができる。ステップtにおけるセルは、入力xTを取り込み、隠れ状態ht ∈ Rdを維持する。この隠れ状態は、直前の時間ステップht−iにおける入力 xT およびセル状態から、次のように計算される。
ht=σ(Wxxt+Whht−1+b)
ft=σ(Wf[ht−1,xt]+bf)
it=σ(Wi[ht−1,xt]+bi)
C^t=tanh(Wc[ht−1,xt]+bC)
Ct=ftCt−1+itC^t
ot=σ(WO[ht−1,xt]+bO)
ht=ottanh(Ct)
[00184] 以上で説明したシステムおよび方法は、図1に示したMOサーバ101の一部として機械学習モジュールを使用して、不良債権分析を実行することもできる。不良債権は、毎年収益の損失を著しく増大させる可能性がある。予測分析方法を使用することによって、負債損失を予測および回避することによって、本システムの有用性を改善することができる。システム100が利用する重要な考慮事項があってもよく、このシステムは不良債権を予測および防止する方法を含む。システム100は、分析モデリングと機械学習技法との組み合わせを使用する。予測モデルは、消費者としての顧客の履歴および取引データにおいて見出されるパターンを利用して、顧客のリスク、即ち、消費者が不良債権に陥るリスクを識別する。このモデルは、要因間の関係を取り込み、特定の1組の条件と関連付けられた、その消費者の不良債権のリスクまたは潜在性の評価を可能にする。これは、システム100における自動意志決定を誘導し易くするので、システムは、消費者が最大許容与信額の増額を必要とするときを判定し、そして最大許容与信額の増額に伴うリスクを判定する。モデル成果に閾値を設定することができる。
[00195] ANOVA:分散の分析、
[00196] 相互情報:非負値としての2つのランダム変数間の情報スコアであり、変数間の依存性を測定する。
[00198] カイ二乗:これは、分類別特徴(categorical features)間における相関または関連(association)の可能性を、それらの度数分布を使用して評価するために、分類別特徴の集合体に適用される統計的検査である。
[00202] 実験的設定の一例では、性能測定基準を考慮に入れ、システムはF1スコアを使用した。これはスコアを計算するために検査の正確さ「p」およびリコール(recall)「r」双方を考慮する尺度である。正確さ「p」は、正しい陽性結果の数を、クラシファイアから戻された全ての陽性結果の数で除算した数値であり、「r」は、正しい陽性結果(correct positive results)の数を全ての関連するサンプルで除算した数値である。一例では、検査分割(test partitioning)を訓練することができ、アルゴリズムに交差検証を当てはめるために、顧客の70%を使用した。見えないデータでアルゴリズムを検査するために、顧客の約30%を予約した。出力閾値として、顧客に対する不良債権確率が0.6よりも高い場合、この閾値の例では、高いリスクと見なされる。
[00209] 与信リスク予測用モデル・アーキテクチャとして、概要を図52に示す。前処理は、第1ステップ、それに続く外れ値除去およびデータ・スケーリングとすればよい。これに続いて、特徴順位付けを行い、異なる特徴のリストを得て、更に、ANOVA、相互情報、ランダム・フォーレスト、またはカイ二乗を含んでもよい。続いて、モデル選択を行い、例として、ランダム・フォーレスト、ロジスティック回帰、エキストラ・ツリー、およびサポート・ベクトル・マシンを含んでもよい。続いて、モデル評価を行い、連続確率予測およびFIスコアを得ることができる。このモデル・アーキテクチャにおける最終ステップには、警報下限を定める警報閾値が含まれる。
Claims (8)
- 信用力を判定しマイクロまたはナノ・ローンを匿名の消費者に発行するシステムであって、
前記消費者の移動体ワイヤレス通信デバイスと、
通信モジュール、プロセッサ、前記プロセッサに接続された取引データベース、およびアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)を有するサーバと、
前記サーバおよび前記移動体ワイヤレス通信デバイスに接続されたワイヤレス通信ネットワークであって、前記サーバの前記APIは、前記サーバと前記移動体ワイヤレス通信デバイスとの対話処理を可能にするように動作する、ワイヤレス通信ネットワークと、
を備え、
前記プロセッサおよび通信モジュールは、前記ワイヤレス通信ネットワークを通じて、前記移動体ワイヤレス通信デバイスを操作する前記匿名の消費者と通信するように動作し、前記消費者の選択および前記サーバへの接続に応答して、前記サーバは、前記APIを通じて、前記移動体ワイヤレス通信デバイスのディスプレイ上にユーザ・インターフェースを起動し、前記ユーザ・インターフェースは、前記ディスプレイの一部に、ボタン選択としての第1メニュー・アイテムであって、前記第1メニュー・アイテムを介してマイクロまたはナノ・ローンを要求しマイクロまたはナノ・ローンの要求としてAPIコールを起動するための第1メニュー・アイテムを表示し、
前記消費者が前記第1メニュー・アイテムを選択しローン要求を開始することに応答して、前記サーバは、外部の公的データ源から前記消費者についてのN個の属性を抽出するように構成され、前記N個の属性は、前記消費者についての個人識別データおよび機密情報を有さず、前記N個の属性は、取引プラットフォームから抽出された匿名消費者取引データと、a)性別、b)年齢、c)携帯電話事業者、携帯電話モデル、および携帯電話使用情報、d)消費者ジオロケーション、e)ジオロケーションによる住宅価値、f)ジオロケーション、性別、および年齢のグループによる平均収入、g)ジオロケーションおよび性別による教育、h)ジオロケーションによる公共交通機関の選択肢、i)ジオロケーション、性別、および年齢のグループによるソーシャル・メディア活動、j)ジオロケーションによる利用可能なインフラストラクチャおよびサービス、ならびに、k)ジオロケーションによる犯罪記録、のうちの1または複数から抽出されたデータとを含み、前記N個の属性は、前記消費者の識別を可能にする名前全体、クレジット・カード番号、パスポート番号、または政府発行ID番号および他のデータを取得せずに、前記外部の公的データ源から抽出され、前記サーバは、
前記サーバにおいて前記N個の属性を処理して、特徴構成モデルを適用し、前記N個のデータに関連するデータを前記消費者に関連するユーザ属性ストリングに変換し、
前記消費者に関連する前記ユーザ属性ストリングを、前記取引データベースに格納され他の消費者に関連するユーザ属性ストリングと照合し、前記取引データベースに格納された別のユーザ属性ストリングとの一致は、前記ローンを最初に要求した前記消費者に貸し付けられる最大与信額の限度としての前記マイクロまたはナノ・ローンの金額を示し、
前記サーバの前記通信モジュールを介して前記移動体ワイヤレス通信デバイスへローン承認コードを送信し、前記移動体ワイヤレス通信デバイスにおいて前記ローン承認コードを受け取ることに応答して、前記移動体ワイヤレス通信デバイスは、前記消費者に許された前記最大与信額までのマイクロまたはナノ・ローンの金額、および、前記消費者の電子財布に入金する方法あるいは前記ローンの額以内で前記消費者の口座に関連する請求書の全て若しくは一部に対して支払う方法のいずれによって前記ローンが行われるべきか、を確認および選択するためのボタン選択として第2メニュー・アイテムを前記ユーザ・インターフェースに表示する、
ように構成され、
前記消費者が前記第2メニュー・アイテムを選択したこと、ならびに、前記消費者に許された前記最大与信額までのマイクロまたはナノ・ローンの金額、および前記ローンが行われるべき方法を確認および選択したことに応答して、前記サーバは、前記第2メニュー・アイテムにおける前記消費者の選択に基づいて、前記消費者の前記電子財布に入金するか、または前記ローンの額以内で前記消費者の口座に関連する請求書の全て若しくは一部に対して支払い、前記マイクロまたはナノ・ローンは、平均して20秒以下の時間で、および前記消費者によって前記移動体ワイヤレス通信デバイスに入力される高々3つの選択により、承認される、
システム。 - 請求項1記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、
前記消費者の前記ユーザ属性ストリングに関連付けられたユーザIDを生成し、前記ユーザIDおよび前記ユーザ属性ストリングを前記取引データベースに格納し、
前記消費者によって複数週にわたって行われた取引にリンクする付加的な属性を取得し、
前記付加的な属性を、前記取引データベースに格納されている前記消費者のユーザ属性ストリングにリンクさせ、
前記付加的な属性および前記ユーザ属性ストリングに不良債権予測モデルを適用して、前記消費者に対する不良債権予測を数値指標として生成し、前記数値指標が閾値以下である場合、前記消費者についての前記与信額の限度が増額される、
ように構成される、システム。 - 請求項2記載のシステムにおいて、前記付加的な属性は、前記消費者の前記複数週にわたる以前の購買取引に関連するデータを含み、前記不良債権予測モデルは、平均、標準偏差、中央値、尖度、および歪度を考慮に入れる移動枠を有する回帰モデルを含む、システム。
- 請求項2記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、更に、前記付加的な属性についての過去の入力/出力データを前記不良債権予測モデルに入力するように構成され、前記過去の入力/出力データは、過去の消費者ローン・データに関する入力ベクトルと、消費者が不良債権に陥るか否かを示す0と1との間の確率に関する出力とを含む、システム。
- 請求項4記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、6か月の期間にわたって前記付加的な属性を収集し、消費者を1)不良債権に陥る高い危険確率を有する不良顧客と、2)不良債権に陥る低い危険確率を有する優良顧客という、2つのクラスに分類するように構成される、システム。
- 請求項1記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、前記消費者の行動予測を生成し、消費者の場所、ならびに前記電子財布および前記消費者の前記場所の一方への現金入金を、店舗、私的な場所、公共の場所、および取引データに関するデータを含み前記取引データベースに組み込まれた場所関連データベースと照合し、ローンを行う周期的場所パターンおよび取引活動を、消費者プロファイルおよび周期性によって、
ローン実行パターン、
ローンの使用、
ローン返済、および
取引活動
と相関付けるように構成される、システム。 - 請求項6記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、各取引の内容によって提供される消費者情報による消費者セグメント化に基づいて前記行動予測を生成し、親和性および購入経路分析を使用して、販促および季節的根拠ならびに経時的な購入間の連係に応じて、互いに関連して販売する製品を識別するように構成される、システム。
- 請求項2記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、
新たな属性を前記消費者プロファイルに追加し、前記消費者のために前記電子財布に信用貸しするように構成される、システム。
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