JP2020086937A - Unauthorized payment determination program, unauthorized payment determination device, and unauthorized payment determination method - Google Patents
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Abstract
【課題】事業主と離職者とが連携した不正を抑制すること。【解決手段】離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付け、離職者が離職した事業所の事業所情報と、離職者の事業所における就業期間を示す情報と、就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報とを関連付けて記憶した記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、就業期間における離職者の所得税の納税試算金額を算出し、離職者のマイナンバー情報に基づき、離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、納税試算金額と納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図10An object of the present invention is to suppress fraud in which a business owner and a job leaver cooperate with each other. [Solution] Receipt of application for benefits such as unemployment including information identifying a job separation, information on the business office where the job separation has been separated, information indicating the period of employment at the business office of the job separation, and employment By referring to the storage unit that stores the wage information indicating the wage received by the job separation person from the workplace during the period, the size of the business establishment that the job separation person worked for is less than a predetermined size, and the job separation person If the period of employment satisfies the conditions related to the period of employment and the wage information of the separated employee satisfies the conditions related to wages, calculate the estimated tax payment amount of the separated person's income tax during the period of employment, and the individual number information of the separated person Based on this, inquire about the tax payment information that indicates the history of income tax payment of the separated employee, obtain the tax payment amount, and determine whether or not there is a suspicion of fraudulent receipt according to the size of the difference between the estimated tax payment amount and the tax payment amount. Let the computer do the work. [Selection drawing] Fig. 10
Description
本発明は、不正受給判定プログラム、不正受給判定装置及び不正受給判定方法に関する。 The present invention relates to an unauthorized receipt determination program, an unauthorized receipt determination device, and an unauthorized receipt determination method.
従来から、会社や機関等の組織で勤務する従業員が離職した場合、所轄の公共職業安定所に雇用保険離職証明書を提出することで、失業等給付の支給を受けることができる。 Conventionally, when an employee working at an organization such as a company or an organization leaves the job, he/she can receive unemployment benefits by submitting an employment insurance job separation certificate to the public employment security office under his/her jurisdiction.
近年では、失業等給付が不正に受給されるケースが年間で1万件近く発生しており、税金が無駄に遣われている。 In recent years, there have been nearly 10,000 cases of unemployment benefits being illegally received each year, and taxes are wasted.
1つの側面では、本発明は、事業主と離職者とが連携した不正を抑制することを目的としている。 In one aspect, the present invention is directed to suppressing fraud in which a business owner and a person leaving a job cooperate.
一つの態様では、離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付け、離職者が離職した事業所の事業所情報と、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報と、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報とを関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出し、前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する、処理をコンピュータに実行させる。 In one aspect, registration of an application for receiving benefits such as unemployment that includes information identifying a leaver, establishment information of the establishment where the leaver left the job, and information indicating the working period at the establishment of the leaver , The scale of the establishment where the employee has been working is of a predetermined scale by referring to the leaver information storage unit that stores the wage information indicating the wages received by the employee from the establishment during the working period in association with each other. If the employment period of the quitter satisfies the conditions regarding the employment period and the wage information of the quitter satisfies the conditions regarding wages, the estimated tax payment amount of the quitter's income tax during the employment period is as follows: Based on the information about the number of the employee leaving the taxpayer, the tax payment information indicating the history of income tax payment of the employee leaving is obtained to obtain the tax payment amount, and the amount of difference between the estimated tax payment amount and the tax payment amount is calculated. According to the above, the computer is caused to execute a process of determining whether there is a suspicion of illegal receipt.
上記各処理は、上記各処理を実現する機能部、各処理を実現する手順としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the above processes may be a functional unit that implements each of the above processes, or a procedure that implements each process, or may be a computer-readable storage medium that stores a program that causes a computer to execute each process.
事業主と離職者とが連携した不正を抑制できる。 It is possible to suppress fraud in which the business owner and the employee leaving work cooperate.
以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図1は、不正受給判定システムについて説明する図である。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an unauthorized payment determination system.
本実施形態の不正受給判定システム100は、不正受給判定装置200と、端末装置300とを有し、両者はネットワーク等を介して接続される。
The unauthorized
本実施形態の不正受給判定装置200は、会社や機関等の組織から離職した離職者が受給しようとしている失業等給付が、事業主と結託した不正なものであるか否かを判定し、判定結果を端末装置300へ送信する。以下の説明では、不正受給判定装置200による判定を、不正受給判定と呼ぶ場合がある。
The fraudulent
端末装置300は、例えば、全国各地の公共職業安定所に設置された情報処理装置の一例を示す。以下の説明では、公共職業安定所をハローワークと呼ぶ。
The
本実施形態の不正受給判定装置200は、事業所データベース210、被保険者データベース220、離職票データベース230、シミュレーション結果データベース240、所得税算出データベース250、不正受給判定処理部260を有する。
The fraudulent
事業所データベース210は、全国各地の事業所に関する情報が格納される。被保険者データベース220には、事業主に雇用されている、雇用保険の被保険者に関する情報が格納される。離職票データベース230は、会社や機関等の組織から離職した離職者に関する情報が格納される。
The
本実施形態の事業所データベース210、被保険者データベース220、離職票データベース230は、例えば、ハローワークにおいて管理されており、ハローワークの有するサーバ装置から取得されても良い。
The
シミュレーション結果データベース240は、不正受給判定処理部260によるシミュレーション結果が格納される。所得税算出情報記憶部250は、所得税を算出するシミュレーションに必要となる情報が格納される。
The
不正受給判定処理部260は、事業所データベース210、被保険者データベース220、離職票データベース230を参照して、不正受給判定を行う対象者となる離職者を抽出する。
The fraudulent payment
次に、不正受給判定処理部260は、所得税算出データベース250を参照し、抽出された離職者が納付したであろう所得税の金額をシミュレーションにより求める。次に、不正受給判定処理部260は、離職者のマイナンバーに基づき、外部のサーバ装置400から離職者の納税情報を取得し、シミュレーション結果と照合する。
Next, the fraudulent payment
そして、不正受給判定処理部260は、照合の結果に応じて、離職者が、事業主と連携(結託)して、不正に失業等給付を受給しようとしているか否かを判定し、離職者毎の判定結果を、端末装置300に送信する。
Then, the unjust receipt
尚、外部のサーバ装置400とは、税務署等に設けられ、離職者毎の納税情報が格納されたサーバ装置である。
The
ここで、不正受給判定を行う対象者を抽出する際の着目点について説明する。 Here, a point of interest when extracting a target person who makes an unauthorized receipt determination will be described.
失業等給付は、事業主が作成した離職票から得られる情報に基づき、支給額が決定される。したがって、不正受給が疑われるケースでは、事業主が共謀していることが想定されるが、大企業等の大きな組織では、事業主が離職者と共謀することは考えにくい。 For unemployment benefits, the amount to be paid is determined based on the information obtained from the turnover slip created by the business owner. Therefore, it is assumed that business owners are conspiring in cases where fraudulent payments are suspected, but in large organizations such as large corporations, it is unlikely that business owners will collude with retirees.
したがって、まず、本実施形態では、事業所の規模に着目し、不正受給判定を行う対象者を抽出する第一の条件を、事業所の規模が中小企業に相当する規模であることとする。具体的には、例えば、第一の条件は、従業員数が300人以下の事業所であること、等である。 Therefore, first, in the present embodiment, the first condition for focusing on the scale of the business establishment and extracting the target person who makes the fraudulent receipt determination is that the scale of the business establishment is the scale corresponding to the small and medium-sized enterprise. Specifically, for example, the first condition is that the business establishment has 300 or less employees.
また、本実施形態では、失業等給付の受給資格を得るための条件に着目し、不正受給判定を行う対象者を抽出する第二の条件を、雇用保険の被保険者となってから離職するまでの期間が、失業等給付の受給資格を得るための条件を満たし、且つ、所定の期間より短いこととする。具体的には、例えば、第二の条件は、雇用保険の被保険者となってから離職するまでの期間が、1年以上1年半未満であることと、等である。 Further, in the present embodiment, focusing on the conditions for qualifying to receive benefits such as unemployment, the second condition for extracting a person who makes an unfair receipt determination is to leave the job after becoming an employee of employment insurance. The period up to is satisfied with the conditions for being eligible for unemployment benefits and is shorter than the prescribed period. Specifically, for example, the second condition is that the period from becoming an employee of employment insurance until leaving the job is one year or more and less than one and a half years.
また、本実施形態では、賃金が高いほど、失業等給付の支給額も高くなる点に着目し、不正受給判定を行う対象者を抽出する第三の条件を、月額の賃金が一定額以上であることとする。具体的には、第三の条件は、月額の賃金が30万円以上であること、等である。 Further, in the present embodiment, focusing on the fact that the higher the wage, the higher the amount of payment of unemployment benefits, etc., and the third condition for extracting the person who makes an illegal receipt determination is that the monthly wage is a certain amount or more. There is. Specifically, the third condition is that the monthly wage is 300,000 yen or more.
本実施形態では、以上の3点に着目して、不正受給判定を行う対象者を抽出し、抽出した対象者についてのみ、不正受給判定の処理を行うため、処理の負荷を軽減できる。また、本実施形態では、上述した着目点に基づき決められた条件で対象者を抽出するため、高い精度で不正受給の疑いがある離職者を抽出することができる。 In the present embodiment, focusing on the above three points, the target person who makes the fraudulent receipt determination is extracted, and the process of the fraudulent receipt determination is performed only on the extracted target person, so that the processing load can be reduced. In addition, in the present embodiment, the target person is extracted under the condition determined based on the above-mentioned point of interest, so that the employee leaving the suspicion of illegal receipt can be extracted with high accuracy.
また、本実施形態では、事業主が作成する離職票の情報を用いて求めた所得税の金額と、離職者のマイナンバーと紐付けられた納税情報とを照合することで、離職者と事業主とが連携した不正が行われているか否かを判定することができる。また、本実施形態では、判定した結果を端末装置300に出力するため、端末装置300が配置されたハローワークの職員に対し、不正受給をしようとしている離職者を通知することができ、不正を防止できる。
Further, in the present embodiment, by comparing the amount of the income tax obtained using the information on the turnover slip created by the business owner with the tax payment information associated with the my number of the turnover person, the turnover person and the business owner It is possible to determine whether or not fraudulent cooperation with and is being performed. In addition, in the present embodiment, since the determination result is output to the
以下に、本実施形態の不正受給判定装置200について説明する。図2は、不正受給判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
Below, the illegal
本実施形態の不正受給判定装置200は、それぞれバスBで相互に接続されている入力装置21、出力装置22、ドライブ装置23、補助記憶装置24、メモリ装置25、演算処理装置26及びインターフェース装置27を含む情報処理装置である。
The improper
入力装置21は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置22は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置27は、LANカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
不正受給判定処理部260を実現させる不正受給判定プログラムは、不正受給判定装置200を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。不正受給判定プログラムは例えば記憶媒体28の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。不正受給判定プログラムを記録した記憶媒体28は、CD−ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The fraudulent payment determination program that realizes the fraudulent payment
また、不正受給判定プログラムは、不正受給判定プログラムを記録した記憶媒体28がドライブ装置23にセットされると、記憶媒体48からドライブ装置23を介して補助記憶装置24にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた不正受給判定プログラムは、インターフェース装置27を介して補助記憶装置24にインストールされる。
In addition, when the
補助記憶装置24は、インストールされた不正受給判定プログラムを格納すると共に、不正受給判定装置200が収集したログ情報等の各種の必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置25は、不正受給判定装置200の起動時に補助記憶装置24から不正受給判定プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置26はメモリ装置25に格納された不正受給判定プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
次に、図3乃至図7を参照して、本実施形態の不正受給判定装置200の有する各記憶部について説明する。尚、本実施形態では、各データベースは不正受給判定装置200に設けられるものとしたが、これに限定されない。本実施形態の各データベースは、不正受給判定装置200以外の装置に設けられていても良い。
Next, with reference to FIGS. 3 to 7, each storage unit included in the unauthorized
図3は、事業所データベースの一例を示す図である。本実施形態の事業所データベース210は、情報の項目として、事業所番号、従業員数、事業所名等を含み、項目「事業所番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the business office database. The
項目「事業所番号」の値は、事業所を特定する識別情報を示す。項目「従業員数」の値は、事業所の従業員数を示す。項目「事業所名」の値は、事業所の名称を示す。尚、事業所データベース210は、図3に示す項目以外の項目を含んでいても良い。
The value of the item “business office number” indicates identification information that identifies the business office. The value of the item “number of employees” indicates the number of employees of the business establishment. The value of the item “business office name” indicates the business office name. The
図4は、被保険者データベースの一例を示す図である。本実施形態の被保険者データベース220は、情報の項目として、事業所番号、被保険者番号、枝番、就業期間、マイナンバー等を含み、項目「被保険者番号」と、その他の項目とが対応付けられている。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the insured person database. The
項目「被保険者番号」の値は、雇用保険の被保険者を特定するための識別番号である。項目「枝番」の値は、被保険者番号の枝番を示す。 The value of the item “insured person number” is an identification number for identifying the person insured by employment insurance. The value of the item “branch number” indicates the branch number of the insured person number.
項目「就業期間」は、項目「就職年月日」、「離職年月日」と対応付けられており、項目「就職年月日」の値は、被保険者が、事業所番号で特定される事業所へ就職した年月日を示し、項目「離職年月日」の値は、被保険者が、事業所番号で特定される事業所を退職(離職)した年月日を示す。 The item "working period" is associated with the items "working date" and "leaving date", and the value of the item "working date" is specified by the insured person by the office number. Indicates the date of employment at a business establishment, and the value of the item “Job separation date” indicates the date when the insured retires (leaves work) at the business office specified by the business office number.
項目「マイナンバー」の値は、被保険者のマイナンバーを示す。マイナンバーとは、行政手続における特定の個人を識別するための番号である。 The value of the item “my number” indicates the insured's my number. My number is a number for identifying a specific individual in an administrative procedure.
以下の説明では、項目「被保険者番号」の値と、その他の項目の値とを含む情報を、被保険者情報と呼ぶ。 In the following description, information including the value of the item “insured person number” and the values of other items is referred to as insured person information.
また、本実施形態の被保険者データベース220には、図4に示す項目以外の項目が含まれても良い。
The
図5は、離職票データベースの一例を示す図である。本実施形態の離職票データベース230は、情報の項目として、被保険者番号、賃金情報、マイナンバー等を含み、項目「被保険者番号」とその他の項目とが対応付けられている。離職票データベース230に格納される情報は、離職者によってハローワークに持参された離職票を読み込むことで取得される。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a job separation slip database. The
項目「賃金情報」は、項目「賃金支払対象期間(開始)」、「賃金支払対象期間(終了)」、「賃金」を有する。項目「賃金支払対象期間(開始)」の値と、項目「賃金支払対象期間(終了)」の値とは、それぞれが、被保険者番号で特定される被保険者に対して賃金の支払いを開始した日時と、賃金の支払いを終了した日時とを示す。項目「賃金」の値は、賃金支払対象期間において被保険者に支払われた賃金を示す。 The item “wage information” has items “wage payment target period (start)”, “wage payment target period (end)”, and “wage”. The value of the item "Wage payment target period (start)" and the value of the item "Wage payment target period (end)" are the payment of wages to the insured specified by the insured number, respectively. The date and time when it started and the date and time when payment of wages ended are shown. The value of the item “wage” indicates the wage paid to the insured during the wage payment target period.
つまり、本実施形態の離職票データベース230は、離職者が就業していた事業所の情報と、離職者の事業所における就業期間を示す情報と、就業期間において離職者が企業から受け取った賃金を示す賃金情報を関連付けて記憶した離職者情報記憶部の一例である。
In other words, the job
以下の説明では、離職票データベース230において、項目「被保険者情報」の値と、その他の項目の値とを含む情報を離職者情報と呼ぶ。尚、離職票データベース230には、図5に示す項目以外の項目が含まれていても良い。
In the following description, information including the value of the item “insured person information” and the values of other items in the
図6は、シミュレーション結果データベースの一例を示す図である。本実施形態のシミュレーション結果データベース240は、情報の項目として、マイナンバー、賃金情報、所得税シミュレーション結果、納税情報、判定結果を有し、項目「マイナンバー」とその他の項目とが対応付けられている。
FIG. 6 is a diagram showing an example of the simulation result database. The
項目「所得税シミュレーション結果」の値は、所得税を算出するシミュレーションを実行した結果を示す。 The value of the item “income tax simulation result” indicates the result of executing the simulation for calculating the income tax.
項目「納税情報」は、項目「賃金支払対象期間(開始)」、「賃金支払対象期間(終了)」、「所得税」と対応付けられており、項目「納税情報」の値は、各地の税務署に設けられたサーバ装置400から取得されるものであり、マイナンバーによって特定される個人の納税の履歴を示す情報である。
The item "tax payment information" is associated with the items "wage payment target period (start)", "wage payment target period (end)", and "income tax". The value of the item "tax payment information" is the tax office of each region. This information is obtained from the
項目「所得税」の値は、納税情報に含まれる賃金支払対象期間(開始)から賃金支払対象期間(終了)までの間に、マイナンバーによって特定される個人が納税した所得税の金額を示す。項目「判定結果」の値は、不正受給判定の結果を示す。 The value of the item “income tax” indicates the amount of income tax paid by the individual identified by My Number during the period from the wage payment target period (start) to the wage payment target period (end) included in the tax payment information. The value of the item “judgment result” indicates the result of the unauthorized payment judgment.
以下の説明では、シミュレーション結果データベース240において、項目「マイナンバー」の値と、その他の項目の値とを含む情報をシミュレーション結果情報と呼ぶ。
In the following description, in the
本実施形態では、不正受給検出処理部260の処理によって、項目「所得税シミュレーション結果」、「納税情報」、「判定結果」のそれぞれの値が、シミュレーション結果データベース240に格納される。
In the present embodiment, the values of the items “income tax simulation result”, “tax payment information”, and “judgment result” are stored in the
図7は、所得税算出データベースの一例を示す図である。本実施形態の所得税算出データベース250は、情報の項目として、課税所得金額、税率、課税控除額を有する。これらの項目は、所得税の算出に用いられる予め決められた項目であり、各項目の値も、予め決められたものである。
FIG. 7 is a diagram showing an example of an income tax calculation database. The income
次に、図8を参照して、本実施形態の不正受給判定処理部260について説明する。図8は、不正受給判定装置の機能を説明する図である。
Next, with reference to FIG. 8, the fraudulent receipt
本実施形態の不正受給判定装置200は、不正受給判定処理部260を有する。不正受給検出処理部260は、不正受給判定装置200の演算処理装置26がメモリ装置25に格納された不正受給判定プログラムを読みだして実行することで実現される。
The unauthorized
本実施形態の不正受給判定処理部260は、条件保持部261、事業所抽出部262、離職者抽出部263、シミュレーション実行部264、納税情報取得部265、照合部266、不正判定部267、リスト生成部268、出力部269を有する。
The fraudulent receipt
条件保持部261は、不正受給判定を行う対象者を抽出するための条件を保持する。条件保持部261で保持される条件は、上述した第一の条件、第二の条件、第三の条件である。
The
事業所抽出部262は、事業所データベース210に格納された事業所の中から、条件保持部261に保持された第一の条件を満たす事業所を抽出する。尚、事業所抽出部262は、離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付けて、事業所を抽出しても良い。言い換えれば、事業所抽出部262は、失業等給付の受給申請の登録を受け付ける受付部の一例である。
The
離職者抽出部263は、被保険者データベース220を参照して、事業所抽出部262で抽出された事業所と対応付けられた被保険者を抽出する。また、離職者抽出部263は、抽出された被保険者の中から、離職票データベース230を参照して、条件保持部261に保持された第二の条件と第三の条件を満たす離職者を抽出する。
The unemployed
シミュレーション実行部264は、離職者抽出部263によって抽出された離職者について、所得税算出データベース250を参照して、各離職者が納税したと推定される所得税の金額を算出する。言い換えれば、シミュレーション実行部264は、抽出された離職者毎に、所得税の納税試算金額を算出する試算金額算出部の一例である。
The
納税情報取得部265は、離職者抽出部263により抽出された離職者のマイナンバーに基づき、サーバ装置400から納税情報を取得する。
The tax payment
照合部266は、シミュレーション実行部264により算出された所得税の金額と、納税情報取得部265により取得された納税情報に含まれる所得税の金額とを照合する。
The
不正判定部267は、照合部266の結果に基づき、離職者が不正受給を行おうとしているか疑いがあるか否かを判定する。
The
リスト生成部268は、不正判定部267による判定結果を一覧にしたリストを生成する。具体的には、リスト生成部268は、シミュレーション結果データベース240に格納されたシミュレーション結果情報を、端末装置300が設置されたハローワークが管轄する地域毎の情報とする。したがって、本実施形態では、端末装置300に出力されるリストは、シミュレーション結果情報の一覧となる。
The
尚、リスト生成部268は、例えば、シミュレーション結果情報に含まれるマイナンバーと対応付く事業所の事業所番号に応じて、シミュレーション結果情報をハローワークの管轄毎にグループ化したものを、判定結果を一覧にしたリストとすれば良い。
The
出力部269は、リスト生成部268が生成したリストを各端末装置300へ出力(配信)する。
The
以下に、図9を参照して、本実施形態の不正受給判定装置200の動作を説明する。図9は、不正受給判定装置の動作を説明するフローチャートである。尚、図9の処理は、例えば、夜間や、所定のタイミングに応じて、定期的に実行されても良い。
Hereinafter, with reference to FIG. 9, the operation of the improper
また、図9の処理は、端末装置300において、新たな離職者情報が入力されて、失業等給付の受給申請の登録(申込み)が受け付けられた日等に実行されても良い。
Further, the process of FIG. 9 may be executed on the
本実施形態の不正受給判定処理部260は、事業所抽出部262は、事業所データベース210を参照して、各事業所の従業員数を取得する(ステップS901)。続いて、事業所抽出部262は、条件保持部261に格納された第一の条件を満たす事業所を抽出する(ステップS902)。具体的には、事業所抽出部262は、従業員数が300人以下の事業所を抽出する。
In the fraudulent receipt
続いて、不正受給判定処理部260は、離職者抽出部263により、被保険者データベース220を参照して、抽出された事業所の従業員のうち、就業期間が第二の条件を満たす離職者が存在するか否かを判定する(ステップS903)。具体的には、離職者抽出部263は、就業期間が1年半未満の離職者が存在するか否かを判定する。
Subsequently, the unjust employee
ステップS903において、該当する離職者が存在しない場合、不正受給判定処理部260は、処理を終了する。ステップS903において、該当する離職者が存在する場合、離職者抽出部263は、該当する離職者を抽出する(ステップS904)。
In step S903, if there is no corresponding employee leaving the job, fraudulent receipt
続いて、離職者抽出部263は、離職票データベース230を参照して、ステップS904で抽出された離職者の中で、条件保持部261に保持された第三の条件を満たす離職者が存在するか否かを判定する(ステップS905)。具体的には、離職者抽出部263は、ステップS904で抽出された離職者のうち、月額賃金が30万円以上の離職者が存在するか否かを判定する。
Subsequently, the
ステップS905において、該当する離職者が存在しない場合、不正受給判定処理部260は、処理を終了する。ステップS905において、該当する離職者が存在する場合、離職者抽出部263は、ステップS604で抽出された離職者の中から、該当する離職者を抽出する(ステップS906)。ステップS906で抽出された離職者は、不正受給判定を行う対象者となる。
In step S905, if there is no corresponding employee leaving, the unauthorized pay
続いて、不正受給判定処理部260は、シミュレーション実行部264により、所得税算出データベース250を参照して、抽出された離職者(対象者)毎に、過去6ヶ月の賃金情報に基づく所得税を算出する(ステップS907)。
Subsequently, the improper payment
尚、算出された所得税は、シミュレーション結果データベース240に、項目「所得税シミュレーション結果」の値として、離職者のマイナンバーと対応付けられて格納される。
The calculated income tax is stored in the
続いて、不正受給判定処理部260は、納税情報取得部265により、離職者毎に、マイナンバーで紐付けられた納税情報をサーバ装置400から取得する(ステップS908)。
Subsequently, the fraudulent receipt
尚、ここで取得された納税情報は、シミュレーション結果データベース240に、項目「納税情報」の値として、離職者のマイナンバーと対応付けられて格納される。
The tax payment information acquired here is stored in the
続いて、不正受給判定処理部260は、照合部266により、ステップS906で抽出された離職者(対象者)を選択する(ステップS909)。
Subsequently, the fraudulent receipt
続いて、照合部266は、選択した離職者について、ステップS907で算出されたシミュレーション結果である所得税と、ステップS908で取得した納税情報に含まれる所得税とを照合し、不正判定部267により、両者が一致するか否かを判定する(ステップS910)。
Subsequently, the
ステップS910において、両者が一致する場合、不正判定部267は、不正受給の疑いがないものとして、失業等給付の受給の手続きが許可されたことを示す情報を、シミュレーション結果データベース240の項目「判定結果」の値として、離職者のマイナンバーと対応付けて格納する(ステップS911)。
If they match in step S910, the
ステップS910において、両者が一致しない場合、不正判定部267は、不正受給の可能性があることを示す情報、シミュレーション結果データベース240の項目「判定結果」の値として、離職者のマイナンバーと対応付けて格納する(ステップS912)。
If they do not match in step S910, the
尚、本実施形態の不正判定部267は、シミュレーション結果の所得税と納税情報に含まれる所得税とが一致しない場合には、不正受給の疑いがあるものと判定しているが、判定の仕方はこれに限定されない。
It should be noted that the
不正判定部267は、例えば、シミュレーション結果の所得税と納税情報に含まれる所得税との差額が所定額以上である場合に、不正受給の疑いがあると判定しても良い。
The
続いて、不正受給判定処理部260は、リスト生成部268により、ステップS906で抽出された全ての離職者(対象者)について、処理が行われたか否かを判定する(ステップS913)。ステップS913において、全ての離職者(対象者)に対して処理が実行されていない場合、不正受給判定処理部260は、ステップS909へ戻る。
Subsequently, the improper payment
ステップS913において、全ての離職者(対象者)に対して処理が実行されていた場合は、不正受給判定処理部260は、リスト生成部268により、判定結果を示すリストを生成し、出力部269により、リストと対応付く各端末装置300出力し(ステップS914)、処理を終了する。
In step S913, when the process has been executed for all the employee leaving persons (target persons), the improper payment
尚、本実施形態では、図9の処理は、定期的に実行されるものとしたが、これに限定されない。図9の処理は、例えば、ハローワークにおいて、新たな離職票から離職者情報が読み込まれる度に実行されても良い。 In the present embodiment, the processing of FIG. 9 is supposed to be executed periodically, but the present invention is not limited to this. The process of FIG. 9 may be executed, for example, each time Hello Work is read from a new job separation slip in Hello Work.
その場合、不正受給判定処理部260は、新たな離職票に示される事業所が第一の条件を満たし、且つ、新たな離職票に示される離職者が第二及び第三の条件を満たす場合に、この離職者の納税情報を取得し、離職者情報の賃金情報と照合すれば良い。
In that case, the fraudulent payment
このようにすれば、離職者が失業等給付の受給手続きのためにハローワークを訪れたときに、その場で、この離職者についての判定結果を得ることができる。 In this way, when a person leaving a job visits Hello Work for the procedure for receiving benefits such as unemployment, the decision result for the person leaving the job can be obtained on the spot.
以下に、図10を参照して、本実施形態の不正受給判定処理部260による判定結果を示すリストについて説明する。図10は、端末装置の表示例を示す図である。
Below, with reference to FIG. 10, a list showing the determination results by the unauthorized payment
本実施形態の画面301は、ハローワークに設置された端末装置300に表示される画面の例である。
The
画面301には、リスト生成部268により生成されたリスト302が表示されている。リスト302では、第一の条件、第二の条件、第三の条件に基づき抽出された離職者毎に、マイナンバーと、ハローワークで管理される賃金情報と、税務署で管理される納税情報と、両者を比較した判定結果とが、一覧として表示される。
A
図10では、例えば、マイナンバー「123456789012」の離職者について、就業期間「2017/1221〜2017/12/31」の賃金情報から算出されたシミュレーション結果の所得税は19,000円であるのに対し、納税情報の所得税は、12,000円である。 In FIG. 10, for example, the income tax of the simulation result calculated from the wage information of the working period “2017/1221 to 2017/12/31” is 19,000 yen for the employee who has left the job number “1234567889012”. The income tax of the tax payment information is 12,000 yen.
この場合、この離職者の就業期間中に、離職者情報における賃金情報に示される賃金が支払われていた場合には、19,000円の所得税が納税されるはずであるのにも関わらず、実際に納税された所得税が12,000円であったことがわかる。 In this case, if the wage indicated in the wage information in the leaver information was paid during the working period of this leaver, despite the fact that the income tax of 19,000 yen should be paid, It can be seen that the income tax actually paid was 12,000 yen.
したがって、この場合には、失業等給付の支給額を高くするために、この就業期間に、この離職者を雇用していた事業主が離職票の賃金情報を改竄した可能性があることがわかる。 Therefore, in this case, in order to increase the amount of unemployment benefits paid, it can be seen that the employer who employed this employee has tampered with the wage information on the employee turnover slip during this working period. .
また、例えば、マイナンバー「123456789012」の離職者について、就業期間「2017/10/21〜2017/11/20」の賃金情報から算出されたシミュレーション結果の所得税は40,000円であるのに対し、納税情報の所得税も40,000円である。 Also, for example, for the employee who has left my number "1234567889012", the income tax of the simulation result calculated from the wage information during the working period "2017/10/21-2017/11/20" is 40,000 yen. The income tax in the tax payment information is also 40,000 yen.
したがって、この就業期間に、この離職者を雇用していた事業主は、離職票の賃金情報を改竄していないことがわかる。 Therefore, it can be seen that the business owner who employed this turnover did not falsify the wage information on the turnover slip during this working period.
以上のように、本実施形態によれば、事業主が作成した離職票に基づき、ハローワークで管理されている賃金情報と、税務署で管理されている納税情報とを、マイナンバーをも用いて対応付ける。そして、本実施形態では、両者を比較することで、失業等給付の不正受給の疑いの有無を判定することができ、不正を抑制することができる。 As described above, according to the present embodiment, the wage information managed by Hello Work and the tax payment information managed by the tax office are associated with each other by using the My Number, based on the turnover slip created by the business owner. .. Then, in the present embodiment, by comparing the two, it is possible to determine whether or not there is a suspicion of illegal receipt of benefits such as unemployment, and it is possible to suppress fraud.
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
(付記1)
離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付けると、
離職者が離職した事業所の事業所情報、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報を関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、
離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出し、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する、処理をコンピュータに実行させる、不正受給判定プログラム。
(付記2)
前記就業期間に関する条件は、
前記離職者の前記就業期間が、失業等給付の受給資格を得るための条件を満たし、且つ、所定の期間より短いことであり、
前記賃金に関する条件は、
前記離職者の前記就業期間中の月額の賃金が一定額以上であること、である、付記1記載の不正受給判定プログラム。
(付記3)
前記就業期間に関する条件は、
前記離職者が雇用保険の被保険者となってから離職するまでの期間が、1年以上1年半未満であることであり、
前記賃金に関する条件は、
前記離職者の前記就業期間中の月額の賃金が30万円以上であること、である、付記2記載の不正受給判定プログラム。
(付記4)
前記納税試算金額を算出した離職者毎に、前記不正受給の疑いの有無の判定結果の一覧を表示させるための情報を出力する処理を、前記コンピュータに実行させる、付記1乃至3の何れか一項に記載の不正受給判定プログラム。
(付記5)
前記一覧は、
前記納税試算金額を算出した離職者毎の、前記賃金情報と、前記納税試算金額と、前記離職者の納税金額と、前記判定結果と、を含む、付記4記載の不正受給判定プログラム。
(付記6)
コンピュータによる不正受給判定方法であって、前記コンピュータが、
離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付けると、
離職者が離職した事業所の事業所情報、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報を関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、
離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出し、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する、不正受給判定方法。
(付記7)
離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付けると、離職者が離職した事業所の事業所情報、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報を関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出する試算金額算出部と、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得する納税情報取得部と、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する不正判定部と、を有する不正受給判定装置。
In the disclosed technique, the following additional forms are possible.
(Appendix 1)
If you accept the registration of the application for receiving benefits such as unemployment, which includes information that identifies the person leaving the job,
An employee who has stored the business information of the office where the employee left the office, the information indicating the working period of the employee who left the office, and the wage information indicating the wage received by the employee from the office during the working period. Referring to the information storage section,
When the size of the establishment where the employee left is working is less than or equal to a predetermined scale, the working period of the said employee meets the conditions concerning the working period, and the wage information of the said employee satisfies the conditions concerning wages. , Calculate the tax payment estimated amount of the income tax of the employee leaving the working period,
Based on the personal number information of the employee who left the job, the tax payment information indicating the history of income tax payment of the employee who left the job was inquired to obtain the tax amount,
A fraudulent receipt determination program for causing a computer to execute a process of determining whether there is a suspicion of illegal receipt according to the size of the difference between the trial tax payment amount and the tax payment amount.
(Appendix 2)
The conditions regarding the working period are
The working period of the employee leaving the job satisfies the condition for qualifying to receive benefits such as unemployment, and is shorter than a predetermined period,
The conditions for wages are:
The illegal pay determination program according to appendix 1, wherein the monthly wage of the employee leaving the work period is equal to or more than a certain amount.
(Appendix 3)
The conditions regarding the working period are
The period from the time the said employee left to become an employee of employment insurance until he/she leaves the job is 1 year or more and less than 1 year and a half,
The conditions for wages are:
The illegal pay determination program according to appendix 2, wherein the monthly wage of the employee leaving the work period is 300,000 yen or more.
(Appendix 4)
Any one of appendices 1 to 3, which causes the computer to execute a process of outputting information for displaying a list of determination results of the presence or absence of the suspicion of improper payment for each employee who has calculated the estimated tax payment amount. Unauthorized receipt determination program described in the section.
(Appendix 5)
The above list is
The illegal receipt determination program according to
(Appendix 6)
A method for determining fraudulent payment by a computer, wherein the computer comprises:
If you accept the registration of the application for receiving benefits such as unemployment, which includes information that identifies the person leaving the job,
An employee who has stored the business information of the office where the employee left the office, the information indicating the working period of the employee who left the office, and the wage information indicating the wage received by the employee from the office during the working period. Referring to the information storage section,
When the size of the establishment where the employee left is working is less than or equal to a predetermined scale, the working period of the said employee meets the conditions concerning the working period, and the wage information of the said employee satisfies the conditions concerning wages. , Calculate the tax payment estimated amount of the income tax of the employee leaving the working period,
Obtain tax payment amount by inquiring tax payment information indicating the history of income tax payment of the leaver based on My Number information of the leaver,
A fraudulent receipt determination method for determining whether there is a suspicion of fraudulent receipt according to the size of the difference between the tax payment trial calculation amount and the tax payment amount.
(Appendix 7)
Upon receiving the registration of the application for receiving the benefits such as unemployment including the information identifying the person leaving the office, the office information of the office where the employee left the job, information indicating the working period of the office of the employee leaving, The scale of the establishment where the employee left is less than or equal to a predetermined scale by referring to the leaver information storage unit that stores the wage information indicating the wage received by the employee from the establishment. When the working period of (1) satisfies the conditions related to the working period and the wage information of the employee who left the job satisfies the condition related to wages, a trial calculation amount calculation unit that calculates the estimated tax payment amount of the income tax of the employee who left the working period. When,
A tax payment information acquisition unit that acquires tax payment amount by inquiring tax payment information indicating a history of income tax payment of the leaver based on my number information of the leaver;
A fraudulent receipt determination device comprising: a fraud determination unit that determines whether there is a suspicion of fraudulent receipt according to the size of the difference between the tax payment trial calculation amount and the tax payment amount.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
100 不正受給判定システム
200 不正受給判定装置
210 事業所データベース
220 被保険者データベース
230 離職票データベース
240 シミュレーション結果データベース
250 所得税算出データベース
260 不正受給判定処理部
261 条件保持部
262 事業所抽出部
263 離職者抽出部
264 シミュレーション実行部
265 納税情報取得部
266 照合部
267 不正判定部
268 リスト生成部
269 出力部
300 端末装置
100 Unauthorized
267
Claims (6)
離職者が離職した事業所の事業所情報と、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報と、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報と、を関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出し、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて不正受給の疑いの有無を判定する、処理をコンピュータに実行させる、不正受給判定プログラム。 Accept registration for applications to receive benefits such as unemployment, including information that identifies those who have left the company,
The office information of the business office where the employee left the job, the information indicating the working period of the employee of the employee leaving the office, and the wage information indicating the wage received by the employee from the office during the working period, in association with each other. With reference to the stored employee separation information storage unit, the scale of the establishment where the employee left was working is less than or equal to a predetermined scale, the working period of the said employee satisfied the conditions relating to the working period, and said employee leaving If the wage information of the employee satisfies the conditions related to wages, calculate the estimated tax payment amount of the income tax of the employee leaving the working period,
Based on the personal number information of the employee who left the job, the tax payment information indicating the history of income tax payment of the employee who left the job was inquired to obtain the tax amount,
A fraudulent payment determination program for causing a computer to execute a process for determining whether there is a suspicion of illegal payment according to the amount of difference between the tax payment estimated amount and the tax payment amount.
前記賃金に関する条件は、前記離職者の前記就業期間中の月額の賃金が一定額以上であること、である、請求項1記載の不正受給判定プログラム。 The condition relating to the working period is that the working period of the employee leaving is satisfied with a condition for obtaining eligibility for benefits such as unemployment, and is shorter than a predetermined period,
The unauthorized pay determination program according to claim 1, wherein the condition regarding the wage is that the monthly wage of the employee leaving the work period is equal to or more than a certain amount.
前記賃金に関する条件は、
前記離職者の前記就業期間中の月額の賃金が30万円以上であること、である、請求項2記載の不正受給判定プログラム。 The condition regarding the working period is that the period from the time the employee left to become an employee of employment insurance to the time he/she leaves the job is 1 year or more and less than 1 year and a half.
The conditions regarding wages are:
The unauthorized pay determination program according to claim 2, wherein the monthly wage of the employee leaving the work period is 300,000 yen or more.
離職者を特定する情報を含む失業等給付の受給申請の登録を受け付け、
離職者が離職した事業所の事業所情報と、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報と、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報とを関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出し、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得し、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する、不正受給判定方法。 A method for determining fraudulent receipt by a computer, wherein the computer comprises:
Accept registration for applications to receive benefits such as unemployment, including information that identifies those who have left the company,
Store the business information of the office where the employee left the job, the information indicating the working period of the employee of the employee and the wage information indicating the wage received by the employee from the office during the working period in association with each other. The size of the place of business where the quitter was working is less than or equal to a predetermined scale, and the working period of the quitter satisfies the conditions regarding the working period, and the quitter is referred to. If the wage information of, satisfies the conditions related to wages, calculate the tax payment estimated amount of the income tax of the said employee during the working period,
Based on the personal number information of the employee who left the job, the tax payment information indicating the history of income tax payment of the employee who left the employee was inquired to obtain the tax payment amount,
A fraudulent receipt determination method for determining whether there is a suspicion of fraudulent receipt according to the size of the difference between the tax payment estimated amount and the tax payment amount.
離職者が離職した事業所の事業所情報と、前記離職者の事業所における就業期間を示す情報と、前記就業期間に前記離職者が事業所から受け取った賃金を示す賃金情報とを関連付けて記憶した離職者情報記憶部を参照して、離職者が就業していた事業所の規模が所定の規模以下であり、前記離職者の就業期間が、就業期間に関する条件を満たし、且つ、前記離職者の賃金情報が、賃金に関する条件を満たす場合に、前記就業期間における前記離職者の所得税の納税試算金額を算出する試算金額算出部と、
前記離職者のマイナンバー情報に基づき、前記離職者の所得税の納税の履歴を示す納税情報を問い合わせて納税金額を取得する納税情報取得部と、
前記納税試算金額と前記納税金額との差額の大きさに応じて、不正受給の疑いの有無を判定する不正判定部と、を有する不正受給判定装置。
A reception section that receives registration of an application for receiving benefits such as unemployment, including information that identifies the employee who left the job,
Store the business information of the office where the employee left the job, the information indicating the working period of the employee of the employee and the wage information indicating the wage received by the employee from the office during the working period in association with each other. The size of the place of business where the quitter was working is less than or equal to a predetermined scale, and the working period of the quitter satisfies the conditions regarding the working period, and the quitter is referred to. If the wage information of, satisfies the conditions related to wages, a trial calculation amount calculation unit for calculating a trial calculation amount of income tax of the employee leaving the working period,
A tax payment information acquisition unit that acquires tax payment amount by inquiring tax payment information indicating a history of income tax payment of the leaver based on my number information of the leaver;
A fraudulent receipt determination device comprising: a fraud determination unit that determines whether there is a suspicion of fraudulent receipt according to the size of the difference between the tax payment trial calculation amount and the tax payment amount.
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004192495A (en) * | 2002-12-13 | 2004-07-08 | Hitachi Ltd | Lifetime design support system |
JP2005284850A (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Fuji Xerox System Service Co Ltd | Welfare service consultation apparatus |
US20160063644A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Hrb Innovations, Inc. | Computer program, method, and system for detecting fraudulently filed tax returns |
JP2016200926A (en) * | 2015-04-09 | 2016-12-01 | 株式会社日立製作所 | Life protection certification support system |
JP2017097669A (en) * | 2015-11-25 | 2017-06-01 | 町田 修 | Accounting system and accounting processing method |
-
2018
- 2018-11-26 JP JP2018220502A patent/JP7230456B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004192495A (en) * | 2002-12-13 | 2004-07-08 | Hitachi Ltd | Lifetime design support system |
JP2005284850A (en) * | 2004-03-30 | 2005-10-13 | Fuji Xerox System Service Co Ltd | Welfare service consultation apparatus |
US20160063644A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Hrb Innovations, Inc. | Computer program, method, and system for detecting fraudulently filed tax returns |
JP2016200926A (en) * | 2015-04-09 | 2016-12-01 | 株式会社日立製作所 | Life protection certification support system |
JP2017097669A (en) * | 2015-11-25 | 2017-06-01 | 町田 修 | Accounting system and accounting processing method |
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Publication number | Publication date |
---|---|
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