特表 2023-551863 自動勘定間対話のための方法および装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-12-13

(54)【発明の名称】自動勘定間対話のための方法および装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/00 20230101AFI20231206BHJP

【ＦＩ】

G06Q40/00

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023532765

(86)(22)【出願日】2021-11-29

(85)【翻訳文提出日】2023-07-13

(86)【国際出願番号】 US2021061002

(87)【国際公開番号】W WO2022115697

(87)【国際公開日】2022-06-02

(31)【優先権主張番号】63/119,264

(32)【優先日】2020-11-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＡＣＫＢＥＲＲＹ

(71)【出願人】

【識別番号】511094772

【氏名又は名称】ライブパーソン， インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】ダレッサンドロ、アンジェロ

【テーマコード（参考）】

5L055

【Ｆターム（参考）】

5L055BB03

(57)【要約】

自動勘定対話のためのシステムは、資産勘定に関する情報へのアクセスを有し、これらの勘定によって行われた取引を示す取引指示を受信する。システムは、たとえば、ロケーション、時間、資産量、ランダム化、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第１の資産勘定を使用して行われた第１の取引のための第１の取引指示を自動的に選択する。システムは、たとえば、第２のユーザのロケーション、勘定残高、ランダム化、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第２のユーザに関連する第２の資産勘定を自動的に選択する。システムは、第２の資産勘定から第１の資産勘定に資産量を自動的に振り替え、振替え完了を示すインジケータを通信する。資産量は、第１の取引に対応する量またはそれの一部分であり得る。確認インジケータは、いずれかのもしくは両方の勘定に関連するデバイスに送られ得、ならびに／またはフィード、グラフおよび／もしくはインデックスにパブリッシュされ得る。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自動勘定対話の方法であって、
１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、
複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、前記複数の資産取引指示の各々は、前記複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが前記複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、
１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの前記複数の資産取引指示の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて前記複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、前記第１の資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が前記複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、前記第１の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、
前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの前記複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて前記複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、前記第２の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、前記第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、
前記第１の資産取引指示を自動的に選択し、前記第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を自動的に振り替えることと、
確認インジケータを自動的に通信することと、前記確認インジケータは、前記第１の量の前記資産が前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、
を備える方法。

【請求項2】

前記第１の資産取引を実施する前記第１の資産勘定は、第２の量の前記資産を振り替える前記第１の資産勘定を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第１の量の前記資産は、前記第２の量の前記資産に等しい、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第１の量の前記資産は、前記第２の量の前記資産よりも少ない、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第２の量の前記資産が最大適格しきい値以下であることを示す前記第１の資産取引指示に基づく、請求項２に記載の方法。

【請求項6】

前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第２の量の前記資産が最小適格しきい値以上であることを示す前記第１の資産取引指示に基づく、請求項２に記載の方法。

【請求項7】

前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記複数の資産取引指示の中からのランダム選択に基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記第１の資産取引は、特定のカテゴリの商品の代金を支払う、ここにおいて、前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記商品の前記特定のカテゴリに基づく、ここにおいて、前記商品は、物品およびサービスのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記第１の資産勘定は、特定の時間期間内に前記第１の資産取引を実施する、ここにおいて、前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記特定の時間期間に基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第１のユーザに関連する勘定から前記複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する前記複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の前記資産に基づく、ここにおいて、前記第１のユーザに関連する前記勘定は、前記複数の資産勘定のうちの前記第１の資産勘定と第４の資産勘定とのうちの１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスから前記第１のユーザのロケーションを受信することと、
前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスから前記第２のユーザのロケーションを受信することと、
前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが共有領域内にあることを識別することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが前記共有領域内にあることに基づく、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが前記共有領域内にあることに基づく、請求項１１に記載の方法。

【請求項14】

前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記複数の資産勘定の中からのランダム選択に基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項15】

前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、少なくとも前記第１の量の前記資産を有する前記第２の資産勘定に基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項16】

前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記第２のユーザに関連する勘定が前記複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づく、ここにおいて、前記第２のユーザに関連する前記勘定は、前記複数の資産勘定のうちの前記第２の資産勘定と第３の資産勘定とのうちの１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項17】

選択されている前記第１の資産取引指示と前記第２の資産勘定とに基づいて、１つまたは複数の追加の振替えのための１つまたは複数の追加の資産取引指示と１つまたは複数の追加の資産勘定とを識別する際に使用するための前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを更新するために前記第１の資産取引と前記第２の資産勘定とを使用すること
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項18】

前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを使用して、前記第１の資産取引中に振り替えられた前記資産の額の少なくともサブセットである前記第１の量の前記資産を自動的に識別すること
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項19】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとのうちの少なくとも一人を識別するメッセージを生成すること、ここにおいて、前記確認インジケータは前記メッセージを含む、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項20】

前記確認インジケータは、１つまたは複数の匿名化された識別子を使用して前記第１のユーザと前記第２のユーザとのうちの少なくとも一人を指す、請求項１に記載の方法。

【請求項21】

前記確認インジケータを通信することは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとのうちの少なくとも１つに前記確認インジケータを送ることを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項22】

前記確認インジケータを通信することは、前記複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に前記確認インジケータをパブリッシュすることを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項23】

前記フィード上に前記確認インジケータをパブリッシュすることは、前記確認インジケータを追加するように前記フィードに対応するマークアップファイルを修正することを含み、
前記複数のユーザデバイスのうちのビューアデバイスに前記マークアップファイルをサービスすること、ここにおいて、前記フィードは、前記ビューアデバイスへの前記マークアップファイルの振替えを行うと前記ビューアデバイスによって閲覧可能になる、
をさらに備える、請求項２２に記載の方法。

【請求項24】

前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を振り替えることは、第１の時間期間内に行われ、
前記第１の量の前記資産と前記第１の時間期間内に行われる前記資産の複数の他の振替えに対応する前記資産の量との和に基づいて、前記第１の時間期間内に振り替えられる前記資産の合計量を表す第１のインデックスを計算すること、ここにおいて、前記確認インジケータは、前記第１のインデックスを含む、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項25】

グラフを生成すること、ここにおいて、前記グラフ上の第１の点は、前記第１の時間期間に対応し、前記第１のインデックスを識別する、ここにおいて、前記グラフは、前記第１の点に加えて１つまたは複数の追加の点を含む、ここにおいて、前記１つまたは複数の追加の点のうちのそれぞれの追加の点は、前記第１の時間期間以外の追加の時間期間に対応し、前記追加の時間期間内に振り替えられる前記資産の合計量を表す追加のインデックスを識別する、ここにおいて、前記確認インジケータを通信することは、前記グラフを通信することを含む、
をさらに備える、請求項２４に記載の方法。

【請求項26】

前記第２の資産勘定は、金融機関に対応する、請求項１に記載の方法。

【請求項27】

前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を振り替えることに応答して前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとの間の通信回線を開始すること
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項28】

前記通信回線は、前記第１のユーザデバイスと前記第２のユーザデバイスとの間での１つまたは複数のメッセージの転送を含む、前記１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字と、画像と、ビデオと、オーディオクリップと、モーショングラフィックと、アニメーションと、アニメーション画像と、アイコンと、絵文字と、エモーティコンとのうちの少なくとも１つを含む、請求項２７に記載の方法。

【請求項29】

前記１つまたは複数のメッセージは、第１の資産取引指示を自動的に選択する前に、および前記第２の資産勘定を自動的に選択する前に準備される、請求項２８に記載の方法。

【請求項30】

自動勘定対話のためのシステムであって、
命令を記憶するように構成された記憶装置と、
前記命令を実行するプロセッサと、ここにおいて、前記命令の実行は、前記プロセッサに、
１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、
複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、前記複数の資産取引指示の各資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが前記複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、
１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの前記複数の資産取引指示の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて前記複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、前記第１の資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が前記複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、前記第１の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、
前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの前記複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて前記複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、前記第２の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、前記第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の前記資産を有する、
前記第１の資産取引指示を自動的に選択し、前記第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を自動的に振り替えることと、
確認インジケータを自動的に通信することと、前記確認インジケータは、前記第１の量の前記資産が前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、
を行わせる、
を備える、システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
[0001]本出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０２０年１１月３０日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｉｎｔｅｒ－Ａｃｃｏｕｎｔ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ」と題する米国仮出願番号第６３／１１９，２６４号の優先権の利益を主張する。

【背景技術】

【0002】

[0002]偶然の親切行為は、第２の人、たとえば、第１の人と同じコミュニティにいる第２の人を助けることを目的とする第１の人による非計画的な行為である。技術、リモートワーク、および遠隔購入がますます普及するにつれて、人のコミュニティにおいて他人を助ける偶然の親切行為の機会は減少している。たとえば、実店舗の食品雑貨店にいる寛大な買い物客は、別の買い物客が彼らの食料を買うために必要な金が足らないのを目撃したときにその買い物客の食料雑貨の代金を支払うのを助けることを申し出るかもしれないが、従来のオンラインショッピング中に同様の親切行為を実施することは不可能である。従来のオンラインショッピング、バンキング、および他のオンラインリソースは、概して、データプライバシに優先度を付けるように設計されており、したがって、顧客が業者、銀行、または別のエンティティと対話することしか可能にしないように設計される。従来のオンラインショッピング、バンキング、および他のオンラインリソースは、概して、一人の顧客と別の顧客との間の対話を可能にせず、したがって、重要な機能の技術的な余地がない。

【発明の概要】

【0003】

[0003]自動勘定対話のためのシステム、装置、方法、コンピュータ可読媒体、および回路が開示される。自動勘定対話のためのシステムは、資産勘定に関する情報へのアクセスを有し、これらの資産勘定によって行われた取引（たとえば、支払いまたは資産の他の振替え）を示す取引指示を受信する。システムは、たとえば、ロケーション、時間、振り替えられる資産の量、グループからのランダム選択、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第１の資産勘定を使用して行われた第１の取引のための第１の取引指示を自動的に選択する。システムは、たとえば、第２のユーザのロケーション、勘定残高、グループからのランダム選択、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第２のユーザに関連する第２の資産勘定を自動的に選択する。システムは、第２の資産勘定から第１の資産勘定に資産の量を自動的に振り替え、振替え完了を示すインジケータを通信する。資産の量は、第１の取引に対応する量またはそれの一部分であり得る。確認インジケータは、いずれかのもしくは両方の勘定に関連するデバイスに送られ得、ならびに／またはフィード、グラフおよび／もしくはインデックスにパブリッシュされ得る。確認インジケータは、いずれかのもしくは両方の勘定に関連するデバイスに送られ得、ならびに／または公開のもしくは非公開のフィードにパブリッシュされ得、ならびに／またはグラフで示された寄付インデックスを含むことができる。

【0004】

[0004]一例によれば、自動勘定対話のための方法が提供される。本方法は、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各々は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、確認インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を含む。

【0005】

[0005]別の例では、自動勘定対話のためのシステムが提供される。本システムは、記憶装置（たとえば、仮想コンテンツデータ、１つまたは複数の画像などのデータを記憶するように構成されたメモリ）とメモリに結合され、命令を実行するように構成された（たとえば、回路中に実装される）１つまたは複数のプロセッサとを含む。１つまたは複数のプロセッサによる命令の実行は、様々な構成要素（たとえば、ネットワークインターフェース、ディスプレイ、出力デバイスなど）と併せて１つまたは複数のプロセッサに、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、確認インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を行わせる。

【0006】

[0006]別の例では、プログラムを具備した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供される。プログラムは、自動勘定対話の方法を実施するためにプロセッサによって実行可能である。本方法は、１つまたは複数の支払いサービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を含む。

【0007】

[0007]別の例では、自動勘定対話のためのシステムが提供される。本システムは、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別するための手段と、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信するための手段と、ここにおいて、複数の資産取引指示の各々は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択するための手段と、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択するための手段と、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えるための手段と、確認インジケータを自動的に通信するための手段と、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を含む。

【0008】

[0008]本出願の例示的な実施形態は、以下の図を参照しながら以下で詳細に説明される。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】[0009]自動勘定対話のためのシステムのシステムアーキテクチャを示すブロック図。

【図2A】[0010]自動勘定対話のためのプロセスを示す流れ図。

【図2B】[0011]自動勘定対話のためのプロセスを示す流れ図。

【図3A】[0012]複数のユーザの支払い勘定を示す概念図。

【図3B】[0013]図３Ａの複数のユーザの支払い勘定からの振替えのための振替人と被振替人との自動選択を示す概念図。

【図4】[0014]ユーザの寄付勘定に関する情報をもつ寄付勘定概要グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図。

【図5A】[0015]別の勘定からの寄付の受取りを識別するインジケータメッセージをもつインジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図。

【図5B】[0016]キャッシュバック報酬からの寄付の受取りを識別するインジケータメッセージをもつインジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図。

【図6】[0017]寄付インデックスと、寄付インデックスグラフと、寄付フィードとをもつ寄付インデックスグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図。

【図7】[0018]緊急時資金グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図。

【図8】[0019]機械学習（ＭＬ）エンジンを使用した自動支払い選択、自動勘定選択、および／または自動勘定対話のためのプロセスを示すブロック図。

【図9】[0020]自動支払い選択、自動勘定選択、および／または自動勘定対話のために機械学習エンジンによって使用され得るニューラルネットワークの一例を示すブロック図。

【図10】[0021]様々な実施形態が実装され得る環境の例示的な例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0010】

[0022]自動勘定対話のための技術および技法について説明される。自動勘定対話のためのシステムは、資産勘定に関する情報へのアクセスを有し、これらの資産勘定によって行われた取引（たとえば、支払いまたは資産の他の振替え）を示す取引指示を受信する。システムは、たとえば、ロケーション、時間、振り替えられる資産の量、グループからのランダム選択、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第１の資産勘定を使用して行われた第１の取引のための第１の取引指示を自動的に選択する。システムは、たとえば、第２のユーザのロケーション、勘定残高、グループからのランダム選択、および／またはトレーニングされた機械学習モデルに基づいて第２のユーザに関連する第２の資産勘定を自動的に選択する。システムは、第２の資産勘定から第１の資産勘定に資産の量を自動的に振り替え、振替え完了を示すインジケータを通信する。資産の量は、第１の取引に対応する量またはそれの一部分であり得る。確認インジケータは、いずれかのもしくは両方の勘定に関連するデバイスに送られ得、ならびに／またはフィード、グラフおよび／もしくはインデックスにパブリッシュされ得る。確認インジケータは、いずれかのもしくは両方の勘定に関連するデバイスに送られ得、ならびに／または公開のもしくは非公開のフィードにパブリッシュされ得、ならびに／またはグラフで示された寄付インデックスを含むことができる。

【0011】

[0023]従来のオンラインショッピング、バンキング、寄付、ポイントオブセール（ＰＯＳ）、支払い処理、取引処理、および／または他のオンラインリソースは、概して、データプライバシに優先度を付けるように設計されており、したがって、顧客が業者、銀行、または別のエンティティと対話することしか可能にしないように設計される。従来のオンラインショッピング、バンキング、寄付、ポイントオブセール（ＰＯＳ）、支払い処理、取引処理、および／または他のオンラインリソースは、概して、一人の顧客と別の顧客との間の対話を可能にせず、したがって、重要な機能の技術的な余地がない。本明細書で説明される自動勘定対話のための技術および技法は、ユーザの支払い勘定を管理するサーバとユーザの支払い勘定を管理するサーバと相互作用するユーザデバイスとの機能を拡張する技術的効果を有する。たとえば、本明細書で説明される自動勘定対話のための技術および技法は、システムが、偶然の親切行為として第２のユーザが最近行った購入の代金を支払うまたは第２のユーザが最近行った購入の一部分（たとえば、割合）の代金を支払うために第１のユーザの第１の資産勘定から第２のユーザの第２の資産勘定に資金を自動的に振り替えることを可能にする。システムは、資産取引選択、資産勘定選択、振替え、および確認指示通信などのいくつかの動作を自動化することによって取引処理技術の速度と効率とを改善することができる。いくつかの例では、システムは、エスクロウエンティティなどの当事者を中間に差し挟むことなしにユーザの勘定の間での振替えを可能にすることによって取引処理技術の速度と効率とを改善することができる。いくつかの例では、２つの資産勘定の間での振替えを実施するためにエスクロウが使用され得る。システムは、トレーニングされた機械学習モデルおよび／または選択基準を使用してインテリジェントでカスタマイズされた勘定および／または取引選択を提供することができる。システムは、トレーニングされた機械学習モデルおよび／またはこれらの選択に関連する何らかのフィードバックを使用して行われる（たとえば、取引および／または勘定の）選択に基づいてそれのトレーニングされた機械学習モデルをトレーニングし続けることによってリアルタイムで学習し続けることができる。

【0012】

[0024]図１は、自動勘定対話のためのシステムアーキテクチャを示すブロック図である。システムアーキテクチャは、様々なタイプのユーザデバイス１２０を含む。ユーザデバイス１２０は、固定電話またはセルラーフォンなど、テレフォニーデバイス１０５を含む。ユーザデバイス１２０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバ、端末、キオスク、または図１０に関して説明される任意の他のコンピューティングシステム１０００などのコンピューティングデバイス１１５を含む。ユーザデバイス１２０は、スマートフォン、セルラー電話、モバイルハンドセット、タブレットデバイス、ポータブルビデオゲーム機、ポータブルメディアプレーヤ、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、仮想現実（ＶＲ）デバイス、拡張現実（ＡＲ）デバイス、複合現実（ＭＲ）デバイス、エクステンデッドリアリティ（ＸＲ）デバイス、スマートウォッチ、スマートグラス、スマートリング、スマートブレスレット、他のウェアラブルデバイス、健康モニタデバイス、健康追跡デバイス、フィットネス追跡デバイス、別のタイプのコンピューティングシステム１０００、またはそれらの組合せなどのモバイルデバイス１１０を含む。いくつかの例では、ユーザデバイス１２０は、テレフォニーデバイス１０５、モバイルデバイス１１０、および／またはコンピューティングデバイス１１５の組合せであり得る。

【0013】

[0025]システムアーキテクチャは、１つまたは複数の音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５と、１つまたは複数の勘定間対話サーバ１３０と、１つまたは複数の勘定管理サーバ１４０と、１つまたは複数の勘定間対話データ構造１３５と、１つまたは複数の勘定管理データ構造１４５とを含む。場合によっては、ユーザデバイス１２０は、ユーザデバイス１２０のユーザから入力を受信し得る。たとえば、ユーザデバイス１２０は、物理キーもしくはボタンをもつ物理キーボードもしくはキーパッド、タッチスクリーン上の仮想キーもしくはボタンをもつ仮想キーボードもしくはキーパッド、別のタッチスクリーンインターフェース、ユーザの音声を記録するマイクロフォン、タッチパッド、マウス、図１０に関して説明される任意の入力デバイス１０６０、またはそれらの何らかの組合せなどの入力インターフェースを通して入力を受信し得る。

【0014】

[0026]使用される入力デバイスがユーザデバイス１２０のマイクロフォンである場合、マイクロフォンは、ユーザの音声の音声記録を記録し得る。いくつかの例では、ユーザデバイス１２０は、音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５に音声記録を送る。音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５は、音声記録を受信すると、音声記録をパースすること、自動音声認識（ＡＳＲ）、コンピュータ音声認識（ＣＳＲ）、文字起こし（ＳＴＴ）、またはそれらの組合せと呼ばれることがある変換アルゴリズムを使用して音声記録をテキストの文字列に変換する。変換アルゴリズムは、たとえば、隠れマルコフモデル、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）ベースの音声認識、ディープニューラルネットワーク、ディープフィードフォワードニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ノイズ除去オートエンコーダ、またはそれらの組合せを使用して音声記録をテキストの文字列に変換し得る。

【0015】

[0027]いくつかの例では、ユーザデバイス１２０は、変換アルゴリズムを使用して音声記録をテキストの文字列に変換する。いくつかの例では、音声記録は、ユーザデバイス１２０と、たとえば、変換アルゴリズムの様々な動作を実施する異なるデバイスをもつ音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５との組合せによってテキストの文字列に変換される。たとえば、ユーザデバイス１２０が音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５上でおよび／または勘定間対話サーバ１３０上で動作する自動アシスタントを用いる電話呼またはボイスオーバーＩＰ呼に関与する場合、ユーザの音声は、電話、セルラーネットワーク、またはインターネットネットワーク線を介してユーザデバイス１２０から音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５に送られ得、電話呼中に記録され、音声記録がテキストの文字列に変換される間に音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５によって一時的に記憶され得る。いくつかの例では、音声記録は、音声認識機能が少なくとも部分的にユーザデバイス１２０上で動作するおよび／または少なくとも部分的に音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５上で動作する仮想パーソナルアシスタントへの要求またはステートメントであり得る。音声記録がユーザデバイス１２０および／または音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５によってテキストの文字列に変換されると、テキストの文字列は、ユーザデバイス１２０および／または音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５から勘定間対話サーバ１３０に送られる。勘定間対話サーバ１３０は、次いで、受信された入力の意図を決定するためにテキストの文字列をパースし得る。

【0016】

[0028]勘定間対話サーバ１３０は、異なるユーザに関連する異なる勘定の間の対話を自動的に実施する。対話は、たとえば、自動寄付を含むことができる。自動寄付では、勘定間対話サーバ１３０は、（たとえば、勘定管理サーバ１４０および／または勘定管理データ構造１４５から受信された情報に基づいて）第１のユーザが第１のユーザの支払い勘定を使用した第１の購入の部分として商品（たとえば、物品またはサービス）を購入したことを識別する。勘定間対話サーバ１３０は、第２のユーザの第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択する。第２のユーザの支払い勘定は、寄付勘定であるものとして第２のユーザによって指定されたユーザの支払い勘定であり得る。勘定間対話サーバ１３０は、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定への資金の量の振替えを自動的にトリガすることができ、振替えが実施されたことを示すインジケータを通信することができる。

【0017】

[0029]いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０によって第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられる資金の量は、第１の取引中に第１のユーザの支払い勘定によって支払われる資金の量に等しくなり得る。そのような例では、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられる寄付は、本質的に、第１の購入について第１のユーザに返金する。いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０によって第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられる資金の量は、第１の取引中に第１のユーザの支払い勘定によって支払われる資金の量のあらかじめ決定された割合に等しくなり得る。たとえば、割合は、１％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９９％、１％よりも低い割合値、９９％よりも大きい割合値、または前にリストされた割合値のいずれかの中間の割合値であり得る。

【0018】

[0030]いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０は、ランダムに、準ランダムに、第２のユーザの支払い勘定が何らかの基準を満たすことに基づいて、またはそれらの組合せで第２のユーザの支払い勘定を選択することができる。いくつかの例では、基準は、たとえば、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとの両方が共有エリアまたは共有領域（たとえば、あらかじめ決定された距離の共有半径、共有アドレス、共有ブロック、共有ネットワークエリア、共有ネットワークセル、共有街路、共有都市、共有都市間領域、共有郡、共有郡間領域、共有州、共有州間領域、共有国、共有国間領域、共有大陸、共有大陸間領域、またはそれらの組合せ）に入るのかどうかに関する決定に基づいてロケーションに関連付けられ得る。基準は、第２のユーザの支払い勘定の利用可能な残高があらかじめ決定された最小残高以上であるのかどうかに関連付けられ得る。あらかじめ決定された最小残高は、たとえば、勘定間対話サーバ１３０によって第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられる少なくとも資金の量であり得る。

【0019】

[0031]勘定間対話データ構造１３５は、上記で説明された自動寄付取引などの勘定間対話サーバ１３０によって容易にされる異なるユーザの支払い勘定の間の対話を追跡する情報を記憶する。勘定間対話サーバ１３０は、勘定間対話データ構造１３５中に記憶された対話を追跡する情報にアクセスし、勘定間対話サーバ１３０が寄付のライブフィード中でパブリッシュする異なる対話の説明を生成することができる。寄付のライブフィードは、たとえば、第１のユーザのために生成され、勘定間対話サーバ１３０から第１のユーザに関連する第１のユーザデバイス１２０にサービスされるまたは第２のユーザのために生成され、勘定間対話サーバ１３０から第２のユーザに関連する第２のユーザデバイス１２０にサービスされる個人用のライブフィードであり得る。寄付のライブフィードは、すべてのユーザ（またはあるエリア中のすべてのユーザなどのいくつかの基準を満たすすべてのユーザ）のために生成され、勘定間対話サーバ１３０からライブフィードにアクセスすることを要求するすべてのユーザデバイス１２０にサービスされ得る公開ライブフィードであり得る。勘定間対話サーバ１３０によって通信される指示は、ライブフィードを含み得る。そのようなライブフィードの例は、たとえば、図４の個人用の振替えフィード４２５および図６の公開振替えフィード６３０中に示されている。

【0020】

[0032]勘定間対話データ構造１３５は、対話の説明をもつ個人用のメッセージを生成することができ、第１のユーザに関連する第１のユーザデバイス１２０、第２のユーザに関連する第２のユーザデバイス１２０、またはその両方にこれらの個人用のメッセージを送ることができる。勘定間対話サーバ１３０によって通信される指示は、そのようなメッセージを含み得る。そのようなメッセージの例は、たとえば、図５Ａの確認インジケータメッセージ５０５および図５Ｂの確認インジケータメッセージ５５５中に示されている。

【0021】

[0033]勘定間対話サーバ１３０は、勘定間対話データ構造１３５中に記憶された対話を追跡する情報にアクセスし、たとえば、特定の時間期間内にすべての寄付取引（および／または他のタイプの取引）中で転送される資金の合計量を識別するインデックスを生成することができる。インデックスは、コミュニティが時間とともにどのくらい寛大になっているのかの表現として複数の時間期間にわたってグラフで示される。勘定間対話サーバ１３０によって通信される指示は、そのようなインデックスを識別し得、および／またはそのようなグラフを含み得る。そのようなインデックスの例は、たとえば、図６の寄付インデックス６１０および寄付インデックスグラフ６２０中に示されている。そのようなグラフの例は、たとえば、図６の寄付インデックスグラフ６２０中に示されている。

【0022】

[0034]勘定間対話サーバ１３０は、ユーザデバイス１２０から、音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５から、またはその両方から入力を受信することができる。入力は、たとえば、テキスト文字列、音声記録、ボタンの押下、英数字文字、タッチスクリーンユーザインターフェースのタッチ対話、マウスクリックユーザインターフェースの対話、別のタイプの入力、またはそれらの組合せを含み得る。テキスト文字列は、たとえば、ユーザデバイス１２０からの音声記録の変換として音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５および／またはユーザデバイス１２０によって生成された前に説明したテキスト文字列を含み得る。勘定間対話サーバ１３０がユーザデバイス１２０および／または音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５から受信する入力に基づいて、勘定間対話サーバ１３０は、自動対話のための異なるユーザの勘定および／または異なるユーザに関連するユーザデバイス１２０のための設定を決定することができる。たとえば、入力に基づいて、勘定間対話サーバ１３０は、ユーザがユーザに関連する別のユーザの支払い勘定から寄付勘定に入力中で識別される資金の量をどのくらい追加することを望むのかについて識別することができる。勘定間対話サーバ１３０は、次いで、他のユーザに関連する他の勘定に寄付勘定中の資金の一部を自動的に振り替えることができる。

【0023】

[0035]入力はまた、ユーザに関連する寄付勘定が寄付勘定から資金を振り替えるために勘定間対話サーバ１３０によっていつおよびどのくらいの頻度で選択され得るのかに対応する基準を識別し得る。たとえば、入力に基づいて、勘定間対話サーバ１３０は、勘定間対話サーバ１３０がユーザの寄付勘定から他のユーザに関連する他の勘定に資金の寄付を振り替えることができる最小頻度および／または最大頻度を識別することができる。たとえば、ユーザの入力は、日ごとのＭ個の振替えの最大値または最小値、週ごとのＭ個の振替えの最大値または最小値、月ごとのＭ個の振替えの最大値または最小値、年ごとのＭ個の振替えの最大値または最小値、１０年ごとのＭ個の振替えの最大値または最小値などを設定することができ、Ｍは、０、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、または３０よりも大きい整数などの非負整数である。

【0024】

[0036]勘定管理サーバ１４０は、特定の勘定、勘定に関連するユーザ、ならびに／またはユーザおよび／もしくは勘定に関連するユーザデバイス１２０、またはそれらの組合せに関する情報について勘定間対話サーバ１３０によって問い合わせられ得る。勘定管理サーバ１４０は、勘定管理データ構造１４５からそのような情報を取り出し、勘定間対話サーバ１３０にそのような情報を与えることができる。勘定間対話サーバ１３０はまた、１つの勘定から別の勘定への資金の振替えを開始する、トリガする、実施する、および／または容易にするために勘定管理サーバ１４０および／または勘定管理データ構造１４５と連携することができる。いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０は、振替えに基づいて、第１のユーザの支払い勘定（たとえば、寄付勘定）中の利用可能な残高が特定の量の資金だけ減少すること、および（たとえば、寄付勘定から寄付を受け取る）第２のユーザの支払い勘定中の利用可能な残高が特定の量の資金だけ増加することを要求することができる。いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０は、振替えに基づいて、第１のユーザの支払い勘定（たとえば、寄付勘定）中の利用可能な残高が第１の量の資金だけ減少すること、（たとえば、寄付勘定から寄付を受け取る）第２のユーザの支払い勘定中の利用可能な残高が第２の量の資金だけ増加すること、および第３の支払い勘定中の利用可能な残高（たとえば、振替えを容易にするための取引料金）が第３の量の資金だけ増加することを要求することができる。

【0025】

[0037]場合によっては、何人かのユーザおよび／またはユーザの支払い勘定は、銀行、クレジットカード機関、デビットカード機関、金融機関、または他の会社もしくは組織に関連付けられ得る。たとえば、金融機関または会社は、寄付勘定を有することができる。場合によっては、金融機関は、勘定間対話サーバ１３０があらかじめ決定されたタイプの取引または振替えを実施するときはいつでも料金を受け取り得る勘定を有することができる。いくつかの例では、金融機関は、勘定間対話サーバ１３０が図５Ｂに示されているキャッシュバック振替えなどのキャッシュバック振替えを実施するためにユーザの支払い勘定に資金の量を振り替えるキャッシュバック勘定を有し得る。いくつかの例では、金融機関は、勘定間対話サーバ１３０が図７に示されている緊急時資金振替えなどの緊急時資金振替えを実施するためにユーザの支払い勘定に資金の量を振り替える緊急時資金振替え勘定を管理し得る。

【0026】

[0038]音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５、勘定間対話サーバ１３０、および勘定管理サーバ１４０を本明細書ではサーバと呼ぶが、これらは、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、モバイルデバイス、本明細書で説明される任意の他のタイプのコンピューティングシステム１０００、またはそれらの組合せであり得ることを理解されたい。勘定間対話データ構造１３５および勘定管理データ構造１４５は、データベース、テーブル、スプレッドシート、キー値ストア、辞書、リレーショナルモデル、アレイ、リスト、アレイリスト、ツリー、本明細書で説明される他のタイプのデータ構造、またはそれらの何らかの組合せなどの任意のタイプのデータ構造であり得る。場合によっては、勘定間対話データ構造１３５は、有効な要求データベースと呼ばれるか、または、他のタイプのデータ構造のうちのいずれかがその後に続く「有効な要求」という句で呼ばれることがある。同様に、勘定管理データ構造１４５は、勘定管理データベースと呼ばれるか、または、他のタイプのデータ構造のうちのいずれかがその後に続く「勘定管理」という句で呼ばれることがある。

【0027】

[0039]図２Ａは、自動勘定対話のためのプロセス２００を示す流れ図である。図２Ａの自動勘定対話のためのプロセス２００は、自動勘定対話システムによって実施され得る。いくつかの例によれば、自動勘定対話システムは、１つもしくは複数の勘定間対話サーバ１３０、１つもしくは複数の音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５、１つもしくは複数の勘定管理サーバ１４０、１つもしくは複数の勘定間対話データ構造１３５、および１つもしくは複数の勘定管理データ構造１４５、１つもしくは複数のコンピューティングシステム１０００、前にリストされたデバイスのいずれかの任意の構成要素もしくは要素、本明細書で説明される任意の他のタイプのデバイスもしくはデバイス構成要素、またはそれらの何らかの組合せを含み得る。

【0028】

[0040]動作２０５において、自動勘定対話システムは、１つまたは複数の支払いサービスサーバによってアクセスされるユーザの支払い勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数のユーザの支払い勘定を識別する。

【0029】

[0041]動作２１０において、自動勘定対話システムは、複数の支払いを示す複数の支払い指示を受信する。複数の支払い指示の各支払い指示は、複数のユーザの支払い勘定のうちの１つが複数の支払いのうちの１つを支払ったことを示す。いくつかの例では、動作２１０の後に動作２１５が続く。いくつかの例では、動作２１０の後に動作２２０が続く。

【0030】

[0042]動作２１５において、自動勘定対話システムは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイス１２０から第１のユーザのロケーションを受信すること、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイス１２０から第２のユーザのロケーションを受信すること、またはその両方を行う。たとえば、第１のユーザデバイス１２０は、第１のユーザデバイス１２０の測位受信機によって受信された１つまたは複数の信号に基づいて第１のユーザデバイス１２０のロケーションを識別することによって第１のユーザのロケーションを識別することができる。同様に、第２のユーザデバイス１２０は、第２のユーザデバイス１２０の測位受信機によって受信された１つまたは複数の信号に基づいて第２のユーザデバイス１２０のロケーションを識別することによって第２のユーザのロケーションを識別することができる。

【0031】

[0043]いくつかの例では、第１のユーザデバイス１２０は、第１のユーザデバイス１２０への第１のユーザによる入力に基づいて第１のユーザのロケーションを識別することができる。たとえば、第１のユーザデバイス１２０は、第１のユーザデバイス１２０が第１のユーザに第１のユーザのホームタウンまたは現在のロケーションを入力するように依頼することに応答して第１のユーザのユーザ入力から第１のユーザのロケーションを表すテキスト文字列を受信することができる。同様に、第２のユーザデバイス１２０は、第２のユーザデバイス１２０が第２のユーザに第２のユーザのホームタウンまたは現在のロケーションを入力するように依頼することに応答して第２のユーザのユーザ入力から第２のユーザのロケーションを表すテキスト文字列を受信することができる。

【0032】

[0044]いくつかの例では、自動勘定対話システムは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域または共有エリア内にあることを識別する。たとえば、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが発見される共有領域は、あらかじめ決定された距離の共有半径、共有アドレス、共有ブロック、共有ネットワークエリア、共有ネットワークセル、共有街路、共有都市、共有都市間領域、共有郡、共有郡間領域、共有州、共有州間領域、共有国、共有国間領域、共有大陸、共有大陸間領域、またはそれらの組合せであり得る。

【0033】

[0045]動作２２０において、自動勘定対話システムは、複数の支払い指示の受信に応答して複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択する。第１の支払い指示は、複数のユーザの支払い勘定のうちの第１のユーザの支払い勘定が複数の支払いのうちの第１の支払いを支払ったことを示す。第１のユーザの支払い勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、複数の支払い指示の中からのランダム選択に基づく。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、複数の支払い指示の中からの準ランダム選択に基づき、ここで、いくつかの支払い指示は、他のものよりも高い重みを有する（したがって、ランダムに選択される可能性が高い）。重みは、いくつかの支払い指示がいくつかの基準を満たすのかどうかに基づき得る。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、いくつかの基準を満たす複数の支払い指示のサブセットからのランダムまたは準ランダム選択に基づく。

【0034】

[0046]いくつかの例では、第１の支払いは、第２の量の資金を含む。したがって、第１の支払いを支払う第１のユーザの支払い勘定は、第２の量の資金を支払う第１のユーザの支払い勘定を含む。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第２の量の資金が最大適格しきい値以下であることを示す第１の支払い指示に基づく。いくつかの例では、最大適格しきい値は、動作２２５および動作２３０に関して説明された第１の量の資金である。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第２の量の資金が最小適格しきい値以上であることを示す第１の支払い指示に基づく。第１の支払い指示は、第２の量の資金を識別することができる。少なくともこれらの方法では、基準は、第２の量の資金の値に基づき得る。

【0035】

[0047]いくつかの例では、第１の支払いは、特定のカテゴリの商品の代金を支払う。商品は、物品とサービスとのうちの少なくとも１つである。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、商品の特定のカテゴリに基づく。第１の支払い指示は、商品および／または商品のカテゴリを識別することができる。たとえば、商品のカテゴリは、食料雑貨、燃料、外食、事務用品、ヘルスケア、医療、歯科、視覚、ユーティリティ、衣類、デバイス、ハウジング、保険、家庭用アイテム、消耗品、衛生、フィットネス、パーソナルケア、ファミリケア、教育、投資情報サービス、エンターテインメント、または別のカテゴリであるので、第１の支払い指示が選択され得る。少なくともこれらの方法では、基準は、商品の特定のカテゴリに基づき得る。

【0036】

[0048]いくつかの例では、第１のユーザの支払い勘定は、特定の時間期間内に第１の支払いを支払う。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、特定の時間期間に基づく。第１の支払い指示は、時間、日付、および／または時間期間の別の指示を含み得る第１の支払いのタイムスタンプを識別することができる。時間期間は、いくつかのあらかじめ決定された時間期間のうちのどれにタイムスタンプの時間および日付が分類されるのかに基づいて決定され得る。たとえば、第１の支払いが２０２０年１１月２４日火曜日の午前９時００分と午前１１時００分との間に続くあらかじめ決定された時間期間内に入る２０２０年１１月２４日火曜日午前１０時０６分に行われたので、第１の支払い指示が選択され得る。第１の支払いが、レイバーデーまたは別の休日に行われたので、第１の支払い指示が選択され得る。第１の支払いが、日没後にまたは日の出の前に行われたので、第１の支払い指示が選択され得る。少なくともこれらの方法では、基準は、商品の特定のカテゴリに基づき得る。

【0037】

[0049]いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第１のユーザに関連する勘定（たとえば、第１のユーザの支払い勘定または第１のユーザに関連する別のユーザの支払い勘定のいずれか）から複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する複数のユーザの支払い勘定のうちの第３のユーザの支払い勘定に前に振り替えられた第２の量の資金に基づく。たとえば、第１のユーザが（第３のユーザなどの）他のユーザに大規模に前に寄付したが、少なくともあらかじめ決定された持続時間の間いかなる寄付の振り替えも受けなかったと自動勘定対話システムが決定する場合、第１の支払い指示の選択はこの決定に基づき得る。これは、ユーザがあまりに多くをあきらめているとユーザが感じるのを防げることができる。前の振替えに関する情報は、たとえば、勘定間対話データ構造１３５中で追跡され得る。少なくともこれらの方法では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、過去の寄付、取引、および／または振替えに基づき得る。少なくともこれらの方法では、基準は、第１のユーザの支払い勘定を伴う過去の寄付、取引、および／または振替えに基づき得る。

【0038】

[0050]第１のユーザの支払い勘定は、第１のタイプの勘定であり得る。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第１のタイプの勘定が特定のタイプの勘定であることに基づく。たとえば、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第１のユーザの支払い勘定が寄付勘定以外のタイプの勘定であること、ここにおいて、寄付勘定は別のタイプの勘定である、に基づく。少なくともこれらの方法では、基準は、第１のユーザの支払い勘定の勘定のタイプに基づき得る。

【0039】

[0051]いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、１つまたは複数の人工知能アルゴリズム、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを使用して生成され、トレーニングデータの１つまたは複数のセットを使用してトレーニングされた１つまたは複数の機械学習モデル、および１つまたは複数のニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを使用して処理されるデータに基づく。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、複数の支払い指示の受信に応答して複数の支払い指示から第１の支払い指示を動的におよび／またはリアルタイムで選択する。

【0040】

[0052]動作２２０における第１の支払い指示の選択は、第１のユーザの支払い勘定の選択、第１のユーザの選択、第１の支払いの選択、またはそれらの組合せと呼ばれることがある。

【0041】

[0053]動作２２５において、自動勘定対話システムは、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択する。第２のユーザの支払い勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられる。いくつかの例では、第２のユーザの支払い勘定は、少なくとも第１の量の資金を含む。いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、複数のユーザの支払い勘定の中からのランダム選択に基づく。いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、複数のユーザの支払い勘定の中からの準ランダム選択、ここで、いくつかのユーザの支払い勘定は、他のものよりも高い重みを有する（したがって、ランダムに選択される可能性が高い）、に基づく。重みは、いくつかのユーザの支払い勘定がいくつかの基準を満たすのかどうかに基づき得る。 いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、いくつかの基準を満たす複数の支払い指示のサブセットからのランダムまたは準ランダム選択に基づく。

【0042】

[0054]いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第２のユーザの支払い勘定の利用可能な残高が最小適格しきい値以上であることに基づく。いくつかの例では、最小適格しきい値は、第１の量の資金である。いくつかの例では、最小適格しきい値は、（動作２２０で説明された第１の支払いで支払われた）第２の量の資金である。いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第２のユーザの支払い勘定の利用可能な残高が最大適格しきい値以下であることに基づく。第１の支払い指示は、第２の量の資金を識別することができる。少なくともこれらの方法では、基準は、第２のユーザの支払い勘定の利用可能な残高に基づき得る。

【0043】

[0055]いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、第２のユーザに関連する勘定（たとえば、第２のユーザの支払い勘定または第２のユーザに関連する別のユーザの支払い勘定のいずれか）が複数の支払いのうちの第２の支払いを支払ったことを識別することに基づく。第２の支払いは、商品の購入であり得る。第２の支払いは、第３のユーザに関連する第３のユーザの支払い勘定への自動寄付振替えであり得る。少なくともこれらの方法では、基準は、第１のユーザの支払い勘定を伴う過去の寄付、取引、および／または振替えに基づき得る。

【0044】

[0056]いくつかの例では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、（たとえば、動作２１５において決定された）第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく。少なくともこれらの方法では、複数の支払い指示から第１の支払い指示を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションおよび／または第２のユーザのロケーションに基づき得る。いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、（たとえば、動作２１５において決定された）第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく。少なくともこれらの方法では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションおよび／または第２のユーザのロケーションに基づき得る。少なくともこれらの方法では、基準は、第１のユーザのロケーションおよび／または第２のユーザのロケーションに基づき得る。

【0045】

[0057]第２のユーザの支払い勘定は、第２のタイプの勘定であり得る。いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、第２のタイプの勘定が特定のタイプの勘定であることに基づく。たとえば、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、第２のユーザの支払い勘定が寄付勘定であること、ここにおいて、寄付勘定は、勘定のタイプである、に基づき得る。少なくともこれらの方法では、基準は、第２のユーザの支払い勘定の勘定のタイプに基づき得る。

【0046】

[0058]いくつかの例では、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することは、１つまたは複数の人工知能アルゴリズム、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを使用して生成され、トレーニングデータの１つまたは複数のセットを使用してトレーニングされた１つまたは複数の機械学習モデル、および１つまたは複数のニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを使用して処理されるデータに基づく。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を動的におよび／またはリアルタイムで選択する。

【0047】

[0059]動作２２５における第２のユーザの支払い勘定の選択は、第２のユーザの選択と呼ばれることがある。

【0048】

[0060]動作２３０において、自動勘定対話システムは、第１の支払い指示を自動的に選択することに応答して、および第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択することに応答して第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を自動的に振り替える。自動勘定対話システムは、場合によっては、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定への第１の量の資金の振替えを開始することができる。自動勘定対話システムは、場合によっては、命令に基づいて、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金の振り替える別のデバイスに命令を送ることができる。自動勘定対話システムは、場合によっては、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定への第１の量の資金の振替えを容易にすることができる。

【0049】

[0061]いくつかの例では、第２のユーザの支払い勘定は、金融機関および／または会社に対応する。たとえば、第２のユーザの支払い勘定は、金融機関および／または会社の寄付勘定であり得る。いくつかの例では、第２のユーザの支払い勘定は、自動勘定対話システムが図５Ｂに示されているキャッシュバック振替えなどのキャッシュバック振替えを実施するために第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を振り替える金融機関および／または会社のキャッシュバック勘定であり得る。いくつかの例では、第２のユーザの支払い勘定は、自動勘定対話システムが図７に示されている緊急時資金振替えなどの緊急時資金振替えを実施するために第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を振り替える金融機関および／または会社の緊急時資金勘定であり得る。

【0050】

[0062]第１の量の資金が第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられるので、第２のユーザの支払い勘定は、振替人ユーザの支払い勘定と呼ばれることがあり、一方、第１のユーザの支払い勘定は、被振替人ユーザの支払い勘定と呼ばれることがある。

【0051】

[0063]いくつかの例では、自動勘定対話システムは、動作２２０において第２のユーザの支払い勘定を選択した後に、および第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を自動的に振り替える前に第２のユーザと第２のユーザの支払い勘定とに関連する第２のユーザデバイスに要求を自動的に送る。要求は、たとえば、振替えを承認することをユーザに求める要求であり得る。たとえば、第２のユーザデバイスは、要求を受信すると、第２のユーザのためのユーザインターフェースを表示あるいは他の方法で提供することができ、第２のユーザから確認または拒絶のいずれかを受信することができる。第２のユーザデバイスは、自動勘定対話システムに確認または拒絶を搬送する応答を送ることができる。自動勘定対話システムは、第２のユーザデバイスから確認を受信すると第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を自動的に振り替えることができる。

【0052】

[0064]動作２３５において、自動勘定対話システムは、インジケータを自動的に通信する。確認インジケータは、第１の量の資金が第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられたことを示す。

【0053】

[0065]いくつかの例では、確認インジケータは、メッセージを含むことができ、自動勘定対話システムは、メッセージを生成することができる。メッセージは、第１のユーザ、第２のユーザ、またはその両方を識別することができる。第１のユーザを識別するメッセージは、名前、ユーザ名、電子メールアドレス、ホームタウン、郵便番号、または第１のユーザに関連する他の認識可能な識別子を使用して第１のユーザを指すことを含むことができる。第２のユーザを識別するメッセージは、名前、ユーザ名、電子メールアドレス、ホームタウン、郵便番号、または第２のユーザに関連する他の認識可能な識別子を使用して第２のユーザを指すことを含むことができる。

【0054】

[0066]第１のユーザを識別するメッセージは、（たとえば、第１の量の資金が第２のユーザの支払い勘定から匿名ユーザに関連する第１のユーザの支払い勘定に振り替えられたことを識別する）匿名化された識別子を使用して第１のユーザを指すことを含むことができる。第２のユーザを識別するメッセージは、（たとえば、第１の量の資金が匿名ユーザに関連する第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に振り替えられたことを識別する）匿名化された識別子を使用して第２のユーザを指すことを含むことができる。第１のユーザのための匿名化された識別子は、第２のユーザのための匿名化された識別子とは異なり得る（たとえば、「ＡＮＯＮ＿ＵＳＥＲ＿１」および「ＡＮＯＮ＿ＵＳＥＲ＿２」）。

【0055】

[0067]いくつかの例では、確認インジケータを通信することは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイス１２０に、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイス１２０に、またはその両方に確認インジケータを送ることを含む。たとえば、確認インジケータが上記で説明されたメッセージを含む場合、確認インジケータを通信することは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイス１２０に、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイス１２０に、またはその両方にメッセージを送ることを含むことができる。

【0056】

[0068]いくつかの例では、確認インジケータを通信することは、複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に確認インジケータをパブリッシュすることを含む。フィード上に確認インジケータをパブリッシュすることは、確認インジケータを追加するようにフィードに対応するマークアップファイルを修正することを含むことができる。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、複数のユーザデバイスのうちのビューアデバイスにマークアップファイルをサービスし、フィードは、ビューアデバイスへのマークアップファイルの振替えを行うとビューアデバイスによって閲覧可能になる。ビューアデバイスは、第１のユーザに関連する第１のユーザデバイス１２０であり得る。ビューアデバイスは、第２のユーザに関連する第２のユーザデバイス１２０であり得る。フィードは、ライブフィード、周期的に更新されるフィード、静的なフィード、またはそれらの組合せであり得る。フィードは、たとえば、ビューアデバイスに関連するビューアユーザのために生成され、自動勘定対話システムからビューアデバイスにサービスされる個人用のフィードであり得る。寄付のフィードは、すべてのビューアユーザ（またはあるエリアまたは領域中のすべてのビューアユーザなどのいくつかの基準を満たすすべてのビューアユーザ）のために生成され、自動勘定間対話システムからフィードにアクセスすることを要求するすべてのビューアデバイスにサービスされ得る公開フィードであり得る。自動勘定対話システムによって通信される指示はフィードを含み得る。そのようなフィードの例は、たとえば、図４の個人用の振替えフィード４２５および図６の公開振替えフィード６３０中に示されている。

【0057】

[0069]いくつかの例では、本方法は、動作２３５の後に終了する。いくつかの例では、動作２３５の後に動作２４０が続く。

【0058】

[0070]動作２４０において、自動勘定対話システムは、第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザの支払い勘定に第１の量の資金を振り替えることに応答して第１のユーザに対応する第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザに対応する第２のユーザデバイス１２０との間の通信回線を開始する。

【0059】

[0071]通信回線は、第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザデバイス１２０とのうちの１つにおいて記録されたオーディオの第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザデバイス１２０とのうちの別のものへの転送を含むことができる。たとえば、通信回線は、電話呼、ＶｏＩＰ呼、ならびに／または音声記録および／もしくは他のオーディオ記録の非同期転送を含むことができる。

【0060】

[0072]通信回線は、第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザデバイス１２０とのうちの１つにおいて記録されたビデオの第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザデバイス１２０とのうちの別のものへの転送を含むことができる。たとえば、通信回線は、ビデオ呼ならびに／またはビデオ記録および／もしくは他のビデオクリップの非同期転送を含むことができる。

【0061】

[0073]通信回線は、第１のユーザデバイス１２０と第２のユーザデバイス１２０との間での１つまたは複数のメッセージの転送を含むことができる。１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字と、画像と、ビデオと、オーディオクリップと、モーショングラフィックと、アニメーションと、アニメーション画像と、アイコンと、絵文字と、エモーティコンとのうちの少なくとも１つを含むことができる。１つまたは複数のメッセージは、図５Ａのあらかじめ決定された応答５１０の場合のように、事前に準備されるか、またはあらかじめ決定され得る。事前に準備されたまたはあらかじめ決定されたメッセージは、第１の支払い指示を自動的に選択する前におよび／または第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択する前に準備され得る。あらかじめ決定されたメッセージに通信回線を限定することは、プライバシを改善し、通信回線を通してスパム、不要なアドバンス、または粗野な文言などの不要なメッセージの転送を低減することができる。１つまたは複数のメッセージは、（たとえば、入力ボックス５２０の場合のように入力される）図５Ａのカスタマイズされた応答５１５（またはマイクロフォンボタン５２２を使用して記録されるオーディオ記録の場合のように記録されるオーディオ）の場合のようにカスタマイズされ得る。カスタマイズされたメッセージは、第１の支払い指示を自動的に選択した後におよび／または第２のユーザの支払い勘定を自動的に選択した後に準備され得る。

【0062】

[0074]いくつかの例では、インテリジェント選択エンジンは、動作２２０において複数の支払い指示から第１の支払い指示を選択し得る。いくつかの例では、インテリジェント選択エンジンは、動作２２５において複数のユーザの支払い勘定から第２のユーザの支払い勘定を選択し得る。インテリジェント選択エンジンは、１つもしくは複数の人工知能アルゴリズム、１つもしくは複数の機械学習アルゴリズムを使用して生成され、トレーニングデータの１つもしくは複数のセットを使用してトレーニングされた１つもしくは複数の機械学習モデル、１つもしくは複数のニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを使用し得る。インテリジェント選択エンジンの部分として使用され得るニューラルネットワークの例は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）、ディープビリーフネット（ＤＢＮ）、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、別のタイプのニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを含むことができる。自動勘定対話システムは、インテリジェント選択エンジンにデータを入力し、インテリジェント選択エンジンから処理されたデータを受信することができる。インテリジェント選択エンジンは、自動勘定対話システム上で少なくとも部分的に実行され得るか、別個のデバイス（たとえば、リモートサーバ）上で少なくとも部分的に実行され得るか、またはそれらの組合せであり得る。インテリジェント選択エンジンが別個のデバイス上で少なくとも部分的に実行される場合、自動勘定対話システムは、別個のデバイスに入力データを送ることができ、別個のデバイスから処理されたデータを受信することができる。入力データは、たとえば、複数の支払い指示（たとえば、および関連する情報）を識別するデータ構造、複数のユーザの支払い勘定（たとえば、および関連する情報）を識別するデータ構造、またはその両方を含むことができる。処理されたデータは、たとえば、第１の支払い指示を識別するインジケータ、第２のユーザの支払い勘定を識別するインジケータ、またはそれらの組合せを含むことができる。いくつかの例では、インテリジェント選択エンジンによって行われた選択は、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムに基づいて１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得、したがって、１つまたは複数の機械学習モデルは、さらなる選択で時間とともに発展し続ける。いくつかの例では、インテリジェント選択エンジンによって行われた選択は、第１のユーザの勘定に関連する第１のユーザ、第２のユーザの勘定に関連する第２のユーザ、自動勘定対話システムおよび／もしくはインテリジェント選択エンジンに関連する管理者、またはそれらの組合せなどの１つまたは複数のエンティティによる選択のいずれかまたは両方の承認時に１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得る。インテリジェント選択エンジンは、勘定間対話サーバ１３０、勘定管理サーバ１４０、音声インターフェースゲートウェイサーバ、別のサーバ、第１のユーザデバイス、第２のユーザデバイス、またはそれらの組合せの部分であり得る。インテリジェント選択エンジンは、これらの選択動作をリアルタイムで、動的な様式で、および／または周期的に実施することができる。

【0063】

[0075]いくつかの例では、インテリジェント推奨エンジンは、第１のユーザデバイスにおよび／または第２のユーザデバイスに推奨を与えることができる。たとえば、インテリジェント推奨エンジンは、振替え、購入、取引、設定の変更、動作２２０および／または２２５中の選択、ならびに本明細書で説明される任意の他の動作に関する推奨を与えることができる。インテリジェント推奨エンジンは、１つもしくは複数の人工知能アルゴリズム、１つもしくは複数の機械学習アルゴリズムを使用して生成され、トレーニングデータの１つもしくは複数のセットを使用してトレーニングされた１つもしくは複数の機械学習モデル、１つもしくは複数のニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを使用し得る。インテリジェント推奨エンジンの部分として使用され得るニューラルネットワークの例は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）、ディープビリーフネット（ＤＢＮ）、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、別のタイプのニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを含むことができる。いくつかの例では、インテリジェント推奨エンジンによって行われた推奨は、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムに基づいて１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得、したがって、１つまたは複数の機械学習モデルは、さらなる推奨で時間とともに発展し続ける。いくつかの例では、インテリジェント推奨エンジンによって行われた推奨は、第１のユーザの勘定に関連する第１のユーザ、第２のユーザの勘定に関連する第２のユーザ、自動勘定対話システムおよび／もしくはインテリジェント推奨エンジンに関連する管理者、またはそれらの組合せなどの１つまたは複数のエンティティによる推奨の承認時に１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得る。インテリジェント推奨エンジンは、勘定間対話サーバ１３０、勘定管理サーバ１４０、音声インターフェースゲートウェイサーバ、別のサーバ、第１のユーザデバイス、第２のユーザデバイス、またはそれらの組合せの部分であり得る。インテリジェント推奨エンジンは、これらの推奨動作をリアルタイムで、動的な様式で、および／または周期的に実施することができる。

【0064】

[0076]いくつかの例では、インテリジェントカスタマイズエンジンは、第１のユーザデバイスにおけるおよび／または第２のユーザデバイスにおけるユーザインターフェースおよび／またはエクスペリエンスをカスタマイズすることができる。たとえば、インテリジェントカスタマイズエンジンは、ユーザインターフェース、振替え、購入、取引、設定の変更、動作２２０および／または２２５中の選択、ならびに本明細書で説明される任意の他の動作に関するカスタマイズを与えることができる。インテリジェントカスタマイズエンジンは、１つもしくは複数の人工知能アルゴリズム、１つもしくは複数の機械学習アルゴリズムを使用して生成され、トレーニングデータの１つもしくは複数のセットを使用してトレーニングされた１つもしくは複数の機械学習モデル、１つもしくは複数のニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを使用し得る。インテリジェントカスタマイズエンジンの部分として使用され得るニューラルネットワークの例は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）、ディープビリーフネット（ＤＢＮ）、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、別のタイプのニューラルネットワーク、またはそれらの組合せを含むことができる。いくつかの例では、インテリジェントカスタマイズエンジンによって行われたカスタマイズは、１つまたは複数の機械学習アルゴリズムに基づいて１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得、したがって、１つまたは複数の機械学習モデルは、さらなるカスタマイズで時間とともに発展し続ける。いくつかの例では、インテリジェントカスタマイズエンジンによって行われたカスタマイズは、第１のユーザの勘定に関連する第１のユーザ、第２のユーザの勘定に関連する第２のユーザ、自動勘定対話システムおよび／もしくはインテリジェントカスタマイズエンジンに関連する管理者、またはそれらの組合せなどの１つまたは複数のエンティティによるカスタマイズの承認時に１つまたは複数の機械学習モデルのための追加のトレーニングデータとして使用され得る。インテリジェントカスタマイズエンジンは、勘定間対話サーバ１３０、勘定管理サーバ１４０、音声インターフェースゲートウェイサーバ、別のサーバ、第１のユーザデバイス、第２のユーザデバイス、またはそれらの組合せの部分であり得る。インテリジェントカスタマイズエンジンは、これらのカスタマイズ動作をリアルタイムで、動的な様式で、および／または周期的に実施することができる。

【0065】

[0077]いくつかの例では、自動勘定対話のためのプロセス２００は、自動勘定対話のためのプロセス２００が動作２３０、２３５、および／または２４０において終了した後におよび／またはその後に繰り返す（たとえば、動作２０５から再び開始して戻る）。

【0066】

[0078]図２Ｂは、自動勘定対話のためのプロセス２５０を示す流れ図である。図２Ｂの自動勘定対話のためのプロセス２５０は、自動勘定対話システムによって実施され得る。いくつかの例によれば、自動勘定対話システムは、１つもしくは複数の勘定間対話サーバ１３０、１つもしくは複数の音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５、１つもしくは複数の勘定管理サーバ１４０、１つもしくは複数の勘定間対話データ構造１３５、および１つもしくは複数の勘定管理データ構造１４５、１つもしくは複数のコンピューティングシステム１０００、前にリストされたデバイスのいずれかの任意の構成要素もしくは要素、本明細書で説明される任意の他のタイプのデバイスもしくはデバイス構成要素、またはそれらの何らかの組合せを含み得る。

【0067】

[0079]動作２５５において、自動勘定対話システムは１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別する。いくつかの例では、動作２５５は、プロセス２００の動作２０５に対応し、および／またはそれを含む。

【0068】

[0080]複数の資産勘定の例は、ユーザデバイス１２０のユーザの勘定、どのデータが勘定間データ構造１３５中に記憶されるのかに関する勘定、どのデータが勘定管理データ構造１４５中に記憶されるのかに関する勘定、勘定管理サーバ１４０によって管理される勘定、勘定間対話サーバ１３０によって管理される対話に関与する勘定、プロセス２００の複数のユーザの支払い勘定のうちの少なくとも１つ、プロセス２００の第１のユーザの支払い勘定、プロセス２００の第２のユーザの支払い勘定、プロセス２５０の第１の資産勘定、プロセス２５０の第２の資産勘定、図３Ａ～図３Ｂの複数のユーザの支払い勘定３０５のうちの少なくとも１つ、図３Ａ～図３Ｂのユーザの支払い勘定３１０Ａ～３１０Ｎのうちの少なくとも１つ、図３Ｂの選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０、図３Ｂの選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０、図４の寄付勘定４１０、図４で説明される他のユーザ（たとえば、アイリーン、サリー、ジョン、エディ、匿名）の勘定のうちの少なくとも１つ、図５Ａ中のユーザの勘定、図５Ａ中のユーザのボブの勘定、図５Ｂ中のユーザの勘定、図５Ｂ中のＢａｎｋＸの勘定、図６のユーザの勘定、図６で説明される他のユーザ（たとえば、クレア、ポール、メイ、ボー、ＡｉｒＸ、ＮＹＣ看護師、ジョー、アル）の勘定のうちの少なくとも１つ、図７中のユーザの勘定、どのデータが図８の資産勘定データ８１５中に含まれるのかに関する勘定、どのデータが図８の資産勘定データ８４４中に含まれるのかに関する勘定、図８の選択された資産勘定８６５、図８の選択された資産勘定８４７、またはそれらの組合せを含む。

【0069】

[0081]１つまたは複数の取引サービスサーバの例は、勘定管理サーバ１４０、勘定間対話サーバ１３０、音声インターフェースゲートウェイサーバ１２５、またはそれらの組合せを含む。複数のユーザの例は、ユーザデバイス１２０のユーザ、図１のシステム（たとえば、勘定間データ構造１３５、勘定管理データ構造１４５、勘定管理サーバ１４０、勘定間対話サーバ１３０）に関連する勘定に関連するユーザ、プロセス２００の複数のユーザのうちの少なくとも一人、プロセス２００の第１のユーザ、プロセス２００の第２のユーザ、プロセス２５０の第１のユーザ、プロセス２５０の第２のユーザ、図３Ａ～図３Ｂの複数のユーザの支払い勘定３０５のうちの少なくとも１つに関連するユーザ、図３Ａ～図３Ｂのユーザの支払い勘定３１０Ａ～３１０Ｎのうちの少なくとも１つに関連するユーザ、図４の寄付勘定４１０に関連するユーザ、図４で説明される他のユーザ（たとえば、アイリーン、サリー、ジョン、エディ、匿名）、勘定が図５Ａ中で注目されているユーザ、図５Ａ中のユーザのボブ、勘定が図５Ｂ中で注目されているユーザ、図５Ｂ中のＢａｎｋＸ、勘定が図６中で注目されているユーザ、図６で説明される他のユーザ（たとえば、クレア、ポール、メイ、ボー、ＡｉｒＸ、ＮＹＣ看護師、ジョー、アル）、勘定が図７中で注目されているユーザ、どのデータが図８の資産勘定データ８１５中に含まれるのかに関する勘定のユーザ、どのデータが図８の資産勘定データ８４４中に含まれるのかに関する勘定のユーザ、図８の選択された資産勘定８６５のユーザ、図８の選択された資産勘定８４７、またはそれらの組合せを含む。

【0070】

[0082]動作２６０において、自動勘定対話システムは、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信する。複数の資産取引指示の各々は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す。いくつかの例では、動作２６０は、プロセス２００の動作２１０および／または２１５に対応し、および／またはそれを含む。

【0071】

[0083]複数の資産取引の例は、勘定間対話サーバ１３０を使用して追跡および／もしくは管理される取引、勘定間対話データ構造１３５を使用して追跡および／または管理される取引、勘定管理サーバ１４０を使用して追跡および／もしくは管理される取引、勘定管理データ構造１４５を使用して追跡および／もしくは管理される取引、プロセス２００の複数の支払いのうちの少なくとも１つ、プロセス２００の第１の支払い、プロセス２５０の第１の資産取引、図３Ａ～図３Ｂの最近の取引３１５Ａのうちの少なくとも１つ、図３Ａ～図３Ｂの最近の取引３１５Ｃのうちの少なくとも１つ、図３Ｂの選択された支払い３７５、図４の個人用振替えフィード４２５にリストされている振替えのうちの少なくとも１つ、図５Ａ中のヘッドフォンの購入の５０％のボブの支払い、図５Ｂ中のユーザの食料雑貨の購入、図５Ｂ中のＢａｎｋＸの２５％のキャッシュバックの支払い、図６の公開振替えフィード６３０にリストされている寄付および／もしくは振替えのうちの少なくとも１つ、図６の寄付インデックス６１０を計算するために使用される寄付および／もしくは振替えのうちの少なくとも１つ、図６の寄付インデックスグラフ６２０を計算するために使用される寄付および／もしくは振替えのうちの少なくとも１つ、図７の緊急時資金７０５からユーザへの１つもしくは複数の寄付および／もしくは振替え、ユーザから図７の緊急時資金７０５への１つもしくは複数の寄付および／もしくは振替え、図８の資産取引データ８１０の１つもしくは複数の資産取引、図８の資産取引データ８４０の１つもしくは複数の資産取引、図８の選択された資産取引８６０、図８の選択された資産取引８４２、本明細書で説明される１つもしくは複数の取引（たとえば、購入、振替え、寄付）の別のセット、またはそれらの組合せを含む。

【0072】

[0084]複数の資産取引指示の例は、プロセス２００の複数の支払い指示のうちの少なくとも１つ、プロセス２００の第１の支払い指示、（たとえば、図３Ａ～図３Ｂの場合のような）最近の取引３１５Ａの指示、（たとえば、図３Ａ～図３Ｂの場合のような）最近の取引３１５Ｃの指示、図４中の個人用振替えフィード４２５にリストされている５つのタブのいずれかに関連する取引の指示、図５Ａのヘッドフォンの購入の指示、図５Ｂの食料雑貨購入の指示、図６中の公開振替えフィード６３０にリストされている３つの購入（たとえば、コーヒー、食料雑貨、映画）のいずれかに関連する取引の指示、図７の緊急時資金７０５が有用であり得る取引の指示、図８の資産取引データ８１０の１つもしくは複数の資産取引の指示、図８の資産取引データ８４０の１つもしくは複数の資産取引の指示、図８の選択された資産取引８６０の指示、図８の選択された資産取引８４２の指示、本明細書で説明される１つもしくは複数の取引（たとえば、購入、振替え、寄付）の別のセットの指示、またはそれらの組合せを含む。

【0073】

[0085]動作２６５において、自動勘定対話システムは、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択する。第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示す。第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる。いくつかの例では、動作２６５は、プロセス２００の動作２１５および／または２２０に対応し、および／またはそれを含む。

【0074】

[0086]第１の資産取引の例は、選択された資産取引８６０、選択された資産取引８４２、選択された支払い３７５、プロセス２００の第１の支払い、および／または複数の資産取引の例として動作２６０の説明中で上記に記載した他の取引のいずれかを含むことができる。第１の資産取引指示の例は、プロセス１２００の第１の支払い指示および／または複数の資産取引指示の例として動作２６０の説明において上記に記載した取引指示のいずれかを含むことができる。第１の資産勘定の例は、選択された資産取引８６０に関与するユーザの勘定、選択された資産取引８４２に関与するユーザの勘定、選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０、プロセス１２００の第１のユーザの支払い勘定、および／または複数の資産勘定の例として動作２５５の説明において上記に記載した他の勘定のいずれかを含むことができる。第１のユーザの例は、選択された資産取引８６０に関与するユーザの勘定のユーザ、選択された資産取引８４２に関与するユーザの勘定のユーザ、選択された支払い３７５に関与する被振替人ユーザの支払い勘定３７０のユーザ、プロセス２００の第１のユーザ、および／または複数のユーザの例として動作２５５の説明において上記に記載したユーザのいずれかを含むことができる。

【0075】

[0087]１つまたは複数のＭＬモデルの例は、ＭＬエンジン８３０、トレーニングされたＭＬモデル８３５、ニューラルネットワーク９００、本明細書で説明される別のＭＬシステム、またはそれらの組合せを含む。第１の出力の例は、出力データ８５０、選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、またはそれらの組合せを含む。例示的な例では、第１の出力は、選択された資産取引８６０を含む。例示的な例では、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産取引指示の入力は、ＭＬエンジン８３０へのおよび／またはトレーニングされたＭＬモデル８３５への資産取引データ８１０の入力を含む。

【0076】

[0088]いくつかの態様では、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、複数の資産取引指示の中からのランダム選択に少なくとも部分的に基づく。たとえば、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルは、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示のサブセットを選択することができ、自動勘定対話システムは、複数の資産取引指示のサブセットから第１の資産取引指示をランダムに選択することができる。

【0077】

[0089]いくつかの態様では、第１の資産取引は、特定のカテゴリの商品の代金を支払う。複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、商品の特定のカテゴリに基づく。商品は、たとえば、物品および／またはサービスであり得る。

【0078】

[0090]いくつかの態様では、第１の資産勘定は、特定の時間期間内に第１の資産取引を実施する。複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、特定の時間期間に基づく。

【0079】

[0091]いくつかの態様では複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザに関連する勘定から複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の資産に基づく。いくつかの例では、第１のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定である。いくつかの例では、第１のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第４の資産勘定である。

【0080】

[0092]動作２７０において、自動勘定対話システムは、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択する。第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられる。第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する。いくつかの例では、動作２７０は、プロセス２００の動作２２５に対応し、および／またはそれを含む。

【0081】

[0093]第２の資産勘定の例は、選択された資産勘定８６５、選択された資産勘定８４７、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０、プロセス１２００の第２のユーザの支払い勘定、および／または複数の資産勘定の例として動作２５５の説明において上記に記載した他の勘定のいずれかを含むことができる。第２のユーザの例は、選択された資産勘定８６５のユーザ、選択された資産勘定８４７のユーザ、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０のユーザ、プロセス１２００の第２のユーザ、および／または複数のユーザの例として動作２５５の説明において上記に記載したユーザのいずれかを含むことができる。複数の資産勘定に関する情報の例は、入力データ８０５、資産勘定データ８１５、資産取引データ８１０、資産勘定データ８４４、資産取引データ８４０、またはそれらの組合せを含む。例示的な例では、複数の資産勘定に関する情報は、資産勘定データ８１５を含む。１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力は、たとえば、ＭＬエンジン８３０へのおよび／またはトレーニングされたＭＬモデル８３５への資産勘定データ８１５の入力を含むことができる。第１の量の資産の例は、プロセス２００の第１の量の資金、図３Ｂの選択された支払い３７５の額の少なくとも一部分、図４の個人用振替えフィード４２５中で異なるユーザの勘定の間で振り替えられるものとして識別される額のいずれか、図５Ａのヘッドフォンの購入の額の５０％、図５Ｂの食料雑貨購入の額の２５％、図６の公開振替えフィード６３０中で異なるユーザの勘定の間で振り替えられるものとして識別される額のいずれか、図７の緊急時資金７０５からユーザに振り替えられる額、ユーザから図７の緊急時資金７０５に振り替えられる額、図８の選択された資産取引８６０の額の少なくとも一部分、図８の選択された資産取引８４２の額の少なくとも一部分、図８の選択された振替え額８６７、図８の選択された振替え額８４９、本明細書で説明される別の振替え額および／もしくは割合、またはそれらの組合せを含む。

【0082】

[0094]いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスから第１のユーザのロケーションを受信することと、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスから第２のユーザのロケーションを受信することとを行うように構成され、それを行うことができる。自動勘定対話システムは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることを識別することができる。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することができる。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することができる。

【0083】

[0095]いくつかの態様では、複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、複数の資産勘定の中からのランダム選択に少なくとも部分的に基づく。たとえば、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルは、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定のサブセットを選択することができ、自動勘定対話システムは、複数の資産勘定のサブセットから第２の資産勘定をランダムに選択することができる。

【0084】

[0096]いくつかの態様では、複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、少なくとも第１の量の資産を有する第２の資産勘定に基づく。

【0085】

[0097]いくつかの態様では、複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第２のユーザに関連する勘定が複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づく。いくつかの例では、第２のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第２の資産勘定である。いくつかの例では、第２のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定である。

【0086】

[0098]いくつかの態様では、第２の資産勘定は、銀行、信用組合、ローン機関、クレジットカード処理業者、クレジットカード発行者、クレジットスコアリング機関、またはそれらの組合せなどの金融機関に対応する。

【0087】

[0099]動作２７５において、自動勘定対話システムは、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替える。いくつかの例では、動作２７５は、プロセス２００の動作２３０および／または２４０に対応し、および／またはそれを含む。

【0088】

[00100]動作２７５における第２の資産勘定から第１の資産勘定への第１の量の資産の振替えの例は、動作２３０における第２のユーザの支払い勘定から第１のユーザ支払いへの第１の量の資金の振替え、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０から選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０への選択された支払い３７５の額の少なくとも一部分の振替え、第２のユーザ（たとえば、アイリーン、サリー、ジョン、またはエディ）のタブ（たとえば、１つまたは複数の購入）に関連する額の少なくとも一部分を振り替えることによって第２のユーザのタブをピックアップするためのユーザの勘定から第２のユーザの勘定への個人用振替えフィード４２５中で識別される振替え、ユーザのタブ（たとえば、１つまたは複数の購入）に関連する額の少なくとも一部分を振り替えることによってユーザのタブをピックアップするための別のユーザ（たとえば、サリー、匿名）の勘定からユーザの勘定への個人用振替えフィード４２５中で識別される振替え、ユーザのヘッドフォンの購入に関連する額の部分（５０％）を振り替えるためのボブの勘定からユーザの勘定への確認インジケータメッセージ５０５中で識別される振替え、ユーザの食料雑貨の購入に関連する額の部分（２５％）を振り替えるためのＢａｎｋＸの勘定からユーザの勘定への確認インジケータメッセージ５５５中で識別される振替え、第２のユーザ（たとえば、「自分」ユーザ、メイ、ボー、ＮＹＣ看護師、ジョー、アル）のタブ（たとえば、１つまたは複数の購入）に関連する額の少なくとも一部分を振り替えることによって第２のユーザのタブをピックアップするための第１のユーザ（たとえば、クレア、ポール、ＡｉｒＸ、「自分」ユーザ）の勘定から第２のユーザの勘定への公開振替えフィード６３０中で識別される振替え、図７の緊急時資金７０５からユーザへの額の振替え、ユーザから図７の緊急時資金７０５への額の振替え、選択された資産勘定８６５から選択された資産取引８６０に関与する資産勘定への選択された資産取引８６０の額の少なくとも選択された振替え額８６７（たとえば、選択された割合）の振替え、選択された資産勘定８４７から選択された資産取引８４２に関与する資産勘定への選択された資産取引８４２の額の少なくとも選択された振替え額８４９（たとえば、選択された割合）の振替え、本明細書で説明される別の振替え、またはそれらの組合せを含む。

【0089】

[00101]動作２８０において、自動勘定対話システムは、確認インジケータを自動的に通信する。確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す（たとえば、そのことを確認する）。いくつかの例では、動作２８０は、プロセス２００の動作２３５および／または２４０に対応し、および／またはそれを含む。

【0090】

[00102]確認インジケータの例は、プロセス２００の動作２３５の確認インジケータ、プロセス２００の動作２４０の通信回線を介して振り替えられる１つもしくは複数の通信、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０から選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０への選択された支払い３７５の額の少なくとも一部分の振替えのインジケータ、図４中の個人用振替えフィード４２５にリストされている６つのインジケータのいずれか、図５Ａの確認インジケータメッセージ５０５、図５Ｂの確認インジケータメッセージ５５５、図６中の公開振替えフィード６３０にリストされている６つのインジケータのいずれか、図７の緊急時資金７０５からユーザへの寄付および／もしくは振替えのインジケータ、ユーザから図７の緊急時資金７０５への寄付および／もしくは振替えのインジケータ、選択された資産勘定８６５から選択された資産取引８６０に関与する資産勘定への選択された資産取引８６０の額の少なくとも選択された振替え額８６７（たとえば、選択された割合）の振替えのインジケータ、選択された資産勘定８４７から選択された資産取引８４２に関与する資産勘定への選択された資産取引８４２の額の少なくとも選択された振替え額８４９（たとえば、選択された割合）の振替えのインジケータ、本明細書で説明される別の振替え、本明細書で説明される振替えの別のインジケータ、またはそれらの組合せを含む。

【0091】

[00103]いくつかの態様では、第１の資産取引を実施する第１の資産勘定は、第２の量の資産を振り替える第１の資産勘定を含む。いくつかの態様では、第１の量の資産は、第２の量の資産に等しい。いくつかの態様では第１の量の資産は、第２の量の資産よりも少ない。いくつかの態様では、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最大適格しきい値以下であることを示す第１の資産取引指示に基づく。いくつかの態様では、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最小適格しきい値以上であることを示す第１の資産取引指示に基づく。

【0092】

[00104]いくつかの態様では、選択されている第１の資産取引指示と第２の資産勘定とに基づいて、自動勘定対話システムは、１つまたは複数の追加の振替えのための１つまたは複数の追加の資産取引指示および／または１つまたは複数の追加の資産勘定とを識別する際に使用するための１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを更新するために第１の資産取引と第２の資産勘定とを使用する。そのような更新の例は、図８中の検証８４５に基づくさらなるトレーニング８７５を含む。

【0093】

[00105]いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを使用して、第１の資産取引中に振り替えられた資産の額の少なくともサブセットである第１の量の資産を自動的に識別する。そのような態様では、第１の量の資産は、選択された振替え額８６７の一例であり得る。たとえば、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルは、図５Ａの５０％、図５Ｂの２５％、図６の２５％、または図６の１５％の場合のように第１の資産取引中に振り替えられた資産の額の割合、部分、および／またはサブセットとなるように第１の量の資産を決定することができる。

【0094】

[00106]いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、第１のユーザおよび／または第２のユーザを識別するメッセージを生成することを行うように構成され、それを行うことができる。確認インジケータは、メッセージを含む。

【0095】

[00107]いくつかの態様では、確認インジケータは、１つまたは複数の匿名化された識別子を使用して第１のユーザおよび／または第２のユーザを指す。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、第１のユーザのための第１の匿名化された識別子を生成することによって第１のユーザを自動的に匿名化する。いくつかの例では、自動勘定対話システムは、第２のユーザのための第２の匿名化された識別子を生成することによって第２のユーザを自動的に匿名化する。

【0096】

[00108]いくつかの態様では、確認インジケータを通信することは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスにおよび／または第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスに確認インジケータを送ることを含む。

【0097】

[00109]いくつかの態様では、確認インジケータを通信することは、複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に確認インジケータをパブリッシュすることを含む。フィードの例は、個人用振替えフィード４２５と公開振替えフィード６３０とを含む。

【0098】

[00110]いくつかの態様では、フィード上に確認インジケータをパブリッシュすることは、確認インジケータを追加するようにフィードに対応するマークアップファイルを修正することを含む。自動勘定対話システムおよび／または関連するサーバは、複数のユーザデバイスのビューアデバイスにマークアップファイルをサービスすることができる。フィードは、ビューアデバイスへのマークアップファイルの振替え時にビューアデバイスによって閲覧可能である。マークアップファイルの例は、それぞれ個人用振替えフィード４２５および公開振替えフィード６３０を表示する図４および図６のインターフェースを含む。

【0099】

[00111]いくつかの態様では、第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることは、第１の時間期間内に行われる。自動勘定対話システムは、第１の量の資産と第１の時間期間内に行われる資産の複数の他の振替えに対応する量の資産との和に基づいて、第１の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す第１のインデックスを計算することを行うように構成され、それを行うことができる。いくつかの例では、確認インジケータは第１のインデックスを含む。第１のインデックスの一例は、図６の寄付インデックス６１０である。いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、グラフを生成することを行うように構成され、それを行うことができる。グラフ上の第１の点は、第１の時間期間に対応し、第１のインデックスを識別する。グラフは、第１の点に加えて１つまたは複数の追加の点を含む。１つまたは複数の追加の点のうちのそれぞれの追加の点は、第１の時間期間以外の追加の時間期間に対応し、追加の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す追加のインデックスを識別する。いくつかの例では、確認インジケータを通信することは、グラフを通信することを含む。グラフの一例は、図６の寄付インデックスグラフ６２０である。

【0100】

[00112]いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることに応答して第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとの間の通信回線を開始することを行うように構成され、それを行うことができる。いくつかの例では、通信回線は、図５Ａのオーディオ呼５３０および／またはビデオ呼５３５の場合のように第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの１つにおいて記録されたオーディオの第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの別のものへの振替えを含む。いくつかの例では、通信回線は、図５Ａのビデオ呼５３５の場合のように第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの１つにおいて記録されたビデオの第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの別のものへの振替えを含む。いくつかの態様では、通信回線は、第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとの間での１つまたは複数のメッセージの転送を含む。１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字、画像、ビデオ、オーディオクリップ、モーショングラフィック、アニメーション、アニメーション画像、アイコン、絵文字、エモーティコン、またはそれらの組合せのうちの少なくとも１つを含む。１つまたは複数のメッセージの例は、あらかじめ決定された応答５１０、カスタム応答５１５、マイクロフォンボタン５２２を介してオーディオ記録、オーディオ呼５３０および／またはビデオ呼５３５を含む。いくつかの態様では、１つまたは複数のメッセージは、あらかじめ決定された応答５１０の場合のように第１の資産取引指示を自動的に選択する前に、および第２の資産勘定を自動的に選択する前に準備される。

【0101】

[00113]いくつかの態様では、資産は、金銭、資金、ポイント、トランジットパスクレジット、店舗クレジット、金銭価値、（たとえば、クレジットカードの場合のような）銀行信用、ローン、またはそれらの組合せを含む。いくつかの態様では、資産は、図６の靴、食料、衣類、車両、電子回路、玩具、水、またはそれらの組合せなどの寄付され得る物を含む。いくつかの態様では、資産は、たとえば、１つまたは複数の画像、ビデオ、オーディオクリップ、文字の文字列、ビデオゲーム、ソフトウェアアプリケーション、暗号通貨、非代替性トークン（ＮＦＴ）、他のトークン、またはそれらの組合せを含むデジタル媒体および／またはデジタル資産を含む。

【0102】

[00114]いくつかの態様では、自動勘定対話システムは、入力データが依然として入ってきているので、たとえば、複数の資産取引指示が動作２６０の場合のように依然として受信されているので、ならびに／または複数の資産勘定に関する情報が動作２５５の場合のように依然として受信および／もしくはアクセスされているので、リアルタイムで動作２６５および／または動作２７０の選択を行うように構成され、それを行うことができる。

【0103】

[00115]場合によっては、プロセス２５０は、第２のユーザのカレンダのカレンダイベントに基づいて開始され得、ならびに／または動作２６５および／もしくは２７０のための選択基準は、それに基づき得る。たとえば、第２のユーザは、第２のユーザの誕生日にまたは第２のユーザのカレンダの別のカレンダイベントに第１のユーザに寄付することを奨励され得る。場合によっては、プロセス２５０は、第１のユーザのカレンダのカレンダイベントに基づいて開始され得、ならびに／または動作２６５および／もしくは２７０のための選択基準は、それに基づき得る。たとえば、第２のユーザは、第１のユーザの誕生日にまたは第１のユーザのカレンダの別のカレンダイベントに第１のユーザに寄付することを奨励され得る。いくつかの例では、第１のユーザおよび／または第２のユーザのカレンダからのカレンダデータは、動作２６５および／または２７０において１つまたは複数のＭＬモデルへの入力として使用され得る。やることリスト、予約一覧、チケット申し込み、および／または旅行計画などの他の時間ベースのアプリケーションからのデータがカレンダデータのように使用され得る。

【0104】

[00116]いくつかの例では、第１のユーザは、慈善団体、非営利団体、業務、またはそれらの組合せなどの組織または組織を表すユーザであり得る。

【0105】

[00117]いくつかの例では、第１の資産取引指示は、発生することが計画され、スケジュールされ、および／または構成されているが、まだ発生していない第１の資産取引の指示である。たとえば、第１の資産取引は、いくつかの例では、動作２７５の振替えの後にのみ発生する可能性がある第１の資産勘定が十分な資金を含む場合にのみ行われるようにセットアップされ得る。このようにして、プロセス２５０は、すでに発生した取引だけでなく、予想される取引に資金を供給することができる。

【0106】

[00118]いくつかの例では、自動勘定対話のためのプロセス２５０は、自動勘定対話のためのプロセス２５０が動作２７５および／または動作２８０において終了した後におよび／またはその後に繰り返す（たとえば、動作２５５から再び開始して戻る）。

【0107】

[00119]図３Ａは、複数のユーザの支払い勘定３０５を示す概念図３００である。複数のユーザの支払い勘定３０５に対応する情報は、勘定管理データ構造１４５に記憶され得る。勘定間対話サーバ１３０は、勘定管理データ構造１４５から複数のユーザの支払い勘定３０５に対応する情報を取り出すように勘定管理サーバ１４０に要求し得る。勘定管理サーバ１４０は、勘定管理データ構造１４５から複数のユーザの支払い勘定３０５に対応する情報を取り出し、勘定間対話サーバ１３０に複数のユーザの支払い勘定３０５に対応する情報を送り得る。勘定間対話サーバ１３０は、勘定管理サーバ１４０から複数のユーザの支払い勘定３０５に対応する情報を受信し得る。

【0108】

[00120]複数のユーザの支払い勘定３０５は、Ｎ個のユーザの支払い勘定を含み、ここにおいて、Ｎは、４よりも大きい正の整数である。特に、複数のユーザの支払い勘定３０５は、第１のユーザの支払い勘定３１０Ａ、第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂ、第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃ、第４のユーザの支払い勘定３１０ＤなどＮ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎまでを含む。ユーザの支払い勘定３０５の各々のための情報が示されている。勘定のタイプに応じてユーザの支払い勘定３０５の各々のための異なるタイプの情報が示されている。

【0109】

[00121]第１のユーザの支払い勘定３１０Ａに関する情報は、第１のユーザの支払い勘定３１０Ａを使用して支払いが支払われた最近の取引のリスト３１５Ａを含む。最近の取引のリスト３１５Ａ中の各アイテムは、第１のユーザの支払い勘定３１０Ａによって支払われる特定の支払いに対応する支払いインジケータを含む。これは、第１のユーザの支払い勘定３１０Ａが寄付勘定でないことを示唆し、たとえば、掛売勘定、借方勘定、当座預金勘定、預金勘定、またはそれらの組合せであり得る。最近の取引のリスト３１５Ａは、ロサンゼルス（ＬＡ）のＣｏｆｆｅｅＴｉｍｅにおいて２０２０年１１月１３日午後３時１２分における３．９９ドルのラテと、ＮＹＣのＦＲＮＴＲにおいて２０２０年１１月９日午後１時９分における５４．９９ドルの椅子と、ニューヨークシティ（ＮＹＣ）のＡＰＰＲＬにおいて２０２０年１１月２日午後１時９分における１４．９９ドルのシャツと、サンフランシスコ（ＳＦ）のＢｒｕｎｃｈｅｒｙにおける２０２０年１０月２４日午前９時５０分における１２．９９ドルの卵とを含む。

【0110】

[00122]第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂに関する情報は、第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂが５０．００ドルの寄付勘定残高３２０Ｂをもつ寄付勘定であり、第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂに関連するユーザがＮＹＣのロケーション３３０Ｂを有することを識別する。

【0111】

[00123]第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃに関する情報は、第１のユーザの支払い勘定３１０Ｃを使用して支払いが支払われた最近の取引のリスト３１５Ｃを含む。最近の取引のリスト３１５Ｃ中の各アイテムは、第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃによって支払われる特定の支払いに対応する支払いインジケータを含む。これは、第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃが寄付勘定でないことを示唆し、たとえば、掛売勘定、借方勘定、当座預金勘定、預金勘定、またはそれらの組合せであり得る。最近の取引のリスト３１５Ｃは、ＬＡのＴａｃｏＴｉｍｅにおける２０２０年１１月１８日午後２時１９分における７．９９ドルのタコスと、ＬＡのＣＮＤＹにおける２０２０年１１月７日午後８時４５分における４．９９ドルのキャンディーバーと、ＬＡのＤｅｎｉｍにおける２０２０年１０月１２日午後６時２０分における２２．９９ドルのジーンズとを含む。

【0112】

[00124]第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄに関する情報は、第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄが１５．００ドルの寄付勘定残高３２０Ｄをもつ寄付勘定であり、第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄに関連するユーザがＬＡのロケーション３３０Ｄを有することを識別する。

【0113】

[00125]Ｎ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎに関する情報は、Ｎ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎが３．００ドルの寄付勘定残高３２０Ｎをもつ寄付勘定であり、Ｎ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎに関連するユーザがＳＦのロケーション３３０Ｎを有することを識別する。

【0114】

[00126]図３Ｂは、図３Ａの複数のユーザの支払い勘定３０５からの振替えのための振替人と被振替人との自動選択を示す概念図３５０である。概念図は、図３Ａと同じ複数のユーザの支払い勘定３０５に関する同じ情報を示すが、選択基準３８０に基づいて複数のユーザの支払い勘定３０５から勘定間対話サーバ１３０によって行われた選択３４０も識別する。選択３４０は、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０と、選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０と、選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０に関連する選択された支払い３７５とを含む。

【0115】

[00127]図３Ｂの例では、勘定間対話サーバ１３０は、振替人ユーザの支払い勘定３６０として第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄを選択する。図３Ｂの例では、勘定間対話サーバ１３０は、被振替人ユーザの支払い勘定３７０として第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃを選択し、選択された支払い３７５としてＬＡのＴａｃｏＴｉｍｅにおける２０２０年１１月１８日午後２時１９分におけるタコスのための７．９９ドルの支払いを選択する。

【0116】

[00128]選択基準３８０の第１のものは、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０に関連するロケーションと選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０（または少なくとも選択された支払い３７５）に関連するロケーションとが一致しなければならないことを示す。この例では、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０（第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄ）のロケーション３３０Ｄは、ロサンゼルスであり、選択された支払い３７５（および最近の取引３１５Ａリスト中のすべての他の支払い）のロケーションがロサンゼルスである。したがって、選択基準３８０の第１のものが満たされる。第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂはまた、ロサンゼルス中のロケーション３３０Ｂを有し、したがって、同じく、同じ選択された支払い３７５が選択された場合に選択基準３８０の第１のものがやはり満たされている可能性がある。Ｎ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎは、サンフランシスコ中のロケーション３３０Ｎを有し、したがって、同じ選択された支払い３７５が選択された場合に選択基準３８０の第１のものが満たされていないことになる。

【0117】

[00129]選択基準３８０の第２のものは、振替人勘定の残高が選択された支払い３７５の額（支払われる資金の量）を超えなければならないことを示す。この例では、選択された支払い３７５は、７．９９ドルの支払いであり、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０（第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄ）は、１５．００ドルの残高３２０Ｄを有する。１５．００ドルが７．９９ドルを超えるので、選択基準３８０の第２のものが満たされる。第２のユーザの支払い勘定３１０Ｂは、５０．００ドルの残高３２０Ｂを有し、これは、やはり７．９９ドルよりも大きく、したがって、同じく、同じ選択された支払い３７５が選択された場合に選択基準３８０の第２のものがやはり満たされている可能性がある。Ｎ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎが、３．００ドルの残高３２０Ｎを有し、これは、７．９９ドルよりも少なく、したがって、同じ選択された支払い３７５が選択された場合に選択基準３８０の第２のものが満たされていないことになる。

【0118】

[00130]選択基準３８０の第３のものは、選択された支払い３７５中で支払われた資金の量が３０．００ドルを下回らなければならないことを示す。この例では、選択された支払い３７５は、３０．００ドルよりも少ない７．９９ドルの支払いである。したがって、選択された支払い３７５は、選択基準３８０の第３のものを満たす。実際は、最近の取引３１５Ａと最近の取引３１５Ｃとにおける支払いのすべては、最近の取引３１５Ａにおける５４．９９ドルの椅子以外は、３０．００ドルを下回ることになり、したがって、選択基準３８０の第３のものを満たす。

【0119】

[00131]選択基準３８０の第４のものは、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０が寄付勘定でなければならないことを示す。この例では、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０（第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄ）のための勘定情報は、寄付勘定残高３２０Ｄを識別し、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０（第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄ）が寄付勘定であることを確認する。第２のユーザの支払い勘定３１０ＢとＮ番目のユーザの支払い勘定３１０Ｎとは同じく寄付勘定であり、やはり、選択基準３８０の第４のものを満たすものとなる。第１のユーザの支払い勘定３１０Ａと第３のユーザの支払い勘定３１０Ｃとは寄付勘定ではなく、選択基準３８０の第４のものを満たさないことになる。

【0120】

[00132]選択基準３８０の第５のものは、選択基準３８０の最初の４つ以外に、選択３４０がランダムに行われることを示す。したがって、選択３４０は、最初の４つの選択基準３８０を満たす選択３４０のサブセットからランダムに行われる。

【0121】

[00133]いくつかの例では、選択された支払い３７５が、最初に、勘定間対話サーバ１３０によって選択され、その後、勘定間対話サーバ１３０による選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０の選択が行われる。そのような例では、勘定間対話サーバ１３０が、選択された支払い３７５がロサンゼルスにおける７．９９ドルのタコスの購入であるように選択すると、勘定間対話サーバ１３０は、選択基準３８０の第１のものを満たすためにロサンゼルスを拠点とするロケーション３３０Ａ～Ｎをもつユーザの支払い勘定のサブセットを絞り込むことが可能になる。相互依存をもつ他の選択基準３８０が同様に扱われ得る。

【0122】

[00134]いくつかの例では、振替人ユーザの支払い勘定３６０が、最初に、勘定間対話サーバ１３０によって選択され、その後、勘定間対話サーバ１３０による選択された支払い３７５の選択が行われる。そのような例では、勘定間対話サーバ１３０が、振替人ユーザの支払い勘定３６０が（ロサンゼルス中のロケーション３３０Ｄをもつ）第４のユーザの支払い勘定３１０Ｄであるように選択すると、勘定間対話サーバ１３０は、選択基準３８０の第１のものを満たすために支払いがロサンゼルスで行われた最近の取引３１５Ａと最近の取引３１５Ｃとの中の支払いインジケータのサブセットを絞り込むことが可能になる。相互依存をもつ他の選択基準３８０が同様に扱われ得る。

【0123】

[00135]いくつかの例では、勘定間対話サーバ１３０は、選択された支払い３７５と選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０とを並行して、同時に、および／または一斉に選択し得る。たとえば、勘定間対話サーバ１３０は、選択された支払い３７５と選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０との両方のためのランダム選択を選択することができる。選択基準３８０の第３のものおよび第４のものなどの相互依存を有しない選択基準３８０のいくつかの基準は、いくつかの可能な選択を直ちに除去するためにこの選択プロセスの前に適用され得る。選択基準３８０のすべてが満たされない場合、ランダム選択は破棄され得る。ランダム選択が破棄される場合、勘定間対話サーバ１３０は、選択された支払い３７５と選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０との両方のためのランダム選択を再び選択することができる。再び、いくつかの可能な選択が前もって除去され得る。このプロセスは、ランダム選択が選択基準３８０のすべてを満足するまで続けることができる。

【0124】

[00136]図４は、ユーザの寄付勘定に関する情報をもつ寄付勘定概要グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図４００である。概念図４００は、モバイルハンドセット４０５のディスプレイ画面上に寄付勘定概要ＧＵＩを表示するモバイルハンドセット４０５を示す。モバイルハンドセット４０５は、モバイルデバイス１１０などのユーザデバイス１２０であり得る。

【0125】

[00137]寄付勘定概要ＧＵＩは、寄付勘定概要ＧＵＩがモバイルハンドセット４０５のユーザに関連する寄付勘定に関する情報を含むことを示す「マイ寄付勘定」と題する寄付勘定４１０に関する情報を含む。寄付勘定概要ＧＵＩは、寄付勘定の利用可能な残高４１５を１４．００ドルとして識別する。

【0126】

[00138]寄付勘定概要ＧＵＩは、ユーザが５０の寄付スコア４２０を有することを識別する。寄付スコア４２０は、ユーザが他のユーザに合計何回寄付したのか、ユーザが他のユーザに寄付した資金の合計量、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザに何回寄付したのか、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザに寄付した資金の合計量、ユーザが他のユーザに寄付する合計でのレート（たとえば、時間の増分ごとの寄付）、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザに寄付するレート（たとえば、時間の増分ごとの寄付）、ユーザが他のユーザからの寄付中で受け取った資金の合計量、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザからの寄付を何回受け取ったのか、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザからの寄付中で受け取った資金の合計量、ユーザが他のユーザから寄付を受け取った合計でのレート（たとえば、時間の増分ごとの寄付）、ある時間期間内（たとえば、昨年、先月、先週、昨日）にユーザが他のユーザから寄付を受け取ったレート（たとえば、時間の増分ごとの寄付）、またはそれらの組合せに基づき得る。

【0127】

[00139]寄付勘定概要ＧＵＩは、個人用振替えフィード４２５を含む。個人用振替えフィード４２５は、場合によっては、非公開であり得、したがって、ユーザしか、個人用振替えフィード４２５を参照することができない。代替的に、ユーザは、個人用振替えフィード４２５（またはその中の振替えのユーザ選択されたサブセット）を公開に設定することができ、したがって、他のユーザは、個人用振替えフィード４２５を閲覧することができる。個人用振替えフィード４２５は、ユーザの寄付勘定から他のユーザの支払い勘定への振替えと他のユーザの寄付勘定からユーザの任意のユーザの支払い勘定への振替えとの両方を含む。特に、個人用振替えフィード４２５は、２０２０年１１月１２日午前１１時４７分にユーザがアイリーンのタブをピックアップしたことと（－３．５０ドル）、２０２０年１１月１１日午後６時２７分にサリーがユーザのタブをピックアップしたことと（＋３．００ドル）、２０２０年１１月１０日午後２時３１分にユーザがジョンのタブをピックアップしたことと（－２．５０ドル）、２０２０年１１月１０日午前９時４０分にユーザがユーザの寄付勘定に資金を供給したことと（＋２０．００ドル）、２０２０年１１月９日午前１１時４７分にユーザがエディのタブをピックアップしたことと（－３．５０ドル）、２０２０年１１月８日午前６時２７分に匿名ユーザがユーザのタブをピックアップしたことと（＋２．００ドル）を識別する。

【0128】

[00140]寄付勘定概要ＧＵＩはまた、たとえば、さらに小切手を現金化することまたはユーザに関連する別のユーザの支払い勘定から資金を振り替えることによってユーザの寄付勘定に資金を供給することをユーザが行うことを可能にする資金４３０ボタンを含む。寄付勘定概要ＧＵＩはまた、たとえば、ユーザに関連する別のユーザの支払い勘定にユーザの資金を振り替えるためにてユーザの寄付勘定から資金を引き出すことをユーザが行うことを可能にする引出し４４０ボタンを含む。寄付勘定概要ＧＵＩはまた、要求などの入力を入力することをユーザが行うことを可能にする「タップして入力する４５０」インターフェースを含む。

【0129】

[00141]図５Ａは、別の勘定からの寄付の受取りを識別するインジケータメッセージをもつインジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図５００である。確認インジケータメッセージＧＵＩは、動作２３５において通信される確認インジケータの一例であり得るインジケータメッセージ５０５をもつボックスを含む。確認インジケータメッセージ５０５は、ユーザのボブがモバイルハンドセット４０５のユーザによる７５．９９ドルのヘッドフォンの購入の５０％の代金をちょうど支払ったことを示す。確認インジケータメッセージＧＵＩは、「ありがとう！」という言葉、一連のハートの絵文字、または一連の「サムズアップ」絵文字などのあらかじめ決定された応答５１０のセットのうちの１つを選択することをユーザが行うことを可能にする仮想ボタンを含む。確認インジケータメッセージＧＵＩにおけるこれらのあらかじめ決定された応答のうちの１つの選択は、モバイルハンドセット４０５から勘定間対話サーバ１３０に命令を送り、これは、命令を受信し、それに応答してユーザのボブに関連するユーザデバイス１２０に選択されたあらかじめ決定された応答を送る。

【0130】

[00142]確認インジケータメッセージＧＵＩは、ユーザのボブにカスタム応答を入力することをユーザが行うことを可能にする「タップして入力する５２０」インターフェースとユーザのボブのためのオーディオおよび／またはビデオをもつカスタム応答を記録することをユーザが行うことを可能にするマイクロフォンボタン５２２とをもつ「カスタム応答を準備する５１５」インターフェースを含む。確認インジケータメッセージＧＵＩにあるいずれかのまたは両方のインターフェースを使用したカスタムメッセージの入力は、モバイルハンドセット４０５から勘定間対話サーバ１３０に命令を送り、これは、命令を受信し、それに応答してユーザのボブに関連するユーザデバイス１２０にカスタム応答を送る。

【0131】

[00143]確認インジケータメッセージＧＵＩは、オーディオ呼にユーザのボブを招待することをユーザが行うことを可能にする「オーディオ呼５３０」ボタンとビデオ呼にユーザのボブを招待することをユーザが行うことを可能にする「ビデオ呼５３５」ボタンとをもつ「ボブを呼に招待する５２５」インターフェースを含む。確認インジケータメッセージＧＵＩにある「オーディオ呼５３０」ボタンまたは「ビデオ呼５３５」ボタンのいずれかを押す入力の受信は、モバイルハンドセット４０５から勘定間対話サーバ１３０に命令を送り、これは、命令を受信し、それに応答してユーザのボブに関連するユーザデバイス１２０にオーディオ呼および／またはビデオ呼に入るようにとの招待を送る。勘定間対話サーバ１３０がユーザのボブに関連するユーザデバイス１２０からの招待の受諾を受信する場合、勘定間対話サーバ１３０は、モバイルハンドセット４０５とユーザのボブに関連するユーザデバイス１２０との間のオーディオ呼接続および／またはビデオ呼接続を開始することができる。

【0132】

[00144]図５Ｂは、キャッシュバック報酬からの寄付の受取りを識別するインジケータメッセージをもつインジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図５５０である。確認インジケータメッセージＧＵＩは、動作２３５において通信される確認インジケータの一例であり得るインジケータメッセージ５５５をもつボックスを含む。確認インジケータメッセージ５５５は、モバイルハンドセットのユーザがユーザの８５．９９ドルの食料雑貨の購入に関する２５％のキャッシュバックを受け取るようにランダムに選択されたことを示し、キャッシュバック報酬は、金融エンティティのＢａｎｋＸから受信される。確認インジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）は、キャッシュバック報酬額を２１．５０ドルとして識別し、これが、ランダム選択であったことを強調するためのさいころのペアの画像を含む。確認インジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）は、確認インジケータメッセージグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を閉じることをユーザが行うことを可能にする「ありがとう！」ボタンを含む。

【0133】

[00145]図６は、寄付インデックスと、寄付インデックスグラフと、寄付フィードとをもつ寄付インデックスグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図６００である。勘定間対話サーバ１３０は、勘定間対話データ構造１３５中に記憶された対話を追跡する情報にアクセスし、寄付インデックス６１０を生成することができる。寄付インデックス６１０は、特定の時間ウィンドウ内に勘定間対話サーバ１３０によって実行されるサービスのすべてのユーザによるすべての寄付取引（および／または他のタイプの取引）で転送される資金の総合計量を表し得る。勘定間対話サーバ１３０は、寄付インデックス６１０を計算し得る。特定の時間ウィンドウは、たとえば、３０秒、１分、２分、３分、４分、５分、６分、７分、８分、９分、１０分、１１分、１２分、１３分、１４分、１５分、１６分、１７分、１８分、１９分、２０分、２１分、２２分、２３分、２４分、２５分、３０秒未満、２５分より長い時間、または任意の前にリストされた持続時間の中間の値であり得る。寄付インデックスＧＵＩは、寄付インデックス６１０が現在１６５７．９８ドルであり、１日の間に２．６４％だけ増加したことを識別する。

【0134】

[00146]寄付インデックス６１０の値は、複数の時間ウィンドウを含むより長い時間期間の間に時間にわたってグラフで示され得る。寄付インデックスＧＵＩ中の寄付インデックスグラフ６２０は、そのようなグラフの視覚表示である。寄付インデックスグラフ６２０は、コミュニティが時間とともにどのくらい寛大になっているのかの表現である。寄付インデックスグラフ６２０は、１日の時間期間の間の寄付インデックス６１０の変動を示す。寄付インデックス６１０の現在の値（１６５７．９８ドル）は、寄付インデックスグラフ６２０の最も右の点であり、最も右の点の左側のすべての点は、その日のより早い時間からの寄付インデックス６１０の前の値を表す。仮想ボタンが、寄付インデックスグラフ６２０の上に示されており、モバイルハンドセット４０５のユーザが週、月、３か月、６か月、または年などのより長い時間期間をカバーするために寄付インデックスグラフ６２０を延長することを可能にする。

【0135】

[00147]寄付インデックスＧＵＩは、勘定間対話サーバ１３０を使用して実行されるサービスのユーザのコミュニティ中で行われる様々な振替えを識別する公開振替えフィード６３０を含む。公開振替えフィード６３０は、ライブフィード、周期的に更新されるフィード、静的なフィード、またはそれらの組合せであり得る。公開振替えフィード６３０は、すべてのビューアユーザ（またはあるエリアまたは領域中のすべてのビューアユーザなどのいくつかの基準を満たすすべてのビューアユーザ）のために生成され、勘定間対話サーバ１３０からモバイルハンドセット４０５および公開振替えフィード４２５にアクセスすることを要求するすべての他のビューアデバイスにサービスされ得る。たとえば、公開振替えフィード６３０は、２０２０年１１月１２日午前１１時４７分に、クレアが、モバイルハンドセット４０５のユーザのためのコーヒーの代金を支払ったことと（６．５０ドル）、２０２０年１１月１１日午後６時２７分に、ポールが、メイの食料雑貨の代金を支払ったことと（８９．９０ドル）、２０２０年１１月１０日午後２時３１分に、ボーが、２５％のサプライズキャッシュバックを得たことと（５７．３３ドル）、２０２０年１１月１０日午前９時４０分に、会社ＡｉｒＸが、ＮＹＣ看護師に３千個の靴を寄付したことと、２０２０年１１月９日午前１１時４７分に、モバイルハンドセット４０５のユーザが、ジョーの映画の代金を支払ったことと（１２．９９ドル）、２０２０年１１月８日午前６時２７分に、アルが、１５％のサプライズキャッシュバックを得たことと（３７．４２ドル）を示す。

【0136】

[00148]図７は、緊急時資金グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す概念図７００である。緊急時資金ＧＵＩは、緊急時資金７０５を記述する。緊急時資金ＧＵＩは以下のように述べている。「あなたが緊急の問題を有し、財政的な支援を必要とする場合、あなたは、タップして入力するボックス中に「助けて」と入力するかまたは以下の「助けて」ボタンを押すことによって我々の仮想代理人に接触することができる。あなたの状況に関してあなたが与える情報に基づいて、仮想代理人は、緊急時資金要求を自動的に承認し、あなたの問題を解決するために資金を迅速に支払うことが可能であり得る。緊急時資金は、緊急事態をカバーするためにコミュニティに利用可能な資金のプールである。必須ではないが、あなたは、可能になったらあなたが受け取ったお金を資金に寄与して戻すことができる。」

【0137】

[00149]緊急時資金ＧＵＩは、モバイルハンドセット４０５のユーザが押すことができる「助けて！７１０」ボタンならびに「タップして入力する７５０」テキスト文字列入力インターフェースを含む。「助けて！７１０」ボタンの選択または「タップして入力７５０」テキスト文字列入力インターフェース中に「助けて」または同様のメッセージを入力することは、モバイルハンドセット４０５に命令を受信する勘定間対話サーバ１３０に命令を送らせる。勘定間対話サーバ１３０は、勘定管理サーバ１４０および／または勘定管理データ構造１４５からのユーザの勘定情報を問い合わせることができる。ユーザの勘定情報および／または「タップして入力する７５０」インターフェース中でユーザによって書き込まれたコンテキストもしくは勘定間対話サーバ１３０からモバイルハンドセット４０５に送られるより多くの情報についての要求に応答してユーザによって与えられるコンテキストなどの追加のコンテキストに基づいて、勘定間対話サーバ１３０は、ユーザが緊急時資金勘定からの緊急時資金の振替えの資格を得るのかどうかと、そうである場合、緊急時資金勘定からユーザのユーザの支払い勘定に振り替えられる資金の量とを自動的に決定することができる。緊急時資金勘定は、金融機関に関連するユーザの支払い勘定またはコミュニティに関連するユーザの支払い勘定であり得る。場合によっては、勘定間対話サーバ１３０はまた、ユーザが緊急時資金勘定からの緊急時資金の振替えの資格を得るのかどうかと、そうである場合、緊急時資金勘定からユーザのユーザの支払い勘定に振り替えられる資金の量とを決定するのを助けるためにユーザの勘定情報および／または追加のコンテキストを検討するために人間の代理人に接触し得る。

【0138】

[00150]図８は、機械学習（ＭＬ）エンジン８３０を使用した自動支払い選択、自動勘定選択、および／または自動勘定対話のためのプロセス８００を示すブロック図である。ＭＬエンジン８３０は、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデル８３５を含むことができる。ＭＬエンジン８３０は、最初のトレーニング８２５中にトレーニングデータ８２０を使用して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデル８３５をトレーニングすることができる。ＭＬエンジン８３０および／またはトレーニングされたＭＬモデル８３５は、たとえば、１つもしくは複数のニューラルネットワーク（ＮＮ）、１つもしくは複数の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、１つもしくは複数のトレーニングされた時間遅延ニューラルネットワーク（ＴＤＮＮ）、１つもしくは複数のディープネットワーク、１つもしくは複数のオートエンコーダ、１つもしくは複数のディープビリーフネット（ＤＢＮ）、１つもしくは複数の回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、１つもしくは複数の敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、１つもしくは複数の他のタイプのニューラルネットワーク、１つもしくは複数のトレーニングされたサポートベクターマシン（ＳＶＭ）、１つもしくは複数のトレーニングされたランダムフォレスト（ＲＦ）、またはそれらの組合せを含むことができる。ニューラルネットワーク（ＮＮ）９００は、ＭＬエンジン８３０および／またはトレーニングされたＭＬモデル８３５の一例であり得る。ＭＬエンジン８３０および／またはトレーニングされたＭＬモデル８３５の例は、プロセス２５０の１つまたは複数のＭＬモデル、ＮＮ９００、本明細書で説明される別のＭＬシステム、またはそれらの組合せを含むことができる。

【0139】

[00151]ＭＬエンジン８３０の１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデル８３５は、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデル８３５のうちの少なくとも１つへの入力として入力データ８０５を受信する。入力データ８０５は、資産取引データ８１０、資産勘定データ８１５、またはその両方を含む。資産取引データ８１０は、購入などの様々な取引に関する情報を含む。資産勘定データ８１５は、ユーザ購入勘定および／または寄付勘定などの様々な資産勘定に関する情報を含む。いくつかの例では、入力データ８０５はまた、図３Ｂの選択基準３８０などの選択基準を含む。

【0140】

[00152]資産取引データ８１０の例は、取引に関する勘定間データ構造１３５中に記憶された情報、取引に関する勘定管理データ構造１４５中に記憶された情報、勘定管理サーバ１４０によって管理される取引に関する情報、勘定間対話サーバ１３０によって管理される対話に関与する取引に関する情報、プロセス２００の複数の支払い指示、プロセス２５０の複数の資産取引指示、最近の取引３１５Ａに関する情報、最近の取引３１５Ｃに関する情報、個人用振替えフィード４２５で説明された勘定による取引および／もしくは振替えに関する情報、図５Ａのヘッドフォンの購入に関する情報、図５Ｂの食料雑貨の購入に関する情報、公開振替えフィード６３０で説明された勘定による取引および／もしくは振替えに関する情報、本明細書で説明される他の取引および／もしくは振替えおよび／もしくは寄付に関する情報、またはそれらの組合せを含む。

【0141】

[00153]資産勘定データ８１５の例は、勘定に関する勘定間データ構造１３５中に記憶された情報、勘定に関する勘定管理データ構造１４５中に記憶された情報、勘定管理サーバ１４０によって管理される勘定に関する情報、勘定間対話サーバ１３０によって管理される対話に関与する勘定に関する情報、プロセス２００の複数のユーザの支払い勘定に関する情報、プロセス２５０の複数の資産勘定に関する情報、複数のユーザの支払い勘定３０５に関する情報（たとえば、寄付勘定残高３２０Ｂ～３２０Ｎ、ロケーション３３０Ｂ～３３０Ｎ）、ユーザの寄付勘定４１０に関する情報（たとえば、利用可能な残高４１５、寄付スコア４２０）、個人用振替えフィード４２５で説明された勘定に関する情報、図５Ａ中のユーザの勘定に関する情報、図５Ａ中のユーザのボブの勘定に関する情報、図５Ｂ中のユーザの勘定に関する情報、図５Ｂ中のＢａｎｋＸの勘定に関する情報、図６のユーザの勘定に関する情報、図６で説明される他のユーザ（たとえば、クレア、ポール、メイ、ボー、ＡｉｒＸ、ＮＹＣ看護師、ジョー、アル）の勘定のうちの少なくとも１つに関する情報、図７中のユーザの勘定に関する情報、図７中の緊急時資金７０５に関する情報、本明細書で説明される他の勘定に関する情報、またはそれらの組合せを含む。

【0142】

[00154]自動勘定対話システムは、トレーニングされたＭＬモデル８３５のうちの少なくとも１つに入力として入力データ８０５（たとえば、資産取引データ８１０、資産勘定データ８１５、および／または選択基準）のうちの少なくともいくつかを与える。入力として入力データ８０５のうちの少なくともいくつかを受信したことに応答して、トレーニングされたＭＬモデル８３５のうちの少なくとも１つは、出力データ８５０を出力する。出力データ８５０は、選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、および／または選択された振替え額８６７を含む。選択された資産勘定８６５は、寄付を引き出す勘定であり得る。選択された資産取引８６０は、選択された資産勘定８６５からの寄付がその代金を少なくとも部分的に支払う取引であり得る。選択された振替え額８６７は、選択された資産勘定８６５からの寄付がその代金を支払う選択された資産取引８６０の額であり得る。

【0143】

[00155]たとえば、図２Ａのプロセス２００では、第１の支払いは選択された資産取引８６０の一例であり、第２のユーザの支払い勘定は、選択された資産勘定８６５の一例であり、第１の量の資金は、選択された振替え額８６７の一例である。図２Ｂのプロセス２５０では、第１の資産取引は選択された資産取引８６０の一例であり、第２の資産勘定は、選択された資産勘定８６５の一例であり、第１の量の資産は、選択された振替え額８６７の一例である。図３Ｂでは、選択された支払い３７５は、選択された資産取引８６０の一例であり、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０は、選択された資産勘定８６５の一例であり、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０によって支払われることになる選択された支払い３７５の少なくとも一部分の額は、選択された振替え額８６７の一例である。図４の個人用振替えフィード４２５では、ユーザの勘定（たとえば、「アイリーン」、「あなたの」、「ジョン」、「エディ」、「あなたの」）の各「タブ」は、選択された資産取引８６０の一例であり、タブを「ピックアップする」（その代金を支払う）各勘定（たとえば、「あなた」、「サリー」、「あなた」、「あなた」、および「匿名」）は、選択された資産勘定８６５の一例であり、タブをピックアップする勘定によって支払われることになるタブの少なくとも一部分の額（たとえば、３．５０ドル、３．００ドル、２．５０ドル、３．５０ドル、２．００ドル）は、選択された振替え額８６７の一例である。図５Ａでは、ヘッドフォンの購入は、選択された資産取引８６０の一例であり、ボブの勘定は、選択された資産勘定８６５の一例であり、５０％は、選択された振替え額８６７の一例である。図５Ｂでは、食料雑貨の購入は、選択された資産取引８６０の一例であり、ＢａｎｋＸの勘定は、選択された資産勘定８６５の一例であり、２５％は、選択された振替え額８６７の一例である。図６の公開振替えフィード６３０では、他の誰かによってその代金が支払われているユーザの勘定（たとえば、「あなたの」、「メイ」、「ボー」、「ＮＹＣ看護師」、「ジョー」、「アル」）による各購入は、選択された資産取引８６０の一例であり、そのような購入の代金を支払う各勘定（たとえば、「クレア」、「ポール」、「キャッシュバック授与エンティティ」、「ＡｉｒＸ」、「あなた」）は、選択された資産勘定８６５の一例であり、支払い勘定によって支払われるまたは振り替えられることになる購入または資産の少なくとも一部分の額（たとえば、６．５０ドル、８９．９０ドル、５７．３３ドル、２５％、３０００個の靴、１２．９９ドル、３７．４２ドル、１５％）は、選択された振替え額８６７の一例である。図７では、緊急時資金７０５を使用してその代金を少なくとも部分的に支払うことになる取引は、選択された資産取引８６０の一例であり得、緊急時資金７０５に関連する勘定は、選択された資産勘定８６５の一例であり、緊急時資金７０５を使用してその代金が支払われることになる取引の少なくとも一部分の額は、選択された振替え額８６７の一例であり得る。

【0144】

[00156]いくつかの例では、出力データ８５０はまた、第２の選択された資産勘定を含むことができ、これは、選択された資産取引８６０に関連する勘定であり得る。たとえば、プロセス２００では、第１のユーザの支払い勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。プロセス２５０では、第１の資産勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。図３Ｂでは、選択された被振替人ユーザの支払い勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。図４では、ピックアップされている（その代金が支払われている）タブを有する勘定（たとえば、「アイリーン」「あなたの」、「ジョン」、「エディ」、「あなたの」）は、第２の選択された資産勘定の一例である。図５Ａでは、ユーザの勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。図５Ｂでは、ユーザの勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。図６では、寄付を受け取っている（たとえば、購入の代金を支払われている）勘定（たとえば、「あなたの」、「メイ」、「ボー」、「ＮＹＣ看護師」、「ジョー」、「アル」）は、第２の選択された資産勘定の一例である。図７では、ユーザの勘定は、第２の選択された資産勘定の一例である。

【0145】

[00157]いくつかの例では、選択された資産取引８６０は、取引のグループのための合計額の（たとえば、選択された振替え額８６７に基づく）少なくとも一部分が、選択された資産勘定８６５によってその代金が支払われるように一緒にグループ化された２つ以上の取引を含むことができる。取引のグループは、共有された時間期間内に２つ以上の取引を含むことができる。たとえば、ユーザは、コーヒーを買い、次いで、数分後に別のコーヒーを買う可能性があり、選択された資産取引８６０は両方の取引を含むことができる。取引のグループは、共有された業者および／またはロケーションから２つ以上の取引を含むことができる。たとえば、選択された資産取引８６０は、同じ店舗からのユーザによる複数の購入を含むことができる。

【0146】

[00158]選択された振替え額８６７は、割合、部分、相対的な量および／もしくは額、絶対量および／もしくは額、またはそれらの組合せとして表され得る。

【0147】

[00159]いくつかの例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５からの異なるトレーニングされたＭＬモデルは、異なるタイプの出力データ８５０を出力する。たとえば、いくつかの例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第１のトレーニングされたＭＬモデルは、選択された資産取引８６０を出力し、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第２のトレーニングされたＭＬモデルは、選択された資産勘定８６５を出力し、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第３のトレーニングされたＭＬモデルは、選択された振替え額８６７を出力する。いくつかの例では、これらのタイプの出力データ８５０のうちのいずれか２つまたは３つすべてが、トレーニングされたＭＬモデル８３５の単一のトレーニングされたＭＬモデルによって出力され得る。

【0148】

[00160]いくつかの例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５からの異なるトレーニングされたＭＬモデルは、異なるタイプの入力データ８０５を受信する。たとえば、いくつかの例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第１のトレーニングされたＭＬモデルは、入力として資産取引データ８１０を受信し、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第２のトレーニングされたＭＬモデルは、入力として資産勘定データ８１５を受信する。いくつかの例では、これらのタイプの入力データ８０５の両方が、トレーニングされたＭＬモデル８３５の単一のトレーニングされたＭＬモデルによって受信され得る。

【0149】

[00161]例示的な例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第１のトレーニングされたＭＬモデルは、入力として資産取引データ８１０を受信し、選択された資産取引８６０および／または選択された振替え額８６７を出力し、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第２のトレーニングされたＭＬモデルは、入力として資産勘定データ８１５を受信し、選択された資産勘定８６５を出力する。別の例示的な例では、トレーニングされたＭＬモデル８３５の第１のトレーニングされたＭＬモデルは、入力として資産取引データ８１０と資産勘定データ８１５とを受信し、選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、および／または選択された振替え額８６７を出力する。

【0150】

[00162]トレーニングされたＭＬモデル８３５は、入力データ８０５の部分であり得るいくつかの選択基準（たとえば、選択基準３８０）に基づいて選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、および／または選択された振替え額８６７を選択することができる。一例として選択基準３８０を使用すると、選択された資産取引８６０は、選択された資産勘定８６５のユーザがいるマッチングロケーションで起こる必要があることになり、選択された資産勘定８６５の残高が、選択された資産取引８６０の額を超える必要があることになり、選択された資産取引８６０が、３０ドルよりも小さい必要があることになり、選択された資産勘定８６５が、特定のタイプの勘定（寄付勘定）でなければならない。客観的基準および／または主観的基準を含み得る他のタイプの基準が使用され得る。客観的基準は、ロケーション、ジオフェンス、資産のしきい値額などを含み得る。主観的基準は、たとえば、ユーザの勘定残高、取引履歴、負債、クレジットスコア、収入（たとえば、給与）、投資、支出（たとえば、賃貸料、抵当、請求、税、学費）、またはそれらの組合せの分析に基づく、たとえば、選択された資産取引８６０を実施するユーザが「困窮している」という決定を含み得る。主観的基準は、たとえば、選択された資産取引８６０を実施するユーザが選択された資産勘定８６５が寄付した（たとえば、選択された資産勘定８６５のユーザが寄付することを選定した）他のユーザと同様であるという決定を含み得る。主観的基準は、たとえば、選択された資産取引８６０が選択された資産勘定８６５がその代金を少なくとも部分的に支払うために寄付した（たとえば、選択された資産勘定８６５のユーザがその代金を少なくとも部分的に支払うために寄付することを選定した）他の取引と同様であるという決定を含み得る。いくつかの例では、選択された振替え額８６７は、選択基準に基づいて選択され得る。たとえば、選択基準の最大寄付額しきい値が、２５ドルであり、選択された資産取引８６０が１００ドルの取引である場合、寄付額が最大寄付額しきい値を下回る（超えない）ように選択された振替え額８６７は選択された資産取引８６０の２５％となるように選択され得る。

【0151】

[00163]いくつかの例では、第１のユーザは、慈善団体、非営利団体、業務、またはそれらの組合せなどの組織または組織を表すユーザであり得る。客観的基準は、この場合、組織が特定のタイプの組織である必要があること、または別のタイプの組織であることができないことを示すことができる。たとえば、客観的基準は、組織が非営利でなければならないことおよび／または営利目的であることができないことを指定することができる。主観的基準は、たとえば、組織が選択された資産勘定８６５のユーザが前に寄付した他の組織と同様であるという決定を含むことができる。たとえば、選択された資産勘定８６５のユーザが鯨保護組織に前に寄付した場合、象保護組織はそのような基準に適合し得るが、営利目的会社は、そのような基準に適合しない可能性がある。

【0152】

[00164]場合によっては、寄付は、選択された資産勘定８６５のユーザのカレンダのカレンダイベントに基づいて時限であり得、および／または選択基準は、それに基づき得る。たとえば、第１のユーザは、第１のユーザの誕生日にまたは第１のユーザのカレンダの別のカレンダイベントに第２のユーザに寄付することを奨励され得る。場合によっては、寄付は、選択された資産取引８６０を実施するユーザのカレンダのカレンダイベントに基づいて時限であり得、および／または選択基準は、それに基づき得る。たとえば、第１のユーザは、第２のユーザの誕生日にまたは第２のユーザのカレンダの別のカレンダイベントに第２のユーザに寄付することを奨励され得る。いくつかの例では、入力データ８０５は、選択された資産勘定８６５のユーザのカレンダ、選択された資産勘定８６５のユーザのデバイスからの他のデータ、選択された資産取引８６０を実施するユーザのカレンダ、選択された資産取引８６０を実施するユーザのデバイスからの他のデータ、またはそれらの組合せを含むことができる。

【0153】

[00165]ＭＬエンジン８３０は、トレーニングデータ８２０を使用してトレーニングされたＭＬモデル８３５の最初のトレーニング８２５を実施することができる。トレーニングデータ８２０は、資産取引データ８４０、資産勘定データ８４４、選択された資産取引８４２、選択された資産勘定８４７、選択された振替え額８４９、またはそれらの組合せを含むことができる。資産取引データ８４０は、資産取引データ８１０と同様に取引に関する情報を含むことができる。いくつかの例では、資産取引データ８４０は、資産取引データ８１０の少なくともサブセットを含むことができる。いくつかの例では、資産取引データ８１０は、資産取引データ８４０の少なくともサブセットを含むことができる。選択された資産取引８４２は、資産取引データ８４０から前に選択された１つまたは複数の資産取引を含むことができる。資産勘定データ８４４は、資産勘定データ８１５と同様に勘定に関する情報を含むことができる。いくつかの例では、資産勘定データ８４４は、資産勘定データ８１５の少なくともサブセットを含むことができる。いくつかの例では、資産勘定データ８１５は、資産勘定データ８４４の少なくともサブセットを含むことができる。選択された資産勘定８４７は、資産勘定データ８４４から前に選択された１つまたは複数の資産勘定を含むことができる。選択された振替え額８４９は、選択された資産取引８４２および／または選択された資産勘定８４７に対応する前に選択された１つまたは複数の額を含むことができる。

【0154】

[00166]いくつかの例では、ＭＬエンジン８３０は、場合によっては、追加の選択がトレーニングされたＭＬモデル８３５によって行われているのでリアルタイムで、検証８４５に基づいてトレーニングされたＭＬモデル８３５のさらなるトレーニング８７５を実施することができる。たとえば、入力データ８０５の少なくともサブセットがトレーニングデータ８２０の少なくともサブセットに一致する（たとえば、資産取引データ８１０の少なくともサブセットが、資産取引データ８４０の少なくともサブセットに一致する、および／または資産勘定データ８１５の少なくともサブセットが、資産勘定データ８４４の少なくともサブセットに一致する）場合、検証８４５は、選択された資産取引８６０が選択された資産取引８４２に一致するのかどうかをチェックすることができる。これらが一致する場合、ＭＬエンジン８３０は、選択された資産取引８６０の選択につながる重みを強化することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができ、またはトレーニングされたＭＬモデル８３５に選択された資産取引８６０の選択につながる新しい重みを追加することができる。これらが一致しない場合、ＭＬエンジン８３０は、トレーニングされたＭＬモデル８３５から選択された資産取引８６０の選択につながる重みを弱めるまたは除去することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができる。

【0155】

[00167]入力データ８０５の少なくともサブセットがトレーニングデータ８２０の少なくともサブセットに一致する場合、検証８４５は、選択された資産勘定８６５が選択された資産勘定８４７に一致するのかどうかをチェックすることができる。これらが一致する場合、ＭＬエンジン８３０は、選択された資産勘定８６５の選択につながる重みを強化することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができ、またはトレーニングされたＭＬモデル８３５に選択された資産勘定８６５の選択につながる新しい重みを追加することができる。これらが一致しない場合、ＭＬエンジン８３０は、トレーニングされたＭＬモデル８３５から選択された資産勘定８６５の選択につながる重みを弱めるまたは除去することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができる。

【0156】

[00168]入力データ８０５の少なくともサブセットがトレーニングデータ８２０の少なくともサブセットに一致する場合、検証８４５は、選択された振替え額８６７が選択された振替え額８４９に一致するのかどうかをチェックすることができる。これらが一致する場合、ＭＬエンジン８３０は、選択された振替え額８６７の選択につながる重みを強化することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができ、またはトレーニングされたＭＬモデル８３５に選択された振替え額８６７の選択につながる新しい重みを追加することができる。これらが一致しない場合、ＭＬエンジン８３０は、トレーニングされたＭＬモデル８３５から選択された振替え額８６７の選択につながる重みを弱めるまたは除去することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができる。

【0157】

[00169]場合によっては、検証８４５は、ユーザ（たとえば、選択された資産勘定８６５のユーザ、選択された資産取引８６０を実施したユーザ）からＭＬエンジン８３０によって受信されたフィードバック８７０に基づき得る。フィードバック８７０は、選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、および／または選択された振替え額８６７に関するものであり得る。フィードバック８７０が正である場合、ＭＬエンジン８３０は、出力データ８５０の少なくともサブセットのこれらの選択につながる重みを強化することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができ、またはトレーニングされたＭＬモデル８３５に出力データ８５０の少なくともサブセットの選択につながる新しい重みを追加することができる。フィードバック８７０が負である場合、これらが一致しない場合、ＭＬエンジン８３０は、トレーニングされたＭＬモデル８３５から出力データ８５０の少なくともサブセットのこれらの選択につながる重みを弱めるまたは除去することによるさらなるトレーニング８７５を介してトレーニングされたＭＬモデル８３５を更新することができる。

【0158】

[00170]図９は、自動支払い選択、自動勘定選択、および／または自動勘定対話のために機械学習エンジン８３０によって使用され得るニューラルネットワーク９００の一例を示すブロック図である。機械学習エンジンおよび／またはＮＮ９００の例は、ＭＬエンジン８３０、トレーニングされたＭＬモデル８３５、およびそれらの組合せを含む。ニューラルネットワーク９００は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、オートエンコーダ、ディープビリーフネット（ＤＢＮ）、回帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、および／または他のタイプのニューラルネットワークなど、任意のタイプのディープネットワークを含むことができる。

【0159】

[00171]ニューラルネットワーク９００の入力層９１０が入力データを含む。入力レイヤ９１０の入力データは、たとえば、入力データ８０５、資産取引データ８１０、資産勘定データ８１５、勘定に関する勘定間データ構造１３５中に記憶された情報、勘定に関する勘定管理データ構造１４５中に記憶された情報、勘定管理サーバ１４０によって管理される勘定に関する情報、勘定間対話サーバ１３０によって管理される対話に関与する勘定に関する情報、取引に関する勘定間データ構造１３５中に記憶された情報、取引に関する勘定管理データ構造１４５中に記憶された情報、勘定管理サーバ１４０によって管理される取引に関する情報、勘定間対話サーバ１３０によって管理される対話に関与する取引に関する情報、プロセス２００の複数の支払い指示、プロセス２５０の複数の資産取引指示、プロセス２００の複数のユーザの支払い勘定に関する情報、プロセス２５０の複数の資産勘定に関する情報、複数のユーザの支払い勘定３０５に関する情報（たとえば、寄付勘定残高３２０Ｂ～３２０Ｎ、ロケーション３３０Ｂ～３３０Ｎ）、最近の取引３１５Ａに関する情報、最近の取引３１５Ｃに関する情報、選択基準３８０、ユーザの寄付勘定４１０に関する情報（たとえば、利用可能な残高４１５、寄付スコア４２０）、個人用振替えフィード４２５で説明された勘定に関する情報、個人用振替えフィード４２５で説明された勘定による取引および／もしくは振替えに関する情報、図５Ａ中のユーザの勘定に関する情報、図５Ａのヘッドフォンの購入に関する情報、図５Ａ中のユーザのボブの勘定に関する情報、図５Ｂ中のユーザの勘定に関する情報、図５Ｂの食料雑貨の購入に関する情報、図５Ｂ中のＢａｎｋＸの勘定に関する情報、図６のユーザの勘定に関する情報、図６で説明される他のユーザ（たとえば、クレア、ポール、メイ、ボー、ＡｉｒＸ、ＮＹＣ看護師、ジョー、アル）の勘定のうちの少なくとも１つに関する情報、公開振替えフィード６３０で説明された勘定による取引および／もしくは振替えに関する情報、図７中のユーザの勘定に関する情報、図７中の緊急時資金７０５に関する情報、またはそれらの組合せを表すデータを含むことができる。例示的な例では、入力レイヤ９１０の入力データは、入力データ８０５の少なくともサブセットを含む。

【0160】

[00172]ニューラルネットワーク９００は、複数の隠れ層９１２Ａ、９１２Ｂから９１２Ｎを含む。隠れ層９１２Ａ、９１２Ｂから９１２Ｎは、「Ｎ」個の隠れ層を含み、ここで、「Ｎ」は、１よりも大きいかまたはそれに等しい整数である。隠れ層の数は、所与のアプリケーションのために必要とされるのと同数の層を含むようにされ得る。ニューラルネットワーク９００は、隠れ層９１２Ａ、９１２Ｂから９１２Ｎによって実施された処理から生じる出力を提供する出力層９１４をさらに含む。

【0161】

[00173]いくつかの例では、出力レイヤ９１４は、出力データ８５０、選択された資産取引８６０、選択された資産勘定８６５、選択された振替え額８６７、プロセス２００の第１支払い指示、プロセス２００の第１の支払い、プロセス２００の第２のユーザの支払い勘定、プロセス２５０の第１の資産取引指示、プロセス２５０の第１の資産取引、プロセス２５０の第２の資産勘定、選択された振替人ユーザの支払い勘定３６０、選択された支払い３７５、選択された支払い３７５の指示、選択された被振替人ユーザの支払い勘定３７０、個人用振替えフィード４２５で説明された勘定のうちの１つからの勘定の選択、個人用振替えフィード４２５で説明されたタブのうちの１つ中の取引のうちの１つからの取引の選択、図５Ａ中のボブの勘定の選択、図５Ａ中のヘッドフォンの購入の選択、図５Ａ中の５０％の選択、図５Ｂ中のＢａｎｋＸの勘定の選択、図５Ｂ中の食料雑貨の購入の選択、図５Ｂ中の２５％の選択、公開振替えフィード６３０で説明された勘定のうちの１つからの勘定の選択、公開振替えフィード６３０で説明されたタブのうちの１つ中の取引のうちの１つからの取引の選択、緊急時資金７０５の選択、緊急時資金７０５を使用してその代金が支払われることになる取引の選択、またはそれらの組合せを含む出力を与えることができる。

【0162】

[00174]ニューラルネットワーク９００は、相互接続された（interconnected）フィルタの多層ニューラルネットワークである。各フィルタは、入力データを表す特徴を学習するようにトレーニングされ得る。異なる層の間で、フィルタに関連付けられた情報が共有され、各層は、情報が処理されるとき、情報を保持する。場合によっては、ニューラルネットワーク９００はフィードフォワードネットワークを含むことができ、その場合、ネットワークの出力がそれ自体にフィードバックされる、フィードバック接続（feedback connection）がない。場合によっては、ネットワーク９００は回帰型ニューラルネットワークを含むことができ、回帰型ニューラルネットワークは、入力を読み込みながら、情報がノードにわたって搬送されることを可能にする、ループを有することができる。

【0163】

[00175]場合によっては、情報は、様々な層間のノード間相互接続（node-to-node interconnection）を通して層間で交換され得る。場合によっては、ネットワークは畳み込みニューラルネットワークを含むことができ、畳み込みニューラルネットワークは、ある層中のあらゆるノードを次の層中のあらゆる他のノードにリンクするとは限らない。情報が層間で交換されるネットワークでは、入力層９１０のノードは、第１の隠れ層９１２Ａ中のノードのセットをアクティブ化することができる。たとえば、図示のように、入力層９１０の入力ノードの各々が第１の隠れ層９１２Ａのノードの各々に接続され得る。隠れ層のノードは、各入力ノードの情報を、この情報にアクティブ化関数（たとえば、フィルタ）を適用することによって、変換することができる。変換から導出された情報は、次いで、次の隠れ層９１２Ｂのノードに渡され、それらのノードをアクティブ化することができ、それらのノードは、それら自体の指定された関数を実施することができる。例示的な関数は、畳み込み関数、ダウンスケール、アップスケール、データ変換、および／または任意の他の好適な関数を含む。隠れ層９１２Ｂの出力は、次いで、次の隠れ層のノードをアクティブ化することができ、以下同様である。最後の隠れ層９１２Ｎの出力は、出力層９１４の１つまたは複数のノードをアクティブ化することができ、出力層９１４は、処理された出力画像を提供する。場合によっては、ニューラルネットワーク９００中のノード（たとえば、ノード９１６）が、複数の出力ラインを有するものとして示されているが、ノードは、単一の出力を有し、ノードから出力されるものとして示されているすべてのラインは、同じ出力値を表す。

【0164】

[00176]場合によっては、各ノード、またはノード間の相互接続は、ニューラルネットワーク９００のトレーニングから導出されたパラメータのセットである重みを有することができる。たとえば、ノード間の相互接続は、相互接続されたノードに関して学習された情報を表すことができる。相互接続は、（たとえば、トレーニングデータセットに基づいて）調整され得る調整可能な数値重みを有することができ、これは、ニューラルネットワーク９００が、入力に適応可能であり、ますます多くのデータが処理されるにつれて、学習することが可能であることを可能にする。

【0165】

[00177]ニューラルネットワーク９００は、出力層９１４を通して出力を提供するために、異なる隠れ層９１２Ａ、９１２Ｂから９１２Ｎを使用して入力層９１０中のデータからの特徴を処理するように事前トレーニングされる。

【0166】

[00178]図１０は、いくつかの実装形態による、バスなどの接続１００６を使用して互いに電気通信している様々な構成要素を含むコンピューティングシステムアーキテクチャ１０００を示す。例示的なシステムアーキテクチャ１０００は、処理ユニット（ＣＰＵまたはプロセッサ）１００４と、ＲＯＭ１０１８およびＲＡＭ１０１６などのシステムメモリ１０２０を含む様々なシステム構成要素をプロセッサ１００４に結合するシステム接続１００６とを含む。システムアーキテクチャ１０００は、プロセッサ１００４と直接接続された、プロセッサ１６０４に極めて近接した、またはプロセッサ１６０４の一部として統合された、高速メモリのキャッシュ１００２を含むことができる。システムアーキテクチャ１０００は、プロセッサ１００４による迅速なアクセスのために、メモリ１０２０および／または記憶デバイス１００８からキャッシュ１００２にデータをコピーすることができる。このようにして、キャッシュは、データを待っている間のプロセッサ１００４の遅延を回避する性能の向上を提供することができる。これらおよび他のモジュールは、様々なアクションを実施するようにプロセッサ１００４を制御することができ、またはプロセッサ１６０４を制御するように構成され得る。

【0167】

[00179]他のシステムメモリ１０２０も、使用のために利用可能であり得る。メモリ１０２０は、異なる性能特性をもつ、複数の異なるタイプのメモリを含むことができる。プロセッサ１００４は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ１００４ならびに専用プロセッサを制御するように構成された、記憶デバイス１００８に記憶されたサービス１ １０１０、サービス２ １０１２、およびサービス３ １０１４など、ハードウェアまたはソフトウェアサービスとを含むことができ、ここで、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計に組み込まれる。プロセッサ１００４は、複数のコアまたはプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュなどを含んでいる完全な自己完結型コンピューティングシステムであり得る。マルチコアプロセッサは、対称的または非対称的であり得る。

【0168】

[00180]コンピューティングシステムアーキテクチャ１０００とのユーザ対話を可能にするために、入力デバイス１０２２は、音声用のマイクロフォン、ジェスチャまたはグラフィック入力用のタッチセンシティブスクリーン、キーボード、マウス、モーション入力、音声など、任意の数の入力機構を表すことができる。出力デバイス１０２４も、当業者に知られているいくつかの出力機構のうちの１つまたは複数であり得る。いくつかの事例では、マルチモーダルシステムは、ユーザが、コンピューティングシステムアーキテクチャ１０００と通信するために複数のタイプの入力を提供することを可能にすることができる。通信インターフェース１０２６は、概して、ユーザ入力とシステム出力とを統制および管理することができる。任意の特定のハードウェア構成上で動作することに対する制限はなく、したがって、ここでの基本的特徴は、改善されたハードウェア構成またはファームウェア構成が開発されるにつれて、それらで容易に代用され得る。

【0169】

[00181]記憶デバイス１００８は、不揮発性メモリであり、磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ＲＡＭ１０１６、ＲＯＭ１０１８、およびそれらのハイブリッドなど、コンピュータによってアクセス可能であるデータを記憶することができるハードディスクまたは他のタイプのコンピュータ可読媒体であり得る。

【0170】

[00182]記憶デバイス１００８は、プロセッサ１００４を制御するためのサービス１０１０、１０１２、１０１４を含むことができる。他のハードウェアモジュールまたはソフトウェアモジュールが企図される。記憶デバイス１００８は、システム接続１００６に接続され得る。一態様では、特定の機能を実施するハードウェアモジュールは、その機能を行うために、プロセッサ１００４、接続１００６、出力デバイス１０２４など、必要なハードウェア構成要素に関して、コンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェア構成要素を含むことができる。

【0171】

[00183]開示された方法は、コンピューティングシステムを使用して実行され得る。例示的なコンピューティングシステムは、プロセッサ（たとえば、中央処理装置）と、メモリと、不揮発性メモリと、インターフェースデバイスとを含むことができる。メモリは、データおよび／または１つまたは複数のコードセット、ソフトウェア、スクリプトなどを記憶し得る。コンピュータシステムの構成要素は、バスを介してまたは何らかの他の知られているまたは好都合のデバイスを通して一緒に結合され得る。プロセッサは、たとえば、たとえばメモリに記憶されたコードを実行することによって本明細書で説明される方法の全部または一部を行うように構成され得る。ユーザデバイスまたはコンピュータ、プロバイダサーバまたはシステム、あるいは中断されたデータベース更新システムのうちの１つまたは複数は、コンピューティングシステムの構成要素またはそのようなシステムの変形形態を含み得る。

【0172】

[00184]本開示は、限定はしないが、ポイントオブセールシステム（「ＰＯＳ」）を含む任意の好適な物理的形態をとるコンピュータシステムを企図する。限定ではなく例として、コンピュータシステムは、埋込みコンピュータシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、（たとえば、コンピュータオンモジュール（ＣＯＭ）もしくはシステムオンモジュール（ＳＯＭ）などの）シングルボードコンピュータシステム（ＳＢＣ）、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップもしくはノートブックコンピュータシステム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータシステムのメッシュ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、サーバ、または２つ以上のこれらの組合せであり得る。適切な場合、コンピュータシステムは、ユニタリであるかもしくは分散された、複数のロケーションにわたる、複数の機械にわたる、および／または１つもしくは複数のネットワーク中の１つもしくは複数のクラウド構成要素を含み得るクラウド中に常駐する１つまたは複数のコンピュータシステムを含み得る。適切な場合、１つまたは複数のコンピュータシステムは、実質的な空間的または時間的制限なしに本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実行し得る。限定ではなく例として、１つまたは複数のコンピュータシステムは、リアルタイムでまたはバッチモードで本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実行し得る。１つまたは複数のコンピュータシステムは、適切な場合、異なる時間にまたは異なるロケーションで本明細書で説明または例示されている１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実行し得る。

【0173】

[00185]プロセッサは、たとえば、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）マイクロプロセッサまたはＭｏｔｏｒｏｌａ ｐｏｗｅｒ ＰＣマイクロプロセッサなどの従来のマイクロプロセッサであり得る。「機械可読（記憶）媒体」または「コンピュータ可読（記憶）媒体」という用語がプロセッサによってアクセス可能である任意のタイプのデバイスを含むことを、当業者は認識されよう。

【0174】

[00186]メモリは、たとえば、バスによってプロセッサに結合され得る。メモリは、限定ではなく例として、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）およびスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。メモリは、ローカルであるか、リモートであるか、または分散され得る。

【0175】

[00187]バスはまた、プロセッサを不揮発性メモリおよび駆動ユニットに結合することができる。不揮発性メモリは、しばしば、磁気フロッピー（登録商標）もしくはハードディスク、光磁気ディスク、光ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、もしくはＥＥＰＲＯＭ（登録商標）などの読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気もしくは光学カード、または大量のデータのための別の形態の記憶装置である。このデータの一部は、しばしば、直接メモリアクセスプロセスによって、コンピュータ中のソフトウェアの実行中にメモリに書き込まれる。不揮発性記憶装置は、ローカルであるか、リモートであるか、または分散され得る。システムが、メモリ中で利用可能なすべての適用可能なデータを用いて作成され得るので、不揮発性メモリは随意である。典型的なコンピュータシステムは、通常、少なくともプロセッサと、メモリと、メモリをプロセッサに結合するデバイス（たとえば、バス）とを含むことになる。

【0176】

[00188]ソフトウェアは、不揮発性メモリおよび／または駆動ユニットに記憶され得る。実際、大きいプログラムでは、メモリにプログラム全体を記憶することが可能でないことさえある。それにもかかわらず、ソフトウェアが稼働するために、必要な場合、処理に適したコンピュータ可読ロケーションに移動され、説明のために、そのロケーションは、本明細書ではメモリと呼ばれることを理解されたい。ソフトウェアが実行のためにメモリに移動されたときでも、プロセッサは、ソフトウェアに関連する値を記憶するためにハードウェアレジスタと、理想的には、実行を高速化するように働くローカルキャッシュとを利用することができる。本明細書で使用されるソフトウェアプログラムは、そのソフトウェアプログラムが「コンピュータ可読媒体において実装される」と呼ばれるとき、任意の知られているまたは好都合なロケーション（不揮発性記憶装置からハードウェアレジスタまで）に記憶されると仮定される。プログラムに関連する少なくとも１つの値がプロセッサによって読取り可能なレジスタに記憶されるとき、プロセッサは、「プログラムを実行するように構成される」と見なされる。

【0177】

[00189]バスはまた、ネットワークインターフェースデバイスにプロセッサを結合することができる。インターフェースは、モデムまたはネットワークインターフェースのうちの１つまたは複数を含むことができる。モデムまたはネットワークインターフェースがコンピュータシステムの一部であると見なされ得ることが諒解されよう。インターフェースは、アナログモデム、統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ０モデム）、ケーブルモデム、トークンリングインターフェース、衛星送信インターフェース（たとえば、「直接ＰＣ」）、またはコンピュータシステムを他のコンピュータシステムに結合するための他のインターフェースを含むことができる。インターフェースは、１つまたは複数の入力および／または出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含むことができる。Ｉ／Ｏデバイスは、限定ではなく例として、キーボードと、マウスまたは他のポインティングデバイスと、ディスクドライブと、プリンタと、スキャナと、ディスプレイデバイスを含む他の入力および／または出力デバイスとを含むことができる。ディスプレイデバイスは、限定ではなく例として、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、あるいは何らかの他の適用可能な知られているまたは好都合なディスプレイデバイスを含むことができる。

【0178】

[00190]動作中、コンピュータシステムは、ディスクオペレーティングシステムなどのファイル管理システムを含むオペレーティングシステムソフトウェアによって制御され得る。関連するファイル管理システムソフトウェアをもつオペレーティングシステムソフトウェアの一例は、ワシントン州ＲｅｄｍｏｎｄのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）として知られるオペレーティングシステムのファミリおよびそれらの関連するファイル管理システムである。それの関連するファイル管理システムソフトウェアをもつオペレーティングシステムソフトウェアの別の例は、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステムおよびそれの関連するファイル管理システムである。ファイル管理システムは、不揮発性メモリおよび／または駆動ユニット中に記憶され得、データを入力および出力することと、不揮発性メモリおよび／または駆動ユニット上にファイルを記憶することを含むメモリ中にデータを記憶することとをオペレーティングシステムが行うために必要とされる様々な行為を実行することをプロセッサに行わせることができる。

【0179】

[00191]詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示され得る。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野の当業者によって、自身の仕事の本質を他の当業者に最も効果的に伝達するために使用される手段である。アルゴリズムは、本明細書では、および一般には、所望の結果をもたらす自己無撞着な一連の動作であると想到される。動作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしも必要とは限らないが、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、および他の方法で操作されることが可能な電気信号または磁気信号の形態をとる。主に一般的な用法という理由で、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、項、数、などと呼ぶことが時々便利であることがわかっている。

【0180】

[00192]ただし、これらおよび同様の用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるべきものであり、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことに留意されたい。別段に明記されていない限り、以下の説明から明らかなように、説明全体にわたって、「処理する」または「計算する」または「算出する」または「決定する」または「表示する」または「生成する」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタまたは他のそのような情報記憶、送信もしくはディスプレイデバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換するコンピュータシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスの行為およびプロセスを指すことを諒解されたい。

【0181】

[00193]本明細書で提示されるアルゴリズムおよびディスプレイは、任意の特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関連しない。様々な汎用システムは、本明細書の教示に従ってプログラムとともに使用され得るか、またはいくつかの例の方法を実行するためにより特殊な装置を構築するのに便利であるとがわかり得る。様々なこれらのシステムのために必要とされる構造が以下の説明から明らかになるであろう。さらに、技法は、任意の特定のプログラミング言語を参照しながら説明されず、したがって、様々な例は、様々なプログラミング言語を使用して実装され得る。

【0182】

[00194]様々な実装形態では、システムは、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のシステムに接続（たとえば、ネットワーク化）され得る。ネットワーク化された展開では、システムは、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバまたはクライアントシステムの容量で、あるいはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境におけるピアシステムとして動作し得る。

【0183】

[00195]システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、セルラー電話、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ、プロセッサ、電話、ウェブ機器、ネットワークルータ、スイッチまたはブリッジ、あるいはそのシステムによってとられるべきアクションを指定する命令のセット（連続またはそれ以外）を実行することが可能な任意のシステムであり得る。

【0184】

[00196]機械可読媒体または機械可読記憶媒体が、例として、単一の媒体であるものとして示されているが、「機械可読媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語は、命令の１つまたは複数のセットを記憶する単一の媒体または複数の媒体（たとえば、集中もしくは分散データベースならびに／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むものと解釈されるべきである。「機械可読媒体」および「機械可読記憶媒体」という用語はまた、システムが実行するための命令のセットを記憶、符号化、または搬送することが可能であり、システムに本明細書で開示する方法またはモジュールのうちの任意の１つまたは複数を実行させる任意の媒体を含むものとする。

【0185】

[00197]概して、本開示の実装形態を実装するために実行されるルーチンは、オペレーティングシステムの部分または特定のアプリケーション、構成要素、プログラム、オブジェクト、モジュールまたは「コンピュータプログラム」と呼ばれる一連の命令として実装され得る。コンピュータプログラムは一般に、コンピュータ中の１つまたは複数の処理ユニットまたはプロセッサによって読み取られ、実行されたときに、コンピュータに、本開示の様々な態様に関与する要素を実行するために動作を実行させる、コンピュータ中の様々なメモリおよび記憶デバイス中のいろいろな時点での１つまたは複数の命令セットを備える。

【0186】

[00198]さらに、完全に機能するコンピュータおよびコンピュータシステムのコンテキストで例を説明したが、様々な例が様々な形態のプログラムオブジェクトとして分散されることが可能であること、および分散に実際に影響を及ぼすために使用される特定のタイプの機械またはコンピュータ可読媒体にかかわらず本開示が等しく適用されることを、当業者は諒解されよう。

【0187】

[00199]機械可読記憶媒体、機械可読媒体、またはコンピュータ可読（記憶）媒体のさらなる例は、限定はしないが、特に、揮発性および不揮発性メモリデバイス、フロッピーディスクおよび他のリムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、光ディスク（たとえば、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）などの記録可能型媒体と、デジタルおよびアナログ通信リンクなどの送信型媒体とを含む。

【0188】

[00200]いくつかの状況では、バイナリ１からバイナリ０への、またはその逆の状態の変化など、メモリデバイスの動作は、たとえば、物理的変換などの変換を備え得る。特定のタイプのメモリデバイスでは、そのような物理的変換は、異なる状態または物への物品の物理的変換を備え得る。たとえば、限定はしないが、いくつかのタイプのメモリデバイスの場合、状態の変化は、電荷の累積および蓄積、あるいは蓄積された電荷の解放を伴い得る。同様に、他のメモリデバイスでは、状態の変化は、磁気方位の物理的変化もしくは変換または結晶状からアモルファスへのもしくはその逆の分子構造の物理的変化もしくは変換を備え得る。上記は、メモリデバイスにおけるバイナリ１のバイナリ０へのまたはその逆への状態の変化が物理的変換などの変換を備え得る、すべての例の網羅的なリストになるように意図されていない。むしろ、上記は例示的な例として意図される。

【0189】

[00201]記憶媒体は、一般に、非一時的であるか、または非一時的デバイスを備え得る。このコンテキストでは、非一時的記憶媒体は、有形であるデバイスを含み得、これは、デバイスが具体的な物理的形態を有することを意味するが、デバイスはそれの物理的状態を変化し得る。したがって、たとえば、非一時的は、状態のこの変化にもかかわらず有形にとどまるデバイスを指す。

【0190】

[00202]上記の説明および図面は、例示的なものであり、主題を開示する形態そのものに限定するものと解釈すべきではない。上記の開示に照らして多くの修正形態および変形形態が可能であることを、当業者は諒解することができる。本開示の完全な理解を与えるために、多数の具体的な詳細について説明した。しかしながら、いくつかの事例では、説明を不明瞭にすることを回避するために、よく知られているまたは従来の詳細が説明されていない。

【0191】

[00203]本明細書で使用する「接続された」、「結合された」という用語またはそれの任意の変形形態は、システムのモジュールに適用されるときに、２つ以上の要素の間での直接的または間接的のいずれかの任意の接続または結合を意味し、要素間の接続の結合は、物理的、論理的、またはそれらの任意の組合せであり得る。さらに、「本明細書で（herein）」、「上記で（above）」、「以下で（below）」という用語、および同様の意味の用語は、本明細書で使用されるとき、本出願の任意の特定の部分ではなく、本出願を全体として指すものとする。文脈が許せば、単数または複数を使用する、上記の発明を実施するための形態における用語は、それぞれ複数または単数をも含み得る。２つまたはそれ以上の項目のリストに関する「または（or）」という用語は、リスト中の項目のうちのいずれか、リスト中の項目のうちのすべて、またはリスト中の項目の任意の組合せという用語の解釈のうちのすべてをカバーする。

【0192】

[00204]開示する主題が、以下に示されていない他の形態および方式において具体化され得ることを、当業者は諒解されよう。第１の（first）、第２の（second）、上部の（top）および下部の（bottom）などの関係を示す用語の使用は、もしあれば、１つのエンティティまたはアクションを、そのようなエンティティまたはアクションの間のいかなるそのような実際の関係または順序を必ずしも必要とするかまたは暗示することなしに、別のものと区別するためにのみ使用されることを理解されたい。

【0193】

[00205]プロセスまたはブロックが所与の順序で提示されているが、代替実装形態は、異なる順序で、ステップを有するルーチンを実行するか、またはブロックを有するシステムを採用し得、いくつかのプロセスまたはブロックは、代替または部分組合せを与えるために削除、移動、追加、再分割、置換、連結、および／または修正され得る。これらのプロセスまたはブロックの各々は、様々な異なる方法で実装され得る。また、プロセスまたはブロックは、時々連続して実施されているように示されているが、これらのプロセスまたはブロックは、代わりに並行して実施され得るか、または異なる時間に実施され得る。さらに、本明細書において言及された任意の特定の数は例にすぎず、代替実装形態は、異なる値または範囲を採用し得る。

【0194】

[00206]本明細書で提供される開示の教示は、必ずしも上記で説明されたシステムに限らず他のシステムに適用され得る。上記で説明された様々な例の要素および行為は、さらなる例を与えるために組み合わされ得る。

【0195】

[00207]添付の出願書類中にリストされ得る任意のものを含む上記で言及された任意の特許および出願および他の参考文献は、参照により本明細書に組み込まれる。本開示の態様は、必要な場合、本開示のまたさらなる例を与えるために上記で説明された様々な参考文献のシステム、機能、および概念を採用するために修正され得る。

【0196】

[00208]これらおよび他の変更は、上記の発明を実施するための形態に照らして本開示に行われ得る。上記の説明がいくつかの例について説明し、企図される最良の態様について説明するが、文章中でいかに詳述されているように見えたとしても、教示は多くの方法で実施され得る。システムの詳細は、本明細書で開示される主題によって依然として包含されるが、それの実装詳細において大幅に変動し得る。上記のように、本開示のいくつかの特徴または態様について説明するときに使用される特定の用語は、その用語が関連付けられる開示の任意の特定の特性、特徴、または態様に制限されるように、その用語が本明細書で再定義されていることを暗示するものととられるべきではない。概して、以下の特許請求の範囲において使用される用語は、上記の発明を実施するための形態セクションがそのような用語を明示的に定義しない限り、本明細書において開示される特定の実装形態に本開示を制限するものと解釈されるべきではない。したがって、本開示の実際の範囲は、開示される実装形態だけでなく、特許請求の範囲の下で本開示を実施または実装するすべての等価な方法をも包含する。

【0197】

[00209]本開示のいくつかの態様がいくつかの請求項の形式で以下に提示されているが、発明者は、任意の数の請求項の形式で本開示の様々な態様を企図する。米国特許法１１２条（ｆ）の下で扱われることが意図されるあらゆる請求項は、「ための手段（ｍｅａｎｓ ｆｏｒ）」という語句で始まることになる。したがって、出願人は、本開示の他の態様のためのそのような追加の請求項の形式を遂行するために本出願を出願した後に追加の請求項を追加する権利を留保する。

【0198】

[00210]本明細書において使用される用語は、概して、本開示のコンテキスト内で各用語が使用される特定のコンテキストにおいて当技術分野におけるそれらの通常の意味を有する。本開示について説明するために使用されるいくつかの用語は、本開示の説明に関して実務家に追加の案内を与えるために上記でまたは本明細書の他の場所で説明される。便宜上、いくつかの用語は、たとえば、大文字化、イタリック体、および／または引用符を使用して強調され得る。強調の使用は、用語の範囲および意味に対して影響を及ぼさず、用語の範囲および意味は、それが強調されているか否かにかかわらず、同じコンテキストにおいて同じである。同じ要素が２つ以上の方法で説明され得ることが諒解されよう。

【0199】

[00211]したがって、代替的な文言および類義語が本明細書で説明される用語のうちのいずれか１つまたは複数に使用され得、また、用語が本明細書で詳述または説明されるか否かにいかなる特別な重要性も置かれない。いくつかの用語のための類義語が与えられる。１つまたは複数の類義語の詳述が他の類義語の使用を除外しない。本明細書で説明されるあらゆる用語の例を含む本明細書の任意の場所での例の使用は、例示的なものにすぎず、本開示またはあらゆる例示された用語の範囲および意味をさらに限定することは意図されない。同様に、本開示は、本明細書で与えられる様々な例に限定されない。

【0200】

[00212]本開示の範囲をさらに限定する意図なしに、本開示の例による機器、装置、方法およびそれらの関連する結果の例を以下に与える。タイトルまたはサブタイトルが読者の便宜のために例中で使用され得、いかなる場合も、これは、本開示の範囲を限定するべきでないことに留意されたい。別段に定義されていない限り、本明細書で使用されるすべての技術的なおよび科学的な用語は、本開示が関係する当業者によって一般に理解されるものと同じ意味を有する。矛盾する場合、定義を含めて、本開示が優先することにする。

【0201】

[00213]本明細書のいくつかの部分は、情報に対する動作のアルゴリズムおよび記号表現に関して例について説明する。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野の当業者によって、自身の仕事の本質を他の当業者に効果的に伝達するために一般的に使用される。これらの動作は、機能的に、計算量的に、または論理的に説明されているが、コンピュータプログラムまたは等価な電気回路、マイクロコードなどによって実装されると理解される。さらに、一般性を失うことなく、モジュールとして動作のこれらの構成に言及することが時々好都合であることもわかっている。説明された動作およびそれらの関連するモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せで具現され得る。

【0202】

[00214]本明細書で説明されるステップ、動作、またはプロセスのうちのいずれかは、単独でまたは他のデバイスとの組合せで、１つまたは複数のハードウェアモジュールもしくはソフトウェアモジュールを用いて実行または実装され得る。いくつかの例では、ソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコードを含んでいるコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラムオブジェクトで実装され、これにより、説明されたステップ、動作、またはプロセスのうちのいずれかまたはすべてを実行するためのコンピュータプロセッサによって実行され得る。

【0203】

[00215]例はまた、本明細書における動作を実行するための装置に関し得る。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築され得る、および／またはコンピュータ中に記憶されたコンピュータプラグラムにより選択的に起動もしくは再構成される汎用コンピューティングデバイスを備え得る。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムバスに結合され得る非一時的、有形コンピュータ可読記憶媒体または電子命令を記憶するのに好適な任意のタイプの媒体中に記憶され得る。さらに、本明細書に記載の任意のコンピューティングシステムは、単一のプロセッサを含み得るか、または増加した計算能力のための複数のプロセッサ設計を採用するアーキテクチャであり得る。

【0204】

[00216]例はまた、本明細書で説明されるコンピューティングプロセスによって生成されるオブジェクトに関し得る。そのようなオブジェクトは、コンピューティングプロセスから生じた情報を備え得、ここで、情報は、非一時的、有形コンピュータ可読記憶媒体上に記憶され、コンピュータプログラムオブジェクトまたは本明細書で説明される他のデータ組合せの任意の実装形態を含み得る。

【0205】

[00217]本明細書において使用される言語は、読みやすさおよび指導上の目的で主に選択されてきており、主題を線引きしまたは制限するために選択されてきていない場合がある。したがって、本開示の範囲が、この詳細な説明によってではなく、むしろ本明細書に基づく出願上に公表された特許請求の範囲によって限定されることが意図される。したがって、例の開示は、以下の特許請求の範囲に記載されている主題の範囲の限定ではなく、説明のためのものであることが意図される。

【0206】

[00218]コンテキスト接続システムのためのシステムおよび構成要素の様々な実装形態の完全な理解を与えるために具体的な詳細を前の説明で与えた。しかしながら、上記で説明された実装形態がこれらの具体的な詳細なしに実施され得ることを当業者は理解されよう。たとえば、回路、システム、ネットワーク、プロセス、および他の構成要素は、実施形態を不要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図の形式において構成要素として示され得る。他の事例では、実施形態を不明瞭にすることを回避するために、よく知られている回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技法が不要な詳細なしに示され得る。

【0207】

[00219]個々の実装形態は、フローチャート、流れ図、データフロー図、構造図、またはブロック図として示されるプロセスとして説明される場合があることにも留意されたい。フローチャートは動作を連続プロセスとして説明することがあるが、動作の多くは並行してまたは同時に実施され得る。加えて、動作の順序は並べ替えられ得る。それの動作が完了されるとき、プロセスは終了されるが、図中に含まれない追加のステップを有し得る。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応するとき、それの終了は呼出し関数またはメイン関数への関数の復帰に対応することができる。

【0208】

[00220]クライアントデバイス、ネットワークデバイス、および他のデバイスは、特に、１つまたは複数の集積回路、入力デバイス、出力デバイス、データ記憶デバイス、および／またはネットワークインターフェースを含むコンピューティングシステムであり得る。集積回路は、特に、たとえば、１つまたは複数のプロセッサ、揮発性メモリ、および／または不揮発性メモリを含むことができる。入力デバイスは、たとえば、キーボード、マウス、キーパッド、タッチインターフェース、マイクロフォン、カメラ、および／または他のタイプの入力デバイスを含むことができる。出力デバイスは、たとえば、ディスプレイスクリーン、スピーカー、触覚フィードバックシステム、プリンタ、および／または他のタイプの出力デバイスを含むことができる。ハードドライブまたはフラッシュメモリなどのデータ記憶デバイスは、コンピューティングデバイスが、一時的にまたは永続的にデータを記憶することを可能にすることができる。ワイヤレスまたはワイヤードインターフェースなどのネットワークインターフェースは、コンピューティングデバイスがネットワークと通信することを可能にすることができる。コンピューティングデバイスの例は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレット、スマートフォン、携帯情報端末、デジタルホームアシスタント、ならびにコンピューティングデバイスが組み込まれた機械および装置を含む。

【0209】

[00221]「コンピュータ可読媒体」という用語は、限定はしないが、ポータブルまたは非ポータブル記憶デバイス、光記憶デバイス、ならびに命令および／またはデータを記憶、含有、または搬送することが可能な様々な他の媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、データがそこに記憶され得る非一時的媒体を含み得、それは、ワイヤレスにまたはワイヤード接続を介して伝搬する搬送波および／または一時的電子信号を含まない。非一時的媒体の例は、限定はしないが、磁気ディスクまたはテープ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光記憶媒体、フラッシュメモリ、メモリまたはメモリデバイスを含み得る。コンピュータ可読媒体は、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、あるいは命令、データ構造、またはプログラムステートメントの任意の組合せを表現し得るコードおよび／または機械実行可能命令をその上に記憶していることがある。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリコンテンツをパスおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合され得る。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む、任意の好適な手段を介してパス、フォワーディング、または送信され得る。

【0210】

[00222]上記で説明された様々な例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはそれらの任意の組合せによって実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアまたはマイクロコードで実装されるとき、必要なタスクを実施するためのプログラムコードまたはコードセグメント（たとえば、コンピュータプログラム製品）は、コンピュータ可読または機械可読記憶媒体（たとえば、プログラムコードまたはコードセグメントを記憶するための媒体）に記憶され得る。集積回路中に実装されるプロセッサが、必要なタスクを実施し得る。

【0211】

[00223]構成要素が、ある動作を実施する「ように構成されて」いるものとして説明される場合、そのような構成は、たとえば、動作を実施するように電子回路または他のハードウェアを設計することによって、動作を実施するようにプログラマブル電子回路（たとえば、マイクロプロセッサ、または他の好適な電子回路）をプログラムすることによって、またはそれらの任意の組合せによって、達成され得る。

【0212】

[00224]本明細書で開示される実装形態に関連して説明される、様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せとして実装され得る。ハードウェアとソフトウェアとのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、概して、それらの機能に関して上記で説明された。そのような機能がハードウェアとして実装されるのか、ソフトウェアとして実装されるのかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明された機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装し得るが、そのような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を生じるものと解釈されるべきではない。

【0213】

[00225]本明細書で説明される技法は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せにおいても実装され得る。そのような技法は、汎用コンピュータ、ワイヤレス通信デバイスハンドセット、またはワイヤレス通信デバイスハンドセットおよび他のデバイスにおける適用を含む複数の用途を有する集積回路デバイスなど、様々なデバイスのいずれかにおいて実装され得る。モジュールまたは構成要素として説明された特徴は、集積論理デバイスに一緒に、または個別であるが相互運用可能な論理デバイスとして別個に実装され得る。ソフトウェアで実装された場合、本技法は、実行されたとき、上記で説明された方法のうちの１つまたは複数を実施する命令を含むプログラムコードを備えるコンピュータ可読データ記憶媒体によって、少なくとも部分的に実現され得る。コンピュータ可読データ記憶媒体は、パッケージング材料を含み得るコンピュータプログラム製品の一部を形成し得る。コンピュータ可読媒体は、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気もしくは光学データ記憶媒体など、メモリまたはデータ記憶媒体を備え得る。本技法は、追加または代替として、伝搬信号または電波など、命令またはデータ構造の形態でプログラムコードを搬送または伝達し、コンピュータによってアクセスされ、読み取られ、および／または実行され得るコンピュータ可読通信媒体によって、少なくとも部分的に実現され得る。

【0214】

[00226]プログラムコードは、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブル論理アレイ（ＦＰＧＡ）、または他の等価の集積回路またはディスクリート論理回路など、１つまたは複数のプロセッサを含み得るプロセッサによって実行され得る。そのようなプロセッサは、本開示において説明される技法のうちのいずれかを実施するように構成され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であり得る。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアを併用する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、または、任意の他のそのような構成としても実装され得る。したがって、本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、上記の構造、上記の構造の任意の組合せ、または、本明細書で説明される技法の実装に好適な任意の他の構造もしくは装置のいずれかを指し得る。さらに、いくつかの態様では、本明細書で説明される機能は、中断されたデータベース更新システムを実装するために構成された専用のソフトウェアモジュールまたはハードウェアモジュール内に与えられ得る。

【0215】

[00227]本技術の上記の詳細な説明は、例示および説明のために提示された。それは、網羅的なものでも、開示された形態そのものに本技術を限定するものでもない。上記の教示に照らして、多くの修正形態および変形形態が可能である。本技術の原理およびそれの実際的適用例について最良に説明し、他の当業者が、様々な実施形態において、企図された特定の用途に好適であるような様々な修正を加えて本技術を最良に利用することを可能にするために、説明される実施形態が選定された。本技術の範囲が特許請求の範囲によって定義されることが意図される。

【0216】

[00228]本開示の例示的な態様は以下を含む。

【0217】

[00229]態様１．自動勘定対話の方法であって、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各々は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、確認インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を備える方法。

【0218】

[00230]態様２．第１の資産取引を実施する第１の資産勘定は、第２の量の資産を振り替える第１の資産勘定を含む、態様１に記載の方法。

【0219】

[00231]態様３．第１の量の資産は、第２の量の資産に等しい、態様２に記載の方法。

【0220】

[00232]態様４．第１の量の資産は、第２の量の資産よりも少ない、態様２から３のいずれかに記載の方法。

【0221】

[00233]態様５．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最大適格しきい値以下であることを示す第１の資産取引指示に基づく、態様２から４のいずれかに記載の方法。

【0222】

[00234]態様６．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最小適格しきい値以上であることを示す第１の資産取引指示に基づく、態様２から５のいずれかに記載の方法。

【0223】

[00235]態様７．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、複数の資産取引指示の中からのランダム選択に基づく、態様１から６のいずれかに記載の方法。

【0224】

[00236]態様８．第１の資産取引は、特定のカテゴリの商品の代金を支払う、ここにおいて、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、商品の特定のカテゴリに基づく、ここにおいて、商品は、物品およびサービスのうちの少なくとも１つである、態様１から７のいずれかに記載の方法。

【0225】

[00237]態様９．第１の資産勘定は、特定の時間期間内に第１の資産取引を実施する、ここにおいて、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、特定の時間期間に基づく、態様１から８のいずれかに記載の方法。

【0226】

[00238]態様１０．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザに関連する勘定から複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の資産に基づく、ここにおいて、第１のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定と第４の資産勘定とのうちの１つである、態様１から９のいずれかに記載の方法。

【0227】

[00239]態様１１．第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスから第１のユーザのロケーションを受信することと、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスから第２のユーザのロケーションを受信することと、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることを識別することとをさらに備える、態様１から１０のいずれかに記載の方法。

【0228】

[00240]態様１２．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく、態様１１に記載の方法。

【0229】

[00241]態様１３．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく、態様１１から１２のいずれかに記載の方法。

【0230】

[00242]態様１４．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、複数の資産勘定の中からのランダム選択に基づく、態様１から１３のいずれかに記載の方法。

【0231】

[00243]態様１５．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、少なくとも第１の量の資産を有する第２の資産勘定に基づく、態様１から１４のいずれかに記載の方法。

【0232】

[00244]態様１６．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第２のユーザに関連する勘定が複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づく、ここにおいて、第２のユーザに関連する勘定は、複数の資産勘定のうちの第２の資産勘定または第３の資産勘定のうちの１つである、態様１から１５のいずれかに記載の方法。

【0233】

[00245]態様１７．選択されている第１の資産取引指示と第２の資産勘定とに基づいて、１つまたは複数の追加の振替えのための１つまたは複数の追加の資産取引指示と１つまたは複数の追加の資産勘定とを識別する際に使用するための１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを更新するために第１の資産取引と第２の資産勘定とを使用することをさらに備える、態様１から１６のいずれかに記載の方法。

【0234】

[00246]態様１８．１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを使用して、第１の資産取引中に振り替えられた資産の額の少なくともサブセットである第１の量の資産を自動的に識別することをさらに備える、態様１から１７のいずれかに記載の方法。

【0235】

[00247]態様１９．第１のユーザと第２のユーザとのうちの少なくとも一人を識別するメッセージを生成すること、ここにおいて、確認インジケータはメッセージを含む、をさらに備える、態様１から１８のいずれかに記載の方法。

【0236】

[00248]態様２０．確認インジケータは、１つまたは複数の匿名化された識別子を使用して第１のユーザと第２のユーザとのうちの少なくとも一人を指す、態様１から１９のいずれかに記載の方法。

【0237】

[00249]態様２１．確認インジケータを通信することは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとのうちの少なくとも１つに確認インジケータを送ることを含む、態様１から２０のいずれかに記載の方法。

【0238】

[00250]態様２２．確認インジケータを通信することは、複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に確認インジケータをパブリッシュすることを含む、態様１から２１のいずれかに記載の方法。

【0239】

[00251]態様２３．フィード上に確認インジケータをパブリッシュすることは、確認インジケータを追加するようにフィードに対応するマークアップファイルを修正することを含み、複数のユーザデバイスのうちのビューアデバイスにマークアップファイルをサービスすること、ここにおいて、フィードは、ビューアデバイスへのマークアップファイルの振替えを行うとビューアデバイスによって閲覧可能になる、をさらに備える、態様２２に記載の方法。

【0240】

[00252]態様２４．第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることは第１の時間期間内に行われ、第１の量の資産と第１の時間期間内に行われる資産の複数の他の振替えに対応する量の資産との和に基づいて、第１の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す第１のインデックスを計算すること、ここにおいて、確認インジケータは、第１のインデックスを含む、をさらに備える、態様１から２３のいずれかに記載の方法。

【0241】

[00253]態様２５．グラフを生成すること、ここにおいて、グラフ上の第１の点は、第１の時間期間に対応し、第１のインデックスを識別する、ここにおいて、グラフは、第１の点に加えて１つまたは複数の追加の点を含む、ここにおいて、１つまたは複数の追加の点のうちのそれぞれの追加の点は、第１の時間期間以外の追加の時間期間に対応し、追加の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す追加のインデックスを識別する、ここにおいて、確認インジケータを通信することは、グラフを通信することを含む、をさらに備える、態様２４に記載の方法。

【0242】

[00254]態様２６．第２の資産勘定は、金融機関に対応する、態様１から２５のいずれかに記載の方法。

【0243】

[00255]態様２７．第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることに応答して第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとの間の通信回線を開始することをさらに備える、態様１から２６のいずれかに記載の方法。

【0244】

[00256]態様２８．通信回線は、第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとの間での１つまたは複数のメッセージの転送を含む、１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字と、画像と、ビデオと、オーディオクリップと、モーショングラフィックと、アニメーションと、アニメーション画像と、アイコンと、絵文字と、エモーティコンとのうちの少なくとも１つを含む、態様２７に記載の方法。

【0245】

[00257]態様２９．１つまたは複数のメッセージは、第１の資産取引指示を自動的に選択する前に、および第２の資産勘定を自動的に選択する前に準備される、態様２８に記載の方法。

【0246】

[00258]態様３０．自動勘定対話のためのシステムであって、命令を記憶するように構成された記憶装置と、命令を実行するプロセッサと、ここにおいて、命令の実行は、プロセッサに、自動勘定対話の方法であって、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、確認インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を行わせる、を備える、システム。

【0247】

[00259]態様３１．第１の資産取引を実施する第１の資産勘定は、第２の量の資産を振り替える第１の資産勘定を含む、態様３０に記載のシステム。

【0248】

[00260]態様３２．第１の量の資産は、第２の量の資産に等しい、態様３１に記載のシステム。

【0249】

[00261]態様３３．第１の量の資産は、第２の量の資産よりも少ない、態様３１から３２のいずれかに記載のシステム。

【0250】

[00262]態様３４．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最大適格しきい値以下であることを示す第１の資産取引指示に基づく、態様３１から３３のいずれかに記載のシステム。

【0251】

[00263]態様３５．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第２の量の資産が最小適格しきい値以上であることを示す第１の資産取引指示に基づく、態様３１から３４のいずれかに記載のシステム。

【0252】

[00264]態様３６．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、複数の資産取引指示の中からのランダム選択に基づく、態様３０から３５のいずれかに記載のシステム。

【0253】

[00265]態様３７．第１の資産取引は、特定のカテゴリの商品の代金を支払う、ここにおいて、命令の実行は、プロセッサに、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、商品の特定のカテゴリに基づき、商品は、物品およびサービスのうちの少なくとも１つであることをさらに行わせる、態様３０から３６のいずれかに記載のシステム。

【0254】

[00266]態様３８．第１の資産勘定は、特定の時間期間内に第１の資産取引を実施し、第１の資産勘定は、特定の時間期間内に第１の資産取引を実施する、態様３０から３７のいずれかに記載のシステム。

【0255】

[00267]態様３９．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザに関連する勘定から複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の資産に基づき、複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザに関連する勘定から複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の資産に基づく、態様３０から３８のいずれかに記載のシステム。

【0256】

[00268]態様４０．命令の実行は、プロセッサに、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスから第１のユーザのロケーションを受信することと、第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスから第２のユーザのロケーションを受信することと、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることを識別することとをさらに行わせる、態様３０から３９のいずれかに記載のシステム。

【0257】

[00269]態様４１．複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく、態様４０に記載のシステム。

【0258】

[00270]態様４２．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第１のユーザのロケーションと第２のユーザのロケーションとが共有領域内にあることに基づく、態様４０から４１のいずれかに記載のシステム。

【0259】

[00271]態様４３．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、複数の資産勘定の中からのランダム選択に基づく、態様３０から４２のいずれかに記載のシステム。

【0260】

[00272]態様４４．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、少なくとも第１の量の資産を有する第２の資産勘定に基づく、態様３０から４３のいずれかに記載のシステム。

【0261】

[00273]態様４５．複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第２のユーザに関連する勘定が複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づき、複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することは、第２のユーザに関連する勘定が複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づく、態様３０から４４のいずれかに記載のシステム。

【0262】

[00274]態様４６．命令の実行は、プロセッサに、選択されている第１の資産取引指示と第２の資産勘定とに基づいて、１つまたは複数の追加の振替えのための１つまたは複数の追加の資産取引指示と１つまたは複数の追加の資産勘定とを識別する際に使用するための１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを更新するために第１の資産取引と第２の資産勘定とを使用することをさらに行わせる、態様３０から４５のいずれかに記載のシステム。

【0263】

[00275]態様４７．命令の実行は、プロセッサに、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを使用して、第１の資産取引中に振り替えられた資産の額の少なくともサブセットである第１の量の資産を自動的に識別することをさらに行わせる、態様３０から４６のいずれかに記載のシステム。

【0264】

[00276]態様４８．命令の実行は、プロセッサに、第１のユーザと第２のユーザとのうちの少なくとも一人を識別するメッセージを生成すること、ここにおいて、確認インジケータはメッセージを含む、をさらに行わせる、態様３０から４７のいずれかに記載のシステム。

【0265】

[00277]態様４９．確認インジケータは、１つまたは複数の匿名化された識別子を使用して第１のユーザと第２のユーザとのうちの少なくとも一人を指す、態様３０から４８のいずれかに記載のシステム。

【0266】

[00278]態様５０．確認インジケータを通信することは、第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとのうちの少なくとも１つに確認インジケータを送ることを含む、態様３０から４９のいずれかに記載のシステム。

【0267】

[00279]態様５１．確認インジケータを通信することは、複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に確認インジケータをパブリッシュすることを含む、態様３０から５０のいずれかに記載のシステム。

【0268】

[00280]態様５２．フィード上に確認インジケータをパブリッシュすることは、確認インジケータを追加するようにフィードに対応するマークアップファイルを修正することを含む、ここにおいて、命令の実行は、プロセッサに、複数のユーザデバイスのうちのビューアデバイスにマークアップファイルをサービスすること、ここにおいて、フィードは、ビューアデバイスへのマークアップファイルの振替えを行うとビューアデバイスによって閲覧可能になる、をさらに行わせる、態様５１のいずれかに記載のシステム。

【0269】

[00281]態様５３．第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることは第１の時間期間内に行われる、ここにおいて、命令の実行は、プロセッサに、第１の量の資産と第１の時間期間内に行われる資産の複数の他の振替えに対応する量の資産との和に基づいて、第１の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す第１のインデックスを計算すること、ここにおいて、確認インジケータは、第１のインデックスを含む、をさらに行わせる、態様３０から５２のいずれかに記載のシステム。

【0270】

[00282]態様５４．命令の実行は、プロセッサに、グラフを生成すること、ここにおいて、グラフ上の第１の点は、第１の時間期間に対応し、第１のインデックスを識別する、ここにおいて、グラフは、第１の点に加えて１つまたは複数の追加の点を含む、ここにおいて、１つまたは複数の追加の点のうちのそれぞれの追加の点は、第１の時間期間以外の追加の時間期間に対応し、追加の時間期間内に振り替えられる資産の合計量を表す追加のインデックスを識別する、ここにおいて、確認インジケータを通信することは、グラフを通信することを含む、をさらに行わせる、態様５３に記載のシステム。

【0271】

[00283]態様５５．第２の資産勘定は、金融機関に対応する、態様３０から５４のいずれかに記載のシステム。

【0272】

[00284]態様５６．プロセッサは、命令を実行し、プロセッサに、第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を振り替えることに応答して第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとの間の通信回線を開始することを行わせるように構成された、態様３０から５５のいずれかに記載のシステム。

【0273】

[00285]態様５７．通信回線は、第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの１つにおいて記録されたオーディオの第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの別のものへの振替えを含む、態様５６に記載のシステム。

【0274】

[00286]態様５８．通信回線は、第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの１つにおいて記録されたビデオの第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとのうちの別のものへの振替えを含む、態様５６から５７のいずれかに記載のシステム。

【0275】

[00287]態様５９．通信回線は、第１のユーザデバイスと第２のユーザデバイスとの間での１つまたは複数のメッセージの転送を含む、１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字と、画像と、ビデオと、オーディオクリップと、モーショングラフィックと、アニメーションと、アニメーション画像と、アイコンと、絵文字と、エモーティコンとのうちの少なくとも１つを含む、態様３０から５８のいずれかに記載のシステム。

【0276】

[00288]態様６０．１つまたは複数のメッセージは、第１の資産取引指示を自動的に選択する前に、および第２の資産勘定を自動的に選択する前に準備される、態様５９に記載のシステム。

【0277】

[00289]態様６１．プログラムを具現した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、ここにおいて、プログラムは、自動勘定対話の方法を実施するためにプロセッサによって実行可能であり、本方法は、自動勘定対話の方法であって、１つまたは複数の支払いサービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、複数の資産取引指示の各資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えることと、インジケータを自動的に通信することと、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を備える。

【0278】

[00290]態様６２：態様２から２９のいずれかおよび／または態様３１から６０のいずれかをさらに備える、態様６１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【0279】

[00291]態様６３：画像処理のための装置であって、１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別するための手段と、複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信するための手段と、ここにおいて、複数の資産取引指示の各々は、複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの複数の資産取引指示の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択するための手段と、第１の資産取引指示は、複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、第１の資産勘定は、複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択するための手段と、第２の資産勘定は、複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、第１の資産取引指示を自動的に選択し、第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して第２の資産勘定から第１の資産勘定に第１の量の資産を自動的に振り替えるための手段と、確認インジケータを自動的に通信するための手段と、確認インジケータは、第１の量の資産が第２の資産勘定から第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、を備える装置。

【0280】

[00292]態様６４：態様２から２９のいずれかおよび／または態様３１から６０のいずれかをさらに備える、態様６３に記載の装置。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【手続補正書】

【提出日】2023-07-13

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自動対話の方法であって、
複数のユーザと対応するカレンダとに関する情報を記憶することと、ここにおいて、前記複数のユーザは、第１のカレンダを有する第１のユーザと第２のカレンダを有する第２のユーザとを含む、
前記第１のユーザを伴う対話を要求する指示を受信することと、
前記複数のユーザから、カレンダイベントのための一致する利用可能性を有する前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記対話のための前記第２のユーザを選択することと、ここにおいて、前記第２のユーザの前記選択は、トレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することによって行われる、ここにおいて、前記対話は、前記第２のユーザの前記選択に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間にあるものとして設定される、
前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記トレーニングされたＭＬモデルからの前記カレンダイベントの指示に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための時間をスケジュールすることと、
前記対話のためにスケジュールされた前記時間において前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の通信オプションを開始することと、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関する情報に基づいてさらなるユーザ選択およびさらなる対話スケジューリングのために前記トレーニングされたＭＬモデルを更新することと
を備える方法。

【請求項2】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の取引のための時間をスケジュールすること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記取引のためにスケジュールされた前記時間に基づく、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記複数のユーザは、複数の勘定に関連付けられる、ここにおいて、前記対話のための前記第２のユーザを選択することは、前記複数の勘定から前記第２のユーザに関連する第２のユーザの勘定を選択することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記対話に入るようにとの招待を送ることを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記第１のユーザの第１のユーザデバイスと前記第２のユーザの第２のユーザデバイスとの間の接続を開始すること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話は、前記接続を使用して構成される、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記トレーニングされたＭＬモデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することは、前記トレーニングされたＭＬモデルに少なくとも前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとを入力することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記第２のユーザは、組織を表す代理人である、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記通信オプションは、カスタム応答または対話オプションのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択される前に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択された後に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる商品のカテゴリを識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、商品の前記カテゴリにも基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記指示は、商品の前記カテゴリに属する製品またはサービスに基づいて商品の前記カテゴリを識別する、ここにおいて、前記製品またはサービスは、前記第１のユーザによって使用される、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる取引を識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、前記取引にも基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項14】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話はまた、自動化されたアシスタントに関与する、請求項１に記載の方法。

【請求項15】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関連付けられるように個人化された個人用メッセージを生成することと、
前記個人用メッセージを送ることと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項16】

前記複数のユーザのうちのユーザの１つまたは複数のセットの間の複数の対話を示すフィードを与えることと、
前記フィードに前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話の指示を追加するように前記フィードを更新することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項17】

前記対話の部分として前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間でデジタル資産を振り替えること
をさらに備える、請求項１に記載の方法。

【請求項18】

前記トレーニングされたＭＬモデルは、トレーニングされたニューラルネットワークを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項19】

自動対話のためのシステムであって、
少なくとも１つのメモリと、
前記少なくとも１つのメモリに結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数のユーザと対応するカレンダとに関する情報を記憶することと、ここにおいて、前記複数のユーザは、第１のカレンダを有する第１のユーザと第２のカレンダを有する第２のユーザとを含む、
前記第１のユーザを伴う対話を要求する指示を受信することと、
前記複数のユーザから、カレンダイベントのための一致する利用可能性を有する前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記対話のための前記第２のユーザを選択することと、ここにおいて、前記第２のユーザの前記選択は、トレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することによって行われる、ここにおいて、前記対話は、前記第２のユーザの前記選択に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間にあるものとして設定される、
前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記トレーニングされたＭＬモデルからの前記カレンダイベントの指示に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための時間をスケジュールすることと、
前記対話のためにスケジュールされた前記時間において前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の通信オプションを開始することと、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関する情報に基づいてさらなるユーザ選択およびさらなる対話スケジューリングのために前記トレーニングされたＭＬモデルを更新することと
を行うように構成された、システム。

【請求項20】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の取引のための時間をスケジュールすること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記取引のためにスケジュールされた前記時間に基づく、
を行うように構成された、請求項１９に記載のシステム。

【請求項21】

前記複数のユーザは、複数の勘定に関連付けられる、ここにおいて、前記対話のための前記第２のユーザを選択することは、前記複数の勘定から前記第２のユーザに関連する第２のユーザの勘定を選択することを含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項22】

前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記対話に入るようにとの招待を送ることを含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項23】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第１のユーザの第１のユーザデバイスと前記第２のユーザの第２のユーザデバイスとの間の接続を開始すること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話は、前記接続を使用して構成される、
を行うように構成された、請求項１９に記載のシステム。

【請求項24】

前記トレーニングされたＭＬモデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することは、前記トレーニングされたＭＬモデルに少なくとも前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとを入力することを含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項25】

前記第２のユーザは、組織を表す代理人である、請求項１９に記載のシステム。

【請求項26】

前記通信オプションは、カスタム応答または対話オプションのうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項27】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択される前に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項28】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択された後に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項29】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる商品のカテゴリを識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、商品の前記カテゴリにも基づく、請求項１９に記載のシステム。

【請求項30】

前記指示は、商品の前記カテゴリに属する製品またはサービスに基づいて商品の前記カテゴリを識別する、ここにおいて、前記製品またはサービスは、前記第１のユーザによって使用される、請求項２９に記載のシステム。

【請求項31】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる取引を識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、前記取引にも基づく、請求項１９に記載のシステム。

【請求項32】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話はまた、自動化されたアシスタントに関与する、請求項１９に記載のシステム。

【請求項33】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関連付けられるように個人化された個人用メッセージを生成することと、
前記個人用メッセージを送ることと
を行うように構成された、請求項１９に記載のシステム。

【請求項34】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のユーザのうちのユーザの１つまたは複数のセットの間の複数の対話を示すフィードを与えることと、
前記フィードに前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話の指示を追加するように前記フィードを更新することと
を行うように構成された、請求項１９に記載のシステム。

【請求項35】

前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記対話の部分として前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間でデジタル資産を振り替えること
を行うように構成された、請求項１９に記載のシステム。

【請求項36】

前記トレーニングされたＭＬモデルは、トレーニングされたニューラルネットワークを含む、請求項１９に記載のシステム。

【請求項37】

プログラムを具現した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、ここにおいて、前記プログラムは、自動対話の方法を実施するためにプロセッサによって実行可能であり、前記方法は、
複数のユーザと対応するカレンダとに関する情報を記憶することと、ここにおいて、前記複数のユーザは、第１のカレンダを有する第１のユーザと第２のカレンダを有する第２のユーザとを含む、
前記第１のユーザを伴う対話を要求する指示を受信することと、
前記複数のユーザから、カレンダイベントのための一致する利用可能性を有する前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記対話のための前記第２のユーザを選択することと、ここにおいて、前記第２のユーザの前記選択は、トレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することによって行われる、ここにおいて、前記対話は、前記第２のユーザの前記選択に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間にあるものとして設定される、
前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとに基づいて前記トレーニングされたＭＬモデルからの前記カレンダイベントの指示に基づいて前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための時間をスケジュールすることと、
前記対話のためにスケジュールされた前記時間において前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の通信オプションを開始することと、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関する情報に基づいてさらなるユーザ選択およびさらなる対話スケジューリングのために前記トレーニングされたＭＬモデルを更新することと
を備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項38】

前記方法は、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の取引のための時間をスケジュールすること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記取引のためにスケジュールされた前記時間に基づく、
をさらに備える、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項39】

前記複数のユーザは、複数の勘定に関連付けられる、ここにおいて、前記対話のための前記第２のユーザを選択することは、前記複数の勘定から前記第２のユーザに関連する第２のユーザの勘定を選択することを含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項40】

前記対話のための前記時間をスケジュールすることは、前記対話に入るようにとの招待を送ることを含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項41】

前記方法は、
前記第１のユーザの第１のユーザデバイスと前記第２のユーザの第２のユーザデバイスとの間の接続を開始すること、ここにおいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話は、前記接続を使用して構成される、
をさらに備える、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項42】

前記トレーニングされたＭＬモデルに前記複数のユーザと前記対応するカレンダとに関する前記情報を入力することは、前記トレーニングされたＭＬモデルに少なくとも前記第１のカレンダと前記第２のカレンダとを入力することを含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項43】

前記第２のユーザは、組織を表す代理人である、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項44】

前記通信オプションは、カスタム応答または対話オプションのうちの少なくとも１つを含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項45】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択される前に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項46】

前記通信オプションは、前記第２のユーザが選択された後に準備されるあらかじめ決定された応答を含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項47】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる商品のカテゴリを識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、商品の前記カテゴリにも基づく、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項48】

前記指示は、商品の前記カテゴリに属する製品またはサービスに基づいて商品の前記カテゴリを識別する、ここにおいて、前記製品またはサービスは、前記第１のユーザによって使用される、請求項４７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項49】

前記指示は、前記対話が関連付けられることになる取引を識別する、ここにおいて、前記第２のユーザを選択することは、前記取引にも基づく、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項50】

前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話はまた、自動化されたアシスタントに関与する、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項51】

前記方法は、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話に関連付けられるように個人化された個人用メッセージを生成することと、
前記個人用メッセージを送ることと
をさらに備える、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項52】

前記方法は、
前記複数のユーザのうちのユーザの１つまたは複数のセットの間の複数の対話を示すフィードを与えることと、
前記フィードに前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の前記対話の指示を追加するように前記フィードを更新することと
をさらに備える、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項53】

前記方法は、
前記対話の部分として前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間でデジタル資産を振り替えること
をさらに備える、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項54】

前記トレーニングされたＭＬモデルは、トレーニングされたニューラルネットワークを含む、請求項３７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０２８０

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0280】

[00292]態様６４：態様２から２９のいずれかおよび／または態様３１から６０のいずれかをさらに備える、態様６３に記載の装置。
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載の事項を、そのまま、付記しておく。
［Ｃ１］
自動勘定対話の方法であって、
１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、
複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、前記複数の資産取引指示の各々は、前記複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが前記複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、
１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの前記複数の資産取引指示の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて前記複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、前記第１の資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が前記複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、前記第１の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、
前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの前記複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて前記複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、前記第２の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、前記第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の資産を有する、
前記第１の資産取引指示を自動的に選択し、前記第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を自動的に振り替えることと、
確認インジケータを自動的に通信することと、前記確認インジケータは、前記第１の量の前記資産が前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、
を備える方法。
［Ｃ２］
前記第１の資産取引を実施する前記第１の資産勘定は、第２の量の前記資産を振り替える前記第１の資産勘定を含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記第１の量の前記資産は、前記第２の量の前記資産に等しい、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記第１の量の前記資産は、前記第２の量の前記資産よりも少ない、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ５］
前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第２の量の前記資産が最大適格しきい値以下であることを示す前記第１の資産取引指示に基づく、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第２の量の前記資産が最小適格しきい値以上であることを示す前記第１の資産取引指示に基づく、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ７］
前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記複数の資産取引指示の中からのランダム選択に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記第１の資産取引は、特定のカテゴリの商品の代金を支払う、ここにおいて、前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記商品の前記特定のカテゴリに基づく、ここにおいて、前記商品は、物品およびサービスのうちの少なくとも１つである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記第１の資産勘定は、特定の時間期間内に前記第１の資産取引を実施する、ここにおいて、前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記特定の時間期間に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第１のユーザに関連する勘定から前記複数のユーザのうちの第３のユーザに関連する前記複数の資産勘定のうちの第３の資産勘定に前に振り替えられた第２の量の前記資産に基づく、ここにおいて、前記第１のユーザに関連する前記勘定は、前記複数の資産勘定のうちの前記第１の資産勘定と第４の資産勘定とのうちの１つである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスから前記第１のユーザのロケーションを受信することと、
前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスから前記第２のユーザのロケーションを受信することと、
前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが共有領域内にあることを識別することと
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記複数の資産取引指示から前記第１の資産取引指示を自動的に選択することは、前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが前記共有領域内にあることに基づく、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記第１のユーザの前記ロケーションと前記第２のユーザの前記ロケーションとが前記共有領域内にあることに基づく、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記複数の資産勘定の中からのランダム選択に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、少なくとも前記第１の量の前記資産を有する前記第２の資産勘定に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記複数の資産勘定から前記第２の資産勘定を自動的に選択することは、前記第２のユーザに関連する勘定が前記複数の資産取引のうちの第２の資産取引を実施したことを識別することに基づく、ここにおいて、前記第２のユーザに関連する前記勘定は、前記複数の資産勘定のうちの前記第２の資産勘定と第３の資産勘定とのうちの１つである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１７］
選択されている前記第１の資産取引指示と前記第２の資産勘定とに基づいて、１つまたは複数の追加の振替えのための１つまたは複数の追加の資産取引指示と１つまたは複数の追加の資産勘定とを識別する際に使用するための前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを更新するために前記第１の資産取引と前記第２の資産勘定とを使用すること
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルを使用して、前記第１の資産取引中に振り替えられた前記資産の額の少なくともサブセットである前記第１の量の前記資産を自動的に識別すること
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記第１のユーザと前記第２のユーザとのうちの少なくとも一人を識別するメッセージを生成すること、ここにおいて、前記確認インジケータは前記メッセージを含む、
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記確認インジケータは、１つまたは複数の匿名化された識別子を使用して前記第１のユーザと前記第２のユーザとのうちの少なくとも一人を指す、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記確認インジケータを通信することは、前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとのうちの少なくとも１つに前記確認インジケータを送ることを含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２２］
前記確認インジケータを通信することは、前記複数のユーザに対応する複数のユーザデバイスの少なくともサブセットによって閲覧可能であるフィード上に前記確認インジケータをパブリッシュすることを含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２３］
前記フィード上に前記確認インジケータをパブリッシュすることは、前記確認インジケータを追加するように前記フィードに対応するマークアップファイルを修正することを含み、
前記複数のユーザデバイスのうちのビューアデバイスに前記マークアップファイルをサービスすること、ここにおいて、前記フィードは、前記ビューアデバイスへの前記マークアップファイルの振替えを行うと前記ビューアデバイスによって閲覧可能になる、
をさらに備える、Ｃ２２に記載の方法。
［Ｃ２４］
前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を振り替えることは、第１の時間期間内に行われ、
前記第１の量の前記資産と前記第１の時間期間内に行われる前記資産の複数の他の振替えに対応する前記資産の量との和に基づいて、前記第１の時間期間内に振り替えられる前記資産の合計量を表す第１のインデックスを計算すること、ここにおいて、前記確認インジケータは、前記第１のインデックスを含む、
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２５］
グラフを生成すること、ここにおいて、前記グラフ上の第１の点は、前記第１の時間期間に対応し、前記第１のインデックスを識別する、ここにおいて、前記グラフは、前記第１の点に加えて１つまたは複数の追加の点を含む、ここにおいて、前記１つまたは複数の追加の点のうちのそれぞれの追加の点は、前記第１の時間期間以外の追加の時間期間に対応し、前記追加の時間期間内に振り替えられる前記資産の合計量を表す追加のインデックスを識別する、ここにおいて、前記確認インジケータを通信することは、前記グラフを通信することを含む、
をさらに備える、Ｃ２４に記載の方法。
［Ｃ２６］
前記第２の資産勘定は、金融機関に対応する、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２７］
前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を振り替えることに応答して前記第１のユーザに対応する第１のユーザデバイスと前記第２のユーザに対応する第２のユーザデバイスとの間の通信回線を開始すること
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ２８］
前記通信回線は、前記第１のユーザデバイスと前記第２のユーザデバイスとの間での１つまたは複数のメッセージの転送を含む、前記１つまたは複数のメッセージは、テキストの文字列と、英数字文字と、画像と、ビデオと、オーディオクリップと、モーショングラフィックと、アニメーションと、アニメーション画像と、アイコンと、絵文字と、エモーティコンとのうちの少なくとも１つを含む、Ｃ２７に記載の方法。
［Ｃ２９］
前記１つまたは複数のメッセージは、第１の資産取引指示を自動的に選択する前に、および前記第２の資産勘定を自動的に選択する前に準備される、Ｃ２８に記載の方法。
［Ｃ３０］
自動勘定対話のためのシステムであって、
命令を記憶するように構成された記憶装置と、
前記命令を実行するプロセッサと、ここにおいて、前記命令の実行は、前記プロセッサに、
１つまたは複数の取引サービスサーバによってアクセスされる資産勘定情報に基づいて、複数のユーザに関連する複数の資産勘定を識別することと、
複数の資産取引を示す複数の資産取引指示を受信することと、ここにおいて、前記複数の資産取引指示の各資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの少なくとも１つが前記複数の資産取引のうちの１つを実施したことを示す、
１つまたは複数のトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルへの前記複数の資産取引指示の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第１の出力に基づいて前記複数の資産取引指示から第１の資産取引指示を自動的に選択することと、前記第１の資産取引指示は、前記複数の資産勘定のうちの第１の資産勘定が前記複数の資産取引のうちの第１の資産取引を実施したことを示し、前記第１の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第１のユーザに関連付けられる、
前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルへの前記複数の資産勘定に関する情報の入力に応答して前記１つまたは複数のトレーニングされたＭＬモデルの第２の出力に基づいて前記複数の資産勘定から第２の資産勘定を自動的に選択することと、前記第２の資産勘定は、前記複数のユーザのうちの第２のユーザに関連付けられ、前記第２の資産勘定は、少なくとも第１の量の前記資産を有する、
前記第１の資産取引指示を自動的に選択し、前記第２の資産勘定を自動的に選択することに応答して前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に前記第１の量の前記資産を自動的に振り替えることと、
確認インジケータを自動的に通信することと、前記確認インジケータは、前記第１の量の前記資産が前記第２の資産勘定から前記第１の資産勘定に振り替えられたことを示す、
を行わせる、
を備える、システム。

【国際調査報告】