KR101422562B1 - Intelligent collection and management system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 공과금 또는 세금 등을 징수하기 위한 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 특히 납부자 관련 정보를 수집 및 분석하여 효율적인 납부 통지 및 징수 관리를 실행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a management system and method for collecting utility bills or taxes and the like, and more particularly, to a system and method for collecting and analyzing information related to payment bidders and performing efficient payment notification and collection management.
공과금이나 세금을 효율적으로 부과하고 징수하기 위한 여러 가지 시스템 또는 방법들이 개발되어 왔으며, 최근에는 인터넷이나 모바일을 이용한 시스템도 많이 개발되고 있다.Various systems or methods for efficiently charging and collecting utility bills and taxes have been developed, and in recent years, systems using the Internet or mobile have been developed.
이러한 시스템들은 공과금의 고지, 수납 및 조회 등의 업무와, 납부자의 관리 업무 등을 효율적으로 처리하도록 설계되어 있다. These systems are designed to efficiently handle bills of lading, receipt and inquiries, and administrative tasks for paying bills.
일본 공개특허 제2001-142971호(특허문헌 1)에 의하면, 세금 미납자에 대한 데이터를 출력하여 징수 관리하는 납세정보 관리시스템이 제시되어 있으며, 일본 공개특허 제2003-203143(특허문헌 2)에 의하면, 납부 기한 내에 납부를 시행하지 않은 체납자에 대하여 소정 수속이 이루어질 때까지 컴퓨터로 관리를 실행하는 체납자 관리시스템이 제시되어 있다.According to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-142971 (Patent Document 1), a taxpayer information management system for outputting data for collecting and managing data on taxpayers is proposed. According to Japanese Patent Laid-Open No. 2003-203143 (Patent Document 2) , And a delinquent person management system that executes computer management until a predetermined procedure is performed for a delinquent person who has not paid a payment within the due date.
또한, 한국 공개특허 제2007-0096568호에 의하면, 휴대폰의 메신저 기능을 통해 납세 고지 및 결재를 실행하는 시스템에 대해 제시하고 있으며, 한국 공개특허 제2009-0002113호에 의하면, 납부자가 공과금을 조회하도록 구성된 공과금 통장 서비스를 제공하는 방법에 대해 제시하고 있다.Korean Patent Laid-Open No. 2007-0096568 discloses a system for executing tax notice and settlement through a messenger function of a mobile phone. According to Korean Patent Laid-Open No. 2009-0002113, a taxpayer And provides a method of providing a bill payment account service.
그러나 상기한 종래의 시스템 또는 방법들은 체납자에 대한 정보를 추출하고 이를 이용하여 납부를 독촉하거나 편리한 납부를 도모하고 있으나, 체납 특성이나 납부자의 정보를 충분히 활용하지 못하고 있으므로, 공과금 또는 세금의 부과 또는 징수 효율도 제한적일 것으로 예상된다. However, the conventional system or method described above extracts information on delinquents, and prompts the user to pay or conveniently uses the delinquent information. However, since the delinquent person or information of the payer is not fully utilized, the burden or collection Efficiency is expected to be limited.
또한, 상기한 종래의 시스템 또는 방법들은 체납이 발생했을 경우에 대해서만 다루고 있고, 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있는 방법에 대해서는 언급하고 있지 않다.In addition, the above-mentioned conventional systems or methods deal only with the occurrence of delinquency, and do not mention a method that can reduce delinquency in advance.
따라서 납부자의 여러 정보를 더욱 면밀하게 분석하고 이를 바탕으로 체납 감소뿐만 아니라 유용한 부가 서비스를 제공할 수 있는 새로운 시스템 또는 방법을 개발할 필요가 있다. Therefore, it is necessary to develop a new system or method that can provide more useful supplementary services as well as reduce delinquency based on more detailed analysis of the information of the payer.
본 발명은 상기한 종래의 공과금 또는 세금의 관리 시스템 또는 관리 방법에서의 문제점을 해결하고자 하는 것으로서, 납부자의 정보나 납부 특성 등을 이용하여 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있고, 편리하고 유용한 납부 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것을 그 목적으로 한다.
Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention is intended to solve the problems in the above-mentioned conventional bills or taxes management system or management method, and it is possible to reduce the occurrence of delinquencies in advance by using the information of the payment person, And the like.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 지능형 징수관리 시스템은, 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 수단과, 상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 수단과, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 수단과, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 수단과, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 수단을 포함하여 이루어진다.In order to achieve the above object, an intelligent collection management system according to the present invention comprises an information extracting means for extracting personal information of a payment person and payment history information from a database storing personal information, address, payment record, A grouping means for grouping the payer according to the extracted personal information, a weight setting means for assigning a weight to each group based on the payment history information of the payer belonging to each of the grouped groups, , A rating determining means for determining the rating of the payer based on the weight of the group to which the payer belongs, and payment notifying means for determining the payment notification method according to the rating of the payer and notifying the payer of the payment.
본 발명의 지능형 징수관리 시스템은 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 수단을 더 포함할 수 있다.The intelligent collection management system of the present invention may further include payment pattern analyzing means for estimating a payment expectation date of the payment person based on the payment history information of the payment person.
상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부, 재산 및 소득 현황에 관한 정보를 포함하고, 상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 납입 현황 정보를 포함할 수 있다.The personal information includes information on the gender, age, address, residential type, marital status, property and income status of the payment person, and the payment history information includes payment date, payment means, notification method, delinquency amount, And may include payment status information.
상기 정보 추출 수단은, 상기 데이터베이스로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining)을 실행하여 정보를 추출하는 것이 바람직하다.Preferably, the information extracting means extracts information by reading a full text from the database and executing text mining.
상기 그룹화 수단은, 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별 중 적어도 하나에 근거하여 그룹화 하는 것이 바람직하다.It is preferable that the grouping means is grouped based on at least one of sex, age, address, residence type, and marital status.
상기 가중치 설정 수단은, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 중 적어도 하나의 평균값을 구하고, 구해진 평균값에 근거하여 가중치를 부여하는 것이 바람직하다.It is preferable that the weight setting means obtains an average value of at least one of a delinquent amount of a payer, a delinquent days, and a delinquency frequency for each group, and gives a weight based on the obtained average value.
상기 등급 결정 수단은, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 중 적어도 하나에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출하여, 납부자의 등급을 결정하는 것이 바람직하다.Wherein the rating determining means assigns a basic rating score to the payer according to at least one of a delinquent amount, a number of days in arrears, a delinquency frequency, a reason for delinquency, a status of payment, a status of property, and a status of income and income, To calculate the final grade score of the payer, and determine the grade of the payer.
상기 납부 통지 수단은, 상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 상기 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 중 적어도 하나의 통지 방법을 결정하고, 상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하는 것이 바람직하다.Wherein said payment notifying means determines at least one notification method of mobile, e-mail, mail and visit notice according to the rating of said payment person, It is desirable to determine the payment notification date based on the expected payment date.
상기 등급 결정 수단은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것이 바람직하고, 상기 납부패턴 분석 수단은 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것이 바람직하다.It is preferable that the rating determining means generates an alarm signal when a change occurs in the rating of the payer, and the payment pattern analyzing means preferably generates an alarm signal when the first payment has occurred to the payer.
상기 정보 추출 수단, 정보 그룹화 수단, 가중치 설정 수단, 등급 결정 수단, 납부패턴 분석 수단, 납부 통지 수단은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버로 이루어질 수 있다.The information extracting means, the information grouping means, the weight setting means, the rating determining means, the payment pattern analyzing means, and the payment notifying means may be one server having an input / output device.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 방법은, 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 단계와, 상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 단계와, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 단계와, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 단계와, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 단계를 포함하여 이루어진다.An intelligent collection management method according to the present invention includes an information extraction step of extracting personal information of a payment person and payment history information from a database storing personal information, address, payment record and consultation contents of the payment person; A grouping step of grouping the payers, a weight setting step of assigning weights to the groups based on the payment history information of the payers belonging to each of the grouped groups, a payment setting step of setting the payment history information of the individual paying person and the weight of the group to which the paying person belongs And a payment notification step of determining a payment notification method according to the rating of the payment person and notifying the payment person of the payment notification method.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 방법은, 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 단계를 더 포함할 수 있다.
The intelligent collection management method according to the present invention may further include a payment pattern analysis step of estimating a payment expectation date of the payment person based on the payment history information of the payment person.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 시스템 및 방법은 다음과 같은 유리한 효과를 나타낸다.The intelligent collection management system and method according to the present invention have the following advantageous effects.
첫째, 납부자의 납부 특성을 분석하고 이에 따라 납부 통지일 및 통지 방법을 결정함으로써, 체납 발생을 사전에 예방할 수 있다. First, by analyzing the payment characteristics of the payer and determining the date and notification method of the payment notice, the occurrence of delinquency can be prevented in advance.
둘째, 납부자의 개인 정보별로 납부자를 그룹화하고, 그룹별로 납부 특성을 분석함으로써, 납부자 개인의 납부 특성뿐만 아니라 주변 환경 요소까지 포함한 납부 특성을 얻을 수 있다. 따라서 더욱 효율적인 납부 통지 방법이나 체납 방지 방법을 설계하고 실현할 수 있다.Second, by grouping the payer by the personal information of the payer and analyzing the characteristics of payment by group, it is possible to obtain not only the payment characteristics of the payer but also the payment characteristics including the environmental factors. Accordingly, it is possible to design and realize a more efficient payment notification method or a delinquent payment prevention method.
셋째, 납부자의 납부 특성과 상기 그룹별 납부 특성을 이용하여 납부자의 등급을 설정함으로써, 등급의 신뢰성을 높일 수 있고, 이러한 등급을 이용함으로써 납부자를 더욱 용이하게 관리할 수 있다.Third, by setting the rating of the payer by using the characteristics of payment by the payer and the characteristics of paying by the group, the reliability of the rating can be improved, and the payer can be managed more easily by using this rating.
넷째, 납부자의 납부 예상일을 추정하여 납부 통지를 함으로써, 납부자의 납부 편의성이 증대되어 체납 발생이 감소될 수 있다.Fourth, by estimating the expected payment date of the payer, and notifying the payment, the payment convenience of the payer can be increased and the occurrence of delinquency can be reduced.
다섯째, 납부자의 등급이나 납부 패턴에 변동이 생긴 경우에 이를 즉시 경보하여 신속히 대처할 수 있도록 함으로써, 장기적인 악성 체납을 사전에 감소시킬 수 있다.
Fifth, if there is a change in the grader or payment pattern of the payer, it is possible to promptly alerting and responding promptly, thereby reducing the long-term malpractice delinquency in advance.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템에서 등급 결정 수단에 의해 결정된 등급을 모니터로 출력한 상태를 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도.1 is a block diagram schematically showing a configuration of an intelligent collection management system according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a diagram showing a state in which a rating determined by a rating determination means in a smart collection management system according to an embodiment of the present invention is output to a monitor. FIG.
3 is a flow chart schematically illustrating an intelligent collection management method according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
먼저, 도 1에 본 발명의 실시예에 따른 공과금 또는 세금의 징수 관리를 실행하는 지능형 징수관리 시스템에 대한 블록도를 개략적으로 나타내었다.1 is a schematic block diagram of an intelligent collection management system for managing the collection of bills or taxes according to an embodiment of the present invention.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 시스템은 정보 추출 수단(10), 그룹화 수단(20), 가중치 설정 수단(30), 등급 결정 수단(40), 납부패턴 분석 수단(50) 및 납부 통지 수단(60)으로 구성된다. 1, a system according to an embodiment of the present invention includes an
정보 추출 수단(10)은 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출한다. 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보는 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용 등이 저장되어 있는 데이터베이스(100)로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining) 기법 등을 이용하여 정보가 추출된다.The information extracting means 10 extracts the personal information of the payment person and the payment history information. The personal information of the payer and the payment history information are obtained by reading full text from the
상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부(미혼/기혼), 재산 및 소득 현황 등에 관한 정보이며, 상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황 등에 관한 정보이다. 여기서, 주거형태는 크게 아파트, 다가구 주택, 다세대 주택 등을 의미하고, 납입 현황은 건강보험료, 국세 등의 납입 현황을 의미한다.The personal information is information on the gender, age, address, residence type, marital status (married / married), property and income status of the payment person and the payment history information includes payment date, payment means, notification method, delinquent amount, The frequency of delinquency, reasons for delinquency, and the status of payments. Here, the housing type largely means an apartment, a multi-family house, a multi-family house, and the present state of payment means the state of payment such as health insurance premium and national tax.
상기 정보 추출 수단(10)은 GIS(Geographic Informaition System)와 같은 지리 정보 시스템과 연동하여, 정확한 정보를 더 수집 및 추출할 수도 있다. 또한, 추출된 개인 정보와 납부이력 정보는 관리를 용이하게 하기 위해서 분류하고 코드화시킬 수 있다.The information extracting means 10 may collect and extract more accurate information in cooperation with a geographic information system such as a GIS (Geographic Information System). In addition, the extracted personal information and payment history information can be classified and coded to facilitate management.
정보 추출 수단(10)에 의해 추출된 개인 정보는, 그룹화 수단(20)에 의해 납부자별로 그룹화 된다. 일례로서, 그룹화 수단(20)은 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별로 납부자를 그룹화 한다.The personal information extracted by the
상기 그룹화에 의해 생성된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 가중치 설정 수단(30)은 적절한 가중치를 부여한다. 즉, 각 그룹별로 체납 특성을 분석하고, 그 결과에 따라 가중치를 부여한다.Based on the payment history information of the payer who belongs to each group generated by the grouping, the weight setting means 30 gives an appropriate weight value. That is, the delinquent characteristics are analyzed for each group, and a weight is given according to the result.
예를 들어, 그룹화된 주소지별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도를 평균하여, 평균값이 높은 주소지에 대해서는 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 평균값이 낮은 주소지에 대해서는 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 다른 예로서, 납부자의 체납 사유와 같은 납부이력 정보의 경우에는, 체납을 해결할 가능성이 낮은 사유에 대해서는 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 체납을 해결할 가능성이 높은 사유에 대해서는 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 이러한 가중치 부여를 위해서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 통계 이론 등을 적용할 수 있다. For example, it is possible to give a relatively high weight to addressees with a high average value and a relatively low weight to addressees with a low average value by averaging delinquent recipients' delinquencies, delinquent days, and delinquency frequency by grouped address. As another example, in the case of payment history information such as the reason for delinquency of a payer, a relatively high weight is given to a reason for which delinquency is unlikely to be solved, and a relatively low weight can be given for a reason likely to solve delinquency have. For such weighting, the statistical theory of RFM (Recency, Frequency, Monetary) can be applied.
이와 같이 가중치를 부여하는 데에 있어서, 납부자의 개인적인 납부 특성뿐만 아니라 거주 환경과 같은 외부 조건도 함께 사용되므로, 더욱 정확하고 세밀하게 납부자의 체납 가능성 등을 판단할 수 있다. In assigning the weights in this way, not only the individual payment characteristics of the payment person but also the external conditions such as the living environment are used together, so that the possibility of delinquent payment of the payment person can be determined more accurately and precisely.
한편, 등급 결정 수단(40)은 납부자의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정한다. 구체적으로, 상기 등급 결정 수단(40)은 납부이력 정보 중에서 체납액, 체납일수, 체납빈도에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출한다. 산출된 최종 등급점수에 따라 납부자의 등급을 결정한다.On the other hand, the rating determination means 40 determines the rating of the payer based on the payment history information of the payer and the weight of the group to which the payer belongs. Specifically, the rating determining means 40 assigns a base rating score to the payer according to the amount of the past due amount, the number of days in arrears, and the repayment frequency from the payment history information, and assigns the weight of each group to which the payer belongs to the base score, The final grade score is calculated. The grade of the payer is determined according to the calculated final grade score.
납부자의 등급은 필요에 따라 적정한 개수로 설정할 수 있으며, 예를 들어, 낮은 등급은 성실 납세자를 의미하고 높은 등급은 악성 체납자를 의미하는 것으로 설정할 수 있다. The level of the payer can be set to an appropriate number as needed. For example, a lower level means a loyal taxpayer and a higher level means a malicious delinquent.
도 2에 본 발명의 실시예에 따른 등급 결정 수단에 의해 결정된 등급을 모니터로 출력한 일례를 나타내었다. 모니터로 출력되는 화면의 구성 및 배치는 납부할 공과금이나 세금 등의 특성과 사용자 인터페이스를 고려하여 적절히 설계할 수 있다.FIG. 2 shows an example of outputting a class determined by the class determining means according to the embodiment of the present invention to a monitor. The configuration and layout of the screen output to the monitor can be appropriately designed in consideration of characteristics such as utility bills and taxes to be paid and the user interface.
납부패턴 분석 수단(50)은 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정한다. 예를 들어, 최근 3년간 납부일의 평균값을 납부 예상일로 추정하거나, 납부 고지에서 납부까지의 기간을 근거로 납부 예상일을 추정할 수 있다. The payment pattern analyzing means (50) estimates the expected payment date of the payment person based on the payment history information of the payment person. For example, the average of the payment dates for the past three years can be estimated as the expected payment date, or the expected payment date can be estimated based on the period from payment notice to payment.
납부 통지 수단(60)은 등급 결정 수단(40)에 의해 납부자의 등급이 결정되면, 그 등급에 따라 납부 통지 방법을 결정하여 납부자에게 통지한다. 납부 통지 수단(50)은, 납부자의 등급에 따라 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 또한 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 등의 방법으로 통지하는 것이다. When the grade determining means (40) determines the grade of the payee, the payment notifying means (60) determines the payment notifying method according to the grade and notifies the payee. The payment notification means 50 determines the payment notification date or the notification number of times of payment according to the rating of the payment person and notifies by the mobile, e-mail, mail, visit or the like according to the rating of the payment person.
예를 들어, 납부자가 등급이 낮은 성실 납세자인 경우에는 납부 통지는 늦게 하고 통지 횟수를 적게 할 수 있고, 납부자의 등급이 높은 악성 체납자의 경우에는 납부 통지를 빨리 하고 통지 횟수를 많게 할 수 있다. 또한, 등급이 높은 악성 체납자의 경우에는 모바일, 이메일, 우편 통지뿐만 아니라 방문 통지도 병행해서 실행하도록 할 수 있다.For example, if the payer is a low-grade loyal taxpayer, the payment notice can be delayed and the number of notifications can be reduced, and in the case of a high-ranking malicious delinquent person, the notification of payment can be made quickly and the number of notifications can be increased. In addition, in the case of a malicious indulgent who has a high rank, not only mobile, e-mail, and postal mail but also visit notification can be executed in parallel.
또한, 납부 통지 수단(60)은 납부패턴 분석 수단(50)에서 추정된 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하여 납부자에게 통지한다. 즉, 납부 예상일로부터 소정의 기간 이전에 납부자에게 납부 고지를 발부하도록 할 수 있다.The payment notification means 60 determines the payment notification date based on the estimated payment date estimated by the payment pattern analysis means 50, and notifies the payment person. That is, the payment person can be notified of the payment notice before a predetermined period of time from the expected payment date.
상기 납부 통지 수단(60)에서 실행된 통지 이력은 상기한 데이터베이스(100)에 다시 보내져서, 납부이력 정보의 추출을 위한 데이터로 저장된다.The notification history executed by the payment notification means 60 is sent back to the
한편, 상기 납부 통지 수단(60)은 상기 그룹화 수단(20)에 의한 그룹별로 일괄 통지를 할 수도 있다. 즉, 각 그룹에 속하는 모든 납부자에게 동일한 통지 일자나 통지 횟수로 납부 통지를 할 수 있다. 주소지와 같은 그룹의 경우 공통적인 납부 특성을 많이 포함하고 있으므로, 이러한 통지는 매우 유용하게 사용될 수 있다.On the other hand, the
상기 정보 추출 수단(10), 그룹화 수단(20), 가중치 설정 수단(30), 등급 결정 수단(40), 납부패턴 분석 수단(50) 및 납부 통지 수단(60)은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버(200)로 구성될 수도 있고, 이와는 달리 다수의 서버에 분산되어 구성될 수도 있다. 본 실시예에서는 하나의 서버(200)를 이용한 경우를 나타내었다. 이러한 서버는 데이터베이스(100)와 상시적으로 통신하여, 연속적으로 갱신되는 데이터베이스(100)의 납부자 관련 정보를 판독한다. The
한편, 등급 결정 수단(40)은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 납부 통지 수단(60)이나 관리자에게 경보 신호를 보낼 수 있다. 예를 들어, 성실 납부자의 등급에서 악성 체납자의 등급으로 변동되었을 경우에 경보 신호를 발생할 수 있다. 또한, 납부패턴 분석 수단(50)은 납부자에게 최초의 체납이 발생했을 경우에, 납부 통지 수단(60)이나 관리자에게 경보 신호를 보낼 수 있다.On the other hand, when the grade of the payer is changed, the rating determining means 40 can send an alarm signal to the
납부 통지 수단(60)은 경보 신호를 받았을 경우에 그에 따른 긴급 통지를 자동으로 실행할 수 있다. 한편, 관리자는 서버(200)의 출력 장치 등을 통해 경보 신호를 확인할 수 있으며, 경보 신호에 따라 독촉장 송부, 압류 절차 개시 등의 적절한 조치를 실행할 수 있다. The
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 공과금 또는 세금의 징수 관리를 실행하는 지능형 징수관리 방법에 대해 설명한다. 도 3에 본 발명의 지능형 징수관리 방법에 대한 흐름도를 개략적으로 나타내었다. Next, an intelligent collection management method for managing collection of utility bills or taxes according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 3 schematically shows a flowchart of the intelligent collection management method of the present invention.
도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 먼저 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출한다(단계 310). 이러한 정보의 추출은 상기 데이터베이스로부터 전문을 판독하고, 텍스트마이닝을 실행하여 달성할 수 있다.As shown in FIG. 3, the method according to an embodiment of the present invention extracts personal information of a payment person and payment history information from a database storing personal details, address, payment record, and consultation contents of the payment person (step 310 ). The extraction of such information can be achieved by reading the text from the database and executing text mining.
다음으로, 상기 추출된 개인 정보를 납부자별로 그룹화 한다(단계 320). 이러한 그룹화는 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별로 실행할 수 있다.Next, the extracted personal information is grouped by the payer (step 320). Such grouping can be performed by gender, age, address, residential type, or marital status.
다음으로, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여한다(단계 330). 즉, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 등의 평균값을 구하고, 이 평균값에 근거하여 가중치를 부여할 수 있다.Next, based on the payment history information of the payer who belongs to each of the grouped groups, each group is weighted (step 330). That is, the average value of the delinquent amount of the payer, the number of days of delinquency, the frequency of arrears, etc. for each group can be obtained, and a weight can be given based on the average value.
다음으로, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정한다(단계 340). 즉, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 등에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출함으로써, 등급을 결정할 수 있다. 이때, 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생할 수도 있다.Next, the rating of the payer is determined based on the payment history information of the individual payer and the weight of the group to which the payer belongs (step 340). That is, a basic rating score is given to the payer according to the delinquent amount, the number of days of delinquency, the frequency of arrears, the delinquent reason, the status of payment, the status of property and income and the weight of each group to which the payer belongs is given to the basic score, By calculating the score, the grade can be determined. At this time, if the rating of the payer is changed, an alarm signal may be generated.
다음으로, 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부패턴을 분석한다(단계 350). 예를 들어, 납부자의 평균 납부일을 계산하여 납부 예상일을 추정할 수 있다. 이때, 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생할 수도 있다.Next, based on the payment history information of the payment person, the payment pattern of the payment person is analyzed (step 350). For example, you can estimate the expected payout by calculating the average payment date of the payer. At this time, an alarm signal may be generated when the first payment is made to the payment person.
다음으로, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지한다(단계 360). 즉, 상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 등의 통지 방법을 결정하고, 상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정함으로써, 납부 통지를 실행할 수 있다.Next, the payment notification method is determined according to the rating of the payment person, and the payment person is notified (step 360). That is, the date of payment notification or the number of payment notification times is determined according to the rating of the payer, and a notification method such as mobile, e-mail, mail, visit notice is determined according to the rating of the payer, By determining the job, the payment notice can be executed.
상기 설명한 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템 및 방법은, 전기세, 수도세 등의 각종 공과금과, 국세, 지방세 등의 각종 세금의 납부 통지나 징수에 유용하게 적용될 수 있다. 또한, 공과금이나 세금 이외에도, 각종 비용이나 요금의 납부 통지 및 징수에도 용이하게 적용될 수 있을 것이다.
The intelligent collection management system and method according to the embodiment of the present invention described above can be usefully applied to various utility bills such as electric power and water tax, and notification and collection of payment of various taxes such as national tax and local tax. In addition to utility bills and taxes, it can be easily applied to payment and collection of various expenses and fees.
본 발명은 상기한 바람직한 실시예와 첨부한 도면을 참조하여 설명되었지만, 본 발명의 사상 및 범위 내에서 상이한 실시예를 구성할 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정해지며, 본 명세서에 기재된 특정 실시예에 의해 한정되지 않는 것으로 해석되어야 한다.
While the present invention has been described with reference to the preferred embodiments described above and the accompanying drawings, it is to be understood that the invention may be embodied in different forms without departing from the spirit or scope of the invention. Accordingly, the scope of the present invention is defined by the appended claims, and is not to be construed as limited to the specific embodiments described herein.
100: 데이터베이스 200: 서버
10: 정보 추출 수단 20: 그룹화 수단
30: 가중치 설정 수단 40: 등급 결정 수단
50: 납부패턴 분석 수단 60: 납부 통지 수단100: Database 200: Server
10: information extracting means 20: grouping means
30: weight setting means 40:
50: payment pattern analyzing means 60: payment notification means
Claims (14)
납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 수단과,
상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 수단과,
그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 수단과,
납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 수단과,
상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 수단과,
납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
An intelligent collection management system for managing the collection of utility bills or taxes,
Information extracting means for extracting the personal information of the payment person and the payment history information from the database storing the personal details, the address, the payment record, and the consultation contents of the payment person,
Grouping means for grouping the payer according to the extracted personal information,
Weight setting means for assigning weights to the groups based on the payment history information of the payers belonging to each of the grouped groups;
A rating determining means for determining a rating of the payer based on the payment history information of the payer and the weight of the group to which the payer is assigned;
Payment notification means for determining a payment notification method according to the rating of the payment person and notifying the payment person,
And payment pattern analyzing means for estimating the expected payment date of the payment person based on the payment history information of the payment person.
상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부, 재산 및 소득 현황에 관한 정보를 포함하고,
상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 납입 현황 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
The personal information includes information on the gender, age, address, residence type, marital status, property and income status of the payer,
Wherein the payment history information includes payment date, payment means, notification method, delinquent amount, delinquent days, delinquency frequency, and payment status information.
상기 정보 추출 수단은, 상기 데이터베이스로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining)을 실행하여 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein said information extracting means reads out a full text from said database and extracts information by executing text mining.
상기 그룹화 수단은, 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별 중 적어도 하나에 근거하여 그룹화 하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the grouping means groupifies the grouping based on at least one of sex, age, address, residence type, and marital status.
상기 가중치 설정 수단은, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 중 적어도 하나의 평균값을 구하고, 구해진 평균값에 근거하여 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the weight setting means obtains an average value of at least one of a delinquent amount of a payment person, a delinquent days, and a delinquency frequency for each group, and assigns a weight value based on the obtained average value.
상기 등급 결정 수단은, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 중 적어도 하나에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출하여, 납부자의 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the rating determining means assigns a basic rating score to the payer according to at least one of a delinquent amount, a number of days in arrears, a delinquency frequency, a reason for delinquency, a status of payment, a status of property, and a status of income and income, To calculate a final grade score of the payer to determine the grade of the payer.
상기 납부 통지 수단은,
상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고,
상기 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 중 적어도 하나의 통지 방법을 결정하고,
상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
The payment notifying means,
Determines the payment notification date or the number of notification of payment according to the rating of the payer,
Determining a notification method of at least one of mobile, e-mail, postal mail, and visit notice according to the rating of the payer;
And the date of payment notification is determined based on the expected date of payment.
상기 등급 결정 수단은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein said rating determining means generates an alarm signal when a change occurs in the rating of the payee.
상기 납부패턴 분석 수단은 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the payment pattern analyzing means generates an alarm signal when the first payment has arisen to the payment person.
상기 정보 추출 수단, 정보 그룹화 수단, 가중치 설정 수단, 등급 결정 수단, 납부패턴 분석 수단, 납부 통지 수단은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버로 이루어지는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the information extracting means, the information grouping means, the weight setting means, the rating determining means, the payment pattern analyzing means, and the payment notifying means are constituted by one server having an input / output device.
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