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BEREICH DER ERFINDUNG
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet des computerimplementierten Bankwesens und der Integration von Kreditpunkten.
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein System für ein intelligentes System zur sicheren Integration von Kreditscore- und Banksystem.
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Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein intelligentes System zur sicheren Integration von Kreditwürdigkeitsprüfungen und Banksystemen unter Verwendung von maschinellem Lernen.
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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Bei dem im Abschnitt „Hintergrund“ behandelten Gegenstand sollte nicht davon ausgegangen werden, dass er allein aufgrund seiner Erwähnung im Abschnitt „Hintergrund“ zum Stand der Technik gehört. Ebenso sollte nicht davon ausgegangen werden, dass ein im Hintergrundabschnitt erwähntes oder mit dem Gegenstand des Hintergrundabschnitts verbundenes Problem bereits im Stand der Technik erkannt wurde. Der Gegenstand des Hintergrundabschnitts stellt lediglich verschiedene Ansätze dar, die für sich genommen ebenfalls Erfindungen sein können.
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WO/2020/226937 SYSTEM UND VERFAHREN ZUR ERMITTLUNG VON KREDIT UND ZUR AUSSTELLUNG EINES GESCHÄFTSDARLEHENS UNTER VERWENDUNG VON TOKEN UND MASCHINENLERNEN Eine Client-Rechnereinrichtung sendet eine Anfrage zur Verknüpfung eines Client-Bankkontos und empfängt von einem Datenanbieter ein öffentliches Zugangstoken und sendet es an einen Darlehensausstellungsserver, der es wiederum an den Datenanbieter sendet. Der Darlehensvergabeserver erhält ein privates Zugangstoken und begrenzte Identitätsdaten zu einem mit dem Kunden verbundenen Bankkonto. Eine Kreditscore-Engine erhält öffentliche Daten des Kunden sowie Einkommens- und Transaktionsdaten des Bankkontos des Kunden und wendet ein maschinelles Lernmodell an, um einen anfänglichen Kreditscore zu erstellen, der den maximal zulässigen Kredit für den Kunden angibt. Auf der Grundlage des Kreditscores genehmigt der Kreditgenehmigungsserver einen Kredit, der bis zur Höhe des maximal zulässigen Kredits vergeben wird.
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US20200349641 SYSTEM UND VERFAHREN ZUR ERKENNUNG VON KREDIT UND ZUR VERGABE EINES GESCHÄFTSDARLEHENS UNTER VERWENDUNG VON TOKEN UND MÄCHNISCHEM LERNEN Eine Client-Rechnereinrichtung sendet eine Anfrage zur Verknüpfung eines Client-Bankkontos und empfängt von einem Datenanbieter ein öffentliches Zugangstoken und sendet es an einen Darlehensvergabeserver, der es wiederum an den Datenanbieter sendet. Der Darlehensvergabeserver erhält ein privates Zugangstoken und begrenzte Identitätsdaten zu einem mit dem Kunden verbundenen Bankkonto. Eine Kreditscore-Engine erhält öffentliche Daten des Kunden sowie Einkommens- und Transaktionsdaten des Bankkontos des Kunden und wendet ein maschinelles Lernmodell an, um einen anfänglichen Kreditscore zu erstellen, der den maximal zulässigen Kredit für den Kunden angibt. Auf der Grundlage des Kreditscores genehmigt der Kreditgenehmigungsserver einen Kredit, der bis zur Höhe des maximal zulässigen Kredits vergeben wird.
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IN202111007245 VERFAHREN UND SYSTEM ZUR BEWERTUNG VON EINKOMMEN UND Kreditscoring VON PERSONEN MIT UNDOKUMENTIERTEM EINKOMMEN Die vorliegende Erfindung stellt ein System (100) und ein Verfahren (200) zur Bewertung des Einkommens von Personen mit undokumentiertem Einkommen zur Verfügung und bietet einen Mechanismus zur Kreditanalyse und zum Scoring durch ein Surrogatmodell, um ihnen die Inanspruchnahme von Darlehen und anderen Fazilitäten von Banken und anderen Finanzinstituten zu ermöglichen. Die Erfindung basiert auf Deepthi/Neural Network-Algorithmen zur Bewertung des Einkommens und der Kreditwürdigkeit auf der Grundlage der persönlichen, finanziellen und soziologischen Parameter einer Person.
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CN113095712 VERFAHREN UND VORRICHTUNG UND COMPUTERAUSRÜSTUNG ZUR ERHALTUNG VON UNTERNEHMENSKREDITPUNKTEN Die Erfindung stellt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erlangung von Unternehmenskrediten sowie eine Computerausrüstung zur Verfügung. Eine Bank kann direkt erste Leistungsindexdaten, die einer Vielzahl von Indizes der ersten Dimension eines zu bewertenden Unternehmens entsprechen, und zweite Leistungsindexdaten, die einer Vielzahl von Indizes der zweiten Dimension des zu bewertenden Unternehmens entsprechen, erhalten, nach der Vektorisierungsverarbeitung werden entsprechende Leistungsindex-Merkmalsvektoren erhalten, und die entsprechenden Leistungsindex-Merkmalsvektoren werden in ein Kreditbewertungsmodell eingegeben, das unter Verwendung einer Technologie der künstlichen Intelligenz im Voraus trainiert wird, um eine Kreditbewertung des zu bewertenden Unternehmens zu erhalten. Es zeigt sich, dass die Methode die Eigenschaften von Big Data im Bereich der elektrischen Energie wie hohe Glaubwürdigkeit, starke Aktualität, gute Kontinuität, gute Integrität und breite Abdeckung in vollem Umfang nutzt, die technischen Probleme der relativen Informationsverzögerung, der hohen Arbeits- und Zeitkosten, der unvollständigen Abdeckung von Kundengruppen und dergleichen in der Phase der Kreditvergabe von Banken löst, das Problem der schwierigen Finanzierung von kleinen, mittleren und kleinsten Unternehmen löst, die Fähigkeit der Bank zur Kreditrisikoprävention und - kontrolle effektiv verbessert und die nachhaltige Entwicklung der Bankwirtschaft realisiert.
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CN106204246 BP NEURAL NETWORK CREDIT ASSESSMENT METHOD BASED ON PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS METHOD Die Erfindung bezieht sich auf ein BP neuronales Netzwerk Kreditbewertungsverfahren basierend auf einem Hauptkomponentenanalyseverfahren. Gemäß dem auf der Hauptkomponentenanalyse-Methode basierenden neuronalen BP-Netz-Bonitätsbewertungsverfahren werden Regierungsdaten, die sich auf eine Person beziehen, aus Bankdaten herausgekämmt, Musterdaten in Kombination mit einem Bonitätsbewertungsergebnis einer Bank für die Person gebildet, und die Vorhersageleistung wird verbessert, nachdem die Musterdaten einer Vereinheitlichungsverarbeitung unterzogen wurden; Die Dimensionalitätsreduzierung wird an den Beispieldaten mit der Hauptkomponentenanalyse-Methode durchgeführt, komplexe Indizes und mehrdimensionale Datentypen können gehandhabt werden, die Anforderungen an die Verarbeitung von Big Data werden besser erfüllt, das Bonitätsbeurteilungsergebnis der Bank für die Person dient als Referenz für das Training eines neuronalen BP-Netzmodells, und so wird ein Bonitätsbeurteilungsmodell auf der Grundlage von Big Data der Regierung erstellt; die Subjektivität der Bewertung durch Experten kann vermieden werden, eine Kreditanfrage kann für Unternehmen oder Einzelpersonen bereitgestellt werden, das Kreditsystem von Finanzinstituten wird ebenfalls ergänzt, und eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit und Praktikabilität sowie ein gutes Beurteilungsergebnis werden erreicht.
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CN109754157 SCORING-METHODE UND -SYSTEM ZUR ANZEIGE VON UNTERNEHMENSGESUNDHEITSMANAGEMENT, FINANZIERUNG UND KREDITVERBESSERUNG Die Erfindung offenbart eine Scoring-Methode und ein Scoring-System zur Anzeige von Unternehmensgesundheitsmanagement und zur Finanzierung von Kreditverbesserung. Das Scoring-Verfahren umfasst die folgenden Schritte: S2, Durchführung einer Datenüberprüfung der Antragsdaten; S4, wenn die Daten durch die Überprüfung qualifiziert sind, Durchführung einer Modellbewertung der Daten; S6, wenn die Daten die Modellbewertung bestehen, wird eine manuelle Prüfung durchgeführt; und S8, wenn die Daten die manuelle Prüfung bestehen, wird die Gesamtprüfung bestanden. Die Merkmale der Kreditbewertung von Klein- und Kleinstunternehmen werden durch die Kombination von Bankinstituten und Nicht-Bankinstituten erkannt, das Gesundheitsmanagement und die Kreditfinanzierung von Klein- und Kleinstunternehmen werden durch die Kombination von technischen Mitteln von Big Data und maschinellem Lernen umfassend bewertet, und ein Scoring-Modell wird quantifiziert, so dass das Finanzierungsproblem von Klein- und Kleinstunternehmen besser gelöst wird.
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CN113298647 VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR INTELLIGENTEN AUSWAHL EINER KREDITKARTENBANK Die Erfindung offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung zur intelligenten Auswahl einer Kreditkartenbank und bezieht sich auf das technische Gebiet der künstlichen Intelligenz, und das Verfahren umfasst die Schritte: Empfangen von Kreditkartenantragsinformationen, die von einem Benutzer eingereicht werden, wobei die Kreditkartenantragsinformationen Kreditkartentypen und Antragsmaterialien umfassen; Senden der Kreditkartenantragsinformationen an die Kreditkartensysteme aller Banken; Empfangen von Bewertungsergebnissen der Quotenbewertung, die von den Kreditkartensystemen aller Banken gemäß den Kreditkartenantragsinformationen durchgeführt werden; Bewerten und Anzeigen der Bewertungsergebnisse, die von den Kreditkartensystemen aller Banken an den Benutzer zurückgegeben werden; Empfangen eines Auswahlergebnisses, das vom Benutzer gemäß dem sortierten Bewertungsergebnis ausgewählt wird; und Benachrichtigen des Auswahlergebnisses an das entsprechende Kreditkartensystem. Der Benutzer kann einen bankübergreifenden Kreditkartenantrag stellen, indem er nur ein einziges Stück Material einreicht, so dass die Bedienung durch den Benutzer stark vereinfacht und der bankübergreifende Vergleich erleichtert wird.
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CN106651570 SYSTEM UND VERFAHREN ZUR ECHTZEIT-KREDITGENEHMIGUNG Die Erfindung offenbart ein System und ein Verfahren zur Echtzeit-Kreditgenehmigung. Das System umfasst ein Limit-Vorab-Kreditmodul, ein internes Kontrolllisten-Prüfmodul, ein Kreditinformations-Prüfmodul, ein Genehmigungsregel-Basismodul und ein Scorekarten-Modul, wobei das Limit-Vorab-Kreditmodul dazu verwendet wird, eine Limit-Vorab-Kreditverarbeitung an einem Kunden entsprechend der Beitragsgrad-Information des Kunden durchzuführen, um eine integrierte Kreditlimit-Information des Kunden zu erhalten; das interne Kontrolllisten-Prüfmodul dazu verwendet wird, zu prüfen, ob der Kunde in einer internen Kontrollliste ist, indem Informationen von drei Identitätselementen des Kunden verglichen werden; das Kreditinformationsprüfmodul wird verwendet, um zu beurteilen, ob ein Kredit gemäß einer selbst definierten Kreditablehnungsregel abgelehnt wird; das Genehmigungsregelbasismodul wird verwendet, um ein anfängliches neuronales Netzwerk gemäß Regelinformationen in der anfänglichen Regelbasis und vordefinierten Codes von Trainingsdaten zu erhalten und automatisch zu beurteilen, ob der Kredit abgelehnt wird; und das Scorekartenmodul wird verwendet, um eine Kundenbewertung und ein Lastgenehmigungsvorschlagsergebnis gemäß Kundenantragsdaten, Kreditinformationen der People's Bank of China, einer Kreditkartenbewertung und einer vordefinierten Berechnungs- und Klassifikationsregel zu erhalten. Mit Hilfe des Systems und des Verfahrens wird das Risiko der Kreditgenehmigung verringert und die Effizienz der Kreditgenehmigung verbessert.
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GB2580184 VERFAHREN ZUM ERZEUGEN UND ANZEIGEN EINES AVATARS Erzeugen und Anzeigen eines Avatars 27 auf der Grundlage der Online-Aktivitäten eines Benutzers, wie z. B. dem Verhalten beim Online-Banking. Gutschriften oder Abbuchungen werden in Verbindung mit den Online-Aktivitäten des Benutzers gesammelt, z.B. wie oft er auf sein Konto zugreift, wie lange er sich sein Konto ansieht, welche Käufe der Benutzer tätigt oder wie hoch sein durchschnittlicher Kontostand ist. Auf der Grundlage der Gutschriften oder Abbuchungen kann nach bestimmten Regeln eine Bewertung erstellt werden. Ein Merkmal eines Avatars wird in Abhängigkeit von der Punktzahl oder den akkumulierten Guthaben und Abbuchungen aktualisiert, und der aktualisierte Avatar wird angezeigt. Eine von einer künstlichen Intelligenz 19 erzeugte Avatarmatrix 15a kann zur Bestimmung des Aussehens des Avatars verwendet werden. Die Erfindung kann in Form eines Spiels umgesetzt werden, bei dem der Avatar einen mit dem Punktestand des Benutzers verknüpften Gesundheitsbalken 40 hat. Dem Benutzer können Belohnungen 26, Erfolge oder Zertifikate 30 angeboten werden, die mit dem aktualisierten Avatar verbunden sind. Die Erfindung kann verwendet werden, um verantwortungsbewusstes finanzielles Verhalten oder Gewohnheiten bei Personen zu fördern, die weniger Erfahrung mit der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen im Internet haben.
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CN1529260 BANKKUNDENKREDITBEWERTUNGSMETHODE UND - SYSTEM Das Verfahren umfasst die Analyse historischer Kundendaten, die Erstellung eines Modells zur Bewertung des Kundenkredits und die Bewertung des Kundenkredits auf der Grundlage des Modells. Das System umfasst einen Server, eine Schnittstelle für ein Bankgeschäftssystem und Terminals im Vordergrund. Basierend auf einem Browser können die Terminals vor Ort oder aus der Ferne eine Anfrage zur Kreditberechnung an den Server senden und das Ergebnis anzeigen. Der Server speichert das Scoring-Modell, und auf der Grundlage der Anfrage des Vordergrundterminals berechnet der Server die Kreditwürdigkeit des Kunden. Basierend auf dem gegebenen Kundencode kommuniziert die Schnittstelle des Bankgeschäftssystems mit dem Bankgeschäftssystem und liest die Kundeninformationen für den Server zur Berechnung aus. Im Vergleich zum Stand der Technik ist das erfundene System wissenschaftlich, objektiv sowie fair und gerecht. Das System ist einfach zu bedienen, kann sowohl lokal als auch aus der Ferne verwendet werden, erfordert keine Wartung von Terminals im Vordergrund und ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen Bankensystemen.
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CN113850508 EINZELKREDIT-SCORING-METHODE AUF DER BASIS VON BEHÖRDEN- UND BANKDATEN IN EINEM DATENSEE UND EINER DATENBANK Die Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Scoring-Methoden, insbesondere auf ein Einzelkreditscoring-Verfahren auf der Basis von Behörden- und Bankdaten in einem Datensee und einer Datenbank. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: a) Basierend auf einem Datensee und einer Datenbank, Einführen von Regierungsdaten und Bankdaten und Bereinigen und Steuern der zugehörigen Daten; Sammeln von Regierungsdaten und Bankdaten in dem Datensee und der Datenbank und Kombinieren zu einem Datensatz und Bilden eines persönlichen Kreditdaten-Kernsatzes; b) Bereinigen des Datensatzes durch ein Daten-Tag; c) Quantisieren des bereinigten Datensatzes, Konstruieren von persönlichen Kreditdaten-Tags in einer Matrixform und Bilden einer Kreditdaten-Tag-Kernmatrix; gemäß der Erfindung werden die persönlichen Kreditdaten durch die Daten zu Regierungsangelegenheiten und die Bankdaten erhalten, so dass die Vielfalt und Objektivität der Daten gewährleistet sind. Und eine effiziente Score-Bewertung wird für die einzelnen Kreditbedingungen durch eine Random-Forest-Methode durchgeführt.
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Wie in der vorliegenden Beschreibung und in den folgenden Ansprüchen verwendet, schließt die Bedeutung von „ein“, „eine“ und „die“ den Plural ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt. Wie in der vorliegenden Beschreibung verwendet, schließt die Bedeutung von „in“ auch „in“ und „am“ ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt.
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Die Aufzählung von Wertebereichen dient lediglich als Kurzbezeichnung für jeden einzelnen Wert, der in den Bereich fällt. Sofern hier nicht anders angegeben, wird jeder einzelne Wert in die Spezifikation aufgenommen, als ob er hier einzeln aufgeführt wäre.
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Die Verwendung von Beispielen oder beispielhaften Formulierungen (z. B. „wie“) in Bezug auf bestimmte Ausführungsformen dient lediglich der besseren Veranschaulichung der Erfindung und stellt keine Einschränkung des Umfangs der ansonsten beanspruchten Erfindung dar. Keine Formulierung in der Beschreibung sollte als Hinweis auf ein nicht beanspruchtes, für die Ausführung der Erfindung wesentliches Element ausgelegt werden.
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Die in diesem Abschnitt „Hintergrund“ offengelegten Informationen dienen lediglich dem besseren Verständnis des Hintergrunds der Erfindung und können daher Informationen enthalten, die nicht zum Stand der Technik gehören und die einem Fachmann in diesem Land bereits bekannt sind.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Bevor die vorliegenden Systeme und Methoden beschrieben werden, sei darauf hingewiesen, dass diese Anwendung nicht auf die beschriebenen Systeme und Methoden beschränkt ist, da es mehrere mögliche Ausführungsformen geben kann, die in der vorliegenden Offenlegung nicht ausdrücklich dargestellt sind. Es ist auch zu verstehen, dass die in der Beschreibung verwendete Terminologie nur zur Beschreibung der besonderen Versionen oder Ausführungsformen dient und nicht dazu gedacht ist, den Umfang der vorliegenden Anwendung zu begrenzen.
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Die vorliegende Erfindung behebt und löst hauptsächlich die technischen Probleme des Standes der Technik. Als Antwort auf diese Probleme offenbart die vorliegende Erfindung ein intelligentes System für die sichere Integration von Kreditscore- und Banksystem unter Verwendung von maschinellem Lernen.
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Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung ist es, ein intelligentes System für die sichere Integration von Kreditscore und Banksystem unter Verwendung von maschinellem Lernen zu präsentieren, wobei das System umfasst: in einer zentralen Recheneinheit, Zugreifen auf den Kreditscore eines Bankkunden in Verbindung mit mindestens einer Website des Bankensystems, die von dem Bankkunden während einer vorangegangenen Bankensitzung besucht wurde, über eine Bankplattform, die auf einer Bankkundenvorrichtung betrieben wird, die dem Bankkunden zugeordnet ist, wobei das Zugreifen auf den Kreditscore des Bankkunden die Verwendung einer elektronischen Anwendung einschließt, die in Verbindung mit der Bankplattform auf der Bankkundenvorrichtung in einem Hintergrundbetriebskontext betrieben wird, der so konfiguriert ist, dass er eine laufende Bankensitzung der Bankplattform nicht unterbricht, um eine dem Bankkunden zugeordnete Sicherheitsprüfung zu erhalten, die auf dem Bankkundengerät gespeichert ist und der mindestens einen Banksystem - Website entspricht; und die Sicherheitsprüfung der entsprechenden mindestens einen Banksystem-Website zur Verfügung zu stellen, um auf Kreditwürdigkeitsdaten zuzugreifen, die von der mindestens einen Banksystem-Website gespeichert werden, wobei die Kreditwürdigkeitsdaten die Kreditwürdigkeit des Bankkunden enthalten; bei der einen extrahierenden Recheneinheit, die zum Extrahieren mindestens eines Datensatzes aus dem Kreditscore verwendet wird; bei der einen identifizierenden Recheneinheit, die zum Identifizieren mindestens eines durchsuchten Artikels aus dem extrahierten Datensatz verwendet wird; bei der einen suchenden Recheneinheit, die zum Suchen nach mindestens einem Rabattangebot verwendet wird, das mit dem mindestens einen durchsuchten Artikel verbunden ist; und Veranlassen der elektronischen Anwendung, dem Bankkunden das mindestens eine Rabattangebot zu präsentieren.
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KURZBESCHREIBUNG DER FIGUR
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Um verschiedene Aspekte einiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung zu verdeutlichen, wird eine genauere Beschreibung der Erfindung durch Bezugnahme auf bestimmte Ausführungsformen, die in der beigefügten Zeichnung dargestellt sind, gegeben. Es wird davon ausgegangen, dass diese Zeichnung zeigt nur illustrierte Ausführungsformen der Erfindung und sind daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs zu betrachten. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Detail durch die Verwendung der beigefügten Zeichnung beschrieben und erläutert.
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Damit die Vorteile der vorliegenden Erfindung leicht verstanden werden, wird im Folgenden eine detaillierte Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit der beigefügten Zeichnung erörtert, die jedoch nicht als Beschränkung des Umfangs der Erfindung auf die beigefügte Zeichnung angesehen werden sollte, in der:
- 1 das Blockdiagramm eines intelligenten Systems (10) für die sichere Integration von Kreditscores und Bankensystemen mit Hilfe von maschinellem Lernen zeigt.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein intelligentes System zur sicheren Integration von Kreditscore- und Banksystemen unter Verwendung von maschinellem Lernen.
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zeigt ein detailliertes Blockdiagramm des intelligenten Systems (10) für die sichere Integration von Kreditwürdigkeitsprüfungen und Bankensystemen mit Hilfe von maschinellem Lernen.
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Obwohl die vorliegende Offenlegung mit dem Ziel eines intelligenten Systems für die sichere Integration von Kredit-Score-und Banking-System mit maschinellem Lernen beschrieben worden ist, sollte es geschätzt werden, dass das gleiche wurde nur getan, um die Erfindung in einer beispielhaften Art und Weise zu veranschaulichen und jeden anderen Zweck oder Funktion, für die erklärte Strukturen oder Konfigurationen verwendet werden könnte und ist innerhalb des Geltungsbereichs der vorliegenden Offenlegung abgedeckt zu markieren.
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Das intelligente System (10) für die sichere Integration von Kreditscore- und Banksystem unter Verwendung von maschinellem Lernen wird in dieser Offenlegung offengelegt.
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Das intelligente System (10) zur sicheren Integration von Kreditwürdigkeitsprüfung und Banksystem unter Verwendung von maschinellem Lernen, das System (10) umfasst eine extrahierende Recheneinheit (2), eine identifizierende Recheneinheit (3) und eine suchende Recheneinheit (4).
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Die Recheneinheit (1) des Zentrums wird für den Zugriff auf die Kreditwürdigkeit eines Bankkunden in Verbindung mit mindestens einer Website (11) des Bankensystems verwendet, die der Bankkunde während einer vorangegangenen Bankensitzung über eine Bankplattform besucht hat, die auf einem Bankkundengerät betrieben wird, das mit dem Bankkunden verbunden ist.
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Der Zugriff auf die Kreditwürdigkeit des Bankkunden umfasst die Verwendung einer elektronischen Anwendung, die in Verbindung mit der Bankplattform auf dem Bankkundengerät in einem Hintergrundbetriebskontext arbeitet, der so konfiguriert ist, dass er eine laufende Banksitzung der Bankplattform nicht unterbricht, um eine dem Bankkunden zugeordnete Sicherheitsprüfung zu erhalten, die auf dem Bankkundengerät gespeichert ist und der mindestens einen Banksystem-Website (11) entspricht, und die verwendet wird, um die Sicherheitsprüfung der entsprechenden mindestens einen Banksystem-Website (11) zur Verfügung zu stellen, um auf die von der mindestens einen Banksystem-Website (11) gespeicherten Kreditwürdigkeitsdaten zuzugreifen, wobei die Kreditwürdigkeitsdaten die Kreditwürdigkeit des Bankkunden enthalten.
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Die eine extrahierende Recheneinheit (2) dient dazu, mindestens einen Datensatz aus dem Kreditscore zu extrahieren.
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Die eine identifizierende Recheneinheit (3) dient der Identifizierung mindestens eines gesuchten Eintrags aus dem extrahierten Datensatz.
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Die eine suchende Recheneinheit (4) dient der Suche nach mindestens einem Rabattangebot, das mit dem mindestens einen durchsuchten Artikel verbunden ist, und wird verwendet, um dem Bankkunden das mindestens eine Rabattangebot zu präsentieren.
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Das Bankkundenprofil umfasst mindestens eines der folgenden Merkmale: Attribute des Bankkunden, Kaufhistorie des Bankkunden und Präferenzen des Bankkunden bei der Nutzung der Banksystemplattform.
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Die Recheneinheit (1) ist ein prozessorbasiertes Computersystem.
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Die Recheneinheit des Zentrums (1) ist so konfiguriert, dass sie die Steuerung in einer Weise durchführt, dass ein Kreditergebnis durch den Kreditscore auf der Transaktion des Bankensystems zusammen mit Informationen über den Kunden präsentiert wird.
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Die Abbildung und die vorangehende Beschreibung geben Beispiele für Ausführungsformen. Der Fachmann wird verstehen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ dazu können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente aus einer Ausführungsform können einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Die Reihenfolge der hier beschriebenen Prozesse kann beispielsweise geändert werden und ist nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Blockdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden, und es müssen auch nicht unbedingt alle Aktionen ausgeführt werden. Auch können diejenigen Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, parallel zu den anderen Handlungen ausgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen ist durch diese spezifischen Beispiele keineswegs begrenzt.
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Obwohl Ausführungsformen der Erfindung in einer für strukturelle Merkmale und/oder Methoden spezifischen Sprache beschrieben wurden, sind die beigefügten Ansprüche nicht notwendigerweise auf die beschriebenen spezifischen Merkmale oder Methoden beschränkt. Vielmehr werden die spezifischen Merkmale und Methoden als Beispiele für Ausführungsformen der Erfindung offenbart.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- WO 2020/226937 [0005]
- US 20200349641 [0006]
- IN 202111007245 [0007]
- CN 113095712 [0008]
- CN 106204246 [0009]
- CN 109754157 [0010]
- CN 113298647 [0011]
- CN 106651570 [0012]
- GB 2580184 [0013]
- CN 1529260 [0014]
- CN 113850508 [0015]
