KR101954128B1 - T-save system for encourage - Google Patents

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KR101954128B1 KR1020180040492A KR20180040492A KR101954128B1 KR 101954128 B1 KR101954128 B1 KR 101954128B1 KR 1020180040492 A KR1020180040492 A KR 1020180040492A KR 20180040492 A KR20180040492 A KR 20180040492A KR 101954128 B1 KR101954128 B1 KR 101954128B1
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Abstract

The present invention relates to a T-save encouraging system which checks and encourages notice and default situations of taxes and fines. The T-save encouraging system comprises: an information extraction unit to extract personal information of payers, payment history information of payers, and economic index information from a database; a payment pattern analysis unit to estimate expected payments dates of payers based on the extracted payment history information of payers; a personal information analysis unit to generate a new payment pattern to correct the expected payment dates if the extracted payer personal information is changed; an economic incorporation unit to further estimate expected additional payment dates based on the economic index information; a notification unit to notify payers in response to the expected payment dates and the expected additional payment dates; a worker designation unit to designate a worker for encouraging payments if the notified payers are in default; and an encouragement notification unit to notify encouragement information when the worker counsels payers in default.

Description

T-SAVE 독려 시스템{T-SAVE SYSTEM FOR ENCOURAGE}T-SAVE system {T-SAVE SYSTEM FOR ENCOURAGE}

본 명세서에서 개시하는 기술은 간편납부시스템에 관한 것으로, 상세하게는 세금 및 벌금 등의 고지 및 체납상황을 확인하고 독려하는 T-SAVE 독려 시스템에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION [0002] The technology disclosed herein relates to a simple payment system, and more particularly to a T-SAVE system for identifying and encouraging notices such as taxes and fines and delinquent payments.

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 제2001-142971호에 의하면, 세금 미납자에 대한 데이터를 출력하여 징수 관리하는 납세정보 관리시스템이 제시되어 있으며, 일본 공개특허 제2003-203143에 의하면, 납부 기한 내에 납부를 시행하지 않은 체납자에 대하여 소정 수속이 이루어질 때까지 컴퓨터로 관리를 실행하는 체납자 관리시스템이 제시되어 있다.According to Japanese Laid-Open Patent Application No. 2001-142971, a tax information management system for outputting and managing the data of tax offsets is disclosed. According to Japanese Patent Laid-Open No. 2003-203143, A delinquent person management system for performing a management with a computer until a predetermined procedure is performed.

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.

그리고 한국 등록특허공보 제10-1422562호(2014.07.24. 공고, ““지능형 징수 관리 시스템””)에는 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 이루어짐으로써, 납부자의 정보나 납부 특성 등을 이용하여 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있고, 편리하고 유용한 납부 서비스를 제공할 수 있는 기술이 개시되어 있다.In addition, Korean Patent Registration No. 10-1422562 ("Intelligent Collection Management System") discloses personal information of the payer from the database storing personal information, address, payment record, and consultation contents of the payer A grouping means for grouping the payer in accordance with 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 group grouped, A rating determining means for determining a rating of the payer based on the payment history information of the individual payer and the weight of the group to which the payer belongs; a payment notification for determining the payment notification method according to the rating of the payer and notifying the payer Means for reducing the occurrence of delinquencies in advance by using the information of the payer, the payment characteristics, etc. And provides a convenient and useful payment service.

본 명세서에서 개시하는 T-SAVE 독려 시스템은 적어도 세금 및 벌금 등의 고지 및 체납상황을 확인하고 체납을 독려하는 T-SAVE 독려 시스템을 제공하고자 한다.The T-SAVE incentive system disclosed herein intends to provide at least a T-SAVE incentive system that identifies notices and delinquencies such as taxes and fines, and encourages delinquencies.

본 명세서에서 개시하는 T-SAVE 독려 시스템은 데이터베이스(10)로부터 납부자의 개인정보와 납부자의 납부이력 정보 및 경제지표정보를 추출하는 정보 추출부(100), 상기 추출된 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석부(200), 상기 추출된 납부자 개인정보의 변경이 있을 경우, 새로운 납부패턴을 생성하여 상기 납부 예상일을 보정하는 개인정보 분석부(300), 경제지표정보에 근거하여, 추가 납부 예상일을 더 추정하는 경제 반영부(500), 상기 납부 예상일과 추가 납부 예상일에 대응하여 납부자에게 통지하는 통지부(400), 상기 통지된 납부자들이 체납할 경우, 납부를 독려하는 담당자를 지정하는 담당자 지정부(900) 및 상기 담당자가 체납된 납부자와 상담시 독려 안내를 통지하는 독려 통지부(1000)를 포함한다.The system for encouraging T-SAVE disclosed in the present specification includes an information extracting unit 100 for extracting personal information of the payer from the database 10, payment history information of the payer, and economic index information, and based on the payment history information of the payer A personal information analyzing unit 300 for generating a new payment pattern and correcting the expected payment date when there is a change in the extracted payment person's personal information, An economic reflector 500 for further estimating the estimated additional payment date based on the index information, a notifying unit 400 for notifying the payment person in correspondence with the expected payment date and the additional payment expectation date, And an encouraging notifying unit 1000 for notifying the facilitating guidance in consultation with the paying person who is in dispute with the person in charge.

상기 납부패턴 분석부(200)는 관리자가 기한을 설정하는 기한 설정부(210) 및 설정된 기한 이내에 납부이력 정보에 포함된 납부일자의 평균 일을 추정하여 납부 예상일로 지정하는 예상일 지정부(220)를 포함할 수 있다.The payment pattern analyzing unit 200 includes an expiration date setting unit 210 for setting an expiration date by the administrator and an estimation date designation unit 220 for estimating an average date of the payment dates included in the payment history information within a set time limit, . ≪ / RTI >

상기 개인정보 분석부(300)는 개인정보가 변경된 항목을 판독하는 정보 변경 판독부(310)와 개인정보가 변경된 경우에는 개인정보가 변경된 시점부터의 납부이력 정보에 근거하여, 변경 납부 예상일을 추정하는 보정 납부패턴 분석부(320) 및 납부 예상일을 변경 납부 예상일로 보정하는 예상일 보정부(330)를 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 may include an information change reading unit 310 for reading an item for which personal information has been changed, and an information updating unit 310 for estimating a change payment expectation date based on the payment history information from when the personal information is changed A correction payment pattern analyzing unit 320 for estimating the payment due date, and an expected date correcting unit 330 for correcting the estimated payment date to the estimated change payment date.

상기 개인정보 분석부(300)는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부일자의 변경을 판독하는 패턴 변경 판독부(340)를 더 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 may further include a pattern change reading unit 340 for reading a payment date change based on the payment history information of the payment person.

상기 개인정보 분석부(300)는 개인정보가 변경된 항목을 판독하는 정보 변경 판독부(310)와 개인정보가 변경된 경우에는 개인정보가 변경된 시점부터의 납부이력 정보에 근거하여, 변경 납부 예상일을 추정하는 보정 납부패턴 분석부(320) 및 개인정보의 변경된 항목과 상기 변경 납부 예상일을 항목별 납부 예상일로 설정하는 항목별 패턴 설정부(350)를 포함하되, 개인정보가 변경된 항목이 항목별 납부 예상일의 항목과 동일한 지를 판독하는 항목 판단부(360) 및 개인정보가 변경된 항목이 동일할 경우에 납부 예상일을 변경 납부 예상일로 보정하는 예상일 보정부(330)를 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 may include an information change reading unit 310 for reading an item for which personal information has been changed, and an information updating unit 310 for estimating a change payment expectation date based on the payment history information from when the personal information is changed And an item-specific pattern setting unit (350) for setting a revised payment pattern analyzing unit (320) and a changed item of personal information and an expected payment due date for each item, And a predicted date correcting unit 330 for correcting the expected date of payment in the case where the items for which the personal information has been changed are the same as the estimated time for changing payment.

T-SAVE 독려 시스템은 납부자의 납부 패턴을 분석하고 이에 따라 납부 예상일을 추정하되, 납부자의 개인정보의 변경 상황 및 국가적인 경제지표를 통한 납부자의 경제상황을 예측하여 추가 납부 예상일을 추정함으로써, 추정된 납부 예상일을 납부자의 개인정보의 변화에 대응하여 납부 예상일을 보정 또는 추가 납부 예상일에 납부 통지가 진행됨으로써, 경제지표를 통한 납부자의 개인사정에 대응하는 일자에 납부통지가 이루지는 바, 납부자의 세금납부에 대한 편의성이 증대되고, 납부할 세금을 경제상황의 악화로 소비되기 이전에 세금이 납부될 수 있도록 함으로써 체납 발생이 감소될 수 있는 효과가 있고, 담당자 지정부(900)를 통해서 세금을 납부하지 않은 납부자에게 1:1 담당자가 지정되어 납부자에게 적어도 청각적인 상담(독려)과 동시에 독려 통지부(1000)를 통해서 통지된 체납내역을 시각적으로 확인할 수 있도록 함으로써, 담당자가 세금 독려를 효율적으로 간편하게 진행할 수 있다.The T-SAVE system will analyze the payment pattern of the payer and estimate the expected payment date, estimating the payer's economic situation through the change of the payer's personal information and the national economic indicators, Payment notification is made in response to a change in the personal information of the payer in accordance with the change in the personal information of the payer or payment notice is made at the expected date of payment of the additional payment so that payment notification is made on the date corresponding to the personal circumstances of the payer through the economic indicator, The convenience of tax payment is increased and the tax payment can be made before the consumption tax is exhausted due to the deterioration of the economic situation. Thus, it is possible to reduce the occurrence of delinquency, and the taxpayer 1: 1 contact person is assigned to the payer who has not paid, and at least hearing counseling (encouraging) By allowing you to visually check the notification section 1000, the delinquency notice through the history, the representative can proceed easily encourage tax efficiently.

T-SAVE 독려 시스템은 개인정보 분석부의 패턴 변경 판독부와 항목별 패턴설정부 및 항목 판단부를 통해서 납부자의 개인정보 변경에 실시간으로 대응할 수 있는바, 납부자의 개인사정에 대응하는 최적의 날짜에 납부통지를 진행할 수 있는 효과가 있다.The system for encouraging T-SAVE can respond in real time to changing the personal information of the payer through the pattern change reading unit of the personal information analyzing unit, the item-specific pattern setting unit, and the item judging unit, and can pay the best date corresponding to the personal circumstances of the payer There is an effect that the notification can proceed.

전술한 내용은 이후에 보다 자세하게 기술되는 사항에 대해 간략화된 형태로 선택적인 개념만을 제공한다. 본 내용은 특허 청구 범위의 주요 특징 또는 필수적 특징을 한정하거나, 특허청구범위의 범위를 제한할 의도로 제공되는 것은 아니다.The foregoing provides only a selective concept in a simplified form as to what is described in more detail hereinafter. The present disclosure is not intended to limit the scope of the claims or limit the scope of essential features or essential features of the claims.

도 1은 일 실시 예에 따른 T-SAVE 독려 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 개인정보 분석부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 3은 다른 일 실시 예에 따른 개인정보 분석부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 4는 일 실시 예에 경제 반영부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 5는 다른 일 실시 예에 따른 T-SAVE 독려 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a T-SAVE system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram schematically illustrating a personal information analyzing unit according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is a block diagram schematically illustrating a personal information analyzing unit according to another embodiment.
FIG. 4 is a block diagram schematically illustrating an economic reflector in an embodiment.
5 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a T-SAVE system in accordance with another embodiment of the present invention.

도 1은 일 실시 예에 따른 T-SAVE 독려 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 2는 일 실시 예에 따른 개인정보 분석부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 도 3은 다른 일 실시 예에 따른 개인정보 분석부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 도 4는 일 실시 예에 경제 반영부를 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 도 5는 다른 일 실시 예에 따른 T-SAVE 독려 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a T-SAVE system according to an embodiment of the present invention. 2 is a block diagram schematically illustrating a personal information analyzing unit according to an exemplary embodiment of the present invention. 3 is a block diagram schematically illustrating a personal information analyzing unit according to another embodiment. FIG. 4 is a block diagram schematically illustrating an economic reflector in an embodiment. 5 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a T-SAVE system in accordance with another embodiment of the present invention.

본 명세서에서 개시하는 T-SAVE 독려 시스템을 첨부된 도면을 참조하여 대략적으로 설명하면 정보 추출부(100), 납부패턴 분석부(200), 개인정보 분석부(300), 경제 반영부(500), 통지부(400), 담당자 지정부(900) 및 독려 통지부(1000)를 포함한다.The payment information analyzing unit 200, the personal information analyzing unit 300, the economic reflector 500, and the billing pattern analyzing unit 200 will be described in detail with reference to the accompanying drawings. A notification unit 400, a contact person identification unit 900, and an advertisement notification unit 1000. [

상기 납부패턴 분석부(200)는 기한 설정부(210) 및 예상일 지정부(220)를 포함할 수 있다.The payment pattern analyzing unit 200 may include a time limit setting unit 210 and a predicted date designation unit 220.

상기 개인정보 분석부(300)는 정보 변경 판독부(310)와 보정 납부패턴 분석부(320) 및 예상일 보정부(330)를 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 may include an information change reading unit 310, a correction payment pattern analyzing unit 320, and an expected correction unit 330.

상기 개인정보 분석부(300)는 패턴 변경 판독부(340)를 더 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 may further include a pattern change reading unit 340.

상기 개인정보 분석부(300)는 정보 변경 판독부(310)와 보정 납부패턴 분석부(320) 및 항목별 패턴 설정부(350)를 포함하되, 항목 판단부(360) 및 예상일 보정부(330)를 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 includes an information change reading unit 310, a correction payment pattern analyzing unit 320 and an item-specific pattern setting unit 350. The personal information analyzing unit 300 includes an item determining unit 360, ).

이하 본 명세서에서 개시하는 T-SAVE 독려 시스템의 대표적인 실시 예를 통해서 상세하게 설명한다.Hereinafter, a representative embodiment of the T-SAVE system will be described in detail.

일 실시 예에 따른 도면을 참조한 T-SAVE 독려 시스템은 데이터베이스(10)로부터 납부자의 개인정보와 납부자의 납부이력 정보 및 경제지표정보를 추출하는 정보 추출부(100), 상기 추출된 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석부(200), 상기 추출된 납부자 개인정보의 변경이 있을 경우, 새로운 납부패턴을 생성하여 상기 납부 예상일을 보정하는 개인정보 분석부(300), 경제지표정보에 근거하여, 추가 납부 예상일을 더 추정하는 경제 반영부(500), 상기 납부 예상일과 추가 납부 예상일에 대응하여 납부자에게 통지하는 통지부(400), 상기 통지된 납부자들이 체납할 경우, 납부를 독려하는 담당자를 지정하는 담당자 지정부(900) 및 상기 담당자가 체납된 납부자와 상담시 독려 안내를 통지하는 독려 통지부(1000)를 포함한다.A system for encouraging T-SAVE with reference to the drawings according to an embodiment includes an information extracting unit 100 for extracting personal information of the payment person, payment history information of the payment person, and economic index information from the database 10, history of payment history of the extracted payment person A personal information analysis unit 300 for generating a new payment pattern and correcting the expected payment date if there is a change in the extracted payment person's personal information, An economic reflection unit 500 for further estimating the expected additional payment date based on the economic index information, a notifying unit 400 for notifying the payment person in correspondence with the expected payment date and the additional payment expectation date, , A charge person designation unit 900 for designating a person in charge of encouraging payment and an encouraging notifying unit 1000 for notifying a payer who is in dispute with the charge person in consultation It should.

상기 정보 추출부(100)는 데이터베이스(10)로부터 납부자의 개인정보와 납부자의 납부이력 정보 및 경제지표정보를 추출하도록 구성된다. 납부자의 개인 정보와 납부자의 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. 상기 경제지표정보는 IMF와 ADB, 한국은행 등의 각종 기관에서 공개하는 다양한 경제성장률에 관한 정보들을 의미하는 것으로, 데이터베이스(10)에 저장된 정제지표정보를 추출한다. 상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부(미혼/기혼), 재산 및 소득 현황, 직장정보 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. 상기 정보 추출부(100)는 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 unit 100 is configured to extract the personal information of the payment person, the payment history information of the payment person, and the economic indicator information from the database 10. The personal information of the payer and the payment history information of the payer are read out from the database 100 in which the personal information of the payer, address, payment record, consultation contents, and the like are stored, and text mining Information is extracted. The economic index information refers to various economic growth rates disclosed by various organizations such as the IMF, ADB, and the Bank of Korea, and extracts the tabular index information stored in the database 10. The personal information is information on the gender, age, address, residence type, marital status (married / married), property and income status, workplace information and the like of the payment person, and the payment history information includes payment date, payment method, The number of days in arrears, the frequency of delinquencies, the reasons for delinquencies, 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. The information extracting unit 100 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.

상기 납부패턴 분석부(200)는 상기 추출된 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하도록 구성된다. 납부패턴 분석부(200)는 관리자가 기한을 설정하는 기한 설정부(210)를 포함한다. 납부패턴 분석부(200)는 설정된 기한 이내에 납부이력 정보에 포함된 납부일자의 평균 일을 추정하여 납부 예상일로 지정하는 예상일 지정부(220)를 포함한다.The payment pattern analyzing unit 200 is configured to estimate the payment expected date of the payment person based on the extracted payment history information of the payment person. The payment pattern analyzing unit 200 includes a time setting unit 210 for setting a time limit by an administrator. The payment pattern analyzing unit 200 includes an estimation date designation unit 220 for estimating an average date of the payment dates included in the payment history information within a set period of time and designating the average day as a payment expected date.

일례로, 관리자가 최근 3년이라는 기한을 기한 설정부(210)를 통해서 설정하면, 납부자의 최근 3년동안 납부한 일자의 평균 값(날짜)을 추출한다. 추출된 평균 값이 예상일 지정부(220)에 의해서 납부 예상일로 추정되는 것이다. 이러한 납부패턴 분석부(200)는 납부이력을 통해서 납부자가 실제로 납부할 수 있는 상황을 추정하는 것이다.For example, when the administrator sets the recent three-year period through the setting section 210, the average value (date) of the date of payment for the last three years of the payer is extracted. And the estimated average value is estimated as a predicted payment date by the determination unit 220. The payment pattern analyzing unit 200 estimates the situation where the payment person can actually pay through the payment history.

상기 개인정보 분석부(300)는 상기 추출된 납부자 개인정보의 변경이 있을 경우, 새로운 납부패턴을 분석하여 상기 납부 예상일을 보정하도록 구성된다. 개인정보 분석부(300)는 대략적으로 정보 변경 판독부(310)와 보정 납부패턴 분석부(320) 및 예상일 보정부(330)를 포함할 수 있다.The personal information analyzing unit 300 is configured to analyze the new payment pattern to correct the expected payment date when there is a change in the extracted payment person's personal information. The personal information analyzing unit 300 may roughly include the information change reading unit 310, the correction payment pattern analyzing unit 320 and the expected correction unit 330. [

상기 정보 변경 판독부(310)는 개인정보가 변경된 항목을 판독한다.The information change reading unit 310 reads the item whose personal information has been changed.

상기 보정 납부패턴 분석부(320)는 개인정보가 변경된 경우에는 개인정보가 변경된 시점부터의 납부이력 정보에 근거한 새로운 납부패턴을 생성하여 변경 납부 예상일을 추정한다.When the personal information is changed, the correction payment pattern analyzing unit 320 generates a new payment pattern based on the payment history information from the time when the personal information is changed, and estimates the change payment expectation date.

일례로, 납부자의 개인정보(납부자의 수입과 직결된 직장정보 등)가 2017년 3월에 변경이 있을 경우에 2017년 3월부터 현재까지의 납부이력 정보에 근거한 새로운 납부패턴을 생성하고, 새로운 납부패턴에 근거한 평균 납부 일을 변경 납부 예상일로 추정한다.For example, if there is a change in the personal information of the payer (such as the work information directly connected to the payer's income) in March 2017, a new payment pattern based on the payment history information from March 2017 to the present is created, Estimate the average payment date based on the payment pattern as the expected change payment date.

상기 예상일 보정부(330)는 납부 예상일을 상기 보정 납부패턴 분석부(320)에 의한 변경 납부 예상일로 보정한다.The predicted date correcting unit 330 corrects the expected payout date to the expected payment due date by the corrected payment pattern analyzer 320.

일례로, 예상일 보정부(330)는 상기에서 설명된 납부패턴 분석부(200)를 통해서 추정된 납부 예상일의 일자를 상기에서 설명된 보정 납부패턴 분석부(320)를 통해서 추정된 변경 납부 예상일의 일자로 변경한다. 이러한 개인정보 분석부(300)는 개인정보의 변경을 납부자의 개인사정으로 추정함으로써, 납부자의 납부일자가 개인사정 즉 개인정보에 따라서 납부 예상일을 실제 납부가 가능한 상황에 근접하게 추정할 수 있는 것이다. 나아가, 정보 변경 판독부(310)를 통해서 납부일의 변동이 일시적인 것인지, 지속될 것인지를 판단할 수도 있다.For example, the predicted date correcting unit 330 may calculate the estimated date of the estimated payment date through the payment pattern analyzer 200 described above by using the corrected payment pattern analyzer 320 described above, Change to the date. The personal information analyzing unit 300 estimates the payment date of the payer according to the personal circumstances, that is, the personal information, by estimating the change of the personal information with the personal circumstances of the payer, . Further, it is also possible to determine whether the variation of the payment date is temporary or continuing through the information change reading unit 310. [

상기 경제 반영부(500)는 도 4에서와 같이, 대략적으로 성장 판단부(510) 및 추가 납부 예상일 지정부(520)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 4, the economic reflector 500 may roughly include a growth determination unit 510 and an additional payment expectation determination unit 520.

성장 판단부(510)는 데이터베이스(10)로부터 추출된 경제지표정보를 통해서 경제성장 유/무를 판단한다.The growth determining unit 510 determines whether the economic growth is possible based on the economic indicator information extracted from the database 10.

일례로, 성장 판단부(510)는 상기 정보 추출부(100)에서 추출된 경제지표정보에 포함된 경제성장률에 관한 정보를 종합하여 평균적인 성장률을 도출하여 +값일 경우에는 경제성장 가능성이 높을 것으로 판단하고, -값일 때에는 경제성장이 불가능할 것으로 판단한다. 즉, 경제성장 유/무는 납부자의 수입 또는 자금이 커지거나 줄어드는 것을 추정하는 것이다. 나아가, 경제성장률을 특정기간 대의 성장률 대비, 상승 값을 기준으로 판단할 수도 있다.For example, the growth decision unit 510 may compute information on the economic growth rate included in the economic index information extracted by the information extraction unit 100 to derive an average growth rate, And if it is - the value, it is judged that economic growth is impossible. In other words, the economic growth is estimated to be the increase or decrease in the income of the payer or the fund. Furthermore, the economic growth rate can be judged based on the rise rate versus the growth rate of a specific period.

추가 납부 예상일 지정부(520)는 상기 성장 판단부(510)를 통해서 경제성장으로 판단되지 않으면, 납부 예상일과 다른 일자의 추가 납부 예상일을 추정한다.If it is determined that the economic growth is not judged through the growth decision unit 510, the additional payment forecasting unit 520 estimates the additional payment expected date of the date that is different from the expected payment date.

이러한 경제 반영부(500)는 납부자의 경제상황을 예측하여 납부를 독려함으로써, 납부자의 경제상황이 나빠지는 상황에서도 사치성 상품을 구매하기 이전에 세금 납부가 먼저 이루어지도록 하는 효과가 있다.The economic reflection unit 500 has an effect of predicting the economic situation of the taxpayer and encouraging the payment, so that the tax payment can be made before the purchase of the luxury goods even if the payer's economic situation is bad.

상기 통지부(400)는 납부 예상일에 대응하여 납부자에게 통지하도록 구성된다. 통지부(400)는 납부 예상일에 맞추어 모바일과 이메일, 우편 및 방문 등의 방법으로 납부고지서 또는 안내문 등을 통지하는 것이다.The notifying unit 400 is configured to notify the payment person in response to the expected payment date. The notifying unit 400 notifies the payment slip or the notification slip by a method such as mobile and e-mail, postal mail, and visit according to the expected payment date.

한편, 통지부(400)는 납부패턴 분석부(200)를 통한 납부 예상일에 맞추어 통지할 수 있고, 개인정보 분석부(300)를 통한 보정된 납부 예상일에 맞추어 통지할 수도 있으며, 상기 납부 예상일과 보정된 납부 예상일에 맞추어 반복적으로 통지할 수도 있다.Meanwhile, the notifying unit 400 may notify according to the estimated payment date through the payment pattern analyzing unit 200, may notify the estimated payment date through the corrected personal information analyzing unit 300, It may be repeatedly notified according to the revised payment schedule.

상기 담당자 지정부(900)는 상기 통지된 납부자들이 체납할 경우, 납부를 독려하는 담당자를 지정한다. 여기서 상기에서 설명한 데이터베이스(10)에는 세금을 납부하지 않은 납부자 정보가 정장됨이 바람직할 것이다. 또는 본 명세서에서 개시하는 T-SAVE 독려 시스템은 국가에서 운영하는 표준지방세정보시스템과 연결되어 체납자 정보를 수신할 수도 있다. 또한 데이터베이스(10)에는 체납 독려업무를 수행하는 실무자 정보 및 그 실무자들의 스케쥴 정보가 저장됨이 타당할 것이다.The responsible person specifying unit 900 designates the person in charge who encourages the payment when the notified payment person delinquent. In this case, it is desirable that information on the taxpayer who has not paid tax is set in the database 10 described above. Alternatively, the T-SAVE incentive system described herein may be associated with a standard local tax information system operating in a country to receive delinquent information. In addition, it is reasonable that the database 10 stores the information of the practitioner performing the delinquent business and the schedule information of the practitioners.

일례로, 담당자 지정부(900)는 상기에서 설명한 예상일과 추가 예상일에 대응하는 세금을 납부하지 않은 납부자 정보를 데이터베이스(10)로부터 추출하는 체납자 추출부(미도시)를 포함할 수 있다. 담당자 지정부(900)는 체납을 독려하는 상담원 또는 실무자 정보를 데이터베이스(10)로부터 추출하는 담당자 추출부(미도시)를 포함할 수 있다. 담당자 지정부(900)는 추출된 담당자들의 스케쥴을 기준으로 납부자들을 매칭하는 매칭부(미도시)를 포함할 수 있다. 담당자 지정부(900)는 세금을 납부하지 않은 납부자들을 상담원 측 독려업무를 진행하는 담당자를 1:1 매칭하는 것이다.For example, the responsible person specifying unit 900 may include a delinquent person extracting unit (not shown) for extracting from the database 10 billing person information that has not paid the tax corresponding to the expected date and the additional expected date. The responsible person specifying unit 900 may include a person extracting unit (not shown) for extracting an agent or practitioner information encouraging delinquency from the database 10. The responsible person specifying unit 900 may include a matching unit (not shown) for matching the paying persons based on the schedule of the extracted persons. The manager in charge 900 is to match the paying persons who have not paid taxes to the person in charge of advancing the counselor 1: 1.

상기 독려 통지부(1000)는 상기 담당자가 체납된 납부자와 상담시 독려 안내를 통지하는 독려 통지부(1000)를 포함한다. 독려 통지부(1000)는 통상의 인터넷 전화시스템 등을 이용하여 상기 지정된 담당자가 납부자에게 세금납부를 위한 상담(독려)을 진행하기 위해서 전화연결을 진행할 경우, 체납된 세금의 내역 및 납부일을 상기 통지부(400)를 통해서 통지되도록 한다.The stimulating notifying unit 1000 includes an encouraging notifying unit 1000 for notifying the facilitating guidance in consultation with the paying person who is in charge of the responsible person. When the designated person in charge conducts telephone connection to proceed with consultation (encouraging) for paying the tax to the payer using the ordinary Internet telephone system or the like, the taxpayer notifying unit 1000 notifies the details of the tax payment and the payment date So that it is notified via the support unit 400.

이상에서 설명한 T-SAVE 독려 시스템은 납부자의 민원에 대한 대응을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 납부자의 납부 패턴을 분석하고 이에 따라 납부 예상일을 추정하되, 납부자의 개인정보의 변경 상황 및 국가적인 경제지표를 통한 납부자의 경제상황을 예측하여 추가 납부 예상일을 추정함으로써, 추정된 납부 예상일을 납부자의 개인정보의 변화에 대응하여 납부 예상일을 보정 또는 추가 납부 예상일에 납부 통지가 진행됨으로써, 경제지표를 통한 납부자의 개인사정에 대응하는 일자에 납부통지가 이루지는 바, 납부자의 세금납부에 대한 편의성이 증대되고, 납부할 세금을 경제상황의 악화로 소비되기 이전에 세금이 납부될 수 있도록 함으로써 체납 발생이 감소될 수 있는 효과가 있다.The above-described T-SAVE system can not only respond to complaints from the taxpayer but also analyze the payment pattern of the taxpayer and estimate the expected payment date, The estimated payment date can be estimated by predicting the payer's economic situation through the payment of the payment amount, and the expected payment date can be corrected in accordance with the change in the personal information of the payment person, The taxpayers are allowed to pay tax before the consumption tax is exhausted due to the deterioration of the economic situation, thereby reducing the incidence of delinquencies. There is an effect that can be.

또한, 담당자 지정부(900)를 통해서 세금을 납부하지 않은 납부자에게 1:1 담당자가 지정되어 납부자에게 적어도 청각적인 상담(독려)과 동시에 독려 통지부(1000)를 통해서 통지된 체납내역을 시각적으로 확인할 수 있도록 함으로써, 담당자가 세금 독려를 효율적으로 간편하게 진행할 수 있다.In addition, a 1: 1 contact person is assigned to the payer who has not paid the tax through the contact person designation unit 900 and at least visually informs the payer of the overdue payment notified through the stimulus notifying unit 1000 at the same time as auditory counseling By making it possible to confirm, the taxpayers can easily and efficiently proceed tax incentives.

T-SAVE 독려 시스템은 개인정보 분석부의 패턴 변경 판독부와 항목별 패턴설정부 및 항목 판단부를 통해서 납부자의 개인정보 변경에 실시간으로 대응할 수 있는바, 납부자의 개인사정에 대응하는 최적의 날짜에 납부통지를 진행할 수 있는 효과가 있다.The system for encouraging T-SAVE can respond in real time to changing the personal information of the payer through the pattern change reading unit of the personal information analyzing unit, the item-specific pattern setting unit, and the item judging unit, and can pay the best date corresponding to the personal circumstances of the payer There is an effect that the notification can proceed.

한편, 상기 정보 변경 판독부(310)와 보정 납부패턴 분석부(320) 및 예상일 보정부(330)로 구성된 개인정보 분석부(300)는 도 2에서와 같이, 패턴 변경 판독부(340)를 더 포함하여 실시 될 수 있다.2, the personal information analyzing unit 300 configured by the information change reading unit 310, the correction payment pattern analyzing unit 320, and the expected correction unit 330 includes a pattern change reading unit 340 May be further included.

상기 패턴 변경 판독부(340)는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부패턴의 변경을 판독한다. 패턴 변경 판독부(340)를 좀 더 상세히 설명하면 납부이력 정보를 근거로 최근에 납부된 납부일자가 납부 예상일과 다른 날에 납부된 것인지를 판독한다.The pattern change reading unit 340 reads the change of the payment pattern based on the payment history information of the payment person. The pattern change reading unit 340 will be described in more detail, based on the payment history information, whether the payment date paid recently is paid on a date different from the expected payment date.

상기 패턴 변경 판독부(340)를 포함하는 개인정보 분석부(300)의 정보 변경 판독부(310)는 납부패턴이 변경된 경우에 개인정보가 변경된 항목을 판독한다. 보정 납부패턴 분석부(320)는 개인정보가 변경된 경우에는 개인정보가 변경된 시점부터의 납부이력 정보에 근거하여, 변경 납부 예상일을 추정한다. 예상일 보정부(330)는 납부 예상일을 변경 납부 예상일로 보정한다.The information change reading unit 310 of the personal information analyzing unit 300 including the pattern change reading unit 340 reads the item whose personal information is changed when the payment pattern is changed. When the personal information is changed, the correction payment pattern analyzing unit 320 estimates the change payment expectation date based on the payment history information from the time when the personal information is changed. The expected date correcting unit 330 corrects the expected date of payment to the expected date of payment.

상기에서 설명한 개인정보 분석부(300)는 납부자의 납부일자를 실질적으로 영향을 끼치는 개인사정을 우선적으로 추출할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 개인정보 분석부(300)는 실질적으로 납부일자의 변경에 영향을 미치는 개인사정을 개인정보로부터 추출할 수 있는바, 더욱 정확한 납부자의 개인사정에 근접한 통지를 진행할 수 있게 한다.The personal information analyzing unit 300 described above can preferentially extract personal circumstances that substantially affect the payment date of the payment person. The personal information analyzing unit 300 can extract the personal circumstances that substantially affect the change in the payment date from the personal information, so that it is possible to carry out the notification closer to the personal circumstances of the payer.

한편, 상기 정보 변경 판독부(310)와 보정 납부패턴 분석부(320) 및 예상일 보정부(330)로 구성된 개인정보 분석부(300)는 도 3에서와 같이, 항목별 패턴 설정부(350) 및 항목 판단부(360)를 더 포함하여 실시 될 수 있다.3, the personal information analyzing unit 300 configured by the information change reading unit 310, the correction payment pattern analyzing unit 320, and the expected correction unit 330 includes a pattern setting unit 350 for each item, And an item judging unit 360. [0040]

항목별 패턴 설정부(350)는 상기에서 설명된 정보 변경 판독부(310)를 통한 개인정보의 변경된 항목과 상기에서 설명된 보정 납부패턴 분석부(320)를 통한 변경 납부 예상일을 항목별 납부 예상일로 설정하여 데이터베이스(10)에 저장한다.The item-by-item pattern setting unit 350 sets the changed item of the personal information through the information change reading unit 310 and the estimated change payment due date through the correction payment pattern analyzing unit 320 described above And stores it in the database 10.

항목 판단부(360)는 개인정보가 변경된 항목이 항목별 납부 예상일의 항목과 동일한 지를 판독한다.The item judging unit 360 reads whether the item whose personal information is changed is the same as the item of the estimated payment date for each item.

본 실시 예에서의 정보 추출부(100)는 항목별 납부 예상일 정보를 추가적으로 더 추출한다. 예상일 보정부(330)는 개인정보가 변경된 항목이 동일할 경우에 납부 예상일을 변경 납부 예상일로 보정한다.The information extracting unit 100 further extracts the information on the expected payment due to each item. If the items for which the personal information is changed are the same, the predicted date correcting unit 330 corrects the expected payment date to the expected change payment date.

본 실시 예를 좀 더 상세히 설명하면, 상기에서 설명된 납부패턴 분석부(200)를 통해서 추정된 납부 예상일이 15일인 상태에서 납부자가 20일에 납부를 할 경우, 정보 변경 판독부(310)에 의해서 변경된 개인정보(직장정보)와 납부일자가 판독된다.When the payment person pays the payment in 20 days with the estimated payment date estimated through the payment pattern analyzer 200 described above being 15 days, the information change reading unit 310 The changed personal information (work information) and the payment date are read out.

그 후, 항목 판단부(360)는 항목별 납부 예상일의 항목과 동일한지를 판독하고, 동일한 개인정보의 항목(직장정보)이 아닐 경우에는 보정 납부패턴 분석부(320)를 통해서 개인정보의 항목(직장정보)이 변경된 날로부터 하여 새로운 납부패턴을 생성하여 변경 납부 예상일을 추정한다.Then, the item judging unit 360 reads whether the item is the same as the item of the estimated payment date for each item. If the item is not the item of the same personal information (workplace information), the items of personal information A new payment pattern is generated from the day on which the workplace information is changed, and the estimate of the change payment is estimated.

그 후, 항목별 패턴 설정부(350)는 변경된 개인정보의 항목(직장정보)과 그 항목에 대응하는 변경 납부 예상일을 포함하는 항목별 납부 예상일을 데이터베이스(10)에 저장하고, 예상일 보정부(330)를 통해서 최종적으로 납부 예상일을 보정하게 된다.Then, the item-specific pattern setting unit 350 stores in the database 10 the estimated payment date for each item including the changed personal information item (workplace information) and the estimated change payment date corresponding to the item, 330) to finally correct the expected payment date.

한편, 데이터베이스(10)에 직장정보에 관한 항목별 납부 예상일이 저장되어 있을 경우에는 항목 판단부(360)가 저장된 변경 납부 예상일 근거로 예상일 보정부(330)가 납부 예상일을 보정하도록 한다.On the other hand, when the estimated payment date for each item in the workplace information is stored in the database 10, the item determination unit 360 corrects the estimated payment date based on the estimated change payment date stored in the item determination unit 360.

상기에서 설명한 항목별 납부 예상일에 포함된 변경 납부 예상일은 20일과 15일의 차이 값인 -5일이 된다. 즉, 변경 납부 예상일은 기존의 납부 예상일에서 5일을 뺀 날이 되는 것이다.The expected date of payment for change included in the estimated payment date for each item described above is -5 days, which is the difference value between 20 days and 15 days. In other words, the expected date for payment of change is the day after subtracting 5 days from the previous expected payment date.

다른 일례로, 변경 납부 예상일은 직장정보의 항목이 변경되면, 그 직장정보에 포함된 급여 일을 기준으로 추정할 수 있다.As another example, the estimated change payment date can be estimated based on the pay day included in the work information when the item of work information is changed.

상기 항목별 패턴 설정부(350) 및 항목 판단부(360)를 더 포함하는 개인정보 분석부(300)는 변경 납부 예상일을 개인정보의 변경된 항목만으로 간단하게 추정할 수 있는 효과가 있다. 상기 개인정보 분석부(300)는 보정 납부패턴 분석부(320)에 사용되는 납부이력 정보가 충분하지 않더라고 충분히 정확도가 높은 납부 예상일을 추정할 수 있는 효과가 있다.The personal information analyzing unit 300 including the item-by-item pattern setting unit 350 and the item judging unit 360 can easily estimate the estimated change-due date only with changed items of the personal information. The personal information analyzing unit 300 has an effect that it is possible to estimate the payment expected date with a sufficiently high accuracy because the payment history information used in the correction payment pattern analyzing unit 320 is not sufficient.

한편, 상기 패턴 변경 판독부(340)와 항목별 패턴 설정부(350) 및 항목 판단부(360)를 조합하여 실시 할 수도 있다.The pattern change reading unit 340, the item-specific pattern setting unit 350, and the item determining unit 360 may be combined.

다른 일 실시 예에 따른 도 5를 참조한 T-SAVE 독려 시스템은 그룹핑부(600)를 더 포함하여 실시할 수 있다.The T-SAVE system for referring to FIG. 5 according to another embodiment may further include a grouping unit 600. FIG.

그룹핑부(600)는 정보 추출부(10)에 의해 추출된 개인 정보를 납부자별로 그룹화 된다. 상세하게는 개인정보의 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부 및 직장별로 납부자를 그룹화 한다. 나아가 납부이력 정보의 동일한 납부일 별로 그룹화 할 수도 있다.The grouping unit 600 groups the personal information extracted by the information extracting unit 10 by the payer. Specifically, group the payer by gender, age, address, residential type, marital status, and workplace of personal information. Furthermore, they may be grouped by the same payment date of the payment history information.

한편, 본 실시 예에서의 상기 통지부(400)는 상기 그룹별로 통지 횟수를 달리 할 수 있다.Meanwhile, the notifying unit 400 in the present embodiment may change the notification frequency for each group.

상기 그룹핑부(600)를 포함하는 T-SAVE 독려 시스템은 도 5와 같이, 가중치 설정부(700)를 더 포함하여 실시할 수 있다.The T-SAVE system including the grouping unit 600 may further include a weight setting unit 700 as shown in FIG.

가중치 설정부(700)는 상기 그룹화에 의해 생성된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 적절한 가중치를 부여한다. 즉, 각 그룹별로 체납 특성을 분석하고, 그 결과에 따라 가중치를 부여한다.The weight setting unit 700 assigns appropriate weights based on the payment history information of the payer who belongs to each group generated by the grouping. 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.

상기 가중치 설정부(700)를 포함하는 T-SAVE 독려 시스템은 도 5와 같이, 등급 결정부(800)를 더 포함하여 실시할 수 있다.As shown in FIG. 5, the T-SAVE system including the weight setting unit 700 may further include a class determination unit 800. [

한편, 등급 결정부(800)는 납부자의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정한다. 좀 더 상세하게 설명하면, 등급 결정부(800)는 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 unit 800 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. More specifically, the rating decision unit 800 assigns a basic grade score to the payer according to the amount of delinquency, the number of delinquent days, and the repayment frequency from the payment history information, and assigns the weight of each group to which the payer belongs The final grade score of the payer 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.

한편, 본 실시 예에서의 상기 통지부(400)는 상기 등급별로 통지 횟수를 달리 할 수 있다.Meanwhile, the notifying unit 400 in the present embodiment may change the number of notifications according to the grade.

상기 다양한 실시 예를 통해서 설명한 T-SAVE 독려 시스템은 용이한 설명을 위해서 한정한 것일 뿐, 각 구성요소들을 다양하게 조합하여 실시 될 수 있다.The T-SAVE system described above with reference to the various embodiments is only for the convenience of explanation, and various components may be combined in various combinations.

한편, 입출력 장치를 구비한 하나의 통상적인 서버로 구성될 수도 있고, 이와는 달리 다수의 서버에 분산되어 구성될 수도 있다. 본 실시 예에서는 하나의 서버를 이용한 경우를 나타내었다. 이러한 서버는 데이터베이스(10)와 상시적으로 통신하여, 연속적으로 갱신되는 데이터베이스(10)의 납부자 관련 정보를 판독한다.On the other hand, it may be constituted by one conventional server having an input / output device, or may be dispersed in a plurality of servers. In this embodiment, one server is used. This server always communicates with the database 10 to read out the information on the payer-related information of the database 10 that is continuously updated.

본 발명은 상기한 바람직한 실시 예와 첨부한 도면을 참조하여 설명되었지만, 본 명세서에서 개시하는 사상 및 범위 내에서 상이한 실시 예를 구성할 수도 있다. 따라서 본 명세서에서 개시하는 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정해지며, 본 명세서에 기재된 특정 실시 예에 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 practiced otherwise than as specifically described herein. Accordingly, the scope of the disclosure herein is defined by the appended claims, and is not to be construed as limited to the specific embodiments described herein.

10 : 데이터베이스
100 : 정보 추출부
200 : 납부패턴 분석부
210 : 기한 설정부
220 : 예상일 지정부
300 : 개인정보 분석부
310 : 정보 변경 판독부
320 : 보정 납부패턴 분석부
330 : 예상일 보정부
340 : 패턴 변경 판독부
350 : 항목별 패턴 설정부
360 : 항목 판단부
400 : 통지부
500 : 경제 반영부
510 : 성장 판단부
520 : 추가 납부 예상일 지정부
600 : 그룹핑부
700 : 가중치 설정부
800 : 등급 결정부
900 : 담당자 지정부
1000 : 독려 통지부
10: Database
100: Information extracting unit
200: payment pattern analysis section
210:
220: anticipated government
300: Personal Information Analysis Department
310: information change reading unit
320: correction payment pattern analysis unit
330: The expected date and time
340: Pattern change reading unit
350: Item-specific pattern setting unit
360: Item judging unit
400: Notification section
500: Economic reflection department
510: growth decision unit
520: Expected payment plan
600:
700: Weight setting unit
800:
900: Person in charge
1000: Encouraging notification section

Claims (6)

독려 시스템에 있어서,
데이터베이스(10)로부터 납부자의 개인정보와 납부자의 납부이력 정보 및 경제성장률에 관한 정보를 포함하는 경제지표정보를 추출하는 정보 추출부(100);
상기 추출된 납부자의 납부이력 정보에 포함된 납부일자의 평균 일을 납부자의 납부 예상일로 추정하는 납부패턴 분석부(200);
상기 추출된 납부자 개인정보의 변경이 있을 경우, 새로운 납부패턴을 생성하여 상기 납부 예상일을 보정하는 개인정보 분석부(300);
상기 정보 추출부(100)에서 추출된 경제지표정보에 근거하여, 추가 납부 예상일을 더 추정하는 경제 반영부(500);
상기 납부 예상일과 추가 납부 예상일에 대응하여 납부자에게 통지하는 통지부(400);
상기 통지된 납부자들이 체납할 경우, 납부를 독려하는 담당자를 지정하는 담당자 지정부(900); 및
상기 담당자가 체납된 납부자와 상담시 독려 안내를 통지하는 독려 통지부(1000)를 포함하되,
상기 개인정보 분석부(300)는 개인정보가 변경된 항목을 판독하는 정보 변경 판독부(310)와 개인정보의 직장정보는 급여 일이고, 급여 일이 변경된 경우에는 그 급여 일이 변경된 시점부터의 납부이력 정보에 포함된 납부일자의 평균 일을 변경 납부 예상일로 추정하는 보정 납부패턴 분석부(320) 및 납부 예상일을 변경 납부 예상일로 보정하는 예상일 보정부(330)를 포함하고,
상기 경제 반영부(500)는 추출된 경제지표로부터 경제성장 유/무를 판단하는 성장 판단부(510) 및 경제성장으로 판단되지 않으면, 납부 예상일과 다른 일자의 추가 납부 예상일을 추정하는 추가 납부 예상일 지정부(520)를 포함하여,
개인정보의 직장정보 중 급여 일의 변경을 납부자의 개인사정으로 추정함으로써, 납부자의 납부일자가 개인사정에 맞추어 납부 예상일이 추정되는 T-SAVE 독려 시스템.
In an encouraging system,
An information extraction unit (100) for extracting economic indicator information including personal information of the payment person, payment history information of the payment person and information on the economic growth rate from the database (10);
A payment pattern analyzing unit (200) for estimating an average date of the payment date included in the payment history information of the extracted payment person as the expected payment date of the payment person;
A personal information analysis unit (300) for generating a new payment pattern and correcting the expected payment date when the extracted payment person individual information is changed;
An economic reflector 500 for further estimating the estimated additional payment based on the economic indicator information extracted by the information extracting unit 100;
A notification section (400) for notifying the payment person in correspondence with the expected payment date and the additional payment expected date;
A charge person designation unit 900 for designating a charge person who encourages payment when the notified payment person is behind in payment; And
And an encouraging notification unit (1000) for notifying the guidance person in consultation with the paying person who is in charge of the responsible person,
The personal information analyzing unit 300 includes an information change reading unit 310 for reading personal information changed items and personal information information on the pay day, and when the pay day is changed, A correction payment pattern analyzing unit 320 for estimating an average date of a payment date included in the history information as a change payment expectation date, and an expected date correcting unit 330 for correcting the expected payment date to a change payment expectation date,
The economic reflection unit 500 includes a growth determination unit 510 for determining whether or not the economic growth has occurred based on the extracted economic indicators, and an additional payment forecasting unit for estimating an expected additional payment date Including the subsystem 520,
The T-SAVE system encourages the payment date to be estimated in accordance with the individual circumstances by estimating the change in the pay day of the personal information as the personal circumstances of the payer.
제1항에 있어서,
납부패턴 분석부(200)는
관리자가 기한을 설정하는 기한 설정부(210); 및
설정된 기한 이내에 납부이력 정보에 포함된 납부일자의 평균 일을 추정하여 납부 예상일로 지정하는 예상일 지정부(220)를 포함하는 T-SAVE 독려 시스템.
The method according to claim 1,
The payment pattern analyzing unit 200
A time limit setting unit 210 for the administrator to set a time limit; And
(220) for estimating an average date of the payment date included in the payment history information within a set period of time and designating the estimated date as the expected payment date.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20010109387A (en) * 2000-05-31 2001-12-10 원철 Intelligent Management Support System with Multidimensional Indices Comparative Analysis
KR101422562B1 (en) * 2014-01-29 2014-07-24 주식회사 케이알시스 Intelligent collection and management system

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