KR102021477B1

KR102021477B1 - 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR102021477B1
Application number: KR1020170184358A
Authority: KR
Inventors: 이창석
Original assignee: (주)케이나올
Priority date: 2017-12-29
Filing date: 2017-12-29
Publication date: 2019-09-16
Also published as: KR20190081658A

Abstract

다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템으로서, 유저로부터 유저정보를 입력받은 후 상기 유저정보를 인증하는 유저정보입력모듈; PG(Payment Gateway)서버 및 제휴사서버와 연동되어 카드사 및 통신사 중 어느 하나의 결제내역을 포함하는 다매체결제정보 및 제휴사의 입금내역을 포함하는 제휴사정보를 포함하는 외부정보를 입력받고, 상기 외부정보를 기반으로 상기 유저의 신용을 평가하는 신용평가 인터페이스; 상기 유저에게 재화의 선지급 시 상기 재화의 금액이 결제되는 결제수단과 상기 금액의 상환기간 및 자동결제일을 설정하는 상환조건설정모듈; 선지급대상이 되는 재화를 상기 유저에게 선지급하는 선지급관리모듈; 상기 유저로부터 상기 금액의 상환 여부를 파악하고, 상기 금액을 상환 받도록 자동결제를 실행하는 상환관리모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템{A System Providing Automatic Payment Service After Repayment Based on Credit Evaluation Using Multi-Media Big Data Matching Pattern Analysis}

본 발명은 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 설명하면 다매체 이용성향 및 결제패턴의 빅데이터 매칭 분석을 통해 유저의 신용을 평가한 것을 기반으로 재화를 선지급하고 특정 상환일시를 선정 및 예약을 하여 후자동결제하는 시스템으로, 경제적 환경에 영향을 받지 않고 재화를 선지급 받을 수 있을 뿐 아니라 시스템의 안정성을 확보할 수 있는, 다매체 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 자동결제 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 사람들은 금액을 지불한 후 상품을 지급받는다. 이러한 방법은 사회적으로 통용된 방법으로 상품제공자는 안정적인 금액 수령이 가능하고 상품을 받는 자 역시 안정적으로 상품을 받을 수 있으므로 가장 편리하고 확실한 방법이라고 할 수 있다. 그러나 경제적인 여건이 되지 않는 자, 예를 들어 주부, 학생, 구직자의 경우에는 금액에 따라 지급받을 수 있는 상품의 종류에 제한이 있을 수밖에 없다. 나아가, 결제의 편리성을 위해 미리 결제 수단이나 결제 정보를 등록한 후 상품을 지급받으면 자동으로 상품에 대한 금액이 결제되도록 하는 시스템이 개발되고 있는 실정이다.

이와 관련하여, 한국 등록특허공보 제 10-1791743호(발명의 명칭 : 개방형 간편 결제 시스템 및 방법)는 사용자가 기 등록한 결제 정보로 자동 결제가 이루어지는 시스템을 제시하고 있다.

상기 발명은, 사용자의 모바일 단말을 통해 구매한 온라인 상품에 대하여 가맹점으로부터 가맹점의 핀(PIN)번호를 입력받아 사용 등록을 수행하도록 함으로써 가맹점의 핀번호가 일치하면 사용자가 사전에 등록한 결제 정보로 자동으로 결제가 되는 동시에 자동으로 온라인 상품에 대한 사용 또는 입장 처리가 되고, 가맹점 단말에 실시간으로 처리 내역이 푸시(push)되는 구성을 제시하고 있다.

또한, 한국 등록특허공보 제 10-1682888호(발명의 명칭 : 모바일 선불카드를 이용한 후불 청구 방법, 이를 지원하는 선불카드사 서버, 후불카드사 서버 및 그 시스템)는 모바일 선물카드에 설정한 한도 금액 내에서 이용한 서비스나 재화에 대한 사용 금액을 후불로 청구하는 모바일 선불카드를 이용한 결제 방법, 이를 지원하는 선불카드사 서버, 후불카드사 서버 및 시스템을 제시하고 있다.

상기 발명은 모바일 선불카드가 요청한 결제를 수행하는 결제 시스템은 선불카드사 서버, 상기 선불카드사 서버로부터 수신한 선불카드 정보, 결제 카드, 모바일 단말의 고유정보로부터 상기 결제 카드에 유효성을 검증하며, 상기 선불카드사 서버로부터 최초 승인한도의 부여에 대해 승인 요청받으면, 요청받은 상기 최초 승인한도에 해당하는 금액만큼 상기 결제 카드의 이용한도를 차감하고, 상기 선불카드사 서버가 요청한 최초 승인한도의 부여에 대해 승인하였음을 상기 선불카드사 서버로 제공하는 후불카드사 서버를 포함하는 것을 제안하고 있다.

그러나 상기 두 발명은 사용자의 신용을 평가하지 않아 상기 발명의 안정성을 확보할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 이러한 단점을 극복하고자 다매체(카드사,통신사,온라인 쇼핑몰,컨텐츠 서비스사 등 이용자가 사용한 매체사)에서 사용자가 이용한 패턴과 이력을 종합한 빅데이터를 분석하여 사용자의 신용을 평가한 후 선지급 후결제를 진행하는 시스템의 개발에 대한 필요성이 대두되고 있는 실정이다.

본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 유저의 결제패턴과 재화의 구매패턴을 분석한 것과 사회 인구학적 속성 및 경제 활동 이력, 문화생활(여가 및 쇼핑 등의 문화생활비에 대한 지출내역 및 생활 수준 등의 평가) 이력 등을 통해 유저의 신용을 평가한 후 이를 기반으로 유저에게 재화를 선지급 후자동결제 하는 것을 주요 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은, 유저의 신용을 평가하기 위해 유저의 구매패턴을 분석하기 위해 설문조사를 수행하는 것을 목적으로 한다. 설문조사는 다양한 패턴과 이용자의 성향을 확보함으로써 재화나 서비스의 품질향상, 푸쉬 마케팅, 매칭 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 또 다른 목적은, 유저의 신용 평가를 기반으로 유저에게 재화를 선지급하기 전 유저의 상환능력을 파악한 후, 재화를 선지급하고 유저가 재화에 대한 금액을 상환했는지 여부를 관리하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 추가 목적은, 유저가 재화를 선지급 받은 후 이에 대한 후기를 조사를 통해 유저가 선택하는 재화 성향을 파악하여 유저에게 선택적으로 재화가 표시되도록 하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템으로서, 유저로부터 유저정보를 입력받은 후 상기 유저정보를 인증하는 유저정보입력모듈; PG(Payment Gateway)서버 및 제휴사서버와 연동되어 카드사 및 통신사 중 어느 하나의 결제내역을 포함하는 다매체결제정보 및 제휴사의 입금내역을 포함하는 제휴사정보를 포함하는 외부정보를 입력받고, 상기 외부정보를 기반으로 상기 유저의 신용을 평가하는 신용평가 인터페이스; 상기 유저에게 재화의 선지급 시 상기 재화의 금액이 결제되는 결제수단과 상기 금액의 상환기간 및 자동결제일을 설정하는 상환조건설정모듈; 선지급대상이 되는 재화를 상기 유저에게 선지급하는 선지급관리모듈; 상기 유저로부터 상기 금액의 상환 여부를 파악하고, 상기 금액을 상환 받도록 자동결제를 실행하는 상환관리모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 신용평가 인터페이스는, 상기 다매체결제정보로부터 상기 유저정보 중 유저의 결제내역인 유저결제정보를 추출하여 상기 유저의 결제패턴을 분석함으로써 다매체분석결과를 도출하는 다매체분석부와, 상기 다매체분석결과를 기반으로 결제패턴정보를 생성하는 결제패턴정보생성부를 포함하는 결제패턴분석모듈과, 상기 유저에게 설문조사를 제공하고 유저의 구매패턴을 분석하여 구매패턴정보를 생성하는 구매패턴조사모듈 및, 상기 결제패턴정보와 상기 구매패턴정보를 기반으로 상기 유저의 신용을 수치화한 신용평점을 산출하는 신용평점산출모듈과, 상기 신용평점을 기반으로 상기 유저의 재화의 선지급 자격을 판정하는 적합판정모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

나아가, 상기 결제패턴분석모듈은, 상기 제휴사정보로부터 상기 유저정보 중 유저의 입금내역인 추가결제정보를 추출하고, 상기 추가결제정보 및 상기 결제패턴정보를 통합하여 상기 유저의 결제패턴을 분석하고 추가패턴정보를 생성하는 추가분석부를 더 포함하고, 상기 결제패턴정보생성부는, 상기 결제패턴정보에 상기 추가패턴정보를 적용하여 통합결제패턴정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

더하여, 상기 구매패턴조사모듈은, 상기 유저의 구매 성향 및 구매 습관을 조사하는 설문지를 생성하여 상기 유저에게 제공하는 설문제공부와, 상기 유저로부터 상기 설문의 답안문장을 입력받는 답안입력부 및, 상기 답안문장에 포함된 용어를 추출하는 용어추출부와, 추출된 상기 용어의 등장빈도와 근접도에 따라 상기 용어를 그룹화한 그룹화 팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 용어그룹화부 및, 상기 유효 용어 중 어느 하나를 대표용어로 설정하는 대표용어설정부와, 상기 대표용어를 기반으로 상기 유저의 구매패턴을 파악하여 상기 구매패턴정보를 생성하는 구매패턴정보생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템은,

1) 재화를 선지급하기 이전에 유저의 결제패턴 및 구매패턴을 통해 유저의 신용을 평가하여 본 발명의 시스템의 안정성을 확보할 수 있고,

2) 유저의 구매패턴을 파악할 수 있는 설문조사를 수행하여 정확하고 효율적인 구매패턴 분석을 꾀할 수 있으며,

3) 유저에게 재화를 선지급한 후 재화에 대한 금액의 상환여부를 관리함으로써 본 발명의 시스템에 대한 안정성을 더욱 향상시키는 효과를 제공하고,

4) 선지급된 재화에 대한 유저의 후기를 조사함으로써 유저가 재화를 선택하는 성향을 파악하고 이를 기반으로 유저에게 선택적으로 재화를 표시하는 효과를 제시한다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 시스템의 세부 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 시스템의 프로세스를 나타낸 순서도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 시스템(1)에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도이다.

도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템은 상기 시스템(1)의 안정성을 확보하기 위한 것으로서, 외부의 PG(Payment Gateway, 전자결제서비스)서버 및 본 발명의 시스템(1)과 제휴를 맺은 제휴사의 서버와 연동되어 다양한 매체, 즉 다매체 빅데이터 매칭을 이용하는 유저의 결제 성향 및 구매 성향을 파악해 유저의 상환 능력을 파악하고 이를 기반으로 유저의 신용도를 평가하는, 신뢰성 및 안정성이 높은 신용평가 모델을 제공한다.

나아가 본 발명의 시스템(1)은 상기 신용평가 모델을 통해 평가한 유저의 신용을 바탕으로 유저가 상기 시스템(1)을 사용할 수 있는지 여부를 판단하며, 유저에게 재화를 선지급하고 후에 이를 상환할 수 있는 기능을 제공한다. 여기서 본 발명의 시스템(1)은 유저가 온라인 및 오프라인 매체에서 가상화폐, 서비스, 상품, 사이버 머니를 구매 또는 이용 시에 결제대금이 부족하거나 구매비용이 없는 상황에서 선지급을 받고 정해진 시점에 상환하는 방식에 있어, 상환을 하지 못할 경우를 예방하기 위해 개인이 결제할 수 있는 수단을 이용해 예약 후결제를 신청 받아 상환일을 초과하면 자동으로 결제되도록 하는 시스템(1)이다.

여기서, 다매체 빅데이터 매칭 방식이란 여러 매체, 즉 카드사, 통신사, 쇼핑몰, 오프라인 상점 등에서 구매와 결제 및 서비스 이용을 포함하는 빅데이터 패턴의 공통점과 상이점 및 문제점을 매칭하여 분석하는 방식이다. 또한 빅데이터는 후술할 PG서버 및 제휴사서버에 저장된 다양한 데이터를 총칭하는 것으로, 이는 다양한 데이터를 통합하여 관리하기 위한 것이다. 그리하여 본 발명의 시스템에서는 이러한 다매체 빅데이터 매칭 방식을 기반으로 유저의 신용을 평가하고자 한다.

이를 위해 본 발명의 시스템(1)은, 재화를 선지급 받고자 하는 유저, 유저가 사용하는 유저단말, 유저의 신용을 평가하기 위한 데이터가 저장된 PG서버, 제휴사로 재화의 금액이 입금된 입금내역 정보가 저장된 제휴사서버로 이루어진다.

유저는 재화를 선지급 받고자 하는 주체로서, 선지급 받을 재화를 선택할 수 있는 유저단말이라고도 할 수 있다. 여기서 재화는 물건, 서비스, 가상화폐, 사이버 머니 중 적어도 어느 하나를 의미하며, 이때 유저단말은 스마트폰, PC, 태블릿PC, 노트북 등 단말의 종류에는 제한을 두지 않는다. 유저가 본 발명의 시스템(1)을 이용하기 위해서는 재화의 선지급에 앞서 신용도를 평가받아야 하는데, 이를 위해 유저의 신상과 계좌 및 유저 단말 번호 등을 포함하는 유저의 정보를 본 발명의 시스템(1)에 입력한다. 본 발명의 시스템(1)에 의해 평가받은 신용을 기반으로 상기 재화를 선지급 받은 유저는 재화에 대한 대가, 즉 재화의 가격에 해당하는 금액을 상환하게 되는데, 이때 기간 내에 상환이 되지 않으면 유저단말을 통해 상환일이 도래함을 알리는 문자메시지나 메일 등을 유저의 스마트폰이나 PC 또는 태블릿PC로 보낼 수 있다. 나아가 상환기간이 지나면 유저의 신용카드나 계좌를 통해 자동으로 결제가 진행되는데, 이때 자동결제의 진행은 유저단말과 연동되어 결제가 진행될 수 있다.

PG서버는 전자결제서비스를 이용하는 개인 및 업체 간의 모든 결제내역을 포함하는 결제정보를 갖고 있는 주체로서, 이러한 PG서버에서 유저의 결제정보만을 추출하여 본 발명의 시스템(1)에 데이터로서 그 기반을 제공할 수 있다. 여기서 결제정보라 함은, 유저가 결제를 한 업체의 이름, 유저가 결제한 금액, 유저가 결제한 시점 등을 포함하는 것이다. 나아가, 이 결제정보를 기반으로 본 발명의 시스템(1)이 유저의 신용을 평가할 수 있는 기반을 제공할 수도 있다.

제휴사서버는 본 발명의 시스템(1)을 이용하기 위하여 제휴를 맺은 사업체의 서버로서, 여기서 제휴사는 쇼핑몰, 게임, 학원, 놀이동산, 여행 등의 제휴를 맺은 사업체를 의미한다. 제휴사서버는 제휴사에 구비된 DB서버용 개별 PC나 서버용 개별 PC의 집합체 등이 제휴사서버가 될 수 있으며, 혹은 제휴사가 구비한 태블릿PC나 스마트폰 등을 통해 서버 운영이 가능한 경우 그 역시 제휴사서버가 될 수 있음은 물론이다. 제휴사서버는 상기 시스템(1)을 이용하는 제휴사의 업종, 상기 시스템(1)의 이용기간, 결제수단별 금액의 입금내역 등을 포함하는 제휴사정보를 갖고 있는 것이다. 이러한 제휴사정보는 유저가 제휴사의 재화를 선지급 받고자 할 때, 유저가 제휴사 측으로 보낸 재화의 금액 입금 여부에 따라 유저의 신용을 평가할 수 있는 기반을 제공하며, 이에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.

다시 말해, 본 발명의 시스템(1)은 모듈로서의 역할을 하는 서버를 어플리케이션 서버라 하고, 데이터를 저장하는 서버를 데이터베이스 서버라 정의하여, 상기 어플리케이션 서버 및 데이터베이스 서버와의 연동과 상기 시스템(1)의 운영을 위해 하드웨어와 연동되고, 본 발명의 시스템(1)에 포함될 수 있는 구성을 명확히 하기 위한 개념으로 모듈을 가질 수 있다.

이와 같은 본 발명의 시스템(1)에 포함될 수 있는 세부 구성에 대해 설명하면 다음과 같다. 여기서, 본 발명의 시스템(1)에서 모듈이라 함은 연산 및 분석부를 구비한 하드웨어(CPU나 메모리를 구비한 것)를 기반으로 소프트웨어와 연동되어 구체적인 기능을 수행하는 주체이다.

도 2는 본 발명의 시스템(1)의 세부적인 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명의 프로세스를 나타낸 순서도이다.

도 2 및 도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명의 시스템(1)은 유저정보입력모듈(100), 신용평가 인터페이스(200), 상환조건결정모듈, 선지급관리모듈(400), 상환관리모듈(500)을 기본 구성으로 포함한다.

유저정보입력모듈(100)은 본 발명의 시스템(1)을 이용하고자 하는 유저로부터 유저정보를 입력받는 것으로서, 이때 유저정보라 함은 유저의 이름, 나이, 주소, 핸드폰 번호, 계좌정보, 신분증 사진, 직장, 소속 등을 포함하는 것을 의미한다. 본 발명의 시스템(1)은 신용이 높다고 판단된 유저에게 재화를 선지급하고 후에 금액을 상환 받는 것이므로, 시스템(1)의 안정성이 매우 중요하여 상기 유저정보에 대한 정확한 인증이 필요하다. 그러므로 상기 유저정보입력모듈(100)은 유저정보인증부(110)를 추가적으로 포함할 수 있다. 또한 본 발명의 시스템(1)은 유저에게 재화를 선지급하면 후결제를 진행하므로, 유저로부터 결제를 위한 전자서명을 입력받는 전자서명입력부(120)를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 시스템(1)은 보안이 필요한 유저정보와 전자서명을 입력받으므로, 이들의 이용에 대한 유저의 동의가 전제되는 것이 바람직하다.

신용평가 인터페이스(200)는 상기 유저의 신용을 평가하여 유저가 본 발명의 시스템(1)을 이용할 수 있는 적합한 사람인지를 판단하는 것으로서, 본 발명의 시스템(1)의 안정성을 확보하고자 하기 위함이다. 이를 위해서 상기 신용평가 인터페이스(200)는 외부정보입력모듈(210), 결제패턴분석모듈(220), 구매패턴조사모듈(230), 신용평점산출모듈(240), 신용등급도출모듈(250), 적합판정모듈(260), 승인결정모듈(270)을 포함할 수 있다.

외부정보입력모듈(210)은 상기 PG서버 및 제휴사서버로부터 입력받아 이를 외부정보로 생성하는 것으로서, 이렇게 생성된 외부정보를 기반으로 유저의 구매 및 결제 습관을 파악하여 유저의 신용을 평가할 수 있는 것이다. 여기서 외부정보란 구체적으로 PG를 이용하는 카드사 및 통신사를 포함하는 다매체의 서버로부터 입력받은 결제 및 요금 납부에 대한 정보인 다매체결제정보를 포함하는 것을 의미한다. 나아가, 제휴사의 상기 시스템(1) 이용 지속기간, 결제수단별 결제 회수 및 금액의 이력, 기간별 구매 및 입금이력, 할부이력, 연체/사고 이력, 결제 성실도, 제휴사의 신용등급을 포함하는 제휴사정보를 포함할 수 있다. 다시 말해 제휴사정보는 유저가 카드나 모바일을 통한 결제가 아닌 계좌이체나 자동이체를 통해 재화의 금액을 입금한 내역을 포함하는 것이다. 즉, 외부정보에는 유저의 결제 내역과 요금 납부 내역 등도 포함되므로, 유저가 주로 이용하는 재화의 분야 및 특정 재화의 결제 금액과 그 방법을 알 수 있어, 이를 기반으로 유저의 신용을 평가할 수 있다.

결제패턴분석모듈(220)은 상기 외부정보로부터 상기 유저정보에 해당하는 결제내역인 유저결제정보를 추출하여 유저의 결제패턴을 분석하는 기능을 제공한다. 즉, 외부정보에 포함된 다매체결제정보로부터 유저가 결제를 행한 장소, 금액, 결제수단을 포함하는 유저의 결제정보를 추출하여 이를 기반으로 유저의 결제패턴, 즉 어떤 방식과 수단을 결제 매체로 삼는지를 분석하는 것이다. 예를 들어, 외부정보로부터 유저가 사용한 카드 결제 및 핸드폰 요금 납부와 관련된 결제정보를 추출하여 유저의 결제패턴을 분석할 수 있다. 이를 위해 상기 결제패턴분석모듈(220)은 다매체분석부(221), 추가분석부(222), 결제패턴정보생성부(223)를 포함할 수 있다.

다매체분석부(221)는 상기 다매체결제정보 중 유저가 카드사 또는 통신사 중 어느 하나에 대한 결제대금 또는 요금을 납부한 정보인 유저결제정보를 추출하여 분석하는 역할을 제공한다. 예를 들어, 다매체결제정보 중 먼저 유저가 이용하는 통신사에서 입력받은 유저의 핸드폰 요금 내역을 통해 결제패턴을 분석하고자 하면, 상기 유저결제정보 중 유저의 현재번호 이용기간 및 납부내역 조회, 요금납부 이력, 단말기 요금 할부 이력, 부가정보 사용 및 결제, 패턴분석, 모바일결제 이용이력, 납부 연체 및 사고 유무, 통신사 자체 신용등급을 1차적으로 유저의 결제패턴을 분석하여 다매체분석결과를 도출한다.

이렇게 도출된 다매체분석결과를 기반으로 결제패턴정보를 생성하는 결제패턴정보생성부(223)를 더 포함할 수 있다. 결제패턴정보생성부(223)는 상기 다매체분석부(221)에서 도출된 결과를 기반으로 유저의 결제패턴정보로 생성한다. 이렇게 생성된 결제패턴정보를 기반으로 유저의 신용을 평가할 수 있으며, 유저의 신용을 평가하는 방법에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.

이에 더하여, 유저의 결제패턴을 좀 더 정확하게 분석하기 위하여 유저의 결제정보를 한 번 더 분석하는 추가분석부(222)를 더 포함할 수 있다. 여기서 다매체분석부(221)에서 다매체결제정보를 기반으로 유저의 다매체분석결과를 도출했다면, 추가분석부(222)에서는 유저가 제휴사 측에 입금한 재화 금액에 대한 정보인 추가결제정보를 기반으로 추가분석결과를 도출한다. 나아가, 상기 추가결제정보와 상기 결제패턴정보를 통합하여 분석하며, 그 역 또한 가능함은 물론이다.

이와 같이 두 번에 걸쳐 유저의 결제패턴을 분석하여 유저의 결제 습관을 보다 정확하게 도출할 수 있고, 나아가 결제대금 및 연체 유무를 통해 유저의 상환능력을 유추할 수 있다.

기존의 신용평가 방식은 학력, 직업, 재산 등 주로 재무적인 측면만을 고려하여 신용을 평가하였는데, 이는 비재무적인 측면(예를 들어, 사람의 심리 및 경제의 흐름)을 전혀 고려하지 않아 병폐가 발생할 가능성이 있다. 그리하여 유저의 소비 심리를 파악하고 이를 반영하기 위하여 설문조사를 진행함으로서 좀 더 진보적인 신용평가를 진행할 수 있다.

따라서 구매패턴조사모듈(230)은 유저가 재화를 구매하는 패턴을 상기 설문조사를 통해 파악하여 유저의 소비 심리를 반영한 신용평가를 진행하도록 그 역할을 제공한다. 이때 설문조사는 유저가 유저단말을 통해 직접 설문 답안을 입력하며, 구매패턴조사모듈(230)은 이의 분석을 통해 유저의 구매패턴을 파악한 구매패턴정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이를 위해 상기 구매패턴조사모듈(230)은 설문제공부(231), 답안입력부(232), 용어추출부(233), 용어그룹화부(234), 대표용어설정부(235), 구매패턴정보생성부(236)를 포함할 수 있다.

설문제공부(231)는 유저의 구매 성향 및 구매 습관을 조사하기 위해 설문지를 생성하여 유저에게 제공한다. 이때 설문은 객관식 질문 및 주관식 질문으로 나뉠 수 있으나, 유저가 자유롭게 구매 성향 및 구매 습관을 본 발명의 시스템(1)에 입력할 수 있도록 복합적으로 다수의 주관식 설문을 제공하여 유저의 심리적 요인을 분석하는 알고리즘을 제시한다. 설문의 한 예시로, ‘주로 어떤 상품을 구매합니까’, ‘주로 어떤 서비스를 이용합니까’, ‘기재하신 상품 또는 서비스를 언제 주로 구매하고 싶습니까’, ‘주로 이용하는 매체는 어디입니까’, ‘주로 구매하는 상품 또는 서비스와 함께 구매하는 것은 어떤 것이 있습니까’, ‘특정상품을 구매하는 용도는 무엇입니까’등과 같이 유저의 구매 습관 및 구매 심리를 물어보는 설문을 유저에게 제공할 수 있다. 또한 설문을 제공하는 방법은 본 발명의 시스템(1)에서 유저단말에 설문지를 전송하거나, 설문지를 생성한 사이트의 URL 주소가 기재된 문자메시지를 유저단말로 전송하는 방법 또는 모바일 및 반응형 웹의 특정 섹션 등이 있을 수 있다.

답안입력부(232)는 유저단말을 통해 상기 복수의 설문을 제공받은 유저로부터 설문에 대한 답안을 입력받는 것으로서, 이때 설문의 형식은 주관식이므로 답안의 형식은 문장으로 이루어지는 것은 당연하다. 따라서 이렇게 입력받은 답안은 후술하는 구성을 통해 분석되어 유저의 구매패턴을 파악하는 기능을 제공한다.

이렇게 유저가 입력한 답안에는 수많은 용어들이 포함된 복수개의 답안문장으로 구성된다. 따라서 이러한 용어들 중 실제로 유저가 어떠한 재화에 관심이 있고 그 재화를 구매하게 된 계기를 파악하기 위해서는 일종의 텍스트 분석과정이 필요하다.

이를 위해 별도로 용어추출부(233) 구성이 더 포함될 수도 있는데, 용어추출부(233)는 상기 답안입력부(232)를 통해 입력된 답안의 문장으로부터 용어를 추출한다. 하나의 문장은 복수개의 용어로 구성되는데, 상기 답안에 포함된 용어를 어절 단위로 나눈 후 용어만을 추출하는 기능을 수행한다. 이 용어추출부(233)는 상기 답안문장에 포함된 텍스트들을 어절별로 나누되, 다시 그 자체만으로도 특정 의미를 갖는 명사와 같은 텍스트 및 감정을 나타내는 감정텍스트, 텍스트 간의 연결을 위해 사용된 연결텍스트 등으로 잘게 쪼개어 용어화 시키는 역할을 하는 것이다. 이는 일반적인 텍스트 분석 과정에서 기본 작업으로 수행될 수 있는 과정 중 하나이며, 이 용어추출부(233)에서 얼마나 작은 단위로 용어를 쪼개느냐에 따라 최종적으로 파악될 유저의 구매패턴이 변동될 수 있는 요인이 됨은 물론이다.

다만, 여기서 용어를 나누는 기준을 굳이 복잡하게 잡지 않고, 단순히 하나의 어절을 기준으로 용어를 나누되, 이 어절에 조사나 접사 등이 포함되어 있을 수 있으므로 이를 인식하고 추후 필요에 따라 제외하여 용어로서 활용하도록 하는 구성을 갖출 수도 있음은 물론이다.

이렇게 답안문장에서 용어를 판단할 수 있게 되면, 다시 이 용어들의 등장빈도와 근접도에 따라 그룹화한 그룹화 팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 용어그룹화부(234)의 구성을 갖출 수 있다. 예를 들면, 상기 답안문장에 ‘화장품’이라는 단어가 가장 반복적으로 등장하거나 혹은 상기 답안문장 중 특정 문장에서 ‘여행’이라는 단어가 반복적으로 등장하는 것이 등장빈도를 파악하는 것이다. 근접도의 경우에는 적용하는 방법에 따라 어느 정도 달라질 수는 있겠지만, 예를 들어 ‘여행’과 ‘즐거웠다’ 혹은 ‘여행’과 ‘가고싶다’ 등의 용어들은 반복 등장할 확률이 높다. 이때 ‘지난 여행이 매우 즐거웠다’나 ‘여행을 매우 가고싶다’ 등과 같이 ‘여행’과 ‘즐거웠다’ 또는 ‘여행’과 ‘가고싶다’의 사이에 다른 용어가 위치 즉, 일정한 거리를 두고 위치하는 것이 보통이다. 따라서 이러한 책/구매했다와 노트/구매했다는 서로 다른 근접도를 갖게 되므로, 이들의 샘플이 다양하게 모였을 때 이러한 근접도를 비교하게 되면 실질적으로 두 단어의 연관성이 얼마나 큰 지를 파악할 수 있다. 이러한 근접도 판단의 경우에는 현재 빅데이터 분야에서 워드 마이닝과 같은 작업 시 활용되는 다양한 데이터마이닝 엔진이 공개되어 있으며, 이들을 활용하는 것도 가능하다고 할 수 있음은 물론이지만, 단순히 근접도와 등장빈도를 각각 비교하는 것은 수많은 데이터를 처리하기에는 비효율적인 방법이라고 밖에 할 수 없다.

따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로서 용어그룹화부(234)에서는 이러한 용어를 그룹화 팩터를 통해 그룹화를 진행하게 되는데, 그룹화 팩터는 둘 이상의 용어를 반복적으로 등장빈도와 근접도를 비교하여 상기 답안문장에 포함된 용어들 각각의 중요도를 파악해 실제 분석에 활용될 유효 용어를 도출하도록 하는 것이다. 쉽게 말해 용어들을 그룹화 팩터를 통해 그 유효도의 고저를 판단할 수 있게 되는 것이다.

이 그룹화 팩터는 용어 분석 시 전체 용어를 비교 판단하는 것보다는 의미가 있다고 예상되는 용어만 미리 추출하여 이를 비교 판단할 때에 활용할 수 있도록 하는 구성이다. 즉, 각 용어의 등장빈도와 근접도가 유효한 기준값으로 활용될 수 있는데, 그 예를 들면 다음과 같다.

특정 유저가 입력한 답안문장의 내용이 다음과 같다고 가정한다.

‘27세 직장인 여성입니다. 매주 한 번씩 여행 가는 것을 좋아합니다. 이번 여름휴가를 맞이하여 제주도와 부산으로 가는 여행상품을 구매하였는데 매우 좋았습니다. 특히, 탁 트인 경치를 가진 제주도가 매우 좋았습니다. 또한, 푸른 바다가 펼쳐진 부산 역시 매우 좋았습니다. 그러나 제 월급으로는 여행 경비를 충당하기 어려운 경우가 종종 발생합니다.’

이러한 문장에서 ‘제주도’, ‘부산’, ‘좋았습니다’와 같은 용어는 세트를 이루어 답안문장에 반복 등장하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 용어들은 등장빈도가 다른 용어들과 대비할 때 높고, 제주도와 부산은 제주도/좋았습니다나 부산/좋았습니다보다 근접하게 위치한 것을 확인할 수 있다. 물론 좋았습니다의 경우 이 세 용어를 제외한 다른 용어들의 근접도가 전혀 없어 0을 나타내는 것보다는 높게 형성된 것을 확인할 수 있으며, 따라서 그룹화 팩터를 통해 유효 용어가 도출되는 경우 바로 이 제주도, 부산, 좋았습니다의 용어가 도출될 수 있는 것을 판단할 수 있는 것이다.

이러한 그룹화 팩터 적용은 기존의 다른 기술들과 대비해볼 때 유효한 용어의 추출시간이 짧아 빠르게 용어 추출이 가능하여 상기 답안문장의 길이가 길거나 혹은 답안문장을 수많은 유저로부터 입력받은 경우에는 이러한 빠른 용어 추출을 통해 같은 하드웨어를 보유한 경우에도 더 많은 분석이 가능하다. 또한 동시에 유효 용어를 더욱 날카롭게 도출할 수 있는 시스템(1)의 제공이 가능하게 된다는 장점을 가진다.

즉, 용어그룹화부(234)는 상기 추출된 용어를 그룹화 처리하여 추출된 용어 사이의 관계를 파악할 수 있도록 한다. 이때 바람직하게는 파악된 복수개의 용어를 그룹화 팩터(Group Factor, GF)에 의해 그룹화하여 용어 그룹화의 속도를 높일 수 있다. 이 때, 그룹화에 이용되는 그룹화 팩터는 다음의 수학식 1을 통해 계산된다.

수학식 1,

여기서,

는 키워드 x와 근접한 키워드 y의 누적 합,

은 키워드 x와 근접한 전체 키워드의 누적 합,

는 키워드 y와 근접한 키워드 x의 누적 합,

은 키워드 y와 근접한 전체 키워드의 누적 합,

는 키워드 x, y 상호 간의 그룹화 팩터를 나타낸다.

즉, 앞선 답안문장을 계속해서 활용하여 설명하면, ‘제주도’와 ‘부산’의 두 용어는 근접하여 사용되는 빈도가 높으며, 그 출현 빈도 역시 높은 편이다. 따라서 이에 대한 그룹화를 수행할 경우 ‘제주도’와 ‘부산’은 한 그룹으로 그룹화될 가능성이 높다고 할 수 있다.

이와 같이 산출된 그룹화 팩터를 통해 복수개의 용어를 그룹화 처리함으로써, 해당 용어 사이의 관계뿐만 아니라 하나의 문장에서 동일한 용어가 여러 번 등장하는 경우 해당 용어가 등장하는 빈도수 역시 효과적으로 파악해낼 수 있게 되는 것이다. 더불어, 그룹화 팩터 연산에 있어서는 특정용어와 근접한, 즉 관계가 유사한(예를 들어, ‘제주도’와 ‘부산’이나 ‘제주도’와 ‘여행’) 용어 간의 관계를 기반으로 그룹화 팩터를 계산함으로써 보다 효과적인 그룹화가 가능하다.

대표용어설정부(235)는 상술한 용어그룹화부(234)에 의해 그룹화 처리된 결과를 바탕으로 용어 중 어느 하나를 대표용어로 설정하는 것으로서, 그룹화 팩터에 의해 그룹화가 수행되어 등장빈도 및 근접도가 파악된 용어 중 어느 하나를 대표용어로 설정한다. 예를 들어, 하나의 문장에 유저가 구매한 재화와 이를 구매한 장소가 모두 포함되어있다고 가정할 때, 재화라는 용어가 1개, 재화 중에서도 책이라는 용어가 3개, 노트라는 용어가 5개, 문구류라는 용어가 2개 산출된 경우 가장 빈도수가 높고 연관관계의 중점이 되는 용어가 대표용어가 된다고 할 수 있다.

구매패턴정보생성부(236)는 상기 대표용어설정부(235)에 의해 설정된 대표용어를 기반으로 유저가 어떤 재화를 주로 구매하는지를 파악하여 유저의 구매패턴정보를 생성한다. 즉, 위에서 예시로 든 노트라는 대표용어를 통해 유저가 평소에 자주 구매하는 재화가 노트라는 것을 파악할 수 있다. 이렇게 파악된 대표용어를 기반으로 구매패턴정보로 생성하여 유저의 신용을 평가하는데 이용될 수 있다.

삭제

신용등급도출모듈(250)은 상기 신용평점산출부(246)에 의해 산출된 유저의 신용평점을 신용등급으로 환산하여 도출하는 것으로서, 이때 신용등급을 도출하는 기준은 점수의 구간을 나누어 각각의 구간에 A부터 F등급까지를 부여하는 방법으로 설정할 수 있으며, 그 방법에는 제한을 두지 않는다. 또한 신용등급을 나누는 기준은 본 발명의 시스템(1)에서 자체적으로 설정할 수 있으며, 본 발명의 시스템(1)의 관리자가 임의로 설정할 수 있음은 물론이다. 예를 들어, 시스템(1)의 관리자가 신용등급의 기준을 설정한다고 할 때, A등급은 90점에서 100점, B등급은 80점에서 90점, C등급은 70점에서 80점과 같이 신용등급 기준을 설정할 수 있다.

적합판정모듈(260)은 상기 신용등급도출모듈(250)에 의해 도출된 유저의 신용등급을 기반으로 유저가 본 발명의 시스템(1)을 이용하는데 적합한지 그 여부를 판정하는 기능을 제공한다. 예를 들어, 상기 신용등급도출모듈(250)에 의해 유저의 신용등급이 A등급일 때 이 유저는 신용등급이 높아 상환능력을 충분히 갖추었다고 파악할 수 있다. 따라서 이 유저는 본 발명의 시스템(1)을 이용하는데 적합한 유저라고 할 수 있다. 또 다른 예시로, 본 발명의 시스템(1)의 이용에 대한 적합 판정을 내리는 기준에 대한 예시로 A부터 C등급까지의 신용등급을 받은 유저는 상기 시스템(1)을 이용하는데 적합하다고 판단할 수 있다. 이때 적합과 부적합에 대한 판단을 내리는 기준은 상기 신용등급의 기준 설정과 마찬가지로 본 발명의 시스템(1)에서 자체적으로 설정할 수 있으며, 본 발명의 시스템(1)의 관리자가 설정할 수 있다.

승인결정모듈(270)은 상기 적합판정모듈(260)에 의해 적합 판정을 받은 유저에게 본 발명의 시스템(1)을 이용할 수 있도록 이용 승인을 내리는 것으로서, 상환능력 및 납부 안정성이 확보된 유저가 본 발명의 시스템(1)의 이용에 대한 승인을 받은 즉시 본 발명의 시스템(1)을 이용, 즉 재화를 선지급 받을 수 있도록 할 수 있다.

상환조건설정모듈(300)은 상기 승인결정모듈(270)에 의해 시스템(1)의 이용에 대한 승인을 받은 유저가 재화를 선지급 받은 후 재화에 대한 금액을 상환하기 위한 조건을 설정한다. 다시 말해, 지정된 상환기간이 지날 경우 유저가 선택한 결제수단을 통해 금액이 상환되도록 그 조건을 설정하는 기능을 수행한다. 이를 위해 상기 상환조건설정모듈(300)은 결제수단선택부(310), 상환기간지정부(320), 자동결제일지정부(330)를 포함할 수 있다.

결제수단선택부(310)는 상환기간이 지나도록 금액이 상환되지 않아 자동결제가 이루어지는 경우에 유저가 자동결제되는 결제수단을 선택하도록 하는 것으로서, 결제수단으로는 신용카드, 계좌이체, 모바일 결제 등 유저 개인이 결제할 수 있는 수단이면 그 제한이 없다. 이에 더하여, 결제수단을 선택할 수 있는 템플릿을 형성하여 상기 유저단말의 디스플레이에 표시되어 유저가 유저단말을 통해 결제수단을 선택할 수 있도록 그 기능을 제공할 수 있다.

상환기간지정부(320)는 본 발명의 시스템(1)에 의해 재화를 선지급 받은 유저가 재화에 대한 금액을 상환하기 위해 상환기간을 지정하는 것으로서, 본 발명의 시스템(1)의 안정성을 위해 상환기간 내에 유저가 금액을 상환할 수 있도록 한다. 예를 들어, 유저가 재화를 선지급 받은 날이 2017년 12월 20일이라고 하면 금액을 상환할 기간을 선지급 받은 날의 다음날로부터 5일 또는 7일로 설정할 수 있다. 이때 상환기간을 설정하는 방법은 유저의 임의대로 상환기간 설정이 가능하며, 본 발명의 시스템(1)이 설정할 수 있다.

자동결제일지정부(330)는 유저가 상기 지정된 상환기간 내에 금액을 상환하지 않은 경우, 금액을 상환받기 위해 상기 결제수단선택부(310)에 의해 선택된 결제수단을 통해 금액이 자동결제되는 자동결제일을 지정하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 상환기간의 말일이 2017년 12월 27일이라면 자동결제일은 그 다음날인 2017년 12월 28일로 지정될 수 있다. 이때 자동결제일은 상환기간 내에 금액이 상환되지 않을 경우 그 즉시 자동결제가 되는 것이 본 발명의 시스템(1)의 안정성을 확보할 수 있으므로, 본 발명의 시스템(1)이 상환기간 말일의 다음날을 자동결제일로 지정하는 것이 바람직하다.

선지급관리모듈(400)은 본 발명의 시스템(1)의 이용 승인을 받은 유저에게 재화를 선지급 하도록 그 환경을 제공하는 것으로서, 이를 위해 재화데이터베이스(410), 재화디스플레이부(420), 재화선택부(430), 재화제공부(440)를 포함할 수 있다.

재화데이터베이스(410)는 선지급 대상이 되는 복수개의 재화에 대한 재화명 및 재화이미지와 재화가격을 포함하는 재화정보가 저장된 것이다. 여기서 재화정보라 함은 재화에 대한 명칭인 재화명, 재화에 대한 대표이미지나 재화 이용 예시가 담긴 이미지인 재화이미지, 해당 재화에 대한 가격인 재화가격을 기본적으로 포함하여, 추가적인 재화에 대한 기타 정보 등을 포함할 수 있다.

이와 같은 재화정보는 재화데이터베이스(410)에 등록되며, 재화데이터베이스(410)에 등록하기 위해 상기 제휴사가 재화정보를 재화데이터베이스(410)에 저장할 수도 있고, 상기 시스템(1)이 직접 재화 판매를 수행하는 경우, 본 발명의 시스템(1) 관리자가 재화정보를 입력할 수도 있음은 물론이다.

재화디스플레이부(420)는 유저가 소지한 유저단말의 디스플레이에 복수개의 선택영역으로 이루어진 재화선택 인터페이스를 생성하여 표시하는 기능을 수행하는 것이다. 이러한 재화선택 인터페이스는 재화 선택을 수행하기 위해 재화정보가 게시되는 선택영역을 구비하고, 상기 선택영역에 재화정보를 배치하여 재화정보가 클릭됨에 따라 유저에게 재화정보를 보여주는 템플릿이 구비된 것을 의미한다. 이때 재화정보는 바람직하게는 재화명, 재화이미지, 재화가격이 기본적으로 선택영역에 배치되어 유저에게 재화에 대한 정보를 전달하게 된다. 나아가, 선택영역에는 상기 재화정보에 더하여 재화에 대한 기타 정보(재화의 특성, 사용법을 포함하는 상세한 설명)가 추가적으로 표시될 수도 있다.

재화선택부(430)는 상기 재화정보를 보여주는 템플릿이 유저단말의 디스플레이에 표시되어 유저가 선지급 받고자 하는 재화를 선택할 수 있도록 그 기능을 수행하는 것이다. 다시 말해, 유저는 상기 재화디스플레이부(420)에 의해 재화가 제공되면 이 중 선지급 받고자 하는 재화를 유저단말을 통해 선택할 수 있다.

재화제공부(440)는 선택된 상기 선지급대상 재화를 상기 유저에게 제공하는 기능을 수행하는 것으로서, 선지급대상 재화가 특정 상품인 경우 해당 상품을 유저에게 발송할 수도 있고, 혹은 선지급대상 재화가 특정 서비스인 경우 해당 서비스를 유저에게 제공할 수 있다.

이와 같은 선지급관리모듈(400)의 구성을 통해 유저에 대한 재화 선지급 역할을 본 발명의 시스템(1)이 직접 수행할 수 있는 것이며, 이 경우 유저의 재화 선택에 따라 유저가 선지급 받고자 하는 재화를 바로 파악할 수 있어 그에 따른 재화의 금액을 보다 효율적으로 파악할 수 있고 유통 마진의 절감 역시 기대할 수 있다.

상환관리모듈(500)은 상기 금액에 대한 유저의 상환여부를 관리하고, 상환하지 않았다면 상기 금액을 상기 결제수단선택부(310)에 의해 선택된 결제수단을 통해 자동결제 처리하는 기능을 제공하는 것으로서, 이를 위해 상환알림제공부(510), 상환여부파악부(520), 자동결제요청부(530), 자동결제취소부(540)를 포함할 수 있다.

상환알림제공부(510)는 유저에게 상환기간 말일이 도래함을 안내하는 알림을 제공하는 것으로서, 상기 알림은 유저단말에 문자메시지 형식으로 전송하거나 본 발명의 시스템(1)에서 마치 기상 알람과 같이 상환기간 말일이 도래하면 시스템(1) 자체에서 알림이 울리도록 하는 등 그 방법에는 제한을 두지 않는다. 이때 상기 알림이 제공되는 시점은 상환기간 말일의 2일 전 또는 3일 전으로 설정할 수 있으며, 알림이 제공되는 시점을 설정하는 것은 유저 또는 시스템(1)의 관리자의 임의로 설정할 수 있음은 물론이다.

상환여부파악부(520)는 유저가 선지급 받은 재화에 대한 금액을 상환했는지 그 여부를 파악하는 것으로서, 그 파악 여부는 본 발명의 시스템(1)이 자체적으로 파악하거나 상기 제휴사서버와 연동되어 제휴사 측으로 금액이 상환되었는지를 파악할 수 있다. 구체적으로 설명하자면, 상기 상환여부파악부(520)는 유저가 선지급 받은 재화에 대한 금액을 신용카드나 계좌이체로 상환을 한 내역을 PG서버와 연동하여 파악할 수 있으며, 또는 제휴사서버와 연동되어 유저가 상기 금액을 제휴사 측으로 바로 상환한 후 그 내역을 본 발명의 시스템에서 자체적으로 파악할 수 있다.

자동결제요청부(530)는 유저가 상기 상환기간이 도래했음에도 불구하고 금액을 상환하지 않은 경우 상기 결제수단선택부(310)에 의해 선택된 결제수단을 통해 금액이 자동결제 되도록 PG서버에 이를 요청하는 역할을 수행한다. 구체적으로 설명하자면, 상환기간의 말일까지 유저가 금액을 상환하지 않은 경우 상기 상환기간 말일의 다음날인 자동결제일에 유저가 선택한 결제수단으로 금액이 자동결제 되도록 PG서버와 연동되어 요청을 보낸다.

자동결제취소부(540)는 유저가 상환기간 내에 상환을 한 경우, 상환 후 일정 기간 내에 자동결제에 대한 취소 요청을 PG서버로 보내는 것이다. 다시 말해, 유저가 상환기간 내에 금액을 상환하면, 본 발명의 시스템(1)에 저장된 자동결제에 대한 정보가 소멸되고, 상기 PG서버로 자동결제의 취소를 요청한다. 이때 유저에게 자동결제가 취소되었음을 알리는 문자메시지를 전송할 수 있다.

삭제

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

1 : 시스템 2 : 유저
3 : PG서버 4 : 제휴사서버
100 : 유저정보입력모듈 110 : 유저정보인증부
120 : 전자서명입력부 200 : 신용평가 인터페이스
210 : 외부정보입력모듈 220 : 결제패턴분석모듈
221 : 다매체분석부 222 : 추가분석부
223 : 결제패턴정보생성부 230 : 구매패턴조사모듈
231 : 설문제공부 232 : 답안입력부
233 : 용어추출부 234 : 용어그룹화부
235 : 대표용어설정부 236 : 구매패턴정보생성부
240 : 신용평점산출모듈 241 : 패턴수치산출부
242 : 비교산출부 243 : 비교처리부
244 : 고유치산출부 245 : 중요도산출부
246 : 신용평점산출부 250 : 신용등급도출모듈
260 : 적합판정모듈 270 : 승인결정모듈
300 : 상환조건설정모듈 310 : 결제수단선택부
320 : 상환기간지정부 330 : 자동결제일지정부
400 : 선지급관리모듈 410 : 재화데이터베이스
420 : 재화디스플레이부 430 : 재화선택부
440 : 재화제공부 500 : 상환관리모듈
510 : 상환알림제공부 520 : 상환여부파악부
530 : 자동결제요청부 540 : 자동결제취소부
600 : 선지급재관리모듈 610 : 상환정보생성부
620 : 상환성실도파악부 630 : 상환가중치산출부
640 : 제공재화파악부 650 : 후기조사수행부
651 : 후기입력파트 652 : 유효키워드추출파트
653 : 대상재화선정파트 654 : 간격파악파트
655 : 확장키워드도출파트 656 : 재화성향파악파트
657 : 블라인드정보추출파트 658 : 블라인드재화선정파트
660 : 블라인드실행부 661 : 해제기준설정파트
662 : 블라인드해제파트

Claims

다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템으로서,
유저로부터 유저정보를 입력받은 후 상기 유저정보를 인증하는 유저정보입력모듈;
PG(Payment Gateway)서버 및 제휴사서버와 연동되어 카드사 및 통신사 중 어느 하나의 결제내역을 포함하는 다매체결제정보 및 제휴사의 입금내역을 포함하는 제휴사정보를 포함하는 외부정보를 입력받고, 상기 외부정보를 기반으로 상기 유저의 신용을 평가하는 신용평가 인터페이스;
상기 유저에게 재화의 선지급 시 상기 재화의 금액이 결제되는 결제수단과 상기 금액의 상환기간 및 자동결제일을 설정하는 상환조건설정모듈;
선지급대상이 되는 재화를 상기 유저에게 선지급하는 선지급관리모듈;
상기 유저로부터 상기 금액의 상환 여부를 파악하고, 상기 금액을 상환 받도록 자동결제를 실행하는 상환관리모듈;을 포함하되,
상기 신용평가 인터페이스는,
상기 다매체결제정보로부터 상기 유저정보 중 유저의 결제내역인 유저결제정보를 추출하여 상기 유저의 결제패턴을 분석함으로써 다매체분석결과를 도출하는 다매체분석부와, 상기 다매체분석결과를 기반으로 결제패턴정보를 생성하는 결제패턴정보생성부를 포함하는 결제패턴분석모듈과,
상기 유저에게 설문조사를 제공하고 유저의 구매패턴을 분석하여 구매패턴정보를 생성하는 구매패턴조사모듈 및,
상기 결제패턴정보와 상기 구매패턴정보를 기반으로 상기 유저의 신용을 수치화한 신용평점을 산출하는 신용평점산출모듈과,
상기 신용평점을 기반으로 상기 유저의 재화의 선지급 자격을 판정하는 적합판정모듈을 포함하고,
상기 구매패턴조사모듈은,
상기 유저의 구매 성향 및 구매 습관을 조사하는 설문지를 생성하여 상기 유저에게 제공하는 설문제공부와, 상기 유저로부터 상기 설문의 답안문장을 입력받는 답안입력부 및, 상기 답안문장에 포함된 용어를 추출하는 용어추출부와, 추출된 상기 용어의 등장빈도와 근접도에 따라 상기 용어를 그룹화한 그룹화 팩터를 통해 유효 용어를 도출하는 용어그룹화부 및, 상기 유효 용어 중 어느 하나를 대표용어로 설정하는 대표용어설정부와, 상기 대표용어를 기반으로 상기 유저의 구매패턴을 파악하여 상기 구매패턴정보를 생성하는 구매패턴정보생성부를 포함하며,
상기 용어그룹화부는,
다음의 수학식 1을 통해 상기 그룹화 팩터가 산출되는 것을 특징으로 하는, 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템.
수학식 1.

(여기서,
는 용어 x와 근접한 용어 y의 누적 합,
은 용어 x와 근접한 전체 용어의 누적 합,
는 용어 y와 근접한 용어 x의 누적 합,
은 용어 y와 근접한 전체 용어의 누적 합,
는 용어 x, y 상호 간의 그룹화 팩터)
제 1항에 있어서,
상기 결제패턴분석모듈은,
상기 제휴사정보로부터 상기 유저정보 중 유저의 입금내역인 추가결제정보를 추출하고, 상기 추가결제정보 및 상기 결제패턴정보를 통합하여 상기 유저의 결제패턴을 분석하고 추가패턴정보를 생성하는 추가분석부를 더 포함하고,
상기 결제패턴정보생성부는,
상기 결제패턴정보에 상기 추가패턴정보를 적용하여 통합결제패턴정보를 생성하는 것을 특징으로 하는, 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템.
제 1항에 있어서,
상기 선지급관리모듈은,
선지급대상이 되는 복수개의 상기 재화에 대한 재화명과 재화이미지 및 재화의 금액을 포함하는 재화정보가 저장된 재화데이터베이스와,
상기 유저가 소지한 유저단말의 디스플레이에 복수개의 선택영역으로 이루어진 재화선택 인터페이스를 생성하여 표시하는 재화디스플레이부 및,
상기 재화정보를 보여주는 템플릿이 상기 디스플레이에 표시되어 상기 유저로부터 선택된 재화를 입력받는 재화선택부와,
선택된 상기 재화를 상기 유저에게 제공하는 재화제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 다매체 빅데이터 매칭 패턴 분석을 활용한 신용평가 기반의 선지급 예약 후상환 자동결제 서비스 제공 시스템.
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