KR102112394B1 - Rental car service method and apparatus thereof - Google Patents

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Abstract

렌터카 서비스 방법 및 그 장치가 개시된다.
이 방법에서, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계가 먼저 수행된다. 그 후, 상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계가 수행된다. 다음, 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말로 제공하는 단계가 수행된다. 그리고, 상기 고객 단말로부터 견적이 제공된 차량에 대한 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 고객 단말을 통해 고객으로부터 전자 서명을 받아서 상기 차량 임대 계약을 승인하는 단계가 수행된다.Disclosed is a method and a device for car rental service.
In this method, a step of generating a learning model for detecting a vehicle corresponding to a natural language keyword is first performed by machine learning a plurality of data sets as a data set composed of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto. Then, using the learning model, performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching for a vehicle corresponding to a natural language keyword input from a customer terminal to provide the searched vehicle information to the customer terminal. Next, a step of generating an estimate for a vehicle selected by the customer terminal among the searched vehicles and providing it to the customer terminal is performed. Then, when a vehicle rental contract is requested for a vehicle provided with a quote from the customer terminal, a step of receiving an electronic signature from the customer through the customer terminal and approving the vehicle rental contract is performed.

Description

렌터카 서비스 방법 및 그 장치 {RENTAL CAR SERVICE METHOD AND APPARATUS THEREOF}Rental car service method and apparatus {RENTAL CAR SERVICE METHOD AND APPARATUS THEREOF}

본 발명은 렌터카 서비스 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a rental car service method and an apparatus thereof.

최근 다른 도시에서의 여행을 위해 차량을 단기로 임대하거나 또는 차량 구매시 발생하는 초기 비용을 줄일 수 있다는 장점과 법인이나 개인 사업자의 비용 처리 용이 및 절세 효과 등으로 인해 장기로 임대하는 렌터카 서비스가 대중화되고 있다.Recently, the rental car service has been popularized due to the advantage of being able to rent a vehicle for a short time or to reduce the initial cost incurred when purchasing a vehicle for travel in other cities, and the ease of handling and cost savings of corporations or individual businesses. have.

그런데, 일반적인 렌터카 서비스의 경우, 차량을 임대하려는 사람, 즉 고객이 렌터카 회사 또는 임대하고자 하는 위치로 직접 방문해서 렌터카 회사에서 제공하는 서식에 따라 차량의 임대차 계약을 작성한 후 즉석에서 차량을 인수하거나, 또는 고객이 렌터카 회사에 전화를 걸어서, 차량의 임대 기간, 임대 차량의 종류 또는 차량의 임대 기간에 따른 수수료 등을 확인한 후, 임대할 차량이 있으면 차량의 임대 계약을 체결하여 차량을 임대하였다.However, in the case of a general rental car service, a person who wants to rent a vehicle, that is, a customer visits a rental car company or a location where he/she wants to rent, fills out a rental contract for the vehicle according to the form provided by the rental car company, and then takes over the vehicle immediately, or Alternatively, after a customer calls a rental car company and checks a rental period of a vehicle, a type of rental vehicle, or a fee according to the rental period of a vehicle, a vehicle is leased by signing a vehicle rental agreement.

최근에는 유무선 인터넷을 통한 온라인 차량의 렌터카 서비스가 제공되고 있으며, 이 경우 고객이 렌터카 서비스를 위한 시스템에 접속하여 자동차를 임대할 차종, 지역, 날짜, 대여 기간, 운전 기사 포함 여부 등을 기록하여 계약 가능한지를 검색한 후 해당 차종을 선택하여 예약하고, 예약한 당일에 해당 렌터카업체로 방문하거나 또는 서로 협의한 위치에서 임대한 차량을 인수한다.Recently, online car rental services are provided through wired and wireless Internet. In this case, the customer logs into the system for car rental service and records the car type, region, date, rental period, driver's availability, etc. After searching for availability, select the vehicle type to make a reservation, visit the rental car company on the day of the reservation, or take over the rental vehicle at a mutually agreed location.

그러나 종래 방식에 따른 온라인 렌터카 서비스의 경우 차량 검색이 차량의 종류, 가격대, 연료 종류 등으로만 한정되어 있어서 고객이 원하는 차량의 검색이 쉽지 않을 뿐만 아니라 오프라인 상에서 영업자를 통해 원하는 형태의 차량을 추천받는 바와 같은 형태의 차량 검색 기능을 제공하지 않는다는 문제점이 있다.However, in the case of the online rental car service according to the conventional method, the vehicle search is limited only to the type of vehicle, price, and fuel type, so it is not easy to search for the vehicle desired by the customer, and the vehicle of the desired type is recommended offline through the operator. There is a problem in that it does not provide a vehicle search function of the above type.

또한, 고객이 선택한 차량에 대한 다양한 견적을 제공할 수 있는 기능이 요구되고 있을 뿐만 아니라 선택된 차량에 대한 계약에 있어서도 고객의 신용 심사를 위해 필요한 각종의 서류를 제출해야 한다는 등의 문제로 인해 완전한 온라인 렌터카 서비스가 제공되지 못하고 있는 실정이다.In addition, the ability to provide various quotations for the vehicle selected by the customer is not only required, but also the contract for the selected vehicle requires the submission of various documents necessary for the customer's credit screening. Car rental services are not available.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 자연어 키워드를 사용하여 인공지능 기반 차량 검색이 가능한 렌터카 서비스 방법 및 그 장치를 제공한다.Technical Problem The present invention provides a rental car service method and apparatus capable of searching for an artificial intelligence based vehicle using natural language keywords.

본 발명의 한 특징에 따른 렌터카 서비스 방법은,The rental car service method according to one aspect of the present invention,

렌터카 서비스 장치가 차량 임대를 위한 렌터카 서비스를 제공하는 방법으로서, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계; 상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계; 상기 검색된 차량 중에서 상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말로 제공하는 단계; 상기 고객 단말로부터 견적이 제공된 차량에 대한 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 고객 단말을 통해 고객으로부터 전자 서명을 받아서 상기 차량 임대 계약을 승인하는 단계를 포함한다.As a method for a rental car service device to provide a rental car service for vehicle rental, a learning model for detecting a vehicle corresponding to a natural language keyword by machine learning a plurality of data sets as a data set consisting of natural language keywords and corresponding vehicle information Generating; Providing the searched vehicle information to the customer terminal by performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal using the learning model; Generating an estimate for a vehicle selected by the customer terminal from among the searched vehicles and providing it to the customer terminal; And when the vehicle rental contract for the vehicle provided with the quotation is requested from the customer terminal, receiving the electronic signature from the customer through the customer terminal and approving the vehicle rental contract.

여기서, 상기 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계는, 차량과 직접적으로 연관되는 키워드에 따라 차량을 검색하여 제공하는 차량 직접 검색을 혼합하여 수행한다.Here, the step of providing the searched vehicle information to the customer terminal by performing the artificial intelligence-based vehicle search is performed by mixing the vehicle direct search provided by searching the vehicle according to keywords directly related to the vehicle.

또한, 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드이다.In addition, keywords directly associated with the vehicle are keywords corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used by the vehicle.

또한, 상기 자연어 키워드는 차량과 직접적으로 연관되지 않은 키워드이다.Also, the natural language keyword is a keyword that is not directly related to a vehicle.

또한, 상기 자연어 키워드는 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 키워드이다.In addition, the natural language keyword is a keyword corresponding to the use purpose of the customer.

또한, 상기 차량 임대 계약을 승인하는 단계는, 외부의 서버로부터 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집하여 신용 심사 수행 후에 상기 고객의 차량 임대 계약 가능 여부를 판단한다.In addition, in the step of approving the vehicle rental agreement, it is determined whether the vehicle rental agreement of the customer is possible after performing credit examination by collecting credit examination documents for the customer from an external server.

또한, 상기 외부의 서버로부터 웹 스크랩핑을 통해 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집한다.In addition, credit review documents for the customer are collected through web scraping from the external server.

본 발명의 다른 특징에 따른 렌터카 서비스 장치는,The rental car service device according to another aspect of the present invention,

자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 사용하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하는 기계 학습부; 상기 학습 모델을 사용하여, 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하는 검색부; 고객에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하는 견적부; 상기 고객에 의해 요청된 차량 임대 계약 정보를 전자 서명과 함께 상기 고객에게 제공하고 상기 고객에 의해 전자 서명된 차량 임대 계약 정보에 따라 상기 차량 임대 계약을 승인하는 전자 계약부; 및 네트워크를 통해 접속되는 고객 단말을 통해 상기 고객의 자연어 키워드를 입력받아서 상기 검색부를 제어하여 차량 검색을 수행하여 상기 고객 단말로 제공하고, 상기 고객 단말을 통해 견적이 요청되는 경우 상기 견적부를 제어하여 견적을 생성하여 상기 고객 단말에게 제공하며, 상기 고객 단말을 통해 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 전자 계약부를 통해 상기 차량 임대 계약이 승인되도록 제어하는 제어부를 포함한다.As a data set consisting of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto, a learning model is generated to detect vehicles corresponding to natural language keywords by machine learning a plurality of data sets, and vehicles corresponding to natural language keywords are generated using the generated learning model. Machine learning unit for detecting; A search unit for performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword using the learning model; A quotation unit generating a quotation for a vehicle selected by the customer; An electronic contract unit for providing the vehicle rental agreement information requested by the customer to the customer with an electronic signature and authorizing the vehicle rental agreement according to the vehicle rental agreement information electronically signed by the customer; And receiving the customer's natural language keyword through a customer terminal connected through a network to control the search unit to perform a vehicle search and provide it to the customer terminal. If an estimate is requested through the customer terminal, control the quotation unit. It generates a quotation and provides it to the customer terminal, and includes a control unit that controls the vehicle rental contract to be approved through the electronic contract unit when a vehicle rental contract is requested through the customer terminal.

여기서, 상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드가 아닌 차량과 직접적으로 연관되지 않으면서 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 자연어 키워드를 입력받아서 인공지능 기반의 차량 검색을 수행한다.Here, the search unit is a keyword that is directly related to the vehicle is not the keyword corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle, but is not directly related to the vehicle, but is used for the use of the customer AI-based vehicle search is performed by receiving the corresponding natural language keyword.

또한, 상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드를 사용하여 차량 직접 검색을 추가로 수행하고, 상기 검색부는 상기 인공지능 기반 차량 검색과 상기 차량 직접 검색을 결합한 혼합 검색을 수행한다.In addition, the search unit further performs a direct vehicle search using keywords directly related to the vehicle, and the search unit performs a mixed search combining the artificial intelligence-based vehicle search and the vehicle direct search.

또한, 상기 검색부는 상기 고객의 맞춤 정보 기반으로 차량 검색을 수행하며, 상기 고객의 맞춤 정보는 상기 고객의 주거 위치 정보 및 선호 차량 정보를 포함한다.In addition, the search unit performs a vehicle search based on the customer's customized information, and the customer's customized information includes the customer's residential location information and preferred vehicle information.

또한, 상기 견적부는 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고, 상기 기계 학습부는 상기 견적이 요청된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행한다.In addition, the estimating unit transmits the history of the information of the vehicle for which the quotation is requested to the machine learning unit, and the machine learning unit performs machine learning by additionally using the information of the vehicle for which the quotation is requested.

또한, 상기 전자 계약부는 차량 임대 계약이 승인된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고, 상기 기계 학습부는 상기 차량 임대 계약이 승인된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행한다.In addition, the electronic contract unit transmits a history of information of a vehicle for which a vehicle rental contract is approved to the machine learning unit, and the machine learning unit performs machine learning by additionally using information of a vehicle for which the vehicle rental agreement is approved. .

본 발명의 또 다른 특징에 따른 렌터카 서비스 장치는,The car rental service device according to another aspect of the present invention,

차량 임대를 위한 렌터카 서비스를 제공하는 장치로서, 통신기, 메모리 및 프로세서를 포함하며, 상기 통신기는 고객 단말 및 외부의 서버 ― 상기 외부의 서버는 고객의 신용 심사와 관련된 서류를 제공하는 서버임 ―와 통신을 수행하고, 상기 메모리는 고객 정보, 차량 정보 및 차량 임대 계약 정보를 저장하며, 상기 메모리는 코드의 집합을 저장하도록 구성되고, 상기 코드는, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 동작; 상기 학습 모델을 사용하여, 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작; 상기 검색된 차량 중에서 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작; 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로부터 견적이 제공된 차량에 대한 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 고객 단말을 통해 고객으로부터 전자 서명을 받아서 상기 차량 임대 계약을 승인하는 동작을 실행하도록 상기 프로세서를 제어하는 데 사용된다.A device providing a rental car service for vehicle rental, including a communicator, a memory, and a processor, wherein the communicator is a customer terminal and an external server, the external server being a server providing documents related to the customer's credit screening, and Communication is performed, the memory stores customer information, vehicle information and vehicle rental agreement information, the memory is configured to store a set of codes, and the code is a data set consisting of natural language keywords and corresponding vehicle information As a machine learning a plurality of data sets to generate a learning model for detecting a vehicle corresponding to the natural language keyword; Using the learning model, performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal through the communicator to provide the retrieved vehicle information to the customer terminal through the communicator ; Generating an estimate for a vehicle selected by the customer terminal through the communicator from among the searched vehicles and providing it to the customer terminal through the communicator; Used to control the processor to execute an operation of receiving an electronic signature from a customer through the customer terminal and approving the vehicle rental agreement when a vehicle rental agreement is requested for a vehicle provided with a quote from the customer terminal through the communicator do.

여기서, 상기 프로세서는, 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드가 아닌 차량과 직접적으로 연관되지 않으면서 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 자연어 키워드를 입력받아서 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하는 동작을 더 실행한다.Here, the processor, the keyword directly associated with the vehicle is the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle and the keyword corresponding to the fuel used by the vehicle, but not directly associated with the vehicle usage of the customer The operation of performing an artificial intelligence-based vehicle search is further performed by receiving a natural language keyword corresponding to.

또한, 상기 프로세서는, 상기 통신기를 통해 상기 외부의 서버로부터 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집하여 신용 심사 수행 후에 상기 고객의 차량 임대 계약 가능 여부를 판단하는 동작을 더 실행하고, 상기 고객의 차량 임대 계약 가능이 가능한 것으로 판단되는 경우에 상기 차량 임대 계약을 승인하는 동작을 실행한다.Further, the processor further executes an operation of collecting a credit screening document for the customer from the external server through the communicator and determining whether the customer's vehicle rental contract is possible after performing the credit screening. When it is determined that the rental contract is possible, an operation of approving the vehicle rental contract is executed.

본 발명에 따르면, 차량과 직접적으로 연관되지 않은 자연어 키워드를 사용하여 차량을 검색할 수 있으므로 임대 차량의 폭넓은 선택과 고객이 체감하는 형태의 차량 검색 서비스를 제공할 수 있다.According to the present invention, since it is possible to search for a vehicle using natural language keywords that are not directly related to the vehicle, it is possible to provide a wide selection of rental vehicles and a vehicle search service that the customer feels.

또한, 고객이 선택한 차량에 대한 다양한 견적을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 선택된 차량에 대한 계약시 고객의 신용 심사를 위해 필요한 서류의 온라인 수집이 가능하여 고객에 의한 서류 제출 없이 차량 임대 계약이 가능하다.In addition, it is possible to provide various estimates for the vehicle selected by the customer, as well as online collection of documents necessary for the credit review of the customer when contracting the selected vehicle, so that the vehicle rental contract is possible without submitting documents by the customer.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치가 사용되는 개략적인 예를 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치의 구체적인 구성 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법에서 인공지능 기반 차량 검색 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법에서 차량 직접 검색 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치에서의 렌터카 서비스시의 제어 흐름을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치의 개략적인 구성 블록도이다. 1 is a diagram illustrating a schematic example in which a rental car service device according to an embodiment of the present invention is used.
FIG. 2 is a detailed block diagram of a rental car service device according to the embodiment of the invention illustrated in FIG. 1.
3 is a schematic flowchart of a rental car service method according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an artificial intelligence-based vehicle search example in a rental car service method according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of direct vehicle search in a rental car service method according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing a control flow at the time of car rental service in the car rental device according to an embodiment of the present invention.
7 is a schematic block diagram of a rental car service device according to another embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains can easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part “includes” a certain component, this means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as “…unit”, “…group”, and “module” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. have.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법 및 그 장치에 대해 설명한다.Hereinafter, a rental car service method and an apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치가 사용되는 개략적인 예를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a schematic example in which a rental car service device according to an embodiment of the present invention is used.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 네트워크(200)를 통해 고객 단말(300)과 연결되고, 또한 네트워크(200)를 통해 외부의 각종 서버(400)에 연결된다. 이 때 외부의 각종 서버(400)는 차량을 임대하는 고객의 신용 심사를 위해 요구되는 각종 서류를 제공하는 서버들일 수 있다.Referring to FIG. 1, the rental car service device 100 according to an embodiment of the present invention is connected to the customer terminal 300 through the network 200 and also to various external servers 400 through the network 200. Connected. At this time, the various external servers 400 may be servers that provide various documents required for credit evaluation of a customer renting a vehicle.

여기서, 네트워크(200)는 네트워크(200)에 연결된 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(200)의 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, LAN(Local Area Network), 무선 LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Here, the network 200 refers to a connection structure capable of exchanging information between each node, such as a plurality of terminals and servers connected to the network 200, and an example of such a network 200 is 3GPP (3rd Generation Partnership) Project) network, LTE (Long Term Evolution) network, 5GPP (5rd Generation Partnership Project) network, Local Area Network (LAN), Wireless Local Area Network (LAN), Wide Area Network (WAN), Personal Area Network (PAN) , Bluetooth (Bluetooth) network, and the like.

고객 단말(300)은 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속하여 고객이 원하는 차량을 검색하고 검색된 차량의 견적을 생성하여 견적이 생성된 차량에 대한 전자 계약을 수행할 수 있도록 하는 단말이다. 구체적으로, 고객 단말(300)은 차량 검색을 하기 위한 키워드를 입력하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 제공하고, 렌터카 서비스 장치(100)로부터 키워드에 해당하는 차량 정보를 수신하여 표시하며, 렌터카 서비스 장치(100)에게 표시된 차량에 대해 견적 생성을 요청하고, 생성된 견적 정보를 수신하여 표시하며, 또한, 임대를 원하는 차량에 대한 계약을 렌터카 서비스 장치(100)에게 요구하고, 렌터카 서비스 장치(100)로부터 계약 내용을 수신하여 표시한 후 계약 내용에 대한 전자 서명을 수행하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 제공한다. 이러한 고객 단말(300)은 대응되는 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속할 수 있는 단말 또는 컴퓨터 등일 수 있다. 여기서, 단말이나 컴퓨터는, 예를 들어, 유무선 인터넷 기반 웹 브라우저(WEB browser)가 탑재된 무선 통신 장치, 노트북, 데스크탑, 개인용 컴퓨터 등일 수 있다. 또한, 무선 통신 장치는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The customer terminal 300 connects to the rental car service device 100 through the network 200, searches for a vehicle desired by the customer, and generates an estimate of the searched vehicle so that an electronic contract for the vehicle with the quote is generated can be performed. Terminal. Specifically, the customer terminal 300 inputs a keyword for searching a vehicle and provides it to the rental car service device 100, receives and displays vehicle information corresponding to the keyword from the rental car service device 100, and displays the rental car service device. Requests to generate a quote for the vehicle displayed to (100), receives and displays the generated quote information, and also requests a contract for the vehicle to be rented from the car rental service device 100, and the car rental service device 100 After receiving the contract contents from and displaying them, an electronic signature for the contract contents is performed and provided to the rental car service device 100. The customer terminal 300 may be a terminal or a computer or the like capable of accessing the rental car service device 100 through the corresponding network 200. Here, the terminal or the computer may be, for example, a wireless communication device equipped with a wired/wireless Internet-based web browser (WEB browser), a laptop, a desktop, or a personal computer. In addition, the wireless communication device is PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)- 2000, Code Division Multiple Access (CDMA)-2000, W-Code Division Multiple Access (W-CDMA), Wireless Broadband Internet (Wibro) terminal, smartphone, smart pad, tablet PC It may include all types of handheld-based wireless communication devices such as.

렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)을 통한 차량 검색 기능을 제공한다. 본 발명의 실시예에서는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반의 차량 검색을 지원한다. 예를 들어, 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 구축된 기계 학습 기술인 딥 러닝(deep learning) 기술 기반으로 자연어 키워드들에 대응되는 차량 검색에 대한 학습을 수행하고, 이러한 학습 결과를 사용하여 고객 단말(300)로부터 입력되는 자연어 키워드를 사용하여 검색되는 차량 정보를 고객 단말(300)에게 제공할 수 있다. The rental car service device 100 provides a vehicle search function through the customer terminal 300. In an embodiment of the present invention, artificial intelligence (AI) based vehicle search is supported. For example, in order to enable a computer to self-learn using multiple data as if it were a person, it uses natural learning keywords based on deep learning technology, a machine learning technology built on artificial neural networks (ANNs). A vehicle search for a corresponding vehicle may be performed, and vehicle information searched using natural language keywords input from the customer terminal 300 may be provided to the customer terminal 300 using the learning result.

특히, 본 발명의 실시예에서는 검색 대상의 차량과 관련되지 않은 자연어 키워드, 예를 들어, 차량의 제원, 차량의 명칭, 차량의 제조사, 차량의 사용 연료 등과 같이 차량과 직접적으로 연관되는 키워드가 아닌 키워드, 예를 들어, 차량의 사용 용도, 고객의 사용 용도 등과 같은 자연어 키워드를 대상으로 차량 검색이 가능하도록 하는 학습 모델을 사용할 수 있다.In particular, in an embodiment of the present invention, a keyword that is not directly related to a vehicle, such as a natural language keyword that is not related to a vehicle to be searched, for example, a vehicle specification, a vehicle name, a vehicle manufacturer, and fuel used for a vehicle, etc. It is possible to use a learning model that enables vehicle search for natural language keywords such as keywords, for example, the usage of the vehicle, the usage of the customer, and the like.

따라서, 본 발명의 실시예에서는 고객 단말(300)을 통해 고객이 자신이 사용하고자 하는 용도, 예를 들어, "가족 주말 나들이용", "출퇴근용" 등과 같은 용도를 나타내는 자연어 키워드를 입력하면, 인공지능 기반으로 이미 학습된 학습 모델을 통해 고객이 입력한 자연어 키워드에 해당되는 차량을 검색하여 고객 단말(300)로 제공하게 된다.Therefore, in the embodiment of the present invention, when a customer inputs a natural language keyword indicating a purpose that the customer wants to use, for example, "for family weekend outing", "for commuting" through the customer terminal 300, The vehicle corresponding to the natural language keyword input by the customer is searched for and provided to the customer terminal 300 through a learning model already learned based on artificial intelligence.

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)에 의해 선택되는 차량의 견적을 생성하여 고객 단말(300)에게 제공할 수 있다. 이 때의 차량 견적은 또한 고객 단말(300)에 의해 선택되는 차량 관련 옵션, 기간별 임대료, 임대 조건, 차량 보험 등의 정보를 사용하여 보다 구체적으로 생성될 수 있다.In addition, the rental car service device 100 may generate an estimate of the vehicle selected by the customer terminal 300 and provide it to the customer terminal 300. The vehicle estimate at this time may also be generated in more detail by using information such as vehicle-related options selected by the customer terminal 300, rental fees for each period, rental conditions, and vehicle insurance.

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)의 선택에 의해 견적이 생성된 차량에 대한 전자 계약을 수행한다. 이 때, 렌터카 서비스 장치(100)는 차량을 임대하고자 하는 고객에 대한 신용 심사를 위한 각종의 서류, 예를 들어, 주민등록등본, 국세청 소득 증명 문서 등의 서류를 외부의 서버(400)로부터 수집하여 고객의 차량 전자 계약시 사용할 수 있다. 렌터카 서비스 장치(100)는 외부의 서버(400)가 제공하는 웹 사이트를 통해 필요한 서류를 수집해오는 기술인 웹 스크랩핑(web scrapping) 기술을 사용하여 네트워크(200)를 통해 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 심사를 위한 서류를 수집할 수 있다. 여기서, 외부의 서버(400)는 주민등록등본 서류를 제공하는 민원24 사이트, 납세 내역이나 소득 증명 서류를 제공하는 홈텍스 사이트, 건강보험 서류를 제공하는 건강보험관리공단 사이트, 운전면허증 서류를 제공하는 경찰청 사이트 등을 제공하는 서버일 수 있다.In addition, the rental car service device 100 performs an electronic contract for the vehicle for which the quotation is generated by the selection of the customer terminal 300. At this time, the rental car service device 100 collects various documents, such as a copy of resident registration and proof of income from the IRS, from the external server 400, for credit screening for customers who want to rent a vehicle. It can be used in the customer's vehicle electronic contract. The rental car service device 100 uses a web scraping technology, which is a technology of collecting necessary documents through a website provided by an external server 400, from the external server 400 through the network 200. Documents can be collected for customer credit screening. Here, the external server 400 is a civil complaint 24 site that provides documents such as resident registration, a hometex site that provides tax payment details or income verification documents, a health insurance management agency site that provides health insurance documents, and a driver's license document. It may be a server that provides a police agency site.

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 차량에 대한 계약 내용을 고객 단말(300)에게 제공하나 후 고객이 해당 계약에 대한 전자 서명을 수행할 수 있는 서명 항목을 제공할 수 있다.In addition, the rental car service device 100 may provide the customer with the contract information for the vehicle to the customer terminal 300, and then provide a signature item for the customer to perform an electronic signature for the contract.

또한, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 차량 임대 계약에 대한 전자 서명이 수행되는 경우 전자 서명된 정보를 수신하여 해당 계약에 대한 최종 계약 처리를 수행할 수 있다.In addition, when the electronic signature for the vehicle rental contract is performed from the customer terminal 300, the rental car service apparatus 100 may receive the electronically signed information and perform final contract processing for the corresponding contract.

한편, 렌터카 서비스 장치(100)는 네트워크(200)를 통해 단말(300)이나 외부의 서버(400)에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 서버를 구성할 수 있는 예를 들어, 중대형 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터 등일 수 있다.Meanwhile, the rental car service device 100 may be implemented as a computer capable of accessing the terminal 300 or the external server 400 through the network 200. Here, the computer may be, for example, a medium-to-large computer, a desktop computer, or the like, which may constitute a server.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a car rental service device 100 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail.

도 2는 도 1에 도시된 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)의 구체적인 구성 블록도이다.FIG. 2 is a detailed block diagram of a rental car service device 100 according to the embodiment of the invention illustrated in FIG. 1.

도 2에 도시된 바와 같이, 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 인터페이스(110), 서버 인터페이스(120), 정보 데이터베이스(Database, DB)(130), 기계 학습부(140), 검색부(150), 견적부(160), 전자 계약부(170) 및 관리부(180)를 포함한다. 이 때, 도 2에 도시된 렌터카 서비스 장치(100)는 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 2를 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니며, 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 도 2와 다르게 구성될 수도 있다.As shown in FIG. 2, the rental car service device 100 according to an embodiment of the present invention includes a customer interface 110, a server interface 120, an information database (Database, DB) 130, and a machine learning unit 140 , Search unit 150, the estimation unit 160, the electronic contract unit 170 and the management unit 180. At this time, since the rental car service device 100 shown in FIG. 2 is only one embodiment of the present invention, the present invention is not limitedly interpreted through FIG. 2 and different from FIG. 2 according to various embodiments of the present invention It may be configured.

고객 인터페이스(110)는 네트워크(200)를 통해 고객 단말(100)이 렌터카 서비스 장치(100)에 접속할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공한다.The customer interface 110 provides an interface through which the customer terminal 100 can access the rental car service device 100 through the network 200.

서버 인터페이스(120)는 렌터카 서비스 장치(100)가 네트워크(200)를 통해 외부 서버(400)에 접속할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공한다. The server interface 120 provides an interface that allows the rental car service device 100 to access the external server 400 through the network 200.

정보 DB(130)는 렌터카 서비스 장치(100)가 고객에게 차량 검색, 차량 견적 생성, 차량 전자 계약 등을 포함하는 렌터카 서비스를 제공하는 데 사용되는 각종의 정보를 저장하고 관리한다. 이러한 정보 DB(130)는 고객에게 임대 가능한 차량의 정보를 저장하는 차량 정보 DB(131), 본 렌터카 서비스를 사용하기 위해 회원으로 등록한 고객의 정보를 저장하는 고객 정보 DB(132), 본 렌터카 서비스를 통해 서비스된 차량 임대 계약 정보를 저장하는 계약 정보 DB(133) 등을 포함한다. 이외에도 렌터카 서비스 장치(100)는 본 렌터카 서비스를 제공하기 위해 필요한 정보를 추가로 저장하고 관리할 수 있다.The information DB 130 stores and manages various types of information used by the rental car service device 100 to provide a car rental service including a vehicle search, vehicle quotation generation, and vehicle electronic contract to the customer. The information DB 130 includes a vehicle information DB 131 for storing vehicle rental information to a customer, a customer information DB 132 for storing information of customers registered as members to use the car rental service, and this car rental service. And contract information DB 133 for storing vehicle rental contract information serviced through. In addition, the rental car service device 100 may additionally store and manage information required to provide the rental car service.

기계 학습부(140)는 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 사용하여 자연어 키워드에 대한 차량을 검색하여 제공한다. 여기서, 기계 학습은 인공지능의 한 분야로서, 방대한 데이터를 분석해서 미래를 예측하는 기술이며, 컴퓨터가 스스로 학습 과정을 거치면서 입력되지 않은 정보를 습득하여 문제를 해결하는 기술이다. 기계 학습을 위해 CNN(Convolutional Neural Network), R-CNN(Region with Convolutional Neural Network), LSTM((Long Short Term Memory) 등의 신경망을 활용하는 딥러닝 기술이 사용될 수 있다. The machine learning unit 140 is a data set consisting of natural language keywords and corresponding vehicle information, and generates a corresponding learning model by machine learning a large amount of data, and searches the vehicle for the natural language keyword using the generated learning model. to provide. Here, machine learning is a field of artificial intelligence, and is a technology that predicts the future by analyzing vast amounts of data, and is a technology that solves problems by acquiring information that is not input while the computer goes through the learning process itself. For machine learning, deep learning technology that utilizes neural networks such as CNN (Convolutional Neural Network), R-CNN (Region with Convolutional Neural Network), and LSTM (Long Short Term Memory) may be used.

상기한 바와 같이, 본 발명의 실시예에서는 종래와 같이 차량과 직접적으로 연관되는 키워드, 예를 들어, 차량의 제조사, 차량의 제원, 차량의 명칭, 차량의 사용 연료 등의 키워드로서 직접적인 키워드를 사용하여 차량을 검색하는 서비스는 물론, 차량과 직접적으로 연관되지 않는 고객이 원하는 용도, 예를 들어, "가족 주말 나들이용", "출퇴근용"등의 자연어 키워드에 대해 차량 검색이 가능하도록 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고, 마찬가지로 차량과 직접적으로 연관되지 않는 고객이 원하는 용도에 대응되는 자연어 키워드가 입력되는 경우 상기한 학습 모델을 사용하여 입력된 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하여 제공할 수 있다.As described above, in the embodiment of the present invention, a keyword directly related to a vehicle as in the related art, for example, a keyword directly used as a keyword of a vehicle manufacturer, a vehicle specification, a vehicle name, a vehicle fuel, and the like is used. In addition to the service to search for vehicles, machine learning is performed so that customers who are not directly related to the vehicle can search the vehicle for natural language keywords such as “family weekend outing” and “commuting”. Generate a corresponding learning model by performing, and similarly, when a natural language keyword corresponding to a purpose desired by a customer not directly related to the vehicle is input, search and provide a vehicle corresponding to the input natural language keyword using the learning model described above. can do.

검색부(150)는 고객 인터페이스(110)를 통해 고객 단말(300)에게 차량 검색을 위한 화면을 표시하고, 고객 단말(300)을 통해 고객이 원하는 차량을 검색하기 위한 자연어 키워드가 입력되면, 입력된 자연어 키워드를 기계 학습부(140)로 전달하고, 기계 학습부(140)로부터 입력된 자연어 키워드에 대응되어 검색된 차량 정보를 수신하여 고객 단말(300)로 제공한다. 이 때, 기계 학습부(140)에 의해 검색되는 차량은 하나 이상의 차량일 수 있다.The search unit 150 displays a screen for searching a vehicle to the customer terminal 300 through the customer interface 110, and inputs when a natural language keyword for searching a vehicle desired by the customer is input through the customer terminal 300. The generated natural language keyword is transmitted to the machine learning unit 140, and the vehicle information searched for corresponding to the natural language keyword input from the machine learning unit 140 is received and provided to the customer terminal 300. At this time, the vehicle searched by the machine learning unit 140 may be one or more vehicles.

또한, 검색부(150)는 상기한 바와 같은 인공 지능 기반 검색은 물론 차량과 직접 연관된 키워드를 사용하여 차량 직접 검색이 가능하도록 하는 검색 서비스를 제공할 수 있다.In addition, the search unit 150 may provide an artificial intelligence-based search as described above, as well as a search service that enables direct search of the vehicle using keywords directly related to the vehicle.

또한, 검색부(150)는 고객에 의해 입력되거나 선택된 고객의 맞춤 정보에 따라 차량을 검색하여 고객 단말(300)로 제공할 수 있다. 여기서, 고객의 맞춤 정보로는 고객의 주거 위치 정보, 선호 차량 정보 등이 있을 수 있다.In addition, the search unit 150 may search for a vehicle according to personal information input or selected by the customer and provide it to the customer terminal 300. Here, the customer's personalized information may include the customer's residential location information, preferred vehicle information, and the like.

또한, 검색부(150)는 인공지능 기반 검색과 차량 직접 검색을 결합하여 혼합 검색이 가능하도록 할 수 있다. 예를 들어, 차량 직접 검색에서 차량과 직접적으로 연관되는 검색 키워드에 의해 차량 검색 범위를 한정한 후 한정된 범위 내의 차량 중에서 자연어 키워드 입력에 따른 인공지능 기반 검색을 수행할 수 있다. 또는, 이와 달리, 인공지능 기반으로 자연어 키워드에 따른 검색 후 그 결과 내에서 차량 직접 검색을 통한 검색이 이루어질 수 있도록 할 수 있다.In addition, the search unit 150 may combine artificial intelligence-based search and vehicle direct search to enable mixed search. For example, in the vehicle direct search, after the vehicle search range is limited by a search keyword directly related to the vehicle, artificial intelligence-based search according to a natural language keyword input may be performed among vehicles within a limited range. Alternatively, unlike this, after searching according to a natural language keyword based on artificial intelligence, a search through a direct vehicle search may be performed within the result.

또한, 검색부(150)는 검색된 차량별로 가상 시승 안내, 제원 비교, 전문가 리뷰, 사용자 리뷰 등을 추가로 제공할 수 있다.In addition, the search unit 150 may additionally provide virtual test guides, comparison of specifications, expert reviews, user reviews, and the like for each vehicle searched.

견적부(160)는 검색부(150)를 통해 고객 단말(300)에게 제공된 검색된 차량 중에서 고객이 선택한 차량에 대한 견적을 생성할 수 있는 화면을 고객 단말(300)로 제공하고, 고객 단말(300)을 통해 견적 생성을 위한 각종의 옵션 정보 등이 입력되거나 선택되는 경우 해당 차량에 대한 견적을 생성하여 고객 단말(300)로 제공한다.The estimator 160 provides a screen for generating a quotation for a vehicle selected by the customer from among the searched vehicles provided to the customer terminal 300 through the search unit 150 to the customer terminal 300, and the customer terminal 300 ) When various option information for generating a quote is input or selected, a quote for the corresponding vehicle is generated and provided to the customer terminal 300.

견적부(160)는 검색부(150)를 통해 검색된 차량 중에서 고객에 의해 견적 생성이 요청된 차량 정보에 대한 이력을 저장하고 관리하여 기계 학습부(140)에서 기계 학습시에 반영하여 학습이 수행되도록 할 수 있다. 예를 들어, 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보, 연령대별 선호도 정보로서 반영되어 인공지능 기반 검색시 반영되도록 할 수 있다. 또한, 이러한 정보는 검색부(150)에서 검색된 차량별 정보로서도 또한 제공될 수도 있다.The estimator 160 stores and manages the history of the vehicle information requested by the customer from among the vehicles searched through the searcher 150, and reflects the machine learning unit 140 during machine learning to perform learning. It can be done. For example, it can be reflected as vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group so that it can be reflected in artificial intelligence-based searches. In addition, this information may also be provided as vehicle-specific information retrieved from the search unit 150.

전자 계약부(170)는 견적부(160)에 의해 생성된 차량에 대한 견적에 대해 고객이 대응하여 해당 차량에 대한 임대 계약을 수행하고자 하는 경우, 고객의 계약 가능 여부를 확인하고, 계약이 가능한 경우 해당 차량의 임대 계약에 대한 내용을 전자 서명 부분과 함께 고객 단말(300)로 제공한 후, 고객으로부터 전자 서명이 수행되면 계약 승인 내용을 고객 단말(300)로 제공한 후 해당 차량에 대한 임대 계약을 완료한다. 여기서, 고객의 계약 가능 여부는 전자 계약부(170)가 고객의 공인 인증서 기반으로 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 심사 관련 서류를 수집하고, 수집된 서류를 통해 고객의 신용 심사를 수행한 후 신용 심사 결과에 따라 고객의 계약 가능 여부를 판단할 수 있다. 또한, 전자 계약부(170)는 차량의 임대 계약에 대한 전자 서명 전에 차량 렌탈료를 지급 방법, 또는 결제 방법을 고객이 선택할 수 있도록 고객 단말(300)에게 제공할 수 있다. 또한, 견적부(160)도 전자 계약부(170)를 통해 최종 차량 임대 계약이 완료된 차량 정보에 대한 이력을 저장하고 관리하여 기계 학습부(140)에서 기계 학습시에 반영하여 학습이 수행되도록 할 수 있다. 예를 들어, 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보, 연령대별 선호도 정보로서 반영되어 인공지능 기반 검색시 반영되도록 할 수 있다. 또한, 이러한 정보는 검색부(150)에서 검색된 차량별 정보로서도 또한 제공될 수도 있다.The electronic contracting unit 170 checks whether a customer can contract or not if the customer wants to perform a rental contract for the corresponding vehicle by responding to the quotation for the vehicle generated by the estimating unit 160. In the case, after providing the contents of the rental agreement of the corresponding vehicle to the customer terminal 300 together with the electronic signature part, when the electronic signature is performed from the customer, the contract approval contents are provided to the customer terminal 300 and then the rental of the vehicle Complete the contract. Here, as to whether or not the customer's contract is possible, the electronic contract unit 170 collects the customer's credit screening related documents from the external server 400 based on the customer's official certificate, and performs the customer's credit screening through the collected documents. After that, it is possible to determine whether the customer can contract according to the result of the credit screening. In addition, the electronic contract unit 170 may provide the customer terminal 300 with a method of payment or a payment method of the vehicle rental fee before the electronic signature on the rental contract of the vehicle. In addition, the estimator 160 also stores and manages the history of the vehicle information for which the final vehicle rental contract is completed through the electronic contract unit 170 so that the machine learning unit 140 reflects upon machine learning so that learning is performed. Can be. For example, it can be reflected as vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group so that it can be reflected in artificial intelligence-based searches. In addition, this information may also be provided as vehicle-specific information retrieved from the search unit 150.

제어부(180)는 검색부(150), 견적부(160) 및 전자 계약부(170)를 제어하여, 고객 단말(300)에게 차량 직접 검색은 물론 인공지능 기반의 차량 검색 서비스를 제공하고, 고객에 의해 검색된 차량에 대한 견적을 생성하여 제공하며, 또한 고객에 의해 선택된 차량에 대한 전자 계약에 따른 임대 계약을 수행한다.The control unit 180 controls the search unit 150, the estimate unit 160, and the electronic contract unit 170 to provide a vehicle search service based on artificial intelligence as well as direct vehicle search to the customer terminal 300, and a customer Produces and provides an estimate for the vehicle searched by, and also performs a rental contract according to the electronic contract for the vehicle selected by the customer.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 차량과 직접적으로 연관되지 않은 자연어 키워드를 사용하여 차량을 검색할 수 있으므로 임대 차량의 폭넓은 선택과 고객이 체감하는 형태의 차량 검색 서비스를 제공할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, since a vehicle can be searched using natural language keywords that are not directly related to the vehicle, it is possible to provide a wide selection of rental vehicles and a vehicle search service that the customer experiences. .

또한, 고객이 선택한 차량에 대한 다양한 견적을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 선택된 차량에 대한 계약시 고객의 신용 심사를 위해 필요한 서류의 온라인 수집이 가능하여 고객에 의한 서류 제출 없이 차량 임대 계약이 가능하다.In addition, it is possible to provide various estimates for the vehicle selected by the customer, as well as online collection of documents necessary for the credit review of the customer when contracting the selected vehicle, so that the vehicle rental contract is possible without submitting documents by the customer.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a rental car service method according to an exemplary embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법의 개략적인 흐름도이다. 3 is a schematic flowchart of a rental car service method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 먼저, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 본 발명의 실시예에 따라 인공지능 기반 자연어 키워드를 사용하여 차량 검색을 지원하기 위해, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 생성한다(S100).Referring to FIG. 3, first, the rental car service device 100 according to an embodiment of the present invention corresponds to a natural language keyword and a corresponding language keyword in order to support vehicle search using artificial intelligence-based natural language keywords according to an embodiment of the present invention As a data set composed of vehicle information, a corresponding learning model is generated by machine learning a large amount of data (S100).

그 후, 본격적인 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스가 시작되어 네트워크(200)를 통해 렌터카 서비스 장치(100)에 접속한 고객 단말(300)을 통해 고객이 자신의 용도에 따라 원하는 자연어 키워드를 입력하면, 입력된 자연어 키워드가 렌터카 서비스 장치(100)로 수신된다(S110). 도 4를 참조하면, 고객은 고객 단말(300)에 표시된 차량 검색 화면에서 인공지능 기반 차량 검색 탭(A.I. 차량 추천)(11)을 선택한 후 자신이 원하는 용도에 해당하 자연어 키워드, 예를 들어 "4인 가족의 주말 나들이용"키워드(12)를 입력하여 차량 검색을 수행할 수 있다.After that, the car rental service according to the embodiment of the present invention is started, and the customer inputs the natural language keyword desired by the customer through the customer terminal 300 connected to the car rental service device 100 through the network 200. If so, the input natural language keyword is received by the rental car service device 100 (S110). Referring to FIG. 4, the customer selects an artificial intelligence-based vehicle search tab (AI vehicle recommendation) 11 on the vehicle search screen displayed on the customer terminal 300 and then selects a natural language keyword corresponding to a desired purpose, for example, " You can perform a vehicle search by entering the keyword 12 for a weekend outing for a family of four.

여기서, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 방법에서는 상기한 바와 같은 인공지능 기반 차량 검색은 물론 도 5에서와 같이, 차량 검색 화면에서 고객이 차량 직접 선택 탭(13)을 선택한 후 차량과 직접적으로 연관된 키워드, 도 4의 예를 들어, 차량의 제조사, 차량 유형, 차량 이름의 키워드를 선택하여 차량을 직접 검색할 수도 있다.Here, in the rental car service method according to the embodiment of the present invention, as well as the artificial intelligence-based vehicle search as described above, as shown in FIG. 5, after the customer selects the vehicle direct selection tab 13 on the vehicle search screen, the vehicle is directly connected to the vehicle. Related keywords, for example, in FIG. 4, may directly search for a vehicle by selecting keywords of a vehicle manufacturer, vehicle type, and vehicle name.

다음, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 전달되는 자연어 키워드를 사용하여 차량 검색을 수행한다(S120). 구체적으로, 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 자연어 키워드가 전달되면, 상기 단계(S100)에서 기계 학습에 의해 생성된 학습 모델을 사용하여 입력된 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색한다.Next, the rental car service device 100 performs a vehicle search using natural language keywords transmitted from the customer terminal 300 (S120). Specifically, when the natural language keyword is transmitted from the customer terminal 300, the rental car service apparatus 100 searches for a vehicle corresponding to the input natural language keyword using the learning model generated by machine learning in step S100. .

그 후, 렌터카 서비스 장치(100)는 인공지능 기반으로 검색된 차량의 정보를 고객 단말(300)에게 제공한다(S130). 이 때, 검색되어 제공되는 차량의 정보는 하나 또는 그 이상의 차량 정보일 수 있다.Thereafter, the rental car service device 100 provides the information of the vehicle searched based on artificial intelligence to the customer terminal 300 (S130). At this time, the information of the searched and provided vehicle may be one or more vehicle information.

따라서, 고객 단말(300)은 상기 단계(S130)에서 제공되는 차량의 정보를 고객에게 표시한 후 고객에 의해 선택되는 적어도 하나의 차량에 대한 견적을 렌터카 서비스 장치(100)에게 요청한다(S140).Accordingly, the customer terminal 300 displays the information of the vehicle provided in step S130 to the customer, and then requests the car rental service device 100 for an estimate for at least one vehicle selected by the customer (S140). .

렌터카 서비스 장치(100)는 고객으로부터의 견적 요청에 따라 견적 생성을 위한 각종의 옵션 정보를 고객 단말(300)로부터 제공받아서 상기 단계(S140)에서 견적이 요청된 적어도 하나의 차량에 대한 견적을 생성하고(S150), 생성된 차량 견적 정보를 고객 단말(300)로 제공한다(S160).The rental car service device 100 receives various option information for generating a quotation according to a request for quotation from the customer from the customer terminal 300 and generates a quotation for at least one vehicle for which the quotation is requested in step S140. (S150), and provides the generated vehicle quotation information to the customer terminal (300) (S160).

따라서, 고객은 고객 단말(300)을 통해 표시되는 적어도 하나의 차량 견적 정보를 보고 원하는 차량을 선택하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 차량 임대 계약을 요청한다(S170). 이 때, 고객은 인공지능 기반의 차량 검색 단계(S110)부터, 또는 차량의 견적 요청 단계(S140)부터의 과정을 반복 수행하여 다양한 차량을 검색하거나 또는 다양한 차량의 견적을 요청할 수 있다.Therefore, the customer requests at least one vehicle quotation information displayed through the customer terminal 300, selects a desired vehicle, and requests a vehicle rental contract from the rental car service device 100 (S170). At this time, the customer may search for various vehicles or request a quote for various vehicles by repeating the process from the artificial intelligence-based vehicle search step (S110) or the request for a vehicle quote request step (S140).

고객은 고객 단말(300)을 이용하여 상기한 과정을 한 번 또는 수 회에 걸쳐 반복 수행하여 최종적으로 임대 계약할 차량을 선택하여 렌터카 서비스 장치(100)에게 임대 계약을 요청할 수 있다.The customer may repeat the above-described process once or several times using the customer terminal 300 to select a vehicle to be finally leased and request a rental contract from the rental car service device 100.

이와 같이 고객 단말(300)로부터 차량 임대 계약이 요청되면, 렌터카 서비스 장치(100)는 먼저 차량 임대 계약을 요청한 고객의 계약 가능 여부를 판단하기 위해 고객의 신용 심사를 수행해야 한다. 종래에는 이러한 고객의 신용 심사를 위해 고객으로부터 직접 각종 서류를 제출받아서 신용 심사를 수행하여 고객의 계약 가능 여부를 판단하였으나, 본 발명의 실시예에서는 고객의 신용 심사에 필요한 서류를 네트워크(200)를 통해 외부의 서버(400)로부터 웹 스크랩핑을 통해 수집한다(S180). 상기한 바와 같이, 외부의 서버(400)는 주민등록등본 서류를 제공하는 민원24 서버, 납세 내역이나 소득 증명 서류를 제공하는 홈텍스 서버, 건강보험 서류를 제공하는 건강보험관리공단 서버, 운전면허증 서류를 제공하는 경찰청 서버 등을 포함한다. 여기서, 렌터카 서비스 장치(100)는 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 서류를 수집하기 위해 그 전에 고객으로부터 공인인증서를 통한 공인인증을 먼저 수행하여 고객 인증 정보, 예를 들어 SafeKEY를 발급받는 과정이 요구될 수 있다.In this way, when a vehicle rental contract is requested from the customer terminal 300, the rental car service device 100 must first perform a credit review of the customer to determine whether the customer can request the vehicle rental contract. Conventionally, in order to evaluate the customer's credit, various documents were directly submitted from the customer, and the credit review was performed to determine whether the customer's contract was possible. However, in the embodiment of the present invention, the network 200 is used for the documents required for the customer's credit review. Through the web scraping from the external server 400 through the collection (S180). As described above, the external server 400 includes a complaint 24 server that provides documents such as resident registration, a Hometex server that provides tax payment details or income proof documents, a health insurance management agency server that provides health insurance documents, and a driver's license document. It includes a police agency server providing. Here, the rental car service device 100 is a process of obtaining customer authentication information, for example, a SafeKEY, by first performing a public authentication through a public certificate from the customer before collecting the customer's credit documents from the external server 400 This may be required.

그 후, 렌터카 서비스 장치(100)는 외부의 서버(400)로부터 웹 스크랩핑한 고객의 신용 서류를 사용하여 고객에 대한 신용 심사 결과에 따라 고객의 계약 가능 여부를 판단한다(S190).Thereafter, the rental car service device 100 determines whether the customer can contract according to the credit review result for the customer by using the customer's credit documents web-scraped from the external server 400 (S190).

만약 고객이 계약 가능하다면 차량 임대 계약에 대한 구체적인 계약 정보를 전자 서명과 함께 고객 단말(300)로 전달한다(S200).If the customer is contractable, the detailed contract information for the vehicle rental contract is transmitted to the customer terminal 300 together with the electronic signature (S200).

따라서, 상기 단계(S200)에서 전달되어 고객 단말(300)에 표시되는 계약 정보를 확인한 고객에 의해 전자 서명이 수행되면(S210), 고객 단말(300)은 전자 서명된 계약 정보를 렌터카 서비스 장치(100)에게 전달하고(S220), 렌터카 서비스 장치(100)는 고객 단말(300)로부터 전달되는 전자 서명된 계약 정보에 따라 최종적으로 차량 임대 계약을 승인한다(S230).Therefore, when the electronic signature is performed by the customer confirming the contract information transmitted from the step S200 and displayed on the customer terminal 300 (S210), the customer terminal 300 receives the electronically signed contract information from the rental car service device ( 100), and the rental car service device 100 finally approves the vehicle rental contract according to the electronically signed contract information delivered from the customer terminal 300 (S230).

그 후, 렌터카 서비스 장치(100)는 차량 임대 계약 승인 정보를 고객 단말(300)로 제공하여 고객에게 표시한 후(S240), 승인된 차량 임대 계약 정보를 저장하여 관리한다(S250). Thereafter, the rental car service device 100 provides the vehicle rental contract approval information to the customer terminal 300 and displays it to the customer (S240), and stores and manages the approved vehicle rental contract information (S250).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치에서의 렌터카 서비스시의 제어 흐름을 도시한 도면이다.6 is a view showing a control flow at the time of car rental service in the car rental device according to an embodiment of the present invention.

설명 전에, 본 발명의 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(100)는 본 발명의 실시예에 따라 인공지능 기반 자연어 키워드를 사용하여 차량 검색을 지원하기 위해, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 미리 생성한 것으로 가정하여 설명한다. 물론, 이러한 학습 모델은 주기적으로 또는 임의적으로 추가되는 데이터들을 사용하여 추가 학습을 거쳐 새로운 학습 모델로 업데이트될 수 있다.Before description, the rental car service apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is configured with natural language keywords and vehicle information corresponding thereto to support vehicle search using artificial intelligence-based natural language keywords according to an embodiment of the present invention It will be described on the assumption that a corresponding learning model is generated in advance by machine learning a large amount of data as a set. Of course, this learning model may be updated to a new learning model through additional learning using data that is periodically or randomly added.

또한, 아래의 설명에서는 인공지능 기반의 검색을 기준으로 설명한다.In addition, the following description is based on AI-based search.

도 6을 참조하면, 렌터카 서비스 장치(100)가 고객 단말(300)을 통해 고객이 자신의 용도에 따라 입력한 자연어 키워드를 수신한다(S300).Referring to FIG. 6, the rental car service device 100 receives a natural language keyword input by the customer according to his or her application through the customer terminal 300 (S300).

이와 같이, 자연어 키워드가 수신되면, 기계 학습에 의해 생성된 학습 모델을 사용하여 수신된 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반 차량 검색을 수행하고, 검색된 차량의 정보를 고객 단말(300)에게 제공한다(S320).As described above, when a natural language keyword is received, an artificial intelligence based vehicle search is performed to search for a vehicle corresponding to the received natural language keyword using a learning model generated by machine learning, and the information of the searched vehicle is provided to the customer terminal 300. It is provided to (S320).

그 후, 고객 단말(300)로부터 검색되어 제공된 차량 중에서 선택된 차량에 대한 견적 요청을 수신하면(S330), 견적이 요청된 차량에 대한 견적을 생성하여 고객 단말(300)에게 제공한다(S340).Thereafter, upon receiving a request for a quote for a vehicle selected from vehicles searched and provided from the customer terminal 300 (S330), a quote for the vehicle for which the quote is requested is generated and provided to the customer terminal 300 (S340).

다음, 고객 단말(300)로부터 견적이 생성된 차량에 대한 임대 계약 요청이 수신되면(S350), 외부의 서버(400)로부터 고객의 신용 심사에 필요한 서류를 수집하여(S360) 고객에 대한 신용 심사를 수행한다(S370).Next, when a request for a rental contract for a vehicle for which a quote is generated is received from the customer terminal 300 (S350), the documents necessary for the credit review of the customer are collected from the external server 400 (S360). Perform (S370).

계속해서, 고객의 신용 심사 결과에 기반하여 고객의 계약 가능 여부를 판단하고(S380), 만약 고객의 계약이 가능한 것으로 판단되면, 전자 서명을 포함하는 차량 임대 계약 정보를 고객 단말(300)로 전송한다(S390).Subsequently, it is determined whether the customer's contract is possible based on the credit review result of the customer (S380), and if it is determined that the customer's contract is possible, the vehicle rental contract information including the electronic signature is transmitted to the customer terminal 300 (S390).

그 후, 고객 단말(300)로부터 고객에 의해 전자 서명된 임대 계약 정보가 수신되면(S400), 고객이 요청한 차량 임대 계약을 승인하여 고객 단말(300)에게 전달하고 승인된 차량 임대 계약을 저장하여 관리한다(S410).Then, when the rental contract information electronically signed by the customer is received from the customer terminal 300 (S400), the vehicle rental contract requested by the customer is approved and delivered to the customer terminal 300, and the approved vehicle rental contract is stored. Manage (S410).

다음, 본 발명의 다른 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(500)에 대해 설명한다.Next, a car rental service apparatus 500 according to another embodiment of the present invention will be described.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(500)의 개략적인 구성 블록도이다.7 is a schematic block diagram of a rental car service apparatus 500 according to another embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 렌터카 서비스 장치(500)는 통신기(510), 메모리(520), 프로세서(530) 및 버스(540)를 포함한다.Referring to FIG. 7, a rental car service apparatus 500 according to another embodiment of the present invention includes a communicator 510, a memory 520, a processor 530, and a bus 540.

통신기(510)는 외부 구성요소와의 신호 전송을 수행한다. 구체적으로, 통신기(510)는 네트워크(200)를 통해 고객 단말(300) 및 외부의 서버(400)와 통신을 수행한다.The communicator 510 performs signal transmission with external components. Specifically, the communicator 510 communicates with the customer terminal 300 and the external server 400 through the network 200.

메모리(520)는 하나의 저장 장치일 수 있거나, 또는 복수의 저장 엘리먼트의 집합적인 용어일 수 있으며, 실행가능한 프로그램 코드 또는 파라미터, 데이터, 및 렌터카 서비스 장치(100)를 운용하기 위해 필요한 기타 자료를 저장하도록 구성된다. 이러한 메모리(520)는 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있거나, 또는 자기 디스크 저장장치 또는 플래시(flash) 메모리와 같은 NVRAM(Non-Volatile Memory)을 포함할 수 있다. 여기서, 기타 자료는 고객 정보, 차량 정보, 차량 임대 계약 정보 등이 해당될 수 있다.The memory 520 may be a single storage device or a collective term of a plurality of storage elements, and may execute executable program code or parameters, data, and other materials necessary to operate the rental car service device 100. It is configured to store. The memory 520 may include random access memory (RAM) or non-volatile memory (NVRAM), such as a magnetic disk storage device or a flash memory. Here, other data may include customer information, vehicle information, and vehicle rental contract information.

또한, 메모리(520)에 저장되는 코드는 다음과 같은 동작을 실행하기 위해 프로세서(530)를 제어하는 데 사용된다. 이러한 동작은, 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 다량의 데이터를 기계 학습하여 대응되는 학습 모델을 생성하는 동작, 학습 모델을 사용하여 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로부터 수신되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하여 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로 제공하는 동작, 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로부터 차량 선택 정보가 수신되는 경우 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)에게 제공하는 동작, 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로부터 임대 계약이 요청되는 경우, 임대 계약이 요청된 고객의 계약 가능 여부를 판단하는 동작, 전자 서명을 포함하는 차량 임대 계약 정보를 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로 제공하는 동작, 통신기(510)를 통해 고객 단말(300)로부터 전자 서명된 임대 계약 정보를 수신하는 동작, 차량 임대 계약을 승인하는 동작을 포함한다.In addition, the code stored in the memory 520 is used to control the processor 530 to perform the following operations. Such an operation is a data set consisting of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto, and generates a corresponding learning model by machine learning a large amount of data, from the customer terminal 300 through the communicator 510 using the learning model. Search for a vehicle corresponding to the received natural language keyword and provide it to the customer terminal 300 through the communicator 510, and when vehicle selection information is received from the customer terminal 300 through the communicator 510, for the selected vehicle The operation of generating the quotation and providing it to the customer terminal 300 through the communicator 510, and when the lease contract is requested from the customer terminal 300 through the communicator 510, whether the contract of the requested customer is possible or not Determination operation, operation of providing vehicle rental contract information including an electronic signature to the customer terminal 300 through the communicator 510, and receiving electronically signed rental contract information from the customer terminal 300 through the communicator 510 And the act of approving the vehicle rental agreement.

선택적으로, 상기한 동작은 통신기(510)를 통해 외부의 서버(400)로부터 고객에 대한 서류를 수집하는 동작, 수집된 서류를 통해 고객에 대한 신용 심사를 수행하는 동작, 신용 심사 결과에 따라 고객의 임대 계약 여부를 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다.Optionally, the above operation is an operation of collecting documents for a customer from an external server 400 through the communicator 510, an operation of performing a credit review for the customer through the collected documents, and a customer according to the credit review result It may further include the operation of determining whether the lease contract.

이러한 프로세서(530)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 또한, 프로세서(530)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.The processor 530 may also be referred to as a controller, a microcontroller, a microprocessor, or a microcomputer. Further, the processor 530 may be implemented by hardware or firmware, software, or a combination thereof.

버스5340)는 렌터카 서비스 장치(500)의 모든 구성요소들, 즉 통신기(510), 메모리(520) 및 프로세서(530)를 결합하도록 구성된다.The bus 5340 is configured to combine all the components of the rental car service apparatus 500, that is, the communicator 510, the memory 520, and the processor 530.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.The embodiment of the present invention described above is not implemented only through an apparatus and method, and may be implemented through a program that realizes a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium in which the program is recorded.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

Claims (16)

렌터카 서비스 장치가 차량 임대를 위한 렌터카 서비스를 제공하는 방법으로서,
자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 단계;
상기 학습 모델을 사용하여, 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계;
상기 검색된 차량 중에서 상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말로 제공하는 단계;
상기 고객 단말로부터 견적이 제공된 차량에 대한 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 고객 단말을 통해 고객으로부터 전자 서명을 받아서 상기 차량 임대 계약을 승인하는 단계
를 포함하며,
상기 학습 모델을 생성하는 단계에서, 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드를 포함하는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드가 아닌 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 키워드에 대해 차량 검색이 가능하도록 상기 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고,
상기 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계에서, 차량 검색을 위해 입력되는 자연어 키워드가 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드인 경우, 상기 학습 모델을 사용하여 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드에 대응되는 차량 정보를 검색하여 상기 고객 단말로 제공하며,
상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 고객 단말로 제공하는 단계는
사용자로부터 입력된 자연어 키워드에 대응되어 검색된 차량 중에서 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력인 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보 및 연령대별 선호도 정보를 상기 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델 생성을 위한 기계 학습 시에 사용하도록 하는,
렌터카 서비스 방법.As a method of providing a rental car service for a vehicle rental by a rental car service device,
Generating a learning model for detecting a vehicle corresponding to a natural language keyword by machine learning a plurality of data sets as a data set consisting of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto;
Providing the searched vehicle information to the customer terminal by performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal using the learning model;
Generating an estimate for a vehicle selected by the customer terminal from among the searched vehicles and providing it to the customer terminal;
When a vehicle rental contract is requested for a vehicle provided with a quote from the customer terminal, receiving the electronic signature from the customer through the customer terminal and approving the vehicle rental contract
It includes,
In the step of generating the learning model, the vehicle is not directly associated with the vehicle, but is not directly associated with the vehicle, including keywords corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle. Create a corresponding learning model by performing the machine learning to enable vehicle search for keywords,
In the step of providing the searched vehicle information to the customer terminal, when the natural language keyword inputted for vehicle search is a natural language keyword that is not directly related to the vehicle, it is not directly related to the vehicle using the learning model Search for vehicle information corresponding to a natural language keyword and provide it to the customer terminal.
The step of generating an estimate for the vehicle selected by the customer terminal and providing it to the customer terminal is
Generating a learning model for detecting a vehicle corresponding to the natural language keyword with vehicle preference information, gender preference information, and preference information for each age group, which is a history of information on a vehicle for which a quote is requested, among vehicles searched for corresponding to a natural language keyword input from a user. To be used in machine learning for
How to rent a car. 제1항에 있어서,
상기 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 고객 단말로 제공하는 단계는,
차량과 직접적으로 연관되는 키워드에 따라 차량을 검색하여 제공하는 차량 직접 검색을 혼합하여 수행하는,
렌터카 서비스 방법.According to claim 1,
The step of providing the searched vehicle information to the customer terminal by performing the artificial intelligence-based vehicle search,
Carrying out a direct search of vehicles provided by searching and providing vehicles according to keywords directly related to the vehicle,
How to rent a car. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 자연어 키워드는 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 키워드인,
렌터카 서비스 방법.According to claim 1,
The natural language keyword is a keyword corresponding to the use purpose of the customer,
How to rent a car. 제1항에 있어서,
상기 차량 임대 계약을 승인하는 단계는,
외부의 서버로부터 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집하여 신용 심사 수행 후에 상기 고객의 차량 임대 계약 가능 여부를 판단하는,
렌터카 서비스 방법.According to claim 1,
The step of approving the vehicle rental agreement,
Collecting credit screening documents for the customer from an external server, and performing credit screening to determine whether the customer can rent a vehicle.
How to rent a car. 제6항에 있어서,
상기 외부의 서버로부터 웹 스크랩핑을 통해 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집하는,
렌터카 서비스 방법.The method of claim 6,
Collecting credit screening documents for the customer through web scraping from the external server,
How to rent a car. 자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델을 사용하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하는 기계 학습부;
상기 학습 모델을 사용하여, 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하는 검색부;
고객에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하는 견적부;
상기 고객에 의해 요청된 차량 임대 계약 정보를 전자 서명과 함께 상기 고객에게 제공하고 상기 고객에 의해 전자 서명된 차량 임대 계약 정보에 따라 상기 차량 임대 계약을 승인하는 전자 계약부; 및
네트워크를 통해 접속되는 고객 단말을 통해 상기 고객의 자연어 키워드를 입력받아서 상기 검색부를 제어하여 차량 검색을 수행하여 상기 고객 단말로 제공하고, 상기 고객 단말을 통해 견적이 요청되는 경우 상기 견적부를 제어하여 견적을 생성하여 상기 고객 단말에게 제공하며, 상기 고객 단말을 통해 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 전자 계약부를 통해 상기 차량 임대 계약이 승인되도록 제어하는 제어부
를 포함하며,
상기 기계 학습부는, 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드를 포함하는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드가 아닌 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 키워드에 대해 차량 검색이 가능하도록 상기 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고,
상기 검색부는, 차량 검색을 위해 입력되는 자연어 키워드가 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드인 경우, 상기 학습 모델을 사용하여 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드에 대응되는 차량 정보를 검색하며,
상기 견적부는 상기 검색부에 의해 검색된 차량 중에서 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력인 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보 및 연령대별 선호도 정보를 상기 기계 학습부로 전달하여, 상기 기계 학습부가 상기 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델 생성을 위한 기계 학습 시에 사용하도록 하는,
렌터카 서비스 장치.A data set consisting of natural language keywords and vehicle information corresponding thereto, machine learning a plurality of data sets to generate a learning model for detecting vehicles corresponding to natural language keywords, and using the generated learning model, vehicles corresponding to natural language keywords Machine learning unit for detecting;
A search unit for performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword using the learning model;
A quotation unit generating a quotation for a vehicle selected by the customer;
An electronic contracting unit providing the vehicle rental agreement information requested by the customer to the customer with an electronic signature and approving the vehicle rental agreement according to the vehicle rental agreement information electronically signed by the customer; And
It receives the customer's natural language keyword through a customer terminal connected through a network, controls the search unit to perform a vehicle search, provides it to the customer terminal, and when a quote is requested through the customer terminal, controls the quotation unit to estimate A controller that generates and provides the information to the customer terminal, and controls the vehicle rental contract to be approved through the electronic contract unit when a vehicle rental contract is requested through the customer terminal
It includes,
The machine learning unit is a vehicle for a keyword that is not directly related to the vehicle, but a keyword that is not directly related to the vehicle, including keywords corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle. Create a corresponding learning model by performing the machine learning to enable searching,
When the natural language keyword input for the vehicle search is a natural language keyword not directly related to the vehicle, the search unit searches for vehicle information corresponding to the natural language keyword not directly related to the vehicle using the learning model. ,
The estimator transmits vehicle preference information, gender preference information, and age preference information to the machine learning unit, which is a history of information on a vehicle for which a quote is requested, among vehicles searched by the search unit, and the machine learning unit transmits the natural language keyword to the machine learning unit. To be used in machine learning to generate a learning model for detecting a corresponding vehicle,
Rental car service device. 제8항에 있어서,
상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드가 아닌 차량과 직접적으로 연관되지 않으면서 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 자연어 키워드를 입력받아서 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 8,
The search unit is a keyword directly related to the vehicle is a keyword corresponding to the usage purpose of the customer without being directly related to a vehicle other than a keyword corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle. Performing artificial intelligence-based vehicle search by receiving natural language keywords,
Rental car service device. 제9항에 있어서,
상기 검색부는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드를 사용하여 차량 직접 검색을 추가로 수행하고,
상기 검색부는 상기 인공지능 기반 차량 검색과 상기 차량 직접 검색을 결합한 혼합 검색을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 9,
The search unit further performs a direct vehicle search using keywords directly related to the vehicle,
The search unit performs a mixed search combining the artificial intelligence-based vehicle search and the vehicle direct search,
Rental car service device. 제9항에 있어서,
상기 검색부는 상기 고객의 맞춤 정보 기반으로 차량 검색을 수행하며,
상기 고객의 맞춤 정보는 상기 고객의 주거 위치 정보 및 선호 차량 정보를 포함하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 9,
The search unit performs a vehicle search based on the customer's customized information,
The customer's personalized information includes the customer's residential location information and preferred vehicle information,
Rental car service device. 제8항에 있어서,
상기 견적부는 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고,
상기 기계 학습부는 상기 견적이 요청된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 8,
The estimating unit transmits the history of the information of the vehicle for which the quotation is requested to the machine learning unit,
The machine learning unit performs machine learning by further using the information of the vehicle for which the quotation is requested,
Rental car service device. 제8항에 있어서,
상기 전자 계약부는 차량 임대 계약이 승인된 차량의 정보에 대한 이력을 상기 기계 학습부로 전달하고,
상기 기계 학습부는 상기 차량 임대 계약이 승인된 차량의 정보를 추가로 사용하여 기계 학습을 수행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 8,
The electronic contract unit transmits a history of information on a vehicle for which a vehicle rental contract is approved to the machine learning unit,
The machine learning unit performs machine learning by additionally using information of a vehicle for which the vehicle rental contract is approved,
Rental car service device. 차량 임대를 위한 렌터카 서비스를 제공하는 장치로서,
통신기, 메모리 및 프로세서를 포함하며,
상기 통신기는 고객 단말 및 외부의 서버 ― 상기 외부의 서버는 고객의 신용 심사와 관련된 서류를 제공하는 서버임 ―와 통신을 수행하고,
상기 메모리는 고객 정보, 차량 정보 및 차량 임대 계약 정보를 저장하며,
상기 메모리는 코드의 집합을 저장하도록 구성되고,
상기 코드는,
자연어 키워드와 이에 대응되는 차량 정보로 구성된 데이터 집합으로서 복수의 데이터 집합을 기계 학습하여 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델을 생성하는 동작;
상기 학습 모델을 사용하여, 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로부터 입력되는 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작;
상기 검색된 차량 중에서 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작;
상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로부터 견적이 제공된 차량에 대한 차량 임대 계약이 요청되는 경우 상기 고객 단말을 통해 고객으로부터 전자 서명을 받아서 상기 차량 임대 계약을 승인하는 동작
을 실행하도록 상기 프로세서를 제어하는 데 사용되며,
상기 학습 모델을 생성하는 동작은, 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드를 포함하는 상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드가 아닌 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 키워드에 대해 차량 검색이 가능하도록 상기 기계 학습을 수행하여 대응되는 학습 모델을 생성하고,
상기 검색된 차량 정보를 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작은, 차량 검색을 위해 입력되는 자연어 키워드가 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드인 경우, 상기 학습 모델을 사용하여 상기 차량과 직접적으로 연관되지 않는 자연어 키워드에 대응되는 차량 정보를 검색하여 상기 고객 단말로 제공하며,
상기 고객 단말에 의해 선택된 차량에 대한 견적을 생성하여 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작은,
자연어 키워드에 대응되는 차량을 검색하는 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하여 검색된 차량 정보를 상기 통신기를 통해 상기 고객 단말로 제공하는 동작에서 검색된 차량 중에서 견적이 요청된 차량의 정보에 대한 이력인 차량 선호도 정보, 성별 선호도 정보 및 연령대별 선호도 정보를 상기 자연어 키워드에 대응되는 차량을 검출하기 위한 학습 모델 생성을 위한 기계 학습 시에 사용하도록 하는,
렌터카 서비스 장치.As a device that provides a rental car service for vehicle rental,
Includes communicator, memory and processor,
The communication device communicates with a customer terminal and an external server, wherein the external server is a server that provides documents related to the customer's credit screening.
The memory stores customer information, vehicle information and vehicle rental agreement information,
The memory is configured to store a set of codes,
The code above,
Generating a learning model for detecting a vehicle corresponding to the natural language keyword by machine learning a plurality of data sets as a data set consisting of the natural language keyword and vehicle information corresponding thereto;
Using the learning model, performing an artificial intelligence-based vehicle search for searching a vehicle corresponding to a natural language keyword input from the customer terminal through the communicator to provide the retrieved vehicle information to the customer terminal through the communicator ;
Generating an estimate for a vehicle selected by the customer terminal through the communicator from among the searched vehicles and providing it to the customer terminal through the communicator;
When a vehicle rental contract is requested for a vehicle provided with a quote from the customer terminal through the communication device, receiving the electronic signature from the customer through the customer terminal and approving the vehicle rental contract
It is used to control the processor to run,
The operation of generating the learning model is not directly related to the vehicle, but is not directly related to the vehicle, including keywords corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle. Create a corresponding learning model by performing the machine learning to enable vehicle search for keywords,
The operation of providing the searched vehicle information to the customer terminal through the communicator may be performed by directly using the learning model when the natural language keyword inputted for vehicle search is a natural language keyword that is not directly related to the vehicle. Search for vehicle information corresponding to natural language keywords that are not related to and provide it to the customer terminal,
The operation of generating an estimate for the vehicle selected by the customer terminal and providing it to the customer terminal through the communicator,
Vehicle preference, which is a history of information on a vehicle for which a quotation is requested among vehicles searched for in an operation of providing vehicle information searched by performing an artificial intelligence-based vehicle search for vehicles corresponding to natural language keywords to the customer terminal through the communicator Information, gender preference information and age-specific preference information are used for machine learning for generating a learning model for detecting a vehicle corresponding to the natural language keyword,
Rental car service device. 제14항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 차량과 직접적으로 연관되는 키워드는 차량의 제조사, 차량의 유형, 차량의 명칭 및 차량의 사용 연료에 대응되는 키워드가 아닌 차량과 직접적으로 연관되지 않으면서 상기 고객의 사용 용도에 해당되는 자연어 키워드를 입력받아서 인공지능 기반의 차량 검색을 수행하는 동작
을 더 실행하는, 렌터카 서비스 장치.The method of claim 14,
The processor,
The keyword directly related to the vehicle is not a keyword corresponding to the manufacturer of the vehicle, the type of vehicle, the name of the vehicle, and the fuel used for the vehicle, but the keyword in natural language corresponding to the usage purpose of the customer is not directly related to the vehicle. The operation of receiving input and performing artificial intelligence-based vehicle search
The car rental service device, which runs more. 제14항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 통신기를 통해 상기 외부의 서버로부터 상기 고객에 대한 신용 심사 서류를 수집하여 신용 심사 수행 후에 상기 고객의 차량 임대 계약 가능 여부를 판단하는 동작
을 더 실행하고,
상기 고객의 차량 임대 계약 가능이 가능한 것으로 판단되는 경우에 상기 차량 임대 계약을 승인하는 동작을 실행하는,
렌터카 서비스 장치.The method of claim 14,
The processor,
Collecting a credit screening document for the customer from the external server through the communication unit and performing credit screening to determine whether the customer's vehicle rental contract is possible
And run more,
If it is determined that the customer's vehicle rental contract is possible, executing an operation of approving the vehicle rental contract,
Rental car service device.
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KR1020180035209A KR102180874B1 (en) 2018-03-05 2018-03-27 Rental car service apparatus and vehicle searching service method based on artificial intelligence in the same
KR1020180035602A KR102163354B1 (en) 2018-03-05 2018-03-28 Rental car service apparatus and vehicle searching service method based on artificial intelligence in the same
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11500392B2 (en) 2020-10-21 2022-11-15 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Selective digital key

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111008204B (en) * 2019-10-14 2023-07-25 中国平安财产保险股份有限公司 Quotation library processing method and device, storage medium and server
CN110555986A (en) * 2019-10-14 2019-12-10 北京首汽智行科技有限公司 Vehicle dispatching method
CN110758320B (en) * 2019-10-23 2021-02-23 上海能塔智能科技有限公司 Anti-leaving processing method and device for self-help test driving, electronic equipment and storage medium
JP2021162997A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 ソニーグループ株式会社 Information processing device and information processing method
KR102411872B1 (en) * 2021-03-15 2022-06-22 강명길 System for providing brokerage service for car lease contract and long-term rental car
US11386161B1 (en) 2021-09-10 2022-07-12 Tekion Corp Machine-learned desking vehicle recommendation
WO2024058706A1 (en) * 2022-09-15 2024-03-21 Hitachi, Ltd. Server and method for facilitating recommending vehicle

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002175484A (en) * 2000-12-08 2002-06-21 Aruze Corp Rental contract system
KR101719334B1 (en) * 2016-01-28 2017-03-24 주식회사 케이네트웍스 Method for providing rental car service
KR101811565B1 (en) * 2017-11-10 2017-12-26 (주)플랜아이 System for providing an expert answer to a natural language question

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000024256A (en) * 2000-02-01 2000-05-06 이찬영 electronic commerce system with portal site and the method of the same
JP2002230587A (en) * 2001-02-02 2002-08-16 Toyota Central Res & Dev Lab Inc System for supporting virtual experience and server computer for supporting virtual experience
KR101250845B1 (en) * 2008-11-03 2013-04-04 에스케이플래닛 주식회사 Method, Server and System for Searching Commodity based on Natural Language
KR101554161B1 (en) * 2014-01-07 2015-09-21 이승원 Online Car Rental and Management system.
KR20160079299A (en) * 2014-12-26 2016-07-06 더재화 주식회사 System and Method on Intelligent Recommendation of Used Cars
KR102280439B1 (en) * 2015-10-26 2021-07-21 에스케이텔레콤 주식회사 Apparatus for analyzing intention of query and method thereof
KR20170137419A (en) * 2016-06-03 2017-12-13 오영재 Method, system and computer-readable recording medium for providing customer counseling service using real-time response message generation
KR20170036607A (en) * 2016-09-05 2017-04-03 넥센타이어 주식회사 Tire rental service system and method for providing tire rental service

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002175484A (en) * 2000-12-08 2002-06-21 Aruze Corp Rental contract system
KR101719334B1 (en) * 2016-01-28 2017-03-24 주식회사 케이네트웍스 Method for providing rental car service
KR101811565B1 (en) * 2017-11-10 2017-12-26 (주)플랜아이 System for providing an expert answer to a natural language question

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11500392B2 (en) 2020-10-21 2022-11-15 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Selective digital key

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