KR102120591B1 - P2p 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법 - Google Patents

P2p 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명은 대출자 단말로부터 대출 대상 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값과, 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 산출한 지수 정보와, 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출하되, 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하고, 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력한다.

Description

P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING AND SERVICING LOAN INFORMATION OF P2P LOAN PRODUCTS}
본 발명은 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 물건지의 위치 측정값의 분석 정보와, 유사 물건 사례의 분석 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 산출하여 제공하는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 인터넷 등의 정보통신 매체를 활용해 다수의 투자자로부터 자금을 모으는 투자방식인 크라우드 펀딩(Crowd funding)이 확산되고 있다.
초기의 크라우드 펀딩은 자금이 없는 예술가나 사회활동가 등이 자신의 창작프로젝트나 사회공익 프로젝트를 온라인에 공개하여, 익명의 다수로부터 투자를 받는 방식이었다.
또한, 소셜 네트워크서비스를 적극적으로 활용하여 투자유치를 홍보하기 때문에 소셜 펀딩이라고도 불리운다.
최근에는, 크라우드 펀딩을 이용하여 영화와 같은 창작 프로젝트나 사회공익 프로젝트 뿐만 아니라 기업의 자금조달을 위한 수단으로도 사용되고 있다.
이에 따라, 개인간 직거래방식으로 이루어지던 금융 서비스에서 벗어나 전문적이고 신뢰할 수 있는 크라우드 펀딩 서비스에 대한 요구가 증가되고 있다.
또한, 자금 수요자가 크라우드펀딩을 통하여 자금을 마련하고자 하는 경우, 적극적인 홍보활동이 수반되어야 하나 이에 따른 추가적인 비용이 발생하는 문제점이 있고, 무형자산에 대한 크라우드펀딩 서비스에서 투자자는 불확실한 아이디어에 투자하게 되어 자금 모집이 제대로 이루어지지 않는 문제점이 있었다.
P2P(Peer to Peer) 대출이란, 은행이나 사금융이 아닌 다수의 투자자(채권자)가 돈을 모아 개인이나 기업에게 직접 빌려주는 새로운 대출 방식이다.
이러한, P2P 대출은 온라인에서 모든 절차가 이루어지기 때문에 모집 광고비나 인건비 등을 절감할 수 있으며, 은행보다 간편하고 사금융보다 저렴한 이율로 대출 받는 것이 가능하다는 등의 다양한 장점들로 인해 그 시장이 급속하게 성장하고 있는 추세이다.
글로벌 금융위기와 인터넷 기반 기술혁신 등을 배경으로 P2P 대출시장은 빠른 성장을 시현하고 있다.
이에 발맞춰 다양한 사업모델을 통한 스타트업 기업들이 대출자들과 투자자들의 관심을 끌고 있다.
이와 같이, P2P 대출은 전통적인 금융거래 방식에 비해 편리하고, 대출 신청인에게 더 낮은 금리를 제공하며, 저금리 환경에서 투자자들에게 상대적으로 높은 수익률을 제공할 수 있는 등 그들만의 장점들로 이용이 점차 확대되는 추세다.
그러나, P2P 대출에 참여하는 대출자 입장에서는 P2P 대출의 대상들에 대하여 신뢰할 만한 정보를 제공받기 위한 방법이 요구되지만, 이와 관련된 정보를 제공받기 어려운 문제점이 있다.
한국 등록특허공보 등록번호 제10-1805404호(발명의 명칭: P2P 담보 대출 금융 기술 서비스 방법 및 그 시스템)
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 물건지의 위치 측정값의 분석 정보와, 유사 물건 사례의 분석 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 산출하여 제공하는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템으로서, 대출자 단말로부터 대출 대상 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값과, 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 산출한 지수 정보와, 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출하되, 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하고, 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 분석 정보는 위치 측정값에 기반한 주변 유사 물건의 사례 정보를 추가 분석한 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템은 대출자 단말로부터 대출 대상 물건지 정보를 수신하는 정보수신 단말부; 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값을 산출하는 위치 측정값 처리부; 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출하는 지수정보 처리부; 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출하는 분석정보 처리부; 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하는 위험관리 분석 처리부; 및 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하는 스코어링부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시 예는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템의 서비스 방법으로서, a) 대출자 단말로부터 대출 대상 물건지 정보를 수신하는 단계; b) 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값을 산출하는 단계; c) 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출하는 단계; d) 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출하는 단계; e) 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하는 단계; 및 f) 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 분석된 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 방법은 d) 단계가 위치 측정값에 기반한 주변 유사 물건의 사례 정보를 추가 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 물건지의 위치 측정값의 분석 정보와, 유사 물건 사례의 분석 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 산출하여 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 물건지의 공공 데이터, 거래 정보, 확인 가능한 위치 가반의 정보를 수집, 분석하여 P2P 대출 상품의 정적 수익 구조와 물건지의 합리적 수치를 산출한 예측 정보를 제공함으로써, 대출자에게 P2P 대출의 대상들에 대하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템을 나타낸 블록도.
도 2는 도 1의 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템의 관리 서버의 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 도 2의 실시 예에 따른 위치 측정값 처리부의 구성을 나타낸 블록도.
도 4는 도 2의 실시 예에 따른 지수 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도.
도 5는 도 2의 실시 예에 따른 분석 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도.
도 6은 도 2의 실시 예에 따른 위험 관리 분석 처리부의 구성을 나타낸 블록도.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템의 처리과정을 나타낸 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템 및 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템의 관리 서버의 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 2의 실시 예에 따른 위치 측정값 처리부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 도 2의 실시 예에 따른 지수 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이며, 도 5는 도 2의 실시 예에 따른 분석 정보 처리부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 6은 도 2의 실시 예에 따른 위험 관리 분석 처리부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 내지 도 6에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템은 관리 서버(200)를 포함하여 구성된다.
관리 서버(200)는 대출자 단말(100)로부터 수신된 대출 대상 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값과, 상기 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 산출한 지수 정보와, 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출한다.
여기서, 물건지는 예를 들면, 부동산 소재지(또는 토지나 건물)나 동산이 있는 장소이다.
또한, 관리 서버(200)는 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하고, 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하며, 분석된 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하며, 정보수신 단말부(210)와, 위치 측정값 처리부(220)와, 지수정보 처리부(230)와, 분석정보 처리부(240)와, 위험관리 분석 처리부(260)와, 스코어링부(270)를 포함하여 구성된다.
정보수신 단말부(210)는 대출자 단말(100)로부터 대출 대상 물건지 정보를 수신하여 제공한다.
위치 측정값 처리부(220)는 수신된 대출 대상 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값을 산출하는 구성으로서, 물건지 정보 처리부(221)와, 권역 정보 처리부(222)와, 유사물건 정보 처리부(223)와, 환경 정보 처리부(224)와, 지수/분석 정보 저장부(225)와, 위치 측정값 제어부(226)를 포함하여 구성된다.
물건지 정보 처리부(221)는 대출 대상 물건지의 주소 정보에 기초하여 GIS(Geographic Information System)로부터 일반 지도와 같은 지형정보와 함께 각종 시설물 등 관련 정보를 포함한 지리 정보를 수신한다.
권역(圈域) 정보 처리부(222)는 대출 대상 물건지를 중심으로 물적인 시설의 이용 또는 어느 범위까지 물건지 주변의 정보를 검색할 것인지 판단하기 위한 지리적 범위 또는 지역 범위를 분석한다.
즉, 예를 들면, 물건지 주변 1km 내의 유휴지, 임야 등을 제외한 건물, 주택 등이 분포된 주변 구역이 확정될 수 있도록 한다.
유사물건 정보 처리부(223)은 물건지를 중심으로 주변에 위치한 유사한 물건들, 예를 들어 대출 대상 물건지가 주택인 경우, 유사한 평형, 용적률 등의 정보를 검색한다.
환경 정보 처리부(224)는 물건지를 중심으로 분포된 학교, 병원, 편의시설 및 교통시설 등을 검색한다.
지수/분석 정보 저장부(225)는 지수정보 처리부(230)와 분석정보 처리부(240)에서 분석된 지수정보와 분석정보를 저장한다.
위치 측정값 제어부(226)는 권역 정보 처리부(222)에서 분석된 지역 범위에 기반한 물건지의 주변 구역 위치 측정값을 확정한다.
또한, 위치 측정값 제어부(226)는 유사물건 정보 처리부(223)에서 검색된 유사 물건 정보에 기반한 물건지 주변의 유사 물건 위치 측정값을 산출한다.
또한, 위치 측정값 제어부(226)는 환경 정보 처리부(224)에서 검색된 정보에 기반한 물건지의 주변 환경 위치 측정값을 산출한다.
또한, 위치 측정값 제어부(226)는 지수/분석 정보 저장부(225)에 저장된 지수정보와 분석정보를 위험관리 분석 처리부(250)로 전송한다.
지수정보 처리부(230)는 위치 측정값 처리부(220)에서 산출된 위치 측정값에 기반하여 공공 데이터 수집 서버(300)를 통해 물건지 주변의 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보를 검색한다.
또한, 지수 정보 처리부(230)는 검색된 정보에 대해 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출하고, 산출된 지수 정보는 위치 측정값 처리부(220)로 제공하며, 도로명, 지번, 건물 정보 처리부(231)와, 부동산 매매 가격지수 처리부(232)와, 부동산 가격 정보 처리부(232)와, 실거래가 정보 처리부(234)와, 학교 정보 처리부(235)와, 병원, 학원, 교습소 정보 처리부(236)와, 금리정보 처리부(237)를 포함하여 구성된다.
도로명, 지번, 건물 정보 처리부(231)는 물건지에 대한 도로명, 지번, 건물 정보를 이용하여 물건지의 위치, 예를 들면, 서울, 수도권, 광역시, 지방 등 위치에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
부동산 매매 가격지수 처리부(232)는 물건지 및 유사 물건에 대한 부동산 매매 가격에 기초하여 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
부동산 가격 정보 처리부(232)는 물건지와, 유사 물건에 대한 부동산 시세에 기초하여 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
실거래가 정보 처리부(234)는 물건지와 유사 물건에 대한 실거래 가격에 기초한 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
학교 정보 처리부(235)는 물건지 주변에 위치한 초/중/고등학교 및 학교의 갯수와, 거리 정보에 기초한 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
병원, 학원, 교습소 정보 처리부(236)는 물건지 주변에 위치한 1차 의료기관, 2차 의료기간, 3차 의료기관 등의 병원과, 학원, 교습소 등의 정보에 기초한 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
금리정보 처리부(237)는 제1 금융 및 제2 금융별 금리 정보, 금융 회사별 금리 정보, 대출 상품별 금리 정보를 검색하여 대출금, 대출 기간, 상환액 등에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
한편, 공공 데이터 수집 서버(300)는 API 호출을 통해 임의의 데이터베이스로부터 지리 정보, 부동산 거래정보 등을 검색 및 수집한다.
분석정보 처리부(240)는 위치 측정값 처리부(220)에서 산출된 위치 측정값에 기반하여 거래정보 수집 서버(400)를 통해 물건지의 거래 정보 및 주변 분석 정보를 검색하여 분석 정보를 산출한다.
또한, 분석정보 처리부(240)는 산출된 분석 정보를 위치 측정값 처리부(220)로 제공하고, 물건지 집단정보 분석부(241)와, 물건지 매매 정보 분석부(242)와, 지역 분석정보 분석부(243)와, 부동산 유휴 토지목록 분석부(244)와, 상권 분석 서비스 정보 분석부(245)와, 유사 매매 사례 정보 분석부(246)와, 대출신청 및 접수정보 분석부(247)와, 규제지역 및 과밀 억제 구역 정보 분석부(248)와, 부동산 중개 물건지 거래 현황 분석부(249)와, 지역별 토지 이용 계획 정보 분석부(250)를 포함하여 구성된다.
물건지 집단정보 분석부(241)는 물건지를 예를 들면, 신도시, 혁신지구, 투기과열지역, 조정대상지역, 재개발지역 등 물건지의 위치에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
물건지 매매 정보 분석부(242)는 물건지 또는 유사 물건에 대한 매매, 전세, 월세, 매매 주기, 임대 기간, 이사 횟수, 대출 설정 유/무, 대출 상환 유/무 등에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
지역 분석정보 분석부(243)는 물건지 또는 주변 유사 물건에 대한 대출 문의 정보(예를 들면, SNS 등을 이용한 특정 지역의 매수, 매도, 투자, 대출 문의) 등의 정보에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
부동산 유휴 토지목록 분석부(244)는 물건지 주변에 사용되고 있지 않는 토지의 유/부를 분석하고, 유휴지 분석 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
상권 분석 서비스 정보 분석부(245)는 물건지 및 물건지 주변의 임대차 정보, 임대기간 등을 분석하고, 분석 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
유사 매매 사례 정보 분석부(246)는 물건지와 유사한 물건의 매매 사례를 분석하고, 분석 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
대출신청 및 접수정보 분석부(247)는 대출자 단말(100)로부터 입력된 대출 대상 물건지 정보, 희망 대출 신청금, 대출자 신용 정보 등을 분석하고, 분석 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
규제지역 및 과밀 억제 구역 정보 분석부(248)는 대출 대상 물건지 정보에 기초하여 예를 들면, 투기과열지역, 조정대상지역, 재개발지역, 토지거래 허가지역과 같은 규제 대상 지역에 포함되었는지 분류하고, 분류 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
부동산 중개 물건지 거래 현황 분석부(249)는 대출 대상 물건지 정보에 기초하여 권역 정보 처리부(222)에 분석된 주변 구역에서 발생된 매매 거래 정보를 분석하여 거래량에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
지역별 토지 이용 계획 정보 분석부(250)는 대출 대상 물건지 정보에 기초하여 재개발 지역, 재건축 지역, 택지개발 지역 등에 포함되었는지 분류하고, 분류 결과에 따라 가중치가 부여된 지수 정보를 산출한다.
한편, 거래 정보 수집 서버(400)는 API 호출을 통해 부동산 거래 정보를 제공하는 데이터베이스로부터 위치, 층 등을 포함한 부동산의 매매 및 임대를 포함한 거래정보 등을 검색 및 수집한다.
위험관리 분석 처리부(260)는 위치 측정값 처리부(220)로부터 제공되는 지수 정보와 분석 정보에 기초한 물건지의 대출 위험 정보를 분석하여 위험 관리 정보를 산출하는 구성으로서, 대출 가능기간 분석부(261)와, 대출회수 가능성 분석부(262)와, 지역분석 지수 분석부(263)와, 금리 분석부(264)와, 대출 가능금액 분석부(265)와, 유사물건의 대출 가능기간 분석부(266)와, 유사물건의 대출 회수 가능성 분석부(267)와, 유사물건의 대출 실패 지수 분석부(268)를 포함하여 구성된다.
대출 가능기간 분석부(261)는 물건지에 대한 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 유/무, 압류 및 근저당 설정 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보를 산출한다.
대출회수 가능성 분석부(262)는 물건지에 대한 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 대출금의 회수 가능성에 대한 위험 관리 정보를 산출한다.
지역분석 지수 분석부(263)는 물건지에 대한 투기과열지역, 조정대상지역, 재개발지역, 공공용지 및 택지개발지역 등의 지역정보, 대출 문의 정보, 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 물건지의 지역에 따른 위험 관리 정보를 산출한다.
금리 분석부(264)는 금융 회사별 월별 금리 변동 정보와 대출 금리에 기초한 위험 관리 정보를 산출한다.
대출 가능금액 분석부(265)는 물건지와 유사 물건의 거래 정보 및 시세 정보, 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에기초하여 물건지의 투가 가능 금액에 따른 위험 관리 정보를 산출한다.
유사물건의 대출 가능기간 분석부(266)는 물건지 외에 주변 유사 물건의 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 유사물건의 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보를 산출한다.
유사물건의 대출 회수 가능성 분석부(267)는 물건지 외에 주변 유사 물건의 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 유사물건에 대한 대출금의 회수 가능성과 관련된 위험 관리 정보를 산출한다.
유사물건의 대출 실패 지수 분석부(268)는 물건지 외에 주변 유사 물건의 거래 정보, 매매 주기, 특정 기간 동안의 이사횟수, 대출 상환 유/무 및 대출 상환 기간 등의 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 유사물건에 대한 대출 실패 가능성과 관련된 위험 관리 정보를 산출한다.
스코어링부(270)는 위치 측정값 처리부(220)에서 산출된 지수 정보, 분석 정보와, 위험관리 분석 처리부(250)에서 산출된 위험 관리 정보를 종합 분석하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 분석된 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력한다.
즉, 대출 예측 정보는 대출 대상 물건지에 대하여, 물건지의 공공 데이터, 위치기반의 대출 거래 및 매매 거래정보와, 인터넷 상에서 확인이 가능한 위치 기반의 정보를 종합적으로 수집 및 분석하여 합리적인 수치로 산정한 평가 정보이다.
또한, 대출 예측 정보는 대출자가 대출 대상 물건지에 대하여 어느 정도의 가치가 있는지와 미래 가치 등을 예측할 수 있도록 한다.
또한, 대출 예측 정보는 대출자가, 대출에 따른 대출금의 상환 능력, 대출금에 따른 상환 기간 등을 확인함으로써, 대출에 따른 위험 부담과, 대출금의 연체 발생 등, 대출로 인해 발생 가능한 위험 요소들을 예측할 수 있도록 한다.
또한, 스코어링부(270)는 산출된 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 일정 포맷의 리스트와 그래프로 시각화한 리포트로 출력한다.
또한, 스코어링부(270)는 대출자 단말(100)로부터 수신된 대출금액, 대출기간 등의 대출 정보에 기초하여 대출 대상 물건지에 대한 대출 예측 정보 및 리포트와 함께 비교하여 제공할 수 있다.
다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스의 서비스 방법을 설명한다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템의 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 관리 서버(200)가 정보수신 단말부(210)를 통해 대출 대상 물건지 정보를 수신(S100)한다.
관리 서버(200)는 S100 단계에서 수신된 물건지에 대하여 권역(圈域) 정보, 물건지 주변의 유사 물건 정보, 환경 정보를 포함하여 분석한 위치 기반의 위치 측정값을 산출(S110)한다.
S110 단계에서 산출된 위치 측정값을 이용하여 관리 서버(200)는 API 호출을 통해 공공 데이터 수집 서버(300)와 거래 정보 수집 서버(400)를 통해 물건지와, 해당 물건지와 유사한 주변의 유사 물건들의 시세 정보, 거래 정보, GIS 정보 등을 검색 및 수신하고, 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출(S120)한다.
또한, 관리 서버(200)는 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출(S130)한다.
S120 단계 및 S130 단계에서 산출된 지수 정보와 분석 정보에 기초하여 관리 서버(200)는 물건지의 대출 위험 정보를 분석 및 산출(S140)한다.
또한, S140 단계에서 관리 서버(200)는 위치 측정값에 기반한 주변 유사 물건의 사례 정보를 추가 분석(S150)할 수 있다.
S140 단계 및 S150 단계를 수행한 후, 관리 서버(200)는 대출 예측을 위해 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석(S160)한다.
이때, 관리 서버(200)는 대출자 단말(100)로부터 대출 정보를 수신(S170)할 수 있고, S160 단계에서 분석된 대출 예측 정보와 S170 단계에서 수신된 대출 정보에 대하여 점수로 환산한 결과를 정보수신 단말부(210)를 통해 출력(S180)한다.
따라서, 대출 대상 물건지의 위치 측정값의 분석 정보와, 유사 물건 사례의 분석 정보를 이용하여 대출 대상 물건지에 대한 대출 예측 정보를 산출하여 제공할 수 있게 된다.
한편, 본 실시 예에서는 부동산을 이용한 P2P 대출 상품에 한정하여 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 다양한 대출 상품에 대하여 변경 실시하여 적용될 수 있음은 당업자에게 있어 자명할 것이다.
상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있으며, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로, 이러한 용어들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
100 : 대출자 단말
200 : 관리 서버
210 : 정보수신 단말부
220 : 위치 측정값 처리부
230 : 지수정보 처리부
240 : 분석정보 처리부
260 : 위험관리 분석 처리부
270 : 스코어링부
300 : 공공 데이터 수집 서버
400 : 거래정보 수집 서버

Claims (5)

  1. 대출자 단말(100)로부터 대출 대상 물건지 정보를 수신하는 정보수신 단말부(210);
    상기 대출 대상 물건지를 중심으로 물적인 시설의 이용범위와 물건지 주변의 검색범위를 확정한 권역(圈域) 정보와, 상기 대출 대상 물건지 주변에 위치한 유사한 물건 정보와, 상기 대출 대상 물건지를 중심으로 학교, 병원, 편의 및 교통 시설에 기반한 환경 정보를 분석하여 위치 기반의 위치 측정값을 산출하는 위치 측정값 처리부(220);
    상기 위치 측정값 처리부(220)로부터 산출된 위치 측정값에 기반하여 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출하는 지수정보 처리부(230);
    상기 위치 측정값 처리부(220)로부터 산출된 위치 측정값에 기반하여 물건지 거래 정보 및 주변 분석 정보를 통해 분석 정보를 산출하는 분석정보 처리부(240);
    상기 위치 측정값 처리부(220)로부터 산출된 위치 측정값과, 지수정보 처리부(230)에서 산출된 지수 정보와, 분석정보 처리부(240)에서 산출된 분석 정보에 기반하여 대출 대상 물건지의 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지의 대출금 회수 가능성에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지의 지역에 따른 위험 관리 정보와, 금융 회사별 월별 금리 변동 정보와 대출 금리에 기초한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지와 유사 물건에 기초하여 상기 대출 대상 물건지의 투가 가능 금액에 따른 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건의 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건에 대한 대출금의 회수 가능성과 관련된 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건에 대한 대출 실패 가능성과 관련된 위험 관리 정보를 산출하는 위험관리 분석 처리부(260); 및
    상기 위치 측정값 처리부(220)의 지수 정보 및 분석 정보와, 위험관리 분석 처리부(260)의 위험 관리 정보를 이용하여 대출 대상 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 상기 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하는 스코어링부(270);로 이루어진 관리서버(200)를 포함하는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. a) 관리 서버(200)가 대출자 단말(100)로부터 대출 대상 물건지 정보를 수신하는 단계;
    b) 상기 관리 서버(200)가 대출 대상 물건지를 중심으로 물적인 시설의 이용범위와 물건지 주변의 검색범위를 확정한 권역(圈域) 정보와, 상기 대출 대상 물건지 주변에 위치한 유사한 물건 정보와, 상기 대출 대상 물건지를 중심으로 학교, 병원, 편의 및 교통 시설에 기반한 환경 정보를 분석하여 위치 기반의 위치 측정값을 산출하는 단계;
    c) 상기 관리 서버(200)가 위치 측정값에 기반한 공공 시설물의 위치, 주변 유사 물건들의 시세 정보, 금리 정보에 대하여 미리 설정된 가중치를 부여하여 지수 정보를 산출하는 단계;
    d) 상기 관리 서버(200)가 위치 측정값에 기반한 물건지 거래 정보와 주변 유사 물건의 사례 정보를 분석하여 분석 정보를 산출하는 단계;
    e) 상기 관리 서버(200)가 산출된 위치 측정값과, 지수 정보와, 분석 정보에 기반하여 대출 대상 물건지의 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지의 대출금 회수 가능성에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지의 지역에 따른 위험 관리 정보와, 금융 회사별 월별 금리 변동 정보와 대출 금리에 기초한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지와 유사 물건에 기초하여 상기 대출 대상 물건지의 투가 가능 금액에 따른 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건의 대출 가능 기간에 대한 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건에 대한 대출금의 회수 가능성과 관련된 위험 관리 정보와, 대출 대상 물건지 외에 주변 유사 물건에 대한 대출 실패 가능성과 관련된 위험 관리 정보를 산출하는 단계; 및
    f) 상기 관리 서버(200)가 지수 정보, 분석 정보 및 위험 관리 정보를 이용하여 대출 대상 물건지에 대한 대출 예측 정보를 분석하고, 상기 대출 예측 정보를 점수로 환산하여 출력하는 단계를 포함하는 P2P 대출 상품의 대출 정보 분석 서비스 방법.
  5. 삭제
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