KR102296476B1 - 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법 - Google Patents

유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법에 관한 것으로, 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성하는 기초 데이터 생성부, 기초 데이터를 기초로 사용자와 전문가에 대한 등급을 결정하는 레벨링 수행부, 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가를 포함하는 전문가 집단을 제시하고 사용자의 전문가 집단에 대한 전문가 선택이 이루어 지는 경우 전문가를 사용자와 매칭하는 전문가 매칭부 및 사용자와 전문가의 매칭 활동을 기초로 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정하는 포인트 관리부를 포함한다.

Description

유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법{EXPERT MATCHING DEVICE AND METHOD BASED ON USER LEVELING}
본 발명은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자와 전문가를 레벨링하여 사용자에게 전문가를 효율적으로 매칭하기 위한 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법에 관한 것이다.
보험 소비자가 사고로 보상을 제대로 받기 위해서는 객관적이고 공정한 손해 사실을 확인하고, 적정한 보험금을 지급할 수 있는 전문가인 손해사정사의 도움이 필요하다. 그러나, 대부분 보험사가 손해사정사를 직접 고용하거나 또는 위탁 업무로 처리하고 있다.
이렇게 보험사와 손해사정사의 이해관계가 형성되어 직간접으로 보험사에 고용이 되는 형태가 되어 손해사정 업무가 보험사에 유리한 결과로 나오거나, 보험금 지급이 거절, 삭감되거나 보험사 편에 서서 손해액이 작게 산정될 수 있어, 소비자의 손해와 불만이 높다. 이를 공정하게 처리하기 위한 수단으로 소비자가 손해사정사를 직접 선임할 수 있는 방안이 절실히 필요하다.
현재 보험사 중심의 손해사정 관행을 개선하기 위해 금융위원회에서도 손해사정사 직접 선임권과 손해액 산정 비용은 보험사가 부담하도록 명시하는 등 공정한 손해사정 질서를 확립하고 소비자의 손해사정 관련 권익을 보호하기 위한 노력을 하고 있다.
그러나, 보험업계가 손해사정 업무를 보험사 산하 손해사정 자회사에게 일을 계속해서 부여하여 위탁 처리하는 한 소비자들에게는 공정성을 의심받을 수밖에 없다.
한국등록특허 제 10-1448289(2014.09.30)호
본 발명의 일 실시예는 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 사용자와 전문가를 등급별로 분류하여 효율적인 매칭을 수행하기 위한 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 사용자와 전문가의 지역을 기초로 효율적인 매칭을 수행하기 위한 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 사용자와 전문가의 포인트를 산정하여 사용자와 전문가의 등급을 효율적으로 나누기 위한 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성하는 기초 데이터 생성부, 상기 기초 데이터를 기초로 상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 결정하는 레벨링 수행부, 상기 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 상기 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가를 포함하는 전문가 집단을 제시하고 상기 사용자의 상기 전문가 집단에 대한 전문가 선택이 이루어 지는 경우 상기 전문가를 상기 사용자와 매칭하는 전문가 매칭부 및 상기 사용자와 상기 전문가의 매칭 활동을 기초로 상기 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정하는 포인트 관리부를 포함하고 상기 전문가의 매칭 활동은 상기 전문가의 결제활동, 사용자에 대한 컨설팅 활동, 사용자와의 계약 활동 및 후기 활동에 따라 산정할 수 있다.
상기 레벨링 수행부는 가중치 함수에 상기 기초 데이터 값을 대입하여 결과값을 생성하고 상기 결과값을 기초로 상기 사용자에 대한 등급을 결정할 수 있다.
상기 레벨링 수행부는 상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 기 설정된 복수의 등급들 중 어느 하나로 결정하고 상기 사용자와 상기 전문가 간의 지역 유사도가 높은 경우 상기 전문가에 대한 등급을 보정할 수 있다.
상기 전문가 매칭부는 상기 전문가 집단을 제시할 때 상기 사용자에 대한 등급과 동일한 등급의 전문가가 적어도 한 명은 포함하도록 할 수 있다.
상기 전문가 매칭부는 상기 전문가의 집단을 제시할 때 스폰서 전문가 또는 신규 전문가 중 적어도 한 명을 제시할 수 있다.
상기 전문가 매칭부는 상기 전문가 집단을 제시할 때 상기 포인트를 기초로 상기 전문가의 지역내 순위 및 전체 순위를 나타낼 수 있다.
상기 포인트 관리부는 상기 전문가의 매칭 활동에 기초하여 포인트를 합산하여 평균 값을 계산하고 상기 레벨링 수행부는 상기 평균 값 및 상기 기초 데이터를 기초로 상기 전문가에 대한 등급을 결정할 수 있다.
사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성하는 단계, 상기 기초 데이터를 기초로 상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 결정하는 단계, 상기 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 상기 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가 집단을 제시하고 상기 사용자 및 상기 전문가의 상호 선택에 따라 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭하는 단계 및 상기 사용자와 상기 전문가의 매칭 활동에 기초하여 상기 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정하는 단계를 포함한다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법은 사용자와 전문가를 등급별로 분류하고 사용자와 전문가의 지역을 기초로 사용자와 전문가를 매칭하여 사용자와 전문가를 효율적으로 매칭할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치 및 방법은 사용자와 전문가의 포인트를 산정하여 사용자와 전문가의 등급을 효율적으로 나눌 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치에서 수행되는 사용자와 전문가의 매칭 과정을 설명하는 순서도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 시스템(100)을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 시스템은 사용자 단말(110), 전문가 단말(130), 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150) 및 데이터베이스(170)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(110)은 사용자의 정보를 입력하는 장치로서 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)와 동시에 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말(110)은 전문가의 정보를 표시할 수 있다. 전문가의 정보는 전문가의 활동 위치, 전문 분야 및 포인트 평점에 대한 정보를 포함할 수 있다.
전문가 단말(130)은 전문가의 정보를 입력하는 장치로서 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 전문가 단말(130)은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 전문가 단말(130)들은 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)와 동시에 연결될 수 있다. 예를 들어, 전문가 단말(130)은 사용자의 계약 요청에 대해 전문가가 응대하는 장치가 될 수 있다.
유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 사용자와 전문가 간의 매칭을 할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 사용자 단말(110) 또는 전문가 단말(130)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110) 및 전문가 단말(130)과 데이터를 주고받을 수 있다.
일 실시예에서, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 데이터베이스(170)와 연동하여 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 필요한 정보를 저장할 수 있다. 한편, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 도 1과 달리, 데이터베이스(170)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있으며, 이에 대해서는 도 2에서 보다 자세히 설명한다.
데이터베이스(170)는 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(170)는 사용자에 대한 기초정보, 전문가에 대한 정보 및 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150) 구동에 필요한 정보를 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)가 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스(170)는 내부 저장장치와 외부 저장장치로 구분되어 구현될 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.
프로세서(210)는 사용자와 전문가를 매칭하는 과정에서 각각의 동작을 수행하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄 할 수 있다. 프로세서(210)는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.
네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 기초 데이터 생성부(310), 레벨링 수행부(330), 전문가 매칭부(350), 포인트 관리부(370) 및 제어부(390)를 포함할 수 있다.
기초 데이터 생성부(310)는 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 기초 데이터 생성부(310)는 한국신용정보원으로부터 사용자의 보험 데이터를 수신할 수 있고 국세청으로부터 사용자의 연말소득을 수신할 수 있으며 건강보험으로부터 진료내역을 수신할 수 있다. 기초 데이터 생성부(310)는 사용자 단말(110) 및 전문가 단말(130)에 의해 입력되는 사용자 및 전문가에 대한 정보를 수신할 수 있다.
레벨링 수행부(330)는 기초 데이터를 기초로 사용자와 전문가에 대한 등급을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자와 전문가에 대한 등급은 S, A, B, C 또는 D 등급으로 나뉠 수 있다. 예를 들어, 사고에 대한 전문가인 손해사정인을 사용자와 매칭시킬 경우, 사용자에 대한 등급은 보상금액, 상해등급, 병원 진단 기간, 노동능력 상실률 및 과실률을 지표로 하여, 각 지표에 대한 점수의 합산 점수를 계산하여 정할 수 있다.
전문가는 변호사, 변리사, 회계사, 법무사, 세무사, 관세사, 공인노무사, 손해사정인, 보험계리사 또는 감정평가사가 될 수 있다.
일 실시예에서, 레벨링 수행부(330)는 가중치 함수에 기초 데이터 값을 대입하여 결과값을 생성하고 결과값을 기초로 사용자에 대한 등급을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자와 손해사정인을 매칭시킬 때, 가중치 함수는 아래 [표 1]과 같이 나타낼 수 있다.
[표 1]
Figure 112019105274205-pat00001
사용자 등급을 산정하는데 필요한 각 지표에 대한 등급은 일 실시예에 따라 아래 [표 2] 내지 [표 6]으로 나타낼 수 있다.
[표 2]
Figure 112019105274205-pat00002
[표 2]는 일 실시예에 따른 보상 금액 평가에 대한 지표이다.
[표 3]
Figure 112019105274205-pat00003
[표 3]은 일 실시예에 따른 상해 등급 평가에 대한 지표이다.
[표 4]
Figure 112019105274205-pat00004
[표 4]는 일 실시예에 따른 병원 진단 주수에 대한 지표이다.
[표 5]
Figure 112019105274205-pat00005
[표 5]는 일 실시예에 따른 노동능력 상실률에 대한 지표이다.
[표 6]
Figure 112019105274205-pat00006
[표 6]은 일 실시예에 따른 본인 과실률에 대한 지표이다.
각각의 지표에 대한 총합을 100점이라 할 때, 일 실시예에 따른 사용자에 대한 등급은 [표 7]과 같이 나타낼 수 있다.
[표 7]
Figure 112019105274205-pat00007
일 실시예에서, 레벨링 수행부(330)는 사용자와 전문가에 대한 등급을 기 설정된 복수의 등급들 중 어느 하나로 결정하고 사용자와 전문가 간의 지역 유사도가 높은 경우 전문가에 대한 등급을 보정할 수 있다. 예를 들어, 레벨링 수행부(330)는 사용자와 전문가의 등급을 각각의 기초데이터에 따라서 기 설정된 A등급과 B등급으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 레벨링 수행부(330)는 사용자가 A 등급이며 전문가가 B 등급이고 사용자의 사고지역과 전문가의 활동 지역이 동일한 경우에는 전문가의 등급을 사용자 A 등급과 가장 매칭이 잘되는 A 등급으로 보정할 수 있다.
전문가 매칭부(350)는 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가를 포함하는 전문가 집단을 제시하고 사용자의 전문가 집단에 대한 전문가 선택이 이루어 지는 경우 전문가를 사용자와 매칭할 수 있다.
일 실시예에서, 전문가 매칭부(350)는 전문가 집단을 제시할 때 상기 사용자에 대한 등급과 동일한 등급의 전문가가 적어도 한 명은 포함되도록 할 수 있다. 예를 들어, 전문가 매칭부(350)는 사용자 등급이 S인 경우에는 반드시 S 등급의 전문가 한 명 이상을 포함하여 전문가 집단을 제시할 수 있다.
일 실시예에서, 전문가 매칭부(350)는 전문가의 집단을 제시할 때 스폰서 전문가 또는 신규 전문가 중 적어도 한 명을 제시할 수 있다. 스폰서 전문가는 전문가 단말(130)을 통해 정해질 수 있고, 일정한 금액에 따라 기간을 정하여 정해질 수 있다.
전문가 매칭부(350)는 사용자 등급에 맞는 전문가 집단을 제시할 수 있는데, [표 8]은 일 실시예에 따른 사용자 등급과 전문가 등급에 따른 전문가 집단 제시방법이다.
[표 8]
Figure 112019105274205-pat00008
표 좌측의 보상등급은 사용자의 등급이고 S1, A1, B1, C1 및 D1은 전문가의 등급이다.
전문가 매칭부(350)는 사용자가 제시된 전문가 집단 중 한 명 이상의 전문가를 선택하는 경우에 사용자와 전문가의 매칭이 완료되고 선택된 전문가 단말(130)에 사용자에 대한 정보를 전송할 수 있다. 후에 전문가는 사용자에 대한 정보를 기초로 사용자와 상담을 진행할 수 있다.
일 실시예에서, 전문가 매칭부(350)는 전문가 집단을 제시할 때 포인트를 기초로 전문가의 지역내 순위 및 전체 순위를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 전문가 매칭부(350)는 전문가 집단을 제시할 때 전문가의 사용자 상담 평점, 계약 상담 평점, 계약 규모 및 계약 횟수에 대한 지역별 순위 및 전국 순위를 전문가 정보에 포함시켜 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.
포인트 관리부(370)는 사용자와 상기 전문가의 매칭 활동을 기초로 상기 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정할 수 있고, 전문가의 매칭 활동은 상기 전문가의 결제활동, 사용자에 대한 컨설팅 활동, 사용자와의 계약 활동 및 후기 활동을 지표로 할 수 있다. 전문가에 대한 등급은 유저 상담 평점, 유저 계약 상담 평점, 사용자와 매칭 후 사용자에게 연락하는 시간, 매칭 포기, 계약 요청시 포기 여부, 계약에 대한 조건, 데이터베이스에 사고에 대한 내용 입력여부, 결제 포인트 및 사고에 대한 사례를 작성했는지 여부에 따라 정할 수 있다. 전문가에 대한 등급은 각 지표에 대한 평균점수를 계산하여 정할 수 있다. [표 9]는 일실시예에 따른 전문가가 손해사정사인 경우 포인트를 산정하는 방법에 관한 것이다.
[표 9]
Figure 112019105274205-pat00009
일 실시예에서, 포인트 관리부(370)는 전문가의 매칭 활동에 기초하여 포인트를 합산하여 평균 값을 계산하고, 레벨링 수행부(330)는 평균값 및 기초 데이터를 기초로 전문가에 대한 등급을 결정할 수 있다. 예를 들어, 포인트 관리부(370)는 손해사정인에 대한 평가 지표값을 합산하여 평균을 내고, 레벨링 수행부(330)는 아래 [표 10]에 따라 손해사정인에 대한 등급을 결정할 수 있다.
[표 10]
Figure 112019105274205-pat00010
일 실시예에서, 포인트 관리부(370)는 사용자와 전문가의 매칭이 확인되면 전문가의 포인트를 차감할 수 있다. 예를 들어, 포인트 관리부(370)는 사용자와 전문가의 매칭에 따라 전문가의 포인트를 차감시킬 수 있고, 전문가는 다시 활동을 통해 포인트를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 포인트 관리부(370)는 사용자와 전문가의 매칭에 따라 전문가의 포인트 중 결제 포인트가 차감되고 전문가는 결제 포인트를 다시 충전할 수 있다.
제어부(390)는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)의 전체적인 동작을 제어하고, 기초 데이터 생성부(310), 레벨링 수행부(330), 전문가 매칭부(350) 및 교육 포인트 관리부(370) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 4는 도 1에 있는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)에서 수행되는 사용자와 전문가의 매칭 과정을 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 기초 데이터 생성부(310)를 통해 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성할 수 있다(단계 S410). 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 레벨링 수행부(330)를 통해 기초 데이터를 기초로 사용자와 전문가에 대한 등급을 결정할 수 있다(단계 S430).
또한, 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 전문가 매칭부(350)를 통해 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가 집단을 제시하고 사용자 및 전문가의 상호 선택에 따라 사용자와 전문가를 매칭할 수 있다(단계 S450). 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치(150)는 사용자와 전문가의 매칭 활동에 기초하여 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정할 수 있다(단계 S470).
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 시스템
110: 사용자 단말 130: 전문가 단말
150: 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치
170: 데이터베이스
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 기초 데이터 생성부 330: 레벨링 수행부
350: 전문가 매칭부 370: 포인트 관리부
390: 제어부

Claims (8)

  1. 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성하는 기초 데이터 생성부;
    상기 기초 데이터를 기초로 상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 결정하는 레벨링 수행부;
    상기 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 상기 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가를 포함하는 전문가 집단을 제시하고 상기 사용자의 상기 전문가 집단에 대한 전문가 선택이 이루어 지는 경우 상기 전문가를 상기 사용자와 매칭하는 전문가 매칭부; 및
    상기 사용자와 상기 전문가의 매칭 활동을 기초로 상기 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정하는 포인트 관리부를 포함하고
    상기 전문가의 매칭 활동은 상기 전문가의 결제활동, 사용자에 대한 컨설팅 활동, 사용자와의 계약 활동 및 후기 활동에 따라 산정되고,
    상기 레벨링 수행부는 보상금액, 상해등급, 병원 진단 기간, 노동능력 상실률 및 과실률을 지표로 가중치 함수에 적용하여 결과값을 생성하고 상기 결과값을 기초로 상기 사용자에 대한 등급을 결정하며,
    상기 전문가 매칭부는 사용자의 등급 별로 매칭자리에 따른 전문가 집단의 매칭 규칙을 정의하는 매칭 테이블을 기초로 상기 전문가 집단을 제시하고,
    상기 매칭 테이블은 각 사용자의 등급에 대해 해당 등급과 동일한 전문가 집단을 우선 매칭하되 최상 등급에 대해서는 신규 가입 전문가 집단을 후순위로 매칭하고 최하 등급에 대해서는 상기 신규 가입 전문가 집단을 선순위로 매칭하도록 정의되는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 레벨링 수행부는
    상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 기 설정된 복수의 등급들 중 어느 하나로 결정하고 상기 사용자와 상기 전문가 간의 지역 유사도가 높은 경우 상기 전문가에 대한 등급을 보정하는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 전문가 매칭부는
    상기 전문가 집단을 제시할 때 상기 사용자에 대한 등급과 동일한 등급의 전문가가 적어도 한 명은 포함되는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 전문가 매칭부는
    상기 전문가의 집단을 제시할 때 스폰서 전문가 또는 신규 전문가 중 적어도 한 명을 제시하는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 전문가 매칭부는
    상기 전문가 집단을 제시할 때 상기 포인트를 기초로 상기 전문가의 지역내 순위 및 전체 순위를 나타내는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 관리부는
    상기 전문가의 매칭 활동에 기초하여 포인트를 합산하여 평균값을 계산하고
    상기 레벨링 수행부는
    상기 평균 값 및 상기 기초 데이터를 기초로 상기 전문가에 대한 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 장치.
  8. 사용자와 전문가에 대한 정보를 수신하여 기초 데이터를 생성하는 단계;
    상기 기초 데이터를 기초로 상기 사용자와 상기 전문가에 대한 등급을 결정하는 단계;
    상기 사용자와 전문가에 대한 등급을 기초로 상기 사용자에게 적어도 한 명 이상의 전문가 집단을 제시하고 상기 사용자 및 상기 전문가의 상호 선택에 따라 상기 사용자와 상기 전문가를 매칭하는 단계; 및
    상기 사용자와 상기 전문가의 매칭 활동에 기초하여 상기 사용자와 전문가에 대한 등급 결정에 필요한 포인트를 산정하는 단계를 포함하고,
    상기 등급을 결정하는 단계는 보상금액, 상해등급, 병원 진단 기간, 노동능력 상실률 및 과실률을 지표로 가중치 함수에 적용하여 결과값을 생성하고 상기 결과값을 기초로 상기 사용자에 대한 등급을 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 전문가를 매칭하는 단계는 사용자의 등급 별로 매칭자리에 따른 전문가 집단의 매칭 규칙을 정의하는 매칭 테이블을 기초로 상기 전문가 집단을 제시하는 단계를 포함하고,
    상기 매칭 테이블은 각 사용자의 등급에 대해 해당 등급과 동일한 전문가 집단을 우선 매칭하되 최상 등급에 대해서는 신규 가입 전문가 집단을 후순위로 매칭하고 최하 등급에 대해서는 상기 신규 가입 전문가 집단을 선순위로 매칭하도록 정의되는 유저 레벨링 기반의 전문가 매칭 방법.
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