KR102316797B1 - 인센티브 산출 및 지급 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보를 이용하여 인센티브를 산출하여 기업구성원별로 지급하는 인센티브 산출 및 지급 시스템에 관한 것이다.

Description

인센티브 산출 및 지급 시스템 {Incentive calculation and payment system}
본 발명은 인센티브 산출 및 지급 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보를 이용하여 인센티브를 신뢰성 있게 산출할 수 있는 인센티브 산출 및 지급 시스템에 관한 것이다.
인터넷을 포함하여 원거리에 있는 다수의 사람이 동시에 참여할 수 있는 네트워크 시스템이 발달함에 따라 네트워크상에서 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 또한, 이와 같은 서비스들은 보다 많은 사용자의 참여를 유도하기 위하여 서비스를 이용하는 사용자에게 다양한 인센티브(incentive)를 제공하고 있다.
일반적인 인센티브 제공 방법은 먼저 회원으로 가입하고 회원카드나 쿠폰 등을 발행하여 이 회원 카드나 쿠폰을 사용할 때마다 일정 인센티브를 계속하여 누진시켜 일정 정도가 되면 유가증권, 할인, 현금과 같은 여러 가지 혜택을 주는 모델이거나, 신문, 잡지 등 출판물에서 쿠폰을 발행하거나 온라인상에서의 전자쿠폰 등을 발행하여 온라인상의 쇼핑몰(shopping mall)이나 오프라인상의 쇼핑몰에서 할인 혜택이나 경품 등을 지급하거나 해당 홈페이지 방문시 무료, 할인혜택 및 상품권 등을 주는 모델이다.
이러한 인센티브 제공 서비스에는 광고 효과를 높이기 위하여 광고를 보거나 듣는 사용자에게 인센티브를 지급하고, 사용자가 이 인센티브를 이용하는 서비스가 많이 생겨나고 있는바, 그 예로 특허공개 제2001-0109367호, 제2004-0062124호, 제2006-0099494호, 제2007-0112098호, 제2008-0005346호, 제2009-0051291호가 공개특허공보에 게시되어 있고, 이외에도 다수의 특허가 공개되어 있다.
하지만, 이러한 인센티브를 제공하는 특허들은 그 어느 것이나 상품의 구매자 또는 서비스를 이용하는 사용자를 대상으로 하는 것으로서, 사용자가 광고 데이터를 네트워크를 통하여 전송받을 때 사용자에게 인센티브를 부여하거나, 상품의 구매량 등에 따라 상품의 구매자에게 인센티브를 부여하는 것이다.
이와 같이 인센티브를 제공하는 기술로서 지금까지 알려진 것들은 모두가 상품의 구매자 또는 서비스를 이용하는 사용자를 대상으로 하는 것뿐이었고, 상품의 판매자를 대상으로 하여 판매에 따른 매출실적에 따라 판매자에게 인센티브를 부여하는 기술은 아직까지 없는 실정이다.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
한국공개특허 제10-2011-0023371호
본 발명의 일측면은 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보 및 매출과 관련된 보조 지표를 이용하여 인센티브를 신뢰성 있게 산출할 수 있는 인센티브 산출 및 지급 시스템을 제공한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템은 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보를 이용하여 인센티브를 산출하여 기업구성원별로 지급한다.
상기 인센티브 산출 및 지급 시스템은,
특정 구성원의 매출목표 데이터, 매출액 데이터 및 평가 데이터를 포함하는 실적정보를 수집하는 실적정보 수집부;
상기 실적정보를 분석하여 상기 매출액 데이터에 대한 가중치를 설정하는 데이터 가공부;
상기 매출목표 데이터 및 가중치가 반영된 매출액 데이터를 이용하여 구성원별 인센티브를 산출하는 인센티브 산출부; 및
산출된 각각의 인센티브에 대응되는 금액을 특정 구성원과 연동되는 계좌정보로 입금하는 인센티브 지급부를 포함하고,
상기 데이터 가공부는,
상기 평가 데이터가 갖는 의미를 분석하기 위해, 상기 평가 데이터를 구성하는 텍스트를 분석하여 적어도 하나의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 상기 평가 데이터를 긍정 데이터 또는 부정 데이터 중 어느 하나로 구분하고,
특정 구성원에 대해 수집되는 복수의 평가 데이터를 이용하여 상기 긍정 데이터의 개수에 대한 상기 부정 데이터의 개수의 비율에 기초하여 특정 구성원에 대한 평가 점수를 산출한 후, 평가 점수에 따른 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하고,
상기 인센티브 산출부는,
월별로 누적된 과거 매출액 데이터의 변동 추이에 기초하여 다음 달 매출액을 예측한 예측 매출액을 추정하고,
현재 달의 매출액 데이터와 다음 갈의 예측 매출액에 대한 평균값을 산출하여 이를 평가용 매출액으로 설정하고,
설정된 상기 평가용 매출액에 상기 가중치를 반영하여 평가용 매출액을 보정하고,
가중치가 반영되어 보정된 평가용 매출액과 상기 매출목표 데이터를 비교하여 매출목표액의 초과분에 대한 인센티브를 산출하는 것을 특징으로 한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보를 활용하여 인센티브 금액으로 산출함으로써 구성원들의 영업 능력 향상을 도모할 수 있으며, 기업의 매출 증대뿐만 아니라 추가로 지급되는 인센티브 정보를 활용하여 새로운 부가가치를 창출하고 인센티브 수령의 불확실성 및 비신뢰성을 차단하여 기업의 재정 투명도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템의 개략적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 2는 도 1의 인센티브 산출 및 지급 시스템을 통해 인센티브 금액이 산출되는 원리를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 도 1의 데이터 가공부에 의해 설정되는 가중치의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 방법의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템의 개략적인 구성이 도시된 블록도이고, 도 2는 도 1에 도시된 본 발명에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템(1)을 이용하여 인센티브 금액을 산출하는 원리가 도시된 개념도이다.
본 발명에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템은 특정 기업 또는 사업장에 근무하는 구성원들의 인센티브 금액을 산출하여 지급하기 위한 것으로, 기업 또는 사업장에 구비되는 관리자 단말기에 의해 수행될 수 있다.
이를 위해, 관리자 단말기는 후술하는 본 발명에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템(방법)을 구성하는 각 단계를 수행하는 소프트웨어(애플리케이션)가 미리 설치될 수 있으며, 관리자 단말기에 설치된 소프트웨어(애플리케이션)를 실행시킴으로써 본 발명에 따른 구성원별 인센티브 산출 및 지급 시스템에 따른 인센티브 금액의 산출 및 지급 서비스를 제공받을 수 있다.
또한, 관리자 단말기는 전사적 자원관리(ERP; Enterprise Resources Planning)를 위한 소프트웨어(애플리케이션)가 함께 설치될 수 있으며, 이때 본 발명에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템은 이러한 ERP와 연동되어 인센티브 금액 산출에 필요한 정보를 수집할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 시스템(1)은 실적정보 수집부(100), 데이터 가공부(200), 인센티브 산출부(300) 및 인센티브 지급부(400)를 포함할 수 있다.
실적정보 수집부(100)는 특정 구성원의 실적정보를 수집한다.
상술한 바와 같이, 실적정보 수집부(100)는 관리자 단말기에 구현된 ERP 시스템으로부터 실적정보를 수집할 수 있으며, 이러한 실적정보에는 구성원별 매출목표 데이터, 월별 매출액 데이터 및 평가 데이터가 포함될 수 있다. 실적정보의 종류는 상술한 예시에 한정되는 것은 아니며 구성원의 개인정보, 계좌정보 등과 같은 정보를 더 포함할 수도 있다.
데이터 가공부(200)는 수집된 실적정보를 분석하여 인센티브 금액 산출에 필요한 각종 데이터를 가공할 수 있다.
상술한 바와 같이, 실적정보에는 구성원별 매출목표 데이터, 월별 매출액 데이터 및 평가 데이터가 포함될 수 있다.
이때, 데이터 가공부(200)는 상기 실적정보에 포함된 평가 데이터를 분석하여 상기 매출액 데이터에 대한 가중치를 설정하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 데이터 가공부(200)는 평가 데이터가 갖는 의미를 분석하여 해당 평가 데이터를 긍정 데이터 또는 부정 데이터 중 어느 하나로 구분한다.
평가 데이터는 영업 활동 과정에서 특정 구성원에 대하여 소비자가 평가한 정보를 나타내는 것으로, 특정 구성원이 좋은 평가를 받는 경우 인센티브 책정에 긍정적인 요소로 반영되고 저조한 평가를 받는 경우 인센티브 책정에 긍정적인 요소로 반영된다.
이를 위해, 데이터 가공부(200)는 상기 평가 데이터를 구성하는 텍스트를 분석하여 적어도 하나의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 상기 평가 데이터를 긍정 데이터 또는 부정 데이터 중 어느 하나로 구분한다.
관리자 단말기에는 평가 데이터로부터 키워드를 추출하기 위한 평가용 키워드 목록이 미리 저장되어 있으며, 데이터 가공부(200)는 평가용 키워드 목록과 평가 데이터를 구성하는 텍스트의 단어를 비교하여 적어도 하나의 키워드를 추출한다.
또한, 관리자 단말기는 미리 학습된 인공 신경망이 구현될 수 있으며, 데이터 가공부(200)는 추출된 적어도 하나의 키워드를 인공 신경망의 입력값으로 입력하고, 이에 대한 인공 신경망의 출력값을 이용하여 해당 평가 데이터가 긍정적 의미를 갖는 평가 데이터인지 아니면 부정적 의미를 갖는 평가 데이터인지를 판단할 수 있다. 인공 신경망을 이용하여 데이터의 의미를 추정하는 기술은 이미 공지된 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
이후, 데이터 가공부(200)는 특정 구성원에 대해 수집된 복수의 평가 데이터를 각각 긍정 또는 부정 데이터로 구분하고, 상기 긍정 데이터의 개수에 대한 상기 부정 데이터의 개수의 비율에 기초하여 특정 구성원에 대한 평가 점수를 산출한다.
도 3은 데이터 가공부(200)에서 평가 점수를 산출하는 구체적인 일 예가 도시된 도면으로, 도시된 바와 같이 데이터 가공부(200)는 부정 데이터 대비 긍정 데이터의 개수가 많을수록 높은 평가 점수를 부여하고, 평가 점수가 높을수록 더욱 높은 가중치를 설정할 수 있다. 설정된 가중치는 후술하게 될 평가용 매출액에 반영된다.
인센티브 산출부(300)는 실적정보에 포함된 매출목표 데이터 및 가중치가 반영된 매출액 데이터를 이용하여 구성원별 인센티브를 산출한다.
먼저, 인센티브 산출부(300)는 월별로 누적된 과거 매출액 데이터의 변동 추이에 기초하여 다음 달 매출액을 예측한 예측 매출액을 추정한다.
다음 달 매출액을 예측하기 위해, 인센티브 산출부(300)는 기업별 주가변동추이를 나타내는 주가 데이터를 함께 수집한다. 주가 데이터는 기업별 주가변동추이를 주 단위의 막대 형태로 표시한 월봉(月棒) 차트로, 인센티브 산출부(300)는 월별 매출액의 변동 추이와 유사한 변동성을 갖는 특정 기업의 주가 데이터를 검색하고, 이 주가 데이터의 다음 월봉에 대한 정보에 기초하여 특정 구성원의 다음 달 매출액을 예측하는 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 특정 구성원의 6월 매출액을 예상하고자 하는 경우, 1월부터 5월까지의 5회차의 매출액을 검색하고, 1월부터 5월까지의 구간을 기준구간으로 설정할 수 있다. 여기서 기준구간은 반드시 5개월 구간으로 설정될 필요는 없으며, 3개 이상 회차가 포함되기만 하면 기준구간은 자유롭게 설정될 수도 있다.
인센티브 산출부(300)는 월별 매출액의 변동량에 따른 월간 기울기를 산출하고, 산출된 월간 기울기의 변화량을 나타내는 특징벡터를 생성할 수 있다.
도 4는 인센티브 산출부(300)에 의해 산출되는 구간별 기울기의 일 예가 도시된 도면이다.
예컨대, 1월부터 5월까지의 매출액이 도시된 바와 같은 경우, 1월 매출액과 2월 매출액의 차이에 대한 기울기를 1-2월 기울기로 산출할 수 있다. 이와 유사한 방법으로, 인센티브 산출부(300) 2-3월의 기울기, 3-4월의 기울기, 4-5월의 기울기를 각각 산출할 수 있다.
이후, 인센티브 산출부(300)는 각각의 회차간 기울기의 크기 및 방향을 나타내는 상기 특징벡터를 구간별로 생성할 수 있다. 즉, 인센티브 산출부(300)는 기준구간에 포함된 기간이 5개월인 경우, 4개의 특징벡터를 생성할 수 있으며, 이러한 특징벡터는 변동성이 가장 큰 구간에 대한 특징 및 이러한 변동성이 큰 구간의 이전 또는 이후의 변동 추이에 대한 특징이 잘 부각되는 것을 특징으로 할 수 있다.
계속해서, 인센티브 산출부(300)는 이러한 월간 매출액의 변동추이 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 주가 데이터를 검색한다. 이때, 인센티브 산출부(300)는 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 유사한 패턴을 갖는 주가 데이터를 검색할 수 있다.
예컨대, 인센티브 산출부(300)는 특정 구성원에 대한 매출액 변동 추이를 나타내는 4개의 특징벡터를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 4개의 특징 벡터와 가장 유사한 패턴을 갖는 주가 변동 패턴을 검색할 수 있다. 이러한 인공 신경망을 이용한 패턴 분석 기술은 이미 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
이때, 인센티브 산출부(300)에서 이용하는 인공 신경망과, 데이터 가공부(200)에서 이용하는 인공 신경망은 다른 인공 신경망인 것으로 가정하여 설명한다.
본 발명에 따른 인센티브 산출부(300)에서 사용되는 인공신경망은 5개월의 기간으로 설정된 기준구간에 포함된 매출액의 변동 추이와 가장 유사한 변동 패턴을 갖는 증권 데이터를 검색하는 것을 특징으로 한다.
이때, 실적정보 수집부(100)는 기업별 월봉 차트를 5개월 단위로 미리 분할하여 저장해 두기 때문에, 인센티브 산출부(300)는 인공 신경망을 이용하여 동일한 시구간의 시계열 데이터를 비교할 수 있게 된다.
한편, 인센티브 산출부(300)는 추출된 주가 데이터의 주가변동추이에 기초하여 특정 구성원의 다음 매출액을 추정할 수 있다.
예컨대, 추출된 주가 데이터가 A기업의 2010년도 8월~12월 구간의 주가 데이터인 경우, A 기업의 1월 주가를 검색하여 1월 주가와 12월 주가의 변동량을 산출한다. 이 과정에서 A 기업의 1월 주가가 12월 주가에 비해 1% 하락한 경우, 특정 구성원의 6월 예상 매출액은 현재 발생된 5월 매출액에서 1% 하락한 매출액으로 추정하는 것을 특징으로 한다.
계속해서, 도 2을 함께 참조하면 인센티브 산출부(300)는 추정된 다음 달 매출액과 이번 달 매출액의 평균을 구하여 평가용 매출액으로 설정한다.
인센티브 산출부(300)는 설정된 상기 평가용 매출액에 데이터 가공부(200)에서 산출된 가중치를 반영하여 평가용 매출액을 보정한다.
이후, 가중치가 반영되어 보정된 평가용 매출액과 실적정보에 포함된 매출목표 데이터를 비교하여 매출목표액의 초과분에 대한 인센티브를 산출할 수 있다. 예컨대, 매출목표액이 100만원이고 보정된 평가용 매출액이 120만원인 경우, 매출목표액 초과분인 20만원에 대해 인센티브를 적용할 수 있으며, 예컨대 20만원의 40%인 8만원을 인센티브 금액으로 산출할 수 있다.
이와 같이, 인센티브 산출부(300)는 이번 발 실질적으로 발생되는 매출액과, 다음달 예측되는 매출액을 함께 고려하여 실적을 평가하며, 이 과정에서 평가 데이터의 긍정 또는 부정 점수에 따른 가중치를 부여하여 평가용 매출액을 보정함으로써 소비자들의 평가에 의해 잠재적으로 발생될 수 있는 매출의 변화량을 함께 고려하여 신뢰성 있는 인센티브 금액을 산출할 수 있다.
인센티브 지급부(400)는 산출된 각각의 인센티브에 대응되는 금액을 특정 구성원과 연동되는 계좌정보로 입금할 수 있다.
몇몇 다른 실시예에서, 관리자 단말기는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 이용하여 수신된 평가 데이터 중 법률 또는 약관에 저촉되는 비정상 평가 데이터를 추출할 수 있다.
여기서, 관리자 단말기는, 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 통계 분석부는 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산 출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 위크시그널로 도출할 수 있다.
한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.
이에 따라, 관리자 단말기는, 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 위크시그널 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 성희롱, 욕설 등과 같은 비정상적인 평가 데이터를 사전에 검출하여 제외시킴으로써 설정된 가중치 및 이 가중치를 이용한 인센티브 금액의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인센티브 산출 및 지급 방법의 개략적인 흐름이 도시된 순서도이다.
본 발명에 따른 인센티브 산출 및 지급 방법은 상술한 인센티브 산출 및 지급 시스템이 구현된 관리자 단말기에 의해 수행될 수 있다.
관리자 단말기는 관리자 단말기에 구현된 ERP로부터 특정 구성원의 실적정보를 수집한다(S10).
관리자 단말기는 수집된 실적정보에 포함된 평가 데이터를 이용하여 가중치를 설정한다(S20). 관리자 단말기는 평가 데이터를 긍정 또는 부정 데이터로 구분하고, 구분된 긍정 데이터 대비 부정 데이터의 개수에 따라 평가 점수를 산출하고, 산출된 평가 점수의 크기에 비례하여 가중치를 설정한다.
또한, 관리자 단말기는 수집된 실적정보에 포함된 과거 매출액 데이터를 이용하여 구성원의 다음 달 예측 매출액을 추정한다(S30). 예를 들어, 관리자 단말기는 과거 5개월간의 매출액 변동 추이를 미리 설정된 기업별 주가 데이터와 비교하여 과거 5개월간의 매출액 변동 추이와 가장 유사한 패턴을 보이는 주가 데이터를 추출하고, 추출된 주가 데이터의 다음 번 주가정보에 기초하여 구성원의 다음 달 예측 매출액을 추정한다.
이후, 관리자 단말기는 추정된 다음 달 예측 매출액과 이번 달 매출액의 평균을 평가용 매출액으로 산출하고, 이 평가용 매출액에 가중치를 반영하여 보정한다(S40).
마지막으로, 관리자 단말기는 이번 달 매출 목표액과 가중치가 반영되어 보정된 평가용 매출액을 비교하여 인센티브를 산출하고, 산출된 구성원별 인센티브 금액에 해당되는 성과금을 각각의 구성원과 연동되는 계좌로 전송한다(S50).
이와 같은, 인센티브 산출 및 지급 방법을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 인센티브 산출 및 지급 시스템
100: 실적정보 수집부
200: 데이터 가공부
300: 인센티브 산출부
400: 인센티브 지급부

Claims (2)

  1. 기업 구성원들의 매출 실적에 대한 정보를 이용하여 인센티브를 산출하여 기업구성원별로 지급하는 관리자 단말기에 구비되는 인센티브 산출 및 지급 시스템에 있어서,
    상기 인센티브 산출 및 지급 시스템은,
    특정 구성원의 매출목표 데이터, 매출액 데이터 및 평가 데이터를 포함하는 실적정보를 수집하는 실적정보 수집부;
    상기 실적정보를 분석하여 상기 매출액 데이터에 대한 가중치를 설정하는 데이터 가공부;
    상기 매출목표 데이터 및 가중치가 반영된 매출액 데이터를 이용하여 구성원별 인센티브를 산출하는 인센티브 산출부; 및
    산출된 각각의 인센티브에 대응되는 금액을 특정 구성원과 연동되는 계좌정보로 입금하는 인센티브 지급부를 포함하고,
    상기 데이터 가공부는,
    상기 평가 데이터가 갖는 의미를 분석하기 위해, 상기 평가 데이터를 구성하는 텍스트를 분석하여 적어도 하나의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 상기 평가 데이터를 긍정 데이터 또는 부정 데이터 중 어느 하나로 구분하고,
    특정 구성원에 대해 수집되는 복수의 평가 데이터를 이용하여 상기 긍정 데이터의 개수에 대한 상기 부정 데이터의 개수의 비율에 기초하여 특정 구성원에 대한 평가 점수를 산출한 후, 평가 점수에 따른 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 인센티브 산출부는,
    월별로 누적된 과거 매출액 데이터의 변동 추이에 기초하여 다음 달 매출액을 예측한 예측 매출액을 추정하고,
    현재 달의 매출액 데이터와 다음 갈의 예측 매출액에 대한 평균값을 산출하여 이를 평가용 매출액으로 설정하고,
    설정된 상기 평가용 매출액에 상기 가중치를 반영하여 평가용 매출액을 보정하고,
    가중치가 반영되어 보정된 평가용 매출액과 상기 매출목표 데이터를 비교하여 매출목표액의 초과분에 대한 인센티브를 산출하는 것을 특징으로 하고,
    상기 관리자 단말기는,
    수신된 평가 데이터 중 법률 또는 약관에 저촉되는 비정상 평가 데이터를 추출하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출 시스템을 더 포함하고,
    상기 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출 시스템은,
    수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는, 인센티브 산출 및 지급 시스템.
  2. 삭제
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