KR102320953B1 - Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same - Google Patents

Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same Download PDF

Info

Publication number
KR102320953B1
KR102320953B1 KR1020190009362A KR20190009362A KR102320953B1 KR 102320953 B1 KR102320953 B1 KR 102320953B1 KR 1020190009362 A KR1020190009362 A KR 1020190009362A KR 20190009362 A KR20190009362 A KR 20190009362A KR 102320953 B1 KR102320953 B1 KR 102320953B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
insurance product
user
disease
insurance
data
Prior art date
Application number
KR1020190009362A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20200092161A (en
Inventor
김태훈
Original Assignee
주식회사 뱅크샐러드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 뱅크샐러드 filed Critical 주식회사 뱅크샐러드
Priority to KR1020190009362A priority Critical patent/KR102320953B1/en
Publication of KR20200092161A publication Critical patent/KR20200092161A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102320953B1 publication Critical patent/KR102320953B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0623—Item investigation
    • G06Q30/0625—Directed, with specific intent or strategy
    • G06Q30/0629—Directed, with specific intent or strategy for generating comparisons
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance

Abstract

사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 보험상품을 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이며, 보험상품 추천 장치는 외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부, 보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부 및 상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정한다.A device and method for recommending an insurance product suitable for a user based on the user's health data and financial data, wherein the insurance product recommendation device includes a communication unit for communicating with an external device, and a program and data for performing insurance product recommendation a storage unit in which is stored, and a control unit that recommends at least one insurance product based on a user's health data and financial data by executing the stored program, wherein the control unit is configured to predict diseases and predictable diseases based on the health data. Predicting medical expenses, and determining an insurance product to be recommended to the user based on the predicted disease and expected medical expenses and the financial data.

Description

건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 {METHOD FOR RECOMMENDING INSURANCE PRODUCT BASED ON HEALTH DATA AND FINANCIAL DATA AND APPARATUS FOR PERFORMING THE SAME}A method for recommending an insurance product based on health data and financial data and a device for performing the same

본 명세서에서 개시되는 실시예들은 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 보험상품을 추천하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.Embodiments disclosed herein relate to a method and apparatus for recommending an insurance product suitable for a user based on the user's health data and financial data.

금융상품 시장에서는 개인별 맞춤형 상품을 고객에게 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이를 위해 고객에 대한 다양한 정보를 분석하고 분석 결과에 기초하여 금융상품을 추천하는 알고리즘이 필요하다.In the financial product market, the demand for services that provide personalized products to customers is increasing. For this, an algorithm that analyzes various information about customers and recommends financial products based on the analysis results is required.

고객이 직접 접근하기 어렵거나, 접근이 가능하더라도 이를 분석하여 금융상품 선택 시 활용하기 어려운 정보의 경우, 이러한 정보를 고객 대신 수집하고 분석하여 고객에게 적합한 금융상품을 추천한다면 고객의 편의성을 높일 수 있을 뿐 아니라 금융상품의 판매율도 증가되는 효과를 기대할 수 있다.In the case of information that is difficult for customers to directly access, or even if it is accessible, it is difficult to analyze it and use it when selecting financial products, collecting and analyzing such information on behalf of customers and recommending suitable financial products to customers can increase customer convenience. In addition, the effect of increasing the sales rate of financial products can be expected.

관련하여 선행기술 문헌인 한국등록특허 제10-1876858호에는 고객의 가족력을 반영하여 질병의 발병 위험도를 산출하고, 발병 가능성이 높은 질병 치료 및 사후처리에 현명하게 대처하기 위해 필요한 보험 보장내역 등을 컨설팅해주는 내용이 개시되어 있다.In relation to this, Korea Patent No. 10-1876858, a prior art document, calculates the risk of disease outbreak by reflecting the customer's family history, and provides insurance coverage details necessary to wisely deal with disease treatment and follow-up treatment with high probability of occurrence. Consulting is provided.

한편, 전술한 배경기술은 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.On the other hand, the above-mentioned background art is technical information that the inventor possessed for the derivation of the present invention or acquired in the process of derivation of the present invention, and it cannot be said that it is necessarily a known technique disclosed to the general public before the filing of the present invention. .

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 금융상품을 추천하기 위한 방법 및 장치를 제공하고자 한다.Embodiments disclosed herein are intended to provide a method and apparatus for recommending a financial product suitable for a user based on the user's health data and financial data.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면 보험상품 추천 장치는, 외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부, 보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부 및 상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정할 수 있다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, according to an embodiment, an insurance product recommendation apparatus includes a communication unit for communicating with an external device, a storage unit for storing programs and data for performing insurance product recommendation, and the and a control unit that recommends at least one insurance product based on the user's health data and financial data by executing the stored program, wherein the control unit predicts possible diseases and expected medical expenses based on the health data, An insurance product to be recommended to the user may be determined based on the disease and expected medical expenses and the financial data.

다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, an insurance product recommendation method includes the steps of: obtaining health data and financial data for a user; predicting a possible disease and expected medical cost based on the health data; The method may include determining an insurance product to be recommended to the user based on the financial data.

또 다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, there is provided a computer program for performing an insurance product recommendation method, the insurance product recommendation method comprising: acquiring health data and financial data for a user; and determining an insurance product to be recommended to the user based on the predicted disease and expected medical expenses and the financial data.

또 다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, there is provided a computer-readable recording medium on which a program for performing an insurance product recommendation method is recorded, the insurance product recommendation method comprising: acquiring health data and financial data for a user; The method may include predicting a possible disease and expected medical cost, and determining an insurance product to be recommended to the user based on the predicted disease and expected medical cost and the financial data.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 건강 데이터를 분석함으로써 발병 가능성이 높은 질병을 예측한 결과에 따라 보험상품을 추천하되, 추천 시 사용자의 금융자산 및 월수입 등과 같은 금융 데이터도 반영함으로써 사용자에게 가장 적합한 보험상품을 추천할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.According to any one of the above-mentioned problem solving means, insurance products are recommended according to the result of predicting a disease with a high probability of occurrence by analyzing the user's health data, but also by reflecting financial data such as the user's financial assets and monthly income when recommending. The effect of recommending the most suitable insurance product to the user can be expected.

개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects obtainable in the disclosed embodiments are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned are clear to those of ordinary skill in the art to which the embodiments disclosed from the description below belong. will be able to be understood

도 1은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
도 6은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에 따라 추천된 보험상품을 안내하는 화면을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system for implementing an insurance product recommendation method according to an embodiment.
2 is a diagram illustrating a configuration of an insurance product recommendation apparatus according to an exemplary embodiment.
3 to 5 are flowcharts for explaining a method of recommending an insurance product according to an exemplary embodiment.
6 is a diagram illustrating a screen for guiding a recommended insurance product according to an insurance product recommendation method according to an exemplary embodiment.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, various embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below may be modified and implemented in various different forms. In order to more clearly describe the characteristics of the embodiments, detailed descriptions of matters widely known to those of ordinary skill in the art to which the following embodiments belong are omitted. In addition, in the drawings, parts irrelevant to the description of the embodiments are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐 아니라, ‘그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.Throughout the specification, when a component is said to be "connected" with another component, it includes not only the case where it is 'directly connected' but also the case where it is 'connected with another component in between'. In addition, when a component "includes" a component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템은, 사용자 단말(10), 건강데이터 저장 서버(20), 금융데이터 저장 서버(30) 및 보험상품 추천 장치(100)를 포함할 수 있다.1 is a diagram illustrating a system for implementing an insurance product recommendation method according to an embodiment. Referring to FIG. 1 , a system for implementing an insurance product recommendation method according to an embodiment includes a user terminal 10 , a health data storage server 20 , a financial data storage server 30 , and an insurance product recommendation device 100 . ) may be included.

사용자 단말(10)은 유무선 통신이 가능한 전자 디바이스로서, 예를 들어 데스크탑, 노트북, 스마트폰 또는 태블릿 PC 등일 수 있다. 사용자는 사용자 단말(10)을 통해 웹페이지에 접속하거나 또는 앱을 실행시킴으로써 보험상품 추천 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 단말(10)에 설치된 웹브라우저를 통해 보험상품 추천 장치(100)가 제공하는 웹페이지에 접속한 후 필요한 단계들을 거쳐 보험상품을 추천받을 수 있다. 사용자 단말(10)은 보험상품 추천 장치(100)와의 유무선 통신을 통해 보험상품 추천 서비스 이용을 위한 UI 화면을 표시하고, 사용자로부터 추천 요청을 수신하면 이를 보험상품 추천 장치(100)로 전달하고, 보험상품 추천 장치(100)로부터 추천 결과를 수신하여 화면에 표시할 수 있다.The user terminal 10 is an electronic device capable of wired/wireless communication, and may be, for example, a desktop, a laptop computer, a smart phone, or a tablet PC. The user may use the insurance product recommendation service by accessing a web page through the user terminal 10 or executing an app. For example, the user may access a web page provided by the insurance product recommendation apparatus 100 through a web browser installed in the user terminal 10 and then go through necessary steps to receive an insurance product recommendation. The user terminal 10 displays a UI screen for using the insurance product recommendation service through wired/wireless communication with the insurance product recommendation device 100, and when receiving a recommendation request from the user, transmits it to the insurance product recommendation device 100, A recommendation result may be received from the insurance product recommendation apparatus 100 and displayed on the screen.

건강데이터 저장 서버(20)는 사용자의 건강데이터가 저장된 서버로서, 예를 들어 사용자가 실시한 건강 검진 결과가 건강데이터 저장 서버(20)에 저장될 수 있다. 또는, 건강데이터 저장 서버(20)에는 사용자가 착용한 웨어러블 디바이스를 통해 측정된 건강과 관련된 정보(예를 들어, 심박수, 혈압 등)가 저장될 수도 있다. 이밖에도 다양한 수단을 통해 수집된 사용자의 건강과 관련된 다양한 정보가 건강데이터 저장 서버(20)에 저장될 수 있다.The health data storage server 20 is a server in which the user's health data is stored, and for example, a result of a health examination performed by the user may be stored in the health data storage server 20 . Alternatively, health-related information (eg, heart rate, blood pressure, etc.) measured through a wearable device worn by the user may be stored in the health data storage server 20 . In addition, various information related to the user's health collected through various means may be stored in the health data storage server 20 .

금융데이터 저장 서버(30)는 사용자의 금융데이터가 저장된 서버로서, 예를 들어 사용자의 금융자산, 월수입, 월평균 지출액 등과 같은 정보가 금융데이터 저장 서버(30)에 저장될 수 있다. 금융데이터 저장 서버(30)에 저장되는 금융데이터는 사용자가 경제활동을 하면서 이용한 다양한 서비스나 상품을 제공하는 업체(예를 들어, 은행 또는 신용카드회사)로부터 제공받은 것일 수 있다.The financial data storage server 30 is a server in which the user's financial data is stored. For example, information such as the user's financial assets, monthly income, and average monthly expenditure may be stored in the financial data storage server 30 . The financial data stored in the financial data storage server 30 may be provided by a company (eg, a bank or a credit card company) that provides various services or products used by the user while conducting economic activities.

보험상품 추천 장치(100)는 사용자에게 보험상품을 추천하기 위한 장치로서, 예를 들어 보험상품 추천 서비스를 제공하는 사업자가 운영하는 서버로 구현될 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 건강데이터 및 금융 데이터에 기초하여 사용자에게 추천할 보험상품을 결정할 수 있다. 이를 위해 보험상품 추천 장치(100)는 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)로부터 건강데이터 및 금융데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자 단말(10)에서 보험상품의 추천을 요청하면, 보험상품 추천 장치(100)는 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)에 사용자의 계정에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하여 수신할 수 있다. 또한, 보험상품 추천 장치(100)는 추천할 보험상품을 결정하기 위해서 다양한 보험상품들에 대한 정보(예를 들어, 보장항목, 보장금액 등)를 비교해야 하는데, 이를 위해 보험상품에 대한 정보가 저장된 하나 이상의 서버에 요청하여 정보를 수신할 수 있다.The insurance product recommendation apparatus 100 is a device for recommending insurance products to a user, and may be implemented as, for example, a server operated by an insurance product recommendation service provider. The insurance product recommendation apparatus 100 may determine an insurance product to be recommended to the user based on the user's health data and financial data. To this end, the insurance product recommendation apparatus 100 may obtain health data and financial data from the health data storage server 20 and the financial data storage server 30 . For example, when a user requests a recommendation of an insurance product from the user terminal 10 , the insurance product recommendation device 100 provides a health data storage server 20 and a financial data storage server 30 corresponding to the user's account. You can request and receive health data and financial data. In addition, the insurance product recommendation device 100 needs to compare information about various insurance products (eg, insurance items, insurance amount, etc.) in order to determine an insurance product to recommend. Information may be received by requesting one or more stored servers.

보험상품 추천 장치(100)가 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 구체적인 방법에 대해서는 도 2를 함께 참조하여 설명한다. 도 2는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치(100)의 구성을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치(100)는 통신부(110), 제어부(120) 및 저장부(130)를 포함할 수 있다.A detailed method for the insurance product recommendation apparatus 100 to recommend an insurance product based on health data and financial data will be described with reference to FIG. 2 . 2 is a diagram illustrating a configuration of an insurance product recommendation apparatus 100 according to an exemplary embodiment. Referring to FIG. 2 , the insurance product recommendation apparatus 100 according to an embodiment may include a communication unit 110 , a control unit 120 , and a storage unit 130 .

통신부(110)는 유무선 통신을 수행하기 위한 구성으로서 다양한 통신 프로토콜을 지원하는 통신 칩셋의 형태로 구현될 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 통신부(110)를 통해 사용자 단말(10), 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)와 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 110 may be implemented in the form of a communication chipset supporting various communication protocols as a configuration for performing wired/wireless communication. The insurance product recommendation apparatus 100 may communicate with the user terminal 10 , the health data storage server 20 , and the financial data storage server 30 through the communication unit 110 .

제어부(120)는 CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 구성으로서, 보험상품 추천 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(120)는 저장부(130)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하기 위한 알고리즘을 수행할 수 있다.The control unit 120 includes at least one processor such as a CPU, and controls the overall operation of the insurance product recommendation apparatus 100 . The control unit 120 may perform an algorithm for recommending an insurance product based on the user's health data and financial data by executing the program stored in the storage unit 130 .

제어부(120)는 건강데이터 저장 서버(20)로부터 수신한 건강데이터를 분석하여 사용자에게 발병 가능성이 높은 질병을 예측할 수 있다. 예를 들어, 건강데이터는 건강 검진 결과일 수 있으며, 검진 항목별로 측정된 수치가 정상범위를 벗어날 경우 제어부(120)는 해당 항목과 관련된 질의 발병 가능성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 이때, 제어부(120)는 검진 항목별 수치가 정상범위로부터 벗어나는 정도가 클수록 발병 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.The control unit 120 may analyze the health data received from the health data storage server 20 to predict a disease that is highly likely to develop in the user. For example, the health data may be a result of a health checkup, and when a value measured for each checkup item is out of a normal range, the controller 120 may determine that there is a possibility of occurrence of a query related to the item. At this time, the controller 120 may determine that the higher the degree of deviation from the normal range for each checkup item, the higher the possibility of the disease.

제어부(120)는 건강데이터를 분석하여 질병의 발병 가능성을 예측함에 있어서, 건강데이터에 포함된 항목별로 신뢰도에 따라 다른 가중치를 적용할 수도 있다. 건강데이터에 포함된 항목들 중에서는 측정 시 다양한 이유로 오차가 발생할 가능성이 상대적으로 높은 항목이 존재하는데, 이러한 사정에 따라 항목별로 신뢰도를 결정하고 결정된 신뢰도를 예측 결과에 반영하기 위해 항목별로 가중치를 적용할 수 있다. 예를 들어, 특정 항목에 대한 신뢰도가 낮게 결정되었다면, 해당 항목에 대한 측정 결과에 기초하여 질병의 발병 가능성 예측시 낮은 가중치를 적용할 수 있다.The controller 120 may apply different weights according to reliability for each item included in the health data when analyzing the health data to predict the possibility of disease onset. Among the items included in the health data, there are items with a relatively high probability of error occurring for various reasons during measurement. Based on these circumstances, the reliability is determined for each item and weight is applied to each item to reflect the determined reliability in the prediction result. can do. For example, if the reliability of a specific item is determined to be low, a low weight may be applied when predicting the likelihood of developing a disease based on a measurement result for the corresponding item.

제어부(120)는 발병 가능성이 일정 기준 이상으로 높은 질병을 결정하고, 결정된 질병들에 기초하여 이후의 프로세스를 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 특정 항목에 대한 측정 수치를 정상범위의 중간값으로 나눈 비율이 일정 기준을 벗어날 경우 해당 항목과 관련된 질병의 발병 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.The controller 120 may determine a disease having a high probability of onset by a certain standard or more, and perform subsequent processes based on the determined diseases. According to an embodiment, when a ratio obtained by dividing a measurement value for a specific item by a median value of a normal range deviates from a predetermined standard, the controller 120 may determine that there is a possibility of developing a disease related to the item.

예를 들어, 제어부(120)는 최고혈압의 정상범위가 100~140mmHg이고 측정 수치가 180mmHg라면, 측정 수치인 180을 정상범위 중간값인 120으로 나눈 값인 1.5를 미리 설정된 기준값과 비교할 수 있다. 미리 설정된 기준값이 1.3이라면 위에서 산출된 값(1.5)이 기준값보다 크므로 제어부(120)는 관련된 질병(예를 들어, 고혈압)을 발병 가능성이 있는 질병으로 판단할 수 있다.For example, if the normal range of systolic blood pressure is 100 to 140 mmHg and the measured value is 180 mmHg, the controller 120 may compare 1.5, which is a value obtained by dividing the measured value of 180 by 120, the middle value of the normal range, with a preset reference value. If the preset reference value is 1.3, since the value (1.5) calculated above is greater than the reference value, the controller 120 may determine a related disease (eg, high blood pressure) as a disease that is likely to develop.

앞서 설명한 예에서 항목별 신뢰도를 반영하는 방법에 대해서 추가적으로 설명하면 다음과 같다. 예를 들어, 혈압은 측정 오차가 높은 편이어서 상대적으로 낮은 신뢰도를 갖고, 그리고 이에 따라 0.85의 가중치를 혈압 항목에 대해서 적용하는 것으로 결정되었다고 가정한다. 제어부(120)는 측정 수치(180)를 정상범위 중간값(120)으로 나눈 값(1.5)에, 혈압 항목에 대해서 결정된 가중치(0.85)를 곱해 1.275의 결과값을 산출하고, 이를 기준값(1.3)과 비교한다. 비교 결과 가중치를 적용한 결과값(1.275)이 기준값(1.3)보다 작으므로 제어부(120)는 관련된 질병을 발병 가능성이 없는 질병으로 판단할 수 있다.A method of reflecting the reliability for each item in the above-described example will be additionally described as follows. For example, it is assumed that blood pressure has a relatively low reliability due to a high measurement error, and accordingly, it is determined that a weight of 0.85 is applied to the blood pressure item. The control unit 120 calculates a result value of 1.275 by multiplying a value (1.5) obtained by dividing the measured value (180) by the median value (120) of the normal range by a weight (0.85) determined for the blood pressure item, and this is a reference value (1.3) compare with As a result of the comparison, since the weight value 1.275 is smaller than the reference value 1.3, the controller 120 may determine the related disease as a disease that is unlikely to develop.

제어부(120)는 이상에서 설명한 바와 같이 사용자의 건강데이터를 분석하여 발병 가능성이 있는 질병을 예측하면, 이어서 예측된 질병이 발병할 경우 예상되는 의료비를 예측할 수 있다. 예상되는 의료비 예측을 위해서 각 질병별로 대응되는 의료비가 미리 설정되어 저장부(130)에 저장되어 있을 수 있다.As described above, when the user's health data is analyzed to predict a disease that is likely to develop, the controller 120 may predict the expected medical cost when the predicted disease develops. In order to predict expected medical expenses, medical expenses corresponding to each disease may be preset and stored in the storage unit 130 .

제어부(120)는 복수의 보험상품들에 대한 정보를 확인하고, 예측된 질병에 대해서 예상 의료비 이상을 지원하는 보험상품을 선택할 수 있다. 이때, 제어부(120)는 조건을 만족하는 보험상품들을 1차적으로 선택하고, 1차적으로 선택된 보험상품들 중 적어도 하나를 사용자의 금융데이터에 기초하여 선택할 수 있다. 자세하게는, 제어부(120)는 1차적으로 선택된 보험상품들 각각에 대한 월 납입 보험료를 사용자의 금융데이터와 비교함으로써 사용자에게 추천할 보험상품을 최종적으로 선택할 수 있다.The controller 120 may check information on a plurality of insurance products and select an insurance product that supports more than the expected medical cost for the predicted disease. In this case, the controller 120 may primarily select insurance products satisfying the condition, and select at least one of the firstly selected insurance products based on the user's financial data. In detail, the controller 120 may finally select an insurance product to be recommended to the user by comparing the monthly premium for each of the firstly selected insurance products with the user's financial data.

제어부(120)가 사용자의 금융데이터에 기초하여 보험상품을 선택하는 구체적인 방법은 다음과 같다. 사용자의 금융데이터란 사용자의 금융자산, 월수입 및 월 평균 지출액 등을 포함할 수 있는데, 예를 들어 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가 사용자의 월수입에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수 있다.A specific method for the control unit 120 to select an insurance product based on the user's financial data is as follows. The user's financial data may include the user's financial assets, monthly income, and average monthly expenditure, and the like. For example, the control unit 120 provides the user with only when the monthly premium to be paid is smaller than the user's monthly income multiplied by a certain percentage. You can decide which insurance product to recommend.

또는, 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가, 사용자의 월수입에서 월 평균 지출액을 뺀 값(잉여금)에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수도 있다. 또는, 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가, 사용자의 금융자산에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수도 있다. 이밖에도 제어부(120)는 사용자의 금융자산 등을 다양한 방식으로 반영하여 사용자가 유지 가능한 범위의 보험상품을 선택할 수 있다.Alternatively, the control unit 120 may determine the insurance product to be recommended to the user only when the monthly premium to be paid is less than the value obtained by subtracting the average monthly expenditure from the user's monthly income (surplus) multiplied by a certain ratio. Alternatively, the controller 120 may determine the insurance product to be recommended to the user only when the monthly premium to be paid is less than a value obtained by multiplying the user's financial assets by a certain ratio. In addition, the control unit 120 may reflect the user's financial assets and the like in various ways to select an insurance product within a range that the user can maintain.

제어부(120)는 사용자에게 추천할 적어도 하나의 보험상품이 결정되면, 해당 보험상품에 대한 정보를 통신부(110)를 통해 사용자 단말(10)에 전송할 수 있다.When at least one insurance product to be recommended to the user is determined, the control unit 120 may transmit information on the corresponding insurance product to the user terminal 10 through the communication unit 110 .

저장부(130)에는 다양한 종류의 프로그램 및 데이터가 저장될 수 있다. 특히, 저장부(130)에는 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하기 위한 프로그램이 저장되어 제어부(120)에 의해 실행될 수 있다. 또한, 저장부(130)에는 보험상품 추천 과정에서 이용되는 다양한 데이터(예를 들어, 건강데이터의 항목별 정상범위 수치, 질병별 예상 의료비 등)가 저장되어 있을 수 있다.Various types of programs and data may be stored in the storage unit 130 . In particular, a program for recommending insurance products based on health data and financial data may be stored in the storage unit 130 and executed by the controller 120 . In addition, various data used in the insurance product recommendation process (eg, a normal range value for each item of health data, expected medical expenses for each disease, etc.) may be stored in the storage unit 130 .

한편, 도 1에서는 사용자의 건강데이터 및 금융데이터가 각각 저장되는 서버가 별도로 존재하는 것으로 도시하였으나, 이와 다르게 건강데이터 및 금융데이터 중 적어도 하나는 보험상품 추천 장치(100)에 미리 저장되어 있을 수도 있으며, 또는 건강데이터 및 금융데이터가 하나의 동일한 서버에 저장되어 있을 수도 있다.Meanwhile, in FIG. 1 , it is illustrated that there are separate servers in which the user's health data and financial data are stored respectively, but differently from this, at least one of the health data and the financial data may be pre-stored in the insurance product recommendation device 100 . , or health data and financial data may be stored in one and the same server.

이하에서는 상술한 바와 같은 보험상품 추천 장치(100)를 이용하여 보험상품을 추천해주는 방법에 대해서 설명한다. 도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 설명하기 위한 순서도들이다. 도 3 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 보험상품 추천 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 도 2에 도시된 보험상품 추천 장치(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 3 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에도 적용될 수 있다.Hereinafter, a method of recommending an insurance product using the insurance product recommendation apparatus 100 as described above will be described. 3 to 5 are flowcharts for explaining a method of recommending an insurance product according to an exemplary embodiment. The insurance product recommendation method according to the embodiment shown in FIGS. 3 to 5 includes steps processed in time series by the insurance product recommendation apparatus 100 shown in FIGS. 1 and 2 . Therefore, even if omitted below, the contents described above with respect to the insurance product recommendation apparatus 100 shown in FIGS. 1 and 2 are also applicable to the insurance product recommendation method according to the embodiment shown in FIGS. 3 to 5 . can

도 3을 참조하면, 301 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 보험상품 추천에 대한 요청을 수신하면, 추천을 요청한 사용자에 대한 건강데이터를 서버로부터 획득한다.Referring to FIG. 3 , when the insurance product recommendation apparatus 100 receives a request for insurance product recommendation from the user terminal 10 in step 301 , health data for the user who requested the recommendation is obtained from the server.

302 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 획득한 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병을 예측하고, 예측된 질병 발병 시 예상되는 의료비를 예측한다. 보험상품 추천 장치(100)가 건강데이터에 기초하여 발명 가능한 질병을 예측하고, 예측된 질병에 대한 예상 의료비를 예측하는 구체적인 방법은 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.In step 302 , the insurance product recommendation apparatus 100 predicts a possible disease based on the acquired health data, and predicts an expected medical cost when the predicted disease occurs. A specific method for the insurance product recommendation apparatus 100 to predict an inventable disease based on health data and predict an expected medical cost for the predicted disease has been described above with reference to FIGS. 1 and 2 .

303 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 302 단계에서 예측된 질병 및 예상 의료비와, 사용자의 금융데이터에 기초하여 사용자에게 추천할 보험상품을 결정한다. 사용자의 금융데이터란 금융자산, 월수입 및 월 평균 지출액 중 적어도 하나를 포함하는 것으로서, 이를 보험상품 선택시 반영하는 방법은 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.In step 303 , the insurance product recommendation apparatus 100 determines an insurance product to be recommended to the user based on the disease and expected medical expenses predicted in step 302 and the user's financial data. The user's financial data includes at least one of financial assets, monthly income, and monthly average expenditure, and a method of reflecting this when selecting an insurance product is as described above with reference to FIGS. 1 and 2 .

도 4에는 도 3의 303 단계에 포함되는 세부 단계들을 도시하였다. 도 4를 참조하면, 401 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여 302 단계에서 예측된 질병이 보장항목에 포함되고, 보장금액이 302 단계에서 예측된 예상 의료비 이상인 보험상품을 선택할 수 있다.4 illustrates detailed steps included in step 303 of FIG. 3 . Referring to FIG. 4 , the insurance product recommendation apparatus 100 compares information on a plurality of insurance products in step 401 so that the disease predicted in step 302 is included in the insurance item, and the insurance amount is predicted in step 302 You can choose insurance products that exceed medical expenses.

402 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 401 단계에서 선택된 보험상품 중 적어도 하나를, 사용자의 금융데이터에 기초하여 최종적으로 선택할 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 금융자산, 월수입, 월 평균 지출액 등에 기초하여 보았을 때, 월 납입 보험료를 사용자가 감당할 수 있는 보험상품을 최종적으로 선택할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 월 납입 보험료가 사용자 월수입의 5% 이내인 보험상품만을 최종적으로 선택할 수 있다.In operation 402 , the insurance product recommendation apparatus 100 may finally select at least one of the insurance products selected in operation 401 based on the user's financial data. The insurance product recommendation apparatus 100 may finally select an insurance product that can afford the monthly premium paid by the user based on the user's financial assets, monthly income, and average monthly expenditure. For example, the insurance product recommendation apparatus 100 may finally select only insurance products whose monthly premium is 5% or less of the user's monthly income.

403 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 402 단계에서 최종적으로 선택된 적어도 하나의 보험상품을 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정한다.In step 403 , the insurance product recommendation apparatus 100 determines at least one insurance product finally selected in step 402 as an insurance product to be recommended to the user.

한편, 앞서 설명한 바와 같이 일 실시예에 따르면 보험상품을 추천하는 과정에서 발병 가능한 질병을 판단함에 있어서, 건강데이터의 항목별 신뢰도를 반영할 수도 있는데 이러한 실시예에 대응되는 순서도를 도 5에 도시하였다.On the other hand, as described above, according to an embodiment, in determining a disease that may occur in the process of recommending an insurance product, the reliability of each item of health data may be reflected. A flowchart corresponding to this embodiment is shown in FIG. 5 . .

도 5는 도 3의 302 단계에 포함되는 세부 단계들을 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 501 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 건강데이터에 포함된 항목별로 신뢰도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 항목별로 측정 수치의 오차 범위가 클수록 낮은 신뢰도를 부여할 수 있다.5 is a diagram illustrating detailed steps included in step 302 of FIG. 3 . Referring to FIG. 5 , in step 501 , the insurance product recommendation apparatus 100 may determine reliability for each item included in the user's health data. For example, the insurance product recommendation apparatus 100 may provide lower reliability as the error range of the measurement value for each item increases.

502 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 501 단계에서 결정된 신뢰도를 반영하여 항목별로 발병 가능한 질병을 예측할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 신뢰도가 낮은 항목에 대해서는 질병의 발병 가능성 판단을 위한 수치 계산 시 낮은 가중치를 적용할 수 있다. 구체적인 방법의 예시는 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.In step 502 , the insurance product recommendation apparatus 100 may reflect the reliability determined in step 501 to predict possible diseases for each item. For example, the insurance product recommendation apparatus 100 may apply a low weight to an item having low reliability when calculating a numerical value for determining the possibility of a disease. An example of a specific method is as described above with reference to FIGS. 1 and 2 .

503 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 예측된 질병 발병 시 예상되는 의료비를 산출할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 미리 준비된 통계 데이터를 이용하여 특정 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 계산하고, 이를 예상 의료비로 예측할 수 있다.In step 503 , the insurance product recommendation apparatus 100 may calculate an expected medical cost when a predicted disease occurs. For example, the insurance product recommendation apparatus 100 may calculate an average value of medical expenses required for the onset of a specific disease by using pre-prepared statistical data, and may predict this as an expected medical expense.

도 6은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에 따라 추천된 보험상품을 안내하는 화면을 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating a screen for guiding a recommended insurance product according to an insurance product recommendation method according to an exemplary embodiment.

도 6에 도시된 UI 화면은 도 1의 사용자 단말(10)의 디스플레이부를 통해 표시될 수 있으며, 사용자는 본 UI 화면을 통해 추천 결과를 확인하고 후속 절차(예를 들어, 보험가입신청 등)를 진행할 수도 있다.The UI screen shown in FIG. 6 may be displayed through the display unit of the user terminal 10 of FIG. 1 , and the user confirms the recommendation result through the UI screen and performs a subsequent procedure (eg, insurance subscription application, etc.) may proceed.

도 6을 참조하면, 결과 화면(600)에는 추천받은 보험상품에 대한 요약정보(610) 및 상세정보(620)가 표시될 수 있다. 상세정보(620)에는 가입안내 및 보장내용을 확인하거나, 가입신청을 하기 위한 메뉴 탭이 표시될 수 있다. 도 6에는 보장내용 메뉴(621)가 선택됨에 따라 추천된 보험상품이 보장하는 질병 및 금액에 대한 세부내용이 표시되었다.Referring to FIG. 6 , summary information 610 and detailed information 620 about the recommended insurance product may be displayed on the result screen 600 . In the detailed information 620 , a menu tab for confirming subscription guidance and guarantee details or applying for subscription may be displayed. In FIG. 6 , as the insurance content menu 621 is selected, details of the disease and amount covered by the recommended insurance product are displayed.

도 6에 도시된 결과 화면(600)에서는 하나의 보험상품이 추천된 것으로 도시하였지만, 이와 다르게 둘 이상의 보험상품을 추천할 수도 있으며, 둘 이상의 보험상품 추천 시 사용자에게 적합한 정도에 따라 추천 순위를 표시할 수도 있다.Although the result screen 600 shown in FIG. 6 shows that one insurance product is recommended, two or more insurance products may be recommended differently. You may.

이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.The term '~ unit' used in the above embodiments means software or hardware components such as field programmable gate array (FPGA) or ASIC, and '~ unit' performs certain roles. However, '-part' is not limited to software or hardware. The '~ unit' may be configured to reside on an addressable storage medium or may be configured to refresh one or more processors. Thus, as an example, '~' denotes components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, and processes, functions, properties, and procedures. , subroutines, segments of program patent code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.Functions provided in components and '~ units' may be combined into a smaller number of components and '~ units' or separated from additional components and '~ units'.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.In addition, components and '~ units' may be implemented to play one or more CPUs in a device or secure multimedia card.

도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.The insurance product recommendation method according to the embodiment described with reference to FIGS. 3 to 5 may also be implemented in the form of a computer-readable medium for storing instructions and data executable by a computer. In this case, the instructions and data may be stored in the form of program code, and when executed by the processor, a predetermined program module may be generated to perform a predetermined operation. In addition, computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer, and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium may be a computer recording medium, which is a volatile and non-volatile and non-volatile storage medium implemented in any method or technology for storage of information such as computer-readable instructions, data structures, program modules, or other data. It may include both volatile, removable and non-removable media. For example, the computer recording medium may be a magnetic storage medium such as HDD and SSD, an optical recording medium such as CD, DVD, and Blu-ray disc, or a memory included in a server accessible through a network.

또한 도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.Also, the insurance product recommendation method according to the embodiment described with reference to FIGS. 3 to 5 may be implemented as a computer program (or computer program product) including instructions executable by a computer. The computer program includes programmable machine instructions processed by a processor, and may be implemented in a high-level programming language, an object-oriented programming language, an assembly language, or a machine language. . In addition, the computer program may be recorded in a tangible computer-readable recording medium (eg, a memory, a hard disk, a magnetic/optical medium, or a solid-state drive (SSD), etc.).

따라서 도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.Accordingly, the insurance product recommendation method according to the embodiment described with reference to FIGS. 3 to 5 may be implemented by executing the above-described computer program by a computing device. The computing device may include at least a portion of a processor, a memory, a storage device, a high-speed interface connected to the memory and the high-speed expansion port, and a low-speed interface connected to the low-speed bus and the storage device. Each of these components is connected to each other using various buses, and may be mounted on a common motherboard or in any other suitable manner.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.Here, the processor may process a command within the computing device, such as for displaying graphic information for providing a Graphical User Interface (GUI) on an external input or output device, such as a display connected to a high-speed interface. Examples are instructions stored in memory or a storage device. In other embodiments, multiple processors and/or multiple buses may be used with multiple memories and types of memory as appropriate. In addition, the processor may be implemented as a chipset formed by chips including a plurality of independent analog and/or digital processors.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.Memory also stores information within the computing device. As an example, the memory may be configured as a volatile memory unit or a set thereof. As another example, the memory may be configured as a non-volatile memory unit or a set thereof. The memory may also be another form of computer readable medium such as, for example, a magnetic or optical disk.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.In addition, the storage device may provide a large-capacity storage space to the computing device. A storage device may be a computer-readable medium or a component comprising such a medium, and may include, for example, devices or other components within a storage area network (SAN), a floppy disk device, a hard disk device, an optical disk device, or a tape device, a flash memory, or other semiconductor memory device or device array similar thereto.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above-described embodiments are for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the above-described embodiments pertain can easily transform into other specific forms without changing the technical idea or essential features of the above-described embodiments. You will understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The scope to be protected through this specification is indicated by the claims described below rather than the above detailed description, and should be construed to include all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents. .

10: 사용자 단말 20: 건강데이터 저장 서버
30: 금융데이터 저장 서버 100: 보험상품 추천 장치
110: 통신부 120: 제어부
130: 저장부10: user terminal 20: health data storage server
30: financial data storage server 100: insurance product recommendation device
110: communication unit 120: control unit
130: storage

Claims (12)

보험상품 추천 장치에 있어서,
외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부;
보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부; 및
상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며,
상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하되, 복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여, 상기 예측된 질병이 보장항목에 포함되고 보장금액이 상기 예상 의료비 이상인 보험상품을 1차적으로 선택하고, 상기 1차적으로 선택된 보험상품의 월 납입 보험료를 상기 금융데이터와 비교한 결과 월 납입 보험료가 상기 사용자의 월 수입 또는 월 잉여금의 일정 비율 이내인 보험상품을 상기 사용자에게 추천할 보험상품으로 최종 선택하는 것을 특징으로 하고,
상기 제어부는,
상기 건강데이터에 포함된 검진 항목별 측정 수치를 정상범위 수치와 비교하여 검진 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하고, 예측된 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 예상 의료비로 예측하며,
상기 검진 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측함에 있어서, 상기 검진 항목별 측정 오차를 고려하여 결정되는 신뢰도를 결정하고 결정된 신뢰도를 반영하여 질병의 발병 가능성을 예측하는 것을 특징으로 하는 장치.In the insurance product recommendation device,
a communication unit for performing communication with an external device;
a storage unit in which a program and data for performing insurance product recommendation are stored; and
and a control unit that recommends at least one insurance product based on the user's health data and financial data by executing the stored program,
The control unit predicts a possible disease and expected medical cost based on the health data, and determines an insurance product to recommend to the user based on the predicted disease and expected medical cost and the financial data, By comparing the information, an insurance product including the predicted disease is included in the insurance item and the insurance amount is higher than the expected medical cost, and the monthly premium of the first selected insurance product is compared with the financial data An insurance product in which the monthly premium is within a certain percentage of the user's monthly income or monthly surplus is finally selected as the insurance product to be recommended to the user,
The control unit is
By comparing the measured values for each checkup item included in the health data with the normal range values, the probability of the occurrence of a related disease for each checkup item is predicted, and the average value of the medical expenses required for the predicted disease onset is predicted as the expected medical cost,
In predicting the probability of occurrence of the disease related to each checkup item, a reliability determined in consideration of a measurement error for each checkup item is determined, and the probability of occurrence of the disease is predicted by reflecting the determined reliability. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 통신부를 통해 상기 사용자로부터 보험상품 추천 요청을 수신하면, 상기 통신부를 통해 적어도 하나의 서버에 상기 사용자에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하여 수신하는 것을 특징으로 하는 장치.According to claim 1,
The control unit is
When receiving the insurance product recommendation request from the user through the communication unit, the device, characterized in that for receiving a request for health data and financial data corresponding to the user to at least one server through the communication unit. 보험상품 추천 방법에 있어서,
사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계;
상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계; 및
상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함하고,
상기 보험상품을 결정하는 단계는,
복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여, 상기 예측된 질병이 보장항목에 포함되고 보장금액이 상기 예상 의료비 이상인 보험상품을 1차적으로 선택하는 단계; 및
상기 1차적으로 선택된 보험상품의 월 납입 보험료를 상기 금융데이터와 비교한 결과, 월 납입 보험료가 상기 사용자의 월 수입 또는 월 잉여금의 일정 비율 이내인 보험상품을 상기 사용자에게 추천할 보험상품으로 최종 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계는,
상기 건강데이터에 포함된 검진 항목별 측정 수치를 정상범위 수치와 비교하여 검진 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계; 및
상기 예측된 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 예상 의료비로 예측하는 단계를 포함하며,
상기 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계는,
상기 검진 항목별 측정 오차를 고려하여 결정되는 신뢰도를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 신뢰도를 반영하여 상기 검진 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.In the insurance product recommendation method,
obtaining health data and financial data for the user;
predicting possible diseases and expected medical expenses based on the health data; and
determining an insurance product to be recommended to the user based on the predicted disease and expected medical expenses and the financial data;
The step of determining the insurance product is,
comparing information on a plurality of insurance products, and first selecting an insurance product in which the predicted disease is included in the insurance item and the insurance amount is greater than or equal to the expected medical cost; and
As a result of comparing the monthly premium of the primarily selected insurance product with the financial data, an insurance product whose monthly premium is within a certain percentage of the user's monthly income or monthly surplus is finally selected as the insurance product to be recommended to the user characterized in that it comprises the step of
The step of predicting the possible disease and expected medical expenses,
estimating the probability of occurrence of a disease related to each checkup item by comparing the measured value for each checkup item included in the health data with a normal range value; and
Predicting the average value of medical expenses required for the predicted disease outbreak as expected medical expenses,
Predicting the likelihood of the onset of the disease comprises:
determining a reliability determined in consideration of the measurement error for each examination item; and
and estimating the probability of occurrence of the related disease for each checkup item by reflecting the determined reliability. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제6항에 있어서,
상기 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계는,
상기 사용자로부터 보험상품 추천 요청을 수신하는 단계;
적어도 하나의 서버에 상기 사용자에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 서버로부터 상기 건강데이터 및 금융데이터를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.7. The method of claim 6,
The step of obtaining the health data and financial data comprises:
receiving an insurance product recommendation request from the user;
requesting health data and financial data corresponding to the user from at least one server; and
and receiving the health data and financial data from the at least one server. 제6항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium in which a program for performing the method according to claim 6 is recorded. 보험상품 추천 장치에 의해 수행되며, 제6항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a medium for performing the method according to claim 6, which is performed by the insurance product recommendation device.
KR1020190009362A 2019-01-24 2019-01-24 Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same KR102320953B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190009362A KR102320953B1 (en) 2019-01-24 2019-01-24 Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190009362A KR102320953B1 (en) 2019-01-24 2019-01-24 Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200092161A KR20200092161A (en) 2020-08-03
KR102320953B1 true KR102320953B1 (en) 2021-11-03

Family

ID=72042936

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190009362A KR102320953B1 (en) 2019-01-24 2019-01-24 Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102320953B1 (en)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102550404B1 (en) * 2020-10-19 2023-07-03 나병복 System for providing insurance service by quality grading of nursing home
KR20220059296A (en) * 2020-11-02 2022-05-10 한화생명보험 (주) Method For Providing Insurance Product Information And Apparatus Therefor
KR102366097B1 (en) * 2021-05-03 2022-02-23 주식회사 바이오에이지 Neurovascular Disease Prediction methods using clinical and genetic Risk score in Korean and method for suggesting diagnosis related to Coronary Disease
KR102366096B1 (en) * 2021-05-03 2022-02-23 주식회사 바이오에이지 Diabetes Prediction methods using clinical and genetic Risk score in Korean and method for suggesting diagnosis related to Diabetes
KR102354880B1 (en) * 2021-05-03 2022-02-08 주식회사 바이오에이지 Hypertension Prediction methods using clinical and genetic Risk score in Korean and method for suggesting diagnosis related to Hypertension
KR102344173B1 (en) * 2021-05-03 2021-12-29 주식회사 바이오에이지 Coronary Disease Prediction methods using clinical and genetic Risk score in Korean and method for suggesting diagnosis related to Coronary Disease
KR102434112B1 (en) * 2022-01-12 2022-08-24 주식회사 에이치디메디 Method and apparatus for generating disease prediction ai model, and system and method for predicting user-customized disease using the same
KR102649849B1 (en) 2022-12-15 2024-03-21 양진환 Health management apparatus of evaluating a value for healthcare efforts and method for providing discount insurance service using the same

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005050380A (en) * 2004-10-29 2005-02-24 Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd Medical expense prediction system, server, method, and program

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000054081A (en) * 2000-05-22 2000-09-05 홍완기 Method for selling insurance goods with customization
KR20150049993A (en) * 2013-10-31 2015-05-08 삼성생명보험주식회사 Method and apparatus for providing customized insurance information

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005050380A (en) * 2004-10-29 2005-02-24 Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd Medical expense prediction system, server, method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200092161A (en) 2020-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102320953B1 (en) Method for recommending insurance product based on health data and financial data and apparatus for performing the same
US11328366B2 (en) System and method for account transaction and balance prediction
Mercaldi et al. Long-term costs of ischemic stroke and major bleeding events among Medicare patients with nonvalvular atrial fibrillation
US20190287664A1 (en) Systems and methods for real-time group coding
Lau et al. Readmission after COPD exacerbation scale: determining 30-day readmission risk for COPD patients
Deshpande et al. Real-world health care costs based on medication adherence and risk of stroke and bleeding in patients treated with novel anticoagulant therapy
US11158209B2 (en) Systems and methods for identifying a combination of purchased items
Sarijaloo et al. Predicting 90 day acute heart failure readmission and death using machine learning‐supported decision analysis
US20170213288A1 (en) Systems and methods for personalized investment allocation
US10019542B2 (en) Scoring a population of examples using a model
Ng et al. Direct medical cost of stroke in Singapore
KR20190082155A (en) Method and apparatus for recommending loan product
US20160078551A1 (en) Method and System for Generating and Distributing Optimized Life Insurance Packages and Visual Representations Thereof
US20140358582A1 (en) Method for Generating a Selected Pool of Underwritten Insurance Policies
US20160225096A1 (en) Health insurance plan matching
WO2022187460A1 (en) Technologies for using machine learning to determine credit worthiness associated with merchant products and services
Boccuzzi et al. Retrospective study of total healthcare costs associated with chronic nonvalvular atrial fibrillation and the occurrence of a first transient ischemic attack, stroke or major bleed
JP6867875B2 (en) Information processing device
Eijkenaar et al. Performance profiling in primary care: does the choice of statistical model matter?
US20190266540A1 (en) Method and system for tracking health statistics
Navathe et al. A longitudinal analysis of the impact of hospital service line profitability on the likelihood of readmission
Gellert et al. An evaluation of the clinical and financial value of work station single sign-on in 19 hospitals
Haye et al. Estimates of diagnosed dementia prevalence and incidence among diverse beneficiaries in traditional Medicare and Medicare Advantage
US20150142460A1 (en) Method and system for ordering and arranging a data set for a severity and heterogeneity approach to preventing events including a disease stratification scheme
US11526810B2 (en) System for prediction model management with treatment pathways and biomarker data

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant