KR102363582B1 - 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법 및 서버 - Google Patents

재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법 및 서버 Download PDF

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Abstract

본원의 일 측면에 따른 서버에 의해 수행되는 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은, 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면, 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하는 단계; 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하는 단계; 및 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함한다.

Description

재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR PROVIDING LOAN SERVICE BASED ON INVENTORY AND SALES ANALYSYS}
본 발명은 단기 신용 대출 방법 및 서버에 관한 것으로, 보다 상세하게는 재고 및 판매량 분석을 통해 신용도를 평가하여 단기 신용 대출을 제공받는 방법 및 서버에 관한 것이다.
일반적으로 금융기관에서 기업에 대한 신용평가 시 신용평가 시스템에 의해 해당 기업의 담보 상태, 기업의 자산, 신용상태 등을 고려하여 신용평가가 이루어지며, 외부 신용 평가 기관으로부터 구체적인 신용 평가 결과를 제공받을 수도 있다. 다만 온라인 1인 셀러와 같은 온라인 판매 사업자의 경우 신용도 측정을 위한 자료가 부족하고 자료의 신뢰성이 낮아 주로 신용정보제공을 업으로 하는 CB(Credit Bureau)사에서 산출한 개인신용등급을 근거로 해당 온라인 셀러의 신용도가 결정된다.
사업성과와는 무관한 개인신용등급에 기반해 온라인 셀러의 신용도가 산출되고 대출승인 및 금리결정 등에 활용되기 때문에, 개인신용등급이 낮은 온라인 셀러의 경우 금융거래 시 부당하게 불이익을 보게 되는 문제가 발생한다. 예를 들어 사업성과는 매우 양호하나 개인의 신용도가 낮을 경우 온라인 셀러에 대한 신용도가 낮게 평가되고 대출금리 및 대출한도 결정 등에 있어 불이익을 보게 된다.
일반적으로 온라인 셀러는 초기 사업 확장을 위해 개인 신용을 기반으로 자금을 조달하기 때문에 개인신용등급이 낮아지는 경우가 많으므로, 온라인 셀러에 대한 신용평가 시 낮아진 온라인 셀러의 개인신용등급이 반영되는 악순환이 발생할 수 있다. 신용도가 낮은 온라인 셀러는 일반 금융기관과 거래가 어렵기 때문에 고금리의 사금융에 의지하게 되는 위험이 발생할 수 있다.
대한민국 공개특허공보 제 10-2009-0036622 호 (발명의 명칭: 물품 담보대출 처리 방법 및 시스템)
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서 온라인 셀러를 위해 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법 및 서버를 제공한다.
서버에 저장된 재고 및 판매량을 분석하여, 해당 담보의 가치 및 신용도를 평가하여 단기 신용 대출이 가능하도록 정보를 제공하며, 평가 과정에서 인공신경망을 활용하여 더 정확한 담보 가치 및 신용도 평가가 이루어 질 수 있다.
본 발명은 재고 및 판매량을 분석하고 온라인 셀러의 신용 정보를 비교적 객관적으로 측정하여, 실제 위험수준에 부합하는 금리 및 대출 한도에 따른 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 서버에 의해 수행되는 서버에 의해 수행되는 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은, 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면, 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하는 단계; 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하는 단계; 및 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함한다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 2 측면에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버는, 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램이 저장된 메모리; 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면, 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하고, 상기 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하고, 상기 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공한다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본 발명의 기술적 사상에 의한 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법 및 서버에 의해 온라인 셀러의 신용도 수준을 보다 합리적인 방식으로 측정하여, 위험수준에 합당한 금리 및 대출 한도에 해당하는 서비스를 제공 할 수 있다.
온라인 셀러의 신용을 객관적으로 분석하여, 온라인 셀러는 별도의 복잡한 절차를 통하지 않고도, 서버에 저장된 경영 정보만으로 손쉽게 대출 서비스를 받을 수 있고, 금융기관은 안정적인 새로운 대출 시장을 확보하여 수익성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 데이터베이스 구조를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼을 설명하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼을 설명하는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 기능을 설명하는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 “상에” 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도시된 바와 같이 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130), 데이터베이스(140) 및 입력모듈(150)을 포함할 수 있다.
통신모듈(110)은 접속된 사용자 단말(100) 및 연동된 서버(200)와 각각 데이터를 통신한다. 통신모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
메모리(120)에는 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램이 저장된다. 이러한 메모리(120)에는 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버(100)의 구동을 위한 운영 체제나 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램의 실행 과정에서 발생되는 여러 종류가 데이터가 저장된다. 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램은 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면, 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하고, 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하고, 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공하는 단계를 수행한다.
이때, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
또한, 메모리(120)는 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 메모리(120)는 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치 외에 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 프로그램을 실행하되, 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램의 실행에 따르는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각각의 동작에 대해서는 추후 보다 상세히 살펴보기로 한다.
이러한 프로세서(130)는 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이 크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
데이터베이스(140)는 프로세서(130)의 제어에 따라, 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템에 필요한 데이터를 저장 또는 제공한다. 이러한 데이터베이스(140)는 메모리(140)와는 별도의 구성 요소로서 포함되거나, 또는 메모리(140)의 일부 영역에 구축될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템은 서버(100) 및 복수의 사용자 단말(200)을 포함한다. 이들은 네트워크를 통해 연결 될 수 있다. 이 때 사용자 단말(200)은 온라인 마켓에서 상품을 판매하고, 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러의 단말일 수 있다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은 서버(100)에서 실시될 수 있다. 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 데이터 분석은 서버(100)에서 이루어지고, 분석데이터 및 결과 표시는 사용자 단말(200)에서 이루어 질 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
프로세서(130)는 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면(S110), 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출한다(S120). 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러에 특화된 시스템이다. 프로세서(130)는 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러의 재고, 판매량과 같은 데이터를 수집 가능하므로 해당 데이터를 분석하여 대출 상품을 추천할 수 있다. 창고에 저장된 재고의 경우 가까운 시일 내에 판매되어 온라인 셀러의 수입으로 전환될 예정인 자산이므로, 재고량과 판매 가격에 일정 비율을 적용하여 담보 자산 가격을 계산 가능하다. 프로세서(130)는 판매량, 거래실적을 통해 담보 자산 가격을 더 정확하게 판단 가능하다.
또한 프로세서(130)는 동일 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러들간의 정보를 비교할 수 있고, 다른 온라인 셀러의 과거 데이터를 기초로 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가할 수 있다. 프로세서(130)는 다른 온라인 셀러의 재고, 판매량, 거래실적과 같은 정보 및 실행된 대출 정보들을 비교하여 현재 입력된 사용자 대출 정보에 대한 예상 대출 결과 정보를 제공할 수 있다. 즉 단기 신용 대출 모델은 사용자 대출 정보와 기설정된 물류 플랫폼을 이용하는 다른 온라인 셀러의 재고, 판매량 및 거래실적과 비교하여 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정할 수 있다.
프로세서(130)는 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가한다(S130).
단기 신용 대출 모델은 온라인 셀러 정보 데이터베이스를 기초로 인공신경망 네트워크를 이용해 학습되고, 상기 사용자 대출 정보를 입력으로 대출 결과 정보를 제공하는 것일 수 있다. 단기 신용 대출 모델은 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여, 재고, 판매량, 거래실적 등의 정보에 가중치를 판단하고, 그 결과로 대출 한도 및 이자율을 제공할 수 있다. 프로세서(130)는 대출 결과 정보의 적합성을 평가하고, 평가된 적합성을 단기 신용 대출 모델에 업데이트하여 재학습시키는 단계를 더 포함하여 단기 신용 대출 모델의 정확도를 더 높일 수 있다.
프로세서(130)는 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정한다(S140). 대출 상품 데이터베이스는 네트워크 상에서 수집된 금융회사 별 대출 상품 정보를 포함할 수 있다.
추가 실시예로 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출한도, 금리, 사용자의 신용도를 포함하는 정보를 금융 회사에 제공하고, 금융 회사가 해당 정보를 이용하여 대출 상품을 제안하도록 할 수 있다. 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법은 복수의 금융회사에 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출정보를 제공하여 대출상품을 역경매 하는 방식을 더 포함할 수도 있다.
프로세서(130)는 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공하는 단계를 수행한다(S150). 대출 결과 정보는 추천 대출 상품뿐만 아니라, 적정 대출 한도 또는 금리 정보를 더 포함할 수 있다.
추가 실시예로 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버(100)는 별도의 신용도 평가 모듈을 더 포함할 수 있다. 여기서, 신용도평가 장치는 제휴금융기관에서 대출 신청에 대한 심사를 하기 위해, 대출자의 신용도를 평가하고, 신용도에 기초하여 대출 가능 여부와 금리 등의 대출자에 대해 제공 가능한 금융 서비스를 결정할 수 있다. 신용도 평가 모듈은 대출자의 속성을 나타내는 사용자 정보와 거래 이력을 평가 프로세스에 입력함으로써 평가된 신용도를 출력할 수 있다. 이 때, 대출자의 신용등급, 소득, 주거형태, 직업, 또는 결혼여부와 같은 정보가 사용자 정보에 포함될 수 있다. 또한 신용도를 평가하기 위해 신용도 평가 모듈은 기 설정된 평가 조건들을 저장하고 있을 수 있다. 여기서, 평가 프로세스는 대출자의 속성 및 거래 이력이 평가 조건들을 만족하는지 여부에 기초하여 대출자를 필터링함으로써 신용도를 평가할 수 있다. 이와 같은 평가 프로세스에 따라 신용도를 평가할 때, 신용등급이 낮은 대출자에게는 대출이 제공될 수 없는 신용도인 것으로 평가가 될 수 있다. 이 경우에도 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버(100)는 특정 물류 플랫폼을 통한 재고, 판매량 및 거래 실적등의 내부 자료를 분석하여 제휴 금융기관 등이 평가한 신용도와 별개의 신용도, 대출한도 및 금리정보 등을 산출할 수 있다. 산출한 정보는 제휴 금융기관에 제공되어 대출 서비스를 제공받는데 사용될 수 있고, 산출한 정보에 근거하여 제3자가 보증하는 대출 서비스를 제공하는 것도 고려할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
프로세서(130)는 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출한 이후(S120), 추가적으로 사용자 단말에 사용자 정보를 더 요청할 수 있다(S121). 추가적으로 요청하는 정보는 신용도를 평가하기 위한 금융거래 내역, 현재 자산, 추가담보, 사업정보 등일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
프로세서(130)는 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가(S130)한 데이터를 기반으로 대출 상품 선정을 위한 대출 한도 및 금리계산 단계를 더 수행할 수 있다(S131). 프로세서(130)는 단기 신용 대출 모델을 통해 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여, 재고, 판매량, 거래실적 등의 정보에 가중치를 판단하고, 그 결과로 대출 한도 및 이자율을 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
단기 신용 대출 모델은 온라인 셀러 정보 데이터베이스를 기초로 인공신경망 네트워크를 이용해 학습되고, 상기 사용자 대출 정보를 입력으로 대출 결과 정보를 제공하는 것일 수 있다. 단기 신용 대출 모델은 특정 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여, 재고, 판매량, 거래실적 등의 정보에 가중치를 판단하고, 그 결과로 대출 한도 및 이자율을 제공할 수 있다. 프로세서(130)는 대출 결과 정보의 적합성을 평가하고, 평가된 적합성을 단기 신용 대출 모델에 업데이트하여 재학습시키는 단계를 더 포함하여 단기 신용 대출 모델의 정확도를 더 높일 수 있다(S151).
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법의 진행 단계를 나타낸 흐름도이다.
사용자 단말(200)에서 서버(100)로 대출 요청하면(S210), 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 대출 관련 평가를 위한 정보를 추출하고(S220), 추출한 데이터에 기초하여 신용도를 포함하는 대출 정보를 평가한다(S230). 신용도, 담보평가, 이자율, 한도가액 등의 정보가 생성되면 이를 이용하여 추천 대출상품을 선정하고(S240), 이를 사용자 단말(200)에 제공한다(S250). 사용자 단말(200)을 통해 제공된 정보의 적합성을 평가하면(S260), 단기 신용 대출 모델은 평가된 적합성을 업데이트하여 재학습시켜 해당 모델의 정확성을 더 높일 수 있다(S270).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템(300)은 정보추출모듈(310), 정보분석모듈(320) 및 결과제공모듈(330)로 구성될 수 있다.
정보추출모듈(310)은 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면, 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출한다.
정보분석모듈(320)은 추출된 사용자 대출 정보를 입력으로 단기 신용 대출 모델에서 담보 가치 및 사용자 신용도를 평가하고 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정한다.
결과제공모듈(330)은 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보를 사용자 단말에 제공한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 데이터베이스 구조를 나타낸 도면이다.
온라인 셀러 정보 데이터베이스는 복수의 테이블로 구성될 수 있다. 온라인 셀러 정보 데이터베이스는 사용자 개인정보 테이블, 매출정보관리테이블, 사용자신용도평가테이블, 대출상품정보테이블로 구성될 수 있다.
사용자 개인정보 테이블은 사용자의 이름, 나이, 주소와 같은 개인정보를 포함할 수 있다. 매출정보관리 테이블은 기설정된 물류 플랫폼을 통해 발생하는 판매량, 재고를 포함하는 매출과 관련된 정보를 저장할 수 있다.사용자신용도평가 테이블은 단기 신용 대출 모델에서 평가한 담보가치, 사용자 신용도, 대출한도, 금리 등의 정보를 저장할 수 있다.대출상품정보 테이블은 금융기관에서 제공하는 금융상품, 대출상품 리스트를 저장할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 시스템은 서버(100)와 별도로 신용평가모듈(300)을 제공할 수 있으며, 네트워크로 서버(100)와 연결되어 동작할 수 있다. 외부정보제공 사이트(400)는 각종 금융기관의 홈페이지 또는 금융상품 정보를 제공하는 포털사이트와 같은 웹사이트를 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼을 설명하는 도면이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 신용도를 평가하기 위해 기설정된 물류 플랫폼을 활용할 수 있으며, 기설정된 물류 플랫폼의 예는 도면에 도시된 바와 같다. 제품 입고, 주문정보 업로드, 주문정보 DB화, 픽업/패키징/출고, 송장정보 업로드, 쇼핑몰 송장정보, CS처리/반품작업에서 발생하는 정보를 데이터베이스에 저장하여 해당 사업자의 단기 신용 대출을 위한 신용 평가에 활용할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼을 설명하는 도면이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 신용도를 평가하기 위해 사용하는 기설정된 물류 플랫폼은 콜로세움 풀필먼트 서비스 일 수 있다. 콜로세움 풀필먼트 서비스는 제품입고, 보관 주문, 패키징, 배송, 반품/재고관리, 정산, 유통지원을 통해 발생하는 정보를 데이터베이스에 저장하여 해당 사업자의 단기 신용 대출을 위한 신용 평가에 활용할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 기능을 설명하는 도면이다.
재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 신용도를 평가하기 위해 사용하는 기설정된 물류 플랫폼의 기능은 품목/재고관리, 입고관리, 출고관리, CS관리, 정산/리포트관리, 알림관리를 포함할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
기설정된 물류 플랫폼은 화주와 창고주를 구별하여 운영 가능하며, 각각의 사용자에 대한 정보를 모두 수집할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에서 사용하는 물류 플랫폼의 사용자 인터페이스를 설명하는 도면이다.
기설정된 물류 플랫폼의 입고관리와 관련된 사용자 인터페이스를 표시하는 도면이다. 입고일자, 입고상태, 창고센터, 화주업체 및 입고내역 목록 및 세부 내역을 확인 가능하다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 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 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 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.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 서버
110: 통신 모듈
120: 메모리
130: 프로세서
140: 데이터베이스
150: 입력모듈
200: 사용자 단말

Claims (19)

  1. 서버에 의해 수행되는 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법에 있어서,
    (a) 온라인 마켓에서 상품을 판매하고 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러의 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면,
    상기 기 설정된 물류 플랫폼을 이용한 사용자의 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하고,
    금융거래 내역, 현재 자산, 추가 담보, 사업정보를 포함하는 추가 정보를 요청하고;
    (b) 상기 추출된 사용자 대출 정보를 이용하여 단기 신용 대출 모델에서 담보가치 및 사용자 신용도를 평가하되,
    상기 담보 가치는 사용자의 재고량과 판매 가격에 일정 비율을 적용하여 담보 자산 가격을 계산된 것이고,
    상기 사용자 신용도는 제휴 금융기관에서 평가된 신용도 또는 기 설정된 물류 플랫폼을 통한 재고, 판매량 및 거래 실적을 분석하여 제휴 금융기관이 평가한 신용도와 별개의 신용도일 수 있으며,
    대출 한도 및 금리 계산 단계를 더 수행하되, 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 다른 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여 재고, 판매량, 거래실적을 포함하는 정보에 가중치를 두고 계산하며;
    (c) 네트워크 상에서 수집된 금융 회사별 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하거나,
    상기 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 한도, 금리, 사용자의 신용도를 포함하는 정보를 금융 회사에 제공하고, 상기 금융 회사가 제공된 정보를 이용하여 제안된 대출상품을 선정하거나,
    또는 복수의 금융회사에 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 정보를 제공하여 역경매 방식으로 대출상품을 선정하는 것으로;
    (d) 상기 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보, 적정 대출 한도 또는 금리 정보를 사용자 단말에 제공하고;
    (e) 대출 결과 정보의 적합성을 평가하고, 평가된 적합성을 단기 신용 대출 모델에 업데이트하여 재학습시켜 상기 단기 신용 대출 모델의 정확도를 높이도록 하는 것;을 포함하는,
    재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 방법.
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  7. 삭제
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  9. 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용대출 서버에 있어서,
    재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 프로그램이 저장된 메모리;
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해,
    (a) 온라인 마켓에서 상품을 판매하고 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러의 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면,
    상기 기 설정된 물류 플랫폼을 이용한 사용자의 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하고,
    금융거래 내역, 현재 자산, 추가 담보, 사업정보를 포함하는 추가 정보를 요청하고;
    (b) 상기 추출된 사용자 대출 정보를 이용하여 단기 신용 대출 모델에서 담보가치 및 사용자 신용도를 평가하되,
    상기 담보 가치는 사용자의 재고량과 판매 가격에 일정 비율을 적용하여 담보 자산 가격을 계산된 것이고,
    상기 사용자 신용도는 제휴 금융기관에서 평가된 신용도 또는 기 설정된 물류 플랫폼을 통한 재고, 판매량 및 거래 실적을 분석하여 제휴 금융기관이 평가한 신용도와 별개의 신용도일 수 있으며,
    대출 한도 및 금리 계산 단계를 더 수행하되, 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 다른 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여 재고, 판매량, 거래실적을 포함하는 정보에 가중치를 두고 계산하며;
    (c) 네트워크 상에서 수집된 금융 회사별 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하거나,
    상기 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 한도, 금리, 사용자의 신용도를 포함하는 정보를 금융 회사에 제공하고, 상기 금융 회사가 제공된 정보를 이용하여 제안된 대출상품을 선정하거나,
    또는 복수의 금융회사에 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 정보를 제공하여 역경매 방식으로 대출상품을 선정하는 것으로;
    (d) 상기 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보, 적정 대출 한도 또는 금리 정보를 사용자 단말에 제공하고;
    (e) 대출 결과 정보의 적합성을 평가하고, 평가된 적합성을 단기 신용 대출 모델에 업데이트하여 재학습시켜 상기 단기 신용 대출 모델의 정확도를 높이도록 하는 것;을 포함하는,
    재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 서버.
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  17. 재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 장치에 있어서,
    정보 추출 모듈;
    정보 분석 모듈; 및
    결과 제공 모듈을 포함하되,
    상기 정보 추출 모듈은, 온라인 마켓에서 상품을 판매하고 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 온라인 셀러의 사용자 단말에서 대출 요청이 수신되면,
    상기 기 설정된 물류 플랫폼을 이용한 사용자의 재고, 판매량 및 거래실적을 포함하는 온라인 셀러 정보가 저장된 온라인 셀러 정보 데이터베이스에서 사용자 대출 정보를 추출하고,
    금융거래 내역, 현재 자산, 추가 담보, 사업정보를 포함하는 추가 정보를 요청하고;
    상기 정보 분석 모듈은, 상기 추출된 사용자 대출 정보를 이용하여 단기 신용 대출 모델에서 담보가치 및 사용자 신용도를 평가하되,
    상기 담보 가치는 사용자의 재고량과 판매 가격에 일정 비율을 적용하여 담보 자산 가격을 계산된 것이고,
    상기 사용자 신용도는 제휴 금융기관에서 평가된 신용도 또는 기 설정된 물류 플랫폼을 통한 재고, 판매량 및 거래 실적을 분석하여 제휴 금융기관이 평가한 신용도와 별개의 신용도일 수 있으며,
    대출 한도 및 금리 계산 단계를 더 수행하되, 기 설정된 물류 플랫폼을 사용하는 다른 온라인 셀러들의 데이터를 이용하여 재고, 판매량, 거래실적을 포함하는 정보에 가중치를 두고 계산하며;
    상기 결과 제공 모듈은, 네트워크 상에서 수집된 금융 회사별 대출 상품 정보가 저장된 대출 상품 데이터베이스에서 추천 대출 상품을 선정하거나,
    상기 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 한도, 금리, 사용자의 신용도를 포함하는 정보를 금융 회사에 제공하고, 상기 금융 회사가 제공된 정보를 이용하여 제안된 대출상품을 선정하거나,
    또는 복수의 금융회사에 단기 신용 대출 모델을 통해 계산된 대출 정보를 제공하여 역경매 방식으로 대출상품을 선정하는 것으로;
    상기 추천 대출 상품을 포함하는 대출 결과 정보, 적정 대출 한도 또는 금리 정보를 사용자 단말에 제공하고;
    대출 결과 정보의 적합성을 평가하고, 평가된 적합성을 단기 신용 대출 모델에 업데이트하여 재학습시켜 상기 단기 신용 대출 모델의 정확도를 높이도록 하는 것;을 포함하는,
    재고 및 판매량 분석을 통한 단기 신용 대출 장치.
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