KR102369876B1 - 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법 - Google Patents

인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비즈니스 중개 플랫폼을 제공하여 B2B (business to business) 기업 대 기업의 협력과 파트너쉽 체결을 수행하기 위한 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것으로, 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록하는 기업 정보 등록부, 상기 기업 정보 등록부에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 DB 구축부, 검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 DB 구축부에서 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출하는 기업 추출부 및 상기 기업 추출부에서 추출된 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해주는 정보 제공부를 포함하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치에 의해 사업을 영위하는 사업체(기업) 간에 온/오프라인 거래처를 발굴하는 시간과 비용, 노력을 절감할 수 있는 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법을 제공할 수 있다는 효과가 도출된다.

Description

인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법{Apparatus and Method for Providing Business Interactive Service based on AI}
본 발명은 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것으로 특히, 비즈니스 중개 플랫폼을 제공하여 B2B (business to business) 기업 대 기업의 협력과 파트너쉽 체결을 수행하기 위한 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 온라인 시대가 도래하면서 비대면 거래형태의 유통, 거래관계가 다양해지고 시장의 형태가 변화하고 있음을 알 수 있다.
그로 인해 기업에서 R&D(연구개발) 작업 및 신규사업 확장을 위한 신규 거래처들을 발굴하기위해 온/오프라인으로 거래처를 찾고 방문해야하는 번거로움이 있다. 즉 다양한 사업체의 정보를 한번에 집약되어 기업에게 제공해주는 공간 및 중개소가 없어 사업을 영위하는 사업체(기업)에서는 시간과 비용적인 면에서 어려움을 겪고 있는 실정이다.
KR 10-2016-0051930 A KR 10-2021-0083544 A KR 10-2018-0062009 A
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 사업을 영위하는 사업체(기업) 간에 온/오프라인 거래처를 발굴하는 시간과 비용, 노력을 절감할 수 있는 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 기존의 거래처 정보나 거래처에 대한 평가 기준을 반영하여 매칭 확률이 높을 것으로 예측되는 등록 기업을 추천해줌으로써 기업간 파트너 체결시 만족도 및 효율성을 높일 수 있는 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치는 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록하는 기업 정보 등록부, 상기 기업 정보 등록부에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 DB 구축부, 검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 DB 구축부에서 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출하는 기업 추출부 및 상기 기업 추출부에서 추출된 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해주는 정보 제공부를 포함한다.
한편, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법은 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업 단말로부터 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록하는 단계, 상기 등록하는 단계에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 단계, 검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출하는 단계 및 상기 추출된 등록 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해주는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 사업을 영위하는 사업체(기업) 간에 온/오프라인 거래처를 발굴하는 시간과 비용, 노력을 절감할 수 있는 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법을 제공할 수 있다는 효과가 도출된다.
또한, 기존의 거래처 정보나 거래처에 대한 평가 기준을 반영하여 매칭 확률이 높을 것으로 예측되는 등록 기업을 추천해줌으로써 기업간 파트너 체결시 만족도 및 효율성을 높일 수 있는 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치 및 방법을 제공하는 효과가 도출된다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치의 구성을 도시한 블록도이다.
일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치(10)는 기업 (사업체)의 정보를 업태/업종의 분류 및 세부분류로 정리하여 플랫폼 안에서 여러 다양한 기업들의 정보를 검색, 연결할 수 있는 전문 B2B 기업 중개 플랫폼을 포함한다.
일 실시예에 따른 비즈니스 중개 서비스 제공 장치(10)가 제공하는 전문 B2B 기업 중개 플랫폼은 WEB, APP을 기반으로 형성된 온라인 플랫폼으로 공개된 오픈 API를 기반으로 사업체의 정보를 수집하거나, 혹은 전문 B2B 기업 중개 플랫폼에 가입시 입력한 사업체의 정보로 기업의 DB를 생성한다.
그리고 전문 B2B 기업 중개 플랫폼을 통해 거래처 대상이 될 수 있는 사업체(비즈니스 파트너) 정보를 제공한다.
이때 제조 공단, 유통기업, 벤더기업 등 기업의 정보들을, 사업의 형태 매출액 기업의 구성 등　 AI 비즈니스 중개 플랫폼에 입력하여 DB를 생성할 수 있다. 일예로 A 기업체가 등록한 DB 정보를 B 기업체가 거래처 발굴의 목적으로 AI 비즈니스 중개 플랫폼에서 거래처를 찾고자 할 때, 일 실시예에 따른 비즈니스 중개 서비스 제공 장치(10)는 AI 검색 서비스를 통하여 A 기업체에게 찾고자 하는 정보를 신속히 제공 전달하는 기능, 키워드 검색 / 배너 클릭검색을 AI가 인지하여 수집되어진 자료에서 검색조건에 부합하는 자료 및 유사한 자료를 제공하는 기능, AI 검색 지도 서비스 기능, 사용자의 검색 결과에 해당하는 기업에 비대면 1:1 문의 기능을 지원할 수 있다.
일 실시예에 있어서 비즈니스 중개 서비스 제공장치(10)는 등록 기업 단말(20)에서 등록 기업, 검색 요청 단말(30)에서 거래처 검색 요청 기업을 대상으로 하는 다양한 정보들의 입출력을 포털 형태로 제공할 수 있는 어플리케이션을 구동시키고, 어플리케이션 구동에 필요한 전반적인 처리들을 수행하는 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 포함한다.
이때 AI 비즈니스 중개 플랫폼은 비즈니스 중개 서비스의 개발 및 실행, 기기의 동작에 공통적으로 활용되는 소프트웨어의 집합으로서 운영체제, 미들웨어, 기본 응용 개발 지원 도구 등으로 구성된다. 일 실시예에 있어서 소프트웨어로 구성된 AI 비즈니스 중개 플랫폼은 다양한 응용 프로그램 개발 및 타 산업과의 융합을 위한 기반 제공이 가능하다.
도 1 과 같이 일 실시예에 따른 비즈니스 중개 서비스 제공 장치(10)는 통신부(110), 기업 정보 등록부(120), DB 구축부(130), 기업 추출부(140), 정보 제공부(150), 선택부(160), 연관도 분석부(170), 학습부(180), 추천부(190), 등록기업 DB(135)를 포함한다.
통신부(110)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 서버(미도시), 단말(미도시), 등록 기업 단말(20), 검색 요청 단말(30)등을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신 (Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
등록 기업 단말(20) 및 검색 요청 단말(30)은 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
일 실시예에 있어서 등록 기업 단말(20)은 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 기업 정보를 등록하고 거래처 요청을 받고자 하는 기업에 속한 담당자 단말 또는 서버등으로 구현될 수 있다. 검색 요청 단말(30)은 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 거래처 기업을 찾고자하는 기업에 속한 담당자 단말 또는 서버등으로 구현될 수 있다. 등록 기업 단말(20) 및 검색 요청 단말(30)은 기술적으로 동일한 구성으로 구현되지만 발명의 이해를 돕기위해 기능을 구분하여 설명한다.
기업 정보 등록부(120)는 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록한다.
일 실시예에 있어서 기업 정보 등록부(120)는 공공 데이터 포털이 제공하는 오픈 API를 통해 수집된 기업들의 비즈니스 관련 정보들을 저장한다.
기업 정보 등록부(120)는 오픈 API 기반으로 포털에 오픈된 다수의 기업 정보들을 임의로 등록 기업 정보로 수집할 수 있다. 즉, 웹 또는 앱 기반으로 형성된 AI 비즈니스 플랫폼에 공개된 사업체 정보를 수집한다.
또한 기업 정보 등록부(120)는 웹 기반, 또는 전용 앱 기반으로 형성된 AI 비즈니스 플랫폼을 통해 기업간 중개 서비스에 참여하고자 하는 등록 기업 단말(20)로부터 직접 등록 요청 및 등록 기업 정보를 입력받도록 구현될 수도 있다.
기업 정보 등록부(120)는 등록을 원하는 기업으로부터 중개가 필요한 비즈니스 파트너의 업무분야와 전문영역을 간단히 소개하는 인사말이나 프로필(약력) 등의 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 등록 기업이 프로필에 입력한 경력, 학력, 자격등 등에 대한 증빙자료를 제출하는 것이 선행되고, 증빙 자료에 대한 인증과정을 수행하도록 구현될 수 있다.
DB 구축부(130)는 기업 정보 등록부(120)에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축한다.
일 양상에 있어서, DB 구축부(130)에서 구축되는 등록 기업 데이터베이스(135)에 저장되는 데이터는 기업 정보 등록부(120)가 중소기업청, 사업소, 자치구의 공공데이터를 순차적으로 개방하고있는 공공데이터 포털로부터 수집한 정보들을 저장할 수도 있다. 예를들어 DB 구축부(130)는 제조 공단, 유통 기업, 벤더 기업 등 등록 기업들을 사업 형태, 매출액, 기업 구성등에 따라 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 AI 비즈니스 중개 플랫폼이 제공하는 비즈니스 중개 서비스 전용 웹페이지 또는 전용 앱을 통해 입력되는 정보에 따라 DB 구축부(130)가 등록 기업 데이터베이스를 구축하고, 등록 기업을 구분하고 분류, 처리, 전송할 수 있도록 각 공공데이터 포털이 제공하는 데이터가 모두 저장되는 것이 바람직하며, 일정한 주기에 따라 업데이트되는 오픈 API를 추가적으로 저장할 수 있도록 구성되는 것이바람직하다
등록 기업 데이터베이스(135)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티 미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, SRAM(Static Random Access Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, DB 구축부(130)는 등록 기업 데이터베이스(135)에 거래처로 업무를 수행할 수 있는 기업들을 업종별, 업태별로 구분하여 데이터베이스로 구축한다.
일 실시예에 있어서 DB 구축부(130)는 표준 산업 분류 기준에 기초하여 등록 기업의 업종을 분류하고, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수, 성장률을 분석하여 상기 기업의 업종의 미래 성장 지표을 산출하여 등록 기업 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다.
또한, DB 구축부(130)는 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수, 지적 재산 출원 건수를 분석하여 기업의 기술성 지표를 산출하여 등록 기업 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다.
또한 DB 구축부(130)는 일정 기간 동안 수행된 상기 기업의 재무 활동 현황을 분석하여 상기 기업의 유동성, 안정성, 수익성, 활동성을 평가하여 재무 활동성 지표를 등록 기업 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다.
기업 추출부(140)는 검색 요청 단말(30)로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 DB 구축부(130)에서 구축된 등록 기업 데이터베이스(135)로부터 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출한다.
이때 검색 요청 단말(30)로부터의 거래처 검색 요청은 거래처를 검색하기 위해 필요한 정보들을 포함한다. 일 실시예에 있어서 거래처 검색 요청은 표준 산업 분류 기준에 기초한 검색 대상 등록 기업의 업종정보, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수, 성장률, 검색 대상 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수, 지적 재산 출원 건수등의 기술성 지표, 검색 대상 등록 기업의 유동성, 안정성, 수익성, 활동성등의 정보들 중 적어도 하나를 포함한다.
일 실시예에 있어서 기업 추출부(140)는 거래처 검색 요청에 따라 검색 요청 기업에서 필요한 거래처의 업종, 업태에 해당되는 등록 기업들을 추출할 수 있다.
일 실시예에 있어서 기업 추출부(140)는 등록 기업 데이터베이스(135)에 저장된 데이터에 기반하여 등록 기업의 업종, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수, 성장률, 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수, 지적 재산 출원 건수, 기업의 유동성, 안정성, 수익성, 활동성 중 적어도 하나의 기준을 더 반영하여 거래처 검색 요청에 대응되는 등록 기업을 추출한다.
본 발명의 추가적인 양상에 있어서 기업 추출부(140)는 검색 요청 단말(30)이 검색 대상 등록 기업들 중 거래처를 추출함에 있어서 적합성 판단 기준이되는 기업 요소에 대한 경중을 설정한 정보에 기반하여 요소별 가중치를 두고, 거래처를 추출할 수 있다.
예를 들어 검색 요청 기업이 거래처에 대해 검색 요청 기업과의 거리라는 요소에 중요성을 둔 경우에 '거리' 항목에 가중치를 부여하고, 수출 규모나 시장 규모라는 요소에 중요성을 둔 경우에는 '시장 규모나 수출 규모와 같은 경제 지표' 항목에 가중치를 부여할 수 있다. 이때 가중치 부여 요소는 특정 범위로 한정되지 않고, 거래처를 선정하기 위해 반영할 수 있는 가능한 요소들은 모두 포괄하도록 해석될 수 있다.
즉 검색 요청 기업에서 거래처 선정에 우선적으로 반영하고 싶은 요소를 설정하면, 해당 요소에 가중치를 부여하여 거래처 대상 기업으로 추출하는 과정에서 선정여부를 결정하는 데 반영한다.
이에 따라 검색 요청 기업이 미래 성장에 중점을 두고 거래처를 검색하고 싶은지, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율이나 지식재산 출원 건수를 반영하여 기술성 지표에 중점을 두고 거래처를 검색하고 싶은지를 설정하여 반영하는 것이 가능하고, 검색 요청 기업 측에서는 보다 중요하게 생각하는 요소에 대해 다양한 기준을 적용하여 보다 만족도 높은 거래처 검색이 가능하다는 효과가 있다.
기업 추출부(140)는 검색 요청 단말(30)로부터 입력받은 거래처 선정 요소별 가중치를 적용하여 가중치가 부여된 항목에 강점이 있는 등록 기업을 우선적으로 추출할 수 있다.
정보 제공부(150)는 기업 추출부(140)에서 추출된 기업 정보를 검색 요청 단말(30)로 제공해준다. 일 실시예에 있어서, 정보 제공부(150)는 검색 요청 단말(30)로 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 추출된 기업 정보를 제공할 수 있다.
정보 제공부(150)는 제공되는 등록 기업들의 정보를 목록화하여 나열식으로 제공하거나, 지도 이미지상에 검색 된 등록 기업의 위치를 표시한 형태로 제공할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 형태의 결과 제공 서식에 의해 가능하다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 선택부(160)는 검색 요청 단말(30)로 정보 제공부(150)에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 검색 요청 단말(30)로부터 등록 기업을 선택받는다. 일 실시예에 있어서 선택부(160)는 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 제공되는 웹페이지 또는 전용 앱을 통해 적어도 하나의 등록 기업들 중 하나를 선택받는다.
추가적으로 선택부(160)는 검색 요청 단말(30)이 선택한 등록 기업에 비대면 문의를 의뢰할 수 있도록 1:1 채팅룸을 개설하거나, 음성통화 연결을 위한 링크를 제공할 수 있다.
예를들어 검색 요청 기업이 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 거래처 정보 검색을 완료한 경우에 특정 등록 기업을 선택하여 파트너쉽을 제안할 수 있다. 예를들어 유선이나 채팅, 이메일등 비대면 연락 서비스를 제공한다.
그리고 유선이나 채팅, 이메일등 비대면 연락 서비스를 통해 선택받은 등록 기업 단말(20)과 통신 채널을 형성하고, 등록 기업 단말(20)로부터 검색 요청 단말(30)이 제공한 비즈니스 제안(거래처 제안)에 대한 응답이 회신되면 파트너쉽을 형성할 수 있다.
이때, AI 비즈니스 중개 플랫폼 내에서 제공하는 비대면 제안 서비스는 최소한의 의뢰정보만 제공하여 신속하고 정확하게 비즈니스 제안에 대한 검토 및 수락이 가능하도록 형성된다.
예를들어 검색 요청 단말(30)이 등록 기업 단말(20)로 전송하는 비즈니스 제안서는 상호명과 이메일, 담당자 연락처, 문의 내용 및 첨부파일 항목을 포함할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
연관도 분석부(170)는 선택부(160)에서 선택받은 등록 기업과 검색 요청 기업간에 연관도를 분석한다.
학습부(180)는 선택부(160)로 선택받은 등록 기업 및 연관도 분석부(170)에서의 분석 결과를 딥러닝 학습한다.
학습부(180)는 연관도 분석부(170)에서의 연관도 분석 결과에 대해 선택부(160)를 통해 검색 요청 단말(30)이 선택한 등록 기업의 선정 결과를 학습데이터로 학습하여, 향후 검색 요청 단말(30)이 선택할 등록 기업의 선정 결과를 보다 정확히 예측할 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서, 기업 추출부(140)는 거래처 검색 요청에 포함되는 키워드를 인식하고, 인식된 키워드에 기반하여 매칭되는 등록 기업을 추출한다.
예를들어 기업 추출부(140)는 검색 요청 기업이 가구 제조 업체를 검색하기 원하는 경우에 거래처 검색 요청에 '가구 마감재 접착 공장'이라는 문구가 포함된 경우에, 접착, 공장, 가구, 마감재라는 키워드를 인식한다.
그리고 등록기업 DB(135)에 저장된 등록 기업들 중 가구 제조업에 속하는 등록기업을 추출할 수 있다.
그리고 연관도 분석부(170)는 기업 추출부(140)에서 인식된 키워드와 선택부(160)에서 선택받은 등록 기업간에 연관도를 분석한다.
일 실시예에 있어서 연관도 분석부(170)는 딥러닝 알고리즘으로 유사성을 도출할 수 있다.
연관도 분석부(170)는 검색 요청 단말(30)로부터 입력받은 거래처 선정을 위한 기준 정보에 기반하여 등록 기업 DB(135)에 저장된 등록 기업별 연관도를 분석한다. 그리고 연관도 분석부(170)에서 분석결과 연관도가 소정의 기준을 넘을 경우에 거래처 자격이 부여된다.
연관도 분석부(170)는 예를들어 검색 요청 단말(30)로부터 거래처 검색 요청에 '가구 마감재 접착 공장'이라는 문구가 포함된 경우에, 가구 공정 과정에서 가구 마감재를 취급하는 기업, 검색 요청 기업이 제작하는 가구 종류마다, 또는 검색 요청 기업이 원하는 가구 제조 업체의 주 공정 재료가 원목인지 스틸 재질인지를 파악하여 원하는 재질의 가구 제조 업체와의 연관도를 높게 부여할 수 있다.
추천부(190)는 학습부(180)에서 딥러닝 학습한 내용에 기반하여 정보 제공부(150)에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 연관도 분석부(170)에서 분석 결과 검색 요청 기업과 연관도가 높은 순으로 적어도 하나의 등록 기업을 추천해준다.
추천부(190)는 기업 추출부(140)에서 추출된 적어도 하나 이상의 등록 기업들 중 학습부(180)에서 딥러닝 학습한 데이터에 기반하여 검색 요청 기업이 더 선호할 것으로 판단되는 등록 기업을 선별하여 추천해줄 수 있다.
그리고 학습부(180)는 추천부(190)에서 추천한 적어도 하나의 등록 기업 중 선택부(160)가 검색 요청 단말(30)로부터 선택받은 등록 기업을 파악하여 더 학습한다. 이에 따라 검색 요청 기업이 실제 어떤 기업을 거래처로 선정하는지를 더 학습하여 이후에 동일한 검색 요청 기업에서 거래처 검색을 요청할 경우에 해당 기업에 대해 학습한 내용을 반영하여 추천해줄 수 있다.
다시말해 검색 요청 기업으로부터 직접 거래처 선정시 중요시하는 요소별 가중치 정보를 입력받지 않더라도 이전에 거래처 선정 정보를 학습한 내용에 기반하여 검색 요청 기업이 만족할 수 있는 등록 기업을 추천해줄 수 있다.
학습부(180)는 기업 정보 등록부(120)에서 등록된 방대한 양의 등록 기업 데이터 및 선택부(160)로 선택받은 등록 기업 데이터를 기반으로 딥러닝 알고리즘이 데이터로부터 특징을 스스로 딥러닝 학습할 수 있다.
그래서 이전보다 더 검색 요청 기업의 조건에 만족시킬 수 있는 등록 기업의 추천이 가능해진다.
본 발명의 추가적인 양상에 있어서 비즈니스 중개 서비스 제공장치(10)는 이전에 검색 요청 기업에서 선택한 기존 거래처 기업 정보를 저장, 관리한다. 그리고 검색 요청 기업들마다 기존 거래처 기업의 특성을 분석한다.
또한 기존 거래처와의 비즈니스 계약관계를 모니터링하여 계약만료가 도래하거나, 두 기업 중 한 기업으로부터 거래 관계 종료 정보가 입력되면 추천부(190)는 기존의 거래처 즉 비즈니스 파트너와 맺었던 계약 내용이나, 파트너간 업무 이행 상황에 대한 평가 정보, 거래 관계에 종속된 조건들에 기반하여 다시 등록 기업 중 적어도 하나 이상의 등록 기업을 추천해줄 수 있다.
추가적으로 일 실시예에 따른 비즈니스 중개 서비스 제공 장치(10)는 기존 거래처에 대한 피드백 정보를 더 입력받는다. 또한, 거래처 기업으로부터 검색 요청 기업과 실무 처리 이후에 피드백 정보를 더 입력받을 수 있다. 즉, 중개 서비스 제공 장치(10)는 기업들 간 거래처 관계에 있어서 비즈니스 파트너간 서로의 업무 만족도에 대한 사항을 평가하고 모니터링할 수 있다.
예를들어 A 기업이 기존 거래처 B와의 협업에 대해 응대 속도에 대한 만족도가 낮은 경우에, A 기업에게 거래처 B와 유사한 업종의 응대 속도가 빠른 기업을 추천해준다. 또한 C 기업이 이전 거래처 선정 과정에서 거래처의 수출 규모나 시장 규모라는 요소에 중요성을 둔 경우에 해당 요소에서 강점이 있는 등록 기업 D를 추천해줄 수 있다. 즉, 기존에 다른 비즈니스 파트너와의 업무 이행에 따른 평가 정보를 더 반영하여 등록 기업으로 추천할 수도 있다. 이때 평가를 위한 업무 평가 요소는 파트너간 업무 만족도를 평가할 수 있는 평가 요소들을 포괄하여 다양하게 설정가능하다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법을 도시한 흐름도이다.
일 실시예에 따른 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법은 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업 단말로부터 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록한다(S200).
등록 기업으로 등록하는 것은 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록한다.
일 실시예에 있어서 공공 데이터 포털이 제공하는 오픈 API를 통해 수집된 기업들의 비즈니스 관련 정보들을 저장할 수 있다.
그리고 오픈 API 기반으로 포털에 오픈된 다수의 기업 정보들을 임의로 등록 기업 정보로 수집할 수도 있다. 즉, 웹 또는 앱 기반으로 형성된 AI 비즈니스 플랫폼에 공개된 사업체 정보를 수집한다.
또한 웹 기반, 또는 전용 앱 기반으로 형성된 AI 비즈니스 플랫폼을 통해 기업간 중개 서비스에 참여하고자 하는 등록 기업 단말(20)로부터 직접 등록 요청 및 등록 기업 정보를 입력받도록 구현될 수도 있다.
또한 등록을 원하는 기업으로부터 중개가 필요한 비즈니스 파트너의 업무분야와 전문영역을 간단히 소개하는 인사말이나 프로필(약력) 등의 정보를 입력받을 수 있다. 추가적으로, 등록 기업이 프로필에 입력한 경력, 학력, 자격등 등에 대한 증빙자료를 제출하는 것이 선행되고, 증빙 자료에 대한 인증과정을 수행하도록 구현될 수 있다.
그리고 등록하는 단계에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축한다(S210).
이때 구축되는 등록 기업 데이터베이스에 저장되는 데이터는 기업 정보 등록시에 중소기업청, 사업소, 자치구의 공공데이터를 순차적으로 개방하고있는 공공데이터 포털로부터 수집한 정보들을 저장할 수도 있다. 예를들어 제조 공단, 유통 기업, 벤더 기업 등 등록 기업들을 사업 형태, 매출액, 기업 구성등에 따라 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 AI 비즈니스 중개 플랫폼이 제공하는 비즈니스 중개 서비스 전용 웹페이지 또는 전용 앱을 통해 입력되는 정보에 따라 등록 기업 데이터베이스를 구축하고, 등록 기업을 구분하고 분류, 처리, 전송할 수 있도록 각 공공데이터 포털이 제공하는 데이터가 모두 저장되는 것이 바람직하며, 일정한 주기에 따라 업데이트되는 오픈 API를 추가적으로 저장할 수 있도록 구성되는 것이바람직하다.
일 실시예에 있어서 표준 산업 분류 기준에 기초하여 등록 기업의 업종을 분류하고, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수, 성장률을 분석하여 상기 기업의 업종의 미래 성장 지표을 산출하여 등록 기업 데이터베이스에 저장할 수 있다.
또한, 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수, 지적 재산 출원 건수를 분석하여 기업의 기술성 지표를 산출하여 등록 기업 데이터베이스에 저장할 수도 있다.
또한 일정 기간 동안 수행된 상기 기업의 재무 활동 현황을 분석하여 상기 기업의 유동성, 안정성, 수익성, 활동성을 평가하여 재무 활동성 지표를 등록 기업 데이터베이스에 저장할 수도 있다.
이후에 검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라(S220) 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출한다(S230).
이때 검색 요청 단말로부터의 거래처 검색 요청은 거래처를 검색하기 위해 필요한 정보들을 포함한다. 일 실시예에 있어서 거래처 검색 요청은 표준 산업 분류 기준에 기초한 검색 대상 등록 기업의 업종정보, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수, 성장률, 검색 대상 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수, 지적 재산 출원 건수등의 기술성 지표, 검색 대상 등록 기업의 유동성, 안정성, 수익성, 활동성등의 정보들 중 적어도 하나를 포함한다.
일 실시예에 있어서 거래처 검색 요청에 따라 검색 요청 기업에서 필요한 거래처의 업종, 업태에 해당되는 등록 기업들을 추출할 수 있다.
이후에 추출된 등록 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해준다(S240). 이때 검색 요청 단말로 제공되는 등록 기업들의 정보를 목록화하여 나열식으로 제공하거나, 지도 이미지상에 검색 된 등록 기업의 위치를 표시한 형태로 제공할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 형태의 결과 제공 서식에 의해 가능하다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법은 제공해주는 단계에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 검색 요청 단말로부터 등록 기업을 선택받는다(S250).
일 실시예에 있어서 등록 기업을 선택받는 단계는 AI 비즈니스 중개 플랫폼을 통해 제공되는 웹페이지 또는 전용 앱을 통해 적어도 하나의 등록 기업들 중 하나를 선택받는다.
검색 요청 단말이 선택한 등록 기업에 비대면 문의를 의뢰할 수 있도록 1:1 채팅룸을 개설하거나, 음성통화 연결을 위한 링크를 제공할 수 있다.
그리고 선택받은 등록 기업과 검색 요청 기업간에 연관도를 분석한다(S260). 일 실시예에 있어서 연관도를 분석하는 것은 딥러닝 알고리즘으로 유사성을 도출할 수 있다.
연관도를 분석하는 단계는 검색 요청 단말로부터 입력받은 거래처 선정을 위한 기준 정보에 기반하여 등록 기업 DB에 저장된 등록 기업별 연관도를 분석한다. 그리고 연관도 분석부에서 분석결과 연관도가 소정의 기준을 넘을 경우에 거래처 자격이 부여된다.
이후에 분석하는 단계에서의 분석 결과를 딥러닝 학습한다(S270).
본 발명의 다른 양상에 있어서, 등록 기업을 추출하는 단계는 거래처 검색 요청에 포함되는 키워드를 인식하고, 인식된 키워드에 기반하여 매칭되는 등록 기업을 추출한다.
예를들어 검색 요청 기업이 가구 제조 업체를 검색하기 원하는 경우에 거래처 검색 요청에 '가구 마감재 접착 공장'이라는 문구가 포함된 경우에, 접착, 공장, 가구, 마감재라는 키워드를 인식한다. 그리고 등록기업 DB에 저장된 등록 기업들 중 가구 제조업에 속하는 등록기업을 추출할 수 있다.
그리고 연관도를 분석하는 단계는, 등록 기업을 추출하는 단계에서 인식된 키워드와 상기 선택받는 단계에서 선택받은 등록 기업간에 연관도를 분석한다.
본 발명의 추가적인 양상에 있어서, 학습하는 단계에서 딥러닝 학습한 내용에 기반하여 상기 제공해주는 단계에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 상기 연관도를 분석하는 단계에서 분석 결과 검색 요청 기업과 연관도가 높은 순으로 적어도 하나의 등록 기업을 추천해준다(S280).
추출하는 단계에서 이전에 추출된 적어도 하나 이상의 등록 기업들 중 딥러닝 학습한 데이터에 기반하여 검색 요청 기업이 더 선호할 것으로 판단되는 등록 기업을 선별하여 추천해줄 수 있다.
이때, 학습하는 단계는, 추천해주는 단계에서 추천한 적어도 하나의 등록 기업 중 상기 선택받는 단계가 검색 요청 단말로부터 선택받은 등록 기업을 파악하여 더 학습한다. 이에 따라 검색 요청 기업이 실제 어떤 기업을 거래처로 선정하는지를 더 학습하여 이후에 동일한 검색 요청 기업에서 거래처 검색을 요청할 경우에 해당 기업에 대해 학습한 내용을 반영하여 추천해줄 수 있다.
전술한 방법은 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.
10 : 비즈니스 중개 서비스 제공장치 20 : 등록 기업 단말
30 : 검색 요청 단말 110 : 통신부
120 : 기업 정보 등록부 130 : DB 구축부
140 : 기업 추출부 150 : 정보 제공부
160 : 선택부 170 : 연관도 분석부
180 : 학습부 190 : 추천부
135 : 등록 기업 DB

Claims (10)

  1. 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록하는 기업 정보 등록부;
    상기 기업 정보 등록부에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 DB 구축부;
    검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 DB 구축부에서 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출하는 기업 추출부; 및
    상기 기업 추출부에서 추출된 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해주는 정보 제공부;를 포함하고,
    상기 정보 제공부에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 검색 요청 단말로부터 등록 기업을 선택받은 선택부;
    상기 선택부에서 선택받은 등록 기업과 검색 요청 기업간에 연관도를 분석하는 연관도 분석부; 및
    상기 선택부로 선택받은 등록 기업 및 연관도 분석부에서의 분석 결과를 딥러닝 학습하는 학습부;를 더 포함하며,
    상기 DB 구축부는,
    표준 산업 분류 기준에 기초하여 등록 기업의 업종을 분류하고, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수 및 성장률을 분석하여 등록 기업의 업종의 미래 성장 지표을 산출하고, 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수 및 지적 재산 출원 건수를 분석하여 등록 기업의 기술성 지표를 산출하며, 일정 기간 동안 수행된 상기 기업의 재무 활동 현황을 분석하여 등록 기업의 유동성, 안정성, 수익성 및 활동성을 평가하여 재무 활동성 지표를 산출하여 등록 기업 데이터베이스에 저장하고,
    상기 기업 추출부는,
    검색 요청 단말로부터 입력받은 거래처 검색 요청에 포함된 거래처 선정 요소별 가중치를 적용하여 가중치가 부여된 항목에 강점이 있는 등록 기업을 우선적으로 추출하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 기업 추출부는,
    거래처 검색 요청에 포함되는 키워드를 인식하고, 인식된 키워드에 기반하여 매칭되는 등록 기업을 추출하고,
    상기 연관도 분석부는,
    상기 기업 추출부에서 인식된 키워드와 상기 선택부에서 선택받은 등록 기업간에 연관도를 분석하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 학습부에서 딥러닝 학습한 내용에 기반하여 상기 정보 제공부에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 상기 연관도 분석부에서 분석 결과 검색 요청 기업과 연관도가 높은 순으로 적어도 하나의 등록 기업을 추천해주는 추천부;를 더 포함하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 학습부는,
    상기 추천부에서 추천한 적어도 하나의 등록 기업 중 상기 선택부가 검색 요청 단말로부터 선택받은 등록 기업을 파악하여 더 학습하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공장치.
  6. 비즈니스 중개 서비스 전용 플랫폼이 제공하는 오픈 API 기반으로 등록 기업 단말로부터 등록 기업의 업태 및 업종 정보 및 매출액 정보, 거래 이력 정보, 고객사 정보, 고객 평가 점수를 포함하는 비즈니스관련 정보를 수집하여 등록 기업으로 등록하는 단계;
    상기 등록하는 단계에서 입력받은 등록 기업을 업태별, 업종별 카테고리별로 구분하여 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 단계;
    검색 요청 단말로부터 거래처 검색 요청에 따라 상기 구축된 등록 기업 데이터베이스에서 거래처 검색 요청에 대응되는 적어도 하나의 등록 기업을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 등록 기업 정보를 검색 요청 단말로 제공해주는 단계;를 포함하고,
    상기 제공해주는 단계에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 검색 요청 단말로부터 등록 기업을 선택받는 단계;
    상기 선택받은 등록 기업과 검색 요청 기업간에 연관도를 분석하는 단계;
    상기 분석하는 단계에서의 분석 결과를 딥러닝 학습하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 등록 기업 데이터베이스를 구축하는 단계는,
    표준 산업 분류 기준에 기초하여 등록 기업의 업종을 분류하고, 일정 기간 동안의 시장 규모, 수출 규모, 정부 지원 금액, 기업 수 및 성장률을 분석하여 등록 기업의 업종의 미래 성장 지표을 산출하고, 등록 기업의 연구 개발비, 매출액 대비 연구 개발 투자 비율, 설비 시설 규모, 설비 투자비, 생산 능력 지수 및 지적 재산 출원 건수를 분석하여 등록 기업의 기술성 지표를 산출하며, 일정 기간 동안 수행된 상기 기업의 재무 활동 현황을 분석하여 등록 기업의 유동성, 안정성, 수익성 및 활동성을 평가하여 재무 활동성 지표를 산출하여 등록 기업 데이터베이스에 저장하고,
    상기 등록 기업을 추출하는 단계는,
    검색 요청 단말로부터 입력받은 거래처 검색 요청에 포함된 거래처 선정 요소별 가중치를 적용하여 가중치가 부여된 항목에 강점이 있는 등록 기업을 우선적으로 추출하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법.
  7. 삭제
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 등록 기업을 추출하는 단계는,
    거래처 검색 요청에 포함되는 키워드를 인식하고, 인식된 키워드에 기반하여 매칭되는 등록 기업을 추출하고,
    상기 연관도를 분석하는 단계는,
    상기 등록 기업을 추출하는 단계에서 인식된 키워드와 상기 선택받는 단계에서 선택받은 등록 기업간에 연관도를 분석하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 학습하는 단계에서 딥러닝 학습한 내용에 기반하여 상기 제공해주는 단계에서 제공되는 추출된 기업 정보 중 상기 연관도를 분석하는 단계에서 분석 결과 검색 요청 기업과 연관도가 높은 순으로 적어도 하나의 등록 기업을 추천해주는 단계;를 더 포함하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 학습하는 단계는,
    상기 추천해주는 단계에서 추천한 적어도 하나의 등록 기업 중 상기 선택받는 단계가 검색 요청 단말로부터 선택받은 등록 기업을 파악하여 더 학습하는, 인공지능 기반의 비즈니스 중개 서비스 제공방법.

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