KR102378302B1 - Method and server for recommending financial product based on consumption pattern - Google Patents

Method and server for recommending financial product based on consumption pattern Download PDF

Info

Publication number
KR102378302B1
KR102378302B1 KR1020200065776A KR20200065776A KR102378302B1 KR 102378302 B1 KR102378302 B1 KR 102378302B1 KR 1020200065776 A KR1020200065776 A KR 1020200065776A KR 20200065776 A KR20200065776 A KR 20200065776A KR 102378302 B1 KR102378302 B1 KR 102378302B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
user
financial product
consumption pattern
card
Prior art date
Application number
KR1020200065776A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210148655A (en
Inventor
이승찬
Original Assignee
주식회사 바넷정보기술
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 바넷정보기술 filed Critical 주식회사 바넷정보기술
Priority to KR1020200065776A priority Critical patent/KR102378302B1/en
Publication of KR20210148655A publication Critical patent/KR20210148655A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102378302B1 publication Critical patent/KR102378302B1/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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • 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

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르면, 금융 상품 추천 서버에서 소비 패턴을 기반으로 금융 상품을 추천하는 방법에 있어서, 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하는 단계; 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 상기 사용자의 소비 패턴을 분석하는 단계; 상기 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계; 및 상기 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는, 소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법이 제공된다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a method for recommending a financial product based on a consumption pattern in a financial product recommendation server, the method comprising: collecting card payment history information of a user; analyzing the consumption pattern of the user through the card payment history information; selecting a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern; and providing a notification message for the recommended financial product to a user terminal. A consumption pattern-based financial product recommendation method is provided.

Description

소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법 및 서버 {METHOD AND SERVER FOR RECOMMENDING FINANCIAL PRODUCT BASED ON CONSUMPTION PATTERN}A method and server for recommending financial products based on consumption patterns {METHOD AND SERVER FOR RECOMMENDING FINANCIAL PRODUCT BASED ON CONSUMPTION PATTERN}

본 발명은 소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법 및 서버에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 사용자의 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자의 소비 패턴을 분석하고, 사용자의 소비 패턴을 기초로, 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하여, 추천 금융 상품에 대한 정보를 제공하는 방법 및 서버에 관한 것이다. The present invention relates to a method and server for recommending a financial product based on a consumption pattern, and more particularly, to analyze the user's consumption pattern through the user's card payment history information, and based on the user's consumption pattern, suitable for the user The present invention relates to a method and a server for selecting a recommended financial product and providing information on the recommended financial product.

최근 IT 기술의 급격한 발전으로 인해 스마트폰과 같은 단말의 보급이 확대되고 있다. 이로 인해, 사용자는 단말을 사용하여 직접 은행 등을 방문하지 않고도 온라인상에서 다양한 금융업무의 처리가 가능하다.Recently, due to the rapid development of IT technology, the spread of terminals such as smart phones is expanding. Accordingly, the user can process various financial services online without directly visiting a bank or the like using the terminal.

또한, 기존의 현금을 통한 금융거래보다 신용카드 또는 간편결제 서비스 등의 전자적 결제수단을 이용한 금융거래가 증가하고 있다.In addition, financial transactions using electronic payment methods such as credit cards or simple payment services are increasing rather than existing financial transactions through cash.

이와 같은 금융거래 환경의 변화로 인해 각 금융기관에서는 다양한 형태의 금융 상품을 개발하여 홍보하고 있다.Due to such changes in the financial transaction environment, each financial institution is developing and promoting various types of financial products.

하지만, 다양한 결제수단과 금융 상품 등이 증가함에 따라 관련 정보 또한 기하급수적으로 늘어나고 있어 사용자는 자신에게 적합한 금융 상품을 선택하는데 어려움이 있었다.However, as the number of various payment methods and financial products increases, related information also increases exponentially, so it is difficult for users to select a suitable financial product.

한편, 사용자가 금융 상품에 대한 정보를 얻고자 할 때, 주로 포털 사이트 검색을 통해 금융 상품에 대한 정보를 제공받았으나, 포털 사이트에 개시된 금융 상품 정보에는 홍보를 위한 인위적인 정보 등이 상당수를 차지하고 있어 사용자에게 실제로 도움이 되는 정보를 검색하기 어려운 문제가 있다.On the other hand, when a user wants to obtain information on financial products, information on financial products is mainly provided through a portal site search. It is difficult to find information that is actually helpful to you.

이에 따라, 사용자의 성향에 따라 개인화된 금융 상품 추천 서비스를 통해, 사용자에게 실제로 도움이 되는 금융 상품에 대한 정보를 확실하게 제공하고자 하는 요구가 증대되고 있는 실정이다.Accordingly, there is an increasing demand for reliably providing information on financial products that are actually helpful to users through a personalized financial product recommendation service according to user preferences.

본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자의 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자의 소비 패턴을 분석하고, 사용자의 소비 패턴을 기초로, 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하여, 추천 금융 상품에 대한 정보를 제공하는 방법 및 서버를 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.The present invention is to solve the problems of the prior art, by analyzing the user's consumption pattern through the user's card payment history information, and selecting a recommended financial product suitable for the user based on the user's consumption pattern, An object of the present invention is to provide a method and a server for providing information on recommended financial products.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 금융 상품 추천 서버에서 소비 패턴을 기반으로 금융 상품을 추천하는 방법에 있어서, 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하는 단계; 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 상기 사용자의 소비 패턴을 분석하는 단계; 상기 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계; 및 상기 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하는, 소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법이 제공된다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, there is provided a method for recommending a financial product based on a consumption pattern in a financial product recommendation server, the method comprising: collecting card payment history information of a user; analyzing the consumption pattern of the user through the card payment history information; selecting a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern; and providing a notification message for the recommended financial product to a user terminal. A consumption pattern-based financial product recommendation method is provided.

상기 소비 패턴의 분석 단계는, 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 유사 소비 패턴을 가지는 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석하는 단계를 포함하며, 상기 추천 금융 상품의 선정 단계는, 상기 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.The analysis step of the consumption pattern includes the steps of grouping and classifying users having similar consumption patterns through the analysis result of the consumption patterns for each user, and analyzing the consumption patterns for each user group through the card payment history information, , the selecting of the recommended financial product may include selecting a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group based on the consumption pattern of the user group.

상기 추천 금융 상품의 선정 단계는, 제1 사용자와 동일한 사용자 그룹으로 분류된 제2 사용자의 금융 상품 정보를 기초로, 상기 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.The selecting of the recommended financial product may include selecting a recommended financial product suitable for the first user based on financial product information of a second user classified into the same user group as the first user.

상기 카드 결제 내역 정보의 수집 단계는, 상기 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집하는 단계를 포함하며, 상기 소비 패턴의 분석 단계는, 복수의 사용자들의 상기 금융 상품 정보를 통해, 동일한 금융 상품을 보유한 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 복수의 사용자들의 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석하는 단계를 포함하며, 상기 추천 금융 상품의 선정 단계는, 상기 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.The collecting of the card payment history information includes further collecting the financial product information of the user, and the analyzing of the consumption pattern includes a user who has the same financial product through the financial product information of a plurality of users. grouping and classifying, and analyzing a consumption pattern for each user group through the card payment history information of a plurality of users, wherein the selecting of the recommended financial product includes: based on the consumption pattern of the user group, The method may include selecting a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group.

상기 추천 금융 상품의 선정 단계는, 제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 상기 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.In the selecting of the recommended financial product, a second financial product identified as having the most in addition to the first financial product is selected as the recommended financial product based on financial product information of users belonging to the user group holding the first financial product. may include the step of

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 소비 패턴을 기반으로 금융 상품을 추천하는 금융 상품 추천 서버에 있어서, 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하는 결제 내역 수집부; 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 상기 사용자의 소비 패턴을 분석하는 소비 패턴 분석부; 상기 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 금융 상품 추천부; 및 상기 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 사용자 단말로 제공하는 알림 메시지 제공부를 포함하는, 금융 상품 추천 서버가 제공된다.According to another embodiment of the present invention for achieving the above object, there is provided a financial product recommendation server for recommending a financial product based on a consumption pattern, comprising: a payment history collecting unit for collecting card payment history information of a user; a consumption pattern analysis unit that analyzes the consumption pattern of the user through the card payment history information; a financial product recommendation unit that selects a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern; and a notification message providing unit providing a notification message for the recommended financial product to a user terminal.

상기 소비 패턴 분석부는, 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 유사 소비 패턴을 가지는 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석하며, 상기 금융 상품 추천부는, 상기 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The consumption pattern analysis unit groups and classifies users having similar consumption patterns through the analysis result of the consumption patterns for each user, and analyzes the consumption patterns for each user group through the card payment history information, and the financial product recommendation unit , a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group may be selected based on the consumption pattern of the user group.

상기 금융 상품 추천부는, 제1 사용자와 동일한 사용자 그룹으로 분류된 제2 사용자의 금융 상품 정보를 기초로, 상기 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The financial product recommendation unit may select a recommended financial product suitable for the first user based on financial product information of a second user classified into the same user group as the first user.

상기 결제 내역 수집부는, 상기 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집하며, 상기 소비 패턴 분석부는, 복수의 사용자들의 상기 금융 상품 정보를 통해, 동일한 금융 상품을 보유한 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 복수의 사용자들의 상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석하며, 상기 금융 상품 추천부는, 상기 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The payment history collection unit further collects the user's financial product information, and the consumption pattern analysis unit uses the financial product information of a plurality of users to group and classify users who have the same financial product, and A consumption pattern may be analyzed for each user group through the card payment history information, and the financial product recommendation unit may select a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group based on the consumption pattern of the user group.

상기 금융 상품 추천부는, 제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 상기 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.The financial product recommendation unit may select, as a recommended financial product, a second financial product identified as having the most in addition to the first financial product, based on financial product information of users belonging to the user group holding the first financial product. .

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 금융 상품에 대한 정보를 얻고자 할 때, 종래의 포털 검색이 아닌, 사용자와 유사한 소비 패턴을 가지는 것으로 분류된 사용자 그룹 내에 속하는 다른 사용자들이 보유한 금융 상품을 추천함으로써, 사용자에게 더 확실한 금융 상품 정보를 제공하여, 사용자 별로 개인화된 마케팅 효과를 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when a user wants to obtain information on financial products, it is not a conventional portal search, but a financial product owned by other users belonging to a user group classified as having a consumption pattern similar to that of the user. By recommending, more reliable financial product information can be provided to the user, thereby providing personalized marketing effects for each user.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood that the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품 추천 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품에 대한 추천 알림 메시지의 제공 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for providing a financial product recommendation service according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a configuration of a financial product recommendation server according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a process of providing a recommendation notification message for a financial product according to an embodiment of the present invention.

이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in several different forms, and thus is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for providing a financial product recommendation service according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 사용자 단말(100), 금융 상품 추천 서버(200), 카드사 서버(300) 및 금융사 서버(400)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the system according to an embodiment of the present invention includes a plurality of user terminals 100 that can communicate with each other through a communication network, a financial product recommendation server 200 , a card company server 300 , and a financial company server 400 . may include

먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, the communication network may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and may be implemented in various forms so that communication between a server and a server and communication between a server and a terminal are performed.

복수의 사용자 단말(100) 각각은 통신 기능을 갖춘 연산 장치로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 휴대전화기, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며, 외부 서버와 연결될 수 있는 다양한 형태의 통신 장치로 구현될 수도 있다.Each of the plurality of user terminals 100 may be implemented as a computing device having a communication function, for example, it may be implemented as a mobile phone, a desktop PC, a laptop PC, a tablet PC, a smart phone, etc., but is not limited thereto Also, it may be implemented as various types of communication devices that can be connected to an external server.

복수의 사용자 단말(100) 각각에는 금융 상품 추천 서비스를 제공하기 위한 애플리케이션이 설치되어 있을 수 있다. 이 때, 애플리케이션 관리 서버(미도시)는 다양한 애플리케이션을 배포할 수 있는 애플리케이션 스토어를 제공할 수 있고, 금융 상품 추천 서버(200)를 운영하는 운영자가 애플리케이션 스토어에 금융 상품 추천용 애플리케이션을 등록하면, 복수의 사용자 단말(100) 각각은 애플리케이션 스토어에 등록된 금융 상품 추천용 애플리케이션을 다운로드 하여, 메모리 내에 설치할 수 있다. 여기서, 금융 상품 추천용 애플리케이션은 추천 금융 상품 알림 메시지 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있다.An application for providing a financial product recommendation service may be installed in each of the plurality of user terminals 100 . At this time, the application management server (not shown) may provide an application store capable of distributing various applications, and when an operator who operates the financial product recommendation server 200 registers an application for financial product recommendation in the application store, Each of the plurality of user terminals 100 may download an application for recommending financial products registered in the application store and install it in a memory. Here, the financial product recommendation application may provide various services such as a recommended financial product notification message.

금융 상품 추천용 애플리케이션은 외부 장치와 통신할 수 있는 프로그램 모듈일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 단말기 또는 이와 통신 가능한 다른 장치에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.The application for recommending financial products may be a program module capable of communicating with an external device. Such a program module may be included in the terminal or other device capable of communicating therewith in the form of an operating system, an application program module, and other program modules, and may be physically stored in various known storage devices. Meanwhile, such a program module includes, but is not limited to, routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform specific tasks or execute specific abstract data types according to the present invention.

이하에서는, 복수의 사용자 단말(100) 각각에 설치된 금융 상품 추천용 애플리케이션을 통해 금융 상품을 추천하는 과정을 설명하지만, 금융 상품 추천용 애플리케이션 없이 단말기 자체적으로 모든 과정을 수행할 수 있음은 물론이다.Hereinafter, a process of recommending a financial product through the application for recommending a financial product installed in each of the plurality of user terminals 100 will be described.

복수의 사용자 단말(100) 중 어느 하나인 제1 사용자 단말(110)은 금융 상품 추천용 애플리케이션을 실행하여, 금융 상품 추천 서비스 이용을 위해 필요한 정보를 입력하기 위한 인터페이스를 화면에 표시할 수 있다. 여기서, 금융 상품 추천 서비스 이용을 위해 필요한 정보는 사용자 정보, 카드 정보 등을 포함할 수 있다.The first user terminal 110 , which is one of the plurality of user terminals 100 , may display an interface for inputting information necessary for using the financial product recommendation service on the screen by executing the financial product recommendation application. Here, the information necessary for using the financial product recommendation service may include user information, card information, and the like.

한편, 제1 사용자가 자신의 카드를 통하여 상품에 대한 결제를 수행하는 경우, 제1 사용자 단말(110)로 카드 결제 메시지가 전송되는데, 카드 결제 메시지에는 소비 품목, 소비 금액, 소비 날짜 등에 대한 카드 결제 내역 정보가 포함되어 있다.On the other hand, when the first user performs payment for a product through his or her card, a card payment message is transmitted to the first user terminal 110 , and the card payment message includes a card for consumption items, consumption amount, consumption date, etc. Payment history information is included.

제1 사용자 단말(110)에 설치된 금융 상품 추천용 애플리케이션은 제1 사용자 단말(110)로 전송된 카드 결제 메시지를 인식하고, 인식된 카드 결제 메시지를 통해 사용자의 카드 결제 내역 정보를 추출할 수 있으며, 추출된 카드 결제 내역 정보는 금융 상품 추천 서버(200)로 전송되어, 금융 상품 추천 서버(200)는 제1 사용자 단말(110)로부터 수신된 카드 결제 내역 정보를 기초로, 제1 사용자에 대한 소비 패턴을 분석할 수 있다.The application for recommending financial products installed in the first user terminal 110 may recognize the card payment message sent to the first user terminal 110 and extract the user's card payment history information through the recognized card payment message, , the extracted card payment history information is transmitted to the financial product recommendation server 200 , and the financial product recommendation server 200 provides information on the first user based on the card payment history information received from the first user terminal 110 . Consumption patterns can be analyzed.

제1 사용자 단말(110)은 금융 상품 추천 서버(200)에 의해 선정된 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 제공받아, 금융 상품 추천용 애플리케이션을 통해 화면에 표시할 수 있다. 이때, 제1 사용자 단말(110)은 추천 금융 상품이 복수인 경우 리스트 형식으로 표시할 수 있으며, 추천 금융 상품 리스트 중 어느 하나가 선택되면, 선택된 추천 금융 상품에 대한 상세 정보를 금융 상품 추천 서버(200)로부터 제공받아 화면에 더 표시할 수 있다.The first user terminal 110 may receive a notification message for the recommended financial product selected by the financial product recommendation server 200 and display it on the screen through the financial product recommendation application. In this case, the first user terminal 110 may display a plurality of recommended financial products in a list format, and when any one of the recommended financial product lists is selected, detailed information on the selected recommended financial product is transmitted to the financial product recommendation server ( 200) and can be further displayed on the screen.

금융 상품 추천 서버(200)는 복수의 사용자 단말(100) 각각으로부터 사용자 별 카드 결제 내역 정보를 수집할 수 있으며, 카드사 서버(300)로부터 사용자 별 카드 결제 내역 정보를 수집할 수도 있다.The financial product recommendation server 200 may collect card payment history information for each user from each of the plurality of user terminals 100 , and may also collect card payment history information for each user from the card company server 300 .

금융 상품 추천 서버(200)는 수집된 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자의 소비 패턴을 분석할 수 있으며, 소비 패턴을 기초로, 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The financial product recommendation server 200 may analyze the user's consumption pattern through the collected card payment history information, and may select a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern.

금융 상품 추천 서버(200)는 추천 금융 상품으로 선정된 금융 상품에 대한 추천 알림 메시지를 사용자 별로 제공할 수 있다.The financial product recommendation server 200 may provide a recommendation notification message for a financial product selected as a recommended financial product for each user.

금융 상품 추천 서버(200)는 사용자에게 추천한 내역, 특정 사용자에게 추천된 금융 상품 내역 등을 데이터베이스에 별도로 저장하여 관리할 수 있으며, 사용자 추천 내역, 금융 상품 추천 내역 등을 추천 금융 상품 선정 시 참조할 수 있다.The financial product recommendation server 200 may separately store and manage information recommended to a user and financial product details recommended to a specific user in a database, and refer to user recommendation details and financial product recommendation details when selecting recommended financial products. can do.

카드사 서버(300)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 사용자 별로 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있다. 여기서, 카드 결제 내역 정보는 사용자가 카드를 이용하여 가맹점에서 결제한 내역에 대한 정보로, 고객 식별번호, 가맹점 식별번호, 가맹점 업종코드, 결제일자, 승인금액 정보 등을 포함할 수 있다.The card company server 300 may store and manage the user's card payment history information in a database for each user. Here, the card payment history information is information on the details of payments made by the user at the affiliated store using the card, and may include a customer identification number, an affiliated store identification number, an affiliated store industry code, a payment date, and approval amount information.

카드사 서버(300)는 사용자 별 카드 결제 내역 정보를 금융 상품 추천 서버(200)로 전송할 수 있다.The card company server 300 may transmit card payment history information for each user to the financial product recommendation server 200 .

금융사 서버(400)는 사용자의 금융 상품 정보를 사용자 별로 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있다. 여기서, 금융 상품 정보는 사용자가 보유한 금융 상품에 대한 정보로, 예금, 적금, 카드, 보험, 주식 등 사용자가 보유하고 있는 금융 상품에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.The financial company server 400 may store and manage the user's financial product information in a database for each user. Here, the financial product information is information on financial products owned by the user, and may include information on financial products owned by the user, such as deposits, savings accounts, cards, insurance, stocks, and the like.

금융사 서버(400)는 은행사 서버, 카드사 서버, 보험사 서버, 증권사 서버 등 금융 상품 별로 다른 서버로 구현될 수 있으며, 하나의 중계 서버로 구현되어 은행사 서버, 카드사 서버, 보험사 서버, 증권사 서버 등과 연결될 수 있다.The financial company server 400 may be implemented as a different server for each financial product, such as a bank company server, a card company server, an insurance company server, a securities company server, etc. can be connected

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품 추천 서버(200)의 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating the configuration of a financial product recommendation server 200 according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 금융 상품 추천 서버(200)는 결제 내역 수집부(210), 소비 패턴 분석부(220), 금융 상품 추천부(230) 및 알림 메시지 제공부(240)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the financial product recommendation server 200 may include a payment history collection unit 210 , a consumption pattern analysis unit 220 , a financial product recommendation unit 230 , and a notification message providing unit 240 . .

먼저, 결제 내역 수집부(210)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집할 수 있다.First, the payment history collecting unit 210 may collect card payment history information of the user.

예를 들어, 결제 내역 수집부(210)는 복수의 사용자 단말(100) 각각으로부터 사용자의 카드 결제 내역 정보를 개별적으로 수집할 수 있으며, 카드사 서버(300)로부터 사용자 별 카드 결제 내역 정보를 통합하여 수집할 수도 있다.For example, the payment history collection unit 210 may individually collect the user's card payment history information from each of the plurality of user terminals 100 , and integrate card payment history information for each user from the card company server 300 . can also be collected.

소비 패턴 분석부(220)는 결제 내역 수집부(210)에서 수집한 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자의 소비 패턴을 분석할 수 있다.The consumption pattern analysis unit 220 may analyze the user's consumption pattern through the card payment history information collected by the payment history collection unit 210 .

금융 상품 추천부(230)는 소비 패턴 분석부(220)에서 분석한 소비 패턴을 기초로, 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The financial product recommendation unit 230 may select a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern analyzed by the consumption pattern analysis unit 220 .

즉, 금융 상품 추천부(230)는 가명화처리된 소피 패턴 정보를 이용하여, 사용자에게 더 확실한 추천 금융 상품 정보를 제공할 수 있다.That is, the financial product recommendation unit 230 may provide more reliable recommended financial product information to the user by using the pseudonymized Sophie pattern information.

알림 메시지 제공부(240)는 금융 상품 추천부(230)에서 선정한 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 복수의 사용자 단말(100) 각각에 제공할 수 있다.The notification message providing unit 240 may provide a notification message for the recommended financial product selected by the financial product recommendation unit 230 to each of the plurality of user terminals 100 .

일 실시예에 따르면, 소비 패턴 분석부(220)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 유사 소비 패턴을 가지는 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.According to an embodiment, the consumption pattern analysis unit 220 groups and categorizes users having similar consumption patterns through the analysis result of the consumption patterns for each user, and analyzes the consumption patterns for each user group through card payment history information In this case, the financial product recommendation unit 230 may select a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group based on the consumption pattern of the user group.

예를 들어, 소비 패턴 분석부(220)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, A 커피전문점에 자주 방문하는 사용자들을 그룹화하여 제1 그룹으로 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 제1 그룹에 속하는 사용자들이 어떠한 카드를 보유하고 있는지를 확인하여, 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 카드를 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.For example, the consumption pattern analysis unit 220 may group users who frequently visit coffee shop A through the analysis result of the consumption pattern for each user and classify them into a first group, and the financial product recommendation unit 230 may It is possible to check which cards the users belonging to the first group have, and select the card confirmed to have the most as the recommended financial product.

또한, 소비 패턴 분석부(220)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 병원에 자주 방문하는 사용자들을 그룹화하여 제2 그룹으로 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 제2 그룹에 속하는 사용자들이 어떠한 보험을 보유하고 있는지를 확인하여, 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 보험을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.In addition, the consumption pattern analysis unit 220 may classify the users who frequently visit the hospital into a second group by grouping the users who frequently visit the hospital based on the analysis result of the consumption pattern for each user, and the financial product recommendation unit 230 provides the second group. It is possible to check which insurance the users belonging to the user have, and select the insurance that is confirmed to have the most as a recommended financial product.

또한, 소비 패턴 분석부(220)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 한달 소비가 50만원 이하인 사용자들을 그룹화하여 제3 그룹으로 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 제3 그룹에 속하는 사용자들이 어떠한 정기 예금을 보유하고 있는지를 확인하여, 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 정기 예금을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.In addition, the consumption pattern analysis unit 220 may group users with monthly consumption of 500,000 won or less and classify them into a third group through the analysis result of the consumption pattern for each user, and the financial product recommendation unit 230 may select the third group. It is possible to check which term deposits the users belonging to the group have, and select the term deposits confirmed to have the most as recommended financial products.

즉, 소비 패턴 분석부(220)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 유사한 소비 패턴을 가지는 사용자들을 그룹화하여 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 그룹 별로 소비 패턴에 따라 필요할 것으로 판단되는 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있으며, 추천 금융 상품의 선정 시, 그룹에 속하는 사용자들이 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.That is, the consumption pattern analysis unit 220 may group and classify users having similar consumption patterns through the analysis result of the consumption patterns for each user, and the financial product recommendation unit 230 may be required according to the consumption patterns for each group. The determined financial product may be selected as the recommended financial product, and when the recommended financial product is selected, a financial product that is confirmed to be possessed by users belonging to the group the most may be selected as the recommended financial product.

금융 상품 추천부(230)는 추천 금융 상품을 선정하는데 있어, 제1 사용자와 동일한 사용자 그룹으로 분류된 제2 사용자의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.In selecting the recommended financial product, the financial product recommendation unit 230 may select a recommended financial product suitable for the first user based on the financial product information of the second user classified into the same user group as the first user. .

예를 들어, A 커피전문점에 자주 방문하는 사용자인 제1 사용자, 제2 사용자 등이 제1 그룹으로 분류되었는데, 금융 상품 추천부(230)는 제2 사용자가 보유한 금융 상품 정보를 확인하여, 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.For example, the first user, the second user, etc., which are users who frequently visit the coffee shop A, were classified into the first group, and the financial product recommendation unit 230 checks the financial product information owned by the second user, 1 You can select a recommended financial product suitable for the user.

금융 상품 추천부(230)는 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는데 있어, 제2 사용자가 보유한 금융 상품 뿐만 아니라, 제1 사용자가 보유한 금융 상품까지 확인할 수 있으며, 제1 사용자가 보유한 금융 상품과 제2 사용자가 보유한 금융 상품을 비교하여, 제2 사용자는 보유하였지만 제1 사용자는 보유하지 않은 금융 상품을 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.In selecting a recommended financial product suitable for the first user, the financial product recommendation unit 230 may check not only the financial products owned by the second user but also the financial products owned by the first user, and may check the financial products owned by the first user. By comparing the financial products owned by the second user and the financial products owned by the second user, a financial product owned by the second user but not owned by the first user may be selected as a recommended financial product suitable for the first user.

예를 들어, A 커피전문점에 자주 방문하는 사용자인 제1 사용자, 제2 사용자 등이 제1 그룹으로 분류되었는데, 제1 사용자는 A 카드를 보유하고 있고, 제2 사용자는 A 카드 및 B 카드를 보유하고 있는 경우, 금융 상품 추천부(230)는 B 카드만을 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.For example, first users, second users, etc., users who frequently visit coffee shop A, are classified into the first group. The first user holds the A card, and the second user uses the A card and the B card. In the case of holding it, the financial product recommendation unit 230 may select only the B card as a recommended financial product suitable for the first user.

일 실시예에 따르면, 결제 내역 수집부(210)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하면서, 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집할 수 있으며, 소비 패턴 분석부(220)는 수집된 복수의 사용자들의 금융 상품 정보를 통해, 동일한 금융 상품을 보유한 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 복수의 사용자들의 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.According to an embodiment, the payment history collecting unit 210 may further collect the user's financial product information while collecting the user's card payment history information, and the consumption pattern analyzing unit 220 may collect information about the plurality of users. Through the financial product information, users with the same financial product can be grouped and classified, and consumption patterns can be analyzed for each user group through the card payment history information of a plurality of users, and the financial product recommendation unit 230 is a user group Based on the consumption pattern of , it is possible to select a recommended financial product suitable for a user belonging to a user group.

예를 들어, 결제 내역 수집부(210)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하면서, 사용자의 카드 정보를 더 수집할 수 있으며, 소비 패턴 분석부(220)는 수집된 카드 정보를 통해, A 카드를 보유한 사용자들을 그룹화하여 제4 그룹으로 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 제4 그룹에 속하는 사용자들이 어떠한 주식을 보유하고 있는지를 확인하여, 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 주식을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.For example, the payment history collecting unit 210 may further collect the user's card information while collecting the user's card payment history information, and the consumption pattern analysis unit 220 may collect card A card information through the collected card information. Users who have , can be grouped and classified into a fourth group, and the financial product recommendation unit 230 checks which stocks users belonging to the fourth group own, and selects the stocks confirmed to have the most. It can be selected as a recommended financial product.

또한, 결제 내역 수집부(210)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하면서, 사용자의 주식 정보를 더 수집할 수 있으며, 소비 패턴 분석부(220)는 수집된 카드 정보를 통해, A 주식을 보유한 사용자들을 그룹화하여 제5 그룹으로 분류할 수 있으며, 금융 상품 추천부(230)는 제5 그룹에 속하는 사용자들의 소비 패턴을 기초로, A 주식을 보유하고자 하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.In addition, the payment history collection unit 210 may further collect the user's stock information while collecting the user's card payment history information, and the consumption pattern analysis unit 220 holds the stock A through the collected card information. Users may be grouped and classified into a fifth group, and the financial product recommendation unit 230 may select a recommended financial product suitable for a user who wants to hold stock A based on the consumption patterns of users belonging to the fifth group. there is.

금융 상품 추천부(230)는 추천 금융 상품을 선정하는데 있어, 제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.The financial product recommendation unit 230 selects the recommended financial product, based on the financial product information of users belonging to the user group holding the first financial product, the second financial product confirmed to have the most in addition to the first financial product can be selected as a recommended financial product.

예를 들어, A 카드를 보유한 사용자인 제1 사용자, 제2 사용자 등이 제1 그룹으로 분류되었는데, 제1 그룹의 사용자들은 전부 A 카드를 보유하고 있으므로, 금융 상품 추천부(230)는 제1 그룹의 사용자들이 A 카드 이외에 어떠한 카드를 보유하고 있는지 확인하여, 다수의 사용자들이 B 카드를 보유하고 있는 것으로 확인되면, B 카드를 제1 그룹의 사용자에게 적합한 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.For example, the first user, the second user, and the like, which are users holding the A card, are classified into the first group. Since all users of the first group have the A card, the financial product recommendation unit 230 is the first It is checked whether the users of the group have cards other than the A card, and when it is confirmed that a plurality of users have the B card, the B card may be selected as a recommended financial product suitable for the users of the first group.

한편, 금융 상품 추천부(230)는 추천 금융 상품이 복수개 선정된 경우, 금융 상품 별로 제공되는 혜택에 따라 어느 하나를 선정할 수 있다.Meanwhile, when a plurality of recommended financial products are selected, the financial product recommendation unit 230 may select one according to benefits provided for each financial product.

예를 들어, A 커피전문점에 자주 방문하는 사용자들이 제1 그룹으로 분류되었는데, 제1 그룹의 사용자에게 적합한 금융 상품으로 B 카드 및 C 카드가 선정된 경우, 금융 상품 추천부(230)는 A 커피전문점에서 결제 시 제공되는 B 카드의 혜택과 C 카드의 혜택을 비교하여, 혜택이 더 큰 카드를 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.For example, when users who frequently visit coffee shop A are classified into the first group, and card B and card C are selected as financial products suitable for the users of the first group, the financial product recommendation unit 230 is coffee A By comparing the benefits of the B card and the C card provided when making a payment at a specialty store, the card with greater benefits can be selected as a recommended financial product.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 상품에 대한 추천 알림 메시지의 제공 과정을 순서도로 나타낸 도면이다.3 is a flowchart illustrating a process of providing a recommendation notification message for a financial product according to an embodiment of the present invention.

먼저, S301 단계에서, 금융 상품 추천 서버(200)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집할 수 있다.First, in step S301 , the financial product recommendation server 200 may collect card payment history information of the user.

금융 상품 추천 서버(200)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하면서, 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집할 수 있다.The financial product recommendation server 200 may further collect the user's financial product information while collecting the user's card payment history information.

이후, S302 단계에서, 금융 상품 추천 서버(200)는 사용자의 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자의 소비 패턴을 분석할 수 있다.Thereafter, in step S302 , the financial product recommendation server 200 may analyze the user's consumption pattern through the user's card payment history information.

소비 패턴 분석 시, 금융 상품 추천 서버(200)는 사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해, 유사 소비 패턴을 가지는 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석할 수 있다.When analyzing consumption patterns, the financial product recommendation server 200 groups and categorizes users having similar consumption patterns through the analysis results of consumption patterns for each user, and analyzes consumption patterns for each user group through card payment history information. can

또한, 금융 상품 추천 서버(200)는 복수의 사용자들의 금융 상품 정보를 통해, 동일한 금융 상품을 보유한 사용자들을 그룹화하여 분류하고, 복수의 사용자들의 카드 결제 내역 정보를 통해, 사용자 그룹 별로 소비 패턴을 분석할 수 있다.In addition, the financial product recommendation server 200 groups and categorizes users who have the same financial product through the financial product information of a plurality of users, and analyzes consumption patterns for each user group through the card payment history information of the plurality of users can do.

이후 S303 단계에서, 금융 상품 추천 서버(200)는 사용자의 소비 패턴을 기초로, 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.Thereafter, in step S303 , the financial product recommendation server 200 may select a recommended financial product suitable for the user based on the user's consumption pattern.

추천 금융 상품 선정 시, 금융 상품 추천 서버(200)는 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 사용자 그룹에 속하는 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.When selecting a recommended financial product, the financial product recommendation server 200 may select a recommended financial product suitable for a user belonging to the user group based on the consumption pattern of the user group.

금융 상품 추천 서버(200)는 제1 사용자와 동일한 사용자 그룹으로 분류된 제2 사용자의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정할 수 있다.The financial product recommendation server 200 may select a recommended financial product suitable for the first user based on the financial product information of the second user classified into the same user group as the first user.

또한, 금융 상품 추천 서버(200)는 제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정할 수 있다.In addition, the financial product recommendation server 200 selects, as a recommended financial product, the second financial product confirmed to have the most in addition to the first financial product based on financial product information of users belonging to the user group holding the first financial product can do.

이후 S304 단계에서, 금융 상품 추천 서버(200)는 추천 금융 상품으로 선정된 금융 상품을 사용자가 보유하고 있는지 여부를 확인할 수 있다.Thereafter, in step S304 , the financial product recommendation server 200 may check whether the user has the financial product selected as the recommended financial product.

추천 금융 상품으로 선정된 금융 상품을 사용자가 보유하고 있는 것으로 확인되면, S301 단계로 되돌아가, 금융 상품 추천 서버(200)는 S301 단계부터 다시 해당 과정을 수행할 수 있다.If it is confirmed that the user has the financial product selected as the recommended financial product, the flow returns to step S301, and the financial product recommendation server 200 may perform the corresponding process again from step S301.

추천 금융 상품으로 선정된 금융 상품을 사용자가 보유하고 있지 않은 것으로 확인되면, S305 단계에서, 금융 상품 추천 서버(200)는 추천 금융 상품에 대한 추천 알림 메시지를 제공할 수 있다.If it is determined that the user does not have the financial product selected as the recommended financial product, in step S305 , the financial product recommendation server 200 may provide a recommendation notification message for the recommended financial product.

이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 금융 상품에 대한 정보를 얻고자 할 때, 종래의 포털 검색이 아닌, 사용자와 유사한 소비 패턴을 가지는 것으로 분류된 사용자 그룹 내에 속하는 다른 사용자들이 보유한 금융 상품을 추천함으로써, 사용자에게 더 확실한 금융 상품 정보를 제공하여, 사용자 별로 개인화된 마케팅 효과를 제공할 수 있다.As such, according to an embodiment of the present invention, when a user wants to obtain information about a financial product, other users belonging to a user group classified as having a consumption pattern similar to that of the user, rather than a conventional portal search, hold By recommending financial products, more reliable financial product information can be provided to users, thereby providing personalized marketing effects for each user.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 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.The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above 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 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

100 : 복수의 사용자 단말
110 : 제1 사용자 단말
200 : 금융 상품 추천 서버
210 : 결제 내역 수집부
220 : 소비 패턴 분석부
230 : 금융 상품 추천부
240 : 알림 메시지 제공부
300 : 카드사 서버
400 : 금융사 서버100: a plurality of user terminals
110: first user terminal
200: financial product recommendation server
210: payment history collection unit
220: consumption pattern analysis unit
230: financial product recommendation department
240: notification message providing unit
300: card company server
400: financial company server

Claims (10)

금융 상품 추천 서버에서 소비 패턴을 기반으로 금융 상품을 추천하는 방법에 있어서,
사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하는 단계;
상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 상기 사용자의 소비 패턴을 분석하는 단계;
상기 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 단계; 및
상기 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하고,
상기 소비 패턴의 분석 단계는,
사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해 유사 소비 패턴을 가지는 제1 사용자 및 제2 사용자를 그룹화하여 제1 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹의 카드 결제 내역 정보를 통해 상기 제1 그룹의 소비 패턴을 분석하는 단계를 포함하며,
상기 추천 금융 상품의 선정 단계는,
제1 사용자 및 제2 사용자가 포함된 상기 제1 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 제1 그룹에 속하는 사용자들이 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 금융 상품 정보, 카드 정보, 보험 정보 및 주식 정보 중 적어도 하나를 정보를 추천 금융 상품으로 선정하는 단계;를 포함하고,
상기 추천 금융 상품의 선정 단계는,
제1 사용자 및 제2 사용자가 포함된 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 제1 사용자가 보유한 제1 금융 상품 정보, 제1 카드 정보, 제1 보험 정보 및 제1 주식 정보와 제2 사용자가 보유한 제2 금융 상품 정보, 제2 카드 정보, 제2 보험 정보 및 제2 주식 정보를 비교하여 제1 사용자가 상기 제2 금융 상품 정보, 상기 제2 카드 정보, 상기 제2 보험 정보 및 상기 제2 주식 정보 중 적어도 하나의 정보를 보유하지 않는 경우, 제1 사용자가 보유하지 않은 정보를 제1 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하고, 제2 사용자가 상기 제1 금융 상품 정보, 상기 제1 카드 정보, 상기 제1 보험 정보 및 상기 제1 주식 정보를 보유하지 않는 경우, 제2 사용자가 보유하지 않는 정보를 제2 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하는 단계를 포함하며,
상기 카드 결제 내역 정보의 수집 단계는,
상기 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집하는 단계를 포함하고,
상기 소비 패턴의 분석 단계는,
복수의 사용자들의 금융 상품 정보를 통해 동일한 금융 상품을 보유한 제3 사용자 및 제4 사용자를 그룹화하여 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제2 그룹의 카드 결제 내역 정보를 통해 상기 제2 그룹의 소비 패턴을 분석하는 단계를 포함하며,
상기 추천 금융 상품의 선정 단계는,
제3 사용자 및 제3 사용자가 포함된 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 제3 사용자가 보유한 제3 금융 상품 정보, 제3 카드 정보, 제3 보험 정보 및 제3 주식 정보와 제4 사용자가 보유한 제4 금융 상품 정보, 제4 카드 정보, 제4 보험 정보 및 제4 주식 정보를 비교하여 제3 사용자가 상기 제4 금융 상품 정보, 상기 제4 카드 정보, 상기 제4 보험 정보 및 상기 제4 주식 정보 중 적어도 하나의 정보를 보유하지 않는 경우, 제3 사용자가 보유하지 않은 정보를 제3 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하고, 제4 사용자가 상기 제3 금융 상품 정보, 상기 제3 카드 정보, 상기 제3 보험 정보 및 상기 제3 주식 정보를 보유하지 않는 경우, 제4 사용자가 보유하지 않는 정보를 제4 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하는 단계를 포함하는, 소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법.A method for recommending a financial product based on a consumption pattern in a financial product recommendation server, the method comprising:
collecting card payment history information of the user;
analyzing the consumption pattern of the user through the card payment history information;
selecting a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern; and
providing a notification message for the recommended financial product to a user terminal;
The analysis step of the consumption pattern is,
The first user and the second user having a similar consumption pattern are grouped through the analysis result of the consumption pattern for each user and classified into a first group, and the consumption pattern of the first group is determined through the card payment history information of the first group. comprising the step of analyzing;
The selection step of the recommended financial product is,
Based on the consumption pattern of the first group including the first user and the second user, among the financial product information, card information, insurance information, and stock information confirmed to be possessed by users belonging to the first group the most Including; selecting at least one information as a recommended financial product;
The selection step of the recommended financial product is,
Based on the consumption pattern of the user group including the first user and the second user, the first financial product information, the first card information, the first insurance information, and the first stock information held by the first user and the second user The second financial product information, the second card information, the second insurance information, and the second stock information are compared so that a first user can select the second financial product information, the second card information, the second insurance information and the second stock information. When at least one piece of information is not retained, information not possessed by the first user is selected as a recommended financial product for the first user, and the second user selects the first financial product information, the first card information, and the If the first insurance information and the first stock information are not held, selecting information not held by the second user as a recommended financial product for the second user;
The collecting step of the card payment history information,
Comprising the step of further collecting the user's financial product information,
The analysis step of the consumption pattern is,
A third user and a fourth user who have the same financial product are grouped into a second group through the financial product information of a plurality of users, and the consumption pattern of the second group is analyzed through the card payment history information of the second group. comprising the step of analyzing,
The selection step of the recommended financial product is,
Based on the consumption pattern of the third user and the user group including the third user, the third financial product information, the third card information, the third insurance information, and the third stock information held by the third user and the third user A third user compares the fourth financial product information, the fourth card information, the fourth insurance information, and the fourth stock information, so that the fourth financial product information, the fourth card information, the fourth insurance information, and the fourth stock information When at least one piece of information is not held, information not possessed by the third user is selected as a recommended financial product for the third user, and the fourth user selects the third financial product information, the third card information, and the When the third insurance information and the third stock information are not held, the method of recommending a financial product based on a consumption pattern, comprising the step of selecting information not owned by the fourth user as a recommended financial product for the fourth user. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 추천 금융 상품의 선정 단계는,
제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정하는 단계를 포함하는, 소비 패턴 기반의 금융 상품 추천 방법.The method of claim 1,
The selection step of the recommended financial product is,
based on the financial product information of users belonging to the user group holding the first financial product, selecting a second financial product, which is confirmed to have the most in addition to the first financial product, as a recommended financial product. How to recommend financial products. 소비 패턴을 기반으로 금융 상품을 추천하는 금융 상품 추천 서버에 있어서,
사용자의 카드 결제 내역 정보를 수집하는 결제 내역 수집부;
상기 카드 결제 내역 정보를 통해, 상기 사용자의 소비 패턴을 분석하는 소비 패턴 분석부;
상기 소비 패턴을 기초로, 상기 사용자에게 적합한 추천 금융 상품을 선정하는 금융 상품 추천부; 및
상기 추천 금융 상품에 대한 알림 메시지를 사용자 단말로 제공하는 알림 메시지 제공부를 포함하고,
상기 소비 패턴 분석부는,
사용자 별 소비 패턴의 분석 결과를 통해 유사 소비 패턴을 가지는 제1 사용자 및 제2 사용자를 그룹화하여 제1 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹의 카드 결제 내역 정보를 통해 상기 제1 그룹의 소비 패턴을 분석하며,
상기 금융 상품 추천부는,
제1 사용자 및 제2 사용자가 포함된 상기 제1 그룹의 소비 패턴을 기초로, 상기 제1 그룹에 속하는 사용자들이 가장 많이 보유하고 있는 것으로 확인된 금융 상품 정보, 카드 정보, 보험 정보 및 주식 정보 중 적어도 하나를 정보를 추천 금융 상품으로 선정하고,
상기 금융 상품 추천부는,
제1 사용자 및 제2 사용자가 포함된 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 제1 사용자가 보유한 제1 금융 상품 정보, 제1 카드 정보, 제1 보험 정보 및 제1 주식 정보와 제2 사용자가 보유한 제2 금융 상품 정보, 제2 카드 정보, 제2 보험 정보 및 제2 주식 정보를 비교하여 제1 사용자가 상기 제2 금융 상품 정보, 상기 제2 카드 정보, 상기 제2 보험 정보 및 상기 제2 주식 정보 중 적어도 하나의 정보를 보유하지 않는 경우, 제1 사용자가 보유하지 않은 정보를 제1 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하고, 제2 사용자가 상기 제1 금융 상품 정보, 상기 제1 카드 정보, 상기 제1 보험 정보 및 상기 제1 주식 정보를 보유하지 않는 경우, 제2 사용자가 보유하지 않는 정보를 제2 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하며,
상기 결제 내역 수집부는,
상기 사용자의 금융 상품 정보를 더 수집하고,
상기 소비 패턴 분석부는,
복수의 사용자들의 금융 상품 정보를 통해 동일한 금융 상품을 보유한 제3 사용자 및 제4 사용자를 그룹화하여 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제2 그룹의 카드 결제 내역 정보를 통해 상기 제2 그룹의 소비 패턴을 분석하며,
상기 금융 상품 추천부는,
제3 사용자 및 제3 사용자가 포함된 사용자 그룹의 소비 패턴을 기초로, 제3 사용자가 보유한 제3 금융 상품 정보, 제3 카드 정보, 제3 보험 정보 및 제3 주식 정보와 제4 사용자가 보유한 제4 금융 상품 정보, 제4 카드 정보, 제4 보험 정보 및 제4 주식 정보를 비교하여 제3 사용자가 상기 제4 금융 상품 정보, 상기 제4 카드 정보, 상기 제4 보험 정보 및 상기 제4 주식 정보 중 적어도 하나의 정보를 보유하지 않는 경우, 제3 사용자가 보유하지 않은 정보를 제3 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하고, 제4 사용자가 상기 제3 금융 상품 정보, 상기 제3 카드 정보, 상기 제3 보험 정보 및 상기 제3 주식 정보를 보유하지 않는 경우, 제4 사용자가 보유하지 않는 정보를 제4 사용자에게 추천 금융 상품으로 선정하는, 금융 상품 추천 서버.A financial product recommendation server for recommending financial products based on consumption patterns,
a payment history collecting unit that collects the user's card payment history information;
a consumption pattern analysis unit that analyzes the consumption pattern of the user through the card payment history information;
a financial product recommendation unit that selects a recommended financial product suitable for the user based on the consumption pattern; and
and a notification message providing unit that provides a notification message for the recommended financial product to a user terminal,
The consumption pattern analysis unit,
The first user and the second user having a similar consumption pattern are grouped through the analysis result of the consumption pattern for each user and classified into a first group, and the consumption pattern of the first group is determined through the card payment history information of the first group. analyze,
The financial product recommendation unit,
Based on the consumption pattern of the first group including the first user and the second user, among the financial product information, card information, insurance information, and stock information confirmed to be possessed by users belonging to the first group the most Selecting at least one information as a recommended financial product;
The financial product recommendation unit,
Based on the consumption pattern of the user group including the first user and the second user, the first financial product information, the first card information, the first insurance information, and the first stock information held by the first user and the second user The second financial product information, the second card information, the second insurance information, and the second stock information are compared so that a first user can select the second financial product information, the second card information, the second insurance information and the second stock information. When at least one piece of information is not retained, information not possessed by the first user is selected as a recommended financial product for the first user, and the second user selects the first financial product information, the first card information, and the If the first insurance information and the first stock information are not held, information not held by the second user is selected as a recommended financial product for the second user,
The payment history collection unit,
to further collect the user's financial product information,
The consumption pattern analysis unit,
A third user and a fourth user who have the same financial product are grouped into a second group through the financial product information of a plurality of users, and the consumption pattern of the second group is analyzed through the card payment history information of the second group. analyze,
The financial product recommendation unit,
Based on the consumption pattern of the third user and the user group including the third user, the third financial product information, the third card information, the third insurance information, and the third stock information held by the third user and the third user A third user compares the fourth financial product information, the fourth card information, the fourth insurance information, and the fourth stock information, so that the fourth financial product information, the fourth card information, the fourth insurance information, and the fourth stock information If at least one piece of information is not held, information not held by the third user is selected as a recommended financial product for the third user, and the fourth user selects the third financial product information, the third card information, and the When the third insurance information and the third stock information are not held, the financial product recommendation server for selecting information not held by the fourth user as a recommended financial product for the fourth user. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제6항에 있어서,
상기 금융 상품 추천부는,
제1 금융 상품을 보유한 사용자 그룹에 속하는 사용자들의 금융 상품 정보를 기초로, 제1 금융 상품 이외에 가장 많이 보유한 것으로 확인된 제2 금융 상품을 추천 금융 상품으로 선정하는, 금융 상품 추천 서버.7. The method of claim 6,
The financial product recommendation unit,
A financial product recommendation server that selects, as a recommended financial product, a second financial product confirmed to have the most in addition to the first financial product, based on financial product information of users belonging to the user group having the first financial product.
KR1020200065776A 2020-06-01 2020-06-01 Method and server for recommending financial product based on consumption pattern KR102378302B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200065776A KR102378302B1 (en) 2020-06-01 2020-06-01 Method and server for recommending financial product based on consumption pattern

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200065776A KR102378302B1 (en) 2020-06-01 2020-06-01 Method and server for recommending financial product based on consumption pattern

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210148655A KR20210148655A (en) 2021-12-08
KR102378302B1 true KR102378302B1 (en) 2022-03-24

Family

ID=78867868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200065776A KR102378302B1 (en) 2020-06-01 2020-06-01 Method and server for recommending financial product based on consumption pattern

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102378302B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102434607B1 (en) * 2022-05-26 2022-08-22 (주)커넥 Method, device and computer-readable recording medium for providing fintech platform with recommendation benefits reflecting user's consumption propensity

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101707753B1 (en) * 2015-12-21 2017-02-16 비씨카드(주) Method for personalized recommending affiliated store and affiliated store recommendation server

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120007343A (en) * 2010-07-14 2012-01-20 (주)팍스넷 Method for providing customized information and method for advertising
KR101979892B1 (en) * 2017-07-31 2019-05-20 주식회사 앤더스팟 Method and apparatus for performing marketing and evaluation franchise based on electronic payment information
KR102260569B1 (en) * 2017-12-29 2021-06-04 주식회사 뱅크샐러드 Apparatus and method for recommending user customized finalcial goods

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101707753B1 (en) * 2015-12-21 2017-02-16 비씨카드(주) Method for personalized recommending affiliated store and affiliated store recommendation server

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210148655A (en) 2021-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11776038B2 (en) Transaction modification based on modeled profiles
US11100435B2 (en) Machine learning artificial intelligence system for predicting hours of operation
US11847633B1 (en) Connected payment card systems and methods
US20200327548A1 (en) Merchant classification based on content derived from web crawling merchant websites
US10607204B2 (en) Support messages based on merchant account context
US20230291732A1 (en) System and method for agnostic authentication of a client device
JP2009289172A (en) Conduct history analysis system and its method
KR102378302B1 (en) Method and server for recommending financial product based on consumption pattern
WO2017039770A1 (en) Method of compiling city guide database using payment system data
KR20200055832A (en) Personal financial management systems with artificial investment management services
US11756020B1 (en) Gesture and context interpretation for secure interactions
KR102090951B1 (en) Method and system for providing integrated financial service
US11651394B2 (en) Systems and methods for dynamic context-based electronic offer communication
US20230066295A1 (en) Configuring an association between objects based on an identification of a style associated with the objects
US20150161743A1 (en) System and method for automatically classifying transaction information
KR100738899B1 (en) System for providing service of inauguration and management consult using credit payment system
KR20220102745A (en) System for recommending domestic and global supply chain based on patent big data and check of risk of supply chain
KR102350467B1 (en) Method and system for providing integrated financial service
JP2020149211A (en) Information processing program, information processing method, and information processing device
US20220237618A1 (en) System for detecting associated records in a record log
KR100785717B1 (en) Method for providing service of inauguration and management consult using credit payment system
CA2973824C (en) Systems and methods for dynamic context-based electronic offer communication
KR20170052008A (en) Server and method for providing financial product intermedation service using big data
KR20230117649A (en) Customized customer management and artificial intelligence financial design systems for non-face-to-face operations

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant