KR102634274B1 - 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법, 장치, 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
AI 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법 및 장치가 개시된다. 본 개시의 일 실시예에 따른, 장치에 의해 수행되는, AI 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법은, 상기 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자와 관련된 데이터를 수집하되, 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형은 상기 복수의 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함하는 단계; 상기 수집된 복수의 사용자와 관련된 데이터 간의 유사도에 기초하여, 상기 복수의 사용자를 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑(grouping)하는 단계; 상기 그룹핑된 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 사용자와 관련된 데이터와 연관된 학습 데이터에 기초하여, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 이용하여 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 AI 모델을 학습시키는 단계를 포함하고, 상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터는, i) 상기 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치로부터 수신된 인테리어 시공을 요청하는 제1 메시지 또는 ii) 상기 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 AI 모델은, 상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 통해 상기 하나 이상의 그룹 중 상기 특정 사용자가 소속될 그룹을 식별하고, 상기 식별된 그룹에 매칭된 데이터를 통해 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
Description
본 개시는 렌탈 서비스에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 인공지능 알고리즘 기반으로 사용자 요구에 최적화된 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법, 장치, 및 시스템에 관한 것이다.
렌탈 서비스는 일정 렌탈 기간에 걸쳐 사용 대금을 지불하고 상품 등을 빌려서 사용하는 서비스를 의미한다. 즉, 렌탈 서비스는 고가의 상품의 대금을 일시불로 지급하는 것이 아닌 렌탈 기간에 나누어 상대적으로 적은 대금을 납부하면서 상품을 사용하는 방식이다.
렌탈 서비스는 할부 금융에 비해 상대적으로 긴 기간 동안 대금을 지불하면서 상품을 사용하는 것이 가능하므로 일시불 구매 부담이 없다는 점에서 폭 넓게 사용되고 있다.
다만, 기존 렌탈 서비스의 경우, 결제 방식, 렌탈 대상이 되는 물품 등에 큰 제약이 있다는 문제점이 존재한다. 즉, 렌탈 서비스와 관련된 사용자 선택권이 폭넓게 보장되지 않는다는 문제점이 존재하며, 사용자에게 최적화된 렌탈 서비스의 필요성이 대두되고 있다.
본 개시는 상술된 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 개시의 목적은 사용자 요구에 최적화된 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법, 장치, 및 시스템을 제공함에 있다.
본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시예로, 장치에 의해 수행되는, 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법은, 상기 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자와 관련된 데이터를 수집하되, 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형은 상기 복수의 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함하는 단계; 상기 수집된 복수의 사용자와 관련된 데이터 간의 유사도에 기초하여, 상기 복수의 사용자를 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑(grouping)하는 단계; 상기 그룹핑된 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 사용자와 관련된 데이터와 연관된 학습 데이터에 기초하여, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 이용하여 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 AI 모델을 학습시키는 단계를 포함하고, 상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터는, i) 상기 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치로부터 수신된 인테리어 시공을 요청하는 제1 메시지 또는 ii) 상기 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 AI 모델은, 상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 통해 상기 하나 이상의 그룹 중 상기 특정 사용자가 소속될 그룹을 식별하고, 상기 식별된 그룹에 매칭된 데이터를 통해 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
그리고, 상기 그룹핑하는 단계는, 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터에 대해 K-평균 클러스터링 알고리즘(means clustering algorithm)을 적용함으로써 상기 복수의 사용자를 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 상기 하나 이상의 그룹으로 그룹핑하는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보가 상기 장치에 의해 관리되는 어플리케이션의 UI 화면을 통해 상기 제1 단말 장치로 제공되고, 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 서비스는, 상기 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공과 관련된 서비스를 포함하고, 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품은, 상기 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공을 위해 필요한 하나 이상의 상품을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제1 메시지는 상기 인테리어 시공에 필요한 복수의 상품의 렌탈 요청과 관련된 정보 및 상기 사용자의 개인 정보를 포함하고, 상기 AI 모델을 통해 출력된 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스가 상기 특정 사용자에 의해 선택되지 않음에 기반하여, 상기 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용을 문의하는 제2 메시지를 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로 전송하는 단계; 상기 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로부터 수신된 상기 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용을 상기 제1 단말 장치로 전송하는 단계; 및 상기 제1 단말 장치에 의해 상기 하나 이상의 공급사 중 특정 공급사가 전송한 비용이 선택됨에 기반하여, 상기 장치를 이용하는 회사, 상기 특정 공급사 및 상기 특정 사용자 간의 전자 계약서를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 방법은, 상기 특정 사용자에 의해 상기 선택된 서비스 또는 상품과 관련된 정보 및 상기 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터에 기초하여 상기 AI 모델을 추가 학습시키는 단계를 더 포함하고, 상기 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터는, 상기 특정 공급사가 제공하는 서비스 및 상품과 관련된 리뷰 및 평가 점수를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자 요구에 최적화된 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법, 장치, 및 시스템이 제공될 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예에 의해, 사용자는 인테리어 시공 등 다양한 상품 및 용역에 대한 렌탈 계약을 체결할 수 있으며, 렌탈 계약과 관련된 혜택을 보다 효율적으로 파악 및 이용할 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 구현하기 위한 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다.
예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 웹 및 모바일 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법, 장치, 및 시스템을 설명하도록 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 구현하는 시스템(1000)을 간략히 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 구현하는 시스템(1000)은, 장치(100), 복수의 사용자가 이용하는 단말 장치(200-1, 200-2, ... 200-N)(N은 2 이상의 자연수) 및 복수의 공급자가 이용하는 단말 장치(300-1, ... 300-M)(M은 2 이상의 자연수)를 포함할 수 있다.
본 개시를 설명함에 있어서 공급사는 인테리어 시공 및/또는 각종 물품을 공급하는 업체를 의미할 수 있다. 공급사는 인테리어 시공만 진행하는 업체, 각종 물품만을 공급하는 업체, 및 인테리어 시공과 물품 공급을 같이하는 업체를 통칭할 수 있다.
도 1에는 복수의 사용자가 이용하는 단말 장치(200-1, 200-2, ... 200-N)는 하나의 스마트 폰의 형태로 구현되고, 복수의 공급자가 이용하는 단말 장치(300-1, ... 300-M)는 하나의 데스크 탑의 형태로 구현된 경우를 도시되어 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
복수의 사용자가 이용하는 단말 장치(200-1, 200-2, ... 200-N) 및 복수의 공급자가 이용하는 단말 장치(300-1, ... 300-M)는 상술한 바와 같이 다양한 유형의 전자 장치 또는 하나 이상의 유형의 전자 장치가 연결된 장치 군을 의미할 수 있다.
시스템(1000)에 포함된 장치(100), 복수의 사용자가 이용하는 단말 장치(200-1, 200-2, ... 200-N) 및 복수의 공급자가 이용하는 단말 장치(300-1, ... 300-M)는 네트워크(W)를 통해 통신을 수행할 수 있다.
여기서, 네트워크(W)는 유선 네트워크와 무선 네트워크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 네트워크(LAN: Local Area Network), 도시권 네트워크(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 네트워크(WAN: Wide Area Network) 등의 다양한 네트워크를 포함할 수 있다.
또한, 네트워크(W)는 공지의 월드 와이드 웹(WWW: World Wide Web)을 포함할 수도 있다. 그러나, 본 개시의 실시예에 따른 네트워크(W)는 상기 열거된 네트워크에 국한되지 않고, 공지의 무선 데이터 네트워크나 공지의 전화 네트워크, 공지의 유무선 텔레비전 네트워크를 적어도 일부로 포함할 수도 있다.
장치(100)는 웹 또는 모바일 기반의 렌탈 금융 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 구체적으로, 장치(100)는 웹 사이트 상에서 사용자에게 렌탈 금융 서비스를 제공하거나 모바일 어플리케이션을 통해 렌탈 금융 서비스를 제공할 수 있다.
여기서, 장치(100)는 인공지능 알고리즘을 이용하여 사용자에게 최적화된 렌탈 금융 서비스를 제공할 수 있다. 예로, 장치(100)는 복수의 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품(예로, 인테리어 시공을 위해 사용되는 각종 상품) 및/또는 서비스(예로, 인테리어 시공 관련 서비스)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
즉, 장치(100)는 특정 사용자와 관련된 데이터를 AI 모델에 입력함으로써 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 및/또는 서비스에 대한 정보를 획득할 수 있다.
장치(100)가 인공지능 알고리즘에 기초하여 사용자에게 최적화된 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법은 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 장치(100)는 메모리(110), 통신 모듈(120), 디스플레이(130), 입력 모듈(140) 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 다만, 이에 국한되는 것은 아니며, 장치(100)는 필요한 동작에 따라 당업자 관점에서 자명한 범위 내에서 소프트웨어 및 하드웨어 구성이 수정/추가/생략될 수 있다.
메모리(110)는 본 장치의 다양한 기능을 지원하는 데이터와, 제어부의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 복수의 사용자와 관련된 데이터 등)을 저장할 있고, 본 장치에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 어플리케이션(application)), 본 장치의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.
이러한, 메모리(110)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)는 본 장치와는 분리되어 있으나, 유선 또는 무선으로 연결된 데이터베이스가 될 수도 있다.
통신 모듈(120)은 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 무선통신 모듈 또는 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G, 6G 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 각종 신호(예로, 복수의 사용자와 관련된 데이터, 특정 사용자로부터 입력된 데이터 등)를 송신하는 안테나 및 송신기(Transmitter)를 포함하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 제어부의 제어에 따라 무선 통신 인터페이스를 통해 제어부로부터 출력된 디지털 제어 신호를 아날로그 형태의 무선 신호로 변조하는 신호 변환 모듈을 더 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 각종 신호를 수신하는 안테나 및 수신기(Receiver)를 포함하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 무선 통신 인터페이스를 통하여 수신한 아날로그 형태의 무선 신호를 디지털 제어 신호로 복조하기 위한 신호 변환 모듈을 더 포함할 수 있다.
디스플레이(130)는 본 장치(100)에서 처리되는 정보(예를 들어, 복수의 사용자와 관련된 데이터, 특정 사용자로부터 입력된 데이터 등)를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이는 본 장치(100)에서 구동되는 응용 프로그램(일 예로, 어플리케이션)의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.
입력부(140)는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 사용자 입력부는 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 것으로서, 사용자 입력부를 통해 정보가 입력되면, 제어부는 입력된 정보에 대응되도록 본 장치의 동작을 제어할 수 있다. 이러한, 사용자 입력부는 하드웨어식 물리 키(예를 들어, 본 장치의 전면, 후면 및 측면 중 적어도 하나에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 소프트웨어식 터치 키를 포함할 수 있다.
일 예로서, 터치 키는, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린 타입의 디스플레이부 상에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다. 한편, 상기 가상키 또는 비주얼 키는, 다양한 형태를 가지면서 터치스크린 상에 표시되는 것이 가능하며, 예를 들어, 그래픽(graphic), 텍스트(text), 아이콘(icon), 비디오(video) 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다.
프로세서(150)는 본 장치 내의 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
또한, 프로세서는 이하의 도 3에서 설명되는 본 개시에 따른 다양한 실시 예들을 본 장치 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성요소들을 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공지능 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
장치는 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자와 관련된 데이터를 수집할 수 있다(S310).
일 예로, 장치는 장치에 의해 관리/제어되는 렌탈 금융 서비스를 제공하는 어플리케이션에 등록된 복수의 사용자를 식별할 수 있다. 즉, 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자는 해당 어플리케이션에 등록된 사용자를 의미할 수 있다.
장치는 식별된 복수의 사용자가 어플리케이션 상에서 구매한 상품(인테리어 시공과 관련된 렌탈 상품) 또는/및 서비스(예로, 인테리어 시공과 관련된 서비스)의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록 또는 리뷰 데이터를 수집할 수 있다.
예로, 장치는 복수의 사용자가 이용하는 단말 장치로 웹 사이트 방문 기록 등을 수집을 위한 권한을 요청하는 메시지를 전송할 수 있다. 복수의 사용자에 의해 웹 사이트 방문 기록 수집 권한이 승인되면, 장치는 복수의 사용자가 이용하는 단말 장치의 웹 사이트 방문 기록 및 각 웹 사이트의 방문 빈도 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 장치는 복수의 사용자가 어플리케이션 상에서 구매한 상품 또는/및 서비스에 대해 남긴 리뷰 데이터(예로, 텍스트) 및 평가 점수를 수집할 수 있다. 이 때, 장치는 복수의 사용자가 남긴 리뷰 텍스트에 대해 NLU(natural language understanding) 알고리즘을 적용하여 리뷰 텍스트와 관련된 내용 및 의도를 식별할 수 있다.
NLU 알고리즘은 리뷰 텍스트의 의도를 식별하는 알고리즘을 의미한다. 예로, 장치는 복수의 리뷰 텍스트에 대해 워드 임베딩(word embedding)을 수행하여 리뷰 텍스트에 대응되는 벡터 데이터를 획득할 수 있다. 장치는 벡터 데이터에 대해 NLU 알고리즘을 적용하여 리뷰 데이터의 의도/의미를 파악할 수 있다. 즉, 장치는 복수의 사용자가 특정 상품/서비스에 대해 남긴 리뷰의 의도를 파악할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자는 장치가 제공하는 어플리케이션이 아닌 다른 장치가 제공하는 어플리케이션을 통해 렌탈 금융 서비스를 제공받은 사용자를 포함할 수도 있다. 장치는 다른 장치가 제공하는 어플리케이션이 수집한 데이터베이스를 공유받을 수도 있다. 해당 데이터베이스에는 다른 장치가 제공하는 어플리케이션을 통해 렌탈 금융 서비스를 제공받은 사용자와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
장치는 수집된 복수의 사용자와 관련된 데이터 간의 유사도에 기초하여, 복수의 사용자를 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑할 수 있다(S320).
구체적으로, 장치는 복수의 사용자와 관련된 데이터에 대해 K-평균 클러스터링 알고리즘(means clustering algorithm)을 적용함으로써 복수의 사용자를 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
여기서, K-평균 클러스터링 알고리즘은 다량의 데이터를 클러스터 또는 서브 그룹으로 그룹핑하기 위해 사용되는 비지도(unsupervised) 기계 학습 알고리즘을 의미한다. K-평균 클러스터링은 다량의 데이터의 특징 공간에서 랜덤하게 선택된 k 최초 무게 중심(centroid)에 의해 작용할 수 있다. 복수의 사용자와 관련된 데이터는 무게 중심과의 거리(즉, 유사도)에 기초하여 복수의 클러스터/서브 그룹으로 분류될 수 있다.
일 예로, 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형은 복수의 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 리뷰 데이터 및 평가 점수 등으로 세분화될 수 있다. 장치는 복수의 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 리뷰 데이터 및 평가 점수 별로 복수의 사용자를 하나 이상의 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
구체적으로, 장치는 복수의 사용자의 구매 기록, 리뷰 데이터 및/또는 평가 점수에 대해 K-평균 클러스터링 알고리즘을 적용함으로써, 복수의 사용자 각각의 소비 패턴(예로, 복수의 사용자가 주로 구매하는/선호하는 상품 및/또는 서비스의 유형 등)을 산출하고, 산출된 소비 패턴 간의 유사도에 따라 복수의 사용자가 하나 이상의 그룹으로 그룹핑될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 장치는 복수의 사용자의 웹 사이트 방문 기록에 대해 K-평균 클러스터링 알고리즘을 적용함으로써, 복수의 사용자 각각의 성향(예로, 복수의 사용자가 주로 방문하는 웹 사이트의 유형, 해당 유형의 웹 사이트에서 판매하는 물품 및/또는 서비스의 유형 등)을 산출하고, 산출된 성향 간의 유사도에 따라 복수의 사용자가 하나 이상의 그룹으로 그룹핑될 수 있다.
장치는 그룹핑된 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 사용자와 관련된 데이터와 연관된 학습 데이터에 기초하여, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 이용하여 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 AI 모델을 학습시킬 수 있다(S330).
구체적으로, AI 모델은, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 통해 하나 이상의 그룹 중 특정 사용자가 소속될 그룹을 식별하고, 식별된 그룹에 매칭된 데이터를 통해 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
그리고, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터는, i) 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치로부터 수신된 인테리어 시공을 요청하는 제1 메시지 또는/및 ii) 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치는 장치에 의해 관리되는 어플리케이션 상에서 인테리어 시공을 요청하는 제1 메시지를 입력할 수 있다. 제1 메시지는 인테리어 시공에 필요한 복수의 상품의 렌탈 요청과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
복수의 상품의 렌탈 요청과 관련된 정보는 특정 사용자가 렌탈하려는 상품과 관련된 정보, 렌탈 기간, 복수의 상품이 설치될 장소에 대한 정보, 인테리어 시공과 관련된 상세 요청 정보 등을 포함할 수 있다.
장치는 제1 메시지가 수신하는 동안 또는/및 제1 메시지를 수신하기 전에 특정 사용자의 개인 정보를 수집할 수 있다. 특정 사용자의 개인 정보는 사용자 식별 정보, 특정 사용자가 영위하는 사업체의 사업자 등록증, 특정 사용자의 신용 등급, 및/또는 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 예로, AI 모델은 특정 사용자가 렌탈하려는 상품과 관련된 정보, 렌탈 기간, 복수의 상품이 설치될 장소에 대한 정보, 인테리어 시공과 관련된 상세 요청 정보를 통해 특정 사용자의 성향 및/또는 소비 패턴을 식별하고, 식별된 특정 사용자의 성향 및/또는 소비 패턴에 기초하여 하나 이상의 그룹 중 특정 사용자가 소속될 특정 그룹을 식별하도록 학습될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, AI 모델은 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 또는 리뷰 중의 적어도 하나를 통해 특정 사용자의 성향 및/또는 소비 패턴을 식별하고, 식별된 특정 사용자의 성향 및/또는 소비 패턴에 기초하여 하나 이상의 그룹 중 특정 사용자가 소속될 특정 그룹을 식별하도록 학습될 수 있다.
그리고, AI 모델은 식별된 그룹에 매칭된/라벨링된 데이터(예로, 각 그룹의 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는/및 서비스와 관련된 데이터)를 통해 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는/및 서비스에 대한 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
AI 모델을 학습시키기 위한 학습 데이터는 하나 이상의 그룹 별로 대응되는/라벨링(labeling)된 상품 또는/및 서비스와 관련된 데이터가 포함될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, AI 모델을 학습시키기 위한 학습 데이터는 상품의 렌탈 요청과 관련된 정보 및/또는 개인 정보에 대응되는/라벨링되는 성향 및/또는 소비 패턴과 관련된 데이터가 포함될 수 있다.
특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보는 어플리케이션의 UI 화면을 통해 제1 단말 장치로 제공될 수 있다. 한편, 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 서비스는, 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공과 관련된 서비스를 포함하고, 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품은, 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공을 위해 필요한 하나 이상의 상품을 포함할 수 있다.
AI 모델을 통해 출력된 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스가 특정 사용자에 의해 선택되지 않음에 기반하여, 장치는 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용을 문의하는 제2 메시지를 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로 전송할 수 있다.
그리고, 장치는 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로부터 수신된 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용을 제1 단말 장치로 전송할 수 있다.
제1 단말 장치에 의해 하나 이상의 공급사 중 특정 공급사가 전송한 비용이 선택됨에 기반하여, 장치는 장치를 이용하는 회사, 특정 공급사 및 특정 사용자 간의 전자 계약서를 생성할 수 있다. 장치는 생성된 전자 계약서를 특정 공급사 및 특정 사용자 각각이 이용하는 단말 장치로 제공할 수 있다.
한편, 전자 계약서가 특정 공급사 및/또는 특정 사용자에 의해 체결됨에 기반하여, 장치는 특정 사용자에 의해 선택된 상품 및/또는 서비스의 비용의 합산 금액을 특정 공급사로 지불할 수 있다. 장치는 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치로부터 전자 계약서에 따른 렌탈 기간 동안 렌탈료를 받을 수 있다.
장치는 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 또는 상품과 관련된 정보 및 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터에 기초하여 AI 모델을 추가 학습시킬 수 있다. 이 때, 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터는, 특정 공급사가 제공하는 서비스 및 상품과 관련된 리뷰 및 평가 점수를 포함할 수 있다.
즉, 장치는 특정 사용자의 상품 및/또는 서비스의 구매 이력, 특정 사용자가 구매한 상품 및/또는 서비스에 대한 리뷰/평가 점수를 모니터링할 수 있다. 그리고, 장치는 모니터링한 특정 사용자의 상품 및/또는 서비스의 구매 이력, 특정 사용자가 구매한 상품 및/또는 서비스에 대한 리뷰/평가 점수에 기초하여 AI 모델을 추가 학습시킬 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시예로, K-평균 클러스터링 알고리즘에 따라 복수의 사용자가 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑된 경우, 장치는 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 구분된 하나 이상의 그룹 중 가장 많은 사용자가 속해있는 그룹을 식별할 수 있다.
그리고, 장치는 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별 그룹에서 가장 많은 사용자가 속해있는 그룹에 대응되는 상품 및/또는 서비스에 대한 정보를 어플리케이션 메인 화면에서 제공할 수 있다. 어플리케이션 메인 화면에서 제공되는 상품 및/또는 서비스가 선택됨에 기반하여, 장치는 선택된 상품 및/또는 서비스를 제공할 수 있는 공급사에 대한 정보를 제공할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 개시가 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
110: 메모리
120: 통신 모듈
130: 디스플레이
140: 입력 모듈
150: 프로세서
120: 통신 모듈
130: 디스플레이
140: 입력 모듈
150: 프로세서
Claims (5)
- 장치에 의해 수행되는, 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 기반의 렌탈 금융 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
상기 렌탈 금융 서비스를 제공받은 복수의 사용자와 관련된 데이터를 수집하되, 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형은 상기 복수의 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 및 리뷰 텍스트를 포함하는 단계;
상기 수집된 복수의 사용자와 관련된 데이터 간의 유사도에 기초하여, 상기 복수의 사용자를 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 하나 이상의 그룹으로 그룹핑(grouping)하는 단계;
상기 그룹핑된 하나 이상의 그룹 각각에 포함된 사용자와 관련된 데이터와 연관된 학습 데이터에 기초하여, 특정 사용자와 관련된 입력 데이터를 이용하여 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 AI 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,
상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터는, i) 상기 특정 사용자가 이용하는 제1 단말 장치로부터 수신된 인테리어 시공을 요청하는 제1 메시지 및 ii) 상기 특정 사용자의 구매 기록, 웹 사이트 방문 기록, 및 리뷰 텍스트를 포함하고,
상기 AI 모델은,
상기 특정 사용자의 리뷰 텍스트에 대해 NLU(natural language understanding) 알고리즘을 적용하여 상기 특정 사용자의 리뷰 텍스트와 관련된 의도를 획득하고, 상기 특정 사용자와 관련된 입력 데이터 및 상기 특정 사용자의 리뷰 텍스트와 관련된 의도를 통해 상기 하나 이상의 그룹 중 상기 특정 사용자가 소속될 그룹을 식별하고, 상기 식별된 그룹에 매칭된 데이터를 통해 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보를 출력하도록 학습되고,상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스에 대한 정보가 상기 장치에 의해 관리되는 어플리케이션의 UI 화면을 통해 상기 제1 단말 장치로 제공되고,
상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 서비스는, 상기 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공과 관련된 서비스를 포함하고,
상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품은, 상기 제1 메시지를 통해 요청된 인테리어 시공을 위해 필요한 하나 이상의 상품을 포함하고,
상기 제1 메시지는 상기 인테리어 시공에 필요한 복수의 상품의 렌탈 요청과 관련된 정보 및 상기 사용자의 개인 정보를 포함하고,
상기 AI 모델을 통해 출력된 상기 특정 사용자가 선호할 것으로 예측되는 상품 또는 서비스가 상기 특정 사용자에 의해 선택되지 않음에 기반하여, 상기 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용을 문의하는 제2 메시지가 상기 장치로부터 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로 전송되고,
상기 하나 이상의 공급사가 이용하는 제2 단말 장치로부터 수신된 상기 특정 사용자에 의해 선택된 서비스 및 상품 각각의 비용이 상기 장치로부터 상기 제1 단말 장치로 전송되고,
상기 제1 단말 장치에 의해 상기 하나 이상의 공급사 중 특정 공급사가 전송한 비용이 선택됨에 기반하여, 상기 장치를 이용하는 회사, 상기 특정 공급사 및 상기 특정 사용자 간의 전자 계약서가 상기 장치에 의해 생성되고,
상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별 그룹 중 가장 많은 사용자가 속해있는 그룹에 대응되는 상품 및 서비스는 상기 어플리케이션의 메인 화면에서 제공되는, 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 그룹핑하는 단계는,
상기 복수의 사용자와 관련된 데이터에 대해 K-평균 클러스터링 알고리즘(means clustering algorithm)을 적용함으로써 상기 복수의 사용자를 상기 복수의 사용자와 관련된 데이터의 유형 별로 상기 하나 이상의 그룹으로 그룹핑하는 단계를 포함하는, 방법.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 특정 사용자에 의해 상기 선택된 서비스 또는 상품과 관련된 정보 및 상기 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터에 기초하여 상기 AI 모델을 추가 학습시키는 단계를 더 포함하고,
상기 특정 사용자와 관련하여 추가 수집된 데이터는, 상기 특정 공급사가 제공하는 서비스 및 상품과 관련된 리뷰 및 평가 점수를 포함하는, 방법.
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