KR102661517B1

KR102661517B1 - 예상 잔액 정보를 이용하는 방법 및 디바이스

Info

Publication number: KR102661517B1
Application number: KR1020210103162A
Authority: KR
Inventors: 고인후
Original assignee: 비씨카드(주)
Priority date: 2021-08-05
Filing date: 2021-08-05
Publication date: 2024-04-26
Also published as: KR20230021369A

Abstract

일 실시 예에 따르면, 디바이스가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법에 있어서, 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득하는 단계; 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 관심 기간에 대응되는 마이 데이터를 획득하는 단계; 상기 금융 거래 패턴 및 상기 관심 기간에 대응되는 마이 데이터에 기초하여 상기 예상 잔액 정보를 획득하는 단계; 상기 예상 잔액 정보를 이용해서 상기 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공하는 단계;를 포함하는, 방법이 개시된다.

Description

예상 잔액 정보를 이용하는 방법 및 디바이스{A METHOD AND A DEVICE FOR USING ESTIMATED BALANCE INFORMATION}

본 개시는 예상 잔액 정보를 이용하는 방법 및 디바이스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터를 이용하여 예상 잔액 정보를 획득하고, 예상 잔액 정보를 이용하여 사용자의 계좌에 대한 유의미한 정보를 제공할 수 있는 방법 및 디바이스에 관한 것이다.

종래에는 사용자의 계좌 잔액이나 사용 흐름을 예측하기 위하여 실시간 계좌 사용 내역, 카드 결제 예정 금액 등과 같은 다수의 사용자 개인 정보가 요구되고 있다. 이러한 종래 기술은 사용자의 계좌 잔액이나 사용 흐름을 예측하기 위한 백업 데이터로서 사용자의 개인 정보를 획득하는 과정에서 비용이 많이 소모되고, 단순히 평균 자금 실적과 같은 통계적 요소와 현재 잔고를 비교하여 잔고 부족 시간을 예측하는 방식이 사용됨에 따라 실시간 사용자의 금융에 관한 경향성을 반영하기 어려워 예측 정확성이 크게 떨어지는 단점이 있었다.

이에, 상술한 단점을 극복하고 비용 및 예측 정확성 측면에서 효율적인 분석 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다.

한국공개특허 제10-2007-0108697호(2007.11.13 공개)

본 개시의 일 실시 예는 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터를 이용하여 예상 잔액 정보를 획득하고, 예상 잔액 정보를 이용하여 사용자의 계좌에 대한 유의미한 정보를 제공할 수 있는 방법 및 디바이스를 제공하고자 한다.

본 개시의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 제 1 측면에 따른 디바이스가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법은 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득하는 단계; 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 관심 기간에 대응되는 마이 데이터를 획득하는 단계; 상기 금융 거래 패턴 및 상기 관심 기간에 대응되는 마이 데이터에 기초하여 상기 예상 잔액 정보를 획득하는 단계; 및 상기 예상 잔액 정보를 이용해서 상기 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 메시지를 제공하는 단계는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 기설정 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일을 결정하는 단계; 및 상기 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는 상기 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보를 획득하는 단계; 상기 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 상기 적요 정보에 대한 매칭을 수행하는 단계; 및 상기 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 방법은 상기 관심 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 관심 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 상기 금융 거래 패턴을 갱신하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한 상기 방법은 상기 관심 기간 동안에 상기 기설정 계좌에서 발생된 금융 거래가 상기 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에 대응되는지 여부에 기초하여 금융 거래에 이상이 있는지 여부에 대한 확인을 요청하는 알림 메시지를 제공하는 단계;를 더 포함하는, 방법.

또한, 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는 상기 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래의 건수에 기초하여 상기 금융 거래 패턴에 대한 갱신 여부를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는 기존에 생성된 학습 데이터 또는 사용자 입력에 기초하여, 상기 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 방법은 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 단계는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 잔고 부족 예상일의 예상 잔액이 기설정 금액보다 작은 경우, 상기 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다.

또한, 상기 오픈 뱅킹 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 1 주기는 상기 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 2 주기보다 길 수 있다.

본 개시의 제 2 측면에 따른 예상 잔액 정보를 이용하는 디바이스는 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터를 획득하고, 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 관심 기간에 대응되는 마이 데이터를 획득하는 수신부; 및 상기 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터 및 상기 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득하고, 상기 금융 거래 패턴 및 상기 관심 기간에 대응되는 마이 데이터에 기초하여 상기 예상 잔액 정보를 획득하고, 상기 예상 잔액 정보를 이용해서 상기 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공하는 프로세서;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 기설정 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일을 결정하고, 상기 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 제공할 수 있다.

또한, 상기 수신부는 상기 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보를 획득하고, 상기 프로세서는 상기 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 상기 적요 정보에 대한 매칭을 수행하고, 상기 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다.

또한, 상기 수신부는 상기 관심 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터를 획득하고, 상기 프로세서는 상기 관심 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 상기 금융 거래 패턴을 갱신할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 관심 기간 동안에 상기 기설정 계좌에서 발생된 금융 거래가 상기 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에 대응되는지 여부에 기초하여 금융 거래에 이상이 있는지 여부에 대한 확인을 요청하는 알림 메시지를 제공할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래의 건수에 기초하여 상기 금융 거래 패턴에 대한 갱신 여부를 결정할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 기존에 생성된 학습 데이터 또는 사용자 입력에 기초하여, 상기 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하고, 상기 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 잔고 부족 예상일의 예상 잔액이 기설정 금액보다 작은 경우, 상기 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다.

본 개시의 제 3 측면은 제 1 측면에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다. 또는, 본 개시의 제 4 측면은 제 1 측면에 따른 방법을 구현하기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터를 이용하여 예상 잔액 정보를 획득하고, 예상 잔액 정보를 이용하여 사용자의 계좌에 대한 유의미한 정보를 제공할 수 있다.

또한, 오픈 뱅킹 데이터를 최초 1회만 획득하고(또는 필요시 추가적으로 획득), 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 잔액 예측을 위한 금융 거래 패턴을 획득하고, 매일 수집되는 마이 데이터를 이용하여 잔액을 예측함으로써, 오픈 뱅킹 데이터의 획득에 소모되는 비용을 최소화하는 동시에 예측 정확성을 향상시킬 수 있다.

또한, 잔액 예상 정보를 이용하여 잔액 부족 예상일, 의심 금융 거래에 대한 정보 등에 대한 알림을 제공하여 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.

또한, 날짜별 예상 잔액을 이용하여 사용자의 상황에 적합한 대출 상품, 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공함으로써 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.

본 개시의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 개시의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 일 실시 예에 따른 예상 잔액 정보 제공 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 디바이스의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 일 실시 예에 따른 디바이스(가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 디바이스가 오픈 뱅킹 데이터와 마이 데이터에 대한 매칭을 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 디바이스가 사용자 입력에 기초하여 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 디바이스가 예상 잔액 정보를 이용해서 기설정 계좌에 대한 날짜별 예상 잔액을 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 디바이스가 예상 잔액 정보에 기초하여 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 일 실시 예에 따른 디바이스가 예상 잔액 정보에 기초하여 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 디바이스가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.

실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”, “…모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

명세서 전체에서 '제공'은 대상이 특정 정보를 획득하거나 직간접적으로 특정 대상에게 송수신하는 과정을 포함하며 이러한 과정에서 요구되는 관련 동작의 수행을 포괄적으로 포함하는 것으로 해석될 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들을 상세히 설명한다.

도 1은 일 실시 예에 따른 예상 잔액 정보 제공 시스템(1000)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 예상 잔액 정보 제공 시스템(1000)은 디바이스(100), 하나 이상의 오픈 뱅킹 서버(200), 하나 이상의 마이 데이터 서버(300) 및 하나 이상의 사용자 단말(400)을 포함할 수 있다.

디바이스(100)는 예상 잔액 정보를 이용할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당하고, 일 실시 예에서, 본 명세서에서 설명되는 기능을 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 통해 동작하는 컴퓨터 등의 서버로 구현될 수 있다. 디바이스(100)는 하나 이상의 오픈 뱅킹 서버(200), 하나 이상의 마이 데이터 서버(300) 및 하나 이상의 사용자 단말(400)과 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 여기에서, 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 다양한 통신망을 통해 구성될 수 있고, 예를 들면, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다.

오픈 뱅킹 서버(200)는 복수의 사용자에 대한 오픈 뱅킹 데이터(open banking data, OB)를 제공할 수 있는 서버에 해당한다. 여기에서, 오픈 뱅킹 데이터는 사용자의 계좌와 관련된 입금 거래, 출금 거래, 이체 거래, 거래 성공 여부 등 오픈 뱅킹 서비스의 이용 과정에서 발생 가능한 다양한 금융 거래에 관한 정보를 총칭하는 개념으로 이해될 수 있다. 일 실시 예에서, 오픈 뱅킹 데이터는 사용자가 보유한 계좌의 입금 요청, 출금 요청, 이체 요청 및 입금, 출금 또는 이체에 대한 성공 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 오픈 뱅킹 서버(200)는 뱅킹 서비스를 제공하는 복수의 뱅킹 사업자(예: 은행)에 대응하는 복수의 뱅킹 서버(미도시), 복수의 뱅킹 서버와 연동하여 오픈 뱅킹을 중계하는 기관(예: 금융결제원)에 대응하는 기관 서버(미도시), 타 은행 간 간편 금융 거래 서비스를 제공하는 핀테크 사업자에 대응하는 핀테크 서버(미도시) 등을 포괄하는 의미로 해석될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라서 기관 서버, 뱅킹 서버 및 핀테크 서버 중 일부일 수도 있다.

마이 데이터 서버(300)는 복수의 사용자에 대한 마이 데이터를 제공할 수 있는 서버에 해당한다. 여기에서, 마이 데이터(my data, MD)는 복수의 기관이나 기업에 분산되어 있는 사용자의 금융 정보를 통합한 데이터로서, 구체적으로는 개인정보보호법, 신용정보법 및 정보통신망법에 관한 데이터 3법이 개정됨에 따라 2021년 8월부터 마이데이터 사업자에 의하여 사용자 동의에 따라 사용자 개개인의 금융정보를 통합 관리되는 데이터를 나타낸다. 일 실시 예에서, 마이 데이터는 사용자의 계좌, 대출, 카드, 보험, 투자 등 금융과 관련된 이용 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 마이 데이터 서버(300)는 마이 데이터 사업에 참여할 수 있는 라이선스가 있는 사업자에 대응하는 마이 데이터 사업자 서버(미도시), 마이 데이터 서비스를 위해 국가 기관에 의해 지정된 중계사(예: 코스콤)에 대응하는 중계사 서버(미도시), 사용자에 대한 신용 정보를 제공하는 신용평가사(예: 신용정보원)에 대응하는 신용평가사 서버 등을 포괄하는 의미로 해석될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라서 마이 데이터 사업자 서버, 중개사 및 신용평가사 서버 중 일부일 수도 있다.

사용자 단말(400)은 예상 잔액 정보를 제공 받는 사용자와 연관된 컴퓨팅 장치에 해당하고, 예를 들면, 디바이스(100)가 제공하는 예상 잔액 제공 서비스에 가입한 개인 또는 법인에 의해 이용되는 컴퓨터 등의 장치일 수 있다. 일 실시 예에서, 사용자 단말(400)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같은 다양한 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치로 구현되거나, 데스크탑 PC, 태블릿 PC, 랩탑 PC와 같이 외부 서버와 연결되어 어플리케이션을 설치 및 실행할 수 있는 기반이 마련된 다양한 종류의 유무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 사용자 단말(400)은 예상 잔액 제공 서비스를 위한 어플리케이션을 설치하여 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 예상 잔액 제공 서비스는 이하에서 기술되는 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 포괄하는 개념으로 이해될 수 있다. 디바이스(100)는 예상 잔액 제공 서비스를 위한 어플리케이션을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)에 설치된 어플리케이션을 통해 사용자 단말(200)과 연결되어 예상 잔액 정보를 이용하여 획득되는 다양한 정보(예: 예상 잔액에 관한 알림 메시지, 날짜별 예상 잔액 등)를 제공할 수 있다.

또한, 예상 잔액 정보 제공 시스템(1000)에는 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 구성요소들이 더 포함될 수 있다. 예를 들면, 예상 잔액 정보 제공 시스템(1000)은 오픈 뱅킹 데이터나 마이 데이터를 획득하는 과정에서 사용자에 대한 인증을 수행하는 인증 서버, 사용자에 대한 신용 정보를 제공하는 신용평가사 서버, 데이터 획득이나 정보 제공 과정에서 요구되는 비용에 대한 결제를 수행하는 결제 서버 등을 더 포함할 수 있다. 또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 2 내지 도 3을 참조하면, 디바이스(100)는 프로세서(110) 및 수신부(120를 포함할 수 있다.

단계 S310에서 프로세서(110)는 기설정 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터(이하, '제 1 오픈 뱅킹 데이터'라 함) 및 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터(이하, '제 1 마이 데이터'라 함)에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 보다 구체적으로, 수신부(120)는 사용자 단말(400)로부터 획득된 데이터 조회에 대한 동의 입력에 기초하여, 사용자에 대한 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 오픈 뱅킹 서버(200)로부터 수신하고, 제 1 마이 데이터를 마이 데이터 서버(300)로부터 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터에 기초하여 사용자의 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 결정할 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 사용자 단말(400)로부터 오픈 뱅킹 데이터 및 마이 데이터에 대한 조회 동의를 포함하는 예상 잔액 제공 서비스의 가입 요청이 수신되는 경우, 수신 시점을 기준으로 기설정 기간(예: 최근 3년)까지의 사용자의 계좌들에 대한 오픈 뱅킹 데이터 및 사용자에 대한 마이 데이터를 각각 오픈 뱅킹 서버(200) 및 마이 데이터 서버(300)에 요청하고, 해당 요청에 대한 응답으로서 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터를 각각 오픈 뱅킹 서버(200) 및 마이 데이터 서버(300)로부터 수신할 수 있다.

프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터와 제 1 마이 데이터에 대한 매칭을 수행하고, 매칭 수행 결과에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 이에 관한 내용은 도 4를 더 참조하여 서술하도록 한다.

도 4는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 오픈 뱅킹 데이터와 마이 데이터에 대한 매칭을 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요(text rule) 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 금융 거래에 대한 적요 정보는 거래 내용에 대해 요약 기재된 텍스트 항목을 나타내고, 예를 들면, '급여-회사명', '공과금-기관명' 등과 같은 텍스트 형식일 수 있다. 일 실시 예에서, 오픈 뱅킹 데이터는 마이 데이터와 달리, 금융 거래에 대한 적요 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 마이 데이터는 사용자의 계좌에서 발생된 금융 거래에 대한 기관명(예: 해당 계좌의 은행명), 계좌번호, 거래일시, 거래금액 등을 포함하지만, 오픈 뱅킹 데이터는 기관명, 계좌번호, 거래일시, 거래금액 등의 거래 정보 외에도 적요 정보를 더 포함할 수 있다.

프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보 및 해당 금융 거래가 기설정 조건을 충족하는지 여부에 기초하여 해당 금융 거래에 대한 분류 정보를 결정할 수 있다. 식별번호 410을 참조하여 예를 들면, 프로세서(110)는 A, B 및 C 은행에 대한 사용자의 오픈 뱅킹 데이터를 수신한 경우, 오픈 뱅킹 데이터의 각 금융 거래의 적요 정보(예: 급여-BC)에 기설정 텍스트(예: 급여)가 포함되어 있는지 여부, 동일하거나 유사 범위 내의 적요, 일자, 주기, 금액 등으로 반복 거래되었는지 여부 등을 기준으로 각 금융 거래의 분류 정보를 기저장된 복수의 분류 항목 중 하나(예: 급여)로 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 분류 항목은 급여, 예금이자, 카드결제금액, 대출이자, 펀드, 전기요금, 통신요금, 실손보험료, 연금보험료, 일반자동이체, 적금 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 각 금융 거래에 대한 분류 정보는 각 분류 항목과 기설정 텍스트와 간의 관계를 정의한 기저장된 디폴트 룰(default rule)에 따른 룰 분류 방식 또는 분류 항목의 세팅에 대한 사용자 입력에 따른 직접 분류 방식에 기초하여 결정될 수 있다.

프로세서(110)는 제 1 마이 데이터에 포함된 금융 거래와, 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래의 적요 정보에 대한 매칭을 수행할 수 있다. 식별번호 420을 참조하여 예를 들면, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터의 금융 거래들과 제 1 마이 데이터의 금융 거래들 중에서 거래일시, 거래금액 등이 일치하는 금융 거래 쌍을 매칭하여, 적요 정보가 포함되지 않은 제 1 마이 데이터와 제 2 마이 데이터에 대응하는 오픈 뱅킹 데이터의 적요 정보가 매칭되도록 할 수 있다.

프로세서(110)는 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 식별번호 430을 참조하여 예를 들면, 프로세서(110)는 매칭되는 제 1 오픈 뱅킹 데이터의 금융 거래에 포함된 적요 정보(또는 분류 정보)에 따라 제 1 마이 데이터의 각 금융 거래를 급여, 예금이자 등으로 분류하고, 제 1 마이 데이터의 분류 결과를 기반으로 사용자의 각 계좌에서 정기적 또는 비정기적으로 입금, 출금 또는 이체되는 다수의 금융 거래에 대한 경향성을 도출하여 금융 거래 패턴을 결정할 수 있다.

프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하고, 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 오픈 뱅킹 데이터에서 수집된 금융 거래 중에서 “20210120 A은행, BC급여, +1,000,000원”의 금융 거래가 정기 거래에 대응하는 “급여”로 분류된 경우, 매달 20일에 정기적으로 A은행 계좌로 백만원이 입금되는 예상 금융 거래를 결정할 수 있고, 마찬가지로, 오픈 뱅킹 데이터에서 수집된 다수의 금융 거래가 정기 거래에 대응하는 분류 항목으로 분류되었는지 여부에 기초하여 정기적으로 발생되는 다수의 예상 금융 거래를 결정할 수 있으며, 이러한 예상 금융 거래를 통합하여 금융 거래 패턴을 결정할 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 기존에 생성된 학습 데이터에 기초하여, 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하고, 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 상술한 룰 분류 방식을 이용하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(110)는 단계 S310 이전에 복수의 금융 거래에 대한 학습 데이터셋을 획득하고, 학습 데이터셋에 대한 기계학습을 통해 오픈 뱅킹 데이터의 적요 정보를 기반으로 마이 데이터의 금융 거래를 분류하여 금융 거래 패턴을 결정하는 분석 모델을 획득하고, 분석 모델에 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터를 입력하여 제 1 마이 데이터에 포함된 각각의 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보(예: 정기 입금, 비정기 출금 등)를 도출할 수 있다.

다른 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 사용자 입력에 기초하여, 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하고, 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 상술한 직접 분류 방식에 따라 사용자가 직접 입출금 거래에 관해 정의하여 개인화할 수 있는 인터페이스를 사용자 단말(400)을 통해 제공할 수 있다. 이에 관한 내용은 도 5를 더 참조하여 서술하도록 한다.

도 5는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 사용자 입력에 기초하여 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 5a를 참조하면, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 복수의 금융 거래를 상술한 룰 분류 방식에 따라 분석한 결과에 따라, 정기 거래에 대응하는 분류 항목으로 분류된 금융 거래에 대한 정보(예: 거래종류, 거래일자 범위, 거래금액, 기관명 등)를 포함하는 정기 거래 리스트를 생성할 수 있고, 사용자 단말(400)은 디바이스(100)로부터 수신된 정기 거래 리스트를 제 1 영역(510)에 디스플레이하고, 제 1 영역(510)을 통해 정기 거래 리스트에 포함된 금융 거래 각각이 정기 거래인지 여부에 대한 사용자의 선택 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에서, 정기 거래 리스트에는 유사 거래로 분석된 둘 이상의 금융 거래를 그루핑한 결과가 포함될 수 있다. 예를 들면, 적어도 2개월간 적요 정보, 거래일자(또는 거래주기), 거래금액 등이 기설정 유사 범위 내에서 반복 거래되어 유사한 거래 내역으로 분석된 금융 거래 그룹을 제 2 영역(520)에 디스플레이하고, 해당 금융 거래 그룹이 정기 거래인지 여부에 대한 사용자의 선택 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 유사 거래로 그루핑하기 위한 기준은 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 해당 금융 거래의 적요 정보가 적어도 특정 기간(예: 2개월간) 동일하였는지, 거래 금액이 기설정 비율 범위(예: ±15%) 내에서 증감하였는지, 거래 일자가 기설정 일자 범위(예: ±5일) 내에 있었는지 여부 등을 포함할 수 있다.

사용자 단말(400)은 정기 거래 리스트에 포함된 각 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 속성 정보는 정기 거래인지 여부(예: 정기, 비정기), 정기 거래의 종류(예: 급여, 생활비, 전기요금 등), 일자 및 거래 금액 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 5b를 참조하면, 사용자 단말(400)은 정기 거래 리스트에 포함된 각 금융 거래에 대해서 정기 거래의 종류에 관한 속성 정보를 설정 가능한 제 1 선택 메뉴를 통해 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 단말(400)은 정기 거래 리스트에 포함된 각 금융 거래에 대응하는 제 1 선택 버튼(530)을 통해 특정 금융 거래가 선택되면, 선택된 금융 거래에 대한 정기 거래의 종류를 선택할 수 있는 제 1 선택 메뉴를 디스플레이하고, 제 1 선택 메뉴를 통해 정기 거래의 종류(예: 급여, 생활비, 전기요금 등)에 대한 사용자의 선택 입력을 수신하여 디바이스(100)에 전송할 수 있다.

도 5c를 참조하면, 사용자 단말(400)은 최근 특정 기간의 전체 금융 거래 내역에 기반하여 정기 거래에 관한 속성 정보를 설정 가능한 제 2 선택 메뉴를 통해 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 기초하여 조회 시점을 기준으로 특정 기간(예: 전월) 동안의 전체 금융 거래 내역에 관한 입출금 내역 리스트를 사용자 단말(400)에 전송할 수 있고, 사용자 단말(400)은 입출금 내역 리스트를 포함하는 제 2 선택 메뉴를 디스플레이하여 제 2 선택 메뉴를 통해 정기 거래로 추가할 금융 거래에 대한 선택 입력과, 정기 거래의 일자(예: 매달 22일경), 금액(예: 97,000원), 종류(예: 급여, 생활비, 전기요금) 등에 대한 선택 입력(또는 수정 입력) 등을 수신하여 디바이스(100)에 전송할 수 있다. 일 예로, 사용자 단말(400)은 제 2 선택 메뉴에 포함되는 제 2 선택 버튼(540)에 대한 사용자의 선택 입력에 따라 정기 거래의 종류를 설정하기 위한 제 1 선택 메뉴(도 5b 참조)를 디스플레이할 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 획득한 금융 거래 패턴에 기초하여 사용자의 계좌에 대한 예상 잔액 정보를 획득하고, 획득한 예상 잔액 정보를 이용해서 사용자의 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 금융 거래 패턴을 이용하여 사용자의 각 계좌에서 해당 시점(예: 가입 시점)을 기준으로 특정 기간(예: 1개월)까지의 날짜별 예상 잔액을 결정할 수 있고, 결정된 날짜별 예상 잔액에 대한 정보를 사용자 단말(400)에 전송할 수 있다.

단계 S320에서 수신부(120)는 관심 기간에 대응되는 마이 데이터(이하, '제 2 마이 데이터'라 함)를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 수신부(120)는 최초에 획득된 사용자의 데이터 조회에 대한 동의 입력에 기초하여, 사용자에 대한 제 2 마이 데이터를 기설정 주기(예: 매일)로 마이 데이터 서버(300)로부터 수신할 수 있다.

여기에서, 관심 시간은 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 기간을 나타낸다. 예를 들면, 사용자가 2021.03.01. 예상 잔액 제공 서비스에 가입함에 따라, 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 대응하는 상기 기설정 기간이 2020.03.01 ~ 2021.02.28. 처럼 과거의 특정 기간이었다면, 관심 기간은 2021.03.01.~2021.06.30 처럼 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 최근의 특정 기간(예: 조회일 기준으로 최근 3개월)일 수 있고, 2021.03.01., 2021.03.02., 2021.03.03. 등과 같이 매일 날짜가 변화함에 따라 사용자의 새로운 예상 잔액 정보를 결정하기 위해 현재 날짜를 기준으로 업데이트될 수 있다.

단계 S330에서 프로세서(110)는 금융 거래 패턴 및 제 2 마이 데이터에 기초하여 예상 잔액 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터를 이용하여 획득된 금융 거래 패턴에 제 2 마이 데이터를 적용하여 관심 기간에 대한 예상 잔액 정보를 결정할 수 있다.

일반적으로, 오픈 뱅킹 데이터는 제공받을 때마다 비용 발생하며, 비용이 면제되는 마이 데이터에 비해 비용이 과다하게 발생하는 단점이 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 비용이 과다한 오픈 뱅킹 데이터를 최초 1회만(또는 필요시 추가) 제공받고, 상술한 것처럼 마이 데이터를 오픈 뱅킹 데이터와 매칭하여 잔액 예측을 위한 분석 모델을 생성하며, 생성된 분석 모델에 매일 수집되는 마이 데이터를 적용하여 계좌의 잔액을 예측하는데 이용할 수 있다.

이에 따라, 분석 모델의 정확성을 제고시키기 위해 오픈 뱅킹 데이터를 이용하는 한편, 오픈 뱅킹 데이터의 획득 회수를 최소화하여 비용을 절감시키고, 비용이 면제되는 마이 데이터를 통해 잔액을 보다 정확히 예측할 수 있는 효과가 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 기획득된 매칭 수행 결과 및 금융 거래 패턴에 기초하여, 제 2 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래의 적요 정보에 대한 매칭을 수행하고, 매칭 수행 결과에 기초하여 관심 기간에 대한 예상 잔액 정보를 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 전술한 단계들을 통해 기생성된 분석 모델에 기반하여 제 1 오픈 뱅킹 데이터의 금융 거래들과 제 2 마이 데이터의 금융 거래들 중에서 거래일시, 거래금액 등이 일치하는 금융 거래 쌍을 매칭하여, 적요 정보가 포함되지 않은 제 2 마이 데이터와 제 2 마이 데이터에 대응하는 오픈 뱅킹 데이터의 적요 정보가 매칭되도록 할 수 있고, 매칭되는 적요 정보에 기반하여 제 2 마이 데이터에 포함된 각 금융 거래를 급여, 예금이자 등으로 분류할 수 있으며, 분류된 제 2 마이 데이터를 기반으로 각 계좌에서 매일 현재 날짜를 기준으로 특정일(예: 31일) 이후의 미래 시점까지의 날짜별 예상 잔액을 새로 결정할 수 있다.

일 실시 예에서, 금융 거래 패턴 및 제 2 마이 데이터에 기초하여 예상 잔액 정보를 획득하는 과정에서 상술한 실시 예들에 따른 분석 방법(예: 룰 분류 방식)이 동일 또는 유사한 방식으로 적용될 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 기획득된 금융 거래 패턴 및 기설정 주기로 갱신되는 제 2 마이 데이터에 기초하여 예상 잔액 정보를 갱신할 수 있다 예를 들면, 최초에 제공 받은 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 획득된 금융 거래 패턴에 매일 갱신되는 제 2 마이 데이터를 적용하여 관심 기간에 대한 예상 잔액 정보를 갱신할 수 있다

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래의 적요 정보에 따라 상이한 방식으로 매칭, 금융 거래 패턴의 획득 및 예상 잔액 정보의 획득을 수행할 수 있다.

예를 들면, 프로세서(110)는 적요 정보에 따른 분류가 카드결제금액인 경우, 결제금액, 결제은행 및 결제일을 기준으로 제 2 마이 데이터와 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 매칭하고, 관심 기간을 기준으로 약 10일 이전에 마이 데이터로 수신한 결제 예정 데이터(예: 결제일, 결제예정금액)을 이용하여 예상 잔액 정보를 결정할 수 있다. 예컨대, 마이 데이터는 결제금액, 결제일, 결제은행 정보만 있고 결제 계좌 정보는 없으므로, 제 2 마이 데이터와 매칭되는 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 결제 계좌를 특정할 수 있다.

다른 예를 들면, 프로세서(110)는 적요 정보에 따른 분류가 보험납입금액인 경우, 제 2 마이 데이터의 각 금융 거래에 대한 납입기관(예: 납입코드), 납입 주기, 납입 종료일자, 납입 보험료 및 납입일자와, 제 1 오픈 뱅킹 데이터의 계좌명(예: 기관명), 거래일자 및 거래금액을 매칭하고, 관심 기간을 기준으로 약 31일 이전에 납입일자와 납입 보험료를 반영하여 해당 계좌의 잔액을 예측할 수 있다. 예컨대, 보험료의 경우, 청구예정내역은 사전에 알 수 없으나, 약 31일 이전에 마이 데이터로 계약상태 유효성과, 납입보험료 동일 여부를 판단하여 예측할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 프로세서(110)는 적요 정보에 따른 분류가 통신료인 경우, 제 2 마이 데이터의 계약관리번호, 계약상태, 납입기관(예: 납입코드) 및 청구금액, 납부예정일자와, 제 1 오픈 뱅킹 데이터의 계좌명(예: 기관명), 거래일자 및 거래금액을 매칭한 뒤, 관심 기간을 기준으로 약 10일 이전에 제 2 마이 데이터로 수신되는 청구예정 정보(예: 납입일자와 납입 통신료)를 반영하여 해당 계좌의 잔액을 예측할 수 있다.

단계 S340에서 프로세서(110)는 예상 잔액 정보를 이용해서 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공할 수 있다. 여기에서, 메시지는 예상 잔액 정보에 관한 알림, 날짜별 예상 잔액 등을 포함하는 개념으로 이해될 수 있고, 예컨대, 텍스트 형태로 제공되는 계좌의 예상 잔액에 대한 알림 메시지, 이미지나 캘린더 등의 가공된 포맷으로 제공되는 계좌의 날자별 예상 잔액 등 예상 잔액 정보를 이용하여 제공될 수 있는 다양한 형태의 유의미한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(110)는 예상 잔액 정보를 이용해서 기설정 계좌에 대한 날짜별 예상 잔액을 시간의 흐름에 따라 가공한 캘린더 정보를 제공할 수 있다. 이에 관한 내용은 도 6을 더 참조하여 서술하도록 한다.

도 6은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보를 이용해서 기설정 계좌에 대한 날짜별 예상 잔액을 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 프로세서(110)는 예상 잔액 정보를 이용하여 관심 기간(예: 5월)에 대한 일자별 예상 잔액 및 각 일자의 예상 잔액 증감액을 사용자 단말(400)에 전송하고, 사용자 단말(400)은 어플리케이션을 통해 예상 잔액 및 예상 잔액 증감액이 날짜별로 구별되도록 캘린더의 형태로 캘린더 영역(610)에 디스플레이할 수 있다.

프로세서(110)는 예상 잔액 정보에 기초하여 기설정 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 관심 기간 내의 각각의 일자별로 예상 잔액이 양수에서 음수로 전환되는 잔고 부족 예상일(예: 5월 25일)을 검출하여 사용자 단말(400)에 전송하고, 사용자 단말(400)은 캘린더 영역(610)에 시각화되는 해당 잔고 부족 예상일의 색상을 기설정 제 1 색상과 다른 제 2 색상(예: 적색)으로 변경하고 기설정 제 1 아이콘과 함께 하이라이트 표시를 제공하고, 잔고 부족 예상 영역(620)에 제 1 아이콘 및 잔고 부족 예상일에 대한 정보를 디스플레이할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 보다 직관적으로 잔고 부족 예상일을 시각적으로 확인할 수 있다.

프로세서(110)는 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 최초로 마이너스 잔액이 예측되는 날로부터 10일 전에 어플리케이션을 통해 잔고 부족 예상일, 예상 잔액 및 예상 잔액 부족액에 대한 정보를 포함하는 푸시 방식의 제 1 메시지를 발송할 것을 사용자 단말(400)에 요청할 수 있다.

프로세서(110)는 관심 기간 동안에 기설정 계좌에서 발생된 금융 거래가 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에 대응되는지 여부에 기초하여 금융 거래에 이상이 있는지 여부에 대한 확인을 요청하는 알림 메시지를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 제 2 마이 데이터에 대한 분석을 통해 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래가 검출되는 경우, 어플리케이션을 통해 의심 금융 거래가 발생한 계좌, 거래일자, 거래금액, 기관명 및 적요 정보를 포함하는 푸시 방식의 제 2 메시지를 발송할 것을 사용자 단말(400)에 요청할 수 있다. 또한, 사용자 단말(400)은 디바이스(100)로부터 의심 금융 거래에 대한 정보(예: 거래일자, 의심 금융 거래의 건수 등)를 수신하고, 캘린더 영역(610)에 시각화되는 의심 금융 거래의 거래일자의 색상을 제 1 색상과 다른 제 3 색상(예: 청색)으로 변경하고 기설정 제 2 아이콘과 함께 하이라이트 표시를 제공하고, 의심 거래 영역(630)에 제 2 아이콘 및 의심 금융 거래에 대한 정보를 디스플레이할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 보다 직관적으로 의심 금융 거래의 발생 여부에 관하여 시각적으로 확인할 수 있다.

프로세서(110)는 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다. 이에 관한 내용은 도 7 내지 도 8을 더 참조하여 서술하도록 한다.

도 7은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보에 기초하여 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보에 기초하여 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 프로세서(110)는 날짜별 예상 잔액에 기초하여 사용자의 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일이 검출되는 경우에는 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 예상 잔액 정보에 기초하여 잔고 부족 예상일의 예상 잔액이 기설정 제 1 금액보다 작은 경우, 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 사용자의 계좌에서 잔고 부족 예상일에 예상되는 금융 거래에 대한 정보(예: 정기 급여), 이에 따른 예상 잔액(예: 500,000원), 예상 잔고 부족 금액(예: 549,000원 부족) 등에 대한 정보를 사용자 단말(400)에 전송하여 사용자 단말(400)를 통해 캘린더 형태로 디스플레이하고(도 7(a) 참조), 캘린더를 통해 해당 잔고 부족 예상일이 선택되는 경우, 기저장된 복수의 대출 상품 중 예상 잔고 부족 금액(예: 549,000원 부족)에 따라 대출 가능하면서 예상 이자 비용이 낮은 순으로 상위 기설정 제 1 개수의 대출 상품을 결정하여 각 대출 상품별로 대출 가능한 금액, 대출 금리 등을 포함하는 정보를 사용자 단말(400)를 통해 디스플레이할 수 있다(도 7(b) 참조).

도 8을 참조하면, 프로세서(110)는 날짜별 예상 잔액에 기초하여 계좌의 잔고가 특정 기간(예: 1개월) 이상 특정 금액(예: 100만원) 이상 유지되는 잔고 충분 예상일이 검출되는 경우에는 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(110)는 예상 잔액 정보에 기초하여 잔고 충분 예상일의 예상 잔액이 기설정 제 2 금액보다 큰 경우, 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 사용자의 계좌에서 잔고 충분 예상일에 예상되는 금융 거래에 대한 정보, 이에 따른 예상 잔액(예: 1,020,000원), 다음 지출이 예상되는 날짜 등에 대한 정보를 사용자 단말(400)에 전송하여 사용자 단말(400)를 통해 캘린더 형태로 디스플레이하고(도 8(a) 참조), 캘린더를 통해 해당 잔고 충분 예상일이 선택되는 경우, 기저장된 복수의 저축 상품 또는 투자 상품 중 예상 잔액(예: 1,020,000원)에 따라 저축 또는 투자 가능하면서 예상 이자 수익이 높은 순으로 상위 기설정 제 2 개수의 상품을 결정하여 각 상품별로 저축 또는 투자 가능한 금액, 금리 등을 포함하는 정보를 사용자 단말(400)를 통해 디스플레이할 수 있다(도 8(b) 참조). 일 실시 예에서, 제 2 개수는 제 1 개수보다 작을 수 있다.

이에 따라, 프로세서(110)는 사용자의 계좌에 대해서 예측되는 상황에 따라서 최적화된 상품을 추천함으로써 해당 상품을 통하여 매출을 증대시킬 수 있다.

프로세서(110)는 관심 기간에 대응되는 오픈 뱅킹 데이터(이하, '제 2 오픈 뱅킹 데이터'라 함)를 획득하고, 제 2 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 금융 거래 패턴을 갱신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(110)는 과거에 획득된 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 기획득된 금융 거래 패턴을 기반으로 매일 수집되는 제 2 마이 데이터를 이용하여 예상 잔액 정보를 제공하는 과정을 반복적으로 수행하다가, 오픈 뱅킹 데이터의 갱신을 요청하는 사용자 입력, 기설정 제 1 주기(예: 1년)에 따라, 또는 기설정 조건(예: 의심 금융 거래의 건수 증가 등)이 충족되는 경우, 새롭게 제 2 오픈 뱅킹 데이터를 획득해서 금융 거래 패턴을 갱신할 수 있다.

프로세서(110)는 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래의 건수에 기초하여 금융 거래 패턴에 대한 갱신 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 제 2 마이 데이터에 포함된 금융 거래 중에서 과거에 획득된 금융 거래 패턴과 대응되지 않는 최근 특정 기간(예: 3개월)의 의심 금융 거래의 건수가 기설정값 이상인 경우, 오픈 뱅킹 데이터의 리프레시를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 리프레시가 결정되는 경우, 제 2 오픈 뱅킹 데이터의 획득을 통한 금융 거래 패턴의 갱신을 권장하는 메시지를 사용자 단말(400)에 전송하고, 해당 메시지에 대한 사용자의 승낙 응답이 수신되는 경우, 제 2 오픈 뱅킹 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시 예에서, 오픈 뱅킹 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 1 주기는 마이 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 2 주기보다 길 수 있다. 예를 들면, 오픈 뱅킹 데이터의 최초 획득 후에 재획득하지 않는 경우 제 1 주기는 무한대일 수 있고, 사용자 승인에 따라 주기적으로 오픈 뱅킹 데이터를 갱신하더라도 제 1 주기(예: 3개월)는 제 2 주기(예: 1일)보다 길 수 있다.

일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 예상 잔액 정보를 이용하는 일련의 동작들을 수행할 수 있고, 수신부(120) 및 그밖의 구성요소와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있으며, 이를 위해 디바이스(100)의 동작 전반을 제어하는 CPU(central processor unit)로 구현될 수 있다. 또한, 수신부(120)는 명세서 전반에서 기술되는 다양한 정보들을 수신하거나 송신할 수 있는 다양한 유형의 유무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

또한, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 동작 전반에 이용되는 데이터를 저장하기 위한 저장부(예: 메모리, 데이터베이스, 클라우드 등)와 사용자 입력을 수신하거나 정보를 출력하기 위한 입출력 인터페이스 등을 더 포함할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 단계 S910에서 디바이스(100)는 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다.

단계 S911에서 디바이스(100)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터를 오픈 뱅킹 서버(200)로부터 수신하고, 단계 S912에서 제 1 마이 데이터를 마이 데이터 서버(300)로부터 수신할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 사용자 단말(400)로부터 예상 잔액 알림 서비스의 가입을 위한 사용자 요청이 수신됨에 따라, 사용자 단말(400)에 오픈 뱅킹 데이터의 조회를 위한 사용자의 동의 입력 및 마이 데이터의 조회를 위한 사용자의 동의 입력을 요청하고, 사용자 단말(400)로부터 수신되는 동의 입력 및 예상 잔액 알림 서비스를 위한 하나 이상의 계좌의 등록 정보에 기초하여 오픈 뱅킹 서버(200) 및 마이 데이터 서버(300)로부터 각각 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터를 수신할 수 있다.

단계 S913에서 디바이스(100)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터 및 제 1 마이 데이터에 기초하여 사용자의 등록된 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보를 획득하고, 제 1 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 제 1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 적요 정보에 대한 매칭을 수행하고, 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다.

단계 S920에서 디바이스(100)는 금융 거래 패턴을 이용하여 날짜별 예상 잔액을 포함하는 예상 잔액 정보를 제공할 수 있다.

단계 S921에서 디바이스(100)는 제 2 마이 데이터를 획득하고, 단계 S922에서 금융 거래 패턴 및 제 2 마이 데이터에 기초하여 예상 잔액 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 주기적으로(예: 매일) 제 2 마이 데이터를 오픈 뱅킹 서버(200)로부터 수신하고, 기획득된 금융 거래 패턴에 제 2 마이 데이터를 적용하여 관심 기간에 대한 예상 잔액 정보를 결정할 수 있다.

단계 S923에서 디바이스(100)는 예상 잔액 정보를 이용하여 날짜별 예상 잔액을 포함하는 캘린더 정보를 사용자 단말(400)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 도6에 도시된 것처럼, 디바이스(100)는 예상 잔액 정보를 이용하여 일자별 예상 잔액 및 각 일자의 예상 잔액 증감액을 사용자 단말(400)에 전송하고, 사용자 단말(400)은 어플리케이션을 통해 예상 잔액 및 예상 잔액 증감액이 날짜별로 구별되도록 캘린더의 형태로 디스플레이할 수 있다.

일 실시 예에서, 디바이스(100)는 기설정 주기(예: 매일)로 관심 기간을 갱신하고 관심 기간에 대응하는 제 2 마이 데이터를 마이 데이터 서버(300)로부터 수신하여 관심 간에 대한 예상 잔액 정보를 결정하는 방식으로 단계 S920을 반복적으로 수행할 수 있다.

단계 S930에서 디바이스(100)는 예상 잔액 정보를 이용하여 유의미한 알림을 제공할 수 있다. 단계 S931에서 디바이스(100)는 예상 잔액 정보를 이용하여 결정되는 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 사용자 단말(400)에 제공할 수 있고, 사용자 단말(400)은 어플리케이션을 통해 잔고 부족 예상 알림을 푸시 방식의 메시지로 디스플레이할 수 있다. 단계 S932에서 디바이스(100)는 관심 기간 동안에 사용자의 등록된 계좌에서 발생된 금융 거래가 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래가 검출되는 경우, 의심 금융 거래에 대한 알림을 사용자 단말(400)에 제공할 수 있고, 사용자 단말(400)은 어플리케이션을 통해 의심 금융 거래에 대한 알림을 푸시 방식의 메시지로 디스플레이할 수 있다.

또한, 디바이스(100)는 사용자 단말(400)에서 시각화되는 캘린더를 통해 잔고 부족 예상일, 의심 금융 거래 등에 대한 정보를 제공할 수 있고, 캘린더와 연계하여 잔고 부족 예상일의 예상 잔액의 크기에 대응하는 대출 상품에 대한 추천 정보, 잔고 충분 예상일의 예상 잔액의 크기에 대응하는 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보 등 사용자에게 유의미한 정보들을 가공하여 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 디바이스(100)는 제 1 주기(예: 1년)에 따라, 또는 기설정 조건(예: 의심 금융 거래의 건수 증가 등)이 충족되는 경우, 관심 기간에 대응하는 제 2 오픈 뱅킹 데이터를 새롭게 오픈 뱅킹 서버(200)로부터 획득하여 금융 거래 패턴을 갱신하는 방식으로 단계 S910 내지 S920을 반복적으로 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 디바이스(100)는 모니터링 결과에 기초하여 예상 정확도를 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자의 계좌에 대해서 관심 기간 2021.07.01. ~ 2021.07.31. 동안 날짜별 예상 잔액과 해당 기간 동안 해당 계좌의 날짜별 실제 잔액의 차이에 반비례하도록 예상 정확도를 산출할 수 있다. 일 실시 예에서, 디바이스(100)는 관심 기간에 대한 예상 정확도가 기설정값 이상인 경우, 오픈 뱅킹 데이터의 갱신을 권장하는 메시지를 사용자 단말(400)에 전송할 수도 있다.

일 실시 예에서, 디바이스(100)는 관심 기간 동안 계좌에 대한 예상 잔액 정보와 실제 잔액 정보에 대한 모니터링 결과를 제공할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 사용자의 계좌에 대한 날짜별 실제 잔고가 날짜별 예상 잔고보다 기설정값 이상 큰 경우 또는 그러한 경우가 관심 기간 동안 기설정 횟수 이상인 경우, 사용자의 절약적인 금융 활동이 이루어지고 있음을 칭찬하는 메시지를 사용자 단말(400)에 제공할 수 있다. 다른 예를 들면, 디바이스(100)는 사용자의 계좌에 대한 날짜별 예상 잔고가 날짜별 실제 잔고보다 기설정값 이상 큰 경우 또는 그러한 경우가 관심 기간 동안 기설정 횟수 이상인 경우, 사용자의 보다 절약적인 금융 활동을 권장하는 메시지를 사용자 단말(400)에 제공할 수 있고, 사용자의 금융 거래 패턴에 기반하여 절약적인 금융 활동에 대응하는 하나 이상의 절약 방법에 대한 추천 정보를 제공할 수도 있다. 또한, 디바이스(100)는 관심 기간 동안 날짜별 실제 잔고와 날짜별 예상 잔고의 비교 결과를 기초로 사용자의 금융 활동 점수를 산출하여 사용자 단말(400)에 제공할 수도 있다.

이상에서 도시된 단계들의 순서 및 조합은 일 실시 예이고, 명세서에 기재된 각 구성요소들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 순서, 조합, 분기, 기능 및 그 수행 주체가 추가, 생략 또는 변형된 형태로 다양하게 실시될 수 있음을 알 수 있다.

전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 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.

본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예를 들어, 디스플레이 장치 또는 컴퓨터)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예를 들어, 메모리)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(예를 들어, 프로세서)는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

본 개시의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1000: 예상 잔액 정보 제공 시스템
100: 디바이스
110: 프로세서 120: 수신부
200: 오픈 뱅킹 서버 300: 마이 데이터 서버
400: 사용자 단말

Claims

디바이스가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법에 있어서,
기설정 기간에 대응되는 제1 오픈 뱅킹 데이터 및 제1 마이 데이터에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득하는 단계;
상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 관심 기간에 대응되는 제2 마이 데이터를 획득하는 단계;
상기 금융 거래 패턴 및 상기 제2 마이 데이터에 기초하여 상기 예상 잔액 정보를 획득하는 단계; 및
상기 예상 잔액 정보를 이용해서 상기 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는
상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보를 획득하는 단계; 및
기존에 생성된 학습 데이터 또는 사용자 입력에 기초하여, 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 정기 거래인지 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 복수의 금융 거래를 분류 방식에 따라 분석하는 단계; 및
분석된 결과에 따라 분류 항목으로 분류된 복수의 금융 거래에 대한 정보를 포함하는 정기 거래 리스트를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 메시지를 제공하는 단계는
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 기설정 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일을 결정하는 단계; 및
상기 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 제공하는 단계;를 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는
상기 제1 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 상기 적요 정보에 대한 매칭을 수행하는 단계; 및
상기 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계;를 더 포함하고
상기 예상 잔액 정보를 획득하는 단계는,
상기 적요 정보에 따른 분류가 보험 납입금액에 대응되는 경우,
상기 제2 마이 데이터에 포함된 각각의 금융 거래에 대한 납입 기관, 납입 주기, 납입 종료일자, 납입 보험료 및 납입 일자 중 적어도 어느 하나와 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 대한 계좌명, 거래 일자 및 거래 금액 중 적어도 어느 하나를 매칭하는 단계; 및
상기 매칭된 결과와 기설정 관심 기간 내의 상기 납입 일자 및 상기 납입 보험료가 반영된 상기 예상 잔액 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 관심 기간에 대응되는 제2 오픈 뱅킹 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 제2 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 상기 금융 거래 패턴을 갱신하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 관심 기간 동안에 상기 기설정 계좌에서 발생된 금융 거래가 상기 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에 대응되는지 여부에 기초하여 금융 거래에 이상이 있는지 여부에 대한 확인을 요청하는 알림 메시지를 제공하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는
상기 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래의 건수에 기초하여 상기 금융 거래 패턴에 대한 갱신 여부를 결정하는 단계;를 포함하는, 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계는
상기 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하는 단계;를 더 포함하고
상기 분류된 복수의 금융 거래 중 두 개 이상의 금융 거래가 유사한 금융 거래임을 나타내는 유사 범위에 포함되는 경우,
상기 유사 범위에 포함되는 상기 두 개 이상의 금융 거래를 그루핑하고,
상기 유사 범위는 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보가 기설정 정기 기간 내 동일한지에 대한 여부, 거래 금액의 증가율이 기설정 증가율 내에 포함되는지에 대한 여부 및 거래 일자가 기설정 일수 내에 포함되는지에 대한 여부 중 적어도 어느 하나에 따라 결정되고,
상기 금융 거래에 대한 정보는 거래종류, 거래일자, 거래일자 범위, 거래금액, 기관명, 의심 금융 거래의 건수 및 정기 급여 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 분류 방식은 기설정된 룰 분류 방식 및 분류 항목에 대한 상기 사용자 입력에 따른 직접 분류 방식 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
상기 분류 항목은 급여, 예금이자, 카드결제금액, 대출이자, 펀드, 전기요금, 통신요금, 실손보험료, 연금보험료, 일반자동이체 및 적금 중 적어도 어느 하나를 포함하는, 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 단계는
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 잔고 부족 예상일의 예상 잔액이 기설정 금액보다 작은 경우, 상기 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공하는, 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 오픈 뱅킹 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 1 주기는 상기 제1 마이 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 2 주기보다 긴, 방법.
예상 잔액 정보를 이용하는 디바이스에 있어서,
기설정 기간에 대응되는 제1 오픈 뱅킹 데이터 및 제1 마이 데이터를 획득하고, 상기 기설정 기간과 중첩되지 않는 관심 기간에 대응되는 제2 마이 데이터를 획득하는 수신부; 및
상기 제1 오픈 뱅킹 데이터 및 상기 제1 마이 데이터에 기초하여 기설정 계좌에 대한 금융 거래 패턴을 획득하고, 상기 금융 거래 패턴 및 상기 제2 마이 데이터에 기초하여 상기 예상 잔액 정보를 획득하고, 상기 예상 잔액 정보를 이용해서 상기 기설정 계좌에 대한 메시지를 제공하는 프로세서;를 포함하고
상기 프로세서는,
상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보를 획득하고,
기존에 생성된 학습 데이터 또는 사용자 입력에 기초하여, 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래가 정기 거래인지 여부를 결정하고,,
상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 복수의 금융 거래를 분류 방식에 따라 분석하고,
분석된 결과에 따라 분류 항목으로 분류된 복수의 금융 거래에 대한 정보를 포함하는 정기 거래 리스트를 획득하는, 디바이스.
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 기설정 계좌의 잔고가 0 보다 큰 값에서 0 보다 작은 값으로 전환되는 잔고 부족 예상일을 결정하고,
상기 잔고 부족 예상일로부터 기설정된 기간 전에 잔고 부족 예상 알림을 제공하는, 디바이스.
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제1 마이 데이터에 포함된 금융 거래와 상기 적요 정보에 대한 매칭을 수행하고,
상기 매칭에 따른 매칭 수행 결과에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하고,
상기 적요 정보에 따른 분류가 보험 납입금액에 대응되는 경우,
상기 제2 마이 데이터에 포함된 각각의 금융 거래에 대한 납입 기관, 납입 주기, 납입 종료일자, 납입 보험료 및 납입 일자 중 적어도 어느 하나와 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 대한 계좌명, 거래 일자 및 거래 금액 중 적어도 어느 하나를 매칭하고
상기 매칭된 결과와 기설정 관심 기간 내의 상기 납입 일자 및 상기 납입 보험료가 반영된 상기 예상 잔액 정보를 획득하는, 디바이스.
제 11 항에 있어서,
상기 수신부는
상기 관심 기간에 대응되는 제2 오픈 뱅킹 데이터를 획득하고,
상기 프로세서는
상기 제2 오픈 뱅킹 데이터를 이용하여 상기 금융 거래 패턴을 갱신하는, 디바이스.
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 관심 기간 동안에 상기 기설정 계좌에서 발생된 금융 거래가 상기 금융 거래 패턴에 포함된 금융 거래 항목들 중 어느 하나에 대응되는지 여부에 기초하여 금융 거래에 이상이 있는지 여부에 대한 확인을 요청하는 알림 메시지를 제공하는, 디바이스.
제 15 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 금융 거래 항목들 중 어느 하나에도 대응되지 않는 의심 금융 거래의 건수에 기초하여 상기 금융 거래 패턴에 대한 갱신 여부를 결정하는, 디바이스.
제 13 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 정기 거래인지 여부를 나타내는 속성 정보에 기초하여 상기 금융 거래 패턴을 획득하고,
상기 분류된 복수의 금융 거래 중 두 개 이상의 금융 거래가 유사한 금융 거래임을 나타내는 유사 범위에 포함되는 경우,
상기 유사 범위에 포함되는 상기 두 개 이상의 금융 거래를 그루핑하고,
상기 유사 범위는 상기 제1 오픈 뱅킹 데이터에 포함된 금융 거래에 대한 적요 정보가 기설정 정기 기간 내 동일한지에 대한 여부, 거래 금액의 증가율이 기설정 증가율 내에 포함되는지에 대한 여부 및 거래 일자가 기설정 일수 내에 포함되는지에 대한 여부 중 적어도 하나에 따라 결정되고,
상기 금융 거래에 대한 정보는 거래종류, 거래일자, 거래일자 범위, 거래금액, 기관명, 의심 금융 거래의 건수 및 정기 급여 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 분류 방식은 기설정된 룰 분류 방식 또는 분류 항목에 대한 상기 사용자 입력에 따른 직접 분류 방식 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 분류 항목은 급여, 예금이자, 카드결제금액, 대출이자, 펀드, 전기요금, 통신요금, 실손보험료, 연금보험료, 일반자동이체 및 적금 중 적어도 하나를 포함하는, 디바이스.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는, 디바이스.
제 18 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 예상 잔액 정보에 기초하여 상기 잔고 부족 예상일의 예상 잔액이 기설정 금액보다 작은 경우, 상기 예상 잔액의 크기에 기초하여 결정된 대출 상품에 대한 추천 정보를 제공하는, 디바이스.
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.