KR20170125631A - 우대금리 기반 금융상품 추천 서비스 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

우대금리 기반 금융상품 추천 서비스 제공 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 금융상품 추천 서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 제 1 측면에 따르면 금융상품 추천 서비스를 제공하는 시스템에 있어서, 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 금융상품정보저장부, 상기 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 질문을 사용자에게 제공하고, 제공된 질문을 대한 상기 사용자의 응답을 수집하는 개인정보수집부 및 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 금융상품추천부를 포함할 수 있다.

Description

우대금리 기반 금융상품 추천 서비스 제공 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING FINANCIAL PRODUCT RECOMMENDATION SERVICE BASED ON PRIME RATE}
본 발명은 우대금리 기반 금융상품 추천 서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 개인정보에 따라 가입할 수 있는 금융상품 중 각 금융상품 별로 사용자가 적용받을 수 있는 금리 순으로 사용자에게 금융상품을 추천하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어 저금리 기조가 유지되면서, 금리가 높은 금융상품을 찾는 사용자들의 요구가 높아지고 있다.
이러한 요구에 따라 시중에 있는 다양한 형태의 금융기관에서 판매하는 금융상품을 소개하는 서비스들이 많아지고 있다.
하지만 이러한 서비스들은 단순히 은행에서 제공하는 정보를 기준으로 추천 순위를 나열할 뿐, 사용자가 가입할 수 있는지 여부를 고려하지 않아, 실제 사용자가 금융상품에 가입할 수 없는 상품까지 추천되는 문제점이 있다.
또한, 사용자의 개인정보에 따라 실제 사용자에게 적용되는 금리가 다를 수 있으나 사용자에 적용될 금리를 고려하지 않고 금융기관에서 제공하는 정보 (최저금리/최고금리)만을 기준으로 금융상품을 추천하는 문제점이 있다.
이에 관하여, 한국공개특허 제 10-2009-0035292 호는 소기업 전용 금융연동통합업무관리시스템과 이를 이용한 소기업 맞춤형 신용평가, 금융상품추천 및 대출방법에 관한 것으로 소기업은 금융기관이 제공하는 쌍방향 통신을 통해 서비스지원을 하는 소기업 전용 금융연동통합업무관리시스템을 이용하여 간단하면서도 효율적으로 금융통합업무관리를 수행할 수 있을 뿐 상술된 단순히 금융기관이 제공하는 금융상품에 대한 정보를 기초로 금융상품을 나열하는 문제점을 해결할 수 없다.
따라서 상술된 문제점을 해결하기 위한 기술이 필요하게 되었다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 일실시예는 사용자의 개인정보를 이용하여 사용자가 가입할 수 있는 금융상품을 제공하되, 사용자가 적용받을 수 있는 금융상품의 우대금리를 계산하고, 계산된 우대금리에 따라 금융상품을 추천하는 데에 목적이 있다.
또한, 본 발명의 일실시예는 사용자의 개인정보를 이용하여 사용자를 그룹화하여 그룹에 속한 사용자들의 공통된 특성을 추출하고, 우대금리의 제공 여부를 판단하기 위한 보너스질문을 사용자의 특성에 맞게 제공하는 데에 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따르면 금융상품 추천 서비스를 제공하는 시스템에 있어서, 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 금융상품정보저장부, 상기 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 질문을 사용자에게 제공하고, 제공된 질문을 대한 상기 사용자의 응답을 수집하는 개인정보수집부 및 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 금융상품추천부를 포함할 수 있다.
본 발명의 제 2 측면에 따르면, 금융상품추천시스템이 금융상품 추천 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 단계, 상기 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 질문을 사용자에게 제공하는 단계, 제공된 질문을 대한 상기 사용자의 응답을 수집하는 단계 및 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본 발명의 일실시예는 사용자의 개인정보를 이용하여 사용자가 가입할 수 있는 금융상품을 제공하되, 사용자가 적용받을 수 있는 금융상품의 우대금리를 계산하고, 계산된 우대금리에 따라 금융상품을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 개인정보를 이용하여 사용자를 그룹화하여 그룹에 속한 사용자들의 공통된 특성에 따라 머신러닝을 통해 우대금리의 제공여부를 판단하기 위한 보너스 질문을 사용자의 특성에 맞게 제공하여 사용자가 보너스 질문에 대한 응답률을 높여 보다 정확한 우대금리 제공여부를 예측할 수 있다.
아울러, 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 특성에 적합한 보너스 질문을 통해 금융상품 추천 및 우대금리 계산에 필요한 설문조사를 짧은 시간 안에 끝낼 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1 은 본 발명의 일실시예에 따른 금융상품추천시스템의 구성도이다.
도 2 는 본 발명의 일실시예에 따른 금융상품추천시스템의 각 구성부를 도시한 블록도이다.
도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 금융상품추천방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4 내지 도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 금융상품추천방법을 설명하기 위한 예시도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
다만 이를 설명하기에 앞서, 아래에서 사용되는 용어들의 의미를 먼저 정의한다.
이하에서 ‘금융기관’은 사용자로부터 일정금액을 수신하여 수신된 금액을 이용하여 수익을 창출하는 기업으로 예를 들어 우체국, 은행, 보험사 또는 증권사 등이 포함될 수 있다.
이러한 금융기관이 사용자로부터 일정금액을 수신하기 위해 판매하는 상품을 ‘금융상품’이라 하며, 이러한 금융상품에 사용자가 가입하기 위한 조건과 사용자에게 제공되는 금리에 대한 정보를 ‘금융상품정보’라 한다.
이때 금융상품의 금리는 가입조건을 만족하는 사용자에게 기본적으로 제공되는 금리인 ‘기본금리’와 특정 조건을 만족하는 경우 제공되는 금리인 ‘우대금리’로 구성될 수 있다.
그리고 ‘설문’은 사용자에게 금융상품의 추천에 필요한 개인정보를 수집하기 위해 제공되는 적어도 하나의 질문으로 사용자의 기본적인 개인정보를 수집하여 사용자가 금융상품에 가입할 수 있는지 여부를 판단하기 위한 질문이다.
그리고 각 금융상품 별로 우대금리를 제공하기 위한 조건을 만족하는지를 판단하기 위한 질문을 ‘보너스질문’이라 하고, 이러한 보너스질문은 설문과 별개로 사용자에게 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 금융상품추천시스템(100)을 설명하기 위한 구성도이다.
금융상품추천시스템(100)의 각 구성은 네트워크(N)를 통해 통신할 수 있다. 이때 네트워크(N)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet), Mobile WiMAX, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.
사용자단말(10)은 네트워크(N)를 통해 원격지의 서버에 접속하거나, 타 단말 및 서버와 연결 가능한 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 사용자단말(10)의 구성상 차이가 아닌 사용주체에 따라 복수의 사용자단말이 포함할 수 있다.
그리고 금융상품추천서버(20)는 메인 메모리, 저장장치, 중앙처리장치 그리고 네트워크(N)를 통해 사용자단말(10)과 통신을 할 수 있는 통신장치를 포함할 수 있으며, 입출력프로세서(input/output processor), 입출력프로세서 메모리, 인터페이스제어장치, 메모리카드 또는 범용직렬버스(USB) 인터페이스 그리고 IEEE 1394 인터페이스를 포함하는 범용성있는 컴퓨터일 수 있다.
이러한 금융상품추천서버(20)는 메인메모리에 후술할 구성부가 로딩될 수 있으며, 중앙처리장치는 메인메모리 또는 통신장치를 통해 제공되는 정보를 이용하여 금융상품을 분석하고, 분석된 금융상품의 정보에 따라 사용자에게 적용될 금리 또는 이자를 계산할 수 있다.
이때, 금융상품추천서버(20)의 중앙처리장치는 설문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 유사한 사용자를 그룹핑함으로써 동일한 성향을 가진 사용자들의 모임인 사용자그룹을 생성할 수 있고, 저장장치에 저장된 사용자의 개인정보에 대한 데이터를 논리적 또는 물리적으로 생성된 사용자그룹에 따라 그룹화되도록 정렬할 수 있다.
그리고 금융상품추천서버(20)의 중앙처리장치는 메인메모리에 로딩된 사용자그룹에 속하는 사용자의 설문에 대한 응답을 분석하여 사용자그룹의 성향에 적합한 보너스질문을 선택할 수 있다.
상술된 금융상품추천서버(20)가 수행하는 기능은 물리적으로 금융상품추천서버(20)에서만 수행되거나 또는 일부 기능은 금융상품추천시스템(100)의 각 구성에서 물리적으로 분리되어 수행될 수 있다.
이하에서는 금융상품추천서버(20)에서 수행되는 것으로 가정하여 설명한다.
도 2 는 금융상품추천시스템(100)의 각 구성을 도시한 블록도로 이를 참조하여 자세히 설명한다.
금융상품추천시스템(100)은 금융상품정보저장부(210)를 포함할 수 있다. 금융상품정보저장부(210)는 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장할 수 있다.
이를 위해, 금융상품정보저장부(210)는 각 금융기관의 서버로부터 금융상품에 대한 정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 금융상품정보저장부(210)는 각 금융기관의 서버를 주기적으로 접속하여 금융상품을 크롤링(crawling)하거나 각 금융기관의 서버로부터 금융상품에 대한 정보를 수신할 수 있다.
그리고 금융상품정보저장부(210)는 수집된 금융상품에 대한 정보를 분석하여, 금융상품에 대한 정보를 기 설정된 항목에 따라 분리하여 저장하여 각 금융기관 별로 서로 다른 형식의 금융상품에 대한 정보를 표준화, 정규화시킬 수 있다.
예를 들어, 금융기관으로부터 수집된 금융상품의 정보가 “직장인 우대통장으로 급여 이체 50 만원 이상시” 인 경우, 금융상품정보저장부(210)는 기 설정된 항목인 “우대조건”, “연계상품명”, “금액조건”에 대응되는 정보인 “급여이체”, “직장인우대통장”, “50 만원 이상”을 추출하여 금융상품에 대한 정보를 표준화 정규화하여 저장할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 개인정보수집부(220)를 포함할 수 있다. 개인정보수집부(220)는 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 설문을 사용자에게 제공하고, 제공된 설문을 대한 사용자의 응답을 수집할 수 있다.
즉, 개인정보수집부(220)는 금융상품정보저장부(210)에 저장된 금융상품의 조건에 해당하는지 여부를 판단하기 위한 설문을 사용자에게 제공할 수 있으며, 설문에 대한 응답에 기초하여 사용자의 개인정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 개인정보수집부(220)는 사용자에게 설문으로써 “성별, 생년월일, 특수가입대상(군인, 기초생활수급자 등)” 과 같은 사용자의 개인보를 입력하도록 할 수 있으며, “보유상품”, “자동이체 지정 통장”등 사용자의 금융관련 정보를 입력하도록 할 수 있다.
그리고 개인정보수집부(220)는 사용자의 설문에 대한 응답을 이진값(binary)으로 표현할 수 있다.
예를 들어, 개인정보수집부(220)는 설문에 따라 수집하려는 사용자의 개인정보 항목인 “성별, 각 시중은행 거래 경험, 기초생활수급자 여부”별로 사용자에게 제공된 설문에 대한 사용자의 응답에 따라 “남자”면 “1”을 “여자”면 “0”으로 사용자의 응답을 변환하거나 긍정인 응답은 “1”로 부정인 응답은 “0”으로 변환할 수 있다.
그리고 개인정보수집부(220)는 후술할 보너스질문선택부(240)에서 사용자에게 제공된 설문에 따른 응답에 기초하여 사용자의 성향에 적합하게 선택된 보너스질문을 제공할 수 있다.
예를 들어, 개인정보수집부(220)는 사용자가 회사원에 미혼으로 레저활동을 좋아하는 성향으로 판단되어 선택된 보너스질문인 “등산을 자주하시나요?”라는 보너스 질문을 제공하여 레저금융상품에서 우대금리의 제공여부를 판단하기 위한 사용자의 레저활동 여부를 수집할 수 있다.
한편, 금융상품추천시스템(100)은 사용자그룹핑부(230)를 포함할 수 있다. 사용자그룹핑부(230)는 설문에 대한 사용자의 응답을 통해 측정된 유사도에 따라 사용자를 그룹핑한 사용자그룹 중 사용자의 응답에 기초하여 유사도가 높은 사용자그룹으로 상기 사용자를 그룹핑할 수 있다.
이에 앞서 사용자그룹핑부(230)는 개인정보수집부(220)에서 이진값(binary)으로 표현된 사용자의 설문에 대한 응답값을 기초로 사용자간의 유사도를 측정하여 유사도가 높은 사용자를 그룹핑하여 사용자그룹을 생성할 수 있다.
예를 들어, 사용자그룹핑부(230)는 사용자의 유사도를 측정하기 위해 사용자의 설문에 대한 응답에 따라 코사인 유사도(Cosine Similarity) 등과 같은 벡터거리를 계산할 수 있다.
그리고 예를 들어, 사용자그룹핑부(230)는 계산된 유사도에 따라 사용자를 그룹핑할 수 있도록 K-means와 같은 군집알고리즘을 사용하여 사용자를 그룹핑하여 사용자그룹을 생성할 수 있다.
이후, 사용자그룹핑부(230)는 추가로 설문에 대한 응답하는 사용자에 대해 사용자의 설문에 대한 응답에 따라 사용자와 유사한 사용자그룹을 선택할 수 있다.
예를 들어, 사용자그룹핑부(230)는 SVM 등과 같은 분류알고리즘(classification)을 통해 사용자의 설문에 대한 응답에 따라 사용자를 사용자와 유사한 성향의 사용자그룹으로 분류할 수 있다.
한편, 금융상품추천부시스템(100)은 보너스질문선택부(240)를 포함할 수 있다. 보너스질문선택부(240)는 설문 중 금융상품의 추가혜택인 우대금리의 제공조건의 만족여부를 판단하는 질문인 보너스질문을 사용자가 속한 사용자그룹에 따라 선택할 수 있다.
즉, 보너스질문선택부(240)는 보너스질문에 대해 사용자가 속한 사용자그룹에 포함된 타 사용자의 응답비율 및 보너스질문에 응답한 타 사용자 중 보너스질문에 연관된 우대금리 제공조건을 충족하는 충족비율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보너스질문을 선택할 수 있다.
이를 위해 보너스질문선택부(240)는 각 보너스질문에 대한 사용자의 선호도를 예측할 수 있고, 이를 예측하기 위한 하나의 실시예가 아래와 같다.
실시예에 따라, 보너스질문선택부(240)는 기 저장된 적어도 하나의 보너스질문 별로 사용자가 속하는 사용자그룹에 속한 타 사용자의 수 대비 보너스질문에 응답한 사용자의 수의 비율을 계산할 수 있다.
그리고 보너스질문선택부(240)는 각 보너스 질문에 대해 응답을 한 사용자의 수 대비 보너스질문 상의 조건을 충족하는 사용자의 수의 충족비율을 계산할 수 있다.
이후, 보너스질문선택부(240)는 계산된 충족비율이 기 설정된 임계값을 초과하는지 판단하여 초과하면 “1”, 아닐 경우 “0”으로 결정하고, 결정된 값에 응답비율을 곱하여 보너스질문에 대한 사용자의 예측 선호도를 계산할 수 있다.
이와 같은 실시예에 따라, 보너스질문선택부(240)는 계산된 보너스질문의 선호도에 기초하여 사용자가 선호할 가능성이 높은 보너스질문을 선택할 수 있고, 선택된 보너스질문을 개인정보수집부(220)로 전달하여 사용자에게 제공되도록 할 수 있다.
한편, 금융상품추천시스템(100)은 금리계산부(250)를 포함할 수 있다. 금리계산부(250)는 사용자의 응답에 기초하여 사용자에 대한 금융상품의 금리를 계산할 수 있다.
예를 들어, 금리계산부(250)는 후술할 금융상품추천부(270)에서 사용자가 가입가능한 금융상품으로 선택된 적어도 하나의 금융상품에 대한 금리를 설문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 계산할 수 있고, 가장 높은 금리를 실시간으로 계산하여 설문이 표시되는 화면의 일측에 제공할 수 있다.
이때, 금리계산부(250)는 보너스질문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 금융상품의 우대금리 조건 만족여부를 판단하고, 우대금리를 포함하여 가장 높은 금리를 실시간으로 계산할 수 있다.
한편, 금융상품추천시스템(100)은 지급금액계산부(260)를 포함할 수 있다. 지급금액계산부(260)는 선택된 금융상품 정보에 기초하여 상기 사용자가 지급받을 금액을 계산할 수 있다.
예를 들어, 지급금액계산부(260)는 “연 10%, 6개월 복리, 기간 1 년” 금융상품에 대한 사용자의 만기지급금액을 계산하기 위해 6개월 단위 금리인 5%를 기준으로 이자를 계산하고, 계산된 이자와 원금을 더하여 실제 만기지급금액을 계산하여 제공할 수 있다.
그리고 지급금액계산부(260)는 선택된 금융상품 정보에 기초하여 사용자의 예상 이자를 계산할 수 있다.
예를 들어, 지급금액계산부(260)는 후술할 금융상품추천부(270)에서 사용자가 가입가능한 금융상품으로 선택된 적어도 하나의 금융상품 별로 금리계산부(250)에서 실시간으로 계산된 금리에 따라 사용자가 받을 수 있는 이자를 실시간으로 계산하여 최대 이자를 화면의 일측에 제공할 수 있다.
한편, 금융상품추천시스템(100)은 금융상품추천부(270)를 포함할 수 있다. 금융상품추천부(270)는 설문과 보너스질문 중 적어도 하나에 대한 사용자의 응답에 기초하여 금융상품을 추천할 수 있다.
이에 앞서 금융상품추천부(270)는 사용자의 설문에 대한 응답에 기초하여 사용자가 가입가능한 금융상품을 선택할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 “기초생활보호대상자인가?”라는 설문에 대해 “아니오”로 응답하면, 금융상품추천부(270)는 기초생활보호대상자만이 가입할 수 있는 금융상품을 제외한 나머지 금융상품을 선택할 수 있다.
그리고 금융상품추천부(270)는 선택된 금융상품 중 사용자에게 제공되는 보너스질문에 대한 답변에 따라 선택된 금융상품에 대해 우대금리 적용여부를 판단하여 사용자가 적용받을 최종금리를 계산할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 “레저활동을 주 1 회 이상 하는가?”라는 보너스 질문에 대해 “예”라고 응답하면, 금융상품추천부(270)는 선택된 금융상품 중 레저활동과 관련되어 우대금리를 제공하는 금융상품의 금리를 기본금리와 우대금리를 합산하여 사용자에게 적용될 금리를 계산할 수 있다.
이와 같이 금융상품추천부(270)는 사용자에게 제공된 설문에 따라 추천할 금융상품의 종류를 한정할 수 있으며, 한정된 금융상품 중 사용자에게 제공된 보너스질문을 통해 우대금리의 적용여부를 판단함으로써 사용자에게 적용될 금리가 높은 순서에 따라 금융상품을 추천할 수 있다.
이때, 금융상품추천부(270)는 사용자로부터 금융상품을 필터링하는 필터링조건을 입력받을 수 있고, 입력된 필터링조건에 기초하여 추천된 금융상품을 필터링하여 제공할 수 있다.
예를 들어, 금융상품추천부(270)는 사용자로부터 “제 1 금융권”이라는 필터링조건을 입력받을 수 있고, 추천된 금리상품 중 제 1 금융권에서 판매하는 금리상품만을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 3 에 도시된 실시예에 따른 금융상품추천방법은 도 2 에 도시된 금융상품추천시스템(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 2 에 도시된 금융상품추천시스템(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 3 에 도시된 실시예에 따른 금융상품추천방법에도 적용될 수 있다.
금융상품추천시스템(100)은 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장할 수 있다(S3001).
이때, 금융상품추천시스템(100)은 금융상품에 대한 정보를 분석하여, 금융상품에 대한 정보로부터 기 설정된 항목에 따라 각 항목에 해당하는 정보를 추출하여 저장할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 설문을 사용자에게 제공할 수 있다(S3002).
즉, 금융상품추천시스템(100)은 S3001단계에서 저장된 금융상품의 가입조건 등을 만족하는지 여부를 판단하기 위해 설문을 제공할 수 있다.
도 4 는 사용자에게 제공된 설문을 도시한 예시도로 이를 참조하면, 금융추천시스템(100)은 사용자에게 설문화면(401)을 제공할 수 있고, 사용자의 개인정보를 수집하기 위해 사용자가 원하는 금융상품의 가입기간 및 월 납입금액과 같은 질문(402)을 제공할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 제공된 설문에 대한 사용자의 응답을 수집할 수 있다(S3003).
즉, 금융상품추천시스템(100)은 제공된 설문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 사용자의 개인정보를 수집할 수 있고, 실시예에 따라 수집된 사용자의 개인정보를 이진화하여 저장할 수 있다.
예를 들어, 금융상품추천시스템(100)은 사용자에게 제공된 설문에 대응되는 개인정보 항목에 따라 수집된 사용자의 개인정보를 “1” 또는 “0” 으로 표현하여 저장할 수 있다.
한편, 금융상품추천시스템(100)은 S3002 내지 S3003 단계에서 적어도 하나의 금융상품 별로 추가혜택인 우대금리의 제공조건의 만족여부를 판단하는 질문인 보너스질문을 사용자에게 제공할 수 있다.
즉, 금융상품추천시스템(100)은 S3002단계에서 사용자에게 제공된 설문에 대한 사용자의 응답에 따라 사용자의 성향에 적합한 보너스질문을 선택할 수 있다
이를 위해, 금융상품추천시스템(100)은 우선적으로 S3002 단계 내지 S3003단계를 반복하여 제공된 설문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 사용자의 개인정보를 축적할 수 있고, 설문에 대한 응답 유형에 따라 응답 성향이 유사한 사용자를 그룹핑하여 사용자그룹을 생성할 수 있다.
예를 들어, 금융상품추천시스템(100)은 각 응답에 들어있는 단어를 하나의 차원으로 하는 공간상에 사용자의 응답을 배치할 수 있고, 사용자의 응답 사이의 거리를 계산하여 사용자 사이에 응답의 유사도를 측정할 수 있고, 유사도가 높은 사용자를 그룹핑하여 사용자그룹을 생성할 수 있다.
이후, 금융상품추천시스템(100)은 설문에 대한 사용자의 응답을 통해 측정된 유사도에 따라 새로운 사용자를 그룹핑한 사용자그룹으로 사용자의 응답에 따라 사용자를 그룹핑할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 사용자와 유사한 성향의 사용자그룹내의 사용자의 응답을 기초 데이터로 하여 머신러닝을 통해 사용자에게 제공될 보너스질문을 선택할 수 있다.
예를 들어, 금융상품추천시스템(100)은 기 저장된 복수의 보너스질문 각각에 대해 사용자가 속한 사용자그룹에 포함된 타 사용자의 응답비율을 계산할 수 있고, 각 보너스질문에 응답한 타 사용자 중 보너스질문에 연관된 우대금리 제공조건을 충족하는 충족비율을 계산할 수 있다. 그리고 금융상품추천시스템(100)은 응답비율 및 충족비율 중 적어도 하나에 기초하여 도출된 각 보너스질문에 대한 선호도를 이용하여 사용자의 성향에 적합한 보너스질문을 선택할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 기 저장된 복수의 보너스질문 중 사용자의 성향에 맞도록 선택된 보너스질문을 제공할 수 있다.
도 5 는 보너스질문을 제공한 화면을 도시한 예시도이다. 이를 참조하면, 금융상품추천시스템(100)은 설문을 통해 수집된 사용자의 개인정보인 “40대 회사원, 남자, 결혼” 이라는 정보에 기초하여 사용자를 “40대 남자 기혼 직장인” 그룹으로 분류할 수 있고, 분류된 그룹의 성향에 따라 자녀와 관련된 보너스 질문(501)을 제공할 수 있다.
이후, 금융상품추천시스템(100)은 제공된 보너스질문에 대한 사용자의 응답을 수집할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 사용자의 설문 또는 보너스질문 중 적어도 하나에 대한 응답에 기초하여 사용자가 가입가능한 금융상품을 선택할 수 있다(S3004).
예를 들어, 금융상품추천시스템(100)은 설문에 대한 사용자의 응답에 따라 “여성”만이 가입가능한 금융상품을 선택하거나 사용자의 직업에 따라 ‘대학생’이 가입가능한 금융상품을 선택할 수 있다.
그리고 금융상품추천시스템(100)은 사용자의 응답에 기초하여 사용자에 대해 선택된 금융상품의 금리를 계산할 수 있으며, 선택된 금융상품 중 보너스 질문에 대한 사용자의 응답에 따라 우대금리의 적용여부를 판단하여 사용자가 적용받을 수 있는 금리를 계산할 수 있다.
예를 들어, 금융상품추천시스템(100)은 설문의 진행에 따라 입력되는 사용자의 응답에 기초하여 사용자가 가입할 수 있는 금융상품을 선택할 수 있고, 보너스 질문에 대한 사용자의 응답에 따라 선택된 금융상품의 금리를 실시간으로 계산할 수 있으며, 사용자가 적용받을 수 있는 가장 높은 금리를 실시간으로 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 예를 들어 금융상품추천시스템(100)은 사용자에게 제공되는 설문 또는 보너스질문에 대한 사용자의 응답에 기초하여 사용자가 받을 수 있는 최대이자를 실시간으로 계산하여 제공할 수 있다.
도 5 를 참조하면, 금융상품추천시스템(100)은 설문이 진행되는 과정에서 사용자의 응답에 따라 사용자가 가입할 수 있는 금융상품의 이자 또는 금리를 실시간으로 계산할 수 있고, 계산된 금리 중 가장 높은 금리(502) 또는 가장 높은 이자(503)를 표시할 수 있다.
이를 통해 사용자는 실시간으로 자신이 적용받을 수 있는 금리와 이자를 확인할 수 있고, 제공되는 설문에 보다 적극적으로 응답하도록 유도할 수 있어 사용자에게 보다 적합한 금융상품을 추천할 수 있도록 추가 정보를 수집할 수 있다.
금융상품추천시스템(100)은 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천할 수 있다(S3005).
즉, 금융상품추천시스템(100)은 S3004단계에서 선택된 금융상품에 대한 정보가 나열된 리스트를 제공할 수 있고, 선택적으로 사용자로부터 리스트에 포함된 금융상품을 필터링하는 필터링조건을 입력받을 수 있고, 입력된 필터링조건에 기초하여 리스트에 포함된 금융상품을 필터링하여 제공할 수 있다.
도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 금융상품추천방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
또한 본 발명의 일실시예에 따르는 금융상품추천방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서 본 발명의 일실시예에 따르는 금융상품추천방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.
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.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 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.
100: 금융상품추천시스템
10: 사용자단말
20: 금융상품추천서버
N: 네트워크
210: 금융상품정보저장부 220: 개인정보수집부
230: 사용자그룹핑부 240: 보너스질문선택부
250: 금리계산부 260: 지급금액계산부
270: 금융상품추천부

Claims (21)

  1. 금융상품 추천 서비스를 제공하는 시스템에 있어서,
    금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 금융상품정보저장부;
    상기 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 설문을 사용자에게 제공하고, 제공된 설문을 대한 상기 사용자의 응답을 수집하는 개인정보수집부; 및
    수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 금융상품추천부를 포함하는, 금융상품추천시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 금융상품추천부는,
    상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자가 가입가능한 금융상품을 선택하는, 금융상품추천시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 금융상품추천시스템은,
    선택된 금융상품 정보에 기초하여 상기 사용자가 지급받는 금액을 계산하는 지급금액계산부를 더 포함하는, 금융상품추천시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 금융상품추천시스템은,
    상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자에 대한 상기 선택된 금융상품의 금리를 계산하는 금리계산부를 더 포함하는, 금융상품추천시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 금융상품추천시스템은,
    상기 설문에 대한 사용자의 응답을 통해 측정된 유사도에 따라 사용자를 그룹핑한 사용자그룹으로 상기 사용자의 응답에 따라 상기 사용자를 그룹핑하는 사용자그룹핑부를 더 포함하는, 금융상품추천시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 금융상품추천시스템은,
    상기 설문 중 상기 금융상품의 추가혜택인 우대금리의 제공조건의 만족여부를 판단하는 질문인 보너스질문을 상기 사용자가 속한 사용자그룹에 따라 선택하는 보너스질문선택부를 더 포함하고,
    상기 개인정보수집부는,
    상기 사용자에 대해 선택된 보너스질문을 제공하는, 금융상품추천시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 보너스질문선택부는,
    상기 보너스질문에 대해 상기 사용자가 속한 사용자그룹에 포함된 타 사용자의 응답비율 및 상기 보너스질문에 응답한 타 사용자 중 상기 보너스질문에 연관된 우대금리 제공조건을 충족하는 충족비율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보너스질문을 선택하는, 금융상품추천시스템.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 금융상품추천부는,
    상기 설문 및 상기 보너스질문 중 적어도 하나에 대한 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자에게 적용되는 금리에 따라 상기 금융상품을 추천하는, 금융상품추천시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 금융상품정보저장부는,
    상기 금융상품에 대한 정보를 분석하여, 상기 금융상품에 대한 정보를 기 설정된 항목에 따라 분리하여 저장하는, 금융상품추천시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 금융상품추천부는,
    상기 사용자에게 추천된 금융상품에 대한 정보를 포함하는 리스트를 제공하고, 상기 사용자로부터 입력받은 필터링조건에 기초하여 상기 리스트에 포함된 금융상품을 필터링하여 제공하는, 금융상품추천시스템.
  11. 금융상품추천시스템이 금융상품 추천 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 단계;
    상기 금융상품의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 설문을 사용자에게 제공하는 단계;
    제공된 설문을 대한 상기 사용자의 응답을 수집하는 단계; 및
    수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 금융상품추천방법은,
    상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자가 가입가능한 금융상품을 선택하는 단계를 더 포함하는, 금융상품추천방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 금융상품추천방법은,
    선택된 금융상품 정보에 기초하여 상기 사용자가 지급받을 금액을 계산하는 단계를 더 포함하는, 금융상품추천방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 금융상품추천방법은,
    상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자에 대한 상기 선택된 금융상품의 금리를 계산하는 단계를 더 포함하는, 금융상품추천방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 금융상품추천방법은,
    상기 설문에 대한 사용자의 응답을 통해 측정된 유사도에 따라 사용자를 그룹핑한 사용자그룹으로 상기 사용자의 응답에 따라 상기 사용자를 그룹핑하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 금융상품추천방법은,
    상기 설문 중 상기 금융상품의 추가혜택인 우대금리의 제공조건의 만족여부를 판단하는 질문인 보너스질문을 상기 사용자가 속한 사용자그룹에 따라 선택하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 보너스질문을 상기 사용자가 속한 사용자그룹에 따라 선택하는 단계는,
    상기 보너스질문에 대해 상기 사용자가 속한 사용자그룹에 포함된 타 사용자의 응답비율을 계산하는 단계;
    상기 보너스질문에 응답한 타 사용자 중 상기 보너스질문에 연관된 우대금리 제공조건을 충족하는 충족비율을 계산하는 단계; 및
    상기 응답비율 및 상기 충족비율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 보너스질문을 선택하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 단계는,
    상기 설문 및 상기 보너스질문 중 적어도 하나에 대한 사용자의 응답에 기초하여 상기 사용자에게 적용되는 금리에 따라 상기 금융상품을 추천하는, 금융상품추천방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 금융기관이 판매하는 상품인 금융상품에 대한 정보를 저장하는 단계는,
    상기 금융상품에 대한 정보를 분석하여, 상기 금융상품에 대한 정보를 기 설정된 항목에 따라 분리하여 저장하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 수집된 상기 사용자의 응답에 기초하여 상기 금융상품을 추천하는 단계는,
    상기 사용자에게 추천된 금융상품에 대한 정보를 포함하는 리스트를 제공하는 단계;
    상기 사용자로부터 상기 리스트에 포함된 금융상품을 필터링하는 필터링조건을 입력받는 단계; 및
    입력된 필터링조건에 기초하여 상기 리스트에 포함된 금융상품을 필터링하여 제공하는 단계를 포함하는, 금융상품추천방법.
  21. 제 11 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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