KR20200092161A - 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 - Google Patents

건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 Download PDF

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Abstract

사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 보험상품을 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이며, 보험상품 추천 장치는 외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부, 보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부 및 상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정한다.

Description

건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 {METHOD FOR RECOMMENDING INSURANCE PRODUCT BASED ON HEALTH DATA AND FINANCIAL DATA AND APPARATUS FOR PERFORMING THE SAME}
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 보험상품을 추천하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
금융상품 시장에서는 개인별 맞춤형 상품을 고객에게 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이를 위해 고객에 대한 다양한 정보를 분석하고 분석 결과에 기초하여 금융상품을 추천하는 알고리즘이 필요하다.
고객이 직접 접근하기 어렵거나, 접근이 가능하더라도 이를 분석하여 금융상품 선택 시 활용하기 어려운 정보의 경우, 이러한 정보를 고객 대신 수집하고 분석하여 고객에게 적합한 금융상품을 추천한다면 고객의 편의성을 높일 수 있을 뿐 아니라 금융상품의 판매율도 증가되는 효과를 기대할 수 있다.
관련하여 선행기술 문헌인 한국등록특허 제10-1876858호에는 고객의 가족력을 반영하여 질병의 발병 위험도를 산출하고, 발병 가능성이 높은 질병 치료 및 사후처리에 현명하게 대처하기 위해 필요한 보험 보장내역 등을 컨설팅해주는 내용이 개시되어 있다.
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 명세서에서 개시되는 실시예들은, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 사용자에게 적합한 금융상품을 추천하기 위한 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면 보험상품 추천 장치는, 외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부, 보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부 및 상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 보험상품 추천 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 보험상품 추천 방법은, 사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계, 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계 및 상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 건강 데이터를 분석함으로써 발병 가능성이 높은 질병을 예측한 결과에 따라 보험상품을 추천하되, 추천 시 사용자의 금융자산 및 월수입 등과 같은 금융 데이터도 반영함으로써 사용자에게 가장 적합한 보험상품을 추천할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
도 6은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에 따라 추천된 보험상품을 안내하는 화면을 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐 아니라, ‘그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 실시하기 위한 시스템은, 사용자 단말(10), 건강데이터 저장 서버(20), 금융데이터 저장 서버(30) 및 보험상품 추천 장치(100)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(10)은 유무선 통신이 가능한 전자 디바이스로서, 예를 들어 데스크탑, 노트북, 스마트폰 또는 태블릿 PC 등일 수 있다. 사용자는 사용자 단말(10)을 통해 웹페이지에 접속하거나 또는 앱을 실행시킴으로써 보험상품 추천 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 단말(10)에 설치된 웹브라우저를 통해 보험상품 추천 장치(100)가 제공하는 웹페이지에 접속한 후 필요한 단계들을 거쳐 보험상품을 추천받을 수 있다. 사용자 단말(10)은 보험상품 추천 장치(100)와의 유무선 통신을 통해 보험상품 추천 서비스 이용을 위한 UI 화면을 표시하고, 사용자로부터 추천 요청을 수신하면 이를 보험상품 추천 장치(100)로 전달하고, 보험상품 추천 장치(100)로부터 추천 결과를 수신하여 화면에 표시할 수 있다.
건강데이터 저장 서버(20)는 사용자의 건강데이터가 저장된 서버로서, 예를 들어 사용자가 실시한 건강 검진 결과가 건강데이터 저장 서버(20)에 저장될 수 있다. 또는, 건강데이터 저장 서버(20)에는 사용자가 착용한 웨어러블 디바이스를 통해 측정된 건강과 관련된 정보(예를 들어, 심박수, 혈압 등)가 저장될 수도 있다. 이밖에도 다양한 수단을 통해 수집된 사용자의 건강과 관련된 다양한 정보가 건강데이터 저장 서버(20)에 저장될 수 있다.
금융데이터 저장 서버(30)는 사용자의 금융데이터가 저장된 서버로서, 예를 들어 사용자의 금융자산, 월수입, 월평균 지출액 등과 같은 정보가 금융데이터 저장 서버(30)에 저장될 수 있다. 금융데이터 저장 서버(30)에 저장되는 금융데이터는 사용자가 경제활동을 하면서 이용한 다양한 서비스나 상품을 제공하는 업체(예를 들어, 은행 또는 신용카드회사)로부터 제공받은 것일 수 있다.
보험상품 추천 장치(100)는 사용자에게 보험상품을 추천하기 위한 장치로서, 예를 들어 보험상품 추천 서비스를 제공하는 사업자가 운영하는 서버로 구현될 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 건강데이터 및 금융 데이터에 기초하여 사용자에게 추천할 보험상품을 결정할 수 있다. 이를 위해 보험상품 추천 장치(100)는 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)로부터 건강데이터 및 금융데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자 단말(10)에서 보험상품의 추천을 요청하면, 보험상품 추천 장치(100)는 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)에 사용자의 계정에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하여 수신할 수 있다. 또한, 보험상품 추천 장치(100)는 추천할 보험상품을 결정하기 위해서 다양한 보험상품들에 대한 정보(예를 들어, 보장항목, 보장금액 등)를 비교해야 하는데, 이를 위해 보험상품에 대한 정보가 저장된 하나 이상의 서버에 요청하여 정보를 수신할 수 있다.
보험상품 추천 장치(100)가 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하는 구체적인 방법에 대해서는 도 2를 함께 참조하여 설명한다. 도 2는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치(100)의 구성을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 보험상품 추천 장치(100)는 통신부(110), 제어부(120) 및 저장부(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신을 수행하기 위한 구성으로서 다양한 통신 프로토콜을 지원하는 통신 칩셋의 형태로 구현될 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 통신부(110)를 통해 사용자 단말(10), 건강데이터 저장 서버(20) 및 금융데이터 저장 서버(30)와 통신을 수행할 수 있다.
제어부(120)는 CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 구성으로서, 보험상품 추천 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(120)는 저장부(130)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하기 위한 알고리즘을 수행할 수 있다.
제어부(120)는 건강데이터 저장 서버(20)로부터 수신한 건강데이터를 분석하여 사용자에게 발병 가능성이 높은 질병을 예측할 수 있다. 예를 들어, 건강데이터는 건강 검진 결과일 수 있으며, 검진 항목별로 측정된 수치가 정상범위를 벗어날 경우 제어부(120)는 해당 항목과 관련된 질병의 발병 가능성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 이때, 제어부(120)는 검진 항목별 수치가 정상범위로부터 벗어나는 정도가 클수록 발병 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.
제어부(120)는 건강데이터를 분석하여 질병의 발병 가능성을 예측함에 있어서, 건강데이터에 포함된 항목별로 신뢰도에 따라 다른 가중치를 적용할 수도 있다. 건강데이터에 포함된 항목들 중에서는 측정 시 다양한 이유로 오차가 발생할 가능성이 상대적으로 높은 항목이 존재하는데, 이러한 사정에 따라 항목별로 신뢰도를 결정하고 결정된 신뢰도를 예측 결과에 반영하기 위해 항목별로 가중치를 적용할 수 있다. 예를 들어, 특정 항목에 대한 신뢰도가 낮게 결정되었다면, 해당 항목에 대한 측정 결과에 기초하여 질병의 발병 가능성 예측시 낮은 가중치를 적용할 수 있다.
제어부(120)는 발병 가능성이 일정 기준 이상으로 높은 질병을 결정하고, 결정된 질병들에 기초하여 이후의 프로세스를 진행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 특정 항목에 대한 측정 수치를 정상범위의 중간값으로 나눈 비율이 일정 기준을 벗어날 경우 해당 항목과 관련된 질병의 발병 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 제어부(120)는 최고혈압의 정상범위가 100~140mmHg이고 측정 수치가 180mmHg라면, 측정 수치인 180을 정상범위 중간값인 120으로 나눈 값인 1.5를 미리 설정된 기준값과 비교할 수 있다. 미리 설정된 기준값이 1.3이라면 위에서 산출된 값(1.5)이 기준값보다 크므로 제어부(120)는 관련된 질병(예를 들어, 고혈압)을 발병 가능성이 있는 질병으로 판단할 수 있다.
앞서 설명한 예에서 항목별 신뢰도를 반영하는 방법에 대해서 추가적으로 설명하면 다음과 같다. 예를 들어, 혈압은 측정 오차가 높은 편이어서 상대적으로 낮은 신뢰도를 갖고, 그리고 이에 따라 0.85의 가중치를 혈압 항목에 대해서 적용하는 것으로 결정되었다고 가정한다. 제어부(120)는 측정 수치(180)를 정상범위 중간값(120)으로 나눈 값(1.5)에, 혈압 항목에 대해서 결정된 가중치(0.85)를 곱해 1.275의 결과값을 산출하고, 이를 기준값(1.3)과 비교한다. 비교 결과 가중치를 적용한 결과값(1.275)이 기준값(1.3)보다 작으므로 제어부(120)는 관련된 질병을 발병 가능성이 없는 질병으로 판단할 수 있다.
제어부(120)는 이상에서 설명한 바와 같이 사용자의 건강데이터를 분석하여 발병 가능성이 있는 질병을 예측하면, 이어서 예측된 질병이 발병할 경우 예상되는 의료비를 예측할 수 있다. 예상되는 의료비 예측을 위해서 각 질병별로 대응되는 의료비가 미리 설정되어 저장부(130)에 저장되어 있을 수 있다.
제어부(120)는 복수의 보험상품들에 대한 정보를 확인하고, 예측된 질병에 대해서 예상 의료비 이상을 지원하는 보험상품을 선택할 수 있다. 이때, 제어부(120)는 조건을 만족하는 보험상품들을 1차적으로 선택하고, 1차적으로 선택된 보험상품들 중 적어도 하나를 사용자의 금융데이터에 기초하여 선택할 수 있다. 자세하게는, 제어부(120)는 1차적으로 선택된 보험상품들 각각에 대한 월 납입 보험료를 사용자의 금융데이터와 비교함으로써 사용자에게 추천할 보험상품을 최종적으로 선택할 수 있다.
제어부(120)가 사용자의 금융데이터에 기초하여 보험상품을 선택하는 구체적인 방법은 다음과 같다. 사용자의 금융데이터란 사용자의 금융자산, 월수입 및 월 평균 지출액 등을 포함할 수 있는데, 예를 들어 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가 사용자의 월수입에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수 있다.
또는, 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가, 사용자의 월수입에서 월 평균 지출액을 뺀 값(잉여금)에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수도 있다. 또는, 제어부(120)는 매월 납입해야하는 보험료가, 사용자의 금융자산에 일정 비율을 곱한 값보다 작은 경우에만 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정할 수도 있다. 이밖에도 제어부(120)는 사용자의 금융자산 등을 다양한 방식으로 반영하여 사용자가 유지 가능한 범위의 보험상품을 선택할 수 있다.
제어부(120)는 사용자에게 추천할 적어도 하나의 보험상품이 결정되면, 해당 보험상품에 대한 정보를 통신부(110)를 통해 사용자 단말(10)에 전송할 수 있다.
저장부(130)에는 다양한 종류의 프로그램 및 데이터가 저장될 수 있다. 특히, 저장부(130)에는 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 보험상품을 추천하기 위한 프로그램이 저장되어 제어부(120)에 의해 실행될 수 있다. 또한, 저장부(130)에는 보험상품 추천 과정에서 이용되는 다양한 데이터(예를 들어, 건강데이터의 항목별 정상범위 수치, 질병별 예상 의료비 등)가 저장되어 있을 수 있다.
한편, 도 1에서는 사용자의 건강데이터 및 금융데이터가 각각 저장되는 서버가 별도로 존재하는 것으로 도시하였으나, 이와 다르게 건강데이터 및 금융데이터 중 적어도 하나는 보험상품 추천 장치(100)에 미리 저장되어 있을 수도 있으며, 또는 건강데이터 및 금융데이터가 하나의 동일한 서버에 저장되어 있을 수도 있다.
이하에서는 상술한 바와 같은 보험상품 추천 장치(100)를 이용하여 보험상품을 추천해주는 방법에 대해서 설명한다. 도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법을 설명하기 위한 순서도들이다. 도 3 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 보험상품 추천 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 도 2에 도시된 보험상품 추천 장치(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 3 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에도 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 301 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 보험상품 추천에 대한 요청을 수신하면, 추천을 요청한 사용자에 대한 건강데이터를 서버로부터 획득한다.
302 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 획득한 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병을 예측하고, 예측된 질병 발병 시 예상되는 의료비를 예측한다. 보험상품 추천 장치(100)가 건강데이터에 기초하여 발명 가능한 질병을 예측하고, 예측된 질병에 대한 예상 의료비를 예측하는 구체적인 방법은 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.
303 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 302 단계에서 예측된 질병 및 예상 의료비와, 사용자의 금융데이터에 기초하여 사용자에게 추천할 보험상품을 결정한다. 사용자의 금융데이터란 금융자산, 월수입 및 월 평균 지출액 중 적어도 하나를 포함하는 것으로서, 이를 보험상품 선택시 반영하는 방법은 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.
도 4에는 도 3의 303 단계에 포함되는 세부 단계들을 도시하였다. 도 4를 참조하면, 401 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여 302 단계에서 예측된 질병이 보장항목에 포함되고, 보장금액이 302 단계에서 예측된 예상 의료비 이상인 보험상품을 선택할 수 있다.
402 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 401 단계에서 선택된 보험상품 중 적어도 하나를, 사용자의 금융데이터에 기초하여 최종적으로 선택할 수 있다. 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 금융자산, 월수입, 월 평균 지출액 등에 기초하여 보았을 때, 월 납입 보험료를 사용자가 감당할 수 있는 보험상품을 최종적으로 선택할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 월 납입 보험료가 사용자 월수입의 5% 이내인 보험상품만을 최종적으로 선택할 수 있다.
403 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 402 단계에서 최종적으로 선택된 적어도 하나의 보험상품을 사용자에게 추천할 보험상품으로 결정한다.
한편, 앞서 설명한 바와 같이 일 실시예에 따르면 보험상품을 추천하는 과정에서 발병 가능한 질병을 판단함에 있어서, 건강데이터의 항목별 신뢰도를 반영할 수도 있는데 이러한 실시예에 대응되는 순서도를 도 5에 도시하였다.
도 5는 도 3의 302 단계에 포함되는 세부 단계들을 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 501 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 사용자의 건강데이터에 포함된 항목별로 신뢰도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 항목별로 측정 수치의 오차 범위가 클수록 낮은 신뢰도를 부여할 수 있다.
502 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 501 단계에서 결정된 신뢰도를 반영하여 항목별로 발병 가능한 질병을 예측할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 신뢰도가 낮은 항목에 대해서는 질병의 발병 가능성 판단을 위한 수치 계산 시 낮은 가중치를 적용할 수 있다. 구체적인 방법의 예시는 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같다.
503 단계에서 보험상품 추천 장치(100)는 예측된 질병 발병 시 예상되는 의료비를 산출할 수 있다. 예를 들어, 보험상품 추천 장치(100)는 미리 준비된 통계 데이터를 이용하여 특정 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 계산하고, 이를 예상 의료비로 예측할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 보험상품 추천 방법에 따라 추천된 보험상품을 안내하는 화면을 도시한 도면이다.
도 6에 도시된 UI 화면은 도 1의 사용자 단말(10)의 디스플레이부를 통해 표시될 수 있으며, 사용자는 본 UI 화면을 통해 추천 결과를 확인하고 후속 절차(예를 들어, 보험가입신청 등)를 진행할 수도 있다.
도 6을 참조하면, 결과 화면(600)에는 추천받은 보험상품에 대한 요약정보(610) 및 상세정보(620)가 표시될 수 있다. 상세정보(620)에는 가입안내 및 보장내용을 확인하거나, 가입신청을 하기 위한 메뉴 탭이 표시될 수 있다. 도 6에는 보장내용 메뉴(621)가 선택됨에 따라 추천된 보험상품이 보장하는 질병 및 금액에 대한 세부내용이 표시되었다.
도 6에 도시된 결과 화면(600)에서는 하나의 보험상품이 추천된 것으로 도시하였지만, 이와 다르게 둘 이상의 보험상품을 추천할 수도 있으며, 둘 이상의 보험상품 추천 시 사용자에게 적합한 정도에 따라 추천 순위를 표시할 수도 있다.
이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.
구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 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 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.
또한 도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 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 도 3 내지 도 5를 통해 설명된 실시예에 따른 보험상품 추천 방법은 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.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 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 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
10: 사용자 단말 20: 건강데이터 저장 서버
30: 금융데이터 저장 서버 100: 보험상품 추천 장치
110: 통신부 120: 제어부
130: 저장부

Claims (12)

  1. 보험상품 추천 장치에 있어서,
    외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부;
    보험상품 추천을 수행하기 위한 프로그램 및 데이터가 저장되는 저장부; 및
    상기 저장된 프로그램을 실행함으로써, 사용자의 건강데이터 및 금융데이터에 기초하여 적어도 하나의 보험상품을 추천하는 제어부를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하고, 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는, 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여, 상기 예측된 질병이 보장항목에 포함되고 보장금액이 상기 예상 의료비 이상인 보험상품을 1차적으로 선택하고,
    상기 1차적으로 선택된 보험상품의 월 납입 보험료를 상기 금융데이터와 비교함으로써, 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 최종 선택하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 건강데이터에 포함된 항목별 측정 수치를 정상범위 수치와 비교하여 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하고, 예측된 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 예상 의료비로 예측하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측함에 있어서, 상기 항목별 신뢰도를 결정하고 결정된 신뢰도를 반영하여 질병의 발병 가능성을 예측하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 통신부를 통해 상기 사용자로부터 보험상품 추천 요청을 수신하면, 상기 통신부를 통해 적어도 하나의 서버에 상기 사용자에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하여 수신하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 보험상품 추천 방법에 있어서,
    사용자에 대한 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계;
    상기 건강데이터에 기초하여 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 질병 및 예상 의료비와 상기 금융데이터에 기초하여 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 보험상품을 결정하는 단계는,
    복수의 보험상품들에 대한 정보를 비교하여, 상기 예측된 질병이 보장항목에 포함되고 보장금액이 상기 예상 의료비 이상인 보험상품을 1차적으로 선택하는 단계; 및
    상기 1차적으로 선택된 보험상품의 월 납입 보험료를 상기 금융데이터와 비교함으로써, 상기 사용자에게 추천할 보험상품을 최종 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 발병 가능한 질병 및 예상 의료비를 예측하는 단계는,
    상기 건강데이터에 포함된 항목별 측정 수치를 정상범위 수치와 비교하여 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 질병 발병 시 소요되는 의료비의 평균값을 예상 의료비로 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계는,
    상기 항목별 신뢰도를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 신뢰도를 반영하여 상기 항목별 관련 질병의 발병 가능성을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 건강데이터 및 금융데이터를 획득하는 단계는,
    상기 사용자로부터 보험상품 추천 요청을 수신하는 단계;
    적어도 하나의 서버에 상기 사용자에 대응되는 건강데이터 및 금융데이터를 요청하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 서버로부터 상기 건강데이터 및 금융데이터를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제6항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  12. 보험상품 추천 장치에 의해 수행되며, 제6항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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