KR20210017399A - Life Financial Health Diagnosis Service System using Health Screening Technique - Google Patents

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KR20210017399A
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Abstract

The present invention relates to a P2B life-finance health diagnosis service system using big data for supporting a financially vulnerable group or people (neglected people) who extremely lack financial knowledge such that the group or people can manage a wise economic activity through diagnosis/prediction/consultation regarding personal life-finance conditions. According to the present invention, for the purpose of personal finance-related risk management diagnosis and consultation based on machine learning and big data providing suggestions to find financial risks and wrong life-finance behavior and solve problems in advance by collecting and diagnosing personal mass financial data, the system can predict household life-finance, aged bankruptcy, credit bankruptcy, overdue rate occurrence, financial fraud exposure and the like and provide suggestions to make an improvement in the use of financial institutions, the use of financial products and the use of financial services as well as can prevent an economic loss by discovering misplaced money, idle money and hidden money.

Description

건강검진기법을 이용한 생활금융 건강진단 서비스 시스템{Life Financial Health Diagnosis Service System using Health Screening Technique}Life Financial Health Diagnosis Service System using Health Screening Technique}

본 발명은 개인별 생활금융 건강진단 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 개인의 방대한 금융데이터를 수집, 진단하여 금융위험요소와 잘못된 금융생활습관을 찾아내 문제를 사전에 해결하도록 제안하고 가계재무, 생활금융, 태도를 분석하여 노후파산, 신용파산, 연체발생, 금융사기노출 등을 예측하고 금융기관이용, 금융상품이용, 금융서비스이용을 개선하도록 제안하여 생활금융 습관을 개선하고 새는 돈, 자는 돈, 숨은 돈을 찾아 경제적 손실을 방지하도록 지원하도록 하는 금융건강진단 서비스에 관한 것이다. The present invention relates to an individual life finance health diagnosis service system and its method, and more specifically, by collecting and diagnosing a large amount of personal financial data, it proposes to find financial risk factors and wrong financial life habits to solve the problem in advance. Analyze household finance, life finance, and attitudes to predict retirement bankruptcy, credit bankruptcy, delinquency, and exposure to financial fraud, and propose to improve the use of financial institutions, the use of financial products, and the use of financial services to improve life finance habits and leak money. It is about financial health check-up services that help people find money, hidden money, and prevent economic loss.

일반적으로 개인들은 건강관리에 대한 전문적인 의학 지식이 부족하고 자신의 건강에 위협을 주는 요인과 발병 가능한 다양한 질병을 알지 못하므로 대비책으로 주기적으로 건강검진을 받는 것이 필요한 상황이며 다수의 사람들이 의무적으로 건강검진을 받는다. 이렇게 생성된 방대한 양의 건강검진 결과는 다양한 발병 요인 추적의 통계가 되며 개인의 건강을 관리하는데 도움을 주고 있는데 금융에 대해서도 많은 사람들이 전문지식이 부족하고 자신의 금융관리가 부족하여 개인부채, 가부채계, 자영업자부채등 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 발명은 일반적으로 진행하는 건강검진과 같은 방변으로 개인의 생활금융 건강검진 서비스를 통하여 개인의 건강한 금융생활을 하도록 지원하는 생할금융 건강진단 서비스가 필요하다. In general, individuals lack specialized medical knowledge on health management and do not know the factors that threaten their health and various diseases that can occur, so it is necessary to receive regular health check-ups as a countermeasure, and many people are compulsory. Get a health checkup. The vast amount of health check-up results generated in this way become statistics for tracking various causes of onset and help manage personal health. In finance, many people lack expertise and lack of their own financial management. There are problems such as debt and self-employed debt. Accordingly, the present invention needs a living financial health check-up service that supports a healthy financial life of an individual through the life-finance health check-up service of an individual in the same way as a general health check-up.

본 발명의 선행특허 문헌으로 공개특허공보(A) 제10-2017-0115292호(2017년 9월8일)의 '개인별 건강검진 서비스 시스템 및 그 방법', 제10-2016-0082613호(2016년 6월30일)의 '건강검진 결과 분석을 통한 맞춤 금융정보 제공 서버'가 있다. As a prior patent document of the present invention, ``Individual Health Checkup Service System and Method'' of Publication (A) No. 10-2017-0115292 (September 8, 2017), No. 10-2016-0082613 (2016 June 30), there is a server that provides customized financial information through analysis of health checkup results.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 개인의 방대한 금융데이터를 빅데이터를 활용한 AI 기반의 금융건강진단을 통하여 개인의 금융건강도를 평가하고 금융위험을 예측·제공하여 금융부실을 사전에 예방하는 서비스를 제공하는데 목적이 있다.The present invention was created to solve the above problems, and through AI-based financial health diagnosis using big data of an individual's vast financial data, financial health was evaluated and financial risk was predicted and provided Its purpose is to provide services that prevent insolvency in advance.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 건강검진기법을 이용한 금융건강 진단 서비스 시스템은 개인의 생활금융 건강검진을 요구하는 경우에 금융회사로부터 개인의 신상정보, 신용등급, 신용정보, 소득, 대출, 소비등 개인정보 데이터를 근거로하여 빅데이터 기반의 데이터 분석 및 진단 예측 시뮬레이션을 진행하고 시뮬레이션 결과를 통하여 개인의 부채위험도, 노후위험도, 금융사기위험도, 신용위험도, 보험위험도등 생활금융건강점수를 제시하고 개인의 개인재무재표를 도식화하여 개인의 생활금융위험요소가 무엇인지 제시하고자 한다. The financial health diagnosis service system using the health checkup technique of the present invention to achieve the above object is provided with personal information, credit rating, credit information, income, and loans from a financial company when a personal financial health checkup is requested. Based on personal information data such as consumption, data analysis and diagnosis prediction simulation is conducted based on big data, and through the simulation results, personal financial health scores such as debt risk, retirement risk, financial fraud risk, credit risk, insurance risk, etc. It is intended to present an individual's personal financial statements and to present what are the risk factors of an individual's life finance.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에서는 빅데이터를 이용한 개인과 금융기관(Person to Business:P2B) 생활금융 건강 상담 시스템으로서 네트웍을 통해 연결되는 사용자 단말로부터 개인정보의 동의에 따라 접속되는 사용자의 일반적인 금융정보, 비정형화된 데이터를 포함한 빅데이터를 수집하고 빅데이터를 정제하는 전처리부, 전처리부에서 전달된 빅데이터로부터의 정형화된데이터와 사용자가 요청한 금융기관의 금융정보로부터 받은 기본데이터를 분석, 진단, 예측을 통하여 P2B 생활금융 건강 진단서비스를 제공한다. In another aspect of the present invention for achieving the above object, as a personal and financial institution (Person to Business: P2B) life finance health counseling system using big data, access according to the consent of personal information from a user terminal connected through a network. General financial information of the user, a preprocessing unit that collects big data including unstructured data and refines big data, standardized data from big data delivered from the preprocessing unit, and basics received from financial information of financial institutions requested by the user P2B life finance health diagnosis service is provided through data analysis, diagnosis, and prediction.

본 발명의 실시예에 따르면 금융건강검진 서비스 시스템은 경제활동 포기 혹은 무력감을 가지는 금융취약계층(금융소외자)에게 적절한 금융상담을 제공하여 금융으로 인한 스트레스 해소와 현명한 경제활동을 할 수 있도록 지원하여 건강한 생활금융 사회를 이루워 나가도록 유지할 수 있도록 한다. According to an embodiment of the present invention, the financial health check-up service system provides appropriate financial counseling to financially underprivileged people (financial marginalized persons) having abandonment of economic activity or a feeling of helplessness to relieve stress caused by finance and support wise economic activities. It will help to maintain a healthy life finance society.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인의 정보를 빅데이터를 이용하여 개인의 금융생활 정보를 수집, 처리, 분석, 예측을 위한 개략적인 블럭도이다.
도 2는 도 1의 개인의 정보 데이터를 활용하여 생활금융 진단상담을 위한 처리과정을 나타내는 계략적인 블럭도이다.
도 3은 도 1의 금융기관과의 개인정보 동의에 대한 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 2의 빅데이터 처리과정을 나나태는 주요 과장을 설명하기 위한 개략도이다.
도 5는 도 4의 처리과정을 마친후에 생활금융 위험요소를 나타나는 표이다.
도 6은 도 4의 처리과정을 마친후에 생활금융 진단 상태를 나타나는 그래프이다.
도 7은 도 4의 처리과정을 마친후에 생활금융 진단예측 결과를 나타내는 그래프이다.
1 is a schematic block diagram for collecting, processing, analyzing, and predicting personal financial life information by using big data on personal information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic block diagram showing a processing procedure for life finance diagnosis consultation by using personal information data of FIG. 1.
3 is a flowchart for explaining an embodiment of consenting personal information with a financial institution of FIG. 1.
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a major exaggeration showing the big data processing process of FIG. 2.
5 is a table showing the risk factors of living finance after the processing of FIG. 4 is completed.
6 is a graph showing the diagnosis status of life finance after the processing of FIG. 4 is completed.
FIG. 7 is a graph showing the prediction result of life finance diagnosis after the processing of FIG. 4 is completed.

본 발명에 사용되는 용어는 빅데이터 분야에서 사용하는 용어들로서 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니고 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통산의 지식을 가진자에 의해 일반적으로 이해 되는 것과 동일한 의미를 가질수 있다.Terms used in the present invention are terms used in the field of big data, and the components should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention, and all terms used herein including technical or scientific terms are common knowledge in the technical field to which the present invention belongs. It can have the same meaning as commonly understood by those who have.

첨부 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자한다. 본 발명을 설명함에 있어서 전체적인 이해를 돕기 위하여 도면상의 동일한 구서요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.A preferred embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, the same reference numerals are used for the same old text elements in the drawings in order to help the overall understanding, and redundant descriptions for the same elements are omitted.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인의 정보를 빅데이터를 이용하여 개인의 금융생활 정보를 수집, 처리, 분석, 예측, 시각화를 위한 개략적인 블럭도이다. 도 1를 참조하면, 본 실시예에 따른 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 개인 단말기(11, 12, 13)를 통하여 개인정보를 입력하면 유선 무선 네트웍(14)을 통하여 전체 시스템(19)의 통신부(15)에 입력되어 신호를 전달하고 통신부에서 전달된 신호는 개인데이터 정보 동의를 진행하는 인증부(16)에 전달된다. 개인 정보 동의가 인증된 후에는 은행의 정보 데이터를 수집해서 시스템의 데이터 처리(17)부에 전달하게 되고 이 데이터 처리부에서 데이터를 분석, 진단, 미래의 위험요소를 예측한후에 데이터 시각화(18) 단계로 전달되고 데이터 시각화에 전달된 신호를 그래프나 표로 도식화되어 개인 데이터의 생활금융 진단 상담 서비스를 진행하게 된다. 본 실시예에서 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 통신부(15), 인증부(16), 데이터처리부(17), 데이터 저장부(18), 데이터 시각화(19)를 포함한다.FIG. 1 is a schematic block diagram for collecting, processing, analyzing, predicting, and visualizing personal information on personal financial life using big data according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, in the life finance health examination service system according to the present embodiment, when personal information is input through the personal terminals 11, 12, 13, the communication unit of the entire system 19 through the wired wireless network 14 ( The signal input to 15) is transmitted and the signal transmitted from the communication unit is transmitted to the authentication unit 16, which proceeds to consent to personal data information. After the personal information consent is authenticated, the bank's information data is collected and transmitted to the system's data processing unit (17), which analyzes, diagnoses, and predicts future risks, and then the data visualization (18) step The signal transmitted to the data visualization is diagrammed in a graph or table, and a life finance diagnosis consultation service of personal data is performed. In this embodiment, the life finance health diagnosis service system includes a communication unit 15, an authentication unit 16, a data processing unit 17, a data storage unit 18, and a data visualization 19.

도 2는 도 1의 개인 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 이용하는 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다. 도2를 참조하면, 본 실시예에 따른 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 단말기를 통하여 개인 정보동의를 진행한 후에 로그인(10)하고 생활금융 건강진단 서비스 시스템의 기능을 위해 기능 요구사항 도 9, 도 10을 참고로하여 기능 설계(20)를 진행한다. 기능 요구사항은 도 8과 같이 고객에 대한 정보, 관리자 정보, 기본 상담자 정보, 전문 상담가 정보, 상담센터 정보, 상담실 정보 등을 참고로하여 기능설계를 진행한다. 도 2에서 데이터 연계(30)은 개인데이터에 대한 정보를 개인정보 동의를 진행한 후에 금융기관과 연계하여 데이터를 정보를 교환하게 된다. 금융기관에서 전달받은 데이터는 로그 수집기 크롤링(Crawling)을 통하여 데이터를 수집하고 MySQL을 통하여 데이터를 저장, 분산병렬처리를 통하여 정형화, 비정형화된 데이터를 정제, 데이터 마이닝을 통하여 데이터를 분석(40)하는 과정을 통하여 금융정보 데이터를 진단 예측(50)하고 진단/예측된 데이터를 시각화(60)하여 서비스를 진행하게 된다. 2 is a flow chart illustrating an embodiment of using the personal life finance health examination service system of FIG. Referring to FIG. 2, in the life finance health diagnosis service system according to the present embodiment, after a personal information agreement is made through a terminal, log in 10 and function requirements for the function of the life finance health diagnosis service system. With reference to 10, the functional design 20 is proceeded. As for the functional requirements, as shown in FIG. 8, functional design is performed with reference to customer information, manager information, basic counselor information, professional counselor information, counseling center information, and counseling room information. In FIG. 2, the data linkage 30 exchanges data by linking with a financial institution after consenting to personal information about personal data. Data received from financial institutions collects data through log collector crawling, stores data through MySQL, refines structured and unstructured data through distributed parallel processing, and analyzes data through data mining (40) Through the process, the financial information data is diagnosed and predicted (50) and the diagnosed/predicted data is visualized (60) to proceed with the service.

도 3은 도 1의 개인정보 동의를 진행하는 실시예를 나타내기위한 흐름도이다. 도 3을 참조하면 본 실시예에 따른 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 사용자 요청 정보에 따라 개인정보 평가(L12)를 진행한 후에 개인 정보가 활성화 되면 개인정보 동의와 함께 개인 ID를 획득(L14)하게 되고 데이터를 처리 단계를(L15)를 통하여 금융기관과(L13)에서는 개인 정보 신용정보를 요청(L16)에 따라 금융기관에서는 개인 신용정보 응답(L17)을 하고 P2B 접속 정보를 고객(L11)에게 전달하게 된다. 이때 개인과 금융기관 간에는 실시간으로 데이터를 정보(L19)를 송수신하게 된다.3 is a flowchart illustrating an embodiment of proceeding with the personal information consent of FIG. 1. Referring to FIG. 3, the life finance health examination service system according to the present embodiment performs personal information evaluation (L12) according to user requested information, and then, when personal information is activated, obtains a personal ID with personal information consent (L14). Then, through the data processing step (L15), the financial institution (L13) requests personal information credit information (L16), and the financial institution responds to personal credit information (L17) and sends P2B access information to the customer (L11). Will be delivered. At this time, data is transmitted and received between the individual and the financial institution in real time.

도 4는 도 1의 데이터 처리과정에 대한 실시예를 나타내기 위한 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 본 실시예에 다른 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 고객의 로그인(21)로 부터 시각화 단계(61)까지 데이터 처리과정을 나타낸 것으로서는 사용자 로그인이 진행되면 분석요청 단계(31)에서 정보를 개인데이터를 분석하고 분석된 데이터는 개인 요구사항에 때라 데이터를 심의(41)하게 되는데 심의 과정은 요청 정보에 따라 수집 유형을 분석하여 공공기관 데이터(45)이나 금융기관등의 구매 연계(42)하여 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터를 수집/연계(43)하여 데이터 분석/진단(51) 단계로 전달하게 된다. 분석/진단 단계에서는 비정형화된 데이터를 정형화하여 빅데이터를 이용한 개인 금융생활 예측 단계(52)를 통하여 부채위험도, 노후위험도, 신용위험도, 보험위험도 등을 도식화하여 나타내게 된다. FIG. 4 is a flowchart illustrating an embodiment of the data processing process of FIG. 1. Referring to FIG. 4, the life finance health examination service system according to the present embodiment shows the data processing process from the customer's login 21 to the visualization step 61. When the user login proceeds, the analysis request step 31 Personal data is analyzed and the analyzed data is deliberate (41) according to the individual requirements.The deliberation process analyzes the type of collection according to the requested information and connects the purchase of public institution data (45) or financial institutions. (42), the structured data and the unstructured data are collected/linked (43) and transferred to the data analysis/diagnosis (51) step. In the analysis/diagnosis stage, unstructured data is standardized, and debt risk, retirement risk, credit risk, insurance risk, etc. are schematically displayed through the personal financial life prediction step 52 using big data.

도 5는 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 통한 개인의 생활금융 위험도를 나타낸 실시예이다. 생활금융 건강진단 서비스 시스템에서는 개인의 소득, 지출, 신용, 노후, 부채, 복지, 저축, 세금, 주택등에 대해서 위험도를 정형화하여 평균 점수로 환산한다.5 is an embodiment showing the risk of personal life finance through the life finance health examination service system. In the life finance health examination service system, the risk of individual income, expenditure, credit, old age, debt, welfare, savings, tax, housing, etc. is standardized and converted into average score.

도 6은 도 1의 데이터 시각화에 대한 실시예를 나타내기 위한 그래프이다. 도 6은 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 통한 개인의 정보데이터(소득, 지출, 신용, 노후, 부채, 복지, 저축, 세금, 주택등)을 기준으로 정상단계, 경계단계, 위험단계등으로 구분하여 부채율, 저축율, 노후준비율, 소비지출율, 보험료지출율, 신용도, 소득구간, 부채 부담율, 생활비율 등을 그래프로 나타낸다.6 is a graph showing an embodiment of data visualization of FIG. 1. Figure 6 is based on personal information data (income, expenditure, credit, old age, debt, welfare, savings, tax, housing, etc.) through the life finance health examination service system, divided into normal stage, alert stage, risk stage, etc. Debt rate, savings rate, retirement preparation rate, consumption expenditure rate, premium expenditure rate, credit rating, income segment, debt burden rate, and living rate are shown in graphs.

도 7은 도 1의 데이터 시각화에 대한 실시예를 나타내기 위한 그래프이다. 도 7은 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 통한 개인의 정보데이터의 저축, 노후, 지출, 위험 신용, 금융기관, 지출수단, 보험등을 비율로 정형화하여 그래프로 나타낸 것이다.7 is a graph showing an embodiment of data visualization of FIG. 1. 7 is a graph showing savings, old age, expenditure, risk credit, financial institutions, expenditure means, insurance, etc. of personal information data through the life finance health examination service system in a ratio.

도 8은 도 2의 기능설계에 대한 요구사항 분석에 대한 실시예를 나타내기 위한 그림이다. 도 8은 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 설계하는데 필요한 요구사항을 나타낸것으로서 개인 고객, 관리자, 상담센터, 기본상담자, 전문상담자, RM, 상담실통한 개인의 정보 데이터의 저축, 노후, 지출, 위험 신용, 금융기관, 지출수단, 보험등을 비율로 정형화하여 그래프로 나타낸 것이다.FIG. 8 is a diagram illustrating an embodiment of a requirement analysis for the functional design of FIG. 2. Figure 8 shows the requirements necessary for designing a life finance health examination service system. Individual customers, managers, counseling centers, basic counselors, professional counselors, RMs, savings of personal information data, old age, expenditure, risk credit, Financial institutions, means of expenditure, insurance, etc. are standardized as a ratio and expressed as a graph.

도 9는 도 2의 기능설계에 대한 요구사항 분석에 대한 실시예를 나타내기 위한 표이다. 도 9는 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 설계하는데 필요한 요구사항을 나타낸것으로서 개인 고객에 대한 초기 로그인 요구사항을 나타낸다.9 is a table showing an embodiment of the analysis of requirements for the functional design of FIG. 2. 9 shows the requirements necessary to design the life finance health examination service system, and shows the initial login requirements for individual customers.

도 10은 도 2의 기능설계에 대한 요구사항 분석에 대한 실시예를 나타내기 위한 표이다. 도 10은 생활금융 건강진단 서비스 시스템을 설계하는데 필요한 요구사항을 나타낸것으로서 상담이력 관리 요구사항을 나타낸다.10 is a table showing an embodiment of the analysis of requirements for the functional design of FIG. 2. 10 shows the requirements necessary to design the life finance health examination service system, and shows the requirements for managing the counseling history.

본 발명의 생활금융 건강진단 서비스 시스템은 금융취약계층이나 금융맹인(소외자)에 대해서 개인의 생활금융 진단/예측/상담을 통하여 현명한 경제활동을 영위할 수 있도록 지원하고 기업의 금융 위험도도 함께 검진하여 개인과 기업의 금융취약부문을 개선하도록 지원 가능하다.The life finance health diagnosis service system of the present invention supports the financially vulnerable class or financially blind person (neglected person) to conduct wise economic activities through personal life finance diagnosis/prediction/counseling, and also checks the financial risk of companies. Thus, it is possible to support individuals and companies to improve their financially vulnerable sectors.

10: 단말기 로그인 진행
11~13: 단말기
14: 유무선 네트웍
15: 통신부
16:인증부
17:데이터 처리
18:데이터 시각화
20: 요구사항에 대한 기능설계
30: 공공기관, 금융기관 데이터 연계
31: 데이터 분석요청
40: 데이터 수집/심의/분석/정제
41: 데이터 심의
42: 데이터 구매/연계
43: 데이터 수집/연계
44: 데이터 에이젼트
45: 공공데이터 이용센터
50: 데이터 진단/예측
51: 데이터 분석/진단
52: 데이터 예측
60: 데이터 시각화
10: terminal login progress
11~13: Terminal
14: wired/wireless network
15: Communication Department
16: authentication department
17: data processing
18: data visualization
20: Functional design for requirements
30: Data linkage of public institutions and financial institutions
31: Request for data analysis
40: Data collection/deliberation/analysis/purification
41: data review
42: Purchase/Link Data
43: data collection/linkage
44: data agent
45: Public data use center
50: Data diagnosis/prediction
51: data analysis/diagnosis
52: data prediction
60: data visualization

Claims (3)

자연어와 빅데이터를 이용한 금융취약계층을 위한 생활금융 진단상담 서비스 시스템으로서, 네트웍을 통해 연결되는 사용자 단말로부터 개인정보 동의 신호에 따라 개인의 데이터와 공공데이터, 구매데이터를 수집하여 빅데이터 머신러닝기반의 데이터 분석, 진단, 예측을 통하여 개인의 금융건강진단 서비스를 지원하는 시스템.As a life finance diagnosis consulting service system for the financially underprivileged using natural language and big data, it is based on big data machine learning by collecting personal data, public data, and purchase data according to the personal information consent signal from the user terminal connected through the network. A system that supports individual financial health diagnosis services through data analysis, diagnosis, and prediction. 자연어와 빅데이터를 이용한 금융취약계층을 위한 생활금융 진단상담 서비스 시스템으로서 시스템구성은 고객의 요구사항을 기반으로하는 기능설계와 공공기관, 관련기관의 데이터를 활용하여 공유 보완 체계를 수립하여 상호 연계하여 데이터를 확보하는 시스템.As a life finance diagnosis consulting service system for the financially underprivileged using natural language and big data, the system is connected to each other by establishing a shared supplement system using functional design based on customer requirements and data from public and related organizations. System that secures the data. 청구항 1에서 금융건강진단 서비스를 지원하는 시스템의 최종 산출물은 시각화하여 도표, 그래프로 나타내는 시스템.




In claim 1, the final product of the system supporting the financial health diagnosis service is visualized and displayed as a chart or graph.




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