KR20210125320A - 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 방법을 개시한다.
본 발명은, 금융회사가 자산관리 컨설팅 서버를 통해 펀드의 판매, 관리, 처분 등의 전 과정에서 재무목표별 포트폴리오 투자에 관한 체계적이고 일관성 있는 컨설팅으로 공신력을 높이고 모든 투자자에게 질적으로 균일하고 양질의 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 투자자의 장기성과를 높여서 자산관리영업의 경쟁력을 높일 수 있는 금융투자상품의 재무목표별 포트폴리오 투자를 위한 맞춤형 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

Description

빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법{System and method for providing customized item matching service for customer investment propensity through big data base}
본 발명은 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 빅데이터 기반내에서 투자에 필요한 주식, 채권, 뮤추얼펀드, 수익증권 및 상장지수펀드(ETF)와 같은 금융투자상품의 판매, 관리 및 처분 등에 관한 전반적인 사항을 각각의 고객에게 맞춤형 컨설팅을 제공하기 위하여 고객의 성향을 분석하고 참조하여 금융투자상품의 종목을 고객 투자성향에 맞추어 맞춤형 매칭이 가능한 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 종래의 금융투자상품 판매 및 관리, 처분방식은 금융회사마다 약간의 차이는 있지만 ‘자본시장과 금융투자업에 관한 법률’에서는 판매과정에서의 불완전 판매로 인한 투자자의 피해를 막기 위해 금융회사가‘ 표준판매 프로세스’를 준수하도록 요구하고 있으며, 관리 및 처분방식은 금융회사의 영업전략에 맡기고 있다.
여기서, 상기 ‘표준판매 프로세스’에 따르면, 금융회사가 펀드를 판매하기 위해서는 반드시 ‘적합성의 원칙’과 ‘설명의무 조항’을 준수해야 하는데, 이러한 ‘표준판매 프로세스’는 투자자의 성향 파악과 유형 분류, 투자자에게 적합한 펀드 선정, 펀드에 대한 설명, 투자자 의사 확인, 사후관리 등의 판매단계를 준수하도록 함으로써 투자자가 본인의 성향에 맞는 펀드에 투자할 수 있도록 하기 위한 제도이다.
이러한 ‘표준판매 프로세스’를 따르는 판매과정은 개별투자자가 펀드 투자에 대한 의사를 보이면, 금융회사나 자산관리자는 투자자로부터 ‘투자자 정보 확인서’의 작성을 요구한 다음, 개별투자자 또는 자산관리자가 이 정보를 인터넷이나 금융회사의 단말기에 입력하여 금융회사는 투자자의 투자성향 분석결과를 제공하고 금융회사 또는 자산관리자는 투자자에게 이를 교부 또는 설명한 후, 투자할 유가증권시장에 대한 전망과 함께 투자자의 성향에 적합(적합성의 원칙)하다고 판단되는 펀드의 상품설명서들을 인터넷상에서 제공하거나 금융회사의 네트워크 단말기에서 출력하여 설명(설명의무조항)하고 교부한 다음 판매가 이루어진다.
여기서, 상기 ‘투자자 정보 확인서’는 투자자의 연령대와 자산현황, 투자목표와 기간, 투자경험과 지식수준, 목표수익률과 위험감내도(셩향) 등에 관하여 개괄적으로 질문한 설문지이다.
이때, 투자자가 투자하려는 펀드의 위험도가 투자자의 성향보다 높은 경우, 금융회사나 자산관리자는 ‘부당권유의 금지’의무 때문에 해당 펀드를 판매해서는 안 되지만, 투자자가 해당 펀드에의 투자를 원할 경우에는 금융회사나 자산관리자는 투자자에게 해당 상품의 위험성을 고지하고 설명했다는 사실을 확인하는 ‘부적합 금융투자상품 거래확인서’에 서명 또는 날인을 받은 다음에 판매할 수 있다.
또한, 개별투자자의 펀드 관리는 금융회사가 해당 펀드나 자산시장의 리서치 자료를 인터넷이나 네트워크상에 제공하면, 투자자가 스스로의 판단에 의해 해당 펀드들을 매수 또는 처분하거나, 자산관리자가 투자자에게 해당리서치 자료를 전달하고 포트폴리오의 자산 재배분에 관한 컨설팅을 해주면 투자자가 해당 펀드들을 매수 또는 처분하는 과정을 통해 이루어진다.
그리고, 개별투자자의 펀드 처분은 투자자가 사전에 정한 만기일이 도래하여 처분하는 경우나 수익이나 손실이 예상보다 커지면서 투자자의 심리가 변화하여 만기일 이전에 처분하는 경우, 투자자가 자산관리자의 조언을 받아 자산을 재배분하는 과정에서 처분하는 경우 등이 있다.
이와 같이, 종래의 표준판매 프로세스는 오로지 투자자의 성향에 적합한 ‘펀드판매’에만 초점이 맞춰져 있어서, 투자자들이 본인의 투자성향에 적합하지 않은 포트폴리오 투자를 원한 경우, '부적합 금융투자상품 거래확인서'를 통해 단순하게 해결하므로, 투자성향분석 자체에 큰 의미를 부여하지 않는다는 이유로 대부분의 투자자들은 포트폴리오 투자를 위한 체계적이고 일관성 있는 자산관리서비스를 받지 못하고 있는 실정이다.
종래의 금융회사에서 진행되고 있는 종래의 펀드 판매 및 관리, 처분방식의 문제점들은 하기와 같이, 판매방식에서적합성의 원칙은 금융회사들의 불완전판매를 예방하고 투자자 보호에는 많은 기여를 하지만 개괄적인 투자자 정보로 투자성향을 분석한 다음 투자성향에 적합하다고 판단되는 펀드를 판매하는 데만 적용되고 있다.
만일 투자자가 재무목표별로 포트폴리오 투자를 위해 본인의 투자성향보다 위험도가 높은 펀드에 가입하려면 부적합 금융투자상품 거래확인서를 작성해야 한다. 이 때문인지 금융회사나 자산관리자는 투자자의 재정상태와 재무목표, 투자기간, 목표수익률과 위험감내도 등 개별적이고 구체적인 정보를 토대로 재무목표별로 맞춤형 포트폴리오를 구축하는 실효성 있는 자산관리전략에는 무관심한 것이 현실이다.
또한, 관리방식에서는 대부분의 금융회사가 생산성과 효율성을 제고하기 위해 일정금액 이상의 투자자에게만 자산관리자를 지정하고 있어서 그 이하의 투자자는 자산관리서비스를 제대로 받지 못하고 있으며, 자산관리자가 지정된 투자자도 자산관리자의 투자경험과 지식, 투자성향 등이 다양할 뿐만 아니라 자산관리자가 수시로 변경되면서 자산관리가 체계적이지 못하고 일관성이 떨어지는 등 질적으로 균일하고 수준 높은 자산관리 서비스를 받지 못하고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 빅데이터 기반내에서 투자에 필요한 주식, 채권, 뮤추얼펀드, 수익증권 및 상장지수펀드(ETF)와 같은 금융투자상품의 판매, 관리 및 처분 등에 관한 전반적인 사항을 각각의 고객에게 맞춤형 컨설팅을 제공하기 위하여 고객의 성향을 분석하고 참조하여 금융투자상품의 종목을 고객 투자성향에 맞추어 맞춤형 매칭이 가능한 서비스 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법은, 고객 단말로부터 금융 분석에 대한 요청을 수신하는 단계로서, 상기 요청은 고객의 니즈에 대한 정보를 포함하는 단계; 상기 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위한 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보를 획득하는 단계; 상기 개인 정보, 상기 금융상품 정보 및 상기 빅데이터 정보를 기초로 상기 금융 분석을 수행하여, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 분석 결과 및 상기 제2 분석 결과를 상기 고객 단말기로 제공하는 단계를 포함하되, 상기 금융 가이드라인은 상기 고객의 금융 이해를 돕기 위한 하나 이상의 타입의 빅데이터와 관련된 분석 항목들을 포함하며,
상기 금융 가이드라인은,
조정가능 오브젝트를 포함하는 가이드라인 인터페이스를 더 포함하되, 상기 조정가능 오브젝트는 상기 빅데이터와 관련된 분석 항목들의 각각에 연관되는 것을 그 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 한 특징은, 상기 획득하는 단계는, 상기 금융 분석을 수행하기 위해 요구되는 개인 정보의 획득과 관련된 템플릿을 상기 고객 단말기로 제공하고, 상기 템플릿에 포함된 질의 항목들 중 적어도 하나의 질의 항목에 대한 입력 데이터를 상기 고객 단말기로부터 수신하고, 수신된 입력 데이터를 기초로 상기 개인 정보를 획득하며, 획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득하며, 획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득하는 것에 있다.
상술한 본 발명에 따른 특징으로 인해 기대되는 효과로는, 금융회사가 자산관리 컨설팅 서버를 통해 펀드의 판매, 관리, 처분 등의 전 과정에서 재무목표별 포트폴리오 투자에 관한 체계적이고 일관성 있는 컨설팅으로 공신력을 높이고 모든 투자자에게 질적으로 균일하고 양질의 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 투자자의 장기성과를 높여서 자산관리영업의 경쟁력을 높일 수 있는 금융투자상품의 재무목표별 포트폴리오 투자를 위한 맞춤형 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한 투자자는 단말기를 통해 인터넷이나 네트워크상에서 재무목표별로 투자성향분석과 간편 재무설계, 기본투자계획의 입력과정을 통해 본인의 재무목표별 투자성향과 재무적 역량을 확인하고 본인에게 가장 적합하다고 판단되는 위험감내도와 투자금액, 투자기간을 선택함으로써 도중에 투자를 중단하게 되는 위험을 사전에 줄일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 금융상품 중개 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 블록도.
도 2는 본 명세서의 일 실시예에 따른 금융상품 중개 서버의 구성도.
도 3은 본 명세서의 일 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도.
도 4는 본 명세서의 다른 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도.
도 5는 본 명세서의 또 다른 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도.
도 6은 본 발명의 일실시예에 적용되는 자산관리 컨설팅 서버의 세부적인 구성도.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략한다.
도 1을 참조하면, 시스템(1)은 하나 이상의 고객 단말(10), 하나 이상의 상품 제공자 서버(20) 및 금융상품중개 서버(100)를 포함한다. 이때, 고객 단말(10)과 융상품 제공자 서버(20)는 네트워크를 통해 금융상품 중개 서버(100)와 유선 또는 무선으로 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
고객 단말(10)은 고객의 디스플레이 가능한 전자 장치로서, 예컨대 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 테블릿 컴퓨터, PDA 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 여기서, 고객은 금융상품의 수요자로서, 개인 또는 단체일 수 있다. 실시예로서, 고객은 고객 단말(10)에 설치된 어플리케이션의 실행 또는 고객 단말(10)을 이용한 인터넷 웹 사이트의 방문을 통해 금융상품 중개 서버(100)에 접속할 수 있다. 또한, 고객은 고객 단말(10)을 통해 금융상품 중개 서버(100)로 금융 분석에 대한 요청 및 고객의 개인 정보를 송신할 수 있고, 금융상품 중개 서버(100)로부터 분석 결과를 수신하여 표시할 수 있다.
금융상품 제공자 서버(20)는 금융상품 제공자가 운영하는 서버로서, 예컨대, 개인 서버, 금융기관 서버 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 여기서, 금융상품 제공자는 금융상품을 제공하는 개인 또는 단체로서, 예를 들면, P2P(peer to peer) 금융상품을 제공하는 개인 또는 은행, 저축은행, 보험회사, 대부업자 등과 같은 금융 기관일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 실시예로서, 금융상품 제공자는 금융상품 제공자 서버(20)를 통해 금융상품 중개 서버(100)로 하나 이상의 금융상품에 관련된 정보를 주기적으로 또는 비주기적으로(예컨대, 요청에 의해) 제공할 수 있고, 금융상품 중개 서버(100)로부터 금융상품의 신청에 관련된 정보를 수신할 수 있다.
금융상품 중개 서버(100)는 금융상품 중개자가 운영하는 서버를 의미한다. 여기서, 금융상품 중개자는 고객과 금융상품 제공자 사이에서 금융상품 관련 서비스를 중개해주는 자로서, 개인 또는 단체일 수 있다. 실시예로서, 금융상품 중개 서버(100)는 고객 단말(10)로부터 수신된 요청에 기초하여 금융 분석을 수행하여 고객에 개인화된 맞춤형 금융상품 리스트와 고객의 금융 이해를 돕기 위한 금융 가이드라인을 고객 단말(10)에 제공할 수 있다. 또한, 금융상품 중개 서버(100)는 금융상품 제공자 서버(20)로부터 금융상품에 대한 정보를 획득할 수 있고, 금융상품 제공자 서버(20)로 금융상품의 신청을 요청할 수 있다.
도 2는 본 명세서의 일 실시예에 따른 금융상품 중개 서버의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 금융상품 중개 서버(100)는 처리부(110), 통신부(120) 및 데이터베이스(130)를 포함할 수 있다.
처리부(110)는 금융상품 중개 서버(100) 내부의 데이터를 처리할 수 있다. 또한, 처리부(110)는 금융상품 중개서버(100)의 구성요소들(예컨대, 통신부(120) 및 데이터베이스(130) 등을 제어할 수 있고, 각 구성요소들 간의 데이터의 송수신을 관리할 수 있다. 처리부(110)의 구체적인 동작에 대하여는 처리부(110)의 각 모듈을 참조하여 이하에서 다시 설명하도록 한다.
통신부(120)는 외부 장치(예컨대, 고객 단말, 금융상품 제공자 서버 등)와의 유선 또는 무선 통신을 수행하도록 구성될 수 있다. 통신부(120)는 수신된 데이터를 처리부(110)로 전달할 수 있고, 처리부(110)로부터 전달받은 데이터를 외부 장치로 송신할 수 있다.
데이터베이스(130)는 하나 이상의 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 데이터베이스(130)는 금융상품 제공자 서버로부터 제공받은 금융상품 정보를 데이터베이스화하여 저장할 수 있고, 미리 설정된 방식으로 수집한 빅데이터로부터 추출된 빅데이터 정보를 데이터베이스화하여 저장할 수 있다.
실시예로서, 처리부(110)는 하나 이상의 프로세서에 의해 처리되는 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 예를 들면, 처리부(110)는 분석요청 수신 모듈(111), 분석정보 획득 모듈(112), 금융분석 수행 모듈(113) 및 분석결과 제공 모듈(114)을 포함할 수 있다.
분석요청 수신 모듈(111)은 고객 단말로부터 금융 분석에 대한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 금융 분석에 대한 요청은 고객의 니즈(needs)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 고객의 니즈는 금융 분석 요청의 목적에 연관된 것으로서, 예를 들면, 금융 상품의 이용 목적(예컨대, 주택 구매, 자동차 구매, 대출리파이낸스, 신용대출 받기, 신용카드 발급)과 연관된 것일 수 있다.
분석정보 획득 모듈(112)은 금융 분석을 수행하기 위한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 분석정보 획득모듈(112)은 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위한 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 또한, 분석정보 획득 모듈(112)은 획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득할 수 있다.
여기서, 개인 정보는 고객 개인에 대한 정보로서, 예를 들면, 고객 개인의 연봉, 재무상태, 신용등급 등에 대한 정보일 수 있다. 또한, 금융상품 정보는 금융상품 제공자가 제공하는 금융상품에 대한 정보로서, 예를 들면, 금융상품의 금융기관명, 금융상품명, 세부 조건 등에 대한 정보일 수 있다. 또한, 빅데이터 정보는 빅데이터로부터 추출되어 가공된 정보로서, 예를 들면, 금융상품 적합도 분석을 위해 필요한 정보 및 금융 가이드라인 분석을 위해 필요한 정보일 수 있다. 이때, 빅데이터는, 예를 들면, 국내외 정부 및 공공기관에서 네트워크를 통해 공개하거나 제공하는 정보, 각종 민간 협회나 단체에서 네트워크를 통해 공개하거나 제공하는 정보, 각종 기업 및 개인 단체 등이 네트워크를 통해 공개하거나 제공하는 정보, 인터넷 등에서 공개되어 네트워크를 통해 직접수집 가능한 정보, SNS 등을 통해 공개되어 수집 가능한 정보 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 분석정보 획득 모듈(112)은 고객 단말로부터 개인 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 분석정보 획득 모듈(112)은 금융 분석을 수행하기 위해 요구되는 개인 정보의 획득과 관련된 템플릿을 고객 단말로 제공하고, 템플릿에 포함된 질의 항목들 중 적어도 하나의 질의 항목에 대한 입력 데이터를 고객 단말로부터 수신하고, 수신된 입력 데이터를 기초로 개인 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 분석정보 획득 모듈(112)은 빅데이터 정보를 이용하여 고객의 니즈와 연관된 금융 상품의 자체 속성, 관련 법률 및 세금 규정 등에 기초한 상기 템플릿에 포함되는 질의 항목들의 내용 및 순서를 결정할 수 있다.
또한, 상기 템플릿 내에 포함되는 질의 항목들의 내용 및 순서는 빅데이터 정보의 갱신에 따라 변경될 수 있다.
이처럼 분석정보 획득 모듈(112)은, 고객의 니즈를 고려하여 목적에 맞는 맞춤형 질의를 고객에게 제공하고 그 응답을 수신함으로써, 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위해 필요한 개인 정보를 정확히 획득할 수 있다.
다른 실시예에서, 분석정보 획득 모듈(112)은 고객 단말 이외의 외부 장치로부터 적어도 일부의 개인 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 분석정보 획득 모듈(112)은 신용평가기관 서버로부터 고객의 신용등급에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 분석정보 획득 모듈(112)은 데이터베이스로부터 금융상품 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 분석정보 획득 모듈(112)은 금융상품 중개 서버(100) 내의 데이터베이스를 검색하여, 제휴된 금융상품 제공자 서버로부터 미리 획득되어 저장된 금융상품 정보를 획득할 수 있다. 다른 예를 들면, 분석정보 획득 모듈(112)은 제휴된 금융상품 제공자 서버 내의 데이터베이스를 검색하여 금융상품 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 분석정보 획득 모듈(112)은 데이터베이스로부터 빅데이터 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 분석정보 획득 모듈(112)은 금융상품 중개 서버(100) 내의 데이터베이스를 검색하여, 미리 수집/가공되어 저장된 빅데이터 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 분석정보 획득 모듈(112)은 미리 설정된 크롤링 엔진(Crawling engine)을 이용하여 빅데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터로부터 금융 분석을 위해 요구되는 빅데이터 정보를 추출하여, 데이터베이스 내에 미리 저장해둘 수 있다. 이때, 분석정보 획득 모듈(112)은 주기적으로 빅데이터를 수집하고 빅데이터 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이를 통해, 금융상품 중개 서버(100)는 주기적으로 갱신되어 최신의 관련 금융지표, 법률 등에 대한 최신 경향까지 반영된 빅데이터 정보를 보유할 수 있다. 한편, 금융상품 중개 서버(100)는 현 시점에서 유효하지 않은 과거의 빅데이터 정보도 데이터베이스 내에 유지하여, 필요 시 이용할 수 있다.
금융분석 수행 모듈(113)은 미리 설정된 금융 분석을 수행하여, 분석 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 금융 분석은 목적에 따라 금융 관련 내용을 분석하는 것으로서, 예를 들면, 금융상품의 적합도를 평가하기 위한 금융상품 적합도 분석과 금융 가이드라인을 제공하기 위한 금융 가이드라인 분석을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 금융분석 수행 모듈(113)은 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나를 기초로 금융 분석을 수행하여, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석결과를 생성할 수 있다. 이처럼, 금융상품 중개 서버(100)는 고객의 개인 정보뿐만 아니라, 주기적으로 갱신되는 빅데이터 정보를 이용하여 금융 분석을 수행함으로써, 고객 개인에 최적화된 맞춤형 금융상품 관련 정보를 제공해줄 수 있다.
여기서, 금융상품 리스트는 다수의 금융상품으로 구성된 리스트로서, 각 금융상품과 연관된 정보, 예컨대, 금융기관명, 금융상품명, 세부 조건, 금융상품 중개 서버를 통해 해당 금융상품을 조회 또는 이용한 통계 정보, 해당 금융상품을 이용한 고객의 평가와 후기에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 여기서, 금융 가이드라인은 고객의 금융 이해를 돕기 위한 가이드라인으로서, 고객의 금융 이해와 연관된 정보, 예컨대, 하나 이상의 타입의 빅데이터(예컨대, 금융 빅데이터, LBD 빅데이터, 세법 빅데이터)와 관련된 분석 항목들 및 조정가능 오브젝트를 포함하는 가이드라인 인터페이스를 포함할 수 있다. 이때, 조정가능 오브젝트는 빅데이터와 관련된 분석 항목들의 각각에 연관될 수 있다.
예를 들면, 금융분석 수행 모듈(113)은 미리 설정된 금융상품 적합도 분석을 수행하여 금융상품 리스트에 포함되는 금융상품들을 결정하고, 결정된 금융상품들 간의 우선 순위를 정함으로써, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과를 생성할 수 있다. 이때, 금융분석 수행 모듈(113)은 금융상품 적합도 분석에 따라 산출된 적합도 수치에 기초하여 금융상품 리스트에 포함되는 금융상품들을 결정하고, 금융상품들 간의 우선 순위를 정할 수 있다. 예를 들면, 금융분석 수행 모듈(113)은 금융상품 적합도 분석에 따라 산출된 적합도 수치가 미리 설정된 수치 이상인 금융상품들을 금융상품 리스트에 포함되는 금융상품으로서 결정하고, 적합도 수치의 크기에 따라 금융상품 리스트에 포함되는 금융상품들 간의 우선 순위를 정할 수 있다. 실시예로서, 금융분석 수행 모듈(113)은 조건 매칭, 데이터마이닝 알고리즘을 이용한 최적해 도출, 분류분석, 군집분석, 패턴인식 기술 등을 이용하여 상기 금융상품 적합도 분석을 수행할 수 있다. 실시예로서, 금융상품 적합도 분석을 위한 기준 및 방식은 고객의 요청에 의해 변경될 수 있다.
분석결과 제공 모듈(114)은 금융 분석에 따른 분석 결과를 고객 단말로 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 분석결과 제공 모듈(114)은 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과 중 적어도 하나를 고객 단말로 제공할 수 있다. 예를 들면, 분석결과 제공 모듈(114)은 고객 단말의 디스플레이 화면을 통해 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 동일하거나, 또는 상이한 콘텐츠 페이지 상에 제공할 수 있다. 이를 통해, 고객은 고객 단말의 콘텐츠 페이지 상에 제공된 제1 분석 결과를 통해 고객에 개인화된 맞춤형 금융상품의 리스트를 확인할 수 있고, 제2 분석 결과를 통해 해당 금융상품을 이해하거나, 향후 구매하는데 도움이 되는 지식과 정보를 확인함과 더불어 관련된 금융 조언을 확인할 수 있다.
추가적인 실시예로서, 금융분석 수행 모듈(113)은 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 고객 단말로 제공한 이후에, 중개 서버는 제2 분석 결과의 금융 가이드라인 내 조정가능 오브젝트의 움직임을 검출할 수 있고, 조정가능 오브젝트의 움직임이 검출된 경우, 금융 분석을 다시 수행하여 재구성된 금융상품 리스트를 제시하는 제3 분석결과와 재구성된 금융 가이드라인을 제시하는 제4 분석 결과를 생성할 수 있다. 또한, 금융분석 수행 모듈(113)은 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 고객 단말로 제공한 이후에, 중개 서버는 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나의 변경을 검출할 수 있고, 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나의 변경이 검출된 경우, 중개 서버는 금융 분석을 다시 수행하여 재구성된 금융상품 리스트를 제시하는 제3 분석 결과와 재구성된 금융 가이드라인을 제시하는 제4 분석 결과를 생성할 수 있다. 이에 대하여는 도 4 및 5를 참조하여 이하에서 상세히 설명하도록 한다.
이때 고객 단말기로의 제공은 입력부(210), 데이터베이스부(220), 저장부(230), 프로그램 구동부(240), 디스플레이부(250), 전송부(260) 및 제어부(270)로 구성된다.
상기 고객 단말기로의 제공은, 클라이언트 단말기로부터 금융투자상품에 대한 투자의사신호, 투자자의 인적사항, 투자성향과 같은 기본투자정보를 접수하는 입력부와, 상기 입력부를 통해 복수개의 고객 단말기로부터 전달받은 투자자의 정보와 금융투자상품의 포트폴리오 투자 정보를 저장하고 있는 데이터베이스부와, 상기 입력부를 통해 데이터베이스가 저장되면, 자산관리 컨설팅 서버를 운영하기 위한 운영정보와 자산관리 분석 프로그램을 저장하고 있는 저장부와, 상기 자산관리 분석 프로그램을 구동하여 고객 단말기가 금융투자상품에 대한 포트폴리오 투자를 위한 컨설팅 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 프로그램 구동부를 포함한다.
상기 디스플레이부(250)는 금융투자상품에 대한 포트폴리오 투자를 위한 컨설팅과 관련된 정보를 입력할 수 있는 입력화면 및 각종 분석 결과물을 화면 상에 표시하는 수단으로서, 예를 들어 CRT, PDP 및 LCD 모니터 등을 포함한다.
상기 전송부(260)는 자산관리 컨설팅 서버(200)를 통해 분석이 완료된 포트폴리오 투자를 위한 컨설팅과 관련된 정보를 클라이언트 단말기(100)에 전달한다.
상기 제어부(270)는 상술한 입력부(210), 데이터베이스부(220), 저장부(230), [0076] 프로그램 구동부(240), 디스플레이부(250) 및 전송부(260)의 기능을 제어하여, 투자고객이 포트폴리오 투자에 필요한 맞춤형 컨설팅을 제공받을 수 있도록 한다.
본 명세서에서, 처리부(110)를 구성하는 각각의 모듈은 반드시 물리적으로 구분되는 별개의 구성요소를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 2에서 분석요청 수신 모듈(111), 분석정보 획득 모듈(112), 금융분석 수행모듈(113) 및 분석결과 제공 모듈(114)은 서로 구분되는 별개의 블록으로 도시되었으나, 이는 처리부(110)를 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 동작에 의해 단지 기능적으로 구분한 것이다. 실시예에 따라서는 전술한 각 모듈 중 일부 또는 전부가 동일한 하나의 구성요소 내에 집적화될 수 있으며, 또는 하나 이상의 부가적인 다른 모듈과 물리적으로 구분되는 별개의 구성요소로 구현될 수도 있다. 예컨대, 분석요청 수신 모듈(111), 분석정보 획득 모듈(112), 금융분석 수행 모듈(113) 및 분석결과 제공 모듈(114)은 분산 컴퓨팅 환경 하에서 서로 통신 가능하게 연결된 컴포넌트(component)들 일 수도 있다.
도 3은 본 명세서의 일 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도이다. 도 3에서는 도 1 및 2에서 설명한 내용과 동일하거나 유사한 내용에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 3을 참조하면, 금융상품 중개 서버(100)는 고객 단말로부터 금융 분석에 대한 요청을 수신할 수 있다(S10).
일 실시예에서, 금융 분석에 대한 요청은 고객의 니즈에 대한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 고객의 니즈는 금융 분석 요청의 목적에 연관된 것으로서, 예를 들면, 금융 상품의 이용 목적과 연관된 것일 수 있다.
다음으로, 금융상품 중개 서버(100)는 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위한 개인 정보, 금융상품정보 및 빅데이터 정보를 획득할 수 있다(S20). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 금융 분석을 수행하기 위해 요구되는 개인 정보의 획득과 관련된 템플릿을 고객 단말로 제공하고, 템플릿에 포함된 질의 항목들 중 적어도 하나의 질의 항목에 대한 입력 데이터를 고객 단말로부터 수신하고, 수신된 입력 데이터를 기초로 개인정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득할 수 있다.
다음으로, 금융상품 중개 서버(100)는 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보를 기초로 금융 분석을 수행하여, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 생성할 수 있다(S30). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 미리 설정된 금융상품 적합도 분석을 수행하여 금융상품 리스트에 포함되는 금융상품들을 결정하고, 결정된 금융상품들 간의 우선 순위를 정함으로써, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 미리 설정된 금융 가이드라인 분석을 수행하여 금융 가이드라인에 포함되는 하나 이상의 빅데이터와 관련된 분석 항목들을 결정하고, 분석 항목들 간의 우선 순위를 정함으로써, 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 금융 가이드라인은 고객의 금융 이해를 돕기 위한 가이드라인으로서, 고객의 금융 이해와 연관된 정보, 예컨대, 하나 이상의 타입의 빅데이터와 관련된 분석 항목들 및 조정가능 오브젝트를 포함하는 가이드라인 인터페이스를 포함할 수 있다. 이때, 조정가능 오브젝트는 빅데이터와 관련된 분석 항목들의 각각에 연관될 수 있다.
다음으로, 금융상품 중개 서버(100)는 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 고객 단말로 제공할 수 있다(S40). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 상이한 콘텐츠 페이지 상에 제공할 수 있다. 이와 같이, 고객은 고객 단말의 콘텐츠 페이지 상에 제공된 제1 분석 결과를 통해 고객에 개인화된 맞춤형 금융상품의 리스트를 확인할 수 있고, 제2 분석 결과를 통해 해당 금융상품을 이해하거나, 향후 구매하는데 도움이 되는 지식과 정보를 확인함과 더불어 관련된 금융 조언을 확인할 수 있다.
도 4는 본 명세서의 다른 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도이다. 보다 상세하게, 도 4는 고객에 의해 금융 가이드라인 내 조정가능 오브젝트가 조정된 경우의 금융상품 중개 방법을 나타내는 순서도이다. 도 4에서는 도 1 내지 3에서 설명한 내용과 동일하거나 유사한 내용에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 4를 참조하면, 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 고객 단말로 제공한 이후에, 금융상품 중개 서버(100)는 제2 분석 결과의 금융 가이드라인 내 조정가능 오브젝트의 움직임을 검출할 수 있다(S110). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 고객 단말로부터 수신된 조정가능 오브젝트에 대한 입력 데이터에 기초하여 금융 가이드라인 내 조정가능 오브젝트의 움직임을 검출할 수 있다.
조정가능 오브젝트의 움직임이 검출된 경우, 금융상품 중개 서버(100)는 금융 분석을 다시 수행하여, 재구성된 금융상품 리스트를 제시하는 제3 분석 결과와 재구성된 금융 가이드라인을 제시하는 제4 분석 결과를 생성할 수 있다(S120). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 움직임의 정도(예컨대, 이동 방향 및 이동 거리)에 따라 금융상품 리스트와 금융 가이드라인을 재구성할 수 있다. 또한, 금융상품 중개 서버(100)는 제3 분석 결과와 제4 분석 결과를 고객 단말로 제공할 수 있다(S130). 실시예로서, 금융상품 중개 서버(100)는 제3 분석 결과를 현재 콘텐츠 페이지 상에 제공할 수 있고, 제4 분석 결과를 고객의 요청에 의해 상이한 콘텐츠 페이지 상에 제공할 수 있다. 이와 같이, 금융상품중개 서버(100)는 금융 가이드라인 내 조정가능 오브젝트를 통하여 금융상품 리스트 및 금융 가이드라인에 대한 직관적인 금융 시뮬레이션을 고객에게 제공할 수 있어 금융 상품에 대한 고객의 이해도를 높일 수 있다.
조정가능 오브젝트의 움직임이 검출되지 않은 경우, 금융상품 중개 서버(100)는 제1 분석 결과와 제2 분석 결과를 유지할 수 있다(S140).
도 5는 본 명세서의 또 다른 실시예에 따른 금융상품 중개 방법의 순서도이다. 보다 상세하게, 도 5는 고객에 의해 개인 정보가 변경된 경우 및/또는 금융상품 제공자에 의해 금융상품 정보(예컨대, 금융상품의 조건)가 변경된 경우 및/또는 빅데이터의 갱신에 의해 빅데이터 정보가 변경된 경우의 금융상품 중개 방법을 나타내는 순서도이다. 도 5에서는 도 1 내지 4에서 설명한 내용과 동일하거나 유사한 내용에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 5를 참조하면, 제1 분석 결과 및 제2 분석 결과를 고객 단말로 제공한 이후에, 금융상품 중개 서버(100)는 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나의 변경을 검출할 수 있다(S210). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 고객 단말로부터 수신된 입력 데이터에 기초하여 개인 정보의 변경을 검출할 수 있고, 금융상품 제공자로부터 수신된 정보에 기초하여 금융상품 정보의 변경을 검출할 수 있고, 수집된 빅데이터의 갱신에 기초하여 빅데이터 정보의 변경을 검출할 수 있다.
개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나의 변경이 검출된 경우, 금융상품 중개 서버(100)는 금융 분석을 다시 수행하여, 재구성된 금융상품 리스트를 제시하는 제3 분석 결과와 재구성된 금융 가이드라인을 제시하는 제4 분석 결과를 생성할 수 있다(S220). 일 실시예에서, 금융상품 중개 서버(100)는 변경된 정보에 기초하여 금융상품 리스트와 금융 가이드라인을 재구성할 수 있다. 또한, 금융상품 중개 서버(100)는 금융상품 리스트 및 금융 가이드라인이 재구성되었음을 고객 단말로 통지할 수 있다(S230). 실시예로서, 금융상품 중개서버(100)는 고객의 이메일, 문자 메시지 및 기타 유사한 통지 수단을 통해 고객 단말로 금융상품 리스트 및 금융 가이드라인이 재구성되었음을 통지할 수 있다. 또한, 금융상품 중개 서버(100)는 제3 분석 결과와 제4 분석 결과를 고객 단말로 제공할 수 있다(S240). 실시예로서, 금융상품 중개 서버(100)는 고객의 요청이 있는 경우에만, 제3 분석 결과 및 제4 분석 결과를 콘텐츠 페이지 상에 제공할 수 있다. 이를 통해, 고객은 고객 단말을 이용하여 재구성된 금융상품 리스트 및 금융 가이드라인을 확인할 수 있다. 이와 같이, 금융상품 중개 서버(100)는 고객의 개인 정보, 금융상품 제공자의 금융상품 정보 및 빅데이터 정보의 갱신에 따른 최신의 금융상품 리스트 및 금융 가이드라인을 고객에게 다시 제공함으로써, 고객을 사후적으로 관리할 수 있다.
개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보 중 적어도 하나의 변경이 검출되지 않는 경우, 금융상품 중개 서버(100)는 제1 분석 결과와 제2 분석 결과를 유지할 수 있다(S250).
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니라 본 발명을 설명하기 위한 것이다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 고객 단말로부터 금융 분석에 대한 요청을 수신하는 단계로서, 상기 요청은 고객의 니즈에 대한 정보를 포함하는 단계;
    상기 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위한 개인 정보, 금융상품 정보 및 빅데이터 정보를 획득하는 단계;
    상기 개인 정보, 상기 금융상품 정보 및 상기 빅데이터 정보를 기초로 상기 금융 분석을 수행하여, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 분석 결과 및 상기 제2 분석 결과를 상기 고객 단말기로 제공하는 단계를 포함하되, 상기 금융 가이드라인은 상기 고객의 금융 이해를 돕기 위한 하나 이상의 타입의 빅데이터와 관련된 분석 항목들을 포함하며,
    상기 금융 가이드라인은,
    조정가능 오브젝트를 포함하는 가이드라인 인터페이스를 더 포함하되, 상기 조정가능 오브젝트는 상기 빅데이터와 관련된 분석 항목들의 각각에 연관되는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 금융 분석을 수행하기 위해 요구되는 개인 정보의 획득과 관련된 템플릿을 상기 고객 단말기로 제공하고, 상기 템플릿에 포함된 질의 항목들 중 적어도 하나의 질의 항목에 대한 입력 데이터를 상기 고객 단말기로부터 수신하고, 수신된 입력 데이터를 기초로 상기 개인 정보를 획득하며, 획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득하며,
    획득된 개인 정보를 기초로, 데이터베이스를 검색하여 개인화된 금융상품 정보 및 개인화된 빅데이터 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 고객 단말기로의 제공은,
    클라이언트 단말기로부터 금융투자상품에 대한 투자의사신호, 투자자의 인적사항, 투자성향과 같은 기본투자정보를 접수하는 입력부와,
    상기 입력부를 통해 복수개의 고객 단말기로부터 전달받은 투자자의 정보와 금융투자상품의 포트폴리오 투자 정보를 저장하고 있는 데이터베이스부와,
    상기 입력부를 통해 데이터베이스가 저장되면, 자산관리 컨설팅 서버를 운영하기 위한 운영정보와 자산관리 분석 프로그램을 저장하고 있는 저장부와,
    상기 자산관리 분석 프로그램을 구동하여 고객 단말기가 금융투자상품에 대한 포트폴리오 투자를 위한 컨설팅 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 프로그램 구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템.
  4. 고객 단말기로부터 금융 분석에 대한 요청을 수신하는 분석요청 수신 모듈로서, 상기 요청은 고객의 니즈에 대한 정보를 포함하는 상기 분석요청 수신 모듈;
    상기 고객의 니즈에 기반한 금융 분석을 수행하기 위한 본인의 재무목표와 투자성향, 투자희망자산, 투자기간, 투자금액, 투자방법, 기대수익률 중의 하나 이상을 포함하는 금융상품 정보 및 빅데이터 정보를 획득하는 분석정보 획득 모듈;
    상기 개인 정보, 상기 금융상품 정보 및 상기 빅데이터 정보를 기초로 상기 금융 분석을 수행하여, 금융상품 리스트를 제시하는 제1 분석 결과 및 금융 가이드라인을 제시하는 제2 분석 결과를 생성하는 금융분석 수행 모듈; 및
    상기 제1 분석 결과 및 상기 제2 분석 결과를 상기 고객 단말기로 제공하는 분석결과 제공 모듈을 포함하되, 상기 금융 가이드라인은 상기 고객의 금융 이해를 돕기 위한 하나 이상의 타입의 빅데이터와 관련된 분석 항목들을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 분석정보 획득 모듈 단계에서는,
    고객 본인의 투자성향을 분석할 수 있는 고객 정보 확인서를 입력받아 고객 투자성향분석 모듈을 통해 투자고객의 성향을 분석하고 제시한 후 투자 정보 데이터베이스에 저장하는 단계;
    고객투자성향분석 결과를 기초로 투자고객의 포트폴리오 구축 요청신호가 접수되면, 투자고객의 재무목표, 투자성향, 투자하고 싶은 자산 유형, 투자기간, 투자금액, 투자방법, 기대수익률 중의 하나 이상을 포함하는 기본투자계획 정보들을 입력받아 투자 정보 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
    상기 기본투자계획이 입력되면, 투자성향과 투자방법, 투자기간을 반영한 전략적 자산배분모델의 최고/평균/최저 수익률에 관한 시뮬레이션 성과 및 투자자의 기대수익률 결정을 지원하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공방법.



KR1020200042889A 2020-04-08 2020-04-08 빅데이터 기반을 통한 고객 투자성향 맞춤 종목 매칭 서비스 제공 시스템 및 방법 KR20210125320A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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