KR20230021369A

KR20230021369A - A method and a device for using estimated balance information

Info

Publication number: KR20230021369A
Application number: KR1020210103162A
Authority: KR
Inventors: 고인후
Original assignee: 비씨카드(주)
Priority date: 2021-08-05
Filing date: 2021-08-05
Publication date: 2023-02-14

Abstract

According to an embodiment, in a method for using, by a device, expected balance information, provided is a method, which includes the steps of: obtaining a financial transaction pattern for a preset account based on open banking data and my data corresponding to a preset period; obtaining my data corresponding to a period of interest which does not overlap with the preset period; obtaining the expected balance information based on my data corresponding to the financial transaction pattern and the period of interest; and providing a message about the preset account using the expected balance information. Accordingly, it is possible to improve prediction accuracy while minimizing cost consumed in obtaining open banking data.

Description

Method and device using expected balance information {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.The present disclosure relates to a method and device for using expected balance information, and more particularly, to obtain expected balance information using open banking data and my data, and to obtain meaningful information about a user's account using the expected balance information. It relates to a method and device that can be provided.

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.Conventionally, in order to predict a user's account balance or flow of use, a large number of user personal information such as real-time account usage details and estimated card payment amount are required. This prior art consumes a lot of cost in the process of acquiring the user's personal information as backup data for predicting the user's account balance or usage flow, and simply compares statistical elements such as average fund performance with the current balance to shorten the balance shortage time. As the method of predicting is used, it is difficult to reflect real-time user's financial tendencies, so the prediction accuracy is greatly reduced.

이에, 상술한 단점을 극복하고 비용 및 예측 정확성 측면에서 효율적인 분석 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다.Accordingly, there is a growing demand for an efficient analysis technology in terms of cost and prediction accuracy that overcomes the above-mentioned disadvantages.

한국공개특허 제10-2007-0108697호(2007.11.13 공개)Korean Patent Publication No. 10-2007-0108697 (published on November 13, 2007)

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.An embodiment of the present disclosure is to solve the above-mentioned problems of the prior art, obtains expected balance information using open banking data and My Data, and provides meaningful information about the user's account using the expected balance information We want to provide a method and device that can do this.

본 개시의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The purpose of the present disclosure is not limited to the purpose mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

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.A method of using expected balance information by a device according to a first aspect of the present disclosure includes obtaining a financial transaction pattern for a preset account based on open banking data and my data corresponding to a preset period; obtaining My Data corresponding to a period of interest that does not overlap with the preset period; obtaining the expected balance information based on My Data corresponding to the financial transaction pattern and the period of interest; and providing a message about the preset account by using the expected balance information.

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.The providing of the message may include determining an expected balance shortage date when the balance of the preset account is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 based on the expected balance information; and providing a balance shortage prediction notification prior to a predetermined period from the balance shortage prediction date.

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.In addition, the obtaining of the financial transaction pattern may include obtaining brief information on the financial transaction included in the open banking data corresponding to the preset period; performing matching between a financial transaction included in My Data corresponding to the preset period and the brief information; and obtaining the financial transaction pattern based on a matching result according to the matching.

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.The method may further include acquiring open banking data corresponding to the period of interest; and updating the financial transaction pattern using open banking data corresponding to the period of interest.

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.In addition, the method requests confirmation of whether there is an abnormality in the financial transaction based on whether the financial transaction generated in the preset account during the interest period corresponds to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern. Providing a notification message to do; further comprising a, method.

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.The obtaining of the financial transaction pattern may include determining whether to update the financial transaction pattern based on the number of suspicious financial transactions that do not correspond to any one of the financial transaction items.

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.The acquiring of the financial transaction pattern may include determining whether a financial transaction included in the open banking data corresponding to the preset period is a regular transaction based on previously generated learning data or user input; and acquiring the financial transaction pattern based on attribute information indicating whether the transaction is a regular transaction.

또한, 상기 방법은 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The method may further include providing recommendation information on a financial instrument based on the expected balance information.

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.In addition, the providing of recommendation information on the financial product may include recommending a loan product determined based on the size of the expected balance when the expected balance on the expected date of the balance shortage is smaller than a predetermined amount based on the expected balance information. can provide information.

또한, 상기 오픈 뱅킹 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 1 주기는 상기 기설정 기간에 대응되는 마이 데이터를 갱신하는데 이용되는 제 2 주기보다 길 수 있다.Also, the first cycle used to update the open banking data may be longer than the second cycle used to update My Data corresponding to the preset period.

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.A device using expected balance information according to a second aspect of the present disclosure includes a receiving unit that obtains open banking data and My Data corresponding to a preset period, and obtains My Data corresponding to a period of interest that does not overlap with the preset period ; and obtaining a financial transaction pattern for a preset account based on the open banking data corresponding to the preset period and My Data corresponding to the preset period, and obtaining the financial transaction pattern and My Data corresponding to the interest period. and a processor that obtains the expected balance information based on the expected balance and provides a message for the preset account by using the expected balance information.

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.In addition, the processor determines a balance shortage expected date when the balance of the preset account is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 based on the expected balance information, and the balance shortage is expected before a predetermined period from the balance shortage expectation date. Notifications can be provided.

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.In addition, the receiving unit acquires summary information on financial transactions included in the open banking data corresponding to the preset period, and the processor obtains financial transactions included in My Data corresponding to the preset period and the brief information Matching may be performed, and the financial transaction pattern may be obtained based on a matching result according to the matching.

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.Also, the receiver may obtain open banking data corresponding to the period of interest, and the processor may update the financial transaction pattern using the open banking data corresponding to the period of interest.

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.In addition, the processor determines whether there is an abnormality in the financial transaction based on whether the financial transaction generated in the preset account during the interest period corresponds to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern. You can provide notification messages as requested.

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.Also, the processor may determine whether to update the financial transaction pattern based on the number of suspicious financial transactions that do not correspond to any one of the financial transaction items.

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.In addition, the processor determines whether the financial transaction included in the open banking data corresponding to the preset period is a regular transaction based on previously generated learning data or user input, and attribute information indicating whether the transaction is a regular transaction The financial transaction pattern may be obtained based on.

또한, 상기 프로세서는 상기 예상 잔액 정보에 기초하여 금융 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다.Also, the processor may provide recommendation information on a financial product based on the expected balance information.

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.Further, the processor may provide recommendation information on a loan product determined based on the size of the expected balance when the expected balance on the expected date of the balance shortage is less than a preset amount based on the expected balance information.

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.A third aspect of the present disclosure may provide a computer readable recording medium recording a program for executing the method according to the first aspect in a computer. Alternatively, the fourth aspect of the present disclosure may provide a computer program stored in a recording medium to implement the method according to the first aspect.

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.According to an embodiment of the present disclosure, expected balance information may be obtained using open banking data and my data, and meaningful information about a user's account may be provided using the expected balance information.

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.In addition, by obtaining open banking data only once (or additionally if necessary), acquiring financial transaction patterns for balance prediction using open banking data, and predicting balances using My Data collected daily, It is possible to improve prediction accuracy while minimizing the cost consumed in obtaining banking data.

또한, 잔액 예상 정보를 이용하여 잔액 부족 예상일, 의심 금융 거래에 대한 정보 등에 대한 알림을 제공하여 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.In addition, user satisfaction may be improved by providing a notification of a balance shortage expected date, information on a suspicious financial transaction, etc. using the balance estimation information.

또한, 날짜별 예상 잔액을 이용하여 사용자의 상황에 적합한 대출 상품, 저축 상품 또는 투자 상품에 대한 추천 정보를 제공함으로써 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.In addition, user satisfaction may be improved by providing recommendation information on a loan product, savings product, or investment product suitable for the user's situation using the expected balance by date.

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.The effects of the present disclosure are not limited to the above effects, and should be understood to include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present disclosure.

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.1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a system for providing estimated balance information according to an embodiment.
2 is a block diagram illustrating a configuration of a device according to an exemplary embodiment, and FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of using device (expected balance information) according to an exemplary embodiment.
4 is a diagram for explaining an operation in which a device performs matching between open banking data and My Data according to an embodiment.
5 is a diagram for explaining an operation in which a device determines whether a financial transaction included in first open banking data is a regular transaction based on a user input according to an embodiment.
6 is a diagram for explaining an operation in which a device provides an expected balance by date for a preset account using expected balance information, according to an embodiment.
7 is a diagram for explaining an operation of a device according to an embodiment providing recommendation information on a loan product based on expected balance information, and FIG. 8 is a diagram showing a device according to an embodiment saving money based on expected balance information. It is a diagram for explaining an operation of providing recommendation information on a product or an investment product.
9 is a flowchart illustrating in more detail a method for a device to use expected balance information according to an embodiment.

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.The terms used in the embodiments have been selected as general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present disclosure, but they may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in a specific case, there is also a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the invention. Therefore, terms used in the present disclosure should be defined based on the meaning of the term and the general content of the present disclosure, not simply the name of the term.

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.In the entire specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it may further include other components, not excluding other components unless otherwise stated. In addition, as described in the specification, "... wealth", "… A term such as “module” refers to a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software.

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.Throughout the specification, 'providing' includes a process in which an object acquires specific information or directly or indirectly transmits/receives it to a specific object, and can be interpreted as comprehensively including the performance of related operations required in this process.

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.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present disclosure will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present disclosure. However, the present disclosure may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.

이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들을 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 일 실시 예에 따른 예상 잔액 정보 제공 시스템(1000)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a system 1000 for providing expected balance information according to an embodiment.

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.Referring to FIG. 1 , a system 1000 for providing expected balance information according to an embodiment includes a device 100, one or more open banking servers 200, one or more My Data servers 300, and one or more user terminals 400. can include

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.The device 100 corresponds to a computing device capable of using expected balance information, and in one embodiment, may be implemented as a server such as a computer that operates through a computer program for realizing the functions described in this specification. The device 100 may be connected to one or more open banking servers 200, one or more My Data servers 300, and one or more user terminals 400 through a network. Here, the network may be configured through various communication networks such as wired and wireless, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), and a wide area network (WAN). Network) can be composed of various communication networks.

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.The open banking server 200 corresponds to a server capable of providing open banking data (OB) for a plurality of users. Here, open banking data can be understood as a general concept of information on various financial transactions that may occur in the process of using open banking services, such as deposit transactions, withdrawal transactions, transfer transactions, and whether or not the transaction is successful related to a user's account. In an embodiment, the open banking data may include at least one of a deposit request, a withdrawal request, a transfer request, and whether or not the deposit, withdrawal, or transfer is successful for an account held by the user.

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.In one embodiment, the open banking server 200 relays open banking by interworking with a plurality of banking servers (not shown) corresponding to a plurality of banking operators (eg, banks) providing banking services, and a plurality of banking servers. It can be interpreted as encompassing an institutional server (not shown) corresponding to an institution (e.g. KFTC), a fintech server (not shown) corresponding to a fintech operator providing simple financial transaction service between other banks, etc. , It is not limited thereto, and may be some of institutional servers, banking servers, and fintech servers according to embodiments.

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.The My Data server 300 corresponds to a server capable of providing My Data for a plurality of users. Here, my data (MD) is data that integrates financial information of users dispersed in multiple institutions or companies. According to the revision, from August 2021, it represents the data that integrates and manages the financial information of each user according to the user's consent by the My Data operator. In an embodiment, My Data may include information related to finance, such as a user's account, loan, card, insurance, and investment.

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.In one embodiment, the My Data server 300 is a My Data provider server (not shown) corresponding to a licensee capable of participating in the My Data business, a relay company designated by a national agency for My Data service (eg Koscom ) corresponding to the relay company server (not shown), the credit rating agency server corresponding to the credit rating agency (e.g., credit information center) that provides credit information for the user, etc., but is not limited thereto, Depending on the embodiment, it may be a part of My Data provider server, broker, and credit rating agency server.

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.The user terminal 400 corresponds to a computing device associated with a user who receives the expected balance information, and is, for example, a device such as a computer used by an individual or a corporation subscribing to the expected balance providing service provided by the device 100. can be In one embodiment, the user terminal 400 is implemented as a wireless communication device based on various types of handhelds such as a mobile phone, a smart phone, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a tablet PC, or the like. , desktop PCs, tablet PCs, and laptop PCs may include various types of wired and wireless communication devices connected to an external server and provided with a base for installing and executing applications.

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.According to an embodiment, the user terminal 400 may install and store an application for providing an expected balance in a memory. In one embodiment, the expected balance providing service may be understood as a concept encompassing a method of using the expected balance information described below. The device 100 provides an application for providing an estimated balance to the user terminal 200, and is connected to the user terminal 200 through an application installed on the user terminal 200 to obtain various information obtained using the expected balance information. (e.g. notification message about expected balance, estimated balance by date, etc.) can be provided.

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.In addition, the expected balance information providing system 1000 may further include other components in addition to the components shown in FIG. 1 . For example, the estimated balance information providing system 1000 includes an authentication server that authenticates the user in the process of acquiring open banking data or my data, a credit rating agency server that provides credit information about the user, data acquisition or information It may further include a payment server that performs payment for costs required in the provision process. Alternatively, according to another embodiment, some of the components shown in FIG. 1 may be omitted.

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.FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a device 100 according to an exemplary embodiment, and FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of using estimated balance information by the device 100 according to an exemplary embodiment.

도 2 내지 도 3을 참조하면, 디바이스(100)는 프로세서(110) 및 수신부(120를 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 2 and 3 , the device 100 may include a processor 110 and a receiver 120 .

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.In step S310, the processor 110 processes the open banking data corresponding to the preset period (hereinafter referred to as 'first open banking data') and My data corresponding to the preset period (hereinafter referred to as 'first My data'). ), it is possible to obtain a financial transaction pattern for a preset account based on. More specifically, the receiving unit 120 receives the first open banking data for the user from the open banking server 200 based on the consent input for data inquiry obtained from the user terminal 400, and the first My Data may be received from the My Data server 300. Also, the processor 110 may determine a financial transaction pattern for the user's preset account based on the first open banking data and the first My Data.

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.In one embodiment, when the processor 110 receives a subscription request for the expected balance providing service including open banking data and inquiry consent for my data from the user terminal 400, the processor 110 sets a predetermined period based on the reception time ( Example: Open banking data for user accounts up to the last 3 years and my data for the user are requested from the open banking server 200 and my data server 300, respectively, and as a response to the request, first Open banking data and first My Data may be received from the open banking server 200 and the My Data server 300, respectively.

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.The processor 110 may perform matching on the first open banking data and the first My Data, and obtain a financial transaction pattern based on a matching result. Details regarding this will be further described with reference to FIG. 4 .

도 4는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 오픈 뱅킹 데이터와 마이 데이터에 대한 매칭을 수행하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining an operation in which the device 100 matches open banking data and My Data according to an embodiment.

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.Referring to FIG. 4 , the processor 110 may obtain text rule information on financial transactions included in the first open banking data. Here, the brief information on the financial transaction represents a text item summarizing the details of the transaction, and may be in text form, for example, 'salary-company name', 'utility bill-institution name', and the like. In one embodiment, unlike My Data, open banking data may further include brief information on financial transactions. For example, My Data includes the institution name (e.g. bank name of the account), account number, transaction date and time, and transaction amount for financial transactions that occurred in the user's account, but open banking data includes the institution name, account number, In addition to transaction information such as transaction date and time, transaction amount, brief information may be further included.

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.The processor 110 may determine classification information on the corresponding financial transaction based on brief information about the financial transaction included in the first open banking data and whether the corresponding financial transaction satisfies a preset condition. Referring to identification number 410, for example, when the processor 110 receives the user's open banking data for banks A, B, and C, summary information (eg, salary-BC) of each financial transaction of the open banking data A plurality of pre-stored classification items for classification information of each financial transaction based on whether or not preset text (e.g., salary) is included in the One of them (e.g. salary) can be determined. In one embodiment, the plurality of classification items may include salary, deposit interest, card payment amount, loan interest, fund, electricity rate, communication rate, actual loss insurance premium, pension insurance premium, general direct transfer, installment savings, and the like.

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.In one embodiment, the classification information for each financial transaction is a rule classification method according to a pre-stored default rule defining a relationship between each classification item and a preset text, or a direct method according to a user input for setting a classification item. It can be determined based on a classification scheme.

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.The processor 110 may perform matching between the financial transaction included in the first My Data and brief information on the financial transaction included in the first open banking data. Referring to identification number 420, for example, the processor 110 matches financial transaction pairs in which the transaction date and time and transaction amount match among the financial transactions of the first open banking data and the financial transactions of the first My Data, The brief information of the open banking data corresponding to the first My Data and the second My Data, which do not include the brief information, may be matched.

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.The processor 110 may obtain a financial transaction pattern based on a result of performing matching according to matching. Referring to identification number 430, for example, the processor 110 performs each financial transaction of 1st My Data according to the brief information (or classification information) included in the matching financial transaction of 1st open banking data, payroll, deposit interest etc., and based on the classification result of the first My Data, a financial transaction pattern may be determined by deriving a tendency for a number of financial transactions that are regularly or irregularly deposited, withdrawn, or transferred from each account of the user.

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.The processor 110 may determine whether the financial transaction included in the first open banking data is a regular transaction, and obtain a financial transaction pattern based on attribute information indicating whether the transaction is a regular transaction. For example, if the processor 110 classifies the financial transaction of “20210120 Bank A, BC salary, +1,000,000 won” among the financial transactions collected from open banking data as “salary” corresponding to a regular transaction, on the 20th of every month It is possible to determine an expected financial transaction in which one million won is regularly deposited into a bank account of A, and similarly, a number of financial transactions collected from open banking data are classified into categories corresponding to regular transactions. Expected financial transactions can be determined, and by incorporating these expected financial transactions, a financial transaction pattern can be determined.

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.In one embodiment, the processor 110 determines whether the financial transaction included in the first open banking data is a regular transaction based on previously generated learning data, and determines whether the financial transaction is a regular transaction based on attribute information indicating whether the transaction is a regular transaction. A trading pattern can be obtained. For example, the processor 110 may obtain a financial transaction pattern using the rule classification method described above. For another example, the processor 110 acquires a learning dataset for a plurality of financial transactions before step S310, and performs financial transactions of My Data based on brief information of the open banking data through machine learning for the learning dataset. Attribute information indicating whether each financial transaction included in the first My Data is a regular transaction by obtaining an analysis model for determining the financial transaction pattern by classifying the (e.g. regular deposit, irregular withdrawal, etc.) can be derived.

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.In another embodiment, the processor 110 determines whether the financial transaction included in the first open banking data is a regular transaction based on the user input, and sets a financial transaction pattern based on attribute information indicating whether the transaction is a regular transaction. can be obtained For example, the processor 110 may provide, through the user terminal 400, an interface through which a user can define and personalize a direct deposit/withdrawal transaction according to the direct classification method described above. Details regarding this will be further described with reference to FIG. 5 .

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.5 is a diagram for explaining an operation in which the device 100 determines whether a financial transaction included in the first open banking data is a regular transaction based on a user input according to an embodiment.

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.Referring to FIG. 5A , the processor 110 analyzes a plurality of financial transactions included in the first open banking data according to the above-described rule classification method, and determines financial transactions classified as classification items corresponding to regular transactions. It is possible to create a regular transaction list including information (eg, transaction type, transaction date range, transaction amount, institution name, etc.), and the user terminal 400 stores the regular transaction list received from the device 100 in the first area. 510, and a user's selection input regarding whether each of the financial transactions included in the periodic transaction list is a periodic transaction may be received through the first region 510.

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.In one embodiment, the regular transaction list may include a result of grouping two or more financial transactions analyzed as similar transactions. For example, for at least two months, summary information, transaction date (or transaction cycle), transaction amount, etc. are repeatedly traded within a predetermined similar range, and a financial transaction group analyzed with similar transaction details is displayed in the second area 520 , a user's selection input on whether the corresponding financial transaction group is a regular transaction may be received. In one embodiment, the criterion for grouping with similar transactions is whether the summary information of the corresponding financial transaction included in the first open banking data is at least the same for a specific period (eg, 2 months), and whether the transaction amount is within a preset ratio range (eg, ± 15%), whether the transaction date was within a preset date range (eg ± 5 days), etc.

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.The user terminal 400 may receive a user input for attribute information indicating whether each financial transaction included in the periodic transaction list is a periodic transaction. In an embodiment, the attribute information may include at least one of a periodic transaction (eg, regular or non-regular), a type of regular transaction (eg, salary, living expenses, electricity bill, etc.), a date, and a transaction amount.

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.Referring to FIG. 5B , the user terminal 400 may receive a user input through a first selection menu capable of setting attribute information on the type of periodic transaction for each financial transaction included in the periodic transaction list. For example, when a specific financial transaction is selected through the first selection button 530 corresponding to each financial transaction included in the periodic transaction list, the user terminal 400 may select a type of periodic transaction for the selected financial transaction. A first selection menu may be displayed, and a user's selection input for the type of regular transaction (eg, salary, living expenses, electricity bill, etc.) may be received and transmitted to the device 100 through the first selection menu.

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.Referring to FIG. 5C , the user terminal 400 may receive a user input through a second selection menu capable of setting attribute information on a regular transaction based on the entire financial transaction details of a recent specific period. For example, the processor 110 may transmit, to the user terminal 400, a list of deposit and withdrawal details of all financial transaction details for a specific period (eg, the previous month) based on the inquiry time based on the first open banking data, and , The user terminal 400 displays a second selection menu including a list of deposit and withdrawal details, and selects input for a financial transaction to be added as a regular transaction through the second selection menu, and the date of the regular transaction (eg, around the 22nd of each month) , amount (eg, 97,000 won), type (eg, salary, living expenses, electricity bill), etc. may be received and transmitted to the device 100 . For example, the user terminal 400 displays a first selection menu (see FIG. 5B) for setting the type of regular transaction according to the user's selection input to the second selection button 540 included in the second selection menu. can do.

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.In one embodiment, the processor 110 may obtain expected balance information for the user's account based on the obtained financial transaction pattern, and provide a message for the user's preset account using the obtained expected balance information. there is. For example, the processor 110 may use the financial transaction pattern to determine the expected balance by date from the corresponding point in time (eg, subscription time) to a specific period (eg, 1 month) in each account of the user, Information on the expected balance for each determined date may be transmitted to the user terminal 400 .

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.In step S320, the receiving unit 120 may obtain My Data (hereinafter referred to as 'Second My Data') corresponding to the period of interest. In an embodiment, the receiving unit 120 transmits the second My Data for the user from the My Data server 300 at a preset period (eg, every day) based on the user's initially acquired consent input for data inquiry. can receive

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.Here, the interest time represents a period that does not overlap with the preset period. For example, if the user is on 2021.03.01. Upon subscribing to the expected balance providing service, the preset period corresponding to the first open banking data is from 2020.03.01 to 2021.02.28. If it was a specific period in the past, the period of interest may be a recent specific period that does not overlap with the preset period, such as 2021.03.01. , 2021.03.02., 2021.03.03. As the date changes every day, such as, etc., it may be updated based on the current date to determine the user's new expected balance information.

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.In step S330, the processor 110 may obtain expected balance information based on the financial transaction pattern and the second My Data. In an embodiment, the expected balance information for the period of interest may be determined by applying the second My Data to the financial transaction pattern acquired using the first open banking data and the first My Data.

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.In general, open banking data incurs a cost each time it is provided, and there is a disadvantage in that the cost is excessive compared to My Data, which is exempted from the cost. According to an embodiment of the present invention, open banking data that is excessive in cost is provided only once (or added if necessary) for the first time, and as described above, My Data is matched with open banking data to generate an analysis model for balance prediction, It can be used to predict the balance of an account by applying My Data collected daily to the generated analysis model.

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.Accordingly, while using open banking data to improve the accuracy of the analysis model, costs are reduced by minimizing the number of acquisitions of open banking data, and balances can be predicted more accurately through My Data, in which costs are exempted. .

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.In one embodiment, the processor 110 matches the financial transaction included in the second My Data and the summary information of the financial transaction included in the first open banking data based on the matching result and the financial transaction pattern obtained by planning. and may determine expected balance information for the period of interest based on a matching result. For example, the processor 110 determines whether the transaction date, transaction amount, etc. of the first open banking data financial transactions and the second My Data financial transactions match, based on the analysis model pre-generated through the above steps. By matching financial transaction pairs, it is possible to match 2nd My Data that does not contain brief information with brief information of open banking data corresponding to 2nd My Data, and based on the matched brief information, 2nd My Data Each included financial transaction can be classified into salary, deposit interest, etc., and based on the classified 2nd My Data, the date from the current date to the future point on a specific day (e.g., 31st) for each account every day. You can determine a new estimated balance for each.

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.In one embodiment, the analysis method (eg, rule classification method) according to the above-described embodiments may be applied in the same or similar manner in the process of obtaining the expected balance information based on the financial transaction pattern and the second my data.

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 있다In one embodiment, the processor 110 may update the expected balance information based on the financial transaction pattern obtained in a planned manner and the second My Data updated at a preset period. For example, the first open banking data initially provided It is possible to update the expected balance information for the interest period by applying the daily updated 2nd My Data to the financial transaction pattern obtained using

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.In an embodiment, the processor 110 may perform matching, financial transaction pattern acquisition, and expected balance information acquisition in different ways according to the financial transaction brief information included in the first open banking data.

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.For example, if the classification according to the brief information is a card payment amount, the processor 110 matches the second my data and the first open banking data based on the payment amount, payment bank, and payment date, and based on the period of interest Estimated balance information can be determined using scheduled payment data (e.g., payment date, scheduled payment amount) received through My Data about 10 days ago. For example, since My Data contains only payment amount, payment date, and payment bank information, but no payment account information, the payment account can be specified using the first open banking data that matches the second My Data.

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.For another example, the processor 110, when the classification according to the brief information is the insurance payment amount, the payment institution (eg payment code) for each financial transaction of the 2nd My Data, the payment period, the payment end date, and the payment insurance premium And the balance of the account by matching the payment date with the account name (e.g. institution name), transaction date and transaction amount of the first open banking data, and reflecting the payment date and paid insurance premium about 31 days prior to the period of interest can predict For example, in the case of insurance premiums, it is not possible to know the details of scheduled billing in advance, but it can be predicted by determining the validity of the contract status and whether or not the paid insurance premiums are the same with My Data about 31 days in advance.

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.For another example, the processor 110, if the classification according to the brief information is the communication charge, the contract management number of the second My Data, the contract status, the payment institution (eg payment code) and the billed amount, the expected payment date, After matching the account name (e.g., institution name), transaction date, and transaction amount of the first open banking data, the expected billing information (e.g., payment date and The balance of the account can be predicted by reflecting the paid communication fee).

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.In step S340, the processor 110 may provide a message about a preset account using the expected balance information. Here, the message may be understood as a concept including a notification about expected balance information, an expected balance by date, and the like. It may include various types of meaningful information that can be provided using expected balance information, such as expected balance by date of an account provided in a format.

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.In an embodiment, the processor 110 may provide calendar information obtained by processing an expected balance by date for a preset account over time using the expected balance information. Details regarding this will be further described with reference to FIG. 6 .

도 6은 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보를 이용해서 기설정 계좌에 대한 날짜별 예상 잔액을 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an operation of providing, by the device 100, an expected balance by date for a preset account using expected balance information, according to an embodiment.

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.Referring to FIG. 6 , the processor 110 transmits the expected balance by date for the period of interest (eg, May) and the expected balance increase or decrease for each day to the user terminal 400 using the expected balance information, and the user terminal ( 400) may display the expected balance and the expected balance increase/decrease on the calendar area 610 in the form of a calendar so that the expected balance and increase/decrease of the balance can be distinguished by date through the application.

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.The processor 110 may determine a balance shortage expected date when the balance of the preset account is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 based on the expected balance information. For example, the processor 110 detects a balance shortage expected date (eg, May 25) when the expected balance changes from a positive number to a negative number for each date within the interest period, transmits the detected balance to the user terminal 400, and transmits the detected balance to the user terminal 400. (400) changes the color of the expected balance shortage visualized in the calendar area 610 to a second color (eg, red) different from the first preset color and provides a highlight display along with a preset first icon; A first icon and information about a low balance expected date may be displayed in the low balance prediction area 620 . Accordingly, the user can more intuitively visually check the expected date of lack of balance.

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.The processor 110 may provide a balance shortage prediction notification before a predetermined period from the balance shortage prediction date. For example, the processor 110 sends a push-type first message including information about the expected balance shortage date, the expected balance, and the expected balance deficit through the application 10 days before the first negative balance is predicted, the user terminal (400).

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.The processor 110 notifies the processor 110 of requesting confirmation of whether there is an abnormality in the financial transaction based on whether the financial transaction generated in the preset account during the interest period corresponds to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern. message can be provided. In an embodiment, the processor 110 detects a suspicious financial transaction that does not correspond to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern through analysis of the second My Data, and the suspicious financial transaction occurs through the application. It is possible to request the user terminal 400 to send the second message of the push method including account, transaction date, transaction amount, institution name, and brief information. In addition, the user terminal 400 receives information on suspicious financial transactions (eg, transaction date, number of suspicious financial transactions, etc.) from the device 100, and the transaction date of the suspicious financial transaction visualized on the calendar area 610. Changes the color of to a third color (eg, blue) different from the first color, provides a highlight display along with a preset second icon, and displays information on the second icon and suspicious financial transaction in the suspicious transaction area 630. can be displayed. Accordingly, the user can more intuitively visually check whether a suspicious financial transaction has occurred.

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.The processor 110 may provide recommendation information on a financial product based on the expected balance information. Details regarding this will be further described with reference to FIGS. 7 and 8 .

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.7 is a diagram for explaining an operation of providing recommendation information on a loan product based on expected balance information by the device 100 according to an embodiment, and FIG. It is a diagram for explaining an operation of providing recommendation information on a savings product or an investment product based on balance information.

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).Referring to FIG. 7 , the processor 110 recommends information on a loan product when an expected balance shortage date in which the user's account balance is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 is detected based on the expected balance for each date. can provide. In one embodiment, the processor 110 may provide recommendation information on a loan product determined based on the size of the expected balance when the expected balance on the expected balance shortage date is smaller than the preset first amount based on the expected balance information. there is. For example, the processor 110 may provide information on financial transactions expected on the expected date of lack of balance in the account of the user (eg, regular salary), the resulting expected balance (eg, 500,000 won), and the expected balance shortfall amount (eg, 549,000 won). information on the balance shortage) is transmitted to the user terminal 400 and displayed in the form of a calendar through the user terminal 400 (see FIG. Among the multiple loan products, the first number of loan products that can be loaned according to the expected balance shortfall (e.g., shortfall of 549,000 won) and the expected interest cost are determined in descending order, and the available loan amount and loan interest rate for each loan product Information including the like may be displayed through the user terminal 400 (see FIG. 7(b)).

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.Referring to FIG. 8 , the processor 110 detects a balance sufficient expected date when the balance of the account is maintained for a specific period (eg, 1 month) or a specific amount (eg, 1 million won) based on the expected balance by date. Recommendations for savings products or investment products can be provided. In one embodiment, the processor 110, based on the expected balance information, when the expected balance on the expected date of balance sufficiency is greater than the preset second amount, recommends information on a savings product or investment product determined based on the size of the expected balance. can provide For example, the processor 110 transmits information on a financial transaction expected on the expected date of sufficient balance in the user's account, an expected balance accordingly (eg, 1,020,000 won), and information on the date on which the next expenditure is expected, etc. to the user terminal 400 ), and displayed in the form of a calendar through the user terminal 400 (see FIG. 8 (a)), and when the expected date of sufficient balance is selected through the calendar, the expected balance among a plurality of pre-stored savings products or investment products ( For example: 1,020,000 won), the upper preset second number of products are determined in the order of highest expected interest income while saving or investment is possible, and information including the amount of savings or investment available for each product, interest rate, etc. is provided to the user terminal (400 ) can be displayed (see FIG. 8(b)). In one embodiment, the second number may be smaller than the first number.

이에 따라, 프로세서(110)는 사용자의 계좌에 대해서 예측되는 상황에 따라서 최적화된 상품을 추천함으로써 해당 상품을 통하여 매출을 증대시킬 수 있다.Accordingly, the processor 110 may increase sales through the product by recommending an optimized product according to a situation predicted for the account of the user.

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.The processor 110 may obtain open banking data (hereinafter referred to as 'second open banking data') corresponding to the period of interest and update the financial transaction pattern by using the second open banking data. For example, the processor 110 repeats a process of providing expected balance information using second my data collected daily based on a financial transaction pattern obtained by using first open banking data obtained in the past. During execution, a new update is performed according to user input requesting renewal of open banking data, a preset first cycle (eg, 1 year), or when a preset condition (eg, increase in the number of suspicious financial transactions, etc.) is met. 2 Financial transaction patterns can be updated by obtaining open banking data.

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.The processor 110 may determine whether to update the financial transaction pattern based on the number of suspicious financial transactions that do not correspond to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern. For example, the processor 110, among the financial transactions included in the second My Data, when the number of suspicious financial transactions in a recent specific period (eg, 3 months) that does not correspond to a financial transaction pattern obtained in the past is greater than or equal to a preset value, You can decide to refresh open banking data. In addition, when refresh is determined, the processor 110 transmits a message recommending renewal of the financial transaction pattern through acquisition of the second open banking data to the user terminal 400, and the user's acceptance response to the message is When received, second open banking data may be obtained.

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.In one embodiment, the first cycle used to update open banking data may be longer than the second cycle used to update My Data. For example, if open banking data is not reacquired after initial acquisition, the first period may be infinite, and even if the open banking data is periodically updated according to user approval, the first period (eg, 3 months) is the second period. (e.g. 1 day).

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.The processor 110 according to an embodiment may perform a series of operations using the expected balance information, and may be electrically connected to the receiver 120 and other components to control data flow between them. It may be implemented as a central processor unit (CPU) that controls the overall operation of the device 100 . In addition, the receiving unit 120 may include various types of wired and wireless communication devices capable of receiving or transmitting various types of information described throughout the specification.

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.In addition, those skilled in the art can understand that other general-purpose components other than the components shown in FIG. 2 may be further included in the device 100 . For example, the device 100 may further include a storage unit (eg, memory, database, cloud, etc.) for storing data used throughout the operation, and an input/output interface for receiving user input or outputting information. there is.

도 9는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 예상 잔액 정보를 이용하는 방법을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a method in which the device 100 uses expected balance information according to an embodiment in more detail.

도 9를 참조하면, 단계 S910에서 디바이스(100)는 금융 거래 패턴을 획득할 수 있다.Referring to FIG. 9 , in step S910, the device 100 may obtain a financial transaction pattern.

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. The device 100 may receive first open banking data from the open banking server 200 in step S911 and receive first My Data from the My Data server 300 in step S912. For example, as the device 100 receives a user request for subscribing to the expected balance notification service from the user terminal 400, the user terminal 400 inputs the user's consent for inquiry of open banking data and My Data The open banking server 200 and my data server 300 request the user's consent input for inquiry, and based on the consent input received from the user terminal 400 and the registration information of one or more accounts for the expected balance notification service ), respectively, the first open banking data and the first My Data may be received.

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.In step S913, the device 100 may obtain a financial transaction pattern for the user's registered account based on the first open banking data and the first My Data. In one embodiment, the device 100 obtains brief information on financial transactions included in the first open banking data, and obtains brief information on the financial transactions included in the first My Data and brief information included in the first open banking data. Matching may be performed, and a financial transaction pattern may be acquired based on a result of matching.

단계 S920에서 디바이스(100)는 금융 거래 패턴을 이용하여 날짜별 예상 잔액을 포함하는 예상 잔액 정보를 제공할 수 있다.In step S920, the device 100 may provide expected balance information including an expected balance by date using a financial transaction pattern.

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.In step S921, the device 100 may obtain second My Data, and in step S922, the device 100 may acquire expected balance information based on the financial transaction pattern and the second My Data. In one embodiment, the device 100 periodically (eg, daily) receives the second my data from the open banking server 200, and applies the second my data to the financial transaction pattern obtained to plan for the period of interest. Estimated balance information can be determined.

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.In step S923, the device 100 may provide the user terminal 400 with calendar information including an estimated balance by date using the expected balance information. For example, as shown in FIG. 6, the device 100 transmits the expected balance by date and the expected balance increase/decrease for each day to the user terminal 400 using the expected balance information, and the user terminal 400 runs an application. Through this, the expected balance and the expected balance increase/decrease can be displayed in the form of a calendar so that they are distinguished by date.

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.In one embodiment, the device 100 updates the interest period at a preset period (eg, every day), receives the second My Data corresponding to the interest period from the My Data server 300, and calculates the expected balance information for the interest period. Step S920 may be repeatedly performed in a determining manner.

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.In step S930, the device 100 may provide a meaningful notification using the expected balance information. In step S931, the device 100 may provide a balance shortage prediction notification to the user terminal 400 before a predetermined period from the balance shortage prediction date determined using the expected balance information, and the user terminal 400 may check the balance through the application. Shortage prediction notifications can be displayed as push-type messages. In step S932, the device 100 detects a suspicious financial transaction in which the financial transaction that occurred in the user's registered account during the interest period does not correspond to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern. A notification may be provided to the user terminal 400, and the user terminal 400 may display a notification of a suspicious financial transaction as a push message through an application.

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.In addition, the device 100 may provide information on a balance shortage expected date, suspicious financial transactions, etc. through a calendar visualized on the user terminal 400, and a loan corresponding to the size of the expected balance of the balance shortage expected date in association with the calendar. It is possible to process and provide meaningful information to the user, such as recommendation information on products and recommendation information on savings products or investment products corresponding to the size of the expected balance on the expected date of sufficient balance.

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.In one embodiment, the device 100 performs a second open operation corresponding to a period of interest according to a first period (eg, 1 year) or when a preset condition (eg, an increase in the number of suspicious financial transactions, etc.) is satisfied. Steps S910 to S920 may be repeatedly performed by newly acquiring banking data from the open banking server 200 and updating a financial transaction pattern.

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.In one embodiment, the device 100 may determine the expected accuracy based on the monitoring result. For example, the interest period for your account is 2021.07.01. ~ 2021.07.31. The expected accuracy may be calculated to be inversely proportional to the difference between the expected balance by date during the period and the actual balance by date of the account during the period. In one embodiment, the device 100 may transmit a message recommending renewal of open banking data to the user terminal 400 when the expected accuracy for the period of interest is equal to or greater than a preset value.

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.In an embodiment, the device 100 may provide monitoring results of expected balance information and actual balance information for an account during the period of interest. For example, the device 100 detects the user's saving financial activity when the actual balance of the user's account by date is greater than the expected balance by date by a predetermined value or more, or if such a case is greater than or equal to a predetermined number of times during the period of interest. A message praising that this is being done may be provided to the user terminal 400 . For another example, the device 100 may save the user's finances more when the expected balance for each date of the user's account is greater than a preset value or more than the actual balance for each date or if such a case is more than a preset number of times during the period of interest. A message recommending an activity may be provided to the user terminal 400, and recommendation information on one or more saving methods corresponding to a saving financial activity may be provided based on the user's financial transaction pattern. Also, the device 100 may calculate the user's financial activity score based on a comparison result between the actual balance by date and the expected balance by date during the period of interest and provide the calculated score to the user terminal 400 .

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.The order and combination of the steps shown above is an embodiment, and the order, combination, branch, function, and subject of execution thereof may be added, omitted, or modified within the scope that does not deviate from the essential characteristics of each component described in the specification. It can be seen that this can be done.

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.The description of the present disclosure described above is for illustrative purposes, and those skilled in the art can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present disclosure. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

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.Various embodiments of the present disclosure are implemented as software including one or more instructions stored in a storage medium (eg, memory) readable by a machine (eg, a display device or a computer). It can be. For example, a processor (eg, processor) of the device may call at least one of one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This enables the device to be operated to perform at least one function according to the invoked at least one instruction. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter. The device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-temporary' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g., electromagnetic waves), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.

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.According to one embodiment, the method according to various embodiments disclosed in the present disclosure may be included and provided in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. A computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play Store™) or on two user devices (e.g. It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smartphones. In the case of online distribution, at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.

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.The scope of the present disclosure is indicated by the following claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof should be construed as being included in the scope of the present disclosure.

1000: 예상 잔액 정보 제공 시스템
100: 디바이스
110: 프로세서 120: 수신부
200: 오픈 뱅킹 서버 300: 마이 데이터 서버
400: 사용자 단말1000: Estimated balance information providing system
100: device
110: processor 120: receiver
200: Open Banking Server 300: My Data Server
400: user terminal

Claims

A method for a device to use expected balance information,
obtaining a financial transaction pattern for a preset account based on open banking data and My Data corresponding to a preset period;
obtaining My Data corresponding to a period of interest that does not overlap with the preset period;
obtaining the expected balance information based on My Data corresponding to the financial transaction pattern and the period of interest; and
and providing a message for the preset account using the expected balance information.

According to claim 1,
The step of providing the message is
determining an expected balance shortage date when the balance of the preset account is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 based on the expected balance information; and
Providing a balance shortage prediction notification prior to a predetermined period from the balance shortage prediction date.

According to claim 1,
Obtaining the financial transaction pattern
obtaining brief information on financial transactions included in open banking data corresponding to the preset period;
performing matching between financial transactions included in My Data corresponding to the preset period and the brief information; and
Acquiring the financial transaction pattern based on a matching result according to the matching; method comprising the.

According to claim 1,
obtaining open banking data corresponding to the period of interest; and
Updating the financial transaction pattern using open banking data corresponding to the period of interest;

According to claim 1,
A notification message requesting confirmation of whether there is an abnormality in a financial transaction based on whether a financial transaction generated in the preset account during the interest period corresponds to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern Providing; further comprising a method.

According to claim 5,
Obtaining the financial transaction pattern
And determining whether to update the financial transaction pattern based on the number of suspicious financial transactions that do not correspond to any one of the financial transaction items.

According to claim 3,
Obtaining the financial transaction pattern
determining whether a financial transaction included in the open banking data corresponding to the preset period is a regular transaction based on previously generated learning data or user input; and
Acquiring the financial transaction pattern based on attribute information indicating whether the periodic transaction is the method; further comprising the method.

According to claim 2,
Further comprising, providing recommendation information on a financial product based on the expected balance information.

According to claim 8,
The step of providing recommendation information on the financial product is
and providing recommendation information on a loan product determined based on the size of the expected balance when the expected balance on the expected balance shortage prediction date is less than a predetermined amount based on the expected balance information.

According to claim 1,
The first period used to update the open banking data is longer than the second period used to update My Data corresponding to the preset period.

In a device using expected balance information,
a receiving unit for acquiring open banking data and My Data corresponding to a preset period, and obtaining My Data corresponding to a period of interest that does not overlap with the preset period; and
Acquiring a financial transaction pattern for a preset account based on the open banking data corresponding to the preset period and My Data corresponding to the preset period, based on the financial transaction pattern and My Data corresponding to the interest period A processor that obtains the expected balance information by using the expected balance information and provides a message for the preset account by using the expected balance information.

According to claim 11,
The processor
Determining an expected balance shortage date when the balance of the preset account is converted from a value greater than 0 to a value less than 0 based on the expected balance information;
A device that provides a balance shortage prediction notification before a predetermined period from the balance shortage prediction date.

According to claim 11,
the receiver
Acquiring brief information on financial transactions included in open banking data corresponding to the preset period;
The processor
Matching the financial transaction included in My Data corresponding to the preset period with the brief information;
The device for obtaining the financial transaction pattern based on a matching result according to the matching.

According to claim 11,
the receiver
Obtain open banking data corresponding to the period of interest;
The processor
The device for updating the financial transaction pattern using open banking data corresponding to the period of interest.

According to claim 11,
The processor
A notification message requesting confirmation of whether there is an abnormality in a financial transaction based on whether a financial transaction generated in the preset account during the interest period corresponds to any one of the financial transaction items included in the financial transaction pattern provided, the device.

According to claim 15,
The processor
A device for determining whether to update the financial transaction pattern based on the number of suspicious financial transactions that do not correspond to any one of the financial transaction items.

According to claim 13,
The processor
Based on previously generated learning data or user input, determining whether a financial transaction included in the open banking data corresponding to the preset period is a regular transaction;
The device that obtains the financial transaction pattern based on attribute information indicating whether the periodic transaction.

According to claim 12,
The processor
A device that provides recommendation information for a financial product based on the expected balance information.

According to claim 18,
The processor
If the expected balance of the balance shortage expected date is less than a preset amount based on the expected balance information, providing recommendation information on a loan product determined based on the size of the expected balance, the device.

A computer-readable recording medium recording a program for executing the method of any one of claims 1 to 10 in a computer.