KR20230064728A - System and method for providing stock information service - Google Patents
System and method for providing stock information service Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230064728A KR20230064728A KR1020210150186A KR20210150186A KR20230064728A KR 20230064728 A KR20230064728 A KR 20230064728A KR 1020210150186 A KR1020210150186 A KR 1020210150186A KR 20210150186 A KR20210150186 A KR 20210150186A KR 20230064728 A KR20230064728 A KR 20230064728A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- experts
- information
- securities
- user
- expert
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/08—Auctions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Abstract
본 발명은 증권정보 자문 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 다수의 전문가의 매수/매도 종목에 관한 정보의 공통점을 추출하여 다수의 일반인에게 증권 매도/매수를 위한 참고 정보를 제공하는 플랫폼을 제공한다.The present invention relates to a system and method for providing a securities information advisory service, and provides a platform that provides reference information for selling/purchasing securities to a large number of ordinary people by extracting commonalities of information on buying/selling items of multiple experts. .
Description
본 발명은 증권정보 자문 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 다수의 전문가의 매수/매도 종목에 관한 정보의 공통점을 추출하여 다수의 일반인에게 증권 매도/매수를 위한 참고 정보를 제공하는 플랫폼을 제공한다.The present invention relates to a system and method for providing a securities information advisory service, and provides a platform that provides reference information for selling/purchasing securities to a large number of ordinary people by extracting commonalities of information on buying/selling items of multiple experts. .
최근 금융시장은 저금리 기조가 계속되고 있어 다양한 투자 상품에 대한 소비자의 관심이 계속해서 증가하고 있다. 금융소비자보호의 관점에서도 투자자문서비스는 금융상품 판매업자와 금융소비자 간의 정보비대칭의 문제를 해결할 수 있어, 금융소비자 대상 금융교육의 한계를 극복하고, 금융상품의 판매와 사후관리의 과정에서 발생할 수 있는 금융소비자 대상 불완전 판매의 가능성을 낮출 수 있는 서비스로 주목받고 있다. Recently, as the low interest rate environment continues in the financial market, consumer interest in various investment products continues to increase. From the perspective of financial consumer protection, the investment advisory service can solve the problem of information asymmetry between financial product sellers and financial consumers, overcome the limitations of financial education for financial consumers, and can occur in the process of sales and follow-up management of financial products. It is attracting attention as a service that can lower the possibility of incomplete sales targeting financial consumers with a high level of knowledge.
다만, 소수의 전문가들의 자문정보에 대해서는 신뢰성을 보장하지 못하므로 일반인은 소수의 전문가들의 자문내용을 참조함 할 뿐이고 실제 거래에서는 활용도가 떨어지게 된다.However, since the reliability of the advisory information of a small number of experts cannot be guaranteed, the general public only refers to the contents of the consultation of a small number of experts, and its utilization in actual transactions is reduced.
본 발명은 사용자가 선택한 다수의 전문가들이 실제로 거래한 매수 및 매도 종목의 정보를 취합하여 그 공통분모를 추출한 후 사용자에게 이 정보를 제공하는 증권정보 자문 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재The present invention can provide a method for providing a securities information advisory service in which information on buying and selling items actually traded by a plurality of experts selected by a user is collected, a common denominator is extracted, and the information is provided to the user. However, the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problem as described above, and there are other technical problems.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 사용자가 선택한 다수의 전문가들이 특정 증권을 선택한 후 매수 이벤트 및/또는 매도 이벤트를 발생시키는 경우 이들 정보를 취합하여 그 공통의 종목을 추출하고 추출된 그 공통 종목의 정보를 사용자에게 제공하는 자문 서비스 제공 서버를 포함한다.As a technical means for achieving the above-described technical problem, an embodiment of the present invention, when a plurality of experts selected by a user select a specific security and then generate a buying event and / or a selling event, collects these information to obtain a common It includes an advisory service providing server that extracts the items of the extracted items and provides the information of the extracted common items to the user.
본 발명에 따르면 사용자가 전문가를 추천받거나 또는 자신이 선택한 다수의 전문가들이 실제로 거래한 매수 및 매도 종목의 공통부분에 대한 정보를 제공받으므로 보다 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다.According to the present invention, since a user is recommended an expert or is provided with information on a common part of buying and selling items actually traded by a plurality of experts selected by the user, more reliable information can be obtained.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증권정보 자문 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 자문 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 증권정보 자문 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.1 is a diagram for explaining a securities information advisory service providing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating an advisory service providing server included in the system of FIG. 1 .
3 is an operation flow chart illustrating a method for providing a securities information advisory service according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 증권정보 자문 서비스 제공 시스템 및 방법의 구성에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration of a system and method for providing a securities information advisory service according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증권정보 자문 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 증권정보 자문 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 자문 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 전문가 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 증권정보 자문 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.1 is a diagram for explaining a securities information advisory service providing system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , a securities information advisory
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 자문 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 자문 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 전문가 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 자문 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.At this time, each component of FIG. 1 is generally connected through a network (network, 200). For example, as shown in FIG. 1 , at least one
적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 증권정보 자문 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 증권정보를 수신한다.At least one
여기서, 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터 또는 휴대성과 이동성이 보장되는 스마트폰이 될 수 있다.Here, the
자문 서비스 제공 서버(300)는, 증권정보 자문 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 자문 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 전문가 단말(400)을 등록하여 전문가 풀(Pool)을 구축하며, 사용자 단말(100)에서 다수의 전문가를 선택하는 경우 선택된 다수의 전문가의 매수 이벤트 또는 매도 이벤트의 정보를 저장하고, 다수의 전문가의 매수 이벤트 또는 매도 이벤트의 겹치는 공통종목을 추출한다.The advisory
예를 들어 10인의 전문가들의 매수 이벤트에서 6인 이상의 전문가들이 공통적으로 매수한 종목이 A전자, C전자라면, 서버(300)는 이를 저장한 후 사용자에게 이 정보를 제공한다. For example, if items commonly purchased by 6 or more experts in a buying event of 10 experts are electron A and electron C, the
또한 10인의 전문가들의 매수 이벤트에서 6인 이상의 전문가들이 공통적으로 매도한 종목이 D건설, E자동차라면, 서버(300)는 이를 저장한 후 사용자에게 이 정보를 제공한다. In addition, in the buying event of 10 experts, if the items commonly sold by 6 or more experts are D construction and E-auto, the
다수의 전문가는 증권 관련 트레이더 또는 투자 전문가 등이 된다.Many experts become securities-related traders or investment experts.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 자문 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.FIG. 2 is a block diagram illustrating an advisory service providing server included in the system of FIG. 1 .
도 2를 참조하면, 자문 서비스 제공 서버(300)는, 거래정보 저장부(310), 공통종목 추출부(320), 전송부(330), 제어부(340)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the advisory
본 발명의 일 실시예에 따른 자문 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 전문가 단말(400)로 증권정보 자문 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 증권정보 자문 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. The advisory
도 2를 참조하면, 거래정보 저장부(310)는, 전문가 단말(400)에서 소정의 증권을 선택한 후 매수/매도 이벤트를 발생시키는 경우 이들 매수/매도 증권종목의 정보를 저장한다.Referring to FIG. 2 , the transaction
사용자 단말(100)은 사용자가 다수의 전문가들 중에서 자신이 선정한 전문가들을 지정하여 저장하면 서버(300)의 제어부(340)에서는 해당 사용자에게 사용자가 선택한 전문가들을 매칭하여 저장한다.When the
이후 해당 사용자가 선택한 전문가들의 전문가 단말(400)에서 어느 증권을 선택하여 매수/매도 이벤트가 발생하는 경우, 서버(300)의 제어부(340)에서는 다수의 선택된 전문가들이 매수/매도한 증권 종목들 중에서 다수의 전문가가 공통으로 매수/매도한 증권 종목을 추출하여 사용자에게 사용자 단말로 제공한다.Subsequently, when a buying/selling event occurs by selecting a security from the
전송부(330)는, 다수의 전문가가 공통으로 매수/매도한 증권 종목을 사용자 단말(100)로 데이터를 전송하는 기능을 한다.The
덧붙여서, 본 발명의 일 실시예는, 주가 예측 알고리즘을 모델링하고 전문가의 매수 이벤트가 발생하는 경우, 주가 예측 알고리즘과의 동일성 또는 차이점을 비교분석함으로써, 해당 전문가의 신뢰도를 예측하는 방법을 더 이용할 수 있다.In addition, in an embodiment of the present invention, a method of predicting the reliability of a corresponding expert can be further used by modeling a stock price prediction algorithm and comparing and analyzing the sameness or difference with the stock price prediction algorithm when an expert's buying event occurs. there is.
현재 시점에서 전문가가 매수를 했다면, 이를 확인할 수 있는 방법은 미래에 어느 시점에서 그 매수를 한 증권의 가격이 오르는지 또는 떨어지는지를 확인하는 것 밖에는 없다. 또, 주식 시장에서 기술적 분석 및 기본적 분석이 존재하는데 기술적 분석은 소위 차트 분석으로 그래프를 보고 판단하는 한편, 기본적 분석은 재무제표나 시장성 등을 두고 판단을 한다. 대부분의 전문가가 이 두 가지의 분석을 모두 고려하여 매수 이벤트를 발생시키겠지만, 초기 전문가를 판단할 자료가 없고 해당 전문가의 신뢰도가 쌓이지 않은 경우에는, 해당 전문가의 매수 이벤트가 맞는 것인지 확신이 안설 수 있다.If an expert has made a purchase at this point in time, the only way to check this is to see if the price of the security for which the purchase is made rises or falls at some point in the future. In addition, there are technical analysis and fundamental analysis in the stock market. Technical analysis is a so-called chart analysis that makes judgments by looking at graphs, while fundamental analysis makes judgments based on financial statements or marketability. Most experts will consider both of these analyzes to generate a buy event, but if there is no data to judge the initial expert and the expert's credibility has not been built up, it can be uncertain whether the expert's buy event is correct. there is.
이에 따라, 주가 예측 알고리즘을 모델링하여 기 누적된 데이터셋을 이용하여 학습 및 테스트를 거쳐 완성한 후, 전문가가 매수 이벤트를 발생시킬 때 주가예측 알고리즘의 비교결과로 신뢰도 점수를 제공함으로써 사용자의 의사결정을 더 빠르게 유도할 수도 있다.Accordingly, after modeling the stock price prediction algorithm and completing it through learning and testing using the accumulated data set, when an expert generates a buying event, a reliability score is provided as a comparison result of the stock price prediction algorithm to improve user decision-making. It can also be induced faster.
이때, 주가 예측과 그에 이용되는 변수 영향력 평가는 많은 연구들에서 중요하게 다뤄지고 있다. 이에 과거부터 현재까지 다양한 기계학습(Machine learning) 방법이 고르게 활용 되었으며, 변수로는 각 기업의 경영 성과, 재무제표, 그리고 거시적 경제변수들이 사용되어왔다. 주식시장에 미치는 경제적 요인을 강조, 거시 경제 변수들과 주가 간 관계를 공적분 벡터를 이용해 정립할 수도 있고, 이들 상관관계를 토대로 벡터오차수정모형을 통해 주가를 예측할 수도 있다. 또는 한국 증시 시장에 영향을 줄 수 있는 거시경제 변수들을 활용해 분위 회귀 분석으로 주가를 예측할 수도 있고, 마찬가지로 이 중 주가에 가장 크게 영향을 주는 경제지표를 분석할 수도 있다.At this time, stock price prediction and the evaluation of the influence of variables used therein are treated as important in many studies. Accordingly, various machine learning methods have been used evenly from the past to the present, and as variables, management performance, financial statements, and macroeconomic variables of each company have been used. Economic factors affecting the stock market can be emphasized, the relationship between macroeconomic variables and stock prices can be established using cointegration vectors, and based on these correlations, stock prices can be predicted through a vector error correction model. Alternatively, stock prices can be predicted by quantile regression analysis using macroeconomic variables that can affect the Korean stock market, and economic indicators that have the greatest impact on stock prices can be analyzed.
더 나아가, 딥러닝(Deep leraning)을 이용할 수도 있는데, 기본적으로 Sequence to Sequence 데이터에 대해서 효과적인 Inductive Bias를 가정할 수 있으며, 이를 통해 Time Series Classification, Stock Market Prediction 등에서 우수한 성과를 보일 수 있다. Furthermore, deep learning can be used. Basically, an effective inductive bias can be assumed for Sequence to Sequence data, and through this, excellent results can be obtained in Time Series Classification and Stock Market Prediction.
자문 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 전문가 단말(400)로부터 전문가 등록을 받은 후, 신분을 검증하거나 투자자문을 한 결과 데이터를 등록할 수 있고, 자문 서비스 제공 서버(300)는 검증을 하거나 검증을 하지 않고 전문가 풀(Pool)을 구축할 수 있다.After receiving the expert registration from at least one
이때, 자문 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 전문가를 선택하면 [전문가-사용자]를 매칭하여 저장한다. At this time, when an expert is selected from the
도 3을 참조하면, 자문 서비스 제공 서버는, 사용자가 다수의 전문가들 중에서 특정 전문가들을 선택하는 경우 사용자와 선택된 전문가들을 매칭하여 저장하고(S100), 전문가 단말에서 특정 증권들을 매수 또는 매도 하는 경우 이를 매수, 매도 증권 종목을 저장하며(S200), 다수의 전문가들이 매수 또는 매도한 공통된 증권 종목을 추출하고(S300), 해당 사용자에게 다수의 전문가들이 공통적으로 매수 또는 매도한 증권 종목의 정보를 제공한다(S400).Referring to FIG. 3 , when a user selects a specific expert from among a plurality of experts, the advisory service providing server matches and stores the user and the selected expert (S100), and when buying or selling specific securities in an expert terminal It stores the securities items bought and sold (S200), extracts common securities items bought or sold by a number of experts (S300), and provides the user with information on securities items commonly bought or sold by a number of experts. (S400).
그 결과 다수의 전문가들이 공통적으로 매수한 증권정보 및 매도한 증권정보를 사용자가 제공받을 수 있는데, 여기서 중요한 점은 전문성이 있는 전문가들이 예측한 정보다 아니라 실제로 실제로 사고 판 증권종목의 정보를 제공받게 되므로, 사용자는 더욱 신뢰성이 있는 정보를 얻을 수 있게 되는 것이다. As a result, users can be provided with securities information commonly purchased and sold by a number of experts. The important point here is that information on securities items actually bought and sold, rather than information predicted by experts with expertise, is provided. Therefore, the user can obtain more reliable information.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 증권정보 자문 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. The above-described method for providing an advisory service on securities information according to an embodiment of the present invention may be executed by an application basically installed in a terminal (this may include a program included in a platform or operating system, etc. , It may be executed by an application (that is, a program) that the user directly installs in the master terminal through an application providing server such as an application store server, an application or a web server related to the corresponding service.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.The above description of the present invention 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 invention. will be.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. do.
자문 서비스 제공 서버(300)
거래정보 저장부(310)
공통종목 추출부(320)
전송부(330)
제어부(340)Advisory service providing server (300)
Transaction information storage unit (310)
Common item extraction unit (320)
Claims (1)
전문가 단말에서 특정 증권들을 매수 또는 매도 하는 경우 이를 매수, 매도 증권 종목을 저장하는 단계;
다수의 전문가들이 매수 또는 매도한 공통된 증권 종목을 추출하는 단계; 및
해당 사용자에게 다수의 전문가들이 공통적으로 매수 또는 매도한 증권 종목의 정보를 제공하는 단계를 포함하여 구성되는 증권정보 자문 서비스 제공 방법.matching and storing the user and the selected experts when the user selects specific experts from among a plurality of experts;
Storing the purchased and sold securities items when specific securities are purchased or sold in the expert terminal;
extracting common securities items bought or sold by a number of experts; and
A method for providing a securities information advisory service comprising a step of providing a corresponding user with information on securities issues commonly bought or sold by a number of experts.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210150186A KR20230064728A (en) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | System and method for providing stock information service |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210150186A KR20230064728A (en) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | System and method for providing stock information service |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20230064728A true KR20230064728A (en) | 2023-05-11 |
Family
ID=86379042
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210150186A KR20230064728A (en) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | System and method for providing stock information service |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20230064728A (en) |
-
2021
- 2021-11-04 KR KR1020210150186A patent/KR20230064728A/en unknown
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109064175B (en) | Account embezzlement risk prevention and control method and device | |
Lebichot et al. | A graph-based, semi-supervised, credit card fraud detection system | |
Raju et al. | Data mining: Techniques for enhancing customer relationship management in banking and retail industries | |
CN107169806B (en) | Method and device for determining influence degree of commodity attribute on purchase decision | |
WO2020023647A1 (en) | Privacy preserving ai derived simulated world | |
US8775296B2 (en) | Social based automatic trading of currencies, commodities, securities and other financial instruments | |
US20210383391A1 (en) | Systems and methods for fraud dispute of pending transactions | |
US20240070236A1 (en) | Asset-class backed tokenization platform | |
US20230162197A1 (en) | Methods and apparatus for fraud detection | |
US20230206323A1 (en) | Intelligent data matching and validation system | |
US20220027983A1 (en) | Customized credit card debt reduction plans | |
KR20140106176A (en) | Stock trading system and method thereof | |
US20220245514A1 (en) | Systems and methods for generating data | |
EP4288918A1 (en) | Systems and methods for managing, distributing and deploying a recursive decisioning system based on continuously updating machine learning models | |
KR101947413B1 (en) | Hedging System for Prices of Petroleum Products | |
US20220148001A1 (en) | Patching security vulnerabilities using machine learning | |
Paul et al. | Artificial intelligence in predictive analysis of insurance and banking | |
US11288691B2 (en) | Systems and methods for price markdown optimization | |
Dong et al. | Real-time Fraud Detection in e-Market Using Machine Learning Algorithms. | |
KR20230064728A (en) | System and method for providing stock information service | |
Xuanyuan et al. | Application of C4. 5 Algorithm in Insurance and Financial Services Using Data Mining Methods | |
CN110300961A (en) | Unified intelligent connector | |
Dhanalakshmi et al. | An analysis of data mining applications for fraud detection in securities market | |
Wasan et al. | How can banks and finance companies incorporate value chain factors in their risk management strategy? The case of agro‐food firms | |
Wang et al. | Product competitiveness analysis from the perspective of customer perceived helpfulness: a novel method of information fusion research |