KR20240042593A - 전세보증금 관리 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 옵션 모형을 이용하는 컴퓨팅 디바이스에 의한 전세보증금 관리 방법은, 제1 단말로부터 전세보증금 데이터를 수신하는 단계; 수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집하는 단계; 수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계; 및 산출한 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 상기 제1 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

전세보증금 관리 방법, 장치 및 시스템{Method, Apparatus and System for managing deposit}

본 발명은 전세보증금 관리에 관한 것으로, 특히 금융공학(financial engineering)의 옵션모형을 이용하여 부동산 가격 변동에 따른 전세보증금의 리스크(risk)를 모니터링(monitoring) 및 관리하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.

전세 구조는 우리나라에만 존재하는 독특한 주택 거래 제도로, 집주인은 전세보증금을 요구하고, 세입자는 요구한 전세보증금을 제공하여야만 주택 계약이 이루어진다.

통상 전세보증금은 큰 금액이어서, 그 자체로 계약 만기시점에 상환 가능성에 대한 우려가 있다.

또한, 통상 1년 또는 2년 단위로 이루어지는 부동산 계약 구조상 부동산 가격이 계약 기간 동안 계속하여 상승하는 것을 전제로 안정적인 계약 유지가 가능하나, 부동산 시장에 대한 우려와 부동산 정책의 변동으로 인하여 거래 만기시점에 전세보증금의 가치가 반드시 상승한다고 확신할 수 없다.

따라서, 부동산 가격 변동 등에 따른 전세보증금의 리스크에 대한 관리가 요구되나, 그를 위한 시스템이 구축되지 않은 실정이다.

본 발명의 일과제는, 금융공학과 인공지능 기술을 이용한 전세보증금 리스크 관리 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스에 의한 전세보증금 관리 방법은, 제1 단말로부터 전세보증금 데이터를 수신하는 단계; 수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집하는 단계; 수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계; 및 산출한 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 상기 제1 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 제2 단말로부터 헷징을 위한 대체금융자산 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계는, 감성 분석을 이용한 베이지안 모델(bayesian model)을 생성하여 대상 부동산의 가격 변동 확률을 계산할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계는, 생성된 베이지안 모델을 통하여 부동산 뉴스에 대하여 감성 분석을 실시하여 긍정 및 부정을 유발하는 단어와 그에 따른 가격 변동 효과 및 확률을 계산할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계는, 금융공학의 풋옵션 매도 포지션 기법을 이용할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 전세보증금 관리 장치는, 메모리와 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 단말로부터 전세보증금 데이터를 수신하고, 수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집하여, 수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하고, 산출한 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 상기 단말로 제공할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 전세보증금 관리 시스템은, 전세보증금 데이터를 제공하는 제1 단말; 대체 금융자산 데이터를 제공하는 제2 단말; 및 컴퓨팅 디바이스를 포함하되, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 메모리와 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 제1 단말로부터 수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집하여, 수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하고, 산출한 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 상기 제1 단말로 제공할 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면 아래에 기재된 효과를 얻을 수 있다. 다만, 본 발명을 통해 얻을 수 있는 효과는 이에 제한되지 않는다.

첫째, 금융공학을 이용한 전세보증금 리스크 모니터링 및 관리 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.

둘째, 세입자에게는 전세보증금 상환불능 리스크에 따른 위험에 대비할 수 있으며, 금융회사에게는 전세보증금 상환불능 햇징을 위한 신규 매출처 확보를 할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 전세보증금 관리 시스템을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 2는 컴퓨팅 디바이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 전세보증금 관리 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 4는 부동산 시세 및 관련 뉴스 분석을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 부동산 가격 변동에 따른 집주인과 세입자의 포지션을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6과 도 7은 감성 분석 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 8은 전세보증금의 만기시점 미래 가치 분석 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 9와 도 10은 대체자산을 통한 리스크 헷징을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.

각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다. 아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 동작, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 동작, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 명세서에서는, 본 발명에 따른 전세보증금 관리 방법, 장치 및 시스템에 관한 다양한 실시예를 개시한다. 이러한 실시예들은, 특히 금융공학과 IT(Information Technology) 기술을 활용하여 부동산 가격 변동에 따른 전세보증금의 리스크를 모니터링하여 상기 전세보증금의 관리에 이용될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세하게 설명하면, 다음과 같다.

도 1은 전세보증금 관리 시스템(1)을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 2는 컴퓨팅 디바이스(20)의 구성을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 전세보증금 관리 시스템(1)은, 제1 단말(10), 컴퓨팅 디바이스(20) 및 제2 단말(30)을 포함하여 구성할 수 있다.

도 1에서는, 편의상 제1 단말(10)과 제2 단말(30)은 각각 하나씩 도시되었으나, 복수 개일 수 있다.

제1 단말(10)은 주택 전세 세입자의 단말을 나타낼 수 있다.

제2 단말(30)은 금융회사의 단말을 나타낼 수 있다.

상기 각 단말은, pc, TV 등과 같은 고정 단말, 스마트폰, 태블릿pc 등과 같은 이동 단말, 컴퓨팅 디바이스(20)에 의해 제공되는 전세보증금 관리 서비스를 위한 전용 단말 중 어느 하나일 수 있다.

제1 단말(10)은 본 발명에 따른 전세보증금 관리 서비스와 관련된 서비스 어플리케이션을 컴퓨팅 디바이스(20)로부터 다운로드 받아 설치할 수 있다.

제1 단말(10)과 제2 단말(30) 중 적어도 하나는 본 발명에 따른 전세보증금 관리 서비스 데이터 처리를 위한 프로그램에 관한 소프트웨어 내지 펌웨어를 포함할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 전세보증금 미반환 위험, 즉 리스크를 계량적 측정 수치를 산출하고, 이를 제1 단말(10) 및 제2 단말(30) 중 적어도 하나에 제공하여 전세보증금의 관리 서비스를 제공할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 전세보증금 관리 서비스 제공을 위하여 부동산 정책, 시세 내지 가격 변동 등에 따른 리스크를 산출하고 관리하기 위한 알고리즘 내지 모델에 관한 소프트웨어의 구동을 위한 하드웨어 장치로서, 원격에 위치한 서버(server)일 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 부동산 정책, 부동산 가격의 변동으로 인한 전세세입자의 전세보증금 상환 불능 위험을 관리하는 서비스 제공을 위한 것으로, 산출된 전세보증금의 리스크에 관한 데이터를 제1 단말(10) 및/또는 제2 단말(30)로 전송하고, 제2 단말(30)에 의해 제공 가능한 리스크 햇지를 위한 대체자산 추천 데이터를 제공하여 상환불능 위험에 적극적으로 대응할 수 있도록 할 수 있다.

도 2에서는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스(20)의 구성 블록도가 도시되었다.

컴퓨팅 디바이스(20)의 구성은 크게 메모리와 프로세서로 구분할 수 있다. 메모리는 도 2의 데이터베이스(DB: database)(260)에 해당하고, 도 2의 나머지 구성들이 프로세서에 포함될 수 있다.

도 2를 참조하면, 컴퓨팅 디바이스(20)는 통신부(210), 데이터 수집부(220), 데이터 분석부(230), 인공지능부(240), 제어부(250) 및 DB(270)을 포함할 수 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 도 2에 도시된 구성과 다를 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 적어도 하나의 구성이 제외될 수 있으며, 반대로 도 2에 도시되지 않은 하나 또는 그 이상의 구성이 추가될 수도 있다.

실시예에 따라, 비록 도 2에서는 개별 구성요소로 도시하고 설명하나, 복수의 구성요소가 모듈화되어 하나의 구성요소가 되거나, 반대로 하나의 구성요소가 복수의 구성요소로 나눌 수 있다.

통신부(210)는 제1 단말(10) 및/또는 제2 단말(30)과의 통신 인터페이스 환경을 제공하며, 그를 통한 다양한 데이터 커뮤니케이션을 수행할 수 있다.

실시예에 따라, 통신부(210)는 인터넷 등 다양한 외부 환경으로부터 본 발명에 따른 전세보증금 관리를 위한 데이터 크롤링(data crawling)을 지원할 수 있다.

데이터 수집부(220)는 제1 단말(10)로부터 전세보증금에 관한 데이터를 수집하고, 제2 단말(30)로부터 전세보증금 상환불능 햇징을 위한 대체자산 등에 관한 데이터를 수집하고, 인터넷 등 다양한 미디어를 통한 전세보증금 관리를 위한 데이터를 수집할 수 있다.

데이터 분석부(230)는 데이터 수집부(220)를 통해 수집된 데이터를 분석한다. 실시예에 따라, 데이터 분석부(230)는 자연어 분석 모듈을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 데이터 분석부(230)는 텍스트 마이닝 처리 모듈을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 데이터 분석부(230)는 리스크 측정 또는 리스크 산출 모듈을 포함할 수 있다.

인공지능부(240)는 데이터 수집부(220) 및 데이터 분석부(230)를 통해 수집되고 분석된 빅데이터 기반의 리스크 관리를 위한 인공지능 모듈을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 인공지능 모듈은, 지도 학습 기반 평판(reputation) 모델을 포함할 수 있다.

제어부(250)는 도 2의 컴퓨팅 디바이스(20)의 전반적인 동작을 제어하며, 본 발명에 따른 전세보증금 리스크 모니터링 및 관리를 위한 다양한 제어 동작을 수행할 수 있다.

DB(260)는 전술한 도 2의 컴퓨팅 디바이스(20)에서 수신, 분석, 생성 등이 되는 다양한 데이터를 일시 저장할 수 있다. 실시예에 따라, DB는 복수 개 존재할 수 있다. 실시예에 따라, DB(260)는 제1 단말(10)과 제2 단말(30)과 관련된 데이터를 구분하여 저장할 수 있다.

도 3은 전세보증금 관리 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 3에서는 본 발명의 일실시예에 따른 전세보증금 관리 방법에 대하여, 컴퓨팅 디바이스(20)의 관점에서 기술한다.

우선, 컴퓨팅 디바이스(20)는 금융 단말(30)로부터 금융자산 데이터를 수신할 수 있다(S101).

컴퓨팅 디바이스(20)는 세입자의 단말(10)로부터 전세보증금 데이터를 수신할 수 있다(S102).

컴퓨팅 디바이스(20)는 수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집할 수 있다(S103).

컴퓨팅 디바이스(20)는 수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출할 수 있다(S104).

컴퓨팅 디바이스(20)는 산출된 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 금융 단말(30)로부터 수신할 금융자산 데이터로부터 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 세입자 단말(10)로 제공할 수 있다(S105).

실시예에 따라, 전술한 S101 내지 S103 과정은, 동시에 이루어질 수 있다.

실시예에 따라, 전술한 S101 내지 S103 과정은, 도시된 순서와 다르게 이루어질 수도 있다.

실시예에 따라, S101 과정은 생략되거나 S105 과정에서 이루어질 수 있다.

실시예에 따라, S105 과정에서, 컴퓨팅 디바이스(20)는 전세보증금 관리 추천 서비스 제공을 위하여, S104 과정에서 산출한 부동산 전세보증금의 상환 위험도 데이터를 금융 단말(30)에 제공하고, 금융 단말(30)에서 맞춤형 전세보증금 관리 추천 서비스를 생성하여 컴퓨팅 디바이스(20)로 전송하면, 이를 세입자 단말(10)로 전달할 수도 있다.

전세보증금 데이터는, 대상 부동산에 대한 데이터, 전세보증금에 대한 데이터 등을 포함할 수 있다. 전세보증금에 대한 데이터는, 집주인과의 대상 부동산에 대한 전세 계약 내용에 관한 데이터를 포함할 수 있으며, 이러한 데이터에는 계약 기간, 보증금액, 보증금 상환 방식, 보증금 보증 내용 등에 관한 데이터가 포함될 수 있다.

전술한 S103 단계에서의 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터 수집 방법을 설명하면, 다음과 같다.

도 4는 부동산 시세 및 관련 뉴스 분석을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 컴퓨팅 디바이스(20)는 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터 수집은 소프트웨어 봇 또는 인공지능 워커(worker) 개념에 기초한 비즈니스 프로세스 자동화 기술을 이용하여 부동산 시세 및 관련 뉴스 분석을 수행할 수 있다.

도 4의 (a)에서는 공공데이터를 활용한 부동산 시세 봇의 예시를 도시하였고, 도 4의 (b)에서는 부동산 관련 키워드 분석을 위한 텍스트 마이닝 예시를 도시하였다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 비즈니스 프로세스 자동화 기술을 정형화되고 반복적인 프로세스에 적용하여, 시간과 비용을 절감하며 정확도를 향상시킬 수 있다.

다음으로, S104 과정의 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도 산출 방법에 대하여 설명하면, 다음과 같다.

먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 대상 부동산의 전세보증금 상환 위험도 산출과 관련하여, 집주인과 세입자의 포지션을 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5는 부동산 가격 변동에 따른 집주인과 세입자의 포지션을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

전세보증금은 부동산 가격이 급락하게 되면 그 상환 불능 위험도가 커지게 되는데, 일반적으로 집주인이 아닌 세입자가 특별한 동기 없이 거주 부동산 가격의 변동을 모니터링하지 않는다. 반면, 집주인은 부동산 가격 변동에 대하여 모니터링하더라도 그 결과 내지 전세보증금 상환 불능 위험에 대하여 세입자에게 알리지 않을 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 부동산 가격 변동 등에 따른 전세보증금 리스크, 즉 손실 및 위험도를 객관적으로 측정하고 이를 이용할 필요가 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는, 객관적인 전세보증금 리스크 측정 내지 산출을 위하여, 금융상품이나 금융자산 모델을 이용할 수 있다.

실시예에 따라, 금융상품 모델로 손익구조가 전세보증금과 가장 유사한 풋옵션 매도 포지션을 이용할 수 있다.

실시예에 따라, 금융자산 모델로 ELS와 같은 금융자산을 전세보증금의 리스크 관리 모델로 이용할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는, 전세세입자에게는 전세보증금의 손익방향과 반대방향을 가진 대체자산 운용을 통해 적극적으로 손실 및 위험에 대응하도록 서비스하고, 금융사에게는 새로운 매출 기회를 제공하여 금융산업 발전에 이바지할 수 있다.

편의상 도 5에서는 금융상품 모델인 풋옵션에 따른 집주인과 전세세입자의 포지션에 관하여 도시하였다.

도 5의 (a)는 부동산 가격 변동에 따른 집주인의 포지션(풋옵션의 매수 포지션)을, 그리고 도 5의 (b)는 부동산 가격 변동에 따른 전세 세입자의 포지션(풋옵션의 매도 포지션)을 나타낼 수 있다.

만약 부동산 가격이 하락하면, 집주인은 지급(또는 반환) 예정인 전세보증금을 상환하기 어려운 상태가 될 수 있는데, 이 때 전세세입자의 상황은 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 풋옵션 매도 포지션과 유사할 수 있다.

통상 일반 파생상품 시장에서는 거래증거금, 이행보증금 등과 같은 상환불능 위험에 대비할 수단이 존재한다. 반면, 전세 세입자의 경우에는, 집주인의 전세보증금 상환불능 위험에 대비할 수단이 전무하다. 임대차보호법과 같은 관련 법률에 따라 일부 금액에 대한 보전이 가능할 수도 있으나, 다양한 사정에 따라 다양한 상황 발생이 가능하며 많은 시간과 노력이 필요하여 현실적으로 집주인의 전세보증금 상환불능의 위험 대비 수단으로 보기에는 무리가 있다.

구체적으로, S104 과정의 대상 부동산에 대한 전세보증금 상환 위험도 산출 방법을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면, 다음과 같다.

도 6과 도 7은 감성 분석 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 대상 부동산의 가격 변동, 즉 가격 상승 내지 가격 하락의 확률 계산 과정에서 머신러닝의 한 방법인 지도 학습(supervised learning)을 이용할 수 있다. 실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 지도 학습 기반의 평판 모델(reputation model)을 이용할 수 있다. 다만, 본 명세서에서 지도 학습 및 평판 모델에 대한 설명은 공지된 기술을 참조하고 별도 설명은 생략한다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 감성 분석을 이용한 베이지안 모델(bayesian model)을 생성하여 대상 부동산의 가격 변동 확률을 계산할 수 있다. 다만, 본 명세서에서 감성 분석과 관련된 베이지안 모델에 대한 설명은 공지된 기술을 참조하고 별도 설명은 생략한다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 과거 부동산의 가격 변동 추이와 관련 뉴스의 데이터를 결합한 베이지안 모델을 생성하여, 이에 기초하여 대상 부동산의 가격 상승 확률, 가격 하락 확률 등을 계산할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 도 6에 도시된 바와 같이, 감성 분석을 통하여 긍정(가격 상승)이나 부정(가격 하락)을 유발하는 단어와 그 때의 가격 변동 효과 내지 확률을 계산할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 도 7에 도시된 바와 같이, 해당 뉴스에 미리 정의된 감성 분석 이용 단어가 포함될 경우와 그렇지 않을 경우의 부동산 가격 변동 확률을 베이즈 추정을 통해서 계산할 수 있다.

도 6과 7에 도시된 감성 분석 방식은, 컴퓨팅 디바이스(20)에서 더 많은 데이터를 참조하고, 분석 기간을 더 길게 할수록 정확도를 높일 수 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 참조 데이터양, 분석기간 등을 임의 설정하여 보유 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 참조 데이터양, 분석기간 등을 대상 부동산에 따라 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(20)는 대상 부동산이 수도권인지 지방인지에 따라 참조 데이터양과 분석기간을 다르게 설정할 수 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 미리 정한 이벤트 발생에 따라 참조 데이터양, 분석기간 등을 다르게 설정할 수 있다. 여기서, 미리 정한 이벤트 발생이라 함은 부동산 정책에 관한 업데이트나 부동산 정책 변동 등이 포함될 수 있다.

실시예에 따라, 컴퓨팅 디바이스(20)는 뉴스에 대한 감성 분석을 위하여 자연어 데이터 처리 모듈, 자연어 데이터 분석 모듈, 텍스트 마이닝 모듈 등을 구비하여 이용할 수 있다.

다음으로, 컴퓨팅 디바이스(20)는 S105 과정에서 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성 및 제공하는데, 이 때 도 8에 도시된 바와 같이 전세보증금의 미래 가치를 판단하고, 도 9 내지 10과 같이 대체상품의 투자를 통한 리스크 헷징을 수행할 수 있다.

도 8은 전세보증금의 만기시점 미래 가치 분석 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 9와 도 10은 대체자산을 통한 리스크 헷징을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 8 내지 10은 전세보증금의 상환 불능 리스크 회피를 위한 추천 서비스에 관한 것으로, 이를 통해 전세보증금의 리스크를 낮추고 금융 단말(30)은 수익 증대를 가져올 수 있다.

도 8은 예를 들어, 화재보험에서 화재 발생시에 자산가치와 그렇지 않은 경우에 자산가치 계산인데, 이를 전세보증금의 미래가치, 즉 만기시점의 전세보증금의 가치 산출에 이용할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(20)는 본 발명에 따른 리스크 분석을 통하여 만기시점의 전세보증금의 미래가치를 산출하여 이를 참조하여 전세보증금 관리를 위한 추천 서비스 데이터를 생성 및 제공할 수 있다.

도 9 내지 도 10은 대체자산을 통한 리스크 헷징에 관한 것으로, 컴퓨팅 디바이스(20)는 도 9 내지 도 10과 같이 대체자산을 전세보증금 관리를 위한 추천 서비스로 제공하여 대체 상품 투자를 통하여 리스크 헷징하여, 손실 발생에 대한 소정 부분의 회복이 가능하도록 서비스할 수 있다.

본 명세서에서는 편의상 전세보증금을 예로 하였으나, 반드시 그에 한정되는 것은 아니고, 월세보증금, 화재보험, 기타 집주인과 세입자 사이에 금전과 관련된 다양한 계약에 적용될 수 있다.

한편, 본 발명의 내용은 반드시 부동산에만 한정되는 것은 아니며, 동산, 부대 시설물 등에도 적용할 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 전세보증금 리스크 관리 방법에 따르면, 부동산 가격 변동에 기초하여 전세세입자에게는 전세보증금의 상환불능 리스크의 계량적 지표를 제공하여 그 위험에 대한 대비를 할 수 있도록 하고, 금융회사에게는 전세보증금 상환불능 햇징을 위한 대체자산 판매 기회를 제공하여 신규 매출처 확보를 통해 매출 증대 기회를 제공할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(Graphics Processing Unit; GPU), ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits; ASICS), 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (1)

1. 옵션 모형을 이용하여 컴퓨팅 디바이스에 의한 전세보증금 관리 방법에 있어서,
   제1 단말로부터 전세보증금 데이터를 수신하는 단계;
   수신한 전세보증금 데이터에 기초하여 대상 부동산 가격 변동에 관한 데이터를 수집하는 단계;
   수집한 부동산 가격 변동 데이터에 기초하여 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도를 산출하는 단계; 및
   산출한 대상 부동산 전세보증금의 상환 위험도에 기초하여 대상 부동산에 대한 전세보증금 관리 추천 서비스 데이터를 생성하여 상기 제1 단말로 제공하는 단계를 포함하는,
   전세보증금 관리 방법.