WO2023080530A1 - 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 - Google Patents

서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 Download PDF

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WO2023080530A1
WO2023080530A1 PCT/KR2022/016482 KR2022016482W WO2023080530A1 WO 2023080530 A1 WO2023080530 A1 WO 2023080530A1 KR 2022016482 W KR2022016482 W KR 2022016482W WO 2023080530 A1 WO2023080530 A1 WO 2023080530A1
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financial
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product
supply chain
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강정석
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주식회사 에이젠글로벌
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G06Q30/00—Commerce
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes

Definitions

  • the present invention relates to a method for providing a financial service based on supply chain data and an apparatus for performing the method. More specifically, it relates to a method for providing financial services based on supply chain data for providing financial services based on data generated on a supply chain, and an apparatus for performing the method.
  • the global economic system is gradually changing from an offline economy to an online economy.
  • the Korean market is no exception, and the e-commerce market is growing by more than 20% every year to 160 trillion won in 2020.
  • Sellers (or sellers) selling goods in the e-commerce market have a business cycle in which goods are purchased, stored in a warehouse, and delivered to customers through delivery companies when orders come in.
  • Demand for funds is a structure that occurs moment by moment across the entire supply chain, but currently, financial services considering the supply chain are not provided. Even if financial services are provided in consideration of the supply chain, trade receivables, which can be secured as collateral on a very small part of the supply chain, are limited in the scope of transfer.
  • sellers currently receive financial services based on information rather than data on the supply chain.
  • Sole proprietors receive financial services based on their income and credit information from debt and delinquency records.
  • corporate operators rely on VAT and accounting information to receive financial services if they are not at the level of listed companies and externally audited corporations.
  • Current methods of providing financial services have limitations in meeting the various financial demands that arise in the course of sellers' business operations. Therefore, by considering numerous supply chain data such as product purchases, inventory holding period, sales turnover rate, return information, number of e-commerce transactions, etc., which are created on the supply chain, financial services targeting sellers in the e-commerce market are considered. Research on methods for providing services is needed.
  • the object of the present invention is to solve all of the above problems.
  • an object of the present invention is to analyze financial risks based on supply chain data generated on a supply chain and to provide various financial services to sellers based on the analysis.
  • the present invention is to analyze financial risks in consideration of characteristics of sellers, seller groups, products, and product groups based on supply chain data generated on the supply chain, and to provide various financial services to sellers with better conditions.
  • a method for providing financial services based on supply chain data includes steps in which a financial risk receiving unit receives financial risk, a seller financial data receiving unit receives seller financial data, and a receivables data receiving unit receives seller financial data. It may include receiving accounts receivable data of and determining a financial product for the seller by a seller financial product determination unit.
  • the accounts receivable data is data on accounts receivable generated based on sales of products sold by the seller through at least one sales medium
  • the financial risk includes a first financial risk factor and a second financial service factor and the Determined based on seller financial data
  • the first financial risk factor is a financial risk determined based on financial service reference data based on the current point in time
  • the second financial risk factor is a predicted future based on financial service reference data of financial risk.
  • the financial product is determined based on basic financial service data and additional financial service data
  • the basic financial service data is determined based on the accounts receivable data
  • the additional financial service data is determined based on the financial risk
  • the basic loan amount and the basic loan interest rate determined based on the basic financial service data are determined based on the time-series characteristics of each of the plurality of accounts receivable data, and the basic loan amount is relatively closer to the current account receivables data. It is determined by setting a higher loan amount limit, and the basic loan interest rate may be determined by setting a relatively lower loan interest rate for accounts receivable data closer to the current one.
  • a financial service providing apparatus for providing financial services based on supply chain data includes a financial risk receiving unit implemented to receive financial risk, a seller financial data receiving unit implemented to receive seller financial data, and a seller's financial data receiving unit implemented to receive financial risk. It may include an account receivable data receiving unit implemented to receive accounts receivable data and a seller financial product determining unit implemented to determine a financial product for the seller.
  • the accounts receivable data is data on accounts receivable generated based on sales of products sold by the seller through at least one sales medium
  • the financial risk includes a first financial risk factor and a second financial service factor and the Determined based on seller financial data
  • the first financial risk factor is a financial risk determined based on financial service reference data based on the current point in time
  • the second financial risk factor is a predicted future based on financial service reference data of financial risk.
  • the financial product is determined based on basic financial service data and additional financial service data
  • the basic financial service data is determined based on the accounts receivable data
  • the additional financial service data is determined based on the financial risk
  • the basic loan amount and the basic loan interest rate determined based on the basic financial service data are determined based on the time-series characteristics of each of the plurality of accounts receivable data, and the basic loan amount is relatively closer to the current account receivables data. It is determined by setting a higher loan amount limit, and the basic loan interest rate may be determined by setting a relatively lower loan interest rate for accounts receivable data closer to the current one.
  • financial risk is analyzed based on supply chain data generated on the supply chain, and various financial services can be provided to sellers based on the analysis.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a supply chain data management device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data collection unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data collection unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data processing unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • 10 and 11 are conceptual diagrams illustrating a method of analyzing financial risk based on supply chain data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating a method of determining a financial risk based on supply chain data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a conceptual diagram illustrating a financial service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is a conceptual diagram illustrating the operation of a financial service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 16 is a conceptual diagram illustrating a method of determining basic financial service data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a supply chain data management device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 discloses a supply chain data management device for collecting, processing, and managing supply chain data generated on a supply chain.
  • the supply chain data management apparatus may include a supply chain data collection unit 100 , a supply chain data processing unit 110 , a supply chain data management unit 120 , and a processor 130 .
  • the supply chain data collection unit 100 may be implemented to collect supply chain data 150 generated on the supply chain.
  • the supply chain data 150 may include data generated when a seller's product is produced, manufactured, or purchased, data generated when the product is stored as inventory in a warehouse, and data generated when a product in the warehouse is distributed to a buyer. there is.
  • Supply chain data can be classified differently depending on the data creator.
  • the first supply chain data 160 is the data generated when products are produced, manufactured, or purchased by the seller
  • the second supply chain data 170 is the data generated when the product is stored as inventory in the warehouse. Data generated when a product is distributed to a buyer may be expressed in terms of third supply chain data 180 .
  • the supply chain data collection unit 100 may collect first supply chain data 160 , second supply chain data 170 , and third supply chain data 180 .
  • the supply chain data collection unit 100 may collect supply chain data 150 of each of a plurality of sellers.
  • the supply chain data collection unit 100 may collect supply chain data 150 related to each of a plurality of merchants periodically/non-periodically or when an event occurs.
  • the supply chain data collection unit 100 may collect external data for financial services.
  • external data that may be collected outside the supply chain may be collected to provide financial services to sellers, such as product price data and product evaluation data.
  • the supply chain data processing unit 110 may be implemented for pre-processing of the collected supply chain data 150 .
  • the supply chain data processor 110 may be implemented to process the collected supply chain data 150 as financial service reference data 190 for financial services.
  • the supply chain data processing unit 110 may determine financial service reference data 190 by filtering data usable for financial services among the supply chain data 150 .
  • the supply chain data processor 110 first filters and extracts the changed supply chain data 150 from among the collected supply chain data 150 and second filters the changed supply chain data 150 to determine the seller's Financial service reference data 190 that can change the financial service may be determined.
  • the seller's available loan amount may increase or the seller's loan interest rate may decrease.
  • Data that can change a seller's financial service, such as the second supply chain data 160 may be determined as the financial service reference data 190 .
  • the financial service reference data 190 may be provided to a financial service device and used by the financial service device to provide a financial service to a seller.
  • the supply chain data processing unit 110 may classify the supply chain data 150 .
  • Classified supply chain data 150 may be implemented to provide financial services to merchants. For example, by categorizing sellers selling similar products, analyzing the supply chain data 150 generated in the seller category to classify sellers, or analyzing product sales trends to provide differentiated financial services. You can also provide a service.
  • Such supply chain data 150 may also be provided as financial service reference data 180 to a financial service device.
  • the supply chain data manager 120 may be implemented to manage the supply chain data 150 .
  • the supply chain data management unit 120 may delete unnecessary supply chain data 150 after a critical validity period has passed among the supply chain data 150 .
  • the supply chain data management unit 120 may be implemented to manage collection of the supply chain data 150 .
  • the supply chain data management unit 120 collects the supply chain data 150 that determines whether a change in the supply chain data 150 for each seller, an event of the supply chain data 150 has occurred, and the supply chain data 150 It is possible to perform management of the collection cycle of
  • the processor 130 may be implemented to control operations of the supply chain data collection unit 100 , the supply chain data processing unit 110 , and the supply chain data management unit 120 .
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data collection unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 an operation of collecting supply chain data by the supply chain data collection unit is initiated.
  • the supply chain data collection unit 200 may be connected to a plurality of seller devices 220 , a plurality of logistics devices 260 , and a plurality of distribution devices 240 .
  • the seller device 220 is a seller device and may transmit first supply chain data 225 generated when a product of the seller is produced, manufactured, or purchased to the supply chain data collection unit 200 .
  • the logistics device 260 is a device of a subject that provides a warehouse service or fulfillment service, and transfers the second supply chain data 265 generated when the warehouse service or fulfillment service is provided to a supply chain data collection unit. (200).
  • the distribution device 240 is a device of a subject that distributes a seller's product to a buyer, and may transmit third supply chain data 245 generated when a distribution service is provided to the supply chain data collection unit 200 .
  • the first supply chain data 225 may include first identification data, second identification data, and product data.
  • the first identification data may include seller identification data for individually identifying sellers and seller group identification data for identifying a group of sellers.
  • the seller group is a group including sellers, and the seller group may be determined based on seller characteristics such as sales products of the seller, sales media (online media selling products, offline stores), sales scale, and the like.
  • the second identification data may include product identification data for individually identifying a product and product group identification data for identifying a group of products.
  • a product group is a group including a seller, and the product group may be determined based on a higher category of products (eg, TV, home appliances).
  • Product data may include data on products, such as the number of products produced, manufactured, or purchased for sale by the seller, product cost, product sales price, and the like.
  • the second supply chain data 265 may be data obtained by adding logistics data to the first supply chain data 225 .
  • Logistics data may include data related to logistics, such as warehouse location data, warehouse arrival time data, warehouse outgoing time data, and warehouse storage period data.
  • the second supply chain data 265 may include data about when a specific product was stored in a certain warehouse and when it was shipped from the warehouse.
  • the third supply chain data 245 may be data obtained by adding distribution data to the second supply chain data 265 .
  • the distribution data may include product distribution data, such as product sales point data, product packaging and product delivery point data, and product return data.
  • first supply chain data 225 may be set to be generated after verification.
  • first supply chain data 225 since data distortion may occur by a seller who receives financial services, in the case of the first supply chain data 225, after verification of external data (external audit server) other than the seller It can also be set to generate.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data collection unit according to an embodiment of the present invention.
  • 3 discloses a method for collecting data of each of a plurality of sellers in a supply chain data collection unit.
  • the supply chain data collection unit may collect first supply chain data 310 , second supply chain data 320 , and third supply chain data 330 when an event occurs.
  • the event is the first supply chain data 310, the second supply chain data 320, and the third supply chain data 330 can create
  • the generated first supply chain data 310 , second supply chain data 320 , and third supply chain data 330 may be transmitted to the supply chain data collector.
  • state data production, logistics, distribution
  • the production state is the state in which the seller is storing the product before sending it to the mulleu warehouse
  • the logistics state is the state in which the product is sent to the warehouse by the seller
  • the distribution state is the state in which the product is sold and delivered to the buyer through the distribution channel.
  • production can include the seller's act of preparing goods, such as the seller's act of purchasing goods for sale.
  • supply chain data for a product may be updated. For example, when seller A produces product X for product X of seller A, first supply chain data 310 for product X may be generated and transmitted to the supply chain data collection unit.
  • second supply chain data 320 for product X obtained by adding logistics data to first supply chain data 310 for product X is generated and transmitted to the supply chain data collection unit.
  • third supply chain data 330 for product X obtained by adding distribution data to second supply chain data 320 for product X may be generated and transmitted to the supply chain data collection unit.
  • the supply chain data collection unit may collect supply chain data according to the occurrence of an event, but the supply chain data collection unit may collect supply chain data by receiving an update of supply chain data for each subject and product.
  • the supply chain data update request is transmitted to multiple seller devices, multiple logistics devices, and multiple distribution devices connected by the supply chain, and multiple seller devices, multiple logistics devices, and multiple distribution devices.
  • Each may transmit updated supply chain data to the supply chain data collector according to a supply chain data update request.
  • a request to update supply chain data for each product based on product identification data may be transmitted to each of a plurality of seller devices, a plurality of distribution devices, and a plurality of distribution devices connected through the supply chain.
  • a supply chain data update request may be made to a seller device, distribution device, and distribution device related to the product.
  • an update request may be made to a logistics device and a distribution device related to the product, and when the current state of the product is a distribution state, an update request may be made to a distribution device related to the product. That is, supply chain data update for a specific product is performed in consideration of the current state of the product, and a separate supply chain data update request for a subject in need may not be performed.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating the operation of a supply chain data processing unit according to an embodiment of the present invention.
  • a supply chain data processing unit processes supply chain data to generate financial service reference data.
  • the supply chain data processor includes a data storage unit 410, a data update unit 420, a first data classification unit 430, a second data classification unit 440, and a third data classification unit 450. ), fourth data classification unit 460, first data filtering unit 435, second data filtering unit 445, third data filtering unit 455, fourth data filtering unit 465, financial service reference A data generator 480 may be included.
  • the data storage unit 410 may be implemented for storage of supply chain data.
  • the data storage unit 410 may store supply chain data received from the supply chain data collection unit.
  • the data update unit 420 may be implemented to update supply chain data.
  • supply chain data by subject, product, and event can be transmitted by the supply chain data collection unit, and existing supply chain data can be updated based on the supply chain data transmitted by the supply chain data collection unit.
  • the first data classification unit 430 may be implemented to classify supply chain data based on a seller.
  • the supply chain data includes seller identification data, and the first data classification unit 430 may classify the supply chain data based on the identification data of each seller.
  • the second data classification unit 440 may be implemented to classify supply chain data based on seller group.
  • the supply chain data includes seller group identification data, and the second data classification unit 440 may classify the supply chain data based on the identification data of each seller group.
  • the third data classification unit 450 may be implemented to classify supply chain data on a product basis.
  • the supply chain data includes product identification data, and the third data classification unit 450 may classify the supply chain data based on the identification data of each product.
  • the fourth data classification unit 460 may be implemented to classify supply chain data based on product groups.
  • the supply chain data includes product group identification data, and the fourth data classification unit 460 may classify the supply chain data based on the identification data of each product group.
  • the first data filtering unit 435 may be implemented to generate financial service reference data 490 through filtering on the data classified by the first data classifying unit 430 .
  • the first data filtering unit 435 may filter supply chain data that may be a reference factor when providing financial services to sellers on a seller basis, and transmit the filtered supply chain data to the financial service reference data generator 480 .
  • the second data filtering unit 445 may be implemented to generate financial service reference data 490 through filtering on the data classified by the second data classifying unit 440 .
  • the second data filtering unit 445 may filter supply chain data that may be a reference factor when providing financial services to sellers on a seller group basis, and transmit the filtered supply chain data to the financial service reference data generator 480 .
  • the third data filtering unit 455 may be implemented to generate financial service reference data 490 through filtering on data classified by the third data classifying unit 450 .
  • the third data filtering unit 455 may filter supply chain data that may be a reference factor when providing a financial service to a seller on a product basis, and transmit the filtered supply chain data to the financial service reference data generating unit 480 .
  • the fourth data filtering unit 465 may be implemented to generate financial service reference data 490 through filtering on data classified by the fourth data classifying unit 460 .
  • the fourth data filtering unit 465 may filter supply chain data that may be a reference factor when providing a financial service to a seller on a product group basis, and transmit the filtered supply chain data to the financial service reference data generating unit 480 .
  • the financial service reference data generator 480 may generate financial service reference data 490 based on the filtered supply chain data.
  • the financial service reference data 490 may be basic data for providing a financial service to a seller. Based on the financial service reference data 490, various factors for providing financial services to the seller, such as a loan limit, a loan interest rate, and a loan period, may be determined.
  • the financial service reference data 490 includes seller reference data, seller group reference data, product group reference data, seller sales change data, product sales change data, seller group sales change data, determined based on the data filtered by the data filtering unit.
  • Product group sales change data may be included.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • seller reference data 510 is reference data for providing financial services to a seller, such as sales products, sales rates, sales results, returns, etc. based on sales-related data of the seller so far.
  • the seller reference data 510 may be determined based on supply chain data transmitted based on the seller identifier data 515 .
  • the seller group reference data 520 is reference data for providing financial services to sellers, such as sales products, sales rates, sales results, returns, etc. of the seller group based on sales-related data of the seller group to date.
  • the seller group reference data 520 may be determined based on supply chain data transmitted based on the seller group identifier data 525 .
  • the product group reference data 530 is reference data for providing financial services to a seller, such as a product sales rate of a product group based on data related to sales of the product group up to now, product sales performance, product return, and the like.
  • the product group reference data 530 may be determined based on supply chain data transmitted based on the product group identifier data 535 .
  • Seller sales change data 550, product sales change data 580, seller group sales change data 560, and product group sales change data 570 are the above-mentioned seller reference data 510 and seller group reference data 520 , may be data changed based on the product group reference data 530 .
  • the seller sales change data 550 is data about changes in the seller's sales and may be data referred to for changes in financial services provided to the seller.
  • Product sales change data 580 is data about changes in product sales and may be data referred to for changes in financial services provided to sellers.
  • the seller group sales change data 560 is data about changes in sales of the seller group and may be data referred to for changes in financial services provided to sellers.
  • Product group sales change data 570 is data about changes in sales of product groups and may be data referred to for changes in financial services provided to sellers.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • the sales rate may be determined based on the conversion rate of supply chain data.
  • a product sales rate (hereinafter, seller sales rate 610 ) of a specific seller may be determined based on a change in supply chain data for the specific seller.
  • a product sales rate (hereinafter referred to as seller group sales rate 620 ) of a specific seller group may be determined based on a change in supply chain data for the specific seller group.
  • a product sales rate (hereinafter referred to as product sales rate 630 ) of a specific product may be determined based on a change in supply chain data for the specific product.
  • product sales rate 640 a product sales rate (hereinafter referred to as product group sales rate 640 ) of a specific product group may be determined based on a change in supply chain data for the specific product group.
  • the seller sales rate 610, seller group sales rate 620, product sales rate 630, and product group sales rate 640 are each determined based on changes in supply chain data, but may be determined in different ways.
  • the seller sales rate 610 is data about the overall sales flow of a seller's products, and is data showing the overall sales flow of a plurality of products sold by the seller.
  • the seller group sales rate 620 is data on the sales flow of the entire product of the seller group, and is data showing the overall sales flow of a plurality of products sold by the seller group to which the seller belongs.
  • a relative sales rate of the seller to the seller group may be determined through a comparison between the seller group sales rate 620 and the seller sales rate.
  • the product sales rate 630 is data about the sales flow of individual products and may be used as data showing the sales flow of each product sold by the seller.
  • a relative sales rate between a specific product sold by a seller and other products may be determined by comparing the product sales rate 630 and the seller sales rate 610 .
  • the product group sales rate 640 is data about the sales flow of the product group, and is data showing the sales flow of the product group.
  • a relative sales rate between a specific product sold by a seller and a sales group including the specific product may be determined through a comparison between the product group sales rate 640 and the product sales rate 630 .
  • Seller characteristics are analyzed through a comparison of seller sales rate 610, seller group sales rate 620, product sales rate 630, and product group sales rate 640, and different financial services can be provided for each seller.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • a seller group 700 and a product group 750 may be grouped and created based on various data, and financial service reference data for each seller group layer and product group layer may be created.
  • basic data for seller grouping and product grouping are examples, and various basic data may be used for grouping.
  • the seller group 700 may be grouped based on product data, media data, and sales data.
  • Each of the seller's product data, media data, and sales data may be expressed as a specific numerical value, and each of the digitized product data, media data, and sales data may be mapped on three coordinate axes.
  • similar products may be digitized to be matched to a close location
  • similar media may be digitized to be matched to a nearby location, considering characteristics of media, and similar sales considering characteristics of sales It can be digitized to match the closer position.
  • Coordinate values matching product data, media data, and sales data of each seller on the coordinate axis may correspond, and the seller group 700 may be created in units of clusters through clustering in space.
  • the product group 750 may be grouped based on product type data, product price data, and product sales medium data.
  • Each product may be expressed as a specific numerical value based on product type data, product price data, and product sales media data, and each of the digitized product type data, product price data, and product sales media data may be mapped on three coordinate axes. there is.
  • similar types of products may be digitized to be matched to the nearest location, and considering the characteristics of product prices, similar prices may be digitized to be matched to the nearest location, and the characteristics of the product sales medium In consideration of , similar sales media can be digitized to be matched to a nearby location.
  • Coordinate values matching the product data, media data, and sales data of each product on the coordinate axis may correspond, and product groups 750 may be generated in units of clusters through clustering in space.
  • the seller group creation method and the product group creation method may be expressed in terms of a clustering-based group creation method.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • a seller group and a product group may be grouped and created based on various data, and financial service reference data for each seller group layer and product group layer may be created.
  • basic data forming layers for seller grouping and product grouping are examples, and various basic data may be used for layering.
  • the seller layer may be set according to set criteria. For example, the first seller layer 810 is set based on the characteristics of the product to be sold, and the second seller layer 820 is set based on the medium for selling the product. This is set, and a tertiary seller layer 830 may be set based on sales. Sellers can be classified into n layers in consideration of criteria in this way.
  • the seller groups are the seller group (815) based on the 1st seller hierarchy, the seller group (825) based on the 2nd seller hierarchy, the seller group (835) of the 3rd seller hierarchy group, and the seller group (845) of the n-tier seller hierarchy group. ) can be set.
  • financial service reference data based on the x-th layer may be selectively determined as needed. For example, financial services simulation based on the financial service reference data determined using the primary merchant layer 810, financial service simulation based on the financial service reference data determined using the secondary merchant layer 820, nth merchant layer Different risk-based financial services may be provided through financial service simulation based on the financial service reference data determined using 840 .
  • product hierarchies can be set to set product groups on a hierarchical basis.
  • the product hierarchy may be set according to set standards. For example, the first product hierarchy 850 is set based on the type of product to be sold, the second product hierarchy 860 is set based on the product price, A third product layer 870 may be set based on product sales. In this way, it is possible to classify sellers into n product classes by considering criteria.
  • the product groups are the product group 855 based on the 1st product hierarchy, the product group 865 based on the 2nd product hierarchy, the product group 875 of the 3rd product hierarchy group, and the product group 885 of the nth product hierarchy group.
  • financial service reference data based on the xth product layer may be selectively determined as needed. For example, financial services simulation based on the financial service reference data determined using the primary product layer 850, financial service simulation based on the financial service reference data determined using the secondary product layer 860, nth product layer Different risk-based financial services may be provided through financial service simulation based on financial service reference data determined using 880 .
  • This seller group creation method and product group creation method may be expressed in terms of a layer-based group creation method.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram illustrating a method of generating financial service reference data according to an embodiment of the present invention.
  • a clustering-based group creation method 910 (hereinafter, a first group creation method) and a hierarchy-based group creation method 920 (hereinafter, a second group creation method) are comprehensively used to generate a seller group and a product group. this can be determined.
  • sellers and products grouped identically by the first group creation method and the second group creation method may be set to the same seller group and the same product group without any change.
  • Sellers or products corresponding to the seller groups and product groups that are grouped differently based on the first group creation method and the second group creation method consider both the two different seller groups and product groups to generate financial service reference data can be utilized for
  • the seller group and product group based on the first group creation method are expressed in terms of the first seller group 913 and the first product group 916, and the seller group and product group based on the second group creation method may be expressed in terms of a second seller group 923 and a second product group 926 .
  • financial service reference data 950 considering both first seller group A and second seller group B is generated and provided to the seller. It can be.
  • financial service reference data 950 considering both the first product group C and the second product group D is generated and provided to the seller. It can be.
  • a clustering-based group generation method (910), a hierarchy-based group
  • the generation method 920 it may be determined by receiving feedback based on a result of providing a financial service.
  • Each of the sales group weight and product group weight is adaptively set in consideration of the financial service result feedback, so that the seller group of the seller and the product group of the product may be adaptively changed.
  • 10 and 11 are conceptual diagrams illustrating a method of analyzing financial risk based on supply chain data according to an embodiment of the present invention.
  • seller change data, seller group sales change data, product group sales change data, and product sales change data are generated based on the supply chain data as described above in FIG. 5 as financial service reference data.
  • data on seller sales rate, seller group sales rate, product sales rate, and product group sales rate may be generated.
  • a financial risk that may occur when providing a financial service to a seller may be determined based on financial service reference data generated based on supply chain data.
  • the financial risk may be determined through a first financial risk factor determined based on the degree of change in the current state based on the past and a second risk measurement factor determined based on the unpredictability of the future.
  • seller sales change data 1000 and seller group sales change data ( 1010) may be listed chronologically.
  • the first financial risk factor (seller) 1060 may be determined based on 1) whether the seller's sales volume increases and 2) how much the seller's sales volume increases compared to the seller group.
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low. Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the change value of seller sales change data is negative (-).
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low as the change value of seller group sales change data is positive (+). Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the change value of seller group sales change data is negative (-).
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low as the difference between the change value of seller sales change data and the change value of seller group sales change data is positive (+). Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the difference between the change value of seller sales change data and the change value of seller group sales change data is negative (-).
  • the first financial The risk factor (seller) 1060 is determined, the first financial risk factor (seller) determining factor 1 (1020), the first financial risk factor (seller) determining factor 2 (1030), the first financial risk factor (seller)
  • a first financial risk factor (seller) weight 1050 which is a weight for each decision factor 3 1050, may be set to determine the first financial risk factor (seller) 1060.
  • the second financial risk factor (seller) 1070 may be a prediction of future seller sales change data and seller group sales change data based on data up to now. Artificial intelligence-based learning can be performed on seller sales change data and seller group sales change data that have occurred so far, and based on the learning results, predicted values for seller sales change data and seller group sales change data that have occurred so far are determined. can
  • the first financial risk factor (seller) 1060 and the second financial risk factor (seller) 1070 are adapted according to the time (eg, loan period) and amount (eg, loan amount) related to the financial service. can be configured differently.
  • the first financial risk factor (seller) 1060 and A second financial risk factor (seller) may be determined.
  • the first financial risk factor (seller) 1060 and the second financial risk are set by setting the sensitivity to changes in the seller sales change data and the seller sales change data not high.
  • the element (seller) can be determined.
  • product sales change data 1100 and product group sales change data may be listed chronologically.
  • the first financial risk factor (product) 1160 may be determined based on 1) whether the sales volume of the product increases and 2) how much the sales volume of the product increases compared to the product group.
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low as the change value of product sales change data is positive (+). Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the change value of product sales change data is negative (-).
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low as the change value of product group sales change data is positive (+). Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the change value of product group sales change data is negative (-).
  • the first financial risk factor may be set to be relatively low as the difference between the change value of the product sales change data and the change value of the product group sales change data is positive (+). Conversely, the first financial risk factor may be set to be relatively large as the difference between the change value of product sales change data and the change value of product group sales change data is negative (-).
  • the first financial The risk factor (product) 1160 is determined, the first financial risk factor (product) determining factor 1 1120, the first financial risk factor (product) determining factor 2 1130, and the first financial risk factor (product)
  • a first financial risk factor (product) weight 1150 which is a weight for each decision factor 3 1140, may be set to determine the first financial risk factor (product) 1160.
  • the second financial risk factor (product) 1170 may be a prediction of future product sales change data 1100 and product group sales change data 1110 based on data up to now. Artificial intelligence-based learning may be performed on product sales change data 1100 and product group sales change data 1110 that have occurred so far, and product sales change data 1100 and products generated so far based on the learning result Predictions for the group sales change data 1110 may be determined.
  • the first financial risk factor (product) 1160 and the second financial risk factor (product) 1170 are adapted according to the time (eg, loan period) and amount (eg, loan amount) related to the financial service. can be configured differently.
  • sensitivity to changes in the product sales change data 1100 and the product group sales change data 1110 is not set to be large, so that the first financial risk factor A (product) 1160 and a second financial risk factor (product) 1170 may be determined.
  • the first financial risk factor (product) ( 1160) and a second financial risk factor (product) 1170 may be determined.
  • FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating a method of determining a financial risk based on supply chain data according to an embodiment of the present invention.
  • the first financial risk factor may include a first financial risk factor (seller) 1210 and a first financial risk factor (product) 1230 .
  • the second financial risk factor may include a second financial risk factor (seller) 1220 and a second financial risk factor (product) 1240 .
  • financial risks can be determined based on the following priorities.
  • first financial risk factor (seller) 1210 and the second financial risk factor (seller) 1220 are financial risk factors directly related to the seller, they are considered with the highest priority.
  • 1 Financial Risk Factor (Seller) 1210 can be considered as a top priority.
  • the first financial risk factor (product) 1230 and the second financial risk factor (product) 1240 are considered, but the first financial risk factor (product) 1230 determined based on the currently generated data This may be prioritized.
  • a first financial risk factor (seller) 1210 a second financial risk factor (seller) 1220, a first financial risk factor (product) ( 1230) and the second financial risk factors (products) 1240, financial risks considering only some of them may be determined.
  • the financial risk may be determined by considering only the higher-priority financial risk factor (eg, the first financial risk factor (seller) 1210). Conversely, if the loan amount is relatively large or the loan period is relatively long, the financial risk may be determined by expanding the priority as well as the higher priority financial risk factors.
  • the higher-priority financial risk factor e.g. the first financial risk factor (seller) 1210
  • the first financial risk factor (seller) 1210 and the first financial risk factor (product) 1230 based on the currently generated data are relatively high.
  • a weighting may be applied to determine the financial risk.
  • relatively high weights for the second financial risk factor (seller) 1220 and the second financial risk factor (product) 1240 may be applied to determine the financial risk.
  • the financial risk determination device includes a financial service reference data receiving unit 1300, a seller financial data input unit 1310, a first financial risk determining unit 1320, a second financial risk determining unit 1330, and a financial risk A decision unit 1340 and a processor 1350 may be included.
  • the financial service reference data receiver 1300 may be implemented to receive financial service reference data from a supply chain data management device.
  • the financial service reference data may include seller sales change data determined based on supply chain data, seller group sales change data, product group sales change data, product sales change data, and the like.
  • the seller financial data input unit 1310 may be implemented to input information about a financial service that a seller wants to receive. Information on a loan amount desired by the seller, a loan period, and the like may be input as seller financial data.
  • the seller is a concept including a seller capable of generating seller sales change data, seller group sales change data, product group sales change data, and product sales change data.
  • the first financial risk determination unit 1320 may be implemented to determine the first financial risk.
  • the first financial risk may include a first financial risk factor (seller) and a first financial risk factor (product).
  • the second financial risk determining unit 1330 may be implemented to determine the second financial risk.
  • the second financial risk may include a second financial risk factor (seller) and a second financial risk factor (product).
  • the financial risk determination unit 1340 is based on seller financial data, a first financial risk factor (seller), a first financial risk factor (product), a second financial risk factor (seller), and a second financial risk factor (product). It can be implemented to determine financial risk.
  • the processor 1350 includes the financial service reference data receiver 1300, the seller financial data input unit 1310, the first financial risk determination unit 1320, the second financial risk determination unit 1330, and the financial risk determination unit 1340. You can control the action.
  • FIG. 14 is a conceptual diagram illustrating a financial service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • a financial service providing device may be implemented to provide financial services to a seller by being connected to a financial risk determining device and a supply chain data management device.
  • the financial service providing apparatus may include a financial risk receiving unit 1400 , a seller financial data receiving unit 1410 , a accounts receivable data receiving unit 1420 , a seller financial product determining unit 1430 , and a processor 1440 .
  • the financial service providing device may determine a financial service that can be provided to the seller based on the seller's financial data, and deliver the financial service to the seller device.
  • the financial service providing device may deliver various loan products that can be provided to the seller to the seller device.
  • Each of the at least one loan product may have different characteristics.
  • the financial service providing apparatus may generate at least one loan product and provide the loan product to the seller based on the credit data that is adaptive for each seller and the specific credit data considering the lapse of time.
  • the financial risk receiving unit 1400 may be implemented to receive the financial risk determined by the financial risk determination device.
  • the financial risk determination device may determine the financial risk of the seller, which is the seller, and the determined financial risk data may be transmitted to the financial risk receiver.
  • the accounts receivable data receiving unit 1410 may be implemented to receive information about the seller's accounts receivable. Sellers sell products through various online media or offline media, and receivables may be generated according to product sales. A financial service to be provided to the seller may be determined based on the accounts receivable data received through the account receivable data reception unit.
  • Merchant financial data receiver 1420 may be implemented to receive merchant financial data.
  • Seller financial data may be data related to a financial service desired by the seller.
  • the seller financial data may include data on a loan request amount, a loan request period, and a loan request interest rate.
  • the seller financial product determination unit 1430 may be implemented to determine a financial product that can be provided to the seller based on the seller financial data and financial risk.
  • the processor 1440 may be implemented to control operations of the financial risk receiving unit 1400 , the seller financial data receiving unit 1410 , the accounts receivable data receiving unit 1420 , and the seller financial product determining unit 1430 .
  • 15 is a conceptual diagram illustrating the operation of a financial service providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 discloses a method for generating a financial product based on the financial risk determined by the financial risk determination device and the receivables data of the seller.
  • the financial service providing device may primarily determine basic financial service data based on accounts receivable data 1500 .
  • Accounts receivable data 1500 is data about the right to collect sales due to product sales, and may be used to determine basic financial service data 1510 of a seller.
  • the basic financial service data 1510 may include information about a basic loan amount 1513 and a basic loan interest rate 1516 .
  • the basic loan amount 1513 may be the maximum loan amount based on the accounts receivable data 1500 .
  • the basic loan interest rate 1516 may be a minimum interest rate that a seller may receive based on the accounts receivable data 1500 .
  • the financial service providing device may determine additional financial service data 1560 for providing an additional financial service in addition to the basic financial service based on the financial risk 1550 determined by the financial risk determining device.
  • the additional financial service data 1560 may include information about an additional loan amount 1563 and an additional loan interest rate 1566 .
  • the financial service providing apparatus may provide the seller with an amount obtained by adding the basic loan amount 1513 and the additional loan amount 1563 as the loan limit.
  • the loan amount of the seller is equal to or less than the basic loan amount 1513
  • financial services may be provided at the basic loan interest rate 1516 .
  • 16 is a conceptual diagram illustrating a method of determining basic financial service data according to an embodiment of the present invention.
  • 16 discloses a method of determining basic financial service data in consideration of a plurality of receivables of each of a plurality of sales media through which a seller sells a product.
  • a plurality of accounts receivable data may be pooled based on time.
  • the accounts receivables data of seller A may include accounts receivables data 1, accounts receivables data 2, accounts receivables data 3 to accounts receivables data n based on time.
  • Accounts receivables data 1 to accounts receivables data n may be listed in chronological order based on the scheduled sales collection date.
  • Accounts receivables data 1 to account receivables data n listed in chronological order may be converted based on the current point in time to determine the first basic loan amount and the first basic loan interest rate.
  • the basic loan amount may be determined by recognizing a relatively higher loan amount limit for accounts receivable data closer to the present, and the entire basic loan amount may be determined by adding n basic loan amounts for each of n accounts receivable data. If the collectible sales amount corresponding to Accounts Receivables data 1 is 1 million won and the collectible sales amount corresponding to Accounts receivables data 10 is 1 million won, the basic loan amount for Accounts receivables data 1 is 900,000 won and Accounts receivables data 10 The basic loan amount for may be set to 500,000 won.
  • the basic loan interest rate may be determined by setting a relatively lower loan interest rate for accounts receivable data closer to the present, and the basic loan interest rate may be determined by applying the interest rate for each of n accounts receivable data.
  • the loan interest rate for accounts receivable data 1 may be set to 1%, and the loan interest rate for accounts receivable data 10 may be set to 2%.
  • a loan interest rate based on at least one account receivable data in an order close to the current one may be determined. That is, the seller may receive a financial service through a basic loan interest rate finally determined based only on the loan interest rate for accounts receivable data corresponding to the loan amount, and may proceed with a loan at a relatively low interest rate.
  • Embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. medium), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language codes generated by a compiler.
  • a hardware device may be modified with one or more software modules to perform processing according to the present invention and vice vers

Landscapes

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Abstract

본 발명은 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법은 금융 리스크 수신부가 금융 리스크를 수신하는 단계, 판매자 금융 데이터 수신부가 판매자 금융 데이터를 수신하는 단계, 매출 채권 데이터 수신부가 판매자의 매출 채권 데이터를 수신하는 단계와 판매자 금융 상품 결정부가 판매자를 위한 금융 상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
본 발명은 서플라이 체인 데터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 서플라이 체인 상에서 발생하는 데이터를 기반으로 금융 서비스를 제공하기 위한 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.
전세계의 경제 시스템이 오프라인 경제에서 점차 온라인 경제로 변화하고 있다. 한국 시장도 예외가 아니어서, 이커머스 시장이 2020년 160조원 규모로 매년 20% 이상씩 성장하고 있다. 이커머스 시장에서 물건을 판매하는 셀러(또는 판매자)들은 물건을 구입하고, 창고에 보유하고 있다가 주문이 들어오면 배송업체를 통하여 고객에게까지 물건이 공급되는 비지니스 사이클을 갖고 있다. 자금의 수요는 전 서플라이 체인에 걸쳐서 순간 순간 일어나는 구조이지만, 현재는 서플라이 체인을 고려한 금융 서비스가 제공되고 있지 않은 상황이다. 금융 서비스가 서플라이 체인을 고려하여 이루어진다고 하더라도 아주 일부의 서플라이 체인 상에서 확실하게 담보를 가져갈 수 있는 부분인 매출 채권이 양도가 되는 범위에서 제한적으로 공급되고 있는 상황이다.
따라서, 현재 셀러들은 서플라이 체인 상의 데이터가 아닌 정보를 기반으로 금융 서비스를 제공받는다. 개인사업자는 개인에 대한 소득 및 부채 및 연체 기록으로 한 신용 정보를 기반으로 금융 서비스를 제공받는다. 또는 법인 사업자는 상장사와 외감법인의 수준이 아닌 경우, 부가세 및 회계 정보에 의존해서 금융 서비스를 제공받는다. 현재 금융 서비스 제공 방식은 셀러들의 사업 운영 과정에서 발생하는 다양한 금융 수요를 충족시키는데는 한계를 가진다. 따라서, 서플라이 체인 상에서 생성되는 셀러들의 상품의 구입, 재고 유지기간, 매출 회전율, 반품 정보, 거래하고 있는 이커머스의 수 등과 같은 수많은 서플라이 체인 상의 데이터를 고려하여 이커머스 시장 상의 판매자들을 대상으로 한 금융 서비스를 제공하기 위한 방법에 대한 연구가 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크를 분석하고 이를 기반으로 판매자에게 다양한 금융 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 판매자, 판매자 그룹, 상품, 상품 그룹의 특성을 고려하여 금융 리스크를 분석하고 다양한 금융 서비스를 보다 좋은 조건으로 판매자에게 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법은 금융 리스크 수신부가 금융 리스크를 수신하는 단계, 판매자 금융 데이터 수신부가 판매자 금융 데이터를 수신하는 단계, 매출 채권 데이터 수신부가 판매자의 매출 채권 데이터를 수신하는 단계와 판매자 금융 상품 결정부가 상기 판매자를 위한 금융 상품을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 매출 채권 데이터는 상기 판매자가 적어도 하나의 판매 매체를 통해 판매한 상품 매출을 기반으로 발생된 매출 채권에 대한 데이터이고, 상기 금융 리스크는 제1 금융 리스크 요소 및 제2 금융 서비스 요소 및 상기 판매자 금융 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 제1 금융 리스크 요소는 현재 시점을 기준으로 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 결정된 금융 리스크이고, 상기 제2 금융 리스크 요소는 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 예측된 미래의 금융 리스크일 수 있다.
또한, 상기 금융 상품은 기초 금융 서비스 데이터 및 추가 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 기초 금융 서비스 데이터는 상기 매출 채권 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 추가 금융 서비스 데이터는 상기 금융 리스크를 기반으로 결정되고, 상기 기초 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되는 기초 대출 금액 및 기초 대출 금리는 복수의 매출 채권 데이터 각각의 시계열적인 특성을 기반으로 결정되되, 상기 기초 대출 금액은 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 높은 대출 금액 한도로 설정하여 결정되고, 상기 기초 대출 금리는 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 낮은 대출 금리로 설정하여 결정될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공하는 금융 서비스 제공 장치는 금융 리스크를 수신하도록 구현된 금융 리스크 수신부, 판매자 금융 데이터를 수신하도록 구현된 판매자 금융 데이터 수신부, 판매자의 매출 채권 데이터를 수신하도록 구현된 매출 채권 데이터 수신부와 상기 판매자를 위한 금융 상품을 결정하도록 구현된 판매자 금융 상품 결정부를 포함할 수 있다.
한편, 상기 매출 채권 데이터는 상기 판매자가 적어도 하나의 판매 매체를 통해 판매한 상품 매출을 기반으로 발생된 매출 채권에 대한 데이터이고, 상기 금융 리스크는 제1 금융 리스크 요소 및 제2 금융 서비스 요소 및 상기 판매자 금융 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 제1 금융 리스크 요소는 현재 시점을 기준으로 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 결정된 금융 리스크이고, 상기 제2 금융 리스크 요소는 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 예측된 미래의 금융 리스크일 수 있다.
또한, 상기 금융 상품은 기초 금융 서비스 데이터 및 추가 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 기초 금융 서비스 데이터는 상기 매출 채권 데이터를 기반으로 결정되고, 상기 추가 금융 서비스 데이터는 상기 금융 리스크를 기반으로 결정되고, 상기 기초 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되는 기초 대출 금액 및 기초 대출 금리는 복수의 매출 채권 데이터 각각의 시계열적인 특성을 기반으로 결정되되, 상기 기초 대출 금액은 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 높은 대출 금액 한도로 설정하여 결정되고, 상기 기초 대출 금리는 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 낮은 대출 금리로 설정하여 결정될 수 있다.
본 발명에 의하면, 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크가 분석되고 이를 기반으로 판매자에게 다양한 금융 서비스가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 판매자, 판매자 그룹, 상품, 상품 그룹의 특성을 고려하여 금융 리스크를 분석하고 다양한 금융 서비스가 보다 좋은 조건으로 판매자에게 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 관리 장치를 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 처리부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크를 분석하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 금융 리스크 결정 장치가 개시된다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 제공 장치를 나타낸 개념도이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 제공 장치의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 기초 금융 서비스 데이터를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 관리 장치를 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터에 대한 수집, 처리 및 관리를 위한 서플라이 체인 데이터 관리 장치가 개시된다.
도 1을 참조하면, 서플라이 체인 데이터 관리 장치는 서플라이 체인 데이터 수집부(100), 서플라이 체인 데이터 처리부(110), 서플라이 체인 데이터 관리부(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
서플라이 체인 데이터 수집부(100)는 서플라이 체인 상에서 발생되는 서플라이 체인 데이터(150)를 수집하기 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터(150)는 판매자의 상품을 생산, 제조 또는 구매시 발생되는 데이터, 상품을 물류 창고에 재고로 보관시 발생되는 데이터, 물류 창고 상의 상품을 구매자에게 유통시 발생되는 데이터 등을 포함할 수 있다.
서플라이 체인 데이터는 데이터 생성 주체에 따라 다르게 구분될 수 있다. 판매자의 판매를 위한 상품의 생산, 제조 또는 구매시 발생되는 데이터는 제1 서플라이 체인 데이터(160), 상품을 물류 창고에 재고로서 보관시 발생되는 데이터는 제2 서플라이 체인 데이터(170), 물류 창고 상의 상품을 구매자에게 유통시 발생되는 데이터는 제3 서플라이 체인 데이터(180)라는 용어로 표현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터 수집부(100)는 제1 서플라이 체인 데이터(160), 제2 서플라이 체인 데이터(170) 및 제3 서플라이 체인 데이터(180)를 수집할 수 있다.
서플라이 체인 데이터 수집부(100)는 복수의 판매자 각각의 서플라이 체인 데이터(150)를 수집할 수 있다. 서플라이 체인 데이터 수집부(100)는 주기적/비주기적 또는 이벤트 발생시 복수의 판매자 각각과 관련된 서플라이 체인 데이터(150)를 수집할 수 있다.
또한, 서플라이 체인 데이터 수집부(100)는 금융 서비스를 위한 외부 데이터를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 상품 가격 데이터, 상품 평가 데이터 등과 같은 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위해 서플라이 체인 외에서 수집될 수 있는 외부 데이터에 대한 수집도 수행할 수 있다.
서플라이 체인 데이터 처리부(110)는 수집된 서플라이 체인 데이터(150)에 대한 전처리를 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터 처리부(110)는 수집된 서플라이 체인 데이터(150)를 금융 서비스를 위한 금융 서비스 참조 데이터(190)로서 처리하기 위해 구현될 수 있다.
서플라이 체인 데이터 처리부(110)는 서플라이 체인 데이터(150) 중 금융 서비스를 위해 활용 가능한 데이터를 필터링하여 금융 서비스 참조 데이터(190)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서플라이 체인 데이터 처리부(110)는 수집된 서플라이 체인 데이터(150) 중에서 변화된 서플라이 체인 데이터(150)를 1차 필터링하여 추출하고, 변화된 서플라이 체인 데이터(150)를 2차 필터링하여 판매자의 금융 서비스에 변화를 줄 수 있는 금융 서비스 참조 데이터(190)를 결정할 수 있다.
예를 들어, 서플라이 체인 데이터(150) 중에서 상품이 판매되어 구매자에게 배송되는 경우, 제2 서플라이 체인 데이터(160)에 변화가 발생될 수 있고, 제2 서플라이 체인 데이터(160)의 변화를 기반으로 판매자의 대출 가능 금액이 증가되거나 판매자의 대출 금리가 감소될 수 있다. 제2 서플라이 체인 데이터(160)와 같은 판매자의 금융 서비스에 변화를 줄 수 있는 데이터는 금융 서비스 참조 데이터(190)로 결정될 수 있다. 금융 서비스 참조 데이터(190)는 금융 서비스 장치로 제공되어 금융 서비스 장치가 판매자를 대상으로 한 금융 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다.
또한, 서플라이 체인 데이터 처리부(110)는 서플라이 체인 데이터(150)를 분류할 수 있다. 분류된 서플라이 체인 데이터(150)는 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 유사한 상품을 판매하는 판매자들에 대한 카테고리화를 통해 판매자 카테고리에서 발생되는 서플라이 체인 데이터(150)를 분석하여 판매자들의 등급을 분류하거나, 상품 판매 추이에 대한 분석을 수행하여 차별화된 금융 서비스를 제공할 수도 있다. 이러한 서플라이 체인 데이터(150)도 금융 서비스 참조 데이터(180)로서 금융 서비스 장치로 제공될 수 있다.
서플라이 체인 데이터 관리부(120)는 서플라이 체인 데이터(150)의 관리를 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 서플라이 체인 데이터 관리부(120)는 서플라이 체인 데이터(150) 중 임계 유효 기간이 지나서 필요없는 서플라이 체인 데이터(150)에 대한 삭제를 진행할 수 있다. 또한, 서플라이 체인 데이터 관리부(120)는 서플라이 체인 데이터(150)의 수집에 대한 관리를 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 서플라이 체인 데이터 관리부(120)는 판매자별 서플라이 체인 데이터(150)의 변화, 서플라이 체인 데이터(150)의 이벤트 발생 여부를 판단한 서플라이 체인 데이터(150)의 수집, 서플라이 체인 데이터(150)의 수집 주기 등에 대한 관리를 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 서플라이 체인 데이터 수집부(100), 서플라이 체인 데이터 처리부(110), 서플라이 체인 데이터 관리부(120)의 동작을 제어하기 위해 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 서플라이 체인 데이터 수집부에서 서플라이 체인 데이터를 수집하는 동작이 개시된다.
도 2를 참조하면, 서플라이 체인 데이터 수집부(200)는 복수의 판매자 장치(220), 복수의 물류 장치(260), 복수의 유통 장치(240)와 연결될 수 있다.
판매자 장치(220)는 판매자의 장치로서 판매자의 상품을 생산, 제조 또는 구매시 발생되는 제1 서플라이 체인 데이터(225)를 서플라이 체인 데이터 수집부(200)로 전송할 수 있다.
물류 장치(260)는 물류 창고 서비스 또는 풀필먼트 서비스(fulfillment service)를 제공하는 주체의 장치로서 물류 창고 서비스 또는 풀필먼트 서비스를 제공시 발생되는 제2 서플라이 체인 데이터(265)를 서플라이 체인 데이터 수집부(200)로 전송할 수 있다.
유통 장치(240)는 판매자의 상품을 구매자에게 유통하는 주체의 장치로서 유통 서비스를 제공시 발생되는 제3 서플라이 체인 데이터(245)를 서플라이 체인 데이터 수집부(200)로 전송할 수 있다.
제1 서플라이 체인 데이터(225)는 제1 식별 데이터, 제2 식별 데이터 및 상품 데이터를 포함할 수 있다.
제1 식별 데이터는 판매자를 개별적으로 식별하기 위한 판매자 식별 데이터와 판매자의 그룹을 식별하기 위한 판매자 그룹 식별 데이터를 포함할 수 있다. 판매자 그룹은 판매자를 포함하는 그룹으로서 판매자 그룹은 판매자의 판매 상품, 판매 매체(상품을 판매하는 온라인 매체, 오프라인 매장), 판매 규모 등과 같은 판매자 특성을 기반으로 결정될 수 있다.
제2 식별 데이터는 상품을 개별적으로 식별하기 위한 상품 식별 데이터와 상품의 그룹을 식별하기 위한 상품 그룹 식별 데이터를 포함할 수 있다. 상품 그룹은 판매자를 포함하는 그룹으로서 상품 그룹은 상품의 상위 카테고리(예를 들어, TV인 경우, 가전)를 기반으로 결정될 수 있다.
상품 데이터는 판매자의 판매를 위해 생산, 제조 또는 구매된 상품의 개수, 상품 원가, 상품 판매 가격 등과 같은 상품에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
제2 서플라이 체인 데이터(265)는 제1 서플라이 체인 데이터(225)에 물류 데이터를 추가한 데이터일 수 있다. 물류 데이터는 물류 창고 위치 데이터, 물류 창고 입고 시간 데이터, 물류 창고 출고 시간 데이터, 물류 창고 보관 가능 기간 데이터 등과 같은 물류에 관련된 데이터를 포함할 수 있다. 제2 서플라이 체인 데이터(265)는 제1 서플라이 체인 데이터(225)를 포함하여 특정 상품이 어떠한 물류 창고에 언제 입고되었고, 물류 창고에서 언제 출고되었는지에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
제3 서플라이 체인 데이터(245)는 제2 서플라이 체인 데이터(265)에 유통 데이터를 추가한 데이터일 수 있다. 유통 데이터는 상품 판매 시점 데이터, 상품 포장 및 상품 배송 시점 데이터, 상품 반품 데이터 등과 같은 상품 유통에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
제1 서플라이 체인 데이터(225), 제2 서플라이 체인 데이터(265) 및 제3 서플라이 체인 데이터(245) 중 일부의 데이터의 경우 검증 이후 생성되도록 설정될 수 있다. 제1 서플라이 체인 데이터(225)의 경우, 금융 서비스를 제공받는 판매자에 의해 데이터 왜곡이 발생될 수 있으므로, 제1 서플라이 체인 데이터(225)의 경우, 판매자 외의 외부 데이터(외부 감사 서버)의 검증 이후 생성되도록 설정될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 수집부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 서플라이 체인 데이터 수집부에서 복수의 판매자들 각각의 데이터를 수집하기 위한 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 서플라이 체인 데이터 수집부는 이벤트 발생시 제1 서플라이 체인 데이터(310), 제2 서플라이 체인 데이터(320) 및 제3 서플라이 체인 데이터(330)를 수집할 수 있다.
복수의 판매자 장치, 복수의 물류 장치, 복수의 유통 장치 각각에서 이벤트가 발생되는 경우, 이벤트는 제1 서플라이 체인 데이터(310), 제2 서플라이 체인 데이터(320) 및 제3 서플라이 체인 데이터(330)를 생성할 수 있다. 생성된 제1 서플라이 체인 데이터(310), 제2 서플라이 체인 데이터(320) 및 제3 서플라이 체인 데이터(330)는 서플라이 체인 데이터 수집부로 전송될 수 있다.
제1 서플라이 체인 데이터(310), 제2 서플라이 체인 데이터(320) 및 제3 서플라이 체인 데이터(330) 각각을 기반으로 현재 상품의 상태 데이터(생산, 물류, 유통)가 관리될 수 있다. 생산 상태는 뮬류 창고로 보내기전 판매자가 상품을 보관하고 있는 상태이고, 물류 상태는 판매자에 의해 상품이 물류 창고로 보내진 상태이고, 유통 상태는 상품이 팔려서 유통 경로를 통해 구매자에게 전달되는 상태일 수 있다. 생산이라는 용어를 사용하나 생산은 판매자가 판매를 위해 상품을 구매하는 행위와 같은 판매자의 상품 준비 행위를 포함할 수 있다.
이벤트 발생시 상품에 대한 서플라이 체인 데이터는 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 판매자A의 상품X에 대하여 판매자A가 상품X를 생산시 상품X에 대한 제1 서플라이 체인 데이터(310)가 생성되어 서플라이 체인 데이터 수집부로 전달될 수 있다.
상품X가 물류 창고로 보내지는 경우, 상품X에 대한 제1 서플라이 체인 데이터(310)에 물류 데이터를 추가한 상품X에 대한 제2 서플라이 체인 데이터(320)가 생성되어 서플라이 체인 데이터 수집부로 전달될 수 있다.
상품X가 판매된 경우, 상품X에 대한 제2 서플라이 체인 데이터(320)에 유통 데이터를 추가한 상품X에 대한 제3 서플라이 체인 데이터(330)가 생성되어 서플라이 체인 데이터 수집부로 전달될 수 있다.
이벤트 발생에 따라 서플라이 체인 데이터 수집부가 서플라이 체인 데이터를 수집할 수도 있으나, 서플라이 체인 데이터 수집부는 주체별, 상품별 서플라이 체인 데이터의 업데이트를 수신하여 서플라이 체인 데이터를 수집할 수도 있다.
주체별 서플라이 체인 데이터 업데이트를 위해 서플라이 체인으로 연결된 복수의 판매자 장치, 복수의 물류 장치, 복수의 유통 장치로 서플라이 체인 데이터 업데이트 요청을 전달하고, 복수의 판매자 장치, 복수의 물류 장치, 복수의 유통 장치 각각은 서플라이 체인 데이터 업데이트 요청에 따라 업데이트된 서플라이 체인 데이터를 서플라이 체인 데이터 수집부로 전송할 수 있다.
또한, 특정 상품에 대한 서플라이 체인 데이터 업데이트를 위해 서플라이 체인으로 연결된 복수의 판매자 장치, 복수의 물류 장치, 복수의 유통 장치 각각으로 상품 식별 데이터를 기반으로 한 상품별 서플라이 체인 데이터 업데이트 요청을 전달할 수 있다. 이때, 상품의 현재 상태가 생산 상태일 경우, 상품과 관련된 판매자 장치, 물류 장치 및 유통 장치로 서플라이 체인 데이터 업데이트 요청을 할 수 있다. 상품의 현재 상태가 물류 상태일 경우, 상품과 관련된 물류 장치 및 유통 장치로 업데이트 요청을 할 수 있고, 상품의 현재 상태가 유통 상태일 경우, 상품과 관련된 유통 장치로 업데이트 요청을 할 수 있다. 즉, 특정 상품에 대한 서플라이 체인 데이터 업데이트는 상품의 현재 상태를 고려하여 수행되고, 풀필요한 주체에 대한 별도의 서플라이 체인 데이터 업데이트 요청은 수행되지 않을 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터 처리부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 서플라이 체인 데이터 처리부가 금융 서비스 참조 데이터를 생성하기 위해 서플라이 체인 데이터를 처리하는 방법이 개시된다.
도 4를 참조하면, 서플라이 체인 데이터 처리부는 데이터 저장부(410), 데이터 업데이트부(420), 제1 데이터 분류부(430), 제2 데이터 분류부(440), 제3 데이터 분류부(450), 제4 데이터 분류부(460), 제1 데이터 필터링부(435), 제2 데이터 필터링부(445), 제3 데이터 필터링부(455), 제4 데이터 필터링부(465), 금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)를 포함할 수 있다.
데이터 저장부(410)는 서플라이 체인 데이터의 저장을 위해 구현될 수 있다. 데이터 저장부(410)는 서플라이 체인 데이터 수집부로부터 수신한 서플라이 체인 데이터를 저장할 수 있다.
데이터 업데이트부(420)는 서플라이 체인 데이터의 업데이트를 위해 구현될 수 있다. 전술한 바와 같이 주체별, 상품별, 이벤트별 서플라이 체인 데이터가 서플라이 체인 데이터 수집부에 의해 전송될 수 있고, 서플라이 체인 데이터 수집부에 의해 전송된 서플라이 체인 데이터를 기반으로 기존의 서플라이 체인 데이터를 업데이트할 수 있다.
제1 데이터 분류부(430)는 서플라이 체인 데이터를 판매자 기준으로 분류하기 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터는 판매자 식별 데이터를 포함하고, 제1 데이터 분류부(430)는 서플라이 체인 데이터를 판매자 각각의 식별 데이터를 기준으로 분류할 수 있다.
제2 데이터 분류부(440)는 서플라이 체인 데이터를 판매자 그룹 기준으로 분류하기 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터는 판매자 그룹 식별 데이터를 포함하고, 제2 데이터 분류부(440)는 서플라이 체인 데이터를 판매자 그룹 각각의 식별 데이터를 기준으로 분류할 수 있다.
제3 데이터 분류부(450)는 서플라이 체인 데이터를 상품 기준으로 분류하기 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터는 상품 식별 데이터를 포함하고, 제3 데이터 분류부(450)는 서플라이 체인 데이터를 상품 각각의 식별 데이터를 기준으로 분류할 수 있다.
제4 데이터 분류부(460)는 서플라이 체인 데이터를 상품 그룹 기준으로 분류하기 위해 구현될 수 있다. 서플라이 체인 데이터는 상품 그룹 식별 데이터를 포함하고, 제4 데이터 분류부(460)는 서플라이 체인 데이터를 상품 그룹 각각의 식별 데이터를 기준으로 분류할 수 있다.
제1 데이터 필터링부(435)는 제1 데이터 분류부(430)에서 분류된 데이터에 대한 필터링을 통해 금융 서비스 참조 데이터(490)를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 제1 데이터 필터링부(435)는 판매자 기준으로 판매자에게 금융 서비스 제공시 참조 요소가 될 수 있는 서플라이 체인 데이터를 필터링하여 금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)로 전송할 수 있다.
제2 데이터 필터링부(445)는 제2 데이터 분류부(440)에서 분류된 데이터에 대한 필터링을 통해 금융 서비스 참조 데이터(490)를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 제2 데이터 필터링부(445)는 판매자 그룹 기준으로 판매자에게 금융 서비스 제공시 참조 요소가 될 수 있는 서플라이 체인 데이터를 필터링하여 금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)로 전송할 수 있다.
제3 데이터 필터링부(455)는 제3 데이터 분류부(450)에서 분류된 데이터에 대한 필터링을 통해 금융 서비스 참조 데이터(490)를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 제3 데이터 필터링부(455)는 상품 기준으로 판매자에게 금융 서비스 제공시 참조 요소가 될 수 있는 서플라이 체인 데이터를 필터링하여 금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)로 전송할 수 있다.
제4 데이터 필터링부(465)는 제4 데이터 분류부(460)에서 분류된 데이터에 대한 필터링을 통해 금융 서비스 참조 데이터(490)를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 제4 데이터 필터링부(465)는 상품 그룹 기준으로 판매자에게 금융 서비스 제공시 참조 요소가 될 수 있는 서플라이 체인 데이터를 필터링하여 금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)로 전송할 수 있다.
금융 서비스 참조 데이터 생성부(480)는 필터링된 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 서비스 참조 데이터(490)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 금융 서비스 참조 데이터(490)는 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위한 기초가 되는 데이터일 수 있다. 금융 서비스 참조 데이터(490)를 기반으로 판매자에게 대출 한도, 대출 금리, 대출 기한 등 금융 서비스를 제공하기 위한 다양한 요소가 결정될 수 있다.
금융 서비스 참조 데이터(490)는 데이터 필터링부에 의해 필터링된 데이터를 기반으로 결정된 판매자 기준 데이터, 판매자 그룹 기준 데이터, 상품 그룹 기준 데이터, 판매자 판매 변화 데이터, 상품 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터, 상품 그룹 판매 변화 데이터 등을 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 필터링된 데이터를 기반으로 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 판매자 기준 데이터(510)는 판매자의 현재까지 판매 관련 데이터를 기반으로 한 판매 상품, 판매율, 판매 실적, 반품 등과 같은 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위한 참조가 되는 데이터이다. 판매자 기준 데이터(510)는 판매자 식별자 데이터(515)를 기반으로 전송된 서플라이 체인 데이터를 기반으로 결정될 수 있다.
판매자 그룹 기준 데이터(520)는 판매자 그룹의 현재까지 판매 관련 데이터를 기반으로 한 판매자 그룹의 판매 상품, 판매율, 판매 실적, 반품 등과 같은 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위한 참조가 되는 데이터이다. 판매자 그룹 기준 데이터(520)는 판매자 그룹 식별자 데이터(525)를 기반으로 전송된 서플라이 체인 데이터를 기반으로 결정될 수 있다.
상품 그룹 기준 데이터(530)는 상품 그룹의 현재까지 판매 관련 데이터를 기반으로 한 상품 그룹의 상품 판매율, 상품 판매 실적, 상품 반품 등과 같은 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위한 참조가 되는 데이터이다. 상품 그룹 기준 데이터(530)는 상품 그룹 식별자 데이터(535)를 기반으로 전송된 서플라이 체인 데이터를 기반으로 결정될 수 있다.
판매자 판매 변화 데이터(550), 상품 판매 변화 데이터(580), 판매자 그룹 판매 변화 데이터(560), 상품 그룹 판매 변화 데이터(570)는 전술한 판매자 기준 데이터(510), 판매자 그룹 기준 데이터(520), 상품 그룹 기준 데이터(530)를 기준으로 변화한 데이터일 수 있다.
판매자 판매 변화 데이터(550)는 판매자의 판매에 대한 변화에 대한 데이터로서 판매자에게 제공되는 금융 서비스의 변화를 위해 참조되는 데이터일 수 있다.
상품 판매 변화 데이터(580)는 상품의 판매에 대한 변화에 대한 데이터로서 판매자에게 제공되는 금융 서비스의 변화를 위해 참조되는 데이터일 수 있다.
판매자 그룹 판매 변화 데이터(560)는 판매자 그룹의 판매에 대한 변화에 대한 데이터로서 판매자에게 제공되는 금융 서비스의 변화를 위해 참조되는 데이터일 수 있다.
상품 그룹 판매 변화 데이터(570)는 상품 그룹의 판매에 대한 변화에 대한 데이터로서 판매자에게 제공되는 금융 서비스의 변화를 위해 참조되는 데이터일 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 서비스 참조 데이터 중 판매자, 판매자 그룹, 상품, 상품 그룹의 판매율 및 판매율의 변화를 결정하는 방법이 개시된다.
도 6을 참조하면, 판매율은 서플라이 체인 데이터의 전환율을 기준으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 특정 판매자에 대한 서플라이 체인 데이터가 제1 서플라이 체인 데이터, 제2 서플라이 체인 데이터, 제3 서플라이 체인 데이터로 상대적으로 빠르게 전환되는 경우, 특정 판매자의 판매율이 상대적으로 높다고 판단될 수 있다. 즉, 특정 판매자에 대한 서플라이 체인 데이터의 변화를 기반으로 특정 판매자의 상품 판매율(이하, 판매자 판매율(610))이 결정될 수 있다.
특정 판매자 그룹에 대한 서플라이 체인 데이터가 제1 서플라이 체인 데이터, 제2 서플라이 체인 데이터, 제3 서플라이 체인 데이터로 상대적으로 빠르게 전환되는 경우, 특정 판매자 그룹의 판매율이 상대적으로 높다고 판단될 수 있다. 즉, 특정 판매자 그룹에 대한 서플라이 체인 데이터의 변화를 기반으로 특정 판매자 그룹의 상품 판매율(이하, 판매자 그룹 판매율(620))이 결정될 수 있다.
특정 상품에 대한 서플라이 체인 데이터가 제1 서플라이 체인 데이터, 제2 서플라이 체인 데이터, 제3 서플라이 체인 데이터로 상대적으로 빠르게 전환되는 경우, 특정 상품의 판매율이 상대적으로 높다고 판단될 수 있다. 즉, 특정 상품에 대한 서플라이 체인 데이터의 변화를 기반으로 특정 상품의 상품 판매율(이하, 상품 판매율(630))이 결정될 수 있다.
특정 상품 그룹에 대한 서플라이 체인 데이터가 제1 서플라이 체인 데이터, 제2 서플라이 체인 데이터, 제3 서플라이 체인 데이터로 상대적으로 빠르게 전환되는 경우, 특정 상품 그룹의 판매율이 상대적으로 높다고 판단될 수 있다. 즉, 특정 상품 그룹에 대한 서플라이 체인 데이터의 변화를 기반으로 특정 상품 그룹의 상품 판매율(이하, 상품 그룹 판매율(640))이 결정될 수 있다.
판매자 판매율(610), 판매자 그룹 판매율(620), 상품 판매율(630), 상품 그룹 판매율(640) 각각은 서플라이 체인 데이터의 변화를 기초로 결정되되 서로 다른 방식으로 결정될 수 있다.
판매자 판매율(610)은 판매자의 전체적인 상품의 판매 흐름에 대한 데이터로서 판매자가 판매하는 복수의 상품에 대한 전체적인 판매 흐름을 보여주는 데이터이다.
판매자 그룹 판매율(620)은 판매자 그룹의 전체적인 상품의 판매 흐름에 대한 데이터로서 판매자가 속한 판매자 그룹이 판매하는 복수의 상품에 대한 전체적인 판매 흐름을 보여주는 데이터이다.
판매자 그룹 판매율(620)과 판매자 판매율 간의 비교를 통해 판매자의 판매자 그룹 대비 상대적인 판매율이 결정될 수 있다.
상품 판매율(630)은 개별적인 상품의 판매 흐름에 대한 데이터로서 판매자가 판매하는 상품 각각에 대한 판매 흐름을 보여주는 데이터로서 활용될 수 있다.
상품 판매율(630)과 판매자 판매율(610)을 비교하여 판매자가 판매하는 특정 상품과 다른 상품 간의 상대적인 판매율이 결정될 수 있다.
상품 그룹 판매율(640)은 상픔 그룹의 판매 흐름에 대한 데이터로서 상품 그룹이 가지는 판매 흐름을 보여주는 데이터이다. 상품 그룹 판매율(640)과 상품 판매율(630)과의 비교를 통해 판매자가 판매하는 특정 상품과 특정 상품이 포함되는 판매 그룹 간의 상대적인 판매율이 결정될 수 있다.
판매자 판매율(610), 판매자 그룹 판매율(620), 상품 판매율(630), 상품 그룹 판매율(640)의 비교를 통해 판매자의 특성이 분석되고, 판매자 별로 서로 다른 금융 서비스의 제공이 가능하다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7에서는 금융 서비스 참조 데이터를 생성하기 위한 판매자 그룹 및 상품 그룹을 결정하는 방법이 개시된다.
도 7을 참조하면, 판매자 그룹(700)과 상품 그룹(750)은 다양한 데이터를 기반으로 그룹핑되어 생성될 수 있고, 판매자 그룹 계층과 상품 그룹 계층 각각에 대한 금융 서비스 참조 데이터가 생성될 수 있다.
이하, 판매자 그룹핑, 상품 그룹핑을 위한 위한 기초 데이터들은 하나의 예시로서 다양한 기초 데이터들이 그룹핑을 위해 사용될 수 있다.
판매자 그룹(700)은 상품 데이터, 매체 데이터, 매출 데이터 등을 기준으로 그룹핑될 수 있다. 판매자 각각은 상품 데이터, 매체 데이터, 매출 데이터 각각은 특정한 수치로 표현될 수 있고, 수치화된 상품 데이터, 매체 데이터, 매출 데이터 각각은 3개의 좌표축 상에 매핑될 수 있다.
예를 들어, 상품의 특성을 고려하여 유사한 상품일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있고, 매체의 특성을 고려하여 유사한 매체일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있고, 매출의 특성을 고려하여 유사한 매출일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있다.
좌표축 상의 판매자 각각의 상품 데이터, 매체 데이터, 매출 데이터에 매칭되는 좌표값이 대응될 수 있고, 공간 상에서 클러스터링을 통한 클러스터 단위로 판매자 그룹(700)이 생성될 수 있다.
유사한 방식으로 상품 그룹(750)은 상품 종류 데이터, 상품 가격 데이터, 상품 판매 매체 데이터를 기준으로 그룹핑될 수 있다. 상품 각각은 상품 종류 데이터, 상품 가격 데이터, 상품 판매 매체 데이터를 기반으로 특정한 수치로 표현될 수 있고, 수치화된 상품 종류 데이터, 상품 가격 데이터, 상품 판매 매체 데이터 각각은 3개의 좌표축 상에 매핑될 수 있다.
예를 들어, 상품의 종류를 고려하여 유사한 종류의 상품일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있고, 상품 가격의 특성을 고려하여 유사한 가격일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있고, 상품 판매 매체의 특성을 고려하여 유사한 판매 매체일수록 가까운 위치에 매칭되도록 수치화될 수 있다.
좌표축 상의 상품 각각의 상품 데이터, 매체 데이터, 매출 데이터에 매칭되는 좌표값이 대응될 수 있고, 공간 상에서 클러스터링을 통해 클러스터 단위로 상품 그룹(750)이 생성될 수 있다.
이러한 판매자 그룹 생성 방법 및 상품 그룹 생성 방법은 클러스터링 기반 그룹 생성 방법이라는 용어로 표현될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8에서는 금융 서비스 참조 데이터를 생성하기 위한 판매자 그룹 및 상품 그룹을 결정하는 방법이 개시된다.
도 8을 참조하면, 판매자 그룹과 상품 그룹은 다양한 데이터를 기반으로 그룹핑되어 생성될 수 있고, 판매자 그룹 계층과 상품 그룹 계층 각각에 대한 금융 서비스 참조 데이터가 생성될 수 있다.
이하, 판매자 그룹핑, 상품 그룹핑을 위한 위한 계층을 형성하는 기초 데이터들은 하나의 예시로서 다양한 기초 데이터들이 계층화를 위해 사용될 수 있다.
계층 기반으로 판매자 그룹을 설정하기 위해 판매자 계층을 설정할 수 있다. 판매자 계층은 설정된 기준에 따라 설정될 수 있는데, 예를 들어, 판매하는 상품의 특성을 기준으로 1차 판매자 계층(810)이 설정되고, 상품을 판매하는 매체를 기준으로 2차 판매자 계층(820)이 설정되고, 매출을 기준으로 3차 판매자 계층(830)이 설정될 수 있다. 이러한 방식으로 기준을 고려하여 n개의 계층으로 판매자가 분류될 수 있다.
이때 판매자 그룹은 1차 판매자 계층 기준의 판매자 그룹(815), 2차 판매자 계층 기준의 판매자 그룹(825), 3차 판매자 계층 그룹의 판매자 그룹(835), n차 판매자 계층 그룹의 판매자 그룹(845)이 설정될 수 있다. 이러한 경우, 필요에 따라 선택적으로 x차 계층을 기준으로 한 금융 서비스 참조 데이터가 결정될 수 있다. 예를 들어, 1차 판매자 계층(810)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션, 2차 판매자 계층(820)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션, n차 판매자 계층(840)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션을 통해 서로 다른 리스크 기반의 금융 서비스가 제공될 수도 있다.
유사한 방식으로 계층 기반으로 상품 그룹을 설정하기 위해 상품 계층을 설정할 수 있다. 상품 계층은 설정된 기준에 따라 설정될 수 있는데, 예를 들어, 판매하는 상품 종류를 기준으로 1차 상품 계층(850)이 설정되고, 상품 가격을 기준으로 2차 상품 계층(860)이 설정되고, 상품 매출을 기준으로 3차 상품 계층(870)이 설정될 수 있다. 이러한 방식으로 기준을 고려하여 n개의 상품 계층으로 판매자를 분류할 수 있다.
이때 상품 그룹은 1차 상품 계층 기준의 상품 그룹(855), 2차 상품 계층 기준의 상품 그룹(865), 3차 상품 계층 그룹의 상품 그룹(875), n차 상품 계층 그룹의 상품 그룹(885)이 설정될 수 있다. 이러한 경우, 필요에 따라 선택적으로 x차 상품 계층을 기준으로 한 금융 서비스 참조 데이터가 결정될 수 있다. 예를 들어, 1차 상품 계층(850)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션, 2차 상품 계층(860)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션, n차 상품 계층(880)을 사용하여 결정된 금융 서비스 참조 데이터 기반의 금융 서비스 시뮬레이션을 통해 서로 다른 리스크 기반의 금융 서비스가 제공될 수도 있다.
이러한 판매자 그룹 생성 방법 및 상품 그룹 생성 방법은 계층 기반 그룹 생성 방법이라는 용어로 표현될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 9에서는 클러스터링 기반 그룹 생성 방법, 계층 기반 그룹 생성 방법을 기반으로 금융 서비스 참조 데이터를 생성하는 방법이 개시된다.
도 9를 참조하면, 클러스터링 기반 그룹 생성 방법(910)(이하 제1 그룹 생성 방법)과 계층 기반 그룹 생성 방법(920)(이하, 제2 그룹 생성 방법)이 종합적으로 사용되어 판매자 그룹 및 상품 그룹이 결정될 수 있다.
우선 제1 그룹 생성 방법 및 제2 그룹 생성 방법으로 동일하게 그룹핑되는 판매자 및 상품은 별도의 변화 없이 동일한 판매자 그룹, 동일한 상품 그룹으로 설정될 수 있다.
제1 그룹 생성 방법과 제2 그룹 생성 방법을 기반으로 서로 다르게 그룹핑되는 판매자 그룹 및 상품 그룹에 해당하는 판매자 또는 상품은 두개의 서로 다른 판매자 그룹 및 상품 그룹을 모두 고려하여 금융 서비스 참조 데이터를 생성하기 위해 활용할 수 있다.
제1 그룹 생성 방법을 기반으로 한 판매자 그룹 및 상품 그룹은 제1 판매자 그룹(913), 제1 상품 그룹(916)이라는 용어로 표현되고, 제2 그룹 생성 방법을 기반으로 한 판매자 그룹 및 상품 그룹은 제2 판매자 그룹(923), 제2 상품 그룹(926)이라는 용어로 표현될 수 있다.
예를 들어, 판매자X가 제1 판매자 그룹A 및 제2 판매자 그룹B에 포함되는 경우, 제1 판매자 그룹A 및 제2 판매자 그룹B를 모두 고려한 금융 서비스 참조 데이터(950)가 생성되어 판매자에게 제공될 수 있다.
또 다른 예로, 상품Y가 제1 상품 그룹C 및 제2 상품 그룹D에 포함되는 경우, 제1 상품 그룹C 및 제2 상품 그룹D를 모두 고려한 금융 서비스 참조 데이터(950)가 생성되어 판매자에게 제공될 수 있다.
금융 서비스 참조 데이터(950)를 생성시 제1 판매자 그룹, 제1 상품 그룹을 더 고려하느냐, 제2 판매자 그룹, 제2 상품 그룹을 더 고려하느냐는 클러스터링 기반 그룹 생성 방법(910), 계층 기반 그룹 생성 방법(920)을 기반으로 금융 서비스를 제공한 결과를 기준으로 피드백받아서 결정될 수 있다. 금융 서비스 결과 피드백을 고려하여 판매 그룹 가중치, 상품 그룹 가중치 각각이 적응적으로 설정되어 판매자의 판매자 그룹, 상품의 상품 그룹이 적응적으로 변화될 수 있다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크를 분석하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 10 및 도 11에서는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 서비스를 제공하기 위해 금융 리스크를 분석하는 방법이 개시된다.
도 10 및 도 11을 참조하면, 금융 서비스 참조 데이터로서 도 5에서 전술한 바와 같이 서플라이 체인 데이터를 기반으로 판매자 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터, 상품 그룹 판매 변화 데이터, 상품 판매 변화 데이터가 생성될 수 있다.
또한, 금융 서비스 참조 데이터로서 도 6에서 전술한 바와 같이 판매자 판매율, 판매자 그룹 판매율, 상품 판매율, 상품 그룹 판매율에 대한 데이터가 생성될 수 있다.
본 발명에서는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 생성된 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 판매자에게 금융 서비스를 제공시 발생할 수 있는 금융 리스크가 결정될 수 있다.
금융 리스크는 과거를 기준으로 현재 상태가 변화된 정도를 기반으로 결정된 제1 금융 리스크 요소, 미래에 대한 예측 불가능성을 기반으로 결정된 제2 리스크 측정 요소를 통해 결정될 수 있다.
1. 제1 금융 리스크 요소(판매자)와 제2 금융 리스크 요소(판매자) 결정 방법.
도 10을 참조하면, 판매자 측면에서 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)와 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1070)를 결정하기 위해 판매자 판매 변화 데이터(1000)와 판매자 그룹 판매 변화 데이터(1010)가 시계열적으로 나열될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)는 1) 판매자의 판매량이 늘어나는지 여부와 2) 판매자가 판매자 그룹 대비하여 판매량이 얼마나 늘어나는지를 기초로 판단될 수 있다.
1) 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소1(1020)
판매자 판매 변화 데이터의 변화값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 판매자 판매 변화 데이터의 변화값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
2) 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소2(1030)
판매자 그룹 판매 변화 데이터의 변화값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 판매자 그룹 판매 변화 데이터의 변화값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
3) 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소3(1040)
판매자 판매 변화 데이터의 변화값과 판매자 그룹 판매 변화 데이터의 변화값의 차이값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 판매자 판매 변화 데이터의 변화값과 판매자 그룹 판매 변화 데이터의 변화값의 차이값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소1(1020), 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소2(1030), 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소3(1040)를 기반으로 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)가 결정되되, 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소1(1020), 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소2(1030), 제1 금융 리스크 요소(판매자) 결정 요소3(1050) 각각에 대한 가중치인 제1 금융 리스크 요소(판매자) 가중치(1050)가 설정되어 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)가 결정될 수 있다.
제2 금융 리스크 요소(판매자)(1070)는 현재까지의 데이터를 기준으로 한 미래의 판매자 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터에 대한 예측일 수 있다. 현재까지 발생된 판매자 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터에 대한 인공지능 기반 학습이 수행될 수 있고, 학습 결과를 기반으로 현재까지 발생된 판매자 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터에 대한 예측값이 결정될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)와 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1070)는 금융 서비스에 관련된 시간(예를 들어, 대출 기간), 금액(예를 들어, 대출 금액)에 따라 적응적으로 다르게 설정될 수 있다.
예를 들어, 대출 기간이 상대적으로 짧거나 대출 금액이 상대적으로 작은 경우, 판매자 판매 변화 데이터 및 판매자 판매 변화 데이터의 변화에 대한 민감도를 크지 않게 설정하여 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)와 제2 금융 리스크 요소(판매자)가 결정될 수 있다.
반대로 대출 기간이 상대적으로 길거나 대출 금액이 상대적으로 큰 경우, 판매자 판매 변화 데이터 및 판매자 판매 변화 데이터의 변화에 대한 민감도를 크지 않게 설정하여 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1060)와 제2 금융 리스크 요소(판매자)를 결정될 수 있다.
2. 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)와 제2 금융 리스크 요소(상품)(1170) 결정 방법.
도 11을 참조하면, 상품 측면에서 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)와 제2 금융 리스크 요소(상품)(1170)를 결정하기 위해 상품 판매 변화 데이터(1100)와 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)가 시계열적으로 나열될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)은 1) 상품의 판매량이 늘어나는지 여부와 2) 상품이 상품 그룹 대비하여 판매량이 얼마나 늘어나는지를 기초로 판단될 수 있다.
1) 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소1(1120)
상품 판매 변화 데이터의 변화값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 상품 판매 변화 데이터의 변화값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
2) 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소2(1130)
상품 그룹 판매 변화 데이터의 변화값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 상품 그룹 판매 변화 데이터의 변화값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
3) 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소3(1140)
상품 판매 변화 데이터의 변화값과 상품 그룹 판매 변화 데이터의 변화값의 차이값이 양(+)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 낮도록 설정될 수 있다. 반대로, 상품 판매 변화 데이터의 변화값과 상품 그룹 판매 변화 데이터의 변화값의 차이값이 음(-)의 값일수록 제1 금융 리스크 요소는 상대적으로 크도록 설정될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소1(1120), 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소2(1130), 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소3(1140)을 기반으로 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)이 결정되되, 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소1(1120), 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소2(1130), 제1 금융 리스크 요소(상품) 결정 요소3(1140) 각각에 대한 가중치인 제1 금융 리스크 요소(상품) 가중치(1150)가 설정되어 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)이 결정될 수 있다.
제2 금융 리스크 요소(상품)(1170)은 현재까지의 데이터를 기준으로 한 미래의 상품 판매 변화 데이터(1100), 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)에 대한 예측일 수 있다. 현재까지 발생된 상품 판매 변화 데이터(1100), 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)에 대한 인공지능 기반 학습이 수행될 수 있고, 학습 결과를 기반으로 현재까지 발생된 상품 판매 변화 데이터(1100), 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)에 대한 예측값이 결정될 수 있다.
제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)과 제2 금융 리스크 요소(상품)(1170)은 금융 서비스에 관련된 시간(예를 들어, 대출 기간), 금액(예를 들어, 대출 금액)에 따라 적응적으로 다르게 설정될 수 있다.
예를 들어, 대출 기간이 상대적으로 짧거나 대출 금액이 상대적으로 작은 경우, 상품 판매 변화 데이터(1100) 및 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)의 변화에 대한 민감도를 크지 않게 설정하여 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)과 제2 금융 리스크 요소(상품)(1170)이 결정될 수 있다.
반대로 대출 기간이 상대적으로 길거나 대출 금액이 상대적으로 큰 경우, 상품 판매 변화 데이터(1100) 및 상품 그룹 판매 변화 데이터(1110)의 변화에 대한 민감도를 크지 않게 설정하여 제1 금융 리스크 요소(상품)(1160)와 제2 금융 리스크 요소(상품)(1170)를 결정될 수 있다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 서플라이 체인 데이터를 기반으로 금융 리스크를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 12에서는 제1 금융 리스크 요소와 제2 금융 리스크 요소와 판매자가 원하는 금융 서비스를 기반으로 금융 리스크를 결정하는 방법이 개시된다.
도 12를 참조하면, 제1 금융 리스크 요소는 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210), 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230)를 포함할 수 있다.
제2 금융 리스크 요소는 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1220), 제2 금융 리스크 요소(상품)(1240)를 포함할 수 있다.
금융 리스크를 결정함에 있어서, 아래와 같은 우선 순위를 기반으로 금융 리스크가 결정될 수 있다.
1) 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210)
2) 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1220)
3) 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230)
4) 제2 금융 리스크 요소(상품)(1240)
제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210), 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1220)는 판매자와 직접적으로 관련된 금융 리스크 요소이기 때문에 가장 우선적으로 고려되고 이 중에서 현재 발생된 데이터를 기반으로 결정된 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210)가 최우선으로 고려될 수 있다.
그 다음으로는 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230), 제2 금융 리스크 요소(상품)(1240)이 고려되되, 현재 발생된 데이터를 기반으로 결정된 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230)이 우선적으로 고려될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 대출 금액, 대출 기간을 고려하여 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210), 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1220), 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230), 제2 금융 리스크 요소(상품)(1240) 중 일부만 고려한 금융 리스크가 결정될 수 있다.
대출 금액이 상대적으로 적거나, 대출 기간이 상대적으로 짧을수록 상위 우선 순위의 금융 리스크 요소(예를 들어, 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210)) 만을 고려하여 금융 리스크가 결정될 수 있다. 반대로 대출 금액이 상대적으로 크거나, 대출 기간이 상대적으로 길수록 상위 우선 순위의 금융 리스크 요소 뿐만 아니라 우선 순위를 확장하여 금융 리스크가 결정될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 대출 금액이 상대적으로 커질수록 현재 발생된 데이터 기반의 제1 금융 리스크 요소(판매자)(1210), 제1 금융 리스크 요소(상품)(1230)에 대한 상대적으로 높은 가중치가 적용되어 금융 리스크가 결정될 수 있다. 대출 기간이 상대적으로 길어질수록 제2 금융 리스크 요소(판매자)(1220), 제2 금융 리스크 요소(상품)(1240)에 대한 상대적으로 높은 가중치가 적용되어 금융 리스크가 결정될 수 있다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 금융 리스크 결정 장치가 개시된다.
도 13을 참조하면, 금융 리스크 결정 장치는 금융 서비스 참조 데이터 수신부(1300), 판매자 금융 데이터 입력부(1310), 제1 금융 리스크 결정부(1320), 제2 금융 리스크 결정부(1330), 금융 리스크 결정부(1340) 및 프로세서(1350)를 포함할 수 있다.
금융 서비스 참조 데이터 수신부(1300)는 서플라이 체인 데이터 관리 장치로부터 금융 서비스 참조 데이터를 수신하기 위해 구현될 수 있다. 금융 서비스 참조 데이터는 서플라이 체인 데이터를 기반으로 결정된 판매자 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터, 상품 그룹 판매 변화 데이터, 상품 판매 변화 데이터 등을 포함할 수 있다.
판매자 금융 데이터 입력부(1310)는 판매자가 받고자 하는 금융 서비스에 대한 정보의 입력을 위해 구현될 수 있다. 판매자가 원하는 대출 금액, 대출 기간 등에 대한 정보가 판매자 금융 데이터로서 입력될 수 있다.
여기서 판매자는 판매자로서 판매자 판매 변화 데이터, 판매자 그룹 판매 변화 데이터, 상품 그룹 판매 변화 데이터, 상품 판매 변화 데이터를 생성 가능한 판매자를 포함하는 개념이다.
제1 금융 리스크 결정부(1320)는 제1 금융 리스크를 결정하기 위해 구현될 수 있다. 제1 금융 리스크는 제1 금융 리스크 요소(판매자), 제1 금융 리스크 요소(상품)를 포함할 수 있다.
제2 금융 리스크 결정부(1330)는 제2 금융 리스크를 결정하기 위해 구현될 수 있다. 제2 금융 리스크는 제2 금융 리스크 요소(판매자), 제2 금융 리스크 요소(상품)를 포함할 수 있다.
금융 리스크 결정부(1340)는 판매자 금융 데이터, 제1 금융 리스크 요소(판매자), 제1 금융 리스크 요소(상품), 제2 금융 리스크 요소(판매자), 제2 금융 리스크 요소(상품)를 기반으로 금융 리스크를 결정하기 위해 구현될 수 있다.
프로세서(1350)는 금융 서비스 참조 데이터 수신부(1300), 판매자 금융 데이터 입력부(1310), 제1 금융 리스크 결정부(1320), 제2 금융 리스크 결정부(1330), 금융 리스크 결정부(1340)의 동작을 제어할 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 제공 장치를 나타낸 개념도이다.
도 14에서는 금융 리스크를 기반으로 금융 서비스를 제공하는 금융 서비스 제공 장치가 개시된다.
도 14를 참조하면, 금융 서비스 제공 장치는 금융 리스크 결정 장치 및 서플라이 체인 데이터 관리 장치와 연결되고, 판매자에게 금융 서비스를 제공하기 위해 구현될 수 있다.
금융 서비스 제공 장치는 금융 리스크 수신부(1400), 판매자 금융 데이터 수신부(1410), 매출 채권 데이터 수신부(1420), 판매자 금융 상품 결정부(1430) 및 프로세서(1440)를 포함할 수 있다.
금융 서비스 제공 장치는 판매자 금융 데이터를 기반으로 판매자에게 제공 가능한 금융 서비스를 결정하고, 판매자 장치로 전달할 수 있다.
예를 들어, 금융 서비스 제공 장치는 판매자에게 제공 가능한 다양한 대출 상품을 판매자 장치로 전달할 수 있다. 적어도 하나의 대출 상품 각각은 서로 다른 특성을 가질 수 있다. 본 발명에서는 판매자별 구체적인 신용 데이터에 대한 분석이 가능하고, 시간에 흐름에 따른 신용 데이터에 대한 예측도 가능하다.
따라서, 판매자별 적응적인 신용 데이터, 시간의 흐름을 고려한 구체적인 신용 데이터를 기반으로 금융 서비스 제공 장치는 적어도 하나의 대출 상품을 생성하여 판매자에게 제공할 수 있다.
금융 리스크 수신부(1400)는 금융 리스크 결정 장치에 의해 결정된 금융 리스크를 수신하기 위해 구현될 수 있다. 전술한 바와 같이 금융 리스크 결정 장치는 판매자인 판매자의 금융 리스크에 대해 결정할 수 있고, 결정된 금융 리스크 데이터는 금융 리스크 수신부로 전달될 수 있다.
매출 채권 데이터 수신부(1410)는 판매자의 매출 채권에 대한 정보를 수신하기 위해 구현될 수 있다. 판매자는 다양한 온라인 매체 또는 오프라인 매체를 통해 상품을 판매하고 상품 판매에 따른 매출 채권이 발생될 수 있다. 매출 채권 데이터 수신부를 통해 수신한 매출 채권 데이터를 기반으로 판매자에게 제공될 금융 서비스가 결정될 수 있다.
판매자 금융 데이터 수신부(1420)는 판매자 금융 데이터를 수신하기 위해 구현될 수 있다. 판매자 금융 데이터는 판매자가 원하는 금융 서비스와 관련된 데이터일 수 있다. 예를 들어, 판매자 금융 데이터는 대출 요청 금액, 대출 요청 기간, 대출 요청 금리에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
판매자 금융 상품 결정부(1430)는 판매자 금융 데이터 및 금융 리스크를 기반으로 기반으로 판매자에게 제공 가능한 금융 상품을 결정하기 위해 구현될 수 있다.
프로세서(1440)는 금융 리스크 수신부(1400), 판매자 금융 데이터 수신부(1410), 매출 채권 데이터 수신부(1420), 판매자 금융 상품 결정부(1430)의 동작을 제어하기 위해 구현될 수 있다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 금융 서비스 제공 장치의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 15에서는 금융 리스크 결정 장치에 의해 결정된 금융 리스크와 판매자의 매출 채권 데이터를 기반으로 금융 상품을 생성하기 위한 방법이 개시된다.
도 15를 참조하면, 금융 서비스 제공 장치는 매출 채권 데이터(1500)를 기반으로 1차적으로 기초 금융 서비스 데이터를 결정할 수 있다. 매출 채권 데이터(1500)는 상품의 판매로 인해 매출에 대한 수금이 가능한 권리에 대한 데이터로서 판매자의 기초 금융 서비스 데이터(1510)를 결정하기 위해 활용될 수 있다. 기초 금융 서비스 데이터(1510)는 기초 대출 금액(1513), 기초 대출 금리(1516)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
기초 대출 금액(1513)은 매출 채권 데이터(1500)를 기반으로 한 대출 최대 금액일 수 있다. 기초 대출 금리(1516)는 매출 채권 데이터(1500)를 기반으로 판매자가 받을 수 있는 최소 금리일 수 있다.
금융 서비스 제공 장치는 2차적으로 금융 리스크 결정 장치에 의해 결정된 금융 리스크(1550)를 기반으로 하여 기초 금융 서비스에 더한 추가적인 금융 서비스를 제공하기 위한 추가 금융 서비스 데이터(1560)를 결정할 수 있다. 추가 금융 서비스 데이터(1560)는 추가 대출 금액(1563), 추가 대출 금리(1566)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
금융 서비스 제공 장치는 판매자에게 최대한으로 기초 대출 금액(1513)과 추가 대출 금액(1563)을 더한 금액을 대출 한도로서 제공할 수 있다. 판매자의 대출 금액이 기초 대출 금액(1513) 이하인 경우, 기초 대출 금리(1516)로 금융 서비스가 제공될 수 있다.
판매자의 대출 금액이 기초 대출 금액(1513) 초과인 경우, 기초 대출 금액(1513)에 대해서는 기초 대출 금리(1516)로 금융 서비스가 제공되고, 초과 금액에 대해서는 추가 대출 금리(1566)로 금융 서비스가 제공될 수 있다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 기초 금융 서비스 데이터를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 16에서는 판매자가 상품을 판매하는 복수의 판매 매체 각각의 복수의 매출 채권을 고려하여 기초 금융 서비스 데이터를 결정하는 방법이 개시된다.
도 16을 참조하면, 시간을 기준으로 복수의 매출 채권 데이터가 풀링(pooling)될 수 있다.
예를 들어, 판매자A의 매출 채권 데이터는 시간을 기준으로 매출 채권 데이터1, 매출 채권 데이터2, 매출 채권 데이터3 내지 매출 채권 데이터n을 포함할 수 있다.
매출 채권 데이터1 내지 매출 채권 데이터n은 매출 수금 예정일을 기준으로 시간 순서로 나열될 수 있다.
시간 순서로 나열된 매출 채권 데이터1 내지 매출 채권 데이터n은 현재 시점을 기준으로 환산되어 제1 기초 대출 금액, 제1 기초 대출 금리를 결정할 수 있다.
현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 높은 대출 금액 한도를 인정하여 기초 대출 금액이 결정되고, n개의 매출 채권 데이터 각각에 대한 n개의 기초 대출 금액이 합쳐져 전체 기초 대출 금액이 결정될 수 있다. 매출 채권 데이터1에 대응되는 수금 가능한 매출 금액이 100만원이고, 매출 채권 데이터10에 대응되는 수금 가능한 매출 금액이 100만원인 경우, 매출 채권 데이터1에 대한 기초 대출 금액은 90만원, 매출 채권 데이터10에 대한 기초 대출 금액은 50만원으로 설정될 수 있다.
유사한 방식으로 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 낮은 대출 금리를 설정하여 기초 대출 금리가 결정되고, n개의 매출 채권 데이터 각각에 대한 금리가 적용되어 기초 대출 채권 금리가 결정될 수 있다.
매출 채권 데이터1에 대한 대출 금리는 1%, 매출 채권 데이터10에 대한 대출 금리는 2%로 설정될 수 있다. 판매자의 대출 금액이 기초 대출 금액의 한도 이하인 경우, 현재와 가까운 순서의 적어도 하나의 매출 채권 데이터를 기준으로 한 대출 금리가 결정될 수 있다. 즉, 판매자는 대출 금액에 대응되는 매출 채권 데이터에 대한 대출 금리만을 기준으로 최종적으로 결정된 기초 대출 금리를 통해 금융 서비스를 제공받아서 상대적으로 낮은 금리로 대출을 진행할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공 방법은,
    금융 리스크 수신부가 금융 리스크를 수신하는 단계;
    판매자 금융 데이터 수신부가 판매자 금융 데이터를 수신하는 단계;
    매출 채권 데이터 수신부가 판매자의 매출 채권 데이터를 수신하는 단계; 및
    판매자 금융 상품 결정부가 상기 판매자를 위한 금융 상품을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 매출 채권 데이터는 상기 판매자가 적어도 하나의 판매 매체를 통해 판매한 상품 매출을 기반으로 발생된 매출 채권에 대한 데이터이고,
    상기 금융 리스크는 제1 금융 리스크 요소 및 제2 금융 서비스 요소 및 상기 판매자 금융 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 제1 금융 리스크 요소는 현재 시점을 기준으로 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 결정된 금융 리스크이고,
    상기 제2 금융 리스크 요소는 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 예측된 미래의 금융 리스크인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 금융 상품은 기초 금융 서비스 데이터 및 추가 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 기초 금융 서비스 데이터는 상기 매출 채권 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 추가 금융 서비스 데이터는 상기 금융 리스크를 기반으로 결정되고,
    상기 기초 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되는 기초 대출 금액 및 기초 대출 금리는 복수의 매출 채권 데이터 각각의 시계열적인 특성을 기반으로 결정되되,
    상기 기초 대출 금액은 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 높은 대출 금액 한도로 설정하여 결정되고,
    상기 기초 대출 금리는 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 낮은 대출 금리로 설정하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 서플라이 체인 데이터 기반으로 한 금융 서비스 제공하는 금융 서비스 제공 장치는,
    금융 리스크를 수신하도록 구현된 금융 리스크 수신부;
    판매자 금융 데이터를 수신하도록 구현된 판매자 금융 데이터 수신부;
    판매자의 매출 채권 데이터를 수신하도록 구현된 매출 채권 데이터 수신부; 및
    상기 판매자를 위한 금융 상품을 결정하도록 구현된 판매자 금융 상품 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 금융 서비스 제공 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 매출 채권 데이터는 상기 판매자가 적어도 하나의 판매 매체를 통해 판매한 상품 매출을 기반으로 발생된 매출 채권에 대한 데이터이고,
    상기 금융 리스크는 제1 금융 리스크 요소 및 제2 금융 서비스 요소 및 상기 판매자 금융 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 제1 금융 리스크 요소는 현재 시점을 기준으로 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 결정된 금융 리스크이고,
    상기 제2 금융 리스크 요소는 금융 서비스 참조 데이터를 기반으로 예측된 미래의 금융 리스크인 것을 특징으로 하는 금융 서비스 제공 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 금융 상품은 기초 금융 서비스 데이터 및 추가 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 기초 금융 서비스 데이터는 상기 매출 채권 데이터를 기반으로 결정되고,
    상기 추가 금융 서비스 데이터는 상기 금융 리스크를 기반으로 결정되고,
    상기 기초 금융 서비스 데이터를 기반으로 결정되는 기초 대출 금액 및 기초 대출 금리는 복수의 매출 채권 데이터 각각의 시계열적인 특성을 기반으로 결정되되,
    상기 기초 대출 금액은 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 높은 대출 금액 한도로 설정하여 결정되고,
    상기 기초 대출 금리는 현재와 가까운 매출 채권 데이터일수록 상대적으로 더 낮은 대출 금리로 설정하여 결정되는 것을 특징으로 하는 금융 서비스 제공 장치.
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