WO2023106443A1 - 추후 결제 서비스 제공을 위한 전자 장치 및 그 방법 - Google Patents

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WO2023106443A1
WO2023106443A1 PCT/KR2021/018511 KR2021018511W WO2023106443A1 WO 2023106443 A1 WO2023106443 A1 WO 2023106443A1 KR 2021018511 W KR2021018511 W KR 2021018511W WO 2023106443 A1 WO2023106443 A1 WO 2023106443A1
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임호현
딩궈샹
임이랑
배미성
김진혁
예병욱
육민용
이주연
조선미
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    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device and method for providing a later payment service. More specifically, the present disclosure relates to an electronic device and method for processing information for future payment service provision based on customer information in electronic commerce and providing information related to future payment according to the processed information.
  • payment methods provided for purchasing items in e-commerce include real-time account transfer, credit card payment, mobile phone payment, and the like.
  • real-time account transfer has a problem in that it cannot be used when the balance of the bankbook is insufficient.
  • credit card and mobile phone payment has a problem in that users who have difficulty in issuing a credit card and opening a mobile phone cannot use it.
  • a future payment system has been introduced to supplement these problems, but the currently used future payment system has problems due to the application of a uniform payment limit and payment method.
  • An object of the present disclosure is to provide an electronic device and method for providing a later payment service in order to solve the above problems.
  • the present disclosure provides an electronic device and method for processing information for future payment service provision using information acquired based on user activity information in a service and providing information related to future payment according to the processed information. is intended to provide
  • an object of the present disclosure is to provide an electronic device and method for updating future payment service use information of a user based on information related to user's service activity information and future payment service use history.
  • the method for providing the later payment service includes obtaining a payment request for the item from the user's terminal; Checking whether the user's future payment service is available based on the user's activity information on the platform, and if the user's future payment service is available, a first step for the later payment service in response to the payment request Include providing information.
  • the first information includes information related to subscribing to the later payment service
  • the method of providing the later payment service includes information related to subscribing to the later payment service from the terminal of the user.
  • Receiving consent information corresponding to related information Transmitting a credit information inquiry request including identification information of the user based on the consent information to a second electronic device related to credit information inquiry; Receiving credit information of the user from
  • the method may further include determining a use limit for the future payment service based on the user's credit information and the user's activity information.
  • the usage limit for the later payment service is calculated using data analysis on the user's credit information and the user's activity information or machine learning based on the user's credit information and the user's activity information.
  • the usage limit for the later payment service is calculated by reflecting credit information of the user and activity information of the user according to a predetermined ratio.
  • the machine learning includes an Artificial Neural Network (ANN), a Convolution Neural Network (CNN), a Recurrent Neural Network (RNN), a Feedforward Neural Network (FNN), a decision tree It is based on at least one machine learning model of decision tree learning, support vector machine, genetic algorithm, reinforcement learning, and auto encoder.
  • ANN Artificial Neural Network
  • CNN Convolution Neural Network
  • RNN Recurrent Neural Network
  • FNN Feedforward Neural Network
  • decision tree It is based on at least one machine learning model of decision tree learning, support vector machine, genetic algorithm, reinforcement learning, and auto encoder.
  • the activity information of the user on the platform may include the degree of use of the platform by the user, the category of use of the platform by the user, and the time period of the user's use of the platform. contains at least one of the information about
  • the method of providing the later payment service may further include determining whether or not the user needs to change the usage limit for the later payment service.
  • the method for providing the future payment service may perform the payment based on the user's activity information for the future payment service, the user's activity information on the platform, and the credit information of the user.
  • the method may further include determining whether or not the use limit for a future payment service can be changed.
  • the activity information for the later payment service of the user may include a history of overdue payment for the later payment service of the user, a degree of use of the later payment service of the user, and a category of use of the later payment service of the user. contains at least one of the information
  • the method for providing the future payment service may include activity information about the future payment service of the user, activity information of the user on the platform. and calculating a change limit based on the credit information of the user.
  • the change limit is calculated by reflecting activity information of the user for the later payment service, activity information of the user in the platform, and credit information of the user according to a predetermined proportion.
  • whether or not the usage limit can be changed may be determined by data analysis of activity information on the later payment service of the user, activity information of the user on the platform, and data analysis on the credit information of the user or the later payment service of the user. It is determined using machine learning based on activity information about, activity information of the user on the platform, and the credit information of the user.
  • the data analysis calculates a grade based on activity information of the user for the later payment service, activity information of the user on the platform, and the credit information of the user, and the grade and a predetermined threshold value. It is performed to determine whether the use limit can be changed based on the result of comparing the .
  • the method for providing the later payment service may include determining whether installment payment is applicable based on activity information of the user for the later payment service, activity information of the user on the platform, and credit information of the user. contains more
  • the method for providing the future payment service is based on activity information of the user for the future payment service, activity information of the user on the platform, and the credit information of the user. and determining an installment application condition for the installment payment application.
  • the installment payment application condition includes at least one of an installment payment period and an installment payment interest.
  • the method for providing the later payment service may include activity information of the user for the later payment service, activity information of the user in the platform, and credit of the user. Based on the information, the usage limit for the later payment service of the user is periodically updated.
  • An electronic device for managing item sales on a platform wherein the electronic device includes a transceiver, a memory for storing instructions, and a processor, and the transceiver and the processor connected to the memory include: Receives a payment request for the item from the terminal, determines whether or not the user's future payment service is available based on the user's activity information on the platform, and if the user's future payment service is available, the payment In response to the request, first information about the later payment service is provided.
  • the user's purchase is promoted by providing a later payment service using the user's individual credit score derived based on the user's credit information and activity information in the service, and the user's purchase is promoted. It can increase the possibility of recovering the payment amount in the future.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for providing a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for providing a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of providing a later payment service according to another embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of providing a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a future payment use limit in a future payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of determining whether to apply installment payment and installment payment conditions in a future payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a UI provided to a user terminal to provide information related to a candidate payment method according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a UI provided for subscribing to a future payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a UI provided to a user terminal for a user to whom installment payment cannot be applied in a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a UI provided to receive installment information in a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a UI provided when a later payment service to which an installment service is applied according to an embodiment of the present disclosure is selected as a payment method.
  • first and/or second used herein may be used to describe various components, but are used only for the purpose of distinguishing one component from another, It is not intended to be limited to the components referred to by the term.
  • a first component may be referred to as a second component, and the second component may also be referred to as a first component.
  • module refers to a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software.
  • embodiments of the present disclosure may be represented as functional block structures and various processing steps. These functional blocks may be implemented with any number of hardware or/and software components that perform specific functions.
  • embodiments of the present disclosure may include memory, processing, logic, look-up tables, etc. that may execute various functions by control of one or more microprocessors or other control devices. Direct circuit configurations may be employed.
  • embodiments of the present disclosure include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, It may be implemented in a programming or scripting language such as C, C++, Java, assembler, or the like. Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors. In addition, this embodiment may employ a prior art for at least one of electronic environment setting, signal processing, and data processing. Terms such as “mechanism”, “element”, “means”, and “composition” are broadly It can be used, and is not limited to mechanical and physical configurations. The term may include a meaning of a series of software routines in association with a processor or the like.
  • Each block of the process flow chart figures and combinations of flow chart figures attached hereto may be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions may be embodied in a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flowchart block(s). It creates means to perform functions.
  • These computer program instructions are capable of being stored in computer usable or computer readable memory, which can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular way.
  • the instructions stored in are also capable of producing an article of manufacture containing instruction means that perform the functions described in the flowchart block(s).
  • the computer program instructions can also be loaded on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operational steps are performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executed process to generate computer or other programmable data processing equipment. Instructions for performing processing equipment may also provide steps for performing the functions described in the flowchart block(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s).
  • the functions mentioned in the blocks may occur out of order. For example, two blocks shown in succession may in fact be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in reverse order depending on their function.
  • An “electronic device” or “terminal” referred to in this specification may be implemented as a computer or portable terminal capable of accessing a server or other terminals through a network.
  • the computer includes, for example, a laptop, desktop, laptop, etc. equipped with a web browser
  • the portable terminal is, for example, a wireless communication device that ensures portability and mobility.
  • IMT International Mobile Telecommunication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA Wide-Code Division Multiple Access
  • LTE Long Term Evolution
  • electronic device or “terminal” referred to in this specification means a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage unit such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, User interface devices such as keys and buttons may also be included.
  • a computer-readable recording medium may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program instructions executable on a processor.
  • computer-readable recording media include magnetic storage media (eg, read-only memory (ROM), random-access memory (RAM), floppy disk, hard disk, etc.) and optical reading media (eg, CD-ROM) ), DVD (Digital Versatile Disc), and the like.
  • ROM read-only memory
  • RAM random-access memory
  • floppy disk floppy disk
  • hard disk etc.
  • optical reading media eg, CD-ROM)
  • DVD Digital Versatile Disc
  • a system for providing future payment service may include a user terminal 110 , a first server 120 and a second server 130 . Meanwhile, in an embodiment of the present disclosure, the user terminal 110 and each server 120 or 130 may communicate through a mutual network and exchange information.
  • the user terminal 110 may communicate with the first server 120 and the second server 130 .
  • the communication method of the user terminal 110 is not limited, and may include short-range wireless communication between devices as well as a communication method utilizing a communication network that the network may include.
  • the network may include at least one of a Personal Area Network (PAN), a Local Area Network (LAN), a Campus Area Network (CAN), a Metropolitan Area Network (MAN), a Wide Area Network (WAN), a Broad Band Network (BBN), and the Internet. may contain one network.
  • the network may include at least one of a network topology including a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree, or a hierarchical network.
  • the first server 120 may include at least one computer device that provides commands, codes, files, contents, services, and the like to the user terminal 110 .
  • the first server 120 may provide a file for installing an application to the user terminal 110 .
  • An application may be installed in the user terminal 110 based on a file provided from the first server 120 . Meanwhile, the application may be distributed by a separate server.
  • the first server 120 may provide a service or content corresponding to a user's request transmitted by the user terminal 110 and may provide information related to an item selling platform. For example, when the user terminal 110 transmits an item purchase request to the first server 120, the first server 120 transmits information on candidate payment methods usable by the user in response to the item purchase request. It can be provided to the terminal 110. In addition, when the user terminal 110 transmits information on a payment method selected by the user among the candidate payment methods to the first server 120, the first server 120 receives information on the selected payment method and selects Information for performing payment using a payment method may be provided to the user terminal 110 . Meanwhile, in the present disclosure, an item selling platform may be described as an item selling service.
  • the first server 120 may transmit a credit information request for the user to the second server 130 .
  • Credit information may include information for identifying the user. For example, when a request for subscribing to a future payment service is received from the user terminal 110, the first server 120 may transmit a credit information request for the user to the second server 130 based on the received information. Alternatively, the first server 120 may itself transmit a credit information request for the user to the second server 130 in order to determine at least one of calculation of a limit for future payment and availability of installment payment.
  • credit information inquiry consent information may be included in a later payment service subscription request, and the first server 120 sends the user's credit information to the second server 130 based on the received information. can request
  • the second server 130 may include at least one computer device that provides credit information about a user to the first server 120 .
  • the user's credit information may include information on at least one of the user's financial transaction information, financial transaction period, debt level, loan repayment history, and credit card usage performance, and quantification calculated based on such information. information may be included.
  • the second server 130 may be a server related to a service for evaluating personal credit information.
  • the second server 130 may include at least one computer device that provides the first server 120 with at least some of utility bill information, tax payment information, and communication information for a user.
  • the second server 130 may be a server related to a service for at least some of public charge information, tax payment information, and communication information for a user.
  • the second server 130 may include at least one computer device that provides information about the user to the first server 120 .
  • the second server 130 may be a server for providing services and contents to users, and the information about the users may include user information collected from the services and contents provided by the second server 130.
  • the second server 130 may provide the user's credit information to the first server 120 in response to the user's credit information request received from the first server 120 . Meanwhile, as described above, provision of credit information from the second server 130 to the first server 120 may be based on user approval.
  • the user's approval may be obtained from the user through the user terminal 110 and transmitted to the second server 130 via the first server 120, or may be transmitted from the user terminal 110 to the second server 130. can be sent directly to
  • the first server 120 may determine a candidate payment method applicable to the user based on the received credit information. More specifically, the first server 120 may determine at least one of whether the user can use the future payment service, a usage limit of the future payment service, whether or not installment payment can be applied, and installment conditions based on the received credit information. .
  • the future payment service according to an embodiment of the present disclosure is proposed to solve the problem of the future payment service in which a uniform limit and method are applied regardless of the user's financial activity history, and the later payment service according to an embodiment of the present disclosure may provide a method of providing future payment based on user's individual credit scoring.
  • the later payment service according to an embodiment of the present disclosure derives individual credit evaluation based on the user's activity information in the service or content collected from the first server 120 and the user's credit information provided from the second server 130. By using this, it is possible to provide a customized future payment service for each customer.
  • a specific implementation method of the future payment service according to an embodiment of the present disclosure will be described in detail through drawings to be described later.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for providing a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • the user terminal 110 may transmit a user's item purchase request (S21).
  • the user's item purchase request is transmitted from the first server 120 to the user terminal 110. It may be generated by a user's input for an application provided in , and may include at least one of information about a user and information about an item.
  • the first server 120 receives an item purchase request from the user terminal 110, and based on at least a portion of the received information, determines whether the user can use the future payment service as a payment method for item purchase. .(S22)
  • the first server 120 may first determine whether the user subscribes to the future payment service. If the user subscribes to the future payment service, the first server 120 may determine that the user can use the future payment service, and according to an embodiment, the user's remaining limit information of the future payment service and the item amount Based on the information, it is possible to additionally determine whether the payment service can be used in the future through additional judgment. If the user does not subscribe to the future payment service, the first server 120 may determine whether the corresponding user can use the future payment service, and provide additional information to the user according to the determination result.
  • the user's first score means an internal score of the application derived by reflecting the user's use history of the application provided from the first server 120 .
  • the first score may be derived based on the user's usage information for the application provided from the first server 120, and the user's usage information includes the user's application usage degree, the user's usage category, the user's usage time period, and the user's usage information. It may include a subscription history, a user's application access path, a user's service subscription history in an application, and the like.
  • the first score may be derived using data analysis based on user usage information.
  • the first server 120 assigns a score to each of the items included in the information related to the user's use history of the service, and assigns a score to the items.
  • a first score may be determined by summing the scores.
  • the first server 120 may determine a first score by comparing each of the items included in the user's service use history related information with a threshold value and collecting comparison results for each item.
  • the first score may be derived using machine learning.
  • Machine learning for calculating the first score may be performed based on the user's usage information, and considering the above factors, artificial neural networks (ANNs), convolutional neural networks (CNNs), and recurrent neural networks (Recurrent Neural Network, RNN), Feedforward Neural Network (FNN), Decision tree learning, Support vector machine, Genetic algorithm, Reinforcement learning,
  • the first score may be derived using a machine learning model such as an auto encoder.
  • AS refers to an internal score of an application derived by reflecting some information extracted from a user's use history of the application.
  • the first server 120 may extract information related to a future payment service from the user's use information for the application, and derive an AS based on the extracted information.
  • the first server 120 may derive the AS by additionally considering user information collected from the outside.
  • information related to future payment services extracted for AS calculation may be changed as needed. For example, when initially calculating AS, an AS value was derived based on the first information and the second information, but then an AS value was derived based on the first information, the second information, and the third information, or the first information and An AS value may be derived based on the third information.
  • the extracted information among the user's application use information may include the user's application use degree, the user's use category, the user's use time zone, the user's subscription history, and the like.
  • the AS may be determined based on the user's purchase history information and information on the payment method used to purchase the item within the item selling service. In an embodiment, when the user purchases a large number of items or purchases a large amount and mainly uses a reliable payment method, the AS may be set high.
  • AS may be derived using data analysis based on some information extracted from user usage information.
  • the first server 120 when determining the AS through data analysis, assigns scores to each of the items included in the extracted partial information, and sums the scores assigned to the items to determine the AS. can Alternatively, the first server 120 may determine the AS by comparing each item included in the extracted information with a threshold value and collecting comparison results for each item.
  • AS can be derived using machine learning.
  • Machine learning for calculating AS can be performed based on the extracted information, and considering the above factors, artificial neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, forward neural networks, decision tree learning methods, support vector machines, genetic algorithms, reinforcement learning AS can be derived using a machine learning model such as , auto encoder, etc.
  • the first server 120 may determine whether the user can sign up for the payment service later by using the first score and AS derived by using data analysis or machine learning. For example, the first server 120 may classify the user into one of a first group unable to subscribe to the future payment service and a second group capable of subscribing to the future payment service based on the first score and the AS. When the user is classified as being included in the first group, the first server 120 may provide the user terminal 110 with only the other candidate payment methods other than the later payment method. When the user is classified as being included in the second group, the first server 120 may provide the user terminal 110 with candidate payment methods including future payment methods (S23).
  • S23 future payment methods
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with an expected limit.
  • the expected limit may be derived from the first server 120 and provided to the user terminal 110 .
  • the first server 120 may provide a previously determined future payment use limit stored in the first server 120 as an expected limit.
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with an expected limit derived based on at least a part of the first score and AS.
  • the first server 120 may derive an expected limit using data analysis or machine learning based on at least a portion of the first score and AS.
  • the candidate payment method provided by the first server 120 may include at least one of a bank transfer method, a credit card payment method, a mobile phone payment method, and a later payment method, and the user receives the candidate payment provided through the user terminal 110. Any one of the methods may be selected. (S24) When a payment method is selected by the user, the user terminal 110 may transmit a payment request through the selected payment method to the first server 120. If a later payment method is selected by the user, the user terminal 110 may transmit a later payment request to the first server 120 (S25).
  • the first server 120 may calculate a user's future payment usage limit.
  • the first server 120 may provide a subscription procedure for the future payment service.
  • the first server 120 may request user credit information from the second server 130 based on the user's approval obtained through the user terminal 110 (S26). It may be received during the subscription procedure of the payment service or may be received through a separate procedure, and if a subscriber to the later payment service selects a later payment method, the first server 120 determines whether it is necessary to recalculate the payment limit later. can If recalculation of the future payment usage limit is unnecessary, the user's previously determined future payment usage limit may be provided.
  • the first server 120 may request user credit information from the second server 130 (S26).
  • the user credit information request may include information for identifying the user. And, through this information, the second server 130 can check user information for which credit information is requested.
  • the second server 130 may provide the user's credit information to the first server 120.
  • the user's credit information is the user's financial information. Information on transaction information, financial transaction period, debt level, loan repayment history, credit card usage information, mobile phone change history, etc. may be included, and quantified information calculated based on such information may be included.
  • the first server 120 may determine a user's future payment usage limit. If the user uses the future payment service for the first time, the first server 120 is based on at least a part of the user's credit information received from the second server 130, the first score stored in the first server 120, and AS. (S28) On the other hand, if the user has a history of using the future payment service, the first server 120 receives the credit information of the user from the second server 130, the first A payment usage limit may be determined by additionally considering the user's BS (Behavior Score) stored in the first server 120 in addition to at least a part of the first score and AS stored in the server 120 (S28).
  • BS Behavior Score
  • the BS refers to an internal score of an application derived by reflecting a user's later payment use history and a user's use history of the application through an application provided from the first server 120 .
  • the BS may include the user's later payment history for the application provided from the first server 120, the application use history, and the user's credit evaluation information provided from an external server.
  • the user's future payment history may include information about the user's future payment overdue history, the user's future payment use degree, the user's future payment use category, and the like.
  • the BS may be determined in consideration of the amount of use of the later payment service, the frequency of use, the total amount of payment, and the repayment history information according to the later payment service.
  • the BS may be derived using data analysis based on the user's future payment use history and the user's use history information for the application.
  • the first server 120 determines the user's future payment use history and the user's information about the application.
  • a score may be assigned to each of the items included in the use history information, and the BS may be determined by summing the scores assigned to the items.
  • the first server 120 may compare each of the items included in the user's future payment use history and the user's use history information for the application with a threshold value, and collect the comparison results for each item to determine the BS. .
  • the BS can be derived using machine learning.
  • Machine learning for calculating BS can be performed based on the user's future payment use history and the user's use history information for the application, and considering the above factors, artificial neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, forward neural networks, and decision
  • a BS can be derived using a machine learning model such as a tree learning method, a support vector machine, a genetic algorithm, reinforcement learning, or an auto encoder.
  • the user's credit evaluation information provided from an external server may include user's credit information provided by another server other than the second server 130 .
  • the future payment usage limit determined by the first server 120 may be the same as or different from the expected limit provided in step S23. A method of determining the limit for future payment use will be described in detail with reference to FIG. 5 to be described later.
  • the first server 120 may provide a future payment service reflecting the determined future payment use limit to the user terminal 110 (S29).
  • the user's first score, the user's AS, the user's BS, and the user's credit information are independently calculated, but these are only some embodiments and do not limit the content of the present disclosure.
  • the user's first score, the user's AS, the user's BS, and the user's credit information may update respective calculated values using mutual data analysis and machine learning.
  • the page provided from the first server 120 to the user terminal 110 includes an item the user wants to order and It may include related information, a first icon for acquiring the user's purchase request for the corresponding item (purchase request obtained in step S21), and a second icon related to future payment service information and future payment service provision.
  • the user may proceed with a subscription procedure for a future payment service through the second icon.
  • Information related to the future payment service provided on the page and a second icon related to the provision of the future payment service may be displayed based on at least a part of the first score and AS for the user. Confirmation of whether the user can use future payment may be performed in the same manner as in step S22 described above, and if it is confirmed by the first server 120 that the user can use future payment service, information related to future payment service and A second icon may be provided on the page.
  • the second server 130 When the first server 120 receives the user's input for the second icon, the second server 130, based on the approval information acquired in the user's subsequent payment service subscription procedure, in the same manner as in steps S26 to S28 described above. Credit information of the user may be obtained from , a future payment usage limit may be determined based on at least a part of the first score, AS, and BS, and the determined future payment usage limit may be assigned to the user.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of providing a later payment service according to another embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of providing a later payment service according to another embodiment of the present disclosure.
  • detailed descriptions of configurations and operations overlapping those described above in FIG. 2 will be omitted.
  • the user terminal 110 may transmit the user's item purchase request (S31).
  • the user's item purchase request is transmitted from the first server 120 to the user terminal 110. ), and may include at least one of information about the user and information about the item.
  • the first server 120 receives an item purchase request from the user terminal 110 and determines whether the user's future payment service can be used as a payment method (S32). In determining whether to use, the first server 120 first determines whether the user subscribes to the future payment service, and if the user does not correspond to a subscriber of the future payment service, the first server 120 determines whether the user may additionally determine whether or not to subscribe to the payment service later, and additionally provide information to the user according to the determination result.
  • Whether or not the user can subscribe to the payment service later may be determined based on at least a part of the first score stored in the first server 120 and the AS of the user, and the first score may be derived using information of the user related to the application.
  • the AS may be derived using data analysis or machine learning based on user usage information including at least one of the user's application usage degree, the user's usage category, the user's usage time zone, and the user's subscription history.
  • the AS may be determined based on the user's item purchase history information and information on the payment method used to purchase the item within the item selling service. For example, when the user purchases a large number of items or purchases a large amount and uses a reliable payment method, the user's AS may be set high. If it is determined that the user cannot sign up for the future payment service, the first server 120 may provide the user terminal 110 with only the other candidate payment methods other than the later payment method.
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with an expected limit.
  • the expected limit may be derived from the first server 120 and provided to the user terminal 110 .
  • the first server 120 may derive an expected limit using data analysis or machine learning based on at least a portion of the first score and AS, and in the case of a future payment service subscriber, the first server 120
  • the previously determined future payment usage limit stored in 120 may be provided as an expected limit, and in the case of a future payment service non-subscriber, the first server 120 may set the expected limit derived based on at least a part of the first score and AS. It can be provided to the user terminal 110 .
  • the first server 120 may determine conditions for applying the expected installment payment that can be applied to future payments (S33). , at least one of expected installment payment period and expected installment interest. An expected installment application condition may also be determined based on at least a part of the user's first score and AS stored in the first server 120 . If it is determined that the installment payment is not applicable, the first server 120 may provide the user terminal 110 with a candidate payment method including a later payment method (S34). In this case, the first server 120 may provide the user terminal 110 with candidate payment methods including later payment methods to which installment payment can be applied. (S34) When it is determined that the user can use installment payment , The first server 120 may provide the user terminal 110 with the expected installment application conditions determined in step S33.
  • the user may select any one of the candidate payment methods provided through the user terminal 110 (S35).
  • the user terminal 110 sends the payment method selected by the first server 120. You can send a payment request through If a later payment method is selected by the user, the user terminal 110 may transmit a later payment request to the first server 120 (S36).
  • the first server 120 may calculate a user's future payment usage limit. If a non-subscriber to the future payment service selects a future payment method, the first server 120 may provide a subscription procedure for the future payment service, and the first server 120 may provide information about the user obtained through the user terminal 110. Based on the approval, user credit information may be requested from the second server 130 (S37). In an embodiment, the user's approval may be received in a later payment service subscription procedure or through a separate procedure.
  • the first server 120 may determine whether or not to recalculate the later payment limit, and if recalculation of the later payment limit is unnecessary, the previously determined user It is possible to provide a limit on the use of future payments. Meanwhile, if it is necessary to recalculate the payment use limit later, the first server 120 may request user credit information from the second server 130 (S37).
  • the second server 130 may provide the user's credit information to the first server 120.
  • the user uses the future payment service for the first time.
  • the first server 120 may determine a future payment usage limit based on at least a part of the credit information of the user received from the second server 130 and the first score and AS stored in the first server 120. .(S39)
  • the first server 120 stores the user's credit information received from the second server 130 and the first score stored in the first server 120
  • the future payment usage limit may be determined based on at least some of , AS and BS.
  • the future payment usage limit determined by the first server 120 may be the same as or different from the expected limit provided in step S34.
  • the first server 120 determines the future payment usage limit, the user's credit information provided from the second server 130, the first score stored in the first server, and at least a part of the AS and BS installment application conditions (S40)
  • the condition for applying installment payment may include whether or not installment payment is available, a period during which payment is possible in installment payment, interest on installment payment, and the like.
  • the installment payment application condition determined by the first server 120 may be the same as or different from the expected installment application condition provided in step S34 . A method for determining the condition for applying installment payment and a method for determining the limit for future payment use will be described in detail with reference to FIGS. 5 and 6 to be described later.
  • the first server 120 may provide a future payment service reflecting the determined future payment use limit to the user terminal 110 (S41).
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of providing a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is to help the understanding of a method for providing a later payment service by the first server (120, see FIG. 1) described in FIGS. 2 and 3 described above. Detailed descriptions of overlapping configurations and operations will be omitted.
  • the first server 120 may determine whether the user can use the future payment service. Whether or not the user can subscribe to the payment service later may be determined based on at least a part of the user's first score and the user's AS stored in the first server 120 .
  • the first score may be calculated using user information related to the application, AS may be calculated based on the user's use information, and the user's use information includes the user's application use degree, the user's use category, and the user's use information. It may include a usage time zone, a user's subscription history, and the like.
  • the AS calculated from the first server 120 may be used as an indicator for determining the possibility of a user's fraudulent transaction.
  • an illegal transaction of a user may include a case in which the user does not pay receivables on a scheduled payment date.
  • the first server 120 may provide a payment method excluding the future payment service as a candidate payment method to a user determined to be unable to use the future payment service.
  • the first server 120 may determine a future payment service use limit for a user who has subscribed to the future payment service in step S410.
  • the initial use limit for the first subscriber of the future payment service may be determined based on at least a part of the user's first score stored in the first server 120, the AS, and the user's credit information provided from the outside.
  • the future payment service usage limit for a future payment service subscriber may be periodically updated by reflecting information on the user's activity history in the platform after the initial subscription. In other words, the future payment service usage limit may be changed based on at least a part of the user's first score, AS, user's BS, and user's credit information provided from the outside.
  • the first server 120 may assign a future payment service use limit for each user, and the first server 120 may provide a future payment service to a user who has a remaining limit equal to or greater than the amount of the item the user intends to purchase. .
  • the first server 120 may derive the user's use limit based on the amount limit, upper limit cap, lower limit cap, and special group classification.
  • the limit amount refers to a limit amount granted to each user, and may be determined based on a credit rating provided from the second server 130 (see FIG. 1).
  • the upper limit cap refers to the upper limit of the range of usage limits that can be granted to the user, and can be derived based on the user's ability to repay.
  • the lower limit cap refers to the lower limit of the usage limit range that can be granted to the user, and can be derived based on the user's activity history on the platform. Whether or not to be classified as a special group may be derived based on the user's previous activity history on the platform.
  • the usage limit of the user may be determined as a smaller value by comparing a larger value of any one of the limit amount and the lower limit cap with the upper limit cap.
  • the first server 120 may determine whether or not the limit of use granted to the user can be changed.
  • the first server 120 may provide a future payment service to a user to whom a usage limit equal to or higher than the amount of the item the user intends to purchase may be granted.
  • a payment method excluding the later payment service may be provided to a user who is unable to change the usage limit of the future payment service or a user whose price of an item the user wants to purchase exceeds the changed usage limit.
  • a specific operation of the first server 120 for determining the use limit of the future payment service and determining whether the use limit can be changed will be described in detail with reference to FIG. 6 to be described later.
  • the first server 120 may determine whether to apply the installment payment to the user whose finally determined remaining usage limit is equal to or greater than the amount of the item. Determination of whether to apply installment payment may include determining whether to apply installment payment and determining conditions for applying installment payment.
  • the first server 120 may provide a lump sum later payment service to a user determined to be unable to apply for installment payment. Meanwhile, the first server 120 may provide a future payment installment service for a user determined to be eligible for installment payment.
  • the first server 120 may determine installment conditions applicable to each user for the user determined to be eligible for installment payment.
  • the installment condition may include at least one of an installment period and installment interest applicable to the user. A specific operation of the first server 120 for determining whether or not the user can apply for installment payment and determining conditions for installment payment will be described in detail with reference to FIG. 7 to be described later.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a future payment use limit in a future payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flow chart illustrating a method for determining a future payment usage limit for users determined to be able to use the future payment service.
  • the limit for future payment use may be determined by the first server 120 (see FIGS. 2 and 3 ).
  • the first server 120 see FIGS. 2 and 3 .
  • the first server 120 may receive the user's item purchase request from the user terminal 110 (see FIG. 1).
  • the first server 120 may provide a candidate payment method to the user terminal 110 in response to the user's item purchase request.
  • the first server 120 may determine whether the user can use the future payment service before providing the candidate payment method, and if it is determined that the user uses the later payment service, the candidate payment method includes the later payment method. can do. Whether or not the user can use the future payment service may be determined based on at least a part of the user's first score and AS stored in the first server 120, and the user purchases an item as described in FIGS. 2 and 3 described above.
  • the first server 120 may determine whether the user can use the future payment service.
  • the first server 120 may hold in advance a result of determining whether the user can use the future payment service before receiving an item purchase request. Even if it is determined whether or not the user can use the future payment service before the item purchase request is received, the first server 120 determines whether or not the user can use the future payment service to the user stored in the first server 120. It may be determined based on at least a part of the first score and AS for As described above, whether the user can use the future payment service may be determined based on data analysis or machine learning based on at least a part of the user's first score and AS.
  • the first server 120 holds the result of determining whether the user can use the future payment service before receiving the item purchase request
  • the first server 120 when the user's item purchase request is received, the user's A candidate payment method may be provided to the user terminal 110 based on a result of determining whether the payment service can be used later.
  • subsequent steps may be performed when the user is classified as being able to use the future payment service, and when the user is classified as not being able to use the future payment service, the candidate payment method provided from the first server 120 is May not include future payment methods.
  • the first server 120 may determine whether the corresponding user corresponds to a user who subscribes to the future payment service. Step S520 may be performed when the user is classified as being able to use the future payment service and when the user selects a later payment method from among candidate payment methods provided by the first server 120 . If the user is determined to be a non-subscriber of the future payment service by the first server 120, the procedure may proceed to step S530. When the user is determined to be a subscriber of the future payment service by the first server 120, the procedure may proceed to step S560.
  • the first server 120 may proceed with the user's subsequent payment service subscription procedure.
  • the first server 120 may request the user terminal to approve the provision of information about the user in the user's subsequent payment service subscription procedure. may contain requests.
  • the procedure may proceed to step S540.
  • the first server 120 may determine the user's initial future payment use limit.
  • the user's first future payment usage limit may be determined based on at least some of the user's credit information provided from the user's first score, the AS immediately after the user's future payment service subscription, and the second server (130, see FIG. 1). can
  • the first server 120 may receive the user's credit information from the second server 130 based on the user's information provision approval acquired in step S530.
  • the first server 120 may derive an initial future payment usage limit based on data analysis or machine learning based on at least a part of the first score for the user, the AS immediately after the user's future payment service subscription, and the user's credit information. there is.
  • the first server 120 may reflect AS and credit information of the user who has subscribed to the later payment service according to a preset ratio. For example, the first server 120 uses the user's first later payment through data analysis or machine learning that reflects 70% of the user's AS right after subscribing to the later payment service and 30% of the user's credit information. limits can be determined.
  • AS and BS at the time of renewal may be additionally considered, and credit information may be additionally considered.
  • the consideration ratio of BS can be set higher than other factors, and through this, the amount of money using the later payment service can be effectively recovered.
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with the user's initial future payment usage limit determined in step S540 .
  • the first server 120 may store in the first server 120 the user's initial future payment usage limit determined in step S540.
  • step S560 it may be determined whether it is necessary to change the future payment usage limit for the future payment service subscriber. For example, when the value of an item that the user wants to purchase exceeds the future payment usage limit predetermined for the future payment service subscriber, the first server 120 may determine that the future payment usage limit needs to be changed. Alternatively, if the value of an item that the user wants to purchase exceeds the limit of remaining use for future payment of the subscriber of the future payment service, the first server 120 may determine that a change in the limit of use for future payment is necessary. If it is determined that the payment use limit needs to be changed later, the procedure may proceed to step S570. On the other hand, if it is determined that a change in the payment use limit is unnecessary, the procedure may proceed to step S600.
  • the first server 120 may determine whether or not the future payment use limit can be changed.
  • the first server 120 may determine whether or not a future payment usage limit can be changed based on at least a part of the first score of the user, AS and BS of the user, and credit information of the user. In determining whether or not the payment use limit can be changed in the future, the first server 120 may reflect the user's credit information according to a preset proportion. For example, the first server 120 may determine whether or not the user's future payment usage limit can be changed through data analysis or machine learning in which credit information of the user is reflected at a weight of 50% or more. If it is determined that the user can change the limit for future payment use, the procedure may proceed to step S580. On the other hand, if it is determined that the user cannot change the limit for future payment use, the procedure may proceed to step S600.
  • the first server 120 may change the user's future payment usage limit.
  • the user's future payment usage limit may be determined based on at least some of the user's first score, the user's AS, BS, and user's credit information, and the first server 120 determines the user's credit score according to a preset weight information can be reflected.
  • the first server 120 may change the user's future payment usage limit based on information on an item the user wants to purchase.
  • the user's future payment usage limit may be determined according to the application of a promotion related to an item the user intends to purchase. Specifically, when a promotion for providing an additional limit for an item that the user wants to purchase is applied, the first server 120 may grant the user an additional limit.
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with the user's changed future payment use limit in step S580 .
  • the first server 120 may store the user's later payment usage limit changed in step S580 in the first server 120 .
  • the procedure for determining the later payment use limit for the later payment service subscriber who needs to change the use limit ends.
  • step S600 the first server 120 performs a predetermined future payment for a user classified as unnecessary to change the future payment usage limit in step S560 or a user classified as impossible to change the future payment usage limit in step S570.
  • a usage limit may be provided.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of determining whether to apply installment payment and installment payment conditions in a later payment service according to an embodiment of the present disclosure. Determination of conditions for application of installment payment in the future payment service may be performed after the limit of use of the future payment service is determined, and as described in FIG. can be determined by Hereinafter, detailed descriptions of configurations and operations overlapping those described above in FIG. 3 will be omitted.
  • the first server 120 may determine whether installment payment is applicable to the user.
  • the first server 120 may determine whether installment payment is applicable based on at least a part of the first score, AS, BS, and credit information of the user, and in determining whether the future payment usage limit can be changed, the first server 120 (120) may reflect the first score, AS, BS, and credit information of the user according to a predetermined proportion. If it is determined that the user is eligible for installment payment, the procedure may proceed to step S620. On the other hand, if it is determined that the user is not applicable for installment payment, the procedure may proceed to step S640. Alternatively, the first server 120 may determine whether installment payment is applicable based on information on an item the user wants to purchase.
  • whether to apply installment payment may be determined according to application of a promotion related to an item the user wants to purchase. Specifically, when a promotion supporting installment payment is applied to an item that the user wants to purchase, the first server 120 may determine that the installment payment is applicable to the user.
  • the first server 120 may determine installment payment application conditions for users to whom installment payment is applicable.
  • the conditions for applying installment payment determined by the first server 120 may include the number of installment payment months, installment payment interest, and the like.
  • the first server 120 may determine an installment application condition based on at least a part of the first score, AS, BS, and credit information of the user, and in determining whether or not the limit for future payment can be changed, the first server ( 120) may reflect the first score, AS, BS, and credit information of the user according to a preset weight.
  • the first server 120 may determine an installment payment condition based on information on an item the user wants to purchase.
  • the installment payment condition may be determined according to application of a promotion related to an item the user wants to purchase. In an embodiment, when a promotion supporting a first period and a first interest rate is applied to an item that a user wants to purchase, the first server 120 supports the first interest rate for a maximum first period for the user. can judge
  • the first server 120 may provide the user terminal 110 with the installment payment application conditions determined in step S620 .
  • the first server 120 may store the installment payment application conditions determined in step S620 in the first server 120 .
  • the first server 120 may provide a lump sum payment later payment service to the user classified as not eligible for installment payment in step S610.
  • the procedure for determining conditions for applying installment payment to the future payment service user to whom installment payment is not applicable ends.
  • FIG. 7 is a diagram for illustrating a UI 700 provided to a user terminal to provide information related to a candidate payment method according to an embodiment of the present disclosure.
  • Candidate payment methods provided to the user terminal 110 from the first server 120 (see FIG. 1) shown in FIG. 7 include point payment, later payment, account transfer/transfer without a bankbook, credit/debit card payment, and mobile phone payment method.
  • the user may select any one of the candidate payment methods through the user terminal 110, and when the user selects a later payment method, the expected remaining limit 710 determined by the first server 120, the payment method ( 720) and additional information 730 may be displayed.
  • the expected remaining limit 710 may be derived based on the AS stored in the first server 120 together with the determination of future payment availability in the above-described process S22 of FIG. 2 and process S32 of FIG. 3, and according to the present disclosure It may be different from the future payment usage limit provided definitively by the future payment service.
  • the payment method 720 may display payment method information for future payment when the user uses the future payment service.
  • the payment method 720 may be input by the user or, in the case of a future payment service subscriber, payment method information previously input may be displayed.
  • the additional information 730 may include brief description information about future payment service use.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a UI 800 provided for subscribing to a future payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • the UI 800 of FIG. 7 may be displayed on the user terminal 110 when a non-subscriber of the future payment service selects a future payment method, and may include a brief description of the future payment service.
  • the user may use the button 810 at the bottom of the UI to proceed with a payment service subscription procedure.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a UI 900 provided to a user terminal for a user to whom installment payment cannot be applied in a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a UI displayed on the user terminal 110 for a future payment service user who does not request installment payment or when a user who can use future payment service but cannot apply installment payment selects a future payment method. It is a diagram showing 900.
  • a UI 900 displayed on the user terminal 110 includes a payment method 910 indicating a lump sum later payment method and a payment method for later payment.
  • Information can be displayed. For example, if the amount of an item is 500,000 won and the remaining limit of user A is 300,000 won, the later payment system may use the first server 120 (see FIG. 1) to determine whether or not the limit is changed and increase the limit. If it is determined that this is possible, an increased limit of 500,000 won may be provided to the user, and this may be reflected in the payment method 910 and displayed.
  • the payment method 920 may be input by the user or, in the case of a future payment service subscriber, payment method information previously input may be displayed. The user may finally approve a future payment method using the payment button 830 .
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a UI 1000 provided to receive installment information in a later payment service according to an embodiment of the present disclosure.
  • the user terminal 110 may provide a page displaying installment application conditions.
  • the page displayed on the user terminal 110 may include information about the installment period 1010 and the installment interest 1020 determined by the first server 120 .
  • the user may select the number of installment months according to future payment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a UI 1100 provided when a later payment service to which an installment service is applied according to an embodiment of the present disclosure is selected as a payment method.
  • the UI 1100 of FIG. 11 may be displayed for a user applicable to future payment and installment payment, and the user may select an installment payment condition 1110 determined from the first server 120 (see FIG. 1).
  • the payment method 1120 may be input by the user or, in the case of a future payment service subscriber, payment method information previously entered may be displayed. The user may finally approve a future payment method using the payment icon 1130 .
  • the future payment service information according to the present disclosure can be provided in the payment process step, in some embodiments, the future payment service information derived according to the present disclosure can be provided to the user through a product information providing page. can be provided to
  • the future payment service information of the above-described content of the present disclosure may be utilized in a lower platform having an ordering method different from an item selling platform.
  • the platform according to an embodiment of the present disclosure may be a platform for purchasing an item
  • a sub-platform may be an item delivery mediation platform.
  • the maximum price of an item may be lower than that of the platform according to the embodiment of the present disclosure, and a criterion different from that of the platform according to the embodiment of the present disclosure may be applied to use later payment in the lower platform.
  • the later payment service in the sub-platform is a temporary limit change for later payment, compared to the platform presented as an embodiment of the present disclosure. It can be done according to a lower standard.

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Abstract

본 개시는 아이템 판매 플랫폼과 관련된 제1 전자 장치에 의한 추후 결제 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 사용자의 단말으로부터 상기 아이템에 대한 결제 요청을 획득하는 단계, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보를 기반으로 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용 가능 여부를 확인하는 단계 및 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용이 가능한 경우, 상기 결제 요청에 대응하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 제1 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

추후 결제 서비스 제공을 위한 전자 장치 및 그 방법
본 개시는 추후 결제 서비스를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 전자상거래에서 고객의 정보에 기반하여 추후 결제 서비스 제공을 위한 정보를 처리하고, 처리된 정보에 따라 추후 결제와 관련된 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
오늘날 인터넷 등의 통신망 및 컴퓨터 기술의 급격한 발전은 상거래 방식의 많은 변화를 초래하였다. 구매자가 오프라인 매장에 들러 아이템의 실물을 직접 확인하고 아이템을 구매하는 기존의 구매 방식에서 벗어나, 최근에는 인터넷을 이용하는 전자상거래가 활발하게 이루어지고 있다.
현재 전자상거래에서 아이템 구매를 위하여 제공되는 결제 방식은 실시간 계좌 이체, 신용카드 결제, 핸드폰 결제 등이 있다. 그러나, 실시간 계좌 이체는 통장의 잔고가 부족한 경우 이용할 수 없다는 문제점을 가진다. 또한, 신용카드 및 핸드폰 결제는 신용카드 발급 및 핸드폰 개통에 어려움이 있는 사용자의 경우 이용할 수 없다는 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점들을 보완하기 위하여 추후 결제 시스템이 도입되었으나, 현재 이용되고 있는 추후 결제 시스템은 일률적인 결제 한도 및 결제 방식 적용에 따른 문제점을 가진다.
관련하여, KR1020150016794A 및 KR1020190049094A 등의 선행문헌들을 참조할 수 있다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 추후 결제 서비스를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는 사용자의 서비스 내 활동 정보에 기반하여 획득한 정보를 이용하여 추후 결제 서비스 제공을 위한 정보를 처리하고, 처리된 정보에 따라 추후 결제와 관련된 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시는 사용자의 서비스 내 활동 정보 및 추후 결제 서비스 사용 이력과 관련된 정보에 기반하여 사용자의 추후 결제 서비스 이용 정보를 업데이트 하기 위한 전자 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시의 실시 예에 따른 아이템 판매 플랫폼과 관련된 제1 전자 장치에 의한 추후 결제 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 단말으로부터 상기 아이템에 대한 결제 요청을 획득하는 단계, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보를 기반으로 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용 가능 여부를 확인하는 단계 및 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용이 가능한 경우, 상기 결제 요청에 대응하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 제1 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
예로서, 상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스에 가입하지 않은 경우, 상기 제1 정보는 추후 결제 서비스 가입과 관련된 정보를 포함하고, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 단말으로부터 상기 추후 결제 서비스 가입과 관련된 정보에 대응하는 동의 정보를 수신하는 단계, 상기 동의 정보에 기반하여 상기 사용자의 식별 정보를 포함하는 신용 정보 조회 요청을 신용 정보 조회와 관련된 제2 전자 장치에 전송하는 단계, 상기 제2 전자 장치로부터 상기 사용자의 신용 정보를 수신하는 단계 및
상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 기반하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도를 결정하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도는 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 대한 데이터 분석 또는 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 기초한 기계 학습을 이용하여 산출된다.
예로서, 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도는 미리 설정된 비중에 따라 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보를 반영하여 산출된다.
예로서, 상기 기계 학습은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 순방향 신경망(Feedforward Neural Network, FNN), 결정 트리 학습법(Decision tree learning), 서포트 벡터 머신(Support vector machine), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 강화 학습(Reinforcement learning) 및 오토 인코더(Auto encoder) 중 적어도 하나의 기계 학습 모델에 기반한다.
예로서, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보는 상기 사용자의 상기 플랫폼 이용 정도, 상기 사용자의 상기 플랫폼에서의 이용 카테고리 및 상기 사용자의 상기 플랫폼의 이용 시간대 상기 사용자의 상기 플랫폼에 대한 회원 가입 이력에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
예로서, 상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스의 기 가입자인 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도 변경 필요 여부를 판단하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 이용 한도 변경이 필요한 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 상기 이용 한도 변경 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보는 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 연체 이력, 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스의 이용 정도 및 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스의 이용 카테고리에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
예로서, 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 상기 이용 한도가 변경 가능한 것으로 판단되는 경우, 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 신용 정보에 기반하여 변경 한도를 산출하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 변경 한도는 미리 설정된 비중에 따라 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 신용 정보를 반영하여 산출된다.
예로서, 상기 이용 한도 변경 가능 여부는 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 대한 데이터 분석 또는 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기초한 기계 학습을 이용하여 판단된다.
예로서, 상기 데이터 분석은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 등급을 산출하고, 상기 등급 및 미리 정해진 임계 값을 비교한 결과에 기반하여 상기 이용 한도 변경 가능 여부를 결정하도록 수행된다.
예로서, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 할부 적용 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 할부 적용이 가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 할부 적용에 대한 할부 적용 조건을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예로서, 상기 할부 적용 조건은 할부 기간 및 할부 이자 중 적어도 하나를 포함한다.
예로서, 상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스의 기 가입자인 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도를 주기적으로 업데이트한다.
본 개시의 실시 예에 따른 플랫폼에서의 아이템 판매 관리를 위한 전자 장치로서, 상기 전자 장치는 트랜시버, 명령어를 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 트랜시버 및 상기 메모리와 연결되는 상기 프로세서는, 사용자의 단말으로부터 상기 아이템에 대한 결제 요청을 수신하고, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보를 기반으로 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용 가능 여부를 판단하고, 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용이 가능한 경우, 상기 결제 요청에 대응하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 제1 정보를 제공한다.
본 개시에 따르면, 서비스 내의 사용자의 활동 정보에 기반하여 추후 결제 서비스의 이용 가능 여부 및 구체적인 서비스 적용 사항을 결정함으로써, 보다 신뢰성 있는 추후 결제 서비스를 운영할 수 있다.
또한, 본 개시에 따르면, 사용자의 신용 정보 및 서비스 내의 활동 정보에 기반하여 도출된 사용자의 개인별 신용 점수(Credit Scoring)를 이용하여 추후 결제 서비스를 제공함으로써 사용자의 구매를 촉진하고, 서비스의 운영자의 추후 결제 금액 회수 가능성을 높일 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스를 제공하기 위한 시스템을 나타내기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 추후 결제 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스의 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 추후 결제 이용 한도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 적용 여부 및 할부 조건을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 후보 결제 방식과 관련된 정보 제공을 위하여 사용자 단말에 제공되는 UI를 나타내기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스의 가입을 위하여 제공되는 UI를 나타내기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 적용이 불가능한 사용자에 대하여 사용자 단말에 제공되는 UI를 나타내기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 정보를 입력 받기 위하여 제공되는 UI를 나타내기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 실시 예에 따른 할부 서비스가 적용된 추후 결제 서비스를 결제 방법으로 선택한 경우 제공되는 UI를 나타내기 위한 도면이다.
이하에서, 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 개시의 실시 예들은 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며, 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다.
또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 특정한 경우 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 본 명세서에서 사용된 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서 전체에서 기재된 “a, b, 및 c 중 적어도 하나”의 표현은, ‘a 단독’, ‘b 단독’, ‘c 단독’, ‘a 및 b’, ‘a 및 c’, ‘b 및 c’, 또는 ‘a,b,c 모두’를 포괄할 수 있다.
한편, 본 명세서에서 사용되는 “제1 및/또는 제2” 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위하여 사용될 수 있으나, 이는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 목적으로만 사용될 뿐, 해당 용어로 지칭되는 구성요소로 한정하기 위한 것은 아니다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않는 한, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있으며, 제2 구성요소 또한 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 “…부”, “…모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 명세서에 개시된 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 개시의 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및 데이터 처리 중 적어도 하나를 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.“매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
본 명세서에 첨부된 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것이 가능하며, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능할 수 있다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 명세서에서 언급되는 "전자 장치" 또는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 언급되는 "전자 장치" 또는 "단말"은 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등도 포함할 수 있다.
본 개시에 있어서, 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어 실행될 수 있다.
이하, 본 개시의 다양한 실시 예들은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명될 것이다. 실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략할 것이다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 본 명세서에서, 전문에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 또는 대응하는 구성 요소를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스를 제공하기 위한 시스템을 나타내기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스를 제공하기 위한 시스템은 사용자 단말(110), 제1 서버(120) 및 제2 서버(130)를 포함할 수 있다. 한편, 본 개시의 실시 예에서 사용자 단말(110) 및 각 서버(120 또는 130)는 상호간 네트워크를 통하여 통신을 수행할 수 있으며, 정보를 교환할 수 있다.
사용자 단말(110)은 제1 서버(120) 및 제2 서버(130)와 통신할 수 있다. 사용자 단말(110)의 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크가 포함할 수 있는 통신망을 활용하는 통신 방식뿐 아니라 기기간의 근거리 무선 통신 또한 포함할 수 있다.
예로서, 네트워크는 PAN(Personal Area Network), LAN(Local Area Network), CAN(Campus Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network), BBN(Broad Band Network), 인터넷 중 적어도 하나의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(Hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 서버(120)는 사용자 단말(110)에 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자 단말(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 사용자 단말(110)에 제1 서버(120)로부터 제공된 파일을 기반으로 어플리케이션이 설치될 수 있다. 한편, 어플리케이션은 별도의 서버에 의하여 배포될 수도 있다.
제1 서버(120)는 사용자 단말(110)이 전송한 사용자의 요청에 대응하는 서비스나 컨텐츠를 제공할 수 있으며, 아이템 판매 플랫폼과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예로서, 사용자 단말(110)이 제1 서버(120)로 아이템 구매 요청을 전송하면, 제1 서버(120)는 아이템 구매 요청에 대응하여, 사용자가 사용할 수 있는 후보 결제 방식에 대한 정보를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말(110)이 제1 서버(120)로 후보 결제 방식 중 사용자에 의하여 선택된 결제 방식에 대한 정보를 전송하면, 제1 서버(120)는 선택된 결제 방식에 대한 정보를 수신하고, 선택된 결제 방식을 사용하여 결제를 수행하기 위한 정보를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 한편, 본 개시에서 아이템 판매 플랫폼은 아이템 판매 서비스로 설명될 수 있다.
또한, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로 사용자에 대한 신용 정보 요청을 전송할 수 있다. 신용 정보는 사용자를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예로서, 제1 서버(120)는 사용자 단말(110)로부터 추후 결제 서비스 가입 요청이 수신되는 경우, 수신된 정보를 기반으로 제2 서버(130)로 사용자에 대한 신용 정보 요청을 전송할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 추후 결제를 위한 한도 산정 및 할부 결제 가능 여부 중 적어도 하나를 판단하기 위하여, 자체적으로 제2 서버(130)로 사용자에 대한 신용 정보 요청을 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 추후 결제 서비스 가입 요청에 신용 정보 조회 동의 정보가 포함될 수 있으며, 제1 서버(120)는 수신한 정보를 기반으로 제2 서버(130)에 사용자의 신용 정보를 요청할 수 있다.
제2 서버(130)는 제1 서버(120)에 사용자에 대한 신용 정보를 제공하는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 예로서, 사용자의 신용 정보는 사용자의 금융 거래 정보, 금융 거래 기간, 부채 수준, 대출 상환 이력 및 신용 카드 사용 실적 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 이와 같은 정보에 기반하여 산출된 수치화된 정보를 포함할 수 있다. 한편, 제2 서버(130)는 개인 신용 정보 평가를 위한 서비스와 관련된 서버일 수 있다.
또 다른 실시 예에서, 제2 서버(130)는 제1 서버(120)에 사용자에 대한 공공 요금 정보, 납세 정보 및 통신 정보 중 적어도 일부를 제공하는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 이 경우, 제2 서버(130)는 사용자에 대한 공공 요금 정보, 납세 정보 및 통신 정보 중 적어도 일부에 대한 서비스와 관련된 서버일 수 있다. 또는, 또 다른 실시 예에서, 제2 서버(130)는 제1 서버(120)에 사용자에 대한 정보를 제공하는 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 이 경우, 제2 서버(130)는 사용자에게 서비스 및 컨텐츠를 제공하기 위한 서버일 수 있으며, 사용자에 대한 정보는 제2 서버(130)가 제공하는 서비스 및 컨텐츠로부터 수집된 사용자의 정보를 포함할 수 있다.
제2 서버(130)는 제1 서버(120)로부터 수신된 사용자의 신용 정보 요청에 대응하여, 사용자의 신용 정보를 제1 서버(120)로 제공할 수 있다. 한편, 상술한 바와 같이 제2 서버(130)로부터 제1 서버(120)로 이루어지는 신용 정보의 제공은 사용자의 승인을 전제로 할 수 있다. 사용자의 승인은 사용자 단말(110)을 통하여 사용자로부터 획득될 수 있으며, 제1 서버(120)를 거쳐 제2 서버(130)로 전송될 수 있거나, 사용자 단말(110)로부터 제2 서버(130)로 직접 전송될 수 있다.
한편, 제1 서버(120)는 수신한 신용 정보를 기반으로 사용자에게 적용 가능한 후보 결제 방식을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 제1 서버(120)는 사용자가 추후 결제 서비스를 사용할 수 있는지 여부, 추후 결제 서비스의 사용 한도, 할부 적용 가능 여부 및 할부 조건 중 적어도 하나를 수신한 신용 정보에 기반하여 결정할 수 있다.
본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스는 사용자의 금융 활동 이력에 무관하게 일률적인 한도 및 방식이 적용되는 추후 결제 서비스의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스는 사용자의 개인별 신용 평가(Credit Scoring)에 기반한 추후 결제 제공 방법을 제공할 수 있다. 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스는 제1 서버(120)로부터 수집된 서비스 또는 컨텐츠 내의 사용자의 활동 정보 및 제2 서버(130)로부터 제공받은 사용자의 신용 정보에 기반하여 개인별 신용 평가를 도출하고, 이를 이용함으로써 고객별 맞춤형 추후 결제 서비스를 제공할 수 있다. 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스의 구체적인 구현 방식은 후술할 도면들을 통하여 상세히 설명될 것이다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서, 사용자 단말(110)은 사용자의 아이템 구매 요청을 전송할 수 있다.(S21) 사용자의 아이템 구매 요청은 제1 서버(120)로부터 사용자 단말(110)에 제공된 어플리케이션에 대한 사용자의 입력에 의하여 생성될 수 있으며, 사용자에 대한 정보 및 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 서버(120)는 사용자 단말(110)로부터 아이템 구매 요청을 수신하고, 수신한 정보 중 적어도 일부에 기반하여 아이템 구매를 위한 결제 수단으로 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대하여 판단할 수 있다.(S22) 실시 예에서, 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부를 판단함에 있어서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 가입 여부를 먼저 판단할 수 있다. 사용자가 추후 결제 서비스에 가입한 경우, 제1 서버(120)는 해당 사용자가 추후 결제 서비스를 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있으며, 실시 예에 따라 사용자의 추후 결제 서비스의 잔여 한도 정보와 아이템의 금액 정보를 기반으로 추가적인 판단을 통해 추후 결제 서비스의 사용 가능 여부를 추가적으로 판단할 수 있다. 사용자가 추후 결제 서비스에 가입하지 않는 경우, 제1 서버(120)는 해당 사용자가 추후 결제 서비스를 사용 가능한지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 사용자에게 추가적으로 정보를 제공할 수 있다.
사용자의 추후 결제 서비스 가입 가능 여부는 제1 서버(120) 내에 저장된 사용자의 제1 스코어 및 사용자의 AS(Application Score)에 기반하여 판단될 수 있다. 예로서, 사용자의 제1 스코어는 제1 서버(120)로부터 제공된 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력을 반영하여 도출된 어플리케이션의 내부 점수를 의미한다. 제1 스코어는 제1 서버(120)로부터 제공된 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 정보에 기반하여 도출될 수 있으며, 사용자의 이용 정보는 사용자의 어플리케이션 이용 정도, 사용자의 이용 카테고리, 사용자의 이용 시간대, 사용자의 가입 이력, 사용자의 어플리케이션 접근 경로, 사용자의 어플리케이션 내 서비스 가입 이력 등을 포함할 수 있다. 제1 스코어는 사용자의 이용 정보에 기반한 데이터 분석을 이용하여 도출될 수 있다. 실시 예에서, 데이터 분석을 통하여 제1 스코어를 결정하는 경우, 제1 서버(120)는 서비스에 대한 사용자의 이용 이력 관련 정보에 포함되는 항목들 각각에 대한 점수를 부여하고, 항목들에 부여된 점수를 합산하여 제1 스코어를 결정할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 서비스에 대한 사용자의 이용 이력 관련 정보에 포함되는 항목들 각각을 임계 값과 비교하고, 각 항목별 비교 결과를 취합하여 제1 스코어를 결정할 수 있다.
또는, 제1 스코어는 기계 학습을 이용하여 도출될 수 있다. 제1 스코어를 산정하기 위한 기계 학습은 사용자의 이용 정보에 기반하여 이루어질 수 있으며, 상술한 요소를 고려하여 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 순방향 신경망(Feedforward Neural Network, FNN), 결정 트리 학습법(Decision tree learning), 서포트 벡터 머신(Support vector machine), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 강화 학습(Reinforcement learning), 오토 인코더(Auto encoder) 등의 기계 학습 모델을 이용하여 제1 스코어를 도출할 수 있다.
한편, AS란, 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 중 추출된 일부 정보를 반영하여 도출된 어플리케이션의 내부 점수를 의미한다. 구체적으로, 제1 서버(120)는 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 정보 중 추후 결제 서비스와 관련된 정보를 추출하고, 추출된 정보에 기반하여 AS를 도출할 수 있다. 또는, 일부 실시 예에서, 제1 서버(120)는 외부로부터 수집된 사용자의 정보를 추가로 고려하여 AS를 도출할 수 있다. 다시 말하면, AS 산정을 위하여 추출되는 추후 결제 서비스와 관련된 정보는 필요에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 최초의 AS 산정 시 제1 정보 및 제2 정보에 기반하여 AS 값을 도출하였으나, 이후 제1 정보, 제2 정보 및 제3 정보에 기반하여 AS 값을 도출하거나, 제1 정보 및 제3 정보에 기반하여 AS 값을 도출할 수 있다.
예로서, 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 정보 중 추출되는 정보는 사용자의 어플리케이션 이용 정도, 사용자의 이용 카테고리, 사용자의 이용 시간대, 사용자의 가입 이력 등을 포함할 수 있다. 또한, 실시 예에서, AS는 아이템 판매 서비스 내에서 사용자의 구매 이력 정보 및 아이템 구매에 사용한 결제 수단 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 실시 예에서, 사용자의 아이템 구매 횟수 또는 금액이 많고, 신뢰할 수 있는 결제 수단을 주로 사용하는 경우, AS가 높게 설정될 수 있다.
AS는 사용자의 이용 정보에서 추출된 일부 정보에 기반한 데이터 분석을 이용하여 도출될 수 있다. 실시 예에서, 데이터 분석을 통하여 AS를 결정하는 경우, 제1 서버(120)는 추출된 일부 정보에 포함되는 항목들 각각에 대한 점수를 부여하고, 항목들에 부여된 점수를 합산하여 AS를 결정할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 추출된 정보에 포함되는 항목들 각각을 임계 값과 비교하고, 각 항목별 비교 결과를 취합하여 AS를 결정할 수 있다.
또는, AS는 기계 학습을 이용하여 도출될 수 있다. AS를 산정하기 위한 기계 학습은 추출된 정보에 기반하여 이루어질 수 있으며, 상술한 요소를 고려하여 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 순방향 신경망, 결정 트리 학습법, 서포트 벡터 머신, 유전 알고리즘, 강화 학습, 오토 인코더 등의 기계 학습 모델을 이용하여 AS를 도출할 수 있다.
제1 서버(120)는 데이터 분석 또는 기계 학습을 이용하여 도출된 제1 스코어 및 AS를 이용하여 사용자의 추후 결제 서비스 가입 가능 여부를 판단할 수 있다. 예로서, 제1 서버(120)는 제1 스코어 및 AS를 기반으로 사용자를 추후 결제 서비스에 가입 불가능한 제1 그룹 및 추후 결제 서비스에 가입 가능한 제2 그룹 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 사용자가 제1 그룹에 포함되는 것으로 분류되는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 방식 제외한 나머지 후보 결제 방식만을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 사용자가 제2 그룹에 포함되는 것으로 분류되는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 방식을 포함한 후보 결제 방식을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.(S23)
추후 결제 방식을 포함한 후보 결제 방식을 제공하는 경우, 제1 서버(120)는 예상 한도를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 예상 한도는 제1 서버(120)로부터 도출되어 사용자 단말(110)로 제공될 수 있다. 예로서, 추후 결제 서비스 기가입자의 경우, 제1 서버(120)는 제1 서버(120)에 저장된 이전에 결정된 추후 결제 이용 한도를 예상 한도로 제공할 수 있다. 한편, 추후 결제 서비스 미가입자의 경우, 제1 서버(120)는 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 도출된 예상 한도를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 이 때, 제1 서버(120)는 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반한 데이터 분석 또는 기계 학습을 이용하여 예상 한도를 도출할 수 있다.
제1 서버(120)가 제공하는 후보 결제 방식은 무통장 입금 방식, 신용 카드 결제 방식, 핸드폰 결제 방식 및 추후 결제 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(110)을 통하여 제공된 후보 결제 방식 중 임의의 하나를 선택할 수 있다.(S24) 사용자에 의하여 결제 방식이 선택되면, 사용자 단말(110)은 제1 서버(120)로 선택된 결제 방식을 통한 결제 요청을 전송할 수 있다. 만약, 사용자에 의하여 추후 결제 방식이 선택된 경우, 사용자 단말(110)은 제1 서버(120)로 추후 결제 요청을 전송할 수 있다.(S25)
추후 결제 요청을 수신한 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 한도를 산정할 수 있다. 추후 결제 서비스의 미가입자가 추후 결제 방식을 선택한 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 서비스의 가입 절차를 제공할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자 단말(110)을 통하여 획득한 사용자의 승인에 기반하여 제2 서버(130)로 사용자 신용 정보를 요청할 수 있다.(S26) 한편, 실시 예에서 사용자의 승인은 추후 결제 서비스의 가입 절차에서 수신되거나, 별도의 절차를 통하여 수신될 수 있으며, 추후 결제 서비스의 기가입자가 추후 결제 방식을 선택한 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 한도 재산정 필요 여부를 판단할 수 있다. 추후 결제 이용 한도의 재산정이 불필요한 경우, 기존에 결정된 사용자의 추후 결제 이용 한도를 제공할 수 있다. 추후 결제 이용 한도의 재산정이 필요한 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로 사용자 신용 정보를 요청할 수 있다.(S26) 사용자 신용 정보 요청은 사용자를 식별할 수 있는 정보가 포함될 수 있으며, 이와 같은 정보를 통하여 제2 서버(130)는 신용 정보가 요청되는 사용자 정보를 확인할 수 있다.
제2 서버(130)는 제1 서버(120)로부터 사용자 신용 정보 요청이 수신되면, 사용자의 신용 정보를 제1 서버(120)에 제공할 수 있다.(S27) 사용자의 신용 정보는 사용자의 금융 거래 정보, 금융 거래 기간, 부채 수준, 대출 상환 이력, 신용 카드 이용 정보, 휴대폰 변경 이력 등에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 이와 같은 정보에 기반하여 산출된 수치화된 정보를 포함할 수 있다.
제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 한도를 결정할 수 있다. 만약 사용자가 추후 결제 서비스를 처음 이용하는 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로부터 수신한 사용자의 신용 정보, 제1 서버(120)내에 저장된 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 추후 결제 이용 한도를 결정할 수 있다.(S28) 한편, 사용자가 추후 결제 서비스를 이용한 이력을 가진 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로부터 수신한 사용자의 신용 정보, 제1 서버(120)내에 저장된 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 제1 서버(120)내에 저장된 사용자의 BS(Behavior Score)를 추가로 고려하여 결제 이용 한도를 결정할 수 있다.(S28)
BS란, 제1 서버(120)로부터 제공된 어플리케이션을 통하여 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력을 반영하여 도출된 어플리케이션의 내부 점수를 의미한다. BS는 제1 서버(120)로부터 제공된 어플리케이션에 대한 사용자의 추후 결제 이력, 어플리케이션 사용 이력, 외부의 서버로부터 제공받은 사용자의 신용 평가 정보 등을 포함할 수 있다. 예로서, 사용자의 추후 결제 이력은 사용자의 추후 결제 연체 이력, 사용자의 추후 결제 이용 정도, 사용자의 추후 결제 이용 카테고리 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시 예에서, 추후 결제 서비스를 이용한 금액, 이용 빈도, 결제 총 금액, 추후 결제 서비스에 따른 상환 이력 정보를 고려하여 BS가 결정될 수 있다.
BS는 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 정보에 기반한 데이터 분석을 이용하여 도출될 수 있다. 실시 예에서, 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 정보에 기반한 데이터 분석을 통하여 BS를 결정하는 경우, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 정보에 포함되는 항목들 각각에 대한 점수를 부여하고, 항목들에 부여된 점수를 합산하여 BS를 결정할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 정보에 포함되는 항목들 각각을 임계 값과 비교하고, 각 항목별 비교 결과를 취합하여 BS를 결정할 수 있다.
또는, BS는 기계 학습을 이용하여 도출될 수 있다. BS를 산정하기 위한 기계 학습은 사용자의 추후 결제 이용 이력 및 어플리케이션에 대한 사용자의 이용 이력 정보에 기반하여 이루어질 수 있으며, 상술한 요소를 고려하여 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 순방향 신경망, 결정 트리 학습법, 서포트 벡터 머신, 유전 알고리즘, 강화 학습, 오토 인코더 등의 기계 학습 모델을 이용하여 BS를 도출할 수 있다.
예로서, 외부의 서버로부터 제공받은 사용자의 신용 평가 정보는 제2 서버(130) 외의 또 다른 서버에 의하여 제공받은 사용자의 신용 정보를 포함할 수 있다. 제1 서버(120)로부터 결정되는 추후 결제 이용 한도는 S23단계에서 제공된 예상 한도와 동일하거나 상이할 수 있다. 추후 결제 이용 한도의 결정 방식은 후술할 도 5에서 보다 상세히 설명할 것이다. 제1 서버(120)는 결정된 추후 결제 이용 한도를 반영한 추후 결제 서비스를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다.(S29)
도 2에서 사용자의 제1 스코어, 사용자의 AS, 사용자의 BS 및 사용자의 신용 정보는 각각 독립적으로 산정되는 것으로 설명되었으나, 이는 일부 실시 예일뿐, 본 개시의 내용을 제한하는 것은 아니다. 예로서, 사용자의 제1 스코어, 사용자의 AS, 사용자의 BS 및 사용자의 신용 정보는 상호간의 데이터 분석 및 기계 학습을 이용하여 각각의 산출 값을 업데이트할 수 있다.
한편, 본 개시에 따른 또 다른 실시 예에서, S21 단계와 관련된 사용자의 구매 요청을 획득하기 이전에, 제1 서버(120)로부터 사용자 단말(110)로 제공되는 페이지는 사용자가 주문하고자 하는 아이템과 관련된 정보, 해당 아이템에 대한 사용자의 구매 요청(S21 단계에서 획득되는 구매 요청)을 획득하기 위한 제1 아이콘, 추후 결제 서비스와 관련된 정보 및 추후 결제 서비스 제공과 관련된 제2 아이콘을 포함할 수 있다. 사용자는 제2 아이콘을 통하여 추후 결제 서비스에 대한 가입 절차를 진행할 수 있다.
페이지에 제공되는 추후 결제 서비스와 관련된 정보 및 추후 결제 서비스 제공과 관련된 제2 아이콘은 사용자에 대한 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부를 기반으로 표시될 수 있다. 사용자의 추후 결제 사용 가부의 확인은 상술한 S22 단계와 동일하게 수행될 수 있으며, 제1 서버(120)에 의하여 사용자가 추후 결제 서비스를 이용할 수 있는 것으로 확인되는 경우, 추후 결제 서비스와 관련된 정보 및 제2 아이콘이 페이지에 제공될 수 있다.
제1 서버(120)가 사용자의 제2 아이콘에 대한 입력을 수신한 경우, 상술한 S26 내지 S28 단계와 동일하게 사용자의 추후 결제 서비스 가입 절차에서 획득한 승인 정보에 기반하여 제2 서버(130)로부터 사용자의 신용 정보를 획득할 수 있고, 제1 스코어, AS 및 BS 중 적어도 일부에 기반하여 추후 결제 이용 한도를 결정할 수 있으며, 결정된 추후 결제 이용 한도가 사용자에 대하여 부여될 수 있다.
도 3은 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 추후 결제 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하, 도 2에서 상술한 내용과 중복되는 구성 및 동작에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서, 사용자 단말(110)은 사용자의 아이템 구매 요청을 전송할 수 있다.(S31) 사용자의 아이템 구매 요청은 제1 서버(120)로부터 사용자 단말(110)에 제공된 어플리케이션에 대한 사용자의 입력에 의하여 생성될 수 있으며, 사용자에 대한 정보 및 아이템에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 서버(120)는 사용자 단말(110)로부터 아이템 구매 요청을 수신하고, 결제 수단으로서 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대하여 판단할 수 있다.(S32) 실시 예에서, 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부를 판단함에 있어서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 가입 여부를 먼저 판단하고, 사용자가 추후 결제 서비스의 기가입자에 해당하지 않는 경우, 제1 서버(120)는 해당 사용자가 추후 결제 서비스에 가입할 수 있는지 여부를 추가적으로 판단하고, 판단 결과에 따라 사용자에게 추가적으로 정보를 제공할 수 있다.
사용자의 추후 결제 서비스 가입 가능 여부는 제1 서버(120) 내에 저장된 제1 스코어 및 사용자의 AS 중 적어도 일부에 기반하여 판단될 수 있고, 제1 스코어는 어플리케이션과 관련된 사용자의 정보를 이용하여 도출될 수 있으며, AS는 사용자의 어플리케이션 이용 정도, 사용자의 이용 카테고리, 사용자의 이용 시간대 및 사용자의 가입 이력 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 이용 정보에 기반한 데이터 분석 또는 기계 학습을 이용하여 도출될 수 있다. 또한, 실시 예에서, AS는 아이템 판매 서비스 내에서 사용자의 아이템 구매 이력 정보 및 아이템 구매에 사용한 결제 수단 정보를 기반으로 결정될 수 있다. 예로서, 사용자의 아이템 구매 횟수 또는 금액이 많고, 신뢰할 수 있는 결제 수단을 사용하는 경우, 사용자의 AS는 높게 설정될 수 있다. 사용자가 추후 결제 서비스에 가입할 수 없는 것으로 판단되는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 방식 제외한 나머지 후보 결제 방식만을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.
추후 결제 방식을 포함한 후보 결제 방식을 제공하는 경우, 제1 서버(120)는 예상 한도를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 예상 한도는 제1 서버(120)로부터 도출되어 사용자 단말(110)로 제공될 수 있다. 제1 서버(120)는 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반한 데이터 분석 또는 기계 학습을 이용하여 예상 한도를 도출할 수 있으며, 추후 결제 서비스 기가입자의 경우 제1 서버(120)는 제1 서버(120)에 저장된 이전에 결정된 추후 결제 이용 한도를 예상 한도로 제공할 수 있고, 추후 결제 서비스 미가입자의 경우 제1 서버(120)는 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 도출된 예상 한도를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.
사용자가 추후 결제 서비스에 가입할 수 있는 것으로 판단되는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제시 적용될 수 있는 예상 할부 적용 조건을 판단할 수 있다.(S33) 예상 할부 적용 조건은 예상 할부 적용 가능 여부, 예상 할부 결제 가능한 기간 및 예상 할부 이자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예상 할부 적용 조건 또한 제1 서버(120) 내에 저장된 사용자의 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 판단될 수 있다. 만약, 할부 적용이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 방식을 포함한 후보 결제 방식을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.(S34) 만약, 할부 적용이 가능한 것으로 판단되는 경우, 제1 서버(120)는 할부를 적용할 수 있는 추후 결제 방식을 포함한 후보 결제 방식을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.(S34) 사용자가 할부 결제를 이용할 수 있는 것으로 판단되는 경우, 제1 서버(120)는 S33단계에서 판단된 예상 할부 적용 조건을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다.
사용자는 사용자 단말(110)을 통하여 제공된 후보 결제 방식 중 임의의 하나를 선택할 수 있다.(S35) 사용자에 의하여 결제 방식이 선택되면, 사용자 단말(110)은 제1 서버(120)로 선택된 결제 방식을 통한 결제 요청을 전송할 수 있다. 만약, 사용자에 의하여 추후 결제 방식이 선택된 경우, 사용자 단말(110)은 제1 서버(120)로 추후 결제 요청을 전송할 수 있다.(S36)
추후 결제 요청을 수신한 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 한도를 산정할 수 있다. 추후 결제 서비스의 미가입자가 추후 결제 방식을 선택한 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 서비스의 가입 절차를 제공할 수 있고, 제1 서버(120)는 사용자 단말(110)을 통하여 획득한 사용자의 승인에 기반하여 제2 서버(130)로 사용자 신용 정보를 요청할 수 있다.(S37) 실시 예에서, 사용자의 승인은 추후 결제 서비스의 가입 절차에서 수신되거나, 별도의 절차를 통하여 수신될 수 있다. 한편, 추후 결제 서비스의 기가입자가 추후 결제 방식을 선택한 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 한도 재산정 필요 여부를 판단할 수 있고, 추후 결제 이용 한도의 재산정이 불필요한 경우, 기존에 결정된 사용자의 추후 결제 이용 한도를 제공할 수 있다. 한편, 추후 결제 이용 한도의 재산정이 필요한 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로 사용자 신용 정보를 요청할 수 있다.(S37)
제2 서버(130)는 제1 서버(120)로부터 사용자 신용 정보 요청이 수신되면, 사용자의 신용 정보를 제1 서버(120)에 제공할 수 있다.(S38) 사용자가 추후 결제 서비스를 처음 이용하는 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로부터 수신한 사용자의 신용 정보 및 제1 서버(120)내에 저장된 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 추후 결제 이용 한도를 결정할 수 있다.(S39) 한편, 사용자가 추후 결제 서비스를 이용한 이력을 가진 경우, 제1 서버(120)는 제2 서버(130)로부터 수신한 사용자의 신용 정보, 제1 서버(120)내에 저장된 제1 스코어, AS 및 BS 중 적어도 일부에 기반하여 추후 결제 이용 한도를 결정할 수 있다.(S39) 제1 서버(120)로부터 결정되는 추후 결제 이용 한도는 S34단계에서 제공된 예상 한도와 동일하거나 상이할 수 있다.
제1 서버(120)는 추후 결제 이용 한도를 결정한 후, 제2 서버(130)로부터 제공받은 사용자의 신용 정보, 제1 서버 내에 저장된 제1 스코어, AS 및 BS 중 적어도 일부에 기반하여 할부 적용 조건에 대하여 결정할 수 있다.(S40) 예로서, 할부 적용 조건은 할부 이용 가능 여부, 할부 결제 가능한 기간, 할부 이자 등을 포함할 수 있다. 제1 서버(120)로부터 결정되는 할부 적용 조건은 S34단계에서 제공된 예상 할부 적용 조건과 동일하거나 상이할 수 있다. 할부 적용 조건 판단 방법 및 추후 결제 이용 한도의 결정 방식은 후술할 도 5 및 도 6에서 보다 상세히 설명할 것이다. 제1 서버(120)는 결정된 추후 결제 이용 한도를 반영한 추후 결제 서비스를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다.(S41)
도 4는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스의 제공 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 4는 상술한 도 2 및 도 3에서 설명된 제1 서버(120, 도 1 참조)에 의한 추후 결제 서비스 제공 방법에 대한 이해를 돕기 위한 것으로, 이하, 도 2 및 도 3에서 상술한 내용과 중복되는 구성 및 동작에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
S410 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대하여 판단할 수 있다. 사용자의 추후 결제 서비스 가입 가능 여부는 제1 서버(120) 내에 저장된 사용자의 제1 스코어 및 사용자의 AS 중 적어도 일부에 기반하여 판단될 수 있다. 제1 스코어는 어플리케이션과 관련된 사용자의 정보를 이용하여 산출될 수 있고, AS는 사용자의 이용 정보에 기반하여 산출될 수 있으며, 사용자의 이용 정보는 사용자의 어플리케이션 이용 정도, 사용자의 이용 카테고리, 사용자의 이용 시간대, 사용자의 가입 이력 등을 포함할 수 있다.
제1 서버(120)로부터 산출되는 AS는 사용자의 부정 거래 발생 가능성을 판단하는 지표로 활용될 수 있다. 예로서, 사용자의 부정 거래는 사용자가 결제 예정일에 미수금을 지불하지 않는 경우를 포함할 수 있다. 제1 서버(120)는 추후 결제 서비스를 사용할 수 없는 것으로 판단된 사용자에 대하여 추후 결제 서비스를 제외한 결제 방식을 후보 결제 방식으로 제공할 수 있다.
S420 단계에서, 제1 서버(120)는 S410 단계에서 제1 서버(120)는 추후 결제 서비스에 가입한 사용자에 대한 추후 결제 서비스 이용 한도를 결정할 수 있다. 추후 결제 서비스의 최초 가입자에 대한 최초 이용 한도는 제1 서버(120) 내에 저장된 사용자의 제1 스코어, AS 및 외부로부터 제공받은 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 결정될 수 있다. 또한, 추후 결제 서비스의 가입자에 대한 추후 결제 서비스 이용 한도는 최초 가입 이후 플랫폼 내의 사용자의 활동 이력에 대한 정보를 반영하여 주기적으로 업데이트될 수 있다. 다시 말하면, 추후 결제 서비스 이용 한도는 사용자의 제1 스코어, AS, 사용자의 BS 및 외부로부터 제공받은 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 변동될 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자 별로 추후 결제 서비스 이용 한도를 부여할 수 있고, 제1 서버(120)는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 금액 이상의 잔여 한도를 보유한 사용자에 대하여 추후 결제 서비스를 제공할 수 있다.
예로서, 제1 서버(120)는 한도 금액, 상한 캡, 하한 캡 및 특수 그룹 분류 여부에 기반하여 사용자의 이용 한도를 도출할 수 있다. 한도 금액이란, 사용자 별로 부여되는 한도 금액을 의미하는 것으로, 제2 서버(130, 도 1 참조)로부터 제공받은 신용 등급에 의하여 결정될 수 있다. 상한 캡이란, 사용자에게 부여될 수 있는 이용 한도 범위의 상한 선을 의미하는 것으로, 사용자의 상환 능력에 기반하여 도출될 수 있다. 하한 캡이란, 사용자에게 부여될 수 있는 이용 한도 범위의 하한 선을 의미하는 것으로, 사용자의 플랫폼에서의 활동 내역에 기반하여 도출될 수 있다. 특수 그룹 분류 여부는 사용자의 플랫폼에서의 이전 활동 내역에 기반하여 도출될 수 있다. 구체적으로, 사용자의 이용 한도는 한도 금액 및 하한 캡 중 더 큰 어느 하나의 값과 상한 캡을 비교하여 더 작은 값으로 결정될 수 있다.
한편, 사용자가 구매하고자 하는 아이템 금액이 사용자의 잔여 한도를 초과하는 경우, 제1 서버(120)는 사용자에게 부여된 이용 한도의 변경 가능 여부에 대하여 판단할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 금액 이상의 이용 한도가 부여될 수 있는 사용자에 대하여 추후 결제 서비스를 제공할 수 있다. 반면, 추후 결제 서비스 이용 한도 변경이 불가한 사용자 또는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 금액이 변경된 이용 한도를 초과하는 사용자에 대하여 추후 결제 서비스를 제외한 결제 방식을 제공할 수 있다. 추후 결제 서비스의 이용 한도 결정 및 이용 한도 변경 가능 여부 판단에 대한 제1 서버(120) 구체적인 동작은 후술할 도 6에서 상세히 설명할 것이다.
S430 단계에서, 제1 서버(120)는 최종적으로 결정된 잔여 이용 한도가 아이템 금액 이상인 사용자에 대한 할부 적용 여부를 판단할 수 있다. 할부 적용 여부의 판단은 할부 적용 가능 여부에 대한 판단 및 할부 적용 조건에 대한 판단을 포함할 수 있다. 제1 서버(120)는 할부 적용이 불가능한 것으로 판단된 사용자에 대하여 일시불 추후 결제 서비스를 제공할 수 있다. 한편, 제1 서버(120)는 할부 적용이 가능한 것으로 판단된 사용자에 대하여 추후 결제 할부 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 제1 서버(120)는 할부 적용이 가능한 것으로 판단된 사용자에 대하여 사용자 별로 적용될 수 있는 할부 조건을 결정할 수 있다. 예로서, 할부 조건은 사용자에게 적용될 수 있는 할부 기간 및 할부 이자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자의 할부 적용 가능 여부 판단 및 할부 조건 결정에 대한 제1 서버(120) 구체적인 동작은 후술할 도 7에서 상세히 설명할 것이다.
도 5는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 추후 결제 이용 한도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 좀 더 상세하게는, 도 5는 추후 결제 서비스를 이용할 수 있는 것으로 판단된 사용자들에 대한 추후 결제 이용 한도 결정 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 상술한 도 2 및 도 3에서 설명된 바와 같이, 추후 결제 이용 한도는 제1 서버(120, 도 2 및 도 3 참조)에 의하여 결정될 수 있다. 이하, 도 2 및 도 3에서 상술한 내용과 중복되는 구성 및 동작에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
S510 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자 단말(110, 도 1 참조)으로부터 사용자의 아이템 구매 요청을 수신할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자의 아이템 구매 요청에 응답하여 사용자 단말(110)로 후보 결제 방식을 제공할 수 있다. 제1 서버(120)는 후보 결제 방식을 제공하기에 앞서 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부를 판단할 수 있고, 사용자가 추후 결제 서비스를 사용하는 것으로 판단하는 경우 후보 결제 방식은 추후 결제 방식을 포함할 수 있다. 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부는 제1 서버(120)내에 저장된 사용자의 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 판단될 수 있으며, 상술한 도 2 및 도 3에 개시된 바와 같이 사용자의 아이템 구매 요청이 수신되면 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대한 제1 서버(120)의 판단이 이루어질 수 있다.
또는, 도시되지 않았으나, 제1 서버(120)는 아이템 구매 요청이 수신되기 이전에 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대한 판단 결과를 미리 보유할 수 있다. 아이템 구매 요청이 수신되기 이전에 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대한 판단이 이루어지더라도, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부를 제1 서버(120) 내에 저장된 사용자에 대한 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반하여 판단할 수 있다. 상술한 바와 같이, 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부는 사용자에 대한 제1 스코어 및 AS 중 적어도 일부에 기반한 데이터 분석 또는 기계 학습에 기반하여 판단될 수 있다.
제1 서버(120)가 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대한 판단 결과를 아이템 구매 요청이 수신되기 이전에 보유하고 있는 경우, 제1 서버(120)는 사용자의 아이템 구매 요청이 수신되면 사용자의 추후 결제 서비스 사용 가능 여부에 대한 판단 결과에 기반하여 후보 결제 방식을 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 이하, 후차적인 단계들은 사용자가 추후 결제 서비스를 사용할 수 있는 것으로 분류된 경우 진행될 수 있으며, 사용자가 추후 결제 서비스를 사용할 수 없는 것으로 분류된 경우, 제1 서버(120)로부터 제공되는 후보 결제 방식은 추후 결제 방식을 포함하지 않을 수 있다.
S520 단계에서, 제1 서버(120)는 해당 사용자가 추후 결제 서비스에 가입한 사용자에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. S520 단계는 사용자가 추후 결제 서비스를 사용할 수 있는 것으로 분류될 것과 사용자가 제1 서버(120)로부터 제공된 후보 결제 방식들 중 추후 결제 방식을 선택한 경우에 수행될 수 있다. 제1 서버(120)에 의하여 사용자가 추후 결제 서비스의 미가입자로 판단되는 경우, 절차는 S530 단계로 진행할 수 있다. 제1 서버(120)에 의하여 사용자가 추후 결제 서비스의 기가입자로 판단되는 경우, 절차는 S560 단계로 진행할 수 있다.
S530 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 가입 절차를 진행할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자 단말로 사용자의 추후 결제 서비스 가입 절차에서 사용자에 대한 정보 제공 승인을 요청할 수 있으며, 예로서, 사용자에 대한 정보 제공 승인 요청은 외부 서버에서 제공하는 사용자 정보에 대한 승인 요청을 포함할 수 있다. 제1 서버(120)가 사용자의 정보 제공 승인을 획득하면 절차는 S540 단계로 진행할 수 있다.
S540 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자의 최초 추후 결제 이용 한도를 판단할 수 있다. 사용자의 최초 추후 결제 이용 한도는 사용자에 대한 제1 스코어, 사용자의 추후 결제 서비스 가입 직후의 AS 및 제2 서버(130, 도 1 참조)로부터 제공받은 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 판단될 수 있다. 제1 서버(120)는 S530 단계에서 획득한 사용자의 정보 제공 승인에 기반하여 제2 서버(130)로부터 사용자의 신용 정보를 제공받을 수 있다.
제1 서버(120)는 사용자에 대한 제1 스코어, 사용자의 추후 결제 서비스 가입 직후의 AS 및 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반한 데이터 분석 또는 기계 학습에 기반하여 최초 추후 결제 이용 한도를 도출할 수 있다. 최초 추후 결제 이용 한도를 도출함에 있어서, 제1 서버(120)는 미리 설정된 비중에 따라 추후 결제 서비스에 가입한 사용자의 AS 및 사용자의 신용 정보를 반영할 수 있다. 예로서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 서비스 가입 직후의 AS를 70%의 비중으로, 사용자의 신용 정보를 30%의 비중으로 반영한 데이터 분석 또는 기계 학습을 통하여 사용자의 최초 추후 결제 이용 한도를 판단할 수 있다. 또한, 실시 예에 따라 추후 결제 서비스를 이용하는 사용자의 이용 한도를 변경하거나 갱신하는 경우, 갱신 시점의 AS 및 BS를 추가로 고려할 수 있으며, 추가적으로 신용 정보를 고려할 수 있다. 또한, 이와 같은 경우, BS의 고려 비중을 다른 요소에 비하여 높게 설정할 수 있고, 이를 통하여 추후 결제 서비스를 이용한 금액을 효과적으로 회수할 수 있다.
S550 단계에서, 제1 서버(120)는 S540 단계에서 판단된 사용자의 최초 추후 결제 이용 한도를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 또한, 제1 서버(120)는 S540 단계에서 판단된 사용자의 최초 추후 결제 이용 한도를 제1 서버(120)에 저장할 수 있다. 제1 서버(120)의 최초 추후 결제 이용 한도에 대한 데이터 제공 및 저장이 완료되면, 추후 결제 서비스 미가입자에 대한 추후 결제 이용 한도 결정에 대한 절차는 종료된다.
한편, S560 단계에서, 추후 결제 서비스 기가입자에 대한 추후 결제 이용 한도 변경 필요 여부가 판단될 수 있다. 예로서, 사용자가 구매하고자 하는 아이템 가액이 추후 결제 서비스 기가입자에 대하여 기결정된 추후 결제 이용 한도를 초과하는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 이용 한도의 변경이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 또는, 사용자가 구매하고자 하는 아이템 가액이 추후 결제 서비스 기가입자의 추후 결제 잔여 이용 한도를 초과하는 경우, 제1 서버(120)는 추후 결제 이용 한도의 변경이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 추후 결제 이용 한도의 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우, 절차는 S570 단계로 진행할 수 있다. 반면, 추후 결제 이용 한도의 변경이 불필요한 것으로 판단되는 경우, 절차는 S600 단계로 진행할 수 있다.
S570 단계에서, 제1 서버(120)는 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 판단할 수 있다. 제1 서버(120)는 사용자에 대한 제1 스코어, 사용자에 대한 AS, BS 및 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 결정할 수 있다. 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 판단함에 있어서, 제1 서버(120)는 미리 설정된 비중에 따라 사용자의 신용 정보를 반영할 수 있다. 예로서, 제1 서버(120)는 사용자의 신용 정보를 50% 이상의 비중으로 반영한 데이터 분석 또는 기계 학습을 통하여 사용자의 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 판단할 수 있다. 사용자의 추후 결제 이용 한도 변경이 가능한 것으로 판단되는 경우, 절차는 S580 단계로 진행할 수 있다. 한편, 사용자의 추후 결제 이용 한도 변경이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 절차는 S600 단계로 진행할 수 있다.
S580 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자의 추후 결제 이용 한도를 변경할 수 있다. 사용자의 추후 결제 이용 한도는 사용자에 대한 제1 스코어, 사용자에 대한 AS, BS 및 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 결정될 수 있으며, 제1 서버(120)는 미리 설정된 비중에 따라 사용자의 신용 정보를 반영할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 정보에 기반하여 사용자의 추후 결제 이용 한도를 변경할 수 있다. 예로서, 사용자의 추후 결제 이용 한도는 사용자가 구매하고자 하는 아이템과 관련된 프로모션의 적용에 따라 결정될 수 있다. 구체적으로, 사용자가 구매하고자 하는 아이템에 대하여 추가 한도를 지급하는 프로모션이 적용되는 경우, 제1 서버(120)는 사용자에 대하여 추가 한도를 부여할 수 있다.
S590 단계에서, 제1 서버(120)는 S580 단계에서 사용자의 변경된 추후 결제 이용 한도를 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 또한, 제1 서버(120)는 S580 단계에서 변경된 사용자의 추후 결제 이용 한도를 제1 서버(120)에 저장할 수 있다. 제1 서버(120)의 변경된 추후 결제 이용 한도에 대한 데이터 제공 및 저장이 완료되면, 이용 한도 변경이 필요한 추후 결제 서비스 기가입자에 대한 추후 결제 이용 한도 결정에 대한 절차는 종료된다.
한편, S600 단계에서, 제1 서버(120)는 S560 단계에서 추후 결제 이용 한도 변경이 불필요한 것으로 분류된 사용자 또는 S570 단계에서 추후 결제 이용 한도의 변경이 불가한 것으로 분류된 사용자에 대하여 기결정된 추후 결제 이용 한도를 제공할 수 있다. 제1 서버(120)의 기결정된 추후 결제 이용 한도에 대한 데이터 제공이 완료되면, 이용 한도 변경이 불필요하거나 이용 한도 변경이 불가한 추후 결제 서비스 기가입자에 대한 추후 결제 이용 한도 결정에 대한 절차는 종료된다.
도 6은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 적용 여부 및 할부 조건을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 추후 결제 서비스에서의 할부 적용 조건에 대한 판단은 추후 결제 서비스 이용 한도가 결정된 후 수행될 수 있으며, 상술한 도 3에서 설명된 바와 같이, 추후 결제 이용 한도는 제1 서버(120, 도 3 참조)에 의하여 결정될 수 있다. 이하, 도 3에서 상술한 내용과 중복되는 구성 및 동작에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
S610 단계에서, 제1 서버(120)는 사용자에 대한 할부 적용 가능 여부를 판단할 수 있다. 제1 서버(120)는 제1 스코어, AS, BS 및 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 할부 적용 가능 여부를 판단할 수 있으며, 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 판단함에 있어서, 제1 서버(120)는 미리 설정된 비중에 따라 제1 스코어, AS, BS 및 사용자의 신용 정보를 반영할 수 있다. 할부 적용 가능한 사용자로 판단되는 경우, 절차는 S620 단계로 진행할 수 있다. 반면, 할부 적용 불가능한 사용자로 판단되는 경우, 절차는 S640 단계로 진행할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 정보에 기반하여 할부 적용 가능 여부를 판단할 수 있다. 예로서, 할부 적용 여부는 사용자가 구매하고자 하는 아이템과 관련된 프로모션의 적용에 따라 결정될 수 있다. 구체적으로, 사용자가 구매하고자 하는 아이템에 대하여 할부 결제를 지원하는 프로모션이 적용되는 경우, 제1 서버(120)는 사용자에 대하여 할부 적용 가능한 것으로 판단할 수 있다.
S620 단계에서, 제1 서버(120)는 할부 적용 가능한 사용자에 대한 할부 적용 조건을 판단할 수 있다. 예로서, 제1 서버(120)에 의하여 판단되는 할부 적용 조건에는 할부 개월 수, 할부 이자 등이 포함될 수 있다. 제1 서버(120)는 제1 스코어, AS, BS 및 사용자의 신용 정보 중 적어도 일부에 기반하여 할부 적용 조건을 판단할 수 있으며, 추후 결제 이용 한도 변경 가능 여부를 판단함에 있어서, 제1 서버(120)는 미리 설정된 비중에 따라 제1 스코어, AS, BS 및 사용자의 신용 정보를 반영할 수 있다. 또는, 제1 서버(120)는 사용자가 구매하고자 하는 아이템 정보에 기반하여 할부 조건을 판단할 수 있다. 예로서, 할부 조건은 사용자가 구매하고자 하는 아이템과 관련된 프로모션의 적용에 따라 결정될 수 있다. 실시 예에서, 사용자가 구매하고자 하는 아이템에 대하여 제1 기간 및 제1 이율을 지원하는 프로모션이 적용되는 경우, 제1 서버(120)는 사용자에 대하여 최대 제1 기간동안 제1 이율을 지원하는 것으로 판단할 수 있다.
S630 단계에서, 제1 서버(120)는 S620 단계에서 판단된 할부 적용 조건을 사용자 단말(110)로 제공할 수 있다. 또한, 제1 서버(120)는 S620 단계에서 판단된 할부 적용 조건을 제1 서버(120)에 저장할 수 있다. 제1 서버(120)의 할부 적용 조건에 대한 데이터 제공 및 저장이 완료되면, 할부 적용 가능한 추후 결제 서비스 사용자에 대한 할부 적용 조건 결정에 대한 절차는 종료된다.
한편, S640 단계에서, 제1 서버(120)는 S610 단계에서 할부 적용이 불가능한 것으로 분류된 사용자에 대하여 일시불 추후 결제 서비스를 제공할 수 있다. 제1 서버(120)의 일시불 추후 결제 서비스의 제공이 완료되면, 할부 적용 불가능한 추후 결제 서비스 사용자에 대한 할부 적용 조건 결정에 대한 절차는 종료된다.
도 7은 본 개시의 실시 예에 따른 후보 결제 방식과 관련된 정보 제공을 위하여 사용자 단말에 제공되는 UI(700)를 나타내기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 제1 서버(120, 도 1 참조)로부터 사용자 단말(110)에 제공되는 후보 결제 방식은 포인트 결제, 추후 결제, 계좌이체/무통장 입금, 신용/체크카드 결제 및 휴대폰 결제 방식을 포함한다. 사용자는 사용자 단말(110)을 통하여 후보 결제 방식 중 임의의 하나를 선택할 수 있으며, 사용자가 추후 결제 방식을 선택하는 경우 제1 서버(120)에 의하여 판단된 예상 잔여 한도(710), 결제 수단(720) 및 추가 정보(730)에 대한 표시가 나타날 수 있다.
예상 잔여 한도(710)는 상술한 도 2의 S22 과정 및 도 3의 S32 과정에서 추후 결제 사용 가능 여부 판단과 더불어 제1 서버(120)에 저장된 AS에 기반하여 도출될 수 있으며, 본 개시에 따른 추후 결제 서비스에 의하여 확정적으로 제공되는 추후 결제 이용 한도와는 상이할 수 있다.
결제 수단(720)은 사용자가 추후 결제 서비스를 이용하는 경우, 추후 결제를 위한 결제 수단 정보를 표시할 수 있다. 결제 수단(720)은 사용자에 의하여 입력되거나 추후 결제 서비스 기가입자의 경우 기입력한 결제 방법 정보가 표시될 수 있다. 추가 정보(730)는 추후 결제 서비스 이용에 대한 간략한 설명 정보를 포함할 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스의 가입을 위하여 제공되는 UI(800)를 나타내기 위한 도면이다. 도 7의 UI(800)는 추후 결제 서비스의 미가입자가 추후 결제 방식을 선택한 경우 사용자 단말(110)에 표시될 수 있으며, 추후 결제 서비스에 대한 간략한 설명을 포함할 수 있다. 사용자는 UI 하단의 버튼(810)을 이용하여 추후 결제 서비스 가입 절차를 진행할 수 있다.
도 9는 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 적용이 불가능한 사용자에 대하여 사용자 단말에 제공되는 UI(900)를 나타내기 위한 도면이다. 좀 더 상세하게는, 도 9는 추후 결제 서비스를 이용할 수 있으나 할부 적용이 불가능한 사용자가 추후 결제 방식을 선택한 경우 또는 할부 적용을 요청하지 않은 추후 결제 서비스 사용자에 대하여 사용자 단말(110)에 표시되는 UI(900)를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 할부 적용이 불가능한 사용자가 추후 결제 방식을 선택한 경우, 사용자 단말(110)에 표시되는 UI(900)는 일시불 추후 결제 방식을 나타내는 결제 방식(910) 및 추후 결제를 위한 결제 수단(920) 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 아이템 금액이 50만원이고, A 사용자의 잔여 한도가 30만원인 경우, 추후 결제 시스템은 제1 서버(120, 도 1 참조)를 이용하여 한도 변경 여부를 판단할 수 있고, 한도 증액이 가능한 것으로 판단되는 경우 사용자에게 증액된 한도인 50만원을 제공할 수 있으며, 이를 결제 방식(910)에 반영하여 표시할 수 있다. 결제 수단(920)은 사용자에 의하여 입력되거나 추후 결제 서비스 기가입자의 경우 기입력한 결제 방법 정보가 표시될 수 있다. 사용자는 결제 버튼(830)을 이용하여 최종적으로 추후 결제 방식을 승인할 수 있다.
도 10은 본 개시의 실시 예에 따른 추후 결제 서비스에서 할부 정보를 입력 받기 위하여 제공되는 UI(1000)를 나타내기 위한 도면이다. 제1 서버(120, 도 1 참조)로부터 할부 적용이 가능한 사용자로 판단된 경우, 사용자 단말(110)은 할부 적용 조건을 표시하는 페이지를 제공할 수 있다. 사용자 단말(110)에 표시되는 페이지는 제1 서버(120)로부터 판단된 할부 기간(1010) 및 할부 이자(1020)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 실시 예에 따른 UI(1000)를 통한 입력을 통하여 사용자는 추후 결제에 따른 할부 개월 수를 선택할 수 있다.
도 11은 본 개시의 실시 예에 따른 할부 서비스가 적용된 추후 결제 서비스를 결제 방법으로 선택한 경우 제공되는 UI(1100)를 나타내기 위한 도면이다. 도 11의 UI(1100)는 추후 결제의 사용 및 할부 적용 가능한 사용자에 대하여 표시될 수 있으며, 사용자는 제1 서버(120, 도 1 참조)로부터 판단된 할부 조건(1110)에 대하여 선택할 수 있다. 결제 수단(1120)은 사용자에 의하여 입력되거나 추후 결제 서비스 기가입자의 경우 기입력한 결제 방법 정보가 표시될 수 있다. 사용자는 결제 아이콘(1130)을 이용하여 최종적으로 추후 결제 방식을 승인할 수 있다.
한편, 상술된 내용에서 본 개시에 따른 추후 결제 서비스 정보는 결제 진행 단계에서 제공될 수 있는 것으로 설명되었으나, 일부 실시 예에서, 본 개시에 따라 도출된 추후 결제 서비스 정보는 상품 정보 제공 페이지를 통하여 사용자에게 제공될 수 있다.
본 개시의 상술된 내용의 추후 결제 서비스 정보는 아이템 판매 플랫폼과 다른 형태의 주문 방식을 가지는 하위 플랫폼에서도 활용될 수 있다. 예로서, 본 개시의 실시 예의 플랫폼은 아이템 구매를 위한 플랫폼이고, 하위 플랫폼은 아이템 배달 중개 플랫폼일 수 있다. 하위 플랫폼의 경우, 본 개시의 실시 예의 플랫폼에 비하여 아이템의 최대 가격이 낮을 수 있으며, 하위 플랫폼에서 추후 결제를 사용하기 위하여 본 개시의 실시 예에 따른 플랫폼과 다른 기준이 적용될 수 있다. 또한, 실시 예에서, 하위 플랫폼의 경우 아이템 배달 요청을 위한 금액이 상대적으로 낮기 때문에, 본 개시의 실시 예로서 제시된 플랫폼과 대비하여 하위 플랫폼에서의 추후 결제 서비스는 추후 결제를 위한 임시적인 한도 변경을 보다 낮은 기준에 의하여 수행할 수 있다.
상술된 내용은 본 개시를 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 개시는 상술된 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들 또한 포함할 것이다. 또한, 본 개시는 상술된 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함할 것이다. 따라서, 본 개시의 범위는 상술된 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안 되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 본 개시의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (18)

  1. 아이템 판매 플랫폼과 관련된 제1 전자 장치에 의한 추후 결제 서비스 제공 방법에 있어서,
    사용자의 단말으로부터 상기 아이템에 대한 결제 요청을 획득하는 단계;
    상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보를 기반으로 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용 가능 여부를 확인하는 단계; 및
    상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용이 가능한 경우, 상기 결제 요청에 대응하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 제1 정보를 제공하는 단계를 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스에 가입하지 않은 경우, 상기 제1 정보는 추후 결제 서비스 가입과 관련된 정보를 포함하고,
    상기 추후 결제 서비스 제공 방법은:
    상기 사용자의 단말으로부터 상기 추후 결제 서비스 가입과 관련된 정보에 대응하는 동의 정보를 수신하는 단계;
    상기 동의 정보에 기반하여 상기 사용자의 식별 정보를 포함하는 신용 정보 조회 요청을 신용 정보 조회와 관련된 제2 전자 장치에 전송하는 단계;
    상기 제2 전자 장치로부터 상기 사용자의 신용 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 기반하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도를 결정하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도는 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 대한 데이터 분석 또는 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보에 기초한 기계 학습을 이용하여 산출되는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도는 미리 설정된 비중에 따라 상기 사용자의 신용 정보 및 상기 사용자의 활동 정보를 반영하여 산출되는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 기계 학습은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 순방향 신경망(Feedforward Neural Network, FNN), 결정 트리 학습법(Decision tree learning), 서포트 벡터 머신(Support vector machine), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 강화 학습(Reinforcement learning) 및 오토 인코더(Auto encoder) 중 적어도 하나의 기계 학습 모델에 기반하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보는 상기 사용자의 상기 플랫폼 이용 정도, 상기 사용자의 상기 플랫폼에서의 이용 카테고리 및 상기 사용자의 상기 플랫폼의 이용 시간대 상기 사용자의 상기 플랫폼에 대한 회원 가입 이력에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스의 기 가입자인 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도 변경 필요 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 이용 한도 변경이 필요한 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 상기 이용 한도 변경 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보는 상기 사용자의 상기추후 결제 서비스에 대한 연체 이력, 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스의 이용 정도 및 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스의 이용 카테고리에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 상기 이용 한도가 변경 가능한 것으로 판단되는 경우, 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 신용 정보에 기반하여 변경 한도를 산출하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 변경 한도는 미리 설정된 비중에 따라 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 신용 정보를 반영하여 산출되는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 이용 한도 변경 가능 여부는 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 대한 데이터 분석 또는 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기초한 기계 학습을 이용하여 판단되는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 데이터 분석은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 등급을 산출하고, 상기 등급 및 미리 정해진 임계 값을 비교한 결과에 기반하여 상기 이용 한도 변경 가능 여부를 결정하도록 수행되는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  14. 제1 항에 있어서,
    상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 할부 적용 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 할부 적용이 가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 할부 적용에 대한 할부 적용 조건을 결정하는 단계를 더 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 할부 적용 조건은 할부 기간 및 할부 이자 중 적어도 하나를 포함하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  17. 제1 항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 추후 결제 서비스의 기 가입자인 경우, 상기 추후 결제 서비스 제공 방법은 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 활동 정보, 상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보 및 상기 사용자의 상기 신용 정보에 기반하여 상기 사용자의 상기 추후 결제 서비스에 대한 이용 한도를 주기적으로 업데이트하는 추후 결제 서비스 제공 방법.
  18. 플랫폼에서의 아이템 판매 관리를 위한 전자 장치로서,
    트랜시버, 명령어를 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고,
    상기 트랜시버 및 상기 메모리와 연결되는 상기 프로세서는,
    사용자의 단말으로부터 상기 아이템에 대한 결제 요청을 수신하고,
    상기 플랫폼에서의 상기 사용자의 활동 정보를 기반으로 상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용 가능 여부를 판단하고,
    상기 사용자의 추후 결제 서비스 이용이 가능한 경우, 상기 결제 요청에 대응하여 상기 추후 결제 서비스에 대한 제1 정보를 제공하는 전자 장치.
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