KR102548989B1 - 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 관한 것으로, 모바일 단말기용 금융애플리케이션에 탑재되는 인공지능을 통하여 금융 전반에 대한 컨설팅 정보가 개개인 사용자들에게 맞춤형으로 제공될 수 있으며, 이러한 컨설팅 정보를 투자 지표로 활용할 수 있게 한 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법을 제공하고자 한다.

Description

인공지능 기반의 금융서비스 제공방법{method for providing finance service of artificial intelligence base}

본 발명은 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 개별 금융사들이나 이들 개별 금융사들이 운영하는 개별 운용사이트들에 게시된 수많은 금융데이터들을 모바일용 금융애플리케이션에 탑재된 인공지능으로 가공 분석하여 투자 모색에 필요한 길라잡이가 되는 컨설팅 결과물을 개개인 사용자들에게 제공할 수 있는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 대한 것이다.

일반적으로 인터넷에는 방대한 금융 정보들이 게시되어 있고, 금융 정보의 상세한 금융 상품들은 그 종류가 다양한 관계로, 개별 금융사나 이들 개별 금융사에서 운영되고 있는 개별 사이트를 통해 파악될 수 있다.

물론, 금융 상품들의 종류는 대개 주식, 채권, 펀드, 보험 등의 금융 개별상품들로 분류되는 관계로, 이들 개별 상품들을 운용하는 개별 금융사들은 예컨대 증권사, 펀드운용사, 보험사, 은행 등의 금융 기관이다.

이처럼, 금융 상품들은 개별 금융사들에서 취급하고 있고, 최근들어 이러한 금융 상품들을 통합하는 시도도 구현되고 있으나, 여전히 금융상품에 대한 시장은 매우 폐쇄적이고 발전되지 못하고 있는 상황이다.

주식, 펀드, 보험 등의 자산 운용 규모는 급성장 추세에 있고, 수백억원에서 수천조원대를 상회하는 어마어마한 시장 규모임에도 불구하고, 일반 금융 소비자들은 금융 상품에 대한 투자 모색을 위해서는 이들 개별 금융사 기관들을 직접 일일히 찾아다니거나 이들 개별 금융사들이 운영하고 있는 개별 사이트들을 일일히방문하는 방식으로 자문을 얻고 있는 실정이다.

더욱이, 일반 금융 소비자(저축성 서민, 개미 투자자)들은 자산을 투자하는 주체임에도 불구하고 투자 모색에 있어서 자신이 아닌 타사 그러니까 금융사들의 추천이나 안내를 통한 일방적인 금융상품만을 소개받는 방식으로 금융상품을 구매하는 구조인 관계로, 불완전한 금융상품 판매에 대한 피해가 고스란히 일반 금융 소비자들에게만 돌아가는 구조적 문제에 봉착해 있으며, 실제 최근의 라임사태와 같이 불완전한 금융상품 판매로 인하여 일반 금융 소비자들의 피해 속출은 지속적으로 빈번하게 발생되고 있다.

또한, 국가의 핵심 정책인 금리, 통화정책이 너무 어렵고, 전문적이서 서민의 접근도 어려운 것이 현실적인 한계이며, 모든 기업은 자신의 영리 추구가 최종 목표이기 때문에 현재의 금융상품 판매 구조의 시스템은 자산운용사에서 개발한 금융투자 상품을 증권, 은행, 보험사에서 위탁 판매하며 각 금융사들은 자신의 회사 상품만을 홍보하는 형식으로 판매하는 구조일 수밖에 없는 현실적인 한계에 처한 상황이며, 특히 보험 비교 서비스는 인터넷을 통해 넘쳐나지만 보험사를 제외한 모든 금융 회사의 상품(주식, 펀드, 채권, 부동산 등)에 대한 비교 분석 서비스는 전무한 실정이다.

특허문헌 001 : 공개특허 제10-2017-0093718호(공개일자 2017, 08, 16)

전술된 문제점들을 해소하기 위한 본 발명은, 주식, 펀드, 채권, 보험, 부동산 등을 포함하는 금융 전반의 상품 정보 제공과 함께, 투자 모색에 필요한 컨설팅 정보를 하나의 모바일 단말기로 제공받을 수 있는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법을 제공하고자 함에 그 목적을 두고 있다.

전술된 목적들을 달성하기 위한 본 발명은, 모바일 단말기용 금융애플리케이션에 탑재되는 인공지능을 통하여 금융 전반에 대한 컨설팅 정보가 개개인 사용자들에게 맞춤형으로 제공되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 인공지능은 딥러닝의 기계학습을 통해 금융 전반에 대한 정보를 도형화하는 방식으로 학습하고, 학습된 결과물을 금융데이터로 전환한 컨설팅 정보로 제공되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 금융애플리케이션은 상기 인공지능을 통한 금융 전반에 대한 컨설팅 정보를 제공하기 위해 금융상품으로서 주식, 펀드, 채권, 보험, 부동산을 포함하는 금융서비스를 제공하게 되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 인공지능은 도형화 프로그래밍화되어 있는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 금융애플리케이션은 상호교환 프로그래밍 언어, 가시화 프로그래밍 언어, 및 멀티미디어 프로그래밍 언어를 융합 반영한 방식으로 상기 인공지능과의 데이터 교환을 통한 금융서비스를 제공하게 되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 금융애플리케이션은 상기 인공지능으로부터 제공되는 컨설팅 정보를 기반으로 자동매매시스템과 연계되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상기 자동매매시스템은 상기 컨설팅 정보를 근거로 금융상품의 거래를 유도하게 되는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 일 특징이 있다.

상술된 바에 따른 본 발명에 의하면, 모바일 단말기를 소지한 개개인 사용자들에게 주식, 펀드, 채권, 보험, 부동산을 포함하는 금융 전반에 관한 상품의 요청 결과물로서 금융 컨설팅을 제공하면서, 이러한 금융 컨설팅에 근거한 투자로 금융 이익을 개개인 사용자들에게 제공하는 효과를 기대할 수 있다.

더욱이, 본 발명에 의하면, 개개인 사용자들의 투자 모색을 위해 증권사, 보험사, 펀드운용사 등과 같은 개별 금융사에 일일히 방문하여 자문을 얻거나, 이들 개별 금융사들이 운영하고 있는 개별 홈페이지에 일일히 방문할 필요없이, 개인 소유의 모바일 단말기로 투자 모색을 위한 길라잡이가 되는 금융 컨설팅을 편리하게 취득할 수 있으며, 이러한 금융 컨설팅을 근거로 한 금융 투자도 용이하게 수행하는 효과를 기대할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법의 처리 과정을 간략하게 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 도면에 기초한 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법의 처리 과정을 상세하게 도시한 도면이다.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어져야만 한다.

이에 더하여, 어떠한 구성요소가 다른 구성요소에 "포함되어" 있다거나 "탑재되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 포함되거나, 접속될 수 있음을 의미한다. 다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

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

본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 대한 구체적인 설명은 일례로 도시된 도면 1과 도면 2를 참고로 설명될 수 있되, 이러한 도면은 본 발명에 대한 설명의 이해를 돕기 위한 방편의 보충 성격의 도면인 관계로, 이러한 도면에 본 발명의 기술적 사상이 국한될 수는 없다.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 할 것이다.

본 발명에서의 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법은 모바일 단말기용으로 설치된 금융애플리케이션에 탑재된 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)을 통하여 궁금한 금융정보에 관한 내용을 해석하고, 이에 대한 컨설팅 결과물을 사용자들에 피드백하여 이러한 컨설팅 결과물을 토대로 모바일 단말기와 연계된 자동매매시스템을 통한 거래로 사용자들의 투자 이익을 도모하는 용도로 활용된다.

금융정보는 주식, 펀드, 채권, 보험, 부동산을 포함하는 금융상품의 금융 전반에 관한 정보일 수 있으며, 이러한 금융정보는 디지털 방식의 모바일 단말기에서 금융데이터로 활용되고 있다. 물론, 모바일 단말기는 휴대가 편리하며 인터넷 사용이 가능한 스마트폰, 태블릿PC, PDA, 휴대용 노트북 등과 같은 모바일기기들을 총망라할 수 있다.

이러한 모바일 단말기용의 금융애플리케이션에 탑재된 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 도 1과 같이 금융정보를 도형화 방식으로 학습하고, 이렇게 학습된 내용을 금융애플리케이션에서 컨설팅 결과물로 사용자들에 제공할 수 있다.

이러한 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 모바일 단말기용 금융애플리케이션에서 운용되기 위한 방편으로 금융데이터를 도형화하는 딥러닝 학습이 가능한 도형화 프로그래밍 및 투자알고리즘이 반영된 방식으로 구성될 수 있다.

그리고, 모바일 단말기에 설치되는 금융애플리케이션은 금융데이터에 대한 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)의 학습 결과물을 교환 처리할 수 있는 상호교환 프로그래밍 언어, 가시화 프로그래밍 언어, 및 멀티미디어 프로그래밍 언어를 융합 반영한 방식으로 구성되어 개개인의 사용자들에게 맞춤형 금융서비스를 제공할 수 있다.

모바일 단말기용 금융애플리케이션에서 제공하는 금융요청 검색란에 금융정보에 관한 개개인 사용자들의 요청 내용을 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)이 학습하고 이에 대해 투자알고리즘으로부터 도출된 컨설팅 정보를 기반으로 자동매매시스템을 통한 투자 거래에 따라 개개인 사용자들에게 금융 이익을 도모할 수 있다.

금융데이터는 모바일 단말기용 금융애플리케이션에 탑재된 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)을 통하여 분석 가공 처리됨에 따라 개개인 사용자들의 투자 모색에 절실히 필요한 길라잡이의 역할을 갖는 컨설팅의 유용한 활용 결과물로 개개인 사용자들에게 신속히 제공할 수 있다.

이러한 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 금융애플리케이션에 탑재되되 금융데이터의 분석 가공 처리에 무리가 있는 방대한 금융데이터 처리량일 경우 이미 기존 학습 DB가 축적된 서버에 설치된 운용소프트웨어와 연동될 수 있다.

인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 인간의 두뇌를 구성하는 뉴런과 시냅스의 정보전달 및 처리과정과 흡사한 인공신경망 형식의 지능형 프로그램으로서 딥러닝(deep learnign)의 기계학습(machine learning)을 통해 금융데이터에 대한 컨설팅 결과물을 도출하는 문제 해결 능력을 갖는 수학적 기법을 활용하고 있다.

딥러닝(deep learning)의 경우 심층 인공신경망에 금융데이터를 입력하여 그 특징을 스스로 찾도록 가중치를 갱신하는 과정이며, 기계학습(machine learning)의 경우 인공신경망에 금융데이터를 입력하여 도형화 목적(도형 이미지 분류 등)에 적합하게 가중치를 갱신하는 과정이다.

이러한 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 예컨대 투자알고리즘을 활용하여 사전에 입력된 금융데이터를 도형화 패턴으로 인지하여 학습하고, 그 다음에 나올 수 있는 새로운 도형 이미지를 분석하여 예측 산출하는 방식으로 정확한 컨설팅 결과물을 도출할 수도 있다.

즉, 인공지능(artificial intelligence, 人工知能)은 입력된 금융데이터를 기반으로 학습된 도형 이미지의 패턴을 검출한 다음, 검출된 도형 이미지에 라벨링을 부여한 후, 그 다음의 도형 라벨링을 예측하는 방식으로 컨설팅 결과물 도출이 가능할 것이다.

더욱이, 상기 투자알고리즘은 ‘미래’나 ‘향후’와 같은 연관검색어를 포함하는 금융데이터의 입력 내용을 인지하는 방식으로 설계될 수도 있으며, ‘미래’나 ‘향후’와 같은 연관검색어로 한정될 필요 없이, 연관검색어에 근거한 금융상품의 미래가치까지 반영된 컨설팅 결과물을 도출할 수도 있다.

이러한 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법에 대한 상세한 처리 과정은 일례로 도시된 도면 2를 참고하며 설명될 수 있다. 예컨대 요청검색내용에 근거한 금융데이터의 도형화 과정(S10) 수행에 이어 도형 학습 과정(S20)이 수행될 수 있다.

상기 과정(S10) 이란 투자 모색을 위해 금융정보에 관한 궁금한 내용이나 요청 내용을 금융애플리케이션에서 제공하는 금융요청 검색란을 통해 검색하고, 이러한 요청검색내용에 근거한 금융데이터를 인공지능이 도형화 형식의 데이터로 처리하는 단계일 수 있고, 상기 과정(S20) 이란 인공지능이 처리한 도형화 형식의 데이터를 예컨대 딥러닝 기계학습 방식으로 학습하는 단계일 수 있다.

이후, 다음에 나올 도형 예측 이란 과정(S30)은 이미 도형화 형식의 데이터를 학습한 인공지능이 스스로 그 다음 도형화 형식 데이터 그러니까 학습하지 못한 도형화 형식 데이터를 논리 추론하여 예측하는 단계일 수 있는데, 만일 이때 인공지능이 그 다음의 도형화 형식 데이터 예측에 정확성이 떨어지는 것으로 판단되면, 기존 학습 DB 분석 이란 과정(S31)이 수행될 수 있으며, 이러한 상기 과정(S31)은 방대한 기존 학습 DB를 축적한 서버에서 기존 학습 DB를 기반으로 분석하여 그 다음 도형화 형식의 데이터 결과를 인공지능에게 전송하는 방식으로 정확한 예측성을 높일 수 있는 단계이다.

물론, 다음에 나올 도형 예측 이란 과정(S30)에서 인공지능이 그 다음 도형화 형식 데이터의 정확한 예측 처리에 무리가 없는 데이터 분석 처리량 정도에서는 인공지능 스스로 예측 처리할 수 있되, 데이터 분석 처리량 정도가 인공지능 스스로 예측 처리할 수 없는 수준의 방대한 데이터일 경우에는 기존 학습 DB가 축적된 서버로부터의 분석 처리 예측의 도움을 받을 수 있다.

이처럼, 다음에 나올 도형 예측 이란 과정(S30)이 인공지능이나 서버의 도움을 받아 수행된 이후에는, 예측된 도형의 금융데이터 전환 이란 과정(S40)이 수행될 수 있으며, 이러한 상기 과정(S40)은 인공지능이나 서버로부터 처리 예측된 도형 형식의 데이터를 금융애플리케이션에 포함된 변환툴을 통해 금융데이터로 전환하는 단계일 수 있다.

이렇게 금융데이터로 전환된 컨설팅 정보는 투자 모색에 대한 해답의 결과물로서 컨설팅 정보에 기반 자동매매시스템 연계 라는 과정(S50)에 이어 거래 유도 라는 과정(S60)을 거쳐 완료될 수 있다.

상기 과정(S50)은 컨설팅 정보의 결과 도출에 따라 금융애플리케이션에 포함된 팝업생성유도툴을 통해 모바일 단말기의 화면에서 자동매매시스템이 연계되며 활성화되는 단계일 수 있다.

상기 과정(S60)은 상기 자동매매시스템의 활성화에 따라 컨설팅 정보를 근거로 예컨대 주식이나, 채권, 혹은 펀드 등의 금융 상품의 거래를 유도하는 단계이며, 이러한 거래 유도 라는 과정(S60)을 통해 금융 상품 거래가 이루어질 경우, 이에 따른 금융 투자 이익금을 개개인 사용자들에게 제공할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법은 인공지능(artificial intelligence, 人工知能) 기반의 분석을 통해 투자가치가 높은 금융상품을 선택하고 이를 추천해주는 솔루션을 제공하는 방법으로서, 각종 주식, 증권, 채권, 펀드, 부동산 등 수많은 재테크 관련 데이터를 분석 가공하여 개개인의 취향에 맞으며 이해하기 쉬운 맞춤형 투자처를 추천해주는 점에 그 기술의 특징적 사상이 있다.

즉, 본 발명에서는 기존의 금융데이터를 일정한 도형 패턴으로 전환하여 딥러닝 기반의 인공지능에게 학습시킨 후, 다음에 나올 도형을 예측하고, 예측한 도형을 기존의 금융 데이터로 전환하여 분석 해석하는 방식으로 컨설팅 결과물을 개개인 사용자들에게 제공함에 따라, 개개인 사용자들은 이러한 컨설팅 결과물을 토대로 금융상품에 대한 투자 지표로 활용할 수 있다는 점이다.

Claims (7)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 모바일 단말기용 금융애플리케이션에 탑재되는 인공지능을 통하여 금융 전반에 대한 컨설팅 정보가 개개인 사용자들에게 맞춤형으로 제공되고, 상기 인공지능은 딥러닝의 기계학습을 통해 금융 전반에 대한 정보를 도형화하는 방식으로 학습하고, 학습된 결과물을 금융 데이터로 전환하여 컨설팅 정보로 제공하게 되며, 상기 금융애플리케이션은 상기 인공지능을 통한 금융 전반에 대한 컨설팅 정보를 제공하기 위해 금융상품으로서 주식, 펀드, 채권, 보험, 부동산을 포함하는 금융서비스를 제공하게 되고, 상기 인공지능은 도형화 프로그래밍 및 투자알고리즘이 반영되어 있되, 금융데이터를 기반으로 학습된 도형 이미지의 패턴을 검출한 다음, 검출된 도형 이미지에 라벨링을 부여한 후, 그 다음의 도형 라벨링을 예측하는 방식으로 컨설팅 결과물을 도출하고, 상기 투자알고리즘은 연관검색어를 포함하는 금융데이터의 입력 내용을 인지하는 방식으로 설계되어 있으며, 상기 금융애플리케이션은 상호교환 프로그래밍 언어, 가시화 프로그래밍 언어, 및 멀티미디어 프로그래밍 언어를 융합 반영한 방식으로 상기 인공지능과의 데이터 교환을 통한 금융서비스를 제공하게 되고, 자동매매시스템은 상기 컨설팅 정보를 근거로 금융상품의 거래를 유도하게 되며,
   상기 인공지능이 도형화 형식 데이터의 예측에 정확성이 떨어지는 것으로 판단될 때, 방대한 기존 학습 DB를 축적한 서버에서 기존 학습 DB를 기반으로 분석하여 그 다음 도형화 형식의 데이터 결과를 상기 인공지능에게 전송하는 방식으로 그 정확성을 높이는 예측이 이루어지는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 금융서비스 제공방법.

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