KR102628559B1 - 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법 및 제공장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르는, 서버에 의해 수행되는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은 (a) 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하는 단계; (b) 사용자 단말로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 상기 심사물건과 관련된 시세를 분석하여 시세분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계; (c) 상기 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계; 및 (d)상기 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 시세분석정보 및 리스크분석정보는 상기 심사물건과 관련된 지역별, 면적별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프 및 종합 분석리포트가 포함되는 것이다.

Description

부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법 및 제공장치{METHOD AND DEVICE FOR PROVIDING REAL ESTATE MORTGAGE LOAN AUTOMATIC SCREENING PLATFORM}

본 발명은 서버에 의해 수행되는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법 및 제공장치에 관한 것이다.

과거부터 부동산은 가계 경제에서 대부분의 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 부동산을 담보로 자본을 융통 받으려는 수요는 날로 늘어났으며 주택담보대출 시장 또한 엄청난 규모에 이르렀다.

금융기관 역시 대출 금액의 대부분이 담보 대출로 구성됨에도 불구하고, 부동산 담보대출 과정은 단계별로 수작업으로 진행되고 있으며, 보통 일반 금융 대출보다 4배 이상의 많은 시간이 소요되고 있다.

또한, 이러한 오프라인 시스템에 따르면, 사람의 주관적 판단이 개입될 가능성이 크고, 대출 신청자와 금융기관 사이 금융정보의 비대칭성 문제가 야기되곤 한다. 또한, 대출 신청자에게도 여러 번 영업점을 방문해야 하는 번거로움이 있으며, 금융 기관 입장에서도 비용과 시간의 많은 투자를 필요로 한다.

한편, 경기 침체가 지속되면서, 대출수요는 증가하는 동시에 부동산시장의 가격은 하락하고 있는 추세를 보임에 따라, 금융기관들의 담보대출 리스크 관리가 더욱 중요해지고 있다.

이러한 점들에 대비하여, 온라인 뱅킹의 확대와 함께, 최근 금융기관들은 디지털 금융 보편화를 위해 자동화 시스템에 대한 투자를 늘리고 있으며 비대면 대출 서비스를 확대하고 있는 상황이다. 그러나, 부동산에 대한 엄청난 양의 자료들은 일률적이지 않고 기준이 달라 컨트롤하기 어려우며, 체계적 관리 및 분석이 동반되기 때문에 이와 관련된 고도화된 기술이 요구되는 실정이다.

본 발명은 부동산 관련 정보를 체계적으로 수집, 가공하고, 이를 기초로 심사물건의 시세, 담보대출 리스크를 다방면으로 분석하여 사용자 단말에 제공함으로써, 심사물건의 심사정보 파악에 있어 정확성과 편의성을 제공하는 것을 목적으로 한다. 또한, 심사물건의 적정시세, 담보대출금액을 추출하여 사용자에게 제시하고 기 수집된 데이터를 기반으로 심사평가를 추천함으로써, 자동화된 담보대출 심사 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 서버에 의해 수행되는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, (a) 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하는 단계; (b) 사용자 단말로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 상기 심사물건과 관련된 시세를 분석하여 시세분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계; (c) 상기 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계; 및 (d)상기 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 상기 시세분석정보 및 리스크분석정보는 상기 심사물건과 관련된 지역별, 면적별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프 및 종합 분석리포트가 포함되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 상기 시세분석정보 및 리스크분석정보의 그래프는 독자적인 유효값을 가지는 복수의 포인트의 집합으로 구성되는 것이고, 상기 사용자 단말로부터 상기 포인트에 대한 입력을 수신하는 경우, 상기 포인트에 대응하는 유효값을 수치화된 정보로 나타내어 상기 사용자 단말로 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (a)단계는, 상기 수집된 부동산 관련 정보에 기초하여 부동산 별 적정시세 및 적정담보대출금액을 추출하기 위한 기계학습(Machine learning)을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 기계학습은 부동산의 지역 및 크기에 따라 기 설정된 학습 모델링이 적용되는 것이고, 상기 부동산 관련 정보는 부동산 실거래정보를 포함하되, 상기 부동산 실거래정보는 소정의 리샘플링(resampling)기법을 통하여 전처리 과정이 수행되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (b)단계는, 상기 심사물건과 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위에 해당되는 부동산간 매매시세정보 및 가격변동추세를 비교분석하고 매매시세비교정보 및 상기 가격변동추세에 따른 상기 심사물건의 가격변동비율정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위는 행정구역이 세분화되어 설정되거나 상기 심사물건의 기 설정된 반경을 기준으로 설정되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (b)단계는, 기 설정된 기간 동안의 상기 심사물건의 시세추이 및 실거래가추이를 분석하고, 상기 시세추이와 실거래가추이를 비교한 추이비교정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 추이비교정보는 상기 심사물건에 대해 기 성사된 거래 별 상기 심사물건의 시세와 실거래가의 차액정보 및 상기 심사물건의 현재시세 적정 여부를 판단하기 위한 상기 심사물건의 거래통계정보가 포함되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (b)단계는, 상기 심사물건이 속한 단지의 단지정보, 상기 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산의 인근 지역 대비 매매시세 상승률 및 상기 심사물건의 전세 대비 매매 수급비율을 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 단지정보는 기 설정된 기간 동안의 단지 내 부동산의 실거래 가격 분포, 평수별 구성비율, 평수별 시세비교정보, 인근 단지와 비교정보 중 적어도 하나를 포함하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 상기 리스크분석정보는 상기 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산물량 공급정보, 매물건수, 실거래건수, 시세, 낙찰가율, 인구정보, 거래회전율, 상기 심사물건이 속한 단지의 전세가율, 거래량 변동정보 및 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위 별 부동산평형구성 및 부동산가격구성의 비교정보가 포함되되, 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위는 행정구역이 세분화되어 설정되거나 상기 심사물건의 기 설정된 반경을 기준으로 설정되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (c)단계는, 기 설정된 금융기관 서버로부터 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위의 부동산실거래가의 하한가, 평균가 및 상한가 정보를 수신하는 단계; 및 상기 부동산실거래가의 하한가, 평균가 및 상한가 정보에 기초하여, 소정의 실거래가격구간을 설정하고, 기 설정된 기간동안 발생한 실거래가격의 분포를 상기 실거래가격구간을 통하여 나타낸 시세예측정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (c)단계는, 상기 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건에 대한 평가지표를 분석하고 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 평가지표는 환금성, 변동성, 안정성 항목으로 구성되고, 상기 각 항목에 대응하여 기 설정된 연산에 따라 산출된 평가지표점수 및 상기 평가지표점수가 소정의 형상으로 시각화되어 상기 사용자 단말에 제공되되, 상기 환금성은 상기 심사물건의 경매정보, 매물정보, 거래회전율, 실수요지수가 적용되고, 상기 변동성은 상기 심사물건과 소재지의 부동산 시세 변동율이 적용되고, 상기 안정성은 상기 심사물건의 현재시세와 대출금액, 선순위채권설정금액, 대출희망금액이 적용된 연산에 따라 산출되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (d)단계는, 상기 사용자 단말에 소정의 대출정보입력 인터페이스 및 심사결과입력 인터페이스를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 심사결과입력 인터페이스는 기 설정된 담보물평가항목에 대응하는 점수입력메뉴가 포함된 것이고, 상기 대출가능금액은 상기 대출정보입력 인터페이스 내 상기 사용자 단말의 입력에 따라 자동 변경되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (d)단계는, 다른 사용자 단말로부터 기 입력된 상기 심사물건 또는 상기 심사물건과 유사한 부동산의 담보물평가항목에 대한 누적데이터를 분석하고, 상기 누적데이터 분석에 기초하여 책정된 점수를 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 상기 사용자 단말에 추천하는 단계를 포함하되, 상기 심사물건과 유사한 부동산은 상기 심사물건의 지역, 크기 및 금액 중 적어도 하나의 기준이 기 설정된 유사범위 안에 속하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 상기 누적데이터를 분석하는 과정은 기 설정된 기계학습모델을 이용하되, 상기 기계학습모델은 상기 누적데이터, 상기 심사물건 또는 상기 심사물건과 유사한 부동산의 시세분석정보 및 리스크분석정보 중 적어도 하나를 입력값으로 하고, 상기 심사물건에 대한 담보물평가점수를 출력값으로 하는 것이고, 상기 출력값에 대응하는 담보물평가점수는 상기 사용자 단말이 상기 점수입력메뉴를 통하여 입력한 평가점수와 기 설정된 오차 범위 내에 있는 경우, 상기 사용자 단말에 제공되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 누적데이터 분석에 기초하여 책정된 점수와 상기 사용자 단말이 상기 점수입력메뉴를 통하여 입력한 평가점수간 차이값을 산출하고, 상기 산출된 차이값을 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 데이터베이스에 포함된 전체 부동산 대비 상기 심사물건의 상기 담보물평가항목 별 심사통과 가능성을 상대평가하는 소정의 시뮬레이션을 수행하고, 수행 결과에 따라 산출된 상대평가점수를 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법은, 상기 (d)단계는, 상기 심사물건의 등기부등본정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;및 상기 등기부등본정보 내 제한물권정보를 선택입력 할 수 있는 제한물권입력인터페이스를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되, 상기 제한물권정보는 등기부에 등록된 선순위채권에 대한 정보가 포함되는 것이고, 유효한 권리와 삭제된 권리로 구분되어 상기 사용자 단말에 제공되는 것이고, 상기 대출가능금액은 상기 제한물권입력인터페이스 내 상기 사용자 단말의 선택입력에 따라 연산된 선순위채권총액이 추가로 적용되어 자동 변경되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공장치는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 프로그램을 수행하기 위한 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해, 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하고, 사용자 단말로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 상기 심사물건과 관련된 시세를 분석하여 시세분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하고, 상기 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하고, 상기 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 상기 사용자 단말에 제공하되, 상기 시세분석정보 및 리스크분석정보는 상기 심사물건과 관련된 지역별, 면적별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프 및 종합 분석리포트가 포함되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼은 부동산 정보들을 범주화하여 데이터베이스를 구축하고, 범주 별로 데이터를 연동하여 데이터 가공, 분석하는 작업을 수행함에 따라, 방대한 양의 자료들을 체계화하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 부동산 담보와 관련된 시세정보와 리스크정보를 다양한 방면에서 분석한 시각적 통계 자료를 제공함으로써, 담보심사에 대한 합리적 의사결정을 유도할 수 있다. 이는 금융기관에게 보다 정확한 담보대출 리스크 관리를 가능하게 하며, 이에 따라, 기존의 리스크 회피를 위하여 보험적으로 이자율을 높게 산출하던 방식에서 탈피가 가능하여 적정한 이자율이 산출되도록 할 수 있다.

따라서, 대출 고객에게 적정 담보대출금액이 제공될 수 있어, 기관과 개인 사이 금융정보의 비대칭성이 해결되며, 담보대출의 건전성이 확충될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼은 소정의 학습 시스템을 통하여 부동산 시장의 일률적이지 않은 기준을 보완하고, 부동산의 권리정보 등을 업데이트하여 제공하는 등 실시간 변화하는 부동산 시장에 맞춰 정확하고 유연한 대처가 가능하게 할 수 있다.

이와 같이, 부동산 담보 대출 관련, 자동화된 심사 시스템을 제공함으로써, 기존의 오프라인 수작업으로 진행되던 방식에서 탈피하게 하여, 금융기관에게는 시간과 비용의 획기적인 단축을, 고객에게는 대출의 편의성과 투명성을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공시스템의 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법의 순서도이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따르는 시세분석정보가 사용자 단말에 제공되는 일례를 나타내는 예시도이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따르는 리스크분석정보가 사용자 단말에 제공되는 일례를 나타내는 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따르는 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액과 이와 관련된 소정의 사용자 인터페이스가 제공되는 예시도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따르는 심사물건의 등기부등본정보와 제한물권입력인터페이스가 제공되는 예시도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사가 수행되는 과정의 순서도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), VR HMD(예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR 등)등을 포함할 수 있다. 여기서, VR HMD 는 PC용 (예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon 등)과 모바일용(예를 들어, GearVR, DayDream, 폭풍마경, 구글 카드보드 등) 그리고 콘솔용(PSVR)과 독립적으로 구현되는 Stand Alone 모델(예를 들어, Deepon, PICO 등) 등을 모두 포함한다. 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공시스템의 구조도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공시스템은 전반적인 프로세스를 수행하는 서버(100), 사용자 단말(200), 이들을 연결하는 네트워크 통신망(300)을 포함한다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 대출 심사의 주체가 되는 심사자의 단말이거나, 심사자가 속한 금융기관의 단말일 수 있되, 사용자의 범위가 한정되는 것은 아니다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법의 순서도이다.

도 2를 참조하면, 먼저 단계 S210에서, 서버(100)는 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집, 가공 할 수 있다. 여기서 부동산 관련 정보는 인터넷 크롤링(crawling), 데이터 구입 및 정보가 내장된 파일 다운로드 등으로 수집될 수 있으며, 수집 방식은 본 발명을 한정하지 않는다. 예를 들어, 소정의 금융기관, 정부기관 서버와 연동을 통하여 방대한 부동산 관련 정보를 수집하고, 각 부동산을 동호수, 지번 등의 세분화된 단위로 개별DB를 구축할 수 있다. 또한, 지역별, 크기별, 금액별 등으로 개별DB를 분류하여 기 설정된 범위의 데이터로 가공할 수 있으며, 시세, 경매, 등기, 실거래, 그 밖의 기타 항목들을 구성하고, 각 항목에 대응하는 개별DB 내 정보를 추출하여 저장할 수 있다. 즉, 서버(100)는 후술할 시세 분석, 리스크 분석, 대출심사 등의 각 과정에서 적합한 자료로 사용될 수 있도록, 부동산 관련 정보를 전처리 하는 작업을 수행할 수 있다.

부동산 관련 정보 중 대표적으로 부동산 실거래정보를 전처리 하는 과정에 대해 살펴보면, 예를 들어, 소정의 리샘플링(Re-sampling)기법이 이용될 수 있다. 구체적으로, 부동산 실거래정보는 실제 거래가 발생할 시에만 데이터가 생성되는 특성 상, 비주기적인 특징을 가지므로, 보통의 주기적인 알고리즘을 형성하여 데이터를 가공하기 어렵다. 이에 따라, 서버(100)는 개별 부동산을 소정의 지역 단위로 묶고, 기 설정된 부동산 면적 별로 범주화한다. 각 단위 지역 별, 면적 별에 해당되지 않는 특정 부동산 샘플은 소정의 통계적 분석기법을 적용하여 보충함에 따라, 실거래정보를 특징적으로 파악할 수 있는 분포모델을 형성한다. 이 후, 반복적 교차검증(Cross Validation)을 통하여, 실제 거래에 정확하게 적용될 수 있도록 분포모델의 타당성과 대표성을 확보한다. 추가적으로, 소정의 회귀분석 과정을 수행하여 실거래 분포모델의 과적합 문제를 해결할 수 있다.

한편, 서버(100)는 수집된 부동산 관련 정보에 기초하여 부동산 별 적정시세 및 적정담보대출금액을 추출하기 위한 소정의 기계학습(Machine learning)을 수행할 수 있다. 일반적으로, 금융기관이나 기타 기관이 제공하는 부동산 적정 시세는 부동산의 평수 별로 제공되고 있다. 그러나, 지역별, 부동산 종류별로 시세는 천차만별이기 때문에, 같은 평수에도 불구하고 최대 가격이 대부분 상이한 문제점이 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 부동산의 지역 및 크기에 따라 기 설정된 학습 모델링을 적용하여 개별 부동산의 적정시세를 보정할 수 있다. 예를 들어, 상술한 실거래 분포모델이 이용될 수 있다. 또한, 다수의 결정 트리의 노드로 구성되어 예측하는 학습 방법, 다수의 입력 변수를 다차원 벡터로 구성하여 예측력을 높이는 학습 방법, 입력 데이터를 시계열적으로 분류하고 다수의 전달함수로 구성되며, 회귀학습이 접목된 인공 신경망 학습 방법 등으로 복수의 모델링을 구축하고, 개별 부동산 별 가장 적합한 모델을 적용하여 정확한 적정시세를 추출할 수 있다. 예를 들어, 해당 심사물건이 위치한 지역의 가격변동시장이 분기 마다 설정되는 적정시세에 영향을 크게 받는 경우, 출력값(=적정시세)이 다시 입력값의 구성요소로 피드백되어 재학습되는 인공신경망 모델이 적용될 수 있다.

추가 실시예로, 부동산을 동, 호수, 지번 단위 등 세부적인 개별DB로 관리함에 따라, 개별 부동산의 등기부등본, 대장 정보 등을 효과적으로 연계하기 위하여, 서버(100)는 여러 다른 기관 서버에 흩어져 있는 부동산 관련 정보를 개별적으로 모아서 관리할 수 있도록 하는, 일종의 스크래핑(scraping) 작업을 수행할 수 있다.

단계 S220에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 해당 심사물건과 관련된 시세를 다방면으로 분석하여, 시세분석정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(200)을 통하여 심사 대상이거나, 정보의 조회를 원하는 심사물건의 서지적 정보를 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼에 입력할 수 있다. 서지적 정보는 예를 들어, 부동산이 속한 시도 단위, 시군구 단위, 읍면동 단위의 세분화된 행정구역, 동호수, 지번, 평형 등이 포함될 수 있으며, 심사물건의 등기부 등본 열람의 선택입력란이 추가로 구성될 수 있다. 또한, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 대출 신청자, 즉 차주의 개인정보 및 대출신청상품의 입력을 수신할 수 있으며, 추가적으로 차주가 보유한 현재 대출현황, 대출희망금액 등 담보대출심사에서 요구되는 기본적인 사항에 대해 제한 없이 수신할 수 있다.

이하, 도3 내지 도 6을 참조하여, 시세분석정보의 제공에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.

도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따르는 시세분석정보가 사용자 단말에 제공되는 일례를 나타내는 예시도이다.

먼저, 도 3을 참조하면, 서버(100)는 심사물건의 종합적인 시세분석 코멘트가 포함된 시세 분석리포트(31) 및 심사물건과 관련된 지역별, 면적(=평수)별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

여기서 분석리포트(31)는 시세분석정보 중 해당 심사물건의 대출심사에 가장 핵심적으로 작용할 수 있는 분석항목이 선택되어 구성될 수 있다. 도 3을 참조하여 예를 들면, 심사물건의 평균매매시세, 매매시세 상승률, 전세시세 상승률과 심사 물건이 속한 지역 내 기 설정된 범위와의 비교정보, 실거래 가격 분포 정보, 단지 내 평형별, 가격별 평균 시세 정보가 차별화되게 표시되어 나타난 것을 볼 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 심사물건의 시세를 분석하면서 핵심적인 분석항목을 추출하고, 기 설정된 기본문구에 해당 분석항목에 대응하는 시세정보를 자동 적용하여 분석리포트(31)를 생성하고 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

상술한 바와 같이, 시세분석정보는 다방면으로 분석된 시각화된 자료로 제공될 수 있는데, 서버(100)는 이러한 자료들의 해석방법 또는 해석내용에 대한 설명문구(32)를 추가로 제공할 수 있다. 예를 들어 도 3을 참조하면, 서버(100)가 시각화된 그래프 내 기 설정된 영역에 대한 사용자 단말(200)의 소정의 입력을 수신하거나, 커서의 위치를 파악한 경우, 해당 그래프의 해석방법, 내용(32)이 제공될 수 있다. 따라서, 아직 전문성이 부족한 심사역이거나 시세정보를 확인하고자 하는 일반 사용자인 경우에도 해당 시세분석정보의 의의를 쉽게 파악할 수 있다.

또한, 시각화된 그래프는 독자적인 유효값(33)을 가지는 복수의 포인트의 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어 도 3의 좌측 그래프를 참조하면, 선형 그래프가 기 설정된 점 단위의 집합으로 구성된 것을 볼 수 있다. 서버(100)는 특정 점(=포인트)에 대한 사용자 단말(200)의 소정의 입력을 수신하거나, 커서의 위치를 파악한 경우, 해당 포인트가 선택됨을 소정의 방법으로 표시하고, 해당 포인트에 대응하는 유효값(33)을 제공할 수 있다. 여기서 유효값(33)은 그래프 내 해당 포인트가 내포하는 기본정보 및 수치화된 정보를 포함할 수 있다. 한편, 선형 그래프인 경우에 있어서 점 단위의 포인트를 예시하였으나, 원형, 막대형, 영역형, 분산형, 주식형, 표면형, 방사형, 결합형 등 그래프의 종류에 따라, 그래프 내 독자적인 정보가 내포되는 일 영역이라면 제한 없이 포인트로 구성될 수 있다. 이와 같이, 사용자는 시세분석정보를 시각화된 자료로 한 눈에 파악할 수 있는 동시에, 구체적인 유효값(33)을 제공받음으로써, 경우에 따라, 더욱 정교하고 합리적인 의사결정을 수행하는 데 도움을 받을 수 있다.

이하, 도 3 내지 도 6을 참조하여, 시세분석정보 제공의 실시예를 설명하도록 한다.

도 3을 참조하면, 서버(100)는 심사물건과 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위에 해당되는 부동산간의 매매시세정보를 비교분석하여 매매시세비교정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 여기서, 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위는 행정구역이 세분화되어 설정되거나 심사물건의 기 설정된 반경을 기준으로 설정될 수 있다. 즉, 시도 단위, 시군구 단위, 읍면동 단위, 단지 단위의 각 범위 별로 포함되는 전체 부동산의 매매시세정보와 해당 심사물건의 매매시세정보가 비교분석 될 수 있다. 또한, 심사물건 주위 1km, 500m반경 등 소정의 범위 안에 위치한 부동산과 심사물건의 매매시세정보가 비교분석 될 수 있다. 예를 들어, 같은 단지에 해당되는 부동산이라 하더라도, 위치한 지역에 따라 다른 행정구역으로 소재지가 설정될 수 있고, 이에 따라 시세차이가 상당할 수 있기 때문에 심사물건의 반경을 기준으로 한 비교분석이 의미를 가질 수 있다. 상술한 비교 대상의 기준들은 매매시세정보에 한정되는 것은 아니며, 후술할 다른 시세분석정보 및 리스크분석정보에서도 그 특성에 따라 적용될 수 있다.

한편, 매매시세정보는 기 설정된 기간 기준으로 비교분석될 수 있으며, 단위 면적당 매매시세, 평균시세, 전세시세 정보가 포함될 수 있다.

예를 들어, 매매시세, 면적당 매매시세 비교분석정보는 심사물건이 지역 부동산 시장에서 점하는 우위를 판단하는 자료로 이용될 수 있다. 즉, 상위 지역단위 대비 하위 지역단위에서 가격 수준이 높을수록, 심사물건 관련, 지역 시장 내 시세의 우위를 보이는 것으로 판단할 수 있다.

또한, 지역별 평균시세의 비교분석정보는 심사물건 및 해당단지, 하위 지역단위의 가격 수준을 상위 지역단위의 가격 수준과 비교함으로써, 심사물건 및 해당단지의 개별성과 하위 지역단위 부동산시장의 특성을 파악하는 자료로 이용될 수 있다.

서버(100)는 상기 심사물건과 지역 별 부동산간의 가격변동추세를 비교분석하고 추세에 따른 심사물건의 가격변동비율정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 도 4의 좌측 그래프를 참조하여 설명하면, 상위 지역시장의 상승기에서의 가격 상승률 평균과 하락기에서의 가격 상승률 평균을 기준으로 하여 사분면 형태의 그래프가 형성되고, 하위 지역시장의 상승률에 대응하는 각각의 포인트가 그래프 내 구성되는 것을 볼 수 있다. 이 중, 심사물건이 속한 하위 지역시장에 대응하는 포인트(41)는 구분되어 표시될 수 있다. 여기서, 1사분면에 가까울수록 추세와 무관하게 높은 시세 상승률을 유지한 지역이며, 4사분면에 위치한 경우, 강세 시장에서는 높은 상승률을 보이나 약세 시장에서는 가격 지지력이 약한 것으로 판단 할 수 있다.

서버(100)는 기 설정된 기간 동안의 심사물건의 시세추이 및 실거래가추이를 분석하고, 각 추이를 비교한 추이비교정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 여기서 추이비교정보는 미리 성사된 거래 별 심사물건의 시세와 실거래가의 차액정보 및 심사물건의 현시세의 적정 여부를 판단하기 위한 거래통계정보가 포함될 수 있다. 예를 들어 도 4의 우측 그래프를 참조하면, 월별 실거래가격과 시세의 차액이 기 설정된 기간동안 포인트로 구성되어 그래프에 나타나며, 양의 값에 해당하는 포인트가 많을수록 현시세가 저평가된 것으로 파악할 수 있다.

또한, 분석된 시세추이는 심사물건의 시장동향에 대한 정보를, 실거래가추이는 실제 거래된 금액이라는 점에서 신뢰할 수 있는 가격에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 시세와 실거래가의 추이비교정보는 심사물건의 시세 변화 가능성, 시세 안정성 등을 파악하는 자료로 사용될 수 있다.

서버(100)는 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산의 인근 지역 대비 매매시세 상승률 및 심사물건의 전세대비 매매 수급비율을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 도 5의 좌측 그래프를 참조하면, 소정의 기간동안 읍면동 별, 면적 별 하위시장의 시세 상승률의 비교정보가 제공된 것을 볼 수 있다. 예를 들어, 각각의 하위시장에 대응하여 상승기와 하락기는 다른색으로 표시되고, 상승률에 따라 명암을 달리하여 구성될 수 있다. 여기서, 심사물건이 속한 하위시장의 상승률이 다른 하위시장의 상승률 대비 높은 경우, 가격 상승기에는 상승력이 높고 하락기에는 낮은 것으로 판단할 수 있다.

도 5의 우측 그래프를 참조하면, 전세 및 매매 수급비율이 제공되는 일례를 볼 수 있다. 세로축의 전세수급지수는 100보다 클 시, 전세수요가 많음을 의미하며, 가로축의 매수우위지수는 100보다 클 시, 매도자 우위시장임을 의미한다. 월별로 심사물건의 수급지수정보를 내포하는 포인트가 그래프 내 구성될 수 있으며, 최근으로 갈수록 명암이 진해지도록 구성되는 등, 수급비율의 시계열 변동을 사용자가 쉽게 파악할 수 있도록 제공될 수 있다.

서버(100)는 심사물건이 속한 단지의 단지정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있으며, 단지정보는 기 설정된 기간 동안의 단지 내 부동산의 실거래가격 분포, 평수별 구성비율, 평수별 시세비교정보, 인근 단지와 비교정보 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.

도 6을 참조하여 인근 단지와 비교정보를 제공하는 일례에 대해 설명하면, 먼저 심사물건의 위치를 포함하는 소정의 범위로 구성된 지도가 제공될 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 검색반경, 평형범위에 대한 입력을 수신하는 경우, 해당 지도에 입력에 대응하는 반경이 표시되고, 해당 반경 안에 포함되는 단지들이 자동 선정되어 비교 대상 단지를 선택할 수 있는 인터페이스가 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 상기 인터페이스 내 비교 대상 단지의 입력에 따라, 심사물건의 단지와 비교 대상 단지의 시세 및 단위면적 당 시세의 비교그래프가 생성되어 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다.

각 도면을 참조하여 시세분석정보에 대한 일례를 소개하였으나, 이에 한정되지 않고, 지역단위 별 부동산 가격 연간상승률, 지역단위 별 평균 분양 가격정보, 부동산 연식 별 가격 분포, 심사물건 소재지의 지역 뉴스 등 사용자의 시세 파악 및 의사 결정에 효과적인 자료가 될 수 있는 분석정보라면 시세분석정보로 포함될 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 단계 S230에서, 서버(100)는 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

이하, 도7 내지 도 10을 참조하여, 리스크분석정보의 제공에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.

도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따르는 리스크분석정보가 사용자 단말에 제공되는 일례를 나타내는 예시도이다.

먼저, 도 7을 참조하면, 서버(100)는 심사물건의 종합적인 리스크분석 코멘트가 포함된 리스크 분석리포트(71) 및 심사물건과 관련된 지역별, 면적(=평수)별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이와 관련된 설명은 시세분석정보에서 상술한 내용에 갈음하도록 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 리스크분석정보는 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산물량 공급정보, 매물건수, 실거래건수, 시세, 낙찰가율, 인구정보, 거래회전율, 상기 심사물건이 속한 단지의 전세가율, 거래량 변동정보 및 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위 별 부동산면적구성 및 부동산가격구성의 비교정보가 포함될 수 있다.

이와 관련되어, 리스크분석정보가 제공되는 실시예에 대해 도면을 참조하여 설명하도록 한다. 먼저, 도 7의 좌측에는, 1년간의 심사물건에 대응하는 평형의 월별 매물건수, 실거래건수 및 시세의 흐름이 분석된 그래프가 도시되어 있다. 예를 들어, 그래프가 매매시세는 증가하면서 매물건수는 줄어드는 흐름을 나타내는 경우, 사용자는 심사물건이 매물 잠김 현상을 보인다고 판단할 수 있다. 반대로, 매물건수는 증가, 유지되는 가운데 매매건수가 줄어드는 흐름을 나타내는 경우, 사용자는 시세 하향 조정 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.

도 7의 우측에는, 3년간의 심사물건이 속한 단지의 전세가율 및 거래량 변동에 대한 그래프가 도시되어 있다. 그래프 내 분기 별로 포인트가 구성될 수 있으며, 사용자 단말(200)의 소정의 입력에 따라, 해당 포인트에 대응하는 분기의 전세가율, 매매거래량, 전세거래량, 매매시세의 유효값이 추가로 제공될 수 있다. 예를 들어, 그래프가 거래량 증가의 흐름을 나타내는 경우, 사용자는 시세 상승을 예측할 수 있으나, 부동산 시장이 호황기라면, 소정의 규제에 의한 거래량 잠김 동결 효과를 고려해야 한다.

도 8을 참조하면, 도 8의 좌측에는, 심사물건이 속한 하위 지역단위의 낙찰가율이 시계열로 분석된 그래프가 도시되어 있다. 예를 들어, 그래프가 낙찰가율에 관하여 대체적으로 상향하는 흐름을 보이는 경우, 사용자는 해당 지역 가치에 대해 시장 참여자들이 낙관적으로 예상한다고 해석할 수 있다.

도 8의 우측에는, 심사물건이 속한 지역의 5년 대비 연령 구간 별 인구 분포가 분석된 그래프가 도시되어 있다. 사용자는 이를 통하여, 해당 지역 부동산 수요의 특성을 추론할 수 있다. 예를 들어, 10대, 40대 인구가 많은 경우, 교육시설, 중형 이상의 평형 주택의 수요가 높은 곳으로 판단할 수 있으며, 20대, 30대 인구가 많은 경우, 편의시설, 문화시설에 대한 선호가 크고 중소형 평형 주택에 대한 수요가 높은 곳으로 판단할 수 있다.

도 9를 참조하면, 도 9의 좌측에는, 심사물건이 속한 단지와 인근 지역, 상위 지역 내 부동산의 면적별 분포가 분서된 그래프가 도시되어 있다. 사용자는 이를 통하여, 인근지역과 상위지역 대비 심사물건의 평형에 대한 희소성의 정도를 파악할 수 있다.

또한, 서버(100)는 기 설정된 금융기관 서버로부터 심사물건이 속한 지역 별 부동산실거래가의 하한가, 평균가 및 상한가 정보를 수신하고, 이에 기초하여, 소정의 실거래가격구간을 설정하고, 기 설정된 기간동안 발생한 실거래가의 분포를 실거래가격구간을 통하여 나타낸 시세예측정보(91)를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 도 9의 우측에는, 이와 관련된 그래프(91)가 도시되어 있다. 이러한 시세예측정보(91)를 통하여, 사용자는 심사물건 관련 실거래가의 변화 방향 및 변화 강도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 평균가 이상 구간에서 거래가 많은 경우, 가격 상승흐름이 지배적이었음을 파악할 수 있고, 하한 이하 또는 상한 이상 구간에서 발생한 거래가 많은 경우, 해당 부동산 시장의 변동성이 큰 것으로 파악할 수 있다.

한편, 서버(100)는 리스크분석정보에 기초하여 심사물건에 대한 소정의 평가지표(101)를 분석하고 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 또한, 서버(100)는 평가지표(101)를 분석함에 따라 평가지표점수를 산출하고, 산출된 평가지표점수를 소정의 형상으로 시각화하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 즉, 서버(100)는 리스크분석정보를 심사기준의 구성요소가 될 수 있는 소정의 평가지표(101)로 변환하여 제공함으로써, 사용자가 대출 리스크를 보다 객관적이고 신속하게 관리할 수 있도록 하는 방향을 제시할 수 있다.

도 10을 참조하면, 리스크분석정보에 기초한 평가지표(101)는 환금성, 변동성, 안정성 항목으로 구성될 수 있다. 서버(100)는 각 항목에 대응하여 기 설정된 연산에 따라 평가지표점수를 산출하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 환금성은 심사물건의 낙찰률 등의 경매정보, 매물정보, 거래회전율, 실수요지수가 적용되고, 변동성은 심사물건과 심사물건의 소재지의 부동산 시세 변동율이 적용되고, 안정성은 심사물건의 현재시세와 선순위채권설정금액, 차주의 대출금액, 대출희망금액이 적용된 연산에 따라 산출될 수 있다. 이러한 평가지표(101)는 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 내 개요메뉴에 포함되어 제공될 수 있으며, 평가지표점수가 소정의 시각적 형상으로 구성됨에 따라, 사용자는 심사물건 대출에 대한 위험도를 한 눈으로 파악할 수 있다.

한편, 개요메뉴에 대해 간략하게 소개하면, 해당 부동산 담보 대출 심사에 있어, 가장 중요시되는 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 기관, 개인 입장에서는 대출금액이 가장 현실적인 요소이기 때문에, 이와 직접 연관된 심사물건의 시세관련정보가 개요메뉴에 구성될 수 있다. 또한, 대출관련 리스크 관리가 매우 중요하므로, 상술한 평가지표와 담보물의 예상낙찰가를 비롯한 경매정보가 구성될 수 있다.

다음으로 도 2를 참조하면, 단계 S240에서, 서버(100)는 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 소정의 기계학습이 적용되는 내용은 상술한 기재에 갈음하도록 한다.

도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따르는 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액과 이와 관련된 소정의 사용자 인터페이스가 제공되는 예시도이다.

도 11을 참조하면, 먼저, 서버(100)는 자체적으로 산출된 심사물건의 적정시세(111)와 대출가능금액(112)을 사용자 단말(200)에 제공한다. 또한, 소정의 대출정보입력 인터페이스가 제공될 수 있는데, 사용자 단말(200)의 이에 대응하는 입력에 따라 대출가능금액은 자동 변경될 수 있다.

대출정보입력 인터페이스는 담보물에 관한 인터페이스와 심사기관에 관한 인터페이스 및 차주에 관한 인터페이스를 포함할 수 있다. 먼저, 담보물에 관한 인터페이스의 사용자 단말(200)의 입력에 따라 담보물의 적정가치가 결정될 수 있다. 구체적으로, 담보물이 경매에서 낙찰되는 경우, 기 설정된 순위에 따라, 금액이 상환되기 때문에, 심사물건의 적정시세에서 이를 공제하는 작업이 필요하다. 예를 들어, 심사물건이 임차된 경우, 임차 보증금과 지역, 금액, 방공제에 따른 소액 보증금은 우선 변제권이 인정되므로, 담보로서의 가치에서 이에 해당되는 금액은 제외되어야 한다. 또한, 심사기관과 담보계약을 맺기 전, 미리 체결된 소정의 계약에 따른 선순위채권이 있고, 이에 기초하여 심사물건에 제한물권이나 등기된 채권이 존재하는 등 담보물 경매시, 심사기관보다 우선하여 변제받을 권리가 있는 경우, 해당 선순위채권에 대응하는 채권최고액은 담보물의 가치에서 제외되어야 한다. 이와 같이, 서버(100)는 보증금 입력인터페이스와 선순위채권액 입력인터페이스(114) 등을 사용자 단말(200)에 제공하고, 입력을 수신하여, 기존 산출된 대출가능금액에서 입력에 대응하는 금액을 공제하는 작업을 수행할 수 있으며, 이에 따라 대출가능금액은 자동 변경되어 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다.

한편, 기존에는 심사를 하는 사용자는 차주로부터 등기부등본을 요구하거나 부동산 관련 기관서버에 따로 접속하는 등 별도의 작업을 통하여 선순위채권이나 제한물권정보를 수집하여야 했다. 이러한 경우, 시간과 노력이 상당히 소비되고, 선순위채권이라도 종류에 따라, 심사물건의 경매와 관련이 없는 경우도 있기 때문에, 담보물의 적정가치가 더 작게 책정되어 차주에게 불리한 상황도 발생할 수 있었다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 서버(100)는 심사물건의 등기부등본정보를 기 수집하여, 사용자 단말(200)에 제공하고, 소정의 제한물권입력인터페이스(121)를 추가로 제공할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따르는 심사물건의 등기부등본정보와 제한물권입력인터페이스가 제공되는 예시도이다.

도 12를 참조하면, 등기부등본의 제공에 대한 실시예가 도시되어 있다. 사용자는 설정순위대로 심사물건에 대해 등기된 제한물권 및 임차권 등의 채권을 열람할 수 있다. 또한, 말소된, 즉, 삭제된 권리는 다르게 표현되어 유효한 권리와 구분되게 제공될 수 있다.

이와는 별개로, 경우에 따라 다수의 제한물권과 선순위채권이 존재할 수 있으므로, 서버(100)는 제한물권과 선순위채권의 정보를 요약해서 제공함과 동시에 이를 선택입력 할 수 있는 제한물권입력인터페이스(121)를 제공할 수 있다. 이러한 제한물권입력인터페이스(121)는 등기부등본정보와 근접한 영역에 구성될 수 있고, 선순위채권액 입력인터페이스(114) 내 포함될 수 있으며, 팝 업(pop-up)창의 형식으로 제공될 수도 있다. 사용자는 제한물권입력인터페이스(121) 내 구성된 권리정보와 이에 대응하는 채권최고액을 열람하고, 담보물 가치에 적용해야 할 선순위채권 또는 제한물권을 선택할 수 있다. 예를 들어, 삭제된 권리는 물론이며, 일신전속적 권리 또는 배당요구가 제한된 권리 등 성질에 따라 심사물건의 경매에 영향을 끼치지 않는 권리는 제외함으로써, 차주에게 불리하게 적용되는 것을 방지할 수 있다. 서버(100)는 이와 같은 사용자의 입력을 수신하고, 선택된 권리에 대응하는 채권최고액을 합산하여 선순위채권총액을 산출할 수 있다. 산출된 선순위채권총액이 적용되어 기존에 제공된 대출가능금액이 자동변경될 수 있다.

즉, 사용자는 별도의 시간과 노력의 투자 없이, 본 발명의 플랫폼을 이용하여 편리하게 심사물건에 등록된 제한물권 또는 임차권 등의 채권을 열람할 수 있으며, 신속하게 대출가능금액을 조정하는 작업을 수행 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 심사기관에 대한 입력인터페이스는 시세 대비 대출 한도(loan to value, LTV)에 대한 것을 대표적으로 예로 들 수 있다. 서버(100)는 기본적으로 기존의 선순위대출과 신규대출을 통해 LTV를 책정하여 제공할 수 있으나, 금융기관에 성질에 따라, 그 수치가 다를 수 있다. 이에 따라, 사용자가 LTV를 입력하면, 서버(100)는 이를 수신하고 입력된 LTV에 기초하여 대출가능금액을 자동변경 할 수 있다. 물론, 대출금액에 적용되는 기준에 대해 LTV를 예시하였으나, 상황에 따라, DTI, DSR등 다른 기준이 책정되어 적용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 차주에 대한 입력인터페이스는 차주의 담보대출 신청상품정보, 대출희망금액, 본 담보대출 외 다른 부동산 담보대출 정보 및 기타 신용대출 정보에 대한 입력인터페이스가 포함될 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)은 신용관련 기관 서버로부터 차주에 대한 신용도, 금융정보, 보유자산, 소득정보 및 자본안정성 등을 수신하고, 플랫폼 내에 입력할 수 있다. 이러한 차주 관련 정보는 사용자가 차주에 대한 입력인터페이스를 이용하여 직접 입력할 수도 있고, 차주가 온라인상에서 입력한 대출신청정보를 수신하여, 플랫폼상으로 연계 입력할 수도 있다.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상술한 대출정보입력 인터페이스 내 사용자 단말(200)의 입력에 따라, 최종 대출가능금액이 도출될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초한 대출가능금액을 선제공한다. 이 후, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 LTV, 선순위채권총액 및 보증금에 관한 입력을 수신하는 경우, 이에 대응하는 연산을 수행하여 최종 대출가능금액(112)을 산출할 수 있다. 여기서 연산은, 추출된 적정시세에 LTV를 곱한 값에 선순위채권총액과 보증금을 감하는 것일 수 있다. 서버(100)는 산출된 최종 대출가능금액을 자동 변경하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

한편, 단계 S240에서, 서버(100)는 기 설정된 담보물평가항목에 대응하는 점수입력메뉴가 포함된 심사결과입력 인터페이스(113)를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 도 11을 참조하면, 예를 들어, 담보물평가항목은 안정성, 환가성, 시장성 항목으로 구성될 수 있고, 각 항목에 대응하는 점수입력메뉴가 소정의 형상으로 표시되어 제공될 수 있다. 사용자는 시세분석정보 및 리스크분석정보를 열람하고 이에 기초하여 각 항목에 대한 점수를 책정할 수 있다. 또한, 심사물건에 동반된 선순위채권에 대한 채권최고액, 잔액, 상환방식, 상환기간, 이자율, 연체횟수 등을 고려하거나 차주의 신용도 등 차주 관련 정보를 고려하여 점수에 반영할 수 있다.

다만, 다방면으로 분석된 자료에 기초함으로써, 종래의 담보물 평가 대비 보다 투명하고 명확하게 점수를 책정할 수 있으나, 주관적인 판단의 어려움은 여전히 존재할 수 있다. 이와 관련하여 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 다른 사용자 단말로부터 기 입력된 해당 심사물건 또는 심사물건과 유사한 부동산의 담보물평가항목에 대한 누적데이터가 일정 수준 보유되는 경우, 이러한 누적데이터들을 분석하여 책정된 점수를 사용자 단말(200)에 추천함으로써, 사용자의 합리적인 담보물 평가에 도움을 제공할 수 있다. 구체적으로 예를 들면, 상술한 바에 따라, 서버(100)는 지역별, 크기별, 금액별 등으로 개별 DB를 분류할 수 있는데, 서버(100)는 이 중, 심사물건이 속하는 범위를 파악하고 범위 내 부동산의 개별DB를 1차 필터링 할 수 있다. 다음으로, 추출된 부동산의 개별DB내 담보물평가항목에 대한 데이터가 없는 부동산을 제거하는 2차 필터링을 수행 할 수 있다. 이 후, 2차 필터링된 부동산들을 지역, 크기, 금액 등을 고려하여 기 설정된 범위로 한정하는 작업을 수행한 후, 유사한 부동산들을 최종 선별할 수 있다. 서버(100)는 심사물건과 선별된 유사 부동산의 기 입력된 담보물평가항목에 대한 점수를 소정의 연산을 통하여 평균값을 도출하고, 이를 사용자 단말(100)에 추천할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 상기 도출된 항목 별 평균값과 사용자 단말(100)이 기 입력한 항목 별 평가점수의 차이값을 산출하고, 이를 추가로 또는 따로 제공할 수 있다.

추가 실시예로, 서버(100)는 더욱 정교한 추천을 제공하기 위해, 소정의 기계학습을 수행하여 담보물 평가에 관한 학습모델을 구축할 수 있다. 예를 들어, 학습모델은 심사물건 및 심사물건과 유사한 부동산들의 DB를 검색하고, 시세분석 및 리스크분석에 이용되는 각각의 정보들 및 선순위채권총액 등의 공제되는 금액 등을 추출하여 입력값으로 설정하고, 소정의 인공신경망을 통하여 담보물평가항목에 대한 점수를 출력값으로 도출하는 형식일 수 있다. 또한, 기 입력된 기존의 담보물평가항목 점수 또한 입력값으로 설정할 수 있으며, 도출된 출력값이 다시 입력값으로 되는 회귀분석이 접목될 수도 있다. 서버(100)는 이와 같이 구축된 학습모델에 심사물건에 대한 입력값을 적용하여 도출된 담보물 평가결과를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기계학습에 따라 도출된 담보물 평가점수는 사용자가 점수입력메뉴에 입력한 점수와 대비하여 기 설정된 오차범위 내에 있는 경우에만 제공될 수 있다. 따라서, 기계학습의 과적합 문제를 해결하고, 사용자의 혼란을 야기시키는 것을 방지할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따르면, 기계학습에 따라 도출된 담보물 평가점수와 사용자가 입력한 평가점수의 차이값을 항목별로 제공하여, 사용자의 합리적인 판단에 도움을 줄 수 있다.

추가 실시예로, 서버(100)는 DB내 전체 부동산, 상기 1차필터링된 부동산 및 상기 2차필터링되어 추출된 유사한 부동산 중 적어도 하나를 기준으로 하여, 해당 심사물건의 항목별 심사통과 가능성을 상대평가하는 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이러한 시뮬레이션의 결과에 따라 산출된 상대평가점수는 항목별 추천점수와 함께 또는 따로 사용자 단말(200)에 제공될 수 있다. 또한, 항목별 상대평가점수가 기 설정된 최소값에 미치지 못하는 경우, 해당 항목에는 '과락'을 의미하는 소정의 시각적 정보가 추가로 제공될 수 있다. 이를 통하여, 사용자는 누적데이터를 분석하여 산출된 절대적 추천점수와 함께, 상대적 추천점수를 확인할 수 있어, 정교한 의사결정을 내릴 수 있다. 한편, 일 실시예에 따르면, 유사한 부동산을 기준으로 도출된 상대평가점수의 항목 별 평균값이 기 설정된 최소치에 미치지 못하거나, 기 설정된 최대치를 초과하는 경우, 서버(100)는 심사물건을 자동으로 심사하여, 심사결과입력 인터페이스(113)의 일 영역에 심사통과 여부의 결과정보를 추가로 제공할 수 있다.

이하, 도 13을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 담보대출 자동심사에 대하여 설명하도록 한다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따르는 부동산 담보대출 자동심사가 수행되는 과정의 순서도이다.

먼저, 단계 S310에서, 사용자 단말(200)은 소정의 심사기준에 대하여 선택입력 할 수 있다. 심사기준은 상술한 리스크분석정보에 기초한 평가지표와 기 설정된 개별지표 및 소정의 외부지표로 구성된 심사지표를 의미할 수 있다. 여기서, 개별지표는 심사물건의 소재지, 면적, 매매시세, 단위면적당 매매시세, 시세상승률, 실거래가상승률, 전세가율, 낙찰가율, 거래량, 공급물량, 인구정보 등을 포함할 수 있다. 이러한 개별지표는 각각 심사물건에 대응하는 기본 설정값이 주어지고 단지 및 지역단위 별 평균값과 비교하는 과정이 수행될 수 있으며, 이에 따라 심사기준으로 활용될 수 있는 통계적 영향력이 산출되는 상대적 심사지표를 의미할 수 있다. 따라서, 사용자는 산출된 통계적 영향력을 고려하여 각각의 개별지표를 심사기준으로 선택할지 여부를 판단할 수 있다.

또한, 외부지표는 심사물건에 대한 절대적 심사지표를 의미하는 것일 수 있다. 예를 들어, 가압류, 제한물권, 공동소유 등의 권리관계, 불법건축물 유무 등을 포함하는 심사물건의 개별적 제한사항 및 투기과열지구선정, 방공제, LTV 등을 포함하는 법적인 요건 등이 구성될 수 있다. 이에 더하여, 경매, 낙찰 등 채권회수에 관련된 다양한 시나리오의 미리 수행된 시뮬레이션을 통하여 자동 연산되거나 수동 입력되는 소정의 분석지표가 포함될 수 있다.

단계 S310에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 선택입력된 심사기준에 기초하여 최종 심사로직을 설정할 수 있다. 예를 들어, 심사물건의 지역, 면적, 금액에 따라 소정의 and함수 또는 or함수를 구성하여, 선택된 심사지표가 기 설정된 기준을 동시 또는 선택적으로 만족하는 여부를 판단하는 심사로직을 설정할 수 있다. 이러한 심사로직을 통하여 서버(100)는 심사물건의 대출승인여부를 도출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 심사물건에 대하여, 심사로직 내 가압류 등기 등 특별한 조건이 단계에 따라 배제되는 과정을 포함시킴으로써, 대출가능금액 및 대출금리에 적용되는 소정의 가중치를 도출하는 작업을 수행할 수 있다. 이와 같은 최종 심사로직은 후술할 차주심사 및 담보심사에 동시 적용될 수도 있고, 각각 따로 설정되어 적용될 수도 있다.

단계 S320에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 차주의 신청상품 및 개인정보의 입력을 수신하고 소정의 차주 관련 정보를 조회, 분석하여 차주심사를 수행할 수 있다. 예를 들어, 상술한 차주에 대한 인터페이스 내 사용자 단말(200)의 입력에 기초하여 차주심사는 진행될 수 있다. 또한 상술한 바와 같이, 차주 관련 정보는 차주의 신용도, 금융정보, 보유자산, 소득정보 및 자본안정성 등에 대한 현황이 포함될 수 있으며, 서버(100)가 직접 신용관련 서버로부터 이를 수신하여 조회할 수 있다. 서버(100)는 차주심사에 따라 대출승인여부 및 금리조건을 도출할 수 있다.

단계 S330에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 심사물건에 대한 입력을 수신하고 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 도출하는 담보심사를 수행 할 수 있다. 이와 관련된 상세한 설명은 단계 S210 내지 S240을 통하여 상술한 내용에 갈음하도록 한다. 다만, S240에서 도출된 담보가능금액에 최종 심사로직에 따른 가중치가 적용되어 최종적으로 확정될 수 있다.

단계 S340에서, 서버(100)는 차주의 신청상품에 대한 기본금리를 조회하고, 차주심사와 담보심사 내 최종 심사로직에 따라 산출된 가중치를 적용하여 최종대출금리를 도출할 수 있다.

단계 S350에서, 서버(100)는 차주심사에서 도출된 대출승인여부, 담보심사에서 도출된 담보가능금액 및 도출된 최종대출금리를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

이와 같이, 서버(100)에 의해 자동으로 대출심사 결과가 제공됨에 따라, 기존의 수작업으로 진행되던 부동산 담보대출의 비효율성 및 불편이 해소되고, 심사기관에게는 비용과 시간의 절감, 효율적인 리스크 관리가, 차주에게는 대출심사 과정에서의 투명성, 정확성이 제공될 수 있다.

추가 실시예로, 서버(100)는 자동심사의 결과에 기초하여, 해당 심사기관(=금융기관) 내 대출상품 중 차주에게 최적화된 상품을 파악하고, 이를 자동 구성하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 이 경우, 구성되는 상품은 부동산 담보대출 상품에 한정되지 않고, 다른 금융상품도 포함될 수 있다. 또한, 추가 실시예로, 해당 심사물건에 대한 담보대출이 이루어진 후, 대출상환이 어느정도 이루어진 경우, 서버(100)는 더 낮은 이율이 구성되되, 심사물건에 대한 대출의 나머지 상환금액을 충족할 수 있는 새로운 대출상품을 사용자 단말(200)로 안내할 수 있다. 또한, 서버(100)는 해당 심사물건에 대한 대출상환이 정상적으로 수행되고 있다고 판단되는 경우, 해당 차주에 적합한 더 높은 한도로 구성된 다른 금융상품을 사용자 단말(200)에 추천할 수 있다. 이를 통하여, 사용자는 차주에게 상황에 따라 적합한 대출상품에 대한 정보를 제공함으로써, 금융기관의 신용도 상승이 유발되고, 추가적인 수익을 올릴 수 있으며, 차주 입장에서도 더 안전한 상환 및 추가 대출의 기회가 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공장치는 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법을 수행하기 위한 프로그램(또는 애플리케이션)이 저장된 메모리와 위 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 서버 200: 사용자 단말

Claims (16)

1. 서버에 의해 수행되는, 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법에 있어서,
   (a) 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하는 단계;
   (b) 사용자 단말로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 상기 심사물건과 관련된 시세를 분석하여 시세분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;
   (c) 상기 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계; 및
   (d) 상기 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;
   를 포함하되,
   상기 시세분석정보 및 리스크분석정보는 상기 심사물건과 관련된 지역별, 면적별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프 및 종합 분석리포트가 포함되는 것이고,
   상기 (a)단계는,
   상기 수집된 부동산 관련 정보에 기초하여 부동산 별 적정시세 및 적정담보대출금액을 추출하기 위한 기계학습(Machine learning)을 수행하는 단계; 를 포함하되,
   상기 기계학습은 부동산의 지역 및 크기에 따라 기 설정된 학습 모델링이 적용되는 것이고,
   상기 부동산 관련 정보는 부동산 실거래정보를 포함하되, 상기 부동산 실거래정보는 소정의 리샘플링(resampling)기법을 통하여 전처리 과정이 수행되는 것이며,
   상기 전처리 과정은, 각 부동산을 기 설정된 지역 및 면적에 따라 범주로 묶고 범주에 포함되지 않은 부동산을 기 설정된 통계적 분석 기법을 통해 각 범주에 보충하여 상기 각 범주에 따른 실거래정보의 특징을 나타내는 실거래 분포모델을 형성하는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 시세분석정보 및 리스크분석정보의 그래프는 독자적인 유효값을 가지는 복수의 포인트의 집합으로 구성되는 것이고,
   상기 사용자 단말로부터 상기 포인트에 대한 입력을 수신하는 경우, 상기 포인트에 대응하는 유효값을 수치화된 정보로 나타내어 상기 사용자 단말로 제공하는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
3. 삭제
4. 제 1항에 있어서,
   상기 (b)단계는,
   상기 심사물건과 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위에 해당되는 부동산간 매매시세정보 및 가격변동추세를 비교분석하고 매매시세비교정보 및 상기 가격변동추세에 따른 상기 심사물건의 가격변동비율정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하되,
   상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위는 행정구역이 세분화되어 설정되거나 상기 심사물건의 기 설정된 반경을 기준으로 설정되는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 (b)단계는,
   기 설정된 기간 동안의 상기 심사물건의 시세추이 및 실거래가추이를 분석하고, 상기 시세추이와 실거래가추이를 비교한 추이비교정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하되,
   상기 추이비교정보는 상기 심사물건에 대해 기 성사된 거래 별 상기 심사물건의 시세와 실거래가의 차액정보 및 상기 심사물건의 현재시세 적정 여부를 판단하기 위한 상기 심사물건의 거래통계정보가 포함되는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
6. 제 1항에 있어서,
   상기 (b)단계는,
   상기 심사물건이 속한 단지의 단지정보, 상기 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산의 인근 지역 대비 매매시세 상승률 및 상기 심사물건의 전세 대비 매매 수급비율을 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하되,
   상기 단지정보는 기 설정된 기간 동안의 단지 내 부동산의 실거래 가격 분포, 평수별 구성비율, 평수별 시세비교정보, 인근 단지와 비교정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 리스크분석정보는 상기 심사물건이 위치한 소정의 행정구역 내 부동산물량 공급정보, 매물건수, 실거래건수, 시세, 낙찰가율, 인구정보, 거래회전율, 상기 심사물건이 속한 단지의 전세가율, 거래량 변동정보 및 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위 별 부동산평형구성 및 부동산가격구성의 비교정보가 포함되되,
   상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위는 행정구역이 세분화되어 설정되거나 상기 심사물건의 기 설정된 반경을 기준으로 설정되는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 (c)단계는,
   기 설정된 금융기관 서버로부터 상기 심사물건이 속한 지역 내 소정의 범위의 부동산실거래가의 하한가, 평균가 및 상한가 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 부동산실거래가의 하한가, 평균가 및 상한가 정보에 기초하여, 소정의 실거래가격구간을 설정하고, 기 설정된 기간동안 발생한 실거래가격의 분포를 상기 실거래가격구간을 통하여 나타낸 시세예측정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;
   를 포함하는,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
9. 제 1항에 있어서,
   상기 (c)단계는,
   상기 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건에 대한 평가지표를 분석하고 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하되,
   상기 평가지표는 환금성, 변동성, 안정성 항목으로 구성되고, 상기 각 항목에 대응하여 기 설정된 연산에 따라 산출된 평가지표점수 및 상기 평가지표점수가 소정의 형상으로 시각화되어 상기 사용자 단말에 제공되되,
   상기 환금성은 상기 심사물건의 경매정보, 매물정보, 거래회전율, 실수요지수가 적용되고, 상기 변동성은 상기 심사물건과 소재지의 부동산 시세 변동율이 적용되고, 상기 안정성은 상기 심사물건의 현재시세와 대출금액, 선순위채권설정금액, 대출희망금액이 적용된 연산에 따라 산출되는 것인,
   부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
10. 제 1항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    상기 사용자 단말에 소정의 대출정보입력 인터페이스 및 심사결과입력 인터페이스를 제공하는 단계;를 포함하되,
    상기 심사결과입력 인터페이스는 기 설정된 담보물평가항목에 대응하는 점수입력메뉴가 포함된 것이고,
    상기 대출가능금액은 상기 대출정보입력 인터페이스 내 상기 사용자 단말의 입력에 따라 자동 변경되는 것인,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
11. 제 10항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    다른 사용자 단말로부터 기 입력된 상기 심사물건 또는 상기 심사물건과 유사한 부동산의 담보물평가항목에 대한 누적데이터를 분석하고, 상기 누적데이터 분석에 기초하여 책정된 점수를 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 상기 사용자 단말에 추천하는 단계;를 포함하되,
    상기 심사물건과 유사한 부동산은 상기 심사물건의 지역, 크기 및 금액 중 적어도 하나의 기준이 기 설정된 유사범위 안에 속하는 것인,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
12. 제 11항에 있어서,
    상기 누적데이터를 분석하는 과정은 기 설정된 기계학습모델을 이용하되,
    상기 기계학습모델은 상기 누적데이터, 상기 심사물건 또는 상기 심사물건과 유사한 부동산의 시세분석정보 및 리스크분석정보 중 적어도 하나를 입력값으로 하고, 상기 심사물건에 대한 담보물평가점수를 출력값으로 하는 것이고,
    상기 출력값에 대응하는 담보물평가점수는 상기 사용자 단말이 상기 점수입력메뉴를 통하여 입력한 평가점수와 기 설정된 오차 범위 내에 있는 경우, 상기 사용자 단말에 제공되는 것인,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
13. 제 11항에 있어서,
    상기 누적데이터 분석에 기초하여 책정된 점수와 상기 사용자 단말이 상기 점수입력메뉴를 통하여 입력한 평가점수간 차이값을 산출하고, 상기 산출된 차이값을 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 제공하는 단계; 를 포함하는,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
14. 제 11항에 있어서,
    데이터베이스에 포함된 전체 부동산 대비 상기 심사물건의 상기 담보물평가항목 별 심사통과 가능성을 상대평가하는 소정의 시뮬레이션을 수행하고, 수행 결과에 따라 산출된 상대평가점수를 상기 점수입력메뉴 내에 구성하여 제공하는 단계; 를 포함하는,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
15. 제 10항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    상기 심사물건의 등기부등본정보를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;및
    상기 등기부등본정보 내 제한물권정보를 선택입력 할 수 있는 제한물권입력인터페이스를 상기 사용자 단말에 제공하는 단계;를 포함하되,
    상기 제한물권정보는 등기부에 등록된 선순위채권에 대한 정보가 포함되는 것이고, 유효한 권리와 삭제된 권리로 구분되어 상기 사용자 단말에 제공되는 것이고,
    상기 대출가능금액은 상기 제한물권입력인터페이스 내 상기 사용자 단말의 선택입력에 따라 연산된 선순위채권총액이 추가로 적용되어 자동 변경되는 것인,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법.
16. 부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공장치는,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하기 위한 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해, 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하고,
    사용자 단말로부터 심사물건 지정의 입력을 수신하고, 상기 심사물건과 관련된 시세를 분석하여 시세분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하고,
    상기 심사물건 관련 담보대출에 대한 리스크를 분석하고 리스크분석정보를 상기 사용자 단말에 제공하고,
    상기 시세분석정보와 리스크분석정보에 기초하여 상기 심사물건의 적정시세 및 대출가능금액을 산출하고 상기 사용자 단말에 제공하되,
    상기 시세분석정보 및 리스크분석정보는 상기 심사물건과 관련된 지역별, 면적별, 시계열 중 적어도 하나를 기준으로 한 시각화된 그래프 및 종합 분석리포트가 포함되는 것이고,
    상기 부동산 관련 정보를 기 설정된 범주로 수집하고 가공하는 과정은,
    상기 수집된 부동산 관련 정보에 기초하여 부동산 별 적정시세 및 적정담보대출금액을 추출하기 위한 기계학습을 수행하되,
    상기 기계학습은 부동산의 지역 및 크기에 따라 기 설정된 학습 모델링이 적용되는 것이고,
    상기 부동산 관련 정보는 부동산 실거래정보를 포함하되, 상기 부동산 실거래정보는 소정의 리샘플링(resampling)기법을 통하여 전처리 과정이 수행되는 것이며,
    상기 전처리 과정은, 각 부동산을 기 설정된 지역 및 면적에 따라 범주로 묶고 범주에 포함되지 않은 부동산을 기 설정된 통계적 분석 기법을 통해 각 범주에 보충하여 상기 각 범주에 따른 실거래정보의 특징을 나타내는 실거래 분포모델을 형성하는 것인,
    부동산 담보대출 자동심사 플랫폼 제공장치.

Images