KR20060017809A

KR20060017809A - 고객 수입 예측 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20060017809A
Application number: KR1020057022328A
Authority: KR
Inventors: 패트릭 입; 프라빈 레디
Original assignee: 퍼싱 인베스트먼츠 엘엘씨
Priority date: 2003-05-22
Filing date: 2004-05-24
Publication date: 2006-02-27
Also published as: JP2007503065A; WO2004107121A2; AU2004244267B2; US20040236649A1; EP1625542A4; AU2004244265A1; WO2004107116A3; KR20060013543A; CN1795463A; AU2004244267A1; EP1625480A2; AU2004244285A1; AU2004244265B2; JP2007502483A; CN1846219A; EP1625542A1; CA2521185A1; CN1795462A; EP1625480A4; US20040236648A1

Abstract

본 발명은 과거 수입에 근거해 특정 기간에 대한 계좌 또는 이와 관계된 고객의 미래 수입을 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 바람직한 고객 수입 예측 시스템(100)은 고객 데이터베이스(104), 가중치 정보(106) 및 조정 규칙들(110)에 액세스할 수 있는 수입 예측 과정(102)을 포함한다. 기법은 특정 기간 이전의 미리 정해진 개수의 기간들에 대한 수입 이력 데이터를 사용한다. 미리 정해진 개수의 기간들의 수입 데이터에 여러 가중치들이 부여되고, 가중치는 특정 기간에 대해 각 미리 정해진 개수의 기간들이 근래인 정도에 근거해 선택된다. 예를 들어, 예측될 월에 보다 가까운 월의 수입이 더 오래된 월들보다 더 높은 가중치가 주어진다. 각 기간들에 대한 가중치는 경험적으로, 예를 들어 회귀에 의해 결정될 수 있다. 특정 기간의 예측 수입은 각 미리 정해진 개수의 기간들에 대한 수입 이력 데이터 및 가중치에 근거해 결정된다. 예측 수입은 증가율을 반영하기 위해 추가적으로 조정될 수 있다.

수입 예측, 고객, 계좌

Description

고객 수입 예측 방법 및 시스템{customer revenue prediction method and system}

본 발명은 일반적으로 고객들 또는 계좌들과 관련된 수입을 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 적절한 가중치들과 함께 수입 이력 데이터를 사용하여 선택된 기간의 미래 수입을 예측하고, 수입 증가 및 기회비용을 반영하여 상기 예측된 수입을 조정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

[관련 출원들]

본 출원은 2003년 5월 22일에 출원된 미국 특허 가출원 일련번호 60/472,422 "고객 점수 부여 모델"; 2003년 5월 22일 출원된 미국 특허 가출원 일련번호 60/472,412 "종신 수입 모델"; 2003년 5월 23일 출원된 미국 특허 가출원 일련번호 60/472,748 "파이낸스 데이터 마트 계좌 수익성 모델"; 및 2003년 5월 23일 출원된 미국 특허 가출원 일련번호 60/472,747 "레이트 정보 마트 탈퇴 분석 모델"을 기초로 우선권을 주장하며, 본 출원과 동일자에 출원된 미국 특허 출원 일련번호 -------(attorney docket 67389-037)"선호되는 고객들을 식별하기 위한 등급 평가 방법 및 시스템"; 본 출원과 동일자에 출원된 미국 특허 출원 일련번호 -------(attorney docket 67389-039)"활동-기반, 고객 수익성 계산 시스템"; 및 본 출원과 동일자에 출원된 미국 특허 출원 일련번호 -------(attorney docket 67389-040)"탈퇴 고객들을 예측하기 위한 방법 및 시스템"; 과 관련된다. 상기 명시된 특허 출원들은 그대로 본 명세서의 내용에 포함된다.

회사는 일반적으로 큰 수입 또는 이익을 회사에 생성하는 고객들을 선호한다. 그러므로, 회사에게 고객이 얼마만큼의 수입 또는 이익을 생성할 수 있는지를 예측하고, 회사에 큰 수입 또는 이익을 생성할 수 있는 고객들을 유지하도록 노력할 수 있는 것은 중요하다. 회사에게 있어서, 보다 많은 수입 또는 이익을 생성하는 고객들에 보다 나은 대우들 또는 서비스들을 제공하여 이들 고객들이 회사와의 관계를 유지하도록 하는 것이 경제적으로 바람직하다.

그러므로, 고객들에 의해 생성될 수입 또는 이익을 예측하기 위한 시스템 및 기법에 대한 필요가 있다. 또한 수입 증가 또는 기회비용이 반영된 수입 예측들을 제공할 필요가 있다.

본 명세서는 계좌와 관련된 수입 이력 데이터에 근거해, 상기 계좌 또는 상기 계좌와 관련된 고객과 관련된 미래 수입을 예측하는 고객 수입 예측 방법 및 시스템을 제공한다. 바람직한 수입 예측 시스템은 특정 기간, 예를 들어 1 개월, 1 분기 등을 선택하며, 상기 기간은 해당 기간 동안의 수입을 예측하기 위한 것이다. 상기 시스템은 상기 특정 기간에 대한 수입의 상기 예측을 계산하기 위해, 상기 특정 기간 이전의 미리 정해진 개수의 기간들의 수입 이력 데이터를 사용한다. 여러 가중치들이 상기 각 이전 기간들의 상기 수입 데이터에 부여되며, 각 가중치는 상기 특정 기간에 대해 상기 각 이전 기간들이 근래인 정도/시간상 가까운 정도(recentness)에 근거해 선택된다. 예를 들어, 예측될 월에 보다 가까운 월의 상기 수입이 보다 오래된 월보다 높은 가중치가 주어진다. 각 기간에 대한 상기 가중치는 경험적으로, 예를 들어 회귀에 의해 결정될 수 있다. 상기 특정 기간의 예측 수입은 상기 수입 데이터 및 각 상기 이전 기간들의 상기 가중치에 근거해 결정된다.

일 실시예에 있어서, 바람직한 수입 예측 시스템은 상기 예측 월 바로 3개월 또는 5개월 이전의 수입 데이터에 근거해 특정 월의 수입을 예측한다. 상기 예측된 월의 예측 수입이 결정된 이후, 상기 시스템은 상기 예측된 월의 다음 달의 수입을 예측하기 위해 상기 예측 수입을 사용할 수 있다. 예를 들어, 상기 시스템은 상술된 방법을 사용해 2004년 3, 4 및 5월의 수입에 근거해 2004년 6월의 수입을 예측할 수 있다. 2004년 6월의 예측 수입이 결정된 이후, 2004년 7월의 수입을 예측하는데 상기 예측 수입이 사용될 수 있다. 이 예에 있어서, 2004년 7월의 예측 수입은 2004년 4, 5 및 6월의 기지의(known) 또는 예측된 수입에 근거해 계산될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 상기 시스템은 상기 과정을 반복적으로 수행하며 다음 12개월에 대한 수입을 계산한다. 상기 12개월에 대한 상기 예측 수입은 연간 예측 수입을 생성하기 위해 누적된다.

일 실시예에 따르면, 특정 기간에 대한 예측 수입이 결정된 이후, 바람직한 수입 예측 시스템은 미리 정해진 조정 규칙을 상기 예측 수입에 적용하여 상기 예측 수입을 조정한다. 예를 들어, 상기 시스템은 상기 예측 수입에 보통주들의 자연 증가를 반영하는 등귀(appreciation) 또는 증가율(growth rate) 및/또는 자본의 비용(cost of capital) 또는 기회비용(opportunity cost)을 반영하는 할인율을 곱하여 상기 예측 수입을 조정할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 계좌와 관련된 상기 예측 수입은 상기 계좌와 관련된 상기 예측 수입에 근거해 상기 계좌와 관련된 고객의 서비스 레벨을 결정하는데 사용된다. 상기 서비스 레벨은 계좌와 관련된 고객이 받을 수 있는 대우들 또는 서비스들의 종류를 결정한다. 예를 들어, 상기 서비스 레벨은 상기 고객에게 걸려온 전화의 우선순위, 또는 상기 고객에게 제공될 정보를 식별할 수 있다.

계좌와 관련된 상기 예측 수입이 결정된 이후, 상기 계좌와 관련된 미래 이익들의 예측 또한 결정될 수 있다. 예를 들어, 계좌와 관련된 이익들은 상기 계좌의 상기 추정된 평균 수입에서 평균 연간 비용을 차감해서 계산할 수 있다. 상기 계좌의 상기 평균 연간 이익은 다양한 알려진 방법들, 예를 들어 상기 계좌와 관련된 상기 총 비용을 상기 계좌가 존재한 기간으로 나누는 방법에 의해 결정될 수 있다.

데이터 처리 시스템, 예를 들어 컴퓨터가 여기에 설명된 상기 방법 및 시스템을 구현하는데 사용될 수 있다. 상기 데이터 처리 시스템은 데이터를 처리하기 위한 처리기 및 상기 처리기에 연결된 데이터 저장 장치, 및 데이터 전송 인터페이스를 포함할 수 있다. 상기 데이터 저장 장치는 상기 처리기에 의한 실행시 상기 데이터 처리 시스템이 여기에 설명된 기능들을 수행하도록 하는 명령들을 내장한다. 상기 명령들은 상기 데이터 처리 시스템이 여기에 설명된 계산들 및 기능들을 수행하도록 기계 판독이 가능한 매체에 기록될 수 있다. 상기 기계 판독이 가능한 매체는 다양한 기록 매체, 예를 들어 CD-ROM, DVD 등과 같은 광 저장 매체, 플로피 디스크들 또는 테이프들을 포함하는 자기 저장 매체, 및/또는 메모리 카드, 플래쉬 ROM 등과 같은 고체 소자 저장 장치를 포함할 수 있다. 또한 이러한 명령들은 반송파 타입의 기계 판독이 가능한 매체를 사용해 전달 및 전송될 수 있다. 고객 또는 계좌의 수입 이력 데이터, 및 가중치 정보는 상기 데이터 저장 장치 및/또는 상기 데이터 처리 시스템이 액세스할 수 있는 다른 임의의 데이터 저장 장치들에 의해 구현된 하나 또는 그 이상의 데이터베이스들에 저장될 수 있으며, 네트워크 통신을 통해 반송파 매체를 이용해 전송될 수 있다.

여기에 공개된 방법들 및 시스템들의 다른 이점들은 후술되는 상세한 설명에 의해 곧 명백해질 것이며, 이들은 한정을 위한 것이 아니라 단순히 설명을 위한 것이다. 상기 고객 등급 평가 방법 및 시스템은 다른 실시예들에 의해 구현될 수 있으며, 본 명세서를 벗어나지 않으면서, 여러 명백한 측면으로 개조하는 것이 가능한다. 이에 따라, 상기 도면들 및 설명은 실질적으로, 제한을 위한 것이 아니고, 설명을 위한 것으로 여겨져야 한다.

본 명세서에 편입되고 일부분을 구성하는, 첨부된 도면들은 바람직한 실시예들을 도시한다.

도 1은 바람직한 고객 수입 예측 시스템의 동작을 나타내는 기능 블록도를 도시한다.

도 2는 바람직한 고객 수입 예측 시스템이 구현될 수 있는 데이터 처리 시스 템의 블록도를 도시한다.

이하 설명에서, 설명을 위한 목적으로, 본 주제를 완전하게 이해할 수 있도록 하기 위한 다양한 세부 사항들이 명시된다. 그러나, 당업자에게는 본 방법 및 시스템은 이러한 세부 사항 없이도 실시할 수 있다는 것이 명백할 것이다. 다른 경우에 있어서, 본 발명을 필요 없이 불명료하게 하는 것을 피하기 위해 공지의 구조들 및 장치들은 블록도 형태로 도시되며 간추린 기능적 용어로 설명된다.

설명을 위한 목적으로, 이하 설명에서는 하나 또는 그 이상의 계좌들, 또는 그들과 관련된 하나 또는 그 이상의 고객들과 관련된 수입을 예측하기 위해 중개 회사에서 사용되는 바람직한 고객 수입 예측 방법 및 시스템이 논의된다. 여기 공개된 상기 방법 및 시스템은 다른 여러 종류의 사업들 또는 회사들에 적용될 수 있으며, 본 적용의 범위에 포함되는, 다른 변형들을 가질 수 있다.

중개 회사에 있어서, 고객 또는 계좌는 다양한 종류의 수입, 예를 들어 거래 수입, 수수료들, 이자, 등을 생성할 수 있다. 거래 수입은 여러 종류의 거래들(transactions) 또는 보통주 거래(equity trade)에 대한 커미션들을 포함할 수 있다. 상기 중개 회사는 계좌들 또는 구매들을 관리하는데 또는 조사 보고서들 또는 컨설팅들을 제공하는데 등에 수수료를 부과할 수 있다. 이자 소득은 대변기여(credit contribution), 차변기여(debit contribution), 단기 이자 환불, 등에 의해 생성될 수 있다. 이들 소득들은 상기 계좌가 생성한 또는 상기 계좌와 관련된 수입으로 여겨진다. 본 명세서에 따른 바람직한 수입 예측 시스템은 계좌와 관련된 수입 이력 데이터에 근거해 상기 계좌와 관련된 미래 수입을 예측한다.

도 1은 바람직한 고객 수입 예측 시스템(100)의 동작을 도시한 기능 블록도이다. 시스템(100)은 고객 데이터베이스(104), 가중치 정보(106) 및 조정 규칙들(110)에 액세스할 수 있는 수입 예측 과정(102)을 포함한다. 수입 예측 처리기(102), 고객 데이터베이스(104), 가중치 정보(106) 및 조정 규칙들(110)은 하나 또는 그 이상의 데이터 처리 시스템들, 예를 들어 하나의 컴퓨터, 또는 네트워크 연결들을 갖는 복수의 컴퓨터들을 포함하는 분산 처리 시스템에 의해 구현될 수 있다.

고객 데이터베이스(104)는 복수의 계좌들 및/또는 이들과 관련된 고객들과 관련된 다양한 종류의 데이터를 저장한다. 상기 데이터는 계좌/고객 ID들, 자산 레벨들, 데모그래픽 정보(demographic information), 활동 이력들, 수익성 상태, 및/또는 거래 이력들, 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 고객 데이터베이스(104)는 특정 기간들, 예를 들어 각 월, 각 분기 또는 각 년 동안 각 계좌에 의해 생성되거나 각 계좌와 관련된 수입을 나타내기 위해, 수입 데이터를 저장하기 위한 데이터 필드를 제공한다. 신규 계좌의 경우, 상기 수입 데이터의 초기 값은 0으로 설정된다.

수입 예측 처리기(102)는 고객 데이터베이스(104) 내에 저장된 수입 이력 데이터에 근거해 계좌에 대응되는 미래 수입을 예측하기 위한 특유의 알고리즘을 사용한다. 일 실시예에 있어서, 수입 예측 처리기(102)는 계좌의 미래 수입을 결정하기 위해 다음 알고리즘을 사용한다:

계좌의 존속기간이 1년 이상인 경우,

X월에 대한 예측 수입 = AxR1 + BxR2 + CxR3 + DxR4 + ExR5 + FxR6 (a)

여기서:

R1: X월에 대해 가장 근래인 월의 수입;

R2: X월에 대해 두 번째로 근래인 월의 수입;

R3: X월에 대해 세 번째로 근래인 월의 수입;

R4: X월에 대해 네 번째로 근래인 월의 수입;

R5: X월에 대해 다섯 번째로 근래인 월의 수입;

R6: X월에 대해 여섯 번째로 근래인 월의 수입;

및

A, B, C, D, E 및 F는 각 월의 수입에 대응되는 미리 정해진 가중치들(상기 각 가중치들을 결정하는 과정은 곧 논의될 것이다).

계좌의 존속기간이 1년 미만인 경우,

X월에 대한 예측 수입 = axr1 + bxr2 + cxr3 (b)

여기서:

r1: X월에 대해 가장 근래인 월의 수입;

r2: X월에 대해 두 번째로 근래인 월의 수입;

r3: X월에 대해 세 번째로 근래인 월의 수입;

a, b, 및 c는 각 월의 수입에 대응되는 미리 정해진 가중치들(상기 각 가중치들을 결정하는 과정은 곧 논의될 것이다).

X월에 대한 예측 수입을 계산함에 있어, 수입 예측 처리기(102)는 상기 수학식들의 오른쪽의 각 월에 대한 수입 데이터를 고객 데이터베이스(104)로부터 획득하고, 가중치 정보(106)를 액세스하여 각 월에 대한 상기 각 가중치들을 획득하고, 그 이후 상기 예측이 수행될 상기 계좌의 존속 기간에 따라, 상기 수입 데이터 및 상기 대응되는 가중치를 수학식 (a) 또는 (b)에 적용한다. 예를 들어, 계좌와 관련된 다가오는 월, 예를 들어 2004년 6월의 수입을 예측하기 위해, 수입 예측 처리기(102)는 2004년 6월 바로 6개월 전, 즉 2004년 5, 4, 3, 2, 1월 및 2003년 12월 동안의 수입 데이터를 얻도록 고객 데이터베이스(104)를 액세스하고, 상기 수입 데이터를 2004년 6월의 예측 수입을 결정하기 위해 수학식 (a)에 적용한다.

상기 예들이 상기 중개 회사에서의 상기 계좌의 존속기간에 근거해 X월에 대한 예측 수입을 계산하는데 다른 수학식들을 사용하지만, 수입 예측을 계산하는데 다른 수학식들을 사용할 필요는 없다. 이에 반해, 설계하고자 하는 바에 달려 있다. 수입 예측을 수행하기 위해 이보다 많거나 적은 수학식들이 사용될 수 있다. 이에 더해, 상기 수학식들에 사용되는 월의 개수에는 제한이 없다. 이보다 많거나 적은 이전 월들의 수입 데이터가 X월의 상기 수입을 예측하기 위해 사용될 수 있다.

수입 계산 처리기(102)에 의해 계산된 상기 예측 수입은 추가적으로 다른 월 또는 기간의 예측 수입을 계산하는데 사용될 수 있다. 상술된 예들을 계속하여 설명하면, 2004년 6월에 대한 상기 예측 수입이 결정되면, 수입 예측 처리기(102)는 2004년 6월에 대한 상기 계산된 예측 수입, 및 2004년 5, 4, 3, 2 및 1월에 대한 수입 이력 데이터를 수학식 (a)에 적용해 2004년 7월에 대한 예측 수입을 계산할 수 있다. 상기 동일한 과정을 반복하여, 수입 예측 시스템(100)은 임의의 연장된 기간에 대한 수입을 예측할 수 있다. 일 예에 따르면, 수입 예측 시스템(100)은 연속 12개월에 대한 예측 수입을 계산한다. 상기 12개월에 대한 상기 예측 수입의 합은 상기 계좌와 관련된 연간 수입에 대한 예측이다. 수입 예측 처리기(102)가 하나 또는 그 이상의 계좌들과 관련된 원하는 기간, 예를 들어 1 또는 수개월에 대한 예측 수입을 결정한 이후, 수입 예측 처리기(102)는 하나 또는 그 이상의 계좌들 또는 이들과 관련된 고객들과 관련된 상기 계산된 예측 수입을 포함하는 보고(108)를 생성한다. 상기 보고는 다른 데이터 처리 시스템들에 의해 액세스될 수 있는 기계 판독이 가능한 파일로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상기 보고는 어느 고객이 전화를 걸었고 상기 고객이 어느 정도의 수입을 생성하는지에 근거해 어느 전화가 높은 우선순위로 응답되어야 하는지를 결정하도록 걸려온 전화들을 분별하기 위해 콜 센터 내의 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있다. 미리 설정된 수입 경계치가 상기 중개 회사에게 중요한 고객들을 식별하기 위해 사용될 수 있다: 상기 미리 설정된 경계치를 초과하는 예측 수입을 갖는 고객들에게만 보다 높은 레벨의 서비스들이 주어진다. 예를 들어, 보다 높은 수입을 생성하는 제1 고객에게 걸려온 전화는 상대적으로 낮은 수입을 생성하는 제2 고객에게 걸려온 전화보다, 상기 제2 고객의 먼저 전화를 걸었을 수 있음에도 불구하고, 높은 우선순위가 주어져야 한다.

일 실시예에 따르면, 각 월에 대한 상기 수입 데이터에 대응하는 상기 각 가중치는 경험 과정(empirical process) 또는 회귀(regression)를 수행하여 결정된 다. 회귀는 당업자에게 알려진 다양한 종류의 응용 소프트웨어들, 예를 들어 SAS, EVIEWS, GAUSS 등을 이용해 수행될 수 있다. 수학식 (a) 내의 상기 A 내지 F 가중치들의 값들을 획득하기 위해, 아래의 회귀 수학식이 사용된다:

Ry = AxR1 + BxR2 + CxR3 + DxR4 + ExR5 + FxR6 (c)

여기서:

Ry는 특정 이전 Y월에 대한 계좌와 관련된 기지의 수입;

R1: Y월에 대해 가장 근래인 월의 기지의 수입;

R2: Y월에 대해 두 번째로 근래인 월의 기지의 수입;

R3: Y월에 대해 세 번째로 근래인 월의 기지의 수입;

R4: Y월에 대해 네 번째로 근래인 월의 기지의 수입;

R5: Y월에 대해 다섯 번째로 근래인 월의 기지의 수입;

R6: Y월에 대해 여섯 번째로 근래인 월의 기지의 수입; 및

A, B, C, D, E 및 F는 결정될 가중치들이다.

상기 회귀 과정 동안, 기지의 고객 풀에서 검색된 수입 데이터는, 상기 각 계수(가중치) A 내지 G를 확정하기 위해, 회귀 수학식 (c)에 입력된다. 상기 회귀 과정 이후, 가중치들 A 내지 G의 상기 수치들은 결정되고 상기 수입 예측 시스템(100)에 의해 액세스될 수 있는 데이터 저장 장치, 예를 들어 하드 디스크에 저장된다. 수학식 (b) 내의 상기 가중치들 a 내지 c는 수학식 (c)에 설명된 방법과 유사한 방법을 사용해 결정될 수 있다.

중개 수입의 일 예에 따르면, 상기 회귀에 의해 결정되어 수학식 (a)에 사용 될 상기 가중치들은:

대응되는 월	가중치
가장 근래인 월 R1	0.53
두 번째로 근래인 월 R2	0.16
세 번째로 근래인 월 R3	0.178
네 번째로 근래인 월 R4	0.123
다섯 번째로 근래인 월 R5	0.052
여섯 번째로 근래인 월 R6	0.028

이고, 수학식 (b)에 사용될 상기 가중치들은:

대응되는 월	가중치
가장 근래인 월 r1	0.567
두 번째로 근래인 월 r2	0.242
세 번째로 근래인 월 r3	0.189

이다. 상기 가중치들의 상기 값들은 고정된 값이 아니다. 이에 반해, 이 예에서, 그들은 통계 과정에 근거해 실제 수입 데이터를 처리해 생성된다. 그러므로, 상기 가중치들의 정확한 값들은 상기 회귀 수학식들에 입력된 데이터의 종류 및 양에 따라 변할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 고객 수입 예측 시스템(100)은 이에 더해 수입 증가 및/또는 자본의 비용 또는 투자들의 기회비용을 반영하기 위해 조정 규칙들(110)에 근거해 상기 예측 수입을 조정한다. 조정 규칙들은 고객 수입 예측 시스템(100)에 의해 액세스될 수 있는 데이터 저장 장치, 예를 들어 하드 디스크 또는 데이터 반송파들에 저장될 수 있다. 예를 들어, 상기 예측 수입이 계산된 이후, 수입 예측 처리기(102)는 상기 예측 수입을 연간 증가율에 곱해진다. 상기 증가율은 자본 증가를 반영한 널리 받아들여진 인덱스 또는 등귀율(appreciation rate)로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 증가율은 1926년에서 1997년 동안의 S&P 인덱스의 보통주 등귀율(appreciation)인 9.7%로 설정될 수 있다. 상기 예측 수입에 이 증가율을 적 용하여, 매년 수입들의 성장은 대체로 이 패턴을 따를 것이라고 가정된다. 이에 더해, 고객 수입 예측 시스템(100)은 상기 자본의 비용(cost of capital) 또는 투자들의 기회비용을 반영하기 위해 상기 예측 수입에 할인율을 적용할 수 있다. 상기 할인율은 10년 본드 레이트(bond rate)인 4.48%로 설정될 수 있다. 그러므로, 계좌와 관련된 연간 예측 수입이 R0인 경우, 상기 연간 증가율을 적용한 후, 상기 조정된 예측 수입은 R0'=R0x1.097이다. 이에 더해 R0'은 상기 할인율을 적용해 조정될 수 있다. 그러므로, 상기 추가적으로 조정된 예측 수입 R0''=R0'/1.0448=(R0x1.097)/1.0448이다. 상기 결과적으로 조정된 예측 수입은 상기 다음 해의 수입을 예측하는데 사용될 수 있다. 상기 예에 대해 계속하여 설명하면, 상기 계좌와 관련된 상기 연간 수입은 R0'''=(R0''x1.097)/1.0448이다.

계좌와 관련된 상기 예측 수입이 결정된 이후, 상기 계좌와 관련된 미래 이익들의 예측 또한 결정될 수 있다. 예를 들어, 계좌와 관련된 이익들은 상기 계좌의 상기 추정된 연간 수입에서 상기 계좌와 관련된 평균 연간 비용을 차감하여 계산될 수 있다. 상기 계좌의 상기 평균 연간 비용은 여러 알려진 방법들을 사용해, 예를 들어 상기 계좌가 존재한 기간을 상기 계좌와 관련된 총 비용들을 나누어 결정될 수 있다.

도 2는 상기 고객 수익 예측 시스템(100)이 구현될 수 있는 바람직한 데이터 처리 시스템(500)의 블록도를 도시한다. 상술된 바와 같이, 시스템(100)은 하나의 데이터 처리 시스템(100) 또는 데이터 전송 네트워크들로 연결된 복수의 데이터 처리 시스템들(500)에 의해 구현될 수 있다. 상기 데이터 처리 시스템(500)은 버스 (502) 또는 정보 통신을 위한 다른 통신 메커니즘과, 데이터 처리를 위해 버스(502)에 연결된 데이터 처리기(504)를 포함한다. 또한 상기 데이터 처리 시스템(500)은 정보 및 처리기(504)에 의해 실행될 명령들을 저장하기 위해 버스(502)에 연결된, 주 기억 장치(506), 예를 들어 RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 장치를 포함한다. 또한 주 기억 장치(506)는 처리기(504)에 의해 실행될 명령들의 실행 중 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 이에 더해 데이터 처리 시스템(500)은 처리기(504)를 위한 정적 정보 및 명령들을 저장하기 위한 ROM(read only memory)(508) 또는 다른 정적 저장 장치를 포함한다. 저장 장치(510), 예를 들어 자기 디스크 또는 광 디스크가 정보 및 명령들을 저장하기 위해 제공되고 버스(502)에 연결된다.

또한 상기 데이터 처리 시스템(500)은 데이터를 하나의 형식에서 다른 형식으로 변환하는데 적합한 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 가질 수 있다. 이러한 변환 동작의 일예로는 상기 시스템(500)이 가용 가능한 데이터의 형식을 다른 형식, 예를 들어 상기 데이터의 전송을 용이하게 하는(facilitate) 형식으로 변환하는 것을 들 수 있다. 상기 데이터 처리 시스템(500)은 버스(502)를 통해, 운영자(operator)에게 정보를 표시하기 위한, 디스플레이(512), 예를 들어 CRT(cathode ray tube), PDP(plasma display panel) 또는 LCD(liquid crystal display)에 연결될 수 있다. 알파뉴머릭(alphanumeric) 및 다른 키들을 포함하는 입력 장치(514)는 정보 및 명령 선택들을 처리기(504)와 통신하기 위해 버스(502)에 연결된다. 다른 종류의 사용자 입력 장치는 방향 정보 및 명령 선택들을 처리기(504)와 통신하고 디스플레이(512) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한 커서 제어기(미도시), 예를 들어 마우스, 터치 패드, 트랙 볼, 또는 커서 방향 키들 및 이와 유사한 것들이다.

상기 데이터 처리 시스템(500)은 주 기억 장치(506)에 내장된 하나 또는 그 이상의 명령들의 하나 또는 그 이상의 시퀀스들을 실행하는 처리기(504)에 의해 제어된다. 그러한 명령들은 다른 기계 판독이 가능한 매체, 예를 들어 저장 장치(510) 또는 통신 인터페이스(518)를 통해 수신된 반송파로부터 주 기억 장치(506)에 입력될 수 있다. 주 기억 장치(506)에 내장된 명령들의 시퀀스들을 실행하여 처리기(504)가 여기에 설명된 상기 과정의 단계들을 수행하게 한다.

일 실시예에 있어서, 수입 예측 처리기(102)는 저장 장치(510)에 저장된 적절한 명령들의 제어 아래 있는 처리기(504)에 의해 구현된다. 예를 들어, 미리-저장된 명령들의 제어아래, 상기 데이터 처리기(504)는 고객 데이터베이스(104)에 저장된 고객 데이터, 상기 데이터 저장 장치(510) 및/또는 상기 데이터 처리 시스템에 연결된 다른 데이터 저장 장치에 저장된 가중치 정보(106) 및 조정 규칙들(110)를 액세스하고, 하나 또는 그 이상의 계좌들에 대한 상기 예측 수입을 계산한다. 다른 실시예에 있어서, 하드웨어에 내장된 회로가 소프트웨어 명령 대신 또는 명령과 함께 상기 공개된 계산들 구현하기 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 여기에 공개된 상기 실시예들은 하드웨어 회로 및 소프트웨어의 특정 결합에 의해 한정되지 않는다.

여기에 사용된 "기계 판독이 가능한 매체"는 처리기(504)의 실행을 위해 명 령을 제공하거나 상기 처리기(504)의 처리를 위해 데이터를 제공하는데 참여하는 모든 매체를 의미한다. 그러한 매체는, 예를 들어 비활성 매체, 활성 매체, 및 전송 매체를 포함하나 이에 한정되지 않는 다양한 형태를 가질 수 있다. 비활성 매체는, 예를 들어 저장 장치(510)와 같은 광 또는 자기 디스크를 포함한다. 활성 매체는 동적 기억 장치, 예를 들어 주 기억 장치(506)를 포함한다. 전송 매체는 동축 케이블들, 구리 전선 및 광 섬유들을 포함하며, 버스(502) 또는 외부 네트워크를 구성하는 상기 전선들을 포함한다. 또한 전송 매체는 상기 버스 또는 외부 네트워크의 링크에 의해 반송될 수 있고, 라디오파 및 적외선 데이터 통신 중에 생성되는 음파 또는 광파의 형태를 가질 수 있다.

기계 판독이 가능한 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어 플로피 디스크, 플렉시블 디스크(flexible disk), 하드 디스크, 자기 테이프, 또는 다른 모든 자기 매체, CD-ROM, 다른 모든 광 매체, 펀치 카드들, 종이 테이프, 다른 모든 구멍 패턴을 갖는 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, 모든 다른 저장 칩 또는 카트리지, 후술되는 반송파, 또는 데이터 처리 시스템이 읽을 수 있는 다른 모든 매체를 포함한다.

다양한 형태의 기계 판독이 가능한 매체는 하나 또는 그 이상의 명령들의 하나 또는 그 이상의 시퀀스들을 실행을 위해 처리기(504)에 반송하는데 관여될 수 있다. 예를 들어, 상기 명령들은 처음에는 원격 데이터 처리 시스템, 예를 들어 서버의 자기 디스크에서 가지고 있을 수 있다. 상기 원격 데이터 처리 시스템은 상기 명령들을 그것의 동적 기억 장치에 로드하고 상기 명령들을 모뎀을 사용해 전화선 상으로 전송할 수 있다. 데이터 처리 시스템(500)을 담당하는 모뎀은 상기 전화선 상의 상기 데이터를 수신하고 상기 데이터를 적외선 신호로 변환하는데 적외선 전송기를 사용할 수 있다. 적외선 감지기는 상기 적외선 신호에 의해 반송되는 상기 데이터를 수신하고, 적절한 회로는 상기 데이터를 버스(502)에 실을 수 있다. 물론, 다양한 광대역 통신 기술들/장비가 상기 모든 링크들을 위해 사용될 수 있다. 버스(502)는 상기 데이터를 주 기억 장치(506)로 반송하고, 처리기(504)가 상기 주 기억 장치(506)로부터 명령들 및/또는 데이터들을 검색하여 명령들을 실행 및/또는 데이터들을 처리한다. 주 기억 장치(506)로부터 수신된 상기 명령들 및/또는 데이터는 상기 처리기(504)에 의한 실행 또는 다른 처리 전 또는 후에 저장 장치(510)에 선택적으로 저장될 수 있다.

또한 데이터 처리 시스템(500)은 버스(502)에 연결된 통신 인터페이스(518)를 포함한다. 통신 인터페이스(518)는 로컬 네트워크에 연결된 네트워크 링크(520)에 양방향 데이터 통신 연결을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(518)는 대응되는 종류의 전화선에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 ISDN(integrated services digital network) 카드 또는 모뎀일 수 있다. 다른 예로서, 호환 가능한 LAN에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 통신 인터페이스(518)는 유선 또는 무선 LAN(local area network) 카드일 수 있다. 이러한 모든 실시예에 있어서, 통신 인터페이스(518)는 다양한 종류의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기, 전자기 또는 광 신호들을 송, 수신한다.

네트워크 링크(520)는 일반적으로 하나 또는 그 이상의 네트워크들을 통해 다른 데이터 장치들에 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(520)는 로컬 네트워크를 통해 ISP(internet service provider)(526)가 운영하는 데이터 장비로의 연결을 제공한다. ISP(526)는 현재 일반적으로 인터넷(527)으로 일컬어지는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 ISP 네트워크(526) 및 인터넷(527)은 모두 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기, 전자기 또는 광 신호들을 사용한다. 데이터 처리 시스템(500)으로 및 상기 데이터 처리 시스템(500)에서 디지털 데이터를 반송하는, 상기 다양한 네트워크들을 통하는 상기 신호들 및 네트워크 링크(520) 상 및 통신 인터페이스(518)를 통하는 신호들은 상기 정보를 전달하는 바람직한 형태의 반송파들이다.

상기 데이터 처리 시스템(500)은 상기 네트워크(들), 네트워크 링크(520) 및 통신 인터페이스(518)를 통해, 프로그램 코드를 포함하는, 메시지를 전송하고 데이터를 수신할 수 있다. 상기 인터넷을 이용한 예에서, 서버(530)는 응용 프로그램을 위한 요청된 코드를 인터넷(527), ISP(526), 로컬 네트워크 및 통신 인터페이스(518)를 통해 전송할 수 있다. 상기 프로그램은, 예를 들어, 상기에 약술된바와 같이, 고객 수입의 예측을 구현할 수 있다. 상기 통신 성능들(network capabilities)은 본 명세서에 따라 처리하기 위해 상기 시스템으로 관련 데이터를 로드하는 것을 가능하게 한다.

또한 상기 데이터 처리 시스템(500)은 주변 장치들, 예를 들어 프린터들, 디스플레이들 등과 연결 및 통신하기 위한 다양한 신호 입/출력 포트들을 갖는다. 상 기 입/출력 포트들은 USB 포트, PS/2 포트, 직렬 포트, 병렬 포트, IEEE-1394 포트, 적외선 통신 포트 등, 및/또는 다른 표준 포트들(proprietary ports)을 포함한다. 상기 데이터 처리 시스템(500)은 그러한 신호 입/출력 포트들을 통해 다른 데이터 처리 시스템들과 통신할 수 있다.

여기에 논의된 상기 등급 시스템 및 방법은 단일 데이터 처리 시스템, 예를 들어 하나의 PC, 또는 다른 종류의 복수의 데이터 처리 시스템들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 복수의 데이터 처리 시스템들이 서로 통신하기 위해 네트워크에 연결된, 클라이언트-서버 구조 또는 분산 처리 시스템 구조가 복수의 데이터 처리 시스템들이 상기 등급 시스템을 구현하는데 사용될 수 있다. 몇몇 데이터 처리 시스템들은 데이터 흐름의 처리, 계산 서비스들 또는 고객 데이터에 대한 액세스의 제공, 및/또는 상기 네트워크에 연결된 다른 데이터 처리 시스템들에 있는 소프트웨어를 업데이트하는 서버로서 기능할 수 있다.

상술된 설명에 포함된 모든 내용들 및 첨부된 도면에 도시된 모든 내용들은 한정을 위한 것이 아니라 설명을 위한 것으로 해석되어야 한다. 후술되는 청구항들은 여기에 설명된 모든 일반적 및 구체적인 특징들 및 상기에 포함될 수 있는 다양한 발명의 사상의 범위에 속하는 모든 진술을 포함한다.

상기 내용에 포함되어 있다

Claims

(a) 특정 기간 동안의 수입을 예측하기 위해 상기 특정 기간을 선택하는 단계;

(b) 상기 특정 기간 전의 미리 정해진 개수의 기간들을 선택하는 단계;

(c) 상기 각 이전 기간들의 수입 데이터를 액세스하는 단계;

(d) 상기 각 이전 기간의 상기 수입 데이터에 가중치를 부여하는 단계; 및

(e) 상기 각 이전 기간들의 상기 수입 데이터 및 상기 가중치에 근거해 상기 특정 기간의 예측 수입을 계산하는 단계;를 포함하되,

각 가중치는 상기 특정 기간에 대해 상기 각 이전 기간이 근래인 정도에 근거해 선택되는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하여 상기 특정 기간에 대한 조정된 예측 수입을 생성하는 단계;를 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 이전 기간들은 상기 특정 기간 바로 직전의 기간을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 1에 있어서, 특정 기간 및 상기 각 이전 기간들은 동일한 길이를 갖는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 1에 있어서, 복수의 특정 기간들에 대한 수입을 예측하기 위해 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복적으로 수행하는 단계;를 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 7에 있어서, 상기 특정 기간은 1 개월이고 상기 복수의 특정 기간들은 11 개월을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 8에 있어서, 상기 복수의 특정 기간들 각각의 상기 예측 수입을 누적하여 상기 계좌와 관련된 연간 예측 수입을 계산하는 단계;를 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 9에 있어서, 상기 연간 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하 여 조정된 연간 예측 수입을 생성하는 단계;를 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 계좌와 관련된 상기 예측 수입에 근거해 상기 계좌와 관련된 고객의 서비스 레벨을 결정하는 단계;를 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하는 방법.
데이터를 처리하기 위한 처리기;

상기 처리기에 연결된 데이터 저장 장치;를 포함하되,

상기 데이터 저장 장치는

(a) 특정 기간 동안의 수입을 예측하기 위해 상기 특정 기간을 선택하는 단계;

(b) 상기 특정 기간 전의 미리 정해진 개수의 기간들을 선택하는 단계;

(c) 상기 각 이전 기간들의 수입 데이터를 액세스하는 단계;

(d) 상기 각 이전 기간의 상기 수입 데이터에 가중치를 부여하는 단계; 및

(e) 상기 각 이전 기간들의 상기 수입 데이터 및 상기 가중치에 근거해 상기 특정 기간의 예측 수입을 계산하는 단계;들을 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 내장하되,

각 가중치는 상기 특정 기간에 대해 상기 각 이전 기간이 근래인 정도에 근거해 선택되는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 14에 있어서, 상기 데이터 저장 장치는

상기 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하여 상기 특정 기간에 대한 조정된 예측 수입을 생성하는 단계;를 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 더 내장하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 15에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 15에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 14에 있어서, 상기 이전 기간들은 상기 특정 기간 바로 직전의 기간을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 14에 있어서, 특정 기간 및 상기 각 이전 기간들은 동일한 길이를 갖는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 14에 있어서, 상기 데이터 저장 장치는 복수의 특정 기간들에 대한 수입을 예측하기 위해 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복적으로 수행하는 단계;를 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 더 내장하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 20에 있어서, 상기 특정 기간은 1 개월이고 상기 복수의 특정 기간들은 11 개월을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 21에 있어서, 상기 데이터 저장 장치는 상기 복수의 특정 기간들 각각의 상기 예측 수입을 누적하여 상기 계좌와 관련된 연간 예측 수입을 계산하는 단계;를 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 더 내장하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 22에 있어서, 상기 데이터 저장 장치는 상기 연간 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하여 조정된 연간 예측 수입을 생성하는 단계;를 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 더 내장하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 23에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 23에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
청구항 14에 있어서, 상기 데이터 저장 장치는 상기 계좌와 관련된 상기 예측 수입에 근거해 상기 계좌와 관련된 고객의 서비스 레벨을 결정하는 단계;를 상기 데이터 처리 시스템이 수행하도록 하는 명령들을 더 내장하는 계좌와 관련된 수입을 예측하기 위한 데이터 처리 시스템.
계좌와 관련된 수입을 예측하도록 데이터 처리 시스템을 제어하기 위한 명령들을 포함하고, 기계 판독이 가능한 매체 내에 구현될 수 있는, 프로그램으로,

상기 데이터 처리 시스템에 의해 실행시 상기 데이터 처리 시스템이 청구항 1의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 프로그램.
청구항 27에 있어서, 상기 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하여 상기 특정 기간에 대한 조정된 예측 수입을 생성하는 단계;를 상기 데이터 처리 프 로그램이 수행하도록 하는 명령들을 더 포함하는 프로그램.
청구항 28에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 프로그램.
청구항 28에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 프로그램.
청구항 27에 있어서, 상기 이전 기간들은 상기 특정 기간 바로 직전의 기간을 포함하는 프로그램.
청구항 27에 있어서, 상기 특정 기간 및 상기 각 이전 기간들은 동일한 길이를 갖는 프로그램.
청구항 27에 있어서, 복수의 특정 기간들 각각에 대한 수입을 예측하기 위해 상기 (a) 단계 내지 (e) 단계를 반복적으로 수행하는 단계;를 상기 데이터 처리 프로그램이 수행하도록 하는 명령들을 더 포함하는 프로그램.
청구항 33에 있어서, 상기 특정 기간은 1 개월이고 상기 복수의 특정 기간들은 11 개월을 포함하는 프로그램.
청구항 34에 있어서, 상기 복수의 특정 기간들 각각의 상기 예측 수입을 누적하여 상기 계좌와 관련된 연간 예측 수입을 계산하는 단계;를 상기 데이터 처리 프로그램이 수행하도록 하는 명령들을 더 포함하는 프로그램.
청구항 35에 있어서, 상기 연간 예측 수입에 미리 정해진 조정 규칙을 적용하여 조정된 연간 예측 수입을 생성하는 단계;를 상기 데이터 처리 프로그램이 수행하도록 하는 명령들을 더 포함하는 프로그램.
청구항 36에 있어서, 상기 조정 규칙은 증가율을 적용하는 것을 포함하는 프로그램.
청구항 36에 있어서, 상기 조정 규칙은 할인율을 적용하는 것을 더 포함하는 프로그램.
청구항 27에 있어서, 상기 계좌와 관련된 상기 예측 수입에 근거해 상기 계좌와 관련된 고객의 서비스 레벨을 결정하는 단계;를 상기 데이터 처리 프로그램이 수행하도록 하는 명령들을 더 포함하는 프로그램.