본 발명은 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 내부/공공 데이터(110)로 기업 업무에서 생성되는 내부 데이터(111)로 기업 재무 데이터, 기업 거래 데이터, 그리고 외부(공공) 데이터(112)로 거래처 위치 데이터, 법원판례 데이터, 기타 공공 데이터를 수집하는 매출채권회수지원 시스템에 있어서, 분석에 활용되기 위해 수집된 데이터의 전처리 수행으로, 수집된 데이터를 보안과 비식별화 과정을 거쳐 보관하는 수집/보안/저장부(122); 및 매출채권회수예측 모듈(
본 발명은 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 내부/공공 데이터(110)로 기업 업무에서 생성되는 내부 데이터(111)로 기업 재무 데이터, 기업 거래 데이터, 그리고 외부(공공) 데이터(112)로 거래처 위치 데이터, 법원판례 데이터, 기타 공공 데이터를 수집하는 매출채권회수지원 시스템에 있어서, 분석에 활용되기 위해 수집된 데이터의 전처리 수행으로, 수집된 데이터를 보안과 비식별화 과정을 거쳐 보관하는 수집/보안/저장부(122); 및 매출채권회수예측 모듈(123b); 을 포함하며, 매출채권회수예측 모듈(123b)은, 기업 재무 데이터를 수집하여, 기본적인 매출, 매입 분석을 진행하며, 이외의 기업 재무에 관련된 부가 데이터 분석을 진행하는 기업재무 데이터 분석모듈(123b-1); 및 기업의 거래 데이터를 네트워크 분석 기법을 활용하여 거래 패턴과 거래량의 정보를 산출할 수 있도록 분석 알고리즘을 모듈화하는 기업거래 데이터 분석모듈(123b-2); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.이에 의해, 기업 재무, 거래, 매출채권 데이터 기반 매출채권 회수예측 분석 모형을 제공하는 효과가 있다. 또한, 산업 독립적 기업거래 패턴 분석 모델을 제공하도록 하기 위한 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 서비스, 기업거래 패턴기반 매출채권회수 예측을 제공하도록 하기 위한 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 서비스를 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 지능형 매출채권회수지원 서비스를 제공할 수 있다.
대표청구항▼
내부/공공 데이터(110)로 기업 업무에서 생성되는 내부 데이터(111)로 기업 재무 데이터, 기업 거래 데이터, 그리고 외부(공공) 데이터(112)로 거래처 위치 데이터, 법원판례 데이터, 공공 데이터를 수집하는 매출채권회수지원 시스템에 있어서, 분석에 활용되기 위해 수집된 데이터의 전처리 수행으로, 수집된 데이터를 보안과 비식별화 과정을 거쳐 보관하는 수집/보안/저장부(122); 외에 분석부(123); 를 포함하며, 분석부(123)는,분석 모델 구축을 위해 (1) 시공간 패턴 분석, (2) 관계 패턴 분석, (3) 재무비율 패턴
내부/공공 데이터(110)로 기업 업무에서 생성되는 내부 데이터(111)로 기업 재무 데이터, 기업 거래 데이터, 그리고 외부(공공) 데이터(112)로 거래처 위치 데이터, 법원판례 데이터, 공공 데이터를 수집하는 매출채권회수지원 시스템에 있어서, 분석에 활용되기 위해 수집된 데이터의 전처리 수행으로, 수집된 데이터를 보안과 비식별화 과정을 거쳐 보관하는 수집/보안/저장부(122); 외에 분석부(123); 를 포함하며, 분석부(123)는,분석 모델 구축을 위해 (1) 시공간 패턴 분석, (2) 관계 패턴 분석, (3) 재무비율 패턴 분석, (4) 회수 패턴 분석을 수행하는 "빅데이터 패턴 분석 모델(123a)"; (1) 기업 재무 데이터 분석, (2) 기업 거래 데이터 분석, (3) 채권 데이터 분석, (4) 회수 데이터 분석을 수행하는 "매출채권회수예측 모듈(123b)"; 및매출채권 회수 지원 서비스를 수행하기 위해 거래처 검색, 거래처 모니터링, 기업 부실 분석, 회수 예측 분석을 수행하는 채권 회수 지원 서비스 모듈(124a)과, 사례 분류, CRUD(Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)), 기준정보 관리, 통계정보 관리를 수행하는 채권 회수 사례 관리 모듈(124b)과, 인증/권한 관리, 사용자 관리, 서비스 관리, API 관리를 수행하는 관리자 포탈 모듈(124c)에 해당하는 복수의 모듈(124a 내지 124c)로 이루어진 "서비스부(124)"; 를 포함하며, "매출채권회수예측 모듈(123b)"은, 기업 재무 데이터를 수집하여, 매출, 매입 분석을 진행하며, 이외의 기업 재무에 관련된 부가 데이터 분석을 진행하는 기업재무 데이터 분석모듈(123b-1); 기업의 거래 데이터를 네트워크 분석 기법을 활용하여 거래 패턴과 거래량의 정보를 산출할 수 있도록 분석 알고리즘을 모듈화하는 기업거래 데이터 분석모듈(123b-2); 기업 거래 데이터 중에 매출을 발생시키는 시작 데이터를 대금 회수까지 채권으로 분류하여, 채권 관리 데이터로 분석하며 예정되어 있는 회수 기일을 넘겼을 경우부터 부실 채권으로 분류하여 분석하는 채권데이터 분석모듈(123b-3); 채권이 정상적으로 회수되었거나, 혹은 부실 채권이 독촉 및 회수를 위한 법적 행위(채무불이행등록이나 법원 소송)를 통해 회수되는 경우, 회수 사례와 회수 패턴을 분석할 수 있도록 모듈화하는 회수데이터 분석모듈(123b-4); 및회수 패턴에 매칭되는 채권인지를 분류하여, 각 채권의 상태에 따른 회수 등급을 산출하는 회수 등급 산출 모듈(123b-5); 을 포함하며, 매출채권회수예측 모듈(123b)에 의한 (데이터 평가)에 있어서 기업 정보, 채권 정보를 기반으로 데이터를 평가하며, 데이터 평가 요소에는 기업의 정보(기업 현재 상태, 과거 재무상태)를 분석하며, (매출채권회수 예측모델)에 있어서 기업 거래정보와 기업 재무정보를 매트릭스 분석을 통해 채권 항목과 회수 패턴을 학습할 수 있도록 구성하여, 채권 정보 항목을 도출하는 방식으로 예측평가 지표를 수치화하여 관리하며, (채권회수 예측 평가)에 있어서, 채권등급, 신용등급, 점수구간을 관리하여, 회수불가 채권을 제외한 회수 가능채권에 대한 패턴, 회수 예측 및 회수율을 제시하며, 매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)의 포탈 서비스에 있어서, 매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)은 (거래처 검색)에 있어서 거래처 모니터링을 위해서 거래관계에 포함된 공급받는 자의 목록을 관리하며, 최근 거래된 기업과 거래 금액 및 회수 비율을 검색할 수 있도록 하며, 매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)은 (거래처 모니터링)에 있어서, 검색된 거래처의 영업 사이트 관리 측면에서 현재 진행되고 있는 계약관계 및 매출 규모, 채권의 건전성을 모니터링 하며, 매출액 데이터를 활용하여 거래 네트워크를 시각화하며, 거래처의 과거·현재 데이터 기반 향후 매출액에 대한 성장·감소 추세를 확인하도록 하며, 현황 판단을 가능하도록 매출액백분율법을 이용한 추정 손익계산서 기반 예측 정보를 제공하는 방식으로 채권이 불량 상태에 대한 감지를 위한 모니터링 기능을 제공하며,매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)은 (기업부실분석)에 있어서, 기업의 거래 관계 분석과 환경적인 요소로 기업이 부실징후가 있는지를 영업 담당자에게 알려주기 위한 분석 결과를 제공하며, 매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)은 (회수사례검색)에 있어서, 채권에 대한 법원 판례 사례를 검색하여, 검색된 법원 판례 사례와 매칭되는 패턴의 부실채권에 대한 회수 패턴을 유추할 수 있도록 판례 검색 결과를 매출채권회수예측 모듈(123b)로 제공하며,매출채권회수 지원 서비스 모듈(124a)은 (회수예측 분석)에 있어서, 채권의 패턴에 따른 회수율을 기준으로 회수 확률과 회수 규모를 예측 결과로 제공하며,빅데이터 패턴 분석 모델(123a)에 의한 기업거래 패턴분석 알고리즘 모델 제공시, 기업 거래 패턴 분석을 위한 데이터 수집 및 그래프 데이터 구축을 수행하며, 거래 데이터는 실시간 분석 및 거래 네트워크 분석이 가능하며, 개별 업체에 저장되어 있는 거래 데이터의 수집 및 통합을 위한 데이터 처리 시스템 구축하기 위해 표준화된 거래 데이터의 분석을 위해 각 업체 식별자를 기준으로 노드(Node) 데이터를 구축하며, 식별자간 관계 데이터를 구축하고, 관계 데이터는 금액, 날짜, 품목의 속성을 포함하여 관계 분석이 가능하도록 구축하여, 빅데이터 패턴 분석 모델(123a)에 의한 업종간 거래 패턴 분석 및 시각화(샘플 데이터 기반, 특정 업종 및 지역 추출)를 제공하며, 표준산업분류상 업종간 거래 구조를 파악하여 주요 업종 파악 가능, 산업 연관 관계에 따른 업종의 영향도를 측정하도록 하는 것을 특징으로 하는 중소기업 매출채권 감소 및 부실방지를 위한 빅데이터 기반 매출채권회수지원 시스템.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.