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KR101422562B1 - 지능형 징수 관리 시스템 - Google Patents

지능형 징수 관리 시스템 Download PDF

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KR101422562B1
KR101422562B1 KR1020140011345A KR20140011345A KR101422562B1 KR 101422562 B1 KR101422562 B1 KR 101422562B1 KR 1020140011345 A KR1020140011345 A KR 1020140011345A KR 20140011345 A KR20140011345 A KR 20140011345A KR 101422562 B1 KR101422562 B1 KR 101422562B1
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South Korea
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이영도
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주식회사 케이알시스
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Abstract

본 발명은 공과금 또는 세금 등을 징수하기 위한 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 수단과, 상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 수단과, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 수단과, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 수단과, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 수단을 포함하여 이루어짐으로써, 납부자의 정보나 납부 특성 등을 이용하여 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있고, 편리하고 유용한 납부 서비스를 제공할 수 있다.

Description

지능형 징수 관리 시스템{Intelligent collection and management system}
본 발명은 공과금 또는 세금 등을 징수하기 위한 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 특히 납부자 관련 정보를 수집 및 분석하여 효율적인 납부 통지 및 징수 관리를 실행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
공과금이나 세금을 효율적으로 부과하고 징수하기 위한 여러 가지 시스템 또는 방법들이 개발되어 왔으며, 최근에는 인터넷이나 모바일을 이용한 시스템도 많이 개발되고 있다.
이러한 시스템들은 공과금의 고지, 수납 및 조회 등의 업무와, 납부자의 관리 업무 등을 효율적으로 처리하도록 설계되어 있다.
일본 공개특허 제2001-142971호(특허문헌 1)에 의하면, 세금 미납자에 대한 데이터를 출력하여 징수 관리하는 납세정보 관리시스템이 제시되어 있으며, 일본 공개특허 제2003-203143(특허문헌 2)에 의하면, 납부 기한 내에 납부를 시행하지 않은 체납자에 대하여 소정 수속이 이루어질 때까지 컴퓨터로 관리를 실행하는 체납자 관리시스템이 제시되어 있다.
또한, 한국 공개특허 제2007-0096568호에 의하면, 휴대폰의 메신저 기능을 통해 납세 고지 및 결재를 실행하는 시스템에 대해 제시하고 있으며, 한국 공개특허 제2009-0002113호에 의하면, 납부자가 공과금을 조회하도록 구성된 공과금 통장 서비스를 제공하는 방법에 대해 제시하고 있다.
그러나 상기한 종래의 시스템 또는 방법들은 체납자에 대한 정보를 추출하고 이를 이용하여 납부를 독촉하거나 편리한 납부를 도모하고 있으나, 체납 특성이나 납부자의 정보를 충분히 활용하지 못하고 있으므로, 공과금 또는 세금의 부과 또는 징수 효율도 제한적일 것으로 예상된다.
또한, 상기한 종래의 시스템 또는 방법들은 체납이 발생했을 경우에 대해서만 다루고 있고, 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있는 방법에 대해서는 언급하고 있지 않다.
따라서 납부자의 여러 정보를 더욱 면밀하게 분석하고 이를 바탕으로 체납 감소뿐만 아니라 유용한 부가 서비스를 제공할 수 있는 새로운 시스템 또는 방법을 개발할 필요가 있다.
특허문헌 1: 일본 공개특허 제2001-142971호 특허문헌 2: 일본 공개특허 제2003-203143호 특허문헌 3: 한국 공개특허 제2007-0096568호 특허문헌 4: 한국 공개특허 제2009-0002113호
본 발명은 상기한 종래의 공과금 또는 세금의 관리 시스템 또는 관리 방법에서의 문제점을 해결하고자 하는 것으로서, 납부자의 정보나 납부 특성 등을 이용하여 체납 발생을 사전에 감소시킬 수 있고, 편리하고 유용한 납부 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 지능형 징수관리 시스템은, 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 수단과, 상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 수단과, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 수단과, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 수단과, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 수단을 포함하여 이루어진다.
본 발명의 지능형 징수관리 시스템은 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 수단을 더 포함할 수 있다.
상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부, 재산 및 소득 현황에 관한 정보를 포함하고, 상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 납입 현황 정보를 포함할 수 있다.
상기 정보 추출 수단은, 상기 데이터베이스로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining)을 실행하여 정보를 추출하는 것이 바람직하다.
상기 그룹화 수단은, 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별 중 적어도 하나에 근거하여 그룹화 하는 것이 바람직하다.
상기 가중치 설정 수단은, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 중 적어도 하나의 평균값을 구하고, 구해진 평균값에 근거하여 가중치를 부여하는 것이 바람직하다.
상기 등급 결정 수단은, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 중 적어도 하나에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출하여, 납부자의 등급을 결정하는 것이 바람직하다.
상기 납부 통지 수단은, 상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 상기 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 중 적어도 하나의 통지 방법을 결정하고, 상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하는 것이 바람직하다.
상기 등급 결정 수단은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것이 바람직하고, 상기 납부패턴 분석 수단은 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것이 바람직하다.
상기 정보 추출 수단, 정보 그룹화 수단, 가중치 설정 수단, 등급 결정 수단, 납부패턴 분석 수단, 납부 통지 수단은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버로 이루어질 수 있다.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 방법은, 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 단계와, 상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 단계와, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 단계와, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 단계와, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 방법은, 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 지능형 징수관리 시스템 및 방법은 다음과 같은 유리한 효과를 나타낸다.
첫째, 납부자의 납부 특성을 분석하고 이에 따라 납부 통지일 및 통지 방법을 결정함으로써, 체납 발생을 사전에 예방할 수 있다.
둘째, 납부자의 개인 정보별로 납부자를 그룹화하고, 그룹별로 납부 특성을 분석함으로써, 납부자 개인의 납부 특성뿐만 아니라 주변 환경 요소까지 포함한 납부 특성을 얻을 수 있다. 따라서 더욱 효율적인 납부 통지 방법이나 체납 방지 방법을 설계하고 실현할 수 있다.
셋째, 납부자의 납부 특성과 상기 그룹별 납부 특성을 이용하여 납부자의 등급을 설정함으로써, 등급의 신뢰성을 높일 수 있고, 이러한 등급을 이용함으로써 납부자를 더욱 용이하게 관리할 수 있다.
넷째, 납부자의 납부 예상일을 추정하여 납부 통지를 함으로써, 납부자의 납부 편의성이 증대되어 체납 발생이 감소될 수 있다.
다섯째, 납부자의 등급이나 납부 패턴에 변동이 생긴 경우에 이를 즉시 경보하여 신속히 대처할 수 있도록 함으로써, 장기적인 악성 체납을 사전에 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템에서 등급 결정 수단에 의해 결정된 등급을 모니터로 출력한 상태를 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도.
이하, 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명한다.
먼저, 도 1에 본 발명의 실시예에 따른 공과금 또는 세금의 징수 관리를 실행하는 지능형 징수관리 시스템에 대한 블록도를 개략적으로 나타내었다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 시스템은 정보 추출 수단(10), 그룹화 수단(20), 가중치 설정 수단(30), 등급 결정 수단(40), 납부패턴 분석 수단(50) 및 납부 통지 수단(60)으로 구성된다.
정보 추출 수단(10)은 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출한다. 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보는 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용 등이 저장되어 있는 데이터베이스(100)로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining) 기법 등을 이용하여 정보가 추출된다.
상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부(미혼/기혼), 재산 및 소득 현황 등에 관한 정보이며, 상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황 등에 관한 정보이다. 여기서, 주거형태는 크게 아파트, 다가구 주택, 다세대 주택 등을 의미하고, 납입 현황은 건강보험료, 국세 등의 납입 현황을 의미한다.
상기 정보 추출 수단(10)은 GIS(Geographic Informaition System)와 같은 지리 정보 시스템과 연동하여, 정확한 정보를 더 수집 및 추출할 수도 있다. 또한, 추출된 개인 정보와 납부이력 정보는 관리를 용이하게 하기 위해서 분류하고 코드화시킬 수 있다.
정보 추출 수단(10)에 의해 추출된 개인 정보는, 그룹화 수단(20)에 의해 납부자별로 그룹화 된다. 일례로서, 그룹화 수단(20)은 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별로 납부자를 그룹화 한다.
상기 그룹화에 의해 생성된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 가중치 설정 수단(30)은 적절한 가중치를 부여한다. 즉, 각 그룹별로 체납 특성을 분석하고, 그 결과에 따라 가중치를 부여한다.
예를 들어, 그룹화된 주소지별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도를 평균하여, 평균값이 높은 주소지에 대해서는 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 평균값이 낮은 주소지에 대해서는 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 다른 예로서, 납부자의 체납 사유와 같은 납부이력 정보의 경우에는, 체납을 해결할 가능성이 낮은 사유에 대해서는 상대적으로 높은 가중치를 부여하고 체납을 해결할 가능성이 높은 사유에 대해서는 상대적으로 낮은 가중치를 부여할 수 있다. 이러한 가중치 부여를 위해서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 통계 이론 등을 적용할 수 있다.
이와 같이 가중치를 부여하는 데에 있어서, 납부자의 개인적인 납부 특성뿐만 아니라 거주 환경과 같은 외부 조건도 함께 사용되므로, 더욱 정확하고 세밀하게 납부자의 체납 가능성 등을 판단할 수 있다.
한편, 등급 결정 수단(40)은 납부자의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정한다. 구체적으로, 상기 등급 결정 수단(40)은 납부이력 정보 중에서 체납액, 체납일수, 체납빈도에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출한다. 산출된 최종 등급점수에 따라 납부자의 등급을 결정한다.
납부자의 등급은 필요에 따라 적정한 개수로 설정할 수 있으며, 예를 들어, 낮은 등급은 성실 납세자를 의미하고 높은 등급은 악성 체납자를 의미하는 것으로 설정할 수 있다.
도 2에 본 발명의 실시예에 따른 등급 결정 수단에 의해 결정된 등급을 모니터로 출력한 일례를 나타내었다. 모니터로 출력되는 화면의 구성 및 배치는 납부할 공과금이나 세금 등의 특성과 사용자 인터페이스를 고려하여 적절히 설계할 수 있다.
납부패턴 분석 수단(50)은 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정한다. 예를 들어, 최근 3년간 납부일의 평균값을 납부 예상일로 추정하거나, 납부 고지에서 납부까지의 기간을 근거로 납부 예상일을 추정할 수 있다.
납부 통지 수단(60)은 등급 결정 수단(40)에 의해 납부자의 등급이 결정되면, 그 등급에 따라 납부 통지 방법을 결정하여 납부자에게 통지한다. 납부 통지 수단(50)은, 납부자의 등급에 따라 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 또한 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 등의 방법으로 통지하는 것이다.
예를 들어, 납부자가 등급이 낮은 성실 납세자인 경우에는 납부 통지는 늦게 하고 통지 횟수를 적게 할 수 있고, 납부자의 등급이 높은 악성 체납자의 경우에는 납부 통지를 빨리 하고 통지 횟수를 많게 할 수 있다. 또한, 등급이 높은 악성 체납자의 경우에는 모바일, 이메일, 우편 통지뿐만 아니라 방문 통지도 병행해서 실행하도록 할 수 있다.
또한, 납부 통지 수단(60)은 납부패턴 분석 수단(50)에서 추정된 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하여 납부자에게 통지한다. 즉, 납부 예상일로부터 소정의 기간 이전에 납부자에게 납부 고지를 발부하도록 할 수 있다.
상기 납부 통지 수단(60)에서 실행된 통지 이력은 상기한 데이터베이스(100)에 다시 보내져서, 납부이력 정보의 추출을 위한 데이터로 저장된다.
한편, 상기 납부 통지 수단(60)은 상기 그룹화 수단(20)에 의한 그룹별로 일괄 통지를 할 수도 있다. 즉, 각 그룹에 속하는 모든 납부자에게 동일한 통지 일자나 통지 횟수로 납부 통지를 할 수 있다. 주소지와 같은 그룹의 경우 공통적인 납부 특성을 많이 포함하고 있으므로, 이러한 통지는 매우 유용하게 사용될 수 있다.
상기 정보 추출 수단(10), 그룹화 수단(20), 가중치 설정 수단(30), 등급 결정 수단(40), 납부패턴 분석 수단(50) 및 납부 통지 수단(60)은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버(200)로 구성될 수도 있고, 이와는 달리 다수의 서버에 분산되어 구성될 수도 있다. 본 실시예에서는 하나의 서버(200)를 이용한 경우를 나타내었다. 이러한 서버는 데이터베이스(100)와 상시적으로 통신하여, 연속적으로 갱신되는 데이터베이스(100)의 납부자 관련 정보를 판독한다.
한편, 등급 결정 수단(40)은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 납부 통지 수단(60)이나 관리자에게 경보 신호를 보낼 수 있다. 예를 들어, 성실 납부자의 등급에서 악성 체납자의 등급으로 변동되었을 경우에 경보 신호를 발생할 수 있다. 또한, 납부패턴 분석 수단(50)은 납부자에게 최초의 체납이 발생했을 경우에, 납부 통지 수단(60)이나 관리자에게 경보 신호를 보낼 수 있다.
납부 통지 수단(60)은 경보 신호를 받았을 경우에 그에 따른 긴급 통지를 자동으로 실행할 수 있다. 한편, 관리자는 서버(200)의 출력 장치 등을 통해 경보 신호를 확인할 수 있으며, 경보 신호에 따라 독촉장 송부, 압류 절차 개시 등의 적절한 조치를 실행할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 공과금 또는 세금의 징수 관리를 실행하는 지능형 징수관리 방법에 대해 설명한다. 도 3에 본 발명의 지능형 징수관리 방법에 대한 흐름도를 개략적으로 나타내었다.
도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 먼저 납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출한다(단계 310). 이러한 정보의 추출은 상기 데이터베이스로부터 전문을 판독하고, 텍스트마이닝을 실행하여 달성할 수 있다.
다음으로, 상기 추출된 개인 정보를 납부자별로 그룹화 한다(단계 320). 이러한 그룹화는 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별로 실행할 수 있다.
다음으로, 그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여한다(단계 330). 즉, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 등의 평균값을 구하고, 이 평균값에 근거하여 가중치를 부여할 수 있다.
다음으로, 납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정한다(단계 340). 즉, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 등에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출함으로써, 등급을 결정할 수 있다. 이때, 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생할 수도 있다.
다음으로, 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부패턴을 분석한다(단계 350). 예를 들어, 납부자의 평균 납부일을 계산하여 납부 예상일을 추정할 수 있다. 이때, 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생할 수도 있다.
다음으로, 상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지한다(단계 360). 즉, 상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고, 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 등의 통지 방법을 결정하고, 상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정함으로써, 납부 통지를 실행할 수 있다.
상기 설명한 본 발명의 실시예에 따른 지능형 징수관리 시스템 및 방법은, 전기세, 수도세 등의 각종 공과금과, 국세, 지방세 등의 각종 세금의 납부 통지나 징수에 유용하게 적용될 수 있다. 또한, 공과금이나 세금 이외에도, 각종 비용이나 요금의 납부 통지 및 징수에도 용이하게 적용될 수 있을 것이다.
본 발명은 상기한 바람직한 실시예와 첨부한 도면을 참조하여 설명되었지만, 본 발명의 사상 및 범위 내에서 상이한 실시예를 구성할 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위에 의해 정해지며, 본 명세서에 기재된 특정 실시예에 의해 한정되지 않는 것으로 해석되어야 한다.
100: 데이터베이스 200: 서버
10: 정보 추출 수단 20: 그룹화 수단
30: 가중치 설정 수단 40: 등급 결정 수단
50: 납부패턴 분석 수단 60: 납부 통지 수단

Claims (14)

  1. 공과금 또는 세금의 징수 관리를 실행하는 지능형 징수관리 시스템으로서,
    납부자의 인적사항, 주소, 납부 기록, 상담 내용이 저장되어 있는 데이터베이스로부터 납부자의 개인 정보와 납부이력 정보를 추출하는 정보 추출 수단과,
    상기 추출된 개인 정보별로 납부자를 그룹화 하는 그룹화 수단과,
    그룹화된 각 그룹에 속하는 납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 각 그룹에 가중치를 부여하는 가중치 설정 수단과,
    납부자 개인의 납부이력 정보와, 납부자가 속한 그룹의 가중치에 근거하여, 납부자의 등급을 결정하는 등급 결정 수단과,
    상기 납부자의 등급에 따라 납부통지 방법을 결정하여, 납부자에게 통지하는 납부 통지 수단과,
    납부자의 납부이력 정보에 근거하여, 납부자의 납부 예상일을 추정하는 납부패턴 분석 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 개인 정보는 납부자의 성별, 연령, 주소지, 주거형태, 결혼여부, 재산 및 소득 현황에 관한 정보를 포함하고,
    상기 납부이력 정보는 납부일, 납부수단, 고지방법, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 납입 현황 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 정보 추출 수단은, 상기 데이터베이스로부터 전문(full text)을 판독하고, 텍스트마이닝(text mining)을 실행하여 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 그룹화 수단은, 성별, 연령별, 주소지별, 주거형태별, 결혼여부별 중 적어도 하나에 근거하여 그룹화 하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 가중치 설정 수단은, 각 그룹별로 납부자의 체납액, 체납일수, 체납빈도 중 적어도 하나의 평균값을 구하고, 구해진 평균값에 근거하여 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 등급 결정 수단은, 체납액, 체납일수, 체납빈도, 체납 사유, 납입 현황, 재산 및 소득 현황 중 적어도 하나에 따라 납부자에게 기본 등급점수를 부여하고, 상기 기본 점수에 납부자가 속하는 각각의 그룹의 가중치를 부여하여 납부자의 최종 등급점수를 산출하여, 납부자의 등급을 결정하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  8. 삭제
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 납부 통지 수단은,
    상기 납부자의 등급에 따라, 납부 통지일자 또는 납부 통지 횟수를 결정하고,
    상기 납부자의 등급에 따라, 모바일, 이메일, 우편, 방문 고지 중 적어도 하나의 통지 방법을 결정하고,
    상기 납부 예상일에 근거하여 납부 통지일을 결정하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 등급 결정 수단은 납부자의 등급에 변동이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 납부패턴 분석 수단은 납부자에게 최초의 체납이 발생한 경우, 경보 신호를 발생하는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 정보 추출 수단, 정보 그룹화 수단, 가중치 설정 수단, 등급 결정 수단, 납부패턴 분석 수단, 납부 통지 수단은, 입출력 장치를 구비한 하나의 서버로 이루어지는 것을 특징으로 하는 지능형 징수관리 시스템.
  13. 삭제
  14. 삭제
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