• 한국도서관정보학회지
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• 제35권1호
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• pp.187-213
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• 2004

은행의 생존전략에서 가장 중요한 것은 고객을 확보하는 것이다. 이를 위해서는 소비자(고객)에 대한 금융상품정보의 맞춤정보화가 이루어져야 한다. 소비자들이 금융상품에 대한 구매의사결정에 실질적인 도움을 주기 위해서는 인터넷을 통한 금융상품 정보의 적절한 제공이 무엇보다 중요하다. 특히 이 연구에서 나타난 금융상품 선택과 관련된 소비자 행태, 인터넷을 통한 금융상품정보 정보탐색실태, 금융상품정보에 대한 소비자 정보요구도, 인터넷 금융사이트 제공, 상품정보 콘텐츠 비교, 금융신상품정보 비교, 은행별 상품정보에 대한 계량적 비교 분석은 고객의 정보요구를 만족시킬 수 있는 요인들이다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.163-173
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• 2005

금융기관들은 개인들의 다양한 욕구를 충족시키기 위해서 경쟁적으로 수많은 금융상품을 개발하여 판매하기 시작하였으며, 이러한 상품들은 나름대로 독특한 특성을 지니게 되어, 개인들은 이에 대한 수많은 정보를 수집하고 분석할 필요성을 가지게 되었다. 금융상품정보의 정보원 선택 선호요인으로는 정보원 자체의 특정 이외에도 개인이 가지는 성격적 특징과 환경적 요인들을 들 수 있다. 따라서 개인의 성격유형에 따라 선호하는 정보원의 유사점과 차이점을 알아보았다. 본 연구에서는 금융상품정보를 취득하는 정보원에 대한 선호요인인 개인의 성격유형을 파악하기 위하여 MBTI(Myers Briggs Type Indicator)를 근거로 작성된 성격특성평정척도(Personality Trait Ration Scales: PTRS)를 이용하여 파악된 성격유형들이 금융상품 정보원 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 성격유형변수를 4개의 군집으로 집단화하고 성격요인과 차이분석을 실시한 결과 감정 직관적인 성격이 강한 주관적 감정형, 외향 직관적인 성격이 강한 사교적활동형, 내향 사고적인 성격이 강한 수동적개인형, 인식 판단적인 성격이 강한 합리적이성형의 4개 군집으로 나누어졌다. 8개의 성격요인 중 감각을 제외한 7개 성격요인 모두가 p<. 05에서 4개의 성격유형군집과 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 사교적활동형은 여러 정보원 중 'TV'를, 합리적이성형은 '잡지', '금융상품팜플렛', '재테크서적'을, 주관적감정형은 '은행창구직원', '친구나친지'를 선호하였다. 그러나 수동적개인형은 어떠한 금융상품정보원도 선호하지 않았다. 특히, 합리적이성형은 전문금융정보를 원하는 것으로 나타났고, 주관적감정형은 인간적인 면을 더 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 의의는 각 성격유형별로 선호하는 금융상품정보원의 차이를 분석함으로써 개인의 정보욕구를 보다 더 만족시킬 수 있는 하나의 요인으로 성격요인과 정보원의 차이에 관한 정보를 제공하며, 금융정보를 제공하는 주체들에게 각 정보원에 적합하도록 정보의 성격에 관한 특성요인과 고객선호정보원을 살펴볼 수 있는 정보취득방안에 대한 연구의 필요성을 제시하는데 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.578-581
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• 2014

은행의 경영환경은 급변하고 금융시장에서의 경쟁은 심화되고 있는 가운데 은행의 경쟁력 확보는 상품의 시장 진입 속도에 달려있으나, 상품 개발의 지연으로 시장 점유율의 확대 기회를 놓치고 있는 실정이다. 이에 국내 은행들은 시장 선점을 위해 IT기반의 금융 신상품 개발에 많은 투자를 하고 있다. 본 연구는 신속한 금융 신상품 개발을 위해 상품 조건들을 레고 블록처럼 조립하면 쉽고 빠르게 상품이 만들어 지는 IT기반의 상품 팩토리의 아키텍처와 상품 생성 관계도를 정의하며, 변동금리와 층화(Tier) 계층의 상품 생성에 효율적인 매트릭스 조건의 이율형을 제시한다. 아울러 이러한 기반을 활용한 시스템의 개발 생산성과 프로젝트의 특성 및 효과 등을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제3권1호
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• pp.1-12
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• 1997

파생금융상품이란 주식이나 채권과 같은 기준자산에 대해서 발행되는 2차 금융상품으로써 기존의 재무이론에서는 수리적 모형에 기반을 둔 가격결정모형을 이용하여 가치를 평가하였다. 그러나 이러한 전통적인 가격결정모형은 복잡한 현실세계를 단순화시키기 위한 제반 가정을 요구하기 때문에 이러한 가정이 현실에 부적합한 경우에는 모형가격이 실제가격으로부터 커다란 괴리를 갖게 된다. 본 연구에서는 전통적인 가격결정방법의 단점을 극복할 수 있는 자료 의존적인 인공신경망기법을 제시하고 대표적인 파생금융상품인 국내 전환사채의 가격결정에 적용해 봄으로써 그 가능성을 제시하였다. 인공신경망기법을 전환사채의 가격결정에 적용한 결과 전통적 가격결정방법에 비해 평균절대오차를 70%정도 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.370-373
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• 2022

본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.39-51
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• 2004

프로덕트팩토리는 온라인 고객을 위한 실시간 금융상품 설계시스템을 의미한다. 복합상품이란 두개의 서로 다른 상품의 속성을 적절히 결합하여 설계한 새로운 상품을 의미한다. 복합상품프로덕트팩토리는 위 두 개념을 결합한 것으로서 두개의 서로 다른 상품을 비즈니스 규칙과 사용자의 요구에 근거하여 적절히 결합하여 새로운 복합상품을 설계하는 프로덕트팩토리를 의미한다. 금융 및 보험 산업에서 자동화된 프로덕트팩토리의 필요성에 대하여 많은 논의는 있었지만 현재까지 이렇다 할 연구 성과는 보이지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서 우리는 복합상품을 설계할 수 있는 프로덕트팩토리를 개발하였다. 복합상품을 설계하기 위해서는 상품의 구조화된 표현 방법이 필요하며, 이렇게 표현된 서로 다른 상품의 속성을 결합하여 복합상품의 속성을 정의 할 수 있는 속성결합방법이 필요하고, 또한 이들 속성의 결합방법을 제어하는 비즈니스 규칙을 표현하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서 우리는 상품을 기술하는데 필요한 네 종류의 속성을 규명하였고, 이들 속성을 결합하기 위한 결합연산자를 개발하였으며, 또한 비즈니스 규칙을 표현하는 방법을 제시하였다. 또한, 본 연구의 효과를 검증하기 위하여 복합상품설계시스템을 구현하여 대출상품에 적용해 보았다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.191-205
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• 2004

은행 등과 같이 고객의 서비스를 중요시하는 산업에서는 고객 만족도 향상을 위하여 eCRM(e-Customer Relationship Management)의 개념 도입이 촉진되고 있다. 이러한 고객의 만족도 향상을 위한 방안으로 본 연구에서는 은행의 금융상품 추천업무를 대상으로 전문가시스템을 이용한 eCRM 구축에 대하여 검토를 실시하였다. 이를 위하여 먼저 전문가시스템을 활용한 eCRM 시스템의 아키텍처를 제시하였고, 고객에게 금융상품 추천을 위한 전문가시스템 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 금융상품추천 전문가시스템을 활용한 e-CRM시스템은 고객에게는 보다 양질의 금융 서비스를 제공하게 되며, 은행에서는 고객에 대한 보다 정확한 정보 수집이 용이하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.73-81
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• 2014

본 연구에서는 활용 기술로 데이터 저장 레이어, 데이터 처리 레이어, 데이터 분석 레이어, 시각화 레이어 등의 빅 데이터 기술을 활용한 개발 방법을 제안한다, 각 단계에서 저장, 처리, 분석된 데이터는 시각화를 통하여 볼 수 있게 하였다. Hadoop을 통하여 데이터를 처리한 후 처리된 데이터를 Mahout으로 실행하여 분석 결과를 시각화 하였다. 이 과정을 통해서 금융 상품에 가입된 고객의 여러 특성을 파악하였고, 각 고객에 따른 금융 상품의 추천을 적시에 수행할 수 있었다. 본 연구에서는 빅 데이터의 배경 및 문제점을 소개하고, 빅 데이터가 새로운 비즈니스 기회를 어떻게 창출하는지 금융상품 추천 사례를 중심으로 개발 방법과 사례 연구를 논의한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.277-307
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• 2003