• 보험의학회지
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• 제24권
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• pp.79-96
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• 2005

1. 연구배경과 문제제기 - 보험시장의 환경변화 : 보험업법 개정, 방카슈랑스 도입, 고(高)보장성 생존급부(CI, LTC)상품의 등장, 통신판매 전문보험회사의 설립 허용 - 현행 언더라이팅 시스템의 문제점 : 위험난이도와 판매 채널별 특성이 고려되지 않고 언더라이터에 전건 배정 되어 업무의 효율성이 낮음 - 보험시장의 환경변화에 맞는 EUS(Expert Underwriting System) 도입으로 언더라이팅의 효율성을 증대하고자함 2. 국내/외 생보사 언더라이팅 시스템 현황 비교 및 개선방안 - 국내 언더라이팅 시스템 현황 : 청약서 입력/스캔 후 진단 및 적부 유무(有無)에 따라 자동으로 언더라이터에게 심사가 배정됨 - 미국 언더라이팅 시스템 현황 : EUS에 의한 1차 전산승낙여부 결정 후(後)언더라이터에게 심사가 배정됨 - 위험난이도의 고저(高低)와 관계없이 언더라이터에 배정되는 심사시스템의 문제점을 극복하고 체계적인 위험평가를 위해 EUS도입이 필요함 3. EUS 선행요건 - 고객정보의 확보 - 국내 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 건강진단서,적부조사, 보험사고정보조회시스템 (ICPS), 고액보험 및 상해보험 중복가입자에 대한 정보 교환제도 - 북미 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 의사소견서 및 진료기록서, 건강검진, 적부조사, 정보교환제도( 북미보험사간 의료정보 공유-MIB) - 정확한 고객정보의 확보방안 : 법률/제도의 정비, 청약서 질문 내용의 세분화, 의료정보교환제도의 구축 4. EUS 개요 및 현황 - EUS의 정의: 고객의 정보를 입력하여 청약부터 보험증권 발행 단계까지 One-Stop 서비스를 제공하는 것으로 언더라이터가 청약서를 가지고 언더라이팅 하는 것과 동일한 업무를 할 수 있는 전문가 시스템 - EUS의 장점: (1) 비용절감 및 인력의 효율적 활용 (2) 업무별 시스템화 되는 조직속성에 적합함. (3) 언더라이팅 정책이 경영 환경 변화에 대처하는데 신속함 - 국외 EUS 현황 (예: Cologne Re) 및 사례연구 5. 위험분류 및 EUS 개요현황 (언더라이팅 시스템 도입) - 위험관리 선행요건으로 위험요소별 분류가 체계적으로 수립되어야 함. - 데이터웨어하우스 (의사결정을 목적으로 설계된 조회와 분석이 가능한 통합된 정보저장소) 시스템 사용 - EUS 도입을 통한 언더라이팅 프로세스: 데이터마이닝 과정을 통해 "자동승낙, 언더라이터에게 심사배정, 적부의뢰, 진단의뢰, 텔레 언더라이터, 보완지시"등이 결정됨. 6. 판매채널별 EUS 활용방안 - 대면채널: 효용성 높은 정보제공과 정확한 위험분석이 가능한 시스템으로 고(高)보장, 고(高)위험 상품에 대해 언더라이터가 집중 심사 할 수 있게 함. - 방카슈랑스: 3S(간결, 신속, 서비스)의 특성에 맞는 전과정 무인자동심사시스템 - 비대면채널: 판매상품과 타겟시장을 명확히 한 후 도덕적 위험과 재무적 위험에 대한 평가시스템 및 의사결정 시스템을 도입 7. 결론 - EUS 도입의 기대효과 (1) 심사기일의 단축으로 고객만족 실현 (2) 체계적 과학적 리스크 관리로 위험률차익 증대에 기여 (3) 업무효율의 증대와 언더라이터의 역량강화 (4) CRM 활용증대와 모바일 청약시스템 구축의 근간 - EUS 도입시 경제적 법률적 제도적 문제 극복과 생보 업계 공동의 관심과 노력이 필요함 - EUS를 활용하여 종합적.체계적 리스크 관리가 가능한 금융회사로의 경쟁력 향상에 기여함.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.959-967
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• 2016

자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제10권3호
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• pp.161-170
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• 2015

펀드는 최근 들어 대표적인 금융투자상품으로서 많은 인기를 끌고 있다. 본 연구는 펀드투자에 대한 의사결정과정에서 투자자들이 어떠한 요인을 고려하는지를 분석하였다. 본 연구의 목적은 투자자들의 위험감소행동과 펀드선택속성이 펀드투자행동에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 연구의 대상은 펀드 가입 경험이 있는 투자자를 대상으로 설문조사를 하였으며, 자료수집은 2014년 12월부터 2015년 1월 30일까지 하여 총431개 투자자를 분석의 대상으로 하였다. 본 연구결과 펀드 판매회사, 펀드 이해력, 펀드성과는 펀드만족도에 정적인 영향을 미쳤으며, 상업적 광고는 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 펀드 운영회사, 수익성, 펀드이해력, 펀드성과, 주변추천은 펀드의 지속적인 거래의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해서 펀드투자 만족도와 지속적인 거래의도를 증가시키기 위해서는 펀드성과에 대한 정보제공을 바탕으로 투자자 스스로 의사결정을 할 수 있도록 유도해야하며, 펀드정보는 펀드 이해력을 향상시킬 수 있도록 투자자에게 제공되어야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권6호
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• pp.91-101
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• 2019

투어리즘 혹은 여행은 타지를 방문하는 사람들의 각종 서비스들의 집합으로 이루어진다. 결제는 이와 같은 활동들이 종료되는 시점을 표시하고 다음 활동으로 이어지는 접점이 된다. 최근 모바일 핀테크(Fintech) 기술이 발전하면서 편리하고 안전한 금융거래 서비스가 여행의 질을 높이고 있다. 모바일 인터넷 기술의 진보로 투어리즘은 정보기술에 더욱 더 의존적으로 변하고 있으며 핀테크 기술은 이때 유의미한 기여를 하고 있는 것으로 보인다. 그러나 결제와 관련된 정보가 추가적인 마케팅 프로모션 활동에 활용되지 못한다는 점은 문제다. 벤처 창업 연구에 있어 결제와 관련된 핀테크 서비스를 확장한 정보기술 기반의 비즈니스 모형에 관한 연구의 부족은 결제 이후의 가치 창출 과정을 통해 새로운 비즈니스를 창발시킬 수 있는 가능성에 대한 이해는 저해한다. 이와 같은 측면에서 본 연구를 통해 스마트 투어리즘 이론(Theory of Smart Tourism)과 서비스 지배 논리(Service-Dominant Logic)를 중심으로 결제를 출발점으로 한 새로운 비즈니스 모델을 어떻게 설계할 것인가에 대한 답을 하고자 한다. 스마트 투어리즘은 정보통신 인프라를 바탕으로 지속가능한 최적의 관광 서비스를 제공하는 방법으로 최근 각광을 받고 있다. 보다 구체적으로 한국을 방문한 중국 관광객을 대상으로 결제 이후 마케팅 프로모션 활동을 수행하는 비즈니스 모델을 상정하고 타당성과 가능성을 알아보고자 한다. 이러한 목적으로 위챗페이(WeChat Pay)의 사용자가 세금 즉시 환급 서비스를 받고 추가로 e-Coupon(모바일 전자 할인 쿠폰)을 받아 사용할 경우 여행 만족도가 어떻게 변화되는가를 관찰하였다. 이 과정에서 디자인 과학 방법론(Design Science Methodology)이 채택되었다. 본 연구는 과학적이고 학술적인 방법을 적용하여 핀테크 비즈니스 모델의 새로운 가능성을 찾아보았다는 점에서 의의를 찾을 수 있으며 세금 환급형 상품을 중심으로 한 서비스 자동화 시스템의 필요성을 환기시킨다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.9-17
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• 2022

알고리즘을 이용하여 금융 상품을 거래하는 알고리즘 트레이딩은 시장의 많은 요인들로 인해 그 결과가 안정적이지 못한 문제가 있다. 이 문제를 완화시키기 위해 트레이딩 알고리즘들을 조합한 앙상블 기법들이 제안되었다. 하지만 이 앙상블 방법에도 여러 문제가 존재한다. 첫째, 앙상블의 필요 요건인 앙상블에 포함된 알고리즘의 최소 성능 요건(랜덤 이상)을 만족시키도록, 트레이딩 알고리즘을 선택하지 못할 수 있다는 점이다. 둘째, 과거에 우수한 성능을 보인 앙상블 모델이 미래에도 우수한 성능을 보일 것이라는 보장이 없다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해 앙상블 모델에 포함되는 트레이딩 알고리즘들을 선택하는 방법을 다음과 같이 제안한다. 과거의 데이터를 기반으로 상위 성능의 앙상블 모델들에 포함된 트레이딩 알고리즘들의 기여도를 측정한다. 그러나 이 과거 데이터에만 기반 된 기여도들은 과거의 데이터가 충분히 많지 않고 과거 데이터의 불확실성이 반영되어 있지 않기 때문에 디리클레 분포를 사용하여 기여도 분포를 근사시키고, 기여도 분포에서 기여도 값들을 샘플하여 불확실성을 반영한다. 과거 데이터로부터 구한 트레이딩 알고리즘의 기여도 분포를 기반으로 Transformer을 훈련하여 미래의 기여도를 예측한다. 예측된 미래 기여도가 높은 트레이딩 알고리즘들을 앙상블 모델에 선택하여 포함시킨다. 실험을 통하여 제안된 앙상블 방법이 기존 앙상블 방법들과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.