• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2016

정보통신기술의 발달 및 인터넷 이용의 활성화로 간편결제 등 금융과 정보통신기술의 융합된 핀테크 산업이 활성화 되고 있다. 하지만 현재 법규 상 금융사고 발생 시 금융회사, 핀테크 업체와 소비자 간의 책임이 모호하고 금융기관 또는 전자금융업자가 손해배상을 해야 하는 경우 전자금융거래법 제정('06년) 당시 지정된 전자금융사고 책임이행 보험 가입 최저한도와 현재 전자금융거래 규모, 사고 발생 추이, 보안 투자 규모 등을 비교했을 때 현실적으로 적정하다고 보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 국내 금융사고의 현황과 사후처리를 파악하고 현재 사이버 배상책임보험의 한계와 변경 필요성을 지적하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1147-1152
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• 2018

최근 중국의 보험시장은 핀테크와 보험을 결합한 형태인 인슈어테크를 도입하였다. 이는 보험가입자가 더 이상 보험 설계자를 직접적으로 만나 계약을 체결하지 않고 자신에게 맞는 모험을 온라인에서 직접 가입할 수 있는 것이다. 이러한 인슈어테크라는 새로운 트렌드는 보험시장에서는 엄청난 발전으로 여겨진다. 특히, 인슈어테크의 성장률은 엄청난 속도를 보이고 있다. 게다가 중국 보험시장은 자국의 경제성장률의 둔화와는 상관없이 보편적으로 안정적이고 빠른 속도로 성장하는 추세이다. 예를 들면, 2016년 보험 산업의 수입 프리미엄을 전체적으로 계산하면 3조 1천 억 위안으로 그 이전 해에 비해 27.5%나 성장하였다. 더불어 중국 보험시장의 수요 규모는 전 세계에서 두 번째로 큰 것으로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 중국에 진출한 한국 보험기업들은 중국 현지에 적응 하지 못하고 오히려 경영성과에서 좋지 않은 성적을 보이고 있다. 이는 중국 보험시장의 최근 트렌드를 분석함에 있어서 부족하였고, 그 환경에 적응하지 못한 것으로 보인다. 따라서 본 논 문은 최근 중국에서 인슈어테크라는 새로운 변화를 도입할 수 있었던 중국 정부 정책의 변화와 실제 인슈어테크를 도입한 중국의 보험 기업을 분석함으로써, 한국 보험회사들의 중국 시장 재진출 전략에 대한 시사점을 제고하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제34권3호
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• pp.37-46
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• 2017

최근 핀테크 산업이 이슈가 되면서 금융 업무를 더 효율적으로 만드는 기술 중 하나로서 이상행위 탐지시스템(FDS)이 관심을 받고 있다. 이상행위 탐지시스템은 금융업무의 리스크 관리를 위한 기술로 주로 활용되고 있다. 본고에서는 이상행위 탐지시스템의 개념을 소개하고, 은행, 카드, 보험 등 금융권 적용분야를 살펴보고자 한다. 또한, 각 금융업무의 리스크 관리 목적뿐만 아니라 FDS를 활용한 침해사고 대응 활동을 소개하면서 기술 발전 방향을 고찰하도록 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.738-741
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• 2017

금융 산업, IT 기술의 발전과 이를 융합한 핀테크 사업의 활성화에 따라 전자금융거래의 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 사기 결제나 부정 결제의 위험도 증가하고 있다. 그래서 이러한 위험을 사전에 예방하기 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 이상거래 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용한 이상거래 탐지 연구 동향을 살펴보고, 세부 응용 영역별(신용카드, 보험, 기타금융)로 최적의 성능을 보이는 기법을 비교 분석하였다. 이러한 연구의 결과는 이상거래 탐지 시스템에 대한 최신 연구 동향을 이해하고, 다양한 전자금융거래에 적용할 수 있는 범용(General-purpose) 이상거래 탐지 기술 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제45권1호
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• pp.241-257
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• 2020

Globally, Fintech, which acts to replace existing intranational payment methods, is actively used, and such Fintech payments are widely accepted in international B2C trade. However, Fintech for B2B trade has not been released to the market thus far, and previous attempts at electronic international payment systems, such as Bolero, TradeCard, and Identrus, have not succeeded, and most of them have completely disappeared. On the other hand, there are continuing attempts to introduce Fintech technologies such as blockchain to international payments, and these attempts are more widely pursued in foreign countries. If international payments using Fintech are marketed through foreign services and such Fintech services become the de-facto standard for international payments, then Korea in which dependency on international trade is high will be vulnerable due to a dependency on foreign services such as relying on foreign SNS platforms like Facebook and Instagram. Therefore, this paper proposes a business model that can be used as a legitimate B2B trade international payment system on the basis of domestically provided services, focusing on various services afforded by K-SURE, which is the Korea Trade Insurance Corporation.