• 아태비즈니스연구
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• 제15권1호
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• pp.131-143
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• 2024

Purpose - The purpose of this study was to analyze cases of big data-driven business in the financial industry, focusing on organizational structure and business processes using big data in banking industry. Design/methodology/approach - This study used a case study approach. To this end, cases of two banks implementing big data-driven business were collected and analyzed. Findings - There are two things in common between the two cases. One is that the central tasks for big data-driven business are performed by a centralized organization. The other is that the role distribution and work collaboration between the headquarters and business departments are well established. On the other hand, there are two differences between the two banks. One marketing campaign is led by the headquarters and the other marketing campaign is led by the business departments. The two banks differ in how they carry out marketing campaigns and how they carry out big data-related tasks. Research implications or Originality - When banks plan and implement big data-driven business, the common aspects of the two banks analyzed through this case study can be fully referenced when creating an organization and process. In addition, it will be necessary to create an organizational structure and work process that best fit the special situation considering the company's environment or capabilities.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권6호
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• pp.457-464
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• 2020

This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.

• 경영과학
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• 제32권3호
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• pp.91-103
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• 2015

This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.391-402
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• 2021

This study aims to analyze the impact of the company's financial performance in mediating the relationship between Intellectual Capital and GCG on Corporate Value in banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). Also, this study analyzes the direct effect of intellectual capital and GCG on corporate value and the indirect effect through the company's financial performance. This study develops research of Chen et al. (2005) and measures Intellectual Capital with VAIC (Pulic, 1998). VAIC model is more accurate to measure Intellectual Capital because it can show potential intellectual use efficiently. The data used are banking companies listed on the IDX in 2014-2016 with purposive sampling technique and Data Analysis Technique used are path analysis. The results showed that the financial performance of banking companies was proven to mediate the relationship between intellectual capital and GCG. The role of GCG that can improve financial performance and corporate value is only GCG as measured by the ratio of independent commissioners and audit quality. Meanwhile, the financial performance and corporate value audited by the Big 4 will be greater than the financial performance and corporate value of the banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange that are not audited by the Big 4.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.77-84
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• 2016

최근 이슈가 되고 있는 핀테크 산업의 종류 및 특징에 대해 알아본다. 이를 통해 핀테크 산업의 본질은 플랫폼 사업이라는 것과 시장선점에 있다는 사실을 확인한다. 아울러 핀테크 산업이 성공하기 위해서는 기존 금융서비스보다 단가를 낮추기 위한 방안이 필요하고 이에 대한 해결책은 바로 빅데이터 활용 및 빅데이터 분석임을 인식 한다. 마지막으로 기존 금융권과 신생 핀테크 업체들 간의 상생을 위한 협력만이 우리나라 핀테크가 나아가야할 방향임을 제언한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2018

가상화폐가 일반인들의 재테크 수단으로 발전하고 있는 상황에서 본 연구에서는 가상화폐에 대한 빅데이터 분석을 실시하고자 한다. 가상화폐에 대한 빅데이터 분석은 블로그와 트위터와 같은 SNS상에서 가상화폐에 대한 논의를 집중적으로 분석한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.19-24
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• 2017

본 연구는 최근 전자 금융거래의 증가와 동시에 금융거래 정보의 탈취 혹은 변조 등 보안위협 또한 급증하면서 안전한 보안 방안과 대응이 시급한 실정이다. 이에 종래에 사용된 사기방지시스템 혹은 이상금융거래 탐지시스템(FDS, Fraud Detection System, 이하 FDS)을 최근 주목 받고 있는 빅데이터 관련 기술(이상금융거래에 대한 다양한 형태의 정형/비정형 금융거래 이벤트 데이터를 실시간으로 수집/저장하고 과학적 연관 분석 기법을 활용하여 비정상 행위를 탐지 및 차단할 수 있는 기능)을 활용하여 국내 금융회사인 A사에 개선 모델을 구축 하였다. 구축결과 시나리오 고도화 분석을 통한 오검출을 최소화 하여 기존 시나리오 Detect탐지 대상의 감소 효과를 나타냈다. 아울러 FDS고도화에 대한 향후 발전방향을 제안하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.125-140
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• 2018

통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.445-451
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• 2013

최근 국내 주요 금융권 및 방송사를 타깃으로 사이버 테러가 발생하여 많은 수의 PC가 감염되어 정상적인 서비스 제공이 어려워졌으며 이로 인한 금전적 피해도 매우 큰 것으로 보고되었다. 빅 데이터의 중요성 인식과 이를 마케팅에 이용하려는 노력은 매우 활발한데 비해 빅 데이터의 보안 및 개인정보보호에 대한 노력은 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 빅 데이터 산업의 실태분석과 지능화되고 있는 빅 데이터 보안 위협과 방어 기술의 변화에 대해 알아보고, 빅 데이터 보안에 대한 향후 대응방안을 제시한다.