한국 금융시장에 대한 올바른 이해

소개글

한국 금융시장에 대한 올바른 이해에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ서론
연구의 목적 및 방법

Ⅱ 한국의 금융시장 연구
1. 금융시장의 왜곡성
2. 금융데이터 분석통계의 오류 및 대안
2.1 부정확한 데이터로 입는손실
2.2 데이터품질 관리의 정의
2.3 솔루션 중심 데이터 품질 관리 활동의 한계점
2.4 성공적인 데이터 품질 관리를 위한 방안

Ⅲ 요약 및 결론

참고문헌

본문내용

을 감안해 도출되는 것이므로 자동화된 품질 개선 효과를 바라는 것 자체가 무리일 수 있다. 데이터의 이동과 흐름 부분은 품질 관리가 이슈가 되기 이전부터 툴에 의한 접근 방법이 꾸준히 활용된 분야이다. 현재 데이터 품질 관리 솔루션을 제공하는 업체들 역시 ETL 툴을 기반으로 데이터 품질 관리 또는 통합 솔루션으로 확대·발전시킨 경우가 많다. 데이터의 이동과 흐름 부분에서 솔루션의 문제점은 오랜 기간 제기되어 왔음에도 불구하고 지속적으로 제기되는 것으로 성능과 복잡한 이동 규칙의 구현 문제로 요약될 수 있다. 데이터를 정보 활용의 다음 단계로 이동하거나 변환하는 과정은 자동화된 툴을 사용할 경우 많은 장점을 얻을 수 있다. 우선 사람의 수작업으로 인한 작업 오류를 최소화할 수 있으며 스케쥴링 기능을 이용해 작업 간의 배치나 조정을 효율적으로 할 수 있고, 데이터의 변환이나 정제 작업을 통합해 진행시킬 수도 있다. 이런 장점에도 불구하고 여전히 제한 요건이 되고 있는 것은 성능 문제이다. 특히 대용량의 데이터(수십 테라의 데이터를 이동, 변환, 정제 작업에 단지 34시간만이 제공되는 경우도 많다)의 이동에 있어서는 성능 문제는 매우 민감한 요건이라고 할 수 있다. 다만 병렬 처리 엔진이나 하드웨어의 급속한 발달로 인해 많은 개선 효과가 나타나고 있으므로 해결이 가능한 부분이라는 것이 위안으로 삼을 수 있겠다. 보다 본질적인 데이터 이동과 흐름 부분의 문제는 자동화된 툴로 복잡한 업무 이동과 변환 규칙을 구현하는데 한계를 가진다는 것이다. 따라서 많은 기업들이 복잡한 업무 규칙의 경우 별도의 SQL 로직을 구사하고 있으며 이의 유지 보수로 인력과 시간을 소비하고 있는 것이 현실이다.
<그림 2> 데이터 품질 관리 접근 방법의 한계
<그림 2>은 기존의 데이터 품질 관리 접근 방법의 한계를 도식화한 것으로 요약하면 기술 중심, 솔루션 중심의 접근 방법이 가지는 한계를 의미한다고 볼 수 있다.
2.4 성공적인 데이터 품질 관리를 위한 방안
지금까지 저 품질의 데이터가 비즈니스에 미치는 영향, 데이터 품질 관리의 개념, 데이터 품질 관리 활동의 한계점 및 이를 극복하기 위한 프레임워크 중심의 데이터 품질 관리 활동을 살펴봤다. 데이터 품질 관리는 무엇보다 페이퍼 작업으로 끝나지 않고 실제 비즈니스 효과를 가져와야 한다. 데이터 품질에 대해 고민하고 있는 기업의 대부분은 겉으로 말하지는 않지만 마음속으로는 한 가지 공통점을 갖고 있다.
그것은 데이터에 대해 더 자세한 초상화를 그림으로써, 더 나은 서비스를 제공해 매출을 증대시킨다는 목적이다. 이를 위해서는 데이터 품질 문제가 더 이상 후방지원 시스템의 문제가 아니라 데이터를 다루는 모든 직원이 회사나 조직이 결정한 데이터 지침에 따라야만 하는 문제로 이동해야 함을 의미한다. 마지막으로 성공적인 데이터 품질 관리를 위해 고려할 사항을 제시하며 글을 맺고자 한다.@
[1] 데이터 기여도와 품질 관리 난이도를 분석해 확실한 비즈니스 효과를 볼 수 있는 부분을 선정해 성공 사례를 만든다.
[2] 데이터 품질 관리는 시간과 자원, 즉 비용이 드는 프로젝트임을 공감한다. 이를 위해 저품질 데이터로 인해 야기되는 비용을 구체적으로 제시하기 위한 노력이 필요하다.
[3] IT 부서와 비즈니스 부서를 함께 프로젝트에 참여시키고 CIO 이상의 고위 관계자의 지원을 획득한다.
[4] 데이터 품질은 물론 데이터 아키텍처, 데이터베이스 전문 인력과 함께 프로젝트를 수행하며 Coaching 기법을 통해 내부 조직원의 역량을 강화한다.
[5] 검증된 방법론과 솔루션을 활용을 적극 검토하되 자체 개발 비용과의 비교를 통해 자신의 조직에 적합한 품질 관리 방법을 적용한다.
[6] 데이터 품질 관리를 위한 공식적인 조직과 절차를 구현하고 지속적으로 품질 관리 활동을 수행한다.
[7] 데이터 품질 관리 성과지표를 설정하고 ROI를 측정한다.
Ⅲ 요약 및 결론
최근 대형화, 세계화, 겸업화 추세와 인터넷뱅킹, 모바일뱅킹 같은 전자상거래의 출현 등으로 금융시장은 급속한 영업환경의 변화를 경험하고 있는데, 이러한 변화는 직원들에게 혼란을 줄뿐만 아니라 금융기관의 영업구조를 복잡하게 만들어 결론적으로는 운영위험을 가중시키고 있다. 금융데이터의 유형에는 전산시스템의 붕괴, 직원들의 실수나 사기, 횡령, 부정확한 회계처리, 파업, 법규위반 등 시장위험과 신용위험을 제외한 사실상의 모든 위험이 운영위험에 포함된다고 해도 과언이 아니다. 운영위험 관리가 현대 금융기관의 위험관리에 있어 매우 중요한 이슈로 부각되고 있는 이유를 본고의 요약문으로 살펴보면 다음과 같다.
① 금융상품이 복잡해지고 금융기관들의 통폐합으로 환경이 자주 변함에 따라 금융기관의 관리업무가 점점 어려워지고 있다.
② 최근 수년간 발생한 중요한 금융사고가 주로 운영위험 관리의 실패에서 비롯되었다. 베어링스(Barings) 그룹의 도산만 보더라도 베어링스은행의 닉 리슨(Nicholas Leeson)은 파생상품담당 트레이더인 동시에 자신의 실적을 조작할 수 있는 계리담당자의 역할까지 수행하였으며 이러한 문제점을 인식하여 통제할 수 있는 내부관리시스템이 없었다.
③ 전사적 위험 관리체제(firm-wide risk management system)를 구축하고 있는 세계선도 금융기관이나 기업들 역시 계량화하기 힘든 운영위험을 가장 중요한 금융위험중의 하나로 생각하고 있다는 점이다.
참고문헌
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『한국경제 발전전략』. 강봉균. 전영사(2005)
『금융 산업 구조조정의 효과 분석』. 산업 연구원(2005)
『시장실패에 따른 정부개입의 비효율성연구』. 김성호.
한국외국어대대학원석사논문
『금융위기와 금융통화정책』. 오정근. 다산출판사(2005)
『금융위기와 한국경제』. 전승수채창균. 을유문화사(1999)
『은행구조조정 및 사이버 뱅킹』. “은행구조조정의 향후 과제”.
고성수. 한국금융연구원(2007)
『매일경제신문』
www.taeri.org
www.seri.org
www.naeil.com

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