BC카드사의 데이터마이닝 사례연구

소개글

BC카드사의 데이터마이닝 사례연구 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

◈ 서 론
1. 연구배경
2. 문제제기 및 데이터마이닝 도입배경

◈ 본 론
1. 데이터마이닝 정의
2. 데이터마이닝의 활용분야
3. 데이터마이닝의 기능과 기법
4. BC카드사 소개
5. BC카드의 데이터마이닝 도입배경
6. BC카드의 데이터마이닝 적용
　1) 분석절차
　2) 데이터마이닝 프로세스
7. 데이터마이닝의 효과

◈ 결 론
1. 사례연구 결론
2. 향후 연구방향
3. 참고 문헌 및 사이트

본문내용

한 모형 중 Supervised 데이터에 적용되는 가장 일반적인 모형인 MLP(MultiLayer Perceptron)이 적용되었다. 입력계층은 결과변수를 설명하는 데 이용되는 여러 입력변수, 즉 승인시간간격, 승인금액, 누적승인건수 등이고, 출력계층은 부정거래인지 정상거래인지의 여부를 나타내는 결과변수이다. Bankpropagation 방법으로 훈련을 시켜 연결가중치의 값이 정해지면 이 가중치들을 새로운 데이터에 적용하여 예측치를 얻어내어 활용하였다.
7. 데이터마이닝의 효과
당시 1,600만 명의 고객과 70만의 가맹점을 가진 BC 카드에서는 매일 평균 20만 건의 결제 승인 요청 중에서 0.1% 가량이 카드 도용에 의한 사고였다. 이로 인한 배상액이 연간 150억 원에 달했는데 이러한 사고를 미리 예측하고 조기에 분실이나 도난을 검색하는 시스템을 개발하여 상당한 효과를 보았다. 여기서는 SAS와 Enterprise Miner를 이용한 데이터마이닝 기법으로 해결했다.
98 7월 4 월부터 분실도난 조기검색 시스템이 실제 승인시스템에서 운영되고 있는데, 이러한 시스템을 적용함으로써 부정사용으로 인한 손실액을 적지 않게 줄일 수 있었다. 그러나 시스템을 운영하면서 어려움이 없었던 것은 아니다. 신용카드를 정상적으로 사용하고 있는 일부 회원들이 불편을 호소한 것이다. 즉 정상적인 회원이지만 신용카드 사용형태(패턴)가 BC카드사에서 비정상이라고 예측했던 모델과 유사할 경우 가맹점에서 본인확인의 과정을 거치는 불편함이 발생했기 때문에 BC카드사는 이에 대한 보완작업을 서둘렀다.
◈ 결 론
1. 사례연구 결론
빠른 정보시스템의 발전과 기업의 변화속도가 맞물려 현대의 기업들이 생존을 위해 필수적으로 갖추어야 할 기업 비즈니스 인텔리젼스화에 대해 BC카드사의 사례를 통해 살펴보았다.
사례연구의 초기에 우리 팀은 같은 관점에서 데이터마이닝의 개념을 이해했고 토론했으며 BC카드사례 연구에 앞서 BC카드사에 데이터마이닝을 적용한다면 우리는 어떤 분야에 어떤 방법으로 적용할 것인가에 대하여 토론을 했었다. 이때 먼저 우리는 모든 데이터마이닝 프로젝트의 첫 단추는 관련 비즈니스를 이해하는 것이기 때문에 BC카드사의 비즈니스 문제를 정의 하였다. 다음으로 우리는 문제로 제기한 부분에 대한 자료를 탐색함과 더불어 그 자료를 모형화를 위한 자료로 활용하였다.
이러한 자료를 토대로 적합한 모형구축을 가정했었다. 예측모형을 통하여 가상의 결과를 토론해 보았고 이러한 토론과정은 실제적용사례를 살펴보면서 우리가 생각했던 카드의 부정사용방지에 대한 데이터마이닝의 적용사례를 더욱 심도 있게 연구할 수 있던 계기가 되었다.
BC카드사가 도입한 데이터마이닝의 적용 절차와 효과 등을 살펴봄으로써 기업 운영측면에서 재무적인 성과향상과 관리측면에서 고객관리, 리스크관리의 효율성을 연구하고 그 과정을 통해서 단순한 이론으로만 흡수했던 분야에 대한 다양한 관점에서의 이론습득을 할 수 있었다.
2. 향후 연구방향
부실가맹점 관리나 위조 및 변조에 의한 부정사용의 방지를 위한 데이터마이닝이 활용되었으며 그 효과는 위에 나타낸 바와 같이 재무적 이익과 신뢰도 향상에 기여하였다. 그러나 이러한 과정에서 일부 고객들은 본인의 카드여부를 확인하기 위해 번거로운 확인절차를 거쳐야했다. 이 부분에서 BC카드사는 고객들의 행동 형태를 데이터화하고 분석을 거쳐 행동에 대한 평점을 주는 행동평점시스템의 개발의 필요성을 느낄 필요가 있다. 동시에 고객의 신용도를 데이터화 하여 분석하고 분석된 신용평점시스템의 자료를 도용방지시스템에 도입하여야 할 것이다. 이 두 가지 방법을 도입한다면 먼저 구축된 도용카드의 부정사용을 막음과 동시에 정당한 방법으로 카드를 쓰는 고객들의 본인여부에 대한 번거로운 확인 절차를 획기적으로 줄일 수 있을 것이다. 그러므로 행동평점시스템과 더불어 신용평점시스템을 구축하는 것이 효과적일 것이라 생각한다.
앞으로 더 많은 분야의 적용을 위해 데이터마이닝에 대한 활발한 기술개발이 요구될 것이며 이에 따라 활발한 연구가 예상된다.
하지만 분명히 인식해야 할 것이 있다. 데이터마이닝이 모든 것을 해결해주지 못한다는 것이다. 그러므로 올바른 신용 사회의 구축을 위해서는 고객 스스로의 투명한 거래에 대한 인식이 필요할 것이다.
3. 참고 문헌 및 사이트
◎ 참고 문헌
○‘데이터 마이닝 Cookbook’, 출판: 敎友社 Olivia Parr Rud 지음, 이영섭 옮김, 2005
○‘데이터 마이닝’, 출판: 대청, 장남식, 홍성완, 장재호 共著, 1999
○‘(SAS Enterprise Miner를 이용한)데이터마이닝=SAS Enterprise Miner data mining‘, 출판: 敎友社,배화수 지음, 2004
○‘데이터마이닝 모델링과 사례‘, 출판: 데이터솔루션, 허명회, 이용구 共著, 2003
○‘데이터 마이닝(Data Mining)으로 가치있는 정보를 발굴‘, 출판: 한국정보산업연합 회, 1997
○‘CRM이란 무엇인가?‘, 출판: 월간금강사, 김세찬 2001
○‘CRM을 위한 데이터마이닝‘, 출판: 대청, 알렉스 버슨, 스테판 스미스, 커트 티어링
共著, 홍성완 외 옮김, 2004
○‘(고객관계관리(CRM)를 위한)데이터마이닝의 활용과 실습‘, 출판: 숭실대학교 출판부 김광용, 김명섭 共著, 2005
◎ 참고 사이트
○ http://blog.naver.com/daehyunee?Redirect=Log&logNo=50015557095
○ http://blog.naver.com/infonetkorea?Redirect=Log&logNo=10015938621
○ http://km.naver.com/list/view_detail.php?dir_id=90201&docid=32603119
○ http://kref.naver.com/doc.naver?docid=2483632
○ http://km.naver.com/list/view_detail.php?dir_id=90208&docid=1351099
○ http://km.naver.com/list/view_detail.php?dir_id=61301&docid=98069

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