목차
서론 3p
빅데이터의 소개
본론 4p~6p
빅데이터 기술 전략의 구성요소
빅데이터의 특징
금융서비스와 핀테크
금융이 빅데이터가 필요한 이유
빅데이터의 금융 활용 사례(국내·국외)
결론 7p
참고문헌 7p
빅데이터의 소개
본론 4p~6p
빅데이터 기술 전략의 구성요소
빅데이터의 특징
금융서비스와 핀테크
금융이 빅데이터가 필요한 이유
빅데이터의 금융 활용 사례(국내·국외)
결론 7p
참고문헌 7p
본문내용
정보 제공하여 최근 3개월 동안 타행이체 규모가 일정 규모 이상인 고객 중 고객 행동 분석을 통해 선정된 고객에 대해 자동이체나 고객 니즈와 관련된 상품 정보를 알려주는 타깃 SNS마케팅을 진행함으로써 기존 SNS 광고에 비해 2~3배 높은 고객 유치율을 기록했다.
씨티그룹 또한 빅데이터 분석시스템을 활용하여 대출심사 정확도 및 제고 고객 거래내역 등의 빅데이터를 자체 시스템인 ‘왓슨’으로 분석하여 신용도가 낮거나 떨어질 가능성이 있는 고객들을 선별한 후 대출/신용카드 발급 여부를 결정하는 방법의 왓슨을 활용하여 미국 비영리 신용협동조합 회사들의 대출 상환 가능여부를 판단하는데 정확도를 50% 이상 향상 시켰다.
Ⅲ결론
금융권의 빅데이터 사용은 세계적인 추세이다. 이미 미국이나 중국의 금융권에서는 몇 년 전부터 빅데이터를 활용해 다양한 서비스를 제공해오고 있는 가운데. 우리나라도 계속해서 금융권 마케팅과 여신 심사 등에 빅데이터를 더욱 활발히 활용할 것으로 보인다. 여기에 신용정보원의 더욱 방대한 ‘크레디비’ 공유가 더해지면 금융권 빅데이터를 활용하는 더 다양하고 많은 사업들이 등장할 것으로 예상된다.
또한 국내의 주요 금융기업들은 정형 데이터 중심의 빅데이터분석을 실시하고 있다. SNS 및 비정형 데이터도 포함하여 분석을 한다면 고객 니즈 및 시장 변화에 따른 새로운 상품 및 비즈니스 모델을 창출할 수 있다. 따라서 기존의 은행, 카드, 보험, 증권사에서는 핀테크에서 사용하는 빅데이터 분석기법을 도입한다면 리스크 및 보안관리, 상품개발에 큰 효과를 볼 수 있을 것 같다. 마지막으로, 국내의 경우 외국에 비해 지나치게 데이터 활용 제한이 있어서 데이터 수집에 어려움이 있다.
즉, 개인정보보호법에 의거 개인정보들이 빅데이터 분석에 활용을 못하고 있는 상황이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 최근 정보에서는 누구인지 알 수 없도록 가공한 비 식별 개인정보를 빅데이터 산업 및 핀테크 산업에 사용할 수 있도록 가이드라인이 확정되었다. 이로 인해 빅데이터 기반의 신 사업이 활성화 되는데 도움이 되었으면 좋겠다.
<참고문헌>
빅데이터(big data)이해-정의, 분석, 기술, 특징, 사례 연구
https://www.redhat.com/ko/topics/big-data
차세대금융! 금융분야 빅데이터 분석 활용 사례18
https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232583_4627.htm
빅데이터란 무엇인가?
https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232585_4627.html
[금융 트렌드]금융권은 빅데이터를 어떻게 활용할까?
https://www.hyosungfms.com/fms/promote/fms_news_view.do?id_boards=13395
김지웅 외2명, 대한 전자 공학 회지, 대한 전자 공학, Page49-54, 2013.8.25.
최윤철 외2명, 컴퓨터와 IT기술의 이해, 생능출판, Page322~326, 2016.6
황의철 ,데이터와 정보사회, PPT, 1주차 2강
씨티그룹 또한 빅데이터 분석시스템을 활용하여 대출심사 정확도 및 제고 고객 거래내역 등의 빅데이터를 자체 시스템인 ‘왓슨’으로 분석하여 신용도가 낮거나 떨어질 가능성이 있는 고객들을 선별한 후 대출/신용카드 발급 여부를 결정하는 방법의 왓슨을 활용하여 미국 비영리 신용협동조합 회사들의 대출 상환 가능여부를 판단하는데 정확도를 50% 이상 향상 시켰다.
Ⅲ결론
금융권의 빅데이터 사용은 세계적인 추세이다. 이미 미국이나 중국의 금융권에서는 몇 년 전부터 빅데이터를 활용해 다양한 서비스를 제공해오고 있는 가운데. 우리나라도 계속해서 금융권 마케팅과 여신 심사 등에 빅데이터를 더욱 활발히 활용할 것으로 보인다. 여기에 신용정보원의 더욱 방대한 ‘크레디비’ 공유가 더해지면 금융권 빅데이터를 활용하는 더 다양하고 많은 사업들이 등장할 것으로 예상된다.
또한 국내의 주요 금융기업들은 정형 데이터 중심의 빅데이터분석을 실시하고 있다. SNS 및 비정형 데이터도 포함하여 분석을 한다면 고객 니즈 및 시장 변화에 따른 새로운 상품 및 비즈니스 모델을 창출할 수 있다. 따라서 기존의 은행, 카드, 보험, 증권사에서는 핀테크에서 사용하는 빅데이터 분석기법을 도입한다면 리스크 및 보안관리, 상품개발에 큰 효과를 볼 수 있을 것 같다. 마지막으로, 국내의 경우 외국에 비해 지나치게 데이터 활용 제한이 있어서 데이터 수집에 어려움이 있다.
즉, 개인정보보호법에 의거 개인정보들이 빅데이터 분석에 활용을 못하고 있는 상황이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 최근 정보에서는 누구인지 알 수 없도록 가공한 비 식별 개인정보를 빅데이터 산업 및 핀테크 산업에 사용할 수 있도록 가이드라인이 확정되었다. 이로 인해 빅데이터 기반의 신 사업이 활성화 되는데 도움이 되었으면 좋겠다.
<참고문헌>
빅데이터(big data)이해-정의, 분석, 기술, 특징, 사례 연구
https://www.redhat.com/ko/topics/big-data
차세대금융! 금융분야 빅데이터 분석 활용 사례18
https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232583_4627.htm
빅데이터란 무엇인가?
https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232585_4627.html
[금융 트렌드]금융권은 빅데이터를 어떻게 활용할까?
https://www.hyosungfms.com/fms/promote/fms_news_view.do?id_boards=13395
김지웅 외2명, 대한 전자 공학 회지, 대한 전자 공학, Page49-54, 2013.8.25.
최윤철 외2명, 컴퓨터와 IT기술의 이해, 생능출판, Page322~326, 2016.6
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