본문내용
<주요개념>
1부. 디지털 금융의 이해
제1장. 디지털 전환의 이해
• 디지털 뱅크의 등장과 진화: 기존 금융 시스템의 한계를 극복하고 고객 편의성을 높이기 위해 등장한 챌린저 뱅크, 네오 뱅크, 인터넷 전문 은행 등의 개념과 특징 이해. 국내외 사례를 통해 디지털 뱅크의 성장 과정 및 시장 점유율 변화 분석.
• 플랫폼 사업자의 금융 진출: 거대 IT 기업(빅테크)의 금융 서비스 시장 진출 배경과 영향 분석. 비금융 데이터를 활용한 금융 서비스 혁신과 기존 금융권과의 경쟁 및 협력 관계 이해.
• 연방준비제도(Fed)와 디지털 통화: FedNow 서비스와 같은 실시간 결제 시스템 도입의 배경 및 금융 시스템에 미치는 영향 이해. 중앙은행 디지털 통화(CBDC)와 분산원장기술(DLT) 기반 디지털 통화의 차이점, 그리고 달러 패권 유지와의 관계 분석.
• 산업 간 융합(빅블러)과 새로운 비즈니스 모델: 금융과 비금융 산업 간의 경계가 모호해지는 빅블러 현상 이해. 마르코페이(MarCoPay) 사례를 통해 해운업과 금융업의 융합 모델, 일본 금융기관의 고령화 서비스 등 다양한 산업 간 융합 사례 분석.
• 디지털 유니버설 뱅크와 슈퍼 앱: 금융 서비스의 제조·판매·기능 변화와 BaaS(Banking-as-a-Service) 및 임베디드 파이낸스 개념 이해. 하나의 앱에서 모든 금융 서비스를 제공하는 슈퍼 앱의 등장 배경과 특성, 그리고 국내외 슈퍼 앱 구축 사례 분석.
제2장. 디지털 금융 정책 트렌드
• 온라인 플랫폼 규제: 온라인 플랫폼 기업의 시장 지배력 강화에 따른 규제 필요성 이해. 국내외 플랫폼 규제 동향(예: EU의 디지털 시장법, 미국의 반독점 규제) 및 주요 내용 분석.
• 데이터 경제와 데이터 보호주의: 데이터 경제의 중요성 및 데이터 주권(Data Sovereignty) 개념 이해. GDPR과 같은 개인정보 보호 규제의 배경과 국내외 데이터 보호주의 동향 비교 분석.
• 금융규제 완화와 새로운 서비스 출현(데이터 3법): 데이터 3법(개인정보 보호법, 신용정보법, 정보통신망법) 개정의 주요 내용 및 기대 효과 이해. 마이데이터(MyData) 산업의 도입, 신용정보집중기관(CB) 개편, 금융데이터거래소의 개설 등 변화된 금융 환경 분석.
• 금융규제 샌드박스와 혁신금융서비스: 금융규제 샌드박스의 개념과 목적 이해. 혁신금융서비스의 유형(지정대리인, 위탁테스트, 규제신속확인) 및 국내외 사례 분석. 스몰 라이선스(Small License) 개념 및 도입 배경 이해.
• 디지털 혁신 기술과 금융 서비스의 결합: 인슈어테크(InsurTech), 레그테크(RegTech), 섭테크(SupTech), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등 디지털 기술이 금융 서비스에 어떻게 적용되고 있는지 이해. 금융 산업의 효율성 향상 및 리스크 관리 강화에 기여하는 기술적 역할 분석.
2부. 디지털 금융의 활용
제3장. 디지털 금융 기술
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅의 정의, 분류(서비스 모델 및 운영 모델), 핵심 기술(가상화, 분산처리), 발전 방향(하이퍼바이저, 컨테이너), 관련 아키텍처(데브옵스, 마이크로서비스 아키텍처) 이해. 금융권의 클라우드 도입 현황 및 당면 과제 분석.
• 인공지능(AI): AI의 개념(강한 AI, 약한 AI), 머신러닝, 딥러닝 등 관련 기술 이해. AI 편향성 및 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성. 금융 분야에서의 AI 활용 사례(챗봇, 로보어드바이저, 신용평가) 및 AI 가이드라인의 핵심 가치 분석.
• 빅데이터: 빅데이터의 정의 및 공통적 속성(3V: Volume, Velocity, Variety; 확장된 5V), 데이터 종류(정형, 반정형, 비정형 데이터), 3대 기술(저장, 분석, 표현) 이해. 금융권의 빅데이터 활용 사례(고객 분석, 리스크 관리, 업무 효율화) 분석.
• 블록체인: 블록체인과 분산원장기술(DLT)의 개념 및 특징 이해. 블록체인과 기존 거래 방식의 차이점(중앙 관리자의 부재, 데이터 분산). 블록체인의 유형(퍼블릭, 프라이빗, 컨소시엄) 및 핵심 기술 요소(P2P 네트워크, 스마트 계약, 해시 함수, 합의 알고리즘) 이해. 블록체인 트릴레마와 오라클 문제, 디파이(De-Fi)와 스테이블 코인 개념 이해.
• NFT 기술 및 활용(feat. 메타버스): NFT(Non-Fungible Token)의 개념과 특징(상호운용성, 거래가능성, 프로그래밍 가능성) 이해. 메타버스(Metaverse)의 개념 및 유형(세컨드 라이프, 디센트럴랜드, 크립토복셀, 샌드박스)과 NFT의 연관성. 금융기관의 메타버스 활용 목적 및 사례, 그리고 관련 리스크 분석.
• 디지털 트윈: 디지털 트윈의 정의와 메타버스, 시뮬레이션과의 차이점 이해. 디지털 트윈의 5가지 장점(실제 테스트, 현장 상황 확인, 위험 요소 발견, 품질 향상, 비용 절감) 및 구성 기술(IoT, AI, 5G, AR/VR, CAE). 금융권의 디지털 트윈 도입 사례 분석.
• 양자 컴퓨팅: 양자 컴퓨팅의 개념(중첩, 얽힘) 및 기존 컴퓨터와의 차이점 이해. 양자 컴퓨팅의 방식(양자 게이트 방식,
1부. 디지털 금융의 이해
제1장. 디지털 전환의 이해
• 디지털 뱅크의 등장과 진화: 기존 금융 시스템의 한계를 극복하고 고객 편의성을 높이기 위해 등장한 챌린저 뱅크, 네오 뱅크, 인터넷 전문 은행 등의 개념과 특징 이해. 국내외 사례를 통해 디지털 뱅크의 성장 과정 및 시장 점유율 변화 분석.
• 플랫폼 사업자의 금융 진출: 거대 IT 기업(빅테크)의 금융 서비스 시장 진출 배경과 영향 분석. 비금융 데이터를 활용한 금융 서비스 혁신과 기존 금융권과의 경쟁 및 협력 관계 이해.
• 연방준비제도(Fed)와 디지털 통화: FedNow 서비스와 같은 실시간 결제 시스템 도입의 배경 및 금융 시스템에 미치는 영향 이해. 중앙은행 디지털 통화(CBDC)와 분산원장기술(DLT) 기반 디지털 통화의 차이점, 그리고 달러 패권 유지와의 관계 분석.
• 산업 간 융합(빅블러)과 새로운 비즈니스 모델: 금융과 비금융 산업 간의 경계가 모호해지는 빅블러 현상 이해. 마르코페이(MarCoPay) 사례를 통해 해운업과 금융업의 융합 모델, 일본 금융기관의 고령화 서비스 등 다양한 산업 간 융합 사례 분석.
• 디지털 유니버설 뱅크와 슈퍼 앱: 금융 서비스의 제조·판매·기능 변화와 BaaS(Banking-as-a-Service) 및 임베디드 파이낸스 개념 이해. 하나의 앱에서 모든 금융 서비스를 제공하는 슈퍼 앱의 등장 배경과 특성, 그리고 국내외 슈퍼 앱 구축 사례 분석.
제2장. 디지털 금융 정책 트렌드
• 온라인 플랫폼 규제: 온라인 플랫폼 기업의 시장 지배력 강화에 따른 규제 필요성 이해. 국내외 플랫폼 규제 동향(예: EU의 디지털 시장법, 미국의 반독점 규제) 및 주요 내용 분석.
• 데이터 경제와 데이터 보호주의: 데이터 경제의 중요성 및 데이터 주권(Data Sovereignty) 개념 이해. GDPR과 같은 개인정보 보호 규제의 배경과 국내외 데이터 보호주의 동향 비교 분석.
• 금융규제 완화와 새로운 서비스 출현(데이터 3법): 데이터 3법(개인정보 보호법, 신용정보법, 정보통신망법) 개정의 주요 내용 및 기대 효과 이해. 마이데이터(MyData) 산업의 도입, 신용정보집중기관(CB) 개편, 금융데이터거래소의 개설 등 변화된 금융 환경 분석.
• 금융규제 샌드박스와 혁신금융서비스: 금융규제 샌드박스의 개념과 목적 이해. 혁신금융서비스의 유형(지정대리인, 위탁테스트, 규제신속확인) 및 국내외 사례 분석. 스몰 라이선스(Small License) 개념 및 도입 배경 이해.
• 디지털 혁신 기술과 금융 서비스의 결합: 인슈어테크(InsurTech), 레그테크(RegTech), 섭테크(SupTech), 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등 디지털 기술이 금융 서비스에 어떻게 적용되고 있는지 이해. 금융 산업의 효율성 향상 및 리스크 관리 강화에 기여하는 기술적 역할 분석.
2부. 디지털 금융의 활용
제3장. 디지털 금융 기술
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅의 정의, 분류(서비스 모델 및 운영 모델), 핵심 기술(가상화, 분산처리), 발전 방향(하이퍼바이저, 컨테이너), 관련 아키텍처(데브옵스, 마이크로서비스 아키텍처) 이해. 금융권의 클라우드 도입 현황 및 당면 과제 분석.
• 인공지능(AI): AI의 개념(강한 AI, 약한 AI), 머신러닝, 딥러닝 등 관련 기술 이해. AI 편향성 및 설명 가능한 AI(XAI)의 중요성. 금융 분야에서의 AI 활용 사례(챗봇, 로보어드바이저, 신용평가) 및 AI 가이드라인의 핵심 가치 분석.
• 빅데이터: 빅데이터의 정의 및 공통적 속성(3V: Volume, Velocity, Variety; 확장된 5V), 데이터 종류(정형, 반정형, 비정형 데이터), 3대 기술(저장, 분석, 표현) 이해. 금융권의 빅데이터 활용 사례(고객 분석, 리스크 관리, 업무 효율화) 분석.
• 블록체인: 블록체인과 분산원장기술(DLT)의 개념 및 특징 이해. 블록체인과 기존 거래 방식의 차이점(중앙 관리자의 부재, 데이터 분산). 블록체인의 유형(퍼블릭, 프라이빗, 컨소시엄) 및 핵심 기술 요소(P2P 네트워크, 스마트 계약, 해시 함수, 합의 알고리즘) 이해. 블록체인 트릴레마와 오라클 문제, 디파이(De-Fi)와 스테이블 코인 개념 이해.
• NFT 기술 및 활용(feat. 메타버스): NFT(Non-Fungible Token)의 개념과 특징(상호운용성, 거래가능성, 프로그래밍 가능성) 이해. 메타버스(Metaverse)의 개념 및 유형(세컨드 라이프, 디센트럴랜드, 크립토복셀, 샌드박스)과 NFT의 연관성. 금융기관의 메타버스 활용 목적 및 사례, 그리고 관련 리스크 분석.
• 디지털 트윈: 디지털 트윈의 정의와 메타버스, 시뮬레이션과의 차이점 이해. 디지털 트윈의 5가지 장점(실제 테스트, 현장 상황 확인, 위험 요소 발견, 품질 향상, 비용 절감) 및 구성 기술(IoT, AI, 5G, AR/VR, CAE). 금융권의 디지털 트윈 도입 사례 분석.
• 양자 컴퓨팅: 양자 컴퓨팅의 개념(중첩, 얽힘) 및 기존 컴퓨터와의 차이점 이해. 양자 컴퓨팅의 방식(양자 게이트 방식,
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