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평가
2. 새로운 시장에 대한 기대
3. 시장 위험성
Ⅵ. IC카드(스마트카드)의 보급 방안
Ⅶ. 향후 IC카드(스마트카드)의 기대효과
1. 사용자 인증 및 보안 장치
2. 통합된 형태의 전자화폐
3. 자료 보안성이 높은 휴대용 네트워크 기록 매체
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하나인 코리아크레딧뷰로(KCB) 직원이었다.
<중 략>
고객신용정보나 기업정보 등을 다루는 신용평가사나 신용정보회사에 대한 보안이 취약했던 것도 대규모 정보 유출이 발생하게 된 계기가 됐다는 지적이다. 신용정보회사나 신용평
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신용평가, 2015.02
전준범, “삼성페이-알리페이 파트너십 체결…中 모바일 결제시장 공략 강화”, chosunBiz, 2016.6.20.
작성자: 숭실대학교 글로벌통상학과 05‘ 김선국 목차
1. 서론
2. 알리페이(Alipay)의 이해
1) 알리바바(Alibaba)
2) 알리페
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신용관리에 대한 사회적 인프라의 구축이다. 우리나라의 가족문화에 의해 가족이 연체금을 대신 납부해주는 것을 악용해 신용평가도 하지 않고 무분별하게 카드를 발급하여 연체를 할 경우 강압적인 추심과정을 하고 있는 것이 현실이다. 이
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평가원, 2019, 16p
김현미,「전자신용장 활성화를 위한 연구」, 전남대학교 대학원 학위논문, 2012, 68p
김진학, 「전자무역 활성화의 장애요인과 극복방안」, 경희대학교 경제통상학부, 2006, 38p
전병서, 「전자공증 활성화 방안」, 중앙대학교 법
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신용평가를 받고 있다.
- CRM(고객관리경영)사업강화
동양최대의 콜센터, 선진적 데이터마케팅, 고객 속성별 Ⅰ. About 삼성카드
1. 기업소개
2. 사업영역
3. CEO소개
4. 경영이념
Ⅱ. 환경분석
1. 거시적환경분석
2. 미시적환
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보안과 SET 표준, 컴퓨터월드
정기호(1996), PC통신광고와 마케팅활용사례, 사이버스페이스를 이용한 광고 및 PR 전략 : 한국산업협회
정우식(1993), 광고의 효율성 제고를 위한 매체전략, 고려대학교
한국전산원(1999), 소비자 대상 전자상거래의 성
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하나 정책자금 관련 부실을 전문적으로 취급하는 기능이 미미한 실정이다. 따라서 현재의 신용정보회사의 기능을 정책자금 분야도 취급할 수 있도록 하여야 한다.
신용정보회사에 정책자금 사용자의 신용평가가 가능하도록 하여 년 1~2회 정
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하나인 것이다. 공기업을 민영화시켜 조직의 경직성, 효율성을 극복하고 경쟁체제에서 살아남는데 일조하고 있기 때문이다. 다만 여기서 주목할 사실은 민영화의 한계이며 딜레마에 대한 담론 역시 부상하고 있는 것이다. 그러므로 공기업의
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보안 서비스로 제공하고 있는 인증. 기밀성, 무결성 외에도 권한관리, 부인방지, 가용성, 익명성, 안전한 핸드오프 이동 등의 추가적인 보안 요구사항이 필요하다.
미래 지식정보사회에서는 사이버 테러, 네트워크 파괴, 신용 파괴, 저작권 침
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한국기술신용평가(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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신용리스크를 낮출 수 있는 장점이 있다.
기술금융 적용이 어려운 개인사업자나 소상공인, 소기업의 경우 대안정보 즉, 카드사 정보나 통신정보, 유통정보, 가맹점 정보 등의 정보를 활용한 신용평가모형을 고도화하여 적용하는 것이 필요하
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보안 강화를 위한 전략적 접근이 필요한 시점입니다. 협회는 이러한 변화에 발맞추어 디지털 전환을 추진하는 동시에, 그로 인한 새로운 위험 요소를 충분히 인식하고 해결책을 마련하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것입니다. 저는 여신금
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신용보증기금은 2019.1월 뉴비전 선포를 통해 ‘빅데이터와 디지털 플랫폼을 활용한 혁신창업 지원기관’으로 거듭나겠다는 계획을 발표했습니다. 지원자가 생각하는 신용보증기금의 중소기업 데이터 활용 방안을 제시하고, 그 활용 방안을
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3) 신용보증기관이 향후 디지털 금융 환경에서 강화해야 할 역량은 무엇인가요?
AI 기반 리스크 관리, 데이터 보안 및 신용평가 모델의 투명성을 강화하는 것이 필수적입니다. 2025 신용보증기금 금융사무-상경계 자기소개서와 면접
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족
AI 모델은 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습되므로, 평가 결과에 대한 해석이 어려운 경우가 많다. 이는 금융기관 및 감독 기관이 AI 모델의 결정 과정을 검토하는 데 한계를 초래할 수 있다.
③ 데이터 품질 및 보안 문제
AI 신용평가
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