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데이터의 능동적 활용은 필수불가결하다. 그러나, 이러한 빅데이터의 활용과정에서 발생하는 개인정보의 노출가능성을 간과해서는 안되며, 정부적 차원에서 공익을 위해 개인정보를 어느 정도로 수집하여 활용할 것인가에 대한 구체적 논의
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데이터 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.redha
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신용보증, 신용보험, 스타트업 지원, 기술평가 및 벤처 평가, 경영 지도, 기업데이터 서비스(BASA), 중소?중견기업 팩토링)
2. 인공지능(Artificial Inteligence)은 자율주행 자동차, MS 社의 Copilot과 같은 자동화된 온라인 비서 (automated online assistants),
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데이터 사이언티스트(Data Scientist)의 확보가 필수적이다. 그러한 이유로 IBM은 빅 데이터 시장에서 서비스 역량의 확보가 중요하다고 보고 컨설팅이 가능한 전문 인력을 집중적으로 양성하고 있는 것이다. 1. 빅데이터 개념
2. 빅데이터의
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영향을 주는 요인들
2. 텔레마케팅
Ⅷ. 데이터베이스마케팅(DBM) 사례
1. DBM적용 사례Ⅰ : 상용고객 보상제도
2. DBM 적용사례 Ⅱ : 신용카드사의 경우
3. DBM 적용 사례 Ⅲ : 카달로그 마케터의 우수고객 선택
Ⅸ. 결론
참고문헌
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신용카드회사가 5%의 기존 고객을 더 유지시키면 최 고 125% 매출이 신장 http://www.clickcallcenter.com/menu4-1-5.htm → CRM 프로세서 인용
3) 지나친 고객 선별과 차별 대우시 일반 고객들이 느끼게 될 소외감에 유의
① 고객을 유지ㆍ차별화하는 과정에
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신용카드회사가 5%의 기존 고객을 더 유지시키면 최 고 125% 매출이 신장 http://www.clickcallcenter.com/menu4-1-5.htm → CRM 프로세서 인용
3) 지나친 고객 선별과 차별 대우 시 일반 고객들이 느끼게 될 소외감에 유의
① 고객을 유지ㆍ차별화하는 과정에
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데이터 유비쿼터스연구회, 2003
이은곤, “RFID 확산 추진현황 및 전망”, 정보통신정책연구원, 정보통신정책 제16권 6호, 통권 344호, 2004
이지평, 강선구, 디지털 컨버전스에 따른 뉴트렌드, LG경제연구원, 2002
장재득, 장문수, 최송인, 무선 주파
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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데이터를 통해 우리는 제품의 신념 extremity 점수와 그것의 희석 결과 사이에 유의미한 부적 상관관계가 있음을 발견했다. 실험 1에서 -.86 실험 2에서 -.82로 나타났으며, 두 실험을 결합하면 -.70이었다. 선도제품과 관련된 라인 확장시 실험 3에
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(주)데이터라인에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)데이터라인에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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(주)한국신용데이터에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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라인 마련
- 신뢰할 수 있는 데이터를 학습하도록 데이터 검증 프로세스를 강화하고, AI 모델이 윤리적으로 작동할 수 있도록 가이드라인을 마련해야 한다.
③ AI 기반 대안 신용평가 모델 개발
- 금융소외 계층을 포용할 수 있도록 AI를 활용
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신용평가 방식과 결합하여 보완적으로 활용하는 것이 가장 이상적입니다. 기존 방식의 한계를 보완할 수 있도록 AI 기술을 도입하여 리스크 예측의 정확도를 높이고, 신용도 평가의 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
라. 윤리적 가이드라인 설정:
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- 진상 고객을 응대했던 경험은?
Part 9. 기업형 질문 답변 모음
- 자신의 역량을 직무에 어떻게 활용할지?
Part 10. PT면접 답변 모음
- 마이 데이터(My data, 본인신용정보관리)사업의 기대효과를 설명하고 추진전략/ 활성화 방안 발표하시오
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라인 제시와 정책 연구를 강화해야 할 것입니다.
디지털 리스크 관리와 보안 강화를 위한 전략적 접근이 필요한 시점입니다. 협회는 이러한 변화에 발맞추어 디지털 전환을 추진하는 동시에, 그로 인한 새로운 위험 요소를 충분히 인식하고
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