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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이렇게 데이터의 양이 많아지면서 다양한 분야의 기업들은 기존의 일반적인 기술인 저장, 관리, 분석이 아닌 데이터 속에 잠재되어 있는 지식, 정보 및 패턴을 분석하여 전략적 가치 창출과 운영 효율 향상 시키는데 용이한 빅데이터라는 기술을 활용함으로써 데이터 활용 효과를 극대화 시키려고 하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터를 금융에 적합 시켜 활용한 사례를 소개한다.

제안 방법

• SNS 고객 감성분석을 통한 기업의 평판을 파악하고 인터넷 및 SNS에 고객이 남긴 콘텐츠에 대한 감성분석을 통해 은행 평판을 파악하여 마케팅에 활용했다.
• 국내의 빅데이터의 해결을 위해 국내의 빅데이터 동향을 보았을 때, 해외와 같은 빅데이터 기술의 활용과 그에 따른 성과를 얻기 위해선 해결되어야 할 3가지 과제를 제시한다.
• 빅데이터를 자금 세탁 추적에 활용하여 기존 데이터 분석을 토대로 25개 가량의 시나리오를 만들어 실행하면서 분산 거래 /송금/현금 거래 등 다양한 거래 내역을 추적하는 방식을 활용함으로써 수주일에서 수개월씩 걸리던 자금 세탁 추적 작업을 단 하루 만에 처리가 가능 했다.

성능/효과

• 개별 고객 SNS 타깃 마케팅 / 맞춤형 RM 세일즈 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 유치율 기록했다.
• 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 가능 여부를 판단하는데 정확도를 50% 이상 향상 시켰다.

후속연구

• 다음으로 가이드라인 및 데이터 표준화이다. 향후 금융기관들이 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 개인 프라이버시 및 지적재산권을 침해하지 않는 범위 내에서 개인정보 수집 가이드라인 마련 및 데이터 표준화가 필요하다.

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질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
빅데이터	씨티그룹의 빅데이터 활용사례는?	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 가능 여부를 판단하는데 정확도를 50% 이상 향상 시켰다.
빅데이터 기술	비정형 데이터의 증가량이 커짐으로써 주목받고 있는 빅데이터 기술은 무엇인가?	분석기법은 데이터 마이닝 분야에서 이미 사용되어 지는 기법들이지만 빅데이터 분석에 맞도록 개선하여 적용시킨 것 들이다. 특히 최근 비정형 데이터의 증가량이 커짐으로써 분석기법들 중에서 Text Mining, Opinion Mining, Social Network Analytics, Cluster Analysis 기법들이 주목을 받고 있고 분석 인프라 기술에는 Hadoop, R, NoSQL 등이 있다. 이러한 빅데이터를 가지고 기업에서 경영을 위해 중요한 수단으로 활용하고 있는데 기존에도 기업의 경영 활동에 있어 데이터의 중요성은 계속 강조 되어 왔지만 대부분 양식에 제한된 내부 데이터 형태로 유지되어 왔고 단순 현상 분석 중심으로 활용되어 왔다.
빅데이터의 활용	빅데이터의 활용을 통해 기업의 생산성 증가 효과가 클 것으로 기대되는 산업분야는?	빅데이터의 활용을 통한 기업의 생산성 증가 정도를 산업별로 살펴보면 정보통신, 금융, 운송 산업의 생산성 증가 효과가 클 것으로 기대된다.

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