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비정형 데이터 분석을 통한 금융소비자 유형화 방법

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2016년 한국경영정보학회 추계학술대회 (2016.11)바로가기
  • 페이지
    pp.59-60
  • 저자
    Jaewoong Lee, Hansol Seo, Ohbyung Kwon
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A289069

원문정보

초록

한국어
정보기술의 혁신과 함께 접근성과 편의성이 높은 비대면 채널의 로보어드바이저가 확산되고 있다. 금융소비자가 자신의 주관적인 투자성향을 포함하는 금융정보를 직접 입력하게 하는 것이 용이하지 않을 수 있다. 따라서 고객이 VOC나 온라인 상에 노출한 비정형자료를 기반으로 투자성향을 자동으로 파악 파악하는 하는 방법이 필요할 수 있다. 그런데 문서를 기반으로 한 예측기법은 각 분야별 텍스트의 성격이 많은 차이를 보이고 있다. 이에 따라 예측 성능이 달라지기 때문에 다양한 학습판별 알고리즘의 예측 성능평가를 수행함으로써, 금융소비자 성향 평가에 최적의 판별 규칙을 가진 알고리즘을 선정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 잠재적 투자자가 공유한 온라인 상의 비정형 텍스트를 분석하고 자동적으로 그에 맞는 투자상품을 추천하여 주는 지능적 방법을 제안한다.

목차

Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 방법
  2.1 투자성향 모형
  2.2 전체적인 프로세스
  2.3 학습 데이터 수집
 III. 결과
 IV. 결론
 Acknowledgement
 References

키워드

Fintech Robo-Advisor Text Mining SVM Decision Tree CART Logistic Regression C50 k-NN Random Forest

저자

  • Jaewoong Lee [ Kyung Hee University ]
  • Hansol Seo [ Kyung Hee University ]
  • Ohbyung Kwon [ Kyung Hee University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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