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오픈소스 빅데이터 기술을 적용한 생명보험 예측모델 분석환경 구축에 관한 사례연구 : ING 예측모델을 중심으로
A Case Study on the Development of Life Insurance Prediction Model Analysis Environment Applying Open-Source Bigdata Technology

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  • 발행기관
    한국생산성학회 바로가기
  • 간행물
    생산성연구: 국제융합학술지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제32권 제1호 (2018.03)바로가기
  • 페이지
    pp.173-207
  • 저자
    김성현, 천지원, 이미영
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A325884

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The analysis target data, analysis algorithm, and analysis utilization scenario were defined and developed by identifying eight key analysis services by the value chain of the insurance business. Thus, the insurance big data strategy model was shared and diffused to enable small and medium-sized insurance companies to apply the analysis results to their business while minimizing trial and error in the field of big data adoption. Since most business is processed online in the domestic financial sector, the volume of accumulated internal data is enormous, and its types are diverse, and this has consequently improved the level of big data activation compared to other industries; hence the high potential value and possibilities for the utilization of data analysis. Large insurance companies such as S Life Insurance, H Life Insurance, and K Life Insurance have introduced big data analysis to the domestic insurance industry, which is experiencing continuous trial and error due to the lack of shared information on the effects of the introduction and application of big data analysis. The main contents of this case study are as follows. First, development of a strategy model that internalizes big data analysis based on the value chain of the insurance industry. Second, formation of big data analysis environment through the application of open source technology and STT/TA environment for unstructured text analysis. At last, Sharing of big data analysis strategy model that is suitable for the business and data management status of medium-sized insurance companies.

목차

Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 빅데이터 활용 사례 및 관련연구 조사
 Ⅲ. 프로젝트의 내용 및 범위
 Ⅳ. 분석방법과 데이터
 Ⅴ. 주요 분석기법 및 활용
 Ⅵ. 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

Big data Life insurance Data analysis environment Speech to Text Text Analysis Machine learning Unstructured data analysis

저자

  • 김성현 [ Sung Hyun Kim | 한국정보화진흥원, 수석연구원 ] 주저자
  • 천지원 [ Jiwon Chun | 아이엔지생명보험주식회사, 차장 ] 공동저자
  • 이미영 [ Miyoung Lee | 건국대학교 경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국생산성학회 [Korea Productivity Association]
  • 설립연도
    1985
  • 분야
    사회과학>경제학
  • 소개
    본 학회는 생산성에 관련된 학술연구의 진흥과 회원상호간의 친목을 도모함을 목적으로 한다. 그리고 다음의 사항에 주력한다. - 생산성에 관련된 학술연구의 진흥 - 생산성 향상을 위한 산학연계의 확립 - 회원상호간의 친교 및 정보교환 강화

간행물

  • 간행물명
    생산성연구: 국제융합학술지 [Productivity Research: An International Interdisciplinary Journal]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1225-3553
  • 수록기간
    1987~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 330

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