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인공지능과 빅데이터가 시장진입 기업에 미치는 영향관계 분석, 게임이론 적용을 중심으로
The Effect of AI and Big Data on an Entry Firm : Game Theoretic Approach

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 제7호 (2021.07)바로가기
  • 페이지
    pp.95-111
  • 저자
    정직한
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A397680

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원문정보

초록

영어
Despite the innovation of AI and Big Data, theoretical research bout the effect of AI and Big Data on market competition is still in early stages; therefore, this paper analyzes the effect of AI, Big Data, and data sharing on an entry firm by using game theory. In detail, the firms' business environments are divided into internal and external ones. Then, AI algorithms are divided into algorithms for (1) customer marketing, (2) cost reduction without automation, and (3) cost reduction with automation. Big Data is also divided into external and internal data. this study shows that the sharing of external data does not affect the incumbent firm's algorithms for consumer marketing while lessening the entry firm's entry barrier. Improving the incumbent firm's algorithms for cost reduction (with and without automation) and external data can be an entry barrier for the entry firm. These findings can be helpful (1) to analyze the effect of AI, Big Data, and data sharing on market structure, market competition, and firm behaviors and (2) to design policy for AI and Big Data.
한국어
인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이 다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하 였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들 은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책 수립 시 이바지할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경 및 선행연구
2.1 이론적 배경
2.2 게임이론
2.3 사용목적에 따른 AI 유형 구분
2.4 AI 유형 구분과 관련 선행연구
3. 연구 방법 및 모형
3.1 연구 방법 개요
3.2 기업, 경영환경, 빅데이터의 유형
3.3 인공지능 알고리즘의 유형
3.4 생산비용 유형
4. 연구 결과 및 논의
4.1 수요함수
4.2 신규기업의 최적반응함수
4.3 기존기업의 최적 생산량
4.4 신규기업의 최적 생산량
4.5 순차 게임에서의 내쉬균형
4.6 복점 시장을 유지할 조건
4.7 빅데이터 공유에 따른 최적 생산량 영향
4.8 빅데이터에 따른 이윤 영향
4.9 고객마케팅 알고리즘의 영향
4.10 비용 절감 알고리즘들의 영향
5. 결론
REFERENCES

키워드

인공지능 빅데이터 데이터 공유 시장진입 게임 게임이론 artificial intelligence big data data sharing entry game game theory

저자

  • 정직한 [ Jikhan Jeong | 워싱턴 주립대학교 경제학과 박사과정 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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