Earticle

본 연구는 빠르게 발전하고 있는 핀테크(FinTech) 산업의 국내외 최근 동향과 사례 등을 비교 분석하였다. 국내외적으로 모바일 뱅킹은 IT와 금융의 결합 트렌드가 확산되어 미국, 영국 등 선진국을 중심으로 핀테크에 대한 투자가 크게 증가하고 있다. 우리나라는 선진국 뿐만 아니라 중국에도 뒤지며 그 격차가 커지고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 본 연구는 핀테크 산업 발전에 따른 우리나라 금융권의 대응방안을 제시하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 비대면 보안 인증기술 등을 활용한 간편 결제 및 비대면 금융서비스의 확산이 필요하다. 둘째, 혁신적인 아이디어를 과감히 수용할 수 있도록 관련 법률을 정비하고, 네가티브(negative) 규제 방식을 도입해야 한다. 셋째, 글로벌 환경변화에 능동적으로 대처하며 혁신적 핀테크 기술을 적극 활용해 나가야 한다. 넷째, 핀테크 전문인력을 체계적으로 양성하고 업계에서도 이들을 적극 활용하여야 한다. 결론적으로 급변하는 핀테크 금융혁신에 대비하여 우리나라는 보다 적극적인 대응과 전략적 활용 방안이 강구되어야 할 것으로 판단된다.

This study compares and analyzes recent trends and cases of FinTech industry which is rapidly developing. Domestic and foreign mobile banking has a great increase in investment in FinTech, especially in developed countries such as the United States and the UK, as the trend of the convergence of IT and finance spreads. FinTech industry of Korea is behind advanced countries as well as China, and the gap is widening. Our purpose of this study is to present plan for reaction of Korean financial sector. The main results of the study are as follows. First, it is necessary to spread simple payment and non-face financial services using non-face security authentication technology. Second, we need to revise related laws to accept innovative ideas and adopt a negative regulatory approach. Third, we must adapt actively cope with global environmental changes and actively utilize innovative FinTech. Fourth, FinTech professionals should be systematically cultivated and actively utilized in the financial industry. In conclusion, Korea needs to be more aggressive in responding to the rapidly changing FinTech financial innovation and strategically utilizing it.

본 연구는 한국과 미국의의 핀테크 산업 고용창출효과를 비교분석하여 한국의 핀테크 산업의 발전을 모색하고자 한다. 분석에 사용된 산업연관표는 한국과 미국 모두 동일한 산업분류와 통화 단위로 구성된 WIOD를 이용하였다. 또한 분석을 위해 핀테크 산업을 ICT분야와 금융분야를 하나의 산업으로 구성 하였다. 뿐만 아니라 본 연구는 두 국가의 핀테크 산업 특성을 구분하기 위해 핀테크 산업 외에도 ICT분야와 금융분야의 고용창출효과도 함께 비교하였다. 분석결과, 한국은 핀테크 산업에 100만 달러의 투자 또는 생산이 이루어질 때 취업유발효과는 11.33명, 고용유발효과는 9.47명으로 총20.8명의 고용창출효과를 나타냈고 미국의 경우 취업유발효과는 8.07명, 고용유발효과는 7.72명으로 고용창출효과는 총15.79명으로 나타났으나 절대적인 비교에서는 한국이 더 높게 나타났다. 하지만 국가 산업 전체 평균 고용창출효과를 기준으로 분류한 결과 한국의 핀테크 산업은 고용유발효과가 높은 고용유발우위 산업으로 미국은 취업유발효과와 고용유발효과가 모두 높은 고용창출우위 산업으로 분류되었다.

This study aims to explore the development of FinTech industry in Korea by comparing and analyzing the effect of job creation in the FinTech industry in Korea and the US. The industry Input-Output table used in the analysis used WIOD, which is composed of the same industrial classification and monetary unit in both Korea and the US. For the analysis, the FinTech industry is composed of ICT sector and financial sector as one industry. This study also compares the employment creation effect in the ICT sector and the financial sector, in addition to the FinTech industry, in order to distinguish the FinTech industry characteristics of the two countries. As a result of the analysis, when the investment or production of 1 million US dollars was made in the FinTech industry in Korea, the employment inducement effect was 11.33 and the employment inducement effect was 9.47, indicating a total employment creation effect of 20.8 persons. In the United States, the Direct employment effect was 8.07 and the indirect employment effect was 7.72, indicating that the employment creation effect was 15.79. However, as a result of classification by the average employment creation effect of the national economy, Korea 's FinTech industry is classified as indirect employment advantage with a high indirect employment inducement effect and the United States is classified as an employment creation advantage with high both direct and indirect employment inducement effect.

최근 2-3년 사이　특히 2015년 이후부터 금융(finance)과 기술(technology)이 결합되어 만들어진 신조어 핀텍(FinTech)이 경제･금융계에 큰 화두가 되고 있다. 핀텍은 IT기술과 혁신적 비즈니스모델을 융합시킨 새로운 금융서비스로 정의된다. 본 연구는 우선 최근 전세계적으로 큰 관심을 유발하고 있는 핀텍 출현의 경제적 배경을 길게는 20세기말 금융화와 금융자본주의의 도래, 좀더 짧게는 2008년 글로벌 금융위기 및 그에 대한 후속조치인 국제금융규제와 연관지울 것이다. 다음으로 핀텍의 다양성이라는 관점에서 핀텍의 종주국이라고 해도 과언이 아닌 미국과 영국에서 핀텍이 어떻게 급성장할 수 있었는지를 살펴볼 것이다. 아울러 일본, 중국 등 동아시아 발전국가모델에서 핀텍이 어떻게 진전되고 있는지를 비교해 볼 것이다. 끝으로 핀텍 선발국들이 취해 온 각종 정책지원과 육성책이 우리에게 어떤 교훈과 시사점을 줄 수 있을 지를 검토해 볼 것이다.

FinTech is a newly coined word fusing 'finance' with technology, which is attracting much attention and interest from the economic and business circles. The FinTech is characterized by a new financial service combining IT and innovative business model. In this essay, the origin and the background of FinTech will be associated with financialization, the advent of financial capitalism, the newest international financial regulatory reform, and the recent exorbitant recession of the financial sector. Finally I will explore the varieties of FinTech between the Anglo American model and the East Asian developmental state model from the viewpoint of the comparative capitalism analysis.

Energy harvesting is the next generation of energy technology. We propose a system that is based on financial technology (FinTech) and can harvest energy and then compensates it by cash or points. After signing up for membership and agreeing to the terms of use, we will be authenticated and the generated electrical energy which will charge the energy storage system (ESS). The power management server connects the financial value added network (VAN) provider to the payment company. The charge energy can be received as financial compensation using the open financial application programming interface (API).

Due to the rapid growth of digital finance, it is important to understand the factors influencing user adoption. The current study examined how personality traits (PT) drive users towards FinTech adoption (FIA). This study employs the Big Five Personality Model to explore the antecedents of FIA. A partial modeling structural equation modeling (PLS-SEM) and fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) methodology was used for finding out the relationship between PT and FIA. The outcomes from the analysis indicate that all the proposed variables directly and positively influence FIA. These findings have implications for FinTech service providers and academicians for their understanding of the key characteristics driving this sector. This study significantly enhances the existing literature by examining the role of PT, User Innovativeness (UI), and Financial Literacy (FL) as key drivers of FIA, offering unique and innovative insights into these determinants. Furthermore, the study provides a vigorous methodological contribution by integrating linear PLS and nonlinear fsQCA techniques.

With the advent of the FinTech era, which is an IT technology-based financial service, the service has been transformed into a service emphasizing user-friendly convenience, and new and innovative services are always pouring out. However, due to the nature of FinTech, personal information, financial information, and physical information can be easily exposed, so countermeasures against security threats are essential. Even if we provide innovative services, if we can not provide reliable service and do not get customer’s trust, we will not only lose customers but also result in the decline of brand value. Therefore, this paper examines the security threats of the FinTech market, domestic and overseas industries, and proposes countermeasures to protect consumers from increasingly intelligent and organized security.

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발 하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안 된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

To adopt the development in the medical scenario IoT developed towards the advancement with the processing of a large amount of medical data defined as an Internet of Medical Things (IoMT). The vast range of collected medical data is stored in the cloud in the structured manner to process the collected healthcare data. However, it is difficult to handle the huge volume of the healthcare data so it is necessary to develop an appropriate scheme for the healthcare structured data. In this paper, a machine learning mode for processing the structured heath care data collected from the IoMT is suggested. To process the vast range of healthcare data, this paper proposed an MTGPLSTM model for the processing of the medical data. The proposed model integrates the linear regression model for the processing of healthcare information. With the developed model outlier model is implemented based on the FinTech model for the evaluation and prediction of the COVID-19 healthcare dataset collected from the IoMT. The proposed MTGPLSTM model comprises of the regression model to predict and evaluate the planning scheme for the prevention of the infection spreading. The developed model performance is evaluated based on the consideration of the different classifiers such as LR, SVR, RFR, LSTM and the proposed MTGPLSTM model and the different size of data as 1GB, 2GB and 3GB is mainly concerned. The comparative analysis expressed that the proposed MTGPLSTM model achieves ~4% reduced MAPE and RMSE value for the worldwide data; in case of china minimal MAPE value of 0.97 is achieved which is ~ 6% minimal than the existing classifier leads.

본 연구는 핀테크를 중심으로 국내 디지털 금융 서비스 시장의 트렌드를 파악하고자 신문기사와 트위터 데이터 를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석을 진행하였다. 핀테크 시장의 성장 과정에 있어서 간편결제 서비스 도입, 인터넷전문은행 출범, 데이터 3법 개정안 통과, 마이데이터 사업 신청 등 중요하게 작용을 한 4가지 시점을 기준 으로 빈도분석을 수행하여 핵심 키워드 간의 차이를 살펴보았다. 또한 핀테크 선도 국가인 중국·미국과 미래 키워드를 핀테크 키워드와 결합한 빈도분석 결과를 통해 세계 시장 속에서 국내 핀테크 산업의 현 위치와 미래 시장 전망을 예측 하였다. 마지막으로 트위터 트윗을 대상으로 감성분석을 진행하여 핀테크 서비스에 대한 소비자의 기대와 우려를 정량 화하였다. 따라서 본 연구는 금융 생태계 변화 과정을 살펴보고, 분석 결과를 종합함으로써 정부와 기업이 향후 핀테크 시장 발전에 있어서 활용할 수 있는 전략적 방향성 및 대응 전략을 제시한 점에서 의의가 있다.

Focusing on FinTech keywords, this study is analyzing newspaper articles and Twitter data by using text mining methodology in order to understand trends in the industry of domestic digital financial service. In the growth of FinTech lifecycle, the frequency analysis has been performed by four important points: Mobile Payment Service, Internet Primary Bank, Data 3 Act, MyData Businesses. Utilizing frequency analysis, which combines the keywords ‘China’, ‘USA’, and ‘Future’ with the ‘FinTech’, has been predicting the FinTech industry regarding of the current and future position. Next, sentiment analysis was conducted on Twitter to quantify consumers' expectations and concerns about FinTech services. Therefore, this study is able to share meaningful perspective in that it presented strategic directions that the government and companies can use to understanding future FinTech market by combining frequency analysis and sentiment analysis.

스마트폰 이용의 보편화와 모바일 기반의 금융서비스 사용행태로의 소비자 변화에 따라 등장한 핀테크는 첨단 ICT 기술을 접목시킨 새로운 금융사업을 의미한다. 지급결제, 송금/전자화폐, 펀딩, 자산관리 등 다양한 금융서비스를 제공하는 핀테크 산업은 ICT 기술을 기반으로 시장 여건 및 제도가 뒷받침되는 생태계 구축이 그 성패를 좌우한다 고 하겠다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 핀테크 관련 4가지 주요 기술적 이슈를 분석하고, 이를 바탕으로 서비스 를 활성화에 필요한 선행 조건들과 시사점들을 제시하였다.

The advent of Fintech according to the smartphone generalization and consumer usage pattern change to mobile-based banking service means new financial business model merged with the state-of-the-art ICT technologies. Diverse Fintech business areas which covers payment, electronic transfer/cybermoney, funding, asset management etc depends on business-friendly ecosystem construction. In these regards, we raised Fintech related major four technical issues and presented the implications for service invigoration.

현대사회의 변화 속도와 복합적인 문제를 해결하기 위해 모든 교육기관에서 교과 통합(융합)을 기본으로 하는 교육과정 통합(융합)이 점차 확대되고 있다. 특히 금융 분야에서는 4차산업혁명 이후 가속화되고 있는 ‘핀테크 혹은 테크핀(TechFin), 즉, 전통 금융서비스에 클라우드, 빅데이터, 인공지능 기술과 IT를 결합한 지능화 혁신금융, 그리고 탈중앙화 블록체인 기술과 가상자산 활용에 기반한 ‘블록체인 핀테크’와 ‘DeFi’에 대한 실제적 이고 체계적인 교육의 필요성이 강조되면서, 관련 전공 학문 간의 교육과정 통합이 필요한 시점에 놓여 있다. 하지만 이러한 시대적 요구에도 불구하고 재무금융학에서의 통합 교육과정의 구성 노력은 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공학과 재무금융학을 통합한 블록체인 금융학의 통합교육과정의 체계 설계를 목적으로 하였다. 이를 위해 금융 및 회계 교과 전문가와 교육과정 전문가로 이뤄진 설계 집단조직을 구성하여 1)블록체 인 금융 전문가를 위한 역량 중심의 교육목표를 설정하고, 2)블록체인 금융의 핵심요소를 주제로 통합한 교육내 용을 선정하고, 범위와 계열을 고려한 교육내용의 조직 단계를 거쳐 ‘블록체인 금융학과 교육과정 내용체계표 (안)’를 개발하였다. 본 연구는 지식의 통합과 미래 인재 역량 함양을 지향하는 대학 교육과정 혁신의 기초를 마련할 수 있다는 기대에도 불구하고, 교육과정 설계만을 목표로 하였기에 실제적인 교육과정 운영과 그에 대한 평가를 포함하지 못하는 한계가 있고, 이는 후속 연구로 남긴다.

The current society is accelerating the integration of curriculum as knowledge in one discipline alone cannot solve complex problems in life. Since the beginning of the 4th Industrial Revolution, FinTech(Finance+Technology) has been developing into Blockchain FinTech and DeFi based on IT innovative finance, decentralized blockchain technology, and virtual assets. This study aimed at developing a curriculum for a theme-based integrated major, Blockchain Finance. We, a team of 5 experts specialized in curriculum, finance, and technology used brainstorming and deliberation in every decision-making process for the curriculum integration. Decentralized mainnet and smart contract codes are key technologies that implement financial businesses among technologies and elements for blockchain finance. Tokens(coins) are monetary financial and transaction systems that enable blockchain finance to work, and governance is the controlling structure that supports blockchain spirit and DeFi systems. These technology elements and the theories of finance are integrated into the curriculum under the principles of scope and sequence in curriculum design. However, this study is limited to the designing of an integrated curriculum that excludes implementation and evaluation of the curriculum. This should be left as a follow-up study.

본 연구는 가치기반수용모형을 기반으로 핀테크 지급결제 서비스 사용자의 사용중단의도에 영향을 미치는 요인 을 실증 검증하였다. 디지털 기기에 익숙하고 지급결제 서비스에 대한 거부감이 없고 서비스 접근성이 높은 20대 대학 생을 대상으로 설문을 진행하였다. SPSS와 SmartPLS를 이용하여 총 148부의 설문지를 분석한 결과, 핀테크 지급결제 서비스 사용자의 사용중단에 영향을 미치는 요인으로 지각된 혜택, 복잡성, 보안에 대한 우려가 유의한 영향을 보였다. 이 중 지각된 혜택이 가장 큰 영향을 보였다. 본 연구결과를 바탕으로 핀테크 제공 기업들은 사용자와의 장기적인 관계 유지를 위한 노력으로 지속적인 혜택 제공, 다양한 사용 가능성 확보를 위한 시스템 개선, 보안에 대한 사용자의 부정적 인식 감소를 위한 서비스 환경을 구축할 수 있을 것이다. 최근 고령층의 서비스 사용이 증가하면서 향후 연구에서는 다양한 연령층을 대상으로 확대할 필요성이 있다.

In the perspective of value-based adoption mode, this study empirically examined the factors that affect the intention of users of Fintech payment services to stop using them. A survey of college students who are familiar with digital devices, have no objection to payment and settlement services, and have high service access. A total of 148 questionnaires were analyzed using SPSS and SmartPLS. The study results show that perceived benefits, complexity, and security concerns are significant factors influencing the discontinue intention of Fintech payment services. Among them, the perceived benefit showed the most significant influence. Based on the results of this study, Fintech providers will be able to build a service environment to provide continuous benefits for maintaining long-term relationships with users, improve systems to secure various uses, and reduce users' negative perceptions of security. Recently, the use of services by the elderly has increased, so it is necessary to expand the scope of this study to target various age groups in future research.

핀테크기술이 미래 핵심 성장동력의 하나로 제시되면서, 핀테크 산업을 육성하려는 국제 경쟁이 치열해지고 있으며, 정부도 핀테크산업 육성에 큰 노력을 기울이고 있다. 본 연구 는 해외진출성과를 달성한 국내 핀테크 스타트업 사례연구를 통하여 해외진출성공요인을 분석하며, 핀테크기업의 글로벌화를 위한 정책적 시사점을 찾고자 하였다. 핀테크 시장을 금융산업과 핀테크산업의 발전정도에 따라 ‘금융 및 핀테크 선진국 시장’, ‘금융선진국 시장’, ‘핀테크 신흥시장’으로 구분하여, 해당 시장에 성공적으로 진출한 기업 들인 피노텍, 에이젠글로벌, 트루밸런스를 대상으로 사례연구를 진행하였다. 해외시장진출의 공통적 성공요인은 시장에 특화된 기술적 우위와 현지화를 통한 신속한 시장진입 및 현지기업과의 협력이었다. 시장 특성에 따른 진출전략의 차이도 발견되었다. ‘금융 및 핀테크 선진국 시장’은 현지 기업들과의 협력과 차별화된 우위를 제공하는 기술과 플랫폼전략이었다. 보수적인 ‘금융선진국 시장’에서는 소프트웨어기업 파트너의 발굴 이 후 금융기관과의 네트워크 구축 등의 단계적 협력방식이 유용하였으며, 글로벌표준의 플랫폼 전략이 필요하였다. ‘핀테크 신흥시장’의 경우에는 현지시장고객특성과 문화적특 성을 고려한 비즈니스 모델과 기술의 적용이 성공적인 진출 요인으로 제시되었다.

As FinTech technology has become one of the key future growth engines, the international competition to foster the FinTech industry is also intensifying globally. This study analyzes the success factors of global market entry by the case study of domestic FinTech start-up, which has accomplished successful advancement through technological power and rapid localization. According to the developments of the finance and fintech industry, FinTech market is divided into 'Advanced financial and FinTech market', ' Advanced financial market', and 'Emerging FinTech market'. And, Case studies were conducted for three companies, 'Finotek', 'Aigen Global', and 'True Balance'. The common success factors for entering overseas markets were market-specific technological advantages, rapid market penetration through localization, and cooperation with local companies. Differences in entry strategy by market characteristics were also found. In the 'Advanced financial and FinTech market', technology and platform strategy, and cooperation with companies with networks that are needed to enter the local market. In a conservative ' Advanced financial market', it was useful to cooperate with software organizations that provides networks, and need a platform strategy for global standards, also. In the case of 'Emerging FinTech market', localized business model considering local customer and cultural characteristics were suggested as successful factors.

핀테크 산업은 관련 정책과 기술이 끊임없이 변화중이어서 핀테크의 정의와 범위를 한정하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 예를 들어 크라우드 펀딩, 로보어드바이저, 인터텟 전문은행과 같은 새로운 핀테크 서비스가 계속적으로 출현하고 있다. 이러한 상황에서 이 연구는 핀테크를 중심으로 구축된 스마트관광생태계에서 공유가치창출 과정을 설명하는 개념적 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 이 연구는 첫째, 핀테크의 정의와 서비스 유형을 분류하고 각 유형을 대표하는 주요 사례를 분석한다. 둘째, 핀테크 산업을 주도하는 모바일 간편결제서비스와 최근에 등장한 인터넷 전문은행의 대표사례들을 분석한다. 마지막으로, 핀테크를 중심으로 진행되는 스마트관광생태계 구축사례를 분석한다. 종합적으로 이 연구는 핀테크 중심의 스마트관광생태계에서 공유가치를 창출하는 과정과 실제 관련사례 검토를 통해 모델의 타당성을 높였다는 점에서 중요하다.

Due to changes in policies and regulatory environments as well as technological advances in the Fintech industry, it is difficult to limit its definition and scopes. Continually, new services relevant to Fintech emerges such as Crowd Funding, Robo-advisors for asset management, and Internet-only Banks. Under these circumstances, this study proposes a conceptual model that explains how the smart tourism ecosystem built on Fintech contributes to creating shared value. To this end, this study attempts to categorize Fintech services into several areas and further identifies key cases leading each area. Moreover, this study examines representative cases of mobile payment services as the most pervasive area and Internet-only Banks as an emerging one, in the Fintech industry. Finally, this study investigates some real-world cases that smart tourism ecosystems are building based on Fintech. The main results are as follows. First, Fintech services are classified into four areas such as payment systems, insurance, the financial platform (i.e., fund brokerage), investment and asset management, and Internet-only banks. Payment systems can be further divided into three sub-areas such as convenient payment, mobile transfer, and electronic money. Second, of payment areas, mobile convenient payment dominates the Fintech industry whereas the other areas need to be further developed in Korea. Third, the Internet-only Bank area is just in its beginning stages. Fourth, in the tourism industry, there are many initiates to apply Fintech for maximizing overall customer experience. Finally, this study proposes a conceptual model that shows a process of creating shared value in the tourism industry through the smart tourism ecosystem built on Fintech. Further discussion and implications of the findings are provided.

AI recommendation services are widely utilized across industries. However, users’ perceptions of algorithmic bias, lack of transparency, and privacy risks may influence the formation of trust and satisfaction. This study comparatively examines how risk perceptions affect trust, satisfaction, and reuse intentions in e-commerce and FinTech services. A survey was conducted with adults who have experience using AI recommendation services, and the data was analyzed using structural equation modeling. Risk perception was conceptualized as three dimensions: bias, opacity, and privacy risk. The results revealed that the impact of the three risk factors differed between the two industries. In the e-commerce environment, algorithmic bias was interpreted as a result of personalized recommendations rather than being perceived as a traditional risk factor, and it actually acted as a factor that increased trust and satisfaction. In contrast, in fintech, where service usage is linked to high-risk decision-making regarding assets, loans, and investments, algorithmic bias and privacy risks acted as key factors undermining trust, whereas opacity did not have a significant impact. These findings suggest that the influence of risk perceptions is contingent upon industry characteristics. And provide practical implications for the design and management of AI recommendation services.

우수한 핀테크 기업은 고객의 니즈를 창출하거나 고객의 문제를 정확히 파악하고 이를 차별화된 IT 및 조직의 혁신성을 통해 솔루션을 제공함으로써 가치를 창출한다. 따라서 고객 문제의 해결과 결부되는 혁신성과는 핀테크 기업의 생존과 성장을 위한 필수 조건이 된다. 본 연구는 핀테크 기업의 혁신성과와 관련한 서비스적, 기술적, 문화적 측면의 역량을 종합적으로 살펴보기 위해, 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화의 매개역할을 중심으로 역동적 조직역량의 관점에서 구조모형을 설계하고 이를 실증하였다. 분석 결과는 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화가 매개역할을 하는 것으로 나타났다. IT 연관성과 기업가적 문화는 개별적으로 부분매개를 하였지만 둘을 통합한 모델에서는 서비스 지향성이 혁신성과에 미치는 직접적인 영향력이 줄어들면서 두 요소를 반드시 경유하여 혁신성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 핀테크 기업은 고객 문제를 정확히 이해하고 그에 적합한 서비스 목표를 수립하며 이를 달성하기 위한 제반 전략을 정렬하여야 한다. 또한 이러한 전략적 방향 하에서 IT 자원과 역량이 조직의 모든 기능에서 적극적으로 활용될 수 있도록 하고 기업가적 문화를 제도적으로 정착시킴으로써 보다 높은 혁신성과를 달성할 수 있다.

Excellent FinTech firms create value by finding customer needs or addressing customer problems to provide customers with differentiated solutions through information technologies and organizational innovation capability. Accordingly, the survival and growth of FinTech firms rely on the innovation performance for solving customer problems. This study assumes that IT relatedness and entrepreneurial culture play a mediating role in the relationship between service orientation and innovation performance. To examine it, designed and demonstrated is a structural model from the perspective of dynamic organizational capability. The results show that IT relatedness and entrepreneurial culture play a mediating role between service orientation and innovation performance. Although IT relatedness and entrepreneurial culture were partial mediators in each divided model, the integration model showed there was no direct effect of service orientation on innovation performance. The practical implication is that FinTech companies need to understand customer problems accurately, set up appropriate service goals and align all strategies to achieve them. With these strategic alignments, higher innovation performance can be achieved by enabling IT resources and capabilities to be actively utilized in all functions of the organization and institutionalizing the entrepreneurial culture.

디지털 기술의 급속한 발전으로 기업과 산업을 포함한 사회 전반에서 디지털 전환의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 금융산업에서도 디지털 전환은 운영의 효율성을 높이고, 새로운 시장 기회를 창출하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다. 특히 핀테크 기술의 발전, 핀테크 기업과의 경쟁 심화, 소비자의 디지털화 등의 요인으로 금융회사의 디지털 전환은 필수적 과제가 되어가고 있다. 본 연구는 싱가포르 DBS Bank의 사례를 아시아 금융회사의 디지털 전환을 통한 지속가능한 성장 전략 관점에서 분석하였다. DBS Bank는 전면적인 디지털 전환을 추진하며 비즈니스 역량을 강화하였고, 이러한 역량에 기반하여 아시아 지역에서 글로벌 전략을 전개하며, 지속가능 금융 분야에서도 영향력을 높이고 있다. 이에 DBS Bank 사례 연구를 통하여 디지털 전환이 금융회사의 성장과 장기적인 경쟁우위 확보에 미 치는 영향을 분석하고 의의를 도출하였다. 또한 한국 금융회사와 기업의 지속가능한 성장 전략 수립을 위한 시사점을 제시하며, 향후 연구방향 을 제안하였다.

The rapid advancement of digital technologies has highlighted the critical importance of digital transformation across various sectors, particularly within businesses and industries. In the financial sector, digital transformation has emerged as a pivotal strategy for enhancing operational efficiency and unlocking new market opportunities. The rise of FinTech technologies, escalating competition from FinTech companies, and the increasing digitalization of consumers have made digital transformation an imperative task for financial companies. This study examines the case of DBS Bank through the lens of a sustainable growth strategy facilitated by digital transformation in the Asian financial industry. DBS has strengthened its business capabilities through a comprehensive digital transformation initiative. Based on these capabilities, it has implemented a global strategy in the Asian market while also increasing its influence in the sustainable finance sector. Through an analysis of the case of DBS Bank, this study analyzes how digital transformation fosters the growth and long-term competitive advantage of financial companies and derives its implications. Furthermore, it offers valuable insights into developing sustainable growth strategies through digital transformation, with implications for Korean financial companies and enterprises more broadly, and suggests directions for future research.

This study addresses default prediction through ensemble techniques and cost-sensitive learning. It introduces a novel stacking method, focusing on instances with varying misclassification costs. Previous research lacks this comprehensive approach, highlighting a research gap. The proposed technique proves advantageous in terms of economic payoff and performance, offering practical utility. It complies with regulatory monitoring standards without incurring statistical cost penalties. This study demonstrates potential revenue gains even without precise cost ratios. Empirical results using Taiwanese company bankruptcy data (1999-2009, 95 financial ratios) reveal significant outcomes. Firstly, the proposed algorithm markedly improves economic payoff. Secondly, its statistical performance remains unaffected, even considering the dependency on overall prediction errors related to misclassifying defaults. Lastly, the method is computationally efficient, robust across cost scenarios.

투자 포트폴리오는 현대 포트폴리오 이론에 근거하여 해리 마코위츠가 제안한 계량 모델로서 비체계적 위험을 감소시키는 것을 목표로 삼는 이론 체계이다. 현대 사회를 급진전시킨 컴퓨팅 환경하에서 최근 통계나 기계학습 기법을 기반으로 한 포트폴리오 전략 수립이 지배적 현상으 로 나타나고 있다. 특히, 기계학습 기법 중 강화학습을 적용한 투자 포트폴리오 구축이 주목받으면서 이에 관한 국내 연구도 수행된 바 있다. 하 지만 투자 포트폴리오에 강화학습을 적용한 연구는 활성화되지 못한 채 여전히 미흡한 수준에 머물러 있는 것으로 보인다. 본 연구는 자산 선택 과 강화학습이 통합된 포트폴리오를 위험조정 수익 극대화 측면에서 벤치마크 지수와 비교·분석하였다. 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫 째, 제안한 모든 포트폴리오들은 위험 대비 높은 투자 성능을 비교해 보면 벤치마크 지수에 비해 상대적으로 높은 누적 수익 성과를 보여 주었 다. 더불어 포트폴리오 모형 1은 모든 기간에서 정(+)의 샤프비율을 보였는데, 이러한 결과는 동작 확률 분포에 입각해 동작 선택 후 보상의 획 득을 가능케 하고, 이것을 상태 가치와 비교해 이익 계산을 실행함으로써 최적 정책의 학습 확률이 증진되었다고 판단된다. 둘째, 제안한 포트 폴리오들의 평균 최대손실폭도 벤치마크 지수보다 낮거나 비슷하게 나타났다. 이로 인해 수익 기회의 온전성 유지 및 변동성 감소를 동시에 추 구할 수 있는 것이다. 이를 통해 제안한 통합된 포트폴리오가 적정히 잘 작동되고 있음이 실증되었다. 이런 맥락에서 자산 선택과 강화학습이 통합된 포트폴리오에 관한 연구는 학문적 측면에서 핵심 연구 주제가 될 뿐만 아니라 현업의 다이렉트 인덱싱 고도화에 있어서도 근원적 탐구 대상이 된다.

Over 70 years ago, Harry Markowitz published his portfolio optimization works. Nevertheless, research is currently underway to devise more effective strategies with the aim of attaining improved returns. Recent advances in reinforcement learning have enabled the exploration of new methods to create portfolios that maximize risk-adjusted returns. This study unleashed a new approach that integrates asset selection with reinforcement learning and benchmark index. The main empirical analysis results are as follows. First, all of the proposed portfolios showed relatively high cumulative return performance compared to the benchmark index. Especially, portfolio model 1 showed a positive sharp ratio for all periods. One reason for this is that we determine an advantage based on the state value by comparing it to an action probability, which requires understanding action probabilities. Second, the average maximum drawdown of the proposed investment portfolios was also lower or similar to the benchmark index. The proposed integrated portfolio was demonstrated to result in reduced volatility while preserving profit opportunities. In this context, the propped portfolio presents an opportunity to take direct indexing investement strategy to the next level.

자산배분 전략은 비체계적 위험을 낮추기 위한 계량 모델로 해리 마코위츠가 현대 포트폴리오 이론을 기반으로 발전하였으며, 오늘날에는 다 양한 통계 기법과 기계학습 기법에 따라 자산배분 전략을 수립하고 있다. 최근 기계학습 분야 중의 하나인 강화학습의 폭발적 성장을 통해 자산 배분 전략 관련 국내 연구들이 수행되고 있지만, 여전히 미흡한 수준에서 벗어나지 못하고 있다. 본 연구는 최대 엔트로피 목적함수를 가진 SAC 강화학습 알고리즘을 사용한 자산배분 전략을 위험조정 수익 극대화 측면에서 계층적 위험 균형 자산배분 전략과 비교·분석하였다. 주요 실증분 석 결과는 다음과 같다. 계층적 위험 균형 자산배분 전략과 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략의 위험 대비 높은 투자 성능을 비교 해 보면 계층적 위험 균형 자산배분 전략에서 낮은 성과를 보여 주었다. 이러한 결과는 SAC 강화학습 알고리즘의 최대 엔트로피 목적함수가 최 적화와 준최적화를 통해 시장 환경의 변화를 감지하고 이에 신속히 대응해 시장의 위험 구조 및 수익률 간의 최적 균형을 도출해 내는 것으로 판 단된다. 이로 인해 강화학습 에이전트는 수익 기회를 온전히 유지하면서도 변동성은 감소시키고 갑작스러운 손실 또한 방지할 수 있는 것이다. 둘째, 계층적 위험 균형 전략과 달리 비슷한 자산군의 특성으로 인해 계층별 차별화 정도가 크지 않아도 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산 배분 전략에서 위험조정 수익 극대화를 보여 주었다. 이를 통해 주식 이외에 다양한 이종 자산으로 투자자산을 확대하지 않은 환경에서도 SAC 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략이 잘 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 이런 맥락에서 강화학습 알고리즘을 활용한 자산배분 전략에 관한 연구는 학문적으로 중요한 연구주제가 될 뿐 아니라 현업의 로보어드바이저 고도화에도 중요한 관심 대상이 된다.

Harry Markowitz's works on portfolio optimization were published nearly 70 years ago. However, studies of potential methodologies are still being conducted in order to achieve better asset allocation results. Deep reinforcement learning has recently been applied to a wide range of industries, including games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. A method known as reinforcement learning enables automated asset allocationwithout the need for ongoingmonitoring. It has the authority to set its own policies. This paper's goal is to conduct an empirical analysis of the performance of two asset allocation strategies. One is the Hierarchical Risk Parity(HRP), the risk-based asset allocation strategy, and the asset allocation strategy using the Soft Actor-Critic (SAC) reinforced learning algorithmis the other. Because the reinforcement learning agent detects and responds quickly to changes in the financial market environment, the asset allocation strategy based on the SAC can avoid unexpected losses while maintaining profit opportunities in terms of Sharpe ratio. Second, when compared to the HRP's performance, the asset allocation strategy based on the SAC performed well even when asset classes were highly correlated. This paper demonstrates how the development of a reinforcement learning algorithm can benefit asset allocation. In this context, research on asset allocation strategies using reinforcement learning technique is not only an important academic research topic, but also a key topic of interest in the advancement of robo-advisors.

모바일 기기의 확산과 ICT 기술로 핀테크 혁신이 더욱 가속화 될 것으로 전망되는 가운데, 최근 금융의 화두는 ‘디지털 전환’이며, 여기에는 빅데이터의 활용이 주요 요소라 할 수 있다. 특히 오픈 뱅킹이라는 인프라가 마이데이터와 마이페이먼트 산업과 연계되어 금융정보의 이종결합, 자산 조회 및 이체 기능이 결합되는 오픈 파이낸스 시대가 도래고 있다. 마이데이터는 데이터 활용을 통한 가치 창출에 주목하여 나타난 개념으로, 데이터의 주체가 능동적인 자기결정권 을 갖는데 의의가 있는데 현재 국내에서도 마이데이터가 시행 되며 전략적 활용방안을 모색되고 있다. 이에 본 연구는 마이데이터 관련 비즈니스 사례를 분석하여 향후 금융의 디지털 전환을 위한 전략적 활용방안을 제시하는 것을 목적으 로 하였다. 해외 주요국가에서 마이데이터 개념을 적용한 PSD2 및 오픈뱅킹 정책을 적극 추진하고 있는 가운데 성공적 인 비즈니스 모델(Mint, Information Bank, Strands)의 분석을 통해 데이터 기반 비즈니스의 타당성을 확인하고 공통 점을 모색하기 위한 사례 연구를 수행하였다. 거래의 효율성과 다양성을 향상시키는 사업 모델을 제공한다는 관점에서 마이데이터는 기존의 사업 모델을 개선할 수 있는 잠재력이 있음을 확인할 수 있었다. 마이데이터는 본인 중심의 모든 데이터로부터 개별적인 데이터 생태계를 쉽게 구현하고 관리할 수 있어야 하는데 개인이 스스로 이를 관리, 통제, 활용 하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 마이데이터 오퍼레이터 또는 마이데이터 서비스 제공자 역할을 할 수 있는 비즈 니스 모델이 적극적으로 모색될 필요가 있겠다.

The purpose of this study is to investigate the innovation of business model and the effectiveness of the data-driven model. the main concepts and policies related to the data economy are reviewed, and implications are drawn through the analysis of data-based convergence service creation cases. This study identified the existing data-driven business model of the creation of MyData service industry in the financial industry and concept of the data economy. According to the empirical analysis result, this study confirmed that t considering the mobile environment and consumer acceptance of data portability, the ripple effect of the implementation of My Data on the financial industry is expected to be significant.