Intro

바야흐로 ‘데이터 大폭발의 시대’를 맞이했습니다. 최근 2년간 만들어진 데이터가 그 이전에 만들어진 데이터의 총량보다 크다는 말이 있을 정
도로 우리 주변에는 데이터가 넘쳐납니다. 그리고 이제는 기업뿐만 아니라 개인도 데이터의 활용과 거래를 통해 수익을 창출하고 있습니다. 그러나 이럴 때일수록 다양한 데이터 속에서 유용한 데이터를 가려내고, 데이터 속에 숨은 지식과 새로운 통찰력을 발굴하는 것이 무엇보다
중요합니다. 모래알(빅데이터) 속에서 진주(가치)를 찾고, 그 진주를 다듬어 반짝반짝 빛나게 하는 것이 바로 데이터 사이언스의 영역입니다.

What is
Data Science?

데이터 사이언스는 ‘컴퓨터 과학 + 수학과 통계학 + 도메인 지식’이라는 3개 영역의 결합으로 설명할 수 있습니다.
데이터 사이언티스트는 이 3개 영역의 지식을 고루 겸비한 융합형 인재를 말합니다. 그만큼 데이터 사이언스는 여러 영역에 걸쳐, 다양한 지식
과 통찰력 그리고 창의적인 아이디어가 중요한 분야입니다.

DATA
SCIENCE

Computer
Science / IT

Machine
Learning

Domain / Business
Knowledge

Traditional
Research

Math and
Statistics

Software
Development

하나금융융합기술원의 데이터 사이언스 연구는 데이터 기반의 혁신적인 금융 서비스 창출을 지향합니다. 이를 위해 금융 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 활용합니다. 손님의 소비 패턴이나 취향, 구체적인 금융 상품의 선호도까지 파악하여 손님
을 360도 이해하고자 합니다. 이를 통해 조금 더 정교한 손님 맞춤형 신상품 및 서비스를 제공할 수 있습니다.

DATA
SCIENCE

• Feature
  Extraction
• Optimization
• Prediction
• Recommen
  -dation
• Segmentation

1 Unsupervised
Learning

Clustering

· K-means Clustering

· Hierarchical Clustering

· Density Based Clustering

Dimensionality Reduction

· Non-negative Matrix Factorization

· Principal Component Analysis

· Linear Discriminant Analysis

Association

· Eclat Algorithm

· Growth Algorithm

· Apriori Algorithm

2 Supervised
Learning

Classification

· Support Vector Machine

· Random Forest Classification

· Decision Tree Classification

Regression

· Linear Regression

· Ridge Regression

· Random Forest Regression

3 Reinforcement
Learning

• · Trust Region Policy Optimization
• · Deep Q Network
• · Q-learning

데이터 분석 기법들은 날이 갈수록 고차원화되고, 정교해지고 있습니다. 하나금융융합기술원은 보다 최신의 기술을 확보하기 위하여 예전에 연구해보지 않은 새로운 방식으로 문제에 접근하며 혁신적 서비스 제공에
대한 가능성을 높이고 있습니다. 이를 위해 우리는 하나금융융합기술원 내부의 데이터 사이언티스트들과 하나금융그룹 내 혹은 외부 금융 전
문가들의 지식을 결합한 ‘집단 지성’ 을 적극 활용하고 있습니다.

Future Research

하나금융융합기술원은 데이터 사이언스를 통해 금융 서비스 영역을 고도화하고자 합니다. 먼저 손님 관리, 신용 리스크 관리, 업무 효율화 등
에 집중하고 있습니다.
‘미래 금융 라이프 시나리오’와 같이 손님들이 경험할 미래 금융 서비스를 구상하고, 은행, 증권, 카드, 보험을 망라하는 통합 개인화 금융 서비
스를 목표로 합니다. 손님은 상시 제공되는 최적화된 서비스를 경험할 수 있습니다. 미래의 금융은 손님이 원할 때 원하는 방식으로 원하는 상
품 및 서비스를 제공하게 될 것입니다. 손님의 신용도와 이상 금융 패턴을 분석하여 신용 리스크와 운영 리스크를 예방할 수 있는 효율적인 관리체계 구축에 활용할 수 있습니다.
이를 통해 개인 및 기업은 대내외적으로 발생할 수 있는 손실을 예방할 수 있게 될 것입니다. 금융 종사자들의 단순 반복 업무를 자동화하여
업무 편의성을 향상시킬 수 있습니다. 여기서 발생하는 유휴 인력은 새로운 고부가가치 업무에 투입될 것입니다. 향후 금융 산업 경쟁력의 핵심은 ‘손님 경험의 가치’를 향상시키는데 있습니다. 하나금융융합기술원은 데이터 사이언스 연구를 통해 ‘손님 경
험의 가치’ 향상을 끊임없이 추구할 것입니다.