한국정보시스템학회지:정보시스템연구 (The Journal of Information Systems)

  • 제29권4호
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  • Pages.137-151
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  • 2020
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  • 1229-8476(pISSN)
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  • 2733-8770(eISSN)
한국정보시스템학회 (Korea Association of Information Systems)
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텍스트 마이닝 기반의 자산관리 핀테크 기업 핵심 요소 분석: 사용자 리뷰를 바탕으로

An Analysis of Key Elements for FinTech Companies Based on Text Mining: From the User's Review

  • 투고 : 2020.11.25
  • 심사 : 2020.12.22
  • 발행 : 2020.12.31
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초록

Purpose Domestic asset management fintech companies are expected to grow by leaps and bounds along with the implementation of the "Data bills." Contrary to the market fever, however, academic research is insufficient. Therefore, we want to analyze user reviews of asset management fintech companies that are expected to grow significantly in the future to derive strengths and complementary points of services that have been provided, and analyze key elements of asset management fintech companies. Design/methodology/approach To analyze large amounts of review text data, this study applied text mining techniques. Bank Salad and Toss, domestic asset management application services, were selected for the study. To get the data, app reviews were crawled in the online app store and preprocessed using natural language processing techniques. Topic Modeling and Aspect-Sentiment Analysis were used as analysis methods. Findings According to the analysis results, this study was able to derive the elements that asset management fintech companies should have. As a result of Topic Modeling, 7 topics were derived from Bank Salad and Toss respectively. As a result, topics related to function and usage and topics on stability and marketing were extracted. Sentiment Analysis showed that users responded positively to function-related topics, but negatively to usage-related topics and stability topics. Through this, we were able to extract the key elements needed for asset management fintech companies.

키워드

과제정보

이 연구는 연세대학교 미래융합연구원(ICONS)의 지원으로 수행되었음.

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