이 논문은 경북 동해안 지역금융시장을 분석하고 있다. 분석결과에 따르면 신용협동기구는 지역의 영세기업의 금융제약을 완화하기 위해 충분한 노력을 기울이지 않고 있다. 많은 논의는 신용협동기구가 지역에 밀착된 경영을 통해 자신의 경쟁력을 강화하고 나아가 안정적인 성장을 도모해야 한다고 제안한다. 그러나 현재 그들은 차입자의 사적인 정보를 획득하기 위한 노력을 충분히 기울이고 있지 않은 채, 신용평점제도와 담보에 의존하여 자금을 운용하고 있다. 이 자체 그들의 취약한 경쟁력의 근저에 놓여있는 문제이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 신용협동기구는 지역사회개발에 적극 참여해야 한다. 다른 한편 정부도 이들의 육성에 힘을 기울여야 한다. 이들의 기능이 활성화될 때 지역금융시장의 효율성이 제고되고 지역경제도 순조롭게 성장할 수 있을 것이다.
수출신용보증은 수출계약과 관련하여 외국환은행이 중소기업자인 수출업자에게 수출신용보증서를 담보로 대출함에 따라 발생하는 수출자의 상환채무에 대하여 한국무역보험공사가 그 지급을 연대보증하는 것으로 외국환은행은 안심하고 수출금융을 취급할 수 있다. 또한 중소기업 수출자도 별도의 담보를 제공하지 않아 현재 중소기업은 전용보증제도인 수출보험제도를 가장 선호하고 있다. 하지만 한국무역보험공사가 지원하는 수출신용보증의 경우 최근 5년간 인수실적이 공사 전체 인수실적(보험 및 보증인수 총액, 총 604조여 원)의 2.64%(16조여 원)에 불과한데도 5,262억 원의 보험수지 적자가 발생하는 등 무역기금손실의 주요 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본고에서는 중소기업의 건전한 수출지원 정책으로서 안정적인 무역금융지원기반을 마련하고 기금운용의 건전성 확보와 절감 방안을 검토하기 위해 2011년 11월 감사원의 무역보험실태 보고서를 토대로 수출신용보증제도의 사례분석을 통해 문제점을 고찰하고 무역보험운용상의 개선방안을 도출하고자 한다.
마케팅 정책의 하나로 일부 공급자는 소매상에게 공급하는 제품에 대한 수요 증대를 기대하면서 일정 기간의 신용 거래를 허용한다. 신용 거래에 의한 제품 대금에 대한 지불 유예의 기회는 소매상의 재고 투자 비용을 절감시키는 효과를 가져 오게 되고, 결과적으로 구매자의 수요 증대를 기대하면서 소매상의 판매 가격을 결정 하게 된다. 본 연구는 공급자, 소매상 그리고 구매자로 구성되는 신용 거래 공급망에서 구매자의 수요가 소매상의 판매 가격에 지수적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 소매상의 판매가격과 주문 로트 크기(EOQ: Economic Order Quantity)를 결정하는 재고 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 공급하는 제품은 시간의 경과에 따라 변질되는 퇴화성 제품의 경우를 포함하고, 신용 거래 기간과 가격탄력지수 그리고 퇴화의 정도가 소매상의 판매 가격과 주문 로트 크기에 미치는 영향을 분석 해 보고자 한다.
지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.
최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.
인적 서비스의 질은 서비스산업의 경영성과에 영향을 주는 중요한 요인일 뿐만 아니라 조직체의 존속, 성장, 발전에 절대적 영향을 미치므로, 이에 대한 심층적 연구의 필요성이 대두되고 있다. 특히, 신용협동조합의 경우 직원의 대 조합원 서비스의 질은 현재와 같이 어려운 환경 하에서는 조직의 존속과 성장에 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로, 본 연구는 신용협동조합 직원의 인적 서비스의 질에 영향을 미치는 요인들을 중심으로 하여 이들간의 인과관계를 정립하고. 그 요인들이 미치는 영향력을 중심으로 하여 차후의 연구를 위한 시사점을 제공할 목적으로 수행되었다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 연구결과에서 나타난 문제점을 보완하고. 보다 진전된 연구결과를 도출함으로써 신용협동조합 직원들의 대 조합원 서비스의 질에 대한 향상방안을 제시하였다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.
최근 들어 급격하게 변화하는 금융환경과 우수고객을 확보하려는 금융기관의 치열 해짐에 따라 금융기관의 대출업무의 전문성과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 본 연구에서는 대출 업무에 있어 복잡하고 전문적인 지식이 요구되는 기업신용평가 과정에 전문가시스템을 적용하여 이를 실제 상황에 활용하여 봄으로써 대출 의사결정과정의 정확성과 신뢰성을 증 가시키고자 하는데 초점을 맞추고 있다. 실제적용을 위하여 25개의 중소/대기업으로 데이터 를 수집, 적용하여 시스템을 평가하였다.
미국 신용카드 시장에서의 독점금지법 관련 사건들에서 쟁점이 되는 것은 구체적이고 명시적인 행동이나 규칙인 경우가 보통이며, 가령 가격이나 이윤과 같은 시장 성과 자체가 문제시된 경우는 없다는 점이다. 흔히 단기적인 시장성과에 대한 표면적 관측에 따라서 정책적 대응이 이루어지는 경향이 없지 않은 우리 현실에 비추어 되씹어볼만한 점이다. 장기적으로는 시장구조 요인들의 개선에 관심을 기울여야 하겠지만, 단기적으로는 인위적인 경쟁제한 요소들의 제거에 정책목표를 한정함이 옳다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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