• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.2
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• pp.31-45
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• 1991

일반적으로 신규공모주식(新規公募株式)(initial public offering : 이하 IPO라 약칭함)은 실제가치보다 저가발행(低價發行)되는데 이것은 투자은행(投資銀行)의 명성(名聲)과 어떤 관련이 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 1988년부터 1989년 사이에 우리나라의 기업공개에 있어서 IPO의 가격형성(價格形成)에 주간사회사(主幹事會社)의 명성(名聲)이 어떤 영향을 미치는지를 실증분석을 통하여 검토하였다. 실증분석의 결과에서는 IPO의 저평가율(低評價率), 위험도(危險度), 공모규모(公募規模)면에서 주간사회사의 명성에 따른 차이를 밝힐 수 없었다. 그러나 이름 있는 주간사회사는 보다 일관되게 IPO를 저가발행하며, 상장후의 주가수준도 더 높게 유지하는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 주간사회사의 공모주 매출능력이나 인수기능보다는 상장후 일정기간 동안 주간사회사의 주가 관리 능력을 더 중요시하게 하는 제도상의 특징에 기인될 것이므로 주간사회사(主幹事會社)의 명성(名聲)이 나름대로 IPO의 가격형성에 중요한 역할을 한다고 판단된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.4
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• pp.99-114
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• 2012

Mutual savings banks have today met many difficulties because of various reasons. To overcome these difficulties, they have to change to be more customer centric and to adopt customer satisfaction management so that they can satisfy customers asking for diversified and professional service. This study aims to investigate the relationship between various dimensions of service quality and service performance such as customer satisfaction, customer trust, and repurchase intension. This study categorized service quality as interaction quality, outcome quality, and physical environment quality. Moreover, this study examined whether interest sensitivity and bank reputation had the moderating effects between service quality and service performance. The study results may provide practitioners and researchers in financial industry with some implications and guidelines for mutual savings banks' competitiveness.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.143-174
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• 2023

With the development of deep learning technologies, Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition (AI-OCR) has evolved to read multiple languages from various forms of images accurately. For the financial industry, where a large number of diverse documents are processed through manpower, the potential for using AI-OCR is great. In this study, we present a configuration and a design of an AI-OCR modality for use in the financial industry and discuss the platform construction with application cases. Since the use of financial domain data is prohibited under the Personal Information Protection Act, we developed a deep learning-based data generation approach and used it to train the AI-OCR models. The AI-OCR models are trained for image preprocessing, text recognition, and language processing and are configured as a microservice architected platform to process a broad variety of documents. We have demonstrated the AI-OCR platform by applying it to financial domain tasks of document sorting, document verification, and typing assistance The demonstrations confirm the increasing work efficiency and conveniences.

• Asia Marketing Journal
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• v.9 no.3
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• pp.233-255
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• 2007

본 사례는 외환위기 및 대우 그룹 해체로 인해 존폐의 위기에 처했던 대우증권이 선도업체 위상을 탈환하기까지의 재건 과정에서 실행했던 마케팅 전략 및 영업활동을 분석하고 있다. 이를 통해 경영위기를 효과적으로 극복하고 새롭게 도약하기 위해 활용 가능한 마케팅 및 영업 전략의 일례를 소개하고자 한다. 끝으로 대우증권의 향후 마케팅 과제와 관련된 토의 주제가 제시된다. 국내 증권업계 선두주자였던 대우증권은 1999년 '대우 사태'로 인해 한때 업계 5위까지 추락하고 1조 2,000억원의 적자를 기록하였으며 신용등급은 투자부적격 단계인 CCC+까지 하락하는 등 위기를 맞이하게 되었다. 대우증권이 회생과 재도약을 위해 채택한 마케팅 전략은 '선택과 집중'이었다. 즉, 최대 수익원이자 경쟁력이 있는 사업 분야인 위탁매매(brokerage)에 역량을 우선 집중하여 안정적으로 수익 기반을 다진 뒤 이를 바탕으로 IB(Investment Bank)와 자산 관리(Wealth Management) 등 여타 분야에서의 역량도 점진적으로 강화하는 전략이다. 전략의 실행 방향은 높은 효율성 확보 및 자원의 확충을 통해 시장 지배력과 수익성을 창출하는 것이었다. 전략적 공감대, 오프라인 영업 강화, 현장 및 고객 중시를 위한 기업 자원의 확충 배치를 바탕으로 영업 프로세스, 영업 인프라, 영업 관리, 고객 서비스, 영업 문화의 혁신을 실행한 결과, 대우증권은 증권명가의 옛 명성과 위치를 성공적으로 탈환하게 되었다. 대우증권은 2004년 위탁매매 영업 부문에서 1위 위상을 되찾은 이래 전 사업 분야에서 성장을 지속하였다. 2006년 증권업종 시가총액 1위를 회복하는 등 각종 경영지표는 큰 폭으로 개선되었고, 신용등급은 AA-로 상향 조정되었다. 나아가 자본시장통합법 시대에 걸맞는 선도 글로벌 투자은행으로서 진화한다는 계획을 추진하고 있다.