모바일뱅킹의 성장세 뚜렷한 가능성에 따라 이와 관련한 연구들이 다수 진행되고 있으나, 국내의 경우 기술적인 요소나 소비자의 이용 의도 및 행동, 만족에 대한 분석으로 집중되어 있는 실정이다. 또한 20대라는 견고한 고객층을 보유하였음에도 이러한 고객 집단을 특정하여 진행된 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 모바일뱅킹이 한 단계 도약하기 위해서는 그 자체에 대한 연구뿐만 아니라 모바일뱅킹에 영향을 미치는 외부요인에 대한 연구를 통해 다양한 관점을 확보하는 전략이 필요하다. 따라서 본 연구는 20대의 모바일뱅킹에 유의미한 영향을 미칠 수 있는 다양한 외부요인 중 충동성, 신용카드사용 여부, SNS 중독을 분석하였다. 충동성의 네 가지 하위요인인 부정긴급성, 긍정긴급성, 계획성부족, 지속성부족과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계를 검토하고, 여기에 신용카드 사용 여부가 영향을 미치는지 확인하였다. 또한 충동성의 각 하위요인과 SNS 중독의 세 가지 하위요인인 조절실패 및 일상생활장애, 몰입 및 내성, 부정정서회피 간의 관계를 탐색하였다. 이때 모바일 기반의 SNS 중독이 충동성과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계에서 어떠한 매개효과를 보이는지 확인하였다. 이러한 분석을 위해 20대 남녀 150명을 대상으로 설문조사를 진행하였고, 수집된 자료는 SPSS Statistics 25 프로그램을 이용하여 연구문제에 따라 상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정긴급성은 모바일뱅킹 사용률에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 신용카드 사용 여부는 부정긴급성과 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 조절효과를 보였다. 셋째, 충동성의 하위요인은 모두 SNS 중독의 하위요인과 유의미한 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 긍정긴급성 및 SNS 중독, 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 총효과와 직접효과가 나타나는 것으로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1231-1245
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2015
People have transferred their business model from traditional commerce to e-commerce in recent decades. Both shopping and payment can be completed through the Internet and bring convenience to consumers and business opportunities to industry. These trade techniques are mostly set up based on the Secure Sockets Layer (SSL). SSL provides the security for transaction information and is easy to set up, which makes it is widely accepted by individuals. Although attackers cannot obtain the real content even when the transferred information is intercepted, still there is risk for online trade. For example, it is impossible to prevent credit card information from being stolen by virtual merchant. Therefore, we propose a new mechanism to solve such security problem. We make use of the disposable dynamic security code (DSC) to replace traditional card security code. So even attackers get DSC for that round of transaction, they cannot use it for the next time. Besides, we apply visual secret sharing techniques to transfer the DSC, so that interceptors cannot retrieve the real DSC even for one round of trade. This way, we can improve security of credit card transaction and reliability of online business. The experiments results validate the applicability and efficiency of the proposed mechanism.
본 연구는 최근 급속한 성장세를 보였던 신용카드서비스에서의 무분별한 신규고객유치 경쟁으로 인해 소홀히 취급해왔던 고객서비스에 대한 만족요인들을 분석하였다. 기존의 소매금융서비스 연구에서 사용한 요인들 중 신용카드서비스 연구에 적절하다고 판단되는 요인에 새롭게 추가된 요인을 바탕으로 카드서비스에 대한 고객만족차원을 분석하였다. 분석결과 재이용의도에 영향을 미치는 고객 만족요인으로는 회사, 혁신성, 물리적/직원서비스 그리고 수수료 등으로 나타났으며, 타인추천의도에 영향을 주는 고객만족요인으로는 부가서비스, 혁신성 그리고 물리적/직원서비스로 나타났다. 따라서 기존회원들에게 계속적으로 자사의 카드서비스를 이용하고 타인에게 구전을 확 수 있도록 고객만족을 통한 전략적 접근이 필요하다고 하겠다.
초고속 인터넷과 무선통신망의 발달로 전자상거래는 급증하는 추세이다. 그러나 최근 이동통신사, 금융사 등의 해킹사건으로 인해 많은 수의 개인정보가 유출되었다. 특히 신용카드정보의 경우 온라인 거래에 악용되어 결제를 시도할 수 있고 이에 따른 피해는 카드소지자가 입게 된다. 이를 막기 위해 실제카드번호 대신 가상카드번호를 사용하는 기법들이 제안되었다. 하지만 기존의 제안들은 취약점이 존재하고 추가적인 보안 인프라가 필요하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 가상카드번호 기법들을 분석하고 카드 사용자가 공개키/비밀키 키쌍을 생성하고 공개키를 카드사에 사전등록 함으로써 보안 요구사항을 충분히 만족시키면서도 추가적인 보안 인프라 없이 효율적으로 결제할 수 있는 가상카드번호 기법을 제안한다.
소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.
Recently, the use of mobile payment, called "Pay" payment, is increasing such as 'KakaoPay' and 'SamsungPay'. In Korea, various mobile payment services are running and emerging. The purpose of this study is to examine the intention to switch from using existing credit cards or check card to mobile payment service based on the two-factor theory. We empirically examined the effect of the two factors, the factors that enable switching and the factors that inhibit switching. Therefore, the study use switching cost and switching benefit as parameters to confirm the effect on the switching intention. In addition, this study intends to analyze the differences between two subgroups by the degree of personal innovativeness. We survey smartphone users and credit card or check card users, and analyzed the Smart PLS 3.0 using structural equation model to verify the significance of the research hypothesis.
The purpose of this study was to (1) identify sociodemograghic, economic, psychological and use of credit variables that influence the late payment behavior of three types of consumer credit which are service credit, credit card, installment purchasing credit, (2) compare the levels of the credit counselling between the normal payment behavior group and the late payment behavior group about both of the counselling experiences and needs. Data were collected from questionnaires with 337 adults who were residents of Seoul. The major findings are as follows ; (1) There are independently significant probability differences for measure of the sociodemographic, economic, psychological and use of credit variables on dichotomous Logit analysis (2) Both the experience and need levels of credit counselling were concentrated on the family.
신용카드로 결제 시 바로 SMS 문자로 통보해주는 서비스가 활발히 이용되고 있다. 그러나 SMS문자는 단순한 1회의 결제 정보만을 제공할 뿐이다. 유선 네트워크나 모바일 네트워크에 연결하여 신용카드 사용정보를 조회하고 관리하는 방법이 있기는 하지만 유선 네트워크가 설치된 곳으로 이동해야 한다는 공간적인 문제와 이동 중에 바로 사용할 수 없다는 시간적인 문제가 발생한다. 또한 모바일 인터넷의 경우 접속 시 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SMS 문자를 취합 및 분석하여 효과적으로 신용카드의 사용 내용을 관리할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 전월 사용내역, 금월 사용내역, 전월 사용총액, 및 금월 사용총액, 할부내역 등을 어떤 비용도 없이 조회 할 수 있도록 하여 가입자의 편의를 제고하였다. 이것은 사용자들이 효과적으로 신용카드 결제정보를 관리할 수 있게 한다.
The purpose sof this study was to examine consumer's addictive buying through the TV home shopping, focused on materialism, show host and credit card use consumer. Two hundred four female consumers who had purchased fashion items in TV home shopping had participated for this study. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, t-test, and multiple regression were used for the study with SPSS 12.0 program. The result were as follows. First, the addictive buying group was 13.2% among respondents while non-addictive buying group was 86.8%. Second, materialism was classified into 3 factors: happiness, success and possessiveness. Show host was classified into 3 factors such as visual presentation, image and communication skill. Credit card was classified into 3 factors: sales promotion, late payment and method payment. Results of multiple regression revealed that happiness and possessiveness from materialism, credit card late payment, and show host communication skill were significantly related to addictive buying. Based on these results, this study would provide fashion marketing strategies for reasonable and reasonable consuming culture, since addictive buying has been not only individual problem but also social problem. Based on these results, this study would provide fashion marketing strategies for reasonable and reasonable consuming culture, since addictive buying has been not only individual problem but also social problem.
In this paper, credit card delinquency means the possibility of occurring bad debt within the certain near future from the normal accounts that have no debt and the problem is to predict, on the monthly basis, the occurrence of delinquency 3 months in advance. This prediction is typical binary classification problem but suffers from the issue of data imbalance that means the instances of target class is very few. For the effective prediction of bad debt occurrence, Support Vector Machine (SVM) with kernel trick is adopted using credit card usage and payment patterns as its inputs. SVM is widely accepted in the data mining society because of its prediction accuracy and no fear of overfitting. However, it is known that SVM has the limitation in its ability to processing the large-scale data. To resolve the difficulties in applying SVM to bad debt occurrence prediction, two stage clustering is suggested as an effective data reduction method and ensembles of SVM models are also adopted to mitigate the difficulty due to data imbalance intrinsic to the target problem of this paper. In the experiments with the real world data from one of the major domestic credit card companies, the suggested approach reveals the superior prediction accuracy to the traditional data mining approaches that use neural networks, decision trees or logistics regressions. SVM ensemble model learned from T2 training set shows the best prediction results among the alternatives considered and it is noteworthy that the performance of neural networks with T2 is better than that of SVM with T1. These results prove that the suggested approach is very effective for both SVM training and the classification problem of data imbalance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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