신한금융그룹이 운영하는 신한디지털혁신연구소가 글로벌 학회에서 빅데이터 연구성과를 발표했다.
금융데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용할 때 정확도와 안정성을 높이고 분석시간을 단축시킬 수 있는 새로운 평가방법론을 제시했다.
신한디지털혁신연구소(SDII)는 15일부터 19일까지 4박5일 동안 멕시코 칸쿤에서 열린 북·중미 정보시스템학회(AMCIS)에서 ‘머신러닝을 이용한 대용량 금융데이터 피처 생성 방안’을 주제로 논문을 발표했다고 신한금융지주가 21일 밝혔다.
AMCIS는 글로벌 100여 개 국가의 회원을 보유한 정보시스템 및 데이터 모델링 분야의 최대 학술단체인 세계정보시스템학회(AIS)에서 주관하는 교수 및 업계 전문가 콘퍼런스로 25년 동안 이어져온 국제학회다.
신한디지털혁신연구소는 지난해 3월 신한금융지주, 신한은행, 신한카드, 신한금융투자, 신한생명, 신한DS의 디지털 실무진들이 참여해 세워진 전문가조직(CoE)이다.
빅데이터, AI(인공지능), 클라우드, 블록체인 등 다양한 분야의 전문인력들이 그룹 차원에서 새 디지털 기술을 연구하고 있다.
신한금융 관계자는 “정보통신분야 글로벌 기업들과 연구소들이 주목하고 있는 올해 AMCIS에서 신한디지털혁신연구소는 금융산업의 빅데이터 연구개발(R&D) 성과를 발표했다”며 “이는 국내 금융그룹 최초로 공신력있는 국제학회에서 디지털 분야 연구개발의 결과가 발표됐다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구는 금융데이터가 일반 데이터와는 다르게 변수의 비대칭 분포, 분류의 불균형, 발생 빈도의 희소성, 스케일 통일의 문제 등을 지니고 있다는 점에 착안해 시작됐다.
신한디지털혁신연구소는 이번 논문에서 머신러닝 알고리즘을 적용할 때 표본 데이터의 속성(feature) 형태에 따라 머신러닝 알고리즘의 정확도가 크게 낮아지는 현상을 발견하고 이를 개선하기 위한 새로운 평가방법론을 제안했다.
새로운 방법론으로 실험한 결과 데이터 예측의 정확도와 안정성이 높아졌으며 대용량 데이터 분석에 걸리는 시간도 감소하는 효과가 있는 것으로 나타났다.
신한금융그룹은 이번 연구결과를 바탕으로 금융데이터 모델을 개선해 고객에게 더욱 가치 있는 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상했다.
신한금융 관계자는 “빅데이터, 인공지능과 같은 기술은 이제 금융권에서 가장 중요한 신성장동력 가운데 하나로 진정한 금융혁신을 이루기 위해서는 충분한 투자와 지원이 필요한 분야”라며 “앞으로도 신한은 리딩(선두) 금융그룹의 위상에 맞는 최고 수준의 빅데이터 활용역량을 확보할 수 있도록 그룹 차원에서 전폭적 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. [비즈니스포스트 최석철 기자]
금융데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용할 때 정확도와 안정성을 높이고 분석시간을 단축시킬 수 있는 새로운 평가방법론을 제시했다.
▲ 신한금융지주 본점 건물 전경. <연합뉴스>
신한디지털혁신연구소(SDII)는 15일부터 19일까지 4박5일 동안 멕시코 칸쿤에서 열린 북·중미 정보시스템학회(AMCIS)에서 ‘머신러닝을 이용한 대용량 금융데이터 피처 생성 방안’을 주제로 논문을 발표했다고 신한금융지주가 21일 밝혔다.
AMCIS는 글로벌 100여 개 국가의 회원을 보유한 정보시스템 및 데이터 모델링 분야의 최대 학술단체인 세계정보시스템학회(AIS)에서 주관하는 교수 및 업계 전문가 콘퍼런스로 25년 동안 이어져온 국제학회다.
신한디지털혁신연구소는 지난해 3월 신한금융지주, 신한은행, 신한카드, 신한금융투자, 신한생명, 신한DS의 디지털 실무진들이 참여해 세워진 전문가조직(CoE)이다.
빅데이터, AI(인공지능), 클라우드, 블록체인 등 다양한 분야의 전문인력들이 그룹 차원에서 새 디지털 기술을 연구하고 있다.
신한금융 관계자는 “정보통신분야 글로벌 기업들과 연구소들이 주목하고 있는 올해 AMCIS에서 신한디지털혁신연구소는 금융산업의 빅데이터 연구개발(R&D) 성과를 발표했다”며 “이는 국내 금융그룹 최초로 공신력있는 국제학회에서 디지털 분야 연구개발의 결과가 발표됐다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
이번 연구는 금융데이터가 일반 데이터와는 다르게 변수의 비대칭 분포, 분류의 불균형, 발생 빈도의 희소성, 스케일 통일의 문제 등을 지니고 있다는 점에 착안해 시작됐다.
신한디지털혁신연구소는 이번 논문에서 머신러닝 알고리즘을 적용할 때 표본 데이터의 속성(feature) 형태에 따라 머신러닝 알고리즘의 정확도가 크게 낮아지는 현상을 발견하고 이를 개선하기 위한 새로운 평가방법론을 제안했다.
새로운 방법론으로 실험한 결과 데이터 예측의 정확도와 안정성이 높아졌으며 대용량 데이터 분석에 걸리는 시간도 감소하는 효과가 있는 것으로 나타났다.
신한금융그룹은 이번 연구결과를 바탕으로 금융데이터 모델을 개선해 고객에게 더욱 가치 있는 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상했다.
신한금융 관계자는 “빅데이터, 인공지능과 같은 기술은 이제 금융권에서 가장 중요한 신성장동력 가운데 하나로 진정한 금융혁신을 이루기 위해서는 충분한 투자와 지원이 필요한 분야”라며 “앞으로도 신한은 리딩(선두) 금융그룹의 위상에 맞는 최고 수준의 빅데이터 활용역량을 확보할 수 있도록 그룹 차원에서 전폭적 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. [비즈니스포스트 최석철 기자]
