펜트하우스 블로그

전체 글

버블정렬, 선택정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 코드 2022.05.14
이진법 2022.05.13
윈도우에서 zsh 사용하기! Oh-my-zsh을 더하여.. 2022.05.07
퍼사드 패턴 FACADE PATTERN 2022.05.06
스프링 프레임워크 이론 (Spring Framework 특징) 2022.05.05
JAVA 기초이론 2022.05.04
JAVA Exception 2022.05.03
KBI 금융 DT 테스트 - 디지털금융 기술 2022.05.02

버블정렬, 선택정렬, 삽입정렬, 퀵정렬 코드

최고층 2022. 5. 14. 12:14

2022. 5. 14. 12:14

파이썬으로 작성하는 정렬

파이썬 정렬에 대해 코드로 정리하였습니다. 바로 컴파일해도 정상 작동합니다

python sort.py

2.5 kB

datas=[21, 3, 1, 5, 4, 0, 9]

# 버블정렬
# 시간 복잡도 O(n^2)로 매우 느리다.
# n번 사이클 돌며 n-1번 비교
# 뒤 인덱스부터 정렬 된다.
def bubbleSort(x):
    length = len(x)-1
    swap = False
    for i in range(length):
        swap = False
        for j in range(length-i):
            if x[j] > x[j+1]:
                x[j], x[j+1] = x[j+1], x[j]
                swap = True
        if swap == False:  # 스왑이 없으면 정렬이 끝난것이므로 더이상 루프를 돌지 않게 한다.
            break            
    return x
#print(bubbleSort(datas))

# 선택정렬
# 1.주어진 데이터 중에 최소값을 찾음 2.최소값을 맨 앞 자리로 교체 3.시작 인덱스+1 로 반복
# 앞 인덱스부터 정렬 된다.
# n!*n번 반복 O(n^2)
# 버블정렬보다 빠르다.
def selectionSort(x):
    for i in range(len(x)-1):
        indexMin = i
        for j in range(i+1, len(x)):
            if x[indexMin] > x[j]:
                indexMin = j
        x[i], x[indexMin] = x[indexMin], x[i]
    return x
#print(selectionSort(datas))

# 삽입정렬
# 두번째 인덱스부터 시작, 왼쪽 데이터와 비교하여 더 작으면 그 인덱스로 삽입
# k번째 반복 후의 결과 데이터는, 앞쪽 k + 1 항목이 정렬된 상태
# (n-1)*(n-1)번 반복 O(n^2)
# 선택정렬, 버블정렬보다 빠르다.
def insert_sort(x):
    for i in range(len(x)-1):
        for j in range(i+1, 0, -1):
            if x[j] < x[j-1]:
                x[j], x[j-1] = x[j-1], x[j]
            else:
                break
    return x
#print(insert_sort(datas))

# 퀵정렬
# 1. 기준(pivot)을 정해서 작은것 left 큰것 right로 모으는 함수를 작성 2. 재귀로 반복 3. 왼쪽 + 기준점 + 오른쪽 리턴
# 재귀 호출이 한번 진행될 때마다 최소한 하나의 원소는 최종적으로 위치가 정해지므로, 이 알고리즘은 반드시 끝난다는 것을 보장
# 임시로 캐시를 만들어서 정렬하므로 메모리 차지가 크지만 속도가 빠르다.
# n log n + n 번 O(n log n)
def quicksort(x):
    if len(x) <= 1:
        return x
    pivot = x[len(x) // 2]    # 중앙값을 찾음
    left, right, equal = [], [], []        # 임시 캐시
    for i in x:
        if i < pivot:
            left.append(i)
        elif i > pivot:
            right.append(i)
        else:
            equal.append(i)
    return quicksort(left) + equal + quicksort(right)
#print(quicksort(datas))

저작자표시 비영리 변경금지

이진법

최고층 2022. 5. 13. 11:12

2022. 5. 13. 11:12

파이썬으로 만드는 이진법

직접 만드는 이진법 계산

def to_binary(decimal):
    binary = ""

    while decimal > 0:
        remainer = decimal % 2
        binary += str(remainder)
        decimal = decimal // 2
    return binary[::-1]

이진법에 많이 쓰는 함수

문자의 아스키 코드변환 함수 ord()
절대값 변환 함수 obs()
시프트 연산 >> 나누기
            << 곱하기

2진수 변환 math 내장 함수 bin 
      이 경우 문자열 맨 앞에 0b가 추가된다.

문자열 슬라이스

새로운 문자열 = 문자열 [start:end:step]

- start 잘라낼 문자열의 시작 인덱스를 정함. 생략 시 0
- end   잘라낼 문자열의 끝 인덱스를 정함.   생략 시 문자열의 끝
- step  문자열을 가져오는 구간              생략 시 1

ex)
message = "Hello World"
print(message[0:5])     # "Hello"
print(message[-11:-6])  # "Hello"
print(message[6:]       # "World"
print(message[-5:])     # "World"
print(message[::2])     # "HloWrd"
print(message[::-1])    # "dlroW olleH"

저작자표시 비영리 변경금지

윈도우에서 zsh 사용하기! Oh-my-zsh을 더하여..

최고층 2022. 5. 7. 14:22

2022. 5. 7. 14:22

리눅스 셸 명령이 더 익숙하여 윈도우에서 작업 수행시 잦은 실수가 나타났다. 참지 못하고 zsh을 윈도우에 올리기로 했다.
방법은 간단했다. 윈도우 파워셸이 아닌 gitbash를 zsh를 사용하게 하는 방법이었다.
(gitbash가 설치된 상태)

zsh설치

https://gist.github.com/fworks/af4c896c9de47d827d4caa6fd7154b6b
위 링크에서 다운을 받는다. 현재 zsh는 zstd라는 특수한 압축방법을 사용해서 따로 압축해제를 해줘야 한다고 한다.
강제로 zstd 확장자를 지우고 tar로 압축을 풀었다.

압축 내용을 git 설치 폴더에 해제 (기본 설치경로 C:\Program Files\Git)
zsh 명령어를 이용해 확인한다.

Oh-my-zsh

추가로, Oh-my-zsh 설치한다. zsh를 사용하는데 이걸 사용안하면 개발력 -10 이나 다름없다!
sh -c " $( curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh ) "

모두 수행했으면 bash 설정에서 zsh를 실행하도록 변경한다. ~/.bashrc

# Launch Zsh

if [ -t 1 ]; then
exec zsh
fi

저작자표시 비영리 변경금지

퍼사드 패턴 FACADE PATTERN

최고층 2022. 5. 6. 18:32

2022. 5. 6. 18:32

퍼사드 패턴이란?

퍼사드는 클래스 라이브러리 같은 어떤 소프트웨어의 다른 커다란 코드 부분에 대한 간략화 된 인터페이스를 제공하는 객체이다.

퍼사드는 소프트웨어 라이브러리를 쉽게 사용할 수 있게 해준다. 또한, 쉽게 이해하기 위한 공통 작업에 대해 간편한 메소드를 제공한다.

라이브러리 밖 코드가 라이브러리 안 코드에 의존을 줄여준다.

예) class Cpu, class Memory, class HardDrive 를 class Computer에서 구현해서 밖에서는 class Computer만 이용한다.

이때, class Computer가 facade가 되는것이다.

데메테르의 법칙 == 최소지식의 원식

저작자표시 비영리 변경금지

스프링 프레임워크 이론 (Spring Framework 특징)

최고층 2022. 5. 5. 19:16

2022. 5. 5. 19:16

1. 프레임워크란?

개발에 필요한 구조를 이미 코드로 만들어 놓아 필요한 부분을 조립하는 형태의 개발 방식 또는 환경을 말한다.

2. 스프링 프레임워크 주요 특징

2.1. POJO (Plain Old Java Object)

객체간의 관계를 구성할 때 별도의 API를 사용하지 않고 일반적인 JAVA 코드를 이용해서 그대로 스프링에서 사용이 가능하다.
"개발자가 특정한 라이브러리나 컨테이너의 기술에 종속적이지 않다"

2.2. 제어의 역행 (IoC)

먼저 제어의 역행은 메서드나 객체의 호출작업을 개발자가 결정하는 것이 아닌 외부에서 결정하는것을 말한다.
ex) 컴퓨터 조립에서 메인보드를 결정 후 그에 맞는 부품을 개발하고 메인보드가 호출 하는것과 같이,
개발자는 프레임워크의 부품을 개발하고 조립하는 방식의 개발을 하는 방식이다. 최종호출은 프레임워크에 위임한다.

2.3. 의존성 주입 (DI)

2.3.1. 의존성 주입을 통한 객체간의 관계 구성

제어의 역전이 일어날 때 스프링 내부객체(스프링 빈)들간의 관계를 관리할 때 사용하는 기법이다.

생성자를 통한 주입
set 메서드를 이용한 주입
애노테이션으로 처리가 가능함.
API 종속성을 줄여준다. (XML만 바꿔주면 편리하게 개발가능)
외부에서 생성한것을 생성자나 setter를 이용하여 가져오는 방식을 사용한다.2.3.2. 의존성 주입의 장점필수로 사용되어야만 하는 레퍼런스가 없을 경우 인스턴스의 생성 자체를 막아 오작동, 의도와 다른 개발을 막아준다.

3. 컨테이너

서블릿의 생명주기를 관리한다. JSP를 서블릿으로 변환하는 기능 수행함.
서블릿 컨테이너 : 표준 API에서는 추상 클래스와 인터페이스를 구현한 클래스를 제공하여 기본 동작과 API 호환성을 지원한다.
다른 컨테이너와 호환성을 보장하기 위해서.
JSP 컨테이너 : JSP -> 서블릿 변환 역할

4. ASP

동적으로 서버에서 작동하는 페이지

비쥬얼 베이직에서 나온것으로 비쥬얼베이직 스크립트 이후 나온것이 ASP.net
원도우에서 운영체제 기반으로 작동하기 때문에 윈도우 보안문제와 같이 연결되며 취약점이 동일하다.
클라이언트가 요청시 서버에서 처리를 하여 HTML로 바꾸어 응답한다.

5. JSP ( JAVA Server Page )

HTML내에 자바 코드를 넣어 웹서버에서 동적으로 웹페이지를 생성하여 브라우저에 돌려주는 언어이다.
Server side 스크립트 언어

6. 작동 순서

브라우저가 웹 서버에 요청 정보를 전달 -> 웹 서버는 WAS에 전달 -> Web Container에 의해서 JSP로 작성된 코드가 서블릿 코드로 변환

7. 서비스 추상화

스프링은 서블릿 애플리케이션을 만들지만 서블릿 코드를 사용하지 않는다. doPost, doGet 실행하지 않고 애노테이션을 이용해 Mapping 한다. 서블릿을 직접 사용하지 않아도 괜찮아서 편리한 장점이 있다.

여러가지 기술로 바꾸기가 용이하다. ex) 스프링부트 + 톰캣 -> 스프링부트 + 네티

스프링 부트는 웹 컨테이너가 있어 편하고 간편한 규모의 개발에 적합하다. / 일반 스프링에서는 MVC를 하여 WAS 배포를 진행

8. 스프링 MVC 구조

사용자의 모든 요청은 스프링 MVC의 Front Controller에게 전달된다.
전달된 요청은 적절한 Controller를 호출
Controller의 작업이 개발자의 몫이며, 적절한 서비스를 찾아 호출한다.
서비스는 데이터 베이스의 작업을 담당하는 DAO를 이용해서 데이터를 호출한다.
DAO 객체는 MyBatis를 이용하는 Mapper를 통해서 원하는 작업 수행
서비스가 처리한 데이터를 Controller에 전달.
Controller는 Front Controller에게 전달
Controller는 다시 스프링에 데이터를 전달

9. XML 파일의 역할

스프링 MVC 애노테이션 처리 설정을 XML에 하여 편리하게 변경 가능하다.
JSON 처리는 POM.xml에 jackson-databind 라이브러리를 추가

10. DataBase의 제어

DB 제어용으로 DAO를 만든다. 향후 DB 관련 기술이 변해도 DAO만 변경해서 처리한다.
SQL 문은 XML Mapper로 작성하고 DAO 인터페이스를 구현하는 클래스를 만들고, 그 클래스를 root-context.xml에 빈을 등록한다.
(애노테이션 설정)

11. REST

Representational State Transfer 의 약자 ( 자원의 표현에 의한 상태 전달 )
자원이란 소프트웨어가 관리하는 모든 데이터를 의미하며, 자원의 표현이란 데이터의 이름을 말한다.
ex) 유저 정보가 자원일 때, 'users'를 자원의 표현으로 하는 것

JSON 또는 XML를 통해 데이터를 주고 받는 것이 널리 알려진 방법
@RestController 스프링버전 4 부터 지원한다. 뷰를 안만들고 REST 방식 데이터를 처리 할 수 있다.

11.1. REST 방식 원칙

URI 가 원하는 리소스를 의미한다.
URI 에는 식별 할 수 있는 데이터를 같이 전달. HTTP의 전송 방식이 실제 작업의 종류를 의미한다.
보통 URI는 정보의 목적지를 의미한다.

11.2. REST FULL

REST API의 설계 의도대로 지키는것을 REST FULL하다고 한다. 서버는 클라이언트에게 API만 제공

12. GET 방식 POST 방식

GET : 데이터 값을 URL 뒤 ? 다음에 붙여 통신하는 방식. URL 형식에 맞는 인코딩 필수
POST : 데이터를 HTTPBODY에 넣어 통신하는 방식. GET과 달리 브라우저에서 캐싱 불가능. 크기 제한X

GET 은 단순 조회용에 적합하며, 서버의 상태나 값 변경은 POST 를 이용

저작자표시 비영리 변경금지

객체 지향의 특징

폴리모피즘 : 하나의 메서드가 다양하게 작동하는 것ex) 오버라이딩, 오버로딩상 속 : 코드 중복의 최소화를 실현해줌캡 슐 화 : 접근 지정자를 통해 구현

ex) default 같은 패키지 내

protected 같은 패키지 + 상속클래스

public 전체 접근가능 private 클래스 내

오버라이딩과 오버로딩

오버라이딩 : 동일한 메서드 이름 하나에 매개변수를 다르게 하여 메서드를 확장하는것

오버로딩 : 함수 재정의. 리턴타입, 이름, 매개변수, 모두 동일한 메서드를 정의하는것

추상클래스와 인터페이스

추상클래스 : 클래스 내 추상 메서드가 하나 이상 포함되거나 abstract로 정의 된 경우

인터페이스 : 클래스 내 모든 메서드가 추상 메서드로 여러개를 implements 가능하다. (구현을 강제하는 기능)제네릭클래스에서 사용할 타입을 외부에서 정하는것으로 기본형을 사용하기 위해서는 wrapper를 사용한다.

배열과 링크드리스트

배열 : 인덱스를 가져 접근이 빠르지만, 인덱스의 정리가 있어 삽입, 삭제가 느리다.

링크드리스트 : 링크를 따라가 접근이 느리지만 링크를 끊고 연결하는 작업으로 삽입, 삭제가 빠르다.

벡터와 어레이리스트

벡터 : 동기식. 한 스레드가 작업 중이면 다른 스레드가 작업이 불가하다.

어레이리스트 : 비동기식. 한 어레이리스트를 여러 스레드가 동시에 작업이 가능하다.

String 과 String buffer의 차이

String : 문자를 수정하려면 메모리에 할당 된 것을 지우고 새로 생성하는 방식이다. new 시키는것과 같으므로 문자열 연산이 많으면 속도가 지연된다.

String buffer : 한번 만들고 크기 변경하여 사용이 가능하다. 추가하는 append() 함수등을 이용한다.

Java의 메모리 영역

메서드 : 바이트코드와 전역변수, static 변수

스택 : 매개변수, 지역변수, 컴파일시 메모리가 할당되며 호출 후에도 메모리에서 지워진다.

힙 : new로 생성된 객체, 프로그램 실행시 동적으로 할당되며 호출 후에도 메모리에 남는다.

* 메서드를 static화 하면 빨라진다. 대신에 인스턴스 변수 사용이 불가능해진다.

Java 씨리얼라이제이션(직렬화)

객체상태 혹은 데이터구조를 기록할 수 있는 포멧으로 변환한것.

Google GSON 자바객체를 JSON으로 변환 또는 반대 작업을 수행하는 구글의 자바 라이브러리

hash

내부적으로 배열을 사용해서 데이터를 저장하는 방식으로 검산이 빠른 특징을 가진다. 고유의 인덱스를 사용가능하다.

저작자표시 비영리 변경금지

ClassNotFoundException 클래스를 찾지 못함
CloneNotSupportedException Cloneable 인터페이스 미구현
IllegalAccessException 클래스 접근을 못함
InstantiationException 추상 클래스 또는 인터페이스를 인스턴스화 하고자 할때
InterruptedException 쓰레드가 중단 되었을때
NoSuchFieldException 지정된 필드가 없을때
NoSuchMethodException 지정된 메소드가 없을때

IOException

CharConversionException문자 변환에서 예외가 발생했을때

EOFException 파일의 끝에 도달했을때

FileNotFoundException 파일이 발견되지 않았을때

InterruptedIOException 입출력 처리가 중단 되었을때

SyncFailedException 시스템 버퍼를 동기시키는 FileDescriptor.sync()의 호출 실패시

UnsupportedEncodingException 지정된 문자 부호화 형식을 지원하고 있지 않을때

UTFDataFormatException 부정한 UTF-8 방식 문자열과 만났을때

[ObjectStreamException] InvalidClassException

시리얼라이즈 처리에 관한 문제가 클래스 안에 있을때

[ObjectStreamException] InvalidObjectException

시리얼라이즈된 오브젝트에서 입력 검증에 실패했을때

[ObjectStreamException] NotActiveException

스트림 환경이 액티브하지 않을 때 메소드를 호출했을때

[ObjectStreamException] NotSerializableException

오브젝트를 시리얼라이즈 할 수 없을때

[ObjectStreamException] OptionalDataException

오브젝트를 읽을때 기대 이외의 데이터와 만났을때

[ObjectStreamException] StreamCorruptedException

읽은 데이터 스트림이 파손되어 있을때

[ObjectStreamException] WriteAbortedException

기록중에 예외가 발생한 스트림을 읽었을때

RuntimeException

ArithmeticException 제로제산 등의 산술 예외 발생시

ArrayStoreException 배열에 부정한 형태의 오브젝트를 저장하고자 할때

IllegalMonitorStateException 모니터 상태가 부정일때

IllegalStateException 메소드가 요구된 처리를 하기에 적합한 상태에 있지 않을때

NegativeArraySizeException 음의 크기로 배열 크기를 지정하였을때
NullPointerException null 오브젝트로 접근했을때
SecurityException 보안 위반시
UnsupportedOperationException 지원되지 않는 메소드를 호출했을때

[IllegalArgumentException] IllegalThreadStateException

쓰레드가 요구된 처리를 하기에 적합한 상태에 있지 않을때

[IllegalArgumentException] NumberFormatException

부적절한 문자열을 수치로 변환하고자 할때

[IndexOutOfBoundException] ArrayIndexOutOfBoundsException

범위 밖의 배열 첨자 지정시

[IndexOutOfBoundException] StringIndexOutOfBoundsException

범위 밖의 String 첨자 지정시

Error

ClassCircularityError 클래스 초기화중에 순환 참조를 검출시

ExceptionInInitializerError 정적 이니셜라이저로 예외가 발생시

NoClassDefFoundError 클래스 정의가 발견되지 않았을때

UnsatisfieldLinkError 클래스에 포함되는 링크 정보를 해결할 수 없을때

VerifyError 클래스 파일안에 부적절한 부분이 있을때 ThreadDeath 쓰레드가 정지해야만 한다는 의미

[ClassFormatError] UnsupportedClassVersionError

JVM이 지원되지 않는 버전 번호를 가진 클래스 파일을 읽고자 할때

[IncompatibleClassChangeError] AbstracMethodError

추상 메소드를 호출했을때

[IncompatibleClassChangeError] IllegalAccessError

접근할 수 없는 메소드와 필드를 사용하고자 했을때

[IncompatibleClassChangeError] InstantiationError

인터페이스 또는 추상 클래스를 인스턴스화하고자 했을때

[IncompatibleClassChangeError] NoSuchFieldError

지정한 필드가 존재하지 않을때

[IncompatibleClassChangeError] NoSuchMethodError

지정한 메소드가 존재하지 않을때

VirtualMachineError

InternalError 내부에러

OutOfMemoryError 메모리부족으로 메모리를 확보 못함

StackOverflowError 스택 오버 발생

UnknownError 심각한 예외발생

출처 oracle 문서 카피

저작자표시 비영리 변경금지

KBI 금융 DT 테스트 - 디지털금융 기술

최고층 2022. 5. 2. 00:01

2022. 5. 2. 00:01

클라우드 컴퓨팅

클라우드의 분류

SasS (Software as a Service, 서비스형 소프트웨어)

업무에서 사용하는 소프트웨어 기능(고객 관리 프로그램, 문서작성 등)을 인터넷 등의 네트워크를 통해 필요한 만큼 서비스로 이용할 수 있도록 제공하는 형태. 이용자는 장소와 기기에 구애받지 않고 빠르게 서비스 이용가능

PaaS (Platform as a Service, 서비스형 플랫폼)

운영체제, 데이터베이스, 프로그램 개발 도구 등 소프트웨어 개발환경을 서비스로 제공하는 클라우드 서비스를 뜻함. 이용자는 인프라 구축 및 운용 보수를 하지 않아도 그 기반을 사용할 수 있으므로 단기간에 응용 프로그램을 개발하며 서비스를 이용할 수 있다.

IaaS (Infrastructure as a Service, 서비스형 인프라)

네트워크를 통해 이용자에게 CPU나 하드웨어 등 컴퓨팅 자원을 서비스로 제공하는 모델, IaaS의 활용 예로서 웹사이트의 서버를 들 수 있다. 단기간에 엄청나게 접속자가 몰릴수 있을때, IaaS를 도입하면 해당 기간만 컴퓨팅 소스를 일시적으로 많이 사용하고 이벤트가 종료하면 줄이는 식으로 자원을 유연하게 변경할 수 있다.

운영 모델에 따른 분류

퍼블릭 클라우드

AWS, MS, Google 같은 사업자가 시스템을 구축하고 인터넷 망 등의 네트워크를 통해 불특정 다수의 기업과 개인에게 서비스를 제공하는 형태. 필요한 자원을 저렴한 비용으로 단기간 사용가능하여 운영 관리 부담이 작은 장점이 있다.

프라이빗 클라우드

인트라넷과 마찬가지로 특정 회사가 클라우드 관련 기술이 활용된 환경을 직접 구축하여 가상화된 인프라를 소유하는 형태로 퍼블릭 클라우드와 비교했을때, 초기 투자비용과 IT관련 전문지식이 필요하지만 개인정보보호 등 엄격하고 높은 보완성을 필요로하는 서비스 기업이나 기업의 인사, 회계팀과 같은 핵심 부서에서 주로 도입

하이브리드 클라우드

퍼블릭과 프라이빗을 묶어 동시에 사용하는 방식으로 민감 데이터는 프라이빗에, 외부에서 손쉽게 열람해야 하는 데이터는 퍼블릭에 보관한다. 비즈니스에서 유연성을 갖추면서 보안 및 규정 준수를 최적화 할 수 있는 장점이 있다.

커뮤니티 클라우드

공통 목적을 가진 특정 기업들이 클라우드 시스템을 형성하여 컴퓨팅 자원 수요에 유연하게 대처하는 형태

클라우드 기술 개관

클라우드 컴퓨팅의 구현을 위해서는 서버 가상화 기술과 분산 처리 기술이 필요하다.

가상화 기술

사용자는 가상화 기술로 가상 서버 자원을 유연하게 프로비저닝(사용자 요청에 맞게 공급)할 수 있다. 가상화는 대상에따라 서버 가상화, 데스크톱 가상화, 애플리케이션 가상화로 나뉜다.

분산 처리 기술

분산 처리 기술과 클라우드 서비스를 이용하여 대용량 데이터를 여러 서버에 나누어 병렬로 처리할 수 있다. 유명한 기술에는 구글의 맵 리듀스. 이를 오픈소스로 구현한 하둡이 있다.

가상화 기술과 컨테이너 방식

하이퍼바이저 방식

물리적인 호스트 시스템이 여러 대의 가상 머신을 게스트로 운영 할 수 있도록 해주는 소프트웨어로 각각의 가상 머신을 관리한다.

하이퍼바이저 Type 1
호스트의 하드웨어 위에서 구동되며 하이퍼바이저가 다수의 가상머신을 관리한다. Type 2보다 향상된 성능이지만, 하드웨어 드라이버 세팅이 필요하며 설치가 어렵다.
하이퍼바이저 Type 2
하드웨어 위에 호스트 운영체제가 있고, 그 위에서 하이퍼 바이저가 다른 응용 프로그램과 유사한 형태로 동작한다. 설치가 용이하지만 성능이 낮다.

컨테이너 방식

가상머신 방식에 비해 가볍고 빠르게 동작하며 시스템에 대한 요구사항이 적다는것이 장점

도커와 쿠버네티스

컨테이너는 경량화된 방식으로 구동되므로 서버 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것이 가능하지만, 컨테이너의 수가 많아지게 되면 관리와 운영에 어려움이 생긴다. 여러 컨테이너(서비스)의 실행을 관리하고 외부의 요구를 적절히 배분, 조율해주는 역할이 필요하다. 이것을 컨테이너 오케스트레이션이라 하며 대표적으로 쿠버네티스가 있다.
구글이 컨테이너 관리를 위해 시작한 프로젝트였으나 2014년 오픈소스화되어 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단이 관리한다. (CNCF)

클라우드 네이티브 MSA

클라우드 네이티브란 처음부터 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션, 서비스 개발 패러다임을 의미한다. 대표적인 사례로 컨테이너, 하이브리드 클라우드 플랫폼, 그리고 개발부터 배포과정을 자동화해주는 데브옵스 등

클라우드 네이티브 설계방법 중 하나인 MSA

작은 서비스를 하나씩 개발하고 연결하여 전체 애플리케이션을 만들어나가는 방식 다수의 기능을 가진 웹 기반 분산 시스템 구현에 사용. 기능 개발팀 간 서로의 간섭을 최소화하고 빠르게 개발하며 효율적으로 유지보수. 데브옵스의 필수 요소인 지속적인 개발과 지속적인 배포에 적합한 구조

엣지컴퓨팅

IoT 기기가 제공하는 데이터가 폭증하면서 중앙 컴퓨터가 모든 데이터를 처리하는 데 오랜 시간이 소요하게 되었다. 이를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅이 등장했다. 클라우드 컴퓨팅과 대조되는 기술로 클라우드에 맡기던 데이터 처리 일부를 단말에 맡겨 처리하는 구조로 클라우드 아래 위치하여 포그 컴퓨팅이라고도 불린다. 자율주행처럼 실시간 응답 성능이 필요한 경우 엣지에서 처리하는 게 유리하다. 클라우드 <-> 기기에서 클라우드 <-> 엣지 컴퓨팅 플랫폼 <-> 기기

금융회사에서 클라우드 이용에 대한 장벽

클라우드 인프라에 대한 지속적인 외부의 공격
클라우드 이용이 소수 사업자에 집중될 경우 장애 발생 시 동시 다수 금융회사에 영향
클라우드 사업자의 서비스 가격상승에도 속수무책으로 비용 절감효과에 반감

인공지능

학습, 문제해결, 패턴 인식 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

강 인공지능

스스로 말하고 사고하며 위험으로부터 자신을 보호, 현실적으로 먼 기술
AI가 스스로 데이터를 찾아 학습. 능동적인 창조 활동
약 인공지능
미리 심어놓은 프로그램에 기반을 둔 명령만 수행. 한정된 임무에 한하여 데이터 수집과 학습으로 자신을 강화한다. 규칙을 벗어난 창조는 불가능 ex) 스팸 필터링, 이미지 분류, 기계 번역 등

머신러닝

데이터를 활용해 인공지능을 구현하는 구체적인 접근방식

딥러닝

합성 곱 신경망, 심층 신경망, 순환 신경망 등과 같은 인공 신경망을 이용해 스스로 분석한 후 답을 내는 방식.

약한 인공지능을 구현하는데 쓰는 것이 바로 머신러닝이다.

'컴퓨터에 데이터를 주고 패턴을 찾아내게 하는 방법' 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야 = 머신런닝. 학습 데이터의 유무에 따라 지도학습과 비지도 학습으로 나뉜다.

지도학습

수만 개의 호랑이 사진으로 학습 후 호랑이를 찾아냄

비지도학습

수만 개의 사진에서 공통점을 찾아 호랑이, 인간 등 비슷한 사진끼리 군집화

인간의 두뇌를 모방한 심층 신경망을 이용하여 최적의 결론을 도출: 딥러닝
스스로 호랑이 사진을 찾아보고 호랑이를 학습한 뒤 새로운 호랑이를 봤을 때 호랑이로 인식. 많은 양의 데이터 계산 처리를 위해 연산 능력이 높은 하드웨어가 필요하다. 따라서 하드웨어 스펙이 높고 데이터양이 많은 경우 딥러닝, 그렇지 않은 경우 머신러닝을 활용한다.

XAI

현존하는 인공지능은 의사결정 이유를 설명할 수 없어 분야가 제한되고 있다. 이러한 블랙박스 인공지능 알고리즘에서 신뢰성을 해결하기 위해 등장한 것이 '설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainage AI) 인공지능의 행위와 판단을 사람이 이해하는 형태로 설명할 수 있는 인공지능

3세대 인공지능

인공지능의 판단 이유를 알아야 하는 것이 개인의 권리이기도 하다. 그 때문에 유럽연합에서 '자동화된 의사결정 제한'이 정해졌다.

챗봇의 진화

앞으로 챗봇은 '언택트' 추세와 맞물려 주목받을 것이며 이용자가 많아지면 더욱 똑똑해지는 머신러닝이 도입되어 앞으로는 인간의 감정을 이해하고 교류하는 '감성 비서'의 역할을 할 것이다.
챗봇 서비스 -> 지능형 비서 -> 감성 비서
텍스트, 음성 -> 텍스트, 음성. 시각자료 -> 텍스트, 음성, 시각자료, 행동인지

現금융권의 인공지능

챗봇, 로보어드바이저 등 한정된 분야에서만 일부 적용되었다. 이후, 신용평가 리스크 관리, RPA, 이상 거래 탐지시스템(FDS), 기계 독해(MRC) 등 활용 분야가 증가할 전망이다.

빅데이터

빅데이터란?

디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터를 말한다. 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다.

빅데이터의 속성 3가지

크기(Volume): 물리적인 데이터양
속도(Velocity): 데이터의 처리, 분석, 속도
다양성(Variety): 다양한 데이터를 포함

빅데이터에 새로운 속성들이 추가되고 있다.

정확성(Velocity): 신뢰성, 가치 있는 데이터인가?
가치(Value): 경제적 가치 창출 기여
시각화(Visualization): 사용 대상자가 쉽게 이해 가능한가?

빅데이터의 종류

잠재적 가치의 순서 비정형 데이터 > 반정형 데이터 > 정형 데이터

정형 데이터(Structured Data)

스키마 형식에 맞게 데이터베이스로 저장되는 데이터로 정리가 가능하다.

반정형 데이터(Semi-Structured Data)

고정된 필드에 저장되어있지 않지만, 메타데이터나 스키마 등을 포함하는 데이터
XML, JSON 등과 같은 데이터

<University>
<StudentID='1'>
<Name>John</Name>
<Age>18</Age>
<Degree>B.sc</Degree>
</Student>
<StudentID='2'>
<Name>Kim</Name>
<Age>20</Age>
<Degree>B.sc</Degree>
</Student>
...
</University>

비정형 데이터

데이터베이스의 고정된 필드에 저장된 형태가 아닌 데이터를 의미. 페이스북, 유튜브, 동영상 사진 등빅데이터 3대 기술

저장 기술
하둡과 NoSQL 비정형 데이터를 관리하는데 뛰어나다.
- 하둡
  대용량 데이터를 분산 처리할 수 있는 자바 기반의 오픈소스 프레이워크로 분산 파일 시스템인 HDFS에 데이터를 저장하고 분산 처리 시스템인 맵리듀스를 이용해 데이터를 처리한다. 오픈소스로 비용이 적고 분산 저장으로 처리속도가 빠르다.
- NoSQL(Not Only SQL)
  관계형 데이터베이스 보다 덜 제한적인 일관성 모델을 이용하는 데이터의 저장 및 검색을 위한 매커니즘을 제공하는 데이터베이스 시스템으로 기존 관계 데이터베이스의 일관성보다 가용성과 확장성에 초점. 비정형 데이터의 저장을 위해 유연한 데이터 모델을 지원한다. NoSQL 제품으로 카산드라, 몽고DB, Hbase가 있다.
분석 기술
데이터마이닝, 기계학습, 자연어 처리, 패턴 인식 등 해당. 근래 소셜 미디어 등 비정형 데이터의 증가로 분석 기술중 텍스트마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 분석, 군집 분석
표현 기술
데이터분석을 통해 추출한 의미와 가치를 시각적으로 표현하기위해 R언어를 주로 사용한다. R언어는 다양한 언어자원, OS를 지원하며 분산처리환경 라이브러리를 제공한다.

빅데이터의 모적

다양한 종류로 이루어진 많은 양의 데이터 속에서 숨겨진 패턴이나 알려지지 않은 유용한 정보들을 찾아내기 위한것.
데이터 생성 -> 수집 -> 저장 -> 처리 -> 분석 -> 표현(시각화)의 과정을 거친다.

금융권의 빅데이터 사례

싱가포르 은행
대출 등 금융 심사에 도입해 소요시간을 줄인다. 채용 담당자가 데이터 분석 도구를 사용. 초기 심사 시간을 줄임. 교육과 채용 프로그램 구성. 위협 패턴을 분석하여 데이터 센터를 보호하고 잠재적 위험을 파악, 회계 및 제반 업무들에 관한 감사, ATM 사용을 분석해 대기열 절약. 자금 세탁 방지
미국 은행
데이터 분석에 전문화된 핀테크 기업 투자. 골드만 삭스
SNS 분석으로 실시간 정보파악 트레이딩반영, 고객행동분석, 가격전략, 예측 모델 등
부동산, 매각, 고객성향분석, 신용리스크 감지
국내 은행
고객이동경로분석(고객이탈방지, 상품추천)
빅데이터 플랫폼 및 이벤트 기반 마케팅(맞춤형 상품 제안)
금융정보를 사고파는 데이터 거래소(데이터 3법으로 상업적 이용)
데이터 수요자와 공급자를 중개하는 사업도 등장

블록체인

블록체인의 개념

누구나 열람할 수 있는 공공장부에 거래내역을 기록하고, 여러대의 컴퓨터에 이를 복제해 저장하는 분산형 데이터 저장 기술
일정한 주기로 데이터가 담긴 블록을 생성한 후 이전 블록들을 체인 구조로 연결 블록체인 = 공공거래 장부 = 분산원장 기술

1세대 암호화폐, 비트코인

2008년 11월 사토시 나카모토에 의해 '금융 기관을 통하지 않고 개인간 온라인 직접거래'가 가능한 분산 컴퓨팅 자원이 만들어짐

블록체인과 기존 거래 방식의 차이

중앙 관리자의 부재
모든 참여자가 거래 장부를 공유하고 감시, 관리하는 시스템으로 중앙관리자가 필요없다.
데이터 저장의 분산화
위조 및 변조를 할 수 없다. 기록을 변경하려면 블록체인에 연결된 모든 컴퓨터를 해킹 해야함

블록체인의 유형

퍼블릭 블록체인

누구든지 자유롭게 블록체인 네트워크에 참여하여 이용할 수 있는 방식. 모든 거래 내용이 블록에 저장되어 모든 참가자 사이에서 공유됨. 네트워크 확장이 어렵고 속도가 느려 중앙시스템 제어가 필요한 금융서비스에 부적합

프라이빗 블록체인

네트워크를 운영하는 주체가 있고 이러한 주체가 새로운 참가자의 네트워크 참여 여부를 결정, 허가할 권한과 관련 규칙을 결정할 권한을 가진다. 주로 특정 기관이나 업체들이 필요와 특성에 맞게 설계한 블록체인으로서 하나의 주체나 기관에 권한이 부여되어 있어 중앙 집권적 방식과 유사하다. 네트워크 참가자 수가 적고 공유되는 노드 수가 적어 공개형 보다 거래 속도가 빠르고 효율적이다. 통상 B2B 인프라로 활용

컨소시엄 블록체인

퍼블릭과 프라이빗 블록체인이 결합한 형태로 네트워크 참여는 자유. 미리 선정된 일부의 참가자가 네트워크를 통제한다. 기록 열람의 권한이 일반 사용자에게 부여 될 수 있고, API를 통해 특정 대상에게만 부여 될 수도 있다. 은행권에서 주목하는 블록체인

블록체인의 기반 기술

P2P 네트워크

P2P란 Peer to Peer의 약자로 네트워크에 연결된 컴퓨터가 모든 서버와 클라이언트의 기능을 동시에 수행하는 컴퓨터 네트워크를 의미한다. 네트워크로 연결된 컴퓨터의 다양한 자원을 공유한다.

스마트 계약(스마트 콘트랙트)

중간에 제 3의 보증기관을 두지않고 개인간에 원하는 계약을 체결할 수 있도록 해주는 디지털 전자 계약 기능. 사전에 협의한 내용을 미리 프로그래밍해 전자계약서 안에 넣어두고 조건 충족시 자동으로 계약되는 시스템. 비탈리 부테린이 2015.07.30 이더리움 개발에 성공하며 서비스 시작하였다. 솔리디티(solidity)라는 프로그래밍 언어를 사용하여 계약기간, 금액, 조건 등을 미리 코딩해두면 자동실행 ex) 부동산 보증금과 월세 지불시 임차인에게 출입키 발급. 월세 미지불시 보증금 환불, 키 폐기

해시 함수

거래 내역을 암호화하기 위해 *해시 함수를 사용한다. * 고정된 길이의 암호화된 데이터

합의 알고리즘

블록체인 네트워크에서 다수의 노드가 통일된 의사결정을 하기위해 사용하는 알고리즘으로 내용의 위·변조되지 않음을 증명하는 공동합의로 일반적으로 작업증명 알고리즘(PoW)와 지분증명 알고리즘(PoS)이 있다.

작업증명 알고리즘
비트코인에 처음 활용된 1세대 합의 알고리즘으로 컴퓨팅 파워로 블록체인 합의를 결정한다. 마이닝 과정에 필수적인것으로 보안성이 높고 민주적 방식이지만 컴퓨팅 파워소모가 커 전기료가 많이 든다.
지분증명 알고리즘
블록체인 상의 암호화폐를 지분으로 사용해서 합의하는 방식으로 의사결정 영향력은 지분에 사용된 암호화폐량과 지분의 기간에 비례하여 커진다. 확장성은 우수하나 민주성이 떨어진다. 독점 문제 발생 가능성이 있다.
위임 지분 증명 알고리즘
반 중앙화된 방식으로 지분을 가진 사람이 권한을 대표자에게 위임하여 대표자들이 권한을 행사함. 독점가능성을 줄임
POI
네트워크 참여도에 따라 지급보상 결정 알고리즘
PBFT
비동기 시스템에서 노드 전부가 성공적인 합의를 하도록하는 증명방식

블록체인의 트릴레마

트렐레마는 3중 딜레마라는 뜻으로 블록체인에는 3개의 딜레마가 존재한다. 확장성, 분산화, 보안성 세가지 요소를 동시에 충족하기 어렵다. 확장성을 높이기 위해 중앙화 하면 보안성이 떨어지고, 분산화에 집중하면 확장성이 떨어진다.

디파이(De-Fi)

Decentralized Finance의 약자로 탈중앙화 금융서비스를 의미한다. 금융 서비스가 중앙기관이 아닌 블록체인과 암호화폐를 기반으로 작동한다는 의미에서 탈중앙화가 등장. 암호화폐의 문제점인 가격변동성을 극복하고자 나온것으로 스테이블 코인이 있다.

스테이블 코인이란?

가격을 일정하게 유지하기 위해 고안된 암호화폐로 법정화폐 또는 다른 암호화폐를 담보로 잡거나 정교한 알고리즘으로 공급량을 조정하여 안정성을 유지하는 코인으로 대표적으로 테더, 페이스북의 리브라가 있다.

장점: 가격 안정성 유지로 기축 통화 역할, 중개 은행없어 수수료 절감
단점: 법정화폐 담보형의 경우 발행처에 의한 중앙집권화, 부정, 파산위험이 따른다.

스테이블 코인의 종류

담보형 설명 예

법정화폐	공인기관에 법정화폐를 예치하고 코인발행	USD 테더, 트루USD
암호화폐	대표적인 암호화폐를 제휴기관에 예치 후 코인발행	비트셰어, 메이커
무담보	수요와 공급에 맞는 알고리즘을 통해 가치가 고정된 코인발행	베이스코인, 테라

현시적으로 비트코인 속도 3.3 ~ 7 TPS, 이더리움10 ~ 30 TPS, 비자네트워크1700 TPS로 금융거래에 힘든점이 있다.
리브라의 출시로 중국 CBDC 발행 계획발표 -> 미국 등 세계 금융권에서 CBDC를 준비하게 되었다.

프로그래밍 언어

C언어는 미국, 자바는 캐나다, 파이썬은 네덜란드, 스칼라는 스위스, 루비는 일본
개발언어 인기 조사 사이트 티오베(Tiobe)에 의하면 Java > C > 파이썬 > C++ > C# 순서로 인기

디지털 마케팅

세대별 특징

연도세대특징

55~69	베이비부머세대	급속한 경제성장
70~80	엑스세대	개인주의 문화시작, 개성중시 조직순응
81~96	밀레니얼세대	저성장시대, 자아실현욕구, 취업난
97이후	제트세대	태어날때부터 디지털, 디지털네이티브

네오뱅크와 챌린저뱅크의 등장

영국에서 2016년 오픈API와 오픈뱅킹을 선제적으로 도입하면서 핀테크인 네오뱅크와 챌린저뱅크가 출범하였다.

네오뱅크: 은행 라이선스 없이 기존 은행과 제휴로 독자적인 디지털 인터페이스를 구축해 모바일, 인터넷으로 서비스 운영
챌린저뱅크: 은행 라이선스 취득, 대형 금융기관과 중견의 스페셜리스트
국내 인터넷 전문은행 인가를 따낸 토스 뱅크가 챌린저 뱅크 사업모델을 따르고 있다.
이들 뱅크는 더 간단하고 빠른 모바일 전용계좌 개설을 지원하고 낮은 수수료와 금리 대출 상품을 제공한다.

밀레니얼 세대공략

상품 공략

부유층 고객만 취급하던 골드만 삭스는 2016년 마커스라는 브랜드로 개인고객을 대상으로한 온라인 대출과 예금 서비스를 개시. 2018년 개인 재무관리 애플리케이션인 클래리티머니 인수. 밀레이얼 세대 인재 영입. 캐주얼 복장 근무 허용
JP 모간은 리볼빙 부담을 줄여주는 500 달러 이상의 상품에 대한 월 수수료 부과형 마이체이스 플랜과 미사용한도내 대출 서비스가 가능한 마이체스론 출시
싱가포르 UOB은행은 모바일 뱅크앱 '투모로우' 인공지능 기반 분석툴로 고객의 소비형태를 분석하여 지출을 줄이는 방법 제안으로 인기마케팅 트랜드
가격대비 재미를 따지는 펀슈머(가잼비 fun-sumer)
미션과 리워드로 이루어진 게이미피케이션 ex) 걸을수록 우대금리. 에미리트의 휘트니스 앱

구독형 경제와 금융서비스

밀레니얼 세대의 성향

미니멀리즘 문화와 '1코노미'가 경제 패러다임으로 주목받고 있따. 구매나 소유보다 공유와 경험을 중시하는 문화코드로 더이상 소유하지 않고 공유하고 구독한다.

구독경제 시장의 급성장

정액제 이용 요금을 내고 다양한 가치 서비스를 지속적으로 받는 구독 경제모델로 클라우드 기반의 요금결제와 관리서비스를 구독형으로 제공하는 주오라의 창립자 티엔추오가 만든 단어로 구독 경제는 일회성 제품 판매가 아닌 서비스 제공을 통한 반복적 수익을 발생시키는 것을 강조. 장기적 관계 유지로 데이터 축적을 통해 고객 경험을 개선하는데 다시 사용할 수 있다.
사용자는 직접 찾는 수고가 줄고 관리 번거로움이 줄어들어 맞춤형 서비스 니즈가 충족되고 기업은 안정적 현금흐름과 미래수익의 예측이 가능해진다.

제품 구매 모델에서 고객 이용 모델로 전환

구독 경제는 넷플릭스모델(무제한 이용), 구독박스모델(정기배송), 렌탈 모델로 나뉜다.

금융업계의 구독형 서비스

개인 재무관리(PFM) 서비스

개인 재무관리 영역에서 수수료 형식의 자문 서비스 방식에서 월정액 방식의 구독 서비스로 전환하거나 핀테크 업체들이 월정액 수임료 모델을 통해 이 분야에 진입하였다.

챌린저 뱅크

일부 서비스를 무료로 제공하는 프리미움을 도입해 가입자 기반을 늘렸다. (프리미엄+free 합성어)

종합금융 플랫폼 구축으로 회원 등급에 따라 차등화된 혜택 제공

레볼루트: 프리미엄 구독모델, 업계 성공 모델로 등급에 따른 수수료 부과
N26: 독일판 카카오뱅크로 회원 등급을 구분해 보험이나 제휴 서비스 차등제공

구독형 서비스 사업자를 대상으로 하는 핀테크

결제 서비스 스타트업 슬림페이는 구독 서비스 관리를 편하게 해준다.

스마트점포 전략

비대면 채널 성장에 따른 시중 은행의 지점 전략

복합 점포
기존 금융회사 점포에 은행, 증권, 보험 등 여러 부문의 업무 권역이 소규모 영업소 혹은 부스 형태로 들어와 운영되거나 기존 창구에 신설되는 형태
탄력 점포
일반 점포의 영업시간과 달리 저녁시간대나 주말에도 문을 열어 탄력적으로 운영하는 점포로 관공서 소재, 상가, 오피스 타운, 외국인 근로지역 특화, 환전센터, 고기능 무인자동화기기 등이 있다.
허브 앤 스포크
점포를 축소하는 대신 거점 지점을 중심으로 묶어 관리하는 방식으로 인구 밀집지역인 대도시에 은행의 주요 업무를 담당하는 대규모 복합점포(허브)를 설치한다. 인구 밀도가 낮은 지역에는 소규모 미니점포(스포크)를 분리 개설한다.
특화 점포
무인점포나 예약제 특화 점포를 비롯한 카페, 마트 등을 활용한 특화 점포를 확대 운영

오프라인 지점은 여전히 중요

복잡한 상담거래는 전문성과 신뢰성을 갖춘 대면 서비스를 아직 선호한다.

글로벌 사례

미국

JP 모간: 스마트 브랜치 플래그십
첨단 ATM 설치 VR 화상 상담, 19년 6월 뉴욕에 오프라인 채널과 디지털 기능을 결합한 플래그십 지점을 개설하였다. 캐피털 원 카페로 이종 업종간 복합점포를 사용하는것이다. 피츠 커피와 제휴하여 카페를 개설 자사 카드 결제시 반값이용, 카페를 사무공간으로 이용, 앰버서더와 코치 라고하는 은행직원 상주로 은행계좌 개설과 재무 상담 서비스 지원
움프쿠아 은행: 슬로뱅킹
스토어라고 부르는 지점을 개설 카페 개념을 도입하였다. 쉴 공간을 제공하고 미술, 전시회나 음악회 서비스로 고객이 머무르고 싶은 공간으로 개선하였다.
콜롬비아 은해이 지역친화지향
시애틀 도심가의 차이나타운 지점을 Neighbor Hub라는 다목적 공간식 은행으로 개장하여 호텔같은 로비, 오픈키친, 공간대여로 인기를 끌었다.

일본

차세대 점포 전략으로 디지털화, 컨설팅특화, 은행-증권-신탁 업무 일체화

미쓰비시은행 UFJ
내방객이 40% 줄고 인터넷 뱅킹이용 40% 증가로 새로운 고객 경험 제공 전략을 실시하였다. 'MUFG NEXT'라는 이름의 기계화 점포 리뉴얼을 추진하고 SMART ATM배치, 화상 전화상담을 진행했다.
미쓰이스이토모 은행
디지털 차세대 점포 전환 +고객과 커뮤니케이션을 중시하여 밀착형 부스 컨설팅 등을 도입.
미즈호
신탁-증권-은행 업무의 일체화 진행

차세대 점포의 방향성은 대면+비대면을 결합한 하이브리드 전략

고객들의 행동 방향에 따라 전략을 세워야 한다.

디지털 기술을 활용한 포용적 금융

디지털 격차가 생겨나고 있다. 금융 포섭, 포용적 금융으로 금융소외계층 문제를 해결해야 한다.

고령화

유엔은 고령인구 비율이 7%가 넘으면 고령화 사회, 14%를 넘으면 고령사회, 20% 이상이면 초고령 사회로 분류한다. 2000년 한국은 고령화 사회에 진입하고 2018년 고령화 사회에 들어섰다. 선진국에 비해 앞서는 속도로 가장 빠른 속도를 기록한 일본 24을 앞선다.

노인을 위한 금융

일본은 '노년의 금융'을 연구하는 '금융제론톨로지'가 한창이다.

대리 인출
대리인이 계약자 대신 인출. 명세는 가족에게. 최초 대리인 서비스
치매 친화적 은행
HSBC은행의 금융 서비스
계좌 감시모니터링
미국 웰스파고 은행의 계좌이상 징후 탐지. 일본 핀테크 기업 머니포워드의 치매와 금융사기 징후 포착 감지
음성 안면 인식 기술
분실을 우려한 서비스로 애플의 face ID활용. 생체인증 서비스 이용

비대면 채널의 확산

언택트 비즈니스

접촉을 뜻하는 콘택트에 언이 붙어 '접촉하지 않는다'는 의미를 가진다. 키오스크 스마트 텔러머신 로보어드바이저 등

앱택트 비즈니스

앱과 콘택트가 합쳐진 말로 언택트에서 새롭게 진화한 형태의 비대면 서비스 이다.

장점
앱을 통해 전문적 서비스를 원스톱으로 서비스 받음.
거래로 실랑이 등 번거로움 생략. (보험, 인테리어, 금융 등)

개인정보 보호법 개정안 마이데이터 산업의 활성화로 정보 수집 통합으로 정교하게 맞춤화한 앱택트의 등장으로 개인정보 제공
부담이 따르고 '데이터 기반 경제' 활성화

옴니채널의 확산

라틴어로 모든것을 뜻하는 '옴니(Omni)'와 유통 경로를 뜻하는 '채널'이 합쳐진 단어로 소비자가 온라인, 오프라인 등에서 다양한 경로를 넘나들며 제품과 서비스를 검색하고 구매할 수 있는 쇼핑 환경을 뜻한다.

쇼루밍족
오프라인 매장에서 제품을 살펴본 뒤 온라인 최저가로 구매
역쇼루밍족
온라인에서 제품정보 파악후 오프라인 구매
모루밍
오프라인 매장에서 제품을 체험한 뒤 실제 구매는 스마트폰

VR과 AR 같은 디지털 기술로 고객의 체험강화.
ex) 아마존게돈을 극복하는 월마트. 클릭앤콜렉트 로 온라인 주문 후 주차장에서 픽업 BOPIS 서비스

긱 이코노미

월급쟁이 결별

'긱이코노미' 또는 '긱경제' 밀레니얼 세대의 노동 습관과 성향을 반영. 단기계약직과 임시직 일자리 근로를 마다하지 않는것. 긱이란 즉석 섭외에서 유래된 말로 계약의 줄임말이다. ex) 우버, 리프트, 미국판 배민 도어대시

긱 근로자의 금융 서비스

긱 근로자는 금융 평가가 어렵다는 문제가 있다. 이들을 수용하기 위한 서비스들의 등장

네오뱅크의 긱 서비스

아즐로
소상공인 대상 대출 서비스를 제공하는 캐비지와 제휴로 긱근로자 대상 대출 서비스
네오뱅크
프리랜서에게 무이자 신용 대출 서비스 인공지능이 자동여신 책정
샤인
자사의 국제 은행 계좌번호 제공. 이체 서비스등 제공

초 개인화 마케팅 전략

초 개인화란 데이터를 기반으로 개인 소비자 한명 한명에 초점을 맞춘 서비스로 개인의 세세한 부분까지 파악하여 소비자의 니즈를 정확히 예측하여 서비스를 제공하는것을 말한다. 인공지능 알고리즘이 개인화라면 사용자 취향이나 관심사를 파악하는 것이 초 개인화이다.
고객들이 좋아할 서비스느 무엇일까? -> 지금 고객A가 원하는것은 뭘까?

저작자표시 비영리 동일조건

PREV 이전 1 2 3 4 5 6 NEXT 다음