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2. 프라이빗 뱅킹의 활성화 방안
(1) 고객 세분화의 데이터베이스 구축
(2) 전문상담요원의 양성과 배치
(3) 경쟁력 있는 상품 및 서비스 제공
(4) 금융기관간의 업무제휴 및 겸업화방안
(5) 금융 마케팅 믹스전략
Ⅴ. 결론
참고문헌
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데이터마이닝 기술을 적용받을 수 있는 접근방법이 요구 된다. 1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?
2. Data Mining의 등장배경
3. Data Mining의 활용분야
4. 데이터 마이닝의 기법
5. 데이터 마이닝의 특징
6. 데이터 마이닝의 수행 과정
7. Data Minin
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한국금융 04/10/11
신한은행 리스크관리팀 「신한은행 리스크관리」2002
「PB가 금융바꾼다-은행서비스 끝없는 ‘進化\'」한국경제 04/11/7
목차▶
I. 서론
II. 본론
1.세계의 금융시장
(1)은행의 국제화 동기
(2)국제화에 따른 변화
2.Citi Bank 의 글로
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정보문화사, 2017.
최윤식(학자) 저, 미래학자의 인공지능 시나리오 (AI 미래보고서), 코리아닷컴, 2016.
김윤명, 인공지능과 법적 쟁점 : AI가 만들어낸 결과물의 법률 문제를 중심으로, SPRi 소프트웨어정책연구소, 2016.
특허청, 한국 인공지능(AI),
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정보
1. 기업경영을 위한 정보
2. 기업기능과 정보
1) 생산기능과 정보
2) 마케팅 기능과 정보
3) 필요정보
4) 재무기능과 정보
5) 회계기능과 정보
3. 경영계층과 정보
4. 의사결정과 정보
1) 인지단계
2) 설계단계
3) 선택단계
Ⅵ. 기업
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정보대학원, 2010
한국은행 http://www.bok.or.kr/portal/main/main.do <목 차>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 4차 산업혁명
1) 정의
2) 특성
3) 핵심기술
(1) 인공 지능(AI)
(2) 클라우드(Cloud)
(3) 빅데이터(Big data)
(4) 모바일(Mobile)
(5) 블
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소비자가 능동적인 협력자로 될 수 있다.
3) 지역 경제의 활성화
4) 정보통신기술을 통한 새로운 경험을 제공
7. 공유경제의 성공사례
1) 넷플릭스
2) 에어비앤비(Airbnb)
3) 아프리카TV (Afreecatv)
4) 카카오톡 (Kakaotalk)
5) 쏘카
참고문헌
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데이터로 진화하는 세상』, 한국정보화진흥원 빅데이터 전략연구센터 ·한국 정보화 진흥원, 2012
이철용, 『국제 유가 중·장기 예측모형 개발』, 에너지 경제 연구원, 2010
김홍태, 『국제유가의 변동 요인과 전망』, KB금융지주 경영연구소
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연구소 Ⅰ. 서론
Ⅱ. VaR(위험가치, 위험관리)의 정의
Ⅲ. VaR(위험가치, 위험관리)의 기본모형
Ⅳ. VaR(위험가치, 위험관리)의 측정수단
1. 기준요율 듀레이션(key rate duration: KRD)과 OAS 듀레이션
2. VaR 측정
3. VaR의 정보적 가치
Ⅴ. VaR(
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3. 전략 3: 데이터를 통합하고 데이터와 애플리케이션들을 데이터센터로 옮긴다
4. 전략 4: 신기술을 적극적으로 받아들인다
5. 전략 5: 고객을 셀프서비스 하도록 한다
6. 전략 6: 직원을 셀프서비스 하도록 한다
Ⅸ. 결론
참고문헌
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