데이터 사이언스
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머신 러닝 기반의 금융 사기 탐지: 불균형 데이터를 다루는 방법데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 23. 10:07
수년 동안 사기꾼들은 신용 카드나 직불 카드에서 숫자를 가져 와서 빈 플라스틱 카드에 인쇄하여 오프라인 상점에서 사용했습니다. 그러나 2015년에 Visa와 Mastercard는 은행과 가맹점에 EMV(칩 카드 기술)를 도입하도록 의무화했으며,이를 통해 가맹점은 각 거래에 대해 PIN을 요청할 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 전문가들은 온라인 신용 카드 사기가 2020년에 무려 32 억 달러까지 치 솟을 것이라고 예측했습니다. 이 금액은 Coca-Cola (20 억 달러), Warren Buffet의 Berkshire Hathaway (240 억 달러), 그리고 JP Morgan Chase (235 억 달러)와 같은 일부 전 세계 우량 기업의 2017년 수익보다 큰 금액입니다. 칩 카드 기술을 구현하는..
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60세 이상을 위한 모바일 뱅킹 앱, 왜 안 되는가 (UI / UX 연구 사례)데이터 사이언스/업계 이야기 2021. 1. 22. 10:53
요약 이펜디(Taufik Efendi)는 Purwadhika Startup & Coding School에서 사례 연구에 기반한 디자인 프로젝트를 진행했습니다. 모바일 뱅킹을 디자인하기 위한 프로젝트는 이펜디, 사라, 빌리게 함께 팀을 이뤄서 진행했습니다. 셋은 프로젝트 진행에 앞서 BTS Bank에 전화했습니다. BTS Bank는 노인들의 생활과 재정을 저축, 거래, 관리 할 수 있도록 설계된 모바일 뱅킹 앱입니다. 이펜디팀 노인들의 요구를 충족시킬 새로운 모바일 뱅킹 앱을 설계했습니다. 디자인 챌린지 “일반적인 모바일 뱅킹 앱은 특정 연령대만 수용하고 다른 연령대는 무시하는 디자인으로 만들어지는 경우가 많았습니다. 노년층과 다른 사람들이 쉽고 성공적으로 사용할 수있는 노령 친화적인 디자인과 기능을 제공..
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기계 학습 기반의 신용평가 모형 개발과 신용 점수 계산데이터 사이언스/데이터 분석 실습 2021. 1. 20. 21:02
신용 점수는 사람들의 신용도를 측정하여 숫자로 표현한 것입니다. 은행은 일반적으로 신용 신청에 대한 의사 결정을 위해 이 점수를 활용합니다. 이 블로그에서는 고객의 신용도를 측정하기 위해 가장 인기 있고 가장 간단한 신용 점수 형식인 표준 스코어 카드를 Python (Pandas, Sklearn)을 사용하여 개발하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 프로젝트 동기 오늘날 신용도는 개인을 얼마나 신뢰할 수 있는지 나타내는 지표로 간주되기 때문에 모든 사람에게 매우 중요합니다. 다양한 상황에서 서비스 공급자는 먼저 고객의 신용을 평가한 다음 서비스 제공 여부를 결정합니다. 그러나 전체 개인 포트폴리오를 확인하고 신용 보고서를 수동으로 생성하려면 시간이 많이 걸립니다. 따라서 신용을 점수로 계산하면 시간을 절약하고..