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머신 러닝 기반의 금융 사기 탐지: 불균형 데이터를 다루는 방법 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.. 2021. 1. 23.
60세 이상을 위한 모바일 뱅킹 앱, 왜 안 되는가 (UI / UX 연구 사례) 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.. 2021. 1. 22.
기계 학습 기반의 신용평가 모형 개발과 신용 점수 계산 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.. 2021. 1. 20.
인플레이션 상승으로 채권 보유자에게 타격을 줄 것입니다 이 글의 원문은 펜실베니아 대학교 와튼 스쿨의 경영학과 교수로 재직중인 Geremy Siegel가 작성했습니다. 지난 5월 유가가 0으로 떨어졌을 때 인플레이션을 생각한 투자자는 거의 없었습니다. 그러나 통화 상황에 대한 데이터를 연구하는 사람들은 백신이 유행병을 종식 시키자마자 전례없는 유동성 축적이 경제 호황과 가격 상승을 볼 것이라는 것을 알고있었습니다. 유동성 관련 데이터는 놀랍습니다. 3월과 11월 사이에 광범위한 통화 공급을 측정하는 M2는 24% 급등했습니다. 놀랍게도 2020년 통화 공급 급증은 우리가 데이터를 보유한 1세기 반 동안의 최대치를 기록했습니다. 통화량의 팽창은 세계의 많은 지역에서도 견고했지만 미국만큼 뚜렷한 곳은 없습니다. 그리고 새로운 Biden 행정부는 확실히 더 많은 .. 2021. 1. 20.
데이터 프로덕트 매니저가 되기 위한 단계별 가이드 오늘날 빠르게 확장되고 있는 세계에서 기술은 그 어느 때보 다 중요한 역할을 합니다. 점점 더 많은 프로덕트(=제품)이 디지털화됨에 따라 생성 및 수집되는 데이터의 양은 데이터 주변의 일자리 기회와 함께 증가하고 있습니다. 오늘날 전 세계 시장에서 부상하고 있는 한 가지 역할은 프로덕트 매니저입니다. 해당 포지션의 역할은 기하 급수적으로 증가하고 있으며 데이터에 가깝게 유지하면서 프로덕트와 사람을 관리 할 수있는 역할을 무엇이라고 부릅니까? 데이터 프로덕트 매니저 — 데이터 과학, 데이터 분석, 프로덕트 관리 경험을 갖춘 전문가는 엄청난 기회입니다! 여기이 블로그에서는 조직 내 데이터 제품 관리자의 역할과 이들이 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 문제를 해결하는 방법에 대해서 설명하고자 .. 2021. 1. 19.
데이터 프로덕트 매니저(Data Product Manager) 전 세계적으로 생성되는 데이터의 총량이 2025년까지 175제타 바이트에 이를 것으로 예상되기 때문에 데이터 프로덕트 매니저 역할이 기술 업계에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 결국 누군가는 매일 생성되는 대량의 데이터를 관리해야합니다. 데이터 프로젝트 매니저가하는 일과 그들이 왜 그렇게 중요한지 궁금하다면이 블로그 게시물이 도움이 될 것입니다. 데이터 프로덕트 매니저란? 데이터 프로덕트 매니저는 조직 내에서 데이터가 사용되는(또는 사용되지 않는) 방법의 전체 수명주기를 감독합니다. 역할은 기존 제품 관리자의 역할과 비슷하지만 데이터를 원자재처럼 취급하는 대신 제품으로 취급합니다. 그들은 조직 내에서 데이터 전문가로 활동하며 일반적으로 데이터 과학에 대한 강력한 경력이나 교육을 받은 경험이 있는 사람이 .. 2021. 1. 19.

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