금융시스템의 '지식'과 '기술'(엔지니어가 배워야 할)

■ 이 책의 포인트

● 금융시스템을 구축하는 데 필요한 '시스템화'와 '금융 지식'을 알 수 있다.

● 금융에 관한 폭넓은 지식을 체계적으로 배울 수 있다.

● 머신러닝이나 블록체인 등 금융시스템을 담당하는 엔지니어라면 알아두어야 할 최첨단 금융 IT를 알 수 있다.



■ 학습 자료

이 책의 내용 학습에 도움이 되는 금융IT용어집(총 8쪽) PDF 파일은 성안당(www.cyber.co.kr)에서 회원 가입 후 [자료실]-[자료실 바로가기]에서 도서명 중 일부 단어인 '금융' 등으로 검색하여 다운로드 가능하다.

프롤로그



제1장 금융 비즈니스, 금융 IT의 변천과 현황



1-1 금융이란

금융 및 금융기관의 역할과 기능



1-2 금융 서비스의 제공

상황에 따라 변화하는 금융 서비스



1-3 금융 비즈니스의 재구축

리먼 쇼크로 인해 크게 바뀐 금융 서비스



1-4 금융 서비스의 시스템화 요구

금융 서비스와 IT의 발전에 따른 요구의 변화



1-5 시스템 구성의 변화

메인프레임에서 클라우드 서비스까지의 변화



1-6 네트워크의 변화

서비스 제공에 큰 변화를 초래하는 환경 변화



1-7 정보 처리 기법의 변화

기간계, 정보계와 일괄 처리, 온라인 처리



1-8 단말기의 변화

단말기의 고도화와 집중·분산 처리



1-9 프로그램 개발과 개발 기술의 변화

프로그램 언어와 개발 기법의 변화



제2장 금융업계의 시스템



2-1 은행의 시스템

은행의 3대 업무와 시스템



2-2 신용카드 회사의 시스템

신용카드 결제 시스템



2-3 증권회사와 거래소·결제기관의 시스템

증권 매매와 결제 시스템



2-4 투자회사 시스템

투자신탁과 투자 고문을 뒷받침하는 시스템



2-5 보험회사의 시스템

보험의 조성·판매로부터 클레임 처리를 해주는 시스템



제3장 금융 비즈니스를 지원하는 데이터 사이언스 기법



3-1 금융 비즈니스와 데이터 사이언스

금융 데이터의 종류와 발생 기구



3-2 머신러닝이란?

미래의 머신러닝 프로젝트 참여자를 위한 입문 지식



3-3 머신러닝의 평가

머신러닝의 평가 방법은 용도에 따라 해야 한다



3-4 표 형식 데이터에 대한 머신러닝

다양한 머신러닝 모델과 그 특징



3-5 텍스트 데이터에 대한 머신러닝

텍스트 데이터를 수치 데이터로 변환



3-6 화상 데이터에 대한 머신러닝

화상 데이터는 수치 데이터의 집합체



3-7 음성 데이터에 대한 머신러닝

음성 데이터는 단순한 수치의 계열



3-8 데이터 활용 추진에 대한 접근(1) (분석 편)

고도의 머신러닝 모델을 구축하기 위한 방법



3-9 데이터 활용 추진에 대한 접근(2) (인프라 편)

빠른 가치 창출을 위한 인프라에서 의식해야 할 것



3-10 데이터 활용 추진에 대한 접근(3) (인재·조직 편)

보다 고도의 머신러닝 모델을 구축하기 위한 방법



제4장 데이터 사이언스에 의해 실현되는 금융 비즈니스



4-1 금융기관에 도입되고 있는 챗봇

자연언어를 이용한 인간과 로봇과의 대화



4-2 스마트 스피커가 만들어내는 미래

'목소리'로 조작하는 새로운 인터페이스의 가능성



4-3 커뮤니케이션 로봇의 실태와 미래

금융업계를 비롯한 용도의 확장 가능성



4-4 기업 융자에 활용하는 데이터 사이언스

새로운 대출 서비스를 향한 움직임



4-5 보험업에 활용되는 데이터 사이언스

데이터 사이언스가 바꾸는 보험의 미래



4-6 디지털 마케팅에 활용하는 데이터 사이언스

마케팅에 이용하는 데이터를 확장한다



제5장 블록체인 기술과 가상화폐 비즈니스



5-1 블록체인의 전체상

변화하는 블록체인



5-2 블록체인의 구성 기술(1)

피어 투 피어(P2P)



5-3 블록체인의 구성 기술(2)

컨센서스 알고리즘



5-4 블록체인의 구성 기술(3)

블록체인의 데이터 구조와 암호 기술



5-5 블록체인의 분류

다종다양한 블록체인을 어떻게 이해해야 할까?



5-6 대표적인 가상화폐

비트코인, 이더리움, 대시, 리플



5-7 스마트 콘트랙트란?

계약 처리 자동화로 신뢰 비용 절감한다



5-8 ICO란?

블록체인을 이용한 새로운 자금 조달 수단



5-9 ICO의 법 규제

크라우드 펀딩과의 관계로부터 법 규제를 조감한다



5-10 ICO의 사례

분산형 예측 시장을 실현하는 플랫폼 '어거(Augur)'



5-11 비즈니스 사례(1) 가상화폐 교환업

월릿 관리 등 까다로운 보안 요건이 요구된다



5-12 비즈니스 사례(2) 금융기관의 대처

송금·결제, 무역 금융, 증권 거래 등 폭넓은 분야에서 활용을 검토 중



5-13 비즈니스 사례(3) IoT

급성장하는 IoT의 과제를 블록체인으로 해결



제6장 금융업계의 사이버 보안



6-1 사이버 보안의 외관

금융기관을 둘러싼 위협 동향



6-2 대형 사고는 어떻게 발생하는가?

WannaCry를 검증한다



6-3 사이버 공격의 동향

가상화폐를 노린 공격 급증



6-4 사이버 공격에 대한 대책

IT에 의한 대책만으로는 부족하다



6-5 사이버 공격을 막는 기술

피해 제로를 목표로 한다



6-6 사이버 공격에 맞선다

CSIRT와 SOC



6-7 주목해야 할 사이버 보안 동향

관계기관의 동향과 금융기관의 공조 태세



제7장 기타 주목할 만한 기술과 금융 비즈니스



7-1 도입이 진행되는 RPA

알아두어야 할 기본 정보



7-2 디지털 비지니스를 가속시키는 API

금융기관이 도입하는 오픈 API의 요점



7-3 PFM?클라우드 회계의 보급 배경

서비스의 특징과 앞으로의 가능성



7-4 로보어드바이저의 현재

자산 운용 업계에 일고 있는 이노베이션



7-5 결제의 고도화

캐시리스 사회 실현을 향한 노력



7-6 UI/UX의 개요

서비스와 이용자를 연결하는 에센스



7-7 트레이딩 방법의 다양화

테크놀로지 활용으로 인한 대폭의 기법 변화



색인

참고문헌

집필자 소개

다이와종합연구소 프런티어테크놀러지 본부 다이와종합연구소(다이와 소켄)

1989년에 설립된 '일본 유수의 종합 싱크탱크'. 경제·사회를 조사하고 연구하는 '리서치', 경영 전략과 국제 금융 시장에 대한 '컨설팅', 다이와증권그룹용 시스템 개발·보수와 첨단기술을 연구·개발하는 '시스템'이라는 세 가지 기능을 갖추고 있다. 다이와종합연구소의 최대 강점은 이들 세 기능을 서로 연계함으로써 사회에 부가가치가 높은 정보 서비스를 제공한다는 점이다. 고도의 조사와 분석, 제안 능력을 자랑하는 리서치 부문이 일본 사회 활성화를 위한 정책을 제안하는 동시에 미래를 예측하고 수많은 과제와 마주해 온 컨설팅 부문이 전략까지 파고들어 나라와 기업을 떠받치며 기술력과 시스템 개발력이 뛰어난 시스템 부문이 그것들을 실현하는 IT 솔루션을 제공한다. 이러한 싱크탱크는 세계적으로도 흔치 않은 존재이며, 그 독자성이 경쟁력의 원천이 되고 있다.



프런티어 테크놀로지 본부

첨단 IT 기술 활용과 비즈니스 추진을 담당하는 연구개발 부문. '데이터 사이언스', 'API', '자동화 기술', '블록체인'이라는 네 축을 핵심 역량으로 내걸고 50여 명의 사원이 최첨단 기술을 조사·연구·개발하고 있다. 핵심 역량의 실용화를 의식하고, 다이와증권그룹과 금융기관의 고객을 위한 프로덕트 창출도 실현하고 있다. 현재 AI에 의한 비즈니스 매칭 서비스와 챗봇을 이용한 자동 Q&A 서비스 제공을 시작했다. 프런티어 테크놀로지 본부 내에서 습득한 기술이나 지식을 다이와 종합연구소 그룹 전체에 전개함으로써 전체적인 부가가치 향상에도 공헌하고 있다. 그뿐만 아니라 대학과의 공동 연구나 벤처기업 발굴, 인턴십 제도 도입 등 오픈 이노베이션을 실현하기 위한 노력도 하고 있다. 이러한 노력을 통해서 첨단기술에 영속적으로 대응할 수 있는 조직을 만들어가고 있다.



츠보네 나오기, 주사/데이터사이언티스트

경영, 경제, IT관련 조사 분석을 전문으로 한다.



키노시타 카즈히코 외 33인