달님

go 언어는 자바처럼 오버로드가 없지만 함수를 매개변수로 전달할 수 있어  반복적인 데이터 타입에 대한 연산을 내부적으로 작성할 수 있다. 데이터 타입에 리스트가 없지만 리스트의 특징인 다양한 데이터를 슬라이스로 받아서 각 리스트의 요소에 맞춰 실질적인 함수 처리가 가능하다. go 언어의 특징이 함수도 하나의 데이터타입으로 정의가 가능하고 함수를 변수나 매개변수에 전달할 수 있으므로 다양한 요건을 처리할 수 있다. package main import (          "fmt"    ) //리스트 타입을 정의 type List [] interface {} //리스트에 대한 메소드 정의 func (l List) Accumulate(f Operation) interface {} {      res := 0      for _, v := range l {          if i, ok := v.( int ); ok {              res = f(res, i)              continue          }          if lst, ok := v.(List); ok {              res = f(res, lst.Accumulate(f).( int ))          }      }      return res } //함수 타입을 정의 //함수를 매개변수 등으로 전달하기 위한 타입 정의 type Operation func ( int , int ) int // 매개변수로 전달되는 함수 정의 func add11(x, y int ) int {      return x + y } func main() { l := List{ 1 , 2 , 3 , 4 }      fmt.Println( &q

P2P 대출이나 크라우드 펀딩. 일반적으로 자금을 모집하고 대출하거나 투자하는 것은 다단계 금융 사기랑 차이가 없다. 핀테크를 한다는 것은 대출 신청자나  투자 신청자들을 평가할 수 있고 대출과 투자에 대한 공시가 명확히 되어야  다단계 사기에서 벗어날 수 있다. 핀테크의 핵심은 기술적으로 신용평가나 기업가치평가를 하고 이를 정확히 공시할 수 있어야 한다. 빅데잍 분석을 통해 개인적인 신용평점이 산출되어야 하고 기업의 가치도 명확한 점수체계를 구축하여 투자를 하는 모든 고객이 합당하게 자신의 투자한 자금이 공정한 처리 절차를 통해 자금의 이동이 된 것을 확인이 가능해야 한다. 최근에 중국에서 P2P 업체 대표가 줄행랑쳐서 엄청난 이슈가 제기되고 있다. 지금 우리도 명확히 다단계 사기와 핀테크를 정확히 구분할 수 있어야 고객의 신뢰를 바탕으로 핀테크를 발전시킬 수 있다. [출처]   [핀테크] 다단계 사기와 핀테크 구분하기 | 작성자   달님

[빅데이터] ‘Big fast data’를 통한 고객과 의사소통? 문용준   빅데이터 아키텍처 - SK C&C  부장 -  금융 차세대 프로젝트 및  IFRS  프로젝트 수행 -  금융  Application Architect 로 활동 중   Big data 는 고객의 가치를 분석하여 고객 포트폴리오 ,  고객의 속한 집단의 포트폴리오를 구성할 수 있다 .  이를 기반으로 고객의 가치를 돌려주기 위해 실시간으로 고객과의 의사소통 체계를 구축하는 것이  Big fast data 이다 . 고객의 행동은 장소와 시간에 구애를 받지 않고 일어나고 있으며 ,  그 데이터를 기업에게 전송해 주고 있다 .  하지만 기업은 실시간으로 이 데이터를 수집하고 저장만 할뿐 이를 재분석하여 고객에게 좋은 정보를 되돌려주지 않는다 .  따라서 기업은 쿠폰 등 다양한 마케팅 정보를 고객들이 활동하는 시간과 장소에 맞춰줘야 한다 . 그렇다면 어떻게 구성할 것인가 ? Big fast data  서비스는 실시간 처리이며 실시간으로 고객의 행동에 맞추려면  In-Memory 를 이용한 분석을 통해 즉각적인 반응을 수행하여야 한다 . Big fast data  분석을 위한 기본 데이터는 고객 포트폴리오와 고객 집단의 포트폴리오 분석 ,  서비스에 필요한 상품정보 등을  In-Memory 에 수 테라에서 수십 테라 바이트 정보가 적재되어 있어야 하고 고객의 거래로 발생한 로그가 즉시 적재되어 스트림분석을 통해 고객의 현재 위치와 행위에 따른 적절한 서비스를 제공되어야 한다 . 스트림 분석을 위한 알고리즘은 기존  Big data  분석의 알고리즘과는 차이가 있다면 이 또한 고객과의 의사소통 결과에 따라 변화가 필요하다 . 유통과 금융 등 서비스 기업에서는 고객들의 구매성향과 고객들의 지갑분석 등을 통해  Big fast data  서비스를 구성할 수 있다면 고객 개인화 마케팅이 실제로 구현되어 기존  CRM 의 캠페인과 이벤트 마케팅을

[빅데이터] 빅 데이터란 가치를 찾는 것이다 – 문용준 빅데이터 아키텍처 문용준   빅데이터 아키텍처 - SK C&C  부장 -  금융 차세대 프로젝트 및  IFRS  프로젝트 수행 -  금융  Application Architect 로 활동 중 빅 데이터란 가치를 찾는 것이다 .  과연 누구의 가치를 찾아야 하는 것인가 ? 기업들이 자신들의 가치를 찾는 것일까 아니면 공공기관들이 자신들의 가치를 찾는 것일까 ? 무엇을 위한 가치인지를 첫 번째로 인식해야 한다 .  기업이나 공공기관들 자신들을 위한 가치가 아니라 그들의 고객인 사람들의 가치를 찾는 것이 진정한 빅데이터이다 . 국내에서는 뉴스나 소셜에 있는 데이터 즉 텍스트 데이터 ,  단어를 가지고 주가 가격 변동을 분석하고 있다 .  주식가격은 주식시장 참여자들이 실제 행위를 분석해야지 뉴스나 소셜로 분석한다고 주식시장 참여자들이 매매행위를 분석할 수 있는 것이 아니다 . 최근  CRM 에 빅데이터를 반영하자고 하는데 왜  CRM 이 빅데이터에 최우선 과제가 될까 ? 기업은 자신의 만든 물건 즉 상품을 팔아야 생존하기 때문이다 .  자신들이 상품을 잘 만들었다고 판매되는 것도 아닌데 과연 무엇을 분석할 것인가 ? 여기서 기존  CRM 의 문제점을 다시 집어보고 가자 .  첫째 , CRM 은  IT  벤더사의 솔루션을 도입했다 .  둘째 ,  컨설팅 결과를 그대로 수용했다 .  셋째 ,  고객 세그멘테이션을 세분화할 수 없다 .  넷째 ,  고객의 반응을 수집하지 않는다 . 단순히 이  4 가지만을 봐도 현재 도입된  CRM 은 생명력이 없는 소프트웨어이다 .  소프트웨어는 세상의 변화에 따라 살아 움직여야 되는데 ,  도입만 했지 변화할 수 없니 관리만 하고 있다 . CRM 은 앞으로도 없어지는 개념이 아니다 .  진정한 고객관계를 가지려면 우리가 해야 할 일이 무엇일까 ? 고객에게 기업의 가치가 아닌 고객의 이익이 되는 가치를 돌려줘

정보유출방지 위한 실시간 시스템 모니터링의 오픈소스 활성화해야 모바일 시대가 되면서 기업은 고객이 만족하는 서비스를 위해 단순한 서비스도 여러 기업과 협업하여 처리하는 세상이 되었다 .  고객이 신용카드 발급을 요청할 때도 제휴서비스를 위해 최소 수십에서 수백까지의 기업들과 정보를 공유한다 . 이번 개인정보 유출대란에 중요한 사실은 해킹이 아닌 내부시스템에 직접 접근해서 개인정보를 유출시켰다는 것이다 .  기업이 내부직원이나 내부 시스템에 관여할 수 있는 사람들에게 마음만 먹으면 언제든 개인정보 유출가능성을 열어놓은 상태에서 제도를 강화한다고 해서 크게 바뀌지 않는다 . 개인정보를 보호하기 위한 기업들의 대책은 있는 것일까 ? 기업들의 전체 시스템을 철저하게 실시간으로 모니터링 관리하는 체계 도입이 필요하다 .  빅데이터가 도입되면 단순한 개인정보가 아닌 특화된 정보가 되어 유출 시 더 큰 재난을 불러일으킬 수 있으므로 누가 접근하는지 왜 접근했는지를 실시간 모니터링하고 분석되어야 한다 . 기업들은 기간계 ,  정보계 , EDW, Data Mart  등 개인정보가 다양한 시스템에 분산되어 있으므로 데이터 관리체계를 명확히 설정하여 각 업무 시스템별 데이터관리기준을 수립하여 실시간으로 직원의 개인  PC 부터 업무의 모든 서버에서 로그를 수집하여 실시간으로 분석하도록 감독기관이 지침이 내려가야 한다 . 실제 실시간 관리체계 구현 시 기대할 수 있는 효과는 고객의 신뢰도가 증가한다는 것이다 .  고객의 만족은 실제  ROI 보다 무형의 가치를 올리는 것이다 . 하지만 많은 기업들이 비용문제로 구현이 어렵다고 할 것이다 .  시중은행은 업무서버가  2 천여 대와 직원 약  2 만 명 이상 직원  PC 에 대해 모니터링체계를 구축해야 하므로 솔루션 도입 시 라이선스 비용이 기하급수적으로 증가한다 .  따라서 페이스북 등 많은 오픈소스를 이용하는 기업들은 솔루션 비용대신  IT  인력들에 대한 오픈소스 개발역량을

[핀테크] 온.오프 모바일 결제 서비스는 새로운 금융 패러다임 온라인과 오프라인을 연결한 모바일 결제서비스는 인터넷 세상을 위해 필수적으로 구축되어야 한다 .  다음카카오 ,  페이팔 ,  애플 ,  구글 ,  아마존 ,  알리바바 등 다양한 산업과 기업에서 모바일 결제서비스를 제공하고 있다 . 이들 기업이 제공하는 결제서비스는 은행 본연의 업무로서 ,  구매를 위한 금융서비스와 송금 등 다양한 결제가 가능하다 .  향후 해외에 직접 송금도 보낼 수 있고 비트코인 등 다양한 결제수단을 이용한 결제 서비스까지 연계하여 처리할 수 있다 . 애플이 제공하는 애플페이는  NFC  기반으로 온라인과 오프라인을 위한 결제서비스를 사용할 수 있고 애플이 아이폰 소유자들의 로그를 받고 있어  NFC 에 등록된 결제 은행이나 신용카드 회사에 아이폰 소유자의 위치정보를 제공하면 금융기관들이 실시간으로 고객과의 의사소통을 위한 정보도 확보할 수 있어 금융기관이 원하는 다양한 고객 접점 서비스를 수행할 수 있다 . 특히 다양한 고객 접점 서비스는 오프라인 구매에 대한 고객 맞춤 서비스를 제공할 수 있느냐가 중요하다 .  인간은 하루의  12 시간 정도를 외부에서 활동하며 ,  주말이나 연휴에는 다양한 외부활동을 한다 .  은행 등 금융기관은 외부활동을 하는 고객을 위해 고객의 위치에 맞춰 다양한 오프라인 매장에 대한 할인쿠폰들을 제공할 수 있다 .  따라서 유통 등 다양한 업체들은 금융기관과 다양한 서비스 제공을 협약을 맺어 고객만족을 높일 수 있다 .   현재 애플페이는 미국에서 빠른 속도로 사용자 일상으로 자리 잡고 있다 .  지난  14 일 ( 현지시간 )  뉴욕타임스가 보도한 내용에 따르면 애플페이가 미국내  1 만 4 천여  ‘ 맥도널드 ’  체인점에서 발생한 모바일결제 방식 중 절반을 차지한 것으로 나타났다 . 모바일 결제 서비스는 온라인 오프라인 활동에 맞춘 개인화된 서비스를 만들어야 하므로 금융기관들은 결제내역을 개인들에