경제금융용어검색

크라우드펀딩
크라우드펀딩(crowd funding)은 온라인 플랫폼(중개업자)을 통해 다수의 개인들로부터 자금을 조달하는 금융서비스이다. 이는 세 행위주체 즉, ① 아이디어 또는 프로젝트 기획자(자금수요자) ② 아이디어를 지원?전파하는 다수의 개인 또는 집단(자금공급자) ③ 아이디어를 실행하도록 이끄는 중개자 또는 조직(플랫폼)으로 이뤄진다. 부연하면 이는 자금수요자가 은행 등 금융중개기관을 거치지 않고 직접 자금공급자를 모집하는 새로운 방식의 자금조달 수단이며, 그 운용과정에서 빅데이터를 이용한 신용평가 등 디지털기술이 활용될 수 있다. 아이디어 기획자는 크라우드펀딩을 통해 자신의 평판을 높이고 해당 프로젝트에 대한 마케팅 효과를 얻으며 참여자로부터 직접 피드백을 얻을 수도 있지만, 초기단계인 아이디어의 공개로 자신의 지적재산권(IP)을 침해받을 수도 있다. 자금공급자(투자)는 온라인 플랫폼을 통한 의사결정으로 거래?탐색비용을 줄일 수 있는 반면 상대방의 프로젝트 진행상황에 대한 정보 부족이나 적절한 모니터링이 어려운 정보의 비대칭(asymmetry) 리스크에 노출될 수도 있다. 크라우드펀딩은 자금모집 방식 및 목적에 따라 크게 후원(기부)형?대출형?투자(증권)형 등으로 구분된다. 후원(기부)형은 예술?복지 등의 분야에서 프로젝트에 자금을 후원하거나 단순하게 기부하는 형태이다. 대출형은 자금이 필요한 개인, 소규모 사업자 등에 소액 대출을 지원하는 유형으로 P2P대출처럼 대출금에 대한 이자수취가 목적이다. 투자(증권)형은 투자금액에 비례한 지분취득과 이익배당을 목적으로 하며 창의적인 아이디어나 기술을 가진 창업기업 등이 초기 사업자금을 조달하는데 유용하다.

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4차 산업혁명
4차 산업혁명(4IR; Fourth Industrial Revolution)은 18세기초 산업혁명 이후 진행되어온 4차 주요 산업시대로서, 2010년대부터 물리적, 디지털 및 생물학적 세계가 융합되어 모든 학문?경제?산업 등에 전반적으로 충격을 주게 된 새로운 기술영역의 등장을 뜻한다. 이는 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)이 자신이 주도하는 2016년 세계경제포럼(WEF)에서 경제에 대한 디지털화 및 인공지능(AI)의 영향으로 4차 산업혁명을 ‘제2 기계시대’와 연관시키고, 여기에 생물학적 기술의 진전을 위한 광범위한 역할을 추가한 자신의 통찰을 부각시키면서 사용한 용어이다. 또한 그는 ?4차 산업혁명?이라는 자신의 저서에서 인공지능(AI)?로봇?사물인터넷?3D프린팅?자율자동차?양자컴퓨팅?나노테크 등과 같은 영역에서 이뤄질 기술 혁신(breakthroughs)을 4차 산업혁명의 특징으로 보았다. 4차 산업혁명은 종전의 산업혁명과 달리 2010년대에 시작된 사물인터넷?인공지능?클라우드컴퓨팅?빅데이터의 발달로 초연결성(hyperconnectivity), 초지능(superintelligence), 더 빠른 속도(velocity), 더 많은 데이터 처리능력(volume), 더 넓은 파급 범위(scope) 등의 특성을 지니는 ‘초연결지능 혁명’으로 볼 수 있다. 하지만 인공지능의 작업 대체로 일자리 감소, 인간과 로봇(인공지능)의 공존, 개인정보 및 사생활 보호, 유전자 조작에 따른 생명윤리 등 여러 과제를 지니고 있다.

연관검색어 : 빅데이터

빅데이터
빅데이터(big data)란 복잡하고 다양한 대규모 데이터세트 자체는 물론 이 데이터세트로부터 정보를 추출하고 결과를 분석하여 더 큰 가치를 창출하는 기술을 뜻한다. 수치 데이터 등 기존의 정형화된 정보뿐 아니라 텍스트?이미지?오디오?로그기록 등 여러 형태의 비정형 정보가 데이터로 활용된다. 최근 모바일기기와 SNS 이용 보편화, 사물인터넷 확산 등으로 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 하지만 저장매체의 가격 하락 등으로 데이터 관리비용이 감소하고, 클라우드 컴퓨팅 등으로 데이터 처리?분석 기술도 발전하면서 빅데이터 활용 여건은 계속 개선되어가고 있다. 빅데이터 관련 기술은 데이터를 수집?저장하는 데이터 ‘처리기술’과 데이터를 분석?시각화하는 데이터 ‘분석기술’로 구성된다. 데이터 처리기술의 발달은 저가의 서버와 하드디스크를 여러 대 연결하여 대용량 데이터를 분산 처리함으로써 기존의 고비용 데이터 분석 솔루션을 대체하였다. 데이터 분석기술의 발달은 기존 데이터 분석에서는 불가능했던 비선형적 상관관계 규명, 감성분석 등 비정형화된 분석도 가능하게 만들었다. 여기서 감성분석은 텍스트 채굴(text mining) 기술의 하나로 텍스트(예 : 상품 품평)에 나타난 사람들의 태도?의견?성향 등 주관적인 속성을 지닌 데이터 추출?분석기법이다. 이처럼 빅데이터는 대량(high-volume), 초고속(high-velocity), 고다양성(high-variety), 고가변성(high-variability)의 특성을 지니며 고정확성(high-veracity)을 확보해야하는 정보 자산이다.

연관검색어 : 로보어드바이저

로보어드바이저
로보어드바이저(robo-advisor)는 로봇(robot)과 자문가(advisor)의 합성어이다. 이는 인공지능 알고리즘, 빅데이터 등을 활용하여 투자자의 투자성향?리스크선호도?목표수익률 등을 분석하고 그 결과를 바탕으로 투자자문?자산운용 등 온라인 자산관리서비스를 제공하는 것이다. 서비스 제공 과정에서 비용으로 작용하는 사람의 개입을 최소화함으로써 기존 자산관리서비스보다 더 낮은 최소투자금액과 더 싼 수수료로 소액 자산을 가진 일반 개인도 더 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 로보어드바이저 서비스는 금융회사의 자문 또는 운용인력이 로보어드바이저의 자산배분 결과를 활용하여 고객에게 자문(자문형)하거나 고객 자산을 직접 운용(일임형)하는 형태나, 로보어드바이저가 고객에게 자문하거나 고객 자산을 직접 운용하는 형태로 이뤄진다. 로보어드바이저 시장에서는 미국이 가장 앞서 나가고 있다. 우리나라의 경우 2017년 12월 현재 금융기관의 28개 알고리즘이 코스콤(KOSCOM)의 제1, 2차 테스트베드를 통과하여 은행, 증권사 및 투자자문사 등 총 19개 금융기관이 로보어드바이저 서비스를 제공하고 있다.

연관검색어 : 빅데이터 상장지수펀드(ETF)

레그테크
레그테크(RT; RegTech, Regulatory Technology)는 금융업 등 산업 전반에 걸쳐 혁신 정보기술(IT)과 규제를 결합하여 규제관련 요구사항 및 절차를 향상시키는 기술 또는 회사를 뜻한다. 이는 금융서비스 산업의 새 영역이자 일종의 핀테크(FinTech)이다. 레그테크회사들은 수작업의 자동화, 분석?보고절차의 연결, 데이터 품질 개선, 데이터에 대한 전체적인 시각의 창출, 절차관련 앱(application)에 의한 데이터 자동 분석, 핵심 사업에 대한 의사결정 및 규제당국 앞 송부용 보고서 생산에 초점을 맞춘다. 레그테크의 핵심 특징은 ① 민첩성(잡다하게 얽힌 데이터 세트의 분리 및 조직화) ② 속도(speed, 신속한 보고대상의 인식 및 산출) ③ 통합(단기간에 해결책 확보 및 운영) ④ 분석(‘빅데이터’의 채굴 및 그 진정한 잠재력 파악을 위한 분석 도구의 활용) 등이다.

연관검색어 : 핀테크 고객확인절차(KYC) 블록체인 분산원장기술 비트코인 규제 샌드박스 빅데이터