추가 적립 안내

새로운 금융AI와 금융 비즈니스를 리드할
금융시스템 엔지니어, 성공 금융맨, 금융기관 입문자, 현대인을 위한 똑똑한 필독서!

비약적인 발전을 거듭하고 있는 정보통신기술! 금융업계를 둘러싼 비즈니스 환경도 급변하고 있다. 금융과 IT는 뗄레야 뗄 수 없는 관계이다. 빅 데이터와 머신러닝, 인공지능이 도입되어 현실에서 IT가 어떻게 활용되는지 체감할 수 있는 바로미터이기 때문이다. 현대인이라면 누구나 한번쯤은 접해봤을 블록체인, 핀테크, 머신러닝, 가상화폐, 스마트 콘트랙트(거래), 인터넷은행, 인터넷증권에 대해 궁금해 한다. 블록체인은 인터넷 이후의 큰 발명이라는데 과연 뭘까? ICO(가상화폐 상장)란? 이 책은 ‘엔지니어가 배워야 할’이라는 부제가 있지만 그런 의미에서 누구나 한번은 읽어볼 만한 책이다. ‘토스’니 ‘뱅크샐러드’니 ‘카카오모바일’같은 앱으로 모바일 금융도 하는 현대인이라면 이런 금융IT가 뭔지는 알아야 대화에 끼어들 수 있으니까.

일본 유수의 씽크탱크 다이와종합연구소가 야심차게 내놓은 이 책은 이런 상황에 맞춰 특히 기존 시스템만 아니라 첨단 IT에 대한 지식을 갖춰야하고 다양한 서적을 두루 섭렵해야하는 금융시스템 엔지니어가 효율적으로 지식을 습득할 수 있도록 다양한 금융시스템의 지식과 기술을 망라했다. 각 주제를 장이나 절로 구분해 궁금한 내용만 읽어도 될 수 있게 만들었다. 특히 데이터 사이언스와 블록체인 두 분야는 기본 원리에서부터 실제 비즈니스 응용 사례, 문제점까지 제시한다.

이 책은 서문에서 “금융업 매출에 차지하는 IT 관련 비용의 비율은 4.7%로, 전 업종 중에서도 가장 높은 수준”이라며 특히 금융AI의 변혁기에 있는 금융 비즈니스와 시스템화에 필요한 지식들이 필수적임을 강조한다. 금융업계에도 클라우드, 머신러닝 기술 등이 도입되면서 빠르게 AI화가 이루어지고 있다. 또 금융 비즈니스는 데이터 사이언스에 의해 실현되고 움직이며 비즈니스 모델도 급변하고 있다. 인터넷은행과 인터넷증권사가 등장함에 따라 사이버 보안 등 엔지니어들이 알아야 할 이슈들도 많다. 이 책은 그런 지식들 외에 기타 주목할 만한 기술과 비즈니스까지 일목요연하게 소개한다.

또 저자들은 에필로그를 통해 이 책이 기술을 바르게 활용하기 위한 ‘길잡이’가 될 뿐 아니라 국내 IT 기술자의 지식 수준 향상으로도 이어졌으면 좋겠다는 바램을 내비친다. 여기서 한 발 더 나아가 일본 상황을 이해함으로써 국내 독자들이 더 나은 금융IT 지식을 쌓고 새로운 금융 비즈니스에 진일보한 발걸음을 내딛는 작은 계기나 힌트가 되었으면 한다.

■ 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