국내에서 연구된 금융교육 유관 학술논문을 보다 객관적으로 이해하고자 논문 초록에서 추출된 키워드를 중심으로 주요 토픽을 추론하여 포괄적인 담론들을 알아보고자 한다. 연구의 효율성을 높이고 반복될 수 있는 후속과제 연구를 위하여 빅 데이터 분석기법(텍스트 마이닝 - LDA)을 활용하였고 주요토픽에 대한 단어들을 추출하였다. 총 208건의 유관된 학술 논문을 전 처리 한 후에 추출된 명사 32,523건 중 상위빈도 1,201건에 대하여 LDA 토픽모델링을 실시한 결과 16개의 토픽 군이 형성되었다. 최다 빈도의 단어는 “금융이해력” 이었고 다음은 “학생”, “금융소비자” 순이었는데 추론 된 토픽들의 공통적인 주요 요소에는 학교와 학생들에게 교육을 제공하거나 공급하는 과정에 관심을 가지고 있다는 것이었다. 핵심 텍스트와 토픽을 정의하면서 피교육자의 사회적 요구와 성인을 위한 금융교육 관심도가 미흡하여 향후 지속적인 연구영역 확대 가 필요하다는 시사점을 발견하게 되었다.

2020년 1월 9일 국회는 이른바 ‘데이터 3법’을 통과시켜, 빅데이터 활성화를 주요 골자로 하는 ｢개인정보 보호법｣, ｢신용정보의 이용 및 보호 에 관한 법률｣, ｢정보 통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률｣의 개정이 이루어졌다. 우리나라의 데이터 활용도가 낮았던 주요 사유로 개인 정보보호 규제가 손꼽혀져 왔기 때문에 개정은 필연적으로 요구되었다. 개정으로 무한정 범위가 확대 가능한 개인정보의 정의가 명확화 되었으며, 사실상 데이터 활용의 모든 단계에서 큰 제약으로 작용된 엄격한 사전동의 규제는 사전동의 없이 가명정보의 처리가 가능하도록 완화되었다. 개정법은 이러한 규제완화에서 그치지 않고 가명정보에 대한 안전조치 의무, 제재조치 등을 두어 정보유출 등 위험을 최소화하고자 했다. 데이터 활용에 따른 이익 극대화와 위험⋅피해 최소화간 균형을 이루고자 한 것이다. 이렇듯 데이터 3법은 빅데이터 활성화를 위해 진일보한 개정이라는 평가를 받고 있음에도 불구하고 아직 해결되지 않은 문제점이 존재한다. ‘가명처리’에 대한 법적 근거가 미비한 점, 가명정보 처리가 가능한 목적범위가 개인정보 보호법상 불명확한 점은 향후 개정이 필요하다.

This study analyzes the key drivers (commitment, integration of big data, green supply chain management, and green human resource practices) of sustainable capabilities and the influence to which these sustainable capabilities impact the banks’ environmental and financial performance. Additionally, this study analyzes the impact of green management practices on the integration of big data technology with operations. The theory of dynamic capability was deployed to propose and empirically test the conceptual model. Data was collected through a self-administrated survey questionnaire from 319 participants employed at 35 banks located in six ASEAN countries. The findings indicate that big data analytics strategies have an impact on internal processes and banks’ sustainable and financial performance. This study indicates that banks committed towards proper data monitoring of its clients achieve operational efficiency and sustainability goals. Moreover, our results confirm that banks practising green innovation strategies experience better environmental and economic performance as the employees of these banks have received advance green human resource training. Finally, our study found that internal and external green supply chain management practices have a positive impact on banks’ environmental and financial performance, which confirms that ASEAN banks contributing in reduction of environmental impact through its operations will ultimately experience increased financial performance.

This study aims to recognize customers’ real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers’ social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers’ perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.