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비주얼 사진

프랭클린대 (FUS) 디지털금융MBA 복수학위과정

인공지능, 빅데이터, 핀테크 등 디지털 금융을 이루는 기반 기술에 대한 지식을 기반으로, 현재 금융시장을 이해하고 다양한 디지털 기술을 금융의 적소에 활용할 수 있는 방법론을 연구하는 교과과정을 통해 디지털 금융 전문인력을 양성하는 과정

학점구성
교육일정
개강시기 :
3월, 9월
원서접수 :
매년 개강 전, 약 5개월 이전에 홈페이지 공시
교육기간 :
2년(해외과정 실습 포함)
교육시간 :
금요일 18:30~22:20 / 토요일 08:30~17:20
학점구성
이수학점 :
36학점 이상
과목구성 :
2주에 1과목씩 진행되는 모듈제로 구성
모듈구성 :
1모듈당 1.5학점(총 24시간)
학점구성 :
학점구성 표
구분 이수학점
전공과목 25.5학점
FUS 필수 (Boot Camp 스위스 현지 약 2주 포함) 7.5학점
BP/논문 3학점
최소 졸업이수 학점 36학점
커리큘럼
커리큘럼
커리큘럼 코스
  구분 과목명 교과내용 학점
1학기 전공기초 금융인을 위한
디지털 기초
전체 과정의 원활하고 일관된 이해를 위한 기초과정으로서 디지털 트랜스포메이션의 핵심 기술인 디지털화의 의미와 전산학 일반론인 네트워크, 데이터 베이스, 알고리즘, 데이터 구조, 클라우드, 빅데이터, 인공지능의 개념과 함께 Open API/Open Banking/My Data의 개념까지 같이 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 디지털 금융을 구성하는 다양한 기술요소 및 유관용어를 이해하고 각 기술요소가 효율적인 금융을 위해 추구하는 바를 알게 됩니다.
1.5
금융인을 위한
AI 트랜스포메이션 매커니즘
AI 기술을 접목하고자 하는 모든 기업들이 필요한 절차와 프로세스에 대해 잘 모르고 있습니다. 대한민국 인공지능 교육의 큰 축을 하고 있는 모두의 연구소 소장님으로부터 기업체들이 효율적으로 인공지능을 접목하기 위해 따라야 할 모범적 표준 사례등을 같이 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 국내외 인공지능 교육현실과 다양한 자원에 대해 이해하고, 각 조직에서 어떻게 이를 활용할 수 있는지 설명할 수 있게됩니다.
1.5
인공지능을 활용한
투자전략 사례연구
주식투자전략에 적용할 수 있는 다양한 인공지능 투자전략 알고리즘을 사례별로 자세히 알아보고 그 성능과 함께 향후 발전방향을 함께 생각해 봅니다.

이 과정을 마치고 나면 주식전략에 사용되는 다양한 전략들과 함께 그 허와 실을 알 수 있게 됩니다.
1.5
AI 기업 경영전략
- 인공지능 의료진단
인공지능 기업이란 무엇인지, 어떤 다양한 문제점이 발생하고 이를 극복해야 하는지, 전립선 암 진단 분야에서 세계 최고 기술을 보유하고 있는 딥 바이이오의 대표를 통해 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 실제 인공지능 회사가 겪게 되는 다양한 문제점과 이를 극복하는 방법에 대해 설명할 수 있게 됩니다.
1.5
금융인을 위한
인공지능의 이해
인공지능이란 무엇인지, AGI와 ANI를 구분하고, 인공지능이 금융에서는 어떤 분야에서 활용될 수 있는지 알아봅니다. 머신러닝과 딥러닝의 구분, 지도학습과 비지도 학습 그리고 강화학습이 추구하는 부분과 새롭게 주목받는 GAN에 대해서도 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 다양한 인공지능 기술과 이들의 금융에서의 접목에 대해 이해하게 됩니다.
1.5
2학기 전공심화 금융 파이썬 데이터 과학을 위한 가장 기본적인 도구인 파이썬 프로그래밍 언어를 금융의 맥락에서 배워봅니다.
모든 파이썬 예제는 현재가치 할인, 파마-프렌치 factor계산, 주가 다운로드 후 분석, 자본자산 가격 계산 등 금융 예제로 채워집니다. 금융의 기본 요소를 파이썬으로 배움으로써 프로그램 언어의 습득은 물론 금융의 일반 기초과정을 같이 배우게 됩니다.

이 과정을 마치고 나면 기본적인 파이썬 프로그래밍이 가능하게 되며 금융의 기초 이론을 이해하게 됩니다.
1.5
CBDC 전략과 전술 세계의 중앙은행이 활발히 연구하고 있는 분야인 CBDC에 대해, 각국의 현상황과 함께 CDBD의 장단점과 시장에 미치는 영향을 종합적으로 분석해 봄으로써, 바람직한 개발방향과 함께 그 미래를 예측해 봅니다. 서울과학종합대학원의 김문수 부총장이 CBDC의 전략과 전술을 강의합니다.

이 과정을 마치고 나면 CBDC의 개념과 함께 각국의 동향 그리고 미래에 대한 예측을 할 수 있게 됩니다.
1.5
디지털금융 매커니즘
- 블록체인의 이해
블록체인을 구성하는 기반기술과 작동원리는 물론, 블록체인의 효용에 대해 자세히 알아봅니다. 시중에 잘못 알려져 있는 블록체인의 허와실을 기술적으로 낱낱이 분석하여 정확한 이해를 하기 위한 과정입니다.

이 과정을 마치고 나면 블록체인으로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 명확한 판단을 할 수 있습니다.
1.5
디지털금융 매커니즘
- 블록체인과 가상자산
블록체인과 가상자산과의 관계에 대해 알아봅니다. 암호화폐의 의미가 무엇인지, 기술적으로는 어떻게 구현돼 있는지, 암호화폐의 발행과 유통시장은 어떻게 형성돼 있는지 살펴봅니다. 이를 통해 금융에 있어서 블록체인이 어떤 역할을 하고 있는지 파악하게 됩니다.

이 과정을 마치고 나면 가상자산의 기술적 실체가 무엇인지 그 법적 정의는 어떻게 되는지 이해하고 향후 금융에 미칠 내용에 대해 설명할 수 있게 됩니다.
1.5
디지털금융 Customer Experience Who’s who 인명사전에 등재돼 있고 2020년 금융혁신 서비스 분야에서 금융 DT를 통한 핀테크 혁신과 금융사용자 경험 개선을 통해 국무총리상을 수상한 허정윤 교수로부터 디지털 금융이 가져오는 사용자 경험의 변화와 그 대처방안을 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 디지털 금융으로 인한 사용자의 경험 변화와 그에 대처할 수 있는 다양한 방안을 설명할 수 있어야 합니다.
1.5
디지털금융 매커니즘
- 블록체인과 가상자산의
국내외 법률 환경
FATF의 권고를 따라 전세계적으로 가상자산의 법적 정의부터, 관련법규를 빠르게 정비 중에 있습니다. 금융위원회에 다양한 자문을 하고 계신 천창민 교수로부터 가상자산과 관련된 법규가 전세계적으로 어떻게 되어가고 있는지, 북미, 유럽, 아시아를 모두 망라하여, 각각의 스탠스와 현황 및 미래에 대해 예측합니다.

이 과정을 마치고 나면 가상자산의 법제화와 관련된 각국의 현황을 이해하고 우리나라에서의 규제 방향을 예측할 수 있게 됩니다.
1.5
3학기 전공심화II 디지털금융
트랜스포메이션의 이해
디지털금융회사로 거듭나기 위한 필요조건과 충분조건에 대해 알아봅니다, 많은 기업들이 DT에 실패하는 진짜 이유를 살펴보고 성공적인 DT를 위한 요소들을 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 성공적 DT를 위한 필요요소와 절차에 대해 이해하게 됩니다.
1.5
디지털금융
트랜스포메이션
- 사례연구
국내외 DT의 다양한 성공과 실패 사례에 대해 연구해서 보완점과 배울점을 연구합니다. 이를 토대로 바람직한 DT에 대해 같이 생각합니다.

이 과정을 마치고 나면 국내외의 성공적 DT와 실패한 DT의 원인을 이해하고 이를 채택하거나 극복하기 위한 방법론을 이해하게 됩니다.
1.5
디지털금융 매커니즘
- 인슈어테크
보험금융에 특화된 디지털 기술에 대해 알아봅니다. 현 보험시장의 국내외적 상황과 향후 시장방향의 이해와 함께 보험금융에 접목되고 있는 다양한 기술들에 대해 알아봅니다.

이 과정을 마치고 나면 보험시장에 접목되고 있는 다양한 기술과 함께 이로인해 예상되는 미래의 보험금융의 방향에 대해 예측해 봅니다.
1.5
디지털금융 매커니즘
- 핀테크
금융과 기술의 접목을 의미하는 핀테크에는 어떤 분야가 있으며, 어떠한 다양한 기술들이 접목 중에 있는지 살펴봅니다. 핀테크 기술들과 레그테크, 결제 시스템, 국제 송금 등 다양한 기술 분야들에 대해 살펴봅니다. 또 핀테크와 테크핀의 관점차이도 생각해 봅니다.

이 과정을 마치고 나면 핀테크와 관련된 다양한 기술들과 이들의 지향점을 이해하고 미래의 금융의 발전 방향을 예측하게 됩니다.
1.5
디지털금융 트랜스포메이션을
위한 Lean StartUp
성공적인 디지털 트래스포메이션을 위해 필요한 요소인 agility의 측면에서 Lean managent의 일반론을 살펴봅니다.

이 과정을 마치고 나면 lean management가 무엇인지 그 의의와 함께 DT 측면에서의 관점을 이해하게 됩니다.
1.5
인공지능과 윤리 IBM은 얼굴인식과 관련된 인공지능 기술에 더 이상 투자하지 않기로 했습니다. 반사회적 반윤리적으로 활용될 가능성이 매우 높기 때문이지요. 인공지능으로 효율을 높일 수 있을지라도 윤리에 반해서는 안됩니다. 인공지능 발달로 인해 우리가 심각히 생각해야 할 윤리적 부분을 살펴봅니다.

이 과정을 마치고 나면 인공지능의 윤리적 기준에 대해 설명할 수 있게 되고 기술과 사회적 책임 사이의 관계를 이해하게 됩니다.
1.5