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과정소개

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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

과정개요
과정소개

디지털 금융 MBA 과정은 경영 일반론과 함께 인공지능, 빅데이터, 핀테크, 인슈어테크, 블록체인, 가상자산 등 금융산업에 관련된 디지털 기술을 총 망라하는 과정입니다.

디지털 금융 과정 MBA 과정은 단순 기술 습득이 아니라 필요한 디지털 도구를 적절한 곳에 적용할 줄 아는 방법론과 그를 위한 조직 문화 개편에 대한 내용입니다. 이는 기술의 본질은 물론 업의 본질까지 깊이 이해해야만 가능한 어려운 과제이며 그 구현 방법론과 함께 효용 극대화를 위한 조직의 변화 자체없이는 불가능에 가까운 일입니다. 결국 디지털 금융은 디지털 트랜스포메이션(DT)과 연결되어야 하며 그 주인공은 바로 현업 전문가인 여러분 자신입니다.


디지털 트랜스포메이션(DT)은 이제 기업의 생존을 좌우하는 필수 전략입니다.

DT가 화두가 되는 이유는, 더 이상 선택이 아니라 생존을 위한 필수전략이기 때문입니다. 각 기업, 그 중에서도 금융기업들이 앞 다투어 성공적 DT를 이끌 수 있는 인재를 확보하려 안간힘을 쓰고 있습니다. DT에 실패한 회사의 현실이 가혹하다는 것을 이미 시장이 서서히 보여주고 있습니다.


전통적 금융회사가 뒷짐을 지는 동안 디지털 회사들은 놀라운 약진을 하고 있습니다.

2002년 eBay가 약 1조 6천억원에 인수한 PayPal의 시가 총액은 2020년 10월 기준 220조원을 넘어서 200배 가까이 성장했고, 최근 1년 사이에만 100조원 가까이 성장했습니다. 그러나 그동안 세계 최대은행들 예컨대 CITI나 웰스파고 등의 자산 총액은 끝을 모르게 추락했으며 특히 최근 그 추락 속도는 더욱 가파릅니다.
총자산변화(위, PayPal 아래왼쪽 웰스파고, 아래 오른쪽 CITICorp)
이는 한국도 크게 다르지 않습니다. 자산이 겨우 24조에 불과한 카카오뱅크의 시가 총액은 40조원을 넘어서서 자산 규모 총합이 2,400조에 달하는 국내 4대 은행들의 시총을 모두 합친 것보다 많습니다. 이것이 의미하는 것이 무엇일까요?


모두가 DT를 외치지만 현실은 냉혹합니다.

2019년 1400조라는 천문학적 금액을 DT에 쏟아 부은 미국 기업의 경우 70%가 넘는 1000조원을 아무런 소득없이 낭비하였다고 보고되었습니다. DT란 그저 한두명의 천재 기술자를 영입한다거나 디지털 장비나 소프트웨어 개발에 천문학적 금액을 투자한다고 저절로 이루어지는 것이 아니기 때문입니다. 성공적 DT에는 많은 시간과 노력이 필요합니다.


디지털 금융은 그저 기술에 대한 이야기가 아닙니다.

모두들 빠르게 깨달아 가고 있는 매우 중요한 사실 하나가 있습니다. 성공적 DT의 핵심 열쇠는 천재적인 외부인력의 확보가 아니라 업의 본질을 잘 이해하고 있는 내부인재의 절대적 도움이 필요하다는 사실입니다! 가장 이상적인 경우는 내부 인력이 디지털 금융과 DT의 기량을 갖추고 전체 프로젝트를 이끌 수 있을 때 입니다.


DT는 스스로의 답을 찾아 나가는 과정입니다. aSSIST와 함께라면 당신이 주인공이 될 수 있습니다.

조직의 필요에 의해 DT를 이끌어야 하시는 분. 자신의 커리어를 완전히 업그레이드 해서 조직의 새로운 핵심인재로 거듭나고자 하시는 분 모두 aSSIST에서 함께 해답을 찾아 나갈 수 있습니다.

과정특징
  • 디지털 금융을 이루는 핵심 기술의 체계적 교육
    • 인공지능, 빅데이터, 핀테크, 블록체인, 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 등 디지털 금융을 이루고 있는 핵심 기술들을 모두 체계적으로 학습하여 기술 개념을 금융예제를 통해 그 개념을 익힙니다.
  • aSSIST만의 방법론을 통한 DT 핵심 역량 함양
    • DT를 위한 각종 방법론을 익히고 이와 함께 각종 사례를 통해 자신의 조직에 적용해 보는 가상의 ‘전환학습’을 비롯한 aSSIST만의 다양한 방법론을 통해 성공의 법칙들을 스스로 발굴해 나갑니다. 석사논문은 현업과 연계된 프로젝트의 구상 또는 새로운 방법론과 연계됩니다.
  • 현업 전문가 위주로 탄탄하게 구성된 교수진
    • 이론과 실무가 함께 합니다.
    • 증권사 인공지능 투자 최고 전문가 / 국내 인공지능 교육의 산실 모두의 연구소장 / UC 어바인 전산학과 출신의 인공지능 세계 최고 기술 보유 스타트업 대표 / 금융위원회 핀테크, 블록체인 TF 출신의 법률 전문가 / 벤처 사업가 출신의 현 KAIST 경영대학원 교수 등 실제 사업과 직간접적으로 연계된 최고 전문가들이 다양한 개념을 가르칩니다.
주임교수
주임교수
profile

이병욱
aSSIST 디지털금융 MBA 주임교수

저서

- 블록체인 해설서, 에이콘 출판사(2019 대한민국 학술원 선정 교육부 우수학술도서)
- 비트코인과 블록체인, 1판, 탐욕이 삼켜버린 기술, 에이콘 출판사
- 비트코인과 블록체인, 2판, 가상자산의 실체, 에이콘 출판사
- Bitcoin and Blockchain, technology swallowed by avarice, IIP

기술감수

Hands-On Data Science with Anaconda, Dr. Yuxing Yan and James Yan, Packt

대표역서

- Computer Age statistical inference, Bradley Efron, Trevor Hastie, Cambridge University Press
  (2020 대한민국 학술원 선정 교육부 우수학술도서)
- Advances in Financial Machine Learning, Marcos Lopez de Prado, Wiley(2019 대한민국 학술원 선정 교육부 우수학술도서)
- 머신러닝과 통계, 프라탑 단게티, 에이콘 출판사
- Scikit-learn으로 머신 러닝 마스터 2/e, 개빈 해클링 , 에이콘 출판사

경력 및 학력

- 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 학사
- 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 석사
- BNP 파리바 카디프 전무(CMO & CDO)
- 삼성생명보험주식회사 마케팅 개발 수석
- 보험넷㈜ Founder & CEO
- LG전자 연구원


공학을 전공한 금융 전문가로서, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여, 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 개발했습니다. 1999년에 국내 최초 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공한 ㈜보험넷을 창업해 핀테크를 통한 다양한 금융상품의 정보제공과 유통 자동화를 선도적으로 이끌었으며, KAIST 총동창회 기획이사를 역임 했습니다. (주)보험넷은 SK 그룹에 인수되었고 이후 삼성생명을 비롯한 생명 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무)로서 혁신적인 상품과 서비스를 개발 및 총괄했습니다. 세계 최초로 파생 상품 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 출시 첫해에 5,000억원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 상품을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했습니다.



주임교수 인사말

획일화된 주입식 교육은 종말을 맞이하고 있습니다.

디지털 금융은 정답을 외우는 과정이 아니라 정답을 같이 찾아가는 과정입니다. 학습을 통해 스스로 해를 찾아 나가는 머신러닝과 유사하다 하겠습니다. 각자에게 정답은 모두 다를 수 있기 때문입니다. 정답을 찾는 여정은 결코 쉽지 않을 것입니다. 방대한 분야의 기초 지식의 습득은 물론 실제 사례에 있어서의 효용 여부를 체득하는 것도 힘들지만 이를 현업의 상황에 적용 가능한지를 판단하는 것은 그보다 훨씬 더 힘든 여정입니다. 그러나 방법이 있습니다. 사실 열쇠는 업의 본질을 잘 알고 있는 여러분 스스로가 이미 쥐고 있습니다. 그 열쇠의 올바른 사용법을 아직 모르고 계실 뿐입니다.

각자가 가진 열쇠를 사용하는 방법을 찾도록 과정을 설계 했습니다.

aSSIST의 디지털 금융 MBA과정은 각자가 쥐고 있는 열쇠의 올바른 사용처를 함께 찾아 가도록 설계했습니다. 인공지능, 빅데이터, 데이터 과학, 통계 등 필요한 기초지식을 익히는 것은 물론 실제 사용에 있어서의 그 허와실을 분석하고 다양한 분야에 적용해 보기 위해 각 분야의 최고 전문가들과 방법론적으로 토론하며 학습하도록 구성하였습니다. 잘못된 설정이나 나쁜 훈련 데이터를 사용한 머신러닝은 엉뚱한 최적해를 만드느라 시간만 낭비합니다. 이미 알고리즘을 쥐고 있는 여러분들에게 필요한 작업은 적절한 설정과 함께 최적의 훈련데이터를 제공해 줄 수 있는 교육 환경입니다.

인공지능은 만능이 아닙니다. 잘못 사용하면 심각한 돈낭비는 물론 사회적 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.

기술은 목적이 아닌 수단입니다. 인공지능 도입이 기업의 목적이 되는 모순이 난무합니다. 기업의 성공에 도움이 되지 않는 무분별한 인공지능 기술의 도입은 돈낭비를 떠나 기업의 독이 됩니다. 2019년 1,000조원의 낭비를 유발한, 전체 DT 프로젝트 중 무려 70%가 실패한 미국 주요 기업의 사례도 같은 맥락입니다.

현업의 최고 전문가들과 실사례를 통해 방법론을 익혀갑니다.

다양한 기술들을 USE CASE와 실사례를 하나씩 분석하며 현업에서의 적용가능성과 허와실을 같이 연구해 나갑니다. 주요 교수진이 분야의 최고 전문가들로 구성된 이유가 바로 이 때문입니다.