인공신경망 적용사례

소개글

인공신경망의 실제기업 적용사례에 관한 보고서입니다. 2006년 A+를 받은 보고서입니다. 많은 도움되시길..

목차

1.기업소개
2.문제영역
3.현재의성과

본문내용

인공신경망 활용 사례
인공신경망은 학습능력과 변화하는 환경에 대한 적응력, 새로운 사실에 대한 추론능력이 뛰어나 동적인 기업환경에서 큰 능력을 발휘할 수 있다. 해외기업에서는 의사결정 매커니즘의 수단으로서 이미 오래전부터 주가예측이나 기업도산예측에 대하여 인공신경망을 활용해 좋은 성과를 얻을 수 있었다. 인공신경망이 적용될 수 있는 분야는 회계감사, 생산관리 뿐만 아니라 마케팅의 고유영역이라 할 수 있는 가격결정 문제에까지 그 가용범위가 넓어 끊임없이 변화를 요구받는 현대기업에서는 생존을 위한 필수 도구로서 그 중요성이 더하다. 인공신경망은 고유의 특성인 견고성에 의해 자료들의 잡음에 대한 대처력이 뛰어나고 정량적인 변수뿐만 아니라 정서적인 변수도 고려가능하다. 또한 통계적 가정을 필요하지 않기 때문에 자료의 특성을 마음대로 활용할 수 있다는 장점까지 갖추고 있다. 이러한 장점 때문에 삼성자동차는 인공신경망을 적극 사용하여 경쟁력 있고 정확한 자동차 가격결정모형을 수립하는데 성공할 수 있었고, 일본 후지쓰사와 니코증권은 6%이상의 주가예측 향상을 가져오는 시스템을 개발할 수 있었다. 인공신경망의 응용분야는 크게 네가지로 분류할 수 있는데 예측분야에서의 응용, 계량의사결정문제에서의 응융, 재무 및 회계분야에서의 응용, 전략계획이 바로 그것이다. 본 보고서에서는 인공신경망이 재무 및 회계분야에서 응용된 사례를 살펴보고자 한다. 금융시장은 다양한 변수에 의해 영항을 받으며 정치, 경제적인 변화에 민감한 것은 물론이고, 투자자의 심리적인 상태에 의해서도 많은 영향을 받는다. 이런 불확실성과 방대함 때문에 통계적인 방법에 많이 의존하고 있었으나 최근 인공신경망을 통한 기법이 많이 활용되어 기존의 통계학적인 방법론의 단점을 매우 효과적으로 보완하고 있다. 구체적으로 대표적 시중은행중 하나인 신한은행이 기업신용평가에 있어 인공신경망의 활용을 살펴 본다

참고 자료

없음