온라인 리뷰를 활용한 국내 금융플랫폼 탐색적 데이터 분석

Abstract

최근 금융업의 디지털 전환(Digital Transformation)이 활발히 진행됨에 따라, 금융 업무를 위한 고객들의 금융플랫폼 사용은 일상이 되었다. 이에, 금융플랫폼에 대한 고객의 후기(Online Review) 수가 유례없는 증가세를 보이고 있는데, 본 연구에서는 이러한 문자열(Text) 형태의 후기를 주제(Topic)별로 유형화하고 분석함으로써, 어떤 주제가 고객의 감성(Sentiment)를 악화하는지 규명하고자 했다. 분석을 위해 금융업 내 3가지 주요 산업인 증권산업, 신용카드 및 간편결제 산업, 은행업을 연구 대상으로 선정했고, 3가지 산업 내에서 각각 5~10개의 주요 금융플랫폼을 선정한 뒤, 총 20개 금융플랫폼으로부터 약 10만개 이상의 온라인 리뷰를 수집했다. 이후 Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 적용한 토픽 모델링을 시행하여 리뷰의 주제를 분류하고, Long Short Term Memory(LSTM)을 적용한 감성분석을 통해 각 리뷰의 감성을 측정하였다. 연구 결과 3가지 산업군 모두 최적의 주제 개수는 8개로 나타났다. 증권의 경우, 관심종목·주가 차트, 고객센터 이용, 앱 접속장애, 계좌 개설·인증서 등록 등에 관한 리뷰가 존재했으며, 은행의 경우, 인증서 등록·생체인증, 자동이체·송금, 오픈뱅킹 등에 관한 리뷰가 존재했다. 신용카드 및 간편결제 플랫폼은 이벤트 참여 및 포인트 적립, 쿠폰사용·할인, 간편결제 등에 관한 리뷰가 주요 주제로 나타났다. 더불어 본 연구는 산업별로 LDA를 통해 얻은 8개의 주제 비중이 고객의 감성에 유의미한 상관관계를 지녔는지를 분석함으로써, 어떤 리뷰주제가 고객의 감성을 악화하거나 강화하는지를 밝혔으며, 해당 주제의 고객 감성점수를 개별 플랫폼별로 시각화했다. 본 연구는 그간 자연어 처리의 어려움으로 연구 대상에서 항상 배제되었던 한국어 텍스트 리뷰를 분석 대상으로 선정했다. 이에, 본 연구는 선행연구에 비해 국내 금융플랫폼 시장을 보다 사실적으로 분석했다는 것에 그 의의가 있다. 또한 본 연구는 금융플랫폼에 관한 방대한 양의 텍스트 리뷰를 활용해 국내 금융플랫폼에 관한 VOC(Voice of Customers)를 주제별로 유형화했고, 각 주제별로 감성분석을 적용함으로써 고객의 서비스 만족에 영향을 미치는 핵심 요인을 산업군별로 규명했다.

Abstract

Recently, it is usual for customers to use financial platform because of the digital transformation in financial industry, and the number of online reviews about the platform is increasing faster than ever. This study analyzes the text formed reviews, trying to categorize the topics of reviews and discover the topics that deteriorate customers sentiment. For studies, this research selected three major financial industries, which are securities, bank, and credit card, chose 5 to 10 major platforms from each sector, and collected more than 100,000 reviews from 20 financial platforms. With the data, Latent Dirichlet Allocation (LDA) is used to categorize the topics of customer reviews, and Long Short Term Memory (LSTM) is applied to measure the sentiment of those reviews. The result of studies discovered that the reviews are well explained with 8 topics. The topics of reviews in securities sectors were Watchlist and chart, Access error of an App, Accounts opening and a certificate enrollment, Customer services, etc. The topics of reviews in banks were A certificate enrollment and biometric authentication, Automated transfer, Open banking, etc. Finally, the topics of reviews in credit card were Participation of an event, Coupons and discount, Digital payment, etc. This research also found the topics which worsen or reinforce customers sentiment and visualized the customers sentiment of each topics by individual platform. Current research chose text reviews written in Korean language which were excluded from previous research. This is quite meaningful because current research tried to describe Korean financial platform more realistically than previous research. Also, this research categorized voice of customers (VOC) about financial platforms with the large text reviews data and defined the factors that explain customers satisfaction by applying sentiment analysis.