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저자정보
신병규 (경희대학교) 이병현 (경희대학교) 김기휘 (경희대학교) 권우철 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第48卷 第2號
발행연도
2023.5
수록면
1 - 19 (19page)
DOI
10.7737/JKORMS.2023.48.2.001

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Since a business model is described as a key element for generating a company"s value and profit, companies try to utilize their innovative business model to secure a competitive advantage in the market. Therefore, companies spend tremendous amounts of time and expenses on business consulting. In reality, however, it is a dire circumstance for small and medium-sized enterprises (SMEs) with insufficient finances to receive such business consultations. The purpose of this study is to suggest a new, smart consulting method that will allow SMEs to be able to self-diagnose their business models. Prior to the experiment, 542 IT companies and 506 construction manufacturing business model canvases were collected. A fine-tuned BERT model was used to predict scores for each of the nine factors that constitute the business model canvas of IT companies and that of construction manufacturing industries. As a result, in the case of 5 labels evaluated from A to E, the average accuracy of the manufacturing industry and that of the IT companies were 0.606 and 0.508, respectively. In addition, the results from the proximity label prediction indicated that the average accuracy of the manufacturing industry and the IT companies were 0.933 and 0.933, respectively, which are in close approximation to the ones of expertise. Therefore, it is a definite prospect for SMEs to identify the strengths and improvements of their business models at low cost using the suggested model. We believe that this study will contribute to SMEs to further develop and thus become sustainable in the future.
#Business Model #Business Model Canvas #BERT Model #Deep learning #Text Mining

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌

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