2020-09-27 02:05 (일)
[기고]국내외 금융권의 빅데이터 활용 사례
[기고]국내외 금융권의 빅데이터 활용 사례
  • 대한금융신문
  • 승인 2015.09.20 10:10
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우리금융경영연구소 김종현 선임연구위원

   
 

최근 국내외 금융회사들이 빅데이터 활용영역을 금융업 전부문으로 확대하고 있다. 

빅데이터 기술이 소셜미디어 정보를 수집·분석하는 SMA(Social Media Analytics)로 발전하고 구축비용도 낮아지면서 여건이 개선된 결과다.

일단 카드사들은 빅데이터를 분석한 정보를 바탕으로 고객별 맞춤혜택을 제공하고, 결제와 함께 할인혜택을 주는 플랫폼인 CLO(Card Linked Offer) 서비스를 마케팅에 쓰고 있다.

비자(VISA)는 고객이 동의하면 결제장소, 시간 구입품목 따위를 실시간으로 분석하고 고객의 구매이력과 성향을 감안해 인근매장의 할인쿠폰을 발송하는 RTM(Real Time Messaging) 서비스 제공하고 있다.

아멕스(AMEX)는 제휴 SNS의 고객 계정을 자사 카드와 연동해 고객이 상품을 구매할 때 SNS를 통해 할인하는 AMEX Sync 상품을 출시해 고객의 거래 성향을 파악하는데 도움이 되는 많은 정보를 쌓은 후, 이를 마케팅에 쓰고 있다.

또한 신한카드는 2200만 고객의 카드 사용실적을 바탕으로 고객별 소비성향과 선호유형을 분석해 남녀 각각 9개 고객군을 추출한 후, 각각의 고객 유형에 최적화된 코드나인(Code9) 카드 시리즈를 출시하기도 했다.

은행이나 보험회사 등 금융회사들은 리스크 및 보안 관리시스템에 빅데이터 분석기법을 접목해 성과를 높이기도 한다.

JP모건은 미승인거래 등 직원비리에 따른 손실을 막기 위해 직원 인터넷 사용데이터와 SNS 공개 데이터를 분석하는 등 내부보안에 빅데이터를 활용하고 있다.

AIG는 운전자 연령, 성별, 사고이력뿐만 아니라 운전지역, 습관, 운전시간을 활용한 빅데이터 분석모델을 적용해 손해율을 낮추는 리스크 관리활동을 강화 중이다.

하나은행은 빅데이터 분석시스템으로 대량의 로그 데이터를 분석해 알려지지 않은 악성코드 공격에 대한 보안을 강화하고, 삼성화재는 빅데이터를 토대로 접수된 사고유형과 위험도를 분석해 보험사기의심건을 추출하는 고위험군 사고 분석시스템인 IFDS(Insurance Fraud DetectionSystem)를 운용하고 있다.

또한 해외 은행들은 은행 내 거래데이터, 상담이력, 소셜미디어 데이터 따위를 활용해 대출자의 신용도를 평가하는 모델을 도입하고 있는 추세다.

호주 웨스트팩(Westpac) 은행은 고객의 파산으로 인한 대출 부실 위험을 줄이기 위해 고객의 행동변화와 관련한 질적·양적 데이터를 수집해 예측 분석을 실시한다.

독일 도이치은행(Deutsche Bank)은 SNS 기반의 빅데이터 분석기법을 도입해 기존 신용평가 방법과 함께 대출업무에 활용하고 씨티은행은 슈퍼컴퓨터로 고객의 금융거래 내역, SNS 데이터 등을 분석해 신용도 하락의 가능성이 있는 고객들을 선별한 후 대출 또는 신용카드 발급 여부를 결정키도 한다.

뿐만 아니라 해외 P2P 대출 중개회사나 지급결제 관련 핀테크 기업들도 빅데이터 기반의 신용평가 시스템을 주로 활용 중에 있다.

이처럼 세계적으로 금융회사들의 빅데이터 활용이 늘고 있는 가운데 국내 금융회사도 빅데이터 활용역량을 키우고 외부 기업과 제휴를 통한 새로운 서비스 개발에 투자할 필요가 있다.

카드사뿐만 아니라 국내 은행도 계좌이동제에 대응하기 위해 고객군을 세분화하고 맞춤형 서비스를 제공하는데 빅데이터를 활용할 수 있는 역량을 키우고, 리스크·보안관리 부분에서도 전통적인 시스템에 의존하기보다 빅데이터 기반의 시스템을 함께 써서 자사의 관리역량을 강화해야 한다.

기존 은행의 신용평가 모델의 정확도를 향상시키기 위해서는 핀테크 기업이 보유한 빅데이터 분석기술을 접목시키는 방안도 고려해 볼만 하다.


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