2019.02.13

금융 업계의 빅데이터·머신러닝 자동화 흡수 경향

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금융은 데이터를 핵심 비즈니스 자산으로 삼는 대표적인 산업이다. 데이터 중심의 비즈니스 트랜포메이션의 전형을 보여주는 금융 업계는 빅데이터와 머신 러닝을 어떻게 받아들이고 있을까? 이 주제로 클라우데라 스티븐 토트먼 글로벌 금융 산업 솔루션 부문장이 진행한 솔루션 브리핑 세션을 소개한다. 
 

금융 업계에서 클라우데라의 위상 

금융권은 첨단 데이터 아키텍처에 관심이 크다.  고객 만족, 위험 관리, 금융 사기 방지, 각종 규제 준수 등 금융권의 주요 관심사는 모두 데이터를 어떻게 다룰 것인지를 공통분모로 삼는다. 그렇다면 데이터에 적극적인 투자를 하는 금융권에서 클라우데라의 위상은 어느 정도일까? 스티븐 토트먼 부문장은 전 세계 300개 이상의 금융 서비스 기업이 클라우데라의 고객이며, 금융 관련 생태계에 속한 파트너 수가 2,000개를 넘는다고 말했다. 

수많은 고객과 파트너를 통해 클라우데라는 금융 업계에서 데이터가 어떤 용도로 쓰이는지를 매우 자세히 알고 있다. 추측에 기반한 가상 시나리오가 아니라 실제 금융 서비스 현장에서 빅데이터가 어떻게 금융 업계의 사업하는 방식을 바꾸고 있는지 상세히 파악하고 있다. 스티븐 토트먼 부문장은 360도 측면에서 고객의 여정을 파악하는 것, 각종 금융 사기와 범죄를 예방하는 것, 각종 경영 위험과 규제에 대응하는 것, 금융 상품과 서비스 개선 네 가지로 데이터 중심의 디지털 트랜스포메이션 활동을 정리했다. 



이쯤에서 ‘우리 회사는 어디쯤 가고 있을까?’를 궁금해할 수 있다. 스티븐 토트먼 부문장은 2010년에서 2014년 사이 클라우데라의 금융권 고객이 어떤 방향으로 투자를 해왔는지 소개하였다. 이를 정리해 보면 다음 표처럼, 기존 환경을 개선하면서 데이터 가시성과 데이터 처리 관련 생산성을 높이고 궁극적으로 머신 러닝을 목표로 비즈니스 트랜스포메이션을 가속하는 것을 알 수 있다.



이런 여정의 혁신을 진행한 예로 스티븐 토트먼 부문장은 Can 캐나다 은행(Canadian Bank)과 TD 은행(TD Bank)의 사례를 소개했다. 캐나다 은행은 13개월간의 일정으로 금융 사기 탐지, 위험 관리, AML 등에 대한 작업을 추진하는 것을 시작으로 데이터 중심의 디지털 트랜스포메이션 길에 올랐다. TD 은행은 고객의 행위와 감성 분석을 통해 더 나은 고객 경험을 창출했다. TD 은행의 경우 아파치 그리핀(Griffin)과 클라우데라 플랫폼을 조합해 머신 러닝 워크플로우를 최적화하여 데이터 관리와 스토리지 인프라 관련 비용을 크게 줄였다. 
 

데이터가 바꾸는 금융 산업의 미래 

스티븐 토트먼 부문장은 더 많은 예를 들어 금융 업계에서 일어나고 있는 비즈니스 방식의 변화를 설명했다. 그는 고객 여정, 위험 관리, 금융 범죄 탐지, 규제 대응 관련해 실제 사례를 소개했다. 

고객 여정의 경우 빅데이터가 오래전부터 활용되어온 영역이다. 최근 분위기는 고객 여정 전반에 걸쳐 고객의 심정과 의중을 실시간에 가깝게 파악하는 것이다. 기존 방식은 큰 틀에서 고객을 분류하고, 이를 토대로 다양한 채널에 걸쳐 고객이 남긴 정보를 모아 분석하여 360도 측면에서 고객을 바라보는 것이었다. 최근 금융권의 투자는 여기서 한발 더 나아가 실시간으로 고객의 현재 상황과 행위를 파악하여 최적의 제안과 서비스를 제공하는 쪽으로 발전하고 있다. 



관련 사례로 실시간에 가까운 데이터 수집, 분석 그리고 맞춤형 제안이 가능한 모바일 앱을 통해 306도 측면으로 고객에 대한 이해를 넓히고 이를 CRM 및 마케팅 캠페인과 연계해 효과를 보고 있는 샌탠더(Santander) 사를 소개했다. 또한, 360도 측면에서 파악한 고객 정보에 대한 분석을 토대로 고객 서비스를 제공해 고객의 불만을 줄이고, 고객 만족은 2배 이상 끌어 올린 RBS 사례로 좋은 예로 제시했다. 스티븐 토트먼 부문장이 예로 든 사례 기업들은 일정 기간 단위로 데이터를 수집, 분석하던 과거 방식에서 벗어나 실시간에 가깝게 고객에 대한 정보를 수집하고 분석한다는 공통점이 있다. 이를 통해 텍스트 위주의 데이터 마이닝이 아니라 고객의 감성 파악할 수 있는 역량을 확보해 지금까지 알 수 없었던 고객의 또 다른 단면을 보게 된 것도 비슷하다. 

한편 스티븐 토트먼 부문장은 클라우드를 활용해 360도 측면에서 고객을 파악할 경우 시간과 비용을 줄일 수 있다고 안내했다. 관련해 BARDESS, TRIFACTA, Qlik 그리고 클라우데라 4개 기업을 대표 사례로 꼽았다. 투자 여력과 운영 역량을 갖춘 대형 금융 기업과 달리 중소 규모 금융 서비스 기업에게 360도 측면의 고객 파악은 도전하기 어려운 목표다. 하지만 직접 구축과 운영이 아니라 클라우드 환경을 이용하면 데이터와 고객에 집중하면서 원하는 수준의 고객에 대한 통찰력 확보가 가능하다. 


 

위험, 범죄, 규제 대응을 위한 데이터 활용 방안 

고객 여정 다음으로 스티븐 토트먼 부문장이 사례를 주제인 위험 관리와 금융 범죄 예방 역시 빅데이터 활용 관련해 금융권에서 예전부터 관련 시스템을 구축해온 분야다. 위험 관리 역시 최근 추세는 더 정교한 예측을 위한 기술 고도화다. 관련해 스티븐 토트먼 부문장은 ‘디지털 트윈’ 개념을 소개해 청중의 흥미를 자아냈다. 디지털 트윈 전략은 인더스트리 4.0 관련해 제조업에서 자주 언급되는 내용이다. 물리적인 생산 설비와 시설을 고스란히 디지털 세상에 구현해 시뮬레이션하면서 공정을 개선하고 품질을 높이는 등의 활동을 하는 것이라 이해하면 된다. 금융 비즈니스의 위험 관리와 디지털 트윈이 무슨 관계가 있을까? 스티븐 토트먼 부문장은 하나의 단일 플랫폼에서 더 나은 의사 결정을 하는 방법의 하나로 시뮤딘(Simudyne)과 클라우데라의 플랫폼을 연계해 사용하는 방안을 제시했다. 



시뮤딘은 에이전트 기반 모델링이란 방법론을 통해 각종 위험을 시뮬레이션할 수 있도록 돕는데, 이를 클라우데라 플랫폼과 연계해 사용하면 상승 효과가 크다고 설명했다. 주로 신용, 유동성 그리고 각종 시장 위험 관리를 위해 시뮤딘과 클라우데라의 조합을 채택하고 있으며 실제 사례로 영국의 델타 캐피타(Delta Capita)가 부동산 대출 부문에 적용해 쓰는 것을 소개했다. 



금융 사기와 같은 범죄 탐지와 예방도 금융 업계의 오랜 고민 중 하나다. 이미 시스템 측면에서 이에 대응하기 위해 투자도 많이 한 상황이다. 스티븐 토트먼 부문장은 이 주제 역시 전통적 방식에서 벗어나 머신 러닝 기반의 새로운 접근으로 빠르고 변하고 있다고 설명했다. 배치 방식으로 데이터를 수집하고 사전에 정의한 룰 기반으로 범죄 여부를 탐지하던 방식에서 벗어나 실시간으로 데이터 흐름을 보면서 이상 행위를 짚어 내는 쪽으로 발전하고 있다. 



세션 후반부는 규제 대응에 대한 이야기였다. 스티븐 토트먼 부문장은 AML 규제 대응에 있어 단일 플랫폼이 갖는 이점으로 데이터 통합, 분석, 조사 등을 설명하였다. 



2019.02.13

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금융은 데이터를 핵심 비즈니스 자산으로 삼는 대표적인 산업이다. 데이터 중심의 비즈니스 트랜포메이션의 전형을 보여주는 금융 업계는 빅데이터와 머신 러닝을 어떻게 받아들이고 있을까? 이 주제로 클라우데라 스티븐 토트먼 글로벌 금융 산업 솔루션 부문장이 진행한 솔루션 브리핑 세션을 소개한다. 
 

금융 업계에서 클라우데라의 위상 

금융권은 첨단 데이터 아키텍처에 관심이 크다.  고객 만족, 위험 관리, 금융 사기 방지, 각종 규제 준수 등 금융권의 주요 관심사는 모두 데이터를 어떻게 다룰 것인지를 공통분모로 삼는다. 그렇다면 데이터에 적극적인 투자를 하는 금융권에서 클라우데라의 위상은 어느 정도일까? 스티븐 토트먼 부문장은 전 세계 300개 이상의 금융 서비스 기업이 클라우데라의 고객이며, 금융 관련 생태계에 속한 파트너 수가 2,000개를 넘는다고 말했다. 

수많은 고객과 파트너를 통해 클라우데라는 금융 업계에서 데이터가 어떤 용도로 쓰이는지를 매우 자세히 알고 있다. 추측에 기반한 가상 시나리오가 아니라 실제 금융 서비스 현장에서 빅데이터가 어떻게 금융 업계의 사업하는 방식을 바꾸고 있는지 상세히 파악하고 있다. 스티븐 토트먼 부문장은 360도 측면에서 고객의 여정을 파악하는 것, 각종 금융 사기와 범죄를 예방하는 것, 각종 경영 위험과 규제에 대응하는 것, 금융 상품과 서비스 개선 네 가지로 데이터 중심의 디지털 트랜스포메이션 활동을 정리했다. 



이쯤에서 ‘우리 회사는 어디쯤 가고 있을까?’를 궁금해할 수 있다. 스티븐 토트먼 부문장은 2010년에서 2014년 사이 클라우데라의 금융권 고객이 어떤 방향으로 투자를 해왔는지 소개하였다. 이를 정리해 보면 다음 표처럼, 기존 환경을 개선하면서 데이터 가시성과 데이터 처리 관련 생산성을 높이고 궁극적으로 머신 러닝을 목표로 비즈니스 트랜스포메이션을 가속하는 것을 알 수 있다.



이런 여정의 혁신을 진행한 예로 스티븐 토트먼 부문장은 Can 캐나다 은행(Canadian Bank)과 TD 은행(TD Bank)의 사례를 소개했다. 캐나다 은행은 13개월간의 일정으로 금융 사기 탐지, 위험 관리, AML 등에 대한 작업을 추진하는 것을 시작으로 데이터 중심의 디지털 트랜스포메이션 길에 올랐다. TD 은행은 고객의 행위와 감성 분석을 통해 더 나은 고객 경험을 창출했다. TD 은행의 경우 아파치 그리핀(Griffin)과 클라우데라 플랫폼을 조합해 머신 러닝 워크플로우를 최적화하여 데이터 관리와 스토리지 인프라 관련 비용을 크게 줄였다. 
 

데이터가 바꾸는 금융 산업의 미래 

스티븐 토트먼 부문장은 더 많은 예를 들어 금융 업계에서 일어나고 있는 비즈니스 방식의 변화를 설명했다. 그는 고객 여정, 위험 관리, 금융 범죄 탐지, 규제 대응 관련해 실제 사례를 소개했다. 

고객 여정의 경우 빅데이터가 오래전부터 활용되어온 영역이다. 최근 분위기는 고객 여정 전반에 걸쳐 고객의 심정과 의중을 실시간에 가깝게 파악하는 것이다. 기존 방식은 큰 틀에서 고객을 분류하고, 이를 토대로 다양한 채널에 걸쳐 고객이 남긴 정보를 모아 분석하여 360도 측면에서 고객을 바라보는 것이었다. 최근 금융권의 투자는 여기서 한발 더 나아가 실시간으로 고객의 현재 상황과 행위를 파악하여 최적의 제안과 서비스를 제공하는 쪽으로 발전하고 있다. 



관련 사례로 실시간에 가까운 데이터 수집, 분석 그리고 맞춤형 제안이 가능한 모바일 앱을 통해 306도 측면으로 고객에 대한 이해를 넓히고 이를 CRM 및 마케팅 캠페인과 연계해 효과를 보고 있는 샌탠더(Santander) 사를 소개했다. 또한, 360도 측면에서 파악한 고객 정보에 대한 분석을 토대로 고객 서비스를 제공해 고객의 불만을 줄이고, 고객 만족은 2배 이상 끌어 올린 RBS 사례로 좋은 예로 제시했다. 스티븐 토트먼 부문장이 예로 든 사례 기업들은 일정 기간 단위로 데이터를 수집, 분석하던 과거 방식에서 벗어나 실시간에 가깝게 고객에 대한 정보를 수집하고 분석한다는 공통점이 있다. 이를 통해 텍스트 위주의 데이터 마이닝이 아니라 고객의 감성 파악할 수 있는 역량을 확보해 지금까지 알 수 없었던 고객의 또 다른 단면을 보게 된 것도 비슷하다. 

한편 스티븐 토트먼 부문장은 클라우드를 활용해 360도 측면에서 고객을 파악할 경우 시간과 비용을 줄일 수 있다고 안내했다. 관련해 BARDESS, TRIFACTA, Qlik 그리고 클라우데라 4개 기업을 대표 사례로 꼽았다. 투자 여력과 운영 역량을 갖춘 대형 금융 기업과 달리 중소 규모 금융 서비스 기업에게 360도 측면의 고객 파악은 도전하기 어려운 목표다. 하지만 직접 구축과 운영이 아니라 클라우드 환경을 이용하면 데이터와 고객에 집중하면서 원하는 수준의 고객에 대한 통찰력 확보가 가능하다. 


 

위험, 범죄, 규제 대응을 위한 데이터 활용 방안 

고객 여정 다음으로 스티븐 토트먼 부문장이 사례를 주제인 위험 관리와 금융 범죄 예방 역시 빅데이터 활용 관련해 금융권에서 예전부터 관련 시스템을 구축해온 분야다. 위험 관리 역시 최근 추세는 더 정교한 예측을 위한 기술 고도화다. 관련해 스티븐 토트먼 부문장은 ‘디지털 트윈’ 개념을 소개해 청중의 흥미를 자아냈다. 디지털 트윈 전략은 인더스트리 4.0 관련해 제조업에서 자주 언급되는 내용이다. 물리적인 생산 설비와 시설을 고스란히 디지털 세상에 구현해 시뮬레이션하면서 공정을 개선하고 품질을 높이는 등의 활동을 하는 것이라 이해하면 된다. 금융 비즈니스의 위험 관리와 디지털 트윈이 무슨 관계가 있을까? 스티븐 토트먼 부문장은 하나의 단일 플랫폼에서 더 나은 의사 결정을 하는 방법의 하나로 시뮤딘(Simudyne)과 클라우데라의 플랫폼을 연계해 사용하는 방안을 제시했다. 



시뮤딘은 에이전트 기반 모델링이란 방법론을 통해 각종 위험을 시뮬레이션할 수 있도록 돕는데, 이를 클라우데라 플랫폼과 연계해 사용하면 상승 효과가 크다고 설명했다. 주로 신용, 유동성 그리고 각종 시장 위험 관리를 위해 시뮤딘과 클라우데라의 조합을 채택하고 있으며 실제 사례로 영국의 델타 캐피타(Delta Capita)가 부동산 대출 부문에 적용해 쓰는 것을 소개했다. 



금융 사기와 같은 범죄 탐지와 예방도 금융 업계의 오랜 고민 중 하나다. 이미 시스템 측면에서 이에 대응하기 위해 투자도 많이 한 상황이다. 스티븐 토트먼 부문장은 이 주제 역시 전통적 방식에서 벗어나 머신 러닝 기반의 새로운 접근으로 빠르고 변하고 있다고 설명했다. 배치 방식으로 데이터를 수집하고 사전에 정의한 룰 기반으로 범죄 여부를 탐지하던 방식에서 벗어나 실시간으로 데이터 흐름을 보면서 이상 행위를 짚어 내는 쪽으로 발전하고 있다. 



세션 후반부는 규제 대응에 대한 이야기였다. 스티븐 토트먼 부문장은 AML 규제 대응에 있어 단일 플랫폼이 갖는 이점으로 데이터 통합, 분석, 조사 등을 설명하였다. 



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