데이터ㆍ분석

은행, 빅 데이터를 만나 새로운 가치 창출

Ian Alderton | CIO 2012.09.28
기계 및 업무 데이터부터 소셜 미디어 및 위치 데이터에 이르기까지, 오늘날 전 세계의 기업들은 음지의 데이터들을 보유하고만 있지 활용하지 못하고 있다.  
 
이런 상황에서 기업이 새로운 형식의 경쟁력을 갖추려면, 음지의 데이터를 양지로 끌어내 거기에서 활용할 수 있는 가치를 발굴하고 새로운 상품을 개발하며 고객 통찰력과 고객 인텔리전스를 통해 운용 모형을 제작하는 것이 급선무다.
 
구글과 페이팔(PayPal)은 빅 데이터 처리 및 분석에서 선구자라 할 만 하다. 특히 은행과 관련해 인튜이트(Intuit)의 민트(Mint)같은 새로운 금융 정보 수집 및 제공 업체가 생겨나고 있다.
 
이들 기업은 많은 금융 기업들이 빅 데이터의 가치를 활용하려 고군분투했던 것과 비슷한 과정을 겪고 있다. 새로운 업체들이 이 분야에 진입하면서 고객 정보, 인텔리전스, 고객 통찰력을 바탕으로 새로운 운영 모델과 아키텍처를 확립하고 있다.
 
데이터를 새로운 통화 단위로 인식함으로써 이들 업체는 고객의 정서와 욕구를 더 잘 파악할 수 있게 됐으며 자연스레 실시간 오퍼 관리(offer management)나 대출 계약을 위한 가격 책정 등 혁신적인 상품을 만들어 낼 수 있게 됐다.
 
그 결과 비은행 기업인 구글과 이제 막 업계에 발을 들여 놓은 페이팔은 거물급 금융기업들에게 도전할 정도로 성장하게 됐다.
 
720도 고객 파악
전통적으로 은행은 원자재로서 데이터가 갖는 진정한 재무 가치를 평가하기 위해 고군분투해 왔다. 기업 내부의 데이터 가치를 자본화하기 위해 기업들은 내부에 국한됐던 고객에 대한 시야를 고객의 외부 생활에 대한 정보도 파악해야 할 필요가 있다.
 
특히, 기업들은 고객에 대한 720도의 전방위적 시각을 통해 그들과 관련한 기업 내부의 정보를 페이스북이나 트위터와 같은 고객의 외부 소셜 네트워킹 정보와 통합하는데 역량을 투자해야 할 것이다.
 
신용카드사인 아메리칸 익스프레스(American Express, Amex)는 최근 위치 기반 소셜 네트워킹 웹사이트인 포스퀘어(Foursquare)와 제휴를 맺고 고객의 거래 정보 및 소셜 미디어, 위치 정보에 기반해 개별화 된 프로모션을 제공하기 시작했다.
 
아멕스는 고객의 이전 거래 기록을 파악해 고객이 선호하는 레스토랑 종류 등 고객에 대한 새로운 정보를 얻을 수 있게 됐으며 이를 이용해 고객이 그 레스토랑 근처를 지날 때면 실시간으로 맞춤형 프로모션을 할 수 있게 됐다.
 
금융 기업들은 심야 시간 때에 배치 처리하는 시스템에 지나치게 의지하려는 경향이 있다. 720도 고객 파악을 통해 기업들은 시장 변동 등의 사건을 예측해 수익을 올릴 수 있게 됐다. 또한 행동 패턴의 예측이 가능해지면서, 리스크 모형과 사기 행위 감지를 개선시킬 수 있게 됐다.
 
보안
사람들의 결제 방식은 현금에서 카드로, 그리고 온라인으로 옮겨 왔다. 이에 따라 사기의 위험도 증대됐다. 비정상적인 패턴 감지 기능과 금융 통제 강화로 사기 행위 근절에 들어가는 비용도 함께 크게 늘어나게 됐다.
 
최근 딜로이트의 한 보고서에 따르면, 유럽 금융 기업들은 적어도 24개의 각기 다른 규제 지침을 따르고 있다고 한다. 이 가운데 미국의 도드-프랭크(Dodd-Frank) 법의 경우, 22개의 지침을 포함하고 있으며 16개의 대범주와 445개의 각기 다른 주제 영역 다루고 있다.
 
이런 규제 지침들은 소매 금융 업계의 지형을 바꿔 놓았으며 이로 인해 많은 은행들은 MBNA나 캐피털원(Capital One)같은 업체에 신용카드 사업을 매각하기도 했다.
 
그러나 페이팔은 시장 진출 첫 해에 여러 경쟁사를 무너뜨렸던 공격들을 막아냈다. 페이팔은 자신들을 공격했던 러시아 해커의 이름을 딴 이고르(Igor)라는 빅 데이터 계획을 적용했다.
 
페이팔은 이 프로젝트를 통해 거래 집중 분야나 거래 한도 등 다양한 패턴을 파악했다. 그 결과 페이팔은 빅 데이터에서 더 많은 가치 있는 데이터를 추출해 냈으며 온라인 사기 발생률을 0.5% 이하로 낮추는 데 성공했다.
 

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