요즘 ‘빅데이터’라는 단어 많이 들어보셨을 거예요. 뉴스에서 여러 빅데이터 사례가 소개되는가 싶더니 이번 월드컵 우승을 차지한 독일 축구의 성공 이면에 빅데이터를 적극 활용한 사례가 소개되면서 다시 한 번 주목을 받았는데요. 이렇듯 빅데이터는 우리가 알게 모르게 일상 생활, 그리고 스포츠까지 깊게 침투했습니다. 금융업도 예외는 아닌데요. 그럼, 금융업에서는 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지 함께 알아볼까요?
▶빅데이터는 무엇일까요?
빅데이터가 처음 등장한 시기는 2001년으로 봅니다. 왜냐하면 당시 e-commerce가 IT붐을 타고 높은 관심을 보일 때 데이터의 새로운 차원에 대해 얘기한 Douglas Laney의 「3D Data Management: Controlling Data Voulme, Velocity and Variety」가 발표되었기 때문이죠. 레이니의 3V 개념은 인터넷 경제 시대의 데이터 폭증에 대한 묘사였지만 이후 빅데이터 조건을 언급할 때마다 사용되는 중요한 개념으로 발전하였습니다.
이 후 빅데이터는 조금씩 그 개념을 드러내기 시작했는데요. 하지만 이 때까지도 빅데이터는 전산 프로그래머, 데이터 분석가들 중심으로 방대한 규모의 데이터를 분석하기 위해 기존 분석 아키텍처로는 한계가 있다는 것, 또한 급증하는 데이터 증가에 대응하기 위해 보다 능동적인 형태의 분석 시스템과 알고리즘, 그리고 새로운 유형의 정보 분류 등에 대한 전문적 영역으로 한정되어 논의가 진행되었습니다.
하지만 구글의 독감 트렌드 분석 사례, 오바마 대통령의 재선 캠페인 사례들이 소개되면서 빅데이터는 대중화되기 시작하였습니다. 특히, 맥킨지의 James Manyika와 Michael Chui가 정리한 「Big Data: The next frontier for innovation, competition and Productivity」와 비슷한 시기 나온 IDC의 John Gantz와 David Reinsel의 「Big Data: Extracting Value from Chaos(IDC IVIEW, June)」등에 의해 체계적으로 일반에게 소개되었습니다.
▶금융업, 발 빠르게 대응하다!
이후 많은 기업들이 빅데이터에 관심을 갖고 여러 가지 시도를 했는데, 특히 글로벌 급융업이 실제 사업에 적용하기 시작했어요. 이 중 몇 가지 사례를 보면 다음과 같습니다.
▶ 생명보험 - 알리안츠의 빅데이터 기반 CRM
기존 가입고객 데이터 베이스에 대한 다양한 분석작업을 통해 도출된 결과, ‘무작위적 고객접촉-가입유도’ 활동의 효율성이 낮음을 발견. 이를 개선하고자 새로운 CRM 플랫폼 도입했으며, 고객의 행동특성에 따라 가입유형을 ‘추가’, ‘신규’, ‘이탈’ 3가지 행태로 구분하고 사전 기회요인 파악하여 이상징후 감지 활동 진행. 이후 고객에게서 추가 판매권유, 이탈방지 징후 발견 시 기존 접촉 텔러 혹은 판매사 연결을 통해 정서적 고객접촉 활동 지원을 통해 추가 판매 및 이탈방지 제고에 성공하였습니다.
▶ 손해보험 - 프로그레시브의 ‘Pay as you drive’
미국 3위 보험사인 프로그레시브사는 렌터카 업체와 협업으로 렌터카에 기록된 차량 운행기록장치를 분석하여 운전자의 안전운전 습관과 사고이력에 대한 평가기준을 수립한 후 이를 보험정책에 반영하였습니다. 계약고객이 프로그레시브 자동차 보험에 가입하면 운행 차량에 운행정보기록장치(스냅샷)을 설치해야 하며 여기에 기록된 제동습관, 급가속 정도 등을 보험사가 1달간 분석하여 임시 할인율을 적용하며 계약 후 6개월이 되면 최종 할인율(최대 30%) 적용. 또 고객들은 프로그레시브 홈페이지에 접속하여 자신의 운전습관을 확인하고 안전운전을 위한 조언 받을 수 있도록 하여 좋은 반응을 얻었습니다.
▶ 카드 - 비자, 아멕스의 타깃 마케팅
비자와 아멕스는 2010년 기존 고객들의 다양한 구매 행태 분석을 시도하여 구매 품목간 상관 계수에 근거한 구매 패턴을 정립. 이에 더해 구매장소에 대한 GPS값을 데이터에 더하여 실시간 타겟 마케팅을 구현하였죠. 간단한 예로 A라는 인물이 주유소에서 주유를 하며 ‘에너지드링크’를 하나 사 마실 때 기존 패턴에 근거하여 근접 거리의 마트에서 발행한 맥주 할인쿠폰을 실시간 A고객 스마트폰으로 발송하여 구매 유도하는 방식으로 활용되고 있습니다.
▶ 카드 - 마스터카드의 고객 리스크 관리
마스터카드는 지난 수 년간 고객의 신용카드 통한 출금/현금서비스 이용 패턴을 분석하여 동일카드를 이용, 복수 ATM지점간 단시간 내 카드 출금/현금서비스 받는 경우의 상당 수가 불법적 이용임을 파악하여 거래를 일시 중지시키는 리스크 관리 프로그램 도입하여 고객들에게 금융사고에 대한 위험을 줄이는 부가서비스로 제공하고 있습니다.
▶왜 빅데이터는 금융업의 미래일까요?
금융업이 이렇게 발 빠르게 빅데이터를 도입한 이유는 다음과 같아요.
① 지속적인 수익성 하락
② 고객들의 인터넷 거래 선호 현상 등 금융 서비스 이용을 포함한 라이프스타일 변화
③ 기하급수적으로 증가하는 데이터와 경영의 복잡성 증대
④ 지속적인 성장을 위한 신사업 발굴
사실 위에 언급된 이유들은 개별적인 이유가 아니라 서로 연결된 것들이라고 볼 수 있어요. 고령화 및 인구감소로 가계의 가처분 소득이 줄어들고 신규 고객들은 주로 인터넷을 이용하여 기존 오프라인 지점 중심의 기업구조에 따른 비용이 만만치 않고 인터넷 이용 고객 증가로 인한 데이터 관리 필요성이 증대하고, 입수된 데이터에 근거한 경영층의 의사결정을 하자니 점점 더 복잡해지고, 기존 사업의 수익성이 점자 감소하니 신규 사업을 찾아야 하고. 결론적으로 말해 금융회사의 이사회에서 고민하는 모든 이유들이 눈덩이처럼 뭉쳐 굴러가는데 거기서 빅데이터가 해결사처럼 등장한 것입니다. 그런 측면에서 보면 빅데이터는 금융업이 피해갈 수 없는 미래인 것이죠.
▶빅데이터 너마저! 쉽지 않은 빅데이터
하지만 빅데이터는 만만한 과제가 아니에요. 미국 가트너사가 2013년 조사한 결과에 따르면 64%의 기업이 빅데이터 투자계획을 수립했으나 실제 프로젝트를 개시한 기업은 8% 수준이었다는 것만 봐도 많은 기업들이 아직은 주저하고 있음을 알 수 있습니다.
이런 주저함의 이유 중 하나는 투자 대비 효과인 것 같습니다. Wikibon 조사(2013)에 의하면 빅데이터를 도입한 기업들은 투자 대비 수익률을 약 2배 정도 예상했지만 실제로는 투입 비용 1달러당 약 55센트의 효과를 거둔 것으로 나타났습니다. 투입비용 회수도 쉽지 않았던 것이죠.
사실 이러한 ROI분석이나 여타의 기술적 어려움보다 기업의 빅데이터 도입의 장벽으로 여겨지는 것은 ①기존 시스템과 데이터의 부정확함 ②경영진의 조급함입니다.
빅데이터란 다양한 데이터간 결합, 분리, 비교가 가능한 형태로 만들어주는 플랫폼입니다. 그런데 대부분의 기업들은 담당부서에서 임의적으로 데이터를 생성하고 관리하고 있기에 이를 서로 공유하는 것도 힘들 뿐만 아니라 데이터 관리 양식이 제각각이어서 초기에 이를 상호교류할 수 있도록 만드는 것도 상당한 난제로 알려져 있죠. 물론 여기에는 현업부서간 데이터 인식의 차이가 존재하기 때문에 실제 빅데이터 프로젝트 도입시 이를 해결하는데 상당한 자원과 시간이 필요하다고 합니다.
이에 더해 경영진의 인식이 빅데이터를 도입하면 금방 무언가 황금알을 낳는 거위가 나올 것이라 여기는 경향이 있는데 이는 도입을 추진한 프로젝트 팀이나 주관부서에게 엄청난 압박이 되어 결과물의 가치를 훼손시키기도 합니다. 전술한 바와 같이 빅데이터는 회사내외의 다양한 데이터를 결합, 분리, 비교 가능하도록 만드는 플랫폼이므로 빅데이터가 실제 가치를 창출하기 위해서는 이 플랫폼이 구축된 것만으로는 불가능합니다. 구축된 플랫폼상에서 다양한 기존 데이터 분석을 통해 가치 있는 정보를 발굴해야 하고 이를 다시 신규 데이터 분석에 적용해서 검증해야 하는 절차 또한 필요합니다. 이를 통해 확증된 분석기법이 실제 현업에 적용되어야 본격적으로 기업이 ROI를 산출할 수 있게 되는 것이죠.
최근 몇몇 금융기업들이 빅데이터 프로젝트를 도입, 추진하고 있는데 향후 몇 년 뒤에는 다양한 금융업 빅데이터 사례가 소개될 것 같습니다. 결국 다양한 시도 속에서 빅데이터에 성공한 기업이 새로운 기회를 발굴하여 시장을 선도해 나가리라 예상되는데요. 앞으로도 새로운 경쟁의 영역, 빅데이터는 향후 지속적으로 주목해 볼 대상입니다. 향후 우리의 삶에 빅데이터가 어떻게 파고들지 주목해 볼 필요가 있습니다.
