[Use Case] 다 똑같은 은행이 아니야. 더 똑똑해진 은행이 선택받는 시대

은행 영업점 운영 시간에 맞춰 은행에 방문하고 상품 서비스를 가입하는 시대는 이미 오래 전 이야기입니다. 가입, 지불, 결제, 펀딩 등 다양한 금융서비스와 새로운 금융 플랫폼(K뱅크, 카카오뱅크 등)이 등장함으로써 금융 시장에 큰 변화가 생겼죠. 비대면 계좌 개설을 비롯하여 영업점 방문없이 스마트폰만으로 쉽게 접근할 수 있는 금융 서비스.

이러한 금융기술의 발전으로 금융기관의 경계가 허물어졌고, 기존 금융기관에게 위기가 봉착될 수 있는 현 금융 시장입니다. 하지만 이러한 상황에서 각 금융기관이 전략적이고 체계적으로 대처할 경우 경쟁우위를 확보할 수 있는 새로운 기회가 제공될 수 있습니다. 이에 다수의 금융권들은 경쟁력 확보를 위한 빅데이터 활용 방안이 다방면으로 도입되고 있습니다.

 

  • Needs

최근 은행 서비스를 이용하는 고객들의 비대면 채널을 통한 거래 및 활동이 증가되고 있는 추세에 따라 은행은 기고객과 신규 고객 모두를 만족시키는 고객 맞춤 서비스를 제공하는 데에 대한 니즈가 발생하게 되었습니다.

 

  • Goal 

빅데이터 플랫폼 구축 목적 및 범위, 그리고 결과적으로 달성하고자 하는 목표는 아래와 같습니다.

 

고객의 이동경로 분석

비대면 고객의 관리 방안

기업신용평가 모형 구축

이에 빅데이터 분석 대상은 은행 거래 고객을 대상으로 금융거래 정보, VOC, 카드 정보, 기업신용평가 정보, 국세청 정보, 주식 정보, SNS 크롤링 정보 등에 대한 분석이 시작됩니다.

 

  • Solution

고객의 이동경로 분석

먼저 고객 이동경로 분석에 대한 내용을 살펴보겠습니다. 은행과 고객이 소통하는 전채널을 대상으로 데이터 통합 분석이 기본이 되어야 합니다. 영업점, 콜센터, 온라인 채널 등 전 채널을 대상으로 고객의 활동 내용을 조회 및 분석하여 Next action을 예측함으로써 고객응대, 실시간 마케팅, 접촉 프로세스 관리에 활용하게 됩니다.  이를 통해 은행은 고객의 금융 활동 이해를 기반으로 고객 관점 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

이 때 고객 경험 단계는 인지>탐색>가입단계 중도이탈>가입>해지 의 단계로 볼 수 있습니다. 온/오프라인 채널에서 수집된 고객 정보 별로 각 단계에 대한 데이터 분석으로 상품 가입까지의 가망성이 높은 접촉 경로를 골든패스로 지정하였고, 해당 접속 지점을 쫓아가는 고객을 유도하고 맞춤 마케팅을 실시하여 고객의 중도 이탈 방지 및 상품 가입을 유도하는 프로세스를 갖추게 되었습니다.

 

 

비대면 고객의 관리 방안

은행 고객 중 비대면 고객을 먼저 식별해야 합니다.  그리고 비대면 고객 관리 전략 수립을 위해 유사 고객 기반으로 정보를 확대하고 클러스터링을 하게 됩니다. 이렇게 단위 별로 집합된 고객군 별로 가장 적합한 최적의 상품 포트폴리오를 설계하고 제공하여 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

이를 통해 대출, 카드 등 은행 상품 서비스를 고객 니즈에 맞게 추천되게 됩니다. 변화한 금융 시장에서 고객에게 최적의 서비스로 지속적인 터치가 가능하게된 부분이죠.

 

 

기업신용평가 모형 구축

이미 대부분의 금융기관이 데이터를 기반하여 신용평가모형을 구축하여 활용하고 있습니다. 은행 역시 기업고객과 개인고객 신요도 측정을 위한 활용이 필요했기에 이를 위한 평가 모델을 개발하게 되었습니다.

 

기업 신용 평가 모델을 구축하여 기업 부실을 예측하고 리스크를 관리할 수 있는 지표를 형성하였는데, 이 때 기업의 재무 중심 정형 정보의 한계를 넘어 외부 비재무 정보(주주이탈, 경영진 교체, 지배구조 변경 등)나 비정형 정보(감리 보고서, 기술금융센터 보고서 등)를 포함한 데이터를 활용하여 신용 평가 모델을 생성하였고, 이를 통해 부실여신 발생 예측 및 대응을 지원할 수 있게 됩니다. 결과적으로 은행 자체 내부 데이터와 외부 데이터의 분석 및 신용평가모델 개발을 통한 기업 부실을 예측하고 리스크를 관리할 수 있는 지표가 생겼습니다.

 

 

  • Benefit

빅데이터 분석 프로젝트를 통해 해당 은행은 기존 고객을 Lock-in하고, 신규 고객을 우수 고객화 전환을 위한 신규 서비스 발굴을 위한 고객 통합 분석을 수행할 수 있게 되었습니다. 데이터 기반으로 고객을 이해하고 맞춤형 고객 서비스가 가능하게 되었으며, 결과적으로 금융 시장에서 새로운 경쟁력을 확보하고 고객 관리를 위한 고도화된 툴을 마련하게 되었습니다. 

 

이러한 구축 환경을 시작으로 앞으로 지속적인 시나리오의 개발, 필요 데이터의 수집 및 관리, 다양한 형태의 분석 및 분석 결과 활용 등이 반복되어야만 합니다. 금융기술의 발전은 지금보다 더 가속화될 것이며 이에 많은 금융기관들의 움직임도 많은 변화를 이룰텐데요. 이를 위해 다양한 양질의 데이터 확보는 물론이고 이를 적극적이고 체계적인 프로세스로 관리하고 활용하는 것이 주안점이 될 것입니다.

 

  • 방문자 2020.02.18 10:12 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    좋은정보 감사합니다

  • 나인 2020.02.28 16:21 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    좋은 정보 고맙습니다.

  • 김영수 2020.09.29 13:14 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    좋은 내용 잘 보았습니다.

  • leomessi19 2020.10.15 10:15 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    앞으로 변화하게 될 미래사회에는 은행 업무에 있어서도 빅데이터를 활용한 스마트한 모습이 정말 기대가 됩니다^^
    고객들의 편의와 만족의 증대를 위해 더욱 긍정적인 방향으로 발전해나가길 바랍니다~

  • 비밀댓글입니다

  • 최완순 2020.10.15 16:41 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    빅데이터 분석 프로젝트를 통해서 앞으로 은행의 발전을 기대할 수 있을 것 같습니다.
    조금 어렵긴 했지만 읽다보니 이해가 되는 것 같습니다.
    좋은 정보 진심으로 감사합니다~!

  • 구수진 2020.10.15 17:41 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    저도 은행가본지 오래되었네요..요새는 다 핸드폰 하나면 해결하니..
    빅데이터를 이용한 금융기술이 앞으로 얼만큼 어떻게 변화될지 기대되네요.

  • 김민아 2020.10.18 02:52 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    빅데이터를 기반으로 다방면의 활용이 가능하다는걸 보여주는 단적인 예 같아요. 산업과 문명이 발달하니 은행정보화 속도도 더 빨라지는것 같습니다.

  • 황우리 2020.10.18 15:41 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    빅데이터를 이용해서 얼마나 발전할지 궁금하네요