최근 4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 ‘빅데이터’에 대한 중요성이 강조됨에 따라 금융권의 디지털 트랜스포메이션에서도 ‘데이터 활용’에 대한 관심과 노력이 증가하고 있습니다. 특히 금융권은 데이터 보유량이 많고 증가 속도가 빨라 다른 산업에 비해 잠재 가치가 높다는 평가를 받고 있어 이에 대한 기대도 높습니다.
은행 · 카드사 · 보험사 등 우리가 일상 생활에서 흔히 접하는 금융산업에서의 빅데이터 활용은 어떠할까요? 일반적으로 금융산업은 대다수의 국민들이 이용하고 있습니다. 그리고 카드 상품, 예·적금 상품, 방카슈랑스, 생명·손해 보험 등 금융 산업은 상품의 종류도 많아 데이터의 유입량이나 보유량이 광대하고 데이터가 축적되는 속도도 빠릅니다. 이에 따라 그 어느 산업에 비해서 빅데이터의 활용범위가 다양하고 활용가치가 높게 측정되고 있습니다. 금융산업에서의 데이터 활용은 다양한 영역에서 살펴볼 수 있는데 크게 네 가지 영역에서 살펴보겠습니다.
1. 상품 개발
고객 정보와 기타 데이터와 통합하여 신상품 개발에 활용될 수 있습니다. 상품개발 분야로 은행이나 보험사 등이 고객 정보나 소셜네트워크서비스(SNS) 등에서 수집된 데이터나 사회, 자연 현상 등의 데이터로 다양하고 광대한 정보를 활용하게 됩니다. 이는 새로운 상품을 개발하거나 고객에게 제공중인 서비스기능을 제고하기 위한 목적으로 데이터를 활용할 수 있습니다. 뿐만 아니고 신규 개발 상품의 적절한 가격을 책정하는 데에도 많이 활용할 수도 있습니다.
2. 개인화 마케팅
화두가 되고 있는 개인화 마케팅에 데이터를 활용할 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅이라해도 과언이 아니죠. 마케팅과 관련하여 신규고객 발굴이나 특정 타깃을 위한 마케팅을 위해 데이터가 활용됩니다. SNS, GPS 등으로부터 생성된 데이터를 활용하여 특정 고객군 성향에 부합하는 서비스를 제공할 수 있습니다. 동일 연령대 또는 비슷한 수입 규모를 가진 소비자들이 선호하는 인기 상품을 제시할 수도 있겠죠. 이 외에도 시의적적한 프로모션 등을 제공하여 개인화 마케팅을 활발히 진행할 수 있습니다.
3. 신용평가 모델 개발
빅데이터는 고객의 신용 평가를 위한 가이드를 세우거나 새로운 신용평가 모델을 개발하는데에도 많이 활용됩니다. 대출 및 카드 발급 등 은행이나 카드사에서 많이 활용하는 부분입니다. 이를 위해 개인의 신용평가 · 심사의 정확도를 향상시길 수 있습니다. 나아가 데이터를 기반으로 새로운 신용평가 모델을 개발할 수 있습니다. 데이터 기반의 평가나 의사결정이 가능한 환경이기 때문입니다.
4. 부정행위 방지
금융산업의 경우 특히 부정행위에 대한 방지가 중요한 과제 중 하나입니다. 그렇기에 관련된 빅데이터 활용의 가장 중요한 영역 중 하나인데요. 보험사기, 신용카드 도용 등과 같은 대외적인 부정 행위나 내부직원 비리 등처럼 금융과 관련된 각종 부정행위를 방지하는 데에도 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 보험 사기의 경우 국내뿐만 아니고 해외의 대다수의 보험사에서 다양한 빅데이터 기법으로 적발률을 높이고 있습니다. 데이터를 활용한 보험사기 인지 시스템을 개발하는 등 보험 사기 적발률을 높이고 보험금 부정 지급률을 낮출 수 있게 됩니다.
금융 산업의 경쟁이 심화됨에 따라 각 금융권에선 경쟁력을 증가시키기 위해 데이터를 적극 활용하고 있습니다. 이를 통해 새로운 비즈니스 모델이나 상품을 개발하고 서비스를 혁신하고 고객 중심 경영을 실현하는데에 집중할 수 있게 됩니다. 금융 산업에서 데이터의 활용은 이보다 더 가치있는 요소로 평가될 수 있을 것입니다.
