[기고]금융산업의 비즈니스 기회는 `인사이트`에 있다

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[기고]금융산업의 비즈니스 기회는 '인사이트'에 있다

디지털데일리 발행일 2015-04-16 10:05:05

박현진

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장기 저금리 기조, 줄어드는 주식 거래량, 대량의 정보유출 사고로 인한 사업 위축 등 최근 몇 년간 한국 시장에서 금융 업계 불황이 지속되는 모양새다. 많은 금융기관들이 매출 기회를 늘리고 불필요한 자원은 감축하며 안팎의 노력에 나서고 있으며, 금융 기업에 대한 정부의 규제 역시 전례 없이 까다로워지고 있다.

금융 기관들이 그 어느 때보다 새로운 비즈니스 기회를 모색하고자 하는 이때 ‘데이터’는 새로운 형태의 재화로 주목 받고 있다. 이미 많은 업계 주요 최고마케팅책임자(CMO)들은 솔루션을 통해 기존의 빅데이터를 분석해 인사이트를 확보할 수 있다는 점을 언급하고 있다. 데이터 분석으로 고객이 제품을 어떻게 사용하는지, 어떠한 것을 필요로 하는지 알 수 있으며, 데이터에서 추출된 고객 인사이트는 금융기관이 더 많은 고객을 유치 및 유지하고, 업계 선두가 되는 데 필수적인 요소가 되기도 한다.

또한 빅데이터 분석에서 나아가 예측까지 포함하는 ‘머신 러닝’등의 새로운 기술을 활용해 금융 기관의 위기관리, 리스크 감소와 규제 준수에도 활용할 수 있다. 그 동안의 지표와 데이터를 통해 2008년 금융위기와 같이 재정 혹은 유동성 위기와 같은 경제 위기를 예측하고 보호 조치를 미리 취할 수 있다면 그 파급력을 완화시킬 수 있을 것이다.

최근 기업에서 데이터를 활용해 얻는 가치가 어느 정도 될지 알아보기 위해 IDC를 통해 금융 부문 포함 전 산업에 걸쳐 조사를 진행했다. 조사 결과에 따르면 향후 4년 간 전세계 금융 서비스 기관과 유관 기업들은 데이터를 통해 3080억 달러 이상의 잠재적인 가치를 얻게 될 것이며, 그 중 1310억 달러는 인적 자산, IT 최적화와 위기관리를 포함해 규제 준수를 충족시킬 수 있는 결과를 줄 것으로 예상된다. 전체적인 가치와 향후 잠재력을 생각하면 데이터를 활용하는 것은 선택이 아니라 필수로 받아들여진다.

이를 보여주는 실제 사례도 있다. 스코틀랜드 은행(The Royal Bank of Scotland)의 경우 실적 향상 및 고객 서비스 개선을 위해 강력한 분석 플랫폼을 도입했다. 400여 지점에서 발생하는 데이터들을 매 분간격으로 취합해 처리할 수 있게 돼, 기존보다 약 40퍼센트 워크로드 성능 향상을 얻었다. 특히 예측적인 분석이 가능해졌다. 예를 들어서 영국 제조사들의 유통망에서의 통화 거래 데이터를 모니터링하여 교차통화(통화스왑)가 유통망 리스크를 높이는지 줄이는지 확인할 수 있으므로, 그에 따라 조치를 취하는 등 고객의 비즈니스 필요성과 새로운 경제 트렌드에 대한 실시간에 가까운 인사이트를 얻었다. 또한 기존 4시간이 소요되던 고객 문의에 대한 대응을 15초 이하로 단축하고 서비스 배포를 단순화 했다.

클라우드 기반 빅데이터 분석 툴은 금융 기관이 직면한 리스크에 적절하게 대응하고 고객 인사이트를 확보할 수 있는 유연하면서도 효율적인 컴퓨팅 리소스를 제공해준다. 금융 기관들은 어떻게 클라우드 기반 분석 툴을 활용해 빅데이터 및 머신러닝 역량을 극대화시킬 수 있을까? 다음과 같은 가이드라인을 줄 수 있다.

첫 번째로, 정보와 지식의 차이점을 잘 인지해야 한다. 기관 내 미가공된 데이터는 ‘정보’일 뿐, 그 정보를 어떻게 이용하고 적용하느냐 하는 것은 ‘지식’의 문제다. 은행, 금융기업 및 보험회사의 의사결정권자가 이를 잘 이해하고 있어야 정보의 가치를 유의미하게 활용하고 분석해서 사용할 수 있다.

두 번째로, 이제는 BI(비즈니스 인텔리전스)가 대중화됐으므로, 정보를 적합한 사람들이 접근하고 유용하게 사용할 수 있도록 하라는 것이다. 예전에는 데이터 인사이트를 얻기 위해 마케팅, 세일즈 등 실무 담당자들이 숙련 받은 데이터 전문가에게 분석을 의뢰 했고 다시 가공된 데이터를 받기 까지 시간과 사이클이 오래 걸렸으나 이제는 셀프 서비스 분석 툴을 활용해 간단한 것은 직접 분석해서 활용할 수 있다. 물론 여전히 전문가의 컨트롤은 필요하지만, 해당 담당자들이 데이터 툴을 활용할 때 데이터의 잠재성을 더욱 잘 발견하고 인사이트를 찾아낼 수 있다.

마지막으로, 정량화할 수 있고 쉽게 관리할 수 있는 프로젝트부터 시작하는 것이 좋다. 그 프로젝트의 성공에 이어 데이터 플랫폼을 구축하고 빅데이터 활용 범위를 넓혀나가면서 가공되지 않은 데이터 프로세싱 수준, 분석 및 주로 사용되는 생산성과 협업에 인사이트를 줄 수 있는 역량 등을 확장시킬 수 있다. 또한 어떠한 데이터를 수집할 수 있는지에 맞춰 계획을 세우지 말고 앞으로 어떠한 방향성을 가져올 수 있을지 예측이 필요하다는 측면으로 접근한다면 보다 인사이트 있는 분석이 가능할 것이다.

한국마이크로소프트 클라우드 및 엔터프라이즈 사업본부 박현진 부장(사진)