[디지털데일리 이상일기자] 주유소 유종에 따른 판매단가 산정과 각 소비자의 소비 패턴 등을 빅데이터로 분석해 주유소의 경영 효율성을 꾀하는 사업이 추진된다.
금융결제원은 최근 부가가치사업망(VAN) 경쟁력 강화를 위한 빅데이터 서비스 2단계 추진에 나섰다. 금융결제원은 자사의 서비스에 가맹점 중 빅데이터 분석으로 효과를 볼 수 있는 분야로 정유 및 주유소 가맹점에 주목하고 이들에 대한 데이터 분석 사업을 진행 중이다.
앞서 1단계 사업인 ‘VAN사업 경쟁력 강화를 위한 빅데이터 과제 수행’ 사업 추진을 완료한 금융결제원은 통계정보의 비즈니스 인텔리전스(BI) 구현 및 데이터 분석 고도화를 통해 신규 과제 포함 총 20개 과제를 2단계 사업을 추진할 계획이다.
우선 금융결제원은 빅데이터 분석을 통한 신규 서비스 개발 및 기존 서비스 고도화에 나선다. 1단계 사업을 통해 구축된 데이터 마트를 고도화하고 최신 빅데이터 분석 및 AI 기술을 활용해 제시된 과제를 수행할 계획이다.
또 사전 구축된 빅데이터 포털 사이트를 고도화하고 웹, 모바일 기반으로 고객의 편의성 및 가시성을 고려한 시각화 구현과 이를 통해 대규모 데이터를 무제한 탐색하고 대시보드 구성 및 다양한 유형의 시각화 보고서 생성을 추진한다.
내부 역량 강화에도 나선다. 금융결제원의 빅데이터 분석체계 확립 및 기술 내재화를 위해 사업 착수부터 완료 시까지 데이터 분석 및 시각화에 필요한 교육을 지속적으로 실시할 계획이다.
구체적으로 BI 영역에선 주유소 대리점에 대한 분석 및 가시성 확보를 위한 신규 BI 영역을 추가한다. 금융결제원에서 제조, 판매하는 카드조회 단말기(BANKPOS)와 법인 사용자 서비스 전역을 대상으로 정유사, 주유소 등에 대한 전면 기능 개발과 함께 분석 고도화를 위해 유종별 판매 분석 및 각 주유소의 손익예측, 대리점 위험성 분석 및 예측 등을 지원할 계획이다.
9개 신규 과제 및 1단계 서비스 중 11개 과제에 대한 고도화도 진행한다.
신규과제로는 ▲가맹점 정산·매출 관리 ▲주유소 POLL 변경 이력 관리 ▲주유소 판매단가 결정 및 손익예측 ▲대리점 위험성(투자) 분석 및 예측 ▲프랜차이즈별 통합 정산, 매출분석 ▲가맹점 업종연관성 분석 ▲가맹점·카드사별 매출형태 분석 ▲본사용 OVERALL(법인, BANKPOS용) ▲정유사용 OVERALL 등이다.
이 중 주유소 판매단가 결정 및 손익예측은 기존 지역별 유가정보에서 활용한 데이터와 한국석유공사가 운영하는 ‘오피넷’ 데이터를 결합해 주유소의 추천판매단가를 예측할 계획이다.
또, 약정현황, 실적추이, 근저당 담보 현황 등 데이터를 결합·분석해 본사에서 대리점 투자 관련 의사결정시 활용하게 하고 지난 1단계 빅데이터 사업에서 시범 구축한 장표를 활용해 특정 카드사의 업종 분류 코드 및 거래데이터를 추가로 사용해 가맹점 간 고객의 소비 패턴을 분석할 계획이다.
또한 1단계 수행 사업 제로페이, 현금IC, CMS관리비를 융합해 가맹점 실적 현황 및 일별 트랜드를 일목요연하게 관리하고 ▲가맹점 유치 분석 ▲가맹점 이탈 분석 ▲지역별 유가정보 ▲주유소 방문고객 분석 ▲재방문 고객 분석 ▲분석레포트 제공 등을 외부 데이터와 융합해 고도화할 계획이다.