[전문가기고] 금융기관 ‘필수’ 데이터 거버넌스

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[전문가기고] 금융기관 ‘필수’ 데이터 거버넌스

디지털데일리 발행일 2024-03-07 18:09:45

최승철 클라우데라코리아 지사장

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금리 상승, 인플레이션, 세계적인 경기 침체로 거시경제가 어려워지면서 기업은 허리띠를 조일 가능성이 높아졌다. IDC가 조사한 보고서에 따르면 글로벌 기업 최고투자책임자(CIO)의 49%가 새로운 IT 예산 중 일부를 삭감할 것으로 나타났다. IT 자산 최적화 개선이 더 시급해질 모양새다.

데이터 활용은 기업으로 하여금 더 빠른 분석을 제공하고, 더 나은 비즈니스 의사결정을 내려 더 나은 방향으로 혁신하는 데 도움을 준다. 즉, 효율성과 최적화를 개선할 뿐 아니라 더 많은 비즈니스 기회를 마련할 수 있다. 반면, 데이터 활용은 모든 산업에 적용할 수 있지만 금융산업과 같이 규제가 엄격한 산업에서 데이터를 활용할 경우엔 데이터 정확성, 분석 시간, 서로 다른 플랫폼과 시스템 등 문제에 직면할 수 있다.

기업 인사이트는 데이터에 의해 결정되는데, 오래되거나 부정확한 데이터를 활용하면 잘못된 의사결정이 이뤄질 수 있다. 때문에 저장 위치에 상관없이 데이터를 관리할 수 있는 기능이나 데이터 소스 통합 기능이 없다면 골칫거리로 여겨지는 데이터 사일로(Data Silos), 데이터 액세스 제한, 액세스 속도 저하를 막기 힘들다.

효과적인 데이터 전략을 가진 기업은 혁신과 상호 협력을 지원하고 데이터 기반 인사이트를 활용해 경쟁력을 높일 수 있다. 또한, 실시간으로 인사이트를 도출해 규제 준수를 위해 활용할 수 있다. 데이터와 인공지능(AI), 머신러닝까지 활용한다면 오류를 줄이고 반복적인 작업을 자동화해 기업으로 하여금 중요한 업무에 집중할 수 있도록 한다.

인도네시아 대표 은행 중 하나인 BRI(Bank Rakyat Indonesia)는 인공지능(AI)과 머신러닝을 사용한 실시간 사기탐지서비스로 여러 곳에서 이상 징후를 탐지하는 과정을 자동화했다. 이를 통해 해당 은행은 이상 징후 탐지 소요 시간을 기존 두 달에서 몇 초 단위로 단축했고, 사기 탐지율을 높여 사기 행위를 40% 감소시켰다. 금융 관련 규정 또한 더 잘 준수할 수 있게 됐다.

AI와 머신러닝을 활용하기 위해서 기업은 여러 환경에 걸친 방대한 양의 데이터를 세밀하게 제어해야 한다. 최신 데이터 아키텍처는 데이터 흐름을 제어하면서도 메타데이터, 데이터 워크로드, 온프레미스와 클라우드 간 데이터 애플리케이션을 효율적으로 관리할 수 있다. 기업 전체적으로 보면 데이터 사일로를 줄이면서, 일관되고 안전하게 확장 가능한 데이터 액세스와 분석을 지원한다.

딜로이트 리포트에 의하면, AI 애플리케이션을 채택했거나 채택을 고려 중인 금융기관은 향후 규제 준수뿐만 아니라 위험 관리 향상을 위해 AI 거버넌스 프레임워크 개발을 시작해야 한다고 한다. 금융기관은 보안과 거버넌스 기능이 내장된 하이브리드 데이터 플랫폼을 구축해 안전하고 공인된 적절한 데이터 사용을 통해 데이터 편향을 없애고 보안과 관리 문제가 발생하지 않도록 해야 한다.

적절한 데이터 거버넌스 기준이 없다면 기업은 부정확하거나, 손상된 데이터를 검증, 정리, 처리하는 데 많은 시간을 소비하게 된다. 이는 리소스 낭비와 더불어 기업이 자신의 기반을 확장하지 못하게 하고 데이터에 대한 신뢰를 낮춘다.

효과적인 데이터 거버넌스를 위해 기업은 데이터 사일로를 제거하고 직원들에게 올바른 데이터 사용의 중요성을 심어줘야 한다. 또한 경영진에게 정보를 지속적으로 제공하고 지속적인 설득을 통해 전사적인 데이터 거버넌스를 구축해야 한다. 규제가 엄격한 산업의 비즈니스 리더는 좋은 데이터 품질을 유지하기 위해 더욱 까다로운 기준을 적용해야 한다.

보안과 거버넌스 프로토콜이 내장된 플랫폼을 구축하는 것은 가장 효과적이고 비용 효율적인 데이터 거버넌스 구현 방식이 될 수 있다. 중앙집중식 거버넌스 접근 방식을 적용하면 규정 준수, 셀프서비스 데이터 액세스 제공, 일관된 보안, 거버넌스 제공 모두가 가능해진다.

또한, 단일 데이터 소스로 플랫폼을 운영하면 데이터 리니지(Lineage) 추적도 가능해 직원들이 데이터의 정확성과 일관성을 극대화하는 동시에 전체 데이터 라이프사이클을 명확하게 파악할 수 있다.

동남아시아의 최대 은행 중 하나인 UOB(United Overseas Bank)는 엔터프라이즈 데이터 아키텍처와 거버넌스 분석 솔루션을 구축해 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화를 개선하고 데이터 기반 문화를 조성했다. UOB는 해당 플랫폼에서 얻은 인사이트를 바탕으로 새로운 예금 분석 솔루션을 개발해 수익 개선은 물론, 생산성 20% 향상, 운영 서비스와 고객 예금 규모 증가, 고객 충성도 향상까지 이뤘다.

강력한 데이터 거버넌스 기준은 기업으로 하여금 가치 있고 정확한 인사이트를 도출하고, 중요한 데이터를 언제든 확보할 수 있도록 한다. 데이터 기반 인사이트는 변화하는 시장 트렌드 파악, 비용 절감, 비즈니스 프로세스 최적화로 이어지고, 적절한 데이터 거버넌스는 규제에 대한 리스크를 줄인다.

우수한 데이터 거버넌스는 데이터 정리, 처리를 위한 소요 시간과 비용을 줄이는 이점 외에도, 새로운 사업을 전개할 때의 위험을 낮추고 신뢰성을 보장한다. 무엇보다도 그 어느 때보다 격변하는 시장 상황에서 선견지명을 가지고 비즈니스 경쟁에서 앞서 나갈 수 있다는 점은 충분히 매력적이라 할 수 있겠다.

최승철 / 클라우데라코리아 지사장

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