금융권은 빅데이터를 어떻게 활용할까?

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지금은 초연결 사회입니다. 그물망처럼 촘촘히 연결된 사회에서 모든 정보는 알게 모르게 연결선을 타고 퍼져 있습니다. 이러한 정보가 연결망에서 축적되면 사람들의 행동과 패턴을 파악할 수 있는 빅데이터가 되는데요. 이러한 빅데이터는 어떻게 사용하느냐에 따라 진가가 달라집니다. 이런 이유로 여러 분야에서 빅데이터를 분석하고 가공하는 시스템을 개발해 활용하고 있죠. 최근에는 금융권에서 빅데이터를 활발하게 활용하기 시작했는데요. 어떤 방식으로 활용하는지 살펴보겠습니다.~

금융권은 빅테이터가 왜 필요할까?

신용카드를 사용하는 사람들이 많아졌습니다. 한국은행이 발표한 <2017년 지급 수단 이용 행태 조사 결과>에 따르면 신용카드 이용률(중복 응답)은 79.1%로 나타났습니다. 현금 이용률은 99.3%로, 신용카드 이용률이 현금보다 낮게 나왔지만, 한 달간 평균 이용 금액은 현금이 24만 3천 원, 신용카드가 41만 3천 원으로, 신용카드 이용금액이 훨씬 많습니다. 신용카드를 사용하면 사용자의 소비 성향이 데이터로 남는데요. 신용카드 사용내역 중 비중이 가장 큰 업종은 무엇인지, 사용하는 시간은 주로 몇 시에 집중되는지, 소액 혹은 고액 결제가 많은지 등이 기록으로 남습니다. 단순히 기록으로만 남는 것이 아니라 이를 활용해 통계를 도출하고 고객의 행동을 예측할 수도 있죠. 이러한 결과물을 금융권에서는 다양한 마케팅 전략에 활용하고 있습니다.

 

금융권 빅데이터를 공유하는 서비스도 등장했는데요. 신용정보원은 국내 약 200만 명의 금융 빅데이터인 ‘크레디비(CreDB)’를 금융사, 연구소, 핀테크 스타트업, 교육 회사 등이 이용할 수 있도록 무료로 공개하기로 했습니다. 빅데이터에는 신용카드 개설, 대출, 차주, 연체 정보 등이 포함되며, 개인 정보가 유출되지 않도록 데이터를 재가공해 공개합니다. 이러한 빅데이터를 이용해 핀테크 스타트업은 고객 맞춤형 서비스를 개발하고, 보험사에서는 고객이 가장 필요로 하는 보험 상품을 구성할 수 있습니다.

신용카드사의 빅데이터를 활용한 고객 맞춤 마케팅

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금융권 중에서도 빅데이터를 활용해 활발하게 마케팅을 펼치는 곳은 신용카드 회사입니다. 한국은행의 보고서에서도 드러나듯이, 소비자들의 신용카드 사용이 많은 만큼. 신용카드 회사는 고객들의 빅데이터도 충분히 보유하고 있기 때문인데요.

 

신한카드는 빅데이터를 활용해 고객 맞춤 혜택을 제공하는 ‘초개인화 서비스’를 오픈했습니다. 초개인화 서비스는 빅데이터를 통해 고객의 TPO 즉, 시간(Time)과 장소(Place), 상황(Occasion)을 예측하고 알고리즘과 플랫폼을 기반으로 고객이 필요한 시점에 맞춤 혜택을 제공하는 서비스입니다. 월 단위, 주 단위의 혜택이 아닌, 고객의 현재 상황에 맞는 실시간 혜택 제공이 가능해진 것인데요. 시시때때로 달라지는 날씨나 고객이 이동하는 지역의 상권 등이 실시간으로 서비스에 반영됩니다.

 

비씨카드는 지난해 4월 빅데이터 기반의 ‘마이태그 서비스’를 선보였습니다. 비씨카드는 카드 사용자의 분석 자료를 활용해. 각 고객의 소비 성향을 파악했는데요. 이 데이터를 바탕으로 각. 고객에게 자주 사용하는 업종과. 지역 내 가맹점 혜택을 비씨카드 앱이나 페이북 앱을 통해 제공합니다.

 

신용카드와 유통사가 함께 손잡고 빅데이터를 활용해 마케팅 효과를 보기도 했습니다. 삼성카드와 이마트 트레이더스는 삼성카드가 보유한 고객의 빅데이터를 활용해 고객 맞춤형 마케팅을 펼쳤습니다. 빅데이터를 활용해 마케팅 대상자를 선정하고, 고객이 이용하는 대중교통의 동선 파악, 선호 업종과 소비 규모 분석한 후 좀 더 확실한 대상자를 추립니다. 그리고 해당 대상자의 소비 선호 품목을 조사해 대상자에게 할인 쿠폰과 프로모션 안내 문자 메시지를 전송하는 것이죠. 

여신 심사에도 빅데이터를 활용!

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시중 주요 은행에서는 기업 여신 심사에 빅데이터를 활용하고 있습니다. 빅데이터를 활용하면 기업 관련 중요 정보를 객관적으로 분석하고 부실 징후를 예측할 수 있죠. 기존에는 기업 여신 심사 담당자가 자료를 분석해 기업의 리스크 등을 판단했다면, 이제는 빅데이터와 인공지능(AI)을 이용해 좀 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있고, 체계적으로 리스크를 관리할 수 있게 되었습니다.

 

우리은행은 지난해 빅데이터를 활용한 기업 진단 시스템인 ‘빅 아이(Big Eye)’를 도입했습니다. 기업 여신 리스크 관리를 위해 활용되고 있죠. 빅 아이는 은행 대내외의 기업 정보를 분석하고 이를 통해 기업의 중요 정보를 분석하며 기업의 부실 가능성을 예측합니다. 

 

신한은행은 기업 관련 빅데이터를 점수화하는 CSS(Credit assessment Scoring System)를 활용해 기업 여신 심사를 진행합니다. 신한은행은 외부 신용평가 회사들이 보유한 과거 10여 년의 재무 및 비재무 자료를 수집해 CSS에 활용합니다.

 

NH농협은행에서도 빅데이터를 분석해 이를 기반으로 ‘가계여신 의사 결정 지원 시스템(NH-LDS)’을 구축했습니다. 이 시스템은 경제 지표와 대출 시장의 빅데이터를 결합해 여신 정책과 리스크 관리 방향을 제시하는데요. 고객별 가계 대출 위기 상황을 측정하고, 부도 확률을 계산해 예측 모형을 생성합니다.

 

금융권의 빅데이터 사용은 세계적인 추세입니다. 이미 미국이나 중국의 금융권에서는 몇 년 전부터 빅데이터를 활용해 다양한 서비스를 제공해왔는데요. 우리나라도 계속해서 금융권 마케팅과 여신 심사 등에 빅데이터를 더욱 활발히 활용할 것으로 보입니다. 여기에 신용정보원의 더욱 방대한 ‘크레디비’ 공유가 더해지면 금융권 빅데이터를 활용하는 더 다양하고 많은 사업들이 등장할 것으로 예상됩니다. 

 

 

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