빅데이터와 금융

요즘 금융권에서는

4차 산업혁명의 핵심이라고 할 수 있는

빅데이터 기술 도입이 대세입니다.

빅데이터가 과연 금융 산업에

어떤 변화를 가져오고 있을까요?

1. 빅데이터란 ?

빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는

모든 데이터, 즉 수치 데이터뿐 아니라

문자와 영상까지 포함하는

대규모 데이터를 말합니다.

이를 어떻게 분석하고 활용하는지에 따라서

산업의 성패가 달라질 수 있을 정도로

큰 영향력이 있는 것으로 평가받고 있습니다.

특히 금융 산업 내 빅데이터는

데이터 보유량이 많고

증가 속도 또한 빠르기 때문에

타 산업 대비 높은 잠재 가치를

가지고 있습니다.

그래서 현재 많은 금융 기업들이

빅데이터를 가깝게는

영업 현장의 애로사항 해결부터,

크게는 고객 마케팅, 상품 개발까지

은행 업무 전반에서 적극 활용하고 있습니다.

2. 맞춤형 금융 서비스의 등장

(1). 보험사

보험사들은 고객의 빅데이터를

보험료를 차등화하고

손해율을 개선하는 데에 활용합니다.

*손해율

: 거둬들인 보험료 대비 지급한 보험금

*UBI보험(Usage-based insurance) 

: 운전자의 운전 행태를 기반으로  

  보험료를 산정하는 자동차보험상품

UBI는

운전자가 내비게이션 앱인 '티맵'을 켜고

운전을 했을 때 수집한 정보를 바탕으로

안전운전 습관 점수를 매기고,

과속이나 급감, 가속을 하지 않을수록

높은 점수를 주며

일정 점수 이상을 받으면

보험료 할인을 제공합니다.

빅데이터는 새로운 보험 상품을

개발할 때도 활용됩니다.

모보험사 '어린이 할인 자동차 보험'과

'베이비인카 특약' 등은,

어린자녀를 둔 보모나 임산부가

일반인들보다 사고를 적게 낸다는 사실을

빅데이터를 검증해 

보험 상품 개발에 활용한 것입니다.

(2)카드사

카드사는 빅데이터를 주로

신규 카드 출시에 활용하고 있습니다.

모카드 빅데이터 센터의 '트렌드연구소'는

'혼술·혼밥족'을 겨냥하여

점심시간 요식업종 30% 할인을 제공하는

모카드 '눈(Noon)'을 출시했으며,

또다른 모카드는 고객 성향을 분석해

회원이 원하는 서비스를 마음대로

고를 수 있는  '1Q카드'를 내놓았습니다.

3. 신용평가 체계 고도화

빅데이터는 신용평가 시스템도

효율적으로 바꾸고 있습니다.

기존 신용평가는

고객의 대출액 규모나 연체율 등

재무적 기록을 기반으로 한

모델이었는데요,

최근엔 SNS활용, 소비 행태 등

비재무적 정보를 포함한 모델로

변하고 있습니다.

(1) 대안신용평가 업체: 렌도(Lenddo)

이런 새로운 신용평가 모델을

'대안신용평가'라고도 하는데요.

글로벌 핀테크(fintech: 금융 기술) 업체

렌도(Lenddo)가 최근 이 대안신용평가

알고리즘을 개발해 주목을 받고 있습니다.

렌도는 고객들이 사용하는 단어의 빈도,

연락하는 사람 등에 대한 

약 260억 개의 데이터를 머신러닝을 통해 

300개의 카테고리로 묶고,

하루 평균 통화량 등

모든 모바일 관련 행동을 세분화해서

일종의 평판 점수인 렌도 스코어를 매겨서

이를 통해 고객의 금융 신용도를 

푱가하고 있습니다.

렌도 스코어를 개발한

신경과학자 니빈 아그니호트리는

이런 새로운 신용평가 방식에 대해

이렇게 말합니다.

"기존 신용평가 모델은

과거 데이터가 없는 사람을

재대로 심사할 수 없다는 한계가 있는데,

렌도는 '평판'을 활용해 이를 극복한다.

렌도 스코어는 일종의 '좋은 사람'

점수이기 때문이다.

은행 사람들을 만나면 이렇게 얘기한다.

20대 젊은이가 돈이 필요해 은행에 왔다면

그들의 카카오톡 계정을 보라고 말이다.

그러면 그들의 금융 패턴을 알 수 있다"

(2) 카카오뱅크와 K뱅크

한편 국내에서도 이런 대안신용평가 점수를

개발한 곳들이 있습니다.

모바일 및 온라인 활동 빅데이터를 활용한

카카오스코어가 그것인데요.

카카오스코어는 기존 신용평가 데이터에

쇼핑, 카카오택시 등의 온라인 활용데이터,

카카오톡을 활용한 고객 선호도, 그리고

SNS 활동 내역 등을 함께 결합해 산출됩니다.

K뱅크 역시 기존 신용평가제도로 산출한

신용 등급에 통신 이력,

가맹점 데이터 등을 추가하여

K뱅크만의 개인신용평가시스템(css)을

구축하였는데요.

이런 빅데이터 적용을 통해

더 나은 대출금리를 제공할 수 있는

우량 고객을 발굴할 수 있다고 밝혔습니다.

이렇게 빅데이터의 활용은 

금융 산업에서 다양한 변화를 

만들어내고 있는데요.

이를 통해 앞으로 우리의 삶이

얼마나 더 달라질지 기대가 됩니다.