올해 금융권의 대규모 개인정보 유출사건으로 빅데이터 활용이 다소 주춤했지만 하반기 금융회사들이 다시 빅데이터 분석에 주목하고 있다.

금융권 빅데이터 전문가들은 “금융산업은 제조·의료·정부 부문과 함께 빅데이터 활용의 잠재적 성과가 가장 높을 것으로 전망되는 산업”이라며 “금융회사가 증가하는 개인정보를 합법적으로 수집하고 신용평가에 활용할 수 있게 되면 보다 좋은 조건의 고객 맞춤형 금융서비스를 제공할 뿐만 아니라 보안산업 등 유관 산업의 시장 확대까지 기대할 수 있다”고 말했다.

 

우리보다 먼저 금융권의 빅데이터 활용에 적극 나섰던 해외 선진 금융회사들은 주소, 통화내역, SNS 등 비정형 데이터를 활용해 고객을 분석하고 리스크 관리에 나서며 대출고객기반 확장 및 부실률 하락 등의 직접적인 효과를 보고 있다.

씨티그룹은 고객 거래내역 등 빅데이터를 자체 시스템으로 분석해 신용도가 낮거나 떨어질 가능성이 있는 고객을 선별한 후 대출 및 신용카드 발급 여부를 결정하고 있다.

보험사 ‘프로그레시브’는 자동차 보험자의 차에 운행기록 장치를 장착해 고객별 운전습관 파악 및 사고 가능성을 예측해 보험료를 산정하는 ‘페이 애즈 유 드라이브(Pay as you drive)’ 프로그램을 운영했다. 이를 통해 타 경쟁사 대비 10배가 넘는 상세 분류 기준을 도입했으며 결과적으로 저위험군 가입자에게 경쟁사 대비 낮은 보험료를 책정할 수 있었다.

‘제스트파이낸스’는 대출 신청자의 통화습관, SNS 메시지 등 수천개의 변수를 반영해 신용평가 모델을 개발했으며 미국의 비영리 신용협동조합 ‘웨스콤’, 단기대출사업자인 ‘렌드업’, 중소기업 전문 대출사업자인 ‘캐비지’ 등도 SNS와 인터넷 정보, 휴대폰 기록 등을 분석해 대출심사 모델을 정교화하고 있다.

국내 금융기관의 빅데이터 활용은 단순 분석에 기반한 서비스 개선과 고객만족 전략 수립을 시작으로 점차 결과 예측과 최적화에 기반한 사기고객 탐지 등으로 진화하고 있다.

 

특히 삼성화재 등 보험사 및 신용카드 업계에서는 사기거래 적발을 위해 빅데이터를 활용한 실시간 적발시스템 구축 사례가 증가하고 있다.

하지만 국내 금융산업은 아직까지 비정형 데이터의 활용경험이 부족하고 분석기술의 습득도 미진한 상태다.

금융기관에서 개인고객의 신규 신용대출 시 활용하는 정보는 은행연합회 등 금융업권별 협회에 집중된 대출실적 및 연체정보와 민간 CB사에서 제공받는 정보가 대부분이다. 사실상 제휴 등을 통해 외부에서 취득하거나 수집한 정보의 활용은 전무하다고 할 수 있다.

또 아직까지 금융기관에서 빅데이터란 단순히 실시간 마케팅 등 마케팅 보조수단으로 활용되는 경우가 대부분이어서 투자에 대한 ROI가 낮고 데이터 보완 및 데이터 분석활용을 위한 대규모 설비투자나 관련 인력양성도 미흡한 실정이다.

 

KB금융경영연구소 이충근 연구위원은 “신용평가에서 다양한 원천의 빅데이터를 활용한 경우 우량 및 불량 고객 판별 성과가 높고 향상된 예측성과를 토대로 우량고객에 대해 더 낮은 금리로 대출이 가능해진다”며 “앞으로 사물인터넷, 웨어러블 IT기기 등에서 생산된 개인정보 기반 데이터가 다양한 고객 맞춤형 금융서비스 개발에 적극적으로 활용되면 이를 통해 유관산업인 보안산업의 발달도 촉진할 수 있을 것으로 전망된다”고 말했다.