국내 금융사는 개인정보보호에 대한 우려로 주로 시장분석, 명성분석에 빅데이터를 활용했으나 점차 활용 영역이 넓어지고 있다. 농협경제연구소에서 모은 자료를 정리했다.

◇은행 : 계좌 개설, 계좌 이동, 상품 만기, 신용카드 변경 고객정보 활용

‘IBK기업은행’은 인터넷과 소셜미디어상에서 은행 이미지, 활동 등에 대한 긍정과 부정 등 고객감성 분석을 실시해 마케팅‧은행 평판 관리에 활용 중이다.

‘SC은행’은 개별 고객 소셜미디어를 대상으로 타겟 마케팅과 맞춤형 RM(Relationship Manager:개인 뱅킹 관리 전문가)에 세일즈 정보를 제공한다. 이 정보는 기존 CRM이나 MIS에서 다룰 수 없었던 데이터 요건을 정의해 담았다.

특히 계좌 개설, 계좌 이동, 상품 만기, 신용카드 변경에 대한 정보를 영업점 RM에게 제공해 영업성공률을 키우고 고객 이탈을 막았다.

‘국민은행’은 지도 데이터와 고객의 데이터를 결합해 지도 위에서 고객의 거래 내용을 실시간으로 볼 수 있는 시스템을 개발해 마케팅에 활용 중이다. 고객의 특이한 행동 패턴을 분석해 상품을 적시에 공급하는 EBM(Event-Based Marketing)을 시행 중이다.

또한 국민은행은 고객 데이터를 활용해 신상품 개발이나 신규 여신 매출 기회 발굴, 또는 기존 여신 고객의 이탈 조기 경보 등에 활용하하고 있다.

◇보험 : 이탈 고객 관리와 보험사기 예측‧분석

보험사의 경우 빅데이터를 보험사기 분석이나 신규고객 발굴에 활용하고 있다. ‘현대해상화재보험’은 청구된 보험 건에 대해 경험과 빅데이터를 기반으로 분석하는 ‘보험사기방지시스템’을 국내 최초로 구축해 보험사기 적발과 예방에 적용하고 있다.

보험사기 위험도를 알려주는 이 시스템은 사고접수 시 자동으로 사건의 사기 위험도를 보상 담당자에게 전달해 보험사기 여부 판단 및 처리 지원한다. 시스템 적용 후 전체 사기 사건의 25%를 적발했다는 설명이다.

‘삼성화재’는 빅데이터 분석 솔루션으로 보험사기 고위험군 분석하고 있다. 보험계약이나 보험관련 정보 등을 활용해 도덕적 해이 사고 및 고위험군 사고를 분석하는 ‘보험사고위험예측시스템(Insurance Fraud Detection System, 이하 IFDS)’를 개발해 사용 중이다.

기존 빅데이터를 토대로 사고의 위험도를 점수화한 후, 일정 점수 이상의 건에 대해서는 보험사기 의심 건으로 추정해 즉시 조사한다.

‘알리안츠생명’은 기존 CRM(고객관리)시스템을 보다 구체화하고 정교화한 빅데이터 기반의 ‘DW&분석CRM시스템’으로 변경해 활용 중이다. 기존에 축적된 고객 정보를 세밀히 분석해 추가 가입, 신규 가입, 기존 고객 계약 이탈 방지 등 3가지 예측 모델로 고객 유형을 세분화하고 타겟별 영업활동 수행하고 있다는 설명이다.

보험 모집인(설계사)는 이 시스템을 활용해 고객별로 필요한 보험 종류를 파악하고 영업을 실시 중이다. 시스템 도입 후 추가 가입률 상승한 것으로 알려졌다.

최근에는 IBM, SAS 등에서 빅데이터 사기 적발 시스템을 출시해 보험사들의 자체 개발 부담이 줄어들었다. 가해자, 피해자 간 공모 사고, 손해율이 높은 특정 지역, 설계사-병원-정비업소-견인기사 연관 분석 등 여러 기준과 유형을 숫자로 전환해 위험률을 알려주고 있다

◇ 카드 : 소비행태를 분석해 신상품 개발과 부정사용 예측

국내 카드업의 경우 카드 이용자들의 소비행태를 분석하여 신상품 개발과 시장분석에 활용하거나, 이상 결제패턴을 검출하여 부정사용을 사전에 예측하고 있다.

‘현대카드’는 900만 고객의 카드결제 정보를 분석해 소비 트렌드와 경기변동 상황 등을 연구해 마케팅을 진행한다. 분석 결과를 활용하여 특정 업종의 소비 트렌드를 도출한 ‘HYUNDAI CARD× BIG DATA’ 리포트 발간, 해당업종, 특정지역의 지역 소상공인과 예비 창업자들에게 유용하게 쓰인다. 현재 현대카드는 4개의 빅데이터 전담팀과 데이터 분석 인력 200명 이상을 운영 중이다.

 ‘롯데카드’는 백화점, 마트, 슈퍼, 닷컴 등 계열사와 제휴해 빅데이터 사업을 실시 중이다. 롯데카드는 유통채널인 롯데 계열사 정보를 공유해 소비자가 마트, 백화점, 슈퍼 등에서 구매한 소비품목 데이터를 수집‧분석한 타겟 마케팅을 하고 있다. 그 결과 5월 가정의 달 행사에서 7배의 매출 상승 효과를 거뒀다.

 ‘VISA카드’는 거래정보를 실시간으로 분석하여 부정거래를 감시하는 ‘카드 부정사용감지시스템’을 구축하고 부정거래 발생 시 고객에게 즉시 고지해 문제 해결 비용 최소화하고 있다.

◇ 증권 : 심리적 요인에 영향 받는 주가 분석시스템

증권 분야에서는 비정형데이터를 분석하여 주가 예측에 활용한다. 포스콤 자본시장 IT 연구소에서는 인터넷, 소셜미디어 등에서 수집한 검색어를 분석해 종합주가지수와 종목 주가 변동 예측에 활용하고 있다.

인터넷, 소셜미디어, 기사 등에 올라온 특정 종목에 관한 내용을 기존 주가 예측 모델과 소셜 데이터 함수에 넣어 주가 변동 추이를 예측하는 시스템인 K-지수(감성분석지수)를 자체 개발한 상태다.

이는 주가가 심리적 요인에 영향을 받는다는 아이디어에서 시작해 감성 분석을 주가 예측에 도입한 것이다. K-지수 도입 후 주가 예측 적중률이 60% 정도로 상승했다는 결과가 나왔다.