'데이터 역량', 옵션 아닌 필수… 금융지형이 바뀐다

그래픽=최헌정 디자인 기자

#김정보씨는 ○○은행이 제공하는 AI(인공지능)로부터 제과점과 커피 상점 정보를 안내받는 것으로 하루를 시작한다. 다양한 종류의 커피를 그때그때 입맛에 따라 골라 마시는 데 AI가 추천하는 곳에서 커피를 마시면 좀처럼 실패하는 일이 없다. 게다가 ○○은행 계열 ○○카드사는 해당 커피 전문점과 미리 제휴를 맺어 할인도 해 준다. 김 씨 취향에 맞는 금융상품 추천에서부터 생애 자산 설계, 일상 생활에까지 ○○은행은 김 씨의 동반자가 된 지 오래다.

허무맹랑한 얘기가 아니다. 머지않은 장래에 현실화될 가능성이 커졌다. 김 씨의 정보 활용 동의를 얻은 ○○은행은 금융정보는 물론 행동 패턴, 쇼핑행태, SNS 활동 중 자주 등장하는 단어 등 광범위한 데이터를 기반으로 김 씨의 생애 파트너로서 역할을 맡는다.


이런 서비스의 근간은 빅데이터다. 쏟아지는 데이터 속에서 의미 있는 정보를 추출한 뒤 씨줄과 날줄로 엮어 활용하는 게 빅데이터 산업의 핵심이다. 미국 시장조사업체 IDC에 따르면 2025년 세계 디지털 생성량은 163제타바이트(ZB)에 이를 전망이다. 1ZB는 미국 전체 학술도서관 도서 정보량의 50만배에 해당한다.

빅데이터 기술을 반드시 갖고 있어야 할 이유는 분명하다. 금융회사가 빅데이터 기술 없이 생존하기 어려운 환경이 조성되고 있어서다. 금융 거래 내역 뿐 아니라 금융 외적 정보를 얼마나 많이, 쓸모 있게 정리할 수 있느냐가 경쟁력의 관건이다.

미국 신용평가 회사들은 맞춤법을 틀리지 않는 사람일수록 원금 상환 의지가 강하다는 통계 데이터를 토대로 신용평가 변수로 활용한다. 대출신청 서류 열람속도가 빠를수록 산만하고 일 처리가 엉성할 뿐 아니라 연체할 확률이 높다는 데이터도 활용된다. 당연히 신용평가에 마이너스 요소다.


글로벌 은행들은 여러 경로를 통해 얻은 고객 데이터를 현장에 적용한다. 독일 도이치방크는 SNS 활동 내역을 분석한 뒤 기존 신용평가 점수에 더해 대출 여부와 총액을 결정한다. 예를 들어 레스토랑 사장이 대출 신청을 하면 SNS상 레스토랑 평판과 평점, 예약 가능 기간 등을 살펴보는 식이다. 씨티은행도 금융거래 내역과 SNS 데이터를 분석해 신용도 하락 가능성이 발견되면 대출 또는 신용카드 발급을 제한한다. 뱅크오프아메리카(BoA)는 빅데이터를 대출심사, 신용리스크 조기 경보체제, 온라인 마케팅 등 다양하게 활용 중이다.

금융사고 방지에서부터 마케팅까지 빅데이터가 두루 활용되고 상업적 가치가 증대되면서 관련 시장의 성장 속도도 빠르다. 시장조사 업체 프로스트 앤 설리번은 세계 빅데이터 분석 수요가 2019년 이후 연 평균 28.9% 성장해 2025년이면 681억달러(약 77조원)를 형성할 것으로 봤다.

한국도 이같은 흐름에 발 맞추고 있다. 금융당국은 지난해 △개인정보보호법 △신용정보법 △정보통신망법 등 데이터 3법 개정으로 규제 틀을 확정했다. 또 본인신용정보관리업(마이데이터) 허가를 순차적으로 내주면서 경쟁을 촉진 중이다. 보험업계의 숙원이던 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 내 전국민 의료 데이터(가명처리)를 활용하는 길도 터줬다.

서정호 금융연구원 선임연구위원은 “마이데이터 시대를 맞아 고객의 자산관리 수요를 효과적으로 파악하기 위한 데이터 분석이 금융회사의 핵심 역량으로 자리 잡을 것”이라며 “전문인력을 충분히 확보하고 데이터 분석 결과가 경영환경에 적극 반영될 수 있도록 내부 프로세스를 정비해야 한다”고 말했다.