(조세금융신문=구기동 신구대 교수) IMF외환위기 이후 각 금융기관은 금융환경의 변화에 대처하기 위하여 자산관리시스템, 리스크관리시스템, 그리고 고객 관계관리시스템 등을 경쟁적으로 개발하였다. 그 당시의 데이터마이닝은 거래 내역이나 고객 정보를 회사시스템에 저장하는 제한된 정보를 활용하는 방식이었다.

그러나 최근의 오픈데이터는 내부의 데이터뿐만 아니라 SNS데이터, 외부의 공공데이터 등을 결합한 빅데이터로 다양한 혁신 상품과 서비스를 제공한다. 이러한 빅데이터는 수집된 정보를 즉시 시각화하거나 모니터링하여 신속한 경영의사결정에 활용할 수 있다.

컴퓨터는 개인 컴퓨터시대의 디지털화(PC), 인터넷시대의 온라인화(WEB)에 의한 정보화, 그리고 모바일시대의 소셜화(SNS)와 지능화(IoT)를 거치면서 우리 삶의 패러다임도 변화시키고 있다. 1991년 월드 와이드 웹 발표, 1993년 AOL의 인터넷 직접 접속, 그리고 1998년 구글의 탄생과 2001년 위키 피디아 서비스가 빅데이터 시대를 열었다.

다양한 분야에서 생성되어 유통되는 정보가 폭발적으로 증가하는 ‘빅데이터화’ 현상이 나타나고 있다. 스마트 모바일 장치와 멀티미디어를 활용하면서 구글네이버의 Portal정보, 트위터페이스북의 SNS정보, 그리고 기업이 구축한 ERP정보 등이 기하급수적으로 증가하였다.

빅데이터 핵심, 금융 빅데이터 플랫폼
미래의 금융은 내부의 빅데이터로 고객의 금융 패턴을 파악하고, 또한 SNS 등 외부 빅데이터로 최신 금융 트렌드와 고객의 관심사를 빠르게 파악한다. 인공지능(AI)은 빅데이터로 분석한 정보를 로보어드바이저나 로봇 애널리스트를 활용하여 제공한다.

이것은 확장성 있는 대용량 처리 능력, 비정형 데이터 수집 및 통합 처리 능력, 빠른 데이터 접근및 처리 능력, 대량의 데이터를 저장하여 관리할 수 있어야 한다. 2006년 1월 28일에 공식 발표된 하둡(Hadoop: High-Availability Distributed Object-Oriented Platform)은 분산저장(HDFS)기술과 분산 처리기술(MapReduce)를 활용하여 대용량의 데이터를 분산 처리하는 플랫폼이다. 그리고 비주얼 애널리틱스(VA)는 실시간으로 빅데이터를 시각화하여 일반인들도 빅데이터를 쉽게 활용할 수 있다.

과거 노무현 정부는 동북아 금융허브를 추진하면서 대한민국을 아시아 3대 금융허브로 육성하겠다고 밝혔다. 이것은 정부가 금융장벽을 허물어 금융회사의 대형화와 겸업화를 유도하고, 금융회사가 해외 네트워크 강화, 전문인력 확보, 자기자본의 확대, 업적 및 성과의 축적, 그리고 영어구사능력 등을 갖출 때 성공할 수 있다.

현실적으로 대외적인 환경의 변화에 대한 대처능력이 부족하고 내부 인프라가 갖춰지지 못한 상황에서 뚜렷한 성과를 달성하지 못했다. 그러나 제4차 산업혁명시대는 빅데이터 플랫폼과 인공지능을 활용할 경우 이러한 제약조건들이 완화되면서 우리나라도 글로벌 금융허브가 될 수 있다.

빅데이터를 활용한 금융서비스가 핵심역량인 시대로
초기 상거래에서 빅데이터는 바코드와 POS시스템을 사용하여 데이터를 수집하고 분석한 후 재고관리나 자동주문 등의 경영관리에서 활용하였다. 월마트는 소비자 행동에 대한 데이터로 소비 패턴을 분석하여 점포 운영에 반영하였다.

지금은 수많은 유통회사와 프랜차이즈 업체들이 홈페이지와 SNS 플랫폼을 구축하여 전자상거래를 하면서 대규모 데이터를 수집하고 있다. 획득한 거래 정보는 핵심상품 선정, 점포입지 전략과 고객관리 등의 경영활동에 사용한다.

금융 현장의 애로사항도 빅데이터를 활용하여 해결할 수 있다. 특정시간대에 고객이 몰리는 영업점의 위치를 분석해 대기고객을 분산시키기 위한 작업을 할 수 있다.

영업점의 다양한 고객 데이터를 분석하여 고객에게 미리 대기시간이나 사전정보를 안내하여 고객을 분산시키거나 상대적으로 대기 고객이 적은 영업점의 직원을 파견하여 지원할 수 있다.

인터넷은행인 카카오뱅크와 케이뱅크의 경우도 빅데이터를 기반으로 금융을 활성화시켜 나가고 있다. 보험사들은 고객의 빅데이터를 주로 보험료를 차등화하고 손해율(보험금 지급률)을 개선하고 있다. 증권 및 금융투자 업계는 로보어드바이저와 주가종목 예측 서비스 등에 빅데이터를 활용하며, 로봇 애널리스트가 주요 종목에서 제외되어 분석이 어려운 중소기업의 종목을 분석한다.

금융 빅데이터의 활용

금융 빅데이터 플랫폼으로 글로벌 금융허브 구축
빅데이터는 다양한 금융부문의 신기술을 융합하면서 국가간 경계를 무너뜨리고 있다. 국내의 발전된 정보기술과 잠재된 능력은 국경 없는 사이버 금융허브 구축으로 금융혁신을 이뤄갈 수 있다. 비트코인은 결제기능과 보증기능이 없기 때문에 일반화되기 어려운 특성을 가지고 있지만 블록체인 시스템은 글로벌 금융전략에 유용한 시스템으로 그 가능성을 제시하고 있다.

애플이나 구글도 하나의 플랫폼에 전 세계를 묶어서 다양한 서비스를 제공한다. 소프트웨어로 축적된 빅데이터가 고부가 가치의 정보를 생성하여 금융분야에서 더 많은 생산성과 수익을 창출하고 있다.

서비스 산업의 핵심인 금융 분야에서 빅데이터는 4차 산업혁명의 핵심 분야이다. 금융강국이 되기 위해서 빅데이터를 기반으로 금융지식을 조합할 수 있는 논리력과 정보 분석 능력을 확보해야 한다. 금본위제 폐지 후 변동성이 확대된 금융시장에서 빅데이터는 불확실성을 완화하면서도 글로벌 금융서비스를 확대할 기회를 제공한다. 미래의 금융패권은 빅데이터에 의하여 결정되는 시기가 될 것이다.

[프로필] 구 기 동
• 현) 신구대학교 글로벌경영학과 교수

• 금융감독원 자본시장 불공정거래 시민감시단

• 덕수상업고등학교, 경희대 경영학과, 경희대 경영학석사

• 고려대 통계학석사, 영국 리버풀대 MBA, 서강대 경영학박사

• 국민투자신탁 애널리스트

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