IT Solutions/Big Data

빅데이터에 대한 오해와 금융권의 빅데이터 활용 (2)

2014.01.02 11:45


빅데이터의 개념에 대해 살펴본 지난 글(http://blog.lgcns.com/383)에 이어, 오늘은 금융권에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지 알아보겠습니다.

 

2013년 9월, 금융당국이 카드사들에 빅데이터를 활용한 컨설팅 사업을 허가함으로써 최근 카드사들의 빅데이터 사업이 활성화되고 있습니다. 카드사들은 카드이용자들의 소비행태를 분석하여 신상품 개발 및 시장분석을 하거나 이상 결제패턴을 검출하여 부정 사용을 사전에 예측하는 데 빅데이터를 활용하고 있습니다. 또한, 카드사뿐 아니라 금융권 여러 분야에서 빅데이터를 활용한 다양한 시도가 이루어지고 있는데요. 특히 보험사들은 보험계약이나 보험금 심사 등의 업무에 빅데이터를 접목해 보험사기 분석이나 신규고객 발굴 등에 활용하고 있습니다. 국내 은행들은 개인정보보호에 대한 우려로 빅데이터 사용을 시장분석, 평판분석 등에 국한하고 있지만, 점차 활용영역을 확대하는 추세입니다. 증권사의 경우는 타 업종과 비교하면 빅데이터 활용이 적은 편입니다. 하지만 비정형 데이터를 분석하여 주가 예측에 활용하는 등 다양한 시도를 하고 있습니다.


1) 카드

기존에는 카드사들이 마케팅 목적에 맞춰서 고객을 발굴해 왔습니다. 하지만 최근에는 6개월, 1년 간격으로 고객군이나 업종별 전체 결제정보에 기반을 둔 이용규모 변화, 카드사용 패턴 등을 다양하게 담고 있는 매출정보에 대한 트렌드를 분석하여 개인별 단기 이용성향 패턴을 파악하고, 고객의 요구에 만족하는 맞춤 마케팅을 수행하는 방식으로 빅데이터를 활용하고 있습니다.

예를 들어 현대카드의 경우, 외식과 패션 부분의 소비패턴을 분석한 '현대카드 빅데이터 리포트'를 두 차례 공개한 바 있는데요. 지난 7월에는 빅데이터 분석을 통해 '직장인들이 점심시간에 상대적으로 가격이 싼 커피를 마신다'는 결과를 얻어 마케팅에 적극적으로 활용하기도 했습니다. 실제로 현대카드는 빅데이터 분석을 바탕으로 편의점과 연계한 마케팅을 진행해 지난해 같은 기간보다 100% 이상 관련 상품 결제가 증가했다고 합니다.


[현대카드 빅데이터 리포트 출처: www.finance.hyundaicardcapital.com]

현대카드는 사용자의 소비패턴을 분석하여 빅데이터 리포트를 공개하는 등, 

적극적으로 빅데이터를 활용하고 있습니다.

 

삼성카드는 빅데이터를 통해 기존의 카드할인 적용 가맹점을 카드사가 일방적으로 정하던 방식을 탈피하고 있습니다. 소비자 개인별 방문기록을 토대로 지역별 인기장소를 엄선하여 공지하고, 신용카드 이용명세 및 연관 매출 분석을 바탕으로 전국 유명 지역의 가맹점 소개 및 해당 가맹점에 대한 할인 등 여러 가지 서비스를 제공하고 있습니다. 


[삼성카드 플레이스S 출처:www.blog.samsungcard.com

삼성카드는 빅데이터 활용을 통해 개인별 방문기록을 토대로 지역별 인기장소를 엄선해서 알려 주고 

신용카드 이용명세 및 연관 매출 분석을 바탕으로 전국의 가맹점 소개 및 

해당 가맹점에 대한 혜택을 제공합니다.


2) 보험

보험사들은 마케팅뿐 아니라 보험사기 적발에도 빅데이터를 활발하게 활용하고 있습니다. 현대해상은 ‘사고 접수지’ 인쇄 시 보험사기 위험도를 표시하는데요. 위험도 정도를 Y+1, +2, +3으로 표시하며 Y+3은 위험도가 가장 높다는 의미입니다. 사고접수 시 담당자가 Y+3이라는 숫자를 확인하면 사고 조사에 착수한다고 합니다.

최근 이러한 방법으로 보험사기를 적발한 사례가 있었는데요. 사기적발 시스템이 방대한 사고 데이터를 기반으로 ‘가해자와 피해자가 몇 달 전 사고에서는 거꾸로 서로 피해자와 가해자였음’을 분석해 냈답니다. 조사실장이 신속히 데이터와 조사 내용을 바탕으로 가해자/피해자와의 면담을 추진한 결과, 사고는 어린 학생들이 공모해 보험금을 노린 보험사기로 밝혀졌다고 합니다. 현대해상의 경우 사기적발 시스템 적용 후 전체 사기 사건의 25%를 빅데이터 분석을 통해 잡아내고 있다고 하네요.

삼성생명도 비슷한 경우가 있었는데요. 다른 지역과 달리 유독 통영에서만 요실금 보험금 청구 건수가 많다는 것을 빅데이터 시스템의 경고로 알게 되어 현지에 조사원을 파견해 모 보험 설계사가 ‘가입 후 2개월이 지나서 지정한 병원으로 가면 요실금 판정을 해 줄 것이고 그러면 500만 원을 단기간에 벌 수 있다’는 방식으로 영업하는 것을 적발한 사례가 있습니다.

 

[LG CNS의 사기 등의 이상 징후 탐지 및 분석 솔루션 SENA] 

네트워크 분석 등 다양한 빅데이터 분석기법을 활용해 사기 등 이상 징후를 사전에 예측할 수 있습니다.


3) 은행

은행은 개인정보보호법 등 해결해야 하는 여러 가지 문제가 남아 있어 아직은 국내보다 해외에서 많은 빅데이터 활용사례를 확인할 수 있는데요. 씨티그룹의 경우 고객 거래명세 등의 빅데이터를 자체 시스템으로 분석하여 신용도가 낮거나 떨어질 가능성이 있는 고객들을 선별하고 이를 통해 대출, 또는 신용카드 발급 여부를 결정해 미국 법인고객의 대출상환가능여부를 판단하는 정확도를 50% 이상 향상했습니다. 또한, 글로벌 고객 데이터베이스 상의 통합 고객 거래 데이터를 스페인의 대형 의류업체와 공유해 추가 생산시설, 판매매장 위치 계획 수립 등에 활용하기도 했습니다.

뱅크오브아메리카(BoA)도 자영업자를 대상으로 자금관리 지원 상품인 캐시 프로 모바일 개발 시, 소셜 미디어 분석을 통해 고객 성향을 파악 후 이를 상품 개발에 반영했으며 실시간 디지털 마케팅 및 리스크에 대한 조기 경보 체계에도 활용했습니다. 결과적으로 가입자 유치비용이 25% 감소하고 고객당 수익성도 기존 12%에서 18%로 상승하였으며, 채무 불이행 확률을 계산하는 데 걸리는 시간 또한 기존 96시간에서 4시간으로 감소하였습니다. 특히, 대출계좌 40만 건에 대한 신용평가점수를 산출하는 데 걸리던 시간을 3시간에서 단 10분으로 단축했습니다.

JP모건체이스는 많은 양의 고객 신용카드 이용 정보와 정부가 제공하는 금융소비자 재무 정보를 통합해 새로운 소비 트렌드를 발견하고 이를 보고서로 만들어 판매하는 활동을 하고 있습니다. 또한, 지역별로 추출한 실제 투자자들이 인지하고 있는 소셜 네트워크상에 노출된 부동산 관련 정보를 부동산 시가 산정 시 반영해서 지역별 적정 부동산 담보가치를 산정하고 이를 대출 시 또는 담보로 설정한 부동산을 매각할 경우에 기준시가로 활용하고 있습니다.

국내 은행들도 빅데이터 활용을 위한 다양한 시도를 하고 있는데요. 특히 기업은행은 인터넷과 소셜미디어 상에서 은행 이미지, 활동 등에 대한 긍정, 부정 등 고객 감성 분석을 통해 마케팅 및 은행 평판 관리에 활용하는 방안을 수립 중입니다.


[LG CNS의 소셜미디어 분석 솔루션 Smart SMA] 

기업은행의 경우, SMA 분석을 통해 B2B 영업기회에 대한 뉴스 정보를 

더욱 빠르고 정확하게 받아보는 방안을 연구하였습니다.


4) 증권

국내 증권사들의 경우 공개적으로 발표한 바는 없지만, 학계의 연구성과를 바탕으로 주가 흐름을 예측하고 수익률을 극대화하기 위해 빅데이터를 활용하는 방안을 모색하고 있습니다. 특히 빅데이터의 감성분석 기법으로 온라인 뉴스 콘텐츠를 분석하는 오피니언 마이닝 기법을 적용하는 사례가 늘고 있는데요. 기존의 분석이 정량화된 데이터에서 패턴을 분석하는 것이라면 빅데이터의 감성분석 기법은 비구조화 데이터에서 주관적 데이터를 추출해 분석하는 것입니다. 예를 들어 현대증권은 개별 종목에 대한 뉴스 발생 건수와 수익률 및 거래량을 따져 긍정적 뉴스와 부정적 뉴스를 구분하고 그에 따른 주가 변동을 예측하는 데 빅데이터를 활발하게 활용하고 있습니다.




[트위터 소메펀드 출처:http://life.joins.com/news/article/article.asp?Total_ID=12336006&ctg=12&sid=6605]

국내 산학연 공동연구의 결과물인 SNS 펀드는 트위터에 올라온 한국어 텍스트를 분석한 결과를 기반으로 지난해에 9.7%의 수익을 올렸으며, 이는 같은 기간 코스피 지수 상승률인 6.1%를 웃돕니다. 투자방법을 요약하면, 하나의 종목과 

트위터상에 나타난 9개 감정의 빈도 간 상관관계를 수학적으로 계산해 매수 또는 매도를 실행하는 것입니다.


실제로 [사랑]이란 감정 빈도를 조사해 보면 주류업체 하이트진로 주가가 오르는 상관관계가 발견되었으며 분석 결과 [기쁨], [사랑] 같은 긍정적인 감정보다는 [두려움], [싫음] 같은 부정적인 감정이 주가에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 특이하게도 발전소를 설계하는 한국전력의 자회사인 한전기술이란 종목이 두려움과 99.8%의 상관관계를 가진 사실을 발견하기도 했으며 주가가 낮을수록, 거래가 적은 종목일수록 트위터 감정에 더 민감하게 반응한다고 합니다.

 

LG CNS는 지난해부터 빅데이터 전문조직인 AA(Advanced Analytics, 고급분석) 센터를 운영하며, 200명 이상의 빅데이터 전문가들이 금융은 물론 다양한 산업군에 빅데이터를 활용하는 방안을 고민하고 있는데요.


1) LG CNS AA(Advance Analytics) 센터

 


AA 센터는 LG CNS의 신사업 중 하나인 ‘빅데이터 분석 솔루션’ 및 ‘빅데이터 플랫폼’ 개발에 주력하여 빅데이터를 대상으로 한 모든 사업을 총괄하는 조직으로 아키텍처 전문가, 빅데이터 사이언티스트 등 다수의 빅데이터 전문가들이 국내 빅데이터 시장을 선도해 나가고 있습니다.

 

[글로벌 솔루션업체와 빅데이터 사업 협력을 위한 전략적 제휴(MOU) 체결] 

박용익 AA사업부문장은 “하둡월드 참여는 우리나라 솔루션을 세계로 알릴 좋은 기회”라며 

“기술개발 확대와 적극적 마케팅을 실행, 글로벌 빅데이터 시장 진출에 나서겠다”고 밝혔습니다.


지난 10월에는 미국 뉴욕에서 3천 명 이상의 아키텍트, 개발자, 분석가들이 모여 비즈니스 기술과 방향성을 공유하는 빅데이터 분야 콘퍼런스인 ‘하둡월드 2013’에 국내 기업 최초로 참가하였는데요. 맵알 테크놀로지와 빅데이터 사업 협력을 위한 양해각서를 체결하는 한편, 우리 LG CNS가 자체 개발한 설치형 빅데이터 통합 솔루션인 ‘스마트 빅데이터 플랫폼’을 비롯해 로그 분석 솔루션인 ‘스마트랩’, 소셜미디어 분석 솔루션인 ‘스마트 SMA(Social Media Analytics)’ 등을 선보이기도 했습니다.


LG CNS, 오라클과 아태지역 빅데이터 시장 공략한다! -양사 ‘빅데이터/고급분석’ 사업 MOU 체결- 

 http://blog.lgcns.com/247


2) LG CNS AA 솔루션

LG CNS는 국내외 다양한 사업경험을 바탕으로 빅데이터 솔루션 및 분석 컨설팅 역량을 갖추고 자체 개발한 9개의 빅데이터 및 고급 분석 솔루션을 기반으로 꾸준히 성공사례를 만들어 가고 있습니다. 

 

[Advanced Analytics Solution Suite] 

LG CNS의 AA 솔루션은 빅데이터 프로세싱을 위한 데이터 플랫폼 레이어(Data Platform Layer), 

시간 분석을 지원하는 Analytics Layer(분석레이어) 및 소셜 미디어 분석, 사기 등 

이상 징후 탐지 등 다양한 분석을 지원하는 Biz Layer(비즈니스 레이어)로 구성됩니다.


위의 솔루션 중 이미 언급한 ‘Smart SMA’와 ‘SENA’ 외에도 추천 솔루션인

‘스마트 리커먼데이션(recommendation)’ 솔루션을 이용해 금융상품을 추천하는 방안을 내놓기도 했습니다.


      LG CNS AA Vertical Solution SENA를 소개합니다 

 http://blog.lgcns.com/330


지금까지 빅데이터가 무엇인지 ‘조금’ 더 자세히 알아보고, 금융권에서는 이를 어떻게 활용하고 있는지 ‘살짝’ 알아보았는데요. 앞으로 기술이 더 발전하고 전문가가 더 많아지면 우리가 빅데이터를 활용해 실현할 수 있는 재미있는 일들이 얼마나 더 많아질지 정말 기대됩니다.


지금까지, LG CNS 엔트루컨설팅 금융그룹의 원혜림 책임컨설턴트였습니다. 

여러분! 해피뉴이어~!



l 글 원혜림 책임 컨설턴트 | LG CNS 솔루션사업본부 엔트루컨설팅사업부문 



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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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