스마트폰을 포함한 다양한 디지털 기기에서 매일 생산되는 데이터의 규모는 2제타바이트(ZB)로, 미국 전체 학술도서관에 소장된 도서 정보량의 100만 배에 이르는 용량이다. 매일 생성되는 데이터를 산업별로 분류해보면 선진국의 경우 50% 이상 금융사로부터 발생한다.
다양한 고객 행동 분석 정보 등 빅데이터 자체가 기업의 자산이 되거나 새로운 성장 엔진이 될 수 있는 시대로, 금융사들의 빅데이터에 대한 관심과 투자가 2018년에 본격화될 것이다.
해외 사례를 보면, 씨티그룹은 IBM의 인공지능(AI) '왓슨(Watson)'을 대출 심사 및 고객 센터 업무분야에 적용하고 있으며, JP모건 체이스는 소비자 트렌드 분석, 부동산 프라이빗뱅킹(PB)업무에 활용 중이다. 뱅크오브아메리카(BoA)는 대출 관리 고도화에 적용하여 가시적인 성과를 내고 있다. BoA에 따르면 가입자 유지비용은 빅데이터 분석시스템 도입 전에 비해 25% 절감됐고 고객당 수익성도 12%에서 18%로 늘었다.
금융 빅데이터 성공 비결 (1)오픈 소스 활용 및 AI 기술 적용
최근 은행에서 추진하는 빅데이터 규모는 우리가 스마트폰 사용으로 쉽게 이해하고있는 기가바이트(GB)의 백만배인 페타바이트(PB : Petabyte)다. 기존 IT 기술로 적용하기에는 처리 속도와 비용이 천문학적으로 상승하므로 분산 처리 기술, 오픈소스 소프트웨어, 인공지능, 클라우드 등 빅데이터를 처리하는 새로운 기술을 적용하는 것이 절대적으로 필요하다.
빅데이터가 성공하기 위해서는 새로운 IT 기술들이 통합적이고 효과적으로 적용되는 것이 중요하다. 다양한 유형의 대규모 정형, 비정형 원천 정보를 짧은 시간 내에 수집하고 적재하는 기술, 적재한 데이터를 비즈니스 목적에 맞게 다양한 분석을 통해 새로운 고객 및 상품을 기회로 창출하는 기술, 그리고 이를 기업 내외의 고객에게 효과적으로 공유하고 이를 통해 생산성을 높이는 기술 등이 해당된다.
금융 빅데이터 성공 비결 (2)기술 인재 확보와 에코시스템 구축
로이드 블랭크페인 골드만삭스 회장은 2015년 "골드만삭스는 IT 회사"라고 선언했다. 이후 IT 인재를 대거 영입하고 핀테크 회사를 인수, 합병하며 오늘 현재 가장 혁신적인 금융사로 평가받고 있다.
국내는 금융 기관들이 빅데이터 조직을 신설하고 외부 전문가를 영입하고 있다. 하지만 글로벌 금융사들과 무한 경쟁에 대비하려면 빅데이터, 인공지능, 오픈소스, 클라우드 등의 신기술을 이해하고 경험한 전문 인력을 보유하는 것이 성공의 핵심이다.
일부 핀테크 업체들이 재무적 투자를 통해 빅데이터 에코시스템을 구축하고 있다. 그러나 국내뿐 아니라 해외 유망 핀테크 업체들과 에코시스템을 구축하는 것이 필요하다.
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