핀테크 태풍의 눈, '데이터' 기반 금융 보안 기술과 개인맞춤형 금융 서비스

■핀테크 태풍의 눈, 데이터① - 데이터 기반 금융 보안 기술

머니투데이/테크M 2015.11.17(화) 조은아 기자

http://www.techm.kr/home/bbs/board.php?bo_table=issue&wr_id=816

 

 

■핀테크 태풍의 눈, 데이터② - 데이터 기반 개인맞춤형 금융 서비스

머니투데이/테크M 2015.11.17(화) 조은아 기자

http://www.techm.kr/home/bbs/board.php?bo_table=issue&wr_id=817

 

 

향후 데이터는 금융권에서 보다 다양한 영역에서 활용될 것으로 기대된다.

 

과거에는 단순 마케팅 수단으로서 통계 기반 분석모델을 이용하여 고객정보를 분석했다면 이제는 머신러닝을 통해 개인 맞춤형 정보를 제공할 수 있게 된다. 금융회사가 수집한 고객 데이터를 기준에따라 분류하고 고객 특성과 같은 변수 등을 머신러닝 알고리즘에 적용해 최적화된 이탈 모델을 만드는 것이다. 예측모델을 통해 이탈 가능성이 큰 고객을 예측하고 사전에 상품 정보를 안내하고 홍보를 하게 되면 보다 효과적인 마케팅이 가능해진다.

 

데이터를 활용한 고객 맞춤형 금융 서비스도 속속 등장하고 있다.

 

금융 빅데이터 기반 핀테크 스타트업 레이니스트가 금융 소비 패턴 분석 앱인 '뱅크샐러드'를 제공한다. 뱅크샐러드 모바일 앱은 신용카드 및 체크카드 사용 문자를 자동으로 인식, 소비 패턴을 분석하고 카드 혜택을 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는다. 카드별 월사용금액을 통합 관리하고 최대 지출 분야와 가맹점 정보를 분석해 보유하고 있는 카드 혜택을 적재적소에 활용할 수 있게 하는 것이다.

 

뱅크샐러드 웹 서비스가 소비 패턴을 직접 입력해 신용카드를 추천 받는 카드 발급 사전단계의 서비스라면, 뱅크샐러드 모바일 앱은 신용카드 발급 이후 사용자의 실제 사용 패턴을 파악해 더 나은 소비방법을 알려주는 사후 관리에 중점을 뒀다.

 

펀드매니저의 판단이 중요했던 금융투자업계에도 데이터의 바람이 불고 있다.

 

<중략>

 

퀀트 기반 종목 추천 서비스를 제공하는 뉴지스탁 (출처 : 뉴지스탁)

 

대출 시장에도 데이터를 활용하는 새로운 신용등급 평가 시스템이 등장했다.

 

기존 신용등급 평가는 자산을 얼마나 가졌는지에 따라 신용등급을 매기는 정량적 신용등급 평가 시스템이었다. 하지만 최근 들어 소셜네트워크서비스(SNS)와 같은 인터넷 상의 비정형 데이터를 활용해 신용등급을 평가하는 등 새로운 기술이 개발되는 추세다.

 

영국 빅데이터 기업 비주얼DNA는 퀴즈로 인간의 행동을 예측한다.

 

<중략>

 

비주얼DNA의 온라인 평가테스트 화면 (출처 : 비주얼DNA)

 

하버드 국제개발센터의 EFL(Entrepreneurial Finance Lab)도 심리학을 바탕으로 한 대안적인 신용평가 평가표다. 아심 크와자 하버드대 교수는 맞춤법을 틀리게 쓰는 대출자가 평균 15% 정도 높은 연체율을 보였다는 연구결과를 발표했고, 이를 바탕으로 심리학기반의 위험측정방식인 EFL을 개발했다. 맞춤법은 대출자의 재무 상태와는 상관없는 정보지만 맞춤법을 지키려는 행동이 대출자의 갚는 심리와도 연관이 깊다는 점에서 비롯된 평가방식이라 할 수 있다. 처음에는 반신반의했던 미국의 신용평가사들도 이제는 대부분 대출자가 쓴 글과 같은 인터넷상의 빅데이터를 활용해 신용평가에 반영한다. EFL은 현재 27개 국에서 28개 언어로 적용되며 그 효과를 인정받고 있다.

 

독일 온라인 대부업체 크레디테크는 고객의 온라인 데이터 분석을 통해 대출을 결정한다. 크레디테크가 개발한 알고리즘은 수 초 만에 2만 개의 데이터를 분석한다. 고객의 위치정보, SNS 활동 스마트폰 기종, 인터넷 브라우저, 온라인 쇼핑 행태 등이 신용등급을 평가하는 기종이다. 대출 관련 정보를 꼼꼼히 읽고, 신청서를 성실하게 작성할수록 신용점수가 올라간다. 대출서류의 맞춤법이나 문장 특성도 평가대상이다. 소상공인이 대출을 신청했을 경우 이베이 등 온라인 쇼핑 사이트에서 가게에 대한 이용자 리뷰를 살핀다. 페이스북 ‘좋아요’ 숫자도 영향을 미친다. 잠재적인 고객이 될 수 있기 때문이다.

 

SNS로 신용도를 평가하는 회사도 있다. 미국 대출업체 렌도의 경우 대출 희망자의 페이스북, 트위터 등 SNS 활동을 검토한다. 2011년 창업한 렌도에서 돈을 빌리기 위해 필요한 담보는 ‘SNS상의 지인’이다. 친구목록, 연애 상태, 생년월일, 경력, 학력, 출신지, 관심사, 사진 등의 정보를 바탕으로 신용점수를 매기는데, 이 때 중요한 것은 SNS 지인의 ‘신용도’다. 컴퓨터 알고리즘을 이용해 분석한 지인 정보 중 연체자가 있으면 내 신용점수가 낮아지고, 거꾸로 대출 상환을 제 때 한다면 점수가 높아지는 방식이다. 렌도의 SNS 인맥 정보를 기반으로 한 대출 서비스는 연 1.99%의 대출 이자를 적용하며, 상환율은 약 95%로 알려졌다.

 

국내에서도 심리 기반 신용등급 평가기술을 대출에 P2P 활용하는 스타트업이 등장했다.

 

..이하 전략