금융권의 빅데이터 활용과 이슈 점검

1. 2014. 8. 20
(14-65호)
: 금융권의 빅데이터 활용과 이슈 점검
□ 빅데이터와 금융업
□ 정부의 금융권 빅데이터 활용사업
□ 빅데이터의 신용평가 활용
□ 관련 이슈 점검

2. 1
(2014-65호)
 빅데이터와 금융업
○ 금융산업은 컴퓨터 및 전자제품 제조, 정보통신산업 및 의료, 정부부문과 더불어 빅
데이터 이용에 따른 잠재적 성과가 높을 것으로 기대되는 산업
[그림 1] Big Data의 활용에 따른 생산성 향상 성과(미국, 2000~2008)
자료: Mckinsey(2011)
○ 금융위원회는 ‘금융업 경쟁력 강화방안’에서 빅데이터의 금융산업 도입 확산을 위한
정책 방향을 제시(2013.11)
• 강화방안에 따르면 금융사, 신용정보사에 축적된 정보를 집중 및 융합해 새로운 정
보를 발굴해낼 수 있도록 정보의 가공과 활용 촉진 방안을 마련하며, 금융회사 등
이 활용하는 ‘신용정보’의 범위 확대 및 신용정보회사의 업무범위 확대 등을 검토
• 정보 활용에 따른 개인정보 보호를 위하여 중요정보 유출방지, 내부통제강화 등 금
융IT 보안수준도 지속적으로 강화할 계획
고객신용정보 유출사건을 계기로 금융권의 빅데이터 활용은 강화된 제한 때문에 쉽지
않아진 것이 사실이다. 그러나 증가하는 개인정보를 금융기관이 합법적으로 수집하고
신용평가 등에 활용함으로써 고객은 보다 좋은 조건으로 고객 맞춤형 금융서비스를 제
공받을 수 있고, 보안산업 등 유관 산업의 시장확대도 기대할 수 있다.
빅데이터의 잠재적 가치 높음낮음
원의 크기는
GDP에서
차지하는 비중
최고효율산업
(컴퓨터, 전자제품, 정보통신)
고효율산업
(금융, 보험, 정부분야)
중간효율산업
(교육, 건설, 엔터테인먼트)
저효율산업
(부동산, 음식, 자연자원)
빅데이터의 잠재적 가치 높음낮음
원의 크기는
GDP에서
차지하는 비중
최고효율산업
(컴퓨터, 전자제품, 정보통신)
고효율산업
(금융, 보험, 정부분야)
중간효율산업
(교육, 건설, 엔터테인먼트)
저효율산업
(부동산, 음식, 자연자원)
(%)

3. 2
(2014-65호)
 정부의 금융권 빅데이터 활용사업
○ 정부는 빅데이터가 창조경제 및 정부3.0의 핵심동력(Growth-Engine)임을 강조하
고 관련 산업을 육성할 계획으로 ‘빅데이터 산업 발전전략’을 발표(2013.12)
• 해외의 경우 美는 빅데이터 R&D 이니셔티브(’12.3월), 英은 오픈데이터 전략(’12.
3월), 日은 액티브재팬 ICT전략(’12. 5월) 등을 통해 이미 적극 추진 중
○ 미래창조과학부(이하 미래부)는 신규 비즈니스 창출과 데이터 기반 미래전략 수립을
위해 매년 빅데이터 선도사업을 선정하여 추진 중
• 2014년 추진 사업에는 유통 판매 데이터를 분석하여 동네슈퍼 등 중소상인을 지원
하는 사업, 카드 거래 데이터 및 유동인구 분석 등을 통한 외국인 대상 관광정보
제공 사업 등 금융기관이 보유한 거래정보를 이용한 사업이 포함
[표 1] 2014년 빅데이터 시범사업 선정 과제
사업명 내용 참여 컨소시엄
유통 빅데이터를 통한
중소상인 지원
대형유통사 판매정보를 분석하여 지역 중소상인
을 위한 시즌별 인기상품 제안, 지역별 상품추천
등 데이터 기반 마케팅 정보 제공
대한상공회의소
(한일네트웍스, 클루닉스,
네오포인트, 리테일테크)
빅데이터 분석기반
외국인 관광산업 지원
외국인 관광 소비 패턴, 중국인 관광객 트렌드를
분석하여 관광지 개발, 관광지 추천 등 지도 기반
의 맞춤형 관광정보 제공
㈜오픈메이트
(BC카드, NICE평가정보,
한국관광공사, KT)
의료정보 기반 맞춤형
유의질병/병원정보
진료정보 빅데이터 분석을 통해 발생 질환 별 예
상 되는 질병정보 및 맞춤형 병원 정보 제공
㈜에이디벤처스
(보험심사평가원, 라인웍스)
자동차 부품기업
빅데이터 플랫폼 구축
자동차 부품 제조사 공동활용 정보 플랫폼을 제
공하고 생산공정 데이터를 분석하여 품질향상
㈜메타빌드
(솔바테크놀로지, 자동차부
품연구원)
자료: 미래창조과학부(2014)
[참고] 해외 금융권 빅데이터 활용 사례
① 사업전략 수립: 주소･통화내역･SNS 등 비정형데이터를 활용한 고객 분석,
트위터를 통한 투자심리 파악과 펀드 운용 등
② 마케팅 활용: 결제위치 근처의 쿠폰 전송, 맞춤형 보험상품 안내 등
③ 리스크 관리: 자금세탁추적에 빅데이터 활용, 고객 맞춤형 상담원 매칭 등
자료: 금융위원회(2013.11)

4. 3
(2014-65호)
 빅데이터의 신용평가 활용
○ 국내 금융기관의 빅데이터 활용은 단순 분석에 기반한 서비스 개선과 고객만족 전략
수립에서 예측과 최적화에 기반한 사기고객탐지 등의 개발로 진화하는 과정
• 특히 보험사 및 신용카드사에서 사기거래의 적발에 빅데이터를 활용한 실시간 적발
시스템의 유용성이 높아 시스템 구축 사례가 증가하고 있음
[그림 2] 분석의 진화모델 [표 2] 대표적 빅데이터 활용사례(국내)
기술(Descriptive)
진단(Diagnostic)
예측(Predictive)
처방(Prescriptive)
가치
난이도
예측력
통찰력기술(Descriptive)
진단(Diagnostic)
예측(Predictive)
처방(Prescriptive)
가치
난이도
예측력
통찰력
금융기관 내용
SC은행 SNS타겟마케팅/맞춤형RM세일즈정보
삼성화재 등 보험사기 고위험군 분석 및 사례적발
현대카드 고객별 맛집선정 MY MENU 제공
KB국민카드 위치정보기반 KB와이즈월렛 서비스
자료: Gartner(2012.10) 자료: 각 사, 집필자 재구성
○ 해외에서는 개인신용평가에서 빅데이터 활용 사례가 점차 늘고 있으며, 도입 금융회
사들의 대출 고객기반 확장 및 부실률 하락 등 직접적인 효과가 보고되고 있음
• 특히 고객의 신용평가에 비정형 데이터를 활용하는 금융기관이 증가하고 있는데
대표적 신용정보회사인 익스페리안이나 마스터카드 등에서는 심리테스트에 기반한
설문항목도 신용평가에 사용
[표 3] 빅데이터 신용평가 활용사례(국외)
금융기관 내용
시티그룹 거래내역 등의 빅데이터를 자체 시스템으로 분석하여 신용도가 낮거나 떨어질 가능
성이 있는 고객들을 선별한 후 대출/신용카드 발급 여부를 결정
제스트
파이낸스
대출 신청자의 통화 습관, SNS 메시지 등 수천 개의 변수를 반영한 신용평가 모델
개발
프로그레시브
(보험사)
자동차 보험자의 차에 운행기록장치를 장착해 고객별 운전습관 파악 및 사고 가능
성을 예측하여 보험료를 산정하는 ‘Pay as you drive’ 프로그램 운영
타 경쟁사 대비 10배가 넘는 상세분류 기준을 도입, 결과적으로 저위험군 가입자에
게 경쟁사 대비 낮은 보험료를 책정
기타 미국의 비영리 신용협동조합 웨스콤, 단기 대출사업자인 렌드업, 원가, 씨그니파이,
중소기업 전문 대출 사업자인 캐비지 등도 SNS와 인터넷 정보, 휴대폰 기록 등을
분석해 대출 심사 모델을 정교화
자료: 각 사, 우리금융경영연구소, 하나금융경영연구소, 집필자 재구성

5. 4
(2014-65호)
 관련 이슈 점검
○ 빅데이터의 활용을 가로막는 가장 큰 현실적 어려움은 개인정보 보호의 어려움
• 컨설팅기업인 언스트앤영(Ernst&Young)은 ‘빅데이터 역풍’(2013) 보고서에서 앞
으로 기업들의 고객 정보에 대한 의존은 계속 심화될 것임에 반해 소비자들은 더욱
자신의 개인정보 공유를 꺼리게 될 것이라고 전망
• 미국 Big Data & Privacy 위원회가 최근 오바마 대통령의 지시에 따라 빅데이터
활용에 따른 프라이버시 강화 정책에 대한 검토를 실시한 결과, 소비자의 데이터가
무분별하게 수집되는 것을 거부할 수 있는 권한 확립의 법제화를 촉구(2014.5)
• 2014년 국내 카드3사 고객정보 절취 사례와 같이 단순 정보절취 시도만으로도 신
상정보를 포함한 전체 고객정보가 유출될 위험성
○ 금융산업은 현재 비정형 데이터 활용경험이 부족하며, 분석기술의 습득도 미진
• 금융기관이 현재 개인고객 신규 신용대출 시 활용하는 정보는 은행연합회 등 금융
업권별 협회에 집중된 대출실적/연체정보 외에 민간 CB사에서 제공받는 경우가 대
부분으로, 제휴 등을 통해 외부에서 취득하거나 수집한 정보의 활용은 전무
• 금융기관에서 빅데이터는 고객 Segmentation, 실시간 마케팅 등 마케팅 보조수단
으로 활용되는 경우가 대부분이어서 투자에 대한 ROI가 낮으며, 데이터보완 및 데
이터분석 활용을 위한 대규모 설비투자나 관련 인력 양성도 미흡한 실정
○ 개인정보 보호와 소비자 편익 증진이라는 두 마리 토끼
• 신용평가에서 다양한 원천의 빅데이터를 활용한 경우 우량/불량 고객판별 성과가
높은 것으로 보고되고 있으며, 향상된 예측성과를 토대로 우량고객에 대한 낮은 금
리의 대출 제공이 가능해 짐
• 향후 사물인터넷, 웨어러블 IT 기기 등에서 생산된 개인정보 기반 데이터가 다양한
고객 맞춤형 금융서비스 개발에도 활용될 전망이며, 고객정보기반 산업의 발달은
유관산업인 보안산업의 발달도 촉진할 전망
<연구위원 이충근(ck.daniel @kbfg.com) ☎2073-5743>