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차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권에선 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방법을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

현재 금융 업계는 바젤II, 바젤III, AML 등의 규제 변화와 시스템 리뉴얼, 성능 등의 위험 요소에 직면해 있다. 적용 받을 규제 종류가 늘고 강도가 높아지며 적용 범위도 확산되는 추세다.

데이터를 추출하고, 생성하고, 관리해야 하는 대상도 복잡해지면서 그에 대응할 IT인프라와 운영정책도 더 잘 조직화된 데이터와 상호 연계된 시스템을 요구하고 있다. 또 실제 운영 시 기존 분기나 월 단위보다 훨씬 빈번하고 실시간에 준하는 데이터 확인이 필요해 더 나은 성능을 구현해야 하는 상황이다.  

또한 단순 기술에 대한 검증에서 벗어나 실제 현업에 어떻게 적용하고 그에 대한 실효성, 확산 가능성 등을 세밀하게 따져보아야 할 시점이다. 하지만 다른 산업군과 마찬가지로 이러한 분석 프로젝트들이 단지 IT 혹은 현업 중 한쪽 부서 만의 목적을 지니는 것이 아니라 전사 관점에서 관리 돼야 한다.

특히 금융권은 SAS코리아가 전통적으로 강세인 분야로, 지난해 국내 시장에서 SAS코리아는 전체 매출의 절반을 금융 분야로 채웠다. 현재 은행, 신용조합, 융자기관, 자산 투자회사 등 금융기관의 데이터 관리, 전사적 리스크 관리, 법규 준수, 마케팅 자동화, CRM 및 기타 소프트웨어를 제공하고 있다.

현재 금융 업계가 직면하고 있는 위험 요소들에 대해 SAS코리아는 SAS의 뱅킹 솔루션 아키텍처를 통해 쉽고 빠르게 문제를 해결 할 수 있다고 설명한다. 회사의 뱅킹 아키텍처에 기반한 '통합리스크관리 솔루션'은 최상위 리포팅 영역과 사용자 인터페이스(UI) 아래에 공통애플리케이션이 연결된다.

그 아래 ▲시장위험 ▲크레딧리스크 ▲자산부채관리(ALM) ▲계약심사(Underwriting) ▲전사위험(Firm-wide Risk) 관리, 5개 축으로 대응 제품을 갖추고 있다. 금융 기관들은 이러한 뱅킹 아키텍처에 여러 산업 영역에 걸친 규제 요소를 지원하는 ‘SAS 공통 애플리케이션 (Common Application)’ 으로 대응할 수 있다. 뱅킹아키텍처는 리테일 부문이나 커머셜 부문등 다른 시스템간 연계도 지원 한다.

현대해상은 국내 손해보험사 최초로 ‘SAS 보험사기방지시스템(SAS Fraud Detection System)’을 도입해 성공적인 시스템을 구축함에 따라 향후 사차익 개선 및 보험금 누수를 사전에 방지하고 선의의 가입자를 보호하고, 보험료 지급 기간을 단축하게 됨으로써 고객만족도 제고는 물론 우량 고객의 권익 확보에 기여할 것으로 기대하고 있다.

현대 해상이 구축한 ‘보험사기방지시스템’ 은 청구된 보험 건에 대해 조사자의 경험과 지식을 바탕으로 규칙을 만든 ‘비즈니스 룰’과, 다양한 IT시스템에서 추출된 데이터로부터 과학적 통계 기법으로 생성한 규칙인 ‘모델 룰’을 통합 적용해 그 결과를 실시간으로 사고 조사 업무자에게 제공한다.

또한 룰의 성과를 모니터링하고, 보험료 지급 혹은 면책 결과에 대한 기존 룰을 변경하거나, 신규 룰을 생성할 수 있도록 지원한다. 따라서 기존 조사 과정에서의 사기 적발 프로세스를 고도화해 보험 사기 적발을 ‘사후’뿐만 아니라 ‘사전 차단’의 관점으로 변화시킬 수 있다는 점이 특징이다.

2013/10/04 09:53 2013/10/04 09:53

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차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권에선 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방법을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

L
G CNS(대표 김대훈)는 ‘빅데이터 시스템을 어떻게 구축할 것인가’라는 문제에 부딪힌 기업들에게 해법을 제시하는 데 초점을 맞추고 있다.

LG CNS는 2012년 11월 국내 최초 빅데이터 통합 솔루션인 '스마트 빅데이터 플랫폼(Smart Big data Platform, 이하 SBP)'을 출시했다.

LG CNS SBP는 빅데이터 시스템 구축에 필요한 모든 구성요소를 원스톱(One-Stop)으로 설치, 활용할 수 있는 빅데이터 통합 솔루션이다. 기업들은 LG CNS SBP 솔루션을 통해 저비용으로 신속하게 빅데이터 처리가 가능한 시스템을 안정적으로 구축하고 편리하게 활용할 수 있다.

이 솔루션은 ‘하둡(Hadoop)’과 같은 오픈소스 기반 빅데이터 표준 기술을 LG CNS의 축적된 기술력으로 검증하고 최적화했다. 국내 최고의 데이터센터 운영 노하우를 적용, 다수의 서버로 이뤄진 시스템을 간편하게 관리할 수 있는 환경도 제공한다. 또한 빅데이터 전문 개발자가 아니더라도 손쉽게 빅데이터를 분석할 수 있도록 직관적인 자동개발 도구도 지원한다.

다양한 고객사와의 파일럿(Pilot) 검증 결과, LG CNS SBP 솔루션은 기존 데이터 분석 시스템(RDBMS, Relational Database Management System) 대비 데이터 저장 시간을 약 97%까지 절감할 수 있다. 기존 통계툴(Tool)에 비해 비즈니스 로직의 처리시간 또한 약 85% 단축했다. 기존 데이터 처리 시스템에 소요되던 인프라 투자 비용도 70% 이상 절감하는 효과를 거뒀다.

실제로 LG CNS는 금융, 제조, 통신 등 다양한 영역에서 빅데이터 기술의 효과를 검증해 나가고 있다.

LG CNS는 소셜미디어 분석플랫폼인 ‘LG CNS SMART SMA’를 통해 마케팅 등 고객사 영업 기회 발굴에 주력하는 한편, 제조공정 등 기업 내부 생산활동에 빅데이터 분석을 적용, 업무효율성을 높이는 데 박차를 가하고 있다.

소셜미디어 빅데이터 분석플랫폼인 ‘LG CNS SMART SMA’는 현재 IBK기업은행, 신한은행, 대우증권, LG전자의 영업기회 발굴에 활용되고 있다.

IBK기업은행은 LG CNS 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼인 ‘LG CNS SMART SMA’를 마케팅 영역에 활용하고 있다. IBK기업은행은 이를 통해 소셜미디어 등 온라인 상에서 당행을 비롯한 금융업계의 이벤트, 서비스, 신상품 등에 대한 정보를 수집, 분석해 각 부서에서 필요로 하는 정보를 제공하고 있다.

IBK기업은행은 LG CNS 빅데이터 시스템을 확장 구축, 마케팅 영역의 빅데이터 활용을 확대할 예정이며, 올해 외부 빅데이터와 내부 고객관리(CRM) 데이터를 결합할 계획이다.

또한 자체적으로 빅데이터팀의 인력을 늘려 정식 조직으로 격상시키고, LG CNS의 빅데이터 역량과 결합, 개별 영업점이나 부서 차원에서 잠재고객에 대한 마케팅, 고객관리, 민원처리 업무를 수행할 수 있게 지원할 것이라 밝혔다.

신한은행은 ‘LG CNS SMART SMA’를 통해 언론기사를 통해 영업기회를 발굴하는 시스템을 구축한 바 있으며, 대우증권의 경우 LG CNS의 온라인 소셜 데이터를 활용, 사람들의 관심사를 파악하고 금융 상품의 광고 컨셉에 어울리는 대 고객 커뮤니케이션 메시지를 발굴하는 등, 소셜 미디어 상의 빅데이터가 활발하게 활용되고 있다.

한편 LG CNS는 ▲생산 품질 관리 ▲소셜미디어 분석 ▲사기(Fraud) 적발 관리 ▲경영 관리 ▲추천 마케팅의 5대 기업 빅데이터 영역 중심으로 SBP 적용을 확대하고 있다.

LG CNS는 2011년 초부터 빅데이터 관련 사업 기회를 인지, 관련 TF를 구성해 운영해왔으며, 2012년 7월 ‘고급분석’ 전문조직인 AA센터를 신설하고 2013년 AA사업부문으로 조직을 승격했다. LG CNS는 현재 하둡 전문 엔지니어를 비롯, 분석전문가 및 빅데이터 컨설턴트를 약 200여명 보유하는 등, 빅데이터 핵심인력 육성에 박차를 가하고 있다.

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차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권에선 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방법을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

오라클의 금융권을 대상으로 한 빅데이터 분석은 우선 컴플라이언스(규제 대응)에 초점을 맞추고 있다. 오라클은 최근 국제적으로 증가하고 있는 금융업계의 여러 컴플라이언스에 대비하기 위한 맞춤 분석 솔루션을 제공하고 있다.

오라클은 바젤은행 감독위원회에서 금융위기 재발을 막기 위해 내놓은 개혁안 바젤 III 에 대한 전략적 대응 중 하나로 2012년 12월, ‘오라클 파이낸셜 서비스 유동성 리스크 관리(OFSAA LRM) 솔루션’을 출시했다.

해당 솔루션은 국제결제은행(Bank of International Settlement, 이하 BIS)의 Basel III 유동성 위험 관리 지침 및 FSA의 요건을 충족하고 유동성 리스크에 대한 상세 뷰를 제공함으로써 은행이 위기 상황 하에서 유동성 위험에 대한 신속한 분석 및 효율적인 의사 결정을 할 수 있도록 지원한다.

2013년 1월 시행된 FATCA와 관련해서도 오라클은 금융 기관이 직면한 프로세스 변화를 최소화하고, FATCA 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 지원하기 위해  오라클 파이낸셜 서비스 FATCA 관리(Oracle Financial Service FATCA Management) 솔루션도 출시했다.

또한, 오라클은 보험 업계의 새로운 규제기준이며, 2013년 1월부터 유럽에서 발효되는 규제안인 솔벤시II(SolvencyII)의 주요 요구사항에 따른 컴플라이언스에 대응하고, 금융 기업에 향상된 자본 관리 성능을 제공하는 ‘리스크 및 솔벤시II 컴플라이언스를 위한 오라클 인슈어런스 애플리케이션(Oracle Insurance Applications for Risk and Solvency II Compliance)’을 발표했다.

이 솔루션은 오라클 파이낸셜 서비스 분석 애플리케이션 스위트(Oracle Financial Services Analytical Applications suite, 이하, OFSAA)의 구성요소다.


최근 금융업계에 등장하고 있는 여러 컴플라이언스와 관련해 오라클 파이낸셜 서비스 분석 애플리케이션(OFSAA)를 담당하는 그룹 부사장인 S. 라마크리슈난(S. Ramakrishnan)은  “오라클은 증가하는 컴플라이언스에 대비해 현재 및 미래의 모든 규제 기관의 요구 사항을 처리할 수 있는 통합 솔루션을 계속해 제공할 것”이라고 강조했다.

한편 국내의 경우 오라클은 금융사들의 분석 역량을 강화하기 위한 다양한 솔루션을 선보이고 있다.
 
우리은행은 오라클의 엑사데이타 데이터베이스 머신 도입을 통해 분석 역량을 강화하고 있다.  

우리은행 카드사업본부는 오라클 엑사데이타 데이터베이스 머신을 도입해 통합 정보계 시스템을 성공적으로 구축 및 운영하고 있으며, 적시적 의사결정과 전략 수립을 가능하게 했다.

평균 22시간 소요되던 배치 업무 처리시간을 7시간 이내로 앞당겨 3배 가량의 성능 향상을 달성했으며, 고객등급산정 업무는 평균 3시간에서 평균 15분으로, 일일 마케팅 대상자 추출 업무는 평균 3.5시간에서 평균 30분 이내로 단축시키는 등 추출 업무시간도 대폭 단축시켰다.

또한 매일 5시간 가량을 소요해 목적 데이터를 가공했던 경영보고서 데이터는 엑사데이타 상에서 원하는 때에 로우 데이터를 직접 호출해 평균10분 내에 볼 수 있게 돼 리포팅 처리 시간도 획기적으로 단축시켰다. 특히, 오라클 엑사데이타의 하이브리드 컬럼 압축(Hybrid Columnar Compression) 기능을 활용해 80TB 가량의 데이터를 42TB로 압축해 저장 효율을 개선했다.

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차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권에선 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방법을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

미국의 보험사인 웰포인트(WellPoint)는 건강보험 자료와 회사에 등록된 3420만명에 달하는 환자 정보를 통합 분석하고, 이를 기초로 복잡한 의학적 치료법을 찾아내고 있다.

질병 치료법을 제안하는 과정은 환자 차트와 각종 질병 치료에 대한 기록, 치료법과 시술 자료와 의학논문 등 막대한 양의 자료를 분석하는 과정을 거친다. 이를 위해 웰포인트는 IBM의  왓슨(Watson) 솔루션을 도입했다.

왓슨은 이 같은 방대한 자료를 통합하고, 문맥을 유추해 환자에 적절한 치료법을 제시하고 최신 정보를 과학적인 방법으로 제시하는 한편, 환자에게 필요한 의학적인 요구사항을 포함해 모든 정보를 3초 안에 파악한다.

IBM은 산업별 전문 분석역량 및 정보관리 솔루션을 기반으로, 새로운 차원의 비즈니스 분석 및 최적화 컨설팅을 제공하고 있다. 2009년 4월 새로운 사업부문으로서 BAO(비즈니스 분석 및 최적화) 컨설팅 서비스를 시작했으며, 2010년 공개한 로드맵에 따라 2015년까지 단계적인 성장을 목표로 사업을 진행해 나가고 있다.

한편 IBM의 금융권 대상 빅데이터 전략은 카테고리로 세분화돼 제시된다.

우선 기업 브랜드 관리의 경우 루머, 잘못된 정보, 직원들의 정서 등을 확인할 수 있는 소스로서 소셜미디어를 모니터하고 마케팅/고객 관리 측면에서 고객의 구매과련 데이터와 연계해소셜미디어 데이터를 분석한다.

특히 기업 내·외부를 초월한 데이터 기반의 고객행태 분석과 콜센터의 음성데이터 분석을 통한 통찰력을 제공한다.

위험 관리의 경우  수년 동안 축적된 데이터를 근거로 알고리즘에 근거한 패턴 분석을 통해 사기 방지와 리스크 요인을 감소시키고 각종 규제 준수와 관련한 위험 요소와 원인을 자동적으로 파악하는 것을 지원한다.

마지막으로 거래를 위한 의사 결정을 위해 맥락에 대한 이해가 필요한 정보(날씨, 뉴스 등)들을 조합해 거래관련 의사결정에 활용하고 시장분석을 위해 실시간 시장 데이터 수집, 분석 및 대응 방향 수립을 도와준다.

실제로 퍼스트 테네시 은행(First Tennessee Bank)의 경우 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 제한적인 마케팅 리소스를 가장 최적으로 집중하기 위한 방법으로 IBM의 예측 분석을 도입해 투자 대비 수익성을 현격히 향상시키고 있다.

이 은행은 서비스 소비 패턴과 선호도를 탐지하고, 고객세분화 프로필을 수익성 데이터와 결합함으로써 가장 매력적인 부분을 파악하고 마케팅 목표를 설정하여 마케팅 리소스를 최적으로 할당하고 있다.

이를 도와주는 IBM의 분석 솔루션은 빅데이터 플랫폼과 비즈니스 분석 소프트웨어, 전용 스토리지와 스마트 분석 시스템 등으로 구성된다.

특히 분석 시스템의 경우 ‘스마트 애널리틱스 시스템’을 제시하고 있다. 이 시스템은 IBM이 기업의 예측 분석(Predictive Analytics) 역량을 강화하는 새로운 컨설팅 서비스와 소프트웨어로 2012년 상반기 출시됐다.

또 분석 툴로 SPSS 모델러', 'SPSS 스터티스틱스', '텍스트 마이닝', '코그노스 컨슈머 인사이트' 등의 비즈니스 분석 소프트웨어를 통해 쉬운 활용 방식으로 비즈니스 분석의 활용 범위를 극대화하도록 지원하고 있다.

2013/10/04 09:52 2013/10/04 09:52

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차세대시스템 구축이 대부분 마무리된 금융권에선 정보계 혁신을 고민하고 있다. 이는 특히 데이터 분석에 초점이 맞춰질 전망이다. 금융권에선 빅데이터 분석, 혹은 고급분석 방법을 적용하기 위한 방법을 모색 중이다. 이에 발맞춰 차세대 분석을 위한 사업을 제안하고 있는 관련업계의 현황과 전략을 짚어본다.<편집자 주>

최근 한국은행이 한 채용 사이트에 ‘R’ 프로그래머를 모집한다는 구인 광고를 올렸다 구설수에 올랐다. 프로그래머에 책정된 인건비가 너무 낮다는 것이 이유였다. 결과적으로 한국은행이 구하려 했던 인력은 프로그래머가 아니라 보조 요원이었다는 것으로 결론 나며 결국 헤프닝으로 끝났지만 이번 일로 인해 ‘R’ 이 다시 한번 주목받게 됐다.  

‘R’은 오픈 기반의 분석 툴(Tool)으로 빅데이터와 같은 대용량 데이터를 분석하는데 쓰인다. 최근 페이스북과 같은 글로벌 기업은 물론 국내에서도 한국거래소와 같이 다양한 데이터를 분석하는데 이같은 분석 툴이 사용된다.

특히 최근 금융권에선 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 예를 들어 하나은행은 최근 IT부서 및 현업에서 고객 분석에 소비하는 업무량이 매년 늘고 있다고 밝혔다. 제조는 물론 금융에서 분석에 대한 요구사항이 늘어나고 있다는 뜻이다.

최근 불어 닥친 빅데이터 열풍이 데이터에 대한 기업의 관심을 재조명하고 있다. 그동안 쌓아두기만 한 데이터를 이제는 적재하고 분류하는 방식을 다변화하고 무엇을 분석해 어떤 결과를 이끌어 낼 것인가에 대한 고민이 본격화된 것.

특히 KB금융지주경영연구소의 보고서에 따르면 금융업은 타 산업 대비 데이터 보유량이 많고 증가 속도가 빠른 것으로 분석되고 있다.  

구체적으로 증권 ᆞ투자, 은행, 보험 순으로 현재 데이터 보유량이 많은 것으로 집계되었으며, 은행은 향후 데이터 증가량이 타 산업을 상회할 것으로 전망되고 있다.

이처럼 금융권의 데이터 적재폭의 증가가 꾸준히 이어지며 금융사에 있어 데이터 분석의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 IT업계의 대응도 빨라지고 있다. 데이터 분석을 위해선 데이터를 분석하는 ‘사람’이 무엇보다 중요하지만 ‘분석’을 하기 위한 ‘도구’ 역시 중요하기 때문이다.

막대한 양의 빅데이터를 분석하는 도구가 기존 데이터를 분석하는 툴에 그친다면 F1 경주에 승용차를 몰고 참여하는 것과 다름이 아니다. IT 벤더들은 이러한 점을 강조하면서 기업의 빅데이터 시장을 공략하고 있다.

IT벤더들이 강조하고 있는 것은 ‘무엇을 분석하느냐’에 대한 기업의 고민에 자신들이 적극적으로 대응하고 있다는 점이다.

예를 들어 테라데이타의 경우 빅데이터 분석을 위한 일종의 ‘Q&A 박스’를 통해 자신들이 그동안 금융 및 제조분야에서 쌓아온 경험을 내재화 해 기업이 어느 부분에 빅데이터를 적용하고 어떤 ‘질문’들을 던질 수 있는지 프로세스화 했다.

IBM도 최근 슈퍼 컴퓨터 ‘왓슨’의 기술을 적용해 빅데이터 도입 시 ‘문답’식으로 무엇을 물어야 할지에 대한 기업의 고민을 해결한다는 전략이다.

하지만 이러한 IT벤더들의 접근방법은 빅데이터 활용을 위한 금융사들의 창조성을 제한한다는 점에서 빅데이터 활성화에 도움이 되지 못한다는 지적도 나오고 있다.

업계의 한 관계자는 “빅데이터 등 분석을 위해서는 인력 양성이 무엇보다 중요하다”며 “특히 금융산업에 대한 이해와 자사의 제품에 대한 인사이트가 없이는 수많은 데이터에서 무엇을 중요하게 지켜봐야 할지 알 수 없는 만큼 금융사들의 데이터 분석 전문 인력 양성이 우선돼야 한다”고 지적했다.

업계에 따르면 금융권에서 빅데이터 분석이 우선적으로 적용되는 분야로는 고객 분석과 컴플라이언스 대응이 꼽히고 있다. 이는 금융사의 상품과 규제에 대한 이해 없이는 의미 있는 결과값을 얻어내지 못한다는 뜻이다.

때문에 빅데이터 분석에 있어 분석 솔루션을 운영하는 인력에 대한 능력 제고에 금융사는 물론 IT벤더들의 관심도 증폭되고 있다.

빅데이터를 분석하는 인프라가 하둡과 같은 플랫폼이라면 이를 분석하기 위한 도구로 ‘SAS’나 ‘R’과 같은 전문 분석 솔루션을 비롯해 IBM의 ‘SPSS 모델러’ 등 분석 솔루션의 활용 능력이 중요해지고 있기 때문이다.

물론 그동안 마케팅 등 현업에서 비즈니스 인텔리전스(BI)와 분석 솔루션을 통한 간략한 결과 도출이 가능했지만 빅데이터 분석은 분석에 ‘창조성’과 ‘아이디어’가 가미돼야 한다는 점에서 분석 기술의 중요성이 더욱 커질 것이란 관측이다.

이를 위해 IT벤더들은 다양한 교육과정을 통해 빅데이터 분석 수요에 대응한다는 전략이다. SAS코리아나 레볼루션R, 한국IBM 등 분석 솔루션을 보유하고 있는 벤더들은 파트너 행사 및 교육과정을 통해 자사의 솔루션 기반 인력 양성에 적극 나서고 있다.
 

2013/10/04 09:52 2013/10/04 09:52