빅데이터와 핀테크

우리가 가장 많이 듣는 단어, 데이터입니다. 이 시대의 석유라고도 하는 새로운 자원, 데이터를 이용한 산업은 무궁무진합니다. 흔히 데이터를 다량으로 취급할 때 빅데이터라는 개념을 많이 사용하는데요, 단순히 데이터가 많으면 빅데이터라고 지칭해도 되는 것일까요? 빅데이터의 정확한 개념은 무엇일까요?

​빅데이터 모델은 일반적으로 2001년 가트너의 산업 애널리스트였던 더그 레이니 (Doug Laney)가 데이터 급성장에 따른 이슈와 기회를 통해 3V로 특징을 정의한 것을 가장 널리 사용합니다. 3V는 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성 (Variety) 을 의미합니다. 최근에는 이 세 가지 특징 외에 분석 가치 (Value)와 정확성(Veracity)을 덧붙이기도 합니다.

사실 일정한 규칙을 갖고 대량으로 쌓여 있는 데이터는 이전에도 존재했습니다. 과거에는 데이터를 저장하거나, 저장한 데이터를 불러와 분석할 수 있는 기술이 지금만큼 발전되어 있지 않았지만, 인터넷의 발전에 따라 텍스트 위주의 단순 데이터는 물론이고 동영상, 사진, 음성 등 비정형 데이터가 빠른 속도로 쌓이고 있습니다. 한편, 데이터가 쌓이는 속도 만큼 기술의 발전 속도도 빨라 이러한 정형/비정형 데이터의 처리 기술과 비용 또한 이전과는 비교할 수 없을 만큼 발전되고 저렴해졌습니다.

​발전된 기술과 저렴해진 비용으로 인해 아무런 가치도 없는 대용량의 데이터를 저장-분석-처리하는 것이 쉬워졌고, 이렇게 가공이 된 데이터는 4차산업혁명 시대의 가장 큰 자원이 되었습니다. 빅데이터는 검색엔진, 네트워크 모니터링, 인공지능 등 우리가 흔히 알고 있는 분야부터 도시학 연구, 시내버스 노선 통계, 예방의학, 언어학, 유전자 지도 분석 등 다양한 인문, 과학 분야에서 이용되고 있습니다. 그렇다면 빅데이터는 핀테크 영역에서 어떠한 방식으로 융합되어 사용되고 있을까요?

포브스에 따르면 서비스에 빅데이터를 채택한 기업은 2018년 17%에서 2018년 59%로 증가했으며, 금융회사 중 71%는 빅데이터 기술을 비즈니스 모델에 융합했다고 합니다.¹ 빅데이터 처리 기술은 많은 양의 정보를 저장하고 분석해 처리하여 금융 분야에서 시장 예측, 맞춤 투자, 포트폴리오 제작, 사기 탐지, 위기관리 등에 사용되고 있습니다.

​주변에서 가장 쉽게 볼 수 있는 예로는 신용카드 소비성향 분석이 있습니다. 대부분의 카드사는 사용자들의 사용명세를 분석하여 사용 비중이 가장 큰 업종은 무엇인지, 사용하는 시간은 몇 시에 집중되는지, 어느 분야에 가장 많이 지출했는지 통계를 도출하고 사용자 행동을 예측합니다. 이를 기반으로 부정 결제를 감지한다든지, 금융 상품 추천을 하고, 이를 보고서로 만들어 내 사용자에게 제공하기도 합니다. 여러분들도 각자 사용하는 신용카드 앱을 통해 이를 쉽게 확인할 수 있습니다.

최근 신용정보원과 금융결제원이 데이터 부가가치 창출을 위해 금융 빅데이터 개방 범위를 넓히기로 했다는 보도자료가 발표되었습니다.² 금융위원회는 신용정보원이 지난해 6월부터 제공하기 시작한 금융 빅데이터 개방 시스템 (CreDB: 크레디비)를 통해 보험 표본 DB를 추가로 제공하기로 했다고 합니다. 2021년 상반기에는 결제 정보 개방 시스템을 구축해 개방 대상을 단계적으로 확대할 예정입니다. 2021년 상반기부터 금융결제원은 금융사, 핀테크, 일반기업 등에서 받은 데이터를 금융 결제 정보와 결합해 가명, 익명 정보 형태로 제공해 데이터 결합 전문 기관의 역할도 하게 될 것이라고 합니다.

보험, 대출, 투자 등 핀테크 기업들은 빅데이터를 활용하여 시장의 흐름이나 고객 대상 마케팅 흐름 파악, 상품 분석 등에 바로 이용을 할 수 있는데요, 빅데이터 수집과 분석을 위해서는 온라인에 흩어져 있는 수많은 데이터에 접근하는 것이 필수적입니다. CODEF는 데이터를 활용한 서비스를 지원합니다. 온라인에 흩어진 데이터를 클라이언트 엔진과 웹 API등을 활용해 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 돕습니다. CODEF 는 복잡한 절차를 간결하게 바꾸고, 수고로움을 줄이고자 노력합니다. 국내시장에 머물지 않고 전 세계의 데이터를 중계해주는 것을 목표로 합니다. CODEF 가 궁금하시다면 아래 배너를 눌러 자세한 내용을 확인해보세요.

1. 포브스, "Big Data Analytics Adoption Soared In The Enterprise In 2018"  (https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/12/23/big-data-analytics-adoption-soared-in-the-enterprise-in-2018/#cb36d25332f4)

2. 신용정보원, ​[보도자료] 한국신용정보원, 보험신용정보 표본DB 서비스 제공 (http://www.kcredit.or.kr/content/pressView.do?contentNo=769)