은행이 빅데이터를 이용하는 다섯가지 방법

정부가 '데이터 경제' 활성화를 주요 정책으로 진단한 이후 국내 은행들도 빅데이터를 이용해 유의미한 수익을 얻기 위해 노력 중이다.

다만 국외에서는 빅데이터를 분석해 은행 업무에 적용 중으로 '한발' 앞선 상황. 싱가포르는 2010년대 초반부터 은행 업무에 빅데이터를 접목해 고객 만족도와 운영 효율을 높였다는 분석이 나왔다.

3일(현지시간) 핀테크 보도매체 '핀테크뉴스'는 싱가포르가 빅데이터 분석을 도입한 10년 내 단순한 개념 증명 프로젝트에서 벗어나 5가지 분야 업무에서 빅데이터를 활발히 이용하고 긍정적인 결과를 기록했다고 보도했다.

▲고객 업무 절차 ▲ 인사 ▲사이버 해킹 대응 ▲은행 지점 및 자동화기기 네트워크 감사 ▲자금세탁방지 등에서 데이터 수집이 효과적이었으며 수익에도 영향을 줬다는 진단이다.

■ 고객 업무 절차

고객 업무 프로세스의 경우 많은 과정이 자동화됐다. 기업 및 기관 고객을 직접 현장에 가서 살펴봐야 했다면 머신러닝을 기반으로 한 빅데이터는 이런 과정을 일부 줄여준 것이다. 자동화를 기반으로 중소기업의 대출 심사 시가도 단축됐다. 은행원 및 고객 모두 1주일의 수백시간을 절약할 수 있게 된 것.

스탠다드차타드은행은 현재 스타트업 '인스타베이스'와 협력해 다양한 외부 공공 및 민간 정보를 소싱하고 있다. 씨티은행도 2017년 빅데이터를 활용해 규제당국에 대한 보고를 자동화하고, 수작업의 오류를 없앨 수 있다는 점에 주목하고 있다고 밝히기도 했다.

■ 인사 작업

데이터 분석은 고객 데이터를 분석하는 데 유용할 뿐만 아니라 내부 운영을 간소화하는 데에도 유용하다. 예를 들어 채용에서 데이터 분석 도구를 사용하여 입사 지원자의 프로필을 평가함으로써 채용 담당자가 입사 지원자의 초기 심사에 소요되는 시간을 크게 줄인다.

2011년초 싱가포르 DBS 은행은 빅데이터 분석으로 채용 직원의 생산성을 높이고 소모율을 줄이는 등 인사 운영을 전면적으로 검토했다. 은행은 부서 내에 인적 자본 분석 팀을 꾸려 동향을 평가하고 초기 직원의 감소에 대한 위험 요인을 결정한다. 이후 기존 27%에 달했던 인력 소모율을 18%로 낮췄다.

마찬가지로 OCBC은행도 2015년부터 빅데이터를 활용해 교육과 채용 프로그램을 맞춤화했다.

■ 사이버 사건에 대한 대응

은행 네트워크를 통해 많은 정보가 교환되고 있기 때문에, 은행들은 네트워크뿐만 아니라 데이터 센터도 보호하는 것이 중요하다. 빅데이터는 위협 패턴을 분석하고 은행의 내부 시스템을 손상시킬 수 있는 의심스러운 활동을 식별할 수 있다.

OCBC 은행은 2017년부터 예측 분석과 빅데이터로 사이버 위협의 55% 가량을 방지했다. 이미 벌어진 사이버 위협의 62%도 해결한 것으로 전해졌다.

■ 은행 지점 및 ATM 네트워크 감사

빅데이터를 통해 감사가 필요할 수 있는 특정 지점의 잠재적 문제를 식별할 수 있다. 고객의 흐름, 자동화기기(ATM) 부하 및 콜센터 집중도 같은 데이터로 고객의 요구를 보다 정확하게 파악할 수 있다.

DBS은행이 착수했던 초기 프로젝트 중 하나는 ATM에 현금이 채워져야 할 순서를 알아내는 것이었다. 데이터 분석을 통해 은행에서는 ATM 현금 흐름의 패턴을 이해하고 현금 인출기가 언제 바닥날 지를 예측, 고객 불만을 줄이겠다는 목적이었다. 예측 분석 후, 은행은 92퍼센트의 고객 불만 감소율을 기록했다. 은행의 자료에 따르면 1년 만에 고객들은 ATM 대기 시간을 80만시간 절약했다.

■ 자금 세탁 방지

은행은 규칙에 의해 자금 세탁을 방지한다. 우선 일련의 규칙을 위반하는 모든 거래를 표시하는 시스템을 만든 후, 은행원이 거래를 직접 면밀히 검토하고 검토해야 한다.