"데이터 창고 정리 끝났다...전략적 자산화로 나간다"

데이터 3법(개인정보보호법·신용정보법·정보통신망법) 개정안이 오는 8월 시행될 예정인 가운데 기업들도 분주해졌다. 수집에만 그쳤던 데이터를 분석하고 결합, 가공도 가능해진데다 유통할 수 있는 길까지 열려 이를 대비하기 위한 작업에 한창이다. 문재인 정부가 내건 '데이터 경제 시대'에 발맞춰 뛰고 있는 기업들의 2020년 데이터 전략을 격주에 걸쳐 소개한다. [편집자주]

<글 싣는 순서>

① "신한은행 'CASH' 데이터로 고객 자산 가치 높인다"

② "데이터 분석 기술 내재화로 은행업무 진짜 혁신하겠다"

③ "AI·빅데이터로 '레고 블록'같은 모듈형 상품 내놓을 것"

④ "감사품질 상향에 데이터 분석은 필수...국내도 쫓아가야"

⑤ "데이터 창고 정리 끝났다...전략적 자산화로 나간다"

우리은행이 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 초개인화 마케팅을 이르면 상반기 안에 시범 가동한다. 고객 금융 거래 정보와 다양한 채널에서 모인 고객 상담 데이터·통장 입출금 출처(적요) 데이터 등을 분석한 후, 고객이 가장 선호하는 채널서 적정 시점에 마케팅해 고객 안착률과 가입률을 높이겠다는 전략이다.

이밖에 우리은행은 '오픈 데이터' 전략을 지향하며 내부 데이터를 정리하고 분류하는 작업도 마쳤다. 외부 제휴 기관과 회사와 데이터를 결합해 신규 비즈니스를 발굴하겠다는 목적에서다. 우리은행 디지털금융그룹 내 빅데이터센터를 이끌고 있는 이송희 빅데이터센터장은 최근 지디넷코리아와 서면으로 진행된 인터뷰에서 "우리은행은 데이터 가치를 증폭시킬 수 있는 데이터 확장성에 장점이 있다"며 "고객 수요를 기반으로 핀테크·타 업체 제휴를 통해 데이터를 전략적으로 자산화하는 핵심기지가 될 것"이라고 말했다.

■ 데이터 유니버스가 우리은행의 기조

우리은행 이송희 빅데이터센터장은 일단 신용정보법 개정안 시행을 오는 8월 앞둔 만큼 금융 환경이 달라진 점을 거론하며,우리은행도 선제적 대비를 마쳤다고 말했다. 이송희 센터장은 "오픈뱅킹과 마이데이터 등으로 데이터의 내외부 연결되는 시대가 됐다"며 "이 경우 우리은행도 핀테크나 타 업체와 제휴를 위해선 내부 데이터의 연계성을 확보하는 것이 중요하다고 봤다"고 설명했다.

이를 위해 이송희 센터장은 "지난 3월 국내 은행 최초로 빅데이터 플랫폼과 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)를 결합하는 하이브리드 데이터 웨어하우스 아키텍처를 구축했다"고 덧붙였다. 우리은행의 하둡 빅데이터 플랫폼에 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 결합하면서 필요한 때 데이터들을 빠르게 불러오고 분석이 가능해진 것이다. 연결을 위해 아날로그 방식이었던 데이터도 디지털화했으며 중복 데이터를 삭제하고, 쉽게 분석할 수 있도록 분류 작업도 병행했다. 이 센터장은 "데이터 분석과 설계, 서비스 구현 등에서 50% 이상 속도가 높아짐과 동시에 데이터 관리 비용도 줄이는 효과를 불러올 것"이라고 첨언했다.

데이터의 분류와 정리를 사전적으로 단행해 빅데이터와 인공지능 활용, 외부 기관과의 데이터 결합·제휴를 준비했다는 것. 이 센터장은 "우리은행은 내부 데이터와 외부 데이터 융합을 통해 새로운 관점과 비즈니스 모델을 찾아내기 위해 개방형 데이터와 데이터 유니버스를 중요한 두 가지 축으로 삼고 있다"며 "양질의 데이터를 적재하기 위한 기초 데이터, 분석 모델, 인프라 구축 등 준비를해 전략적 데이터 자산화 과정을 진행 중"이라고 언급했다.

■ 숨은 의도 파악해 초개인화 마케팅...모델링 작업 일부 완료

우리은행도 다른 은행과 마찬가지로 빅데이터와 인공지능을 활용한 초개인화 마케팅을 단행하려고 하고 있다. 우리은행은 디지털 로그 분석과 수많은 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환한 뒤 추출하고 분석해 모델링하고 있다. 과거 룰 베이스 방식으로 일부만 활용할 수 있던 비정형 데이터를 이제는 대량으로 분석하고 인공지능이 학습하는 수준까지 도달했다는 게 이 센터장의 설명이다.

이송희 센터장은 "우리은행은 이르면 5~6월 내 초개인화 마케팅을 시범적으로 운영할 것으로 보인다"며 "시범 운영 후 오는 11월께는 시스템으로 비정형 데이터 분석과 학습 등을 모두 자동화해 접목할 수 있도록 할 것"이라고 예상했다. 마케팅 성공률을 어느 정도로 높일 것으로 보느냐는 질문에 이 센터장은 "구체적인 수치를 공개하긴 어렵지만 시장에서 성공했다고 통용되는 수치 그 이상이 될 것으로 본다"고 답했다.

그는 이어 "대면과 비대면 등 여러 채널서 수집되는 고객 개개인의 관심사를 즉각적으로 식별하고 맞춤형 상품을 추천하는 것은 물론이고 마케팅 실행 및 결과 분석을 도출하고 다시 결과 데이터를 인공지능 모델에 재학습하는 프로세스 전반의 초개인화 마케팅 체계 구축이 타행과의 차이점이 될 것"이라고 강조했다.

■ 데이터 양 많은 은행, 데이터 가치 증폭시킬 잠재력 커

이송희 센터장은 은행이 이미 갖고 있거나 매일 늘어나는 데이터 양을 고려하면 데이터 가치를 증폭시킬 수 있는 가능성이 높은 업권이라고 평가했다. 그는 "은행은 자체 보유한 고객 및 금융 정보와 가명 처리된 카드·증권·보험·유통 등 다양한 외부 정보를 결합해 데이터 가치를 높일 수 있다고 본다"며 "이런 데이터 확장성과 매일 쌓이는 데이터의 양을 보면 타업권에 비해 데이터 활용도도 높은 편"이라고 진단했다.