핀테크, 금융과 기술의 만남 #3

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벤처스퀘어는 P2P 대출 플랫폼 펀다와 함께 핀테크와 금융에 대한 컬럼을 연재합니다. 펀다는 지역 상점의 POS 매출 데이터를 분석하여 대출 상환능력을 파악하고 이를 통해 대출 시장을 효율화 하겠다는 비전을 가진 지역 상점 전문 P2P대출 중개 플랫폼입니다.

핀테크, 금융과 기술의 만남

3. 데이터는 곧 무기다

2008년 미국에서는 케빈 존슨이라는 사업가가 아메리칸 익스프레스 카드사로부터 부당한 일을 당한 사건이 큰 논란이 되었습니다. 존슨은 연체 기록이 없고 양호한 신용등급을 유지하였음에도 신용카드 한도가 1만8백불에서 3천8백불로 크게 줄어들었는데, 이유는 존슨이 카드를 사용한 업장들이 카드 연체율 높은 이용자들이 자주 사용하는 곳들이었기 때문입니다. (참고: Financial Times Big Data: Credit where credit’s due) 소비자들의 구매 패턴을 분석하여 카드 연체율 관리에 적용하고자 하는 금융회사들의 데이터 분석 초기의 노력들은 존슨의 사례에서 보듯 웃지못할 해프닝을 다수 만들어내기도 하였습니다. 그렇다면 그로부터 7년이라는 시간이 지난 지금, 세상은 어떻게 변했을까요?

수차례 시행착오를 겪은 신용카드 회사들은 가입자들의 소셜 미디어 활동과 온라인 구매 패턴을 분석해 신용등급 산정에 실시간 반영하고 소비자들의 입맛에 맞는 다양한 금융상품을 출시하고 있습니다. 아마존과 알리바바 등 온라인 쇼핑몰들은 판매자들의 거래 이력 데이터를 활용해 운영자금을 대출해주고, 구매자들이 좋아할만한 제품을 추천해 줍니다. 다수의 온라인 뱅킹 시스템은 사용자가 등록되지 않은 기기를 이용하거나 외국 IP로 접속 시도하는 등 평소 이용패턴과 다른 행동이 포착될 경우 계정 접속을 막는 방식으로 보안을 유지하고 있습니다. 즉, 신상품 개발, 마케팅, 보안, 그리고 신용평가 등 금융업의 전 분야에서 데이터 분석이 활발하게 이루어지고 있습니다.

7년전 아메리칸 익스프레스가 그랬던 것처럼 초창기의 핀테크 기업들의 데이터 분석 능력 및 활용도는 초보적인 수준이었습니다. 오히려 기술 (tech)보다는 모바일 결제, 온라인 송금 등 기존 금융산업의 법률 및 규정 내에서 해결할 수 없는 새로운 금융 (Finance) 사업 모델이 주를 이루었습니다. 하지만 2000년대 후반 머신러닝 기법 등을 통해 소비자들의 행동을 정교하게 분석할 수 있게 되면서 데이터 분석의 역할은 더욱 중요해 졌습니다. 방대한 양의 고객 데이터를 마케팅 등에 활용하고 이를 통해 새로운 수익모델을 발굴하고자 하는 금융회사들의 경우, 결국 핵심 경쟁력은 데이터를 수집하고 분석하는 능력에서 판가름이 날 것이기 때문입니다.

중국 베이징 소재의 We Cash라는 회사는 6억명 이상의 모바일 인터넷 사용자의 온라인 개인 정보를 수집하고, 이를 머신러닝 기법으로 분석하여 15분 이내에 개인 신용평가 결과를 제공하고 향후 신용평가 등급까지 예측하는 모델을 개발했습니다. 또한 이러한 개인 신용평가 모델을 토대로 소액대출 사업까지 진출했습니다.

독일 베를린 소재의 Sum Up과 스웨덴의 iZettle은 모바일 휴대폰이나 태블릿 PC에 연결하여 간단히 사용할 수 있는 휴대용 카드 단말기를 생산하여 재래시장 등의 영세한 상점들에까지 핀테크의 영역을 넓힌 기업들입니다. 이들의 사업영역은 단순히 결제 프로세스에서 그치지 않고 가맹점의 매출을 분석해서 가장 많이 팔리는 제품, 재구매율, 총 매출액 등의 마케팅 정보를 제공하고 있습니다. 제품 개발에 사용되는 기술 (휴대용 POS 단말기 제작)외에도 데이터 분석 및 매출 예측이라는 핵심기술이 사용되고 있는 것을 알 수 있습니다.

국내 유일의 지역상점 전문 P2P 대출 중개플랫폼 펀다도 데이터의 힘을믿습니다. 상점의 POS단말기에서 취합된 매출 데이터에 대한 분석을 통해 어떤 제품을 구입하는 고객들이 매출에서 차지하는 비중이 가장 높은지, 향후 계절적 요인을 배제한 매출의 흐름은 어떻게 진행될 지, 그리고 상점의 대출 상환능력은 어느 정도인지에 대한 통찰을 제공합니다. 분석할 수 있는 매출 데이터 표본의 수가 많아질수록, 그리고 예측 모델이 정교할수록 매출에 대한 예측은 정확해질 것이고 대출의 부실률도 떨어질 것입니다. 어설프게 잘 못 사용한 데이터는 마치 잘 못 다룬 부엌칼처럼 위험하지만 효과적으로 정확하게 분석한 데이터는 고객들이 원하는 금융상품을 만들어내고, 관리할 수 있는 수준의 리스크 만을 감당하게 해 줍니다. 그렇기 때문에 핀테크 기업에 있어 데이터는 곧 무기입니다.

 

핀테크 특집 기획 시리즈 순서

프롤로그: 금융, 새로운 변화의 물결

모바일, 금융의 역사를 바꾸다

데이터는 곧 무기다

사람과 컴퓨터, 누가 더 리스크 관리를 잘 할까

글로벌 핀테크 최강자 열전 (上)

글로벌 핀테크 최강자 열전 (中)

글로벌 핀테크 최강자 열전 (下)

화폐도 결국 하나의 상품이다

빠른 것이 경쟁력이다

핀테크 2.0, 콧대 높은 대형 은행을 굴복시키다

기술의 미래, 금융의 미래

글/펀다 구대모 팀장 www.funda.kr

About Author

/ damon@funda.kr

지역 상점의 매출데이터를 분석하여 대출 상환능력을 파악하는 P2P 대출 중개 플랫폼 펀다의 창업 멤버로 전략적 제휴 및 대외업무를 담당하고 있다. 영국 런던에서 Digital Strategy에 대한 연구로 경영학 석사 학위를 받았으며, 영국판 실리콘밸리 ‘테크시티’의 스타트업들과 다양한 교류를 통해 핀테크 산업에 관심을 갖게 되었다. 영국 유학 전에는 Deutsche Bank, 우리금융그룹 등 국내외 금융기관에서 6년간 근무하였다.

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