[뉴스비전e 신승한 기자] 4차 산업 혁명 시대를 맞아 금융권이 부산한 움직임을 보이고 있다.
앞으로 빅데이터 활용이나 러닝머신을 통한 분석과 예측, 이를 바탕으로 한 금융사기 재정 범죄에 대한 대응 등 인공지능을 활용한 서비스 개선이 필수적이기 때문이다.
특히 금융당국의 주도로 모든 금융권의 빅데이터를 공유하는 ‘오픈 데이터(Open data) 시스템’ 구축에 속도를 높이고 있다.
금융사 간에 빅데이터를 공유하도록 해 인터넷전문은행과 핀테크기업을 육성하기 위해서는 오픈데이터 구축이 필요하다고 보고 있기 때문이다.
해외처럼 고객이 자신의 개인 정보 공개에 동의하면 여러 금융회사에 흩어져 있는 개인 정보를 모아 다른 금융사에 제공할 수 있도록 하는 방안도 추진한다. 이와 관련 하영구 전국은행연합회장도 공공데이터 활용 등 4차산업에 필요한 제도적 뒷받침을 최근 새정부에 건의하기도 했다.
▲은행, 퍼블릭 클라우드로 이동 증가
한때 은행들의 클라우드 이용은 비현실적이라는 시각이 있었으나 이제는 현실이라는 것이 업계의 중론이다.
특히 하이브리드 클라우드 형태의 클라우드 활용이 증가할 것으로 판단되며, 이를 테스트 할
대형 프로젝트가 크게 증가하는 경향이 나타나고 있다.
따라서 대형 금융 기관들은 빅데이터 관리를 위한 코드를 해독하고 클라우드를 통한 데이터 핸들링을 위해 자사의 데이터 자산을 업데이트하고 관리하는 기술 플랫폼을 준비하고 있다.
금융위원회의 4차 산업혁명 민·관 합동 태스크포스(TF)는 최근 오픈 데이터 시스템 도입을 추진하기로 했다. 그간 오픈데이터에 대한 거부감과 비교할때 급격한 변화다. ‘4차 산업혁명의 핵심은 빅데이터’라는 공감대를 형성되고 있는 것이다.
이를 위해 TF는 금융권 전체 빅데이터를 표준화해 공유하는 방안(Data Sharing and Open Data)을 검토하고 있으며 궁극적으로 오픈데이터를 통해 인터넷 전문은행과 핀테크 기업 성장을 활성화하도록 하는 방향으로 가고 있다.
특히 은행들이 만든 금융지주사 단위로 사전 구체적인 움직임이 이뤄져 왔다.
KEB하나금융그룹은 상반기중 은행, 증권, 카드 등 계열사의 고객 데이터를 빅데이터로 통합하는 작업을 상반기내 마무리할 것으로 전해진다.
신한금융지주는 신한금융미래전략연구소가 이와 같은 작업을 하는 컨트롤타워 역할을 하는 것으로 알려진다.
KB국민은행은 데이터분석 아카데미를 통해 지주사내 빅데이터 전문인재 양성에 공을 들이고 있는 단계다.
이와함께 정부 및 관련 기관들은 지속적으로 금융 범죄 및 리스크에 대한 규제 준수 요구를 확대하고 있으며 이는 금융기관들에게 가장 중요한 대응 이슈로 떠오르고 있다.
관련 규제 준수 요구로 인해 은행은 거래 모니터링, 고객 파악 및 돈세탁 탐지 및 예방 노력을
강화하고 있으며 규제 기관은 또한 비즈니스 관행에 대한 정밀 조사와 잠재적인 재정적 범죄에 대한 조사를 강화하고 있다.
빅데이터 관리 및 차세대 분석은 사기 탐지 및 범죄 행위를 개선하는 핵심 도구로 등장하고
있으며 이를 통해 위험 데이터 집계, 모델링 및 데이터 분석이 은행에 초점이 될 것으로 전망되고 있다.
이와함께 정보통신망법, 신용정보법, 정보통신망법 및 금융지주회사법 등 주체와 대상에 따라 각각 분산돼 적용하고 있는 현재의 보안규정도 앞으로 빅데이터 통합을 진행하면서 제도적으로 보완해야 할 이슈로 부각되고 있다.
이와 같은 추세에서 한국정보화진흥원은 최근 보고서를 통해 ▲블록체인과 빅데이터 플랫폼간 연계문제 ▲예측분석 능력 강화를 위한 빅데이터 처리기술 향상 등이 필요하다고 지적했다.
▲빅데이터 및 블록체인 연계 및 테스트
금융서비스 기업들은 2016년 한 해 동안 블록체인 기술과 플랫폼에 큰 관심을 보였으나, 아직 초기 단계로 금융 서비스의 미래에 대해서는 아직 혼선이 있는 상태이다.
그러나 빅데이터와 블록체인을 이용한 새로운 금융 서비스에 대한 각 기관 및 기업의 노력은 앞으로도 지속될 것으로 예상되고 있다.
블록체인 관련 플랫폼에서는 공공 영역에서의 규제, 법률 관계가 더 발전되어야 하며, 기존 금융 서비스와의 차별성을 보다 명확하게 찾아내야 하는 숙제를 가지고 있으며 빅데이터 플랫폼과의 연계 등 더 많은 연구와 테스트가 진행 될 것으로 보인다.
▲예측 분석 및 데이터 과학 기술 여전히 부족
기계 학습은 예측 분석을 용이하게 하며, 더 성숙한 데이터 과학을 통해 은행의 분석 경계를
확대하기 때문에 지속적 주목을 받게 될 것으로 전망이다.
예측 모델을 개발하고 향상시키기 위해 기존의 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 빅데이터 처리 기술도 필요하며 인간적인 부분, 감성적인 부분까지의 데이터 분석이 필요하므로 이에 대응 하는 기술 분야에 대한 관심이 필요하기 때문이다.
이에 따라 앞으로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 양적 및 위험 평가 팀의 중요한 구성원이 될 것이며 금융 기업들은 특히 이러한 인력을 충원하기 위해 고심하게 될 것으로 예측된다.
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