[디지털데일리 이상일기자] 금융권의 빅데이터, 인공지능 기술의 현업 적용이 빠르게 진행되고 있는 가운데 코오롱베니트가 금융 빅데이터 시장 공략에 적극 나서고 있다.

코오롱베니트는 지난 20일 시청 플라자호텔에서 ‘AI시대의 금융 빅데이터 구축 사례와 미래전략’ 세미나를 개최하고 금융 IT시장 공략을 위한 코오롱베니트의 데이터 분석 구축 전략 및 암호화 시스템 구현 등을 소개했다.

이 자리에서 코오롱베니트 ITS본부 이종찬 상무는 “오는 5월 농협의 빅데이터 플랫폼 오픈이 예정돼있으며 교보생명과도 빅데이터 사업을 진행 중”이라며 “금융권 비정형 암호화 사업도 라이나, 동부, 동양생명 등의 사업을 수주했다. 앞으로 은행권 정보계 사업과 보안 분야의 고객정보 암호화 사업 등을 적극 개척할 것”이라고 밝혔다.

코오롱베니트는 금융, 유통, 제조사업을 대상으로 분석 서비스 사업을 지난해부터 본격화했다. 코오롱베니트는 이를 위해 SAS와 국내 총판,호튼웍스와 파트너십을 통해 빅데이터 분석을 위한 플랫폼과 솔루션을 보유하고 시스템 구현을 위한 SI 사업을 진행하고 있다.

특히 금융IT 시장에서 코오롱베니트는 빠르게 고객을 확보하고 있다. IBM, 델EMC, SAS, 호튼웍스 등 글로벌 장비제조사와 솔루션 벤더의 총판을 주력으로 하는 코오롱베니트의 업무 특성과 자사의 SI역량을 결합시켜 금융IT시장을 새롭게 개척하겠다는 전략이다. 금융 빅데이터 분석 타진을 지원하기 위해 코오롱베니트는 과천에 SAS와 호튼웍스와 협력해 데모센터를 구현하기도 했다.

한편 이번 세미나에선 코오롱베니트가 수행한 금융권 고객 데이터 분석 사례도 공유됐다. ‘금융권 빅데이터 분석 사례’를 발표한 코오롱베니트 권지혁 책임은 A 금융사의 ‘상품 가입 가망도 예측 모델링’ 사례를 공유했다.

A사의 경우 거래 정보 및 고객정보 등 내부정보 이외에도 공공데이터 등 여러 가지 데이터 소스가 양산이 되고 있는 상황을 감안해 가지고 있는 정보와 외부 정보를 결합해 신규 가망고객 발굴과 정보의 최신화를 꾀했다.

이를 통해 신규고객관리 풀과 마케팅을 위한 고객 모델링 및 프로파일 분석에 나섰다. 권 책임은 “신규고객 추가 식별 및 발굴을 위해 내외부 데이터를 활용한 신규고객을 식별하고 고객정보 및 빅데이터 분석 기반으로 신규고객을 추가 발굴하는 식”이라며 “상품 가입 가망고객 식별의 경우 금융상품가입 가망도 산출 모델링을 통해 설명변수 탐색 및 정의와 검증, 고객별 가망도 산출을 통해 우선마케팅 고객군 대상 금융상품 마케팅 지원정보 제공의 프로세스를 구현했다”고 설명했다.

권 책임은 “가망 고객 산출 등 고객 분석은 카테고리를 정하는 것이 중요하다. 예를 들어 노란우산공제에 가입한 고객은 개인사업자이지 않을까 하는 등의 카테고리 분류 등인데 고객 분석의 경우 분류(taxonomy) 과정이 분석업무의 70%에 달한다”고 설명했다.

한편 정상섭 코오롱베니트 팀장은 금융사 빅데이터 적용시 고려할 점을 소개했다. 그는 “분석 및 학습용 도구와 엔진이 너무 많고 상황에 따라 사용하는 경우가 많다. 또 개발된 알고리즘의 다양성이 크다. 무엇보다 다양한 조직과 전문가들에 맞는 체계적인 권한과 역할관리가 어렵다”고 지적했다.

그는 “예를 들어 모 금융사의 경우 빅데이터 분석 플랫폼에 다양한 현업의 분석 솔루션이 연결돼 있어 하나의 데이터 레이크(Lake)에 접근하는 다양한 현업의 권한관리가 용이하지 않다”고 덧붙였다.

데이터 분석과 관련해 너무 많은 솔루션이 도입되고 있는 것도 문제라는 지적이다. 정 팀장은 “딥러닝의 경우 툴과 언어, 엔진이 다양하다. 대부분 금융사가 이를 다 엮어서 사용하는 경우가 많다”며 “데이터 과학자와 현업 비즈니스 분석조직 등 두 가지 부서가 금융사에 있는 경우 양 부서를 만족시키는 툴을 제시하는 것도 쉽지 않다”고 말했다.

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr