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[송병선 한국기업데이터 사장] 핀테크와 앞서가는 한국기업데이터

편집국

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기사입력 : 2018-06-18 00:00

800만 기업데이터 바탕 핀테크 금융환경 선도
금융권, 아마존 등 플랫폼 유통회사와 경쟁해야

▲사진: 송병선 한국기업데이터 사장

[송병선 한국기업데이터 사장]


지구촌 4차 산업혁명이 물결은 우리나라 금융권을 강타하고 있다. 보수적이고 변화가 더딘 경향이 있는 금융권에 소위 핀테크(FinTech)라 불리는 4차 산업혁명의 신기술들이 속속 도입되면서 금융업 전반에 충격을 주고 있는 것이다.

우리에게 가장 친숙한 지급결제 분야만 봐도 핀테크가 얼마나 빠른 속도로 확산되고 있는지 알 수 있다.

최근 핀테크는 PC 중심에서 모바일 중심으로 진화해 가고 있는데, 온라인 쇼핑몰 이용 형태를 보아도 2016년에 모바일 거래가 PC를 이용한 인터넷 거래를 넘어섰다. 모바일을 통한 간편 결제 서비스는 2017년 들어 전년대비 이용건수가 147% 증가하였고, 이용금액도 158%나 증가하였다.

기업신용정보 업계도 예외가 아니다. 인공지능(AI)을 활용한 신용평가, 빅데이터에 기반한 비대면 온라인 자료전송과 부정거래방지 등 다양한 분야에서 4차 산업혁명과 핀테크의 물결이 확산되고 있다.

이에 대응하여 정부는 작년 11월 8대 혁신성장 선도사업의 하나로 핀테크 활성화를 선정하였고, 금년 3월에는 비대면 거래 확대가 포함된 4대 핀테크 발전전략을 발표하였다.

신용정보와 관련된 내용을 살펴보면, 빅데이터 활용을 활성화하기 위해 비식별정보에 대해 빅데이터 분석 목적으로 이용을 허용하는 한편 신용정보산업의 진입규제를 정비, 빅데이터 분석과 컨설팅업무를 허용하는 등 규제를 푸는 내용을 담고 있다.

국내의 대표적인 기업신용정보 회사인 한국기업데이터는 이러한 핀테크 물결에 적극 대응하고 있다.

먼저, 금융권에서 가장 광범위하게 활용되고 있는 비대면 온라인 자료전송서비스인 파인드시스템(Find System)을 개발하여 은행 등에 제공하고 있다.

파인드시스템은 금융기관이 고객으로부터 제출받고자 하는 고객증명서, 재무제표 등의 자료에 대하여 수집, 입력 업무 자동화를 지원하는 서비스이다. 파인드시스템을 통해 제출할 수 있는 서류의 범위도 재무제표부터 부가세자료, 세무증명서, 소득확인증명, 국민연금, 건강보험 등 60여종에 이른다.

은행 담당자 입장에서는 대고객 서류안내, 수집·입력업무의 부담, 자료의 정확성 확인까지 많은 시간이 소요되었던 불편을 해소할 수 있게 되었다.

대출신청자 입장에서는 은행에 제출하기 위해 서류를 각각 발급받고 직접 은행을 방문하며 동일한 서류를 여러 금융기관에 중복 제출하였던 복잡한 단계를 없앰으로써 불편을 해소하게 된 것이다.

인터넷뱅킹과 모바일뱅킹을 이용하여 영업점 방문없이 온라인에서 실시간(real time)으로 대출업무를 위한 서류제출이 가능해 진 것이다.

현재 한국기업데이터의 파인드시스템은 30여개 금융기관 및 공공기관이 협약기관으로 등록되어 활용하고 있으며, 연간 35만 명의 고객이 활용하고 있다.

둘째, 업계 최초로 부정거래방지시스템(FDS, Fraud Detection System)을 개발하여 IBK기업은행 등 금융권에 확산시키고 있다.

FDS는 기업금융거래 과정에서 발생하는 이상거래 징후를 포착하고, 이상거래 유형별 사기 및 부정대출을 예방하고 적발하는 시스템이다. FDS는 금융 업무를 더욱 효율화하는 소프트웨어를 제공한다는 측면에서 핀테크의 한 분야라 할 수 있다.

각종 경로를 통해 수집된 금융거래정보를 분석하여 고객별 일정 금융거래 패턴을 찾아낸 후, 이상금융거래라고 의심할만한 행위들에 대한 정의를 한 후 평상시와 다른 패턴의 금융거래가 발생하면 이를 사전에 차단하는 시스템이다. FDS을 구축하려면 실시간으로 많은 정보를 분석, 처리해야 하므로 빅데이터 기술이 필요하다.

금융사기가 지능화되어 가고 있는 현실에서 금융사고가 발생하기 전에 미리 예측해주는 FDS의 도입 및 구축은 금융권을 중심으로 확대될 것으로 전망된다.

셋째, 한국기업데이터는 인공지능(AI)을 활용한 신용평가모형 구축 분야에서도 앞서가고 있다.

현재 신용평가에 사용되고 있는 전통적인 통계모형은 앞으로 딥러닝을 포함한 머신러닝에 의한 신용평가모형으로 대체되어 갈 것이다.

머신러닝의 접목으로 며칠씩 걸리던 신용평가는 기간이 대폭 단축될 것이다. 머신러닝에 의한 신용평가는 기계가 사람을 대체하기에 당연히 분석에 드는 시간과 비용이 줄어들고 현재의 신용평가등급뿐만 아니라 미래의 신용평가등급에 대한 전망도 가능하다.

한국기업데이터는 작년 금융권에 최초로 인공지능 리스크 평가모형 구축사업을 수행하였다. 최근에는 인공지능 리스크 평가모형의 안정성 검증사업과 금융권 인공지능 신용평가 모형 구축에도 참여를 모색하고 있다.

앞으로 한국기업데이터는 4차 산업혁명의 물결 속에서 기업신용정보 업계를 선도해 나갈 것이다. 800만개가 넘는 방대한 기업데이터(big data)를 확보하고 있기 때문이다. 방대한 데이터는 핀테크와 접목될 때 강력한 경쟁력을 갖추게 된다.

한국기업데이터는 파인드시스템이라는 비대면 자료전송 플랫폼을 구비하고, DB 최신화 전담조직을 두어 상시적으로 데이터를 갱신함으로써 정보의 최신성(data update)을 관리하고 있다.

방대한 규모의 다양한 데이터를 신속히 갱신하여 의미있는 데이터를 추출해 내는 것이 빅데이터의 대표적인 기능이다.

이러한 특징으로 인해 빅데이터는 핀테크의 다양한 영역에서 많은 활용 가능성을 갖게 된다.

고객의 데이터는 점점 방대해지고 있고, 금융회사는 이러한 고객정보를 다양한 관점에서 실시간으로 분석해 낼수 있어야 한다. 방대한 데이터는 고객마케팅이나 상품개발, 신용평가에도 적극 활용할 수 있을 것이다.

핀테크의 확산은 규제가 많고 보수적인 한국의 금융시장 환경을 크게 변화시켜 나갈 것으로 보인다. 핀테크는 금융부문의 영역확장과 금융부문의 경쟁촉진을 통해 효율성을 끌어올릴 것이다.

핀테크는 금융회사 간의 산업 내 경쟁을 무의미하게 만들고 있다. 앞으로 금융업은 삼성, 애플 등 IT기술기업이 금융의 영역을 흡수해가는 테크핀 영역과도 경쟁해야 하고, 아마존, 알리바바 등 플랫폼을 가진 유통회사, 블록체인 기술로 무장한 가상화폐 부문과도 시장경쟁을 벌일 것이다.

핀테크를 화두로 한 금융업계의 효율화는 금융회사 자체의 축적된 정보는 물론 신용정보업계가 구축하고 있는 방대한 데이터와 데이터활용시스템, IT업계의 최신기술이 결합되어야만 효과를 거둘 수 있을 것이다.

핀테크의 혁신성은 기술이 아닌 데이터에 있다. 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 고민과 그 데이터로 고객을 더욱 편리하게 하는 서비스를 개발하고자 하는 노력들이 모여 현재의 핀테크를 만들어 냈다.

산업간 진입 장벽이 허물어지고 있는 4차산업혁명 시대에 얼마나 신속히 그리고 적절하게 핀테크 환경에 대응하느냐가 개별 금융회사의 생존은 물론, 우리나라 금융업의 미래를 결정하게 될 것이다.

이러한 의미에서 방대한 기업정보를 보유하고 있고, 핀테크 금융환경을 앞서 만들어가고 있는 한국기업데이터가 한국의 대표적 기업신용정보 업체로서 업계를 선도해 나갈 것이라 믿는다.

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