[‘신용과 사람’] 핀테크를 통해 금융 전 영역에서 혁신 가속

최근 우리나라에서도 핀테크에 대한 관심이 뜨겁게 달아오르고 있다. 첨단 정보기술(IT)과 금융이 결합돼 탄생한 핀테크 산업은 금융소비자들이 더 편리하고 안전하게 다양한 방식으로 금융거래를 할 수 있도록 관련 기술을 혁신적으로 발전시키고 있다.

핀테크는 이미 금융산업 뿐만 아니라 사람들의 라이프 사이클까지 바꾸는 수준으로 진행되고 있다. 핀테크 산업은 세계적으로 기술과 금융 발전을 이끌고 있는 미국을 중심으로 급성장하고 있는데, 뉴욕과 실리콘 밸리가 가진 압도적인 금융 및 IT 역량을 바탕으로, 지급결제서비스에서부터 P2P대출, 인터넷은행, 모바일 금융에 이르기까지 광범위한 분야에서 혁신 모델이 등장하면서 기존 시장을 위협하고 있다.

엑센츄어의 보고서에 의하면 2014년 세계 핀테크 관련 벤처투자 규모는 120억 달러에 이르며, 같은 시기 미국 실리콘밸리에 투자된 핀테크 투자자금은 20억달러를 기록하는 등 갈수록 성장세가 가파르다. 아시아 지역에서는 중국의 움직임이 매우 활발하다.
중국에서는 방대한 내수 시장과 모바일 인터넷 사용자 기반, 그리고 규제장벽을 허물고 IT 기업들의 금융업 진출을 적극 허용하고 있는 정부 정책에 힘입어 핀테크 산업이 가파르게 성장하고 있다. 중국 최대 전자 상거래업체인 알리바바의 지급결제서비스인 ‘알리페이’는 가입자 8억명에 달하는 초대형 결제, 송금 서비스업체로 발전하였다. 알리바바의 온라인 전용 머니마켓펀드(MMF)는 알리페이와의 연동성을 갖춰 지난 4월 운용자산이 126조원에 달하는 등 그 규모가 꾸준하게 증대되고 있다. 핀테크가 금융시장에 불러올 메가톤급 혁신의 파고가 가시화되고 있는 상황에서, 국내 핀테크 산업은 아직 걸음마 단계를 벗어나지 못하고 있다.

우리나라에서 현재 핀테크가 가장 구체적인 모습으로 상용화되고 있는 분야는 지급결제서비스이다. 지급결제서비스 영역은 크게 전자화폐와 전자결제서비스 등이 해당된다. 전자화폐와 전자결제서비스는 온라인 쇼핑의 보급과 더불어 결제 프로세스의 빈틈을 효과적으로 메우며 성장해왔다.

특히 핀테크는 스마트폰 이용자의 증가와 함께 폭발적으로 발전하고 있다. 핀테크는 온라인 물품거래때 신용카드 또는 계좌이체를 통해 거래대금을 결제 또는 송금하는 방식을 한데 묶어 처리가 가능하게끔 편리하게 사용할 수 있도록 한 것이다.

온라인 거래는 비대면으로 이루어지기 때문에 간편 결제가 활성화될수록 부정사용 사고(Fraud)가 증가할 가능성이 커진다. 대표적인 결제수단인 카드사를 중심으로 FDS(Fraud Detection System)가 운영되고 있으나, 전자상거래와 뱅킹 등 다른 분야에서는 아직까지 활성화되지 못하고 있다. FDS에 대한 개발과 운영경험이 부족한 기업들이 단말기 정보나, 로그 정보 등을 활용하거나 보안관리솔루션에 의존하는 수준이다. 단순 정보(raw data)위주의 솔루션방식은 날로 지능화되어가고 있는Fraud 탐지에 한계점을 가질 수 밖에 없다.

이미 해외에서는 정보 기반 솔루션방식에서 벗어나 패턴분석기반 FDS가 주류를 이루고 있다. 패턴분석기반이란 다량의 데이터(빅데이터)속에서 일련의 트래픽 패턴을 분석하여 이상징후를 찾아내고 분석하는 방식을 의미한다.
FDS가 제대로 된 성능을 발휘하기 위해서는 제도적 뒷받침과 함께 기술적 확장성이 담보되어야 한다. 즉, Fraud 정보를 공유할 수 있는 법적제도와 빅데이터를 이용한 Rule/Score 개발 및 산출 역량, Fraud 모니터링 체계 및 운영 인력, Fraud 운영전략 등이 갖춰져야 한다는 것이다.

좀 더 구체적으로 살펴보면 우선적으로 다양한 정보 공유 플랫폼이 구축되어 있어야 한다는 것이다. 공유되어야 할 정보는 주로 금융거래정보, 이용자 매체환경정보(PC, 스마트폰 접속 정보 등), 가맹점 정보, Fraud 확정 △의심 정보 등이 있다. 원활한 정보 공유를 위해서는 이들 정보에 대한 세부적인 공유 기준이 필요한데, 예를 들어 Fraud 확정 △의심에 대한 명확한 정의와 공유된 정보의 보유기간, 정보 공유 프로세스 등이 이에 해당한다. 정보의 쏠림 방지를 위해 특정 금융회사가 Fraud 정보 공유의 주도적 역할을 수행하는 것은 불가능하다. 그렇기 때문에 KCB와 같이 중립적이고 객관적인 입장에서 정보 공유의 허브 기능을 해야할 기관이 필요하다.

둘째는 Rule/Score 개발 및 산출 역량이다. 예를 들어 FDS는 차주별 신용카드 승인 건에 대한 사고 위험도 여부를 점수화하는 모형이 필요하다. 이를 위해서는 빅데이터를 처리할 수 있는 인력과 개발경험이 충분히 갖춰져 있어야한다. 아울러 Fraud 조사대상 여부를 결정하거나 사고위험 여부 판단을 위하여 최적의 rule을 도출할 수 있는 분석역량도 필요하다.

셋째는 모니터링 시스템과 운영 전략이다. 스코어링 모형에 의해 사고위험이 높다고 판정된 금융거래를 탐지하고 조사하기 위하여 필요한 정보와 기능들을 구현하는 것이다. 즉 소비자 및 가맹점을 접촉하여 사고여부를 확인하고 사고건으로 관리하기 위한 기능들이 포함된다.

또한, Fraud 사고 현황을 파악하여 필요하다고 판단되는 시점에서 수시로 과거의 신용거래 패턴과 현장을 조사할 수 있는 전략을 유기적으로 구현할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 다양한 실적 분석 자료 및 결정된 조사전략을 실시간으로 구현할 수 있는 시스템의 뒷받침이 필수적이다. 조사대상 스코어의 기준이되는 점수 조정 기능, 조사전략의 구현을 위한Rule Base Engine 및 조사대상건의 효율적 배분을 가능하게 해주는 배분 엔진 등이 필요하다.

핀테크는 간편함을 수반한다. 따라서 확실한 보안성이 갖춰져야 제대로 서비스를 제공할 수 있다. FDS 시스템을 갖추었다고 해서 문제가 해결되지는 않는다. Fraud도 끊임없이 진화하고 보다 지능적인 사고 패턴이 등장하기 마련이다.

따라서 정기적인 사고예측모형의 업그레이드 및 효과적인 Rule Base 개발 노력을 기울여야 한다. 다양한 보안기술과 FDS를 결합하여 사용자가 피해없이 거래를 유지할 수 있도록 지속적 관심과 투자도 필수적이다.

〈KCB 연구소〉



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