여신금융협회, 카드·캐피탈사 블록체인·빅데이터·인공지능 활용방안 모색

[한국금융신문 전하경 기자] 여신금융협회가 블록체인, 빅데이터, 인공지능을 활용할 수 있는 방안을 모색하는 자리를 마련했다.

여신금융협회 여신금융연구소는 지난 5월 31일 한외빌딩 12층 여신금융협회 대강의실에서 '여전사의 금융혁신을 위한 디지털 방법론'을 주제로 한 세미나를 개최했다.

세미나에는 김세형 삼성 SDS 수석컨설턴트가 '블록체인 적용과 디지털금융플랫폼의 확장'이라는 주제로 금융권의 블록체인 활용 사례를, 박모경 KCB 빅데이터사업부 차장이 '신용 빅데이터 융합분석 및 시각화 사례'에서 KCB의 빅데이터 활용 사례를, 윤종문 여신금융연구소 박사가 '딥러닝 알고리즘을 이용한 데이터 분석'에서 카드사와 캐피탈사의 인공지능(AI) 활용가능성을 모색했다.
김세형 삼성SDS 수석 컨설턴트는 카드사, 생명보험사, 삼성SDI 등 다양한 분야의 블록체인 사례를 설명하고 블록체인 트렌드를 진단했다.

한 카드사는 전자문서 원본 확인 서비스에 블록체인을 적용하고 있다. 그동안 태블릿PC에 전자문서를 저장할 때 이미지 저장 시점을 확인하지 못해 위변조 가능성이 제기됐다. 이를 블록체인으로 대체하면서 시점확인 정보가 블록체인에 생성되고 위변조가 불가능하게 만들었다.

김세형 수석 컨설턴트는 "블록체인을 통해 위변조가 불가능한 특성으로 저장될 수 있게 됐다"며 "시점 확인이 가능해지게 되면서 공인 전자문서 보관 서비스 보안이 강화됐다"고 말했다.

이외에도 은행연합회의 공동 인증 서비스, 한 생명보험사의 보험금 자동청구를 블록체인으로 대체한 사례가 발표됐다.

박모경 KCB 빅데이터사업부 차장은 빅데이터를 의미있는 데이터로 만들 수 있는 방법론과 사례를 제시했다. 박모경 차장은 내부 데이터에 레이블을 달기, 외부 데이터와 융합, 시각화 기법을 활용 3가지를 언급했다.
박모경 차장은 '수입차 수요 분석' 사례를 들며 내부 데이터 레이블 달기를 설명했다.

박 차장은 "KCB가 보유한 자동차대출 조회 이력정보와 대출 승인정보를 차대번호로 분석해 자동차 제조사, 모델명, 배기량 정보를 획득했다"며 "고객 번호에서는 소득, 대출여부 등을 파악해 어떤 고객 군이 어느 수입차를 선호하는지 예측하도록 했다"고 설명했다.

외부데이터와의 결합에서는 '시내버스 노선 효율화 사례'를 들었다. KCB는 승차정보만 있는 교통카드 정보에 시간대별 유동인구와 교통카드 이용 현황도 등을 활용해 사람들의 통근 패턴을 추정했다.

박경모 차장은 "단순히 데이터만 존재하면 의미있는 데이터를 뽑아내기 어렵다"며 "빅데이터에서 의미있는 관점을 찾기 위해서는 외부 데이터와의 융합, 라벨링을 활용해야 한다"고 제안했다.

윤종문 여신금융연구소 박사는 딥러닝 알고리즘이 신용평가, 모기지론 연체율, 신용카드 부정사용 분석 등에 사용될 수 있다고 말했다.

윤종문 박사는 "딥러닝 알고리즘을 FDS, 심사고도화 등에 적용하면 신용평가가 고도화되고 부정사용이 방지되는 효과를 얻을 수 있다"고 말했다.

윤 박사는 다만 알고리즘이 비금융분야 데이터분석에 특화되어있어 금융데이터 특성에 맞는 알고리즈 개발이 필요하다고 지적했다.

윤종문 박사는 "금융데이터 특성에 맞는 알고리즘 개발이 필요하다"며 "단순 복제에서 벗어나 인간의 모든 활동에 있어서 창의적인 복제가 가능해 금융서비스 보안성에 영향을 미칠 수 있다"고 전망했다.

전하경 기자 ceciplus7@fntimes.com