황보현우 하나금융지주 데이터본부장이 스마트 플랫폼을 위한 하나금융그룹의 데이터 전략으로 이와 같이 밝혔다.
하나금융은 그룹의 진정한 데이터 기반의 비즈니스 혁신을 실현할 계획으로 전 사업 영역의 데이터 기반 의사결정 지원을 위한 분석을 수행할 계획이다. 또한 전행 데이터를 누구나 손쉽게 실시간 분석하고 활용할 수 있는 기반을 마련하고 고객에게 맞춤형 혁신적 서비스를 제공하기 위한 AI를 도입할 계획이다.
하나금융은 창구 업무 부담을 측정해 데이터 기반 채널 전략을 수립하고 창구 업무량 소모 측정과 특성을 분류해 업무 프로세스를 개선하며 서비스 품질 향상에 활용한다.
또한 황보현우 본부장은 “비즈니스 환경을 분석을 통해 데이터를 발굴하고 AI를 활용하는 등 경험과 기술의 균형 잡힌 데이터 활용 분석 방법론을 구현한다”라고 밝혔다.
데이터 기반 실무 의사결정에 필요한 주제별 비즈니스 지원 데이터도 제공한다. 시간대별 업무포화도나 업무별 빈도·소요시간, 개인별 업무 현황, 점포별 특성 분포 등 다양한 비즈니스 지원 데이터를 제공한다.
하나금융은 VIP 고객 이탈을 방어하기 위해 머신런닝 기반 ‘VIP 손님 이탈 예측 프로젝트’를 추진한다. 황보현우 본부장은 “금융거래행동 데이터를 분석해 이탈 징후를 포착하고 이탈 예측 고객 정보를 월별로 산출하며 자산관리 비즈니스 부서에 제공한다”라고 밝혔다.
하나금융은 비즈니스 도메인 지식을 반영해 최적의 AI 알고리즘을 개발했다. VIP 경험과 계수정보, 거래정보, 고객정보, 상품정보, 비대면 채널 행동 등 자산관리 전문부서와 협업을 통해 이탈 예측 변수 200여 개를 생성했다.
머신러닝 기법을 활용해 이탈 직전 패턴을 학습한 AI모형을 생성한다. 머신러닝이 패턴 파악을 위해 사용한 데이터 등 학습 데이터와 머신러닝 모형의 성능을 측정하는 데이터 등 시험 데이터를 통해 고객별 이탈 가망스코어를 산출하고 가망 이탈 고객 리스트를 추출한다.
또한 황보현우 본부장은 “유형별 이탈예측 고객 데이터를 제공해 이탈 방어 마케팅을 지원한다”라고 밝혔다. 매월 초 이탈 가망 고객을 예측하고 이탈할 것으로 예측된 고객들을 유형별 조건에 맞춰 이탈 유형을 분류한다.
황보현우 본부장은 “Rule-based 마케팅을 효율적으로 활용하며 영업활동을 통해 VIP 손님 이탈률이 줄었다”며 “지난 3월 영업점 ‘이탈손님 잡기’ 이벤트 효과로 활동 등록 고객군의 이탈률이 3분의 1 감소했다”라고 밝혔다.
활용인력은 데이터 리터러시를 보유하거나 데이터 분석과제 기획, 전문인력과 협업 가능한 인력들을 가리키며 전문인력을 데이터 분석과제 수행을 통해 프로세스 혁신과 전략적 의사결정 지원이 가능한 인력을 가리킨다.
황보현우 본부장은 “외부 전문가를 영입하는 것 뿐만 아니라 하나금융 내부의 인재를 육성해 금융 비즈니스 기반의 데이터 활용 인력 확보에 주력할 계획이다”라고 밝혔다.
황보현우 본부장은 “내부 육성을 한다면 금융 비즈니스 전문성과 데이터 활용 능력을 모두 갖추게 돼 하나금융에 특화된 고객 맞춤 솔루션을 제공할 수 있다”라고 밝혔다.
하나금융은 내부 데이터인력을 확보하기 위해 데이터 인재 육성 체계를 수립하는 것을 추진하고 있다. 데이터 교육 체계를 수립해 데이터 전문가로 성장하기 위한 명확한 학습 여정을 제시하고 실무 활용을 위한 실습 위주의 교유 과정을 개선할 계획이다.
또한 데이터 활용 수준별 인력 분류 기준을 수립하고 HR차원의 데이터 경력 개발 유인을 제공하며 데이터 인증 단계에 따른 실무 배치를 연계할 계획이다.
황보현우 본부장은 “구체적인 인력 양성 로드맵을 통해 2025년까지 866명을 추가 확보하고 2, 3단계 인력을 확대해 2500명 데이터 인력 양성에 주력할 계획이다”라고 밝혔다.
1단계 인력이 데이터분석 관련 기초지식을 보유하고 금융데이터와 통계 기초이론 이해도가 있는 데이터 리터러시 보유 인력이라면 2단계는 데이터 분석과제를 기획하고 전문인력과 협업 가능한 인력, 3단계는 데이터 분석과제 수행을 통해 프로세스 혁신 및 전략적 의사결정 지원이 가능한 인력이다.
2단계 인력은 데이터 분석 기획과 초중급 데이터 분석 능력을 갖추고 데이터 분석 툴 활용이 가능하다. 3단계 인력은 모델링 및 검증 능력과 신사업 및 인사이트 발굴 능력을 갖췄으며 고급 통계분석 및 시각화가 가능하다.
황보현우 본부장은 “손님, 금융 환경, 정부 정책 변화에 능동적으로 대응하기 위해 그룹 차원 데이터 활용방안을 마련할 필요가 있다”라고 밝혔다.
하나금융은 맞춤형 금융서비스를 위한 그룹 손님 싱글 뷰를 구현하고 그룹 차원 손님 통합 관리 전략을 추진할 계획이다.
또한 그룹 관계사 간 시너지를 극대화하고 정책 변화에 민첩한 대응력을 확보하며 금융 플랫폼 활성화 대응을 강화할 계획이다.
특히 하나금융은 그룹 통합 데이터 플랫폼 ‘하나 데이터 허브’를 구축해 하나금융의 데이터와 외부 데이터를 한곳에 모아 그룹 차원에서 활용할 계획이다.
하나금융은 그룹 데이터 허브를 구축해 그룹 차원 데이터 생태계 기반 데이터 중심 의사결정 조직을 구축할 계획이다. 그룹사 공동 대응 업무를 분석하고 그룹사가 활용 가능한 공통 뷰를 제공해 그룹 차원의 데이터 분석 기반 본업 경쟁력을 강화 지원할 예정이다.
데이터 중심 의사결정 조직 구축으로 관계사 간 상품 이해를 고도화하고 그룹 데이터 결합·분석을 활성화할 수 있으며 그룹은 주요 정보 통합 관리에 따른 경영 관리를 고도화하고 데이터 기반 의사결정 기반해 관계사 간 시너지를 확대할 수 있다.
고객은 경쟁력 있는 금융 혜택을 경험할 수 있고 적시에 정확하고 개인화된 상품을 안내 받을 수 있으며 그룹 내 연결된 고객 관리를 경험할 수 있다.
하나금융은 하나은행, 하나증권 ,하나카드 등 그룹 계열 3개사와 SK텔레콤, SK브로드밴드, 11번가 등 SK 계열 3개사 간 국내 최대 규모 데이터 합을 통해 신용평모형을 고도화하고 양사 결합상품을 출시하고 있다.
금융과 통신, 유통 등 두 그룹의 다양한 정보 영역에 숨겨진 새로운 양질의 데이터를 발굴해 신용평가 경쟁력을 제고하고 금융소외계층에 대한 리스크 세분화를 통해 대출 불이익을 해소하고 포용적 금융 실현에 나서고 있다.
또한 양사 상품 개발을 통해 마케팅 경쟁력을 제고하고 신규 고객 기반을 확대하고 있다.
하나금융의 ‘하나 합’은 금융권 최초 그룹 통합 마이데이터(본인신용정보관리업) 브랜드로 다양한 금융자산을 하나원큐 플랫폼 한곳에 모아 관리한다. 황보현우 본부장은 “금융과 비금융을 아우르는 통합 생활금융플랫폼을 지향한다”라고 밝혔다.
황보현우 본부장은 “앞으로도 디지털자산관리의 외연을 넓혀 사용자 저변을 확대하고 서비스 편의성을 높여 나갈 계획이다”라고 밝혔다.
하나금융은 지난해 10월 ‘하나 합’ 내 이체 기능을 추가했으며 향후 마이데이터와 연계를 더욱 강화해 조회, 이체 등 기본서비스와 자산관리 서비스를 한 번에 이용할 수 있도록 고도화할 계획이다.
또한 올해는 부채관리서비스를 도입했다. 다중 채무이거나 금융 순자산이 마이너스인 고객을 대상으로 부채관리서비스를 체계적으로 제공해 지출 관리와 자산 증식을 지원한다.
하나금융은 지난해 혁신 스타트업과 협력을 통해 경제·환율 등을 설명하는 ‘AI뱅커’를 구현한 바 있다. 리포트 내용을 ‘AI뱅커’가 음성, 영상 합성 기술을 통해 브리핑을 수행하며 모바일에 익숙한 하나원큐 고객을 대상으로 선 도입됐다.
황보현우 본부장은 “자체 기술력과 스타트업 혁신기술을 기반으로 여신, 수신, 외환, 투자상품 등 상품판매에 확대할 계획이다”라고 밝혔다. 영업점 방문 고객 응대를 통해 대기시간을 단축할 수 있고 주택청약 등 부가적인 안내가 필요한 상품 판매에 활용될 수 있다.
또한 투자상품 판매 시 고객 이해를 돕기 위한 부연 설명으로 제공될 수 있고 고객이 원하는 대출에 대한 상세 설명과 유의사항을 안내할 수 있다.
황보현우 본부장은 “데이터 기반 의사결정, 데이터 인프라 구축, 초개인화 자산관리 등 핵심 데이터 전략을 통해 선순환 구조의 ‘하나금융의 데이터 생태계’를 구축할 계획이다”며 “고객 중심 서비스를 제공해 고객 신규 유치 및 이탈을 방지할 계획이다”라고 밝혔다.
김경찬 기자 kkch@fntimes.com